- 基于分组 NMS 的检测模型后处理改进
Lunar*
目标检测算法与优化目标检测深度学习python
引言在目标检测任务中,后处理阶段的非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)是至关重要的一环,主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而,在某些场景中,不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别,例如:交通工具检测场景:同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景:同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景:同一台设备可能被误检测为“微波炉”和
- 分布式存储学习——HBase表结构设计
Future_yzx
oracle数据库
目录1.4.1模式创建1.4.2Rowkey设计1.4.3列族定义1.4.3.1可配置的数据块大小1.4.3.2数据块缓存1.4.3.3布隆过滤器1.4.3.4数据压缩1.4.3.5单元时间版本1.4.3.6生存时间1.4.4模式设计实例1.4.4.1实例1:动物分类1.4.4.2实例2:店铺与商品1.4.4.3实例3:网上商城用户消费记录1.4.4.4实例4:微博用户与粉丝1.4.4.5小结本文
- 突破:海量倾斜高斯OPGS Cesium高效渲染!
大势智慧
实景三维三维模型三维建模CesiumOPGS
在重建大师7.0新品发布会上,我们首次推出了倾斜摄影测量高斯飞溅(OPGS)从训练到实时渲染的软件工具解决方案,使得用户能够在常用的重建农场计算节点下,就能够实现城市级地理场景3DOPGS成果的高质量、高效率生产。针对城市级地理场景渲染卡顿问题,今年我们研发团队再次取得新进展,成功在Cesium平台上实现了大规模OPGS成果的高效渲染,为实景三维可视化注入了全新活力。大面积OPGS成果在Cesiu
- 《Quick Start Kubernetes》读后感
python
一、为什么选择这本书?面试的时候经常被问到kubernetes(下称k8s),所以打算学习k8s。看到《QuickStartKubernetes》的作者对自己所写的书持续地更新,被这种认真打动了,外加这本书只有100多页,所以选择了这本书作为入门k8s的教材。二、这本书写了什么?这本书介绍了什么是k8s,k8s的组成结构(controlplanenode,workernode),演示了在Windo
- ES6解构语法详解
勇敢小陈
javascriptvue.js前端es6
ES6的解构语法简化了我们开发过程中复杂的取值过程,可能你在a.b.c.d的时候别人早就把值一开始就取出来了,使代码更加简洁。下面开始进行语法的详解。一、单层解构单层解构constearth={people:'人类',animal:'动物'}const{people,animal}=earthconsole.log(people,animal);//人类动物单层解构并更改变量名称consteart
- 「再见爱人Ⅳ」婚姻体检题汇总
myqijin
笔记笔记
你们的结婚周年纪念日是什么时候?对方的生日是?对方是在哪里出生的?对方的身份证号码是?对方最喜欢的花是?对方最喜欢的颜色是?对方最讨厌吃的食物是?对方最喜欢吃的食物是?对方最喜欢的动物是?对方最讨厌的家务活是?对方最擅长做的菜是?对方最喜欢的季节是?对方的血型是?对方最大的爱好?对方最喜欢的运动是?对方的鞋码是?对方最喜欢的睡姿是?对方最喜欢读哪种类型的书?对方最喜欢的电影是?对方最想去国内哪个城
- 设计模式之简单工厂模式
Absinthe_苦艾酒
设计模式设计模式简单工厂模式java
首先我们来看看代码实现1.创建接口//动物接口interfaceAnimal{voidspeak();//每种动物都会叫}//猫类classCatimplementsAnimal{publicvoidspeak(){System.out.println("喵喵喵!");}}//狗类classDogimplementsAnimal{publicvoidspeak(){System.out.print
- C# 类的结构
weixin_48990772
c#
类现实世界,表示一类事物。比如:动物,人。类需要具象化实例化理论上类中的成员没有编写顺序。约定:字段--》构造函数--》属性--》方法
执行顺序:字段如果有初始化先执行字段初始化进入构造函数,实例构造函数可以执行多次//如果是静态构造函数会在类实例化的时候最先执行,并且只执行一次访问嵌套类和调用命名空间一样打点调用普通类中能包含实例方法、静态方法、虚方法、密封方法,不能包含抽象方法静态类中只能包含
- 神经网络图像识别技术,神经网络如何识别图像
小浣熊的技术
神经网络机器学习深度学习
什么是神经网络神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。生物神经网络:一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(ConnectionModel),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法
- 人工神经网络的基本属性,神经网络四个基本属性
小浣熊的技术
神经网络机器学习深度学习
什么是神经网络神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。生物神经网络:一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(ConnectionModel),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法
- Blender常用快捷键的汇总
金米kk
blender
一、基础操作全选/取消全选:A(全选)、AA(连续按两次A取消全选)复制物体:Shift+D(复制后需点击确认位置)移动物体:G(按X/Y/Z可约束轴向移动)旋转物体:R(按X/Y/Z可约束轴向旋转)缩放物体:S(按X/Y/Z可约束轴向缩放)撤销:Ctrl+Z重做:Ctrl+Shift+Z二、视图与导航切换三视图:Shift+``(FPS自由视角模式)前/后视图:Ctrl+1(小键盘)/Ctrl+
- Varjo XR-4 混合现实驾驶仿真解决方案
HYSIM_iVR
虚拟现实汽车人机交互
企业级虚拟与混合现实解决方案提供商Varjo今日宣布,其XR-4系列设备已与VI-grade的车辆开发平台VI-WorldSim实现兼容。自2025.1版本起,VI-WorldSim将通过虚幻引擎5的OpenXR接口支持VarjoXR-4系列头显。VI-WorldSim是一个集成式图形环境,可加速车辆离线开发与驾驶模拟器测试。该平台允许车企动态调控交通流量、行人、车辆、动物、光照及天气等参数,创建
- Python 面向对象高级编程-多重继承
赔罪
Python系统学习开发语言python
目录多重继承MixIn小结继承是面向对象编程的一个重要的方式,因为通过继承,子类就可以扩展父类的功能。回忆一下Animal类层次的设计,假设我们要实现以下4种动物:Dog-狗狗;Bat-蝙蝠;Parrot-鹦鹉;Ostrich-鸵鸟。如果按照哺乳动物和鸟类归类,我们可以设计出这样的类的层次:但是如果按照“能跑”和“能飞”来归类,我们就应该设计出这样的类的层次:如果要把上面的两种分类都包含进来,我们
- 算法思想-动态规划算法
#看心情
算法算法动态规划
母牛繁殖问题一、问题描述在一个理想的农场中,母牛每年都会生1头小母牛,并且永远不会死。第一年有1只小母牛,从第二年开始,母牛开始生小母牛。每只小母牛3年后成熟又可以生小母牛。给定整数n,求n年后牛的数量。这个问题看似简单,但实际上涉及递归和动态规划的思想。通过分析,我们可以发现这是一个经典的动态规划问题。二、问题分析1.理解规则第一年:只有1只小母牛。第二年:这只小母牛成长为母牛,并生下1只小母牛
- 逐梦旅程:Windows游戏编程之从零开始 读后感
wo16pao
读《Windows游戏编程之从零开始》有感我目前是一枚大三的学生,读的是数字媒体专业,在大一大二做过视频、三维动画等方面的内容之后,最终决定还是想学游戏编程方面的东西。在学习了一段时间的C++之后,不知如何开始自己的游戏编程,看过叶神给出的书单之后,本以为有了方向,可是实际上读的时候发现并不是那么回事。在读这本书之前,只知道游戏引擎是类似虚幻4和Unity那样的东西,完全不知道Shader是什么,
- 2023年上海市浦东新区网络安全管理员决赛理论题样题
afei00123
网络安全&云安全考证狂魔web安全安全网络安全阿里云
目录一、判断题二、单选题三、多选题一、判断题1.等保1.0至等保2.0从信息系统拓展为网络和信息系统。正确(1)保护对象改变等保1.0保护的对象是信息系统,等保2.0增加为网络和信息系统,增加了云计算、大数据、工业控制系统、物联网、移动物联技术、网络基础设施等保护对象,实现了全方面的覆盖。其实不管保护对象如何变化,都需对要求部分进行全面的安全测评。(2)分类结构统一等保2.0实现基本、设计、测评要
- 《项目管理知识体系指南》读后感
可有道?
程序人生c#程序人生职场和发展程序员创富
虽然作为开发人员,我的工作通常集中在代码编写和系统设计上,但慢慢的发现项目管理对团队协作、时间把控、资源调配等方面的影响,常常决定了项目的成败。在一次逛小破站的时候发现了《项目管理知识体系指南》,于是我找来了电子版开始学习,这本书不仅让我重新审视了项目管理的本质,还帮助我建立了系统的、具有可操作性的项目管理思维框架。项目管理的框架:从全局到细节的思考PMBOK给我带来的一大启发,就是它为项目管理提
- 白帽子讲web安全笔记
进击的雷神
web安全ssh安全
目录一、SecureByDefault原则1、黑名单和白名单2、最小权限原则二、众深防御原则三、数据与代码分离原则四、不可预测性原则五、常见的攻击1、点击劫持2、图片覆盖攻击3、拖拽劫持与数据窃取六、web框架与CSRF防御七、读后感一、SecureByDefault原则1、黑名单和白名单比如,在制定防火墙的网络访问控制策略时,如果网站只提供Web服务,那么正确的做法是只允许网站服务器的80和44
- C++学习:多态
DesolateGIS
学习
目录文章目录一、多态的基本语法二、多态的原理剖析三、纯虚函数和抽象类四、虚析构和纯虚析构五、多态的案例案例一:计算机类案例二:制作饮品总结一、多态的基本语法多态分为两类:静态多态:函数重载和运算符重载属于静态多态,复用函数名动态多态:派生类和虚函数实现运行时多态静态多态和动态多态区别:静态多态的函数地址早绑定-编译阶段确定函数地址动态多态的函数地址晚绑定-运行阶段确定函数地址程序调用的结果是动物在
- 基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统:猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析
深度学习&目标检测实战项目
YOLO目标跟踪人工智能深度学习ui目标检测机器学习
1.引言随着人工智能技术的飞速发展,尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破,目标检测技术已广泛应用于各类场景。从城市交通监控到安防系统,再到野生动物保护和生态监测,目标检测技术为我们提供了实时、精确的解决方案。在众多目标检测算法中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列因其高效性和实时性,已成为解决多类别目标检测任务的首选方法。本文将介绍如何使用YOLOv5进行野生动物检测与监控,包括猫、狗
- 《阿里游戏高可用架构设计实践》读后感
weixin_34343689
数据库后端运维
《阿里游戏高可用架构设计实践》读后感在文章当中我印象最深刻的一句话是“高可用的系统是设计出来的,不是靠运维保障出来的!”游戏出现故障会有很多原因,并不是说除了程序Bug以外,可能其他都是运维背黑锅了。其实,这些问题背后真正的原因是系统设计方案有问题,也就是说,技术上是比较弱的。1、高可用目标-传统方法高可用其实都是指几个9,5个9的话可能就是电信级或者金融级的,互联网大部分是3个9到4个9。2、高
- 农场游戏源码:打造虚拟田园的数字基石
引言在快节奏的现代生活中,农场游戏以其独特的魅力吸引着众多玩家。它不仅让人们在虚拟世界中体验到田园生活的宁静与乐趣,还激发了玩家的创造力和经营智慧。而这一切的背后,都离不开精心编写的农场游戏源码。本文将深入探讨农场游戏源码的相关知识,从其基本概念、开发流程到优化技巧,全方位揭示这一数字基石的奥秘。农场游戏源码的基本概念定义与作用农场游戏源码是指用于开发农场游戏的计算机程序代码。它包含了游戏的所有功
- 基于matlab的帧间差法进行视频目标检测系统
挂科边缘
MATLAB项目实战matlab人工智能计算机视觉
文章目录前言一、理论基础1.帧间差分法2.背景差分法3.光流法二、程序实现总结源码下载前言运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测,一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点,是整个计算机视觉的研究难点之一。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用,所以能否将运动物体从视频序列中准确地检
- 3DGS(三维高斯散射)与SLAM技术结合的应用
点云SLAM
SLAM3d3DGSSLAM技术深度学习计算机视觉定位和建图渲染
3DGS(三维高斯散射)与SLAM(即时定位与地图构建)技术的结合,为动态环境感知、高效场景建模与实时渲染提供了新的可能性。以下从技术融合原理、应用场景、优势挑战及典型案例展开分析:一、核心融合原理1.3DGS在SLAM中的角色场景表示:替代传统点云或体素地图,通过高斯函数集合显式建模场景几何与外观。动态建模:通过时间参数化高斯(如位置、协方差随时间变化),实时跟踪运动物体。可微渲染:支持端到端优
- 【RAG系列】文字的数字化分身 - 向量嵌入的魔法世界
什么都想学的阿超
原理概念#深度学习深度学习人工智能RAG
文字的数字化分身-向量嵌入的魔法世界文字向量编码器数字分身语义空间相似度计算代数运算关系推理一、认知革命:文字的数字基因工程1.1文字GPS坐标系想象每个词语都是银河系中的星球,向量坐标就是它们的星际坐标:经度:语义维度(动物/植物/人造物)纬度:情感维度(积极/中性/消极)高度:抽象维度(具体/抽象)#词语向量可视化示例words=["国王","王后","男人","女人","电脑"]embedd
- 蓝桥杯集训·每日一题2025 农夫约翰最喜欢的操作
GGKingV50
蓝桥杯职场和发展
又是农夫约翰的农场上寒冷而无聊的一天。为了打发时间,农夫约翰发明了一种关于在整数数组上进行操作的有趣的休闲活动。农夫约翰有一个包含N个非负整数的数组a和一个整数M。然后,农夫约翰会请贝茜给出一个整数x。在一次操作中,农夫约翰可以选择一个索引i,并对ai加1或减1。农夫约翰的无聊值是他必须执行的最小操作次数,以使得对于所有的1≤i≤N,ai−x均可被M整除。对于所有可能的x,输出农夫约翰的最小无聊值
- 【python】三帧差法实现运动目标检测
Jackilina_Stone
#python计算机视觉python运动目标检测OD
三帧差法是一种常用的运动目标检测方法,它通过比较连续三帧图像之间的差异来检测运动物体。这种方法尤其适用于背景变化较小的场景。目录1方案2实践①代码②效果图1方案具体步骤如下:①读取视频流:使用cv2.VideoCapture()读取视频文件。②灰度化:将彩色图像转换为灰度图,简化后续计算。③帧间差分:计算连续三帧之间的差分,absdiff函数计算两个灰度图像的绝对差值。然后,将两帧差相加。④阈值处
- 生物可穿戴产品需要采集和监测哪些
番茄老夫子
人工智能
健康状态监测生理指标:包括心率、呼吸频率、体温等基础生理参数。例如,通过心率传感器实时监测动物的心跳,正常成年犬的心率在60-120次/分钟,若超出这个范围,可能提示动物存在健康问题,如心脏病、感染等;呼吸频率也是重要指标,犬的正常呼吸频率为10-30次/分钟,呼吸频率异常加快或减慢,可能与呼吸系统疾病、疼痛等有关;体温监测同样关键,猫狗的正常体温一般在37.5℃-39℃之间,体温异常往往是疾病的
- 加速渲染:Blender与在线渲染农场的结合
Renderbus瑞云渲染农场
瑞云新闻渲染农场云渲染动画云渲染效果图云渲染
在数字艺术和三维设计的世界里,Blender软件因其强大的功能和灵活性而广受欢迎。然而,随着项目复杂性的增加,渲染时间也随之增长,成为艺术家和设计师面临的一大挑战。在线渲染农场的出现,为这一问题提供了革命性的解决方案。本文深入探讨了Blender与在线渲染农场结合的优势,如何加速创意过程,以及选择合适的在线渲染服务的关键考量。一、Blender与在线渲染农场的结合在线渲染农场利用云计算技术,提供了
- C++ 设计模式-访问者模式
ox0080
#北漂+滴滴出行C++设计模式VIP激励c++设计模式访问者模式
C++访问者模式一、模式痛点:当if-else成为维护噩梦开发动物园管理系统,最初的需求很简单:classAnimal{};classCat:publicAnimal{};classDog:publicAnimal{};//处理动物叫声voidmakeSound(Animal*a){if(autoc=dynamic_cast(a)){std::cout(a)){std::cout(a)){std:
- 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
list
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
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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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
pda158
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
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
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>