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AI扶我青云志
rnn人工智能深度学习nlplstmgru
今天给大家分享一个NLP(自然语言处理)中的一个小案例,本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的,一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对data文件中的数据进行处理,满足训练要求第三步:构建RNN模型(包括传统RNN,LSTM以及GRU)第四步:构建训练函数并进行训练五步第:构建评估函数并进行预测二、实现步骤1.导包#导入torch
- 【论文笔记】RAGLAB: A Modular and Research-Oriented Unified Framework for Retrieval-Augmented Generation
AustinCyy
论文笔记论文阅读
论文信息论文标题:RAGLAB:AModularandResearch-OrientedUnifiedFrameworkforRetrieval-AugmentedGeneration-EMNLP24论文作者:XuanwangZhang-NanjingUniversity论文链接:https://arxiv.org/abs/2408.11381代码链接:https://github.com/fat
- happy-llm 第一章 NLP 基础概念
weixin_38374194
自然语言处理人工智能学习
文章目录一、什么是NLP?二、NLP发展三大阶段三、NLP核心任务精要四、文本表示演进史1.传统方法:统计表征2.神经网络:语义向量化课程地址:happy-llmNLP基础概念一、什么是NLP?核心目标:让计算机理解、生成、处理人类语言,实现人机自然交互。现状与挑战:成就:深度学习推动文本分类、翻译等任务达到近人类水平。瓶颈:歧义性、隐喻理解、跨文化差异等。二、NLP发展三大阶段时期代表技术核心思
- 【AI】大语言模型(LLM)& NLP
G皮T
#大语言模型LLMNLP大模型大语言模型AI人工智能
大语言模型(LLM)&NLP1.大语言模型(LLM)1.1一句话解释1.2更形象的比喻1.3为什么叫“大”模型1.4它能做什么1.5现实中的例子2.对比NLP2.1用“汽车进化”比喻NLP→LLM2.2为什么说LLM属于NLP2.3LLM的“革命性突破”在哪里2.4总结1.大语言模型(LLM)1.1一句话解释大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是一个“超级文字预测器”,它通过
- 使用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页内容
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1.引言在如今数据驱动的时代,网页爬虫(WebScraping)和自然语言处理(NLP)已成为处理大量网页数据的重要工具。利用Python爬虫抓取网页内容,结合NLP技术进行文本分析和信息抽取,能够从大量网页中提取有价值的信息。无论是新闻文章的情感分析、社交媒体的舆情分析,还是电商网站的商品评论挖掘,这些技术都发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页
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计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现关键词:计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要:传统卷积神经网络(CNN)统治计算机视觉领域多年,但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
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在当今科技迅猛发展的浪潮中,人工智能(AI)已深深融入智能家居领域,成为推动其蓬勃发展的关键力量,为人们的生活带来了诸多便利和创新体验,同时也面临着一系列亟待解决的问题。一、AI驱动的智能家居功能升级(1)智能语音交互与控制智能语音助手作为智能家居的核心交互方式,借助自然语言处理(NLP)技术,让用户仅通过简单的语音指令,就能轻松操控家中各类智能设备,如精准控制灯光的开关与亮度调节、窗帘的开合、电
- NLTK库全解析:用Python打开自然语言处理的第一把钥匙
引言你是否好奇过,手机里的智能助手是如何“听懂”你说的话?电商平台的差评分析又是怎样精准提取“物流慢”“质量差”这些关键词?这些看似神奇的自然语言处理(NLP)功能,背后都藏着一个“入门神器”——NLTK(NaturalLanguageToolkit)。作为Python生态中最经典的NLP库,NLTK就像一本“NLP百科全书”,从最基础的文本拆分到复杂的语义理解,它用简单的代码接口,带我们推开自然
- Python 爬虫实战:微博话题讨论数趋势爬取与分析全流程
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1.项目背景与目标微博话题(#话题#)是社交媒体舆情监测、品牌营销、热点追踪的重要数据源。本实战要完成以下目标:爬取指定话题在7天内的讨论数、阅读量、热搜排名等关键指标。将数据存入MySQL,并每日增量更新。用Pandas+Matplotlib绘制趋势图,直观呈现热度变化。基于SnowNLP做情感倾向分析,输出正面/负面占比。生成一份可分享的HTML可视化报告。2.环境搭建与依赖2.1安装核心库p
- 大语言模型应用指南:Gemini简介
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1.背景介绍自然语言处理(NLP)一直是人工智能领域的热门话题之一。在NLP中,语言模型是一个重要的概念,它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来,随着深度学习技术的发展,大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。其中,Gemini是一种新型的大型语言模型,它在多项任务上取得了优异的表现。本文将介绍Gemini的核心概念、算法原理、数学模型和公式、项目实践、实际应用场景、工具和资源推荐、未来发
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东风西巷
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在当今快节奏的时代,无论是职场人士、学生还是创作者,都面临着大量的写作任务。从工作总结、调研报告到公文写作、商业文案,高效且高质量的写作能力成为了提升个人竞争力的关键。然而,写作不仅需要丰富的知识储备和扎实的文字功底,还需要大量的时间和精力去打磨。为了帮助用户更高效地完成写作任务,新华妙笔APP应运而生。它是一款功能强大的AI智能写作助手,依托自然语言处理(NLP)和大数据分析技术,能够快速生成各
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#机关事业单位公文写作助手应用设计基于Python和Rust开发机关事业单位公文写作APP的方案如下:##系统架构设计```桌面端/Web应用(Tauri/Vue.js)|RESTAPI/WebSocket|Rust核心服务(Actix-web/Axum)←───PythonNLP服务(FastAPI)|公文要素提取/模板生成/智能校对PostgreSQL数据库|Redis缓存(模板缓存/会话管理
- 【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案
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让我看看好学吗
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作为AI产品经理,深入理解人工智能领域的核心术语是高效沟通、需求定义和产品落地的关键。无论是与算法工程师协作优化模型,还是向业务方解释技术方案,准确掌握专业术语能显著提升决策效率,避免因概念混淆导致的开发偏差。本文系统梳理了模型与算法、NLP(自然语言处理)、CV(计算机视觉)、数据处理、核心评估指标等领域的核心术语,帮助产品经理快速构建AI技术认知框架。目录1.基础概念2.模型与算法3.自然语言
- 大模型微调到底有没有技术含量?
DeepSeek-大模型系统教程
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今天给大家带来知乎好友@ybq的一篇回答-大模型微调到底有没有技术含量,或者说技术含量到底有多大?老生常谈的一句话吧:有没有技术含量取决于这个工作你怎么做,尤其是llm方向,上手门槛相比传统NLP变得更低了。我举一些例子吧,针对大模型微调的几个重要环节,我列举的每一种做法大概率都能完成最终目标,甚至说训出来的模型效果都没什么差别。但对个人能力成长的帮助就大不相同了。数据工作做法1:继承实验室或者同
- 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)
#深度学习深度学习自然语言处理人工智能
在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000,整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些,Man与Woman会近一些,取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义:指把一个维数
- 零基础起步:基于GpuGeek的文本生成模型实战
昊昊该干饭了
人工智能nlp深度学习gpu算力gru
在自然语言处理(NLP)领域,文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台,从注册、上传数据到实例部署与训练,完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统,实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例(手动&自动)二、文本生成实战任务:微调GPT-21.
- DAY 40 训练和测试的规范写法
acstdm
python打卡60天人工智能深度学习机器学习
目录一、单通道图片的规范写法图像任务中的张量形状NLP任务中的张量形状1.Flatten操作2.view/reshape操作总结二、彩色图片的规范写法知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程,发现和之前
- SOTA是什么意思?
有奇妙能力吗
AI知识分享自然语言处理人工智能ai
最近看到一篇关于Transformer模型的论文,谷歌推出的BERT模型在11项NLP(naturallanguageprocessing)任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而Transformer是BERT取得成功的一个关键因素。谷歌的Transformer模型最早用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。那么文中的SOTA效果,SOTA结果是什么意思呢?这里就来简单介绍一下定义:SO
- 计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)
程序员小天00
课程设计毕业设计小程序pythoneclipsejava
计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)一、选题方向全景图(按技术维度划分)智能服务系统开发技术架构:SpringBoot+Vue3+MySQL/MongoDB典型场景:●智慧校园:实验室预约系统、学术成果可视化平台●医疗健康:电子病历智能分析系统、慢性病管理助手●城市治理:垃圾分类智能识别系统、交通拥堵预测模型创新点:融合OCR识别/NLP技术,实现无感化服务跨平台应用开发技术选型:Unia
- 从零开始理解Transformer模型:架构与应用
淮橘√
transformer深度学习人工智能
引言近年来,Transformer模型席卷了自然语言处理(NLP)领域,成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用,Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始,深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景,并提供一个简单的代码示例
- 揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能自然语言处理easyuiai
揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词:自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要:本文深入探讨了自然语言处理(NLP)在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并用Python源代码进行阐述。分
- LoRA 实战指南:NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
fairymt
产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
大模型已成AI应用的“标配”,但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA(Low-RankAdaptation)作为一种轻量级微调方案,正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式,帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战:基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调(Fine-tuning)?二、预训练vs微调:什么关系?三、微调的基本流程(以BERT为例)1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层?五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结:微调的优势前言在自然语言处理(NLP)快速发展的今天,预训练模型如BERT成为了众多任务
- 飞算JavaAI 2.0.0深度测评:自然语言编程如何重构开发生产力?
知识产权13937636601
计算机Java
摘要2025年自然语言编程(NLPProgramming)迎来工业化拐点,飞算JavaAI2.0.0以语义理解精度>92%、企业级代码生成通过率>87%的核心能力,正在重构Java开发范式。本文通过电商、金融、工业物联网三大场景实测,揭秘其如何实现需求描述到可部署代码的端到端转化。数据显示:复杂业务模块开发效率提升3-8倍,逻辑缺陷率降低70%,同时提供语义级安全审计、架构腐化预警等独家能力,为传
- 【自然语言处理-NLP】文本预处理技术
云博士的AI课堂
哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能NLP深度学习数据预处理NLP数据预处理机器学习
以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据,我们会模拟一份简易文本数据(如字符串列表),并在此基础上演示预处理代码及详细解释,确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理(NLP)任务(如机器学习、深度学习、大模型开发)中,原始文本数据通常会包含各种噪声,例如:多余的空格、换行符、特殊符
- 面经总结系列(十六): 元象科技大模型推理优化工程师
GoAI
AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
- 《深入浅出多模态》(四):多模态经典模型CLIP
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- 深入浅出多模态》(十一)之多模态经典模型:Flamingo系列
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机器学习多模态大模型人工智能LLM机器学习
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- 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