- 神经架构搜索在大模型效率优化中的应用
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经架构搜索,大模型,效率优化,自动机器学习,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习模型取得了令人瞩目的成就,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,随着模型规模的不断扩大,训练和部署这些大模型也带来了巨大的挑战。计算资源消耗巨大:大模型的训练需要大量的计算资源,例如高性能GPU和TPU,这导致训练成本高昂,难以普及。内存占用量大:大模型的参数量庞大,需要大量的内存进行存储和
- RestFul架构
zhanglinlove
工具RESTFUL
REST是一种跨平台、跨语言的架构风格,jax-rs标准是在java领域,对rest式的web服务制定的实现标准,jersey是jax-rs标准的参考实现。GET(SELECT):从服务器取出资源(一项或多项)。POST(CREATE):在服务器新建一个资源。PUT(UPDATE):在服务器更新资源(客户端提供完整资源数据)。PATCH(UPDATE):在服务器更新资源(客户端提供需要修改的资源数
- 有用过kafka的延迟队列功能的人吗
xiamu_CDA
kafka分布式
有用过Kafka的延迟队列功能的人吗?在当今的数据处理和消息传递领域,ApacheKafka已经成为了一个不可或缺的工具。它以其高吞吐量、低延迟和可扩展性而闻名。然而,随着应用场景的多样化,Kafka的延迟队列功能逐渐进入了人们的视野。你有没有想过,在处理复杂业务逻辑时,Kafka的延迟队列功能能带来哪些优势?本文将深入探讨这一话题,并分享一些实际应用中的经验和最佳实践。什么是Kafka的延迟队列
- 卷积神经网络(CNN):深度学习中的核心模型
任义礼智信
深度学习cnn人工智能
引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是深度学习领域的一种重要模型,广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。CNN凭借其卓越的特征提取能力和参数共享机制,已成为计算机视觉任务中最主流的算法之一。本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。CNN的基本原理CNN是一种特殊的前馈神经网络(FeedforwardNeura
- ARM体系与架构
吃饱了好撑
arm开发架构
ARM体系与架构硬件基础ARM处理器什么是哈佛结构和冯诺依曼结构?冯诺依曼结构采用指令和数据统一编址,使用同条总线传输,CPU读取指令和数据的操作无法重叠。哈佛结构采用指令和数据独立编址,使用两条独立的总线传输,CPU读取指令和数据的操作可以重叠。利弊冯诺依曼结构主要用于通用计算机领域,需要对存储器中的代码和数据频繁的进行修改,统一编址有利于节约资源。哈佛结构主要用于嵌入式计算机,程序固化在硬件中
- android直播类app开发
weixin_44693887
ffmpegandroidandroidstudio
在移动互联网时代,直播成了一种极受欢迎的互动形式,不管是娱乐、教育、还是商业等领域都有应用。而Android直播应用则是近年来备受关注的一个领域。本文将从原理和详细介绍两个方面,对Android直播类应用开发进行探讨。一、Android直播类应用的原理Android直播类应用的原理就是将视频通过摄像头采集,经过压缩编码后通过网络传输至服务器,再由服务器推流至直播平台,最终用户可以通过直播平台进行观
- 深度学习图像算法中的网络架构:Backbone、Neck 和 Head 详解
肥猪猪爸
#深度学习深度学习算法人工智能数据结构神经网络计算机视觉机器学习
深度学习已经成为图像识别领域的核心技术,特别是在目标检测、图像分割等任务中,深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中,通常可以分为三个主要部分:Backbone、Neck和Head。这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色,它们各自处理不同的任务,从特征提取到最终的预测输出,形成了一个完整的图像处理流程。本文将详细介绍这三部分的作用以及它们在目标检测和图像分割中的应用,帮助大家更好
- NL2SQL技术方案系列(6):金融领域知识检索,NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4
汀、人工智能
LLM工业级落地实践人工智能NL2SQLLLM自然语言处理copilot知识检索语义搜索
NL2SQL技术方案系列(6):金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(SpidervsBIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQL进阶系列(1):DB-GPT-Hub、SQLco
- Hive 窗口函数与分析函数深度解析:开启大数据分析的新维度
自节码
大数据hive数据分析hadoop
Hive窗口函数与分析函数深度解析:开启大数据分析的新维度在当今大数据蓬勃发展的时代,Hive作为一款强大的数据仓库工具,其窗口函数和分析函数犹如一把把精巧的手术刀,助力数据分析师们精准地剖析海量数据,挖掘出深藏其中的价值宝藏。本文将带领大家深入探索HiveQL中这些神奇函数的奥秘,从版本演进、功能特性到丰富多样的实际应用示例,全方位地呈现它们在大数据处理领域的卓越魅力。一、版本回溯与知识宝库指引
- 当下是否入行AI ? 一场关于未来的赌注与机遇
dami_king
随笔人工智能
当下是否入行AI:一场关于未来的赌注与机遇在科技的浪潮中,人工智能(AI)无疑是最为汹涌的一波。它不仅改变了我们与机器互动的方式,还重塑了各行各业的面貌。面对这样的变革,许多人站在十字路口犹豫不决——现在进入AI领域还来得及吗?这个问题的答案,并非简单的“是”或“否”。今天,让我们一起深入探讨这个话题,看看对于想要投身AI的人来说,当下是不是一个好的时机。AI行业的现状与发展2024年,AI已经从
- 搜索技术中的关键问题探讨
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搜索算法
引言在信息爆炸的时代,搜索技术作为连接用户与海量信息的桥梁,其重要性不言而喻。从召回相关信息到对结果进行排序,再到处理一系列衍生问题,搜索技术涵盖了多个关键环节。本文将深入剖析搜索技术中常见的召回、排序以及其他相关重要问题,旨在为该领域的研究与实践提供一个整体的Framework视角~一、常见召回通路及其作用在搜索场景中,召回通路是从海量数据中筛选出与用户查询相关信息的重要途径。不同的召回通路各有
- 频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现
呆头鹅AI工作室
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络condapython
背景与动机在深度学习领域,如何有效处理时间序列数据一直是一个重要的研究方向。近年来,频域分析技术在时间序列处理中展现出了巨大潜力,特别是离散余弦变换(DCT)因其能够高效捕捉低频信息并避免高频噪声干扰而受到广泛关注。FECAM模型的开发正是基于这一背景,旨在结合频域分析和通道注意力机制,以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法,FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特
- MiniMax开源,突破传统Transformer架构,震撼业界
人工智能模型
就在昨天,AI领域迎来了一项重大突破——MiniMax发布并开源了新一代01系列模型。国产大模型市场再掀巨浪,传统Transformer架构或许将不再是唯一选择。MiniMax-Text-01模型:https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-Text-01MiniMax-VL-01模型:https://huggingface.co/MiniMaxAI/Mini
- 密码机服务器在云计算中的应用与挑战
SafePloy安策
服务器云计算运维
随着云计算技术的迅猛发展和普及,密码机服务器作为一种高效、专业的数据安全解决方案,正在云计算领域中扮演着越来越重要的角色。本文将探讨密码机服务器在云计算中的应用及其面临的挑战。云计算技术涉及大量的数据传输和存储,数据的安全性和隐私性是一大挑战。密码机服务器,作为数据安全的核心设备,通过先进的加密算法和高速处理芯片,为服务器上的数据提供高强度、实时的加密解密服务。与传统的软件加密相比,硬件级别的加密
- 2025最新搭建交友平台/交友系统源码-支持H5小程序+带安装说明+可封装APP
前端后端软件工程php
在相亲交友领域,选择开发APP还是小程序,需要综合考虑多个因素,包括用户需求、功能丰富性、开发成本、维护成本、用户体验以及市场推广等。APP的优势功能丰富:APP可以实现更复杂的功能,满足用户多样化的需求。用户体验好:APP通常具有更好的界面设计和交互体验,能够提供更流畅的用户体验。离线使用:APP可以离线使用,无需依赖网络连接。推送消息和通知:APP可以实时推送消息和通知,提高用户活跃度和粘性。
- Python网络爬虫入门教程:从抓取数据到应用实现
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引言在大数据时代,信息就是力量。各种网站每天产生着海量的数据,这些数据中蕴藏着巨大的商业价值和研究价值。如何快速、自动化地从互联网上获取这些信息,成为了数据科学、人工智能、市场分析等领域中的一个重要课题。Python,作为一门易于学习且功能强大的编程语言,其丰富的库和工具使得构建网络爬虫变得非常简单。网络爬虫(WebScraper)是一种自动化程序,用来从网页中提取信息。无论是用于数据分析、竞争对
- 编程语言大揭秘:各显神通的编程世界
冷夜雨.
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在当今数字化的时代,编程语言犹如一把把神奇的钥匙,打开了通往不同技术领域的大门。从网页开发到人工智能,从数据分析到游戏制作,每一种编程语言都有其独特的优势与适用场景。今天,就让我们一同深入探索几种主流编程语言的奥秘,看看在什么情况下它们能发挥最大的威力。Python:万能胶水,快速开发的利器Python以其简洁、易读的语法著称,仿佛是用自然语言编写代码一般,新手程序员也能快速上手。它拥有庞大且丰富
- 【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:基于原型引导的领域感知渐进表示学习(一)
努力学习的大大
论文推荐深度学习人工智能机器学习神经网络变化检测
【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:基于原型引导的领域感知渐进表示学习(一)【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法:基于原型引导的领域感知渐进表示学习(一)文章目录【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图
- MDX语言的数据库交互
Linux520小飞鱼
包罗万象golang开发语言后端
使用MDX语言进行数据库交互的深入探讨引言在当今数据驱动的时代,数据分析和数据挖掘的需求不断增加。多维数据分析工具和语言应运而生,其中MDX(多维表达式,MultidimensionalExpressions)便是一种非常重要的工具。MDX主要用于查询多维数据集(如OLAP数据立方体),在商业智能和数据仓库领域得到了广泛应用。本文将深入探讨MDX的基本概念、语法、应用场景以及与其他数据库交互的方式
- 为什么要进行标准查新?企业不进行标准查新有什么危害吗?
怎么睡不醒(づ ●─● )づ
知识问答经验分享笔记微信公众平台其他
百问百答▷▷▷Q&A标准化知识问答第16期—标准查新的概念和应用前言|继上周我们深入探讨了“企业标准”的重要性和实施细节之后,这一期我们将为您带来标准查新的概念和应用。通过本期内容,您将了解到标准查新的具体应用方法以及它在各行各业中的实际价值。让您的企业走在标准化的前沿,开拓更广阔的业务领域。Q:什么是标准查新?A:标准查新是指在特定领域或行业内,针对某一标准或标准化对象,进行的最新信息的查找和核
- ProtonBase 荣获 Datafun “数智技术最佳探索奖”
2024年,数智领域迎来技术创新的高峰,尖端技术和用户案例呈现井喷式增长,成为引领时代潮流的关键词。DataFun社区作为数智前沿阵地,汇聚全球数智精英,推动技术革新和知识共享,助力技术加速发展。由DataFun社区颁发的“星空奖-数智技术最佳探索奖”旨在表彰数智技术领域取得显著成就的创新技术,特别是那些具有卓越创新性、实用性和自主知识产权的产品,解决了用户的实际需求,产生了积极的社会和经济效益。
- 区块链领域新进展:技术创新与应用拓展齐头并进
近期,区块链领域不断涌现出新的消息,展现出这一技术在多个方面的持续发展和创新应用。在技术创新方面,我国自主可控、性能良好的区块链软硬件技术体系长安链启动链通全国社保数据。据中国日报1月3日消息,在国家重点研发计划的牵引下,长安链高性能融合隐私计算,在确保原始数据不被泄露的前提下,支持社保大数据服务信息在企业、金融机构可信安全流通和共享,助力实体经济高质量发展。长安链自2021年初问世以来,凭借核心
- Apache SeaTunnel 社区 2024 年度报告
数据库
2024年是ApacheSeaTunnel社区高速成长的一年。从技术创新到用户生态,从版本发布到社区活动,我们见证了无数开发者与企业在数据集成领域的探索与突破。展望2025展望未来,ApacheSeaTunnel社区将继续秉承开源精神,为全球用户提供更强大、更易用的数据集成工具。我们的目标包括支持更多数据源和目标:扩展连接器生态,满足用户的复杂需求。性能优化:提升大规模数据同步效率,进一步降低延迟
- Spring Boot 2 学习指南与资料分享
来恩1003
SpringBoot2springboot后端java
SpringBoot2学习资料SpringBoot2学习资料SpringBoot2学习资料在当今竞争激烈的Java后端开发领域,SpringBoot2凭借其卓越的特性,为开发者们开辟了一条高效、便捷的开发之路。如果你渴望深入学习SpringBoot2,以下这份精心准备的学习指南与丰富的资料分享将成为你前行的得力伙伴。一、学习指南(一)入门奠基环境搭建:Java环境:确保开发机器安装了Java8或更
- 多维偏好分析及其在实际决策中的应用:基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法
多维偏好分析(MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)和K均值聚类算法对鸢尾
- MongoDB 学习指南与资料分享
来恩1003
MongoDBmongodb数据库
MongoDB学习资料MongoDB学习资料MongoDB学习资料在数据爆炸的当下,MongoDB作为非关系型数据库的佼佼者,以其独特优势在各领域发光发热。无论是海量数据的存储,还是复杂数据结构的处理,MongoDB都能轻松应对。接下来,让我们一同深入探索MongoDB的学习路径,并分享一些实用的学习资料。学习指南入门基础核心概念掌握MongoDB基于分布式文件存储,采用文档型数据模型。它将数据以
- 关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势
yongyoudayee
数智招聘
2025年,招聘管理领域正站在变革的十字路口,全新的技术浪潮与不断变化的职场生态相互碰撞,促使招聘管理系统成为重塑企业人才战略的关键力量。智能化招聘管理系统平台在这一背景下迅速崛起,其发展趋势不仅影响企业的招聘效率与质量,还深刻改变着人力资源市场的生态格局。一、智能化招聘管理系统平台的核心特征与发展趋势1.深度学习算法与大数据分析的应用2025年的招聘管理系统将依托深度学习算法与大数据分析,彻底颠
- 《C++ 赋能强化学习:Q - learning 算法的实现之路》
c++人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最热门的领域之一,而强化学习作为其中的重要分支,正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。Q-learning算法作为强化学习中的经典算法,在众多领域如游戏、机器人控制、资源管理等有着广泛的应用前景。本文将深入探讨如何用C++实现强化学习中的Q-learning算法,带您领略C++在人工智能领域的强大魅力。一、强化学习与Q-learning算法概述强化学习是一种通
- 《C 语言向量运算:点亮人工智能几何计算之路》
c人工智能深度学习
在人工智能蓬勃发展的时代,数学运算作为其坚实的基石发挥着不可替代的作用。而向量的点积与叉积运算,更是在人工智能的几何计算领域有着独特且关键的地位。今天,就让我们一同深入探讨如何在C语言中实现向量的点积、叉积运算,并领略其在人工智能几何计算中的精彩应用。向量,作为既有大小又有方向的量,在几何世界里是极为重要的元素。点积,也被称为数量积,它的几何意义与向量的投影密切相关。当我们计算两个向量的点积时,其
- 【学术会议论文投稿】JavaScript在数据可视化领域的探索与实践
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿javascript
【ACM出版|EI快检索|高录用】2024年智能医疗与可穿戴智能设备国际学术会议(SHWID2024)_艾思科蓝_学术一站式服务平台更多学术会议请看学术会议-学术交流征稿-学术会议在线-艾思科蓝目录引言JavaScript可视化库概览D3.js基础入门1.引入D3.js2.绘制简单的条形图3.添加轴交互性与动画实际应用场景结论引言在数据驱动决策日益重要的今天,数据可视化成为连接数据与洞察的桥梁。J
- 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