编译hdp
‘壹’ 高手请进
WBEM(Web Based Enterprise Management) 它是基于Web的企业管理是一种DMTF(Distributed Management Task Force, 分布式管理任务组,分布式管理任务组，一个组织的名称)下的主动管理。缩写为 WBEM。
WBEM是一些允许相互操作的企业管理技术的集合。WBEM由CIM (Common Information Model, 公共信息模型)、一个定义描述CIM调度及其数据的标志（XML 编码）的XML DTD(Document type definition, 在XML语言中，关于文档中允许出现的标志tag或者标记码“markup code”及其所表示意义的规定。标志是出现在符号 “<”和“>”之间的符号。文档类型定义缩写为DTD。如果文档是符合文档类型定义的，那么通用阅读软件都可以正确地分析、 显示和打印该文档。) 和一些用以交换基于XML的信息的HTTP操作集合组成。
CIM使用底层信息模型与XML 数据描述语言和HTTP传输协议融合在一起，CIM创建了关于企业的一个概念视图。
而SMI-S(SNIA Storage Management Initiative Specification)，包含如下方面：
1, 定义了异构SAN环境下，互操作管理的方法。
2, 描述了WBEM客户程序与SMI-S兼容的CIM服务之间的通信信息。
3, 描述了面向对象，以XML为基础，消息机制的接口；从而为管理SAN中及其通路上设备的特定的需求，提供对应的支持。
因此，可以说SMI-S包含了WBEM。同时，它只是一个标准，各个公司在具体的实现上面有一些差别。像MS就采用它们COM组件，以及WMI机制；而其他公司大多用JAVA技术。
★★★我看晕了,看你能懂不?
但看起来不是什么病毒啦还是木马什么的
好象是一个什么编译程序
‘贰’ 英菲克网络机顶盒看电视直播老是卡怎么办
首先我们要知道Android系统的特效就是开放，Android的开源性让系统多元化的同时，也带来了一下无法修正的弊端，电视盒子越用越卡就是其中之一。
1、APK安装后体积膨胀
一款应用在第一次安装到安卓设备上时，它的字节码会被编译成为本地的机器码，以减少后续运行应用程序时的启动和执行时间。这个编译的过程会使整个安装时间变长，安装完毕后生成的文件也会变大，这些都会占用设备的储存空间。日积月累下，系统就会变得越来越拥堵。
2、软件在后台偷偷运行
由于安卓的开源性，第三方软件拥有很高的权限，可以在系统的任何地方进行访问、读写，以及在活动过程中留下大量碎片和痕迹。为了让用户在再度使用软件时不需要重新载入以节省时间的初衷考虑，很多软件在关闭之后还是会在后台常驻待命，时刻保持运行状态，偷偷占用着内存空间。而且随着“劣币驱逐良币”的趋势，很多第三方应用开发者出于商业目的，在不需要留存在内存的情况下也想方设法的让应用程序保持潜在运行状态，一旦这些应用变多，系统负荷增大，设备就会频频卡顿和发热了。
3、深度定制ROM消耗内存
许多品牌都会开发一套深度定制的专属ROM，其实深度定制ROM在对系统进行优化的同时，还会修改 Android底层系统，增加一些特效或者自己品牌方面的特色或推广产品，慢慢也会加重内存的负荷。
4、碎片文件不断积累
除了对内存的过度消耗之外，电视盒子也容易在储存中积累大量冗余数据，比如不支持卸载的预装应用、卸载之后不能自动删除的残留文件、以及使用应用的过程中产生的缓存文件，而在查看数据时，我们看到的也是像Windows一样的树状文件夹，普通用户并不能判断哪些文件夹可以删除、哪些文件夹是系统必备的，于是电视盒子中的垃圾文件越来越多，存储空间也就愈发变小。
总之，安卓的开源性决定了它对定制ROM和安装的第三方应用宽容度都很高，允许他们在它的地盘里走来走去，不用听从系统的安排和禁止。东西多了又没秩序，当然就会挤挤的，然后就变卡啦！
‘叁’ 是用c语言和汇编混合编的程序，在keil里编译时出现C51 FATAL-ERROR -
最可能原因是编程不规范，一些.h文件在不同的.c.h文件中重复定义。
‘肆’ 电视卡住了怎么办
1、打开电视机的电源开关，如果电视机电源开关灯不亮，那就有可能是插座没有电，更换插座试一下；
2、如果换了插座电源灯还是不亮，那就有可能电视机的保险丝断了，保险丝需要拆开电视机的后盖，然后把电路板取出，更换找到保险丝；
3、电视机电源灯是亮的，但是用遥控器怎么都打不开，那就是遥控器的问题，先更换电视遥控器的电池试一试；
4、更换电池没有用那就是遥控器坏了，购买新的遥控器，或者使用手机万能遥控器试验一下；
5、如果遥控器没有问题，那就是电视机主板中的接受板块出了故障，这个就需要拆机进行排查；
6、电视机内部结构复杂，建议送到专业维修店维修，在维修保质期内的，不建议盲目拆机更换零件。
电视使用注意事项：
1、tcl电视具有投屏功能，如果设备无法投屏，可能是手机和电视没有处于同一wifi环境下，可以切换为同一网络解决。
2、tcl电视周围不要放置杂物，以免影响设备散热，导致电视无法观看。
3、tcl电视无法使用，可能是电压不稳导致，日常使用中，保持电压稳定。
4、tcl电视发出异响，建议关机，拔下电源，之后联系售后解决。
5、tcl电视有不同的尺寸和型号，可以根据客厅面积或者使用需求选择。
‘伍’ hdp直播安卓2.3机装不了
可以自己编译blueZ代码，生成.so 库文件(参考NDK)\r\n然后写JNI 去调用。
‘陆’ 最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。
‘柒’ 小米盒子增强版怎么安装第三方APK程序
搜索需要的APK安装包下载。
将小米盒子增强版插上电源，并用USB数据线将小米盒子增强版连接到电脑。
在电脑上用360手机助手识别小米盒子增强版。点击安装应用，将需要安装的第三方应用安装进小米盒子。
断开小米盒子增强版与电脑的连接，将小米盒子与电视进行连接。
启动增强版，进入“应用”界面。点击安装的软件，启动进入。
APK是Android Package的缩写，即Android安装包(apk)。APK是类似Symbian Sis或Sisx的文件格式。通过将APK文件直接传到Android模拟器或Android手机中执行即可安装。apk文件和sis一样，把android sdk编译的工程打包成一个安装程序文件，格式为apk。
‘捌’ 如何查看hadoop版本
通过在集群上执行：hadoop version 命令可以查看对应的hadoop的版本。
查看hadoop集群的位数：
执行：cd $HADOOP_HOME/lib/native
file libhadoop.so.1.0.0
Hadoop属于一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
Hadoop的发行版除了有Apache hadoop外cloudera，hortonworks，mapR，DKhadoop等都提供了自己的商业版本。
商业发行版主要是提供了更为专业的技术支持，这对于大型企业更为重要，不同发行版都有自己的一些特点。
(8)编译hdp扩展阅读：
对比版选择：DKhadoop发行版、cloudera发行版、hortonworks发行版。
1、DKhadoop发行版：有效的集成了整个HADOOP生态系统的全部组件，并深度优化，重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台，实现了各部件的有机协调。
因此DKH相比开源的大数据平台，在计算性能上有了高达5倍(最大)的性能提升。DKhadoop将复杂的大数据集群配置简化至三种节点(主节点、管理节点、计算节点)，极大的简化了集群的管理运维，增强了集群的高可用性、高可维护性、高稳定性。
2、Cloudera发行版：CDH是Cloudera的hadoop发行版，完全开源，比Apache hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有增强。
3、€Hortonworks发行版：Hortonworks 的主打产品是Hortonworks Data Platform (HDP)，也同样是100%开源的产品。
其版本特点：HDP包括稳定版本的Apache Hadoop的所有关键组件;安装方便，HDP包括一个现代化的，直观的用户界面的安装和配置工具。
‘玖’ 海尔HDP-9060新极光V5说明书说有刻录功能，这上面的光驱有刻录功能吗怎么用
说明书上有注明就是有的，在刻录光驱里放光盘
启动NERO新建，会跳出一个界面，上面有“信息”、“多重区段”、“ISO”…，你用鼠标选择多重区段，它有以下三个选项：1 第一次刻录多重区段光盘、2 继续刻录多重区段光盘、3 无多重区段，如果光盘是第一次刻录就选第一项，否则选择2。
点新建，选择轨道，这时会看到光盘中是否已刻录有数据，点确定，在右边的文件栏选中要刻录的文件拖放到左边的光盘区（如果没看到有文件栏，就点工具条上的文件夹形式快捷方式打开它），继续操作之后，出现“操作”下有三个选项：1 确定最大速度、 2 模拟、 3 写入、4 结束光盘，如果提示光盘尚有剩余空间则选择3，如果空间已不大或以后不再在此光盘上刻录数据则选择4，点刻录编译（一根燃烧的火柴或刻录器菜单里选择）便开始刻录，直到完成，点完成弹出。
‘拾’ 2017年10大流行Python库有哪些
1、NumPy
NumPy是构建科学计算 stack 的最基础的包。它为 Python 中的 n 维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库还提供了 NumPy 数组类型的数学运算向量化，可以提升性能，从而加快执行速度。
2、SciPy
SciPy 是一个工程和科学软件库， 包含线性代数、优化、集成和统计的模块。SciPy 库的主
要功能建立在 NumPy 的基础之上，它通过其特定的子模块提供高效的数值例程操作。SciPy 的所有子模块中的函数都有详细的文档，这也是一个优势。
3、Pandas
Pandas是一个 Python 包，旨在通过“标记(labeled)”和“关系(relational)”数据进行工作，简单直观。Pandas 是 data wrangling 的完美工具。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。
4、Seaborn
Seaborn 主要关注统计模型的可视化;这种可视化包括热度图(heat map)，可以总结数据但也描绘总体分布。Seaborn 基于 Matplotlib，并高度依赖于它。
5、Bokeh
Bokeh是一个很好的可视化库，其目的是交互式可视化，不过这个库独立于 Matplotlib，它通过现代浏览器以数据驱动文档(D3.js)的风格呈现。
6、Scikits
Scikits 是 SciPy Stack 的附加软件包，专为特定功能(如图像处理和辅助机器学习)而设计。其中最突出的一个是 scikit-learn。该软件包构建于 SciPy 之上，并大量使用其数学操作，是使用 Python 进行机器学习的实际上的行业标准。
7、Theano
Theano 是一个 Python 包，它定义了与 NumPy 类似的多维数组，以及数学运算和表达式。该库是经过编译的，使其在所有架构上能够高效运行。这个库最初由蒙特利尔大学机器学习组开发，主要是为了满足机器学习的需求。
8、Keras
Keras是一个使用高层接口构建神经网络的开源库，它是用 Python 编写的。它简单易懂，具有高级可扩展性。Keras 极其容易上手，而且可以进行快速的原型设计，足以用于严肃的建模。
9、Gensim
Gensim是一个用于 Python 的开源库，实现了用于向量空间建模和主题建模的工具。Gensim 实现了诸如分层 Dirichlet 进程(HDP)、潜在语义分析(LSA)和潜在 Dirichlet 分配(LDA)等算法，还有 tf-idf、随机投影、word2vec 和 document2vec，以便于检查一组文档(通常称为语料库)中文本的重复模式。
10、Scrapy
Scrapy 是用于从网络检索结构化数据的爬虫程序的库。它现在已经发展成了一个完整的框架，可以从 API 收集数据，也可以用作通用的爬虫。该库在接口设计上遵循着名的 Don’t Repeat Yourself 原则——提醒用户编写通用的可复用的代码，因此可以用来开发和扩展大型爬虫。