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深度学习人工智能深度学习gpttransformer
GPT(GenerativePre-trainedTransformer)1️⃣什么是GPT?GPT(GenerativePre-trainedTransformer,生成式预训练Transformer)是由OpenAI开发的基于Transformer解码器(Decoder)的自回归(Autoregressive)语言模型。它能够通过大量无监督数据预训练,然后微调(Fine-tuning)以适应特
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DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
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DeepLearning深度学习视频神经网络
推荐一个深度学习视频教程,中文,推导详细。老先生娓娓道来,将神经网络、深度学习讲的非常透彻。由复旦大学吴立德老师教授的课程:http://www.youku.com/playlist_show/id_21508721.html
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深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的商品推荐系统利用深度学习技术对用户的行为和商品的特征进行分析和建模,从而向用户推荐最相关的商品。这类系统在电子商务、社交媒体和内容推荐等领域中具有广泛应用。以下是对这一领域的系统介绍:1.任务和目标商品推荐系统的主要任务和目标包括:个性化推荐:根据用户的兴趣和行为,向用户推荐个性化的商品列表。提高用户体验:通过精准推荐,提高用户的购物体验和满意度。增加销售额:通过推荐相关商品,增加用
- 常见的深度学习模型总结
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1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 深度学习 视频推荐
小赖同学啊
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以下为你呈现一个基于深度学习实现视频推荐的简化代码示例。这里我们使用的是协同过滤思想结合神经网络的方式,借助TensorFlow和Keras库来构建模型。在这个示例中,假设已有用户对视频的评分数据,目标是预测用户对未评分视频的评分,进而为用户推荐可能感兴趣的视频。1.环境准备要确保你已经安装了必要的库,如numpy、pandas、tensorflow等,可以使用以下命令进行安装:pipinstal
- 23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。
小宇爱
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在使用这个非线性激活函数的时候,其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播,以及反向怎么传递的。如下图所示:第一:relu函数的正向传播函数是:当输入值(隐藏层)值大于了,就输出自己本身的值。反向梯度传播:当输出值大于0,那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0,那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是,如果输入值是0或小于0,那么输出值的反向增强就没有。如果输入值大于0,那么输出值的方向增强就有。
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
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摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
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摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
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1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节,是进行身份识别和行为识别的重要部分。近年来,针对不同特征的提取,国内外学者提出了许多特征提取算法,同样特征提取的效果大都不错。但是在复杂的猪舍环境中提取猪的特征还是比较困难的。下面针对几种目前常用的特征提取算法进行一些介绍。(1)传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久,现阶段比较成熟,是深度学习算法出来之前研究
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CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集,广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像,每张图像的大小是32x32像素。数据集被分为50,000张训练图像和10,000张测试图像。每个类别包含6,000张图像,具体类别包括:飞机(airplane)汽车(automobile)鸟(bird)猫(cat)鹿(deer)狗(dog)青蛙(frog)马(horse)船(ship)卡车
- 毕设项目 基于深度学习的人脸表情识别(源码+论文)
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文章目录0前言1项目运行效果2技术介绍2.1技术概括2.2目前表情识别实现技术3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计
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1.引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力,尤其是在目标检测任务上。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型作为一种高效的目标检测算法,以其实时性和高精度在许多领域得到了广泛应用。海洋动物的检测任务也因此受益,借助深度学习模型,我们可以实时、自动地检测海洋中的动物,有助于海洋生态研究、环境保护以及水下监测等多个领域。本文将详细介绍如何基于YOLO
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1.引言语义分割是计算机视觉中的重要任务,其目标是将输入图像中的每个像素分类到特定的类别。本项目结合了ResNet(ResidualNetwork)和ViT(VisionTransformer),构建了高性能的语义分割模型。本文将详细解析该模型的架构、训练流程及其应用。2.语义分割模型解析本项目采用ResNet和ViT结合的方式进行语义分割,并使用CBAM注意力机制增强特征提取能力。涉及的核心文件
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引言在现代车站,行李监控是一项至关重要的安全任务。随着交通安全要求的不断提高,尤其是在车站等人流密集的场所,及时检测和识别行李不仅有助于防止行李遗失或误取,还能有效地减少潜在的安全威胁。传统的人工检查方法已经无法满足快速响应和高精度的需求,而基于深度学习的目标检测技术,特别是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,成为了高效解决此类问题的理想选择。YOLO系列算法(包括YOLOv5、Y
- 一个好玩的python库rembg,可以自行做成抠图工具,本文附上用法和模型
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rembg在图像处理领域,背景移除是一个常见且重要的任务。无论是电商平台的商品展示、社交媒体中的个性化头像生成,还是其他需要图像透明背景的场景,背景移除都扮演着关键角色。Python中的rembg库就是一个强大的工具,它基于深度学习技术,能够准确、快速地移除图像背景。本文详细介绍rembg库的安装、基本用法。Github仓库地址:github.com/danielgatis/rembg安装需求:p
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- 使用rembg库提取图像前景(移除图像背景),并构建web应用
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1、图像中的前景与背景在深度学习图像处理领域中,图像内容可以被定义为前景与背景两部分,其中感兴趣图形的被定义为前景,不感兴趣区域的背景。如在目标检测中,被框出来的目标则被定义为前景。此外,前景识别也可以理解外显著性识别,具体可以查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/441836726。本博文所涉及的rembg库,就是基于显著性提取模型u2net所实现的。在传统图像处理中,前
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《清华大学deepseek入门到精通》下载清华大学推出的《DeepSeek:从入门到精通》是一本深度学习领域的指导手册,它旨在为学习者提供一个从基础到高级应用的全面学习路径。这本手册不仅覆盖了深度学习的基础知识,还深入探讨了高级应用、实战案例、算法解析、模型优化、数据处理等方面的内容。下载链接:清华大学deepseek入门到精通
- 【2025版】最新AI大模型NLP全面解析,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
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近年来,随着深度学习技术的飞速发展,AI大模型作为人工智能领域的重要研究对象,正逐步成为学术界和产业界广泛关注的热点议题。AI大模型,作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型,如BERT、GPT等,已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效,极大地推动了相关领域的技术进步。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!AI大模型的价值不仅体现于其庞大的参数规模与强大的学
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1.背景介绍智能电网是一种利用人工智能技术优化电力系统运行和管理的方法。在现代电力系统中,智能电网技术可以帮助电力公司更有效地管理资源、提高系统的可靠性和稳定性,降低运行成本,并满足环境保护要求。智能电网技术的核心是大规模的人工智能模型,这些模型可以处理大量的实时数据,并在毫秒级别内做出决策。在过去的几年里,人工智能技术的进步使得智能电网变得更加可行和实用。例如,深度学习技术可以帮助预测电力需求,
- pytorch深度学习模型推理和部署、pytorch&ONNX&tensorRT模型转换以及python和C++版本部署
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目录1.采用pytorch进行推理2.采用onnx进行推理2.1pytorch转换为onnx2.2onnx推理3.采用tensorrt进行推理(python环境)3.1onnx转engine文件3.2tensorrt推理4.采用tensorrt进行推理(c++环境)5.采用torch2trt进行推理(python环境)在pytorch框架下,可以很方便进行深度学习模型的搭建、训练和保存。当模型训练
- 大模型中 .safetensors 文件、.ckpt文件和.pth以及.bin文件区别、加载和保存以及转换方式
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目录模型格式介绍加载以及保存-加载.safetensors文件:-保存/加载.pth文件:-保存/加载.ckpt文件:-处理.bin文件:模型之间的互相转换pytorch-lightning和pytorchckpt和safetensors模型格式介绍在大型深度学习模型的上下文中,.safetensors、.bin和.pthckpt文件的用途和区别如下:.safetensors文件:这是由Huggi
- 二分查找排序算法
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java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
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二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
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您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
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这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
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- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
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two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
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技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
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根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
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socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
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二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
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sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
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MongoDB简介
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MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
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Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
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javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To git@git.dianrong.com:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to 'git@git.dianron
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。