python TypeError: 'list' object is not callable
1 第一种，纯粹是自己给自己找麻烦 和系统变量重名了，即str list为系统关键字 ，改一下变量名就可以了 2 我就是遇到的第二种，敲代码比较困，一不小心 写错了，找半天没看出来，
map(lambda fields: (fields(3), 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y).collect()
map(lambda fields: (fields[3], 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y).collect() 这两
python负数列表
一句话，python负数从右往左-1 开始 从左往右0开始 例如列表： aaa = [1, 3, 4] 1 -对Python来说，负数索引表示从右边往左数，最右边的元素的索引为-1，倒数第二个元素为-2.，。。。 aaa[-3]=aaa[0]=1 aaa[-2]=aaa[1]=3 aaa[-1]=aaa[2]=4 小于-3，大于2的索引会报错
python中安装 scrapy selenium pyecharts等常见第三方库
pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg pip install echarts-china-counties-pypkg pip install echarts-china-misc-pypkg pip install echarts-united-kingdom-pypkg pip install p
python matplotlib 可视化与一些分析技巧
首先说一下直方图和柱形图的区别，看起来差不多，都是柱图，但区别就在这些住上面， 直方图表达的数据分布，比如用户年龄分布，主要是想看一些那些年龄段的人数，比较多就可以，采用直方图，再者 年龄连续性太强画出图，都连在一起了 而柱形图就是反映的大小，当前住的数量有多少， 直方图主要反映分布，如年龄 柱形图主要用来比较大小 一般用于分段比较明显的地方 如部门A和部门B 衣物等 直方图 ：
# 原始数据不用自己去统计个数，直接喂给直方图原始数据就行，不用统计个数
# 数据 分段数 颜色
plt.his
virtualbox 命令行一些操作
开源伟大！ vmware最近有很多问题，并且占用内存大 ，所以转向virtualbox阵营 vmware 命令行一般为 vmwarerun start path/xxx.vmx nogui vmwarerun stop path/xxx.vmx restart 命令行删除vmware sudo vmware-installer -u vmware-workstation virtualbox 就一个服务virtualbox virtualbox 命令行一些操作 还是命令行操作舒服，快捷高效 v
firefox chrome等浏览器主页被2345劫持
只能对2345说一句mmp 你要是把界面做的好看一些也行哈，那么丑，连hao123都比你好看 2345个垃圾毒瘤看见都来气，我的电脑就这样被你们给霸占了 解决办法简单粗暴，将 c 盘google chrome 内的快捷方式拷贝一份并重命名随便只要和原来不同即可， 然后将重新命名的快捷方式到桌面即可 2345 mmp
gnome3自动换壁纸
你是否厌倦了一直同一张壁纸，让linux自动换去吧 下面贴脚本 其实shotwell 可以实现，但是这个软件在生成xml文件时 占用cpu太高，而且很慢，且自定义不强 果断shell脚本 但是gnome-shell 内存占有率很高，建议transition 为默认无 #! /bin/bash # <transition type="fade"> <transition type="overlay"> # files=`ls $path | sort -n` 还是按照字典序排列 比如 A99 A
flink 第一错 No implicits found for parameter evidence$2: TypeInformation[(String, String, String)]
原因是因为没有加隐式转换 ，implicit 这点感觉flink很不好，不像spark都有详细解释 解决办法加上 import org.apache.flink.api.scala._ spark多次强调要加上这个，而flink根本就没有提到，！！！
flink 的一些概念以及 watermarks 水位线
批处理类似的hadoop spark 等这一批的数据的全部处理完才进行到下一个节点，中间处理的部分数据会被放到磁盘或内存cache 流处理如 storm flink（blink） sparkstreaming（严格意义来说不算，只是时间很小，mini-batch模拟流） 当前一个节点处理一条数据后，后一个节点接着就把数据给拉取进行处理， 而flink（blink） 可谓是集大成者，既能批处理又能流处理，流批合一，流批，流批，主要归功于flink采用了中比较灵活的方式，采用固定的缓存块来进行衡量
测试flink shell 模式出现 java.lang.NumberFormatException: For input string: "0x100"
终端一些样式格式的问题 解决办法如下，治标不治本 export TERM=xterm-color ; start-scala-shell.sh local flink shell启动之后默认已经初始化好benv（batch ） senv（stream） 环境 Batch - Use the 'benv' variable * val dataSet = benv.readTextFile("/path/to/data") * dataSet.writeAsText("/path/to/outp
flink 的一些概念二
flink standolone 模式配置 在 conf/flink-conf.yaml 中 jobmanager.rpc.address: 10.0.0.1 slave中 添加 从节点的ip start-cluster.sh 一些调优的参数 the amount of available memory per JobManager (jobmanager.heap.mb), the amount of available memory per TaskManager (taskmanager
idea maven完整pom示例
mvn clean package --skipTest <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.or
保存当前打开的所有标签页 firefox chrome
保存当前打开的所有标签页 想关机但有舍不得打开的那么多标签页 简单粗暴 ctrl shift d 保存至全部打开的标签页到书签 查看 firefox ctrl b chrome ctrl shift b 管理书签 chrome比较简单 直接ctrl shift b管理 firefox ctrl shift o
idea pycharm 优化
修改bin 目录下的vmoption参数： 关键的三个参数 第一个 -Xms 是最小启动内存参数 第二个 -Xmx 是最大运行内存参数 第三个-XX:ReservedCodeCacheSize 保留代码占用的内存容量参数 根据自己电脑配置进行更改 .IntelliJIdea2019.1 config目录为自己的配置文件，可以进行下次重装导入，包括插件，自定义配置等 system目录是一些系统缓存文件，日志文件，临时文件，索引文件，包括本地历史文件等等，假如idea遇到运行奇葩问题， 请把sys
linux 文件打包与切分
tar -Jcvf xxx.tar.xz xxx 太大需要切分下，主要是百度云限制无法下载大文件 split 有很多参数可以按照自己的需求进行切分 如 按照 大小 行 这里主要是根据大小切分 split -b 40m xxx.tar.xz prefix b 按照大小 m兆 待切分文件 制定的前缀 对文件合并 直接 cat prefix* > newFile.tar.xz tar -Jxvf newFile.tar.xz
react-native 环境配置总结
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Android内存优化-方式一：使用保守的Service
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