DataStreamSource<String> source = environment.addSource(new YjxxtCustomSourceRich("data/secret.txt")).setParallelism(7);

时间: 2024-05-31 07:10:56 浏览: 119
RAR

Unity3d读写格式为<key></key><string></string>类型的xml

这段代码是使用 Flink 框架中的 DataStream API 从文件中读取数据，并将读取到的数据作为字符串类型的数据流输入到 Flink 程序中。 具体来说，这段代码首先创建了一个 `YjxxtCustomSourceRich` 类型的数据源，该数据源会读取 `data/secret.txt` 文件中的数据。然后使用 `setParallelism` 方法设置了并行度为 7，即在 Flink 集群中会创建 7 个并行的任务来读取该文件中的数据。 最后，将该数据源添加到 Flink 程序中，使其成为数据流处理的起点。
阅读全文

相关推荐

jar

List<Map>转化为List工具类

一般使用springjdbc、hibernate的sql查询，库获取到的数据都是List<Map<String, Object>>结果集，如果我们要转化为JavaBean，则需要做一系列的map.get()，然后obj.set()。 此工程中就是解决List<Map<String, Object>...
rar

HuffmanCode_Java_SourceCode.rar_code_huffman_huffman java code_h

HashMap<Character, String> huffmanCodeMap = new HashMap<>(); public void encode(String text) { // ... 将字符编码为二进制字符串并存储 } public String decode(String encoded) { // ... 使用编码表解码...

DataSource<String> dataSource = environment.readTextFile("data/wordcount.txt");

这段代码是用 Flink 的 DataSet API 从本地文件系统中读取一个文本文件，并将文件的每一行作为一个字符串添加到一...在这里，文件路径是 "data/wordcount.txt"，即项目根目录下的 data 文件夹中的 wordcount.txt 文件。

public void importData() { try { List<String> courses = Files.readAllLines(Paths.get("data/courses.txt"), StandardCharsets.UTF_8); List<String> scores = Files.readAllLines(Paths.get("data/scores.txt"), StandardCharsets.UTF_8); List<String> ids = Files.readAllLines(Paths.get("data/numbers.txt"), StandardCharsets.UTF_8); List<String> semesters = Files.readAllLines(Paths.get("data/semesters.txt"), StandardCharsets.UTF_8); List<String> courseTypes = Files.readAllLines(Paths.get("data/types.txt"), StandardCharsets.UTF_8); students.clear(); for (int i = 0; i < courses.size(); i++) { String course = courses.get(i); String id = ids.get(i); String score = scores.get(i); String semester = semesters.get(i); String courseType = courseTypes.get(i); addData(course,id,score,semester,courseType); Student student = new Student(course, score,id, semester, courseType); students.add(student); //updateDisplay(); } //updateDisplay(); JOptionPane.showMessageDialog(null, "Data has been imported"); } catch (IOException e) { JOptionPane.showMessageDialog(null, "An error occurred importing data"); } }请帮我修改上述代码

List<String> courses = Files.readAllLines(Paths.get("data/courses.txt"), StandardCharsets.UTF_8); List<String> scores = Files.readAllLines(Paths.get("data/scores.txt"), StandardCharsets.UTF_8); ...

// List<String> list = List.of("a", "b", "c"); // DataStreamSource<String> source = environment.fromCollection(list);。。。详细

这段代码使用 Apache Flink 的 Java API 创建一个 DataStreamSource 对象，该对象包含了一个包含字符串 "a"、"b" 和 "c" 的列表。具体来说，这段代码包含以下步骤： 1. 导入必要的类，包括 Apache Flink 的 ...

List<SchemaRowRule> userRowRuleList = schemaRowRuleList.stream() .filter(schemaRowRuleEo -> { List<String> userList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionUserList(), String.class); List<String> orgList = JSONArray.parseArray(schemaRowRuleEo.getRowPermissionOrgList(), String.class); return userList.contains(userUid) || orgList.contains(orgCode); }) .map(schemaRowRuleEo -> { SchemaRowRule schemaRowRule = SchemaRowRule.builder().build(); BeanUtils.copyProperties(schemaRowRuleEo, schemaRowRule); return schemaRowRule; }) .collect(Collectors.toList()); List<SchemaColumnRule> userColumnRuleList = schemaColumnRuleList.stream() .filter(rule -> { if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionUserList())) { List<String> userList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionUserList(), String.class); return userList.contains(userUid); } else if (StringUtils.isNotEmpty(rule.getColumnPermissionOrgList())) { List<String> orgList = JSONArray.parseArray(rule.getColumnPermissionOrgList(), String.class); return orgList.contains(orgCode); } return false; }) .map(rule -> { SchemaColumnRule columnRule = new SchemaColumnRule(); BeanUtils.copyProperties(rule, columnRule); return columnRule; }) .collect(Collectors.toList());代码优化

private <T> List<T> copyProperties(List<T> sourceList, Supplier<T> targetSupplier) { return sourceList.stream() .map(source -> { T target = targetSupplier.get(); BeanUtils.copyProperties(source, ...

//string goodBarcodeFile = "goodBarcodes.txt"; //string badBarcodeFile = "badBarcodes.txt"; //List<string> goodBarcodeList = new List<string>(); //List<string> badBarcodeList = new List<string>();代码基础上修改，获取本地文件中的良品和不良品条码

List<string> goodBarcodeList = new List<string>(); List<string> badBarcodeList = new List<string>(); // 获取良品条码 if (File.Exists(goodBarcodeFile)) { using (StreamReader sr = new StreamReader...

KafkaSource<String> sourceSetting = KafkaSource.<String>builder()

这段代码是在使用 Flink 的 Kafka Connector 中的 KafkaSource，用于从 Kafka 中读取数据。它使用了 builder 模式，可以通过调用不同的...此处的 <String> 表示要读取的 Kafka 消息的 key 和 value 都是字符串类型。

修改下面代码中的”projectResult.getData()“：@Override public List projectCount(String beginTime, String endTime, Integer forceType, String projectId) { List<TaskTask> taskTaskList = this.listStatisticsTask(beginTime, endTime, forceType, projectId); if(CollectionUtil.isEmpty(taskTaskList)){ return Collections.emptyList(); } List result = new ArrayList<>(); Map<String, List<TaskTask>> projectTaskMap = taskTaskList.stream().collect(Collectors.groupingBy(TaskTask::getProjectId)); for (Map.Entry<String, List<TaskTask>> projectTaskEntry : projectTaskMap.entrySet()) { projectId = projectTaskEntry.getKey(); ProjectCountVO projectCountVO = new ProjectCountVO(); projectCountVO.setId(projectId); //查询项目名称 QueryAllProject projectResult = applicationServicePlatformClient.listUserProject( "token", "userId", "userEnvId", "userTenant", new ProjectCondition()); QueryAllProject queryAllProject = projectResult.getData(); String projectName = queryAllProject.getBtpProjectId(); projectCountVO.setName(projectName); List<TaskTask> taskList = projectTaskEntry.getValue(); projectCountVO.setTaskCount(taskList.size()); Integer problemCount = CollectionUtil.isEmpty(taskList) ? 0 : taskList.stream().collect(Collectors.summingInt(task-> Optional.ofNullable(task.getProblemNum()).orElse(0))); projectCountVO.setProblemCount(problemCount); result.add(projectCountVO); } return result; }

public List<ProjectCountVO> projectCount(String beginTime, String endTime, Integer forceType, String projectId) { List<TaskTask> taskTaskList = this.listStatisticsTask(beginTime, endTime, forceType, ...

SourceFunction<String> sourceFunction = PostgreSQLSource.<String>builder()

.setQuery("SELECT message FROM mytable WHERE timestamp > '2021-01-01'") .setDeserializer(new StringDeserializationSchema()) .build(); 这是一个使用 Apache Flink 连接 PostgreSQL 数据库并读取数据的示例...

根据接口“”@FeignClient(name = "UserUgsApi", url = "${newbim.login-domain}") public interface IApplicationServicePlatformClient {@PostMapping("/ums/v1/feign/omp/project/search") ResultWrapper<QueryAllProject> listUserProject(@RequestHeader("BSP_TOKEN") String bspToken, @RequestHeader("BSP_USER_ID") String bspUserId, @RequestHeader("BSP_USER_ENV_ID") String bspUserEnvId, @RequestHeader("BSP_USER_TENANT") String bspUserTenant, @RequestBody ProjectCondition queryProjectDto);和代码“@Component @Slf4j public class ApplicationServicePlatformClientProxy { @Autowired private IApplicationServicePlatformClient applicationServicePlatformClient; public QueryAllProject listUserProject(String appId, String companyId, String designStatusList, String pageSize, ProjectCondition userId) { ResultWrapper<QueryAllProject> result = null; return result.getData(); } }”，修改下面内容：public List projectCount(String beginTime, String endTime, Integer forceType, String projectId) { List<TaskTask> taskTaskList = this.listStatisticsTask(beginTime, endTime, forceType, projectId); if (CollectionUtil.isEmpty(taskTaskList)) { return Collections.emptyList(); } List result = new ArrayList<>(); Map<String, List<TaskTask>> projectTaskMap = taskTaskList.stream().collect(Collectors.groupingBy(TaskTask::getProjectId)); for (Map.Entry<String, List<TaskTask>> projectTaskEntry : projectTaskMap.entrySet()) { projectId = projectTaskEntry.getKey(); ProjectCountVO projectCountVO = new ProjectCountVO(); projectCountVO.setId(projectId); //查询项目名称 ResultWrapper<QueryAllProject> projectResult = applicationServicePlatformClient.listUserProject( "token", "userId", "userEnvId", "userTenant", new ProjectCondition()); QueryAllProject queryAllProject = projectResult.getData(); String projectName = queryAllProject.getBtpProjectId(); projectCountVO.setName(projectName); List<TaskTask> taskList = projectTaskEntry.getValue(); projectCountVO.setTaskCount(taskList.size()); Integer problemCount = CollectionUtil.isEmpty(taskList) ? 0 : taskList.stream().collect(Collectors.summingInt(task -> Optional.ofNullable(task.getProblemNum()).orElse(0))); projectCountVO.setProblemCount(problemCount); result.add(projectCountVO); } return result; }

public List<ProjectCountVO> projectCount(String beginTime, String endTime, Integer forceType, String projectId) { List<TaskTask> taskTaskList = this.listStatisticsTask(beginTime, endTime, forceType,...

inventoryButton.setOnClickListener( new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { if (isFastClick()) { showLoadToast(); goToMainActivity(); loadExcelFile(); } } private boolean isFastClick() { return ButtonOnCilk.isFastViewClick(inventoryButton, getBaseContext()); } private void showLoadToast() { CustomToast.showLoad(HomeActivity.this, getString(R.string.load)); } private void goToMainActivity() { Intent intent = new Intent(getApplicationContext(), MainActivity.class); intent.setFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP); startActivity(intent); } private void loadExcelFile() { new AsyncTask<Void, Void, List<String>>() { @Override protected List<String> doInBackground(Void... voids) { return readExcelFile(); } @Override protected void onPostExecute(List<String> data) { showDataInListView(data); } }.execute(); } private void showDataInListView(List<String> data) { listView = findViewById(R.id.rv_list); if (listView != null) { ArrayAdapter<String> adapter = new ArrayAdapter<>(HomeActivity.this, android.R.layout.simple_list_item_1, data); listView.setAdapter(adapter); } } }); private List<String> readExcelFile() { List<String> datas = new ArrayList<>(); try (FileInputStream inputStream = new FileInputStream("/sdcard/Template/IC1001.xlsx"); Workbook workbook = WorkbookFactory.create(inputStream)) { Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0); Iterator<Row> rowIterator = sheet.rowIterator(); while (rowIterator.hasNext()) { Row row = rowIterator.next(); Iterator<Cell> cellIterator = row.cellIterator(); while (cellIterator.hasNext()) { Cell cell = cellIterator.next(); datas.add(cell.toString()); } } } catch (IOException | InvalidFormatException e) { e.printStackTrace(); } return datas; }如何优化，举例说明

List<String> datas = new ArrayList<>(); try (BufferedInputStream inputStream = new BufferedInputStream(new FileInputStream(filePath)); Workbook workbook = WorkbookFactory.create(inputStream)) { ...

<root> <data source="file1.json"/> <data source="file2.json"/> <data source="file3.json"/> </root>

Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>(); ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); for (String path : source) { JsonNode node = objectMapper.readTree(new File(path)); ...

jdk8 优化以下代码： for (DqExecuteResult dqExecuteResult : dqExecuteResults) { String errorOutputPath = dqExecuteResult.getErrorOutputPath(); Path path = new Path(errorOutputPath); R> getFileResult = resourceClient.getFilesAtPath(path.toUri().getPath()); if (null != getFileResult && getFileResult.isSuccess()) { for (String fullPath : getFileResult.getData()) { R> previewResult = resourceClient.viewFileByPath(new Path(fullPath).toUri().getPath(), query.getCurrent(), query.getSize(), "\n"); if (null != previewResult && previewResult.isSuccess()) { if("原始库".equals(datasourceName)){ Long datasourceId = iDataSourceClient.queryRawDataSource().getId(); List<MetaColumn> tableColumns = iDataSourceMetaClient.getTableColumns(datasourceId, tableName); for (MetaColumn metaColumn : tableColumns){ headers.add(metaColumn.getColumnName()); } } else if("标准库".equals(datasourceName)){ Long datasourceId = iDataSourceClient.queryModelDataSource().getId(); List<MetaColumn> tableColumns = iDataSourceMetaClient.getTableColumns(datasourceId, tableName); for (MetaColumn metaColumn : tableColumns){ headers.add(metaColumn.getColumnName()); } } int headerSize = headers.size(); List<String> datas = previewResult.getData(); StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder(); for(String data : datas){ contextBuilder.append(data.replaceAll("[\r\n\t]", " ")); contextBuilder.append("\n"); } StringReader reader = new StringReader(contextBuilder.toString()); Iterable<CSVRecord> records = CSVFormat.DEFAULT.parse(reader); for (CSVRecord record : records) { if (record.size() == headerSize){ List<String> content = new ArrayList<>(); for (String column : record) { content.add(column); } contents.add(content); } } } } } }

List<List<String>> contents = new ArrayList<>(); StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder(); for (String data : datas) { contextBuilder.append(data.replaceAll("[\r\n\t]", " ")); ...

Page<SysXsdMx> xsdMxPage = new Page<>(); Page<SysProjectInfoInvestDTO> resultPage = BeanUtil.copyProperties(xsdMxPage, Page.class);SysXsdMx与SysProjectInfoInvestDTO某个字段名不一样，怎么让其赋值

List<String> ignoreProperties = new ArrayList<>(); ignoreProperties.add("xsdMxField1");//SysXsdMx中的属性名 ignoreProperties.add("investDTOField2");//SysProjectInfoInvestDTO中的属性名 2.使用...

public List> GetDataCSV(string path) { string pattern = @"\d+"; List> data = new List>(); using(StreamReader sr = new StreamReader(@path, Encoding.GetEncoding("GB2312"))) { string nextline; MatchCollection myMatches; while((nextline = sr.ReadLine()) != null ) { myMatches = Regex.Matches(nextline, pattern); List<string> rowdata = new List<string>(); ; foreach(Match nextmatch in myMatches) { rowdata.Add(nextmatch.Value); } data.Add(rowdata); } //消除最后的空行 for(int i=data.Count-1;i>=0;i--) { if(data[i].Count ==0) { data.Remove(data[i]); } else { break; } } } return data; }解释每局什么意思

List<List<string>> data = new List<List<string>>(); // 创建二维 List，用于保存 CSV 中的数据 // 使用 StreamReader 打开指定路径下的文件 using (StreamReader sr = new StreamReader(@path, Encoding....
pdf

Flink实战之 MySQL CDC.pdf

DataStreamSource<String> source = env.addSource(MySqlSource.<String>builder() .hostname("localhost") .port(3306) .username("root") .password("password") .databaseList("testdb") // 指定监听的...
zip

unity读取excel文件的dll Excel.dll ICSharpCode.SharpZipLib System.Data

Data Source={extractPath}/your_excel_file.xls;Extended Properties='Excel 8.0;HDR=YES;'"; // 注意根据Excel版本调整 // 读取Excel数据 using (OleDbConnection connection = new OleDbConnection...
pdf

Flink广播流 BroadcastStream.pdf

DataStreamSource<String> activityStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("user_activity_topic", new SimpleStringSchema(), properties)); // 连接广播流与非广播流 BroadcastConnectedStream...

最新推荐

recommend-type

Python中快速友好的MessagePack序列化库msgspec

资源摘要信息:"msgspec是一个针对Python语言的高效且用户友好的MessagePack序列化库。MessagePack是一种快速的二进制序列化格式，它旨在将结构化数据序列化成二进制格式，这样可以比JSON等文本格式更快且更小。msgspec库充分利用了Python的类型提示（type hints），它支持直接从Python类定义中生成序列化和反序列化的模式。对于开发者来说，这意味着使用msgspec时，可以减少手动编码序列化逻辑的工作量，同时保持代码的清晰和易于维护。 msgspec支持Python 3.8及以上版本，能够处理Python原生类型（如int、float、str和bool）以及更复杂的数据结构，如字典、列表、元组和用户定义的类。它还能处理可选字段和默认值，这在很多场景中都非常有用，尤其是当消息格式可能会随着时间发生变化时。 在msgspec中，开发者可以通过定义类来描述数据结构，并通过类继承自`msgspec.Struct`来实现。这样，类的属性就可以直接映射到消息的字段。在序列化时，对象会被转换为MessagePack格式的字节序列；在反序列化时，字节序列可以被转换回原始对象。除了基本的序列化和反序列化，msgspec还支持运行时消息验证，即可以在反序列化时检查消息是否符合预定义的模式。 msgspec的另一个重要特性是它能够处理空集合。例如，上面的例子中`User`类有一个名为`groups`的属性，它的默认值是一个空列表。这种能力意味着开发者不需要为集合中的每个字段编写额外的逻辑，以处理集合为空的情况。 msgspec的使用非常简单直观。例如，创建一个`User`对象并序列化它的代码片段显示了如何定义一个用户类，实例化该类，并将实例序列化为MessagePack格式。这种简洁性是msgspec库的一个主要优势，它减少了代码的复杂性，同时提供了高性能的序列化能力。 msgspec的设计哲学强调了性能和易用性的平衡。它利用了Python的类型提示来简化模式定义和验证的复杂性，同时提供了优化的内部实现来确保快速的序列化和反序列化过程。这种设计使得msgspec非常适合于那些需要高效、类型安全的消息处理的场景，比如网络通信、数据存储以及服务之间的轻量级消息传递。 总的来说，msgspec为Python开发者提供了一个强大的工具集，用于处理高性能的序列化和反序列化任务，特别是当涉及到复杂的对象和结构时。通过利用类型提示和用户定义的模式，msgspec能够简化代码并提高开发效率，同时通过运行时验证确保了数据的正确性。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

STM32 HAL库函数手册精读：最佳实践与案例分析

![STM32 HAL库函数手册精读：最佳实践与案例分析](https://khuenguyencreator.com/wp-content/uploads/2020/07/bai11.jpg) 参考资源链接：[STM32CubeMX与STM32HAL库开发者指南](https://wenku.csdn.net/doc/6401ab9dcce7214c316e8df8?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. STM32与HAL库概述 ## 1.1 STM32与HAL库的初识 STM32是一系列广泛使用的ARM Cortex-M微控制器，以其高性能、低功耗、丰富的外设接
recommend-type

如何利用FineReport提供的预览模式来优化报表设计，并确保最终用户获得最佳的交互体验？

针对FineReport预览模式的应用，这本《2020 FCRA报表工程师考试题库与答案详解》详细解读了不同预览模式的使用方法和场景，对于优化报表设计尤为关键。首先，设计报表时，建议利用FineReport的分页预览模式来检查报表的布局和排版是否准确，因为分页预览可以模拟报表在打印时的页面效果。其次，通过填报预览模式，可以帮助开发者验证用户交互和数据收集的准确性，这对于填报类型报表尤为重要。数据分析预览模式则适合于数据可视化报表，可以在这个模式下调整数据展示效果和交互设计，确保数据的易读性和分析的准确性。表单预览模式则更多关注于表单的逻辑和用户体验，可以用于检查表单的流程是否合理，以及数据录入
recommend-type

大学生社团管理系统设计与实现

资源摘要信息:"基于ssm+vue的大学生社团管理系统.zip" 该系统是基于Java语言开发的，使用了ssm框架和vue前端框架，主要面向大学生社团进行管理和运营，具备了丰富的功能和良好的用户体验。 首先，ssm框架是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的整合，其中Spring是一个全面的企业级框架，可以处理企业的业务逻辑，实现对象的依赖注入和事务管理。SpringMVC是基于Servlet API的MVC框架，可以分离视图和模型，简化Web开发。MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 SpringBoot是一种全新的构建和部署应用程序的方式，通过使用SpringBoot，可以简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。 Vue.js是一个用于创建用户界面的渐进式JavaScript框架，它的核心库只关注视图层，易于上手，同时它的生态系统也十分丰富，提供了大量的工具和库。 系统主要功能包括社团信息管理、社团活动管理、社团成员管理、社团财务管理等。社团信息管理可以查看和编辑社团的基本信息，如社团名称、社团简介等；社团活动管理可以查看和编辑社团的活动信息，如活动时间、活动地点等；社团成员管理可以查看和编辑社团成员的信息，如成员姓名、成员角色等；社团财务管理可以查看和编辑社团的财务信息，如收入、支出等。 此外，该系统还可以通过微信小程序进行访问，微信小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或者搜一下即可打开应用。同时，它也实现了应用“用完即走”的理念，用户不用关心是否安装太多应用的问题。应用将无处不在，随时可用，但又无需安装卸载。 总的来说，基于ssm+vue的大学生社团管理系统是一款功能丰富、操作简便、使用方便的社团管理工具，非常适合大学生社团的日常管理和运营。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

STM32 HAL库深度解析：新手到高手的进阶之路

![STM32 HAL库深度解析：新手到高手的进阶之路](https://img-blog.csdnimg.cn/20210526014326901.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xjemRr,size_16,color_FFFFFF,t_70) 参考资源链接：[STM32CubeMX与STM32HAL库开发者指南](https://wenku.csdn.net/doc/6401ab9dcce7214c316e8df
recommend-type

如何使用pyCUDA库在GPU上进行快速傅里叶变换（FFT）以加速线性代数运算？请提供具体的代码实现。

当你希望利用GPU的并行计算能力来加速线性代数运算，特别是快速傅里叶变换（FFT）时，pyCUDA是一个非常强大的工具。它允许开发者通过Python语言来编写CUDA代码，执行复杂的GPU计算任务。通过学习《Python与pyCUDA：GPU并行计算入门与实战》这一资料，你可以掌握如何使用pyCUDA进行GPU编程和加速计算。 参考资源链接：[Python与pyCUDA：GPU并行计算入门与实战](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac00cce7214c316ea46b?spm=1055.2569.3001.10343) 具体到FFT的实现，你需要首先确保已经
recommend-type

基于Netbeans和JavaFX的宿舍管理系统开发与实践

资源摘要信息:"Hostel-Management-System是一个基于Java技术栈构建的独立应用程序，主要目的是实现一个宿舍管理系统的计算机化。这个系统采用了Netbeans集成开发环境、JavaFX作为前端图形用户界面(GUI)技术、Maven作为项目管理和构建工具、以及MySQL作为后端数据库管理系统。整个系统的设计理念是为大学宿舍提供一个高效、用户友好、跨平台的应用，旨在优化宿舍管理的流程，减少繁琐的文书工作，提高工作效率。 ***beans集成开发环境 Netbeans是一个开源的集成开发环境(IDE)，它支持多种编程语言，特别是Java。IDE提供了代码编写、调试、项目管理等功能，为开发人员提供了一个全面的开发平台。在这个项目中，Netbeans用于编写Java代码，管理项目结构，以及进行代码的编译、构建和部署。 2. JavaFX技术 JavaFX是Java的官方图形用户界面(GUI)库，用于创建富客户端桌面应用程序。JavaFX提供了一系列的界面控件和强大的图形和媒体支持，使得开发人员可以构建出美观且响应迅速的用户界面。在Hostel-Management-System中，JavaFX负责呈现用户界面，提供交互式的图形界面供学生和员工使用。 3. Maven项目管理工具 Maven是一个项目管理和构建自动化工具，主要用于Java项目。Maven通过一个名为POM（项目对象模型）的文件来管理项目的构建、报告和文档。它支持项目生命周期的管理，提供了一套标准的构建流程，可以处理编译、测试、打包等任务。在本项目中，Maven用于管理项目的依赖关系，自动化构建过程，并确保项目结构的一致性和标准化。 4. MySQL数据库系统 MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，它使用结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。MySQL支持各种操作系统，并能很好地与Java应用程序集成。在宿舍管理系统中，MySQL负责存储所有学生、员工、房间等信息的数据，确保数据的持久化和可检索性。 5. MVC架构 模型-视图-控制器(MVC)是一种软件设计模式，旨在将应用程序的输入、处理和输出分离成三个互相关联的组件。在Hostel-Management-System中，MVC架构有助于组织代码结构，使得系统的可维护性、可测试性和可扩展性得到增强。模型(Model)负责处理数据和业务逻辑，视图(View)负责展示数据，而控制器(Controller)负责接收用户输入并调用模型和视图组件。 6. 用户友好性和跨平台性 系统的开发理念强调用户友好和跨平台特性。用户友好性意味着系统界面直观易用，操作简单，能够快速响应用户的操作。而跨平台性则是指系统能够在多种操作系统上运行，如Windows、macOS、Linux等，这主要归功于Java的跨平台特性以及JavaFX的支持。 7. 系统模块介绍 该宿舍管理系统主要分为两个用户模块：学生模块和员工模块。学生模块允许学生查看宿舍分配情况、报告问题、支付费用等；员工模块则提供给宿舍管理员和会计人员，用于维护学生和员工的信息、管理房间分配、处理费用等。每个模块都拥有适当的权限和功能，确保了数据的安全性和完整性。 8. 数据库设计 数据库设计是宿舍管理系统中非常关键的一部分。良好的数据库设计可以提高数据处理的效率，保证数据的一致性和完整性。本系统中，数据库需要合理地设计表结构来存储学生、员工、房间和其他相关信息。数据库的设计遵循了关系型数据库的范式，减少了数据冗余，提高了查询效率。 综上所述，Hostel-Management-System是一个结合了现代Java技术栈，特别是Netbeans、JavaFX、Maven和MySQL的宿舍管理软件。它不仅提供了一个高度用户友好的界面，还具备跨平台性和模块化设计，能够有效地帮助大学宿舍管理者处理日常管理任务，提升管理效率和质量。"
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩