- 【Python】一文详细介绍 py格式 文件
高斯小哥
Python基础【高质量合集】python新手入门学习
【Python】一文详细介绍py格式文件个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文章目录一、py格式文件简介二、如何创建和编辑py格式文件三、如何运行py
- 大创项目推荐 深度学习 opencv python 公式识别(图像识别 机器视觉)
laafeer
python
文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题
- python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践
weixin_39805119
python清华大学出版社答案
第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.
- 深度学习项目-基于深度学习的股票价格预测研究
雅致教育
计算机毕业设计深度学习人工智能
概要 随着经济的发展，中国股票市场的规模持续扩大，早已成为金融投资的重要部分，掌握股票市场的变化规律无论是对监管者还是投资者都具有极其重要的意义。正因如此，人们不断探索着股票市场的变化规律，其中使用深度学习预测股价是当前国内国际研究与应用的热点。 本文首先从有效市场假说和分形市场假说两个角度讨论了中国股票市场的有效性，说明股票市场具有复杂的非线性特征。其次，结合股票市场特征对比了当前的预测方法
- ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界
2401_83550420
chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
- AI大模型学习：开启智能时代的新篇章
游向大厂的咸鱼
人工智能学习
随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
- 【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchinfo‘
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonpytorch新手入门学习debug
【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torchinfo’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文
- ChatGPT神技：AI成为你的编程良友
2401_83481083
chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技：AI成为你的编程良友近年来，人工智能技术的发展迅猛，ChatGPT作为其中一项创新技术，正逐渐走进我们的生活。在编程领域，AI不仅可以助力我们提高效率，还能成为我们的良友，帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型，能够理解输入的文本并生成
- 深度学习如何入门？
科学的N次方
深度学习
入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累，以下是一份详细的入门指南，包含了关键的学习步骤和资源：预备知识：•编程基础：熟悉Python编程语言，它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念，并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计
- 深度学习与（复杂系统）事物的属性
科学禅道
深度学习模型专栏深度学习人工智能
深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在：特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。每一层神经网络都可能对应着事物属性的不同抽象层次，底层可能对应简单直观的属性，而随着网络深度的增加，顶层可以学习到更抽象、复杂的属性及其相互关系。非线性关系建模:深度学习特别擅长处理非线性关系，而在复杂系统中，事物属性间的相互作用往往表现为非线性，例如，某些属
- matlab ICP配准高阶用法——统计每次迭代的配准误差并可视化
点云侠
matlab点云工具箱matlab开发语言计算机视觉线性代数算法
目录一、概述二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、配准结果3、配准误差本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。一、概述 在进行论文写作时，需要做对比实验，来分析改进算法的性能，期间用到了迭代误差分布统计的比较分析，为直观表示配准误差，需要进行可视化
- 智合同如何助力建筑行业合同智能化管理
智合同（小智）
合同智能应用AI技术降本增效提质人工智能自然语言处理知识图谱深度学习大数据
#建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术，为企业提供专业的合同相关的智能服务。其主要服务包含：合同智能审查、合同要素智能提取、合同版本对比、合同智能起草、ICR智能识别、合同履约追踪、文本一致性对比、广告审查、合同范本库等服务。智合同在助力建筑行业合同智能化管理方面具有显著的优势。首先，智合同利用A
- 神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）
MarkHD
深度学习神经网络计算机视觉
神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通
- MATLAB 2023a：强化学习算法的实战演练与性能评估
zmjia111
机器学习matlabmatlab算法开发语言深度学习机器学习yolo
在深度学习领域，MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境，为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。这一工具箱不仅集成了建模、训练和部署的全部功能，更以其简洁易用的语法和强大的算法库，为深度学习任务的快速实现铺平了道路。相较于Python等编程语言，MATLAB的语法更为直观，上手更为迅速。无需繁琐的环境配置和库安装，用户只需打开MATLAB界面，即可轻松开始深度学习之旅
- 动手学习深度学习——2.5 自动微分
X_Imagine
动手学习深度学习深度学习人工智能自动微分
2.5自动微分 正如【2.4微积分】所说，微分是深度学习中几乎所有最优化算法的关键步骤。虽然求这些导数的计算过程很简单，只需要一些基本的微积分知识。但对于复杂的模型，手工计算参数的更新可能很痛苦(而且经常容易出错)。深度学习框架通过自动计算导数加快了这一工作，即自动微分（AutomaticDifferentiation）。在实践中，基于我们设计的模型，系统构建了一个计算图，跟踪哪些数据结合哪些操
- 飞桨科学计算套件PaddleScience
skywalk8163
人工智能paddlepaddle人工智能飞桨
PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式，并提供了基础API和详尽文档供用户使用与二次开发。安装当然要先安装好飞桨PaddlePaddle，再安装PaddleSciencepipinst
- 最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习
zkzhzy
ChatGPT机器学习python机器学习深度学习pytorchchatgpt数据分析人工智能
近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊（副教授）主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算
- 神经网络量化
小厂程序猿
人工智能
神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。在深度学习中，神经网络模型通常使用高精度的参数（例如32位浮点数）来表示权重和激活值。然而，这种表示方式可能会占用大量的内存和计算资源，特别是在部署到资源受限的设备（如移动设备或嵌入式系统）时会受到限制。神经网络量化通过将模型参数和激活值从高精度表示（例如32位浮
- 神奇的微积分
科学的N次方
人工智能人工智能ai
微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向，通过沿着负梯度方向更新权重，可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向
- 线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积，就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器，原始输入是一幅RGB彩色图片，可以将其视为一个高度、宽度和通道数（R
- 【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’
高斯小哥
PyTorch零基础入门教程pytorch人工智能pythoncondadebug深度学习机器学习
【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文章目录
- 深度学习pytorch——索引与切片
Echo-J
AI深度学习pytorch人工智能
indexingimporttorcha=torch.rand(4,3,28,28)#表示4张28*28的rgb图print(a[0].shape)#a[0]获得第一张图片print(a[0,0].shape)#a[0,0]获得第一张图片的r图print(a[0,0,2,4])#获得第一张图片第一个通道的一个像素点，因此得到的是一个标量selectfirst/lastN#selectfirst/l
- 计算机设计大赛 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习
iuerfee
python
文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
- 【深度学习笔记】1 数据操作
RIKI_1
深度学习深度学习笔记人工智能
注：本文为《动手学深度学习》开源内容，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图数据操作在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。然而，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使
- 【Lidar】基于Python的Open3D库、Laspy库保存点云文件/点云格式转换
RS迷途小书童
激光雷达点云数据python开发语言点云数据处理点云数据分析lidar
因为最近在做点云相关的项目，过程中用到了Python中的Open3D库和Laspy库，所以今天给大家分享一下如何使用Open3D和Laspy这两个库对点云数据进行保存和格式的转换。1Open3D库介绍Laspy库我到时候会单独介绍，所以这里就不多说了！！！Open3D是一个开源的3D数据处理库，发布于2015年，目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可，使用C++11实现，并经过高
- 科技革新的引擎-2024年AI辅助研发趋势
lzyever
科技人工智能
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经在许多领域展现出了其强大的潜力和价值。特别是在研发领域，AI的辅助作用日益凸显，成为推动科技革新的重要引擎。在2024年，这种趋势将更加明显，我们可以从以下几个方面来探讨这一趋势。首先，AI辅助研发将极大地提升研发效率并降低成本。在研发过程中，AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术，加速实验和设计的过程，从而缩短研发周期。同时，AI还可以优化资源配
- 【python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘
高斯小哥
BUG解决方案合集python学习debug
【python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注
- 深度学习——梯度消失、梯度爆炸
小羊头发长
深度学习机器学习人工智能
本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新。为什么神经网络优化用到梯度下降的优化方法？深度网络是由许多非线性层(带有激活函数)堆叠而成，每一层非线性层可以视为一个非线性函数f(x)，因此整个深度网络可以视为一个复合的非线性多元函数
- 阿里云分布式深度学习训练架构Whale
qwfys200
Reading阿里云分布式深度学习
阿里云分布式深度学习训练架构Whale阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云机器学习平台PAI论文高效大模型训练框架Whale入选USENIXATC’22
- 计算机设计大赛 深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳 抽烟 喝水 玩手机) - opencv python
iuerfee
python
文章目录1前言1课题背景2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的驾驶行为状态检测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分更多资料,项目
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce，我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢：
1.安装rvm：
不说了 网上有
2.安装ruby：
由于我以前是做ruby的，所以习惯性的先安装了ruby，起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby：
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境： jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因： tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8，换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行，即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟，此文研究学习来自网络，各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制，用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险：因内存垃圾过多而引发的内存耗尽，以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是：对虚拟机可用内存空间，即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session，也就是说shiro使用的session是web容器产生的，并不是自己产生的，在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起，这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID，当关闭浏览器，此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元，同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元，其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出，虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头，但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机，平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具，很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget)，在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样，还得使用代码注册，他才可以再后台使用，基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起，通过创建对象或使用静态的方法来调用，称为封装；封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息，它解决了数据的安全性问题，增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性，将其封装在一个类中：通过对象来调用
例如 1：
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车，如下所示：
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中，安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制，用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候（尤其是当这一信息非常敏感，
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数，用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题：UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算，比如加法运算add(3，5)，add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么？
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展，我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块，比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中，我们使用了几个不同的接口来认证：
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时，遇到了在session保存一个自定义对象时，修改该对象中的某个属性，session未进行序列化，属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明： Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章：
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定，不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据，因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品，加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持，因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个，分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try： Opening exception-handling statement.
catch： Captures the exception.
finally： Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法：1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释：1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下： hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式（Factory）允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法（带参数）
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中，则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串，而第二个是type SET列，则 FIND_IN_SET() 函数被优化，使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分：一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的：e区空间满了后，执行minor gc，存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc，存活下来的的对象放入s1中，对s1同样执行minor gc，依旧存活的对象就放入年老代中；
年老代满了之后会执行major gc，这个是stop the word模式，执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径： http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果： 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了，还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算，需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的：
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中，可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面，这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类，在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件，但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类，外部类继承一个类，实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下，查了好多资料，问题还是没有解决。只知道是包冲突，就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解－任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长，所以在这里分篇组织，如果要看最新完整的网页版内容，可以戳这里：http://spark-config.readthedocs.org/，主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标，鼠标移入的时候会变亮，开始以为是js操作src或者bg呢，搜索了一下，发现了一个更好的方法：通过css3的滤镜方法。
html代码：
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码：
.icon{-webkit-filter: graysc
