相关知识

涵盖 Java 基础、编码规范、笔试题、面试技巧、数据结构及算法、架构设计等相关知识点。

数据结构的基础知识、算法的设计思路，还有各种常见操作的实现方式，整理得挺系统的一份资料压缩包，叫做“数据结构与相关算法.zip”。逻辑结构、存储结构都有说清楚，从线性结构到图结构，基本全了，适合查漏补缺。 数据结构的逻辑结构讲得挺清楚，线性结构像数组、链表，树形结构有二叉树、堆，还有图、集合这些。每种结构后面都附带操作，像插入、删除、查找这些，能快速找到重点。 存储方式也有图解，比如数组是连续存，链表是节点动态分配，还有树和图用邻接矩阵和邻接表这两种方式。对理解内存布局蛮有，尤其做底层优化时。 算法部分涵盖比较广，排序、查找、图论、动态规划、贪心都有提到。比如快速排序配有代码和时间复杂度，查找

偏相关系数用来度量两个变量在控制其他变量影响下的相关程度。 含义：在研究两个变量之间的关系时，若其他变量对其相关性产生影响，则可计算偏相关系数。 应用示例：- 研究商品需求量、价格和消费者收入之间的关系。- 研究粮食产量与气温、降水、日照等因素之间的关系。

jersey-client-1.9.jar, jersey-core-1.9.jar, jersey-guice-1.9.jar

redis-3.0.0.tar.gz jedis-2.7.0.jar commons-pool2-2.3.jar redis图形化界面 window版redis

列出与数据库连接的信息： db2 list applications [show detail] 强制断开指定应用程序的连接： db2 force application(6,5) 断开所有应用程序的连接： db2 force application all

提供代码示例供单车爱好者参考。

以下是与 Hadoop 生态系统相关的软件及其版本： Flume: 1.7.0, 1.9.0 Hive: 1.2.2, 2.1.1, 2.3.6 Spark: 2.0.0 Hadoop: 2.7.3 Zookeeper: 3.5.6 JDK: 8u77 (Linux x64) MySQL: 5.7.25 (1.el7.x86_64) MySQL Connector/J: 5.1.36, 8.0.18

相关性分析与相关系数 相关性分析用于探索两组数据集中数据之间的关系，即使它们采用不同的度量单位。而相关系数 (R) 则量化了这种关系的强度和方向。 计算方法： 相关系数是两组数据集的协方差与其标准偏差乘积的商。 结果解读： R > 0： 表示正相关，即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较大值。 R < 0> 表示负相关，即一组数据中的较大值对应于另一组数据中的较小值。 R = 0： 表示不存在线性相关关系，但并不排除其他类型的关系。 R 的绝对值越接近 1，相关性越强；越接近 0，相关性越弱。

本项目基于MATLAB实现了深度典型相关分析，详细介绍了其实现过程和应用场景。