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oracle从入门到精通

假设有一个不知道是干什么表：） 表里需要存入人员和其相对应的部门信息 HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(configuration); List<Put> putuser = new ArrayList<Put>();

HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。

hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。 它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。 与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

什么是语言？为什么要研究语言？狭义地讲，语言是人类内心世界的外在符号，是交流的工具，广义地讲，动物等事物都具有语言，比如狗的不同叫声和摇尾表达不同的情感，汽车不同的闪灯表示不同的意义。汽车的语言是人赋予的，是一种人工语言。但无论什么语言，它最重要的用途是不同事物间交流意思。既然世界上存在如此众多的语言，那么他们有些什么区别哪？显然人的语言比狗或车复杂多了，一个自然的推论就是能够处理越复杂语言的物体，则它越“聪明”，具备的能力越强大。

欢迎来到蕴涵着深刻洞察力的战略黄金宝库。这里介绍了如何获取更加旺盛的精力，变得更加轻松自如，事半功倍的方法。如果你像我一样，既希望出色地完成工作，也期待着品味生活的滋味，这不再是一种鱼和熊掌不可兼得的选择了。你完全有可能做到在快乐地享受生活的同时，高效地处理工作上的事务。

模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学, 前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论(SLT)是由V apnik 等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种新的通用学习算法——支持向量机(SVM),能够较好的解决小样本学习问题前,SLT和SVM已成为国际上机器学。

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度，Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力[14](或称泛化能力)。