- 第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook
红色石头Will
深度学习PyTorch极简入门人工智能深度学习PyTorch
本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具:Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序,可以使用集成开发环境或集成管理系统,最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda,是因为Anacon
- 深度学习(DL/ML)学习路径
jackl的科研日常
深度学习学习人工智能
最近几年,尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后,人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好,大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中,亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
- python实现简单的二维有限元计算
成田日上
曾经笔记python悬臂梁有限元结构力学
有限元算法依据常见的有限元法教材,简单复现悬臂梁在重力作用下的形变(为了变形更明显,重力大小扩大了10倍),还没来得及写注释。【卧槽快跑,没注释!】节点是随机函数撒的点,完全没有优化;meshpy库中的Delauny优化算法计算得到三角单元;pygame实现图形绘制,图形如下(文字是自己后来写上去的):importnumpyasnpimportcopyimportpygame,sysfrompyg
- 通过TenSorRT转换后的engine引擎文件进行验证的脚本
薇憨
深度学习-硬件篇嵌入式硬件mcupython
YOLOv8算法验证pt文件的精度脚本一般都很常见,工程项目里面一般会有importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')fromultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO('/best.pt')#权重文件路径model.val(data='/data.yaml',#yaml文件路径spl
- 基于深度学习的行人检测与识别系统:YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用,广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容,自动识别并定位行人,这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战,如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来,深度学习的进步,尤其是目标检测领域的快速发展,为行人检测提供了强有力的支持。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,作为目前目标检测领域
- 基于深度学习的行人检测识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域,广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战,如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的方法,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,继承了YOLO一贯的高效性和准确性,在速度
- 【题单】3.二分法
零零时
算法数据结构c++经验分享笔记学习开发语言
二分法二分法算法讲解usingnamespacestd;intn,m;intnums[1000005],num[100005];intmain(){cin>>n>>m;for(inti=0;i>nums[i];}for(inti=0;i>num[i];}for(inti=0;i=num[i]){if(nums[mid]==num[i]){ans=mid+1;}r=mid-1;}elseif(num
- 细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估
Melancholy 啊
机器学习算法人工智能数据挖掘python
系列文章目录第一章:Pyhton机器学习算法之KNN第二章:Pyhton机器学习算法之K—Means第三章:Pyhton机器学习算法之随机森林第四章:Pyhton机器学习算法之线性回归第五章:Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章:Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章:Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章:Pyhton机器学习算法之GBDT第九章:Pyhton机器学
- (3-5)文生图模型架构:扩散模型
码农三叔
训练RAG多模态)人工智能python深度学习大模型文生图多模态
3.5扩散模型扩散模型(DiffusionModels)是一类用于生成图像的深度学习模型,近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。扩散模型的基本思想是通过逐步添加噪声到数据中,然后学习从噪声中恢复原始数据的过程。3.5.1扩散模型的基本概念扩散模型是一种基于随机过程的生成模型,通过逐步添加和去除噪声,实现从随机噪声到高质量数据的转化,其独特的训练和生成机制使其在图像生成领域表现出色。1.扩散过程扩
- 深入解析:WinRAR与WinZip的全面对比
夜色呦
winrar
在数字时代,文件压缩工具已成为我们日常工作和生活中不可或缺的一部分。当我们谈论压缩软件时,WinRAR和WinZip是两个最常被提及的名字。尽管它们都提供了压缩和解压文件的功能,但它们之间存在一些关键的差异。本文将深入探讨WinRAR和WinZip的主要区别,包括它们的压缩技术、用户界面、兼容性、安全性、附加功能以及成本效益等方面。1.压缩技术WinRAR和WinZip使用不同的压缩算法。WinR
- 深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression:参数调优指南
夜色呦
scikit-learn机器学习人工智能
LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中,LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。本文将深入探讨LogisticRegression的各种参数,并展示如何通过调整这些参数来优化模型的性能。1.LogisticRegression简介LogisticRegression通过使用逻辑函数将线性回归的输出映
- 粒子群算法原理的示例介绍
12abxd
算法模板算法粒子群算法数学建模python
一:粒子群优化算法的介绍粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法,于1995年提出。它受到鸟群狩猎行为的启发,通过模拟鸟群或鱼群的社会行为来进行问题的求解。基本原理粒子群算法中,每个解决问题的潜在解被视为搜索空间中的一个“粒子”,每个粒子代表了问题的一个可能解。粒子在搜索空间中飞行,通过跟踪两个“极值”来更新自己的位置和速度:1.个体极值:粒子自身所经历的最优位置。2.全局极值:整个粒
- Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
是Dream呀
Pythonpython神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 侯捷 C++ 课程学习笔记:深入理解 C++ 核心技术与实战应用
不能只会打代码
其他javajvm开发语言侯捷C++课程学习笔记
目录引言第一章:C++基础回顾1.1C++的历史与发展1.2C++的核心特性1.3C++的编译与执行第二章:面向对象编程2.1类与对象2.2构造函数与析构函数2.3继承与多态第三章:泛型编程与模板3.1函数模板3.2类模板3.3STL容器与算法第四章:高级特性4.1智能指针4.2移动语义与右值引用4.3Lambda表达式第五章:实战应用5.1项目结构设计5.2性能优化5.3调试与测试第六章:学习心
- 机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习语音识别光谱图Whisper
一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下:1.音频录制:首先需要对口语发音进行录制,并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理:对音频信号进行预处理,包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取:特征提取是语音信号处理的一个重要部分,通过对音频数据进行分析,提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征,并转化成数字特征。4.模型训练:在特征提取完
- 数字孪生制造:如何通过数字化技术提高产品质量和生产效率
AI天才研究院
大数据AI人工智能自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术随着数字技术的发展、生产线上工具的更新换代,数字孪生制造(Digitaltwins)已经成为制造业的一个热点方向。数字孪生制造可以帮助企业实现软硬件联动的全自动化,同时还可以降低成本、提升品牌知名度和竞争力。它在企业资源方面有巨大的投入,既包括资金、人员、设备等,也包括智能制造系统、算法模型和云计算平台等基础设施建设。虽然数字孪生制造的研发已经进入了新阶段,但其实际应用
- 算法随笔_33: 132模式
程序趣谈
算法python数据结构
上一篇:算法随笔_32:移掉k位数字-CSDN博客=====题目描述如下:给你一个整数数组nums,数组中共有n个整数。132模式的子序列由三个整数nums[i]、nums[j]和nums[k]组成,并同时满足:inums[k]。此时我们如何更新这个stck数组呢?先给结论1:我们在stck中删除所有小于nums[9]的元素。把小于nums[9]的最大元素,比如nums[12]存入另一个变量k_m
- 毕设分享 基于Kmeans的图像分割算法软件设计
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文章目录0简介1Kmeans聚类算法基本原理2基于Kmeans图像分割算法流程4代码运行结果及评价5最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于Kmeans的图像分割算法软件设计项目运行效果:毕业设计基于kmean的图像分割项目分享:见文末!1Kmeans聚类算法基本原理K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的
- 毕业设计项目 深度学习人体目标检测
bee_dc
毕业设计毕设大数据
1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目,基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果:毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!2目标检测概念普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。在ILSVRC(ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和
- Hindsight Experience Replay (HER) 算法
C7211BA
算法
HindsightExperienceReplay(HER)算法简介HindsightExperienceReplay(HER)是一种强化学习中的技术,旨在解决稀疏奖励问题,特别适用于目标导向的任务(例如机器人控制、物体抓取等)。它的基本思想是:即使在一个回合中任务失败,我们仍然可以从中获得有效的学习经验,通过“事后推断”(hindsight)来重构目标和奖励。关键概念目标导向任务:这些任务有明确
- A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)算法
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A3C(AsynchronousAdvantageActor-Critic)是一种强化学习算法,它结合了Actor-Critic方法和异步更新(AsynchronousUpdates)技术。A3C是由GoogleDeepMind提出的,并在许多强化学习任务中表现出色,特别是那些复杂的、需要并行处理的环境。A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题,如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A
- 【C/C++】开关灯游戏 蓝桥杯/ACM备考
奇变偶不变0727
c语言c++游戏
本题考点预览:【算法:模拟】状态压缩与枚举利用整数的二进制表示对灯的点击状态进行压缩和枚举。矩阵操作与模拟按下按钮后,矩阵中对应灯的状态发生变化,涉及邻接元素的修改。递归思想简化操作每一行的灯状态由上一行的按钮点击状态决定。边界条件处理特别注意矩阵边界灯的翻转,不越界。拷贝与回溯使用memcpy保持初始状态不变,便于尝试不同方案。题目描述5行6列按钮组成的矩阵,每个按钮下面有一盏灯。当按下一个按钮
- 2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)
FFMXjy
数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标:建立一个模型来预测每个国家的奖牌数,特别是金牌和总奖牌数。步骤:2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据,处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征,如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法,如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
- Unity3D高级编程C#要点技术排序算法
「已注销」
程序员排序算法算法java
这其中算法能力比较重要,在程序员生涯中算法能力是基础能力的一种,很多时候程序的好坏,一方面看的是写程序的经验,另一方面看的是对计算机原理的理解程度,还有一方面看的是对算法的理解和运用熟练度。算法能力不仅仅代表的是表面的算法熟知度,也是一种追求卓越的精神高度,即对所有经过自己手的程序效率负责的精神高度。在平时工作中某一处的算法有可能运用的很好,其他地方却依然用了很烂的算法或者算法运用的不太妥当,其对
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN
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漏洞挖掘物联网网络安全漏洞挖掘跨架构静态检测图神经网络项目报告
2.4Gemini和GMN我们采用了两种方式:Gemini和GMN。2.4.2GMN图神经网络(GraphNeuralNetworks-GNNs)是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。GMN模型针对图的相似性学习问题,提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间,并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地
- 【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络
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TVM人工智能机器学习TVM编程编译器GPUCPU
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数(tile因子
- 深度学习篇---数据存储类型
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深度学习篇深度学习人工智能学习笔记CPython数据类型
文章目录前言第一部分:C语言中的数据存储类型1.char(通常是8位)优点缺点2.short(通常是16位)优点缺点3.int(通常是32位)优点缺点4.long(通常是32位或64位)优点缺点5.longlong(通常是64位)优点缺点6.float(通常是32位)优点缺点7.double(通常是64位)优点缺点第二部分:Python中的数据存储类型1.int(整数类型)优点缺点2.float(
- Python入门教程丨3.2 再见Excel!用Python这5个模块,我把3天工作压缩到3分钟
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Python教程pythonexcel开发语言
⭐还在用Excel手动算均值方差?还在为海量数据统计熬夜加班?用Python这5把「数据手术刀」写一次代码,就能直接复用,专业报告自动生成!本期内容:模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析、数据清洗一、基础数学库1.1mat
- 深度学习篇---深度学习框架
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深度学习篇深度学习人工智能pythonPytorchTensorFlowpaddlepaddle
文章目录前言第一部分:框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分:基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
- 刷题前必学!链表!用JavaScript学数据结构与算法
JavaScript数据结构与算法-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学!一、链表的基本形态链表和数组都是有序的列表,都是线性结构(有且仅有一个前驱,有且仅有一个后续);不同点在于,链表中,数据单位的名称叫做“结点”,而结点和结点的分布,在内存中都是离散的1.数组的“连续”在内存中最为关键的一个特征,就是对应一段位于自身上界和下界之间的,一段连续的内存空间。元素与元素之间,
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo