- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
chatgptchatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- 机器学习&深度学习目录
UQI-LIUWJ
各专栏目录深度学习人工智能1024程序员节
机器学习模型机器学习笔记:Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记:attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ViT(论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale)_UQ
- RAG系列(二):如何优化索引
东临碣石82
kotlinandroid开发语言
上篇文章总览了RAG的各个环节,这篇我们接着讲第一个环节也就是“索引”环节如何做优化。具体细节“人人都是产品经理”的这篇文章里有非常详细的说明,不过我对微软体系搜索优化了解的多些,看到过的一些优化方法这里没有提到,比如微软的AISearch还有DataverseSemanticSearch里用到一些优化方法这里就没看到。知识搜索是一个可以扣出很多细节的领域,这里做个备考、补充学习过程中的一些体会并
- 【MQ】如何保证消息队列的高性能?
Forest 森林
消息队列MQkafka
零拷贝Kafka使用到了mmap和sendfile的方式来实现零拷贝。分别对应Java的MappedByteBuffer和FileChannel.transferTo顺序写磁盘Kafka采用顺序写文件的方式来提高磁盘写入性能。顺序写文件,基本减少了磁盘寻道和旋转的次数完成一次磁盘IO,需要经过寻道、旋转和数据传输三个步骤,如果在写磁盘的时候省去寻道、旋转可以极大地提高磁盘读写的性能。Kafka中每
- 影视制作的未来:云渲染+虚拟制作+AI生成技术
LhcyyVSO
AIGC云渲染影视动画人工智能3d云渲染渲染农场AIAICG虚拟制作
在计算机技术和人工智能技术飞速发展的2024年,影视制作正在经历一场前所未有的变革。云渲染、虚拟制作和AI生成等新影视制作技术的结合,正在重新定义数字内容的创作流程,为影视产业带来了全新的可能性和机遇。这些前沿技术不仅提高了制作效率,还打开了无限的创作空间,有望引领未来的影视制作走向新的高峰。云渲染:加速创意实现影视的后期特效制作阶段需要大量的计算机参与渲染。传统的渲染过程耗时长且成本高,而云渲染
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之12 方案再探之3:特定于领域的模板 之2 首次尝试和遗留问题解决
一水鉴天
软件智能智能制造人工语言人工智能
本文提要现在就剩下“体”本身的约定了--这必然是自律自省的,或者称为“戒律”--即“体”的自我训导discipline。完整表述为:严格双相的庄严“相”(侧),完全双性的本质“性”(侧)和双侧side双面face的外观“体”(自身)。通过Class(),Type()和Method()的声明来确保结构化最终能形式化(终结符号),以及形式化最初能结构化(初始断言)。在文档中相关的描述:两种描述文件下面
- 【用Java学习数据结构系列】初识泛型
Gu Gu Study
【用Java学习数据结构系列】java数据结构机器学习人工智能
看到这句话的时候证明:此刻你我都在努力加油陌生人br/>个人主页:GuGuStudy专栏:用Java学习数据结构系列喜欢的一句话:常常会回顾努力的自己,所以要为自己的努力留下足迹喜欢的话可以点个赞谢谢了。作者:小闭前言好久没有更新文章了,大概断更了20天,想着今天就写一下文章吧!最近也是又温习了一下数据结构,其实之前我写过关于数据结构的一个专栏那个专栏是写了顺序表,链表,栈和队列,但是那时是用C语
- 软件测试中的AI-为什么它在软件自动化测试中很重要?
测试界霄霄
软件测试人工智能功能测试自动化测试软件测试程序人生职场和发展
通俗地说,人工智能(AI)是计算机科学的一个领域,它专注于使机器“智能化”。所谓智能,就是使系统能够像人类一样学习和做出决策。因此,人工智能机器将能够学习如何在特定情况下做出反应,然后根据其学习情况在未来场景中做出决策。人工智能(AI)在大多数领域的应用仍处于早期阶段,想要完美运行还需要很长时间。今天的人工智能(AI)技术可以帮助我们完成许多不需要复杂思考的重复性日常任务。接下来,让我们讨论软件测
- 单片机内存管理剖析
jiuri_1215
MCU开发单片机嵌入式硬件
一、概述在单片机系统中,内存资源通常是有限的,因此高效的内存管理至关重要。合理地分配和使用内存可以提高系统的性能和稳定性,避免内存泄漏和碎片化问题。单片机的内存主要包括程序存储器(如Flash)和数据存储器(如RAM),其中数据存储器又可进一步分为静态数据区、栈区和堆区。动态内存分配主要发生在堆区,而sbrk、malloc和free这三个函数在堆内存管理中起着关键作用。二、sbrk:底层的内存边界
- 一篇带你搞懂 为什么Vue3比Vue2效率更高!
一朵好运莲
前端javascriptvue.jshtml5css前端框架
众所周知,vue3比vue2效率有很大的提升,渲染效率提升了1.3~2倍,SSR效率提升了2~3倍。那么vue3是如何提升效率的呢?目录一、静态提升二、预字符串化三、缓存事件处理函数四、BlockTree五、PatchFlag一、静态提升Vue3中的静态提升(StaticTreeHoisting)是一种编译阶段的优化技术,它能够提高组件的渲染性能。具体来说,静态提升通过以下方式工作:1、提升静态节
- 高效向量搜索RAG解决方案(Canopy)
deepdata_cn
RAGRAG
Canopy利用Pinecone在高效向量搜索方面的专业知识,提供强大且可扩展的RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)解决方案。包括与Pinecone向量数据库的紧密集成,支持流处理和实时更新,先进的查询处理和重新排序功能,以及管理知识库和版本控制的工具。一、基本原理1.向量嵌入:Canopy首先会将文本数据转换为向量表示,通常使用预训练的语言模型等技术,将文本映射到
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 读书笔记--分布式服务架构对比及优势
一望无际的大草原
读书笔记服务中心后端读书笔记分布式架构共享服务
本篇是在上一篇的基础上,主要对共享服务平台建设所依赖的分布式服务架构进行学习,主要记录和思考如下,供大家学习参考。随着企业各业务数字化转型工作的推进,之前在传统的单一系统(或单体应用)模式中,每个系统都要做这些公共的功能或模块,比如用户管理,权限认证,日志,邮件,财务等等,随着企业各大应用系统的不断扩展,各垂直业务板块逐步沉淀形成各自的核心业务的数字化能力,提出了基于SOA理念的分布式服务架构,S
- 06-机器学习-数据预处理
不会打代码呜呜呜呜
机器学习机器学习人工智能
数据清洗数据清洗是数据预处理的核心步骤,旨在修正或移除数据集中的错误、不完整、重复或不一致的部分,为后续分析和建模提供可靠基础。以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例:一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空(NaN)模型无法处理缺失值,导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁,房价=-100万扭曲统计指标(如均值),降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合,降低
- Linux学习笔记(复习版day008)
ccnnlxc
Liux学习复习笔记linux学习笔记
1.僵尸进程僵尸进程(ZombieProcess)是指那些已经终止(即完成执行)的进程,但其父进程尚未读取其退出状态信息的进程。简单来说,僵尸进程的生命周期已经结束,但它的进程描述符仍然存在于系统中,以便父进程能够获取其退出状态。处理:1.top命令查询是否有僵尸进程,此处1zombie表示有一个僵尸进程2.ps-aux|grepZ查询僵尸进程的pid,STAT状态为Z+的即为僵尸进程。3.pst
- 【问题解决】| 关于This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip问题
Qodicat
问题解决pip
写代码配环境的时候,无意间碰到这样一个问题Thiserrororiginatesfromasubprocess,andislikelynotaproblemwithpip查了网上的博客之后,大概的意思是——这个库和python版本不兼容,python版本过高导致一般只需要降低python版本,或者升高库的版本即可解决问题的过程中收获两个小的知识点1、pip可以搜索到很多版本,比如我们输入pipin
- 从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
Echo-Nie
机器学习机器学习线性回归人工智能梯度下降数学推导
欢迎来到我的主页:【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到:Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
- 超实用的 30 段 Python 案例(上)
Python之栈
python开发语言
Python是目前最流行的语言之一,它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。如果你正在阅读本文,那么你或多或少已经使用过Python或者对Python感兴趣。在本文中,我们将会介绍30个简短的代码片段,你可以在30秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。1.检查重复元素下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了s
- cv python_python里面cv是什么意思
weixin_40004659
cvpython
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)开放源代码计算机视觉库,主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法。OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV由一系列C函数和C++类构成,它有C,C++,Python和java接口,当前SDK(SoftwareDevelopmentKit软件
- Hadoop学习笔记 --- YARN执行流程与工作原理
杨鑫newlfe
数据仓库大数据挖掘与大数据应用案例YARNHadoop大数据资源调度数据仓库
一、YARN简述首先介绍一下YARN在Hadoop2.0版本引进的资源管理系统,直接从MapReduceV1演化而来(由于引擎的功能缺陷);原因是将MapReduce1中的JobTracker的资源管理和作业调度两个功能分开,分别由ResourceManager和ApplicationMaster进行实现;ResourceManager:负责整个集群的资源管理和调度ApplicationMaste
- 探索 OpenAir:R 语言中的空气质量数据分析利器
xyt556_CUMT
BigDatar语言数据分析
探索OpenAir:R语言中的空气质量数据分析利器在环境科学和空气质量管理中,数据的收集和分析是至关重要的。对于研究人员和数据科学家而言,拥有一个高效且强大的工具来处理和分析空气质量数据可以大大提高工作效率。OpenAir是一个为此目的而设计的R语言软件包,它提供了一系列功能强大的工具,能够帮助用户处理、分析和可视化空气质量数据。本文将深入探讨OpenAir包的主要功能,并通过一些示例展示如何使用
- 软件系统外包开发流程及注意事项
sofar_dev
软件工程人工智能
当企业发展到一定规模后,市场上通用的软件系统往往就无法满足自身的业务需要,这时就需要企业开发属于自己软件系统。软件系统是一项比较复杂的系统工程,从需求分析、代码开发到最后的上线需要比较长的时间,需要有系统的管理方法才能保证顺利完成。今天和大家分享这方面的知识,希望对大家有所帮助。软件开发流程及注意事项:1.需求分析在开发教育题库类软件之前,需要进行需求分析,明确软件的功能和特点。需要考虑的因素包括
- #深度学习:从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- 页高速缓存与缓冲区缓存的应用差异
最后一个bug
linux内核设计与实现linux嵌入式硬件单片机arm开发c语言
页高速缓存(PageCache)与缓冲区缓存(BufferCache)是计算机系统中用于提高数据访问性能的两种不同类型的缓存机制,它们的差异主要体现在以下几个方面:缓存目的页高速缓存:主要用于加速对磁盘上文件数据的访问,将磁盘中的数据页缓存到内存,下次访问相同数据时可直接从内存读取,减少磁盘I/O操作。缓冲区缓存:主要用于临时存储磁盘块设备的I/O数据,在内存中为磁盘块设置缓冲区,协调内存与磁盘间
- Ribbon 入门实战指南
吴冰_hogan
ribbonribbonspringcloud后端springcloud
Ribbon是Netflix开发的一个开源项目,用于实现客户端负载均衡功能。它在微服务架构中广泛使用,并且是SpringCloud生态中的重要组成部分。本文将带你从基础入门,逐步掌握如何在SpringCloud项目中使用Ribbon实现客户端负载均衡。1负载均衡简介负载均衡是一种将工作任务分摊到多个操作单元上的技术,以提高系统的响应速度和稳定性。负载均衡主要分为两种类型:客户端负载均衡:由客户端通
- 【YARN】yarn 基础知识整理——hadoop1.0与hadoop2.0区别、yarn总结
时间的美景
HadoopYarnhadoophadoop1hadoop2大数据
文章目录1.hadoop1.0和hadoop2.0区别1.1hadoop1.01.1.1HDFS1.1.2Mapreduce1.2hadoop2.01.2.1HDFS1.2.2Yarn/MapReduce22.Yarn2.1Yarn(YetAnotherResourceNegotiator)概述2.2Yarn的优点2.3Yarn重要概念2.3.1ResourceManager2.3.2NodeMa
- 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析
985小水博一枚呀
深度学习地学应用深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川(MunkuGlacier)的
- TCP/IP协议族
dlz0836
网络tcp/ip网络协议
理解常见的网络协议,特别是TCP/IP协议族,对于网络通信的深入学习至关重要。TCP/IP协议族是支撑互联网通信的基础,涉及一系列协议来保证数据在网络上的正确传输。下面,我将对TCP/IP协议的工作原理进行深入浅出的讲解,分为多个部分来解释它的主要协议及其作用。一、TCP/IP协议族概述TCP/IP(TransmissionControlProtocol/InternetProtocol)是一个协
- Vue学习第31天——编程式路由导航5种方法详解及案例练习(与声明式路由导航对比)
离奇6厘米
vue学习javascriptvue
目录一、编程式路由导航1、概念2、理解3、用法二、编程式路由导航的5种方法1、push2、replace3、forward4、back5、go三、案例练习四、编程式路由导航与声明式路由导航对比一、编程式路由导航1、概念除了使用创建a标签来定义导航链接,我们还可以借助router的实例方法,通过编写代码来实现。2、理解不借助实现路由跳转3、用法在vue组件中,可以通过$router访问路由实例,因此
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$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