- 【技术派专享】并行智算云:RTX 5090 免费算力深度评测 + 实战指南▎ 为什么开发者需要关注云端算力?
山顶望月川
人工智能云计算
在微调Llama3、训练扩散模型或跑Kaggle比赛时,本地显卡(比如RTX3090/4090)常面临显存不足、训练慢、散热差等问题。而购买多卡服务器成本极高(一台8×A100机器年成本超20万),对个人和小团队极不友好。并行智算云近期推出的“开发者扶持计划”,提供RTX5090免费算力(显存32GB,FP32算力60TFLOPS),实测比4090训练速度快1.8倍,且支持多卡并行。下面从技术优势
- 极客开发者如何打造下一个DeepSeek:从技术颠覆到生态构建的深度思考
山顶望月川
人工智能
DeepSeek的成功首先源于其技术范式的根本性突破...1.1架构创新的三大支柱DeepSeek的技术优势建立在三大创新基础之上...1.2极客开发者的技术启示对于有志打造下一个DeepSeek的极客开发者...二、生态战略:从封闭花园到开源雨林DeepSeek的第二个成功密码在于其开放生态战略...2.1开源生态的双重价值DeepSeek的开源策略创造了双重价值...2.2构建开发者生态的关键
- 深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大,传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构,成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
- 深度学习相关指标工作笔记
Victor Zhong
AI框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Gou/Diou/CiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Gou/Diou/CiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
- NV205NV209美光固态闪存NV210NV215
18922804861
大数据服务器科技人工智能
在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,数据存储作为信息技术的核心支柱,其重要性不言而喻。美光作为存储领域的佼佼者,其NV系列固态闪存一直以先进技术与卓越性能著称。今天,我们将聚焦NV205、NV209、NV210、NV215四款产品,从技术评测、使用体验、行业趋势等多维度进行深度剖析,为资深IT工程师、硬件发烧友、数据中心管理员等专业人士提供全面参考。一、技术架构与核心创新美光NV系列固态闪存的技术底蕴深厚
- NV133NV137美光固态闪存NV147NV148
18922804861
数据库
NV133NV137美光固态闪存NV147NV148美光固态闪存技术矩阵深度解析:NV133至NV148的全面较量一、性能参数:数据高速公路的“车速”比拼读写速度:从“乡间小道”到“高铁动脉”美光NV系列固态闪存的核心竞争力在于其读写速度的跃升。以NV158为例,其顺序读取速度可达数千MB/s,加载大型文件(如4K视频、3D建模文件)时,体验如同“在数据高速路上一路绿灯飞驰”。相比之下,传统机械硬
- NV224NV227美光固态闪存NV256NV257
18922804861
性能优化
NV224NV227美光固态闪存NV256NV257美光NV系列固态闪存深度解析:技术、应用与未来趋势在数据存储领域,美光科技(MicronTechnology)凭借其NV系列固态闪存产品,持续引领行业创新。本文将从技术解析、产品评测、行业趋势、应用案例及购买指南五个维度,深入剖析NV224、NV227、NV256、NV257四款产品的核心竞争力与市场价值。一、技术解析:3DNAND工艺与架构创新
- 271万+学术论文数据集 (2007-2025.4)
.Android安卓科研室.
数据引用数据分析
文章目录数据下载地址数据指标说明一、数据介绍二、数据指标三、数据概览项目备注数据下载地址数据下载地址点击这里下载数据数据指标说明arXiv是一个向所有人开放的学术资源共享平台,创立于1991年,是开放获取运动的先驱。该平台由全球志愿者团队维护,目前已收录超过200万篇学术论文,涵盖物理学、计算机科学、数学等八大核心学科领域。通过近30年的发展,arXiv不仅为科研人员提供了免费的知识共享渠道,也成
- NV183NV185美光固态闪存NV196NV201
18922804861
服务器科技人工智能大数据
美光固态闪存技术深度解析:NV183、NV185、NV196与NV201系列一、技术架构与核心参数对比1.制程工艺与容量布局美光NV183/NV185/NV196/NV201系列采用176层3DNAND技术,通过垂直堆叠提升存储密度。其中:NV183:主打256GB容量段,适用于消费级SSDNV185:可扩展至1TB-2TB范围,面向主流PCIe4.0市场NV196:企业级规格,支持4TB-8TB
- 微服务: Feign调用GET请求找不到请求体实体类
pingzhuyan
#SpringCloud微服务#异常总结分类javaSpringCloudfeignGet实体类
目录彩蛋:里面传递了token使用过滤器可以实现自动传递token无需传递,下一篇介绍1.方法一:尽可能使用post请求把GET改成POST,把方法上参数实体类加上@RequstBodY,这是最快速得方案2.方式二:依然使用get请求需要使用feign新加的请求参数->@SpringQueryMap注解2.1添加的位置:2.2写一个配置类注入feignBuilder方法(重点)2.3源码剖析Bea
- 20个高级DeepSeek指令,帮助你提升200%工作效率,建议收藏!
资源客
DeepSeek指令
前两天我帮一个做产品的朋友优化了几个提示词,结果花2小时就完成了原本需要一整天的竞品分析报告。他当时就愣了,说:"我之前怎么没想到可以这样用?"其实DeepSeek最大的价值不是给你标准答案,而是成为你的思维伙伴。关键就在于你怎么"提问"。今天我把这段时间总结的20个高效提示词分享出来,都是我在实际工作中反复验证过的。如果你能熟练运用其中的5-6个,保证你的工作效率至少提升2倍。深度思考场景:让A
- 【深度学习新浪潮】基于扩散模型的图像编辑加速方法
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮深度学习人工智能扩散模型TransformerDiT图像编辑模型加速
在基于扩散模型的图像编辑任务中,实现高质量与高效加速的平衡需要综合运用模型架构优化、采样策略创新、条件控制增强及硬件加速等多维度技术。一、一步反演与掩码引导的编辑框架通过一步反演框架将输入图像映射到可编辑的潜在空间,结合掩码引导的注意力重缩放机制,实现文本引导的局部编辑。例如,SwiftEdit通过一步反演和注意力重缩放,将编辑时间压缩至0.23秒,比传统多步方法快50倍。具体步骤包括:一步反演:
- Kafka “假死“现象深度解析与解决方案
一、什么是Kafka假死现象?Kafka假死(也称为"僵死"或"挂起")是指Kafka集群或Broker在表面上进程仍在运行,但实际上已经停止响应或处理能力极度下降的状态。典型表现包括:生产者消息无法写入(超时)消费者无法拉取消息管理API无响应监控指标停止更新但进程仍在系统进程中可见二、假死的根本原因分析1.磁盘I/O瓶颈典型场景:磁盘写满(特别是日志目录)磁盘性能达到瓶颈(RAID卡缓存策略不
- MySQL CDC与Kafka整合指南:构建实时数据管道的完整方案
亲爱的非洲野猪
mysqlkafka数据库
一、引言:现代数据架构的实时化需求在数字化转型浪潮中,实时数据已成为企业的核心资产。传统批处理ETL(每天T+1)已无法满足以下场景需求:实时风险监控(金融交易)即时个性化推荐(电商)物联网设备状态同步微服务间数据一致性本文将深入探讨如何通过MySQLCDC与Kafka的整合,构建高效可靠的实时数据管道。二、技术选型:三大CDC工具深度对比功能矩阵比较特性DebeziumCanalMaxWell多
- ClickHouse【理论篇】01:什么是ClickHouse
ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统(Column-OrientedDBMS),专为高性能实时数据分析(OLAP,OnlineAnalyticalProcessing)场景设计。它由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发(2016年开源),目前由独立基金会ClickHouse,Inc.维护,广泛应用于大数据分析、日志处理、用户行为洞察等领域。一、核心定位:OLAP场景的“性能标杆”传统关
- 深度解析:轻量级CLR/JIT即时编译系统设计与实现(一)
liulilittle
MarkdownExtensionC#c#clrjvmjitx86汇编编译器
深度解析:轻量级CLR/JIT即时编译系统设计与实现引用:liulilittle/SimpleClr️系统架构全景图核心组件指令调度器JIT编译器寄存器分配器X86机器码生成器分支回填器内存保护器内存管理器IL指令集可执行代码区委托调用器执行结果一、系统架构深度解析️1.1核心组件交互关系后端执行JIT引擎前端IL指令流编译请求机器码输出可执行内存执行结果接口实现委托调用builtins_x86.
- ClickHouse【理论篇】02:ClickHouse架构和组件
做一个有趣的人Zz
ClickHouseclickhouse架构
ClickHouse的架构设计深度适配OLAP(在线分析处理)场景,通过列式存储、向量化执行、分布式分片与副本等核心技术,实现了对海量数据的高效分析与实时查询。以下从核心存储引擎、查询处理流程、分布式架构、元数据管理、复制与分片等维度详细解析其内部架构与关键组件。一、核心存储引擎:MergeTree系列ClickHouse的存储引擎是其性能的核心,其中MergeTree系列引擎(如MergeTre
- 力扣网编程121题:买卖股票的最佳时机之动态规划(简单)
魏劭
逻辑编程题C语言leetcode动态规划算法
一.简介前一篇文章使用贪心算法实现了力扣网上121题:买卖股票的最佳时机,文章如下:力扣网编程189题:买卖股票的最佳时机之贪心算法(简单)-CSDN博客本文使用动态规划实现该题目。二.力扣网编程189题:买卖股票的最佳时机之动态规划(简单)给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票
- 《从Backprop到Diffusion:深度学习的算法进化树全景图》
HeartException
学习人工智能
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《从Backprop到Diffusion:深度学习的算法进化树全景图》**展开系统性解析。全文基于算法原理-技术突破-产业重塑的三层逻辑链,融合2025年最新研究成果与产业数据,呈现深度学习四十年的底层技术迁徙路径从Backprop到Diffusion:深度学习的算法进化树全景图副标题:一部算法
- 语言模型之谜:提示内容与格式的交响诗
步子哥
AGI通用人工智能语言模型人工智能自然语言处理
当代人工智能领域中,语言模型(LLM)正以前所未有的规模和深度渗透到各行各业。从代码生成到数学推理,从问答系统到多项选择题,每一次技术的跃进都离不开一个看似简单却充满玄机的关键环节——提示(prompt)的设计。而在这场提示优化的探索中,内容与格式的双重奏正逐渐揭开其神秘面纱,谱写出一曲宏大的交响诗。本文将带您走进“内容格式集成提示优化(CFPO)”的奇幻世界,揭示如何透过细腻的内容雕琢和精妙的格
- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
- 《卷积神经网络到Vision Transformer:计算机视觉的十年架构革命》
HeartException
人工智能学习
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer:计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析,全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构,附关键数据与趋势预测:卷积神经网络到VisionTransformer:计算机视觉的十年架构革命副标题:从局部感知到全局建模,一场改变AI视觉基石的
- SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类(二)
界忆
数据库SQLiteC与c++sqlite数据库
返回目录:SQLite—免费开源数据库系列文章目录上一篇:SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类简介下一篇:SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类(三)sqlite3_reset()功能:重置一个准备好执行的SQL语句的状态,使其可以重复执行或进行新的绑定。在SQLite3准备执行一个SQL语句之前,需要进行一系列的准备工作,包括将SQL语句编译成字节码
- SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类(一)
界忆
数据库SQLiteC与c++sqlite数据库
返回目录:SQLite—免费开源数据库系列文章目录上一篇:SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类简介下一篇:SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类(二)序言:本文开始了SQLite的第二个类的详细介绍了,有兴趣的朋友可以关注更新一下。1、sqlite3_prepare_v2()`sqlite3_prepare_v2`是SQLite库中的一个函数,用于将一
- 微服务VS单体架构:代购系统如何用“乐高模式”破解百万订单困局?
Joe13265449558
代购系统跨境电商自建站独立站无货源
微服务架构vs单体架构:代购系统选型指南在跨境电商代购系统年交易规模突破3.2万亿元的背景下,系统架构选型直接决定了企业的扩展能力、运维成本与用户体验。2024年数据显示,采用微服务架构的代购平台故障率较单体架构低41%,但初期开发成本高出27%。本文将从技术原理、适用场景、实战案例三个维度,深度解析两种架构在代购系统中的选型逻辑。一、架构本质:从“巨无霸”到“乐高积木”的演进1.单体架构:一座封
- GIVT与SIVT:互联网流量欺诈的攻防演进
weixin_47233946
算法网络
在数字广告投入突破5000亿美元的市场环境下,无效流量(InvalidTraffic)带来的营销预算损失已升级为全球性挑战。GIVT(GeneralInvalidTraffic)和SIVT(SophisticatedInvalidTraffic)作为流量欺诈的两种主要类型,正不断演变出新的技术形态,形成对现代网络安全和数字经济的持续威胁。本文将从技术原理、实现手段及防御策略三个维度,深度解析这两类
- 广告监测中的iGRP:概念解析与计算方法
weixin_47233946
算法广告分析
1.什么是iGRP?iGRP(InternetGrossRatingPoints,互联网总收视点)是衡量数字广告活动效果的核心指标之一,由传统电视广告中的GRP(GrossRatingPoints)演变而来。它综合评估了广告在目标人群中的覆盖广度(到达率)和触达深度(频次),为广告主提供跨渠道效果对比的统一标准。2.传统GRP的计算逻辑回顾传统GRP的计算公式为:[\text{GRP}=\text
- 安全分析:Zabbix 路径探测请求解析
Bruce_xiaowei
总结经验笔记渗透测试安全zabbix网络安全
安全分析:Zabbix路径探测请求解析作为网络安全工程师,我针对提供的HTTP请求数据进行了深度分析,以下是专业评估报告:请求关键特征分析特征项观测值风险等级请求路径/zabbix/srv_status.php?ddreset=1高危User-AgentMozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64;rv:130.0)Gecko/20100101Firefox/130.0可
- 5G MEC四大核心挑战技术解析报告
码农老gou
5G5G网络
一、MEC园区部署挑战:数据本地化与低时延接入痛点深度解析数据不出园区:工业质检、医疗影像等敏感业务需数据在本地闭环处理。但运营商基站与企业MEC间若经公网绕行,时延超50ms且存在泄露风险。L2网络局限:传统L2接入网无法实现基站→UPF的智能路由,导致业务流绕行城域网核心节点(平均增加20ms时延)。创新解决方案▍最短路径转发架构(图1)
- 5G与边缘计算融合架构:核心能力下沉与网络切片技术解析
码农老gou
5G5G边缘计算架构
15G核心能力下沉的技术逻辑在数字化转型浪潮中,网络架构正经历从中心化向分布式模式的根本性变革。5G网络与边缘计算的深度融合正在重构下一代智能连接架构,其核心在于将传统的中心化网络能力下沉至边缘节点,形成分布式算力网络。这种架构转型源于对超低时延、高带宽和海量连接的业务需求,驱动网络基础设施向用户侧靠拢,实现计算与通信的无缝融合。1.1分布式架构转型需求5G三大核心能力——增强移动宽带(eMBB)
- 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