- pytest 通过实例讲清单元测试、集成测试、测试覆盖率
Coding Is Fun
pytest单元测试集成测试
1.单元测试概念定义:单元测试是对代码中最小功能单元的测试,通常是函数或类的方法。目标:验证单个功能是否按照预期工作,而不依赖其他模块或外部资源。特点:快速、独立,通常是开发者最先编写的测试。示例:pytest实现单元测试#功能模块:一个简单的数学函数defadd(x,y):"""加法函数"""returnx+ydefdivide(x,y):"""除法函数,包含除零检查"""ify==0:rais
- RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023,SBA(Selective Boundary Aggregation):特征融合模块,描绘物体轮廓重新校准物体位置,解决边界模糊问题
Limiiiing
RT-DETR改进专栏人工智能计算机视觉深度学习RT-DETR
一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路,通过创新性的结构设计,在维持合理计算复杂度的基础上,巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息,实现边界特征的精准提取与语义信息的有效整合。将其应用于RT-DETR的改进过程中,能够使模型着重聚焦于目标物体的边界区域,降低背景及其他无关信息的影响,强化目标物体的
- 盗梦空间:真的能实现从梦中偷取信息吗?
烁月_o9
安全网络web安全其他
《盗梦空间》是一部2010年上映的科幻电影。它由克里斯托弗·诺兰执导,莱昂纳多·迪卡普里奥主演。影片剧情游走于梦境与现实之间,讲述了一群专业的盗梦贼,利用先进的技术进入他人梦境,从他人的潜意识中进行信息提取或者植入的故事。例如,主角柯布是经验老到的窃贼,他带领团队执行了一项在目标人物费舍深层梦境中植入想法的艰难任务,他们在梦境里层层深入,每一层都有不同的危险和挑战,包括被目标人物潜意识中的防御者攻
- AOP 进阶
Code额
SpringBootjavaspringboot
AOP进阶AOP主要分为3个部分:通知类型通知顺序切入点表达式1.通知类型类型说明@Around环绕通知,此注解标注的通知方法在目标方法前、后都被执行@Before前置通知,此注解标注的通知方法在目标方法前被执行@After最终通知,此注解标注的通知方法在目标方法后被执行,无论是否有异常都会执行@AfterReturning返回后通知,此注解标注的通知方法在目标方法后被执行,有异常不会执行@Aft
- 二分(C++) 数的范围 三次方根
你干码,哎哟
算法c++排序算法
二分通常指的是二分查找(BinarySearch),它是一种高效的查找算法,用于在有序数组中查找某一特定元素的位置。二分查找的思路是:每次取中间位置的元素与目标值进行比较。如果中间位置的元素正好等于目标值,则查找成功。如果中间位置的元素大于目标值,则在数组的左半部分继续查找。如果中间位置的元素小于目标值,则在数组的右半部分继续查找。重复上述过程,直到找到目标值或查找范围为空。一.数的范围题目给定一
- Python在WRF模型自动化运行及前后处理中实践技术应用-包括数据处理、模型运行、结果可视化等步骤。
KY_chenzhao
python自动化开发语言
1.背景与目标WRF(WeatherResearchandForecasting)模型是中尺度气象数值模式的佼佼者,广泛应用于气象预报和气候研究。Python在WRF模型中的应用主要体现在前后处理、自动化运行和数据可视化等方面。本文将以风速预测为例,详细说明Python在WRF模型中的具体应用,包括数据处理、模型运行、结果可视化等步骤。2.数据准备数据来源包括WRF模型的输出数据和实际观测数据。这
- 基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用
KY_chenzhao
python机器学习深度学习气象
1.背景与目标ENSO(ElNiño-SouthernOscillation)是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一,对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。准确预测ENSO事件的发生和发展对于减灾防灾具有重要意义。近年来,深度学习技术在气象领域得到了广泛应用,其中长短期记忆网络(LSTM)因其在处理时间序列数据方面的优势,被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA(美国国家海洋和
- 构建一个查询分析系统
AWsggdrg
数据库python
技术背景介绍在构建一个查询分析系统时,需要能够加载文档、使用聊天模型、生成嵌入、创建向量存储并执行检索。这些过程的目标是将用户输入的查询优化,以实现更为精准的检索结果。本文将通过一个端到端的示例展示如何使用查询分析提升检索结果的相关性。我们将着眼于如何对LangChain的YouTube视频进行检索,并通过查询分析解决原始用户问题直接传递给搜索引擎时可能出现的失败模式。核心原理解析查询分析的核心在
- StarRocks Awards 2024 年度贡献人物
开源
在过去一年,StarRocks在Lakehouse与AI等关键领域取得了显著进步,其卓越的产品功能极大地简化和提升了数据分析的效率,使得"OneData,AllAnalytics"的愿景变得更加触手可及。虽然实现这一目标的道路充满挑战且漫长,但我们并不孤单,因为有一群社区伙伴与我们并肩作战。每一位贡献者的代码提交和每一次的布道,都在推动着StarRocks社区向前发展。为了表达对这些贡献者的深深感
- 基于Python爬虫的豆瓣电影影评数据可视化分析
wp_tao
Python副业接单实战项目python爬虫信息可视化
文章目录前言一、数据抓取二、数据可视化1.绘制词云图2.读入数据总结前言本文以电影《你好,李焕英》在豆瓣上的影评数据为爬取和分析的目标,利用python爬虫技术对影评数据进行了爬取,使用pandas库进行了数据清洗,使用jieba库进行分词,使用collections库进行词频统计,使用wordcloud库绘制词云图,使用matplotlib库绘制了评论人所在城市占比饼状图,并使用matplotl
- 深度解析:Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战
AI_DL_CODE
python神经网络tensorflowLSTM气温预测RNN
文章目录1.引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与问题定义2.概念解析2.1Python语言简介2.2TensorFlow框架概述2.3LSTM神经网络原理3.原理详解3.1时间序列分析基础3.1.1时间序列的组成3.1.2时间序列分析方法3.2LSTM在时间序列分析中的应用3.2.1LSTM的优势3.2.2LSTM的结构3.3日平均气温预测的数学模型3.3.1ARIMA模型3.3.2LSTM模
- 使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构
子然在打码
pytorchllama人工智能
https://www.aisolink.com/build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南,介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构,并对自定义数据集进行训练和推理。文章涵盖了构建输入块、解码器块和输出块的步骤,并提供了相应的代码示例。最终目标是构建一个功能齐
- 深度学习乐园智能零售柜商品识别
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深度学习零售人工智能
1.项目简介本项目专注于智能零售柜商品识别,是为第六届信也科技杯图像算法大赛设计的方案。其核心目标是利用深度学习技术,实现对顾客选购商品的精准识别和自动化结算。当商品被放置在指定区域时,系统应自动检测并识别每件商品,生成购物清单并计算总价格,提升零售柜的自动化与便利性。此类智能系统在不需要售货员的情况下即可进行商品识别和结算,相较于传统的硬件分隔、重量判断、顾客行为监测、或射频识别技术,这种方法不
- 如何提高自动化测试覆盖率和效率
测试者家园
人工智能软件测试质量效能软件测试人工智能测试覆盖率自动化测试CI/CD质量效能IT行业
用ChatGPT做软件测试在现代软件开发中,自动化测试已经成为保证软件质量的重要手段。然而,在实践中,自动化测试的覆盖率和效率常常受到限制,导致潜在缺陷未能及时发现或测试资源浪费。因此,提升自动化测试的覆盖率和效率是每个测试团队的重要目标。本文将详细探讨如何通过合理的策略、技术和工具提高自动化测试的覆盖率和效率,并结合具体案例阐述最佳实践。一、自动化测试覆盖率的定义与重要性1.覆盖率的概念测试覆盖
- YOLOv8改进,YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种卷积神经网络(ConvNet)的通用构建模块,以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块(DiverseBranchBlock,DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间,包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化,从而增强单个卷积的表示能力。在训练后,DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同,DBB在保持宏观架构的
- 【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet :通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)
YOLO大师
YOLO论文阅读
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络(CNNs)由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性,但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块,
- 开启智能创作新时代,GLM-4-Plus为你定制!
人工智能
引言:为什么高效的内容创作如此重要?在当前竞争激烈的市场环境中,内容创作已成为品牌成功的重要支柱。无论是撰写营销文案、博客文章、社交媒体帖子,还是制作广告,优质的内容不仅能够帮助品牌吸引目标受众的注意力,还能有效促进产品和服务的转化。然而,创作高质量内容却常常需要投入大量时间和精力,这使得很多内容创作者感到力不从心。高效创作正成为现代内容创作者的迫切需求。如果你也为高效创作而苦恼,那么今天我们将为
- 如何理解DDoS安全防护在企业安全防护中的作用
服务器安全
DDoS安全防护在安全防护中扮演着非常重要的角色。DDoS(分布式拒绝服务)攻击是一种常见的网络攻击,旨在通过向目标服务器发送大量请求,以消耗服务器资源并使其无法正常运行。理解DDoS安全防护的作用,可以从以下几个方面来说明:1.维护业务连续性:DDoS攻击可能导致目标服务器过载,甚至无法正常工作,导致业务中断。DDoS安全防护可以帮助企业保持业务连续性,通过识别和过滤恶意流量,保持服务的可用性。
- 被动扫描和主动扫描的区别
Zero2One.
githubjava前端网络安全系统安全
在网络安全和漏洞检测中,被动扫描和主动扫描是两种常见的技术,它们在工作方式和应用场景上有显著的区别。被动扫描被动扫描是一种在目标无法察觉的情况下进行的信息收集方法。它通过监听网络流量、代理等方式获取数据,而不主动与目标系统进行交互。被动扫描的主要特点是隐蔽性强,不会对目标系统造成干扰1。优点隐蔽性强:由于不主动发送请求,目标系统难以察觉到扫描行为。减少干扰:不会对目标系统的正常运行造成影响。缺点信
- 自己动手写CPU - 1
qq85058522
自己动手写CPUfpga开发
电脑,手机,单片机,都有一个核心部件:CPU.今天开始学verilog,就尝试一下动手写一个可以工作的CPU.目标就是可以计算从1加到10等于几?分析一下,大概需要几个指令:LdrAddSubCmpJmp第一步,先写一个运算部件:ALU.modulealu0(input[3:0]op,input[7:0]in1,in2,outputreg[7:0]out1);always@(*)begincase
- 海外问卷调查,如何找到代办海外直连的机构?到底隐藏着哪些秘密?
新生派
经验分享
一、行业介绍海外问卷调查是一种有组织地收集目标市场和客户信息的活动,它涉及到了解市场受众及市场受众需要什么,而且海外问卷调查是企业和品牌商业战略的重要组成部分,也是企业和品牌保持竞争力的主要因素。问卷调查有助于企业识别和分析市场需求、市场规模和市场竞争,其技术既包括定性技术,也包括定量技术。在国内很少人听说过海外问卷调查,但在国外已经存在了上百年,像麦当劳、肯德基、苹果、沃尔玛、大众汽车、壳牌、微
- 如何优化亚马逊广告以提高ROI?
前端后端数据挖掘运维api
在竞争激烈的亚马逊市场中,优化广告以提高投资回报率(ROI)是卖家的关键任务。以下是一些实用的策略:一、精准的关键词研究与选择深入了解产品特性和目标受众详细分析产品的功能、用途、优势和适用人群。例如,如果你销售一款专业的摄影三脚架,其特点可能包括高度可调节、稳定性强、适合不同类型相机等。目标受众可能是摄影爱好者、专业摄影师等。根据这些特点和受众需求来挖掘关键词。对于摄影三脚架,可以包括“专业摄影三
- 关于告警,要想做好,从这些方面着手
各类监控系统都会产生告警事件,于是,就产生了FlashDuty、PagerDuty、Opsgenie这类产品,做告警事件的收敛降噪、排班认领升级等。如果你想增强自己公司的告警事件处理能力,参考(chaoxi)这些产品的功能就可以了。告警集成:目标是在一个Oncall平台上处理所有告警,一般常见的监控工具,都有对接webhook的能力,因此Oncall平台可以对不同监控工具进行接口适配,提供一个相应
- 服务稳定性保障的五大误解
运维sre
在线服务的稳定性保障一直是运维和技术部门的核心工作之一。但时至今日,这个方向实际仍然有很多基本的概念都没有对齐。今天这篇文章就罗列下那些混淆不清的概念,期望有一天大家沟通时不是鸡同鸭讲,各说各话。误解一:服务可用性听过很多技术分享,看过很多平台的承诺,上来都是讲我们的服务稳定性99.9xx%,但似乎都“忘记”了提供这个稳定性的具体算法和解读。如果没有明确的定义,这个数值其实毫无意义。服务稳定性目标
- 架构验证的时间
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架构设计的各种方法论是为把事情变得更简单易懂而准备的,它们帮我们梳理复杂应用的逻辑头绪,把我们不能一下子掌握的事情通过一种有条不紊的途径消化掉。可以说,把事情变得更简单是架构设计的远景和目标。但这种简单是有条件的,实用就是它的条件。所谓实用就是要满足各种各样外部环境并尽可能的提供更多的指标,这些指标包括可伸缩性、可维护性、学习曲线、稳定性等。所谓的尽可能就意味着需要有一个平衡点,我们需要通过各种努
- 网络安全笔记-信息安全工程师与网络安全工程师考试大纲(附:Web安全大纲)_信息网络安全师认证(inspc)培训工作大纲
程序员鬼鬼
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Web安全大纲2024信息安全工程师考试大纲1、考试目标通过本考试的合格人员能够掌握网络信息安全的基础知识和技术原理;根据国家网络信息安全相关法律法规及业务安全保障要求,能够规划、设计信息系统安全方案,能够配置和维护常见的网络安全设备及系统;能够对信息系统的网络安全风险进行监测和分析,并给出网络安全风险问题的整改建议;能够协助相关部门对单位的信息系统进行网络安全审计和网络安全事件调查;能够对网络信
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tester Jeffky
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线性回归:从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一,广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型,并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归?线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它假设因变量(目标变量)与一个或
- 微服务网关,如何选择?
淡黄的Cherry
闲聊云原生
什么是API网关API网关(APIGateway)是微服务架构中的一个关键组件,它充当了客户端与后端服务之间的中间层。其主要功能包括请求路由、协议转换、负载均衡、安全认证、限流熔断等。通过API网关,客户端无需直接与多个微服务交互,而是通过统一的入口访问后端服务,从而简化了系统的复杂性。API网关的主要功能路由功能:路由是微服务网关的核心能力。通过路由功能微服务网关可以将请求转发到目标微服务。在微
- 架构验证的时间 (转)
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- 社群裂变+2+1链动新纪元:S2B2C小程序如何重塑企业客户管理版图?
说私域
小程序大数据人工智能开源
关键词:社群管理;2+1链动模式;S2B2C商城小程序;客户管理;危机公关;私域流量摘要:随着移动互联网技术的快速发展,企业客户管理策略正在经历深刻的变革。社群作为连接用户与企业的重要桥梁,其在客户关系维护、目标用户聚集以及危机公关等方面的作用日益凸显。本文旨在深入探讨社群管理在客户管理中的应用,并引入2+1链动模式S2B2C商城小程序作为创新工具,分析其企业客户管理策略的独特价值与实现路径。通过
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
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
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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,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
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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
liyonghui160com
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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mysql脚本
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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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
uule
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>