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练习AI两年半
机器学习人工智能深度学习
sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具,通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍:一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合,通过交叉验证评估每组参数的性能,最终选择最优参数组合。其核心价值在于:自动化调参:替代手动参数调试,提升效率3。交叉验证支持:通
- LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS
maxmaxma
数据库milvusfaiss
以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别,从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比:一、功能定位Chroma轻量级向量数据库:专注于快速构建中小型语义搜索原型,提供简单易用的API,适合快速集成到现有应用中。特点:支持近似最近邻搜索(ANN)、实时性能优化,但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库:专为超大规模向量数据设计,支持云原生架构和高可用性,适合企业
- HarmonyOS Next 应用性能优化实战
SameX-4869
harmonyos性能优化华为
本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中应用性能优化的技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、性能评估指标与工具(一)关键性能评估指标CPU使用率CPU使用率是衡量应用在运行过程中对CPU资源占用情况的重要指标。一个高效的Ha
- ARPG 游戏战斗系统设计详解
小宝哥Code
Unity引擎游戏
ARPG游戏战斗系统设计详解ARPG(ActionRole-PlayingGame,动作角色扮演游戏)的战斗系统需要兼顾操作性、打击感、技能组合、AI交互等多个方面。本指南将详细解析ARPG战斗系统的核心要素、设计思路与优化方案,适用于Unity、UE4及自研引擎开发。1.ARPG战斗系统的核心要素1.1战斗核心机制即时战斗(Real-TimeCombat):无回合制,玩家实时控制角色进行攻击、闪
- QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法
算法小狂人
算法改进智能优化算法量子计算算法
2.DBO基本的蜣螂算法通过模拟蜣螂在自然界中的四种行为(滚动、产卵、觅食和偷窃)来执行种群位置更新。2.1滚动蜣螂在自然界中,蜣螂必须通过太阳导航,使其球滚动的路线尽可能直线。方程(1)用于原始论文中更新滚动蜣螂的位置:xi(t+1)=xi(t)+α⋅k⋅xi(t−1)+b⋅Δx(1)x_i(t+1)=x_i(t)+\alpha\cdotk\cdotx_i(t-1)+b\cdot\Deltax\
- 精选2024年5款流程图软件,第一款强推
Firra流程图
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流程图绘制是现代化办公中必不可少的一部分,无论是用于团队协作、项目管理还是业务流程优化等,流程图都起到了最强辅助的作用。目前在线流程图工具是时下较为流行的绘制流程图方式。下面就为大家总结5款流程图软件的使用心得,也是在众多流程图软件中挑选出来的top5,可从中挑选一款最适合自己的进行使用哦。1.Firra在线流程图Firra是一款在线流程图工具,主打理念是轻便快捷,随时随地创作。Firra流程图的
- A800核心加速技术深度剖析
智能计算研究中心
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内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表,A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块,构建了高度灵活的资源调度体系。其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构,解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。通过实测数据显示,在典型AI训练场景下,A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升,同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
- H200架构升级与实战解析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代高性能计算平台的核心载体,H200架构通过系统性硬件重构实现了计算性能的显著跃迁。本文将从芯片级设计革新出发,剖析其多维度升级路径:首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升,阐释内存子系统的带宽优化策略;继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制,以及科学计算工作负载的动态资源调度方案。通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现,系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- H800能效架构实战解析
智能计算研究中心
其他
内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心,通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块,形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。在架构设计中,异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态,动态分配CPU、GPU及专用加速器资源,最大化硬件利用率;动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略,结合多级电压频率
- 模型优化驱动产业应用创新
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进,其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略,显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力,而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化,降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面,边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟,更通
- DeepSeek多语言AI高效应用实践
智能计算研究中心
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内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下,DeepSeek系列模型凭借混合专家架构(MoE)与670亿参数规模,在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑,聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景,分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
- 算力网协同创新与多场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网协同创新正通过技术融合与场景适配,驱动算力资源的高效整合与跨域调度。核心突破方向涵盖异构计算架构优化、边缘计算实时响应能力提升,以及智能算力在工业互联网、数字孪生等场景的动态供给。随着“东数西算”工程推进,算力网络需兼顾性能与可持续性,在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。技术方向应用场景关键指标异构计算架构工业检测任务延迟<10ms模型压缩算法医疗影像分析计算资
- 算力技术创新与多场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术创新正成为驱动数字经济发展的核心引擎,其演进路径呈现出多维度突破态势。从量子计算颠覆性架构到光子计算超高速特性,从异构计算资源动态整合到边缘计算实时响应机制,技术革新持续突破物理边界与能耗瓶颈。应用层面,工业互联网实时控制、元宇宙沉浸式交互、生物计算精准建模等场景对算力提出差异化需求,推动智能调度算法与能效管理体系的协同优化。与此同时,全国一体化算力网络建设加速芯片制程迭代、数据中
- RTX 4090旗舰显卡效能实战剖析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIA新一代旗舰显卡,RTX4090凭借AdaLovelace架构的革新设计,在4K/8K分辨率下的游戏与创作场景中展现了突破性表现。本文将通过多维度实测数据,系统解析其核心性能:首先聚焦8K游戏帧率与光线追踪效果的实战表现,结合DLSS3.0技术的动态对比,揭示超分辨率技术对高负载场景的优化逻辑;随后深入探讨24GBGDDR6X显存在视频渲染与AI运算中的效率边界,同步验证显存
- Java有哪些编程技巧?
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Java编程技巧:提升效率与质量的实用指南在Java编程中,掌握一些高效的编程技巧不仅可以提高开发效率,还能提升代码的可读性、可维护性和性能。以下是一些实用的Java编程技巧,供开发者参考和应用。一、代码优化技巧(一)合理使用数据类型选择合适的数据类型:根据实际需求选择合适的数据类型。例如,如果只需要存储整数,且数值范围较小,可以使用int而不是long,以节省内存。使用包装类时需谨慎:Java的
- Docker 数据持久化核心:挂载(Mounts)与卷(Volumes)的区别与选择指南
z2637305611
docker容器运维
Docker容器默认是无状态的——这意味着容器停止后,其内部生成的数据也会随之消失。为了持久化保存数据或在容器间共享数据,Docker提供了两种主要机制:挂载(Mounts)和卷(Volumes)。理解它们的区别并正确使用,是优化Docker应用架构的重要一步。一、挂载(Mounts)1.什么是挂载?挂载(通常指BindMounts)允许将宿主机上的目录或文件直接映射到容器内部,提供了一种直接访问
- 重要重要!!fisher矩阵是怎么计算和更新的,以及计算过程中参数的物理含义
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教学2021论文2024大模型以及算力矩阵概率论线性代数windows微信机器学习
fisher矩阵是怎么计算和更新的,以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)用于衡量模型参数估计的不确定性,其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用。以下是其计算和更新的关键步骤:一、Fisher矩阵的计算定义Fisher矩阵的元素表示对数似然函数关于参数的二阶导数的期望值的负数,即:Fi,j=−
- 《MySQL 入门教程》第 30 篇 数据库索引
不剪发的Tony老师
MySQL入门教程mysql索引createindexdropindex
文章目录30.1创建索引30.2查看索引30.3修改索引30.4删除索引数据库索引(Index)就像书籍后面的关键字索引,按照关键字进行排序,并且提供了指向具体内容的页码。索引可以用于提高数据库的查询性能;但是索引需要占用额外的磁盘空间,修改数据时也需要进行索引的维护。了解并适当利用索引对于数据库的优化至关重要,本篇我们介绍MySQL索引的管理。关于B-树索引的原理以及利用索引优化SQL语句的详细
- 「JavaScript深入」Socket.IO:基于 WebSocket 的实时通信库
八了个戒
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Socket.IOSocket.IO的核心特性Socket.IO的架构解析Socket.IO的工作流程Socket.IO示例:使用Node.js搭建实时聊天服务器1.安装Socket.IO2.服务器端代码(Node.js)3.客户端代码(HTML+JavaScript)4.房间功能高级功能实现1.命名空间2.中间件3.二进制传输性能优化策略1.负载均衡2.资源管理3.监控与调试安全与可靠性1.安全
- 并发安全的sync.Map
不7夜宵
基础知识后端
对于并发读写map的情况下,map的数据会被写乱造成panic。Go语言原生map并不是线程安全的,因此对它进行并发读写操作时需要加锁。但是当操作频繁且要求性能的情况下,锁的优化已经无法满足业务需求,考虑到互联网应用通常是读多写少的场景,Golang的标准库提供了一个特殊的并发安全的map实现,为了与原生map区分,人们习惯性称为sync.map。一、sync.map与map的区别1.并发安全sy
- Midscene.js自然语言驱动的网页自动化全指南
Hello.Reader
前端技术人工智能javascript自动化开发语言
一、概述网页自动化在数据抓取、UI测试和业务流程优化中发挥着重要作用。然而,传统工具如Selenium和Puppeteer要求用户具备编程技能,编写复杂的选择器和脚本维护成本高昂。Midscene.js通过自然语言接口革新了这一领域,用户只需描述任务(如“点击登录按钮”或“提取产品价格”),AI即可自动执行,大幅降低技术门槛。Midscene.js由web-infra-dev团队开发,开源于Git
- SLAM十四讲【一】基本概念
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slamSLAM三维重建单目
SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【一】基本概念SLAM十四讲【二】三维空间刚体运动SLAM十四讲【三】李群与李代数SLAM十四讲【四】相机与图像SLAM十四讲【五】线性优化SLAM十四讲【六】视觉里程计SLAM十四讲【七】回环检测SLAM十四讲【八】建图文章目录SLAM十四讲【一】基本概念一、SLAM1.1SLAM1.2单目SLAM1.3双目SLAM和深度相机二、经典SLAM框架2.1视
- 计算机视觉总结
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计算机视觉深度学习人工智能
以下是针对上述问题的详细解答,并结合代码示例进行说明:1.改进YOLOv5人脸检测模块,复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程:光照补偿:在数据预处理阶段,采用自适应光照补偿算法,对图像进行实时增强,以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强:在训练数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
- Kubernetes配置全解析:从小白到高手的进阶秘籍
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操作系统与云原生kubernetes容器云原生k8s配置
导语在Kubernetes(K8s)的世界里,合理且精准的配置是释放其强大功能的关键。无论是搭建集群、部署应用,还是优化资源利用,配置都贯穿始终。然而,K8s配置涉及众多参数与组件,错综复杂,令不少初学者望而却步。本文将带你一步步深入K8s配置领域,从小白进阶为配置高手,轻松驾驭K8s集群。一、Kubernetes集群配置Master节点配置kube-api-server:这是K8s集群的“门面”
- 【C++开源库】tinyxml2解析库使用介绍
小庞在加油
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TinyXML-2是一个在C++中使用的轻量级、简单且高效的XML解析库。它由LeeThomason开发,旨在提供快速解析和生成XML数据的功能,同时保持代码的简洁性和易于使用。TinyXML-2支持多种编译器和平台,包括Windows、Linux和macOS。特点与优势简单易用:TinyXML-2提供了直观的API,使得解析和生成XML文档变得简单。高性能:它经过优化,能够快速解析大型XML文件
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
odoo中国
AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- Go 1.24 新特性一览
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Go1.24震撼登场,带来显著性能提升与诸多新功能,如泛型类型别名、优化工具链及标准库增强。可借助os.Root实现安全文件系统操作,运用testing.B.Loop优化基准测试,利用runtime.AddCleanup完善资源管理,还有weak包优化内存、crypto包保障FIPS140-3合规。速升级,提升Go应用效率与安全!文章目录语言特性更新泛型类型别名(GenericTypeAliase
- HTML语言的贪心算法
宇瞳月
包罗万象golang开发语言后端
HTML语言的贪心算法:理论与实践引言在编程和算法研究中,贪心算法是一种广泛应用的解决问题的方法。它通过对每一阶段选择最优解的方式来构建整个问题的解决方案。贪心算法不一定能在所有情况下得到最优解,但在许多实际问题中,它能够提供一个足够好的近似解。本文将探讨贪心算法的基本概念、典型应用、优缺点,并结合HTML语言的特点,提出一些具体的实现示例和思考。一、贪心算法的基本概念贪心算法是一种求解最优化问题
- 如何保证 Redis 缓存与数据库双写一致性?
凌志学java
后端数据库缓存redis数据库
在做系统优化时,想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据,有些数据的实时性要求不高,比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高,比如订单和流水的数据。所以这里根据数据要求实时性不同将数据分为三级。第1级:订单数据和支付流水数据;这两块数据对实时性和精确性要求很高,所以不添加任何缓存,读写操作将直接操作数据库。第2级:用户相关数据;这些数据和用户相关
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,