- 大屏自适应终极方案:基于比例缩放的完美适配实践(Vue3版)
FFF-X
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需求背景在数据可视化大屏开发中,我们常面临这样的挑战:如何让1920*1080的设计稿在不同分辨率设备上完美呈现?传统的响应式布局难以应对复杂的大屏元素排布,本文介绍一种基于CSS3变换的终极适配方案实现思路本方案的核心是动态比例缩放,通过以下关键步骤实现:基准比例锁定:基于设计稿宽高比(16:9)建立基准比例视口实时检测:通过resize事件监听窗口变化智能比例判断:当视口更宽时:保持高度基准,
- 2025最新智能优化算法:改进型雪雁算法(Improved Snow Geese Algorithm, ISGA)求解23个经典函数测试集
荣华富贵8
程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3经验分享
摘要随着智能优化算法的不断发展,解决高维、复杂的优化问题已成为研究的重要课题。雪雁算法(SnowGeeseAlgorithm,SGA)作为一种新兴的自然启发式优化算法,以其高效的全局搜索能力受到了广泛关注。然而,雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时,仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此,本文提出了一种改进型雪雁算法(ISGA),通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略,增强了
- 《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks
阳光明媚大男孩
学习深度学习人工智能论文笔记
论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架(CL-FEFA)”中正负样本对比学习实现的技术细节,包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。1.正负样本的定义与构造在CL-FEFA框架中,正负样本的定义是动态且自适应的,基于特征提取的结果,而不是预先固定的。这种自适应性是CL-FEFA区别于传统对比学习(如SimCLR、SupCon)的一个关键点。定义方式:指示矩阵
- H800能效架构实战解析
智能计算研究中心
其他
内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心,通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块,形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。在架构设计中,异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态,动态分配CPU、GPU及专用加速器资源,最大化硬件利用率;动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略,结合多级电压频率
- 模型优化驱动产业应用创新
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进,其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略,显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力,而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化,降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面,边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟,更通
- 从指令集鸿沟到硬件抽象:AI 如何重塑手机与电脑编程语言差异——PanLang 原型全栈设计方案与实验性探索1
灏瀚星空
PanLang原型全栈设计方案与实验性探索人工智能智能手机开发语言架构机器学习语言模型模板方法模式
AI如何跨越指令集鸿沟?手机与电脑编程语言差异溯源与统一路径——PanLang原型全栈设计方案与实验性探索1文章目录AI如何跨越指令集鸿沟?手机与电脑编程语言差异溯源与统一路径——PanLang原型全栈设计方案与实验性探索1前言一、手机与电脑编程语言的核心差异二、实现语言统一的技术路径1.硬件抽象层设计(HAL2.0)2.自适应运行时系统3.跨平台UI引擎三、新型统一语言设计要素1.核心特性2.编
- 计算机视觉总结
Trank-Lw
计算机视觉深度学习人工智能
以下是针对上述问题的详细解答,并结合代码示例进行说明:1.改进YOLOv5人脸检测模块,复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程:光照补偿:在数据预处理阶段,采用自适应光照补偿算法,对图像进行实时增强,以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强:在训练数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
odoo中国
AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- 【块浮点(BFP)技术:原理、设计及应用】
youngerwang
移动5G测试验证之禅道matlab信息与通信基带工程
文章目录块浮点(BFP)技术:原理、设计及应用摘要关键词:块浮点(BFP)技术;量化;数据压缩;自适应调整;联合编码;硬件实现;Matlab一、引言二、BFP原理(一)基本概念(二)量化过程(三)逆过程(解量化)三、BFP设计(一)块大小选择(二)缩放因子编码(三)量化比特宽度选择四、BFP设计难点解析(一)数据动态特性与块大小适配(二)缩放因子编码的复杂度与效率平衡(三)量化精度与压缩比的最优平
- OpenCV图像处理基础2
指尖下的技术
OpenCVopencv图像处理计算机视觉
接着上一篇OpenCV图像处理基础1继续说。图像阈值处理1、简单阈值处理ret,thresholded_image=cv2.threshold(image,thresh,maxval,cv2.THRESH_BINARY)thresh是阈值,maxval是最大值。2、自适应阈值处理thresholded_image=cv2.adaptiveThreshold(image,maxval,cv2.ADA
- Eagle_Wood-滤波方式学习笔记
OverflowSummer
嵌入式泛用知识学习笔记人工智能算法嵌入式硬件笔记学习
//1.移动平均滤波器(信号处理)#defineWINDOW_SIZE5floatmoving_average(float*buffer,floatnew_sample){ staticfloatsum=0; staticintindex=0; staticfloatsamples[WINDOW_SIZE]={0}; sum-=samples[index]; samples[ind
- 重塑家用机器人大脑!云鲸旗舰机型逍遥002搭载旭日5正式开售
量子位
2025年3月20日,全球家庭清洁机器人明星品牌云鲸智能携最新一代旗舰机型——云鲸逍遥002,亮相中国家电及消费电子博览会(AWE)。该产品以”AI智能深度清洁“为核心,基于地瓜机器人全新一代旭日5智能计算芯片,推出首创的双目AI视觉感知自适应系统,以10TOPs的端侧算力与180万点/秒的3D稠密深度点云生成能力,为家庭场景带来毫米级障碍测距精度与语义级环境理解,是家庭清洁机器人智能化演进的又一
- H5 毛玻璃个人简约引导页源码
caslncas
源码html5
源码名称:毛玻璃个人简约引导页源码源码介绍:一款毛玻璃引导页源码,可以大量添加旗下站点和友情链接。手机端、电脑端背景自适应。需求环境:H5下载地址:https://www.changyouzuhao.cn/11921.html
- CSS的滑动门技术
xiao____ming
html5css3
在制作导航栏等网页元素时,常常需要为其设置特殊形状的背景,为了使各种特殊形状的背景能够自适应元素中文本的多少,即实现自由拉伸滑动,就出现了CSS滑动门技术。微信的导航栏:滑动门简单使用:Documenta{display:inline-block;height:33px;line-height:33px;background:url(to.png)no-repeat;margin:100px;pa
- css+html应用实例1:滑动门技术的简单实现
weixin_30639719
关于滑动门,现在的页面中好多地方都会用到滑动门,一般用作于导航背景,它的官方解释如下:滑动门:根据文本自适应大小,根据背景的层叠性制作,并允许他们在彼此之上进行滑动,以创造出一些特殊的效果。为什么很多人喜欢用滑动门呢,因为有些时候导航的字体长度不一致,长长短短实在不好弄背景图片之类啥的,如果单独根据不同的长度调用不同的背景图片太麻烦不说服务器压力也太大,所以滑动门技术应运而生,它可以根据元素本身的
- 自动驾驶中间件技术辨析:ROS、Apex.Grace、DDS、AutoSAR和AutoSAR Adaptive
赛卡
自动驾驶中间件人工智能
在自动驾驶技术的演进中,中间件作为连接硬件、操作系统与应用软件的核心枢纽,其安全性、实时性和可扩展性至关重要。当前市场上主流的中间件技术包括ROS/ROS2、Apex.Grace(Apex.OS)、DDS、AutoSAR(经典平台CP)和AutoSARAdaptive(自适应平台AP)。这些技术各有特点,但也存在交叉与互补。本文将从功能定位、技术架构、安全认证和应用场景等方面,深入分析它们的联系与
- 无人机喊话系统:空中扩音器的科技密码!
云卓SKYDROID
无人机科技人工智能云卓科技科普高科技
一、技术核心:空中声波系统的三重架构1.声源处理中枢支持双模输入:麦克风实时采集与数字音频导入搭载DSP数字信号处理器,实现动态降噪(信噪比>70dB)自适应EQ调节,针对不同场景优化频响曲线(如灾害现场增强低频穿透力)2.定向声场发生器采用相控阵扬声器技术,波束角可调范围15°-60°声压级最高达125dB(相当于喷气式飞机起飞噪音)有效投射距离300米(静风环境下)3.飞控集成平台专用减震支架
- 补偿算法之相位补偿算法
傻童:CPU
Qt自动控制理论算法android
补偿算法之相位补偿算法相位补偿算法:在一些控制系统中,系统的相位裕度可能不足,导致系统稳定性变差。相位补偿算法通过增加或减少特定频率下的相角来调整系统的相位特性。例如,在电机调速系统中,为了提高系统在高速运行时的稳定性,可能会采用相位超前补偿算法,通过在控制回路中添加适当的滤波器或控制器结构,使系统在高频段的相位提前,从而增加相位裕度,防止系统出现振荡或失稳现象。相位补偿算法的核心目标是对信号或系
- 【CSS】实现三栏布局的方式
儒rs
CSScsscss3html三栏布局前端
【CSS】实现三栏布局的方式三栏布局一般指的是页面中一共有三栏,左右两栏宽度固定,中间自适应的布局,三栏布局的具体实现如下:①利用浮动利用浮动,左右两栏设置固定大小,并设置对应方向的浮动。中间一栏设置左右两个方向的margin值。注意这种方式,中间一栏必须放到最后。.container{overflow:hidden;}.left{float:left;width:100px;background
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- 仿新浪微博typecho主题源码
酷爱码
phpPHPtypecho博客源码
源码介绍仿新浪微博typecho主题源码,简约美观,适合做个人博客,该源码为主题模板,需要先搭建typecho,然后吧源码放到对应的模板目录下,后台启用即可源码特点支持自适应个性化程度高可设置背景图、顶栏背景图可自定义导航栏、资料卡、关注按钮等文章大图多样化选择,支持随机图适配Typecho最新版本(1.2.1)与PHP8.0源码免费获取仿新浪微博typecho主题源码
- MySQL 8.0 特性的高频面试题及核心知识点
dblens 数据库管理和开发工具
mysqlmysql数据库面试题
1.索引原理与MySQL8.0新特性答案:自适应哈希索引:MySQL8.0自动在频繁查询的索引上构建哈希索引,加速等值查询(如WHEREid=1)。全文索引优化:支持布尔模式(MATCH()AGAINST())和自然语言模式,且索引更新更高效。InnoDB页压缩:支持ZSTD压缩算法,减少存储空间和I/O开销。虚拟列索引:可对虚拟列(ComputedColumns)创建索引,减少存储冗余。2.事务
- vue2实现表格拖拽功能。整列的数据可以随意拖拽排序,但是行的拖拽只影响当前列
火炬冬天
vue.jsjavascriptelementui
概述本文介绍基于Vue2实现的表格组件,支持以下核心功能:列拖拽排序(整列位置交换)行拖拽排序(每列内部独立排序)自适应列宽与内容溢出提示可视化拖拽反馈效果数据与视图的自动同步功能演示源码分享{{column.label}}-->⠿{{data[rowIndex][column.prop]}}importdraggablefrom'vuedraggable';exportdefault{compo
- OpenLSD是一个自适应开源数据集,旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。
数据集
2024-11-14,由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集,目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中,通过机器学习方法提升效率和质量。一、研究背景:逻辑综合是电子设计自动化(EDA)流程中的关键环节,它负责将高级设计规范转化为门级网络列表。近年来
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看,可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制,而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面,TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例,验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是,工具链整合已成为技术落地的关键环节,MXNet与
- 电机控制常见面试问题(十)
小雀丝
嵌入式硬件单片机电机控制电机
文章目录一、Kalman滤波器的原理以及EKF(扩展卡尔曼滤波)的概念1.理解Kalman滤波器2.理解EKF3.总结二、滑动平均滤波器的设计1.定义与原理2.关键参数设计3.与其它滤波器对比三.PID与MPC的区别四.李雅普诺夫稳定性的概念五.谈一下对电感与电容的理解一、Kalman滤波器的原理以及EKF(扩展卡尔曼滤波)的概念1.理解Kalman滤波器什么是Kalman滤波器?——用“天气预报
- 问题链的拓扑学重构
由数入道
AI辅助教学拓扑学重构
问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱(Mermaid图示)核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络4.3维度跃迁——第一性原理与跨模态映射4.4时空折叠——历史回溯与未来推演四维操控模型——知识精髓工具、案例及实践方法注意事项、终止机制与系统自适应未来拓展与研究方向总结与战略价值1.概念框架与
- OpenCV计算摄影学(23)艺术化风格化处理函数stylization()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述风格化的目的是生成不以照片写实为目标的多种多样数字图像效果。边缘感知滤波器是风格化处理的理想选择,因为它们能够弱化低对比度区域,同时保留或增强高对比度特征。该函数通过艺术化风格化处理,将输入图像转换为具有油画或卡通风格的图像,增强边缘和纹理的对比度,同时保留主要颜
- Cisco ASA 9.23.1 - 思科自适应安全设备 (ASA) 软件
cisco
CiscoASA9.23.1-思科自适应安全设备(ASA)软件CiscoAdaptiveSecurityAppliance(ASA)请访问原文链接:https://sysin.org/blog/cisco-asa/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.org思科自适应安全设备(ASA)软件成熟的防火墙和网络安全平台CiscoASA系列安全设备可以保护各种规模的公司网络。它可让
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
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。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
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- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc