- Kubernetes 1.29升级至1.31版本笔记
zkyqss
云计算笔记kubernetes云原生
一、概述之前安装了kubernetes1.29(参见:使用kubeadm安装Kubernetes1.29)。本次计划将该集群升级为1.31版本。Kubernetes版本表示方式:Kubernetes版本表示为x.y.z,其中x是主版本,y是次版本,z是补丁版本。建议升级顺序在Kubernetes中,推荐的升级方法是逐步升级,即一次升级一个次版本。本次集群升级策略1.29升级至→1.30,然后1.3
- DeepSeek为云厂商带来新机遇,东吴证券看好AI带动百度智能云增长
大力财经
人工智能百度
近日,摩根士丹利(亚洲)发布研究报告《DeepSeek-AlBifurcation》,报告指出DeepSeek的爆火催生了低成本人工智能市场,为数据中心、芯片及云服务提供商带来新的发展机遇。同时,东吴证券发布研究报告维持百度“买入”评级,看好AI给集团云业务带来新发展机遇。在百度发布的2024年第四季度及全年财报中显示,百度智能云业务第四季度营收同比增长26%,在国内大模型市场中标项目数、行业覆盖
- 链表的奇偶重排(C++)
JKHaaa
链表c++数据结构
问题描述给定一个单链表,请设定一个函数,将链表的奇数位节点和偶数位节点分别放在一起,重排后输出。注意是节点的编号而非节点的数值。数据范围:节点数量满足0≤n≤1050≤n≤105,节点中的值都满足0≤val≤10000≤val≤1000要求:空间复杂度O(n)O(n),时间复杂度O(n)O(n)示例1输入:{1,2,3,4,5,6}返回值:{1,3,5,2,4,6}说明:1->2->3->4->5
- 百度文心大模型API保姆级教程:从入门到实战
海棠AI实验室
智元启示录百度API文心大模型
目录文心大模型简介文心大模型vs.OpenAIGPT系列应用构建实例API集成详细步骤准备工作获取AccessToken发起API请求API的调试和常见问题的解决进阶应用安全性和最佳实践总结与未来展望随着大型语言模型(LLMs)在全球范围内的兴起,百度文心大模型(ERNIE)已成为人工智能领域的一颗耀眼新星。对标OpenAI的GPT系列,文心大模型致力于为中文用户提供卓越的自然语言处理能力,广泛赋
- 深入理解SAP HANA Cloud Vector Engine与自查询
VYSAHF
java
学习目标:提示:这里可以添加学习目标例如:一周掌握Java入门知识学习内容:提示:这里可以添加要学的内容例如:搭建Java开发环境掌握Java基本语法掌握条件语句掌握循环语句学习时间:提示:这里可以添加计划学习的时间例如:周一至周五晚上7点—晚上9点周六上午9点-上午11点周日下午3点-下午6点学习产出:提示:这里统计学习计划的总量例如:技术笔记2遍CSDN技术博客3篇习的vlog视频1个
- 《百度蜘蛛池:提升网站收录的关键利器》
蜘蛛池.中国
dubbo
T@baidutopseo(蜘蛛池.中国)在互联网流量竞争日益激烈的今天,网站能否被搜索引擎快速收录并获取排名,直接影响着企业的线上曝光与转化效率。作为国内最大的搜索引擎,百度收录规则始终是站长们研究的重点。而"百度蜘蛛池"这一技术工具,凭借其对搜索引擎蜘蛛(Spider)的精准调度能力,已成为提升网站收录效率的"秘密武器"。本文将深入解析蜘蛛池的运作原理、实践价值及合规使用方法。一、蜘蛛池:搜索
- 正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力
小赖同学啊
人工智能人工智能
在机器学习和深度学习中,提高模型的泛化能力至关重要,正则化技术和模型融合是两种有效的手段,以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项,来限制模型的复杂度,防止模型过拟合训练数据,从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。正则化项通常与模型的参数相关,通过惩罚过大的参数值,使模型更加平滑和简单。常见方法L1正则化(Lasso正则化)原理:在损失函
- idea创建第一个springboot程序
勘察加熊人
springbootintellij-ideaspringbootjava
说明:我计划用idea,创建第一个springboot程序,但是作为新手完全不会弄,今天我就亲自尝试一边,并且出一期详细,完美的教程,亲测可以运行step1.点击file,选new,选择projectstep2.选择左侧的springboot,右侧language勾选java,type选择maven,jdk选择18,java选择17,packaging选择jarstep3.点击nextdevelo
- 外贸订单管理不用愁!报价、订单、发票、装箱单全流程自动化管理
在外贸行业,从客户询价到订单交付的每个环节都直接影响企业利润与客户满意度。传统人工处理模式效率低、易出错,如何用一套系统实现报价、订单、Invoice、装箱单全流程自动化?ZohoBooks外贸订单管理系统以智能化工具打破效率瓶颈,助力企业降本增效!一、痛点解析:外贸订单管理的4大效率杀手1、报价响应慢:手动计算成本、汇率、税费,客户等待时间长,错失商机。2、订单易错漏:多平台订单需人工汇总,数据
- 美业小店经营困境与博卡小店通的解决方案
Z133377
大数据
美业小店,尤其是夫妻店,在经营过程中常常面临诸多困境。这些困境不仅影响着店铺的日常运营,更在很大程度上制约了其发展与扩张。首先,会员管理是一个棘手的问题。许多小店缺乏有效的会员管理系统,导致会员信息混乱,难以精准地为会员提供个性化的服务与优惠,进而影响会员的忠诚度与复购率。例如,会员的消费记录、余额查询、消费提醒等功能难以实现,使得会员体验大打折扣。收银流程的繁琐也是美业小店的一大痛点。传统的收银
- 一文详解,外贸报价是什么?如何快速制作外贸报价单?
在外贸业务中,报价是与客户达成交易的关键一步。一份准确、专业的外贸报价单不仅能体现企业的专业性,还能增加客户对企业的信任度。本文将详细介绍外贸报价的概念、重要性以及如何制作外贸报价单。一、外贸报价是什么?外贸报价是指在国际贸易中,卖方向买方提供商品或服务的价格信息。它通常包括商品的单价、总价、贸易术语(如FOB、CIF等)、付款方式、交货期等重要信息。外贸报价是买卖双方进行价格谈判和签订合同的基础
- 202年寒假充电计划——自学手册 网络安全(黑客技术)
网安康sir
web安全安全网络php开发语言
前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习导航三大章节,涉及价值观、方法论、执行力、行业分类、职位解读、法
- LeetCode37
学编程的小程
算法篇章-捷报算法leetcode职场和发展
LeetCode37目录题目描述示例思路分析代码段代码逐行讲解复杂度分析总结的知识点整合总结
- 《哪吒之魔童闹海》迅雷BT磁力下载[HD-5.39GB/6.32GB]百度云1280P资源共享
go
在2025年的春节档期,一部备受瞩目的动画电影《哪吒之魔童闹海》震撼上映,并迅速成为观众热议的焦点。作为《哪吒之魔童降世》的续作,该片不仅延续了前作的精良制作与颠覆性叙事风格,更在剧情、角色塑造、视觉特效等方面进行了全面升级。然而,需要强调的是,本文并不鼓励或提供任何形式的电影下载链接,而是旨在通过深入赏析这部电影,带领读者领略其独特的魅力与价值。《哪吒之魔童闹海》由导演饺子执导,成都可可豆动画影
- 门控机制中的稀疏式、密集式和Soft式三种类型分别适用于哪些具体场景?
百态老人
笔记大数据人工智能架构
门控机制中的稀疏式、密集式和Soft式三种类型分别适用于不同的具体场景,其适用性主要取决于任务需求和计算资源的限制。以下是针对这三种类型的详细分析:1.稀疏式门控机制稀疏式门控机制的特点是激活部分专家,而非全部专家。这种机制通过动态选择少数专家来处理输入数据,从而减少计算量并提高效率。稀疏式门控机制适用于以下场景:计算资源有限的任务:例如,在大规模模型中,为了降低计算复杂度和提高效率,可以仅激活部
- gms认证流程_Google GMS认证要求与申请流程
weixin_39971435
gms认证流程
继联发科在2017年11月宣布正式进入谷歌的GMSExpress项目后,日前紫光展锐也宣布了同样的计划,成为本土第一个加入该计划的基带芯片厂商。GMSExpress用于向安卓设备制造商分发软件包,包括GMS套件、谷歌兼容性测试套件(CTS)等。联发科称,此举将帮助采用MTK芯片的厂商缩减成本,同时加快设备的研发进度。此前,基带芯片厂商都是分发BoardSupportPackage(BSP),内含硬
- 任务计划程序出错0x1 不能正常完成 应用程序-特定 权限设置并未向在应用程序容器 不可用 SID
无风的浪花
windowsservicepython
问题:应用程序-特定权限设置并未向在应用程序容器不可用SID(不可用)中运行的地址LocalHost(使用LRPC)中的用户17\AdministratorSID(S-1-5-21-330377560-317033357-2560255023-500)授予针对CLSID为{D63B10C5-BB46-4990-A94F-E40B9D520160}、APPID为{9CA88EE3-ACB7-47C8
- Linux常见命令汇总(2025最新版)
浪子西科
Linuxlinuxchrome运维
Linux常见命令汇总(2025最新版)文章目录Linux常见命令汇总(2025最新版)**一、文件与目录操作****二、文件权限与属性****三、系统信息与管理****四、网络相关****五、压缩与解压****六、用户与权限****七、软件包管理****八、快捷键与技巧****九、文本处理与编辑****十、系统监控与调试****十一、计划任务与后台管理****十二、磁盘与分区管理****十三、高
- DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)
一个处女座的程序猿
精选(人工智能)-中级深度学习人工智能tensorflow
DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow,安装之前各种谷歌,各种百度,各种国内外资料,做了充分准备。目录安装思路1、tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn版本匹配官方推荐2、先解释一下cuda与cudannDL之IDE:深度学
- 微信小程序流量主提升ecpm的一些方法
任聪聪
应用开发实例教程微信小程序小程序
本篇文章主要讲解:微信小程序流量主提升ecpm的一些方法日期:2023年1月19日作者:任聪聪一、对ecpm的疑问和科普什么是ecpmecpm就是千次广告曝光收入,是一个预估的价格,而不是额定的,他是随着曝光度,用户点击度,页面访问数来决定的。ecpm为什么会低?微信官方给出的原因说明:实操下来的真实感受:实际上ecpm低的原因可能不是你的部署广告位不合理的问题,更多的应该是用户群体和用户质量导致
- ai大模型自动化测试-TensorFlow Testing 测试模型实例
小赖同学啊
人工智能自动化测试(apppcAPI)python人工智能tensorflowpython
AI大模型自动化测试是确保模型质量、可靠性和性能的关键环节,以下将从测试流程、测试内容、测试工具及测试挑战与应对几个方面进行详细介绍:测试流程测试计划制定确定测试目标:明确要测试的AI大模型的具体功能、性能、安全性等方面的目标,例如评估模型在特定任务上的准确率、召回率等。定义测试范围:界定测试所涵盖的模型功能模块、数据类型、应用场景等,比如是否包括图像识别、自然语言处理等不同功能。规划测试资源:确
- 在 JMeter 中实现多用户并发登录及操作
噔噔噔噔@
jmeter
在JMeter中实现多用户并发登录及操作,通常需要以下步骤:1.创建测试计划打开JMeter。右键点击“TestPlan”,选择“Add>Threads(Users)>ThreadGroup”。:设置并发用户数。:设置用户启动的时间间隔。:设置循环次数,或选择“Infinite”进行持续测试。2.添加HTTP请求右键点击“ThreadGroup”,选择“Add>Sampler>HTTPReques
- kl散度度量分布_解读KL散度:从定义到优化方法
weixin_39846364
kl散度度量分布
Kullback-Leibler散度是计算机科学领域内的一个重要概念。数据科学家WillKurt通过一篇博客文章对这一概念进行了介绍,机器之心技术分析师在此基础上进行了解读和扩充。本文为该解读文章的译文。引言这篇博文将介绍KL散度,即相对熵。这篇博文给出了一个理解相对熵的简单例子,因此这里不会试图重写原作者的内容。除了阅读原博客文章之外,这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外
- 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具
学步_技术
自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
人工智能深度学习系列—深度解析:交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析:均方误差损失(MSELoss)在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失:深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵:GHM(GeneralizedH
- react 实现自定义拖拽hook
丶酸酸
reacthooksreact.jsjavascript前端
前沿最近发现公司的产品好几个模块用到了拖拽功能,之前拖拽组件是通过Html5dragApi实现的但体验并不是很好,顺便将原来的拖拽组建稍做修改,写一个自定义hook,方便大家使用拖拽功能。正文拖拽功能原理:拖拽元素通过addEventListener监听器添加鼠标按下,鼠标移动,以及鼠标抬起事件。再通过getBoundingClientRect()得到拖拽元素四周相对于可拖拽区域边界的距离。鼠标移
- 自动驾驶之BEV概述
maxruan
BEV自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习BEV
1、为什么需要BEV?自动驾驶需要目标在3D空间的位置信息,传统检测为2D图像上检测目标然后IPM投影到3D。所以无论如何3D结果才是我们最终想要的。对于单个传感器:通过单目3D、深度估计等手段好像能解决这个问题,但是往往精度不高。对于自动驾驶,往往需要360度的多个摄像头协同工作。将多个摄像头的结果进行融合也是一大问题。所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测,一则可以解决2D到3D的
- 代码随想录算法训练营第58天|拓扑排序精讲、dijkstra(朴素版)精讲
Yinems
算法
打卡Day581.拓扑排序精讲2.dijkstra(朴素版)精讲1.拓扑排序精讲题目链接:拓扑排序精讲文档讲解:代码随想录给出一个有向图,把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序要检测这个有向图是否有环,即存在循环依赖的情况,因为这种情况是不能做线性排序的。所以拓扑排序是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序的过程,有两步,第一步,找到入度为0的节点,加入结果集;第二步,将该节点从图中移
- MES系统的价格、实施过程以及如何评估是否值得投资?
数据库
说到MES(制造执行系统),我知道很多企业,尤其是制造业的朋友们,都会有点头疼。“每次生产线出了问题,想追溯问题的根源,但数据总是分散在不同的部门、系统和表格里,查来查去效率低,还不如直接盯着车间看呢?”“对啊,质量控制、生产计划这些方面,经常也因为没有统一的系统来管理,做起来总是磕磕绊绊。搞不好,成本都压不下来,效率还上不去。”“听说MES系统能实时跟踪生产过程,监控每一条生产线的运行情况,提高
- 【肝帝一周总结:全网最全最细】十万字python教程,学不会找我!教到你会为止!!内容超多,建议收藏慢慢看!
川川菜鸟
python全栈基础教程系列pythonpycharm2021最新教案
文章目录推荐:个人推荐学习系列,推荐的一定是好的!0、源码下载地址一、内容过多,前言一定要看二、python入门三、python缩进四、Python注释1.单行注释2.多行注释五、Python变量1.变量定义理解2.变量名命名3.分配多个值4.输出变量5.全局变量与局部变量,全局关键字6.练习题六、Python数据类型1.置数据类型2.获取数据类型3.设置数据类型4.设置特定数据类型6.练习题七、
- 《人工智能之高维数据降维算法:PCA与LDA深度剖析》
机器学习人工智能
在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下,数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时,也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。降维算法应运而生,它能将高维数据映射到低维空间,在减少维度的同时最大程度保留关键信息。主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)作为两种常用的降维算法,在人工智能领域应用广泛。本文将深入探讨它们的原理。PCA:无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro