- 【AI大模型】Ollama 大模型的本地私有化部署
Langchain
人工智能chatgpt自然语言处理llama大模型LLM本地化部署
在localhost部署并运行开源大模型,可以试试Ollama。本文使用Ollama部署,并通过API的方式调用大模型。参考官方网站:ollama.com/Github:github.com/ollama/olla…安装Ollama支持各个平台:Mac、Windows和Linux,下载然后一键安装Ollama框架#安装成功后执行ollama-v命令,查看版本信息,如果可以显示则代表已经安装好roo
- Ollama部署大模型,本地调用
居7然
android人工智能chatgpt爬虫开发语言AI编程
Ollama简单介绍Ollama是一个强大的大型语言模型平台,它允许用户轻松地下载、安装和运行各种大型语言模型。在本文中,我将指导你如何在你的本地机器上部署Ollama,并展示如何使用Python进行简单的API调用以访问这些模型最近很多人在学习大模型的时候,也遇到这个问题了,Ollama下载的模型,如果不想在命令行里面直接使用,而是想用Python去调用大模型该如何去使用?这是Ollama的官网
- 11个超全的deepseek高效使用技巧!随便学 2 个,使用效率和体验直接起飞!超过99%的人不再是梦!
AI小白熊
人工智能prompt大数据大模型ai程序员算法
最近国产AI大模型DeepSeek真的是火爆海内外了,狠狠地给咱们中国人争了脸!但是也有好多同学反馈说它有时候也并没那么好用,大熊听后很着急,咱不能因为不会用就说不好用呀(被海外大量攻击+用户暴增后联网功能建议只在非高峰期使用)!通过多天的使用和研究,大熊总结了下面的千字出头《精简版提示词》和万字《详细版提示词》两份提示词攻略,丰俭由君,请大家随心享用!Deepseek精简版提示词攻略(1000+
- R语言应用实战-基于R语言的判别分析:fisher判别法,距离判别法以及Bayers判别法(附源代码)
文宇肃然
R语言实战应用案例精讲R语言数据分析分类回归深度学习
前言判别分析(DiscriminatAnalysis)是多变量统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析法。它所要解决的问题是在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下确定新的样本属于已知类别的哪一类。判别分析在处理问题时,通常要给出一个衡量新样品与各已知类型接近程度的描述统计模型即判别函数,同时也指定一种判别规则,借以判定新的样本归属。以下是我为大家准备的几个精品专栏,喜欢的小伙伴可自
- 运用先进的智能算法和优化模型,进行科学合理调度的智慧园区开源了
AI服务老曹
开源人工智能安全运维音视频
智慧园区场景视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。充分利用现有的摄像头设备,无需大规模更换,降低成本同时提升系统的实施效率。用户只需在界面上进行简单的操作,就可以实现全视频的接入及布控。项目搭建地址基础项目搭建地址:本项目基于AI场
- HMSC联合物种分布模型中环境变量、物种属性、系统发育、数据分层设置综合案例
weixin_贾
地理遥感生态模型物种分布生物多样性Hmsc模型物种属性系统发育群落生态贝叶斯统计混合效应
联合物种分布模型(JointSpeciesDistributionModelling,JSDM)在生态学领域,特别是群落生态学中发展最为迅速,它在分析和解读群落生态数据的革命性和独特视角使其受到广大国内外学者的关注。在学界不同研究团队研发出不同的联合物种模型,其中由芬兰的Ovaskainen教授领导的团队研发的R语言程序包Hmsc发展势头最为强劲。Hmsc是物种群落分层模型的缩写(Hierarch
- Windows本地部署Ollama+qwen本地大语言模型Web交互界面并实现公网访问
叨叨爱码字
语言模型人工智能自然语言处理
要在Windows系统上部署Ollama和qwen本地大语言模型的Web交互界面,并实现公网访问,你需要按照以下步骤进行操作:安装Ollama:前往Ollama的GitHub仓库下载源代码或预编译的可执行文件。根据README或相关文档的说明,安装Ollama并确保它能够在本地正常运行。安装qwen:如果还没有安装qwen,你需要前往其GitHub仓库下载源代码或预编译的可执行文件。安装qwen并
- 【R语言数据分析】基于R语言对中、美两国GDP分析(R语言大作业)
m0_73866147
数据分析大数据r语言
目录一、研究意义二、数据来源三、读取数据读取数据代码运行结果截图四、数据分析绘制箱线图建立箱线图代码运行结果截图五、建立回归模型建立回归模型代码运行结果截图有关于相关系数的计算与检验六、回归分析确定回归方程七、预测中国和美国未来的GDP值、预测中国的GDP赶超美国的时间数据可视化八、总结一、研究意义GDP作为衡量一个国家经济发展的重要指标,被赋予了非常重要的意义,深刻反映着当下经济发展的现状。中美
- 量化交易入门——平台框架、技术类策略、量化心得
アナリスト
机器学习深度学习概率论算法
量化平台分类:本地:MC、TB、WH、TS、MT4云端:聚宽、优矿、米筐、bigquantSDK/量化API:万得、东财choice、掘金量化开源框架:PyCTP、Vnpy、zipline、quicklib使用平台的优点:省时省力,无需收集清洗数据无需编写复杂的回测引擎有大量集成好的函数使用使用平台的缺点:无法导入数据;数据有问题就没辙无法自定义下单算法很多限制,如日线只能用收盘价买卖编程语法不统
- 企业级RAG开源项目分享:Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow
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开源人工智能
企业级RAGGitHub开源项目深度分享:Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow及私有化LLM部署建议随着生成式AI技术的成熟,检索增强生成(RAG)已成为企业构建智能应用的关键技术。RAG技术能够有效地将大型语言模型(LLM)与企业私域知识库连接,在保证数据安全和模型可控性的前提下,释放LLM的强大能力。本文将深入探讨GitHub上五个备受瞩目的开源企业级RAG项目:Q
- DeepSeek大模型重构直播生态:AI数字人直播系统日均破亿流量新常态!在2025年的科技浪潮中,DeepSeek大模型以其卓越的技术实力和广泛的应用前景,正逐步重构直播生态,引领直播行业进入全
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重构人工智能科技
DeepSeek大模型重构直播生态:AI数字人直播系统日均破亿流量新常态!在2025年的科技浪潮中,DeepSeek大模型以其卓越的技术实力和广泛的应用前景,正逐步重构直播生态,引领直播行业进入全新的发展阶段。其中,AI数字人直播系统作为DeepSeek大模型的重要应用之一,已经实现了日均破亿流量的新常态,为直播行业注入了新的活力与可能。一、DeepSeek大模型:技术驱动直播创新DeepSeek
- 2025年AI技术趋势深度解析:从World Model到智能共生,如何重塑未来?
weixin_74887700
人工智能
一、AI从实验室走向物理世界1.WorldModel元年:3D模型开启物理智能时代2025年被视为“世界大模型(WorldModel)”的元年,AI从文本、图像等低维数据处理跃升至理解物理世界规律的3D模型阶段。例如,李飞飞团队主导的LWM(世界模型)将推动自动驾驶、工业仿真等领域的突破,AI可通过虚拟环境模拟复杂物理交互,优化决策效率。应用场景:自动驾驶测试(如Waymo)、工业设计仿真、灾害预
- 如何将模型长度扩展到100万:Llama 3的NTK-aware插值技术解析 小学生都懂的
从零开始学习人工智能
llama
好的,以下是对Llama3如何通过NTK-aware插值调整位置编码以扩展上下文长度到100万的详细原理解释:1.RoPE(旋转位置编码)的原理RoPE是一种用于Transformer模型的位置编码方法,它通过旋转向量来注入位置信息。具体来说,RoPE将每个位置的嵌入向量拆分为实部和虚部,并根据位置和频率进行旋转。其核心公式如下:假设嵌入维度为dim,位置为pos,频率由theta决定,那么旋转角
- DeepSpeed Chat大模型训练【训练类ChatGPT 的大模型】
u013250861
#LLM/训练人工智能深度学习
第1章:DeepSpeed-Chat模型训练实战本章内容介绍如何使用微软最新发布的DeepSpeedChat来训练类ChatGPT的大模型。通过本章内容,你将了解:DS-Chat是什么?如何准备运行环境ChatGPT训练的基本知识DS-Chat的使用方法【观看视频解说】1DeepSpeed-Chat是什么?【观看视频解说】DeepSpeed-Chat是微软最新公布的一套工具,用于训练类ChatGP
- 深入理解Golang中的new()和make()函数
水草
golang开发语言后端
在Go语言开发中,new()和make()是两个容易让开发者感到困惑的内建函数。尽管它们都用于内存分配,但其设计目的、适用场景和底层实现存在本质差异。本文将通过类型系统、内存模型和编译器实现三个维度,深入解析这两个函数的本质区别。一、类型系统的哲学分野1.1new()的通用性设计new(T)是为所有类型设计的通用内存分配器,其行为模式高度统一://为int类型分配零值内存pInt:=new(int
- Visual Studio Code使用ai大模型编成
大得369
vscodeide编辑器
1、在VisualStudioCode搜索安装roocode2、去https://openrouter.ai/settings/keys官网申请个免费的配置使用
- 在 Vue 2 中使用 Three.js 导入本地 3D 模型
cherryzm88
webvue2javascriptvue.js前端3d
引言Three.js是一个流行的JavaScript库,它能够帮助开发者轻松地在Web页面上创建3D内容。而Vue.js作为前端框架,可以与Three.js结合,构建交互式3DWeb应用。本篇博客将介绍如何在Vue2中使用Three.js加载本地3D模型。1.初始化Vue2项目如果你的项目还没有Vue2环境,可以使用VueCLI初始化:```shvuecreatemy-threejs-appcdm
- threejs将stl文件格式类型转为drc压缩文件类型
ccc陈陈陈
c++前端javascript
前言项目中通过添加文件后,将stl格式的模型文件加载到场景中,后续发现stl格式文件太大,普遍是十几兆,最后研究出将stl格式文件转为drc格式文件加载,场景加载模型的过程只需要几秒即可,接上来上代码//整个项目是vue3+js的项目,通过vite进行打包,使用的pinia来替代的vuex,因为vuex已经很久没更新最新版本了,pinia是尤大神推荐的库,小伙伴可以了解下,使用方法类似但是更为简便
- ChatGPT和DeepSeek打造科研与办公的高效引擎
AAIshangyanxiu
编程算法统计语言农林生态遥感chatgpt
一、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型讲解1、2024AIGC技术最新进展介绍(生成式人工智能的基本概念与原理、最新前沿技术和发展趋势简介)2、国内外大语言模型(ChatGPT4O、Gemini、Claude、Llama3、PerplexityAI、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔AI等)对比分析3、OpenAI12天12场直播新功能解读与演示(ChatGPTO1模
- DeepSeek混合专家模型:低成本高精度革新多语言AI应用
智能计算研究中心
其他
内容概要当前人工智能领域正经历从通用模型向垂直化、场景化应用的关键转型,DeepSeek混合专家模型(MoE)通过突破性的架构设计,为这一进程提供了技术范本。该模型采用分治策略的混合专家架构,通过动态激活670亿参数中的子模块处理特定任务,既保证了模型规模带来的知识广度,又显著降低了计算资源的冗余消耗。在此基础上,其多模态处理能力不仅覆盖80余种自然语言的高精度互译,还实现了视觉符号与文本语义的跨
- 通义灵码AI程序员
天天向上杰
AI编程AIGC人工智能
通义灵码是阿里云与通义实验室联合打造的智能编码辅助工具,基于通义大模型技术,为开发者提供多种编程辅助功能。它支持多种编程语言,包括Java、Python、Go、TypeScript、JavaScript、C/C++、PHP、C#、Ruby等200多种编码语言。通义灵码AI程序员:今年1月,通义灵码AI程序员全面上线,同时支持VSCode、JetBrainsIDEs,是国内首个真正落地的AI程序员。
- 简识MQ之Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ传递机制
天天向上杰
MQkafkaactivemqrabbitmqrocketmq
四种主流消息队列(Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ)的生产者与消费者传递信息的机制说明,以及实际使用中的注意事项和示例:1.ApacheKafka传递机制模型:基于发布-订阅模型,生产者向主题(Topic)发送消息,消费者订阅主题并消费消息。核心流程:生产者将消息发送到Kafka集群的Broker,根据分区策略(如轮询、哈希)将消息写入对应的分区(Partition
- 【TOGAF系列】架构开发方法(ADF)第十一章
东临碣石82
架构
第11章:G阶段:实施治理11.1目标G阶段的目标是:确保实施项目符合目标架构为解决方案和任何实施驱动的架构变更请求执行适当的架构治理功能11.2输入本节定义了阶段G的输入。11.2.1企业外部参考资料架构参考资料(见TOGAF标准——架构内容)11.2.2非架构输入架构工作请求(见TOGAF标准——架构内容)能力评估(见TOGAF标准——架构内容)11.2.3架构输入■企业架构的组织模型(见TO
- ImportError: cannot import name ‘Mapping‘ from ‘collections‘
AI算法网奇
python基础前端javascript数据库
ImportError:cannotimportname'Mapping'from'collections'解决方法:fromcollections.abcimportMapping#正确导入Mappingdefprocess_mapping(data):ifisinstance(data,Mapping):#使用Mapping进行类型检查#处理映射类型的代码pass测试命令:python-c"f
- 代理IP服务如何优化AI大模型训练的分布式计算效率
http
AI大模型训练就像一场接力赛,每个计算节点都是接力选手,而代理IP则是保证选手们“跑得更稳、交接更顺”的隐形教练。在分布式计算中,效率瓶颈往往不是算力本身,而是数据调度与通信协作的隐性损耗。接下来,我们从三个实操场景拆解代理IP的增效逻辑。场景一:数据采集与分发的“高速公路”分布式训练的第一步是将海量数据切分到不同计算节点。假设某团队要训练法律文书解析模型,需从20个省级法院网站抓取判例。如果所有
- 【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习:图像补全预训练方案》
再见孙悟空_
「2025DeepSeek技术全景实战」算法学习计算机视觉deepSeek深度学习transformer人工智能
引言:为什么自监督学习成为AI新宠?在传统监督学习需要海量标注数据的困境下,自监督学习(Self-SupervisedLearning)凭借无需人工标注的特性异军突起。想象一下,如果AI能像人类一样通过观察世界自我学习——这正是DeepSeek图像补全方案的技术哲学。根据,自监督学习通过设计巧妙的"预训练任务"(PretextTask),让模型在无标签数据中自动学习图像语义特征。而图像补全正是这类
- HarmonyOS Next智能语音助手的语音合成与模型优化实战
harmonyos
本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)构建智能语音助手过程中语音合成与模型优化技术的实战应用,基于实际开发经验进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、语音助手功能需求与架构规划(一)功能需求梳理语音指令识别需求智能语音助手需要准确识别用户的语音指令
- 【大语言模型_3】ollama本地加载deepseek模型后回答混乱问题解决
没枕头我咋睡觉
大语言模型语言模型人工智能自然语言处理
背景:本地下载了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型后,通过ollamacreateDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-fds7b.mf加载模型启动后回答混乱,无法使用。解决方法重新下载模型,选择了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf重新编写ds7b.mf文件,文件内容如下:FROM/root/zml/DeepSe
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
程序员后端
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- SMT贴片加工报价构成要素与成本优化策略解析
安德胜SMT贴片
其他
内容概要在现代电子制造领域,SMT贴片加工报价的精准核算直接影响企业供应链成本控制效能。本文通过结构化分析框架,系统解构报价体系的五大核心要素,并建立可操作的优化模型。研究路径覆盖从基材选型到生产规划的完整价值链,重点揭示各环节成本动因的相互作用机制。为直观呈现报价要素的关联性,特构建以下参数对照表:要素类别成本占比范围关键波动因素优化切入点PCB基材成本15-25%层数/板材类型/表面处理工艺标
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo