- 可信数据空间(Trusted Data Space)核心能力及行业赋能分析
小赖同学啊
testTechnologyPrecious算法
可信数据空间(TrustedDataSpace)作为新一代数据共享基础设施,通过技术创新和治理框架的结合,为多行业提供安全、可控的数据流通能力。以下是其核心能力及行业赋能分析:一、可信数据空间的六大核心能力能力维度技术实现关键价值数据主权保障基于区块链的分布式身份(DID)属性基加密(ABE)数据所有者保持控制权,实现"数据可用不可见"安全共享计算联邦学习(FL)多方安全计算(MPC)可信执行环境
- (阳:算法霸权 / 阴:数据确权)→当GDPR类法规覆盖53%经济体量时,催生出隐私计算新范式
百态老人
人工智能机器学习深度学习算法
当GDPR类法规覆盖53%经济体量时,隐私计算新范式的兴起可归因于以下多维度因素的相互作用:一、算法霸权与数据确权的矛盾激化算法霸权的危害大型科技公司通过算法歧视、大数据杀熟等手段形成垄断优势,利用数据优势操控用户行为,导致消费者权益受损。这种"算法黑箱"不仅加剧市场不公平,还阻碍数据要素的自由流动。例如,算法框架的底层逻辑掌握在少数企业手中,产生"数据黑箱"问题。数据确权的立法需求数据权属不明确
- 什么是MPC(多方安全计算,Multi-Party Computation)
MonkeyKing.sun
安全
MPC(多方安全计算,Multi-PartyComputation)是一种密码学技术,允许多个参与方在不泄露各自私密输入数据的前提下,共同完成一个计算,并得到正确的计算结果。一、什么是MPC?定义:**多方安全计算(MPC)是一种加密协议,允许多个参与者在输入保持私密的情况下,**安全地进行联合计算,并仅暴露计算结果,而不暴露任何中间信息或原始数据。二、通俗理解:一群人合算工资平均值,但不想互相知
- 区块链+隐私计算:长安链多方计算合约标准协议(CMMPC-1)发布
长安链开源社区
区块链
建设背景长安链与隐私计算的深度融合是构建分布式数据与价值流通网络的关键基石,可以在有效连接多元参与主体的同时确保数据的分布式、可追溯、可计算,以及隐私性与安全性。在长安链与隐私计算的融合实践中,开源社区提炼并抽象出多方计算场景下的共性任务、事件及方法等,进而制定了一套基于长安链的多方计算(MPC)标准协议——长安链多方计算合约标准协议(CM-CS-240423-MPC,简称CMMPC-1)。CMM
- AI人工智能加持,联邦学习医疗数据共享方案全解析
AI学长带你学AI
CS人工智能网络ai
AI人工智能加持,联邦学习医疗数据共享方案全解析关键词:联邦学习、医疗数据共享、隐私保护、人工智能、多方安全计算摘要:医疗数据是医学研究和临床决策的“黄金资源”,但患者隐私保护与数据孤岛问题却像两道高墙,阻碍着医疗AI的发展。本文将以“联邦学习”这一AI核心技术为钥匙,带您深入理解如何在不泄露原始数据的前提下,实现跨医院、跨机构的医疗数据共享与联合建模。我们将从生活场景出发,用“厨师合作研发新菜”
- PRUD币推动健康数据资产化,开启Web3隐私金融新时代
在全球健康科技与数据主权浪潮下,PRUD币(PrudentialUtility&DataToken)正成为Web3健康金融领域中的重要通证。项目通过链上身份绑定、健康行为证明、隐私计算与NFT机制,为用户打造了“健康数据资产化”的创新路径,为数据流转、权益分配与保险服务带来革命性升级。PRUD币生态构建在Solana高性能公链之上,采用去中心化身份识别协议(DID)与零知识证明技术(ZK-SNAR
- 【Web3.0与云架构】去中心化存储与计算
沐风—云端行者
云计算架构web3架构去中心化云原生
Web3.0与云架构:去中心化存储与计算一、技术背景与发展脉络二、技术特点与架构创新(1)存储层:从集中式到分布式网络(2)计算层:从中心化到边缘协同三、关键技术细节解析1.区块链共识机制2.隐私计算技术3.网络拓扑优化四、典型应用场景五、未来发展趋势六、挑战与应对一、技术背景与发展脉络Web3.0作为互联网的第三次范式革命,以去中心化、数据主权回归用户为核心目标,重构了传统云计算的底层逻辑。传统
- 企业级大数据隐私保护:架构设计与实现方案
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶AIAgent应用开发大数据ai
企业级大数据隐私保护:架构设计与实现方案关键词:大数据隐私保护、隐私计算、联邦学习、差分隐私、安全多方计算、数据合规、去标识化摘要:本文系统解析企业级大数据隐私保护的核心技术体系,从架构设计到具体实现方案展开深度探讨。通过分层架构设计覆盖数据全生命周期,结合差分隐私、联邦学习、安全多方计算等前沿技术,阐述数据收集、存储、处理、共享各环节的隐私保护机制。配套完整的数学模型推导、Python代码实现和
- HyperOS AI 引擎与核心特性深度解析:小米大脑、智能感知与个性推荐系统实战全景
观熵
智能终端Ai探索与创新实践人工智能大数据android
HyperOSAI引擎与核心特性深度解析:小米大脑、智能感知与个性推荐系统实战全景关键词HyperOS、小米大脑、AI引擎、小米感知中心、个性化推荐、智能场景识别、端云协同、隐私计算、AI调度器、系统级智能化摘要随着HyperOS的全面推行,小米正式将其系统平台向“人车家全生态智能协同”演进。在此基础上,AI成为支撑HyperOS智能化能力的第一生产力。其核心组件“小米大脑”融合了智能感知调度、跨
- 隐私计算基础学习——不经意传输技术(Rabin-OT、随机OT、2选1OT等)
_Totoro_
隐私计算基础学习学习密码学可信计算技术安全
本文主要记录隐私计算中的不经意传输(ObliviousTransfer,OT)相关技术,包括早期的Rabin-OT以及常见的1-out-of-2OT和chosen1-out-of-2OT等各类技术,仅供参考。一、OT分类首先介绍一下常见的几种OT技术的特点。1.Rabin-OT1981年Rabin[1]^{[1]}[1]首次提出OT的概念,并构造了一个OT协议(Rabin-OT),该协议中存在一个
- 大数据领域的国际发展动态
大数据洞察
大数据ai
大数据领域的国际发展动态关键词:大数据技术、数据治理、人工智能融合、隐私计算、实时分析、数据中台、数字化转型摘要:本文深入探讨了大数据技术在国际上的最新发展动态,从核心技术演进到行业应用创新,全面分析了当前大数据生态系统的发展趋势。文章将重点解析大数据与AI的深度融合、隐私计算技术的突破、实时数据处理架构的演进等关键领域,同时探讨了各国在大数据战略和政策方面的最新动向,为读者提供全面的国际视野和技
- 解读大数据领域数据产品的架构设计
AI天才研究院
AIAgent应用开发AI大模型企业级应用开发实战大数据ai
解读大数据领域数据产品的架构设计关键词:大数据架构、数据产品设计、分层架构模型、实时数据处理、数据治理、云原生、数据生命周期管理摘要:在数据驱动决策的时代,大数据产品已成为企业核心竞争力的关键载体。本文以数据产品架构设计为核心,系统解析其技术原理、分层架构模型、关键技术模块及实战方法。通过结合电商、金融等行业案例,深入探讨数据采集、存储、计算、服务、应用各层的设计要点,以及云原生、实时化、隐私计算
- 喜报!CFCA实力登榜“2025数字金融安全创新与实践大赛”优秀奖
资讯分享周
金融安全
4月17日,“2025数字金融安全创新与实践大赛”决赛在京圆满收官。本届大赛以“引领风控技术创新,强化数字金融安全”为主题,覆盖零信任、AI与大模型赋能、隐私计算、智能反欺诈、抗量子技术等前沿领域。中金金融认证中心(CFCA)凭借《基于可信身份认证和溯源码技术的金融行业数字身份联合运营平台解决方案》,在“金融智能风控应用”赛道中脱颖而出,荣获优秀奖。“金融智能风控应用”赛道优秀奖CFCA身份核验产
- AIGC赋能智慧医疗:从影像诊断到个性化治疗的革命性突破
VI8664956I26
AIGC
一、医疗AIGC技术架构1.1医疗场景技术挑战医疗环节行业痛点AIGC解决方案影像诊断人工阅片效率低多模态病灶分割与分级系统病历管理结构化程度低语音转文本+智能编码药物研发周期长成本高分子生成与虚拟筛选个性化治疗方案标准化不足基因组学+临床数据融合模型1.2医疗合规架构设计[医疗数据]→[隐私计算]→[多模态模型]→[临床决策]↑↓↑[区块链存证]←[解释性报告]←[医生工作站]二、核心模块开发2
- 零信任:从制度信任到机器信任,区块链信任机制带来可信链接
joely1
经验分享其他
1月1日消息,《上海市数据条例》今日起正式生效。《条例》指出将发展区块链等产业,支持浦东新区加强数据交易相关的数宇信任体系建设,创新融合大数据、区块链、零信任等技术,与长三角区域其他省共同推动区块链、隐私计算等数据安全流通技术的利用。信任是社会秩序的基础,缺少信任,任何社会关系都不可能持久存在。信任增强社会成员的向心力,降低社会运行的成本提高效率,也是稳定社会关系的基本因素。社会学家尼克拉斯•卢曼
- Tongsuo(铜锁)项目介绍 - 实现国密SSL协议
大草原的小灰灰
安全ssl网络c++网络安全
文章介绍铜锁(Tongsuo)是一个提供现代密码学算法和安全通信协议的开源基础密码库,为存储、网络、密钥管理、隐私计算、区块链等诸多业务场景提供底层的密码学基础能力,实现数据在传输、使用、存储等过程中的私密性、完整性和可认证性,为数据生命周期中的隐私和安全提供保护能力。铜锁诞生于蚂蚁集团并广泛的应用在蚂蚁集团内部以及外部的多种业务当中,提供了TLS、数据存储、国密合规等关键的密码学相关能力,确保了
- Web3.0与数据隐私计算的融合革命:重构数字社会信任基石
知识产权13937636601
计算机web3.0
Web3.0与隐私计算的交汇正在引发数据生产要素的范式革命。本文深入解析去中心化数字身份、零知识证明与联邦学习的技术融合路径,通过政务数据开放、医疗影像共享、金融反洗钱三大场景实践,揭示如何构建“数据可用不可见”的新型基础设施。研究提出跨链隐私计算中间件架构,在保障GDPR、CCPA等合规要求的同时,实现数据要素流转效率提升300%,为构建可信数据社会提供关键技术支撑。一、Web3.0时代的数据主
- 国内隐私计算的开源框架介绍
沙子可可
开源安全架构
在中国,隐私计算领域的发展迅速,多个开源框架被广泛应用于金融、医疗、政务等领域。开源框架以下是使用较多的隐私计算开源框架及其特点:1.FATE(联邦学习框架)开发者:微众银行(WeBank)技术方向:联邦学习(FederatedLearning)特点:支持横向联邦、纵向联邦和迁移联邦学习。提供可视化工具(FATEBoard)和工业级部署方案。兼容主流机器学习框架(如TensorFlow、PyTor
- 数据安全新纪元——多方安全计算与MySQL结合的隐私预算管理深度解析
墨夶
数据库学习资料1安全mysqlandroid
在当今数字化时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而,随着数据泄露事件频发,如何确保数据的安全性和隐私性成为了亟待解决的问题。传统的加密技术虽然能在一定程度上保护静态数据,但在动态数据分析过程中却显得力不从心。为了解决这一难题,隐私计算作为一种新兴的技术应运而生,它允许在不解密原始数据的前提下进行有效的计算和分析。本文将深入探讨如何利用多方安全计算(MPC)与关系型数据库MySQL相结合的方式实
- 麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》:从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”
短剧萌
算法安全
《我跑江湖那些年》以慕青青的复仇与蜕变为主线,展现了分布式系统中的信任崩塌与对抗性博弈的模型优化。本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻,探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。1.初始训练集:暴力采样与特征空间坍缩慕青青(Agent_M)的成长环境可视为一个高偏差训练集:数据污染事件:村主任(Node_V)通过恶意共识算法(如嫉妒驱动的PoW机制),煽动村民(Sub_Nodes)对果
- 基于同态加密的隐私计算技术在基因序列演化分析场景的应用
AI研究员
隐私计算同态加密bigdata人工智能算法
一、概述数据要素的流通共享和核心价值挖掘是数据要素市场培育的核心内容、必须在保证隐私安全的前提下实现有效信息共享。然而,当前仍然有三大隐私制约数据流通与协作。一是“数据孤岛”现象普遍存在,“数据孤岛”的出现使数据共享和流通协作受到阻碍,导致数据要素在资产化过程中发生垄断;二是全球数据合规监管日趋严格,日前各个国家都才采取数据安全法,确立了数据安全保护的各项基本制度,导致企事业及个人对数据流通与协作
- 联邦学习: 统一数据协作和隐私保护的技术解决之道
小牍
大数据分布式数据安全
联邦学习:统一数据协作和隐私保护的技术解决之道1.数据价值和隐私2.隐私计算技术安全多方计算可信执行环境联邦学习3.联邦学习的拓展分布式机器学习联邦学习和传统分布式系统的差异联邦学习带来的挑战安全性补充实际案例讲解总结1.数据价值和隐私为什么需要隐私计算呢?数据的产生过程是分散的,数据具有天然的割裂性。不同类型的公司提供不同的业务和服务,产生的数据类型也是不同的,例如社交公司产生用户大量的社交数据
- 聚焦大模型!隐语技术团队研究成果被 ICASSP 与 ICLR 两大顶会收录
隐私开源模型
“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow导语:2023年,「大模型」走到了聚光灯下,技术圈的“头部玩家”们纷纷入场,其潜能和价值正在被不断挖掘与释放。与此同时,大模型相关的隐私安全问题也
- 二、理论基础-匿踪查询(PIR)
人生相聚两依依
隐私计算可信计算技术密码学
一、PIR定义PrivateInformationRetrieval(PIR)匿踪查询技术,又称为隐私信息检索(PrivateInformationRetrieval,PIR),是一种在保护用户隐私的前提下进行信息检索的隐私计算技术。匿踪查询通过加密、混淆等技术手段,保障查询方能够隐匿被查询对象的关键词或客户ID信息,使得数据服务方提供匹配的查询结果但无法获知具体对应哪个查询对象。二、PIR分类匿
- 隐语实训-03:隐语架构
人生相聚两依依
隐私计算可信计算技术
隐语架构想象一下,你的数据像一块无价的金砖。在这个信息泛滥的时代,保护它不被窃取或滥用就显得格外重要。这里有个好消息:有了像隐语这样的隐私计算架构,我们的数字脚印就像是被放进了一个高科技的超级保险柜里。听起来是不是感觉安全多了?本节课讲一下隐语的架构五层防护堡垒从硬件到软件,有五层:硬件层:这是基础层,好比是保险柜的钢铁外壳,确保所有操作都在物理上得到安全保障。资源层:管理计算资源,类似于保险柜的
- 三、隐语架构
人生相聚两依依
隐私计算架构可信计算技术密码学
一、架构隐语架构设计的出发点:1、完备性:目前隐私计算技术较多,没有哪一种技术具有明显优势,一般是通过多种技术结合互补优势综合使用2、高内聚低耦合3、开放性二、产品层三、算法层大致分为3类:PSI/PIR:具体见前2讲数据分析:一种多方安全数据分析系统,可以让互不信任的参与方在保护自己数据隐私的前提下,完成多方数据分析任务。联邦学习:在原始数据不出域的前提下,通过交换中间数据完成机器学习建模,包含
- 浅谈隐私计算
eso1983
python安全
1.隐私计算概述隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下,实现数据的计算和分析的一系列信息技术。随着数据成为重要的生产要素,数据的流通与融合需求日益增长,但数据隐私安全问题也愈发突出。隐私计算技术旨在平衡数据的价值挖掘与隐私保护,为数据的安全使用提供解决方案。隐私计算涉及到多个主要的关键技术:多方安全计算:基于密码学原理,允许多个参与方在不泄露各自私有数据的情况下,协同计算某个函数。各方将各自
- 隐私计算开源助力数据要素流通
HZGame.
算法安全
主讲老师:李宏宇课程链接:第2讲:隐私计算开源助力数据要素流通丨隐私计算实训营第2期_哔哩哔哩_bilibili1、数据要素流转与数据内外循环这是数据的生命周期也是数据流转的链路图,我们可以发现数据流转可以分为数据采集加工和数据价值释放两个部分,而数据价值释放也分成两个部分:一部分是内循环,数据持有方在自己的运维管控域内对自己的数据使用和安全拥有全责,一部分是外循环,数据要素离开了持有方管控域,在
- 隐语安装部署
HZGame.
大数据数据库架构
主讲老师:周爱辉讲课链接:第4讲(上):隐语安装部署-理论篇丨隐私计算实训营第2期_哔哩哔哩_bilibili主讲老师:王祖利讲课链接:第4讲(下):SecretFlow与Secretnote的安装部署—实操篇丨隐私计算实训营第2期_哔哩哔哩_bilibili一、SecretFlow运行要求:1、环境要求Python>=3.8操作系统:•CentOS7•Anolis8•Ubuntu18.04/20
- 数据可信流通
HZGame.
大数据网络运维
主讲老师:韦韬学习链接:第1讲:数据可信流通,从运维信任到技术信任丨隐私计算实训营第1期_哔哩哔哩_bilibili【一图读懂|数据二十条】-国家发展和改革委员会(ndrc.gov.cn)“数据二十条”对外发布,构建数据基础制度体系——做强做优做大数字经济_政策解读_中国政府网(www.gov.cn)通过以上的图片和链接,让我们可以了解什么是“数据二十条”,建立数据来源可确认、使用范围可界定、流通
- 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