王志秀
王志秀

至尚特种兵训练成长日记

2017年7月3日  天气晴

今天是特种兵训练的最后一天，今天学的是主导成交法和客户转介绍，做好售前售中售后。

今天出3.和一个意向沟通，距离目标还很远，努力吧


图片发自App

你可能感兴趣的:(至尚特种兵训练成长日记)

  • 如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南 一键难忘 人工智能小程序微信
    如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南引言微信小程序凭借其轻便、易推广等特点，已成为应用开发的重要方式之一。而AI技术的快速发展让智能化应用成为可能。通过微信云开发（CloudBase）与小程序结合，开发者可以实现从前端到后端的一站式AI应用开发。本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序，展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前，确保完成以下准备工作：
  • 数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性 trust Tomorrow 机器学习python机器学习人工智能深度学习
    数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
  • 如何自己做奶茶，从此告别奶茶店 wmq163 生活奶茶生活
    自制大白兔奶茶，奶香与茶香激情碰撞，每一口都是香浓与甜蜜的双重诱惑，好喝到跺脚！丝滑口感在舌尖舞动，仿佛味蕾在开派对。简单几步就能复刻，成本超低，轻松在家享受奶茶自由。材料:大白兔奶糖，红茶叶，牛奶做法:锅里加入适量的水，放入奶糖和茶叶小火炒至奶糖融化，再加入牛奶搅拌均匀倒出过滤就完成啦。（水15ml，茶叶5g，牛奶400ml左右，大家可根据个人口味加入适量的材料）
  • Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比 燃灯工作室 Lmplement人工智能学习数学建模
    以下是Crawl4AI与BrowserUseTool的详细对比，涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度：1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练/推理处理需要浏览器交互的动态网页任务典型应用大规模数据抓取、知识库构建登录受限网站、抓取JavaScript渲染内容2.技术实
  • 如何在docker私有仓库中删除镜像 申朝先生 docker容器linux
    以registry镜像为例1.拉取镜像docker pullregistry2.启动该容器查看打包后的容器并启动(我这个是已经弄好的)dockerps-adockerstartregistry3.镜像上传至私有仓库（1）标记镜像为私有仓库的镜像dockertag镜像名ip:端口号(一般是5000)/镜像名:版本(tag)dockertag镜像名ip:端口号(一般是5000)/镜像名:版本(tag)
  • pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训 小枫小疯 深度学习部署模型转移pytorchtensorflow人工智能
    模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的
  • DeepSeek多语言智能创作引擎解析 智能计算研究中心 其他
    内容概要在人工智能技术加速演进的背景下，DeepSeek系列产品通过混合专家架构（MoE）与670亿参数的协同设计，构建了多模态智能创作引擎的核心竞争力。该系统依托动态路由机制，将视觉语言理解模块与多语言处理单元进行深度耦合，使模型在解析图文混合信息时展现出超越单一模态的认知能力。尤为突出的是，其分层参数激活策略将推理成本降低至传统密集模型的38%，同时维持了95%以上的任务完成精度。行业分析机构
  • 大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析） MMMMMMMay Love Code 学习bert人工智能深度学习自然语言处理全量微调
    1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim
  • Visual Studio Code (VS Code) – C/C++ 入门
    ——基于VisualStudioCode官方文档的全面的、具体的入门级教程请移步至https://blog.csdn.net/m0_73287396/article/details/128635316
  • DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震 赵同学爱学习 人工智能chatgptDeepSeek语言模型大模型开源
    导语：当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时，中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。这款首个引发国际学术界集体关注的中文大模型，正从技术底层重构产业规则，其冲击波已蔓延至硬件、软件、商业模式的每个角落。一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩
  • 电网电压暂态扰动机理与工业设备抗失压防护策略研究 安科瑞-小李 单片机嵌入式硬件
    什么是晃电？国标GB/T30137-2013中定义:工频电压方均根值突然降至额定值的90%~10%，持续时间为10ms~1min后恢复正常的现象。Acrel8757+V晃电的原因1.系统侧因素短路故障：雷击、线路接地、设备误碰等导致电网短路，故障点电压骤降，并通过电网传播至用户侧，是造成严重电压暂降的主因（占配电网故障的95.4%）保护装置动作：自动重合闸、备用电源切换等操作会引起短时电压波动2.
  • 大语言模型的潜力是否被高估 dev.null AI#NLP语言模型人工智能机器学习
    关于大语言模型（LLM）的潜力是否被高估，目前学术界和产业界存在显著分歧。以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对
  • **ResNet-SE + MFCC** 训练框架，包括 **数据加载、训练流程**，以及 **混淆矩阵** 可视化示例 大霸王龙 系统分析业务矩阵python线性代数人工智能机器学习深度学习
    1.依赖库安装如果你还没安装相关库，请先执行：pipinstalltorchtorchaudiotorchvisionscikit-learnmatplotlibtqdm2.数据加载这里假设你有一个音频分类数据集，其文件结构如下：dataset/│──train/│├──class_0/││├──audio_0.wav││├──audio_1.wav│├──class_1/││├──audio_0
  • max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别 背太阳的牧羊人 模型微调batch机器学习人工智能
    这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。作用：控制总共参与训练的数据量，减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例：max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释：假设你的dataset里包含：identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数
  • FastAPI安全防护指南：构建坚不可摧的参数处理体系 qcidyu fastapi安全
    扫描二维码关注或者微信搜一搜：编程智域前端至全栈交流与成长探索数千个预构建的AI应用，开启你的下一个伟大创意第一章：输入验证体系1.1类型安全革命frompydanticimportBaseModel,PaymentCardNumberfrompydantic.typesimportSecretStrclassUserRequest(BaseModel):username:str=Field(mi
  • LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插 一个处女座的程序猿 NLP/LLMs精选(人工智能)-中级Colossal-AILLaMA-2大语言模型自然语言处理
    LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点/Flash-Attention/设置数据类型/是否加载预训练模型/从上一次训练点继续训
  • （大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！ 大模型老炮 学习人工智能大模型学习AI大模型大模型微调大模型教程
    一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
  • L1-5 别再来这么多猫娘了！ 云格～ 团队天梯赛算法c++
    以GPT技术为核心的人工智能系统出现后迅速引领了行业的变革，不仅用于大量的语言工作（如邮件编写或文章生成等工作），还被应用在一些较特殊的领域——例如去年就有同学尝试使用ChatGPT作弊并被当场逮捕（全校被取消成绩）。相信聪明的你一定不会犯一样的错误！言归正传，对于GPT类的AI，一个使用方式受到不少年轻用户的欢迎——将AI变成猫娘：当然，由于训练数据里并不区分道德或伦理倾向，因此如果不加审查，A
  • 训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？ yuanpan 人工智能
    在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。错过最优解：过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡，甚至直接跳过最优解，无法找到良好的模型参
  • 六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析 编程星辰海 #前端前端react.jsjavascript
    =====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
  • 机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答） 湫怿 机器学习gpt人工智能梯度
    1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
  • 安全测试数据的分析、报告及业务应用 蚂蚁质量 安全测试质量体系安全网络web安全
    一、安全测试指标与测量目标在风险分析和管理流程中，有效运用安全测试数据的前提是准确定义安全测试指标和测量目标。例如，通过统计安全测试中发现的漏洞总数，能够量化应用程序的安全状态，还可据此设定软件安全测试的目标，如在应用程序投入生产环境前，将漏洞数量降低至可接受的最低限度。另一个具有管理价值的目标是将应用程序的安全状态与安全基线进行对比，以此评估应用安全流程的改进情况。假设安全指标基线对应的是仅完成
  • 大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建 （initial） 大模型科普人工智能强化学习
    1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
  • 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录 weixin_40826634 深度学习服务器人工智能
    1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
  • 使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南 软件职业规划 llama
    1.环境准备在开始微调之前，需要确保硬件和软件环境满足要求。合适的环境配置可以显著提高微调效率，并减少潜在的错误。1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置：GPU：建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。如果条件允许，使用多卡GPU（如RTX4090或A100）可以显著加快训练速度。对于更大的模型（如LLaMA-213B或33B），
  • 机器学习-----决策树 多巴胺与内啡肽. 机器学习机器学习决策树人工智能
    文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
  • ASP3605同步降压调节器——商业航天电源的高抗辐射选择 国科安芯 产品架构单片机嵌入式硬件fpga开发
    ASP3605企业宇航级型号ASP3605S2U通过SEU≥75MeV·cm²/mg与SEL≥75MeV·cm²/mg抗辐射测试。其输入电压4V至15V，输出电流5A，支持多相级联与冗余设计，适用于卫星、航天器电源系统。面向航天场景的核心功能设计1.抗辐射与可靠性保障单粒子效应防护：SEU与SEL指标满足低地球轨道（LEO）辐射环境要求，确保长期任务稳定性。支持级联：支持12相级联。2.极端环境适
  • 鑫云科技高性能万兆光纤共享存储------剪辑师们的“福音” 湖边野鹤 音视频图像处理图形渲染实时音视频
    4K剪辑卡顿？可能是存储拖了后腿？林宇是个怀揣着导演梦的年轻人，大学毕业后，便一头扎进了影视剪辑的世界。他的剪辑技术在圈内小有名气，可最近，他却被一个问题折磨得焦头烂额。这天，林宇接到了一个重要项目，为一部4K电影预告片做剪辑。他信心满满地坐在电脑前，打开那配置不菲的工作站，导入素材，准备大显身手。然而，刚一开始剪辑，问题就接踵而至。每一次拖动时间轴，电脑都像是老牛拉破车，卡顿得厉害。原本流畅的剪
  • 算法训练-拓扑排序2 往往歌咏理想 算法深度优先
    洛谷P1807最长路https://www.luogu.com.cn/problem/P1807本题数据范围过大盲目使用dfs容易超时爆栈题目要求中提到i#defineintlonglong#defineendl'\n'/*===\\================//\\===================//\\============//\\==========//=========\\=
  • 代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列 失序空间 跟着代码随想录学算法算法c++
    题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意：请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：实现MyQueue类：voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他