- 使用工具深度优化Docker镜像
ivwdcwso
运维docker容器云原生
1.引言Docker镜像优化是容器化应用开发中的关键环节。一个优化良好的镜像不仅可以减少存储和传输成本,还能提升应用的启动速度和安全性。然而,优化镜像的同时,必须确保镜像的功能不受影响。本文将从专业研究员的角度,详细介绍如何使用工具深度优化Docker镜像,并确保优化后的镜像能够正常运行。2.Docker镜像优化的核心目标减小镜像体积:减少存储和传输成本。提升构建效率:通过缓存和并行构建减少构建时
- Python 对海表面温度进行EOF分解与前n模态合成
我有一个梦想——人在家中葛优躺
pythonmatplotlib
一、EOF分解数据来源:来自NOAA的2017-2021年0.25°×0.25°的日平均OISST数据(海表面温度数据)。关于EOF的理解:利用2017-2020年4年数据进行EOF分解,2021年1月1日的数据来做合成检验。对长度是1461的二维海表面温度数据进行分解,分解得到的时间序列一共1461组长度1461的时间序列,一共1461个二维空间模态。按照方差大小从前到后。代码实现:import
- 华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程
Lunar*
目标检测华为YOLO目标检测
1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展,目标检测在智能安防、自动驾驶、工业检测等领域中扮演了重要角色。YOLOv5是一种高效的目标检测模型,凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。华为Ascend推理框架(ACL)是AscendCANN软件栈的核心组件,专为AscendAI加速硬件(如Atlas300I)设计,可实现高性能的深度学习推理。在本文中,我们将介绍如何基于华为AscendACL推理框架对YOLO
- 机器学习和深度学习的概念
你好呀我是裤裤
深度学习笔记机器学习深度学习人工智能
MachineLearning机器学习,可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的,所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression:**函数的输出是一个数值forexample:**Classification:**给出选项,让机器去选择。forexample:检测一个邮件是不是垃圾文件,就可以通过这个来做。选项是两个:垃圾文件or非垃圾文件。下面,
- python实现pdf和word互转
cicif2006
pythonpdf开发语言
首先,安装python-office包python3-mpipinstallpython-office-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple第二步,撰写代码pdf转wordimportoffice#转单个文件office.pdf.pdf2docx(file_path=r'D:\税务\税务师\法律\【直播预习讲义】6月10日_涉税法律教材研读_第四章_行
- Pytorch实现:LSTM-火灾温度预测
骑猪玩狗
pytorchlstm人工智能
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前期工作语言环境:Python3.9.18编译器:JupyterLab深度学习环境:Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde
- Python学习路线
Python_JC
python
Python是一门易学易用的编程语言,广泛应用于数据处理、Web开发、人工智能、自动化运维、游戏开发等领域。本篇文章将介绍Python的学习路线以及一些值得参考的书籍。Python学习路线Python的学习路线主要包括以下几个方面:掌握Python基础知识:了解变量、数据类型、表达式、流程控制、函数、模块等基础概念。学习Python面向对象编程:学习类、对象、继承、多态等面向对象编程的概念和技术。
- 2025年地信、遥感等专业常见考试时间一览(教资/四六级/测绘师……
新中地GIS开发老师
GIS地信地理信息科学地理信息系统干货分享arcgis
25年的部分考试时间线基本上也确定了下来,我们今天就来总结一下地信遥感等专业25年常见的考试时间(以考试时间为准,报名时间需提前):(部分证书考试尚未公布具体时间,暂按照24年时间)一、2025年上半年中小学教师资格(笔试)考试时间:3月8日二、2025年上半年全国计算机等级考试考试时间:3月29日、31日三、2025年上半年GIS应用技术测评考试时间:5月中旬四、2025年上半年中小学教师资格(
- 深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)
羊小猪~~
RNNLSTM神经网络案例机器学习/数据分析案例深度学习lstmpytorch人工智能机器学习rnngru
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型,这个模型当然也很复杂,一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学,GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新,其中:深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇:是基于LSTM模型火灾预测研究,讲述了如何构建时间数据、模型如何构建、pytorch中LST
- 美国最高法院维持TikTok不卖就禁法案;荣耀 CEO 赵明辞职;OpenAI计划几周内推出o3 mini推理模型 | 极客头条
极客日报
tiktokopenai
「极客头条」——技术人员的新闻圈!CSDN的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN(ID:CSDNnews)一分钟速览新闻点!荣耀CEO赵明辞职,前为华为监事李健继任阿里巴巴内部调整:天猫精灵硬件团队与夸克融合,瞄准AI眼镜市场小米NAS已进入到开发的尾声传特斯拉上海工厂春节期间将停产,内部人员:没听说此事游戏科学在杭州成立黑神话
- 物联网工业级网关解决方案 工业4G路由器助力智慧生活
博晶网络
工业4G路由器模块4G转WiFi物联网网关方案工业4G路由器模块工业4G路由器工业级网关物联网智能路由器
随着科技的飞速发展,无线通信技术正逐步改变我们的工作与生活。在这个智能互联的时代,一款高性能、稳定可靠的工业4G路由器成为了众多行业不可或缺的装备。工业4G路由器以其卓越的性能和多样化的功能,助力我们步入智慧新纪元。一、快速转化,无线变有线工业4G路由器能够迅速将4G信号转化为网口传输或WiFi传输,让无线信号瞬间变为有线连接,实现稳定、高速的数据传输。无论是在偏远地区还是网络覆盖不佳的角落,它都
- HTTP/2 与 HTTP/3 的新特性
计算机毕设定制辅导-无忧学长
#HTTPhttp网络协议网络
一、引言在互联网蓬勃发展的浪潮中,HTTP协议作为网络通信的基石,历经多次迭代升级,不断推动着网络传输效率与性能的提升。从最初简单的HTTP/0.9版本,仅能实现基本的文本传输,到HTTP/1.0引入多种请求方法与头部信息,再到HTTP/1.1通过长连接、管线化等技术优化传输性能,HTTP协议逐步适应了日益复杂的网络需求。然而,随着移动互联网、高清视频、在线游戏等应用的爆发式增长,对网络传输的速度
- 【零基础入门unity游戏开发——unity通用篇36】向量(Vector3)的基本操作和运算(基于unity6开发介绍)
向宇it
unity游戏引擎3dc#开发语言
考虑到每个人基础可能不一样,且并不是所有人都有同时做2D、3D开发的需求,所以我把【零基础入门unity游戏开发】分为成了C#篇、unity通用篇、unity3D篇、unity2D篇。【C#篇】:主要讲解C#的基础语法,包括变量、数据类型、运算符、流程控制、面向对象等,适合没有编程基础的同学入门。【unity通用篇】:主要讲解unity的基础通用的知识,包括unity界面、unity脚本、unit
- 每天五分钟深度学习框架pytorch:基于vgg块搭建VGG卷积神经网络
每天五分钟玩转人工智能
深度学习框架pytorch深度学习pytorchcnnVGG卷积神经网络
本文重点前面我们使用pytorch搭建了vgg块,本文我们使用vgg块搭建卷积神经网络VGG16,我们先来看一下vgg16的模型结构是什么样的:搭建vgg16importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kern
- Godot引擎开发:物理引擎高级用法_物理引擎的最佳实践与案例分析
chenlz2007
游戏开发2godot游戏引擎javaandroid材质
物理引擎的最佳实践与案例分析在上一节中,我们探讨了Godot引擎中物理引擎的基本原理和使用方法。了解了如何创建物理体、应用力和冲量、检测碰撞等基本操作。在这一节中,我们将进一步深入探讨物理引擎的高级用法,通过最佳实践和案例分析,帮助你在动作游戏中更高效地利用物理引擎,实现更加复杂和真实的物理效果。1.物理引擎性能优化在动作游戏中,物理引擎的性能优化是至关重要的。如果物理模拟不流畅,会导致游戏体验大
- 深度学习 Pytorch 张量(Tensor)的创建和常用方法
白白糖
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1张量的基本创建及其类型和Numpy中的array一样,张量的本质也是结构化地组织了大量的数据。并且在实际操作中,张量的创建和基本功能也与其非常类似。1.1张量(Tensor)函数创建方法张量的最基本创建方法和Numpy中创建Array的格式一致。#Numpy创建数组importnumpyasnp#导入numpya=np.array([1,2,3])importtorch#首次使用,导入torch
- PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程
陌北v1
pytorchpythonNCF神经协同过滤
目录教程概述1.神经协同过滤模型概述NCF模型的主要组成部分:2.数据加载与预处理3.定义神经协同过滤模型4.训练模型5.模型评估6.推荐物品7.完整示例8.总结在本教程中,我们将使用PyTorch实现一个神经协同过滤(NeuralCollaborativeFiltering,简称NCF)推荐系统。神经协同过滤是一种基于深度学习的推荐系统模型,通过学习用户和物品的嵌入表示来预测用户对物品的评分,进
- 华为OD机试D卷 --跳格子3--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
最新华为OD机试题库2024华为odpythonc语言javascriptjavac++
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析java源码js源码python源码题目描述小明和朋友们一起玩跳格子游戏,每个格子上有特定的分数score=[1,-1,-6,7,-17,7],从起点score[0]开始,每次最大的步长为k,请你返回小明跳到终点score[n-1]时,能得到的最大得分。输入描述第一行输入总的格子数量n第二行输入每个格子的分数score[i第三行输入最大跳的步长k输出描述
- 树的遍历方式有哪些?
silver687
算法
树的遍历方式主要有以下几种:一、深度优先遍历(一)前序遍历(Pre-orderTraversal)1.定义•访问根节点,然后遍历左子树,最后遍历右子树。在遍历左、右子树时,仍然按照前序遍历的方式进行。2.实现过程(以二叉树为例)•首先访问根节点。例如,对于一棵二叉树,根节点为A,那么先输出A的值。•然后递归地对左子树进行前序遍历。如果左子树的根节点为B,那么继续先访问B,再递归地遍历B的左子树和右
- 【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】
FF-Studio
大语言模型开源
本文需要用到的代码已经放在GitHub的仓库啦,别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言:大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展,特别是Transformer架构在自然语言处理(NLP)领域的成功,大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)成为近年来
- 揭秘华为用工模式:OD与正式员工的真实差异
菁英猎人职业教育
面试软件测试互联网华为面试职场和发展python开发语言测试用例
近日,一位研究生在社交平台分享了自己的遭遇,被华为劝退,引发了对华为用工模式的关注。其中,华为OD(OutsourcingDispatcher,精英外包)作为一种特殊的用工形式,成为了讨论的焦点。今天,我们就来深入解析一下华为OD与正式员工的真实差异。1.华为正式员工:华为的正式员工工号以“00”开头,享有完善的福利待遇。他们可以按照5%的比例缴纳公积金,并且在达到一定工作年限后,有机会参与员工持
- 超简单|Python实现机器学习算法——KNN
birdcome
python机器学习KNN算法
超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法(k近邻算法)是一种有监督分类算法,它的原理非常简单,下面以一个简单的例子引入。已知两种酒的标签:赤霞珠和黑皮诺,在这个情景中,我们对酒进行分类的依据是酒精浓度和颜色深度,如下图所示:红色代表赤霞珠,紫色
- 猜数字游戏#C语言
Eternallassmpsit
游戏c语言算法
#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#include"time.h"voidmenu(){printf("************************\n");//菜单printf("*****1.play*****\n");printf("*****0.exit*****\n");printf("************************\n");}/
- 《盘古大模型——鸿蒙NEXT的智慧引擎》
人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,华为HarmonyOSNEXT的发布无疑是操作系统领域的一颗重磅炸弹,其将人工智能与操作系统深度融合,开启了智能新时代。而盘古大模型在其中发挥着至关重要的核心作用。赋予小艺智能助手超强能力在鸿蒙NEXT中,盘古大模型赋予了小艺智能助手更强的记忆、推理和规划能力,使其能够支持23类常用记忆类型,掌握万亿token的知识量。基于盘古大模型,小艺可以实现诸如将带有表格的图片转化
- 《AI 造梦:解锁虚拟场景与角色逼真丰富密码》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,生成式人工智能正以前所未有的态势席卷各个领域,尤其在构建虚拟世界方面,展现出令人惊叹的潜力。从沉浸式游戏世界到逼真的影视特效场景,从栩栩如生的虚拟偶像到互动性极强的虚拟角色,生成式人工智能正在改写我们对虚拟场景和角色的认知。今天,就让我们深入探寻如何利用这一前沿技术,创造出更加逼真且丰富的虚拟场景与角色。生成式AI技术基石生成式对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)是
- 《鸿蒙微内核与人工智能算法协同,开启智能系统新时代》
人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,鸿蒙系统以其独特的微内核架构和对人工智能算法的深度融合,正引领着操作系统智能化的新潮流。本文将深入探讨鸿蒙系统的微内核架构是如何与人工智能算法高效协同,从而提升系统性能和智能化水平的。鸿蒙系统微内核架构的优势鸿蒙系统采用微内核架构,将核心功能模块化,只保留最基本的进程管理、内存管理和通信机制等功能在内核中,而文件系统、网络协议等则作为独立的模块放在用户空间运行。这种架构使
- 《机器学习模型快速收敛的秘籍大揭秘》
人工智能深度学习
在机器学习的领域中,让模型快速收敛是众多从业者和研究者们共同追求的目标。因为快速收敛不仅能节省大量的时间和计算资源,还能使模型更快地投入实际应用,为我们带来更高的效率和价值。以下是一些实现机器学习模型快速收敛的方法。选择合适的优化器优化器在模型训练中起着至关重要的作用,它决定了模型参数的更新方式和步长。常见的优化器如Adam、RMSProp和Momentum等都有各自的特点和优势。Adam结合了M
- 附原文 |《2024年漏洞与威胁趋势报告》深度解读
漏洞
在信息技术飞速发展的当下,网络安全已然成为全球瞩目的焦点。安全极客社区精心译制的《2024年漏洞与威胁趋势报告》明确指出,2023年堪称网络安全领域的重要分水岭。这一年,新发现漏洞的数量出现了前所未有的增长态势,其中高危或严重级别的漏洞占比高达一半,漏洞利用的时间线显著缩短,然而平均修复时间却过长。金融服务、制造业以及公用事业等行业面临的网络威胁愈发严峻,首席信息安全官所承担的法律责任也日益加重。
- 10 个免费的 AI 图片生成工具分享
程序员
原文:https://openaigptguide.com/ai-picture-generator/在人工智能(AI)图像生成技术的推动下,各类AI图片生成网站如雨后春笋般涌现,为我们的日常生活提供了丰富多彩的视觉体验。AI图片生成技术原理人工智能(AI)图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度学习算法从大量的数据中学习特征,并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程,学习输入图像的潜
- 华为数通HCIA(学习笔记)
想做运维大佬
华为数通(HCIA)笔记系列华为学习笔记
2024-03-22重启华为数通学习计划由于工作原因,预计将在2024年6月30日之前完成HCIP的学习并通过HCIP的考试-在2025年6月30日前完成HCIE的学习并通过HCIE的考试此为学习笔记,实验笔记和试题笔记会分别更新到其他帖子中一、数据网络通信基础1.1专业名词LAN(LocalAreaNetwork):局域网Ethrenet:以太网Campus:园区网VLAN(VirtualLAN
- 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