- 机器学习笔记——支持向量机
star_and_sun
机器学习笔记支持向量机
支持向量机参数模型对分布需要假设(这也是与非参数模型的区别之一)间隔最大化,形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思:对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据,最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢?最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意,最大间隔分离超平面是唯一的,间隔叫硬间隔1.1
- 【机器学习&深度学习】多分类评估策略
一叶千舟
深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
目录前言一、多分类3大策略✅宏平均(MacroAverage)✅加权平均(WeightedAverage)✅微平均(MicroAverage)二、类比理解2.1宏平均(MacroAverage)2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上?2.1.5怎么看macroavg指标?2.1.6宏平均值低说明了什么?2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
- Simscape入门教程
微小冷
机器人Matlabsimulinksimscape弹簧阻尼multibody
文章目录物理网络连接到Simulink运行本文是官方教程构造物理模型的基本步骤的学习笔记,旨在建立一个带有控制器的质量-弹簧-阻尼系统。物理网络在命令行中输入sscnew,即可弹出Simscape模板,基于此模板即可组建其相应的物理网络。通过添加新模块、删除无关模块,连接其物理网络如下所有模块均在Simscape->FoundationLibrary->Mechanical中,具体包括需要的模块包
- 数据仓库技术及应用(Hive 产生背景与架构设计,存储模型与数据类型)
娟恋无暇
数据仓库笔记hive
1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题:MapReduce编程必须掌握Java,门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念,仅仅是一个纯文本文件Hive的产生:为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网:https://hive.ap
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- 大模型RLHF强化学习笔记(二):强化学习基础梳理Part2
Gravity!
大模型笔记大模型LLM强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online:智能体与环境实时交互,如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline:智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分On-Policy:学习和行为策略是相同的,数据是按照当前策略生成的,如SARSAOff-Policy:学习策
- 这是gpt o1给出的物联网工程专业的大学规划,有人看看这个合理吗?
王倚山
gpt物联网学习开发语言
下面是一份更为详细、覆盖全年(包括寒暑假)的四阶段学习规划,旨在帮助你在大学剩余时间里持续学习、循序渐进地掌握物联网(IoT)核心技能,打造深厚的技术壁垒。每个阶段都有明确的学习目标与自学内容细节,并在寒暑假安排了“强化期”任务,让你全年不停歇,不断提升。总体思路稳扎稳打:从嵌入式基础到RTOS、传感器驱动、通信协议,再到边缘计算、云平台、工业协议、安全攻防,层层深入。项目驱动:每个阶段至少完成1
- 大语言模型应用指南:ReAct 框架
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大语言模型应用指南:ReAct框架关键词:大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来,深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如BERT、GPT系列等,通过在大规模无标签数据上进行预训练,获得了强大的语言理解和生成能力。然而,预
- xml文件笔记
今天学习了一下xml下面是总结的一些笔记Xml可以用来配置文件xml特点:Xml可以从HTYML中分离数据可以利用xml文件在不兼容的系统之间交换数据Xml数据以纯文本格式存储Xml与其他软硬件的耦合度更低,数据可以被更多的设备利用,还可以将XML文件当作数据源来处理,就像操作数据库一样Xml的格式在xml文件头部要有声明在XML中字母的大小写是敏感的Xml文件中有且只有一个根元素,所有的其他元素
- PyTorch 的 torch.nn 模块学习
torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。它的整体架构分为几个主要部分,每部分的原理、要点和使用场景如下:1.nn.Module原理和要点:nn.Module是所有神经网络组件的基类。任何神经网络模型都应该继承nn.Module,并实现其forward方法。使用场景:用于定义和管理神经网络模型,包括层、损失函数和自定义的前向传播逻辑。主要API和使用场景:__init__
- DeepSeek AI全面应用:AI时代的高效办公与创意生产指南
Want595
人工智能deepseek
京东链接:https://item.jd.com/15045868.html当当链接:https://product.dangdang.com/29893005.html文章目录写在前面核心亮点1.直击痛点:从“低效搬砖”到“智能掌控”2.创意觉醒:让AI成为你的“灵感引擎”3.跨平台协作:无缝衔接AI生态4.实战驱动:130+案例,即学即用5.超值资源包:扫码即得适合谁读1.职场人2.创作者/自
- Kafka的消费消息是如何传递的?
java1234_小锋
javakafka分布式
大家好,我是锋哥。今天分享关于【Kafka的消费消息是如何传递的?】面试题。希望对大家有帮助;Kafka的消费消息是如何传递的?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!在Kafka中,消息的消费传递是通过**消费者(Consumer)和消费者组(ConsumerGroup)**的机制来实现的。以下是Kafka消息消费传递的详细过程:1.Kafka的基本结构Kafka由生产者(Producer)、消费者
- Angular6 学习笔记——路由详解
男人要霸气
Angular6
angular6.x系列的学习笔记记录,仍在不断完善中,学习地址:https://www.angular.cn/guide/template-syntaxhttp://www.ngfans.net/topic/12/post/2系列目录(1)组件详解之模板语法(2)组件详解之组件通讯(3)内容投影,ViewChild和ContentChild(4)指令(5)路由路由存在的意义一般而言,浏览器具有下
- 前端开发核心:HTML、CSS与JavaScript学习指南
Randy Rhoads
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:HTML、CSS和JavaScript是前端开发的基础,分别负责网页的结构、样式和动态行为。学习这三种技术需要理解它们之间的关系及其协同工作的机制。本笔记提供了一个全面的复习资料,包括标签使用、CSS布局技巧、JavaScript基础语法和DOM操作,旨在帮助巩固知识点和发现潜在的学习盲点。同时,介绍了响应式设计、Web组件、ServiceWorker等现代前
- 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,如何进一步提高大语言模型的理
- vue+typeScript 中 webpack.ProvidePlugin的使用
随便放个文字在这里
vue.jswebpacktypescript
用vue+ts写新项目,想偷懒,少写一些代码,研究了一下providePlugin,之前写js的有用到,但是在ts里面用还是有些区别的,特意在这里记录一下。有疑问的朋友可以留言,共同学习进步。webpack.providePlugin官方文档介绍vue.config.js文件配置项constwebpack=require('webpack')constpath=require('path')mod
- 常见构建工具使用与原理浅析
1.初版构建工具1.1.GruntGrunt是前端第一个正式的构建工具,它基于Node.js开发。Grunt同样是基于插件实现功能拓展增强,但对于像Webpack上很多能力,如HMR、ScopeHoisting等都是不支持的,可以作为学习Webpack前的了解。Grunt更像是一种自动化的配置工具集,就如官方所说,Grunt是TheJavaScriptTaskRunner,每个Grunt任务通常必
- TypeScript-webpack
難釋懷
typescriptwebpackjavascript
一、前言随着前端工程化的不断演进,使用TypeScript编写更加健壮、可维护的代码已成为主流趋势。而Webpack则是目前最流行的模块打包工具之一,它可以帮助我们将多个模块、资源文件进行打包压缩,适用于大型项目开发。本文将带你一步步搭建一个基于TypeScript+Webpack的开发环境,涵盖基础配置、编译流程、开发服务器设置等内容,适合初学者和中级开发者学习参考。二、什么是TypeScrip
- ModusToolbox 实战入门 - PSOC C3 Smart IO 与 GPIO 应用篇
WPG大大通
Infineon产线大大通软件GPIOCPU开发工具
摘要本文将带您了解PSOC™ControlC3MCU的架构与开发工具,并示范如何使用EclipseIDEforModusToolbox™创建项目。通过本次使用smartI/O外设的实作示例,您将学习如何将按钮输入引脚通过smartI/O连接至输出引脚,以驱动外部LED,在无需CPU参与的情况下完成初始化后自动运行,进一步体验PSOC™ControlC3的低功耗与高集成特性。软件下载与安装软件版本M
- 【小米App】Blocky语言编程入门指南
Botiway
移动APPwindowskotlinandroidstudiolinuxpython
Blocky语言编程入门指南Blocky是一种基于可视化积木块拼接的编程语言,特别适合编程初学者和儿童学习编程概念。以下是Blocky语言的入门指南:什么是Blocky语言Blocky是由Google开发的基于Web的可视化编程工具,它通过将不同功能的代码块像拼图一样连接起来进行编程,无需记忆语法规则。开始使用Blocky访问Blocky官方网站(https://blockly-demo.apps
- 爆改RAG!用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南
许泽宇的技术分享
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“RAG不准?RL来救场!”——一位被RAG气哭的AI工程师前言:RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了,大家都知道RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是大模型落地的“万金油”方案。无论是企业知识库、智能问答,还是搜索引擎升级,RAG都能插上一脚。但你用过RAG就知道,理想很丰满,现实很骨感。明明知识库里啥都有,问个“量子比特的数学表达式”,
- 李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
Transformer架构的演进与替代方案:从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构,其设计并非凭空而来,也并非没有缺点。本次讨论的核心便是:新兴的架构,如MAMA,是如何针对Transformer的弱点进行改进,并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进,我们必须首先明确一个核心原则:每一种神经网络架构,都有其存在的技术理由。CNN(卷积神经网络):为
- 荷兰赌悖论:概率哲学中的理性陷阱与信念度之谜
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法概率论荷兰赌悖论悖论
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1.概念起源与核心定义荷兰赌(DutchBook)源于赌博策略中的一种风险设计:若参与者的信念度(主观概率)不满足概率公理,则存在一组赌注组合,无论事件结果如何,参与者必然亏损。该理论由弗兰克·拉姆齐(FrankRamsey)和布鲁诺·德·菲内蒂(Br
- 马尔可夫链:随机过程的记忆法则与演化密码
大千AI助手
人工智能Python#OTHERpython人工智能马尔科夫链MC算法随机过程
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义:无记忆的随机演化马尔可夫链(MarkovChain)是一种具有马尔可夫性质的离散随机过程,其核心特征是:未来状态仅取决于当前状态,与历史路径无关数学表述:[P(Xt+1=xt+1∣Xt=xt,Xt−1=xt−1,…,X0=x0)=P(Xt
- 条件概率:不确定性决策的基石
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
条件概率是概率论中的核心概念,用于描述在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性,是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件,且(P(B)>0):条件概率(P(A\midB))表示
- 先验与后验:贝叶斯框架下的认知进化论
大千AI助手
Python#OTHER人工智能机器学习人工智能贝叶斯概率先验概率后验概率条件概率
在贝叶斯概率框架中,“先验概率”(PriorProbability)和**“后验概率”(PosteriorProbability)的命名直接体现了认知更新的时序逻辑**。这两个概念的核心区别在于:是否已利用新证据(B)进行信念修正。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、命名的本质:认知
- Vue 3 + Element Plus 常见开发问题与解决方案手册
JaysonJin
小问题vue.js前端javascript
Vue3+ElementPlus常见开发问题与解决方案手册本文整理了常见但容易混淆的几个Vue3前端开发问题,包括插槽、原型链、响应式数据处理、v-model报错、样式阴影控制等,建议收藏学习!一、动态插槽fallback原理详解✅场景在组件中使用如下代码:✅疑问为什么加了默认内容,父组件传了插槽就会生效,没传就自动使用默认内容?✅解答这是Vue插槽的fallback(回退)机制:父组件有传插槽,
- SFT(监督微调)详解:零基础入门到精通,一篇详细的入门教程!
AGI大模型老王
人工智能程序员大模型学习AI大模型大模型微调SFT
文章目录具体步骤如下:应用场景优点举例步骤1:预训练模型的选择步骤2:数据收集与标注步骤3:数据预处理步骤4:数据集划分步骤5:加载预训练模型步骤6:数据编码步骤7:创建数据加载器步骤8:定义训练过程步骤9:模型评估步骤10:模型保存零基础入门AI大模型一、全套AGI大模型学习路线二、640套AI大模型报告合集三、AI大模型经典PDF籍四、AI大模型商业化落地方案学习计划:资料领取SFT(监督微调
- OpenGL ES 纹理(7)
起司锅仔
OpenGLOpenGL安卓android
OpenGLES纹理(7)简述通过前面几章的学习,我们已经可以绘制渲染我们想要的逻辑图形了,但是如果我们想要渲染一张本地图片,这就需要纹理了。纹理其实是一个可以用于采样的数据集,比较典型的就是图片了,我们知道我们的片段着色器会对每一个像素都执行一次来计算,该像素应该渲染什么颜色,纹理就是一个数据集,比如想要渲染一个图片,我们就是用图片的所有像素信息作为总数据集,然后片段着色器计算的时候就根据像素坐
- 相机位姿估计:基于四个特征点的精准姿态解算
童嘉航Denley
相机位姿估计:基于四个特征点的精准姿态解算【下载地址】相机位姿估计1根据四个特征点估计相机姿态随文Demo本资源文件提供了一个基于OpenCV的相机位姿估计Demo,主要功能是根据四个特征点来估计相机的姿态。通过该Demo,您可以学习如何使用OpenCV库中的相关函数来实现相机位姿的估计项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/df72a项目介绍在计
- 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