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- 如何有效的学习AI大模型?
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学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 机器学习与深度学习的区别
eqa11
机器学习
文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别1、学习方法2、数据需求3、应用领域五、总结机器学习与深度学习的区别一、引言在人工智能的浪潮中,机器学习和深度学习无疑是最耀眼的两颗明星。它们在许多领域都取得了令人瞩目的成就,从自动驾驶汽车到
- MATLAB车牌识别系统
清风明月来几时
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MATLAB车牌识别系统是一个基于MATLAB开发的用于识别和提取车牌信息的系统。该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。以下是一个基本的MATLAB车牌识别系统的工作流程:图像预处理:首先,将输入的图像进行预处理,包括灰度化、高斯平滑、边缘检测等操作,以提高后续的车牌定位和字符识别的准确性。车牌定位:在预处理后的图像中,使用形态学运算和边缘检测算法来寻找车牌的位置。这可以通过
- python to_excel 生成多个sheet页
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python相关学习资料:https://edu.51cto.com/video/4102.htmlhttps://edu.51cto.com/video/3502.htmlhttps://edu.51cto.com/video/1158.htmlPythontoExcel生成多个Sheet页作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能帮助你学习如何使用Python生成Excel文件并包含多个Sheet页
- 十大机器学习算法-梯度提升决策树(GBDT)
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简介梯度提升决策树(GBDT)由于准确率高、训练快速等优点,被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型,每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等,又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树,其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
- 通俗理解线性回归(Linear Regression)
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线性回归,最简单的机器学习算法,当你看完这篇文章,你就会发现,线性回归是多么的简单.首先,什么是线性回归.简单的说,就是在坐标系中有很多点,线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围,这就是线性回归(LinearRegression).是不是有画面感了?那么我们上图片:![1.png][1]那么接下来,就让我们来看看具体的线性回归吧首先,我们以二维数据为例:我们有一组数据x
- 《Python 面试热门问题五》
陈在天box
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一、引言Python作为一种广泛应用的高级编程语言,在各个领域都有着重要的地位。在面试中,Python相关的问题常常涉及到语言的基础知识、编程技巧、常用库的使用以及实际项目经验等方面。本文将围绕五个热门的Python面试问题进行深入探讨,帮助读者更好地准备Python面试,提升自己的编程能力和竞争力。二、问题一:Python的数据类型有哪些?(一)基本数据类型数字类型整数(int):Python中
- python 提取filename的后缀
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Python相关视频讲解:python的or运算赋值用法用python编程Excel有没有用处?011_编程到底好玩在哪?查看python文件_输出py文件_cat_运行python文件_shel如何实现Python提取文件名的后缀作为一名经验丰富的开发者,我将会教你如何在Python中提取文件名的后缀。首先,让我们来整理一下实现这一功能的整个流程。开始获取文件名提取后缀结束获取文件名首先,我们需
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c+++Opencv实现车牌自动识别1.图像预处理2.车牌定位3.字符分割4.字符识别完整流程概述:边走、边悟迟早会好要用C++和OpenCV实现车牌自动识别,主要流程分为几个步骤:图像预处理:提高车牌区域的可见度,方便后续的车牌定位与字符识别。车牌定位:通过图像处理和特征提取,定位车牌在图像中的位置。字符分割:将车牌区域中的字符逐个分割出来。字符识别:利用机器学习算法或者OCR(光学字符识别)技
- NPU技术总结
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NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展,NPUs应运而生,以满足对高效率和高能效的计算需求。NPUs的设计架构:NPUs通常采用不同于传统CPU或GPU的架构,优化了矩阵运算和并行处理。指令集:它们拥有专门的指令集,用于加速神经网络中的常见操作,如卷积和激活函数。NPUs的核心技术并行性:NPUs利用数据并行性和任务并
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面试机器学习面试经验分享stm32嵌入式硬件单片机fpga开发
标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生,昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的,问了很多基础和细节,平时我都没有注意到的,肯定凉了,在这里记录一下,分享给大家由于我本科研究生都是计算机的,因此问了一些计算机基础的东西,但是由于年代久远,我都不记得了机器学习方面知识因为缺少一些动手实践,因此很多细节都不了解感谢面试官让我了解到这么多不
- 机器学习算法 —— LightGBM
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欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能!博客的简介(文章目录)目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训
- 机器人路径规划的机器学习算法
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机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式,而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好,但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。通过机器学习,机器人可以从数据和经验中学习,做出智能决策并优化路线。本文回顾了一些在机器人路径规划领域中占主导地位的主要机器学习算法,它们的实际应用以及推动此技术进一步发展的趋势。了解机器人路径规划机器人路径规划是指确定机器人从起始
- python机器学习算法--贝叶斯算法
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1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中,仍然是文字分类的一种热门(基准)方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他(如垃圾邮件、合法性、新闻分类等)的问题。原理牵涉到概率论的问题,不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors:矩阵,shape=[n
- 人工智能&机器学习&深度学习
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机器学习:一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习:不仅能利用现有数据,还可以通过对环境的探索获得新数据,并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地对环境进行探索,而探索是为了获取数据进行更好的学习。深度强化学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的强化学习算法。人工智能定义与分类人工智能(Art
- 生成式AI:创造性智能的新纪元
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杂谈人工智能分布式zookeeper机器学习算法
引言随着人工智能技术的飞速发展,生成式AI(GenerativeAI)已经成为一个引人注目的领域。它不仅仅是模仿人类行为,而是通过学习大量的数据,创造出全新的内容,如文本、图像、音乐等。本文将探讨生成式AI的基本原理、应用领域以及它对未来社会可能产生的影响。什么是生成式AI?生成式AI是一种利用机器学习算法,特别是深度学习技术,来生成新的数据样本的人工智能。这些数据样本在统计上与训练数据相似,但又
- python logistic regression_机器学习算法与Python实践之逻辑回归(Logistic Regression)
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机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考下载地址:https://bbs.pinggu.org/thread-2256090-1-1.html一、逻辑回归(LogisticRegression)Logisticregression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把
- python logistic模型_Python实践之逻辑回归(Logistic Regression)
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机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了。这节学习的是逻辑回归(LogisticRegression),也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个
- 周报 | 24.8.26-24.9.1文章汇总
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为了更好地整理文章和发表接下来的文章,以后每周都汇总一份周报。周报|24.8.19-24.8.25文章汇总-CSDN博客python|提升代码迭代速度的Python重载方法-CSDN博客机器学习算法与Python学习|黑匣子被打开了?能玩的Transformer可视化解释工具!_研究别人的黑盒算法机器学习python-CSDN博客极市平台|语言图像模型大一统!Meta将Transformer和Di
- 自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理
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算法大数据人工智能算法自然语言处理分类nlpai人工智能chatgpt
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机》代码实战总结自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机在文本分类的应用场景中,相比其他机器学习算法有更好的效果。下面介绍其原理,并用SparkMLlib机器
- 【大数据】孤立森林算法
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目录一、孤立森林算法概述二、孤立森林算法优缺点和改进2.1孤立森林算法优点2.2孤立森林算法缺点2.3孤立森林算法改进三、孤立森林算法代码实现3.1孤立森林算法python实现3.2孤立森林算法JAVA实现3.3孤立森林算法C++实现四、孤立森林算法应用一、孤立森林算法概述孤立森林算法是一种用于异常检测的机器学习算法。它基于这样的直觉:异常点是数据中的少数派,它们在特征空间中的分布与正常数据点不同
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如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法,可以在各种问题上表现良好。神经网络使用误差反向传播算法进行训练,该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差,并根据这些误差的比例更新模型权重。这种训练方法的局限性在于,每个类别的示例都被视为相同,对于不平衡的数据集,这意味着模型对一个类别的适应性要强得多,而对另一个类别的适应性则弱得多。反向传播算法可以更新,以根据类
- 大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python
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大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分;他们是:大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中,我们将使用一个标准的不平衡机器学习数据集,称为“大肠杆菌”数据集,也称为“蛋白质定位位点”数据集。该数据集描述了利用细胞定位位点的氨基酸序列对大肠杆菌蛋
- 人工智能在网络安全领域的应用探索
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随着网络技术的飞速发展,网络安全问题日益凸显,成为制约数字化进程的重要瓶颈。人工智能(AI)作为一种变革性技术,正逐步在网络安全领域展现出其巨大的潜力和价值。本文旨在探讨人工智能在网络安全领域的应用现状、优势、挑战及未来发展趋势。一、人工智能在网络安全中的应用现状威胁检测与响应人工智能通过机器学习算法,能够自动识别网络中的异常行为,如未经授权的访问、恶意软件传播等。传统的安全系统依赖于静态规则和签
- 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用
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自动驾驶自动驾驶机器人人工智能毕设
摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下,可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词:无人叉车;自动驾驶;机器学习;数据集随着人工智能技术的持续进步,无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
- 深度学习100问13:什么是二分类问题
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人工智能机器学习自然语言处理
嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
- Python学习和面试中的常见问题及答案
写代码的M教授
Python学习计划python学习面试
整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面,包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。一、Python编程问题解释Python中的装饰器(Decorators)是什么?它们的作用是什么?答案:装饰器是一种高阶函数,能够在不修改函数定义的情况下扩展或修改函数的行为。它们通常用于日志记录、权限验证、缓存等场景。使用@decorator_name语法将装饰
- 机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归
婉妃
1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
- python 数据挖掘与机器学习
科研的力量
人工智能ChatGPTpython数据挖掘机器学习神经网络随机森林决策树贝叶斯
近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一:课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建(
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
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。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数