问题描述作为标题，我使用 .icon-* 添加图标.向超链接添加图标时:
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一、https连接过程及中间人攻击原理https协议就是http ssl协议，如下图所示为其连接过程：1.https请求客户端向服务端发送https请求；2.生成公钥和私钥服务端收到请求之后，生成公钥
导读通过gitlab或githubpages来提供一个wordpress镜像站点,从而最小化安全问题。很久以前，我为一个家庭成员建立了一个wordpress博客。
导读h5-dooring在持续更新迭代中,接下来笔者将带大家介绍一下h5-dooring的新功能,并介绍网格参考线的实现方案,内容很短,实现方案也很简单,欢迎大家提出更好的方案和实现思路.最近一工作一
导读构造函数初始化列表以一个冒号开始，接着是以逗号分隔的数据成员列表，每个数据成员后面跟一个放在括号中的初始化式。构造函数初始化列表以一个冒号开始，接着是以逗号分隔的数据成员列表，每个数据成员后面跟一
declarel_sql varchar2(2000);v_connid exec_sql.c
profile.rb是为ruby程序准备的profiler，它可以统计并输出各方法的运行时间，以便于找到程序执行的性能瓶颈。这次就用它来剖析脚本的运行时间。使用方法很简单，加上命令行选项-rprofile就可以：ruby-rprofilerename.rb运...
楔子我们在安装第三方包的时候，直接一个pipinstallxxx命令就搞定了，然后pip会去pypi上寻找我们要安装的包，然后下载下来。而pypi(pythonpackageindex)你可以看成是官方维护的一个大仓库，专门用来存储世界各地的程序员...
1. 检查下你的用户登录状态判定是否有读取memcached的缓存；
2. 确定下登录信息是存储在session还是cookie;
3. 确认下配置的位置是否正确，留意下你主项目是用的nginx？还是tomcat？项目在哪里，配置应该也在那个server下
position : 0xf5128d(32838285)
是打印机的问题，但是我不会修。。。。
你看下打印机里面有没有什么东西卡住
sparksql本质上是基于dag模型的mpp。而kylin核心是cube(多维立方体)。关于mpp和cube预处理的差异，重复如下：
>
mpp[1]
的基本思路是增加机器来并行计算，从而提高查询速度。比如扫描8亿记录一台机器要处理1小时，但如果用100台机器来并行处理，就只要一分钟不到。再配合
列式存储和一些索引，查询可以更快返回。要注意这里在线运算量并没有减小，8亿条记录还是要扫描一次，只是参与的机器多了，所以快了。
>
molapcube[2][3]
是一种预计算技术，基本思路是预先对数据作多维索引，查询时只扫描索引而不访问原始数据从而提速。8亿记录的一个3维索引可能只有几万条记录，规模大大缩
小，所以在线计算量大大减小，查询可以很快。索引表也可以采用列存储，并行扫描等mpp常用的技术。但多维索引要对多维度的各种组合作预计算，离线建索引
需要较大计算量和时间，最终索引也会占用较多磁盘空间。
除
了有无预处理的差异外，sparksql与kylin对数据集大小的偏好也不一样。如果
visualstudio2010新特性：更宜web开发在visualstudio2010中，微软采用了全新的wpf技术重新打造了它的编辑器，新的编辑器以及visualf#获得了更加强大的功能，成为更好的web开发工具，比如代码的无级缩放，多窗口即时更新，代码的自动产生等等，这些新的ide特性都会极大地提高程序员的开发效率。下面列出了一些新的功能： 代码编辑器-新的代码编辑器使代码更易于阅读。可以通过按ctrl并滚动鼠标轮放大文本。此外，单击visualc#或visualbasic中的符号时该符号的所有实例都将自动突出显示出来。 用于web开发的好工具-在web开发方面，过去依靠dreamweaver提供的远程发布和ftp的功能，而现在不同了，web.config的动态生成与发布功能得到了增强，可以直接发布到服务器上。 &nbs
sparksql主要的推动者是databricks。提到sparksql不得不提的就是shark。shark可以理解为spark社区这边搞的一个”hiveonspark”，把hive的物理执行计划使用spark计算引擎去执行。这里面会有一些问题，hive社区那边没有把物理执行计划到执行引擎这个步骤抽象出公共api，所以spark社区这边要自己维护一个hive的分支，而且hive的设计和发展不太会考虑到如何优化spark的job。但是前面提到的hiveonspark却是和hive一起发布的，是由hive社区控制的。所以后来spark社区就停止了shark的开发转向sparksql（“坑了”一部分当时信任shark的人）。sparksql是把sql解析成rdd的transformation和action，而且通过catalyst可以自由、灵活的选择最优执行方案。对数据库有深入研究的人就会知道，sql执行计划的优化是一个非常重要的环节，sparksql在这方面的优势非常明显，提供了一个非常灵活、可扩展的架构。但是sparksql是基于内存的，元数据放在内存里面，不适合作为数据仓库的一部分来使
hdp hadoop 的安装 部署在什么位置
之前有做过这种尝试，为此还看了ambari的具体实现，对里面的部署过程进行了一些干预，最后是部署成了apache hadoop 1.2.1，但就hdfs功能正常，mapreduce是跑不起的，最后结论就是用ambari的话，还是老老实实地装hdp吧，除非深入了解ambari，然后改写它，但这样的话，还不如自己开发个自动部署apache hadoop的程序来的快些。
我不会~~~但还是要微笑~~~：）
cassandra，卡珊德拉或翻译为凯珊卓，希腊文：κασσ?νδρα。特洛伊国王普里阿摩斯（kingpriam）的女儿。古希腊神话中又一个可怜的悲剧人物。
（古希腊神话之所以那么震撼，就在于他的悲剧基调，这样的基调是用于古希腊人对命运的认识。他们认为命运产生悲剧，命运的主宰是连众神之神的宙斯都无能为力的）
cassandra作为祭祀住在阿波罗神殿里，她的美貌打动了阿波罗，于是阿波罗赋予她预言的能力。（还有一种传说是：cassandra住在阿波罗神庙里，有一天晚上，一条神庙里的蛇在cassandra熟睡中舔了她的耳朵，从此，cassandra便可以听到未来了。）作为回报，阿波罗向cassandra提出发生肉体关系的要求，结果被cassandra拒绝了。阿波罗一怒下向她施以诅咒：凡她说出口的预言将百发百中，然而谁也不信以为真，她的预言能力将成为她日后无尽痛苦的根源。在戏剧
《阿加门农》中，此故事似乎被描述为cassandra曾许诺阿波罗，她愿意做阿波罗的妻子，但是cassandra并没有遵守诺言，所以她遭受了惩罚。
cassandra在特洛伊被破城之前
主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。
因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。
聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。
三种分析方法既有区别也有联系，本文力图将三者的异同进行比较，并举例说明三者在实际应用中的联系,以期为更好地利用这些高级统计方法为研究所用有所裨益。
二、基本思想的异同
(一)共同点
主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子)来综合反映原始变量(因子)的主要信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息的85%以上，所以即使用少数的几个新变量，可信度也很高，也可以有效地解释问题。并且新的变量彼此
http://www.fileformat.info/convert/image/svg2raster.htm
注：选择5mb以内的svg文件?下面是填写图片的宽和高?点击convert生成。
在上面网页中导入svg格式的图片，在线转换为jpeg格式后下载保存即可。
另外svg文件一般通过浏览器（如ie，firefox,opera等）打开查看，其中，ie需要插件（如flash插件一般）！最常用的svg插件来自adobe公司的adobesvgviewer，另外corel公司也提供svg浏览器corelsvgviewer。而adobe公司提供的adobesvgviewer是最具有代表性的svg浏览插件，该浏览插件可以从adobe官方网站免费获取,adobeacrobatreader产品中也附带了这一插件。右击打开属性用浏览器打开试试
flashprofessionalcc可让使用者将图案导出为可
主要概念：
1、基本上，一个组就是一个整数组id（gid）
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傲游隐藏或显示菜单栏的快捷键是ctrl f11。
3月30日晚,荣耀30系列的第一款产品、2020年首款5g手机荣耀30s正式发布。荣耀总裁赵明表示:“我们希望将荣耀30s打造为行业真正意义上的,首款能加速5g手机市场普及的标志性机型,让更多的人去体验和体会5g的乐趣。“
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