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新加坡内哥谈技术
人工智能大数据语言模型
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/过去一年,人工智能领域取得了令人瞩目的进展。如今,备受期待的Gemini2.0系列首款模
- 物联网(IoT)架构中,平台层的应用与技术
小赖同学啊
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在物联网(IoT)架构中,平台层是连接物理设备(感知层)和应用服务(应用层)的核心部分。它负责数据的采集、处理、存储、分析以及设备管理等功能,是物联网系统的“大脑”。以下是平台层的主要功能及其技术实现手段:平台层的主要功能设备管理:功能:管理物联网设备的注册、配置、监控、维护和故障诊断。技术手段:设备注册与认证:使用MQTT、CoAP等协议实现设备接入,结合OAuth、X.509证书等技术进行设备
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爬虫
在当今数字化时代,网络爬虫已经成为数据收集和分析的强大工具。无论是市场调研、价格监控还是产品分析,爬虫都能帮助我们快速获取大量有价值的信息。今天,我们就来探讨如何通过编写一个简单的爬虫程序,根据关键词获取商品列表。以下是一个基于Python语言的代码示例,适合初学者学习和实践。一、准备工作在开始编写爬虫之前,我们需要准备以下工具和库:Python环境:确保你的电脑上安装了Python。推荐使用Py
- 安全测试数据的分析、报告及业务应用
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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
- Spring Boot应用首次请求性能优化实战:从数据库连接池到JVM调优
一休哥助手
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目录问题现象与背景分析性能瓶颈定位方法论数据库连接池深度优化SpringBean生命周期调优JVM层性能预热策略全链路监控体系建设生产环境验证方案总结与扩展思考1.问题现象与背景分析1.1典型问题场景在某互联网金融项目的SpringBoot应用上线后,运维团队发现一个关键现象:应用重启后首次访问提现接口耗时约1300ms后续请求稳定在200ms以内每日凌晨服务重启后,首笔交易超时率高达30%1.2
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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
- 基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现
rockmelodies
信息安全网络安全机器学习集成学习python机器学习人工智能
标题:基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征:基于AST的代码属性图(CPG)解析(使用Joern+NetworkX)动态特征:内存访问模式分析(通过QEMU模拟执行)上下文特征:CWE漏洞模式匹配(集成Semgrep规则引擎)轻量级模型架构
- 使用 Doris 和 Iceberg
向阳1218
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作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 使用 Doris 和 LakeSoul
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 算法在各领域的广泛应用:100 个实例全解析
软件职业规划
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一、互联网与信息技术领域搜索引擎算法:如谷歌的PageRank算法,用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序,帮助用户快速找到所需信息。推荐系统算法:例如亚马逊和Netflix使用的协同过滤算法。根据用户的历史行为(购买、观看记录等)和其他相似用户的偏好,为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。社交网络分析算法:用于分析社交网络中的用户关系,如Facebook通过算法发现用户的好友推荐、社区划分等
- AS32X601双核锁步MCU技术优势分析
国科安芯
产品单片机嵌入式硬件
AS32X601是国科安芯公司研制的一系列基于32位RISC-V指令集车规级MCU处理器芯片。主频高达180MHz,支持双核锁步架构,基于软错误防护技术加持,显著提高芯片安全性能。产品具有高安全、低失效、多IO、低成本、抗辐照等特点。一、功能安全与可靠性设计AS32X601的设计符合ISO26262ASIL-B功能安全标准(数据手册第2.4节),通过延迟锁步方法对关键模块进行冗余校验。当检测到错误
- 数字孪生对于新基建的价值浅析,算是抛砖引玉。
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人工智能信息可视化前端
数字孪生(DigitalTwin)作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术,在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色,其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。一、核心价值:虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体(如工厂、城市、电网)的运行数据,构建高精度虚拟模型,实现**“所见即所控”**的透明化管理。模拟预测与优化利用AI和大数据分析
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发引言在金融科技领域,数据可视化是帮助用户快速理解复杂数据的关键工具。随着HarmonyNext的推出,开发者可以利用ArkTS的强大能力,构建高性能、跨平台的金融数据可视化应用。本文将深入探讨如何基于ArkTS开发一个金融数据可视化应用,并通过一个实战案例详细讲解其实现过程。项目背景与需求分析项目背景金融数据通常具有高维度、大
- 2024前端Webpack面试题
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1、谈谈你对Webpack的理解Webpack是一个模块打包工具,可以使用它管理项目中的模块依赖,并编译输出模块所需的静态文件。它可以很好地管理、打包开发中所用到的HTML,CSS,JavaScript和静态文件(图片,字体)等,让开发更高效。对于不同类型的依赖,Webpack有对应的模块加载器,而且会分析模块间的依赖关系,最后合并生成优化的静态资源。2、Webpack的基本功能代码转换:Type
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微笑的曙光(StevenLi)
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StarRocks是一款高性能的实时分析型数据库,专为复杂的SQL查询提供极高的性能,尤其适用于数据分析场景。它是一款开源的新一代极速全场景MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)数据库,致力于构建极速和统一的分析体验。StarRocks兼容MySQL协议,用户可以使用MySQL客户端和常用的BI(BusinessIntelligence,商业智能)工具进行
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友友们好!我是Echo_Wish,我的的新专栏《Python进阶》以及《Python!实战!》正式启动啦!这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
- Python 爬虫实战:游戏论坛评论数据抓取与游戏热度分析
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本文目录前言数据传送指令MOV算数运算指令ADD(不带进位加法指令)SUB(不带进位减法指令)MUL(32位乘法指令)比较和跳转指令CMP(直接比较指令)BEQBNQBBL加载-存储指令LDRSTR移位指令LSLLSR系统寄存器访问指令MSRMRS逻辑运算指令AND(逻辑与指令)ORR(逻辑或指令)BIC(位清除指令)UBFXBFI前言在调试芯片启动代码或者分析ARMcore运行流程的过程中,尝尝
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- springboot 整合 elk (Elasticsearch+Logstash+Kibana)
高大王竟然被注册
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Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集、过滤,并将其存储供以后使用(如,搜索)。Kibana也是一个开源和免费的工具,它Kibana可以为Logstash和ElasticSearch提供的日志分析友好的Web界
- 【2025年37期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深指数实时数据获取实例演示及接口API说明文档
不会写代码的码农农
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在近一至两年期间,股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言,首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面信息,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息,从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中,我尝试运用了多种方法,涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
- element-ui动态设置tabel的columns时,切换columns数据表格抖动
zuo-yiran
elementUIvue.jselementui
问题描述:在项目中遇到表格的总表字段和子表字段展示的问题,当字段多向字段少进行切换时表头文字的抖动不明显,但是如果是字段少向字段多的表头进行切换时,表头文字会有闪现的掉下来的视觉感,且使用v-show或v-if等无效。问题分析:elementUI无论是显示列还是隐藏列,都需要重新计算单元格的高和宽,然后再进行重新渲染。抖动的出现是因为这个过程被直接反馈到了页面上。解决办法:可以使用element中
- Java对比Python,谁才是编程王者?
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Python和Java是目前编程最受欢迎的两种语言,本文从多角度比较二者的相同点和差异,帮助你更深入地了解两种语言的特点,最终能根据你自身的需求来进行选择。微信搜索关注《Java学研大本营》Python和Java是当今世界上最流行的两种编程语言。两者都被广泛用于各种行业和应用,从网络开发到机器学习再到数据分析。但是这两种语言哪个更好呢?在这本中,我们将多方面比较Python和Java,探索二者的历
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1.概述在这个信息过载的时代,能够吸引并持续吸引观众的注意力无疑成为了一项艰巨的任务。公众演讲领域正经历着一场由人工智能(AI)引领的革命。AI不仅在制作引人入胜的内容方面发挥作用,而且在分析演讲的传递方式上也起着关键作用,它正在彻底改变我们传递信息的传统模式。这篇深度博文将带您一探演示技术激动人心的未来,特别是聚焦于AI如何助力演讲者打造既具有影响力又富有吸引力的观众体验。从内容创作到演讲分析,
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如果需要联系我,可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式Python****广东广州二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统开题报告XXXX大学**/学校/**学院毕业论文(设计)开题报告书学生姓名所属学院学号专业班级论文(设计)题目Python广东广州二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统设计与实现指导教师姓名(职称)开题日期选题依据:1.研究背景与意义;2.国内外研究(应用与发
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Python****江苏南京二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统开题报告XXXX大学**/学校/**学院毕业论文(设计)开题报告书学生姓名所属学院学号专业班级论文(设计)题目Python江苏南京二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统设计与实现指导教师姓名(职称)开题日期选题依据:1.研究背景与意义;2.国内外研究(应用与发展)现状。1**:研究背景与意义**Python江苏南京二手房源爬虫数据可
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博主介绍:《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者,CSDN博客专家,在线教育专家,CSDN钻石讲师;专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程,免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频;项目的界面和功能都可以定制,包安装运行!!!在文章末尾可以获取联系方式Python湖南长沙二手房源爬虫
- 数据架构与机器学习:如何构建智能系统
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AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下,通过经验的学习自动改善其行为的技术。机器学习的目标是使计算机能够自主地从数据中学习,以便在未来的问题中做出更好的决策。数据架构(DataArchitecture)是一种用于有效管理、存储和处理数据的系统结构和组件。数据架构涉及到数据的收集、存储、处理和分析,以及数据的存储和传输。数据架构是构建智能系统的
- 解锁高性能Web应用:Gunicorn、Flask与Docker的高并发部署秘籍
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引言在当今的互联网时代,高并发Web应用已成为许多企业的核心需求。无论是电商平台、社交网络还是实时数据分析系统,高并发能力直接影响到用户体验和业务成败。本文将带你深入探讨如何利用Gunicorn、Flask和Docker,实现高性能、高并发的Web应用部署。Gunicorn、Flask和Docker的基本概念Gunicorn:GreenUnicorn(简称Gunicorn)是一个PythonWSG
- BT、BT Mesh、WiFi、Zigbee技术对比分析
莫道桑榆晚-为霞尚满天
硬件工程网络协议信息与通信
一、蓝牙(Bluetooth,BT)1.技术原理核心概念:蓝牙是一种短距离(10-100米)无线通信技术,采用跳频扩频(FHSS)技术,通过快速切换频段(每秒1600次)避免干扰。跳频扩频(FHSS)原理:在2.4GHz频段的79个1MHz信道中,按伪随机序列快速切换频率。比喻:像两人在嘈杂派对上不断更换餐桌位置私聊,躲避他人监听。协议版本:经典蓝牙(BR/EDR):高功耗,支持音频传输(如耳机)
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
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- 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
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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
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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
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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]
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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
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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
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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,
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- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
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- 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
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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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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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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>