cell

1. 定义 TTL(Time to Live) 用于限定数据的超时时间。 2.原理 以Column Family的TTL为例介绍， hbase(main):001:0> desc 'wxy:test' Table wxy:test is ENABLED wxy:test COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => 'cf', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS = > '2', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', BLOC KSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'} {NAME => 'f1', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '0', COMPRESSIO N => 'NONE', VERSIONS => '5', TTL => 'FOREVER', MIN

Hbase 概述 Hbase是一个基于Hadoop之上的数据库服务，该数据库是一个分布式、可扩展的大的数据仓库。当您需要对大数据进行随机，实时读/写访问时，请使用Apache HBase™（HDFS虽然可以存储海量数据，但是对数据的管理粒度比较粗糙，只支持对文件的上传下载，并不支持对文件内容行记录级别的修改）。Apache HBase是一个开源，分布式，版本化，非关系型数据库，模仿了谷歌的Bigtable，正如Bigtable利用Google文件系统提供的分布式数据存储一样，Apache HBase在Hadoop和HDFS之上提供类似Bigtable的功能。 HBase和HDFS关系&区别？ Hbase是构建在HDFS之上的一个数据库服务，能够使得用户通过HBase数据库服务间接的操作HDFS，能够使得用户对HDFS上的数据实现CRUD操作（细粒度操作）。 Hbase特性-官方 线性和模块化扩展。 严格一致 reads 和 writes. 表的自动和可配置分片（自动分区） RegionServers之间的自动故障转移支持。 方便的基类，用于使用Apache HBase表支持Hadoop MapReduce作业。 易于使用的Java API，用于客户端访问。 Block cache 和 Bloom Filters 以进行实时查询。 列存储 NoSQL

$tmp_file = $_FILES ['excel'] ['tmp_name']; //临时文件$name = $_FILES['excel']['name']; //上传文件名根据上传类型做不同处理 if ($file_type == 'xls') { $reader = PHPExcel_IOFactory::createReader('Excel5'); //设置以Excel5格式(Excel97-2003工作簿)}if ($file_type == 'xlsx') { $reader = new PHPExcel_Reader_Excel2007();}读excel文件 $PHPExcel = $reader->load($tmp_file, 'utf-8'); // 载入excel文件$sheet = $PHPExcel->getSheet(0); // 读取第一個工作表$highestRow = $sheet->getHighestRow(); // 取得总行数$highestColumm = $sheet->getHighestColumn(); // 取得总列数把Excel数据保存数组中 $data = array();for ($rowIndex = 1; $rowIndex <= $highestRow; $rowIndex++) { /

package cn.gson.oasys.common;import org.apache.ibatis.io.Resources;import org.apache.ibatis.jdbc.ScriptRunner;import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;import org.apache.poi.ss.usermodel.*;import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.sql.*;import java.util.Date;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.Properties;public class ReadExcelUtils { public static void run() { try {

xlwt、wlrd只能读写xls文件，而不能操作xlsx文件。 openpyxl只能操作xlsx文件而不能操作xls文件。 openpyxl 这是一个非常简单的库，有几分钟就能上手了。安装非常简单，pip install openpyxl一步搞定，我就主要来说说对excel的操作。 1、基本概念 在openpyxl中，主要用到三个概念：Workbooks，Sheets，Cells。 Workbook就是一个excel工作表；Sheet是工作表中的一张表页；Cell就是简单的一个格。 openpyxl就是围绕着这三个概念进行的，不管读写都是“三板斧”：打开Workbook，定位Sheet，操作Cell。下面分读和写分别介绍几个常见的方法。 2、读取xlsx 为了做实验，我事先准备好了一个excel文档，里面有Sheet1，Sheet2，Sheet3这三个页，在Sheet3中填入了如下内容： 首先引入库。 from openpyxl import load_workbook 打开一个xlsx文件。 wb = load_workbook( "template.xlsx") 查看打开的excel表里面有哪些sheet页。 print(wb.sheetnames) # ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3'] 读取到指定的Sheet页 sheet = wb.get

目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。 （1）主要思想： 在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。 （2）具体的实现方法是： 首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。 （3）提高性能： 把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间（block）中的密度

查询HMHome的房间列表 import UIKit import HomeKit class RoomsVC: UIViewController,UITableViewDataSource,UITableViewDelegate ,HMHomeDelegate{ @IBOutlet weak var tableView: UITableView? var home:HMHome!{ didSet{ home.delegate = self; } } override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() self.title = "rooms" self.navigationItem.rightBarButtonItem = UIBarButtonItem.init(barButtonSystemItem: .add, target: self, action: #selector(addRooms)) self.tableView?.register(UITableViewCell.self, forCellReuseIdentifier: "cell") } @objc func addRooms(){ let addRoomVC = AddRoomsVC.init(nibName: "AddRoomsVC", bundle:

使用静态rnn处理时序数据 import tensorflow as tf from tensorflow . contrib import rnn x = tf . placeholder ( "float" , [ None , time_steps , length ] ) y = tf . placeholder ( "float" , [ None , n_classes ] ) input = tf . unstack ( x , time_steps , 1 ) lstm_layer = rnn . BasicLSTMCell ( num_units , forget_bias = 1 ) #lstm_layer=rnn.LSTMCell(num_units,use_peepholes=True,forget_bias=1) outputs , _ = rnn . static_rnn ( lstm_layer , input , dtype = "float32" ) 使用动态rnn处理时序数据 import tensorflow as tf from tensorflow . contrib import rnn x = tf . placeholder ( "float" , [ None , time_steps , length ] ) y = tf .