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怎样安装Ubuntu操作系统
Ubuntu 是一个启动速度超快、界面友好、安全性好的开源操作系统，它由全球顶尖开源软件专家开发，适用于桌面电脑、笔记本电脑、服务器以及上网本等，并且它可以永久免费使用。如果你厌倦了Windows，如果你想体验当今世界上用户量增长最快的Linux操作系统，不妨跟着这个教程来为你的电脑添加一个Ubuntu。（放心，你的Windows系统不会受到任何影响，安装完成后，你可以自由的选择进入哪一个操作系统 :-P） 准备工作 1. 一台普通电脑（装没装操作系统无所谓），保证电脑硬盘
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怎样修改WIN7下的host文件
Win7下因为权限问题会导致不能更改hosts文件,这让人很是苦恼.下面的几种方法很有效.希望对大家有用. 方法一 第一种方法是网上流传很广的覆盖方法.就是先复制hosts文件到别的地方，修改完了再覆盖回来就搞定了。中间会提示目标文件夹拒绝访问，需要提供管理员权限，点击继续即可。这是很简单的一种方法,这里就不多讲了. 方法二 ,用记事本更改 首先在开始菜单中,用管理员权限打开一个记事本,然后在记事本中打开hosts文件,这样因为是以管理员权限打
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怎样搭建JSP环境
要想搭好jsp环境关键在于你是否设好环境变量 步骤/方法 1 首先将你下载的j2sdk-1_4_1_04-windows-i586.exe安装（我这里是按默认安装目录是c:j2sdk1_4_1_04,建议不要更改默认按装目录，当然更改也可以) 2 设置环境变量的方法开始－＞设置－＞控制面板－＞系统－＞高级－＞环境变量－＞系统变量（其实简单的说就是右击桌面我的电脑属性，高级－＞环境变量－＞系统变量）新建一个变量名CLASSPATH，其变量值为c:j2sdk1_4_1_04lib ools.jar;c:j2sdk1_4_1_04libdt.jar;（注意在too
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怎样在ubuntu linux下体验android（到2.2版本）
所需工具 Android SDK：http://u.115.com/file/t813f4e0c ubuntu下安装体验android需要安装openjdk，你可以在新力德上面搜索openjdk-6-jre，完成安装。如果你是64位的ubuntu系统还需要安装ia32-libs。 安装教程 解压下载来的Android SDK，然后打开里面的tools/android,点击运行。 点击update All，然后选择你需要安装体验的版本，比如我选择的是2.2，可以选中前两个包Accept 其余包Reject进行安装，如果你想模拟支持的所有android
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怎样安装Windows操作系统
有许多电脑新手们又想安装系统，可是又不会安装，这里就把安装方法教给大家(本文以Windows Vista为例) 需要准备 1 PC机一台(符合要安装的系统的最低配置)、Windows安装盘或安装盘镜像(网上可以下载，本文使用的是Vista)、Windows PE(看看你有没有Ghost系统安装盘，一般都会有PE，如果没有就请上网下载一个安装上，一般是安装在U盘上) END 步骤/方法 启动Windows PE，加载安装盘虚拟光驱。打开安装盘中的setup.exe(如果开启了自动播放会直接打开的)，点击现
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怎样快速入门攀爬自行车
攀爬自行车（biketrial）严格来说，不在极限运动范畴，是一个独立的项目。外行人看，觉得这个运动难度很高，其实我认为，与玩好篮球、足球是一样的，只是有一定的门槛高度。我来说一些入门知识、帮助大家更好的理解。 步骤/方法 1 首先，要有一辆车。对于新手来说，不建议用太好的车，够用即可。对于攀爬车而言，最重要的是两个部分，一个是刹车系统（推荐用液压刹车或碟刹）；另一个是传动系统（速比3-4；飞轮72响以上）关于车的角度，根据自己的身高情况而定。重量、美观度前期
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生物信息学与数据挖掘--09级研究生课题
一、生物信息学与数据挖掘 生物信息学是一门新兴的交叉学科。生物信息学是伴随基因组研究而产生的，它的研究内容紧随着基因组研究而发展。在过去的一个世纪里，生物医学研究有了迅猛的发展，目前大量研究都集中在DNA数据的分析上，由此产生了一门新的学科--生物信息学。生物信息学（bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（genomics）和蛋白组学(proteomi
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Hadoop源代码分析系列8【转】
原文地址：http://caibinbupt.javaeye.com/blog/281476 有了Client和Server，很自然就能RPC啦。下面轮到RPC.java啦。 一般来说，分布式对象一般都会要求根据接口生成存根和框架。如CORBA，可以通过IDL，生成存根和框架。但是，在org.apache.hadoop.rpc，我们就不需要这样的步骤了。上类图。 为了分析Invoker，我们需要介绍一些Java反射实现Dynamic Proxy的背景。 Dynamic Proxy是由两个class实现的：java.lang.reflect.Proxy 和 java.lang.reflect.InvocationHandler，后者是一个接口。所谓Dynamic Proxy是这样一种class：它是
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Hadoop源代码分析系列7【转】
原文地址：http://caibinbupt.javaeye.com/blog/281281 需要注意的是，这里的Server类是个抽象类，唯一抽象的地方，就是： public abstract Writable call(Writable param, long receiveTime) throws IOException; 这表明，Server提供了一个架子，Server的具体功能，需要具体类来完成。而具体类，当然就是实现call方法。 我们先来分析Server.Call，和Client.Call类似，Server.Call包含了一次请 求，其中，id和param的含义和Client.Call是一致的。不同点在后面三个属性，connect
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Hadoop源代码分析系列6【转】
原文地址：http://caibinbupt.javaeye.com/blog/280790 既然是RPC， 自然就有客户端和服务器，当然，org.apache.hadoop.rpc也就有了类Client和类Server。在这里我们来仔细考察 org.apache.hadoop.rpc.Client。下面的图包含了org.apache.hadoop.rpc.Client中的关键类和关键 方法。 由于Client 可能和多个Server通信，典型的一次HDFS读，需要和NameNode打交道，也需要和某个/某些DataNode通信。这就意味着某一个 Client需要维护多个连接。同时，为了减少不必要的连接，现在Client的做法是拿ConnectionId（图中最右侧）来做为 Conn
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Hadoop源代码分析系列[5]
原文地址：http://caibinbupt.javaeye.com/blog/278778 介绍完org.apache.hadoop.io以后，我们开始来分析org.apache.hadoop.rpc。RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。当我们讨论HDFS的，通信可能发生在： Client-NameNode之间，其中NameNode是服务器 Client-DataNode之间，其中DataNode是服务器 DataNode-NameNode之间，其中NameNode是服务器 DataNode-DateNode之间，其中某一个DateNode是服务器，另一个是客户端 如果我们考虑Hadoop 的Map/Reduce以后，这些系统间的通信就更
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Hadoop源代码分析系列3【转】
原文地址：http://caibinbupt.javaeye.com/blog/277640 由于Hadoop的MapReduce和HDFS都有通信的需求，需要对通信的对象进行序列化。Hadoop并没有采用Java的序列化，而是引入了它自己的系统。 org.apache.hadoop.io中定义了大量的可序列化对象，他们都实现了Writable接口。实现了Writable接口的一个典型例子如下： public class MyWritable implements Writable { // Some data
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Hadoop源代码分析系列2【转】
原文地址：http://caibinbupt.javaeye.com/blog/270378 下面给出了Hadoop的包的功能分析。 Package Dependences tool 提供一些命令行工具，如DistCp，archive mapreduce Hadoop的Map/Reduce实现 filecache 提供HDFS文件的本地缓存，用于加快Map/Reduce的数据访问速度 fs 文件系统的抽象，可以理解为支持多种文件系统实现的统一文件访问接口 hdfs HDFS，Hadoop的分布式文件系统实现 ipc IPC 实现RPC的一种方法，具有快速、简单的特点。 它不像Sun公司提供的标准RPC包，基
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Hadoop源代码分析系列1【转】
原文地址：http://caibinbupt.javaeye.com/blog/262412 经济不行啦，只好潜心研究技术。 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby：http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS：http://labs.google.com/papers/gfs.html BigTable：http://labs.google.com/papers/bigtable.html MapReduce：http://labs.google.com/papers/mapreduce.html 很快，Apache上就出现了一个类似的解决方案，
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用 Hadoop 进行分布式并行编程, 第 2 部分【转】
原文地址：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop2/ 曹 羽中 (caoyuz@cn.ibm.com), 软件工程师, IBM中国开发中心 2008 年 5 月 22 日 Hadoop 是一个实现了 MapReduce 计算模型的开源分布式并行编程框架，借助于 Hadoop, 程序员可以轻松地编写分布式并行程序，将其运行于计算机集群上，完成海量数据的计算。在本文中，详细介绍了如何针对一个具体的并行计算任务，基于 Hadoop 编写程序，如何使用 IBM MapReduce Tools 在 Eclipse 环境中编译并运行 Hadoop
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灵感一触即发——COMSOL Multiphysics V4.0闪亮登场 i
灵感一触即发——COMSOL Multiphysics V4.0闪亮登场 一切从灵感开始!也许最初的创意只是您笔记本上的一张草图，它可能转瞬即逝，您需要将灵感变为现实，让设计在现实世界中呈现。 COMSOL Multiphysics将成为您最好的助手，协助您捕获灵感，使您的设计更快速、更有效、更真实！ 网络研讨会的内容包括： 1、功率晶体管、散热片和音叉的建模与分析，介绍4.0的新形势； 2、Pro/ENGINEER®,SolidWorks®, 以及Inventor®的最新无缝接口； 3、增强的几何参
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【hadoop源码分析——2】输入输出类型
这里的输入输出还没有设计掉底层类： 只是对mapreduce过程中输入输出使用的数据类型进行简单分析。 有三个重要的接口：writable、comparable、configurable 关系见下图： writable： 两个方法： void write(DataOutput out) throws IOException; void readFields(DataInput in) throws IOException; 分别实现对数据的序列化和反序列化，相当于抽象数据类型的get和set方法，输入输出的方向不同：重点学习一下DataOutput、DataInput两个类型。 DataOutput、DataInput是java的输入输出流，定义在标准api中。DataOutp
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【hadoop源码分析——1】mapreduce类
今天开始看hadoop的源码，代码经验实在是很少，所以就从最熟悉的、最简单的开始看起。先种树，再见林吧。 先从demo看起。最常见的demo是wordcount，就是统计预料中词频。 mapreduce程序元素： 这是一个最基本的mapreduce程序，程序中必须要写的元素有： mapper reducer mapreduce执行流程： 1.设置JobConf，一系列的conf.set方法，可配置的参数有： mapper、combiner、reducer、outputKeyClass、outputValueClass、mapper count、reducer count、inputformat、outputformat 2.JobClient通过JobConf执行mapreduc程序 mapper org.ap
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推荐几个开源的数据挖掘软件[转]
1 weka http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 2 Yale http://rapid-i.com/ 3 KNIME http://www.knime.org/index.html 4 R （统计软件） http://www.r-project.org/ 5 Rattle（R基础上的GUI） http://rattle.togaware.com/" TARGET=_blank> http://rattle.togaware.com/ 6 AlphaMiner(哈工大基于weka内核开发) http://bi.hitsz.edu.cn/AlphaMiner/index.htm 7 在Excel中实现了决策树、神经网络等算法。可惜VBA工程被作者加密了，不能看到源码。 http://www.geocities.com/adotsaha/ 8 Apache Lucene是一个开
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什么是Hadoop？
什么是Hadoop？搞什么东西之前，第一步是要知道What（是什么），然后是Why（为什么），最后才是How（怎么做）。但很多开发的朋友在做了多年项目以后，都习惯是先How，然后What，最后才是Why，这样只会让自己变得浮躁，同时往往会将技术误用于不适合的场景。 Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。
