- 向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人
本系列前两篇文章深入探讨了PieCloudVector在图片和音频数据上的应用之后,本文将聚焦于文本数据,探索PieCloudVector对于文本数据的向量化处理、存储以及检索,并最终结合LLM打造聊天机器人的全流程。在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解,而向量数据库在其中发挥了重要的作用。本文为《PieCloudVector进阶系列》的第三篇,将为大家介绍如何利用PieCl
- 模型微调:让AI更懂你的魔法棒
带上一无所知的我
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模型微调:让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里,模型微调(Fine-tuning)就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”,让它更适应特定的任务。今天,我们就来深入探讨模型微调的技术细节,让你也能像魔法师一样,轻松驾驭AI模型!什么是模型微调?模型微调是指在预训练模型的基础上,通过少量的特定任务数据进行训练,使模型更好地适应新任务的技术。预训练模型通常是基于大规模数据集(如Ima
- 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧
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从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤:理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例,假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型,例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例,例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》(Heetal.,2015)。2.
- Python在人工智能与机器人开发中的应用与实践
一键难忘
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Python在人工智能与机器人开发中的应用与实践Python已经成为人工智能和机器人开发的主要编程语言之一,凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的社区资源,Python为开发者提供了一个高效且易于学习的平台。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Python进行人工智能(AI)和机器人开发,并通过实际代码示例展示核心技术和应用。1.Python在人工智能中的应用人工智能(AI)领域的核心任务包括机器
- BigemapPro 图斑名称自定义修改全攻略
Bigemap软件
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在地图制作中,图斑名称的显示和修改是一个常见但重要的任务。今天,我们就来详细讲解如何使用BigemapPro自定义修改图斑名称,并通过字段信息组合显示它的名称,让你的地图更加专业和直观!在完成图斑绘制后,若想让图斑名称即刻显示在地图上,操作非常简便。只需选中图层文件夹,点击鼠标右键,选择【显示图元名称】选项,图斑名称便会迅速出现在地图对应位置,帮助我们快速识别各个图斑。一、单个图斑名称修改手动修改
- 使用 TensorFlow 进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
目录使用TensorFlow进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)1.什么是卷积神经网络(CNN)?CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理?2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
- 图像分割技术的应用
不要不开心了
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今天的内容为:图像分割技术与应用,以下是内容总结1.图像分割概述图像分割是指预测目标的轮廓,将不同的像素划分到不同的类别,属于非常细粒度的分类任务。其应用场景广泛,包括人像抠图、医学组织提取、遥感图像分析、自动驾驶、材料图像分析等。2.图像分割的前景与背景-物体(Things):可数的前景目标,如行人、车辆等。-事物(Stuff):不可数的背景,如天空、草地、路面等。3.图像分割的三层境界-语义分
- 批处理脚本基础知识快速掌握
感叹号的豆浆
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一、批处理脚本概述定义批处理脚本是一种基于命令行的自动化脚本语言,通过.bat或.cmd文件保存,由Windows系统的cmd.exe解释器执行。核心作用自动化重复性任务(如文件操作、系统配置)批量处理文件(搜索、复制、删除)集成命令行工具(如ping、netstat)简单的系统管理(服务控制、注册表操作)执行环境原生支持:WindowsCMD.EXEPowerShell兼容:可通过&或call调
- 人类月球探索登陆概述2025.3.19
mozun2020
OT1:闲话探月月球登陆太空探索科技航天科技
一.月球探索历史1.1太空竞赛背景20世纪中叶,冷战背景下的美苏太空竞赛推动了月球探索的快速发展。这场竞赛始于1957年苏联发射的史泼尼克一号卫星,随后苏联在1961年实现了人类首次载人航天飞行。美国则在1969年成功完成了人类首次登月任务,阿波罗11号的成功标志着美国在太空竞赛中的重大胜利。这场竞赛不仅促进了航天技术的进步,也激发了全球对月球探索的兴趣,为后续的月球研究奠定了基础。1.2阿波罗计
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- Node.js 中使用 RabbitMQ
海上彼尚
node.jsnode.jsrabbitmq分布式
目录一、RabbitMQ简介二、核心概念解析三、环境搭建(以Ubuntu为例)四、Node.js实战:生产者与消费者1.安装依赖2.生产者代码(发送消息)3.消费者代码(处理消息)五、高级配置与最佳实践六、常见问题与解决方案七、总结一、RabbitMQ简介RabbitMQ是一个基于AMQP协议的开源消息代理工具,专为分布式系统设计。它通过解耦生产者和消费者实现异步通信,支持流量削峰、任务队列、服务
- 进入Tokio的异步世界
lipicoder
rust开发语言后端
Tokio是一个基于Rust语言开发的异步运行时。初接触的开发者可能会存在两个疑问,为什么要异步,什么要基于Rust来做异步?简单的说,异步更符合计算机的运行机制,能够更大的发挥计算能力。当然,这个是针对IO密集型的任务。如果是CPU密集型的,长耗时的纯计算,那还是同步机制好从通常的场景来看,大部分的应用都是IO密集型的。长耗时的纯CPU计算只需要写一个脚本跑就可以了,比较简单为什么采用Rust来
- 如何申请内网 IP 证书
ssl证书
一、明确需求与规划在企业或特定内部网络环境中,开启申请内网IP证书流程的首要任务是明确自身需求并做好精细规划。要仔细确定内网中究竟哪些服务器、应用程序或服务亟待IP证书的加持,这可能涉及到企业内部的办公系统、数据库服务器、关键业务应用等诸多关键节点。二、选择合适的证书颁发机构(CA)完成需求规划后,紧接着便是抉择恰当的证书颁发机构。对于内网场景,有两种主流途径:一是企业自主搭建内部CA二是选用专业
- 2023年中职网络安全——SQL注入测试(PL)解析
旺仔Sec
网络安全职业技能大赛任务解析服务器运维web安全sql网路安全
SQL注入测试(PL)任务环境说明:服务器场景:Server2312服务器场景操作系统:未知(关闭链接)已知靶机存在网站系统,使用Nmap工具扫描靶机端口,并将网站服务的端口号作为Flag(形式:Flag字符串)值提交。访问网站/admin/pinglun.asp页面,此页面存在SQL注入漏洞,使用排序语句进行列数猜测,将语句作为Flag(形式:URL无空格)值提交。页面没有返回任何有用信息,尝试
- 有了大模型为何还需要Agent智能体
全栈你个大西瓜
人工智能人工智能AIAgentAgent智能体Agent原理
一、什么是Agent?Agent(智能体)是一种能感知环境、自主决策、执行动作的智能实体,当它与大语言模型(如通义千问QWen、GPT)结合时,形成一种**“增强型AI系统”**。其核心架构如下:大脑(LLM):负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官(工具链):通过API、传感器或数据库获取实时数据(如天气、股价)。手脚(执行器):调用外部工具完成任务(如发送邮件、控制智能家居)。记忆(
- python、JavaScript 、JAVA等实例代码演示教你如何免费获取股票数据(实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据)配有股票数据API接口说明文档详解参数说明
蝶澈乐乐
pythonjavascriptjava股票数据接口api开发语言
近一两年来,股票量化分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者,首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息,这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务是从这些数据中挖掘出有价值的信息,为我们的投资策略提供有力的支持。在寻找数据的过程中,我尝试了多种途径,包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫,以及同花
- 使用Java爬虫根据关键词获取Shopee商品列表?
小爬虫程序猿
java爬虫开发语言
在跨境电商领域,Shopee作为东南亚及中国台湾地区领先的电商平台,拥有海量的商品信息。无论是进行市场调研、数据分析,还是寻找热门商品,根据关键词获取Shopee商品列表都是一项极具价值的任务。然而,手动浏览和整理这些信息显然是低效且容易出错的。幸运的是,通过编写Java爬虫程序,我们可以高效地完成这一任务。本文将详细介绍如何利用Java爬虫根据关键词获取Shopee商品列表,并提供完整的代码示例
- 纳米尺度仿真软件:Quantum Espresso_(21).并行计算与性能优化
kkchenjj
分子动力学2性能优化模拟仿真分子动力学仿真模拟
并行计算与性能优化在纳米尺度仿真中,计算资源的需求往往非常庞大。为了提高计算效率和缩短计算时间,并行计算和性能优化成为不可或缺的技术手段。QuantumEspresso作为一个开源的量子力学仿真软件,提供了多种并行计算的机制和性能优化的方法。本节将详细介绍如何在QuantumEspresso中实现并行计算和性能优化,以提升仿真任务的效率。并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源(如多核处
- 利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南
摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程,本文将逐步指导用户完成整个流程。此外,本文还包含可运行的示例代码模块和相关章节配图,以帮助用户更好地理解和操作。引言HAI(HyperAI)平台是一个强大的AI模型训练平台,但对于非专业用户来说,其复杂性可能会成为使用的障碍。本文将详细介绍如何在HAI
- 【AI Agent教程】各种Agent开发框架都是如何实现ReAct思想的?深入源码学习一下
同学小张
大模型人工智能学习笔记经验分享AIGCAIAgentReAct
大家好,我是同学小张,持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。驱动大模型有很多种方式,例如纯Prompt方式、思维链方式、ReAct方式等。ReAct方式是AIAgent最常用的实现思路之一,它强调在执行任务时结合推理(Reasoning)和行动(Acting)两个方面,使得Agent能够在复杂和动态的环境中更有效地工作。本文我们来看看常用的那
- 数据中台(二)数据中台相关技术栈
Yuan_CSDF
#数据中台
1.平台搭建1.1.Amabari+HDP1.2.CM+CDH2.相关的技术栈数据存储:HDFS,HBase,Kudu等数据计算:MapReduce,Spark,Flink交互式查询:Impala,Presto在线实时分析:ClickHouse,Kylin,Doris,Druid,Kudu等资源调度:YARN,Mesos,Kubernetes任务调度:Oozie,Azakaban,AirFlow,
- 理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器
shuoac
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在AI及自然语言处理任务中,选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具,通过n-gram重叠来筛选和排序示例,从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度,计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高,表示文本间的重叠越大。NGramOv
- 决策树算法全解析:从零基础到Titanic实战,一文搞定机器学习经典模型
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通算法机器学习决策树人工智能深度学习编程开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
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基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- 自定义Retriever的实现方法
vaidfl
windowslinuxmicrosoftpython
技术背景介绍在许多大语言模型(LLM)应用中,检索器(Retriever)用于从外部数据源获取信息。检索器的任务是根据用户查询检索相关的文档,这些文档通常被格式化为提示,供LLM使用,从而生成适当的响应,例如,根据知识库回答用户问题。核心原理解析要实现自定义的检索器,需要继承BaseRetriever类,并实现以下方法:_get_relevant_documents:获取与查询相关的文档,必需实现
- vs code配置python_如何在vscode里的python配置好matplotlib?,vscode配置python环境教程
weixin_39564151
vscode配置python
如何在vscode里的python配置好matplotlib?,vscode配置python环境教程vscode配置python环境教程2020-09-2015:14:33人已围观VScode配置Python环境“配置任务运行程序”遇到问题我建议尝试再把bug写出来,不能因为不一样就不继续首先需要VScodePython插件。打开Python任意脚可以直接拖入。点击左下角的扩展按钮,在弹出界面选择
- 使用Tiktoken进行文本分割:优化大语言模型的输入
bhawfgrcbtwny
语言模型python人工智能
引言在处理大语言模型时,因其对输入的token数量有限制,文本分割成为一个至关重要的任务。为了确保生成的文本块不会超过模型的token限制,我们需要使用与模型相同的tokenizer来计数和分割文本。在本文中,我们将探讨如何使用Tiktoken和其他工具来实现有效的文本分割。主要内容1.Tiktoken介绍Tiktoken是由OpenAI创建的一个快速BPE(BytePairEncoding)to
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:设计智能任务处理流程
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:设计智能任务处理流程作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今的数字化时代,随着数据量的爆炸式增长和复杂性的提升,传统的手动任务处理方式已经无法满足高效、准确的需求。人工智能技术的发展为自动化任务处理提供了新的可能性。AI人工智能代理(AIAgent)作为一
- 使用Deepseek书写一篇综述论文,如何提示?
学术乙方
小知识经验分享
使用DeepSeek撰写综述论文时,可以通过以下提示和步骤来高效完成任务:明确研究主题与范围在开始撰写之前,首先需要明确研究主题、文献综述的时间跨度、地理范畴和文献类型。这有助于聚焦研究方向,避免偏离主题。制定详细的提示词提示词的设计是高效利用DeepSeek的关键。可以参考以下模板:研究背景与现状:请帮我梳理XXX领域的研究背景与现状,包括国内外的主要研究成果和研究热点。文献筛选与阅读:请帮我筛
- 文本纠错(Text Correction)
dundunmm
人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
文本纠错(TextCorrection)是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,旨在自动检测并修正文本中的错误,包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入:包含错误的原始文本(如“我明天要去北京,希望天汽好。”)输出:修正后的规范文本(如“我明天要去北京,希望天气好。
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数