手机相片删除了怎么恢复呢
手机相片删除了怎么恢复呢？手机上经常的会保存一些手机照片，这些手机照片或许并不是特别的重要，但是对于我们来说也都是比较有意义的，那么你知道自己若是不小心删除了手机照片，我们该怎么恢复吗？其实很简单的，我们可以选择使用我们的手机最近删除去找回我们的手机相册照片，那么若是手快将手机最近删除给删除了，那么可以使用备份，若是连备份都没有的话，你可以试试下面的方法。首先，当我们删除了我们的手机照片之后，其实
每天5分钟学Golang从入门到放弃 —— 七嘴八舌
学习一门编程语言途径无非就是两种：读书、看视频。很多人在刚准备入门的时候在这两种方式之间徘徊许久，这里简单说下两种方式各自的优缺点： (1)看书 优点： 方便做笔记（题外话：想怎么写就怎么写，想怎么画就怎么画，等等你是来学习golang还是学习画画的） 花费时间相对比较短（题外话：很多人说自己看
2019年造价工程师报考三大疑问
众所周知，改革后的造价工程师考试不仅进行了分级，还分别设置了四个专业，让考生们有了更多的专业选择，但按照规定，每位造价考生只能报考一个专业。这个时候，有人就会产生以下疑问： 一、增项报考有没有必要? 造价工程师报考一次是只准选择一个专业，如果想考别的专业，需要考生先拿下第一个专业的合格证书才可以，这也就是我们所说的“增项”报考。大立教育小编认为，有的考生希望自己多一个专业证书，多一份选择，在
华为云招聘动物语言翻译师？人工智能还能这么玩？
华为云招聘动物语言翻译师？人工智能还能这么玩？什么?华为云要招聘动物语言翻译师?这让正在各外国语学院学习语言的同学们顿感压力山大了，“难道以后还得辅修一门动物语言?”消息一出，网友也沸腾了，盯着自家的二哈，努力地想从它的“汪汪汪”声中听出点什么。日常忠于撸猫的铲屎官们，也给自己下了一则新任务，撸猫的同时要注重交流了。更有甚者跑到动物园去录制了各种动物的声音，回家做标记做分析。暂不管这份工作到底是做
AI只跟科技巨头有关？小公司如何在AI时代竞争？
硅谷企业巨头如何运用人工智能的？未来的AI世界，会出现“超级智能”吗？小企业又该如何应对？硅谷洞察带你听听加州大学伯克利分校计算机系大牛教授 Pieter Abbeel 如何说。
智能呼叫中心适合哪些行业使用?对企业的重要性
从日常的生活中，相信大家都能感受到时代的演变，如今生活与智能越来越密切，生活的小帮手几乎全部换上“智能”产品，例如智能手机，智能电饭煲，智能电视机，给我们带来了很大的方便，快捷。
ES6_02、变量的解构赋值
数组的结构赋值 一、基本用法： ES6允许按照一定的模式，从数组和对象中提取值，对变量进行赋值，这被称为解构（Destructuring）
//es6以前，为变量赋值，只能直接指定值
let a=1;
let b=2;
//es6允许写出下面这样
let [a,b]=[1,2] 上面代码，可以从数组中提取值，按照对应位置，对变量赋值。 本质上，这种写法属于模式匹配，只要等号两边的模式相同，左边的变量就会被赋予对应的值。下面是一些使用嵌套数组进行结构赋值的例子。
let [foo, [[ba
sparkSQL之调优
spark是一个快速的内存计算框架；同时是一个并行运算的框架。在计算性能调优的时候，除了要考虑广为人知的木桶原理外，还要考虑 平行运算的 Amdahl定理。 木桶原理又称短板理论，其核心思想是：一只木桶盛水的多少，并不取决于桶壁上最高的那块木块，而是取决于桶壁上最短的那块。将这个理论应用到系统性能优化上，系统的最终性能取决于系统中性能表现最差的组件。例如，即使系统拥有充足的内存资源和CPU资源，但是如果磁盘I/O性能低下，那么系统的总体性能是取决于当前最慢的磁盘I/O速度，而不是当前最优越的C
spark sql 执行流程
本文我们通过源码，来介绍下spark sql的执行流程。 Spark sql是spark内部最核心，也是社区最活跃的组件。Spark SQL支持在Spark中执行SQL,或者HiveQL的关系查询表达式。列式存储的类RDD（DataSet/DataFrame）数据类型以及对sql语句的支持使它更容易上手，同时，它对数据的抽取、清洗的特性，使它广泛的用于etl，甚至是机器学习领域。因此，saprk sql较其他spark组件，获得了更多的使用者。 下文，我们首先通过查看一个简单的sql的执
非常清晰的说明---Hadoop之内存问题
一 发生很多Job OOM现象 那几天运维发现很多OOM，一直不断在Full GC。我们知道Full GC一旦发生超过几分钟，其他的线程均停止工作，只有垃圾回收线程工作。 第一个猜想是运行的Job，也就是我们运行任务内存资源不够用。所以猜想是container所启动的YarnChild的JVM内存大小不够，或者配置小了，导致内存不够用。我们就把内存配大了些。 mapreduce.map.memory.mb: 为每一个MapTask申请的资源,也就是每一个MapTask最多只能使用这么内存，默认
hive的高级查询详解（group by、 order by、 join 、 distribute by、sort by、 clusrer by、 union all）
查询操作
group by、 order by、 join 、 distribute by、
sort by、 clusrer by、 union all 底层的实现 mapreduce 常见的聚合操作 count计数
count(*) 所有值不全为NULL时，加1操作
count(1) 不管有没有值，只要有这条记录，值就加1
count(col) col列里面的值为null，值不会加1，这个列里面的值不为NULL，才加1 sum求和 sum(可转成数字的值） 返回bigin
LinkedBlockingQueue和ConcurrentLinkedQueue之间区别
前置名次解释： （1）队列 队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它有两个基本操作，分别是往队列头部删除一个元素，往队尾添加一个元素。像排队上车一样。 （2）阻塞 可以简单地理解为同步。线程在得到返回结果之前，一直处于挂起的状态，得到返回结果之后，线程才继续执行，这种状态就是阻塞。例如在生活中，经理让秘书修改文档，如果是阻塞调用的话，那么，经理一直等待秘书，当秘书修改完文档之后，经理才能做自己的事情。如果是非阻塞调用的话，秘书修改文档的同时，经理可以做自己的事情。 （3）阻塞队列 如果向一
shell脚本利用mysqldump进行自动化导出指定表数据文件
转载自：https://blog.csdn.net/u013946356/article/details/84992288 说明：前面博客写过利用into outfile和load data更新数据表数据的方法，有些朋友问了我关于本文讲的mysqldump和之前的into outfile和load data的区别，在这里也简单地说一下： mysqldump适应于将要导出整个数据库或者某一个数据库的一个表，并且保持数据库中表的名字不变，再次导入到另外一个数据库的情况。上一篇博客讲过一些关于mys
批量统计多媒体文件的时长
在做语音识别的实验时，语音文件的总时长是个很重要的指标。我们单位有一批生语料，是在安静环境下的朗读文件。每个文件长短不一。为了得到所有文件的总时长，专门写了这段代码。 代码在ubuntu16.04下，使用python2.7编写，用到的包有：commands，os,sys,需要系统安装mediainfo软件。主要思路是遍历文件夹下的所有媒体文件，对每一个文件使用mediainfo获取时长。单个文件信息的获取和结果为： $ mediainfo train/wav/SN0306-085776-KAS
基于DFSMN-CTC及CTC-CE联合训练的声学模型
参考文献： [1] A. R. Mohamed, G. E. Dahl, and G. Hinton, “Acoustic modeling using deep belief networks,” Audio, Speech, and Language Processing, IEEE Transactions on, vol. 20, no. 1, pp. 14–22, 2012. [2] G. E. Dahl, D. Yu, L. Deng, and A. Acero, “Context
ava并发编程：并发容器之ConcurrentHashMap（转载）
下面这部分内容转载自： http://www.haogongju.net/art/2350374 JDK5中添加了新的concurrent包，相对同步容器而言，并发容器通过一些机制改进了并发性能。因为同步容器将所有对容器状态的访问都 串行化了，这样保证了线程的安全性，所以这种方法的代价就是严重降低了并发性，当多个线程竞争容器时，吞吐量严重降低。因此Java5.0开 始针对多线程并发访问设计，提供了并发性能较好的并发容器，引入了java.util.concurrent包。与Vector和
前端案例：蓝色CSS3二级导航菜单
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title> 导航 </title> <meta name="Generator" content="EditPlus"> <meta name="Author" content=""> <meta name="Keywords" content=""> <me
Async Programming in C# C＃中的异步编程 Lynda课程中文字幕
Async Programming in C# 中文字幕 C＃中的异步编程 中文字幕Async Programming in C# 了解如何使用C＃中的异步编程来提高应用程序的可伸缩性和性能 在本课程中，加入Anton Delsink，探索并行化代码的不同选项，并展示如何使用C＃进行异步编程 Anton涵盖了关键概念，包括单元测试，代表，lambda表达式和匿名方法 他还涵盖多线程，异步关键字，任务等 主题包括： 什么是异步？ 代表 阻塞与非阻塞I / O 异步数据库查询与开始/结束 Wind
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