SparkSQL整体计划生成流程大体分三步：(1)由SparkSqlParser中的AstBuilder执行节点访问，将语法树的各种Context节点转换成对应的LogicalPlan节点，从而成为一棵未解析的逻辑算子树(UnresolvedLogicalPlan)，此时的逻辑算子树是最初形态，不包含数据信息与列信息等。(2)由Analyzer将一系列的规则作用在UnresolvedLogicalPlan上，对树上的节点绑定各种数据信息，生成解析后的逻辑算子树(AnalyzedLogicalPlan)。(3)由SparkSQL中的优化器(Optimizer)将一系列优化规则作用到上一步生成的逻

我们为什么要学习git？就当下的发展而言，只要你从事开发就一定会接触git。作为最强大的分布式版本控制器，git与svn有着本质上的区别。Git是一种分布式版本控制系统，每个开发者都可以在本地维护完整的代码库，可以离线工作并提交代码。SVN是一种集中式版本控制系统，所有代码都保存在中央服务器上，开发者需要与服务器进行交互才能进行代码管理。/分支管理性能历史记录开发GitGit鼓励频繁地创建和合并分支，使得多个功能可以同时进行开发，而不会相互干扰使用了一种快照机制，每次提交都会创建一个文件的完整副本，操作速度非常快，并且占用存储空间较小保留了完整的代码历史记录，包括每次提交的内容、时间和作者等信

前面几篇文章介绍的是排序算法，现在让我们开始排序算法的专项练习。目录判断题选择题填空题1.插入排序2.另类选择排序3.冒泡排序4.快速查找第K大元判断题1.希尔排序是稳定的算法。（错）解析：稳定性是指如果两个元素在排序前后的相对顺序保持不变，那么这个排序算法就是稳定的。对于具有相同关键字的元素，排序后它们的相对位置应该保持不变。2.仅基于比较的算法能得到的最好的“最坏时间复杂度”是O(NlogN)。（对）3.对N个记录进行归并排序，归并趟数的数量级是O(NlogN)。（错）答案：O(logN)4.对N个不同的数据采用冒泡排序进行从大到小的排序，当元素基本有序时交换元素次数肯定最多。（错）解析：

1、环境代码基于Android13，代码分支为aospandroid-13.0.0_r44；调试机型为GooglePixel5。欢迎关注微信公众号"ZZH的Android",关注后点击"交流群"菜单加入交流群。2、Camera架构这张图是我另一篇文章里的，直接拿过来。cameraserver进程是承上启下的，对上是CameraApi，对应CameraApp进程，对下是CameraProvider进程，也就是CameraHAL。为什么要讲启动流程呢，因为启动过程中初始化了很多东西，如果这部分略过不看的话，在看Camera打开、预览等流程时就会很懵，有很多东西不知道哪里来的，其实就是开机时，进程启

文章目录前言一、汉诺塔是个啥？二、手动解法三、解法抽象四、递归解法五、总结前言递归算法是计算机算法中的基础算法，也是非常重要的算法，从某种程度上讲，它有一点儿AI的影子。人脑是可以完成递归思路的，但是对不起，残酷的现实是，一般人脑在精力集中的情况下，能递归个三五层就就基本晕菜了。反正我是这样，你或者您可能深度多一些。当然个别领域，例如棋手，可能深度多达10层或者20层，这是凤毛麟角了。废话少说，说说汉诺塔的递归解法思路，并给出本人朴素的解释，力图使一看就晕的小伙伴们，能看清楚。一、汉诺塔是个啥？尽管您或许知道这个小游戏，但是为了将问题说清楚，还是要简单介绍一下。以下内容来自《百度百科》汉诺塔（

文章目录一、C语言中的小数1.1小数的输出1.2小数的后缀1.3小数和整数相互赋值二、在C语言中使用英文字符2.1字符的表示2.2字符的输出2.3字符与整数2.4C语言转义字符四、C语言布尔类型（_BOOL）五、补充：C语言中的几个重要概念5.1标识符5.2关键字5.3注释5.4表达式(Expression)和语句(Statement)一、C语言中的小数小数分为整数部分和小数部分，它们由点号.分隔，例如0.0,75.0,4.023,0.27,-937.198,-0.27等都是合法的小数，这是最常见的小数形式，我们将它称为十进制形式。此外，小数也可以采用指数形式，例如7.25×102、0.036

在上一篇中我们进行了排序算法的专项练习，现在让我们开始树的知识点讲解。目录树二叉搜索树二叉排序树哈夫曼树折半查找判定树kruskal算法、prim算法、最小生成树完全二叉树树树是一种非线性的数据结构，也是一种表示一对多关系的数据结构，它由若干个节点（Node）和连接这些节点的边（Edge）组成。树有很多应用，如用于实现文件系统、数据库索引和编译器等。下面是树的一些常见概念及其相关知识点：1.根节点（Root）：树的最顶层节点，它没有父节点。2.叶子节点（Leaf）：没有子节点的节点。3.父节点（Parent）：如果一个节点有子节点，则该节点称为其子节点的父节点。4.子节点（Child）：一个节

概念神经结构搜索（NeuralArchitectureSearch，NAS）是一种自动化机器学习技术，它旨在通过搜索神经网络的结构空间来找到最优的网络架构，以解决特定的任务。通常，这个搜索过程可以通过强化学习、进化算法、遗传算法或其他优化方法来完成。神经结构搜索的目标是提高神经网络的性能，减少人工设计网络结构的工作量，并提高模型的泛化能力。NAS的目标是降低手动设计神经网络结构的工作量，同时提高网络的性能。以下是神经结构搜索的基本流程：搜索空间定义（SearchSpaceDefinition）：定义神经网络结构的搜索空间，包括网络的深度、宽度、每层的激活函数、卷积核大小等超参数。性能评估（Pe

面试题：Flink数据延迟怎么处理？将迟到数据直接丢弃【默认方案】将迟到数据收集起来另外处理（旁路输出）重新激活已经关闭的窗口并重新计算以修正结果（Lateness）Flink数据延迟处理方案用一个案例说明三种处理方式举个例子：左流跟右流按照5秒的时间窗口进行coGroup操作（按单词进行关联），超过5秒进行丢弃。结果说明：在Socket数据源输入"1005000java"后，会统计1005000时间戳之前的数据，而在1005000时间戳之后输入的hello就没有被统计输出。当输入"1010000xixi"后，触发了第2个窗口，只输出了java，还是没有后输入的hello统计结果，这也更明确了

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