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搜索资源列表

  1. QTP_8_用户手册中文版

  2. 第=f=部分：=启动测试流程 第=N=章：=简介.........................................................................................3 使用QuickTest 进行测试........................................................................4 了解测试流程......................................

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2012-06-23
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：wxp550

  1. fourinone-3.04.25

  2. 淘宝Fourinone（中文名字“四不像”）是一个四合一分布式计算框架，在写这个框架之前，我对分布式计算进行了长时间的思考，也看了老外写的其他开源框架,当我们把复杂的hadoop当作一门学科学习时，似乎忘记了我们想解决问题的初衷：我们仅仅是想写个程序把几台甚至更多的机器一起用起来计算，把更多的cpu和内存利用上，来解决我们数量大和计算复杂的问题，当然这个过程中要考虑到分布式的协同和故障处理。如果仅仅是为了实现这个简单的初衷，为什么一切会那么复杂，我觉的自己可以写一个更简单的东西，它不需要过度设

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-12-11
    • 文件大小：396kb
    • 提供者：dengai

  1. autocad命令全集

  2. 序号 CAD命令 简写 用途 1 3D 　 创建三维实体 2 3DARRAY 3A 三维阵列 3 3DCLIP 　 设置剪切平面位置 4 3DCORBLT 　 继续执行3DORBIT命令 5 3DDISTANCE 　 距离调整 6 3DFACE 3F 绘制三维曲面 7 3DMESH 　 绘制三维自由多边形网格 8 3DORBLT 3DO 三维动态旋转 9 3DPAN 　 三维视图平移 10 3DPLOY 3P 绘制三维多段线 11 3DSIN 　 插入一个3DS文件 12 3DSOUT 　 输

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2008-10-24
    • 文件大小：382kb
    • 提供者：zhaomo

  1. Spring 3.0官方中文文档

  2. Spring 3.0官方中文文档 即Spring框架的概述 1。 介绍Spring框架 1.1。 依赖注入和控制反转 1.2。 模块 1.2.1。 核心容器 1.2.2。 数据访问/集成 1.2.3。 web 1.2.4。 AOP和仪表 1 2 5。 测试 1.3。 使用场景 1.3.1。 依赖关系管理和命名约定 Spring依赖和依靠弹簧 Maven依赖管理 艾薇依赖管理 1.3.2。 日志 不使用通用日志 使用SLF4J 使用Log4j 二世。 什么是新的在春季3 2。 新特性和增强功能在

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-06-12
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：n_ou25

  1. jedis使用指南

  2. Jedis使用总结 前段时间细节的了解了Jedis的使用，Jedis是redis的java版本的客户端实现。 本文做个总结，主要分享如下内容： 【pipeline】【分布式的id生成器】【分布式锁【watch】【multi】】【redis分布式】 好了，一个一个来。 一、 Pipeline 官方的说明是：starts a pipeline,which is a very efficient way to send lots of command and read all the respons

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-07-13
    • 文件大小：551kb
    • 提供者：u013135430

  1. android 安卓反编译工具全套 apktool_jd-gui_dex2jar

  2. 带教程，请仔细阅读 反编译相关： apktool    作用：资源文件的获取，可以提取出图片文件和布局文件进行查看 dex2jar    作用：将apk反编译成java源码（classes.dex转化成jar文件） jd-gui       作用：查看APK中的classes.dex转化成的jar文件，即源码文件 概述：apktool dex2jar  jd-gui他们三个都和反编译相关，但是侧重点不同，当我们有不同的需求时，选择不同的工具，可以获取不同的资源。通常情况下，我们可以三者结合起来

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2017-10-12
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：booybooy

  1. 批处理执行场景很好，不错

  2. 批处理执行场景很好，不错，好用，已用理执行场理执行场景很理执行场景很

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-03-17
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：feixue12

  1. 收获不止SQL优化

  2. 第1章　全局在胸——用工具对SQL整体优化 1 1.1　都有哪些性能工具 1 1.1.1　不同调优场景分析 2 1.1.2　不同场景对应工具 2 1.2　整体性能工具的要点 4 1.2.1　五大性能报告的获取 5 1.2.2　五大报告关注的要点 10 1.3　案例的分享与交流 18 1.3.1　和并行等待有关的案例 18 1.3.2　和热块竞争有关的案例 19 1.3.3　和日志等待有关的案例 20 1.3.4　新疆某系统的前台优化 20 1.3.5　浙江某系统的调优案例 21 1.4　本章总

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2018-08-07
    • 文件大小：181mb
    • 提供者：u012193889

  1. 收获，不止SQL优化--抓住SQL的本质

  2. 第1章　全局在胸——用工具对SQL整体优化 1 1.1　都有哪些性能工具 1 1.1.1　不同调优场景分析 2 1.1.2　不同场景对应工具 2 1.2　整体性能工具的要点 4 1.2.1　五大性能报表的获取 5 1.2.2　五大报表关注的要点 10 1.3　案例的分享与交流 18 1.3.1　和并行等待有关的案例 18 1.3.2　和热块竞争有关的案例 19 1.3.3　和日志等待有关的案例 20 1.3.4　新疆某系统的前台优化 20 1.3.5　浙江某系统的调优案例 21 1.4　本章总

  3. 所属分类：MySQL

    • 发布日期：2018-12-21
    • 文件大小：186mb
    • 提供者：tianshan2010

  1. 易康用户操作手册.pdf

  2. 特别好的资源，希望大家可以用来进行学习e Cognition Developer9—用户指南 353分类(最邻近法)( Nearest Neighbor)135 354分类(亮度阈值)( Brightness Threshold) 37 3.6导出数据 DDDD面 DDDDDDD1 361导出(点) 362导出(多边形) 4教程引言 40 4.1形状识别 40 4.1.1将影像分为基木的对象 4.1.2识别背景 41 4.1.3形状和它们的属性 D I …,43 4.1.4完整的规则集… 44

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-28
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：qq_40178533

  1. SQLSERVER编译与重编译发生场景及重用的利弊介绍

  2. 编译的含义 ——————————————————————————– 当SQLSERVER收到任何一个指令，包括查询（query）、批处理（batch）、存储过程、触发器（trigger） 、预编译指令（prepared statement）和动态SQL语句（dynamic SQL Statement）要完成语法解释、语句解释， 然后再进行“编译（compile）”，生成能够运行的“执行计划（execution plan）”。在编译的过程中，SQLSERVER会根据所涉及的对象的架构（schema

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-15
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_38625559

  1. Mesh Combine Studio 2 2.06

  2. Mesh Combine Studio是一个基于单元的自动网格组合器，可以显着提高游戏性能。它可以用于任何平台的任何类型的游戏。 MCS会自动为您执行此操作，而不是手动繁琐的网格，它会为您自动执行此操作，并且通过手动合并无法实现性能提升。只需简单地将MCS预制件拖放到场景中，并根据您的特定需求调整一些值，就可以开始使用了。 与Unity的静态批处理相比，MCS的性能可提高20倍。 MCS可以提供​​更平稳的FPS。组合网格越小，其性能改善越大。它在使用模块化网格以及静态对象（例如建筑物，道具，岩

  3. 所属分类：Unity3D

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：229kb
    • 提供者：sinat_34823526

  1. SparkStreaming实时计算框架介绍

  2. 随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，原有的批处理框架MapReduce适合离线计算，却无法满足实时性要求较高的业务，如实时推荐、用户行为分析等。SparkStreaming是建立在Spark上的实时计算框架，通过它提供的丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用。本文将详细介绍SparkStreaming实时计算框架的原理与特点、适用场景。Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框架，其核心是弹性分布式数据集，提供了比MapRedu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：260kb
    • 提供者：weixin_38516380

  1. ApacheFlink状态管理和容错机制介绍

  2. 计算任务的结果不仅仅依赖于输入，还依赖于它的当前状态，其实大多数的计算都是有状态的计算。比如wordcount,给一些word,其计算它的count,这是一个很常见的业务场景。count做为输出，在计算的过程中要不断的把输入累加到count上去，那么count就是一个state。状态数据的存储和访问；状态数据的备份和恢复；状态数据的划分和动态扩容。在传统的批处理中，数据是划分为块分片去完成的，然后每一个Task去处理一个分片。当分片执行完成后，把输出聚合起来就是最终的结果。在这个过程当中，对于s

  3. 所属分类：其它

  1. Presto在有赞的实践之路

  2. Presto是由Facebook开发的开源大数据分布式高性能SQL查询引擎。起初，Facebook使用Hive来进行交互式查询分析，但Hive是基于MapReduce为批处理而设计的，延时很高，满足不了用户对于交互式查询想要快速出结果的场景。为了解决Hive并不擅长的交互式查询领域，Facebook开发了Presto，专门为交互式查询所设计，提供分钟级乃至亚秒级低延时的查询性能。Client发送请求给Coordinator。SQL通过ANTLR进行解析生成AST。AST通过元数据进行语义解析。语

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：167kb
    • 提供者：weixin_38562329

  1. impala的原理架构介绍及应用场景

  2. 由cloudera公司主导开发的大数据实时查询分析工具，宣称比原来基于MapReduce的HiveSQL查询速度提升3~90倍，且更加灵活易用。提供类SQL的查询语句，能够查询存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据。查询速度快是其最大的卖点。简言之impala作为大数据实时查询分析工具，具有查询速度快，灵活性高，易整合，可伸缩性强等特点。1.查询速度快。Impala不同于hive，hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程。不同于hive，impala

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：321kb
    • 提供者：weixin_38626943

  1. docs-emod-scenarios：IDM文档中有关EMOD（基于代理的疾病动力学模型）的参考资料-源码

  2. 如何使用这些方案 每个包含的场景都演示了EMOD模型的重要概念，功能和特性。 每个方案子目录中的README文件描述了方案说明模型的哪个方面。 每个方案子目录都包含运行EMOD仿真所需的配置和活动文件。 用于每个方案的人口统计文件在配置文件中列出，并包含在Demographics_Files目录中。 还包括已编译的EMOD模型Eradication.exe。 与其他可执行文件不同，您无需双击该文件即可运行仿真。 通过从命令行调用Eradication.exe来运行EMOD仿真。 对于这些示例，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：45mb
    • 提供者：weixin_42122988

  1. Presto在有赞的实践之路

  2. Presto是由Facebook开发的开源大数据分布式高性能SQL查询引擎。起初，Facebook使用Hive来进行交互式查询分析，但Hive是基于MapReduce为批处理而设计的，延时很高，满足不了用户对于交互式查询想要快速出结果的场景。为了解决Hive并不擅长的交互式查询领域，Facebook开发了Presto，专门为交互式查询所设计，提供分钟级乃至亚秒级低延时的查询性能。Client发送请求给Coordinator。SQL通过ANTLR进行解析生成AST。AST通过元数据进行语义解析。语

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：167kb
    • 提供者：weixin_38550812

  1. 蝙蝠：面向OLTP，OLAP，批处理，流处理场景的大一统SQL引擎-源码

  2. 蝙蝠 面向OLTP，OLAP，批处理，流处理场景的大一统SQL引擎 开发环境 JDK 1.8以上 Maven的3.3+ 需要先执行mvn eclipse：eclipse，否则项目里用到的一些java源文件会发现，这些java源文件是通过模板生成的。 模块依赖关系 test | |--> engine | |--> runtime ---> rpc ----------------------| |

  3. 所属分类：其它

  1. impala的原理架构介绍及应用场景

  2. 由cloudera公司主导开发的大数据实时查询分析工具，宣称比原来基于MapReduce的HiveSQL查询速度提升3~90倍，且更加灵活易用。提供类SQL的查询语句，能够查询存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据。查询速度快是其最大的卖点。简言之impala作为大数据实时查询分析工具，具有查询速度快，灵活性高，易整合，可伸缩性强等特点。1.查询速度快。Impala不同于hive，hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程。不同于hive，impala

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：321kb
    • 提供者：weixin_38713393
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