- Spring Boot 项目启动时按需初始化加载数据
我叫晨曦啊
springbootspringbootjava后端
1、新建类,类上添加注解@Component,该类用于在项目启动时处理数据加载任务;2、该类实现ApplicationRunner接口,并重写run方法;3、在重写的run方法里处理数据加载任务;注意:有定时加载数据需求的话,添加定时任务即可;一次性加载大数据量时可能内存溢出;同一个项目中,可以定义多个ApplicationRunner的实现类;存在多个ApplicationRunner的实现类时
- 云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS
青秋.
云原生docker云原生微服务kubernetesserverlessservice_meshci/cd
往期推荐浅学React和JSX-CSDN博客一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解,史上最全】-CSDN博客一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解,全网最新】_大数据spark-CSDN博客目录1.云原生概念和特点2.常见云模式3.云对外提供服务的架构模式3.1IaaS(Infrastructure-as-a-Service)3.2PaaS(Platform-as-a-Servi
- Apache SeaTunnel × Hive 深度集成指南:原理、配置与实践
数据库
在大数据处理的复杂生态中,数据的高效流转与整合是实现数据价值的关键。ApacheSeaTunnel作为一款高性能、分布式、易扩展的数据集成框架,能够快速实现海量数据的实时采集、转换和加载;而ApacheHive作为经典的数据仓库工具,为结构化数据的存储、查询和分析提供了坚实的基础。将ApacheSeaTunnel与Hive进行集成,能够充分发挥两者的优势,构建起高效的数据处理链路,满足企业多样化的
- 2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架
盖瑞理
AIAgent人工智能
介绍机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上:监控模型性能、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。虽然这些操作任务至关重要,但它们通常会占用团队60%到80%的时间,几乎没有留下任何创新和模型改进的空间。传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流程,但它们难以应对机器学习操作所需的动态决策。何时应该根据性能漂移重新训练模型?当数据分布发生变化时,如何自动调整超参数?这些场景需要能够推理复杂
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- 机器学习知识点复习 上(保研、复试、面试)百面机器学习笔记
机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化?2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离?4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析(PrinalComponentsAnalysis,PCA)降维中最经典的方法2.线性判别分析
- 大数据平台之ranger与ldap集成,同步用户和组
无级程序员
大数据大数据hadoop
ranger可以通过ranger-usersync与linux系统同步用户,但是,还有个问题,就是我们的hiveserver一般是集群,可以是多台服务器,那么我们空间同步哪一台呢,而且如果用户多了,如何管理用户登录密码呢,所以,还是要用ldap比较合理。首先是安装openldap:yum-yinstallopenldapcompat-openldapopenldap-clientsopenldap
- vue-scrollto实现页面组件锚点定位
长路 ㅤ
前端vue.js前端javascript
文章目录前言背景操作指南安装及配置步骤vue组件中使用参考文章前言博主介绍:✌目前全网粉丝3W+,csdn博客专家、Java领域优质创作者,博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容:Java后端、大数据、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维等。博主所有博客文件目录索引:博客目录索引(持续更新)视频平台:b站-Coder长路背景vue中在hash模式下,页面的动态渲染
- SQL Server 临时表、表变量与WITH语句的用法与区别
Favor_Yang
SQL调优及高级SQL语法编写数据库sqlsqlserver
引言在SQLServer数据处理中,临时表、表变量和WITH语句(CTE)是关键的中间结果集管理工具。临时表适合大数据量操作,表变量优化小数据量场景,而CTE则简化复杂查询逻辑。三者选择需综合考量数据量级、事务需求及代码可读性。本文将深入解析其工作机制,通过实测对比指导场景化选型。1.临时表(TemporaryTables)定义与创建通过#(本地)或##(全局)前缀创建物理表:--本地临时表CRE
- 从0到1:Vue.js与D3.js搭建AI大数据动态看板
一、引言在当今AI和大数据盛行的时代,数据如同企业的“石油”,蕴含着巨大的价值。随着数据量呈指数级增长,如何从海量数据中快速提取有价值的信息,并以直观、易懂的方式呈现出来,成为了数据分析领域的关键挑战。数据看板作为一种强大的数据可视化工具,能够将复杂的数据转化为直观的图表、图形和指标,帮助用户快速理解数据背后的含义,做出更明智的决策。无论是企业的管理层、业务分析师还是数据科学家,都可以通过数据看板
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- 实例化 OCR 对象的 predict() 方法介绍
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- NumPy:科学计算的超能引擎[特殊字符](深入剖析+实战技巧)
码海漫游者8
numpy其他
文章目录为什么NumPy是Python科学计算的绝对核心?三维痛点直击ndarray:NumPy的核武器剖析内存布局揭秘(超级重要‼️)维度操作黑科技广播机制(Broadcasting)性能屠杀现场️高级技巧武装包️内存映射大文件爱因斯坦求和约定结构化数组真实世界应用场景图像处理机器学习数据预处理踩坑预警⚠️视图vs副本整数溢出性能压榨终极指南避免复制四法则终极加速方案你知道吗?就在你刷短视频的几
- Python 机器学习实战:Scikit-learn 算法宝典,从线性回归到支持向量机
清水白石008
pythonPython题库python机器学习算法
Python机器学习实战:Scikit-learn算法宝典,从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师,大家好!欢迎来到激动人心的机器学习世界!在这个数据驱动的时代,机器学习已经渗透到我们生活的方方面面,从智能推荐系统到自动驾驶汽车,都离不开机器学习技术的支撑。作为一名Python开发者,掌握机器学习技能,无疑将为您的职业发展注入强大的动力,让您在人工智能浪潮中占据先机。Scikit-lea
- Python机器学习入门必看!从原理到实战,手把手教你线性回归模型
小张在编程
python机器学习线性回归
引言在人工智能浪潮席卷全球的今天,机器学习(MachineLearning)早已不再是实验室的“黑科技”——打开购物APP的“猜你喜欢”、输入搜索词后的“相关推荐”、甚至天气预报中的温度预测,背后都有机器学习模型的身影。而在线性回归(LinearRegression)作为机器学习中最基础、最经典的监督学习模型,堪称机器学习的“敲门砖”。本文将从原理到实战,带你彻底掌握这一核心算法。一、机器学习的“
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础,仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目(mml-book.github.io)十分感谢这本书的作者,PS:这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用:“-1”trick应用:求逆总结-如何解决线性方程组?向量空间群向量空间向量子空间线性独
- 【机器学习|学习笔记】随机森林(Random Forest, RF)详解,附代码。
努力毕业的小土博^_^
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【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。前言起源随机子空间法与Bagging的萌芽原理算法机制理论保障发展应用优缺点优点缺点Python实现示例(Scikit-learn)欢迎铁子们点赞、关注、收藏
- LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术,用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题,并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA(LatentSemanticAnalysis)是一种经典的主题模型算法,基于奇异值分解(SVD)对词-文档矩阵进行分解,从而揭示词语和
- 【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法,涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术:一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC:通过绘制真正例率(TPR)vs假正例率(FPR)曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1:完美分类;AUC=0.5:随机猜测。适用于二分类及多分类(OvR或OvO策略)。混淆矩阵:可视化模型在各类别上的具体错误(如将
- 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记分类
1.多类分类(Multi-classClassification)定义多类分类是指目标变量(标签)有超过两个类别的分类任务。例如:手写数字识别:10个类别(0~9)。图像分类:区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类:政治、经济、体育等。特点互斥性:每个样本仅属于一个类别(区别于多标签分类)。输出要求:模型需输出每个类别的概率分布,且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR):训练K个二分类器(
- Flink ClickHouse 连接器:实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接
Edingbrugh.南空
大数据flinkflinkclickhouse大数据
引言在大数据处理领域,ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架,而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库,专为在线分析处理(OLAP)场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁,使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互,实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容,包括其特点、使用方法
- 人工智能学习资源
Hemy08
人工智能学习
无机器学习基础:https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础:MachineYearning深度学习入门:https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
推理(Inference)是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同,推理阶段不计算梯度也不更新权重,仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析:1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数(权重和偏置)。前向传播:输入数据逐层计算,得到输出。后处理:根据任务类型解析输出(如分类取概率最大值,回归直接输出)。2.代码实现(Python+NumPy)(1)定义模型
- 开源语音分离工具大比拼:人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)!!!
小丁学Java
python人工智能
开源语音分离工具大比拼:人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理,特别是机器学习训练数据的准备中,获取纯净的人声(去除背景音乐或噪声)是一个常见的痛点。幸运的是,开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务!本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目,重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具,并根据GitHub星标⭐(反映社区关注度
- 【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记算法
异常检测算法(AnomalyDetection)详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本(离群点)的技术,广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析:1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常(如时间序列)夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
- 【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
特征选择(FeatureSelection)系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤,通过筛选最相关、信息量最大的特征,提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论:1.特征选择的核心目标提升模型性能:去除噪声和冗余特征,增强泛化能力。降低计算成本:减少训练和预测时间。增强可解释性:简化模型,便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法(FilterMethods
- 机器学习笔记二-回归
回归是统计学和机器学习中的一种基本方法,用于建模变量之间的关系,特别是用一个或多个自变量(输入变量)来预测一个因变量(输出变量)的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质,可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念:自变量(IndependentVariable):也称为预测变量、解释变量,是模型中的输入变量,用于预测或解释因变量的变化。因变量(Dependent
- 【前端开发】Uniapp分页器:新增输入框跳转功能
基于UniApp官方扩展组件库uni-ui中的uni-pagination分页器组件,针对大数据量场景进行优化主要优化以下内容:新增输入框跳转功能:在原有分页器基础上,新增了一个输入框区域,允许用户直接输入目标页码进行跳转双向页码绑定优化:实现了输入框与当前页码的双向绑定机制。当用户通过其他方式(如点击上一页、下一页、页码按钮)切换页面时,输入框会自动更新显示当前页码。同时,当用户在输入框中输入页
- 大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活(窗口必须是批次的整数倍)状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
- 如何在YashanDB中实现多级缓存策略
数据库
随着大数据时代的到来,数据存储和访问的效率要求越来越高。数据库技术在面对海量数据、高并发访问时,性能瓶颈逐渐凸显,尤其是响应时间和系统吞吐量成为开发者和DBA关注的重点。为了解决这些问题,缓存策略被引入作为一种有效的解决方案。然而,不同类型的缓存(如内存缓存、磁盘缓存等)之间需要协调工作,以达到最佳性能。在此背景下,YashanDB作为一个云原生数据库,支持多级缓存策略,为数据访问提供了灵活的加速
- 蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计,中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务
hyperai
蛋白质作为生命活动的主要承担者,在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来,生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切,大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展,为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建,使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果,为药物发现与生
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc