- 【自然语言处理|迁移学习-08】:中文语料完型填空
爱学习不掉头发
深度学习自然语言处理(NLP)自然语言处理迁移学习人工智能
文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍:完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题,[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析:使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征,后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍:数据文件有三个train.csv,test
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
2301_82243733
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 知识图谱的作用及其更新方式
甜瓜瓜哥
面试人工智能知识图谱人工智能
知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法,它包含了实体(如人物、地点、事物)以及它们之间的关系。知识图谱可以用于帮助计算机理解和处理自然语言,进行信息检索,进行推荐系统等多种应用。作用1
- 机器学习·文本数据读写处理
AAA顶置摸鱼
python深度学习机器学习人工智能数据处理
前言在自然语言处理的第一步,需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据,比如,txt、Excel中的表格数据,还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据,可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法:read():读取整个文件,返回字符串。readline():逐行读取,返回字符串。readlines(
- AI编剧系统深度解析:从算法架构到影视工业化应用实战
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
媒体娱乐行业革命:AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下,传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理(NLP)、生成对抗网络(GAN)和知识图谱技术,构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为:知识图谱层:整合影视剧本数据库(IMSDb)、维基百科等结构化数据NLP处理层:基于Transformer的
- 基于Python的搜索引擎的设计与实现
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代,海量数据无处不在,高效地获取所需信息变得至关重要。搜索引擎作为信息获取的桥梁,扮演着不可或缺的角色。传统的搜索引擎往往依赖于庞大的服务器集群和复杂的算法,对资源消耗较大,且难以满足个性化搜索需求。基于Python的搜索引擎设计,则凭借Python语言的易学易用、丰富的第三方库和强大的社区支持,为开
- 【拥抱AI】如何实现AI外呼通话,并与客户达成确认
奔跑草-
人工智能人工智能
实现AI外呼通话并与客户达成确认涉及多个技术组件和步骤。以下是一个基本的流程和技术方案,仅供参考。1.技术选型与准备主要技术组件语音识别(ASR):将客户的语音转换为文本。自然语言处理(NLP):理解和生成自然语言对话。语音合成(TTS):将文本转换为客户可以听到的语音。呼叫平台/API:用于发起和管理电话呼叫。数据库:存储客户信息、通话记录等数据。业务逻辑层:处理对话管理和决策逻辑。2.系统架构
- 探索Vearch:高效的深度学习向量相似度搜索系统
scaFHIO
深度学习人工智能python
Vearch是一个可扩展的分布式系统,用于高效搜索深度学习向量的相似度。在本文中,我们将介绍Vearch的技术背景及其核心原理,演示如何使用VearchPythonSDK进行安装和设置,并分析一些实际应用场景,最后提供一些实战建议。技术背景介绍随着深度学习技术的发展,向量相似度搜索在各类应用中变得越来越重要。从图像识别、推荐系统到自然语言处理,向量搜索可以极大地提升系统的性能。然而,随着数据量的增
- 华为的云端训练算力与迭代效率
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型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
华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,深度学习作为其核心驱动力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而,深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源,这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式,为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台,在
- AI外呼机器人:营销新利器还是骚扰电话的升级版?
yoloGina
客户管理外呼系统电话外呼人工智能机器人
"您好,这里是XX房产,最近有购房需求吗?""您好,您最近有种牙需求吗?"相信很多人都接到过类似的营销电话,而电话那头,很可能已经不是真人,而是AI外呼机器人。近年来,AI外呼系统凭借其高效率、低成本的优势,迅速在电销行业普及,成为企业营销的"新宠"。据统计,2022年中国AI外呼市场规模已达50亿元,预计2025年将突破100亿元。AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量
- 使用Cohere进行文本生成: 从安装到实战
shuoac
python开发语言
Cohere是一家加拿大初创公司,提供自然语言处理模型,帮助企业提升人机交互体验。本文将详细介绍如何使用Cohere进行文本生成,包括环境配置、核心原理、代码演示和实际应用场景分析。1.技术背景介绍随着自然语言处理技术的快速发展,基于大模型的文本生成应用在各行各业中展现出了巨大的潜力。Cohere提供了高效、易用的API,使得开发者能够快速集成高质量的文本生成能力。本文将带你一步步实现这些功能。2
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
华东算法王
DL-pytorch深度学习pytorchtransformer
Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN(循环神经网络)都是自然语言处理(NLP)领域的重要架构,但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制,在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势:1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的,即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着,在训练
- 深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?
c++服务器开发
深度学习人工智能
深度学习模型在多个领域,特别是计算机视觉和自然语言处理中,已经取得了革命性的进展。然而,随着模型复杂性和资源需求的不断攀升,如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式,成为了当前研究的热点。知识蒸馏,作为一种将知识从复杂模型转移到更简单模型的策略,已经成为实现这一目标的有效工具。在本文中,我们将深入探究深度学习模型中知识蒸馏的概念、原理及其在各领域的应用,以期为读者提供一个全面而严谨的视角
- 怎么使用DeepSeek?DeepSeek使用教程
轻创思维
网络
1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的智能搜索引擎和信息检索工具。它能够通过自然语言处理技术理解用户的查询需求,并提供精准、全面的搜索结果。无论您是想查找信息、解答问题还是进行创意写作,DeepSeek都能为您提供高效的支持。2.主要功能智能搜索:支持自然语言输入,快速获取精准结果。多语言支持:支持中文、英文及其他多种语言的输入和输出。知识库覆盖:整合海量互联网信息,覆盖百科、新闻、学术
- 自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型
伊一大数据&人工智能学习日志
自然语言处理自然语言处理人工智能语言模型nlp机器学习深度学习
目录语言转化方式1.数据预处理(DataPreprocessing)(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取(FeatureExtraction)(1)词袋模型(BagofWords,BoW)(2)TF-IDF(3)词嵌入(WordEmbedding)3.模型输入(ModelInput)(1)序列编码(2)预训练模型输入4.模型推理(ModelInference)(1)使用传统模型(
- DeepSeek底层揭秘——多跳推理
9命怪猫
AI人工智能大模型深度学习ai神经网络
1.多跳推理(1)定义多跳推理(Multi-hopReasoning)是一种复杂的推理技术,指模型在回答问题或解决任务时,需要跨越多个信息片段或知识点,逐步推导出最终答案,而不是直接从单一信息源中获取结果。每一次跨越称为一个“跳跃”(hop),多跳推理通常需要模型具备逻辑推理能力、上下文理解能力以及信息整合能力。例如,在自然语言处理(NLP)中,多跳推理任务可能需要模型从多个段落中提取相关信息,并
- 基于 HanLP 的句子结构分析与关系抽取
梦落青云
知识图谱javaHanLP
一、引言自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支,旨在让计算机理解和处理人类语言。句子结构分析和关系抽取是NLP中的关键任务,它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。HanLP是一款功能强大的中文自然语言处理工具包,提供了丰富的功能,包括分词、词性标注、依存句法分析等。本文将介绍如何使用HanLP进行句子结构分析与关系抽取。二、HanLP简介HanLP是由汉语言技术实验室开发的开源中文
- 本地部署Deepseek:从零开始,打造你的私人AI助手!
软件求生
#工作建议架构微服务云原生java开发语言
大家好,我是小米,一个31岁、热爱技术的“技术宅”。今天我要和大家分享一个超级酷炫的技术——本地部署Deepseek!如果你对AI感兴趣,或者想拥有一个属于自己的私人AI助手,那这篇文章绝对不容错过!Deepseek是什么?在开始之前,我们先来聊聊Deepseek到底是什么。简单来说,Deepseek是一个基于深度学习的AI模型,它可以帮助你完成各种任务,比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:自然语言处理在工作流中的应用
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型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
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:自然语言处理在工作流中的应用关键词:AI代理工作流管理自然语言处理业务流程自动化交互式AI助手1.背景介绍1.1问题的由来随着数字化转型的深入,企业对提高运营效率的需求日益迫切。传统的业务流程处理方式,如手工操作、邮件交流等,既耗费时间又容易出错。为了解决这些问题,企业开始探索利用自动化技术来提高业务流程的效率和准确性。自然语言处理(NLP)技
- 《大模型应用开发极简入门》随记
hoypte
人工智能
术语:自然语言处理(NLP)人工智能(AI)大预言模型(LLM)机器学习(ML)深度学习(DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗,例如:n-gram模型(通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词---可能生成不连贯的词),为了提升性能引入循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络---处理大量数据效率还是不行。Transformer架构架构
- Python库 - transformers
司南锤
PYTHON库python机器学习python开发语言
transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库,用于自然语言处理(NLP)任务。它提供了大量的预训练模型,这些模型可以用于各种NLP任务,如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于transformers库的详细介绍:1.主要特点预训练模型:transformers库包含了多种预训练的语言模型,如BERT、GPT、T5、XLNet等。这些模型在大规模文本
- 使用PGVecto.rs在Postgres中进行向量数据库操作
dgay_hua
数据库python
使用PGVecto.rs在Postgres中进行向量数据库操作技术背景介绍向量数据库是一种用于存储和检索高维向量数据的数据库,非常适合应用于自然语言处理、推荐系统等领域。在这篇文章中,我们将介绍如何使用PGVecto.rs在Postgres中进行向量数据库操作。核心原理解析PGVecto.rs是基于Postgres的向量数据库实现,可以轻松地实现向量的存储和高效检索。它通过Postgres的扩展实
- 【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言pandas机器学习numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够
- LangChain大模型应用开发:工作流编排
梦丶晓羽
langchainpython自然语言处理人工智能
介绍大家好,博主又来给大家分享知识了,那么今天又给大家分享什么内容呢?今天我要给大家分享的内容是LangChain工作流编排。那么什么是LangChain工作流编排呢?简单来说,LangChain工作流编排就是将多个与自然语言处理相关的组件,像提示模板、大语言模型、各种实用工具等巧妙地组合在一起,形成一个有条理、可执行的流程。LangChain提供了多种方式来实现这种编排,其中很有特色的就是链式调
- DeepSeek模型实战:从理论到应用的深度探索
CodeJourney.
人工智能算法数据库
一、引言在人工智能快速发展的当下,大型语言模型已成为自然语言处理领域的核心力量。DeepSeek模型作为其中的佼佼者,凭借其先进的架构和强大的性能,吸引了众多开发者和研究人员的关注。本文将深入探讨DeepSeek模型的技术原理,并通过实际案例展示其在不同场景下的应用,为读者提供从理论到实践的全面指导。二、DeepSeek模型技术剖析(一)架构基础DeepSeek模型基于Transformer架构构
- DeepSeek 的创新融合:多行业应用实践探索
♡喜欢做梦
人工智能deepseek
引言在数字化转型的浪潮中,技术的融合与创新成为推动各行业发展的关键力量。蓝耘平台作为行业内备受瞩目的创新平台,以其强大的资源整合能力和灵活的架构,为企业提供了高效的服务支持。而DeepSeek凭借先进的人工智能技术,在自然语言处理、数据分析等领域展现出卓越的性能。当蓝耘平台与DeepSeek携手,二者的优势互补为多行业解决方案带来了全新的应用实践方向,为企业解决复杂业务问题、提升运营效率提供了强大
- 【DeepSeek】DeepSeek 如何应用于政务系统?
深度求索者
政务
DeepSeek作为一款高性能、低成本的AI大模型,近期在政务系统中得到了广泛应用,其技术能力和场景适配性正在推动数字政府的智能化转型。以下从应用场景、技术支撑、实际成效及未来方向等方面进行深度解析:一、核心应用场景智能公文处理政策解读与文件起草:DeepSeek基于自然语言处理(NLP)技术,可自动生成公文初稿,结合政务语境提取关键信息,生成拟办意见。例如,深圳市龙岗区的公文校对时间从人工5分钟
- Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别
会喘气的粽子丶
nlp人工智能
Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构,主要用于自然语言处理(NLP)任务。它们在结构和应用上有显著的区别。1.Decoder-Only架构描述:仅包含解码器部分,没有编码器。应用:通常用于生成任务,如语言模型和对话系统。代表模型:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)特点:自回归生成:模型通过
- 【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐(超全!)and人工智能&智能学习
熔光
人工智能AI软件智能学习生活
1.AI聊天软件概述1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习↓个人主页:C_GUIQU↑1.AI聊天软件概述AI聊天软件是一种利用自然语言处理(NLP)、自然语言理解(NLU)和机器学习(ML)技术构建的软件,它能够理解用户的自然
- 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