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服务器飞书
目标:如果服务器GPU空置,可以及时推送消息到飞书群。其他类似的监控目标也可以修改代码实现。步骤:(1)首先在群聊设置加入机器人,复制webhook_url(2)在服务器后台运行如下代码。注意替换webhook_url"""nohuppythonmonitor_gpu.pymy_server>monitor_gpu.log2>&1&"""importsysimportsubprocessimpor
- LeetCode:62.不同路径
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代码随想录-跟着Carl学算法leetcode算法java动态规划
跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录LeetCode:62.不同路径一个机器人位于一个mxn网格的左上角(起始点在下图中标记为“Start”)。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。问总共有多少条不同的路径?示例1:输入:m=3,n=7输出:28示例2:输入:m=3,n=
- 招聘 | 具身智能机器人方向全职作者
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关注前沿科技量子位未来同事你好。你知道“具身智能机器人”了吗?是否希望成为这个时代性技术和产品的长期报道者?现在,我们正在招聘这样一位专注于具身智能机器人方向的原创作者。岗位是全职,工作地点base:北京中关村。工作职责:1、关注具身智能领域新动态新进展;2、持续挖掘撰写具身智能独家原创内容;3、与具身智能领域玩家建立良好联系;4、构建体系化认知和行业洞察。岗位要求:1、对具身智能、前沿科技等科技
- 新型人工智能“黑帽”工具:GhostGPT带来的威胁与挑战
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资讯人工智能
生成式人工智能的发展既带来了有益的生产力转型机会,也提供了被恶意利用的机会。最近,AbnormalSecurity的研究人员发现了一个专门为网络犯罪创建的无审查AI聊天机器人——GhostGPT,是人工智能用于非法活动的新前沿,可以被用于网络钓鱼计划、恶意软件开发和漏洞利用开发。GhostGPT的主要特点快速处理:使攻击者能够快速生成恶意内容。无日志政策:声称不记录用户活动,吸引那些寻求匿名的人。
- LEETCODE | PYTHON | 63 | 不同路径Ⅱ
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leetcode-pythonleetcodepython算法
LEETCODE|PYTHON|63|不同路径Ⅱ1.题目一个机器人位于一个mxn网格的左上角(起始点在下图中标记为“Start”)。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径?网格中的障碍物和空位置分别用1和0来表示。来源:力扣(LeetCode)链接:https://leet
- 【如何获取股票数据05】Python、Java等多种主流语言实例演示获取股票行情api接口之沪深A股最新分时MA数据获取实例演示及接口API说明文档
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最近一两年内,股票量化分析逐渐成为热门话题。而从事这一领域工作的第一步,就是获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息,这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的主要任务是从这些数据中提炼出有价值的信息,为我们的投资策略提供有力的指导。在数据探索的旅途中,我尝试了多种方法,包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫,以及同花顺问财的爬虫,甚
- 【如何获取股票数据01】Python、Java等多种主流语言实例演示获取股票行情api接口之沪深A股实时交易数据获取实例演示及接口API说明文档
Eumenides_max
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- NVIDIA Isaac Lab 入门教程(一)
kuan_li_lyg
机器人最优控制工具人工智能机器人开发语言python强化学习模仿学习Isaac
系列文章目录前言IsaacLab是一个用于机器人学习的统一模块化框架,旨在简化机器人研究中的常见工作流程(如RL、从演示中学习和运动规划)。它建立在英伟达IsaacSim的基础上,利用最新的仿真功能实现逼真的场景和快速高效的仿真。该框架的核心目标是模块化:轻松定制和添加新环境、机器人和传感器。灵活性:适应社区不断变化的需求。开放性:保持开源,允许社区贡献和扩展框架。包含电池:包含大量可随时使用的环
- IsaacLab从入门到精通(六)真机部署与Sim2real
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在之前的教程中,我们已经完成了整个强化学习任务流程,现在我们需要将自己训练的策略迁移到真机上1.1Sim2real简要方法论强化学习的Sim2real问题一直以来是非常难解决的问题,在仿真环境中训练的policy往往很难迁移到实际的机器人系统上,因此我们需要用一些特殊的方法协助来实现这个过程。1.1.1建立数字孪生(Digitaltwin)在仿真环境中,我们建立的环境需要尽可能与真实世界对齐,因此
- 自动控制原理二阶系统瞬态响应和稳定性实验研究报告
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一、引言1.1研究背景与目的在自动控制领域,二阶系统作为一类典型且基础的系统,广泛应用于众多实际工程场景,如航空航天中飞行器的姿态控制、工业自动化里的电机调速系统以及机器人运动控制等。对二阶系统的深入研究,在自动控制理论与实践中占据着举足轻重的地位。二阶系统的动态特性直接关乎整个控制系统的性能表现。瞬态响应能够直观反映系统在受到输入信号激励后,从初始状态过渡到稳定状态的动态过程;稳定性则是确保系统
- [日记]轻量回测框架 Backtesting.py 与 Streamlit集成
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找到一个目前觉得比较轻量级的框架,结构简单易用,几行代码搞定即可搞定回测。对于回测结果提供可视化的图表分析。如下图:同时提供常用的收益和风险指标数据作为量化分析的参考。与Streamlit集成选择最新版本安装PyPI目前默认的版本是(0.3.3),显示回测的图表时(bt.plot())会产生异常,新的版本修复了这个问题,因此建议使用最新的版本。pipinstallgit+https://githu
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- 自主学习与自然语言处理的融合:实现更智能的聊天机器人
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1.背景介绍自主学习(autonomouslearning)是一种学习方法,它允许机器人或计算机系统在没有人类干预的情况下自行学习和改进。自主学习可以帮助机器人或计算机系统更好地适应新的环境和任务,提高其智能性和效率。自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个分支,它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合
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PythonforEconometricsandStatistics(Python在计量经济与统计学中的应用)【点击链接进入主页】。这套笔记将重点介绍Python在计量经济学与统计分析中的应用。内容涵盖Python基本数据类型,Numpy科学运算,Pandas数据分析,统计分析,蒙特卡洛过程,最优化过程,数据可视化功能,以及在计量经济与统计模型中的应用等。随后还将陆续推出统计学习在在量化金融中的应
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ros2笔记-6.2使用urdf创建机器人模型_urdf机器人建模-CSDN博客之前跟小鱼老师大概了解过urdf模型。再贴一下亚博的介绍4.1、组成部分link,连杆,可以想象成是人的手臂joint,关节,可以想象成是人的手肘关节link与joint的关系:两个link之间通过关节连接起来,想象成手臂有小臂(link)和大臂(link)通过肘关节(joint)连接。4.1.1、link1)、简介在
- 开发者实战 | OpenVINO™ 协同 Semantic Kernel:优化大模型应用性能新路径
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点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者:杨亦诚作为主要面向RAG任务方向的框架,SemanticKernel可以简化大模型应用开发过程,而在RAG任务中最常用的深度学习模型就是Embedding和Textcompletion,分别实现文本的语义向量化和文本生成,因此本文主要会分享如何在SemanticKernel中调用OpenVINO™runtime部署Embedding和Textcompleti
- kuka机器人offset指令_KUKA机器人用赋值偏移指令一点画圆和方的秘密
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想知道多更多资料请关注东莞机器人之家公众号。很多读者经常问KUKA机器人有没有和ABB机器人功能指令类似的offs偏移指令?答案是肯定可以实现的。接下来小编分享KUKA机器人用赋值偏移指令一点画圆和方的秘密。DEFmain()DECLINTreg1INIcount=1LOOPPTPHOMEVel=100%DEFAULTGLOBALINTERRUPTDECL1WHEN$IN[1]==TRUEDOtr
- 模型预测控制(MPC)算法介绍
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模型预测控制(ModelPredictiveControl,MPC)是一种先进的控制策略,广泛应用于工业过程控制、机器人控制、电力系统等领域。它基于系统的模型,通过滚动优化来预测系统未来的行为,并据此确定当前的最优控制输入。以下是对模型预测控制算法的详细解释:1.模型预测控制的基本原理MPC算法的核心思想是利用系统的数学模型预测未来一段时间内系统的输出,通过求解一个有限时域的优化问题来确定当前时刻
- Meta Llama 3 使用 Hugging Face 和 PyTorch 优化 CPU 推理
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原文地址:meta-llama-3-optimized-cpu-inference-with-hugging-face-and-pytorch了解在CPU上部署Meta*Llama3时如何减少模型延迟2024年4月19日万众期待的Meta第三代Llama发布了,我想确保你知道如何以最佳方式部署这个最先进的(SoTA)LLM。在本文中,我们将重点讨论如何执行只权重量化(WOQ)来压缩8B参数模型并改
- Qwen1.5:使用VLLM加速推理模型(包含:OpenAI如何调用)
写bug如流水
大模型vllmQwen1.5openAI
如何安装和配置VLLM库在开始使用VLLM库之前,首先需要确保安装正确的版本。以下指南将帮助你完成安装和配置。安装VLLM库根据你的需求选择合适的版本进行安装。如果你只需要基本功能,可以安装版本0.3。使用以下命令安装:pipinstallvllm==0.3如果你需要使用GPTQ-int8量化模型,那么应该安装0.4或更高版本:pipinstallvllm>=0.4启动模型服务在安装完毕后,可以通
- 一种高胜率的交易系统:均值回归交易策略
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引言在量化交易领域,均值回归交易策略是一种基于价格将回归到平均值这一假设的交易方法。这种策略的核心思想是,当资产的价格偏离其长期均值或历史平均水平太远时,存在一种趋势,即价格将回归到其均值或平均水平。均值回归的方程定义在量化交易和统计学中,均值回归方程可以帮助投资者识别价格偏离均值的机会,并据此制定交易策略。通过识别价格过度偏离均值的情况,来预测价格可能的回调方向,从而捕捉交易机会。这种策略
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- 双目视觉之获取三维坐标(立体校正、Q矩阵与三角测量原理)
乐平要加油啊
YOLO+双目视觉计算机视觉opencv
前言双目视觉是一种模拟人类立体视觉的计算机视觉技术,它通过两个相机从不同的角度拍摄同一个场景,然后利用三角测量原理,计算出场景中物体的三维坐标信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶、物体跟踪、三维重建等领域有广泛的应用。获取三维坐标是双目视觉的核心任务之一。通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算,我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异,它与物体距离
- 掌控波动:如何通过资金费率套利锁定稳定收益
量化交易
引言:在加密货币交易市场中,资金费率(FundingRate)是连接现货市场与合约市场的重要机制之一,也是量化交易中常用的套利工具。资金费率套利策略的核心在于捕捉永续合约市场中多头或空头资金费率支付的不平衡机会,从而在锁定风险的前提下,获取稳定收益。本文将深入剖析资金费率的基本原理,阐述如何构建资金费率套利策略,并探讨可能存在的风险及其管理方法。正文:一、资金费率的基本原理资金费率是加密货币市场中
- pytorch torch.vmap函数介绍
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torch.vmap是PyTorch提供的一个高效矢量化映射函数,用于对批量数据上的操作进行自动矢量化。它可以显著提高代码的性能和可读性,避免显式使用循环来操作批量数据。torch.vmap的核心功能对函数进行批量化操作。自动扩展函数,使其可以作用于批量输入(即N个样本)。提供对批量维度的灵活控制,包括指定输入输出的批量维度。函数签名torch.vmap(func,in_dims=0,out_di
- sklearn模型评估全景:指标详解与应用实例
2402_85758936
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sklearn模型评估全景:指标详解与应用实例在机器学习中,模型评估是衡量算法性能的关键步骤。scikit-learn(简称sklearn)提供了一套全面的模型评估工具,帮助开发者量化模型的准确性、健壮性和其他重要特性。本文将详细介绍sklearn中的模型评估指标,并通过代码示例展示如何应用这些指标。模型评估的重要性模型评估指标是理解和改进模型性能的基础。它们可以提供以下信息:准确性:模型预测的准
- AI学习指南Ollama篇-Ollama简介
俞兆鹏
AI学习指南人工智能ollama
一、定义大语言模型(LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理模型,能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。这些模型通过海量的文本数据进行训练,学习语言的模式和结构,从而能够生成自然流畅的文本内容。随着技术的不断进步,大语言模型在各个领域都展现出了巨大的潜力。二、应用场景大语言模型的应用场景非常广泛,以下是一些常见的例子:聊天机器人:通过自然语言理解与生成,为用户提供智能对话服务。内容创作:帮
- 个人KPI与GTD之间为什么怎么像
小Mie不吃饭
KPI指标GTDgtdkpi
目录KPI的定义GTD的定义KPI与GTD的关系目标一致性相互补充应用场景实际应用示例KPI(关键绩效指标)和GTD(GettingThingsDone,完成每一件事)是两种不同的管理工具,它们在个人和组织管理中有着各自的作用和应用场景,但也存在一定的联系。KPI的定义KPI是关键绩效指标,通过对组织内部流程的关键参数进行设置、取样、计算、分析,衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标。KPI的主要作
- 【Python高阶篇】探索人工智能:使用Python构建一个简单的聊天机器人
码农必胜客
python人工智能机器人
人工智能是计算机科学中一个非常热门的领域,近年来得到了越来越多的关注。它通过模拟人类思考过程和智能行为来实现对复杂任务的自主处理和学习,已经被广泛应用于许多领域,包括语音识别、自然语言处理、机器人技术、图像识别和推荐系统等。本文将介绍如何使用Python构建一个简单的聊天机器人,以展示人工智能的基本原理和应用。我们将使用Python语言和自然语言处理库来构建一个聊天机器人,该机器人可以接收用户的输
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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