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在机器学习中,逻辑回归是一种经典的分类算法,广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例,展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型,从数据准备到模型训练、保存和加载,最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中,我们手动创建了一个简单的二维数据集,包含两类数据点。第一类数据点的标签为0,第二类数据点的标签为1。class1_point
- 奖励模型:解析大语言模型的关键工具
XianxinMao
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标题:奖励模型:解析大语言模型的关键工具文章信息摘要:奖励模型是理解和审核大语言模型(LLM)的重要工具,通过简单的评估方式提供了模型内部表征和性能的深入洞察。它不仅能静态比较模型表现,还可帮助诊断训练问题,为LLM研究提供独特视角,增强模型开发过程的透明度和可问责性。==================================================详细分析:核心观点:奖励模型是
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花生糖@
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1引言1.1人类的先验知识与工具的使用人类很很好地处理复杂和微妙的模式识别任务。能做到这一点是因为,我们会通过书籍、搜索或计算器之类的工具来补充我们头脑中的先验知识,然后才会给出一个结论(例如,“图片中描述的是XX”)。1.2人类的模仿者与以上类似,我们可以对生成式AI模型进行训练,让它们能使用工具来在现实世界中获取实时信息或给出行动建议。例如,利用数据库查询工具获取客户的购物历史,然后给出购物建
- 论文开题前的必备指南:如何做好充分准备
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ChatGPT学境思源AI写作人工智能
开题报告是撰写学术论文中关键的一步,它为整个研究过程奠定基础,是明确研究方向、构建研究框架的重要环节。为了确保开题报告的成功,提前做好充分的准备工作至关重要。今天的内容将详细说明撰写开题报告前需要准备的工作,包括选题、文献综述、研究设计、数据准备和写作计划等方面。一、确定研究选题1.选题的意义和原则选题是论文开题的第一步,也是最关键的一步。选题应具备科学性、创新性和可行性,既要有理论意义,也要有实
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- 非凸科技荣登脉脉2024“年度职得去雇主”榜单
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近日,2024脉脉MAX年度职场力量盛典暨年度“职得去”公司颁奖典礼在深圳举行,非凸科技受邀出席盛会并荣登脉脉2024“年度职得去雇主”榜单。本届评选依据脉脉独有的“雇主指数”以及专家评审意见综合评选而出,综合考量了企业在脉脉社区广场、同事圈、行业圈等多个频道口碑,并基于职场大数据训练的专属大模型,客观反映企业在职场人心中的口碑。非凸科技获此殊荣,也意味着在发展前景、工作氛围、薪酬福利等方面极具竞
- yolov5 解决:Traceback (most recent call last)
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运行train.py程序后训练之后,到最后验证的那一步报一个线程异常的错误原因:pillow版本太高了,把pillow降级就行了pillow官网上的python对应版本在conda中,您可以安装pillow的任何可用版本。要查看可用的pillow版本,您可以使用以下命令:condasearchpillow这将列出所有可用的pillow版本。然后,您可以使用以下命令安装您选择的版本:condains
- 二、机器学习模型评估与选择
没见过西瓜嘛
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机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。训练误差与泛化误差:学习器在训练集上误差为训练误差(经验误差),在新样本上误差为泛化误差,泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,将训练样本特点当作所有样本一般性质,导致泛化性能下降。欠拟合:学
- AI语言模型竞争加剧:新秀崛起 格局生变
XianxinMao
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标题:AI语言模型竞争加剧:新秀崛起格局生变文章信息摘要:AI语言模型领域呈现加速发展和分化态势。在LMSYS排行榜上,Claude3Opus超越GPT-4Turbo,DBRX超越Mixtral成为最佳开源模型,显示领先位置更替频繁。开源与闭源模型形成差异化发展路径:开源模型注重效率和架构创新,闭源API模型专注高端性能。模型训练成本呈现类摩尔定律式下降,每年降低75%。MoE架构在计算效率和性能
- 深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法
发呆小天才O.o
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一、定义1.过拟合(Overfitting)过拟合是指模型在训练数据上表现非常好,但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声,以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如,在一个图像分类任务中,过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节(如某张猫图片背景中的一个小污点)都学习得过于精细,以至于在测试集中,只要图像背景稍有不同,就无法正确分类。2.欠拟合(Un
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1.单机多卡概述单卡多级的模型训练,即并行训练,可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指,多张GPUs使用相同的模型副本,但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指,多张GPUs使用同一batch的数据,分别训练模型的不同部分.2.DataParallel源码2.1需要传入的参数module(Module):被并行运算的模型device_ids=None:CUDAdevicesoutput
- 基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域,凭借其强大的特征学习能力,成为人工智能的核心技术之一。PyTorch作为当前流行的深度学习框架,提供了灵活的张量操作和动态计算图,便于模型的快速开发和调试。本教程将通过一个完整的深度学习模型开发流程,从数据预处理、模型构建、训练与优化、评估以及部署,帮助读者深入理解深度学习的关键技术
- yolo系列训练从本机挪到服务器中的报错:modulenotfounderror:numpy._core
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YOLO服务器运维
记录一下就是我本身在本机跑起来能训练了,把文件拷贝到服务器中环境跑的时候,出现了报错modulenotfounderror:numpy._core我上网搜的好些说numpy有问题需要重新下载因为本机和服务器已有环境中的numpy版本不同,所以出现此报错但或许不用!我借鉴了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy._core‘_modulenotfounderr
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MickeyCV
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目录模型微调修改第一处:更少的训练回合Epoch修改第二处:更小的学习率LearningRate修改第三处:使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档,对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
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跟德姆(dom)一起学AI
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目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降?7.尚未获得奖牌的国家的预测8.奥运项目与奖牌数的关系2.教练与国家奖牌数的关联2.1定义“伟大教练”效应2.2数据分析方法2.3分析结果3.选择三个国家并确定应投资的运动项目3
- 第八章:AI大模型的未来发展趋势8.3 新兴应用领域8.3.2 生成对抗网络的应用
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AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是一种深度学习技术,由伊玛·古德姆(IanGoodfellow)于2014年提出。GANs由两个相互对抗的神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器生成假数据,判别器试图区分假数据和真实数据。这种对抗训练方法使得GANs能够学习数据分布并生成高质
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“MultimodalWholeSlideFoundationModelforPathology”提出了一种用于病理学的多模态全切片基础模型TITAN,通过在大量组织切片图像(WSIs)上的自监督学习和视觉语言对齐预训练,TITAN能生成强大的通用切片表示,在多种临床任务中表现优异,为病理学研究和临床诊断提供了有力工具。1.**研究背景**-计算病理学中基础模型发展迅速,但将基于组织病理图像感兴趣
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目录简介指数介绍代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于LandsatC02数据的多指数计算和批量下载指数介绍NDVI:归一化差异植被指数(NormalizedDifferenceVegetationIndex)是通过比较近红外波段(NIR)和红波段(Red)的反射率来评估植被状况的指数。计算公式为:(NIR-Red)/(NIR+Red)。NDVI值范围从-1到1,数值越高表示植被越茂盛。EVI
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- 一文读懂:AI 工具 Cursor、DeepSeek 和 Copilot 的区别与使用方法
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【AI智能系列】人工智能copilot
在人工智能技术迅猛发展的今天,各类AI工具层出不穷,为编程、搜索、写作等领域带来了极大的便利。今天,我们将深入介绍三款备受瞩目的AI工具:Cursor、DeepSeek和Copilot。它们各有特色,适合不同场景。想知道它们之间有哪些区别?又该如何使用?一起往下看!一、什么是Cursor、DeepSeek和Copilot?1.CursorCursor是一款专为程序员打造的智能代码编辑工具,结合AI
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什么是ML.NET?ML.NET是由微软创建,为.NET开发者准备的开源机器学习框架。它是跨平台的,可以在macOS,Linux及Windows上运行。机器学习管道ML.NET通过管道(pipeline)方式组合机器学习过程。整个管道分为以下四个部分:LoadData加载数据TransformData转换数据ChooseAlgorithm选择算法TrainModel训练模型示例建立一个控制台项目。
- 2025 年,人工智能的发展还是「算力至上」吗?
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人工智能
算力仍是基础,但不再是唯一关键,从算力至上到多维发展算力:不可或缺的基石从市场数据来看,全球智能算力需求呈现爆发式增长,预计到2025年市场规模将达103.4亿美元,年复合增长率高达17.7%。这一增长的背后,显示出AI应用从“小打小闹”走向真实落地。以大模型为例,训练一个模型需要调用约3万个AI芯片,这种规模的算力需求使得算力基础设施建设成为各国竞相布局的战略重点。工信部等六部门联合发布的《算力
- 代码随想录算法训练营第十五天| 二叉树3
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110.平衡二叉树(优先掌握递归)再一次涉及到,什么是高度,什么是深度,可以巩固一下。题目链接/文章讲解/视频讲解:代码随想录状态:要辨别新增函数的位置,self的用法二叉树节点的深度:指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数,从上往下数二叉树节点的高度:指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数,从下往上数#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
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在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- python 语音识别
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神经网络语音识别人工智能
在python中训练一个语音识别系统主要需要以下几个步骤:-语料库准备-数据预处理-特征提取-训练模型第一部分:语料库的准备什么是语料库?语料库长什么样?语料库由两部分组成,第一部分是语音,第二部分是玉莹的标注,通常为字符形式。本次项目中,我们选用的语料库是THCHS-30,这个语料库是在安静的办公室环境下,由录音人员用普通话朗读新闻的语音作为数据,总时长超过30个小时。我们利用语料库,构造转换字
- 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 &bin/storm supervisor &bin/storm ui &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