C#数据库交互介绍
问题描述到目前为止，在我的编程生涯(两年)中，我没有太多的数据库经验，但我现在工作的公司在他们的产品
22、UNIX 入门指南 – 函数
函数允许你将一个脚本的整体功能分解成更小的逻辑子部分，然后当需要的时候可以被调用来执行它们各自的任务。
使用函数来执行重复性的任务是一个创建代码重用的很好的方式来。代码重用是现代面向对象编程的原则的重要组成部分。
Shell函数类似于其他编程语言中的子程序和函数。
创建函数
声明一个函数，只需使用以下语法：
function_name(){
listofcommands
}
函数的名字是function_name，在脚本的其它地方你可以用函数名调用它。函数名后必须加括号，在其后加花括号，其中包含了一系列的命令。
例子
以下是使用函数的简单例子：
#!/bin/sh
#Defineyourfunctionhere
Hello(){
echo"HelloWorld"
}
#Invokeyourfunction
Hello
当你想执行上面的脚本时，它会产生以下结果：
$./test.sh
HelloWorld
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为什么区块链不能篡改
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visual studio界面设计
1.可以用winC，就是直接在windows下编程。这个比较麻烦，因为所有的东西都必须自己写（如创建窗口，初始化等一些基本的）2.可以用MFC创建界面，里面要具体实现的东西，直接用C语言写就可以了，很方便，其实MFC就是对winC的一...
企业要为云计算寻找最适合的网络
2012年，各大企业都专注于通过数据中心内部操作来启用云计算。在进入2013年之后，网络将是企业IT连接数据中心的重要因素，如何调整这些跨数据中心网络来支持新的云计算用例和相关的网络要求（带宽可扩展性、低延迟性、安全性、虚拟化和自动化），是每一位CIO都应该考虑的问题。
这样做主要有几个原因。首先，企业IT部门都非常积极地在提高效率。企业已经从其网络产生了效率，首先是通过数据中心整合，然后是虚拟化。根据一些研究显示，云计算将帮助企业节省高达25%的IT服务基础设施和硬件费用。而同时，网络也是主要推动者，云服务供应商可以使用网络来运行多个数据中心作为虚拟数据中心的共享池。我们通过自己的研究发现，这可以帮助降低35%的总体云数据中心资源。
其次，在很
浅析虚拟化云计算中的资源管理
虚拟化技术是云计算平台的基础，其目标是对物理计算资源进行整合或划分，自它提出之日时就获得了广泛应用，现在甚至成为云计算管理平台中的关键技术层面。按照虚拟化实现的层次，可以将其分为完全虚拟化和半虚拟化技术，这二者的区别就在于是否修改虚拟操作系统以获取特定指令。虚拟化技术为云计算管理平台的资源管理提供了资源调配上的灵活性，从而使得云计算管理平台可以通过虚拟化层整合物理资源或划分物理资源。
基于虚拟化技术的云计算管理平台大多具有如下功能：应用定义、服务管理、集群管理以及物理机-虚拟机
数据科学家一将难求
受到广泛关注的大数据专业人才是数据科学家。
“什么是数据科学家？”Bitly公司的首席数据科学家HilaryMason负责从Bitly收集的数据中寻找价值并建立系统，“我的团队负责建立数学模型，编写代码并开发基于信息的产品系统。”
数据科学是一门交叉学科，涉及统计学、计算机科学以及特定领域的专业知识等。HilaryMason将数据科学划分为两部分：一部分是分析，另一部分是从数据中提取具有洞察力的新技术，这在以前是不可能做到的。数据科学是分析能力和新算法的结合体。
数据科学</str
mapreduce location
locality
N-COUNT A locality is a small area of a country or city. (小片百度) 地区专
location
N-COUNT A location is the place where something happens or is situated. 地点属
表语
表语是谓语的一部分，它位于系动词如be之后，说明主语身份，特征，属性或状态。一般由名词，代词，形容词，副词，不定式，介词短语等充当。
mysis'terisanurse.我姐姐是护士。
状语
修饰动词，形容词，副词以及全句的句子成分，叫做状语。用作状语的通常是副词，介词短语，不定式和从句等。状语一般放在被修饰的词之后或放在句尾。副词作状语时可放在被修饰的词前或句首。
helivesinlon'don.他住在伦敦。
写MapReduce
用户配置并将一个Hadoop作业提到Hadoop框架中，Hadoop框架会把这个作业分解成一系列maptasks和reducetasks。Hadoop框架负责task分发和执行，结果收集和作业进度监控。
在编写MapReduce程序时，用户分别通过InputFormat和OutputFormat指定输入和输出格式，并定义Mapper和Reducer指定map阶段和reduce阶段的要做的工作。在Mapper或者Reducer中，用户只需指定一对key/value的处理逻辑，Hadoop框架会自动顺序迭代解析所有key/value，并将每对key/value交给Mapper或者Reducer处理。表面上看来，Hadoop限定数据格式必须为key/value形式，过于简单，很难解决复杂问题，实际上，可以通过组合的方法使key或者value（比如在key或者value中保存多个字段，每个字段用分隔符分开，或者value是个序列化后的对象，在Mapper中使用时，将其反序列化等）保存多重信息，以解决输入格式较复杂的应用。
2.2用户的工作
用户编写MapRed
