- 【RAG面试题】LLMs已经具备了较强能力,存在哪些不足点?
一叶千舟
AI面试题【RAG】RAG
目录LLMs核心不足点1、知识过时与静态性(LackofReal-Time&DynamicKnowledge):2、幻觉与事实性错误(Hallucinations&FactualInaccuracies):3、领域专业知识深度不足(LimitedDomain-SpecificExpertise):4、缺乏透明度和可追溯性(LackofTransparency&Traceability):5、上下文
- 如何在FastAPI中打造坚不可摧的Web安全防线?
url:/posts/9d6200ae7ce0a1a1a523591e3d65a82e/title:如何在FastAPI中打造坚不可摧的Web安全防线?date:2025-06-28T08:37:03+08:00lastmod:2025-06-28T08:37:03+08:00author:cmdragonsummary:Web安全三要素包括机密性、完整性和可用性。机密性通过加密算法保护数据传输和
- RK3566系统移植 | 基于rk-linux-sdk移植uboot(2017.09)
Mculover666
linux
文章目录一、测试已有的配置二、移植到fireflyROC-RK3566开发板1.新建单板2.新建设备树3.编译4.测试一、测试已有的配置查看rksdk中提供的uboot中对于rk3566的配置:rk3566.config内容如下:CONFIG_BASE_DEFCONFIG="rk3568_defconfig"CONFIG_LOADER_INI="RK3566MINIALL.ini"因为rk3566
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- python实战项目79:采集知乎话题下的所有回答
wp_tao
Python副业接单实战项目python开发语言
python实战项目79:采集知乎话题下的所有回答一、项目介绍二、代码使用方法三、drissionpage的优缺点四、完整代码五、注意事项一、项目介绍需求是采集知乎某话题下的所有回答,这里以话题“大学宿舍相处之间遇到莫名其妙的冷落怎么办呢?”为例,网页链接为https://www.zhihu.com/question/1898156781215146265,其中189815678121514626
- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
智驱力人工智能
算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- .NET C# async/定时任务的异步线程池调度方案最大线程数 = 处理器核心数 × 250
专注VB编程开发20年
.netc#开发语言
关于.NET中Threading.Timer的线程机制,结合线程池特性和异步协作原理分析如下:一、线程复用机制共享进程级线程池Threading.Timer的回调任务不会每次新建线程,而是提交到.NET进程全局线程池统一调度,该线程池与async/await任务共享同一资源池。线程池维护可复用工作线程队列,避免频繁创建/销毁开销任务优先由空闲线程执行,无空闲线程则进入全局队列等待线程池扩
- 世赛背景下,中职物联网应用与服务赛项实训解决方案
武汉唯众智创
物联网世赛物联网应用与服务世界职业院校技能大赛技能大赛物联网应用
一、世赛背景与物联网应用赛项概述1.1世赛发展历程及对中职教育的影响世界技能大赛(WorldSkillsCompetition,简称世赛)自1950年创立以来,已经成为全球范围内展示职业技能水平的重要赛事。截至2024年,世赛已成功举办46届,参赛国家和地区数量不断增加,从最初的20多个发展到如今的80多个,参赛选手超过1000名。世赛涵盖了从传统制造业到现代信息技术等众多领域,其中物联网应用与服
- SnowConvert:自动化数据迁移的技术解析与最佳实践
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迁移学习数据库运维
SnowConvert是Snowflake生态系统的关键迁移工具,专为将传统数据仓库(如Oracle、Teradata、SQLServer等)的代码资产高效、准确地转换为Snowflake原生语法而设计。以下基于官方文档对其技术原理、工作流程及最佳实践进行深入分析:一、SnowConvert核心技术解析精准的语法映射引擎语言支持:深度解析源系统特有语法(OraclePL/SQL,TeradataB
- Redis配置与优化
?ccc?
redis数据库缓存
目录一:Redis介绍1:关系数据库与非关系型数据库2:Redis基础2.1Redis简介2.2Redis安装部署2.3配置参数3:Redis命令工具3.1redis-cli命令行工具3.2redis-benchmark测试工具4:Redis数据库常用命令4.1key相关命令4.2多数据库常用命令二:Redis持久化1:RDB和AOF的区别2:RDB和AOF的优缺点3:Redis持久化配置三:性能
- Shell 编程之正则表达式与文本处理器
目录一:正则表达式二:基础正则表达式1.基础正则表达式示例(1)查找特定字符(2)利用中括号“[]”来查找集合字符(3)查找行首“^”与行尾字符“$”(4)查找任意一个字符“.”与重复字符“*”(5)查找连续字符范围“{}”2.元字符总结3.扩展正则表达式二:文本处理器1.sed工具(1)输出符合条件的文本(p表示正常输出)(2)删除符合条件的文本(d)(3)替换符合条件的文本(4)迁移符合条件的
- GPT-4o重磅升级!只需一条指令,教你秒出SCI级专业科研图!
智写AI
AI学术写作指南信息可视化人工智能
经过数月爆肝,七哥终于完成专业的学术AI使用教程,估计也有个80万字的详细操作指南。分为多个细分的专业写作场景,跟着一步一步操作,借助ChatGPT做学术、干科研、写论文、课题申报都变得超简单。欢迎加我交流(yida985),祝你一臂之力。七哥之前写过关于用AI生成流程图的教程,不过需要借助其他软件才能搞定完美的流程图。近期GPT-4o全新推出了“生图功能”,这个生图的过程就更加方便轻松了,全能G
- 潜入思维的海洋:SoftCoT++如何让语言模型更聪明
步子哥
智能涌现语言模型人工智能自然语言处理
在人工智能的浩瀚星空下,大型语言模型(LLMs)如同一颗颗璀璨的恒星,照亮了从文本生成到复杂推理的广阔领域。然而,这些模型在推理任务中往往像是在迷雾中航行——尽管它们能抵达目的地,却常常因为固定的思维路径而错过更优的航线。2025年5月,一篇题为《SoftCoT++:Test-TimeScalingwithSoftChain-of-ThoughtReasoning》的论文如同一盏明灯,照亮了如何让
- 【基于ESP32-S3的Modbus RTU单双精度浮点数验证方案】
2345VOR
#Arduino小项目开发工业通讯esp32s3ModBusRTU浮点数
基于ESP32-S3的ModbusRTU单双精度浮点数验证方案一、核心功能升级在工业自动化场景中,单纯的整型数据已无法满足高精度测量需求。本文在原有ADC数据采集方案基础上,通过ModbusRTU协议扩展实现以下功能升级:新增1路16位浮点数(3.3V量程)新增1路32位双精度浮点数(±2.5V量程)保持原有4通道ADC数据传输本方案在原有ADC数据采集基础上,重点实现单双精度浮点数(float&
- 数学分析(十八)-隐函数定理及其应用1-隐函数4:隐函数极值问题
u013250861
数学分析数学分析
f′(x)=−Fx(x,y)Fy(x,y)(5)f^{\prime}(x)=-\cfrac{F_{x}(x,y)}{F_{y}(x,y)}\quad\quad(5)f′(x)=−Fy(x,y)Fx(x,y)(5)y′′=−1Fy(Fxx+2Fxyy′+Fyyy′2)=2FxFyFxy−Fy2Fxx−Fx2FyyFy3,(
- 为什么90%企业的AI数据分析都失败了?奥威BI给出破局方案
qq_43696218
人工智能数据分析数据挖掘
一、引言:AI数据分析在数字化转型中的核心地位在当今企业全面数字化转型的背景下,AI数据分析已成为解锁业务增长潜力的关键钥匙。然而,市场上众多AI数据分析产品常陷入“伪需求场景”,看似前沿却难以真正落地。本文将深入探讨奥威BI如何通过其AI数据分析能力,突破伪需求,实现数据价值的最大化。二、AI数据分析:伪需求场景的挑战伪需求场景的定义与表现AI数据分析领域的伪需求场景,指的是那些表面创新实则难
- BI+AI实战:我们如何用3秒完成车企供应链推演
qq_43696218
人工智能
一、BI+AI引领财务分析新纪元在财务数据分析领域,奥威BI+AI正以革命性的姿态颠覆传统。当金蝶、用友等工具仍深陷报表泥潭时,奥威BI+AI通过深度融合商业智能(BI)与人工智能(AI),实现了从滞后报表到实时洞察的飞跃。这不仅极大地提升了财务分析的效率,更为企业的战略决策提供了前所未有的精准支持。二、BI+AI的核心技术优势实时动态分析o奥威BI+AI摒弃了静态数据集,依托原始科目余额表实
- CBAP50技术手册】#47 Use Cases & Scenarios(用例与场景):BA(业务分析师)让需求“活起来”的剧本写作术
郭菁菁
BA业务分析需求分析
把需求演绎成系统与用户的真实互动剧本。在一次项目需求评审会上,开发组沉默不语,业务方焦躁不安。写在文档里的需求,似乎谁都“看懂了”,但又好像“谁都没真正理解”。直到我用一组UseCases&Scenarios把冷冰冰的需求变成了一场场“用户剧本”,大家才终于“看见”了系统该如何运作,沟通顿时顺畅了。UseCases和Scenarios,就像是BA的“剧作笔”——把抽象需求,演绎成生动细节。什么是U
- 初中学习机推荐:从功能、内容到用户体验的深度解析
资讯分享周
ux人工智能
在教育信息化持续深化的背景下,初中阶段的学习辅助设备正逐步成为家长和学生关注的重点。尤其在“双减”政策推动下,传统补习班的作用被削弱,越来越多家庭开始依赖智能学习工具来提升学习效率和自主性。其中,初中学习机因其集视频课程、AI辅导、错题整理、学习反馈等多功能于一体,成为当前市场热度最高的教育硬件之一。本文将围绕市场上主流的几款初中学习机进行客观分析,重点介绍简单一百、学而思、科大讯飞、作业帮四款产
- 别再为通信发愁!机床厂PROFIBUS DP转EtherNet/IP网关应用指南,低成本实现智能升级
JIANGHONGZN
PROFIBUSDP工业通讯协议网关ETHERNET/IP
在现代机床制造工厂中,设备间的无缝通信是实现高效、柔性生产的关键。西门子PLC(如S7-300/1500系列)作为核心控制器广泛采用PROFIBUSDP现场总线,而高端机器人系统(如FANUC、KUKA)则普遍支持EtherNet/IP协议。在这类异构网络共存的环境中,协议转换网关成为打通数据壁垒的核心枢纽。网关的核心作用与工作流程角色定位:网关作为“翻译官”,部署在西门子PLC(PROFIBUS
- 企业级AI开发利器:Spring AI框架深度解析与实战_spring ai实战
AI大模型-海文
人工智能springpython算法开发语言java机器学习
企业级AI开发利器:SpringAI框架深度解析与实战一、前言:Java生态的AI新纪元在人工智能技术爆发式发展的今天,Java开发者面临着一个新的挑战:如何将大语言模型(LLMs)和生成式AI(GenAI)无缝融入企业级应用。传统的Java生态缺乏统一的AI集成方案,开发者往往需要为不同AI供应商(如OpenAI、阿里云、HuggingFace)编写大量重复的接口适配代码,这不仅增加了开发成本,
- 高可用与低成本兼得:全面解析 TDengine 时序数据库双活与双副本
TDengine (老段)
TDengine案例分析时序数据库tdengine大数据涛思数据数据库物联网iot
在现代数据管理中,企业对于可靠性、可用性和成本的平衡有着多样化的需求。为此,TDengine在3.3.0.0版本中推出了两种不同的企业级解决方案:双活方案和基于仲裁者的双副本方案,以满足不同应用场景下的特殊需求。本文将详细探讨这两种方案的适用场景、技术特点及其最佳实践,让大家深入了解这两大方案如何帮助企业在高效可靠的数据存储和管理中取得成功。TDengine双副本(+仲裁者)为了满足部分客户在保证
- GitHub Actions 的深度解析与概念介绍
青草地溪水旁
linux环境配置开发管理githublinuxubuntudocker
GitHubActions核心定义GitActions是GitHub原生提供的自动化工作流引擎,允许开发者在代码仓库中直接创建、测试、部署代码。其本质是通过事件驱动(Event-Driven)的自动化管道,将软件开发中的重复任务抽象为可编排的流程。架构核心四要素工作流(Workflow)仓库中的自动化流程蓝图(.yml文件)存储在.github/workflows目录单仓库可包含多个独立工作流事件
- linux mysql命令行操作
命令行,linux,命令行操作相关学习资料:https://edu.51cto.com/video/797.htmlhttps://edu.51cto.com/video/1400.htmlhttps://edu.51cto.com/video/3832.htmlLinuxMySQL命令行操作入门指南作为一名刚入行的开发者,掌握Linux系统下的MySQL命令行操作是一项基本技能。本文将带你一步步
- 【linux】yum工具篇
nanguochenchuan
Linux操作系统linux运维服务器
Yum工具概述Yum(YellowdogUpdaterModified)是RedHat系列Linux发行版(如CentOS、Fedora)中最核心的软件包管理工具,它基于RPM包管理系统构建,通过自动解决依赖关系极大简化了软件管理流程。与直接使用rpm命令相比,Yum能自动处理软件包依赖,让系统管理员从"依赖地狱"中解脱出来。Yum工作原理深度解析Yum的工作流程可分为四个关键阶段:仓库配置读取:
- 拼多多商品详情API接口:社交电商的得力助手
lovelin+vI7809804594
图搜索算法算法人工智能爬虫API
在"人找货"向"货找人"的范式转移中,拼多多凭借社交裂变模式重塑中国电商格局。其商品详情API接口作为连接6.8亿消费者与1500万商家的数字纽带,日均调用量突破100亿次,支撑着秒杀、拼团、砍价等特色玩法。这一技术工具不仅是数据通道,更是社交电商生态的神经中枢,驱动着用户增长、流量分发和交易转化的全链路优化。一、技术解码:商品详情API的架构设计与核心能力高并发架构体系分片存储策略:采用TIDB
- 【第15章】亿级电商平台订单系统-高可用架构设计
cherry5230
亿级流量架构设计与落地系统架构分布式架构中间件
1-1本章导学课程概述核心内容:订单系统高可用架构设计项目背景:年交易额200亿的B2B电商平台订单系统本章学习路径高可用概念解析设计原则学习七大架构设计方法论项目实战应用一、高可用核心概念定义与价值解析系统可靠性标准指标二、设计原则体系冗余设计故障自动转移服务降级策略监控预警机制三、七大高可用设计方法论<
- 智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水
酒醉梦醒
算法数据结构java5升水和3升水图论bfs状态压缩
文章目录智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水问题描述直观分析问题建模问题解决智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水问题描述有一个5L的桶A和一个3L的桶B以及无限量的水,如何让5L的桶装4L的水。支持操作:加水,倒水,A倒入B,B倒入A,除此之外不再支持其他操作,例如做记号或者借助其他工具直观分析直观分析就是利用我们的直观思维在草纸上不停的模拟这些操作,这个很不好说,对于简单问题你可能可
- 深度解析JavaScript 闭包
coding随想
JavaScriptjavascript开发语言ecmascript
深度解析JavaScript闭包引言:为什么闭包让人又爱又怕?在JavaScript的学习过程中,闭包(Closure)是一个绕不开的“坎”。很多开发者第一次接触闭包时,会感到一头雾水:“为什么函数能记住外部作用域的变量?”、“为什么闭包会导致内存泄漏?”。但另一方面,闭包又是JavaScript最强大的特性之一,它支撑着模块化开发、数据封装、异步编程等核心场景。本文将通过通俗的语言和生动的案例,
- TDengine 3.3.5.0 新功能 —— 查看库文件占用空间、压缩率
TDengine (老段)
TDengine产品设计数据库时序数据库物联网tdengine涛思数据iot
1.背景TDengine之前版本一直没有通过SQL命令查看数据库占用的磁盘空间大小,从3.3.5.0开始,增加了这个方便且实用的小功能,这里详细介绍下。2.SQL基本语法selectexprfrominformation_schema.ins_disk_usage[wherecondtion]行为说明:查看各个vgroup的各个组件磁盘占用情况,并且可以通过查询语句计算压缩率等。示例:taos>s
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro