- LLM词频规律:Zipf定律
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pytorch语言模型python
LLM词频规律:Zipf定律Zipf定律(Zipf’sLaw)是语言学和信息论中描述文本中词语出现频率分布的规律,由美国语言学家乔治·金斯利·齐夫(GeorgeKingsleyZipf)提出。其核心结论是:在自然语言的大型文本语料中,若将所有词语按出现频率从高到低排序,第n个词语的频率与n的倒数大致成正比。Zipf定律的数学表达若用f(n)f(n)f(n)表示排序后第n个词语的出现频率,CC
- 为什么只看数学?
宇虎
有朋友说:我女儿班,招的都是五下六上293以上的。初二数学,平时考试,二十个满分和接近满分,二十个不及格。小学成绩大家差不多的,因为难度不够,所以没区分度。到了初中一加难度,立刻分化。你到了初中,就明白为啥小学要去学家,初中名校密考要考超过小学校内难度一大截的东西了。高中也是这个道理,到了高中,你就发现初中校内教的的难度是忽悠,根本跟不上高中难度。怪不得,掐的都是数学的尖尖!果真是得数理化得天下…
- Python 生物信息学秘籍第三版(四)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/9694cf42f7d741c69225ff1cf52b0efe译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:生物信息学中的机器学习机器学习在许多不同的领域中都有应用,计算生物学也不例外。机器学习在该领域有着无数的应用,最古老且最为人熟知的应用之一就是使用主成分分析(PCA)通过基因组学研究种群结构。随着该领域的蓬勃发展,还有许多其他潜在的应
- AI人工智能中Actor - Critic算法的深入解析与应用场景
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
AI人工智能中Actor-Critic算法的深入解析与应用场景关键词:Actor-Critic、强化学习、策略梯度、价值函数、深度强化学习、马尔可夫决策过程、A2C/A3C摘要:本文将深入解析Actor-Critic算法的核心原理,从基础概念到数学推导,再到实际应用场景。我们将通过生动的比喻解释这一强化学习中的重要算法,展示其Python实现代码,并探讨它在游戏AI、机器人控制等领域的应用。最后,
- AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾关键词:AI人工智能、多模态大模型、发展历程、技术演变、应用场景摘要:本文旨在全面回顾AI人工智能领域多模态大模型的发展历程。通过对不同阶段核心概念、算法原理、数学模型等方面的深入剖析,结合实际项目案例,探讨其在各个领域的应用场景。同时,推荐相关的学习资源、开发工具和重要论文著作,最后总结多模态大模型的未来发展趋势与挑战,并对常见问题进行解答。1.背景介绍
- 一年级的娃数学
mspeer
娃昨天拿回家的试卷。错的都会,会的都错。订正,我说我要模拟考试现场。“准备好了吗”,“嗯”,娃坐的端端正正。1.一共有()束气球。2.从左边数起,第一束有()个气球…………第()和第()加起来是XX3.从右边数起,…………过程中我不断提醒要准备要准备(我迫切希望,前面数过的球,她能在气球旁边标个气球数量,但是她没有)。后面,我语速变快,娃渐渐力不从心,跟不上节奏。她于是说,考试时也是不认识字,跟不
- 最美教师优秀事迹
无奋斗不青春宋现明
宋现明,男,1983年10月出生。2008年参加工作,自从参加一直在南石冲小学任教。工作十年如一日,扎根乡村、认真教学。上班第一天,年轻气盛的他就被校长安排了四年级班主任和数学教学工作。没有工作经历的他,不但要学习如何教学,还要学习如何管理学生?学生仿佛“欺生”一般,总是不服从他的管教,弄得他焦头烂额。这时他就虚心的向有经验的老教师请教班级管理方法,在老教师的帮助下,自己再根据实际情况、在实践中不
- 数学,还是有用的!不信,你来评评理!
晓PXY
一个快递小哥遇到了一个麻烦事。接到了发件人投诉,说是快递给买家的包裹里被人动过了,外包装打开了。快递点是积极调查,联系收件人,确实是外包装破了。在找责任方,要么是发件的这一边,要么是派件这一边。其实,做快递的难免会遇上这样的事情,有时候还会遇上丢件,大多时候,责任方都会是派件的快递小哥,而实际上出问题的不一定就是这里,有可能是商家,也有可能是中间快递点。但,事实不一定事事实。好吧,快递小哥没办法,
- 剖析数据库领域 ODBC 的工作原理
剖析数据库领域ODBC的工作原理关键词:ODBC、数据库、工作原理、驱动程序、应用程序摘要:本文深入剖析了数据库领域中ODBC(开放数据库互连)的工作原理。首先介绍了ODBC产生的背景和重要性,明确目标读者为数据库开发者和技术爱好者。接着对ODBC的核心概念进行解析,用生活化的比喻让读者轻松理解其关键概念和概念间的关系。然后详细阐述了ODBC的技术原理与实现,包括工作流程、代码示例以及数学模型解释
- 操作系统休眠功能的用户体验设计
操作系统内核探秘
ux服务器负载均衡ai
操作系统休眠功能的用户体验设计关键词:操作系统、休眠功能、用户体验设计、响应速度、能源管理摘要:本文聚焦于操作系统休眠功能的用户体验设计,首先介绍了该设计的背景,涵盖目的、预期读者等内容。接着详细解释了与休眠功能相关的核心概念及其联系,通过生动的比喻让读者轻松理解。阐述了休眠功能背后的核心算法原理和具体操作步骤,给出了数学模型及公式。还通过项目实战展示了代码实现与解读。之后探讨了实际应用场景、推荐
- 深度剖析AI人工智能领域多模态大模型
AI学长带你学AI
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深度剖析AI人工智能领域多模态大模型关键词:AI人工智能、多模态大模型、模型架构、算法原理、应用场景摘要:本文旨在对AI人工智能领域的多模态大模型进行深度剖析。首先介绍多模态大模型的背景知识,包括目的、预期读者等。接着阐述核心概念,分析其架构和原理,并给出相应的流程图。通过Python代码详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,同时用数学模型和公式进一步阐释。在项目实战部分,给出实际案例及详细代码解读
- 探索AI人工智能领域Actor - Critic的无限潜力
探索AI人工智能领域Actor-Critic的无限潜力关键词:AI人工智能、Actor-Critic、强化学习、策略网络、价值网络摘要:本文将深入探索AI人工智能领域中Actor-Critic方法的无限潜力。我们会先介绍其背景知识,接着用通俗易懂的方式解释核心概念,包括Actor和Critic的含义及它们之间的关系,然后阐述其核心算法原理和具体操作步骤,还会给出数学模型和公式并举例说明。通过项目实
- AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案
AI学长带你学AI
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AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案关键词:多模态大模型、技术瓶颈、跨模态对齐、计算效率、数据稀缺、模型泛化、解决方案摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域多模态大模型发展过程中面临的主要技术瓶颈,包括跨模态对齐困难、计算资源消耗巨大、高质量多模态数据稀缺、模型泛化能力不足等问题。针对这些挑战,我们提出了系统性的解决方案,涵盖算法优化、架构创新、数据增强等多个维度。文章通过理论分析、数学
- 只要是你,再晚都没关系
唯有深情不自知
再次相见,是个阳光明媚的午后,在市中心的图书馆书架旁。她踮着脚伸出手,想拿下一本高数分析有关的资料,虽然在学习数学上她一直在做斗争,但她往往是处于弱势的一方。每每都会在题海中败下阵来。有点惊讶又有点无措,不知道需不需要搭话缓解一下尴尬气氛的时候,男孩已经主动伸出手拿下书递到她的面前:“给你。”被这突然的声音吓到回神,她缓过神来,伸出纤细的双手,道:“谢谢!我先走了。”“小小。”他温润的嗓音如同温暖
- 金融量化交易如何精准把握市场趋势?这些策略你不能错过!
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易金融金融量化交易市场趋势技术分析策略基本面分析策略股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>金融量化交易把握市场趋势的基础认知金融量化交易旨在通过数学模型和计算机算法来执行交易决策。市场趋势反映了市场价格的总体走向,量化交易与市场趋势紧密相连。量化交易借助数据和算法去捕捉市场趋势信号,以决定买卖时机。准确把握市场趋势能为量化
- 2022-04-05
桃子果冻
由于是清明节,所以昨晚蒙头睡觉,快把自己热死了,然后我还醒了很多回,然后我的作业有很多没写,比如美育,还有化学,语文,英语,数学,还有音乐,体育,职业规划
- 时间管理让孩子更懂事
深秋的祝福
这两天我微感冒发烧,女儿很听话每天按照自己的作息时间来安排,昨天晚饭后实在难受在沙发上睡着了。醒来后发现自己身上多了毯子,碗筷已清洗完毕归位!女儿在复习英语。桌上还有一盘切好苹果,见我醒来女儿看看表很开心地跟我说:妈妈您睡了40分钟,这40分钟里我给您盖上毯子去刷碗,写完数学作业,切苹果,现在背英语词汇。觉得时间紧张而又充实,番茄钟真好让我感觉紧张又刺激!第一次用没想到我能做到,有一种征服的感觉、
- 【机器学习&深度学习】什么是量化?
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、量化的基本概念1.1量化对比示例1.2量化是如何实现的?二、为什么要进行量化?2.1解决模型体积过大问题2.2降低对算力的依赖2.3加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结:量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化(WeightQuantization)3.2激活量化(ActivationQuantization)3.3梯度量化(GradientQuantiz
- 养成良好的学习习惯,从细心开始
大木c老师
作者:大木c老师数学活动,辉拿到自己的作业单,他打开工具盒,拿出铅笔,开始做了第一页,很快完成了第一页的题目。第二页,他完成了2题就翻到第3页了,第4页是涂颜色,他边看边涂,涂了一会,就走到卫的旁边,看卫,一会儿后,他又回到自己的座位上,拿起笔涂了起来,涂完了就交给老师。他的作业错了一些,还有一些没有做。他又回到自己的座位上改错和完成没有完成的作业。可以看出辉对数学是感兴趣的,他开始的时候是认真的
- 亲子日记第一百一十九篇
赵羽斐
今天晚上宝贝拿回一张考完的数学卷子,看的我两眼直冒火星,我要炸了!错号太多了,分数低的没法看了,成绩在下降?自己真的没招了,不知道怎样去教了,火气是压不住了,一顿发泄!总不能考的这么烂,还得没脾气吧,那样他能记住教训吗?真不知道问题的原因在哪?好迷茫啊!
- MATLAB 基于图像处理的杂草识别技术
鱼弦
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MATLAB基于图像处理的杂草识别技术1.系统介绍杂草识别是精准农业中的重要环节,基于图像处理的杂草识别技术利用计算机视觉和机器学习算法,自动识别田间杂草,为精准施药提供决策支持。本系统基于MATLAB实现杂草图像处理,包括图像预处理、特征提取、分类识别等模块。2.应用场景精准农业:自动识别田间杂草,实现精准施药,减少农药使用量。生态监测:监测农田杂草种类和分布,评估生态环境。植物保护:识别有害杂
- Python 机器学习:NumPy 实现朴素贝叶斯分类器
Python编程之道
Python编程之道python机器学习numpyai
Python机器学习:NumPy实现朴素贝叶斯分类器关键词:朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算摘要:本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理,基于NumPy实现高效的算法框架,涵盖从概率理论到工程实现的完整流程。通过数学公式推导、代码实现和鸢尾花数据集实战,展示如何利用向量化计算优化概率估计,解决特征独立性假设下的分类问题。同时分析算法优缺点及实际应
- 运维技术干货 — 不仅是 Linux 运维最佳实践
python算法小白
Linux
附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全:书单导航页(点击右侧极客侠栈即可打开个人博客):极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本(珍藏版)②【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本(珍藏版)③【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版)④【Web前端】从HTML到JS到AJ
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
matlab科研助手
神经网络算法cnn
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- 迁移学习让深度学习更容易
城市中迷途小书童
摘要:一文读懂迁移学习及其对深度学习发展的影响!深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点,使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏,检测癌症,和人类交谈,自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在ClouderaFastForward实验室,我们
- 股票基金量化开源平台对比
Mr.小海
开源开源金融
股票基金量化开源平台对比分析报告引言研究背景与意义在金融科技快速发展的背景下,量化交易已成为现代金融市场中投资者追求高效与精准交易的核心工具。通过程序化方式,投资者能够迅速处理海量市场数据,制定并执行复杂交易策略,其高效性、低情绪干扰及策略多样性等优势显著[1]。特别是随着人工智能技术的深化,2025年基于深度学习与机器学习的开源量化工具持续涌现,推动行业向数据驱动转型——量化交易将决策逻辑从经验
- 开源基金/股票量化平台调研报告
Mr.小海
金融
开源基金/股票量化平台调研报告引言调研背景与目的近年来,随着人工智能技术的持续深化,量化交易领域迎来了深刻变革。2025年,基于深度学习和机器学习的开源工具不断涌现,不仅在技术层面实现突破,更在实际应用中展现出强大竞争优势,推动行业创新与升级[1].作为融合数学、统计与计算机技术的科技驱动型金融策略,量化交易通过自动化与数据驱动方法提升投资决策效率与准确性,已成为金融机构与投资者追求超额收益的重要
- 2022-05-27
霂雪
目前小学数学教学中存在的问题分析1.教学模式传统,教学手段单一现在很多小学数学的教学模式大都沿用传统的教学模式,在教学模式上缺乏创新性,由于时代的进步和发展,这些传统的教学模式大大地降低了教师的教学进度和教学效率。另外,部分数学老师由于采用传统的教学模式,在教学手段上也缺乏新意,沿用之前的教学方式,所以也就导致了这部分老师的教学手段显得非常单一,教学手段带来的辅助作用也凸显不出来,极大地影响了老师
- 【图像处理基石】什么是CCM?
小米玄戒Andrew
图像处理基石图像处理人工智能ISPCCM颜色校正颜色科学空间转换
在颜色科学中,CCM通常指ColorCorrectionMatrix(颜色校正矩阵),是一种用于校正图像或色彩数据中颜色偏差的数学工具。它通过线性变换(矩阵运算)调整三原色(如RGB)的数值,使输出颜色更接近真实场景或目标标准,广泛应用于数字成像、图像处理、显示技术等领域。一、CCM的核心作用颜色校正矩阵的核心目的是解决设备间的颜色偏差。例如:相机传感器捕获的RGB数据可能因滤光片特性、光照条件等
- 【图像处理基石】如何入门大规模三维重建?
小米玄戒Andrew
图像处理基石深度学习人工智能三维重建大规模三维重建立体视觉大模型LLM
入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入,同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作:一、基础理论与前置知识大规模三维重建的核心是从海量图像或传感器数据中恢复场景的三维结构,涉及计算机视觉、摄影测量、图形学、最优化等多个领域,需先掌握以下基础:数学基础线性代数:矩阵运算、特征值分解(用于相机姿态估计)、奇异值分解(SVD,用于基础矩阵求解)
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro