- 【大厂面试题】千万级大表如何快速删除大量数据
CBeann
【面试题】【架构&案例】【MySQL】java开源springjvmmysql大厂面试题
-作者简介:大厂高级Java开发工程师-称号:CSDN博客专家✨、阿里云博客专家-公众号:云服务小管家。免费的阿里云服务器☁和云环境直接使用-生活:专注于后端技术分享迷茫时可来瞅瞅码农轨迹♂️-服务:提供模拟面试和简历辅导,提供生产项目。内推可私信✉-卷卷群:可以和大家一起学习,一起进步-如果感觉博主的文章还不错的话,请三连支持一下博主哦背景最近在做一个项目,除了验证功能,还需要验证性能,所以前
- 开源语音分离工具大比拼:人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)!!!
小丁学Java
python人工智能
开源语音分离工具大比拼:人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理,特别是机器学习训练数据的准备中,获取纯净的人声(去除背景音乐或噪声)是一个常见的痛点。幸运的是,开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务!本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目,重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具,并根据GitHub星标⭐(反映社区关注度
- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
Bosenya12
论文阅读
系统概述如下:(a)一个基于卷积神经网络(ConvNet)的识别模型,该模型包含特征提取器和分类器;(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的,我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段,权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量(分类器框内的绿色矩形),并为新类别生成相应的分类权重向量(分类器框内的蓝色矩形)。这样,卷积神经网络就能同时识别基础类别
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
1989
0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南
AI天才研究院
AI人工智能与大数据tensorflow神经网络人工智能ai
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词:TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要:本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始,深入探讨GNN的核心原理,包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构,并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
- 鸿蒙(HarmonyOS)性能优化实战-启动分析工具Launch Profiler 学习指南
愿天堂没有996
HarmonyOS鸿蒙开发移动开发harmonyos性能优化HarmonyOSOpenHarmony移动开发
LaunchProfiler概述DevEcoStudio内置Profiler分析调优工具。其中Launch主要用于分析应用或服务的启动耗时,分析启动周期各阶段的耗时情况、核心线程的运行情况等,协助开发者识别启动缓慢的原因。此外,Launch任务窗口还集成了Time、CPU、Frame场景分析任务的功能,方便开发者在分析启动耗时的过程中同步对比同一时段的其他资源占用情况。场景示例如下代码在页面绘制之
- 订单分析指标
weixin_30340775
1.用户消费分析累计积分可用积分已用积分首单时间首单地址首单来源首单省份首单城市首单地区最近一次收获省份最近一次收获地区常用一次收获省份常用一次收获地区最近一次使用手机号码常用手机号码常用手机号运营商不同手机号数最近一次邮箱常用邮箱常用邮箱运营商不同邮箱数最近一次收获地址累计代金券数量累计代金券金额可用代金券数量可用代金券金额已用代金券数量已用代金券金额过期代金券数量过期代金券金额月度新老客户新/
- 十五天Python系统学习教程第十五天
Day15详细学习计划:Python综合项目实战与学习路径规划学习目标✅综合运用前14天知识完成完整项目开发✅掌握生产级项目架构设计与优化技巧✅制定后续学习计划与技能提升方案✅理解Python工程化开发最佳实践一、实战项目:企业级任务管理系统1.1项目需求核心功能:用户认证(JWT令牌)任务CRUD与状态流转(待办/进行中/已完成)任务分类与优先级管理数据统计可视化(任务完成率/耗时分析)邮件通知
- 【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记算法
异常检测算法(AnomalyDetection)详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本(离群点)的技术,广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析:1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常(如时间序列)夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
- 【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
特征选择(FeatureSelection)系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤,通过筛选最相关、信息量最大的特征,提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论:1.特征选择的核心目标提升模型性能:去除噪声和冗余特征,增强泛化能力。降低计算成本:减少训练和预测时间。增强可解释性:简化模型,便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法(FilterMethods
- 机器学习笔记二-回归
回归是统计学和机器学习中的一种基本方法,用于建模变量之间的关系,特别是用一个或多个自变量(输入变量)来预测一个因变量(输出变量)的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质,可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念:自变量(IndependentVariable):也称为预测变量、解释变量,是模型中的输入变量,用于预测或解释因变量的变化。因变量(Dependent
- OpenHarmony解读之设备认证:Pake协议详解与实战
陈乔布斯
鸿蒙开发HarmonyOSOpenHarmonyharmonyos分布式鸿蒙开发软总线openHarmony嵌入式硬件
往期推文全新看点(文中附带最新·鸿蒙全栈学习笔记)①鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?②嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~③对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?④鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?⑤记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~⑥持续更新中……一、概述在设备认证过程中,pake协议用于认证会话密钥协商,基于该会话密钥,双方可以安全地交换各自的
- AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析
陈乔布斯
AI人工智能大模型人工智能架构机器学习深度学习大模型PythonAI
一、引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异,预训练模型作为LLM的核心技术,为模型的强大性能奠定了基础。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习,能够捕捉语言的通用模式和语义信息,从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。本文将深入探讨AILLM架构与原理中预训练模型的方法论和技术,结合图解、代码解析和实际案例,为读者呈现一个全面且易懂的预训练模型图景。二、预训练模型的基本
- php协程 关键字,php +go关键字实现协程
土萌柚
php协程关键字
今天在知乎浏览时忽然发现了一个有趣的东西,php竟然可以实现协程的实现,而且还是通过go关键字实现,顿时感觉php现在发展的好迅速,竟然把go里的东西都借鉴去。只不过这是在一个叫Swoole的框架中实现的。Swoole4为PHP语言提供了强大的CSP协程编程模式。底层提供了3个关键词,可以方便地实现各类功能。Swoole4提供的PHP协程语法借鉴自Golang,在此向GO开发组致敬PHP+Swoo
- Python程序员如何制定学习计划?提高编写代码的能力
在工作和生活压力之下,如何提升自己的技能和能力?这是许多人都面临的问题。如果你也有这样的问题,那么首先要明确的是,要想提升自己的能力,必须要有一个清晰的计划和方向。这个计划可以是长期的,也可以是短期的,但必须要有一个大的方向性。接下来,我们来看看如何制定一个有效的计划。如果你不知道如何制定计划,其实很简单。你可以闭上眼睛,想一想自己哪些方面比较薄弱,比如多线程锁、Spring的一些核心技术源码、分
- PHP 协程
SiegeLionQi
PHPphp协程yield
协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。PHP官方文档的解释:生成器提供了一种更容易的方法来实现简单的对象迭代,相比较定义类实现Iterator接口的方式,性能开销和复杂性大大降低。生成器允许你在foreach代码块中写代码来迭代一组数据而不需要在内存中创建一个数组,那会使你的内存达到上限,或者会占据可观的处理时间。相反,你可以写一个生成器函数,就像一个普通的自定义函数一样,和普通函数只
- 深度学习微调中的优化器全景解析:从理论到实践
北辰alk
AI深度学习人工智能
文章目录一、基础优化器:深度学习微调的基石1.1随机梯度下降(SGD)1.2AdaGrad(自适应梯度算法)二、自适应优化器:现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam(自适应矩估计)三、大模型微调专用优化器3.1LAMB(Layer-wiseAdaptiveMoments)3.2Sophia(二阶优化启发)四、优化器性能对比研究4.1在GLUE基准上的表现(BERT-base微调)4.
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考:借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型(VLM),该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中,我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型,可以说该模型为最终性能设定了上限。随后,借助课程采样强化学习(ReinforcementLearningwithCurriculumSampling,R
- 【AI论文】FineWeb2:一个管道,规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言
东临碣石82
人工智能深度学习机器学习
摘要:预训练最先进的大型语言模型(LLMs)需要大量干净且多样的文本数据。尽管近期在开放开发大型高质量英文预训练数据集方面取得了显著进展,但训练性能出色的多语言大型语言模型仍面临挑战,这很大程度上是因为难以针对大量语言定制过滤和去重流程。在本研究中,我们基于FineWeb引入了一种全新的预训练数据集整理流程,该流程可自动适配任意语言。我们通过一组涵盖九种不同语言的实验,对流程设计进行了广泛消融研究
- PyTorch 详细安装教程及核心API使用指南
慕婉0307
pytorchpytorch人工智能python
一、PyTorch简介PyTorch是由FacebookAIResearch(FAIR)于2016年开发的开源深度学习框架,现已成为学术界和工业界最受欢迎的深度学习工具之一。其核心优势在于采用了动态计算图(DynamicComputationGraph,又称"define-by-run"机制),这使得开发者能够像编写普通Python代码一样构建神经网络,并在运行时动态调整计算图结构,大大提高了研究
- 总结过去三年软件供应链安全一些非共识核心问题
写在前面过去三年,我大概每年平均至少见300个企业的专家和大佬们,这三年下来也快1000人次了吧。虽然有一些人是重复见了很多次的,但每次见也多少会有新的收获。因为工作的原因,我们聊最多的话题其实是跟软件供应链安全相关的,所以我最近就特别想把过去我们这1000次交流过程中,聊到的最核心的问题都提炼出来,然后在今年的产品迭代、公众号、直播、闭门会议、对外技术交流分享中,把这些内容重点放进去。也是希望通
- MySQL 学习 之 你还在用 TIMESTAMP 吗?
zxguan
mysql学习数据库
目录1.弊端1.1.取值范围1.2.时区依赖1.3.隐式转换2.区别3.解决1.弊端1.1.取值范围TIMESTAMP的取值范围为1970-01-0100:00:01UTC到2038-01-1903:14:07UTC,超出范围的数据会被强制归零或触发异常。具体表现为在基金债券等业务中,到期日可能是一个比较晚的未来的时间,很可能就会出现超出TIMESTAMP范围的时间。现在已经2025年了,系统崩
- 【Python】深入解析 Hydra 库
宅男很神经
python开发语言
第一章:混沌的终结:在配置泥潭中挣扎与Hydra的曙光在任何一个软件项目的生命周期中,无论是小型的个人脚本,还是大型的企业级分布式系统,我们都无法回避一个核心问题:如何管理配置。配置,是连接我们静态的代码逻辑与动态的运行环境之间的桥梁。它决定了我们的程序连接哪个数据库、使用哪个API密钥、以多大的批次处理数据、模型的学习率应该是多少、日志应该输出到哪里、以何种级别输出…可以说,配置定义了程序的行为
- 深入解析 SAE 训练输出文件:结构与意义
阿正的梦工坊
LLM语言模型人工智能自然语言处理
深入解析SAE训练输出文件:结构与意义在利用SAELens框架进行稀疏自编码器(SparseAutoencoder,SAE)训练时,训练完成后会生成一组关键文件,这些文件记录了模型的权重、状态以及相关信息。本文将详细解析路径SAELens/tutorials/checkpoints/n78ngo5e/final_122880000下生成的四个文件:activations_store_state.s
- “解锁自动化新可能:使用Robocorp构建Python机器人“
sjufgwgfhoia
自动化python服务器
在这个快速变化的技术时代,自动化已经成为提高生产力和效率的关键驱动力。Robocorp提供了一种强大且灵活的平台,帮助开发者构建和运行Python机器人,以满足各类业务需求。引言在本文中,我们将深入探讨如何使用Robocorp构建和操作可以运行在任何地方且具备任意规模的Python工作器。本文旨在帮助你快速上手Robocorp平台的安装和设置,并分享如何在实践中应用它。主要内容1.Robocorp
- 量化策略进阶:事件驱动与另类数据挖掘实战
前面的章节,我们已经详细探讨了量化系统的基础架构:从数据的获取与管理(数据层),到策略的研发与验证(回测层),再到指令的高速执行(交易执行层),以及确保资金安全的防线(风控与监控运维层),我们共同构建了一套完整的量化交易体系。今天,我们将深入探讨量化策略的更高维度:事件驱动型策略和另类数据挖掘。这不仅仅是技术栈的扩展,更是对市场洞察力和信息处理能力的全面提升,旨在帮助您的策略在传统量价数据之外,捕
- 使用Robocorp和LangChain构建可扩展的Python自动化工作流
qq_37836323
langchainpython自动化
使用Robocorp和LangChain构建可扩展的Python自动化工作流引言在当今快速发展的技术世界中,自动化已成为提高效率和生产力的关键。Robocorp是一个强大的平台,它允许开发者构建和运行可在任何地方、任何规模无缝运行的Python工作流。本文将探讨如何结合Robocorp和LangChain来创建灵活、可扩展的自动化解决方案。Robocorp简介Robocorp是一个现代化的自动化平
- 什么是TCP的三次握手
秋恬意
tcp/ip网络网络协议
TCP(传输控制协议)的三次握手是一个用于在两个网络通信的计算机之间建立连接的过程。这个过程确保了双方都有能力接收和发送数据,并且初始化双方的序列号。以下是三次握手的详细步骤:第一次握手(SYN):客户端发送一个带有SYN(同步序列编号)标志的TCP段到服务器,这个SYN报文段包含一个初始序列号(ISN)。客户端进入SYN-SENT状态,等待服务器的确认。第二次握手(SYN-ACK):服务器收到客
- Python量化策略与回测框架实战:从“纸上谈兵”到“真金白银”的第一步(系列第2篇)
Natsume1710
python开发语言github
作者:GitHub项目地址Awesome-QuantDev-Learn本文为量化开发学习路线系列第2篇,欢迎收藏与关注。引言:为什么选择Python作为量化入门的起点?在上一篇文章中,我们详细讲解了量化开发的基本框架与开发者思维的转变路径。那么,具体要如何开始第一步实践呢?答案是:从Python入门。Python以其快速原型开发能力、丰富的数据分析工具包,以及良好的社区生态,已经成为全球范围内量化
- Unity中的C#编程基础:枚举类型
Skyline_98
Unityc#unity
枚举是一组命名整型常量。枚举类型是使用enum关键字声明的。C#枚举是值类型。换句话说,枚举包含自己的值,且不能继承或传递继承。声明enum变量的一般语法:enum{enumerationlist};其中,enum_name指定枚举的类型名称。enumerationlist是一个用逗号分隔的标识符列表。枚举列表中的每个符号代表一个整数值,一个比它前面的符号大的整数值。默认情况下,第一个枚举符号的值
- 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
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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>