winrar压缩包加密及rar密码破解的方法
我们经常使用winrar压缩文件，因为这样可以减少体积，方便传递，也便于文件的存储。可能不少人还不知道，winrar还可以在打包的时候为压缩包设置保护密码，以实现对包内文件的保护。这对于一些重要的文件，加密存储是非常必要的。不幸的是，常常还会有忘记rar密码的情况，这就需要rar密码破解的方法。本文将就rar的加密、解密逐一展开介绍。 一、rar加密的步骤如下： 第1步：打包时，在“压缩文件名和参数”界面，点击“设置密码”： 第2步：在压缩包密码设置的对话框，我们可以看到密码输入和确认框，另外
MapReduce的Partitioner编程
1． 概述 序列化（Serialization）是指把结构化对象转化为字节流。 反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。把字节流转为结构化对象。 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候，就需要序列化对象成字节流，反之当要将接收到或从磁盘读取的字节流转换为对象，就要进行反序列化。 Java的序列化（Serializable）是一个重量级序列化框架，一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系…），不便于在网络中高效传输；所以，hadoop自己
配置Nexus Tacacs管理
1、设备拓扑： N7K（mgmt0)----VMnet1-----ACS5.2 2、设备配置： 2.1、基础配置 第一部分：N7K interface mgmt0 vrf member management ip address 10.0.0.101/24 测试连通性： N7K-2# ping 10.0.0.1 PING 10.0.0.1 (10.0.0.1): 56 data bytes ping: sendto 10.0.0.1 64 chars, No route to host ^C
20194688 自动生成四则运算题第一版报告
一.需求分析 （1）自动生成10道100以内的2个操作数的四则运算算式（+ - * /） （2）剔除重复算式。 2 + 3 = 和 2 + 3 = 是重复算式 2 + 3 = 和 3 + 2 = 不属于重复算式 （3）题目数量可定制 （4）相关参数可控制 是否包含乘法和除法
操作数数值范围可控（如操作数 在100以内 还是1000以内）
操作数是否含负数 （5）生成的运算题存储到外部文件result.txt中 具体编码： import ja
dubbo+zookeeper基础
一、dubbo是什么？ 1）本质：一个Jar包,一个分布式框架,，一个远程服务调用的分布式框架。 既然是新手教学，肯定很多同学不明白什么是分布式和远程服务调用，为什么要分布式，为什么要远程调用。我简单画个对比图说明（图1看到图2。画板画的，勿喷）。 你想一下，以前什么的都在一个服务器上，调用方法直接就自然而然调用了，没啥问题。现在因为需求增多拆分了这么多个，部署在不同的服务器上，那是不是相对以前都在一个服务器上，现在分布式后，web层调用service层的服务变成了远程调用？那怎样像以前那样都
MapReduce的Combiner组件
每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少在map和reduce节点之间的数据传输量，以提高网络IO性能，是MapReduce的一种优化手段之一。 combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件 combiner组件的父类就是Reducer combiner和reducer的区别在于运行的位置： Combiner是在每一个maptask所在的节点运行 Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果； com
Shuffle阶段数据的压缩机制
在shuffle阶段，大量的数据从map阶段输出，发送到reduce阶段，这一过程中，可能会涉及到大量的网络IO。 输出数据较大时，使用hadoop提供的压缩机制对数据进行压缩，可以指定压缩的方式。减少网络传输带宽和存储的消耗； 可以对map的输出进行压缩（map输出到reduce输入的过程，可以shuffle过程中网络传输的数据量） 可以对reduce的输出结果进行压缩（最终保存到hdfs上的数据，主要是减少占用HDFS存储） 1.1． hadoop当中支持的压缩算法 使用hadoop ch
Writable接口与序列化机制
序列化概念 序列化（Serialization）是指把结构化对象转化为字节流。 反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。即把字节流转回结构化对象。 Java序列化（java.io.Serializable） Hadoop序列化的特点 序列化格式特点： 紧凑：高效使用存储空间。 快速：读写数据的额外开销小 可扩展：可透明地读取老格式的数据 互操作：支持多语言的交互 Hadoop的序列化格式：Writable Hadoop序列化的作用 序列化在分布式环境的两大作用：进程间通信，
P3003 [USACO10DEC]苹果交货
首先不难看出这是最短路 然后一个起点，两个终点。 从起点跑一边dij，比较到两个终点的距离，选小的那个，再以其中一个终点为起点，跑dij，ans加上到另一个终点的距离，就是最终结果。 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<cstring>
using namespace std;
struct node{
int to,nxt,dis;
}e[400010];
struct edge{
MapReduce并行度机制
MapTask的并行度指的是map阶段有多少个并行的task共同处理任务。map阶段的任务处理并行度，势必影响到整个job的处理速度。那么，MapTask并行实例是否越多越好呢？其并行度又是如何决定呢？ 一个MapReducejob的map阶段并行度由客户端在提交job时决定，即客户端提交job之前会对待处理数据进行逻辑切片。切片完成会形成切片规划文件（job.split），每个逻辑切片最终对应启动一个maptask。 逻辑切片机制由FileInputFormat实现类的getSplits()
javascript权威指南第21章 Ajax和Comet
function createXHR(){
if(typeof XMLHttpRequest !='undefined'){
return new XMLHttpRequest();
}else if(typeof ActiveXObject!='undefined'){
if(typeof arguments.callee.ActiveXString!='string'){
var versions =
MobileNet论文学习
Abstract MobileNet 用于 移动或嵌入式应用，其主要方法是通过引入2个超参以在延迟和准确率上做trade off，是一个轻量级结构。可用于object detection, fine-grain classification,face attributes and large scale geo-localization. Introduction 自AlexNet开始的neural network致力于加大网络深度和复杂度，但在诸如robotics等实际应用中无法承受其时间复
MapReduce程序运行模式
本地运行模式： mapreduce程序是被提交给LocalJobRunner在本地以单进程的形式运行 而处理的数据及输出结果可以在本地文件系统，也可以在hdfs上 怎样实现本地运行？写一个程序，不要带集群的配置文件 本质是程序的conf中是否有mapreduce.framework.name=local以及yarn.resourcemanager.hostname参数 本地模式非常便于进行业务逻辑的debug，只要在eclipse中打断点即可 集群运行模式： 将mapreduce程序提交给ya
jquery选择器的分类
一、基本选者器 <script type="text/javascript"> $(function () { // <input type="button" value="改变 id 为 one 的元素的背景色为 红色" id="b1"/> $("#b1").click(function () { $("#one").css("backgroundColor","pink"); }) // <input type="button" value=" 改变元素名为 <div> 的所有
MapReduce的MapTask执行机制
Map阶段流程:input File通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并，
MapReduce的ReduceTask执行机制
Reduce大致分为copy、sort、reduce三个阶段，重点在前两个阶段。copy阶段包含一个eventFetcher来获取已完成的map列表，由Fetcher线程去copy数据，在此过程中会启动两个merge线程，分别为inMemoryMerger和onDiskMerger，分别将内存中的数据merge到磁盘和将磁盘中的数据进行merge。待数据copy完成之后，copy阶段就完成了，开始进行sort阶段，sort阶段主要是执行finalMerge操作，纯粹的sort阶段，完成之后就是
算法习题---5.9数据库（Uva1592）
一：题目 对数据库中数据进行检测，是否出现数据冗余现象。即是否某一列出现两个及以上数据重复 如上图中，第二列中第2,3行数据重复，所以我们判断为数据冗余。因为他可以分解为下面两张表 （一）样例输入 3 3
How to compete in ACM ICPC,Peter,[email protected]
How to win ACM ICPC,Michael,[email protected]
Notes from ACM ICPC champion,Michael,mic
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