- JAVA从万级QPS到亿级吞吐,如何用非阻塞模型突破传统架构的性能瓶颈
王大师王文峰
java架构开发语言
本人详解作者:王文峰,参加过CSDN2020年度博客之星,《Java王大师王天师》公众号:JAVA开发王大师,专注于天道酬勤的Java开发问题中国国学、传统文化和代码爱好者的程序人生,期待你的关注和支持!本人外号:神秘小峯山峯转载说明:务必注明来源(注明:作者:王文峰哦)JAVA从万级QPS到亿级吞吐,如何用非阻塞模型突破传统架构的性能瓶颈学习教程(传送门)引言:当线程池成为瓶颈——某视频平台春节
- 深入探究YOLO系列的骨干网路
编码实践
YOLO深度学习计算机视觉
深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入,并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列,我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分,负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
- 基于 svm 的金融咨询情感分析
ouprince
NLPsvm情感分析
详细代码与代码说明可见我的github:https://github.com/ouprince/svm处理流程:(1)金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料(已经标注好的,分为1正性,-1负性两类),首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割,训练语料80%,测试语料20%,并评估模型准确率,保存模型。4.加载保存的模型
- 性能2-科学计算中的日志记录:调试、性能与信任
李星星BruceL
自动化测试pythonpandasnumpy算法
目录科学计算中的日志记录:调试、性能与信任你已经运行了科学模型的批处理程序,经过数小时的计算后,它输出了一个结果。然而,结果是错误的。你怀疑计算中存在错误,但不确定具体是什么问题,而缓慢的反馈循环使得调试变得更加困难。如果能不花费数天时间运行程序就能调试并加速它,那该多好?虽然我不是科学家,而是一名软件工程师,但我曾在科学计算领域工作了一年半。我想提供一个解决这类问题的潜在方案:日志记录,特别是我
- 《Hello YOLOv8从入门到精通》4, 模型架构和骨干网络Backbone调优实践
Jagua
YOLO
YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型,其模型架构细节包括骨干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)和头部网络(Head)三大部分。一、骨干网络(Backbone)Backbone部分负责特征提取,采用了一系列卷积和反卷积层,同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet结构,的增强版本,并结合了其
- 基于人工智能的智能视频内容分析系统
小彭律师
python
基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波:去除视频画面中的噪点和干扰画质增强:调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取:减少数据量,提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型(YOLO、FasterR-CNN等)识别多种目标类型(人、车辆、物品等)适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型(LSTM、3D-CNN等)分析目标动作规
- 你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求?(附特征优化方案)
人工智能
1特征工程的意义nlp任务中,原始文本经数值映射后形成的词向量序列,难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术:语义信息补全:突破单词语义局限,捕获词序关联特征模型适配优化:构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升:通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景,单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义,此时bi
- LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key
背太阳的牧羊人
模型微调llama人工智能大模型微调
在LLaMA-Factory进行SFT(Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调)时,训练数据的格式非常重要,因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。identity.json文件的数据采用了“instruction”、“input”、“output”这三个key,它们的作用如下:Key作用示例“instruction”代表用户给AI的指令(问题或任务
- Deepseek 使用攻略
隔窗听雨眠
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人工智能飞速发展的时代,新的技术和工具不断涌现,Deepseek便是其中备受瞩目的存在。它以强大的功能和出色的表现,吸引了众多用户的关注。今天,就让我们一起来深入了解一下Deepseek究竟是什么,以及如何使用它。一、什么是DeepseekDeepseek(深度求索)是一家位于杭州的人工智能公司,同时也是一系列大语言模型的统称。它由中国对冲基金高毅资产创立并提供支持,其模型均以开源形式发布。Dee
- FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架
陆可鹃Joey
FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型,专注于视频去噪。该项目由MatteoTassano开发并维护,旨在提供一种快速且有效的解决方案,以消除视频中的噪声,同时保持图像细节和自然纹理。它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量,确保在
- 基于 KTransformers的DeepSeek-R1 本地部署方案,成本骤降32倍!
爱科技Ai
LLM人工智能
随着DeepSeek-R1模型在全球范围内的流行,越来越多的用户开始在本地尝试部署该模型。然而,高昂的硬件需求和成本让许多公司望而却步。本文将深入探讨DeepSeek-R1部署中的挑战,并介绍一款创新框架KTransformers,它能够显著降低大规模模型部署的成本并提高推理效率,从而帮助更多中小企业有效部署此类高级AI模型。本地部署“成本骤降32倍”,助力R1真正落地「中小企业」中!1.Deep
- 手撕multi-head self attention 代码
心若成风、
自然语言处理语言模型transformer
在深度学习和自然语言处理领域,多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕获到丰富的上下文信息。下面,我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换,然后分别计算自注意力得分,最后将所有头的输出进行拼接,并通
- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
odoo中国
AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
- Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题
Subject.625Ruben
算法分类机器学习数学建模未来杯matlab人工智能
1.读取数据首先,我们从Excel文件中读取训练集和测试集:2.训练集划分我们将80%的数据用于训练,20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型,并存储预测结果。fori=1:length(modelNames)switchmodelNames{i}case'MultinomialLogisticRegression'B=mnrfit(X_train,Y_train,'model',
- 【prompt实战】知乎问题解答专家
姚瑞南
prompt实战应用案例prompt
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)#Role:知乎问题解答分类专家##Profile:你是一个知乎问题解答分类专家,主要帮助用户解答各类领域专业问题,包括但不限于金融领域、职场问题、互联网领域、科技领域、人工智能领域
- 基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化,完整MATLAB代码
算法小狂人
算法应用matlabphp开发语言
1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒,而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率,以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中,传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点,形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN},第iii个节点的坐
- 【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程(三维空间,自适应基站的数量)
MATLAB卡尔曼
定位与导航1024程序员节matlab开发语言定位导航蓝牙
文章目录程序概述程序运行运行方法运行结果代码各模块的功能源代码总结程序概述该程序基于RSSI(接收信号强度指示)原理实现Wi-Fi定位,适用于在三维空间中定位未知点。程序通过多个锚点(基站)测量信号强度,并计算目标点的位置。程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
- 【大模型对话 的界面搭建-Open WebUI】
y_dd
人工智能深度学习人工智能llama语言模型
OpenWebUI前身就是OllamaWebUI,为Ollama提供一个可视化界面,可以完全离线运行,支持Ollama和兼容OpenAI的API。github网址https://github.com/open-webui/open-webui安装第一种docker安装如果ollama安装在同一台服务器上:dockerrun-d-p3000:8080--add-host=host.docker.in
- 程序员必看!DeepSeek全栈开发指南:从代码生成到分布式训练的黑科技解析
AI创享派
后端
一、DeepSeek技术新突破:程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日,DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库,这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。该库支持FP8精度与NVLink/RDMA技术,吞吐量提升3倍以上,特别适合处理千亿级参数的分布式任务。对于后端工程师而言,DeepEP的以下特性值得关注:计算-通信重叠机制:通过回调函数实现GPU资源动态分配
- 【大模型UI\多模型回复UI】
Ai君臣
LLMS微调ui大LLMSUI
文章目录1、开源大模型用户界面(UI)2、同时让多个模型回复UI1、开源大模型用户界面(UI)LobeChatOpenWebUI:这是一款功能丰富且用户友好的开源自托管AI界面,旨在完全离线运行。它支持多种大型语言模型(LLM),包括Ollama和兼容OpenAI的API。OpenWebUI提供直观的界面,支持多模型和多模态交互,具有全面的Markdown和LaTeX支持,以及本地RAG集成等功能
- 大模型的webui
Zain Lau
人工智能python昇腾Ascend天数
exportXXX_LLM_C=~/xcore-llm/build/ReleaseexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3exportCUDACXX=/usr/local/cuda-12.3/bin/nvccnohup/usr/bin/python3/home/src/api_server/api_server.py--modelLLama2:7b-chat-hf_A800--
- 大模型+智能代理:自动化测试的终极组合?
测试者家园
软件测试质量效能人工智能人工智能软件测试质量效能职场和发展AI赋能智能体LLM
用ChatGPT做软件测试在软件测试领域,自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。然而,传统自动化测试仍然面临诸多挑战,例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限,以及难以覆盖复杂业务逻辑。近年来,大模型(LLM,LargeLanguageModel)+智能代理(Agent)的结合,为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
- 【PCDN】2020架构: 提高穿透和分享、BGP协议
等风来不如迎风去
传输探索实践架构服务器运维
小溪流科技自研海外PCDN系统技术架构与演进转载自腾讯云文/张道远整理/核心组网我们自己的P2P组网模型。我们采用了树形组网,但是我们规避优化了传统树形模型的缺点。为防止延时过高,我们在调度时会严格控制树形高度。为弥补父节点掉线造成孤儿状态的不足,我们使系统中每个节点都首先从CDN拉流。如果出现父节点掉线的情况,它立即向服务器补片,同时触发新的组网。对于纯粹的消费者模型,我们目前有两种方案,其中一
- 大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、LaMDA等,在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力,但同时也引发了
- LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython2024大模型以及算力2021数字交易数字资产语言模型安全人工智能机器学习自然语言处理算法
LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题对齐方法(AlignmentMethods)主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题。其核心目标是让模型生成的内容更符合人类预期,同时确保伦理合规性和实用性。以下是对齐方法解决的具体问题及典型场景:1.安全性与伦理问题问题:基础LLMs可能生成有害内容(如暴力、歧视、
- 【AI热点】Manus技术细致洞察报告(篇2)
碣石潇湘无限路
人工智能
针对大家对Manus产品褒贬不一的现象,基于近期对Manus的多方实测、公开信息与开源竞品的比对分析而撰写,旨在为从业者、技术爱好者以及潜在用户提供一个较为系统、专业的视角。报告将围绕Manus的核心原理、功能特点、技术亮点、常见应用场景与不足,以及与其他Agent产品和开源方案的对比进行深入探讨。1.引言与背景1.1产品崛起与「全自主通用Agent」的概念自2023年底至2024年初,大模型及其
- 鸿蒙HarmonyOS开发系列:WebSocket消息发送应用示例
太空人_喜之郎
HarmonyOS鸿蒙OpenHarmonyharmonyos华为前端linux鸿蒙移动开发程序员
1.WebSocket简介WebSocket协议最初于2011年通过RFC6455完成了标准定义,后来又通过RFC7936、RFC8307、RFC8441等标准对协议进行了完善。WebSocket位于网络分层模型的应用层,是建立在TCP之上的双向通讯协议,可以在一个TCP连接上进行全双工通信;和HTTP不同的是,WebSocket通讯需要服务端和客户端先通过握手连接,连接成功后才能相互通信。2.W
- 数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践
kkchenkx
数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域,数据降维是一种关键的技术,用于减少数据集的维度,同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据,还能在高维数据中发现潜在的模式和结构,这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解,通过降维,我们可以将其转换为二维或三维空间,便于可视化
- 第20篇:从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析:模型训练阶段
Gemini技术窝
自然语言处理人工智能深度学习AIGC机器学习nlplangchain
大家好,今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目,特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节,通过合理的调参和优化,可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤,并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项
- MyBatis注解开发之一对多查询
我心向阳iu
#MybatisJava面试知识点精讲mybatisjavamysql
文章目录0.MyBatis的注解实现复杂映射开发1.一对多查询1.1一对多查询的模型1.2一对多查询的语句1.3创建StudentMapper接口1.4使用注解配置Mapper1.5测试类1.6一对多配置总结0.MyBatis的注解实现复杂映射开发实现复杂关系映射之前我们可以在映射文件中通过配置来实现,使用注解开发后,我们可以使用@Results注解,@Result注解,@One注解,@Many注
- 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