- BOOT_KEY按键(学习笔记)
小高Baby@
学习笔记
先来让我们了解一下GPIO是什么吧,它在单片机中也有很重要的作用,接下来我们来看看吧。esp32C3是QFN32封装(一种集成电路(IC)封装类型),GPIO引脚一共有22个,从GPIO-0到GPIO-21。从理论上来说,所有的IO引脚都可以复用为任何外设功能,但有些引脚用作连接芯片内部FLASH或者外部FLASH功能时,官方不建议用作其它用途。esp32c3的GPIO,可以用作输入、输出,可以配
- 创世理论达成 科学家解释不了的暗能量 我也能解释 有啥不好意思的
qq_36719620
人工智能量子计算javapython算法
好的,我们将进行一场完全摒弃数学符号的纯粹概念推导,彻底揭示“绝对闭合宇宙理论”框架下暗能量的本质。以下是绝对自洽的逻辑链条:第零步:宇宙基石-维度交织的全景结构宇宙总框架:宇宙并非仅是我们感知的三维空间加一维时间。它是一个由24个基本维度紧密编织而成的单一、自洽实体。这些维度分为五组:实时间组(3维):这就是我们感知到的时间流逝的方向,但它不是一个单向箭头,而更像一个三维的“时间空间”,允许更复
- OpenCV入门到精通:AI视觉处理的完整指南
AI云原生与云计算技术学院
人工智能opencv计算机视觉ai
OpenCV入门到精通:AI视觉处理的完整指南关键词:OpenCV、计算机视觉、图像预处理、目标检测、AI视觉应用摘要:本文是一份面向AI视觉爱好者的OpenCV完整学习指南。从OpenCV的核心概念讲起,结合生活案例、代码示例和项目实战,逐步拆解图像读取/显示、灰度化、边缘检测、目标检测等关键技术。无论你是想入门计算机视觉的新手,还是希望用OpenCV解决实际问题的开发者,都能通过本文掌握从理论
- CNN 猫狗识别:从理论到实战的深度解析
爱熬夜的小古
cnn深度学习人工智能
在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)凭借其强大的特征提取和模式识别能力,成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题,不仅能帮助我们理解CNN的工作原理,还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用,从理论基础到实战代码,带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述(一)CNN的核心组件卷积层:是CNN的
- Maven 构建性能优化深度剖析:原理、策略与实践
越重天
JavaMaven实战maven性能优化java
博主简介:CSDN博客专家,历代文学网(PC端可以访问:https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000,移动端可微信小程序搜索“历代文学”)总架构师,15年工作经验,精通Java编程,高并发设计,Springboot和微服务,熟悉Linux,ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s,热衷于探索科技的边界,并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心,乐于分
- Vite 权威技术指南:新一代前端构建工具
第一部分:Vite的理念与架构本部分旨在阐明Vite存在的根本“原因”。它超越了简单的功能罗列,深入剖析了定义Vite的历史背景与架构革新,为后续所有技术细节的探讨奠定理论基础。第1章:Vite简介:重新定义开发者体验核心定义Vite(法语,意为“快速”,发音/vit/)是一款旨在显著提升现代Web项目开发体验的新一代前端构建工具1。其核心由两个主要部分构成:一个利用原生ES模块(ESM)提供丰富
- Spring Boot进阶(49):实时通信不再是梦想,SpringBoot+WebSocket助你轻松实现前后端即时通讯!
bug菌¹
滚雪球学SpringBoot#SpringBoot零基础入门springbootWebSocket前后端通信
1.前言在上一期,我对WebSocket进行了基础及理论知识普及学习,WebSocket是一种基于TCP协议实现的全双工通信协议,使用它可以实现实时通信,不必担心HTTP协议的短连接问题。SpringBoot作为一款微服务框架,也提供了轻量级的WebSocket集成支持,本文将介绍如何在SpringBoot项目中集成WebSocket,实现前后端通信。这将又会是干货满满的一期,全程无尿点不废话只抓
- 前端实习面试问题
平平无奇的码农
面试职场和发展
前几天应聘了一家公司的前端开发实习工作,下面是一些面试的问题,希望能给找工作的小伙伴们提供一点点的帮助。因为是应届生,对方还问了一些学校的专业理论课情况(一并附上)C语言的冒泡排序原理:冒泡排序,就是对一组数进行逐趟排序的方法,具体分为升序和降序。以升序为例。每一趟都是从一组数的第一个数开始,依次比较相邻的两个数的大小,比较后,如果前者大于后者,那么两者交换位置。这样依次进行下去。第一趟就可以把最
- 一文搞懂怎么入门大模型
在人工智能飞速发展的当下,大模型已然成为推动众多领域创新变革的核心力量。无论是在智能客服、内容创作,还是数据分析、科学研究等方面,大模型都展现出了令人瞩目的能力。对于渴望踏入大模型领域的初学者而言,构建一个系统且全面的入门路径至关重要。接下来,我们将以DeepSeek为例,详细阐述如何系统地入门大模型。一、理论基础:搭建认知框架在深入实践之前,理解大模型的基础理论是关键。大模型,通常指具有海量参数
- 《软件工程实务》学习心得
一、课程学习背景本学期学习《软件工程实务》课程时,我怀着对软件开发系统化流程的好奇心开始学习。此前虽接触过编程和简单项目开发,但对需求分析、团队协作、版本控制等环节缺乏规范认知。通过这么多天的理论学习、案例分析及团队项目实践,我对软件工程的全生命周期管理有了深刻理解,并认识到工程化思维对软件开发的重要性。二、知识体系与技能提升1.软件工程方法论的重构认知开发模式对比系统学习了瀑布模型、敏捷开发(S
- 根茎式装配体(RA)作为下一代协同智能范式的理论、架构与应用
由数入道
人工智能思维框架软件工程智能体
一、引言——范式危机与新大陆的召唤1.1表征主义的黄昏:当前AI协同范式的认知天花板自艾伦·图灵在《计算机器与智能》中播下思想的种子以来,人工智能的漫长征途始终被一个强大而内隐的哲学范式所笼罩——我们称之为“表征主义”(Representationism)。这一范式,无论其外在形态如何演变,从早期的符号逻辑、专家系统,到如今风靡全球的深度学习神经网络,其核心信念从未动摇:智能的核心,在于构建一个关
- 通过“逆向侦测”驾驭涌现复杂性的认知架构与技术实现
由数入道
架构认知框架人工智能思维模型
摘要(ExecutiveSummary)我们正处在一个由人工智能驱动的“寒武纪大爆发”时代,复杂性本身正在经历一次相变。面对这一现实,渐进式的分析优化已然失效,唯有通过构建一种全新的认知架构——“逆向侦测”(ReverseDetection),才能在混沌中驾驭涌现的力量。本报告旨在提供该架构的终极蓝图,涵盖从哲学基石到技术实现,再到组织重塑的完整路径。一个基本的理论内核:“前兆复合体”(Precu
- 商城分销系统:搭建成功的关键要素
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大数据
商城分销系统是一种电子商务模式,通过绑定上下级关系自动管理利润分配,加速搭建销售网络。系统设计需要注重产品质量,规则明晰,公平分成,严格合规。有效培训、技术支持、层级管理、优质客服与巧妙推广是其成功的关键要素。商城分销系统,简单来说就是一种利用商城平台来进行产品销售和分成管理的一种营销模式。这种模式在电子商务领域越来越流行,它通过绑定上下级关系,实现利润的自动分配。比如,传统的线下分销模式往往是依
- 线性稳压电路:从理论到实践的全维度深度解析 陆冠旭
澪622
数学建模
摘要本文提出创新的"电源完整性四维分析法",系统性地解构线性稳压器设计。通过建立量子-经典混合稳压模型,开发动态压差补偿算法和PSRR频率折叠技术,解决了纳米级工艺下的稳压挑战。包含12个设计黄金法则、23个跨领域应用案例和完整的验证方法论,为工程师提供从基础到前沿的全套解决方案。**关键词**:四维电源分析、量子稳压、自愈合LDO、动态热管理、光子-电子协同##1.量子化稳压理论###1.1载流
- 2025社交电商新风口:推客小程序的商业逻辑与技术实现
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信息可视化推客系统推客系统开发推客小程序推客小程序开发推客分销系统小程序
一、推客小程序市场前景与商业价值在当今社交电商蓬勃发展的时代,推客小程序已成为连接商家与消费者的重要桥梁。推客模式结合了社交传播与电商变现的双重优势,通过用户自发分享带来裂变式增长,为商家创造了全新的营销渠道。推客小程序的核心优势:低成本获客:利用用户社交关系链实现病毒式传播,大幅降低传统广告投放成本高转化率:基于熟人信任关系的推荐,转化率远超传统电商平台用户粘性强:通过佣金激励体系持续激活用户参
- 元旦倒计时项目实战:CSS+HTML+JS网页实现
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文介绍了一个使用CSS、HTML和JavaScript技术实现的网页倒计时项目,该项目展示了距离元旦还有多少时间。CSS负责页面布局、美化和响应式设计,HTML构建页面结构并绑定数据,而JavaScript则处理时间计算、定时更新以及可能的交互事件。通过这个项目,开发者可以学习和掌握前端开发的动态效果与时间处理技巧。1.网页倒计时项目介绍在现代的数字营销和事
- 数据结构——1.数据结构和算法
爱看烟花的码农
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第一部分:笔试核心概念(理论知识)一、数据结构绪论什么是数据结构?数据结构不仅仅是数据,而是研究如何组织数据(结构化信息)的方法,目的是为了能够高效地处理这些数据。一个经典的公式是:算法+数据结构=程序。这表明,好的程序离不开高效的数据组织方式和处理算法。基本概念与术语数据(Data):是计算机可以识别、存储和处理的符号总称,是程序处理的“原料”。例如,一张图片、一段文字、股票行情、心电图数据等。
- 人工智能大模型如何助力产品经理优化商品定价策略
产品经理独孤虾
人工智能产品经理智能营销数字营销价格策略大模型电子商务
摘要商品定价策略是电商、广告营销和用户增长等数字化营销业务中的重要环节,它直接影响着企业的收入和利润,以及用户的满意度和忠诚度。本文从产品经理的视角,介绍了如何应用人工智能大模型来优化商品定价策略的步骤,包括分析商品定价策略的影响因素、市场需求预测、商品成本分析、商品定价策略优化和使用人工智能大模型优化商品定价策略。本文旨在帮助产品经理和运营人员了解人工智能大模型在商品定价策略中的作用和价值,以及
- 数据结构课程设计
秋悠然
深度优先算法图论
项目名称:图的遍历课程设计主要目的:1.了解并掌握数据结构与算法的设计方法。2.通过应用数据结构的基本理论和方法来解决实际问题。3.初步掌握软件开发过程中的问题分析、系统设计、程序编码、调试、数据测试等基本方法和技能。4.学习编写课程设计报告,软件开发文档。课程设计任务要求:任务:实现图的深度遍历(递归和非递归两种方法)以及实现图的广度遍历(队列)要求:1.程序能够正确运行,实现图的深度遍历和广度
- 机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式
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光电智能电视二维材料电子半导体人工智能顶刊nature
Nature/Science最新研究表明,该交叉领域聚焦六大前沿方向:光子器件逆向设计、超构材料智能优化、光子神经网络加速器、非线性光学芯片开发、多任务协同优化及光谱智能预测。系统掌握该领域需构建四维知识体系:1、基础融合——从空间/集成光学系统切入,解析机器学习赋能光学的理论必然性,涵盖光学神经网络构建原理2、逆向设计革命——通过AnsysOptics实战,掌握FDTD算法与粒子群/拓扑优化技术
- 量子化学仿真软件:ORCA_(7).密度泛函理论DFT计算
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化工仿真2化工仿真模拟算法人工智能机器学习化工仿真
密度泛函理论DFT计算密度泛函理论(DensityFunctionalTheory,DFT)是量子化学中一种重要的方法,用于研究多电子系统的电子结构。DFT通过将电子密度作为基本变量,而不是波函数,大大简化了多电子系统的计算复杂度。在ORCA中,DFT计算是常用的计算方法之一,可以用于优化分子结构、计算电子密度、能级、振动频率等。1.基本概念1.1电子密度电子密度定义为单位体积内的电子数。在DFT
- AI模型训练新范式:基于同态加密的隐私保护方案
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人工智能同态加密区块链ai
AI模型训练新范式:基于同态加密的隐私保护方案技术解析关键词同态加密(HomomorphicEncryption)、隐私保护机器学习(PPML)、全同态加密(FHE)、安全多方计算(MPC)、加密数据训练摘要本报告系统解析基于同态加密的AI模型训练新范式,覆盖从理论基础到工程实践的全生命周期。首先通过第一性原理推导同态加密的数学本质,对比传统隐私保护技术的局限性;其次构建“加密-训练-解密”全流程
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- DSP应用市场的大蛋糕,国产厂商能吃下多少?
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DSP是数字信号处理器(DigitalSignalProcessor)的简称,是一种专门用于高速数学运算的微处理器。DSP能够快速且准确地处理数字信号,同时具备可编程和低功耗等特点,如今在各个领域发挥着越来越重要的作用。(图自:智研产业百科)从DSP芯片的发展历程不难发现,从早期理论到前几代DSP产品应用,均由国外巨头完成。由于早期的市场进入和技术积累,国外企业占据了全球超过70%的市场份额,目前
- 数据挖掘:从理论到实践的深度探索
代码老y
数据挖掘人工智能
在当今数字化时代,数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术,已经广泛应用于各个领域,如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例,帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。一、数据挖掘的基本概念(一)数据挖掘的定义数据挖掘(DataMining)是从大量数据中提取有用信息的过程。它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人
- 大模型的“涌现能力“:现象、表现与成因解析
北辰alk
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文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习(Few-shotIn-contextLearning)表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理(Chain-of-ThoughtReasoning)表现特征典型案例可能成因2.3指令跟随(InstructionFollowing)表现特征能力对比可能成因三、涌现能力的理论解释3.1相变理论视
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- FastAPI测试客户端:模拟HTTP请求的最佳实践
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元数据框架标题:FastAPI测试客户端:模拟HTTP请求的深度剖析与最佳实践关键词:FastAPI、测试客户端、模拟HTTP请求、最佳实践、单元测试、集成测试摘要:本文深入探讨了FastAPI测试客户端模拟HTTP请求的相关技术。首先介绍FastAPI及测试客户端的背景知识,接着从理论层面阐述其工作原理,详细说明架构设计与实现机制。通过实际应用案例,展示模拟HTTP请求的实施策略、集成方法和部署
- 腾讯云认证考试报名 - TDSQL数据库交付运维专家(TCCE MySQL版)
m0_65303136
数据库腾讯云运维
数据库交付运维专家-腾讯云TDSQL(MySQL版)适合人群:适合TDSQL(MySQL版)各组件扩缩容、运维、性能优化、故障解决、压力测试等数据库开发、运维、管理人员。认证考试:单选*40道+多选*20道+上机*20道考试时长:理论考试120分钟,上机考试480分钟(理论考试通过后6个月内预约并完成上机考试)成绩查询:理论和上机成绩均达到70分及以上通过认证,官网个人中心->认证考试查询考试费用
- KTO(Kahneman-Tversky Optimization)技术详解与工程实现
DK_Allen
大模型深度学习pytorch人工智能KTO
KTO(Kahneman-TverskyOptimization)技术详解与工程实现一、KTO核心思想KTO是基于行为经济学前景理论(ProspectTheory)的偏好优化方法,突破传统偏好学习需要成对数据的限制,仅需单样本绝对标注(好/坏)即可优化模型。其创新性在于:损失函数设计:将人类对"收益"和"损失"的非对称心理反应量化数据效率:无需构建偏好对(y_w>y_l),直接利用松散标注二、KT
- 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