- 大模型学习方法之——大模型技术学习路线
hhaiming_
学习方法学习语言模型人工智能
“技术学习无非涵盖三个方面,理论,实践和应用**”**大模型技术爆火至今已经有两年的时间了,而且大模型技术的发展潜力也不言而喻。因此,很多人打算学习大模型,但又不知道该怎么入手,因此今天就来了解一下大模型的学习路线。丁元英说:“透视社会有三个层面,技术,制度与文化”;同样的,技术学习同样有三个层面,理论,实践和应用,三者相辅相成,缺一不可。技术的意义在于解决问题01—大模型技术学习的理论,实践
- 第2篇:SOLR 的架构总览
不出名的架构师
solr架构lucene
第2篇:SOLR的架构总览2.1前言在上一篇文章中,我们已经完成了SOLR的源码环境搭建,成功运行了一个简单的实例,并初步浏览了源码目录结构。现在,我们将目光转向SOLR的整体架构,探索它如何将复杂的功能组织成一个高效的搜索系统。通过本篇,你将了解SOLR的核心组件是如何协作的,请求是如何从客户端到达服务器并返回结果的,以及源码中哪些关键类扮演了重要角色。这不仅是后续深入分析的基础,也是理解SOL
- c++11新特性之条件变量
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c++11c++开发语言
文章目录条件变量1condition_variable1.1成员函数wait()2condition_variable_any条件变量互斥锁:放行一个线程,阻塞N个线程条件变量:放心n个线程,阻塞N个线程,主要使用场景:生产者-消费者模型1condition_variable只能使用独占的互斥锁,并且还得配合unique_lock1.1成员函数wait()//①voidwait(unique_lo
- ROS学习笔记之深度相机仿真、小结
要好好养胃
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通过Gazebo模拟kinect摄像头,并在Rviz中显示kinect摄像头数据。实现流程:kinect摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型,编写一个单独的xacro文件,为机器人模型添加kinect摄像头配置;将此文件集成进xacro文件;启动Gazebo,使用Rviz显示kinect摄像头信息。1.Gazebo仿真Kinect1.1新建Xacro文件,配置kinetic传感器信息//这
- ROS学习笔记之摄像头仿真及显示
要好好养胃
ROS学习笔记人工智能机器学习c++
通过Gazebo模拟摄像头传感器,并在Rviz中显示摄像头数据。实现流程:摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型,编写一个单独的xacro文件,为机器人模型添加摄像头配置;将此文件集成进xacro文件;启动Gazebo,使用Rviz显示摄像头信息。1.Gazebo仿真摄像头1.1新建Xacro文件,配置摄像头传感器信息有几个要自行修改的地方,基本设置和laser有相同的部分,不做赘述。//实
- NFS,Nginx综合实验
小何学计算机
云原生nginx运维
1.实验要求配置NFS服务器作为ngxin服务的存储目录,并在目录中创建index.html文件,当访问http://你的IP地址时,可以成功显示index.html文件的内容。|角色|软件|IP|主机名|系统||NFS服务器|nfs-utils|192.168.72.7|server|RHEL9||WEB服务|nfs-utils,nginx|192.168.72.8|web|openEuler|
- NFS实验
小何学计算机
云原生NFS
1.实验要求设置NFS共享,需要至少两台Linux/Unix机器。下面使用两台服务器来演示NFS安装、配置及使用。|角色|IP|主机名|系统||服务器|192.168.72.113|nfs-server|RHEL9||客户端|192.168.72.114|nfs-client|RHEL9|2.实现步骤(1)修改主机名hostnamectlhostnamenfs-severhostnamectlho
- CSS3:深度解析与实战应用
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CSS3:深度解析与实战应用详解1.选择器增强2.盒模型扩展3.渐变和背景4.转换和动画总结CSS3是CSS(层叠样式表)的最新版本,它引入了许多新的特性和功能,使得网页的样式设计更加灵活、丰富和具有动态效果。在本文中,我们将深入解析CSS3的一些关键特性和实战应用,并通过代码样例展示其强大之处。1.选择器增强CSS3增加了许多新的选择器,如属性选择器、伪类选择器等,使得我们能够更精确地选择页面元
- CSS3:深度解析与实战应用
my1121716951
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CSS3:深度解析与实战应用详解1.选择器增强2.盒模型扩展3.渐变和背景4.转换和动画总结CSS3是CSS(层叠样式表)的最新版本,它引入了许多新的特性和功能,使得网页的样式设计更加灵活、丰富和具有动态效果。在本文中,我们将深入解析CSS3的一些关键特性和实战应用,并通过代码样例展示其强大之处。1.选择器增强CSS3增加了许多新的选择器,如属性选择器、伪类选择器等,使得我们能够更精确地选择页面元
- 【AI大模型-提示词中的###和“““】
NeVeRMoRE_2024
AI大语言模型-ChatGPT人工智能
提示词中活用###和"""(或其他特殊字符或格式)的原因主要基于以下几点:1.结构化与清晰性在编写提示词时,使用特殊字符如###和"""可以帮助将复杂的指令或上下文信息结构化,使其更加清晰易懂。这对于大型语言模型(LLMs)尤为重要,因为它们需要处理大量的输入信息,并据此生成输出。结构化的提示词有助于模型更好地理解用户的意图,减少误解的可能性。例如,使用###作为分隔符,可以将提示词中的不同部分(
- AGI大模型(5):提示词工程
不死鸟.亚历山大.狼崽子
AGI大模型agi
1什么是提示词工程(Prompt)所谓的提示词其实指的就是提供给模型的⼀个⽂本⽚段,⽤于指导模型⽣成特定的输出或回答。提示词的⽬的是为模型提供⼀个任务的上下⽂,以便模型能够更准确地理解⽤户的意图,并⽣成相关的回应。2什么是提示⼯程(PromptEngineering)所谓的提示⼯程也可以被称为「指令⼯程」,提示⼯程的核⼼思想是,通过精⼼设计的提示,可以显著提⾼模型的性能和输出质量。貌似简单,但其实
- 微软开源神器OmniParser V2.0 介绍
魔王阿卡纳兹
开源项目观察大模型知识札记microsoftOmniParser开源项目
微软开源的OmniParserV2.0是一款基于纯视觉技术的GUI智能体解析工具,旨在将用户界面(UI)截图转换为结构化数据,从而实现对计算机屏幕上的可交互元素的高效识别和操控。这一工具通过结合先进的视觉解析技术和大型语言模型(LLM),显著提升了AI智能体在复杂环境下的识别能力和操作效率。核心功能与特点高精度识别:OmniParserV2.0在检测小尺寸可交互UI元素时的准确率显著提升,达到了3
- TCP/IP协议栈全解析:从分层模型到核心协议
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TCP/IP(TransmissionControlProtocol/InternetProtocol)是互联网的核心协议簇,定义了数据如何在网络中传输。本文将深入探讨TCP/IP的七层模型与五层架构、DNS与FTP等协议的工作原理,以及TCP的三次握手与四次挥手过程及其报文结构。目录一、TCP/IP协议族概述二、OSI七层模型与五层架构OSI七层模型框架TCP/IP五层架构TCP/IP协议的应用
- 芒格的“清晰思考“方法在量子计算商业模式设计中的应用
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芒格的"清晰思考"方法在量子计算商业模式设计中的应用关键词:芒格、清晰思考方法、量子计算、商业模式设计、应用策略摘要:本文聚焦于将芒格的“清晰思考”方法应用于量子计算商业模式设计。首先介绍了背景信息,包括目的范围、预期读者等。接着阐述了核心概念,如“清晰思考”方法和量子计算商业模式的原理及联系,并给出相应示意图和流程图。详细讲解了核心算法原理及操作步骤,结合数学模型和公式进行说明。通过项目实战案例
- 企业信息化架构(业务架构、应用架构、数据架构、技术架构)方案PPT
数智化领地
数字化转型数据治理主数据数据仓库智能制造数字工厂制造业数字化转型工业互联网架构微服务云原生
这份文件是关于企业信息化架构的综合解决方案,涵盖了业务架构、应用架构、数据架构和技术架构四个核心部分,以及企业架构的概述、元模型、视图和管控。以下是文件的核心内容总结:企业架构概述:企业架构框架被描述为“四横五纵”模型,其中“四横”指策略层、管理层、设计层和实施层四个层次,分别关注全局性、整体性,关联性、可控制性,可实现性,以及可操作性。“五纵”则包括业务架构、应用架构、数据架构和技术架构四大领域
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人工智能的爆发式增长正在重塑全球产业格局。从ChatGPT到DeepSeek,从自动驾驶到智能医疗,AI模型的训练和推理需求呈现指数级增长。在这场技术革命中,算力已成为企业竞争的“命脉”。然而,面对动辄数亿元的硬件投入和复杂的运维挑战,AI企业正面临一个关键抉择:自建智能算力中心,还是选择第三方算力租赁?本文将从成本、效率、风险及适用场景等维度展开深度分析,为企业提供决策参考。一、成本对比:重资产
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在当今数字化的世界中,数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。有效地管理和利用这些数据对于决策制定、服务优化和业务增长至关重要。数据库作为存储、管理及检索数据的核心工具,在现代信息系统中扮演着至关重要的角色。本文将介绍数据库的一些基本概念,包括其定义、类型、结构以及一些基本操作。一、什么是数据库?数据库(Database)是指按照一定的结构来组织、存储和管理数据的仓库。它允许用户方便地进行数据的添加
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消息类型1.SystemMessage(系统消息)作用:设定AI的基础行为模式或对话背景,通常在对话开始时通过此消息定义角色。它对整个对话流程有指导性影响,但不会显式出现在对话历史中。特点:仅有一条生效(如多次发送会覆盖之前的设定)不参与多轮对话的内容传递2.HumanMessage(用户消息)作用:表示真实用户在对话中的输入内容,是用户与模型交互的直接信息。特点:必须按时间顺序排列内容直接影响模
- 深度学习中的Channel,通道数是什么?
%KT%
深度学习深度学习人工智能
参考文章:直观理解深度学习的卷积操作,超赞!-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道(channel)_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文:在跑深度学习代码的过程中,经常遇到的一个报错是:模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是:torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下:16
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DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素,并通过代码实例和实际应用场景,帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
- 大模型工程师学习日记(五):基于LangServe的AI服务架构深度解析
MMMMMMMay Love Code
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1.概述LangServe️帮助开发者将LangChain可运行和链部署为RESTAPI。该库集成了FastAPI并使用pydantic进行数据验证。Pydantic是一个在Python中用于数据验证和解析的第三方库,现在是Python中使用广泛的数据验证库。它利用声明式的方式定义数据模型和Python类型提示的强大功能来执行数据验证和序列化,使您的代码更可靠、更可读、更简洁且更易于调试。。它还可
- yolo模型coco数据集详解
工头阿乐
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深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分,这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images、annotations、categories。{"info":info,"licenses":[license1,license2,license3,...],"images":[ima
- 机器学习之向量化
珠峰日记
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文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程。在机器学习与深度学习的范畴内,现实中的各类数据,像文本、图像
- 从零精通机器学习:线性回归入门
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0基础实现机器学习入门到精通机器学习线性回归人工智能python算法回归开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- python中的下划线用法总结
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python实践python开发语言
在Python中,下划线(underscore)有多种用法。它在不同的上下文中可以扮演不同的角色,下面是其常见用法的总结:1.单下划线"_"1.1作为临时变量或无用变量在循环或解包操作中,表示一个临时的或不关心的变量。for_inrange(5):print("Hello,World!")a,_,b=(1,2,3)print(a,b)#输出:131.2在交互式解释器中在交互式解释器中,"_"用于保
- 【day14】画流程图
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绘制业务流程图是梳理和优化企业流程的重要工具,以下是零基础也能快速上手的指南,涵盖必备知识、绘制步骤和常见误区:一、画流程图前必须了解的3个核心概念流程图的本质不是“画图”,而是将复杂业务逻辑可视化的工具,核心在于逻辑清晰、角色明确。目标:让内外部人员快速理解流程中的关键环节、决策点、责任方。常见流程图类型类型适用场景示例工具符号基本流程图简单线性流程(如审批流程)矩形(步骤)、菱形(判断)跨职能
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你是否遇到过需要快速绘制专业流程图却无从下手的窘境?传统的流程图绘制方法不仅耗时耗力,对工具和技能的要求也让人望而却步。今天,我们将介绍一款革命性工具:亿图图示PPT插件。它能借助DeepSeek大模型的智能能力,让你在PPT中一键生成精美流程图,不用反复折腾!一、流程图绘制的传统方法目前主流的流程图绘制方式主要有三种,第一种是手动绘制工具:比
- 大模型黑书阅读笔记--第一章
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cnn,rnn达到了极限,憋了三十年(这段时间已经有注意力了,并且注意力也加到了cnn,rnn中,但没啥进展)憋来了工业化最先进的transformertransformer的核心概念可以理解为混合词元(token),rnn通过循环函数顺序分析次元,而transformer模型不是顺序分析,而是将每个词元与序列中其他词元关联起来。为突破cnn的极限,注意力的概念出来了:cnn做序列处理时只关注最后
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以下是关于修改Ollama及其模型默认路径、迁移已安装的Ollama程序和模型以及重启Ollama的操作指南,以问答格式呈现,并将涉及命令操作的部分使用代码块按执行顺序和步骤形式展示:Q1:如何修改Ollama及其模型的默认路径?A1:Windows系统:创建新目录:在非C盘的磁盘中创建一个新目录,用于存放Ollama的模型文件,例如D:\AIModels。设置环境变量:右键点击“此电脑”或“计算
- JavaScript 性能优化实战:优化 DOM 操作提升交互响应
deying0865423
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目录一、理解DOM操作的性能损耗二、减少DOM操作次数(一)批量操作DOM(二)缓存DOM查询结果三、优化DOM查询(一)使用更高效的查询方法(二)利用事件委托四、减少回流与重绘(一)批量修改样式(二)使用requestAnimationFrame在现代Web应用开发中,JavaScript与DOM(文档对象模型)的交互极为频繁。无论是创建动态界面、响应用户操作,还是更新页面内容,DOM操作都扮演
- apache ftpserver-CentOS config
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apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
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http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>