- 干货|自我介绍这三个坑,99%的概率你踩过!
夏麦生命的魔术师
自我介绍——每个人都需要的一张名片。图片源自网络从2018年到现在,在做演讲俱乐部的2年时间里,我在演讲活动现场听过1000+人的自我介绍,自我介绍做得超棒的人真不多!最近,我花了近几个月时间,仔细研究了500+人线上场景的自我介绍,发现优秀的自我介绍也不多!为什么做一张优秀的自我介绍就这么难呢?这个问题,在我帮几十个人打造了自我介绍的过程一直困扰着我。经过了几个月的时间思考与实践,终于发现三个—
- 防不胜防的宝宝湿疹竟然因为这样做而渐渐消除。。。
xinju8830
宝宝在未满一周岁之前很容易罹患湿疹,婴儿湿疹是一种过敏性皮肤炎症,1-3个月的婴儿出生后就可以发现。南方婴儿湿疹在春夏季是高发季节,北方婴儿湿疹高发季在春秋时节。因为婴儿患湿疹的环境因素最主要是潮湿、阴暗造成的,南方的春夏最为潮湿,所以婴儿患湿疹的概率也就增加。能够引起婴幼儿湿疹的因素除了环境因素之外,还有遗传、饮食等多方因素,令家长防不胜防。那么在孩子出现了湿疹的症状时,妈妈们都应该怎么做?如何
- 经济金融学公开课学习总汇(九)
佳佳爱科技AITech
本章内容:1.什么是金融风险2.什么是风险偏好与满意度,人都是风险厌恶吗3.单一投资还是多元投资4.无差别曲线金融风险:金融风险是指金融变量的各种可能值偏离期望的可能性以及幅度,所以风险不是说,一定会发生概率的亏损或者偏离回报,它也有可能发生超额的回报作为理财的投资人,我们一般只关注系统风险(经济环境不好造成房市大跌等)。还有非系统性风险(购买理财,卷款跑路等)。其中系统风险是可分散的风险;后者是
- 数据库系统 第53节 数据库并发控制
hummhumm
数据库oraclepythonjavadatabasesql后端
数据库并发控制是确保在多个用户或进程同时访问数据库时,数据的完整性和一致性得到维护的一种机制。并发控制技术主要分为两大类:乐观并发控制和悲观并发控制。下面将详细叙述这两种技术,以及多版本并发控制(MVCC),这是一种在数据库系统中广泛使用的并发控制方法。乐观并发控制(OptimisticConcurrencyControl,OCC)乐观并发控制的核心思想是假设事务之间的冲突发生的概率较低,因此它允
- 架构师备考的一些思考(三)
kiba518
网络
前言这个考题的大部分内容,我感觉都是我们会的,但所有的考题都穿上了马甲,穿上马甲我们就不好认了,而且如果是一个两个人穿马甲,还好推断,如果1000人穿马甲,你识别的概率就会急速下降。有些题的内容则是即无法识别,也无法背,因为它也没有个前因后果,完全是出题人拍脑袋想的,所以,这种题我们是无法通过知识来判断的,因为用知识来判断,你会发现,四个选项全是正确的,这时我们可以采用逐字读题法,就是一个字一个字
- 红源随笔
红源随笔
2020年3月26日红源悟语自我觉醒:想都是问题;做才是答案!今日成长健身的本质诉求,是让你在高强度的工作中游刃有余,在工作之外还有精力去享受生活。今日感悟在这个信息爆炸、竞争激烈的全球化时代,谁的精力充沛,谁在竞争中胜出的概率就更高。
- 关于灵感的一些想法
高温若寒的坚持
灵感是个稍纵即逝的东西,如果不好好抓住,只能与它挥手告别。相信我们都有过这样的时刻,走着走着路或者吃着吃着饭时一个想法的出现,那就是灵感的再现。灵感虽然是个可遇不可求的东西,但我们可以通过一些途径增加灵感出现的概率。1.多和别人聊天。相信大家都知道《聊斋志异》这部作品,而蒲松龄创作这部小说的灵感多来自于与周围人的聊天之中。我们如果想增加灵感出现的概率,就要多和身边的人聊聊天,特别是和优秀的榜样人物
- adb有线连接正常,adb connect失败
cheri--
adbandroid
adbconnect失败1.确认两个设备在同一个局域网2.确认此网络是否有adb连接的权限(有的公司网络不允许adb)3.确认防火墙设置如果前面3步都确认没问题,Pingip也能成功,那么有可能就是端口的问题:step1:先用有线连接设备,执行adbtcpip5555step2:拔掉有线step3:adbconnect192.168.1.105这样大概率就能成功了
- Ihandy Unity开发 面试题 2024
z2014z
面试职场和发展
1.当i>10时,调用test是否会出现死锁?原因是什么?voidtest(inti){lock(this){if(i>10){i--;test(i);}}}2.有一个表有n条记录,每条记录有两个字段,weight和id,写出程序保证id出现的概率与权重相同3.从1到n,一共有多少个14.二叉树的层次遍历5.给定两个链表,将对应数值相加6.检查两棵树是否相同
- 如何获得巨大的成功
心水
什么是巨大的成功?举个例子,你赢得了一家客户算是小小的成功,你赢得100家客户就算是巨大的成功,巨大的成功会让你感觉到质变、跃迁和震撼的感觉。要获得巨大的成功虽然很难,但并不是不可能的,做好下面四点能大幅提高获得巨大成功的概率。1.将一个因素最大化。以微信的巨大成功为例,这个因素是什么呢?我觉得是张小龙和微信团队对一个好产品原则的坚守。第一条,好的产品是有创意的,它必须是一个创新的东西;第二条,好
- 【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计
傻傻虎虎
系统架构设计系统架构系统安全
【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计可靠性概述系统故障模型系统配置方法组成结构功能与应用场景技术含量与成本系统可靠性可靠性概述这里有几个名词要做好区分,可靠度是某一个时间区间内能正常运行的概率;可用度是某一时刻可运行的概率;可维度是指系统失效后,在时间间隔内被修复的概率;平均无故障时间是从0时开始到故障发生时,系统的持续运行时间的期望值;平均故障修复时间就是字面意思;平均故障间隔时间是
- 成功学不能学
润物老师
成功是一个小概率事件,混得太惨也是。大部分人,还是过着不太成功不太失败的日子。如果我们要修理一辆汽车,你会只坚持用扳手,不用螺丝刀么?我们既可以用扳手,也可以用螺丝刀。关键是,目标是把车修好。要点拆解一、成功永远是小概率事件通过对炼金术的案例,以及数学中的正态分布曲线,即无论什么群体,随机变量的概率分布大多数总会停留在某一个值前后,离这个值越远,出现的概率越少。来说明,成功也是个小概率事件,混的太
- 2021年3月11日复盘:第二次企稳信号!
老威期权说
今天大会闭幕,沪指数据收敛,大盘借机上破强阻力位3410点,并以最高点收光头光脚阳线,下未触及支撑位,发出短期企稳信号!这是年后高点下跌以来第二次发出企稳信号!上一次发出企稳信号是3月1日!结果2号大跌后、3号大涨、4日又开始下跌!根据我们的理解,企稳信号发出后,再下跌才是低买时机;不跌继续涨的话,就要注意冲高后的风险!明天周五,周五走势大概率都和下周行情负相关,即周五好看,下周要小心;周五难看,
- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、共现模型、非线性模型、参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习概率潜在语义分析PLSA
定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
- SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real World
Terry Cao 漕河泾
3d人工智能计算机视觉目标跟踪
基于区域的方法在基于模型的单目3D跟踪无纹理物体的复杂场景中变得越来越流行。然而,尽管它们能够实现最先进的结果,大多数方法的计算开销很大,需要大量资源来实时运行。在下文中,我们基于之前的工作,开发了SRT3D,这是一种稀疏的基于区域的3D物体跟踪方法,旨在弥合效率上的差距。我们的方法在所谓的对应线(这些线模型化了物体轮廓位置的概率)上稀疏地考虑图像信息。由此,我们改进了当前的技术,并引入了考虑定义
- 婚前没有满足男人的“择爱观”,婚后老公出轨的概率会变高
文秀木子
相信很多女孩子会听过这样的话:你这样的女人适合过日子,可以娶回家当老婆;你这样的女人适合谈恋爱,但不适合过日子,不能娶回家的。成熟理性的男人,对于选女朋友和选老婆,标准是不一样的,我希望正在恋爱或者准备恋爱的姑娘们能明白这一点。在这里,我先和大家分享两组概念:一是短择和长择;二是择爱观和择偶观。短择和长择:短择,顾名思义,就是短期择偶。男人只是想和你玩一玩,玩腻了就抛弃,他并不打算和你发展长期稳定
- 概率图模型(PGM)综述
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概率图模型概率图模型综述
RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别:贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系:贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
- 写作界的火云邪神,一篇标题甩出来,打破你的思维定势
晓菲悦读
砍柴书院&写作营丹老师在开营的时候说:“作为五年的新媒体编辑,在接下来的这一个月的时间里,我能为大家提供的帮助是,关于写作的建议,文章的优化,以及思维力的变化。”丹老师的每一节课都有趣、有料,有浅显易懂的理论,有恰如其分的例子。让我们在欢乐轻松的氛围中听的懂,学的会。4月27日上的是标题课——《如何写出不影响调性,又能打开概率高的标题》(上课前,教导主任“小鹿波比”就喊我们:“今晚上有热情的互动,
- 处于苍蝇模式,寻找蜜蜂模式
雷宇plus
对于我这个七零后生人,即将步入知命之年年龄的人来说,选择一项下一辈子靠谱的职业确实是一个极其慎重和重要的事。虽说我也读过《百年人生》,按照目前医学科学技术的发展进步,这一代的人也许能够活到八十到一百岁,五十上下的年龄也就是中青年。但不可否认的是,相比于年轻人,除了在智力、经验上不输之外,在人体机能和精力上确实再走下坡路,这是不容辩解的,虽说这个年龄段有少量的人的体力和精力很好,但要看概率,用概率这
- 潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习潜在狄利克雷分配LDA
定义输入:单词集合W={ω1,⋯ ,ωv,⋯ ,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯ ,V,V是单词第个数。单词集合W=\{\omega_1,\cdots,\omega_v,\cdots,\omega_V\},其中\omega_v是第v个单词,v=1,2,\cdots,V,V是单词第个数。单词集合W={ω1,⋯,ωv,⋯,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯,V,V是单词第个数。文
- 卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解(二)
FFmpeg123
Pytorchcnn深度学习人工智能
接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例,现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征,如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢?此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”,将其维度变为1×x1×x1×x,这个过程就是全连接的过程。也就是说,此步我们将所有的特征都展开并进行运算,最后会得到一个概率值,这个概率值就是输入图片是否是人的概率,这个过程
- 可惜我还是很喜欢你(10)
陈奶盖
陈奶盖135有次不太高兴,跟夏来说我奶奶不喜欢我因为重男轻女,所以我奶奶对我和我妈妈都不好,我很怕以后遇到这样的婆婆。他很温柔的跟我说,他妈妈是很好的人,他奶奶也是,我不会有这样的苦恼的。......现在想起来,就也挺难过。136我俩的大学不是在厦门嘛,我是福建人他不是。有次聊到什么,我跟他说可能大概率我以后会回福州工作吧。他问我为什么,(因为我也不是福州人。)“因为家里在福州有房子,我父母给我买
- 美
欧阳星羽
试问,谁又会拒绝美、变得更美呢?故事父子俩见一辆豪车驶来,儿子说:开这种车的人,肚子里一定没什么文化。父亲:说这种话的人,兜里一定没有钱。好看的皮囊千篇一律,有趣的灵魂万里挑一,说这句话的人,大概率没有一副好看的皮囊。绝杀但凡好看的皮囊再加上那么一点优点,就能组成绝杀!+才,集美貌与才华于一身;+财,无往不利;+德,人美心善;……没有比外貌更能万搭的品质了,绝无仅有。美就像一个超级放大镜,任何优点
- 日记2021-3-8
思考z
今天开课第一天,对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下,下午去图书馆呆了2个多小时,晚自习看了概率论与统计学,单词:talent天赋,才能,thick厚的,obstacleto对……障碍,introduce介绍,传入,thin瘦的,稀薄的,thorough彻底的,完全的,occurredto想到,invent发明,throat喉咙,ofcourse当然,thunder雷,雷声,tide潮汐,o
- 【机器学习】朴素贝叶斯
可口的冰可乐
机器学习机器学习概率论
3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立,即在给定类别的条件下,各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立,合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点:速度快:由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率,训练和预测的速度非常快。适用于高维数据:即使在特征数量多的情况下,朴素贝叶斯仍然表现良好
- 软考高项-信息系统项目管理师-必考知识点1
围城客
软考软考信息系统项目管理师
NO1、制定成本预算的步骤(1)将项目总成本分摊到项目工作分解结构的各个工作包(2)将各个工作包成本再分配到该工作包所包含的各项活动上(3)确定各项成本预算支出的时间计划及项目成本预算计划PS:1、分到工作包2、分到工作包中的活动3、确定各项成本指定预算NO2、定性风险分析的方法定性风险分析的技术方法有风险概率与影响评估法、概率和影响矩阵、风险紧迫性评估等PS:概率与影响评估法经常考到,容易与定量
- AdaBoost算法(AdbBoost Algorithm)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习提升方法AdaBoost
定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中,xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
- 【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
Lossya
机器学习人工智能python贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
- 每日复盘分享
Collue
3-90/Day15/有效学习,从每日复盘分享开始【2021.8.3社科篇】《人生算法》——第二部分人生算法十八关【一】收获新知第2关、狭隘/穷人思维是打折甩卖了概率权——商业世界的算法,是通过概率权分配游戏。尤其是万物皆被编码,这意味着,可以通过数字化的“码”控制物理世界的“万物”——为了公平,这类控制通常是通过概率权实现权利与财富的转移。——狭隘是我们面临的第二个人生难题。人和人之间的差异很多
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
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。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数