- DeepSeek面试——分词算法
mzgong
人工智能算法
DeepSeek-V3分词算法一、核心算法:字节级BPE(Byte-levelBPE,BBPE)DeepSeek-V3采用字节级BPE(BBPE)作为核心分词算法,这是对传统BPE(BytePairEncoding)算法的改进版本。其核心原理是将文本分解为字节(Byte)序列,通过统计高频相邻字节对的共现频率进行逐层合并,最终形成128K扩展词表。二、BBPE的核心优势1.多语言统一处理能力跨语言
- C# JIEBA.NET分词器开发指南
老胖闲聊
C#c#.net开发语言
JIEBA.NET是Jieba分词器的.NET实现版本。Jieba是一个流行的中文分词工具,最初是用Python编写的,而JIEBA.NET将其移植到了.NET平台。它的核心功能是将连续的中文文本切分成有意义的词语(分词),并支持关键词提取、词性标注等功能。以下将通过JIEBA.NET的工作原理、分词过程拆解和案例实战三部分来进行详细讲解:一、工作原理1.分词的基本原理中文分词是将连续的中文字符序
- JVM 详解:Java 虚拟机的核心机制
一点多余.
jvm
目录引言:为什么JVM是Java生态的基石?一、什么是JVM?1.1JVM的核心作用二、JVM的架构2.1类加载器(ClassLoader)2.2运行时数据区(RuntimeDataAreas)2.3执行引擎(ExecutionEngine)2.4本地方法接口(JNI)三、JVM的工作原理3.1类加载过程3.2字节码执行3.3垃圾回收四、JVM的垃圾回收机制4.1垃圾回收算法4.2垃圾回收器五、J
- LLM填坑:训练自己的分词器-Tokenizer
微风❤水墨
LLM&AIGC&VLP人工智能
说明:文本搬运以下文章,略微调整,有需求可参考原文。paper:https://zhuanlan.zhihu.com/p/625715830code:Chatterbox/example/TrainTokenizersExample/train_tokenizers.pyatmain·enze5088/Chatterbox·GitHubHuaggingface教程:
- LLM填坑:训练自己的分词器-Tokenizer 2
微风❤水墨
LLM&AIGC&VLPLLMtokenizer
本文记录另外一个例子,例子中涉及如何手动配置config,实现与Huaggingface兼容。merges.txtmerges文件存放的是训练tokenizer阶段所得到的合并词表结果,就是tokenizer.json中,model.merges下的内容。tokenizer_config.json分词器的配置信息,定义了分词器的版本、额外添加的标记(tokens)、结构/代码和模型参数等信息,比如
- C++ ,JNI, Java 数据传递全解(一)
凤翎鹤冢
C++JNI问题解决方案c++
在讲正题之前,先说一下C++,JNI和Java对应的数据类型对比吧,废话不多说,直接上图上面为C++,Java,JNI三者只见对应的数据类型好了,现在我们有了上面的数据类型比对,下面就讲讲从C++如何将数据传递给Java吧1,如果想要从C层,传递信息给Java,那首先需要在java层定义一个方法,用来接收从C层传递过来的信息,例如publicvoidonEvStationRoute(intcoun
- C++ ,JNI, Java 数据传递全解(二)
凤翎鹤冢
c++java
书接上回我们如何将object类型的数据传递到java层同样的,如果想要传递对象,则肯定需要知道这个对象在java中所在的类,java万物都离不开对象,而任何一个对象,总有一个对应的类来承载它。所以首先得到这个object的唯一class,那在C++中,就需要通过JNI找到该对象所在的类或者Bean,我们上文提到的第六个参数和第七个参数,他们分别是Route和EvStopoverInfo。那这两个
- Android art monitor_android.cc 源码分析
月盈五
android
源码分析#include"monitor.h"#include#include#include#include#include#include"art_method.h"#include"jni/jni_env_ext.h"#include"palette/palette.h"#include"thread.h"//定义了一个日志标签EVENT_LOG_TAG_dvm_lock_sample,用于
- 2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。
BigSharkTech 必杀技
用AI来理解AI人工智能语言模型自然语言处理
文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列,它结合了深度学习和自然语言处理的技术,旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。以下是该过程的主要步骤:输入文本的解析:当用户输入一段文本时,大语言模型首先会通过一个称为分词器的工具(tokenizer)对输入文本进行解析。分词器会将文本分解为一系列的单词或子词(tokens),并将它们转换为数字形式的序列。这些数字通常是单词在模型词典(voca
- 论文摘要生成器:用TextRank算法实现文献关键信息提取
Atlas Shepherd
python算法自然语言处理python信息可视化
我们基于python代码,使用PyQt5创建图形用户界面(GUI),同时支持中英文两种语言的文本论文文献关键信息提取。PyQt5:用于创建GUI应用程序。jieba:中文分词库,用于中文文本的处理。re:正则表达式模块,用于文本清理和句子分割。numpy:提供数值计算能力,如数组操作、矩阵运算等,主要用于TextRank算法的实现。importsysimportreimportjiebaimpor
- 【LLM】预训练的具体流程
FOUR_A
LLMpython人工智能深度学习大模型
分词器训练预训练模型:就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”,我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如,有些模型已经学会了英语,但中文学得不够好。中文预训练:为了让这个“大脑”更好地理解中文,我们需要用大量的中文数据继续训练它。分词器(Tokenizer):它的作用是把一句话拆分成一个个小单元(比如词语或字)。比如,“我喜欢学习”会被拆成“我/喜欢/学习”。这些拆分后的单元会被转换成数字,方便模型
- 【LLM】从零开始实现 LLaMA3
FOUR_A
LLM人工智能机器学习大模型llama算法
分词器在这里,我们不会实现一个BPE分词器(但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现)。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)是一种数据压缩算法,也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元(tokens),从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下:初始化:首先,将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
小白_laughter
课程学习transformer机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- java ik分词器
大波V5
java开发语言
org.apache.lucenelucene-core7.4.0org.apache.lucenelucene-analyzers-common7.4.0com.github.mageseik-analyzer8.5.0publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Stringtext="今天是个好日子";//创建一个StringReader
- Elasticsearch在Linux环境下部署(单机版)
Handsome Mr.Li
elasticsearchelasticsearchlinux搜索引擎
目录1.前言2.Centos下安装2.1下载完成后进行解压操作2.2修改内存参数2.3创建ES专属用户2.4修改ES核心配置信息3.配置Elasticsearch的用户名密码3.1编辑配置文件3.2重启es服务3.3设置用户名密码3.4验证是否生效4.安装ik中文分词器1.前言我的Elasticsearch版本为7.3.2Elasticsearch下载地址:下载地址2.Centos下安装2.1下载
- Android GNSS 模块分析(一)整体介绍 - App
短距WCN协议开发分享
GPS手机平板穿戴知识分享androidandroidstudiojava
同学,别退出呀,我可是全网最牛逼的WIFI/BT/GPS/NFC分析博主,我写了上百篇文章,请点击下面了解本专栏,进入本博主主页看看再走呗,一定不会让你后悔的,记得一定要去看主页置顶文章哦。目录1、前言2、AndroidGNSS介绍3、AndroidGNSS各层级流程分析3.1API接口层3.2Framework服务层3.3JNI层级调用3.4Native层/Hal层4、GNSSNMEA数据概述正
- 关于自然语言处理(三)深度学习中的文字序列数据的分词操作
MatrixSparse
大模型人工智能自然语言处理深度学习人工智能
深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中,样本与样本之间的联系是语义的联系,语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系,因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字(对英文来说大部分时候是一个单词,偶尔也可以是更小的语言单位,如字母或半词),故而在中文文字数据中,一张二维表往往是一个句子或一段话,而单个样本则表示单词或字。此时,不能够打乱顺序的维度是vocab_size,它代表了一个句子/一
- Java项目中ES作为时序库
大丈夫在世当日食一鲲
javaelasticsearch开发语言
一、ES作为时序库的核心优势高写入性能通过BulkAPI支持批量插入/更新,优化吞吐量,适合流式数据(如监控指标、IoT设备数据)的高频写入。使用Logstash作为数据管道时,可通过调整pipeline.workers和batch.size进一步提升并发处理能力。高效的查询与分析倒排索引:对文本字段(如标签)的分词处理,支持快速多条件匹配(如tagslike‘%tag1%’ANDtagslike
- 大模型中的Token究竟是什么?从原理到作用深度解析
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引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如GPT-4、Claude等系统性地改变了人机交互方式。这些模型处理文本的核心单元被称为"Token",这个看似简单的概念实则蕴含复杂的工程设计和语言学原理。本文将深入解析Token的本质、技术实现及其在模型运作中的关键作用。Token化技术全景图核心处理流程原始文本→预处理→分词算法→词表映射→模型输入↓↓↓大小写转换子词拆分策略特殊Token添加标点规
- 基于规则的分词
李昊哲小课
人工智能大数据数据分析python人工智能中文分词自然语言处理
基于规则的分词基于规则或词典的分词方法是一种较为机械的分词方法,其基本思想如下。将待分词语句中的字符串和词典逐个匹配。找到匹配的字符串则切分,不匹配则减去边缘的某些字符。从头再次匹配,直至匹配完毕或者没有找到词典的字符串而结束。基于规则分词主要方法如下。正向最大匹配法(MaximumMatchMethod,MM法)。逆向最大匹配法(ReverseMaximumMatchMethod,RMM法)。双
- 爬虫和词云
一缕白烟
爬虫pythonnumpy
目录爬虫词云1.1.引入库1.2.设置文件路径2.文本处理2.1读取文本2.2分词和过滤2.3统计词频:3.1默认颜色爬虫对于爬虫顾名思义就是爬的虫子,而对于网络上的爬虫的作用是爬取网页上的信息并且把它保存在用户的电脑中我的爬虫是由python来实现的对于python来说原始的库并不能满足对于爬虫的实现还需要添加一些额外的包比如BeautifulSoup包以及re正则包urllib包下边是添加的包
- Elasticsearch常用命令
墨明&棋妙
elasticsearchspringcloud全文检索搜索引擎
1、安装教程windows环境下elasticsearch安装教程(超详细)-hualess-博客园(cnblogs.com)Elasticsearch下载地址:https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.17.18-windows-x86_64.zip2、安装分词器,elasticsearch-anal
- MLM: 掩码语言模型的预训练任务
XianxinMao
语言模型人工智能自然语言处理
MLM:掩码语言模型的预训练任务掩码语言模型(MaskedLanguageModel,MLM)是一种用于训练语言模型的预训练任务,其核心目标是帮助模型理解和预测语言中的上下文关系。以下是对这一概念的详细说明:基本定义:MLM是一种通过将输入文本中的部分词语随机掩盖(即用掩码标记替代),让模型在观察到其他未掩盖词语的情况下,预测这些被掩盖词的任务。任务流程:首先,将一段文本输入到模型中。该文本的一部
- java 庖丁解牛_“庖丁解牛” 分词器实现
weixin_39813009
java庖丁解牛
importjava.io.IOException;importjava.io.StringReader;importnet.paoding.analysis.analyzer.PaodingAnalyzer;importorg.apache.lucene.analysis.Analyzer;importorg.apache.lucene.analysis.Token;importorg.apac
- Elasticsearch(一):安装Elasticsearch + kibana + ik分词器
Gooooa
Elasticsearchelasticsearch安装es安装ik分词器kibana安装
原文来源自黑马的课程1.Elasticsearch介绍和安装用户访问我们的首页,一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。而商品的数量非常多,而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品,并进行合理的过滤,尽快促成交易,是搜索系统要研究的核心。面对这样复杂的搜索业务和数据量,使用传统数据库搜索就显得力不从心,一般我们都会使用全文检索技术,比如之前大家学习过的Solr。不过今天,我们要讲的是另一个
- 大数据处理实践探索 ---- 笔试面试题:ElasticSearch
shiter
大数据机器学习实践探索笔试面试题elasticsearch
ES中的倒排索引是什么?传统的检索方式是通过文章,逐个遍历找到对应关键词的位置。倒排索引,是通过分词策略,形成了词和文章的映射关系表,也称倒排表,这种词典+映射表即为倒排索引。其中词典中存储词元,倒排表中存储该词元在哪些文中出现的位置。有了倒排索引,就能实现O(1)时间复杂度的效率检索文章了,极大的提高了检索效率。加分项:倒排索引的底层实现是基于:FST(FiniteStateTransducer
- Android NDK打包封装教程与优化技巧
缘来的精彩
androidAndroidNDKjnic++
关于NDK打包封装的问题。首先,用户可能不太清楚NDK的基本概念,所以我应该先解释NDK是什么以及它的作用。然后,用户可能想知道如何在Android项目中使用NDK,所以需要分步骤说明配置过程,包括安装NDK、配置CMake或ndk-build,创建JNI接口,编写C/C++代码,编译和打包。接下来,用户可能对打包封装的具体细节感兴趣,比如如何将生成的so库集成到APK中,是否需要处理不同的ABI
- Python 分词解析+词云可视化(含停用词文件)
布凯彻-劳斯基
数学建模python学习pycharm中文分词词云自然语言处理算法
代码:importre#导入正则表达式库importjieba#导入结巴分词库importcollections#导入集合库importnumpy#导入numpy库importwordcloud#导入词云库fromPILimportImage#导入PIL图像处理库importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib绘图库fromwordcloudimportImage
- Objective-C实现NLP中文分词(附完整源码)
源代码大师
Objective-C实战教程自然语言处理objective-c中文分词
Objective-C实现NLP中文分词实现中文分词(NLP中的重要任务之一)在Objective-C中需要处理文本的切分和识别词语边界。尽管Objective-C在自然语言处理(NLP)领域并不常见,但通过合理的算法设计和数据结构,可以实现基本的中文分词功能。本文将介绍如何使用基于字典的最大匹配算法(MaximumMatchingAlgorithm),例如正向最大匹配(ForwardMaximu
- 【2024软考架构案例题】你知道 Es 的几种分词器吗?Standard、Simple、WhiteSpace、Keyword 四种分词器你知道吗?
激流丶
日常elasticsearch大数据搜索引擎
博主介绍:博主从事应用安全和大数据领域,有8年研发经验,5年面试官经验,Java技术专家,WEB架构师,阿里云专家博主,华为云云享专家,51CTO专家博主⛪️个人社区:个人社区个人主页:个人主页专栏地址:✅Java中级八股文专题:剑指大厂,手撕Java八股文文章目录1.什么是Standard分词器?2.什么是Simple分词器?3.什么是WhiteSpace分词器?4.什么是Keyword分词器?
- 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