- 【网络安全基础】第七章---无线网络安全
薄荷椰果抹茶
信息安全与网络安全web安全网络安全
仅供参考文章目录一、无线安全二、移动设备安全三、IEEE802.11四、IEEE802.11i五、习题训练一、无线安全严重威胁无线网络安全的关键因素:信道、移动性、资源、可访问性无线网络环境由三部分组成,为攻击提供了切入点:无线客户(手机等)、无线接入点(Wifi热点等)、传递无线电波无线网络安全威胁:无线安全措施:安全无线传输、安全的无线接入点、安全的无线网络无线网络安全主要通过加密和认证来实现
- 大模型训练与微调(1)——优化器选择总结
John_今天务必休息一天
人工智能机器学习深度学习
大模型训练与微调(1)——优化器选择总结一、AdamW优化器:成熟稳定的主流选择二、Lion优化器:谷歌提出的高效替代方案三、其他优化器的补充应用四、优化器选择趋势与实验对比五、未来发展方向当前最新的大模型在优化器的选择上,主要结合了传统优化器的稳定性与新型优化器的效率优势。以下是主流大模型采用的优化器及其技术特点的总结:一、AdamW优化器:成熟稳定的主流选择核心原理与改进AdamW是Adam的
- 10.2 ChatGPT自动生成训练数据实战:37.2%准确率提升秘籍
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力chatgpt人工智能机器学习语言模型
ChatGPT自动生成训练数据实战:37.2%准确率提升秘籍使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt在大模型微调场景中,高质量训练数据的获取往往是制约模型效果的核心瓶颈。根据2023年GoogleResearch的实证研究,使用GPT-4生成的合成数据对LLaMA2进行微调,能达到人工标注数据85%的效果水平。本章将揭秘如何通过ChatGPT自动生成适配ChatGLM3的微调数据。一、
- SFT(监督微调)详解:零基础入门到精通,一篇详细的入门教程!
AGI大模型老王
人工智能程序员大模型学习AI大模型大模型微调SFT
文章目录具体步骤如下:应用场景优点举例步骤1:预训练模型的选择步骤2:数据收集与标注步骤3:数据预处理步骤4:数据集划分步骤5:加载预训练模型步骤6:数据编码步骤7:创建数据加载器步骤8:定义训练过程步骤9:模型评估步骤10:模型保存零基础入门AI大模型一、全套AGI大模型学习路线二、640套AI大模型报告合集三、AI大模型经典PDF籍四、AI大模型商业化落地方案学习计划:资料领取SFT(监督微调
- 四种微调技术详解:SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法
当谈到人工智能大语言模型的微调技术时,我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT和T5,拥有卓越的自然语言处理能力,但要使它们在特定任务上表现出色,就需要进行微调,以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中,我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术:SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分:SFT监
- Longformer: The Long-Document Transformer(2020-4-10)
不负韶华ღ
深度学习(NLP)transformer深度学习人工智能
模型介绍目前基于Transformer的预训练模型在各项NLP任务纷纷取得更好的效果,这些成功的部分原因在于Self-Attention机制,它运行模型能够快速便捷地从整个文本序列中捕获重要信息。然而传统的Self-Attention机制的时空复杂度与文本的序列长度呈平方的关系,这在很大程度上限制了模型的输入不能太长,因此需要将过长的文档进行截断传入模型进行处理,例如BERT中能够接受的最大序列长
- Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比(逻辑回归 vs 决策树)
蓝婷儿
pythonpython数据分析逻辑回归
✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型:决策树(DecisionTree)掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告:准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作(索引、透视、变形)第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程(编码、归一化、时间)第5天数据集拆分(训练集/测试集)第6天逻辑回归模
- 60天python训练计划----day59
在之前的学习中,我们层层递进的介绍了时序模型的发展,从AR到MA到ARMA,再到ARIMA。本质就是把数据处理的操作和模型结合在一起了,实际上昨天提到的季节性差分也可以合并到模型中,让流程变得更加统一。季节性差分用S来表示,所以这个模型叫做SARIMA模型一、SARIMA模型SARIMA(SeasonalAutoRegressiveIntegratedMovingAverage)是标准ARIMA模
- 机器学习18-强化学习RLHF
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
- 搜索之BFS
Luther coder
宽度优先c++
目录一.BFS简介二.BFS主要应用和实现三.典型例题(1)P1443马的遍历-洛谷(2)P8693[蓝桥杯2019国AC]大胖子走迷宫-洛谷四.总结一.BFS简介BFS(图论):广度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓广度优先,就是说按照圈层搜索。二.BFS主要应用和实现在搜索算法中,该BFS常常指利用队列实现广度优先搜索,从而寻找最短距离。与图论中的BFS算法有一定相似之处,但并不
- 基于STM32C8T6的智能小车
陌沫不是momo
stm32arm开发单片机
有幸赶上了今年的电赛,赛前用了一周多的时间准备迷宫小车赛题,苦于摄像头刚刚入门并不能实际应用,只能用红外传感器做出个半成品。制作小车的硬件清单:(1)小车框架小车底层版*1、顶层版*1、面包板*2、、车轮*2、万向轮*1(2)小车设备STM32C8t6核心板*1、TB6612电机驱动*1、0.96OLED、JDY-31蓝牙模块、TCRT5000红外摄像头*6、电池、电机(带编码器)*2一、小车框架
- 【ESP32-IDF笔记】08-SD(SDMMC)卡配置和使用
@Hwang
ESP32-IDF笔记#ESP32#ESP32-IDF#ESP32S3SD卡SDMMC
目录配置环境SDMMC主机驱动概述支持的速率模式使用SDMMC主机驱动配置总线宽度和频率配置GPIOeMMC芯片的DDR模式相关文档API参考头文件功能函数初始化SDMMC主机外围设备初始化SDMMC外设的给定插槽选择要用于数据传输的总线宽度获取配置为用于数据传输的总线宽度设置卡时钟频率启用或禁用SD接口的DDR模式启用或禁用永远开启的卡时钟发送数据启用IO中断等待IO中断禁用SDMMC主机并正常
- 线性回归 python代码
黄涵奕
python线性回归numpy机器学习开发语言
下面是一个线性回归模型的Python代码示例:importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#训练数据x=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])y=np.array([5,7,9,11,13])#建立模型reg=LinearRegression().fit(x,y)#预测reg.predict(np
- python实现多元线性回归算法 (附完整源码)
源代码大师
python算法完整教程算法python线性回归
python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码。这个实现利用了numpy进行矩阵运算,并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面,代码中还包含了一个使用梯度下降法(GradientDescent)优化参数的实现。多元
- 深度学习篇---简单果实分类网络
下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程,包括数据准备、模型构建、训练和部署,不依赖任何深度学习框架,仅使用NumPy进行数值计算。1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集,将其分为好果和坏果两类,并进行预处理:importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_
- 芯片设计的原型(Prototyping)流程,引脚分配(Pin Assignment)
weixin_45371279
innovus
在芯片设计的原型(Prototyping)流程中,引脚分配(PinAssignment)是指在完成早期全局路由(earlyGlobalRoute)后,对跨分区(Partition)信号的引脚进行精确定位、检查和调整的过程,目的是确保分区边界处的信号连接物理可行,避免后续布线冲突。以下是基于文档内容的详细解释:一、引脚分配的核心目的在分层设计中,芯片被划分为多个分区独立设计,而跨分区的信号需要通过边
- 交互式模式下启用 SAI(SoC 架构信息)的操作解析
一、交互式模式启用SAI的核心逻辑与流程在交互式模式下启用SAI(SoCArchitectureInformation)是通过命令行逐行输入指令,动态构建芯片架构模型并实时查看反馈的操作方式。其核心优势在于灵活性高,适合设计早期的单场景探索与命令调试,具体流程如下:二、关键操作步骤与命令详解启动SAI功能(read_sai)作用:启动物理设计环境并进入SAI交互模式。命令格式:tclread_sa
- 边缘计算赋能大屏监控:毫秒级数据响应的底层架构解析
深空数字孪生
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想象一下,交通指挥中心的大屏上,道路拥堵情况却比实际晚了好几秒才显示;工厂监控大屏里,设备故障警报姗姗来迟,导致生产线遭受重大损失……传统大屏监控的延迟问题,常常让它变成“慢半拍”的摆设。而边缘计算的出现,就像给大屏监控装上了“超能力芯片”,能实现毫秒级的数据响应,让大屏真正成为实时洞察的“千里眼”。那么,边缘计算究竟是如何做到这一点的?它背后的底层架构又藏着哪些秘密?接下来,让我们一探究竟。一、
- 2021.10.4 比赛题整理
伍叁壹_
比赛整理题解c++
2021.10.42021CSPJ初二初一冲刺七链接集合总结炸了炸了。。T3半天做了个寂寞。对算法不熟悉。T1:简单思维题;T2:KMPnxt数组的运用;T3:二分+图,代码实现可用并查集;T4:四维树形dp。T1题意设a0←1a_0\gets1a0←1,an←ai+aja_n\getsa_i+a_jan←ai+aj(i,j在[0,n−1)[0,n-1)[0,n−1)范围内随机)。求对于给定的nn
- RNN案例人名分类器(完整步骤)
AI扶我青云志
rnn人工智能深度学习nlplstmgru
今天给大家分享一个NLP(自然语言处理)中的一个小案例,本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的,一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对data文件中的数据进行处理,满足训练要求第三步:构建RNN模型(包括传统RNN,LSTM以及GRU)第四步:构建训练函数并进行训练五步第:构建评估函数并进行预测二、实现步骤1.导包#导入torch
- Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧
AI扶我青云志
自然语言处理人工智能
好的,我们来详细介绍一下TeacherForcing,这是一种在训练序列生成模型(如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer)时常用的重要技术。核心概念目标:训练一个模型,使其能够根据给定的输入序列(如前一个词、图像编码、时间步数据等)预测下一个输出元素(如下一个词、下一个音符、下一个时间点的值等)。这在机器翻译、文本摘要、对话生成、语音合成
- Chat Model API
虾条_花吹雪
SpringAIjava
聊天模型API为开发人员提供了将人工智能聊天完成功能集成到应用程序中的能力。它利用预训练的语言模型,如GPT(生成预训练转换器),以自然语言对用户输入生成类似人类的响应。API通常通过向人工智能模型发送提示或部分对话来工作,然后人工智能模型根据其训练数据和对自然语言模式的理解生成对话的完成或继续。然后将完成的响应返回给应用程序,应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。Spring人工智能聊天模
- Python 库 包 sentence-transformers
音程
机器学习人工智能python开发语言
sentence-transformers是一个非常流行的Python库,专门用于将文本(句子、段落、文档)转换为高质量的语义向量(嵌入)。它基于Transformer架构(如BERT、RoBERTa、DistilBERT等)的预训练模型,并在大量语义相似性数据上进行了微调,能够捕捉句子之间的深层语义关系。什么是sentence-transformers?项目地址:https://www.sber
- 代码随想录算法训练营第十一天
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LeetCode.150逆波兰表达式求值题目链接逆波兰表达式求值题解classSolution{publicintevalRPN(String[]tokens){Stackcstack=newStackset=newHashSetdeque=newLinkedListdeque.getLast()){deque.removeLast();}deque.add(val);}intpeek(){ret
- 【图像超分】论文复现:密集残差链接Transformer!DRCT的Pytorch源码复现,跑通超分源码,获得指标、模型复杂度、结果可视化,核心模块拆解与源码对应,注释详细!
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超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DRCT源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果,修正论文中FLOPs的计
- 浅谈 Vue2 的 Mixin 混入和 Vue3 的 Hooks(组合式 API)
一个水瓶座程序猿.
Vue.js系列文章Vuevue.jsjavascriptecmascript
嘿,各位前端小伙伴!今天咱来好好唠唠Vue2里的Mixin混入和Vue3的Hooks(组合式API),这里面的门道可不少,我把自己的经验分享出来,希望能帮大家避避坑。一、Vue2的Mixin混入1.啥是Mixin混入Mixin混入就像是一个魔法口袋,你可以把一些通用的代码逻辑装进去,然后在多个组件里使用。简单来说,它就是一种代码复用的方式。比如说,你有多个组件都需要处理用户登录状态,那你就可以把这
- 我国在AI、元宇宙、生成式AI赛道的竞争带来的投资机会
数据与人工智能律师
大数据区块链人工智能网络数据库
首席数据官高鹏律师团队编著中国在AI、元宇宙、生成式AI赛道的竞争已进入技术深化与商业落地并行的关键阶段,未来投资机会可围绕以下五大方向展开:一、基础设施与算力支撑1.云计算与混合云服务生成式AI对算力和云服务需求激增,联想集团等布局混合云的企业受益于企业数字化转型需求。IDC预测,到2025年,50%的企业将与生成式AI云提供商建立战略联系,云服务商需优化数据治理和成本控制能力。2.AI芯片与算
- 【技术派专享】并行智算云:RTX 5090 免费算力深度评测 + 实战指南▎ 为什么开发者需要关注云端算力?
山顶望月川
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在微调Llama3、训练扩散模型或跑Kaggle比赛时,本地显卡(比如RTX3090/4090)常面临显存不足、训练慢、散热差等问题。而购买多卡服务器成本极高(一台8×A100机器年成本超20万),对个人和小团队极不友好。并行智算云近期推出的“开发者扶持计划”,提供RTX5090免费算力(显存32GB,FP32算力60TFLOPS),实测比4090训练速度快1.8倍,且支持多卡并行。下面从技术优势
- 深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈
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AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大,传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构,成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
- 大模型在蛛网膜下腔出血预测与诊疗方案制定中的应用研究
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、蛛网膜下腔出血概述2.1定义与分类2.2发病原因及危险因素2.3临床表现与诊断依据三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于蛛网膜下腔出血预测的可行性分析四、大模型预测蛛网膜下腔出血的具体方案4.1术前风险预测4.1.1数据收集与预处理4.1.2模型构建与训练4.1.3预测指标与评估4.2术中情况
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
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javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
推荐博文:
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
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spring 4.1
目录
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
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- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
pda158
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs