- 推荐算法_隐语义-梯度下降
_feivirus_
算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵,值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
- 图片中的上采样,下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- 如何从大型语言模型(LLM)流式响应
aehrutktrjk
语言模型microsoftajaxpython
引言随着大型语言模型(LLM)的不断发展,我们不仅能够获得高质量的文本生成结果,还可以实时观察模型生成文本的过程。流式响应允许我们以一种更加交互和动态的方式与LLM进行交互,这在某些应用场景中非常有用。在本文中,我们将探讨如何从LLM流式获取响应。基础知识在开始之前,我们需要了解一些基础概念。所有的LLM都实现了Runnable接口,该接口提供了一些默认实现的标准方法,如invoke、batch、
- seq_len 不等于 hidden_size 难道不会报错吗,他们是一会事情吗
zhangfeng1133
python人工智能开发语言pytorch
seq_len与hidden_size在RNN中代表不同概念,不等不会报错。seq_len:序列长度,表示在处理数据时,每个批次(batch)中序列的长度。RNN网络会按照seq_len指定的长度进行循环计算1。hidden_size:隐藏层中隐藏神经元的个数,也是输出向量的长度。它决定了RNN网络中隐藏层的状态向量的维度12。在RNN的训练过程中,seq_len和hidden_si
- Python实现梯度下降法
闲人编程
pythonpython开发语言梯度下降算法优化
博客:Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法?梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例:线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降(SGD)小批量梯度下降(Mini-batchGradientDesce
- ‘float‘ object cannot be interpreted as an integer
多欢喜
深度学习进阶课程error
今天写代码的时候遇到了新的问题:'float'objectcannotbeinterpretedasaninteger代码出错地方:forminibatch_indexinrange(num_training_batches):找到num_traininng_batches:num_training_batches=size(training_data)/mini_batch_size理论上感觉没
- 算法设计与分析 合并排序的递归实现算法
Jxcupupup
算法算法算法设计与分析
合并排序的递归实现算法。输入:先输入进行合并排序元素的个数,然后依次随机输入(或随机生成)每个数字。输出:元素排序后的结果,数字之间不加任何标识符。示//完整代码在GitHub上//https://github.com/Jxcup/Course_Algorithm_Analysis-Design/blob/main/MergeSort_iteration.cpp//合并排序递归#includeus
- Unity3D GPUDriven渲染详解
Thomas_YXQ
开发语言Unity3D架构游戏Unity
前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用,减少CPU负担,从而提高渲染效率和帧率的方法。其核心思想是将更多的渲染任务转移到GPU上,充分利用现代图形硬件(显卡)的性能。以下是该技术的几个关键组件和它们的作用:对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!1.BatchRendererGroup(BRG)BRG是Unity中用于批处理渲
- 华为eNSP常用命令整合-视图种类-划分vlan
S+叮当猫
华为网络智能路由器
视图种类和切换:三种视图①用户视图---默认状态下为用户视图,快捷键ctrl+z切换为用户视图②系统视图---[主机名]命令system-view进入系统视图,使用快捷键ctrl+z从系统视图切换回用户视图③接口视图---[主机名-接口名]在系统视图下,输入接口号,进入接口视图第一部分:划分vlan1.创建vlan:vlanbatch23---创建两个vlan,vlan1和vlan2(不要创建名字
- 获取视频长度
AI算法网奇
python基础python开发语言
fromdecordimportVideoReadersys.path.insert(0,'/home/model-server/dev/data_platform/processors')fromaestheticimportget_aesthetic_model,get_aesthetic_score_batch_queuefrommytools.utilsimportprint_with_t
- ssm——整合,前端页面设计,分页
2401_86367399
面试辅导大厂内推前端java开发语言
empMapper.updateEmpById(m);}//用于批量的插入数据@TestpublicvoidinsertDeptByBATCH(){DeptMapperOCM=sqlSession.getMapper(DeptMapper.class);for(inti=0;iindex.jsp页面发送出查询信息列表的请求->EmpController来接受请求,然后查询出员工数据->跳转到lis
- 一维数组 list 呢 ,怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能
zhangfeng1133
pythonpytorch人工智能数据挖掘
一、介绍对于一维数组,如果你想将其转换成适合深度学习模型(如LSTM)输入的格式,你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小(batchsize)、序列长度(sequencelength)和特征数量(numberoffeatures)的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤:###1.确定维度-**批次大小(BatchSize)**:这是你一次处理的样本数量。-**序列长度(Seq
- pytorch矩阵乘法
weixin_45694975
pytorch深度学习神经网络
一、torch.bmminput1shape:(batch_size,seq1_len,emb_dim)input2shape:(batch_size,emb_dim,seq2_len)outputshape:(batch_size,seq1_len,seq2_len)注意:torch.bmm只适合三维tensor做矩阵运算特别地,torch.bmm支持tenso广播运算input1shape:(
- 【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——传递数据并训练
zhangbin_237
Python机器学习机器学习pythonrnn人工智能开发语言深度学习神经网络
与其他Keras模型一样,我们需要向.fit()方法传递数据,并告诉它我们希望训练多少个训练周期(epoch):model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足,所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型:model_struc
- 李沐55_循环神经网络RNN简洁实现——自学笔记
Rrrrrr900
rnn深度学习神经网络pytorch循环神经网络python李沐
读取《时间机器》数据集!pipinstalld2l!pipinstall--upgraded2l==0.17.5#d2l需要更新importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l.load_da
- Pytorch维度转换操作:view,reshape,permute,flatten函数详解
ghx3110
深度学习笔记pytorch维度转换操作
引言Pytorch中常见的维度转换函数有view,reshape,permute,flatten。本文将详细介绍这几个函数的作用与使用方式,并给出了具体的代码示例,希望能够帮助大家。常见的维度有四维:比如(batch,channel,height,width);三维:比如(b,n,c);二维:比如(h,w)。下面介绍如何使用上述函数进行维度之间的转换。1.view函数作用tensor.view()
- pytorch计算网络参数量和Flops
Mr_Lowbee
PyTorchpytorch深度学习人工智能
fromtorchsummaryimportsummarysummary(net,input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万(/1000000)M,fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn(1,3,256,256).cuda()flop_counter=FlopCountAna
- linux多个sh 同时执行命令,sh, 批量执行Linux命令
一颗橙子君
linux多个sh同时执行命令
step1:创建一个sh批处理命令文件#vim/etc/batch_ssh/install_redis.shstep2:给当前用户,能够执行sh脚本权限#chmodinstall_redis.sh777step3:编写要批量执行的命令,read表示等待前端用户输入,sleep表示等待时间单位为秒。echo'\nbegintoinstall01plugin\n';yuminstallcpp-y;ec
- css3动画延迟运行 animation-delay
努力,加油,奋斗
笔记
1.语法animation:namedurationtiming-functiondelayiteration-countdirectionfill-modeplay-state;2.说明name指定要绑定到选择器的关键帧的名称duration动画指定需要多少秒或毫秒完成timing-function设置动画将如何完成一个周期delay设置动画在启动前的延迟间隔。iteration-count定义
- 比较Spark与Flink
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端sparkflink大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎,但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比:1.处理模式Spark:主要支持批处理(BatchProcessing),也能通过SparkStreaming处理流式数据,但SparkStreaming本质上是通过微批(micro-batching)的方式处理流数据,延迟相对较高。SparkS
- 大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同
AI生成曾小健
大模型/增量预训练CPT深度学习python机器学习
第一步,同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步,同步环境:./scp_batch.sh"/data/xxx/miniconda3/envs/etuning4/""/data/vayu/miniconda3/envs/etuning4/"gpu0
- pytorch训练后pt模型中保存内容详解(yolov8n.pt为例)
yueguang8
yolo算法pytorchYOLO人工智能
在PyTorch中,.pt模型文件通常包含以下几类数据:模型参数:存储模型的权重和偏置参数。优化器状态:包含优化器的状态信息,以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。训练状态:一些训练过程中的信息,例如当前的epoch数和训练进度。其他元数据:包括模型的配置、训练时使用的超参数等。在讲解pytorchpt(pth)文件中保存了什么内容之前,需要先了解pt在保存时保存了那些参数。以YOLO系列pt保存
- SQL进阶技巧:截止当前批次前的批次量与订单量 | 移动窗口问题
莫叫石榴姐
数字化建设通关指南#SQL进阶实战技巧sql数据库大数据数学建模hive数据仓库数据分析
目录0场景描述1数据准备2问题分析3小结0场景描述表A有如下字段,userid(用户ID),batchid(批次ID),orderid(订单ID),createtime(创建时间),同一个用户ID下有多个批次,同一个批次下有多个订单ID,相同批次ID的创建时间是相同的,创建时间精确到了秒。统计,截止对应批次ID的时间点前,该用户下有多少个批次ID,有多少个订单ID,输出的字段应该为用户ID批次ID
- pytorch实现单机多卡训练
*Major*
pytorch人工智能python
pytorch实现单机多卡训练fromtorch.nn.parallelimportDataParallel#单机多卡的分布式训练(数据并行)模型训练加速'''三构建模型'''model=build_model(CFG.backbone,CFG.num_classes,CFG.device)model.load_state_dict(torch.load("best_epoch.bin"))mod
- 【已解决】Halcon错误代码4104
聪明不喝牛奶
深度学习Halcon+CSharphalcon深度学习
问题描述在运行的时候发现报错4104,如下图所示解决从字面上理解就是超出了计算机的内存空间了,那么着手解决的话就需要把没次训练的张数减少一些即可。去相对应的修改batch_size即可。结果如下图所示,正常在使用GPU训练。搞定,手工~
- vscode报错:Elements in iteration expect to have 'v-bind:key' directives.eslint-plugin-vue
月中眠_d56d
今天在查看项目时,发现了一个vscode的报错:image.png报错信息:[vue/require-v-for-key]Elementsiniterationexpecttohave'v-bind:key'directives.eslint-plugin-vue原因是安装了ESLint插件,对vue进行了eslint检查,只需将这个规则检查屏蔽掉即可。具体操作如下:文件-首选项-设置-在搜索框中
- 2020-03-04日常
时_飞
案例一.box{width:100px;height:100px;background:#f00;margin:0auto;/*animation-name:move;animation-duration:5s;animation-delay:1s;animation-timing-function:linear;animation-iteration-count:infinite;*//*ani
- Java一分钟之-Spring Batch:批量处理框架
Jimaks
后端javaspringbatch
在企业级应用开发中,批量数据处理是一项常见且关键的任务,它涉及到大规模数据的导入、导出、转换等操作。SpringBatch,作为Spring家族的一员,专为此类需求设计,提供了一套强大且灵活的批处理框架。本文旨在深入浅出地介绍SpringBatch的基础、常见问题、易错点及其规避策略,并配以实用的代码示例,帮助开发者高效利用这一工具。SpringBatch简介SpringBatch旨在简化批量处理
- Python请求数据,r = response.json(),提取字段报TypeError: list indices must be integers or slices, not str[已解决]
qq_41845402
pythonjson开发语言
#encoding:utf-8r={"atomicElapsed":74,"data":{"pageCount":0,"pageData":[{"batchLock":0,"batchNo":"882211080000016","companyCode":"CRV","createTime":"2022-11-0818:44:11","crowdWorkerID":""}]},"hystrixEl
- Kafka高性能揭秘 —— sequence IO、PageCache、SendFile的应用详解
大数据学习与分享
Kafkakafka大数据java
大家都知道Kafka是将数据存储于磁盘的,而磁盘读写性能往往很差,但Kafka官方测试其数据读写速率能达到600M/s,那么为什么Kafka性能会这么高呢?首先producer往broker发送消息时,采用batch的方式即批量而非一条一条的发送,这种方式可以有效降低网络IO的请求次数,提升性能。此外这些批次消息会"暂存"在缓冲池中,避免频繁的GC问题。批量发送的消息可以进行压缩并且传输的时候可以
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin