- Faiss Tips:高效向量搜索与聚类的利器
焦习娜Samantha
FaissTips:高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台,包括CPU和GPU,能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索(AN
- Faiss:高效相似性搜索与聚类的利器
网络·魚
大数据faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库,由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构,用于加速向量之间的相似性搜索,特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理:近似最近邻搜索:Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索,它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的,
- K近邻算法_分类鸢尾花数据集
_feivirus_
算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
- 生活越来越好了,关系且越来越淡了!
刷脸的时代
你是不是也很久没有感受到小时候那种近邻如家人的感觉了?是不是很久没有体会到小时候那种做客的热闹了……物质生活越来越好了,可是人们的感情且越来越淡薄了。图片发自App小时候大人基本不怎么监护我们,只要保证不让我们饿肚子就行,出门或者上街,告诉邻居一声就可以了,就是不回家也跟小伙伴一起吃,一起睡。哪家有什么事,根本不用去请,大家自己就来帮忙了,那时候大家都穷,拿的东西虽没有现在的多,但是现在看来且很珍
- 分类算法可视化方法
dundunmm
数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归和k近邻(k-NN)等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
- 牛客周赛 Round 58
Pown_ShanYu
算法c++开发语言
D好好好数题目大意:定义k-好数为:可以表示为若干个不同的k的整次幂之和的数字例如30=3^3+3^1,30是一个3-好数给定一个数n,n最少可以表示成几个k-好数的和赛事错误思路:将n转化为k进制,然后将数位上的数字求和,当时想的是求n转换为n个k的整次幂的数正解:k进制数位上的最大值即为解,因为一个k-好数可以表示为多个k的整次幂的和,比如三进制下1010,可用(1000+10)两个k的整次幂
- 39、离情别意《乌鸦落过的村庄》
亚宁
我考上了大学,成了村里第二名跳过龙门的大学生,全家人为我骄傲,自己也头大的不知姓啥名谁。高远方闻讯把我拦在村口说:“玉明,你可真行,一考就上了大学。不像我折腾了几年都没个结果。你能上大学学习,是多幸福的一件喜事啊!让人羡慕死了。”我有点飘飘然,谦虚说:“我是瞎猫碰上了死耗子,侥幸上线而已。要说学习比你可差远了。”过几天就要去学校报到,父亲请了村里有身份的人来家里吃酒。我坚持叫了高远方,而近邻刘三亮
- 研路漫漫复试篇(四)
Mrchanges
这次文章其实与复试没有直接的关系,但它也坚定了我积极准备复试的决心。过年走亲访友,我了解了许多远亲近邻的消息,总的来说,尽管他们的学历都不算特别高,但都在各自的领域有所成就,也都有幸福美满的家庭。我渴望拥有足够的经济实力,我渴望拥有忠贞的伴侣和幸福的家庭,可我现在一无所有。虽然各位亲朋都在夸赞我学有所成、前途光明,而我却心知肚明——我对自己的未来仍然充满迷茫和怀疑,我还没有什么拿的出手的东西,能够
- 机器学习之 K-均值聚类算法
维生素¥
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值(K-means)聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的中心,直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤:初始化K个簇的中心点(可以随机选择或者根据数据集初始化)。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3,直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
安科瑞蒋静
机器学习算法均值算法
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下:初始化K个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
- K近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习、核方法
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习K近邻法KNN
定义输入:训练数据集(T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}\left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)})其中:xi∈χ⊆Rnx_i\in{\tt\chi}\subseteqR^nxi∈χ⊆Rn:实例的特征向量yi∈yy_i\in{\tty}yi∈y={c1,c2,⋯
- 向量数据库对比分析报告
大霸王龙
行业+领域+业务场景=定制人工智能深度学习python
FAISS、Milvus、Weaviate和OpenAIAPI四个工具的对比分析,主要针对是否支持离线、开发难度、debug支持、生态系统以及Python接口等方面。1.FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是否支持离线:支持。FAISS是一个离线库,可以部署在本地或服务器上,不需要网络连接。开发难度:中等。FAISS是一个低级别的工具,需要开发者对近似最近邻搜索算法和
- 【机器学习】K近邻
可口的冰可乐
机器学习机器学习人工智能
2.K近邻K近邻算法(KNN)的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离,选取距离最近的K个样本,根据这些样本的标签进行分类或回归。KNN属于非参数学习算法,因为它不假设数据的分布形式,主要依赖距离度量来进行决策。优点简单易懂:KNN算法非常直观,容易理解和实现。无假设:KNN算法对数据没有假设,适用于复杂分布的数据集。适用于多类分类问题:KNN能够处理多类分类问题,只需在投票过程
- 珠海的一个下雨天
秋的树
在珠海的一个下雨天,人们都在做什么?在那些无休止的空闲时间里,人人都穿着裤衩和拖鞋,在屋里懒洋洋地浑身瘫软地躺着,以此来打发时间,直到有人提议打赌傍晚之后是否会有台风出现,为了明天可以不去上班这个共同的目的,无论是远亲近邻还是朋友及朋友的朋友以及同事或者随便那些能聊得来的人,只要他明天也不愿意上班,就都能来“我赌有台风,可不上班”的群里闲晃、聊天、吹牛。对现代人来说,这将会是一个比等待跨年更令人兴
- K近邻(KNN)算法详解及Python实现
天明豆豆
K近邻(KNN)算法详解及Python实现今天浏览网页看到一篇用Python实现K近邻(KNN)算法的详解教程,果断收藏下来,虽然是五年前的文章,可能有些语法已经不适合,但文章语法思路还是可以值得借鉴的,收藏之后以后慢慢研究。KNN依然是一种监督学习算法KNN(KNearestNeighbors,K近邻)算法是机器学习所有算法中理论最简单,最好理解的。KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训
- 【每日一题】【进制数】【思维】好好好数 牛客周赛 Round 58 D题 C++
晓觉儿
每日一题c++算法
牛客周赛Round58D题好好好数题目背景牛客周赛Round58题目描述样例#1样例输入#12603114514样例输出#12114做题思路考虑到k-好数实际上是kkk进制下取0/1的操作。而且问题也是k-好数的和,其工作原理和算进制数一样。例如30=33+3130=3^3+3^130=33+31,而60=30+30=33+31+33+3160=30+30=3^3+3^1+3^3+3^160=30
- PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)一、简介torch.nn.functional.interpolate是PyTorch中用于对张量进行上采样或下采样的函数。它支持多种插值方法,例如双线性插值、最近邻插值等,广泛用于图像处理、特征图缩放等场景。二、语法和参数语法torch.nn.functional.interpolate(input,si
- 论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
风跟我说过她
机器学习机器学习算法均值算法聚类
K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法,用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解:算法步骤:a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。b.将数据集中的每个样本分配到最近的中心点(即最近的簇)。c.计算每个簇的新中心点,即计算簇内样本的平均值。d.重复步骤b和c,直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。优点:a.实现简单,易于理解和实现。b.对大型数据集也能够
- 河南萌新联赛2024第(三)场:河南大学
osir.
c++
K-暴食之史莱姆_河南萌新联赛2024第(三)场:河南大学(nowcoder.com)思路:注意到,当史莱姆的邻居体积比自己大时,可以使邻居吃掉其他史莱姆来使邻居体积缩小,再被史莱姆吃掉那么,通过观察容易得到。在只考虑左侧史莱姆的情况,编号为i的史莱姆能吃掉的同伴个数,一定是左边第一个比i体积小的史莱姆所能吃的数量。右侧同理。由于史莱姆可以优先选择左右中较大者吃,且吃的条件为大于等于,所以答案就是
- 【机器学习】5. K近邻(KNN)
pen-ai
机器学习机器学习人工智能数据挖掘深度学习神经网络
K近邻(KNN)1.K-NearestNeighbour1.1特点:计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离,参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预
- 《三字经》初鉴 其一
南川子
引:人之初,性本善,性相近,習相遠。南川子曰:人之初,无善恶。善恶者,意之动。引:昔孟母,擇鄰處,子不學,斷機杼。南川子曰:择邻而处,此为居家之大要也。常言道:远亲不如近邻。然邻善则居家宁,邻恶则居家不宁。有一善邻,可谓福气。有一恶邻,难免受气。引:子不學,非所宜,幼不學,老何為?南川子曰:莫等闲,白了少年头,空悲切。岁月蹉跎,不可不惜。引:曰喜怒,曰哀懼,愛惡欲,七情具。南川子曰:七情六欲,人所
- 机器学习:knn算法实现图像识别
夜清寒风
机器学习算法人工智能
1、概述使用K-近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片,将其分割成单独的数字图像,并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列,每个数字占据20*20个像素点,可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20,将其全部变成一列1*400格式,转换成数值特征4、最后使用
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
pythonpythonsklearn
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- 四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型
暴躁的大熊
人工智能人工智能机器学习算法
系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树(DecisionTrees)第六章【机器学习】【监督学习】-梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
weixin_63207763
机器学习算法均值算法
K-均值聚类算法是一种无监督学习算法,用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点,将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤:随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果,更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3,直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点
- 阅读笔记|吐字不清练习
力拔山兮盖世辣鸡
接下来是有声练习,刚才那颗话梅别吐,含在嘴里练,效果更佳。舌尖字词d-打,地,度,达到,道德,t-兔,太,套,团体,探讨,n-怒,耐,恼,牛奶,农奴,l-陆,赖,老,联络,劳力,舌面字词j-鸡,见,街,经济,积极,q-气,切,欠,请求,确切,x-戏,歇,现,学习,虚心,舌根字词g-故,歌,管,骨干,国歌,k-科,款,酷,刻苦,宽阔,h-户,喝,换,欢呼,辉煌,翘舌字词zh-治,找,丈,政治,主张,
- 链表的删除结点(各种方法)
LightningJie
c++链表数据结构c语言
先建立链表(代码在最后)一、链表中删除第i个结点intmain(){inti;Node*p,*head,*k;head=setlink();scanf("%d",&i);intv=1;for(p=head->next;p!=NULL;k=p,p=p->next){if(v==i)break;else{v++;}}k->next=p->next;delete(p);for(p=head->next;
- 重要的话才说3遍,观音菩萨收灵感大王,为何连念7遍?都念的啥
中山人读文史
观音菩萨收灵感大王,为何很神秘,连念7遍颂语:死的去,活的住走过了车迟国,打败了虎力、鹿力、羊力三大仙,唐僧师徒进入了该国元会县的陈家庄。陈家庄近邻通天河畔。唐僧取经团队,想要继续西行,就必须渡过通天河。四大名著《西游记》里,谈到这条河的神奇之处时,用了3个“惊叹”之处。第一、通天河太长,碑文上有10个小字记载:径过八百里,亘古少人行;第二、通天河太深,孙悟空让八戒试下水的深浅,八戒抛起一块大石头
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
刘小董
学习心得机器学习
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置,使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下:初始化K个簇的中心点,可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点,计算其与各个簇中心点的距离,并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点,将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3,直到达到停止条件(例如
- 中原焦点团队焦点解决网初18中20张红勋坚持分享第605天约练第232次2021年10月9日读书打卡第505天
啊哈d9387b66a3dc
晚饭晚回了一会,送同事回家的路上楼上邻居打来电话,原来女儿打不开门了。等我匆忙赶到家时,邻居正和女儿一起找开锁的帮忙,很感动,不管门开不开,女儿没有孤单,真是远亲不如近邻。
- 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