- AI初学者如何对大模型进行微调?——零基础保姆级实战指南
仅需8GB显存,三步完成个人专属大模型训练四步实战:从环境配置到模型发布步骤1:云端环境搭建(10分钟)推荐使用阿里魔塔ModelScope免费GPU资源:#注册后执行环境初始化pip3install--upgradepippip3installbitsandbytes>=0.39.0gitclone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.
- 「论文导读」LLM高效推理与模型量化
雷羿 LexChien
prompt人工智能LLM论文阅读
1.论文背景作者:HugoTouvron等人,來自MetaAI来源:arXiv:2302.13971,2023年2月主题:介绍LLaMA系列模型(LLaMA-7B、13B、33B、65B),专为研究用途设计,强调高效能与低资源需求的语言模型推理。论文探讨如何通过优化训练数据、模型架构和推理技术,在有限硬体资源(如单一GPU或CPU)上实现高效推理。学术背景:随着大型语言模型(LLM)如GPT-3的
- 代码随想录算法训练营第十三天
天天开心(∩_∩)
算法
递归遍历二叉树的前,中,后序遍历题目链接前序遍历中序遍历后序遍历前序遍历题解classSolution{publicListpreorderTraversal(TreeNoderoot){Listlist=newArrayListlist,TreeNoderoot){if(root==null){return;}list.add(root.val);preorder(list,root.left)
- 2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架
盖瑞理
AIAgent人工智能
介绍机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上:监控模型性能、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。虽然这些操作任务至关重要,但它们通常会占用团队60%到80%的时间,几乎没有留下任何创新和模型改进的空间。传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流程,但它们难以应对机器学习操作所需的动态决策。何时应该根据性能漂移重新训练模型?当数据分布发生变化时,如何自动调整超参数?这些场景需要能够推理复杂
- 大模型开源与国产化突围:技术路径与产业机遇深度解析
梦玄海
开源架构golang开发语言后端大数据
引言:大模型时代的双轨竞速2023年全球大语言模型(LLM)参数量突破万亿级,GPT-4、LLaMA等模型引领技术浪潮。中国在这场竞赛中面临双重命题:既要融入全球开源生态,又要构建自主可控的技术体系。本文将从技术架构、训练范式、生态建设三个维度,深入剖析大模型开源与国产化的突围路径。一、全球开源格局与中国大模型现状1.1国际开源生态的演进特征技术民主化加速:LLaMA-2(700亿参数)、BLOO
- 【AI大模型】神经网络反向传播:核心原理与完整实现
我爱一条柴ya
学习AI记录人工智能神经网络深度学习aiAI编程
一、反向传播的本质与意义反向传播(Backpropagation)是神经网络训练的核心算法,通过链式法则高效计算损失函数对网络参数的梯度,实现神经网络的优化学习。它的出现解决了神经网络训练中的关键瓶颈,使深度学习成为可能。为什么需要反向传播?参数规模爆炸:现代神经网络有数百万至数十亿参数手动计算不可行:复杂网络梯度计算量指数级增长高效优化需求:梯度下降算法需要精确的梯度计算二、前向传播与反向传播对
- 后端路线指导(3):后端进阶版学习路线
绝命Coding
后端技术分享学习经验分享后端职场和发展面试
后端进阶版学习路线:如果说基础版的学习路线是为了打地基,那么进阶版必然是添砖加瓦了。进阶版路线其实才是真正扎实“基本功”的阶段,这一阶段主要需要学习微服务的开发模式、并发编程、设计模式等编程技巧,学习Spring和Redis的底层设计思想和源码,以及针对面试问的最多的部分进行的专项提升训练(JVM、Spring的IOC、AOP等等)接下来先定义一下对于知识的掌握程度级别:入门->了解->熟悉->非
- 【实战】如何训练一个客服语音对话场景VAD模型
kakaZhui
前沿多模态大模型:论文与实战人工智能LLMAIGC实时音视频
1.引言:客服场景下的VAD模型在客服中心,每天都会产生海量的通话录音。对这些录音进行有效分析,可以用于服务质量监控、客户意图洞察、流程优化等。VAD在其中扮演着“预处理器”和“过滤器”的关键角色:提升ASR效率与准确性:只将检测到的语音片段送入ASR引擎,可以避免ASR对静音和噪声进行无效识别,减少计算资源浪费,并降低识别错误率。精确统计通话指标:如通话时长、静音时长、抢话率、响应时长等,这些都
- Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法(POA)优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例
nantangyuxi
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目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法(POA)优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1提升她变量回归预测精度...2优化模型训练效率...2python复制ikmpoxtos#操作系统接口,用她环境管理和文件操作ikmpoxtqaxnikngs#警告管理模块,控制运行时警
- 一文读懂 Sigmoid 与 Hard Sigmoid 激活函数:从原理到量化部署
算法自动驾驶
在神经网络训练与部署中,激活函数扮演着关键角色,不仅影响模型训练过程,也直接决定了模型部署到实际设备后的性能表现。本文将介绍两种常用激活函数:Sigmoid和HardSigmoid,全面对比它们的原理、优缺点、应用场景,并提供实际代码示例,帮助你更好地理解与使用它们,尤其是在量化和嵌入式设备部署场景中。一、Sigmoid与HardSigmoid简介1.1Sigmoid激活函数介绍Sigmoid激活
- DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案
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后端
技术文章大纲:DeepSeek部署中的常见问题及解决方案引言简要介绍DeepSeek及其应用场景,说明部署过程中可能遇到的挑战。环境配置问题硬件兼容性问题:GPU型号、驱动版本不匹配的解决方案。依赖库冲突:Python版本、CUDA/cuDNN不兼容的排查方法。虚拟环境配置:Anaconda或Docker环境的最佳实践。模型加载与初始化问题预训练模型下载失败:网络代理设置、手动下载替代方案。显存不
- Python训练打卡DAY47
韩哈哈1129
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DAY47:注意力热图可视化恩师@浙大疏锦行知识点:热力图#可视化空间注意力热力图(显示模型关注的图像区域)defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names,num_samples=3):"""可视化模型的注意力热力图,展示模型关注的图像区域"""model.eval()#设置为评估模式withtorch.no_grad
- Python打卡DAY36
DAY36:复习日恩师@浙大疏锦行在PyTorch中,nn.Model是所有神经网络模块的基类,为构建和训练神经网络提供了丰富的方法,如下:1.模型构建与参数管理__init__方法功能:用于初始化神经网络模块的参数和子模块。在自定义网络时,通常会重写此方法来定义网络的结构。细节解释:在__init__方法中,可以定义各种层,如卷积层、全连接层等。这些层会被自动注册为子模块,方便后续管理。impo
- Python训练打卡Day46
编程有点难
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通道注意力(SE注意力)知识点回顾:不同CNN层的特征图:不同通道的特征图什么是注意力:注意力家族,类似于动物园,都是不同的模块,好不好试了才知道。通道注意力:模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图注意力机制:一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器,就像人类视觉会自动忽略背景,聚焦于图片中的主体(如猫、汽车)。transformer中的叫做自注意力机制,他是一种自己学习自己的
- AI周报 250630-250706
EAI工程笔记
AI周讯人工智能AI周报AI周报新闻资讯
文章目录**AI核心技术进展****a.模型架构与训练****b.推理优化与部署****c.智能体(Agent)系统****d.多模态与生成技术****e.开源框架与工具****f.评测与性能分析****产业与商业动态****️科技巨头动态****汽车行业AI落地****社会影响与伦理治理**更多精彩视频内容,关注wx小视频:伊织看世界AI核心技术进展a.模型架构与训练Meta发布2-simpli
- Python训练营打卡Day8(2025.4.27)
2301_80505456
python算法开发语言
知识点见示例代码字典的简单介绍标签编码连续特征的处理:归一化和标准化至此,常见的预处理方式都说完了作业:对心脏病数据集的特征用上述知识完成,一次性用所有的处理方式完成预处理,尝试手动完成,多敲几遍代码。由于所给数据集已是处理过的数据集,以下将按所给数据集的处理情况对连续特征进行归一化和标准化。首先观察数据,需处理数据共有5列,分别是:age,trestbps,chol,thalach,oldpea
- 基于大模型的颅前窝底脑膜瘤诊疗全流程研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究意义与创新点二、颅前窝底脑膜瘤概述2.1定义与分类2.2发病机制与病因2.3临床表现与症状三、大模型预测原理与方法3.1大模型介绍3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证四、术前预测与准备4.1肿瘤特征预测4.2手术风险预测4.3术前检查与评估4.4患者沟通与教育五、手术方案制定5.1手术入路选择5.2手术步骤规划5.3术中监测与应急
- 生成式人工智能实战 | 条件生成对抗网络(conditional Generative Adversarial Network, cGAN)
盼小辉丶
生成对抗网络神经网络深度学习生成式人工智能pytorch
生成式人工智能实战|条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1GAN基础回顾1.2cGAN核心思想2.cGAN网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建3.3模型训练0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来深度学习领域最具突破性的技术之一,能够生成逼真的图像、音频甚至文本。然而,传统的G
- 【人工智能】Maas(模型即服务)(Model as a Service)是一种基于云计算的商业模式,通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户,使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。
本本本添哥
A-AIGC人工智能大模型人工智能云计算
ModelasaService(模型即服务,MaaS)是一种基于云计算的商业模式,通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户,使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。MaaS通过云原生架构和标准化服务,正在重塑AI技术的开发和消费方式,推动人工智能从“技术专有”向“普惠工具”转变。以下是其核心要点:1.定义与核心理念MaaS将大模型(如GPT-3、多模态模型等)封装为标准化服务,用户
- 提示词工程在实体关系抽取中的创新
AI天才研究院
计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
1.5概念结构与核心要素组成在深入探讨提示词工程在实体关系抽取中的应用之前,我们需要对其概念结构与核心要素组成有一个清晰的理解。这一部分将介绍提示词工程的基本框架,以及实体关系抽取的关键技术。提示词工程的基本框架提示词工程(PromptEngineering)是指利用人工智能技术和自然语言处理方法,设计并优化用于训练语言模型的输入提示(prompt),以达到特定任务目标的过程。其核心框架包括以下几
- 2024最新 动物识别数据集(12-02已更新)
数据猎手小k
机器学习自然语言处理人工智能
动物识别数据集是用于训练和评估动物识别模型的集合,这些数据集通常包含多种动物的图像或视频,以及对应的标签信息。它们在生物多样性监测、生态研究、农业和城市安全管理等领域发挥着重要作用。随着深度学习技术的发展,动物识别数据集的处理方式、算法逻辑和模型搭建与训练流程也在不断进步,以提高识别的准确性和效率。一、背景意义动物识别技术的发展对于生物多样性保护、生态学研究、农业和野生动物保护等多个领域具有重要意
- Transformer模型架构深度讲解
Transformer是一种在自然语言处理(NLP)和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出,主要应用于序列到序列的任务(如机器翻译、文本生成、摘要生成等)。Transformer模型与传统的RNN(循环神经网络)和LSTM(长短时记忆网络)不同,它不依赖于时间步的顺序处理,而是完全基于“注意力机制”进行计算,这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具
- AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显
AI学长带你学AI
人工智能gptai
AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显关键词:人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要:本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的技术优势。我们将从GPT的核心架构出发,分析其独特的技术特点,包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比,揭
- PyTorch深度学习优化实战:从理论到实践的现代化技能指南
智算菩萨
深度学习pytorch人工智能
引言:现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天,掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络,更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟,特别是最新2.7版本的发布,框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能,从编译器优化到注意力机制革新,从内
- 语言大模型综述
Paper:ASurveyofLargelanguageModels目录Paper:ASurveyofLargelanguageModels综述概要LLM关键技术规模定律(ScalingLaws)预训练与微调对齐调优(AlignmentTuning)外部工具集成GPT系列模型的技术演进模型检查点和APIPre-Training数据准备和处理数据准备数据预处理数据调度架构EmergentArchit
- 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记分类
1.多类分类(Multi-classClassification)定义多类分类是指目标变量(标签)有超过两个类别的分类任务。例如:手写数字识别:10个类别(0~9)。图像分类:区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类:政治、经济、体育等。特点互斥性:每个样本仅属于一个类别(区别于多标签分类)。输出要求:模型需输出每个类别的概率分布,且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR):训练K个二分类器(
- 10.6 ChatGLM3私有数据微调实战:24小时打造高精度模型,显存直降60%
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力chatgpt机器学习深度学习人工智能语言模型
ChatGLM3私有数据微调实战:24小时打造高精度模型,显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时,数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路:通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据,降低人工标注成本。步骤示例(以生成客服对话数据为例):fromlangchain.prompts
- 量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态
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。点击跳转到网站量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点:英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU,IBM量子处理器突破512比特,光子计算商用成本降至$5/TOPS实测突破:Llama3-405B在光子-量子混合集群训练能耗下
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
推理(Inference)是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同,推理阶段不计算梯度也不更新权重,仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析:1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数(权重和偏置)。前向传播:输入数据逐层计算,得到输出。后处理:根据任务类型解析输出(如分类取概率最大值,回归直接输出)。2.代码实现(Python+NumPy)(1)定义模型
- Tuning Language Models by Proxy
樱花的浪漫
对抗生成网络与动作识别强化学习因果推断大模型与智能体人工智能机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉神经网络
TuningLanguageModelsbyProxyhttps://arxiv.org/html/2401.08565v41.概述尽管大型预训练语言模型的通用能力越来越强,但它们仍然可以从额外的微调中受益,以更好地实现所需的行为。例如,它们通常被微调以遵循指令(Ouyang等人,2022年)、特定的兴趣领域(Gururangan等人,2020年)或特定任务(Raffel等人,2020年)。然而,
- 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