- 概率论与数理统计
ZhuBin365
人工智能概率论自动化人工智能机器学习深度学习
概率论部分1.随机事件与概率样本空间与随机事件:样本空间是随机试验所有可能结果的集合,通常用Ω表示。随机事件是样本空间的子集,表示随机试验的某些可能结果的集合。概率的公理化定义:概率是定义在事件集合上的函数P,满足三条公理:①非负性:P(A)≥0;②规范性:P(Ω)=1;③可列可加性:若事件A₁,A₂,...互不相容,则P(A₁∪A₂∪...)=P(A₁)+P(A₂)+...条件概率与全概率公式:
- 仿射变换矩阵应用
点云学习
c++pcl点云处理算法pcl点云处理3D视觉
目录1原理介绍2数学公式推导3计算流程4示例代码仿射变换是计算机视觉、图像处理和点云处理中常用的几何变换之一。它不仅包括旋转和平移,还包括缩放和剪切等线性变换。仿射变换保持了点、直线和平面的平行性。1原理介绍仿射变换在三维空间中通常由一个3×3的线性变换矩阵和一个3×1的平移向量组成。通过使用齐次坐标,我们可以将仿射变换表示为一个4×4矩阵:其中:A是一个3×3的线性变换矩阵(包含旋转、缩放、剪切
- PythonWeb——Django框架
Error_exception_worn
Python基础数据库Pythondjango
框架介绍1.什么是框架?框架就是程序的骨架,主体结构,也是个半成品。2.框架的优缺点可重用、成熟,稳健、易扩展、易维护3.Python中常见的框架大包大揽Django被官方称之为完美主义者的Web框架。力求精简web.py和Tornado新生代微框架Flask和Bottle4.Web框架中的一些概念MVC(模型-视图-控制器)和MVT(模型-视图-模板)Django框架介绍Django是一个高级的
- 《 C++ 点滴漫谈: 三十 》高手写 C++,参数这样传才高效!你真的用对了吗?
Lenyiin
编程显微镜c++函数参数值传递引用传递指针传递可变参数完美转发
摘要C++函数参数的传递方式直接影响代码的性能与可读性。在本篇博客中,我们全面探讨了C++的各种参数传递方式,包括值传递、引用传递、指针传递等,并深入解析了**constexpr、consteval、std::forward、完美转发、auto模板推导等现代C++特性。此外,我们总结了不同场景下的最佳实践**,帮助开发者在实际编程中做出最优选择,提升代码质量与执行效率。无论是初学者还是有经验的C+
- 池化的定义与核心思想
code 旭
AI人工智能学习pythonnumpy人工智能
一、池化的定义与核心思想定义:池化是卷积神经网络(CNN)中的一种下采样操作,用于降低特征图的空间维度(宽高),保留主要特征。核心目标:减少计算量:缩小特征图尺寸,降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性:对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合:通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化(MaxPooling)取池化窗口内的最大值:yi,j=maxp=0kh−1maxq=0kw−1xi⋅
- K-means 算法核心原理
code 旭
AI人工智能学习算法kmeans机器学习
一、K-means算法核心原理1.算法目标将n个样本划分到k个簇中,使得每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。2.数学公式目标函数(SSE,簇内平方误差):J=∑i=1k∑x∈Ci∥x−μi∥2J=\sum_{i=1}^k\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2J=i=1∑kx∈Ci∑∥x−μi∥2其中:CiC_iCi表示第iii个簇μi\mu_iμi表示第iii个簇的质心二、算法步
- CCF-CSP第27次认证第一题——如此编码【NA公式推导】
CS战士plus
CCFCSP#第一题ccfcspC++学习
CCF-CSP第27次认证第一题——如此编码官网题目链接时间限制:1.0秒空间限制:512MiB下载题目目录(样例文件)题目背景某次测验后,顿顿老师在黑板上留下了一串数字23333便飘然而去。凝望着这个神秘数字,小P同学不禁陷入了沉思……题目描述已知某次测验包含n道单项选择题,其中第i题(1≤≤1≤i≤n)有ai个选项,正确选项为bi,满足≥2ai≥2且0≤<0≤bi<ai。比如说,ᵅ
- 决策树的核心思想
code 旭
AI人工智能学习决策树算法机器学习
一、决策树的核心思想本质:通过特征判断对数据集递归划分,形成树形结构。目标:生成一组“若-则”规则,使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程:特征选择:选择最佳分裂特征(如信息增益最大)。节点分裂:根据特征取值划分子节点。停止条件:节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵(InformationEntropy)衡量数据集的混乱程度:H(D)=−∑k=1Kpklog2pk
- 卡尔曼滤波算法从理论到实践:在STM32中的嵌入式实现
DOMINICHZL
STM32算法stm32嵌入式硬件
摘要:卡尔曼滤波(KalmanFilter)是传感器数据融合领域的经典算法,在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波,并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波?卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法,通过融合预测值(系统模型)与观测值(传感器数据),在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核
- 深度学习:马氏距离
壹十壹
深度学习深度学习人工智能
马氏距离(MahalanobisDistance)是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构,因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同,马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲,还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离,定义为:DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
- 职场中的压力管理有哪些有效方法?
weixin_42220130
生活职场压力管理方法有效
有制订计划表、坚决不做全优生、不可或缺的一日三餐、放弃无意义的固执、勇于做个挑战者、通过沟通释放压力、尝试打破现状、劳逸结合的生活状态等方法。制订计划表[2]当个人有一个完美的计划表,并且正在逐步实施时,就不会产生无谓的压力。因为,一切尽在掌握之中。计划表是一个很好的监督者,叮嘱你每一个目标的实现,又是一个软性的压力,只有跳起来才能够得着。当你心里有底时,也就没有了压力。坚决不做全优生[2]许多白
- Monorepo与pnpm:前端项目管理的完美搭档
秋の本名
前端pnpm前端框架mojo
一、什么是pnpmpnpm又称performantnpm,翻译过来就是高性能的npm。1.节省磁盘空间提高安装效率pnpm通过使用硬链接和符号链接(又称软链接)的方式来避免重复安装以及提高安装效率。硬链接:和原文件共用一个磁盘地址,相当于别名的作用,如果更改其中一个内容,另一个也会跟着改变符号链接(软链接):是一个新的文件,指向原文件路径地址,类似于快捷方式官网原话:当使用npm时,如果你有100
- 太翌氏文化产业: AGI架构部署
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能agi架构人工智能
在之前RGOA-重力算法等基础上,分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式,是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理RGOA(GravitationalSearchAlgorithm)是一种基于物理引力定律的优化算法,通过模拟粒子在引力场中的运动来寻找最优解。其核心公式为:Fij=GmimjRij2+ϵ和a
- 【贪心算法2】
m0_46150269
贪心算法算法
力扣122.买卖股票最佳时机Ⅱ链接:link思路要求最大利润,可以分解成子问题求解,在最低价格买入,最高价格卖出。假如第0天价格最低,第3天价格最高,利润=prices[3]-pricnes[0],可以将利润公式拆解成(prices[3]-prices[2])+(prices[2]-prices[1])+(prices[1]-prices[0])最终变成了求相邻两天的利润,所以可以得到一个关于利润
- npm install -g yarn 报错 -13 code: ‘EACCES‘ 亲测有效
前端CV攻城狮
入门分享npm前端node.js
在配置新mac的环境的时候,发现yarn无论如何也无法下载安装,搜了很久,最终找到了一个完美的结局办法,亲测有效报错内容zhaowei@zhaoweideMacBook-Pro~%npminstall-gyarnnpmERR!codeEACCESnpmERR!syscallmkdirnpmERR!path/usr/local/lib/node_modules/yarnnpmERR!errno-13
- 神经网络中梯度计算求和公式求导问题
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日常琐问神经网络机器学习算法
以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex
- 【开源精选】《前端铺子》:打造你的全能型小程序开发助手
平淮齐Percy
【开源精选】《前端铺子》:打造你的全能型小程序开发助手qdpz-uniapp项目基于vue-uniapp,使用colorUi与uView框架,完美支持微信小程序,包含功能:自定义TabBar与顶部、地图轨迹回放、电子签名、自定义相机/键盘、拍照图片水印、在线答题、证件识别、周边定位查询、文档预览、各种图表、行政区域、海报生成器、视频播放、主题切换、时间轴、瀑布流、排行榜、渐变动画、加载动画、请求封
- 花束搭配【算法赛】
qystca
算法暴力二分模拟
0花束搭配【算法赛】-蓝桥云课问题描述为了庆祝三八妇女节,花店推出了“双花搭配”活动。花店中有n种鲜花,每种鲜花有两种属性:放在花束外部时,艳丽度为Ai;放在花束内部时,艳丽度为Bi。一束花需要由两种不同的鲜花组成,一种放在外部,另一种放在内部。如果一束花的“外部艳丽度之和”大于“内部艳丽度之和”,即满足Ai+Aj>Bi+Bj,则这束花被认为是“完美搭配方案”。现在,给定n种鲜花的艳丽度数组A和B
- 【Latex】latex公式手册||积分公式表示||极限表达||矩阵的各种表达
zjoy_2233
效率技巧栏矩阵线性代数Latex数学高等数学学习python
为了能够更好地写数学讲义【费曼学习法,故学习Latex的记录】文章目录如何插入公式基础格式:基础符号上标理解:“^”下标:“_”根式分式①简单分式②多层分式多层分式的第二种写法(斜着的除法写法):函数表达对数绝对值积分不定积分定积分多重积分极限①一般极限②左右极限复杂极限练习求和和求积①求和②求积矩阵表示①无括号矩阵②圆括号矩阵③中括号矩阵④大括号⑤单竖线⑥双竖线分段函数(分类讨论需要)集合语言关
- 数据库索引管理:不用的索引应该直接删除吗?
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一、索引的本质与价值:双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制,其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。但索引的维护成本常常被低估:写操作成本倍增:每次INSERT操作需更新所有相关索引,某电商平台实测显示,每增加一个索引,TPS下降8-12%存储空间占用指数增长:复合索引的存储需求遵循组合数公式C(n,k),当字段数n增加时,空间消
- Vue 4.0读心术——用AI生成产品经理想要的组件
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前端咸鱼陈の周刊·第001期3句需求描述产出完美代码,摸鱼到老板泪流满面!一、技术解析:AI辅助开发如何读心?1.人话翻译Vue4.0的就像奶茶店自动点单机:*传统开发:产品经理说“要五彩斑斓的黑”,你熬夜调色*AI辅助:输入“五彩斑斓的黑+科技感”,AI生成10种配色方案核心代码vue效果对比:传统开发耗时:2天→AI生成耗时:2分钟(摸鱼时间+500%)二、实战案例:3句话搞定年度OKR报表需
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- 【深度学习】Adam(Adaptive Moment Estimation)优化算法
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概述Adam算法结合了动量法(Momentum)和RMSProp的思想,能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率,在非平稳目标(如深度神经网络的损失函数)中表现优异目录基本原理和公式笼统说明:为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量(Momentum):跟踪梯度的指数衰减平均(一阶矩),加速收敛并减少震荡。自适应学习率:跟踪梯度平方的指数衰减平均(二阶矩),调整
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小丁学Java
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从“12.3”的崩溃到完美的解决方案:一场类型选择的冒险之旅“程序员的代码就像人生的旅途,总有那么几个坑等着你跳进去,然后爬出来时满身泥泞却笑得灿烂。”——某不愿透露姓名的开发者今天,我们要聊聊一个看似不起眼却能让人抓狂的问题:参数解析失败,以及它背后引发的类型选择大戏。从Java的Integer到MySQL的VARCHAR,再到BigDecimal的登场,这不仅是一次技术debug的过程,更是一
- 技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线
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最近在GitHub发现个有意思的本地化算法工具,其核心是通过对抗式语义重组技术重构文本逻辑链。测试时发现:将GPT生成的论文导入后,系统会保留原始参考文献格式,同时用学术同义词替换引擎重写表达结构。实测数据:某985实验室的AI生成稿经处理,知网AIGC率从38%→9.7%(检测截图已脱敏),维普重复率从24%→8.3%。工具最实用的三个细节:保留公式编号和图表位置不变支持LaTeX源码级修改追踪
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以武侠江湖为隐喻,系统阐述了机器学习的三大范式:监督学习(少林派)凭借标注数据精准建模,擅长图像分类等预测任务;无监督学习(逍遥派)通过数据自组织发现隐藏规律,在生成对抗网络(GAN)等场景大放异彩;强化学习(明教)依托动态环境交互优化策略,驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味,既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"(数学公式与代码实现
- <RTL设计的艺术> DDR带宽计算公式
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目录一、问题背景二、计算公式三、公式解释四、举例说明五、总结一、问题背景给出一个DDR访问latency,以及主频等信息,怎么计算用户可以拿到的带宽?二、计算公式Bandwidth=Outstanding*(TransSize*Bus_Frequence)/Latency三、公式解释Bandwidth:带宽(单位:MBps)TransSize=BurstLength*BurstSize(单位:By
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- 带宽计算公式
Hug Freedom.
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带宽=时钟频率*数据位宽带宽的定义就是单位时间(每秒)内传输的数据量假设我们有一个数据传输系统,其时钟频率为f(单位:Hz),这意味着每秒钟会有f个时钟周期。数据位宽为n(单位:bit),即在每个时钟周期内,可以传输n位的数据。那么在一秒钟内,由于有f个时钟周期,每个周期传输n位数据,所以总共传输的数据量就是f×n位。例如,一个系统的时钟频率为100MHz(即100×106Hz),数据位宽为32位
- C语言------指针从入门到精通
Oracle_666
c语言开发语言
第一部分:前言:本篇文章主要划分为两大部分:第一部分适合零基础的同学,主要学习了解指针的概念,对指针大概有个概念。如果你已经有基础,即可跳过第一部分的内容。第二部分主要是分解指针的实现逻辑,通过19个例子,再结合代码公式把不同类型的指针及指针的应用详细解析。指针是干啥用的?指针是一个特殊的变量,它里面存储的数值被解释成为内存里的一个地址。要想了解一个指针就需要理解指针的四方面的内容:指针的类型、指
- 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