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  1. 疯狂JAVA讲义

  2. 第1章 Java概述 1 1.1 Java语言的发展简史 2 1.2 Java的竞争对手及各自优势 4 1.2.1 C#简介和优势 4 1.2.2 Ruby简介和优势 4 1.2.3 Python的简介和优势 5 1.3 Java程序运行机制 5 1.3.1 高级语言的运行机制 6 1.3.2 Java程序的运行机制和JVM 6 1.4 开发Java的准备 7 1.4.1 安装JDK 8 学生提问：不是说JVM是运行Java程序的虚拟机吗？那JRE和JVM的关系是怎样的呢？ 8 学生提问：为什

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-10-17
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：yzzgjw

  1. 李刚《疯狂java讲义》PDF版

  2. 《疯狂Java讲义》覆盖了Java的基本语法结构、Java的面向对象特征、Java集合框架体系、Java泛型、异常处理、Java GUI编程、JDBC数据库编程、Java注释、Java的IO流体系、Java多线程编程、Java网络通信编程和Java反射机制。共覆盖了java.awt、java.lang、java.io和java.nio、java.sql、java.text、java.util、javax.swing包下绝大部分类和接口。 目录: 第1章 Java概述 1.1 Java语言的发展

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-12-03
    • 文件大小：37748736
    • 提供者：s1945227880

  1. Spark实战.docx

  2. 1. Spark是特性  高可伸缩性  高容错  于内存计算 2. Spark的生态体系（BDAS，中文:伯利克分析栈）  MapReduce属于Hadoop生态体系之一，Spark则属于BDAS生态体系之一  Hadoop包含了MapReduce、HDFS、HBase、Hive、Zookeeper、Pig、Sqoop等  BDAS包含了Spark、Shark（相当于Hive）、BlinkDB、Spark Streaming（消息实时处理框架,类似Storm）等等 3. Spark

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-06-01
    • 文件大小：508928
    • 提供者：weixin_42349399

  1. 内存数据交换格式ApacheArrow.zip

  2. Apache Arrow是Apache基金会下一个全新的开源项目，同时也是顶级项目。它的目的是作为一个跨平台的数据层来加快大数据分析项目的运行速度。用户在应用大数据分析时除了将Hadoop等大数据平台作为一个经济的存储和批处理平台之外也很看重分析系统的扩展性和性能。过去几年开源社区已经发布了很多工具来完善大数据分析的生态系统，这些工具涵盖了数据分析的各个层面，比如列式存储格式(Parquet/ORC)、内存计算层(Drill、Spark、Impala和Storm)以及强大的API接口(Pyth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-18
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_39840914

  1. Python中使用MELIAE分析程序内存占用实例

  2. 主要介绍了Python中使用MELIAE分析程序内存占用实例,本文直接给出使用代码示例,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-22
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38548231

  1. Python设计模式之享元模式原理与用法实例分析

  2. 本文实例讲述了Python设计模式之享元模式原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 享元模式(Flyweight Pattern):运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象. 下面是一个享元模式的demo： #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Andy' """ 大话设计模式 设计模式——享元模式 享元模式(Flyweight Pattern):运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象 对一个类进行的实例,只在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：96256
    • 提供者：weixin_38610052

  1. python清除函数占用的内存方法

  2. python升级到2.7.13 函数执行的结尾加上这个即可 for x in locals().keys(): del locals()[x] gc.collect() 原理是，locals()会列出当前所有局部变量，手动的把当前函数生成的开销都给清空掉即可释放掉内存。 以上这篇python清除函数占用的内存方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:谈谈如何手动释放Pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：30720
    • 提供者：weixin_38738189

  1. 分析python动态规划的递归、非递归实现

  2. 概要 本文只是简单的介绍动态规划递归、非递归算法实现 案例一 题目一:求数组非相邻最大和 [题目描述] 在一个数组arr中，找出一组不相邻的数字，使得最后的和最大。 [示例输入] arr=1 2 4 1 7 8 3 [示例输出] 15 from functools import wraps def memoDeco(func): ''' memoDeco主要是缓存已遍历的节点，减少递归内存开销 ''' cashe={} wraps(func) def wr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38605967

  1. scalene：Scalene：用于Python的高性能，高精度CPU和内存分析器-源码

  2. scalene：适用于Python的高性能CPU和内存分析器 由 关于Scalene % pip install -U scalene Scalene是用于Python的高性能CPU和内存探查器，它执行许多其他Python探查器没有做，也不能做的事情。 它提供的详细信息远比其他分析器快几个数量级。 Scalene很快。 它使用采样而不是检测或依靠Python的跟踪工具。 它的开销通常不超过10-20％（并且通常更少）。 Scalene是精确的。 与大多数其他Python分析器不同，Sca

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42132325