- C语言-堆(heap)的详解与实现
CodeNest
C语言算法数据结构c语言
1.什么是堆?堆(Heap)是一种特殊的树形数据结构,通常用于实现优先队列。它分为最大堆(MaxHeap)和最小堆(MinHeap),具有以下特性:最大堆:父节点的值大于或等于任何一个子节点的值。最小堆:父节点的值小于或等于任何一个子节点的值。在堆中,树的每个节点的值都必须满足堆的性质。2.堆的结构和性质堆通常是一棵完全二叉树,其特性决定了它的用途和性能:完全二叉树:除了最底层,其他每一层的节点都
- 视频编码(结构、帧内预测、帧间预测)参考自公众号Video Coding
Techer_Y
音视频视频编解码h.265
编码结构H.265/HEVC(高效视频编码)提出了编码树单元CTU(CodingTreeUnit),CTU按四叉树方式向下划分成CU(CodingUnit)。VCC允许的最大CTU尺寸为128*128。H.265中,CU最大尺寸为64*64,最小尺寸为8*8。对平坦区域使用大尺寸CU,纹理复杂区域使用小尺寸CU可以大大提高编码效率。四叉树深度越大CU尺寸越小。多类型树划分:按照水平/垂直来进行二叉
- 开源生态发展合作倡议
操作系统
在信息技术发展的浪潮中,开源已成为全球创新的强劲引擎,深刻影响着各行各业的发展。今天,我们站在新的历史起点上,肩负着推动开源生态发展的重任。在此,开源欧拉(openEuler)、龙蜥(OpenAnolis)、鸥栖(OpenCloudOS)、开放麒麟(openKylin)、深度(deepin)五大操作系统开源社区携手并进,共同发起开源生态发展合作倡议,旨在书写开源生态繁荣的新篇章。在此,我们提出三点
- 单值二叉树(C语言详解版)
扶我起来我还能再做一题
leetcode每日一题c语言算法开发语言
一、摘要今天要讲的是leetcode单值二叉树,这里用到的C语言,主要提供的是思路,大家看了我的思路之后可以点击链接自己试一下。二、题目简介如果二叉树每个节点都具有相同的值,那么该二叉树就是单值二叉树。只有给定的树是单值二叉树时,才返回true;否则返回false。示例1:输入:[1,1,1,1,1,null,1]输出:true示例2:输入:[2,2,2,5,2]输出:false提示:给定树的节点
- Redis-内存机制
redismemory内存管理
大家好,我是半夏之沫一名金融科技领域的JAVA系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实,最严谨的方式分享给大家,共同进步写作不易,期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言Redis的数据都存储在内存中,所以本篇文章将学习Redis的内存机制,以帮助定位Redis的内存相关问题。正文一.查看Redis中的内存Redis提供了infomemory指令来查看Redis的内存情况,但是在查
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
加德霍克
机器学习人工智能python学习作业
一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- 第84期 | GPTSecurity周报
aigc
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.利用数据流路径对大
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
gpt人工智能
引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- Android的权限部分详解
向上_50358291
权限android笔记
一、背景应用权限有助于保护对数据和操作的访问/执行权限,从而为保护用户隐私提供支持。如果应用必须访问受限数据或执行受限操作才能实现某个用例,请声明相应的权限。Android将权限分为不同的类型,包括安装时权限、运行时权限和特殊权限。每种权限类型都指明了当系统授予应用该权限后,应用可以访问的受限数据范围以及应用可以执行的受限操作范围。每项权限的保护级别取决于其类型以及对车机的影响。当然你也可以访问A
- 云原生架构需遵循七个原则
OneAuth
java微服务开发语言
作为一种架构模式,云原生架构通过若干原则来对应用架构进行核心控制。这些原则可以帮助技术主管和架构师在进行技术选型时更加高效、准确,下面将展开具体介绍。01服务化原则在软件开发过程中,当代码数量与开发团队规模都扩张到一定程度后,就需要重构应用,通过模块化与组件化的手段分离关注点,降低应用的复杂度,提升软件的开发效率,降低维护成本。随着业务的不断发展,单体应用能够承载的容量将逐渐到达上限,即使通过应用
- DeepSeek 公开新的模型权重
数据分析能量站
机器学习人工智能
DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- 奇墨ITQM智能运维系统三大优势领航企业运维管理
奇墨 ITQM
运维云计算
企业对于IT运维管理的需求日益增长且愈发复杂,奇墨ITQM智能运维系统应运而生,以其独具的优势,为企业构建先进的智能运维和管理体系,从而实现企业云成本优化。.01自上而下的垂直管理理念在企业加速数字化转型的背景下,传统的“自下而上”的企业管理模式以无法满足企业管理的发展。奇墨ITQM智能运维系统采用了“自上而下”的垂直管理理念,实现从管理者到执行者的全面智能运维管理。奇墨ITQM智能运维系统赋予企
- 深度探索 DeepSeek-R1:国产大模型的AGI雏形与创新进展
微凉的衣柜
科技头条agi人工智能
随着人工智能技术的飞速发展,国内外企业纷纷发布了一系列创新的大模型,推动了AGI(通用人工智能)领域的探索。近期,DeepSeek-R1这一模型的发布引起了广泛关注,它不仅标志着国产大模型在智能化上的一次重大突破,还提出了全新的训练方法,解决了过去依赖大量人类数据的问题。本篇文章将详细介绍DeepSeek-R1的核心优势、技术创新以及实际应用案例,揭示它在AGI领域的潜力。1.DeepSeek-R
- 生数科技携手央视新闻《文博日历》,推动AI视频技术的创新应用
TMT星球
人工智能人工智能科技大数据
近日,生数科技携手央视新闻《文博日历》栏目,借助其旗下AI视频大模型及应用产品Vidu,共同打造AI版2025年文博日历联欢晚会,全面推动AI视频生成技术在媒体中的创新实践。《文博日历》是央视新闻客户端联合各大博物馆推出的文博科普产品,以新媒体形式为观众呈现丰富多彩的文博知识和历史文化。据「TMT星球」了解,此次合作中,生数科技为《文博日历》量身定制了AI视频生成方案,让文物们“动”起来,共同出演
- 天天AI-20250121:全面解读 AI 实践课程:动手学大模型(含PDF课件)
AI2AGI
天天AI人工智能大数据ai文心一言百度
2AGI.NET|探索AI无限潜力,2AGI为您带来最前沿资讯。2AGI.NET:天天AI-20250121从开源版o1模型的发布到Adobe推出音乐模型DITTO-2,再到OpenAI为研究长寿推出的GPT-4b,AI技术正以前所未有的速度和规模影响着我们的世界。本文将为您梳理近期的技术热点,带您一探究竟。全面解读AI实践课程:动手学大模型(含PDF课件)该教程内容较为专业,理解起来有一定难度,
- 基于Langchain框架,采用Qwen2.5大模型,搭建自己的Agent,ReACT效果比RAG好
张登杰踩
langchainpython人工智能语言模型
最近在做RAG,调研后发现ReACT好像更具有说服力,对最终结果的解释也更加合理。举个例子,我扔给大模型这样一个问题:15的平方是多少?另外,法国的首都是哪里?采用ReACT的运行结果如下:>EnteringnewAgentExecutorchain...我需要先计算15的平方,然后搜索法国的首都。Action:平方计算器ActionInput:"15"Observation:15的平方等于225
- Day05:C语言学习作业
老薛爱吃大西瓜
c语言学习算法开发语言
考虑到多重循环对程序效率的影响,以下哪种实现效率较高?为什么?(a)循环次数大的放在外层,循环次数小的放在内层;(b)循环次数小的放在外层,循环次数大的放在内层;答案:循环小的在外层效率高,因为CPU中会对循环次数进行缓存,当循环多后CPU需要进行多次缓存,减少效率请简述以下两个for循环的优缺点。(1)、for(i=0;i#defineN4voidmain(){inti;intx1=1,x2=2
- MySQL优化之SQL调优策略
零度可乐不加冰
sqljava数据库
首先以一张思维导图从全局上给大家分享以下几种SQL优化策略,再详细讲解1、避免使用SELECT*在阿里的编码规范中也强制了数据库查询不能使用SELECT*,因为SELECT*方式走的都是全表扫描,导致的结果就是查询效率非常低下,其原因为当我们使用SELECT*方式时,SQL会有一个格式化的阶段,这个阶段会将所有表字段都取出(将*号解析成表的各个字段),增加了查询解析器的成本2、小表驱动大表小表驱动
- LeetCode刷题day18——贪心
Jessie_waverider
leetcode算法贪心算法
LeetCode刷题day18——贪心135.分发糖果分析:406.根据身高重建队列分析:`for(auto&p:people)`昨天写了一道,今天写了一道,都有思路,却不能全整对。昨天和小伙伴聊天,说是因为最近作业多,昨天没打题,负罪感满满,养成习惯了都。135.分发糖果n个孩子站成一排。给你一个整数数组ratings表示每个孩子的评分。你需要按照以下要求,给这些孩子分发糖果:每个孩子至少分配到
- 系统相关类——java.lang.Math (三)(案例详细拆解小白友好)
励志去大厂的菜鸟
Java思想和方法Java学习白话拆解Javajava开发语言服务器深度学习学习方法
前言:小编打算近期更俩三期类的专栏,一些常用的专集类,给大家分好类别总结和详细的代码举例解释。今天是第三个java.lang.Math类我们一直都是以这样的形式,让新手小白轻松理解复杂晦涩的概念,把Java代码拆解的清清楚楚,每一步都知道他是怎么来的,为什么用这串代码关键字,对比同类型的代码,让大家真正看完以后融会贯通,举一反三,实践应用!!!!①官方定义和大白话拆解对比②举生活中常见贴合例子、图
- ARM下汇编语言编程
Kylin77626
arm开发
一、ARM汇编语言程序格式ARM汇编语言是以段(section)为单位来组织源文件的。段是相对独立的、具有特定名称的、不可分割的指令或者数据序列。段又可以分为代码段和数据段,代码段存放执行代码,数据段存放代码运行时需要用到的数据。一个ARM源程序至少需要一个代码段,大的程序可以包含多个代码段和数据段。二、ARM汇编语言中常用的伪操作例如:areareset,code,readonly;声明了一个名
- Open AI GPT大模型深度解析:通往智能的里程碑
xziyuan
人工智能gpt
大模型——OpenAIGPT大模型介绍人工智能技术的快速发展引发了对智能系统和应用的巨大需求。多模态大模型已经成为了人工智能领域的重要研究方向之一。OpenAI作为一家全球领先的人工智能公司,在推动人工智能技术的边界上发挥着重要作用,其在大模型方面的研究和应用也是一直处于领先地位。本文将介绍OpenAI多模态大模型的研究成果和应用,探讨其在人工智能领域的重要性和影响力,以及给世界带来的可能性。1.
- python strip() 函数和 split() 函数的详解
xinyuerr
javapythonpythonjava数据库
本文主要介绍了pythonstrip()函数和split()函数的详解及实例的相关资料,需要的朋友可以参考下pythonstrip()函数和split()函数的详解及实例一直以来都分不清楚strip和split的功能,实际上strip是删除的意思;而split则是分割的意思。因此也表示了这两个功能是完全不一样的,strip可以删除字符串的某些字符,而split则是根据规定的字符将字符串进行分割。下
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- LLaMA Pro是什么 相比于lora full freeze有什么区别 怎么使用
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简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列llamatransformer深度学习人工智能
1.LLaMAPro是什么?LLaMAPro是一种基于LLaMA架构改进的大型语言模型(LLM),旨在解决大模型微调中的知识遗忘问题。它通过在原有模型的基础上扩展新的模块(如Transformer块),并在微调时仅训练这些新增模块,从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。LLaMAPro在代码理解、数学推理和语言理解等任务上表现出色,特别适合需要持续学习和多任务处理的场景。2.LLaMAP
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/由OpenVINO驱动的vLLM支持来自vLLM支持的模型列表中的所有LLM模型,并且可以在所有x86-64CPU上(至少需要AVX2支持)进行最佳的模型服务。OpenVINO的vLLM后端支持以下高级vLLM特性:前
- a16z:给新一届 SEC 的 6 大监管建议
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作者:Techub精选编译撰文:ScottWalker(a16z首席合规官)和BillHinman(前美SEC财务部主任)编译:Yangz,TechubNews随着技术的不断进步,美国证券交易委员会(SEC)也必须与时俱进,这一点在加密货币领域尤为明显。新的领导层以及新的加密货币特别工作组的成立,为该机构采取行动并及时做出调整提供了契机。如今,正是采取行动的关键时刻。加密货币市场的规模和复杂性正在
- 一镜到底、智能填充、悬停适配开发实践
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课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第30课。本课程将向开发者介绍HarmonyOS系统的强大开发能力,重点讲解三大核心特性:一镜到底、悬停适配、智能填充,帮助开发者更高效地构建优质的鸿蒙应用。课程旨在帮助开发者提升构建优质鸿蒙应用的能力,通过学习这些特性,开发者可以提升应用开发的灵活性和用户体验,从而开发更具创新性的跨平台应用。标签高级课程HarmonyOS一镜到底悬停智能填
- 一文吃透dotnet命令,开启高效开发之旅
步、步、为营
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一、引言在.NET开发的广袤天地中,dotnet命令宛如一把瑞士军刀,是开发者们不可或缺的得力工具。无论是初出茅庐的编程新手,还是经验丰富的技术专家,dotnet命令都在项目的全生命周期中扮演着举足轻重的角色。从项目的初始化创建,到构建、测试、部署,每一个关键环节都离不开dotnet命令的支持。它就像是连接开发者与代码世界的桥梁,使得复杂的开发流程变得高效而流畅。想象一下,当你接到一个新的.NET
- 多层感知机和神经网络的区别_情感分析之多层全连接神经网络
weixin_39653766
多层感知机和神经网络的区别
全连接神经网络全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构,英文为FullConnection,所以一般简称FC。FC的准则很简单:神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接。上图是一个双隐层的前馈全连接神经网络,或者叫多层感知机(MLP)。它的每个隐层都是全连接层。它的每一个单元叫神经元。多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hiddenlayer)。隐藏层位于输入层
- 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