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Python编程之道
Python编程之道pythonpytorch自然语言处理ai
PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词:PyTorch,Python,自然语言处理,深度学习,文本分类,情感分析摘要:本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理(NLP)领域的运用。首先介绍了相关背景知识,包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念,如词嵌入、循环神经网络等,并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理,结合Python代码进行详细
- 后端领域的自然语言处理技术应用
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战自然语言处理easyui人工智能ai
后端领域的自然语言处理技术应用关键词:后端领域、自然语言处理、技术应用、算法原理、实际案例摘要:本文聚焦于后端领域中自然语言处理技术的应用。首先介绍了相关背景,包括目的范围、预期读者等。接着阐述核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图展示其原理和架构。详细讲解了核心算法原理并给出Python源代码示例,同时介绍了数学模型和公式。通过项目实战,展示代码实际案例并进行详细解释。分析了自然语
- Char Studio 使用入门:高效构建企业级对话系统的实战指南
charles666666
人工智能产品经理语言模型自然语言处理架构
数字化浪潮推动下,企业与用户的交互模式正经历深刻变革,对话系统作为核心交互手段,其重要性日益凸显。然而,众多企业在构建对话系统时,却深陷诸多困境,难以自拔。一、开篇痛点场景:企业对话系统开发的典型困境企业在自行开发对话系统时,往往面临预算超支、周期漫长以及维护成本居高不下等问题。开发团队需要投入大量时间和精力进行底层技术架构的搭建,例如自然语言处理算法的研究、对话逻辑的设计等,这不仅消耗了大量的人
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
我爱一条柴ya
学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- 开源人工神经网络库(OpenANN)
deepdata_cn
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OpenANN(OpenANN,OpenArtificialNeuralNetworkLibrary)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
- 深度神经网络课程设计:从理论到实践
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:深度神经网络是深度学习预测的核心技术,本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务,包括图像识别和自然语言处理。学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程,并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。1.深度神经网络定义和在深度学习预测中的角色深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)是深
- 中文大模型的技术债问题
大鹏的NLP博客
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中文大模型的技术债问题摘要随着中文大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用,其研发和部署过程中积累的“技术债”(TechnicalDebt)问题日益突出。本文系统性地分析了中文大模型在数据采集、预训练、微调、评估与部署等生命周期各阶段产生的技术债类型,包括代码复杂性、数据隐患、训练流程依赖、工具链碎片化、模型解释性差、隐性资源耦合等问题,
- 新手向:中文语言识别的进化之路
自然语言处理(NLP)技术正在以前所未有的速度改变我们与机器的交互方式,而中文作为世界上使用人数最多的语言,其处理技术面临着独特的挑战与机遇。本文将全面剖析中文自然语言识别模型的发展历程、核心技术原理、当前应用现状以及未来发展趋势,带您深入了解这一改变人机交互方式的关键技术。一、中文NLP的特殊挑战:为什么中文处理如此困难?中文自然语言处理面临着一系列西方语言所不具备的特殊挑战,这些挑战直接影响了
- 【AI与数据管理】基于AI大模型的企业元数据管理方案
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基于AI大模型的元数据关键解决方案元数据(metadata)是描述数据的数据,例如数据的来源、结构、类型和质量信息。它在数据管理、分析和应用中至关重要。随着人工智能(AI)大模型(如基于Transformer的模型)的发展,这些模型凭借其强大的自然语言处理、模式识别和生成能力,为元数据处理提供了高效、自动化的解决方案。下面,我将逐步解释基于AI大模型的元数据关键解决方案,帮助您理解核心方法、挑战和
- AI“大航海”时代:企业人力资源的AI-HR实践与效能提升策略
在数字化浪潮的推动下,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透各行各业,人力资源管理(HR)领域也不例外。AI技术的引入与应用落地,不仅提升HR管理效率,更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。什么是AI-HR所谓AI-HR,是指将人工智能技术应用于人力资源管理,并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术,优化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来,随着AI技术的成熟和普及,
- 想要了解大模型,看懂这一篇就够了!大模型工作流程及核心参数介绍!
Gq.xxu
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若想深入探究大模型核心参数的效果与作用,就务必先弄清大模型的工作流程,明确核心参数在流程各阶段的效能与功能,知晓其具体含义。一,大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段,整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。从用户输入到大模型输出,整个工作的处理流程如下:输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处
- 多角色AI Agent:基于LLM的虚拟角色扮演系统
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多角色AIAgent:基于LLM的虚拟角色扮演系统关键词多角色AIAgentLargeLanguageModel(LLM)虚拟角色扮演系统人工智能自然语言处理程序设计摘要本文旨在探讨多角色AIAgent的基础知识以及其如何在虚拟角色扮演系统中发挥作用。我们将首先介绍多角色AIAgent的概念、历史背景和基本原理。随后,我们将深入探讨LLM(大语言模型)在虚拟角色扮演系统中的应用,包括其工作原理、核
- Python在人工智能领域的实际应用:示例代码解析
辣条yyds
pythonpython人工智能开发语言
摘要:本文将通过几个典型的人工智能应用场景,展示Python在图像识别、自然语言处理、推荐系统等方面的高级用法。通过示例代码,带大家深入理解Python在人工智能领域的实际应用。正文:Python作为一门流行的编程语言,凭借其简洁的语法、丰富的库和框架,成为了人工智能(AI)领域的主流开发语言。下面,我们将通过几个示例,探讨Python在人工智能方向的实际应用。示例一:图像识别-使用OpenCV进
- 深入详解 AI 与深度学习:从零开始掌握 BERT 模型架构
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深入详解AI与深度学习:从零开始掌握BERT模型架构引言在自然语言处理(NLP)领域,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是近年来最具影响力的模型之一。它通过双向上下文理解彻底改变了NLP任务的处理方式。本文将从基础概念到核心原理、应用场景和实践技巧,深入浅出地讲解BERT,帮助初学者快速掌握这一技术。一、BERT的核心
- 提示词工程在实体关系抽取中的创新
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计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
1.5概念结构与核心要素组成在深入探讨提示词工程在实体关系抽取中的应用之前,我们需要对其概念结构与核心要素组成有一个清晰的理解。这一部分将介绍提示词工程的基本框架,以及实体关系抽取的关键技术。提示词工程的基本框架提示词工程(PromptEngineering)是指利用人工智能技术和自然语言处理方法,设计并优化用于训练语言模型的输入提示(prompt),以达到特定任务目标的过程。其核心框架包括以下几
- Transformer模型架构深度讲解
Transformer是一种在自然语言处理(NLP)和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出,主要应用于序列到序列的任务(如机器翻译、文本生成、摘要生成等)。Transformer模型与传统的RNN(循环神经网络)和LSTM(长短时记忆网络)不同,它不依赖于时间步的顺序处理,而是完全基于“注意力机制”进行计算,这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具
- AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显
AI学长带你学AI
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AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显关键词:人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要:本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的技术优势。我们将从GPT的核心架构出发,分析其独特的技术特点,包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比,揭
- 10.5 实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程:批量生成数据稳定性秘籍
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力机器学习深度学习人工智能语言模型
实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程:批量生成数据稳定性秘籍在当今人工智能蓬勃发展的时代,大语言模型(LLMs)如ChatGLM3的出现,为自然语言处理领域带来了革命性的变化。企业和开发者们纷纷寻求利用这些强大的模型来构建定制化的应用,以满足特定业务需求。其中,使用私有数据对ChatGLM3进行微调,成为了实现差异化竞争和提供个性化服务的关键途径。然而,在微调过程中,确保批量生成数据的稳定性
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
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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
- 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
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
人工智能深度学习
引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- 自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记
自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版,深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。本书系统介绍了预训练模型的基本概念、发展历程及常见模型的原理,并通过丰富的实践案例与代码实现,帮助读者掌握这些技术在自然语言处理任务中的实际应用。无论是初学者、研发人员,还是希望提升NLP能力的研究
- DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索
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DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索关键词:DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要:本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用。我们将深入分析如何利用先进的自然语言处理技术和知识图谱构建高效的试题检索系统,实现个性化学习路径推荐和精准评估。文章将从核心概念、技术原理到实际应用场景,全面解析这一创新教育技术解决方案。
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
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一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- 大语言模型应用指南:ReAct 框架
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javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大语言模型应用指南:ReAct框架关键词:大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来,深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如BERT、GPT系列等,通过在大规模无标签数据上进行预训练,获得了强大的语言理解和生成能力。然而,预
- 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调
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计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,如何进一步提高大语言模型的理
- 四种微调技术详解:SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法
当谈到人工智能大语言模型的微调技术时,我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT和T5,拥有卓越的自然语言处理能力,但要使它们在特定任务上表现出色,就需要进行微调,以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中,我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术:SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分:SFT监
- 探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计
AI学长带你学AI
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探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词:人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要:本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。我们将从基础概念出发,逐步解析医疗文本处理的特殊性,详细介绍实体识别技术的核心原理,并通过实际案例展示如何构建一个高效可靠的医疗实体识别系统。文章还将探讨当前技术面临的挑战和未来发展方向,为医疗AI领域的从业者
- 人工智能动画展示人类的特征
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,动画,人类特征,情感识别,行为模拟,机器学习,深度学习,自然语言处理1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。然而,尽管AI技术取得了令人瞩目的成就,但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的,包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志,也是人类社会文明发
- RNN案例人名分类器(完整步骤)
AI扶我青云志
rnn人工智能深度学习nlplstmgru
今天给大家分享一个NLP(自然语言处理)中的一个小案例,本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的,一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对data文件中的数据进行处理,满足训练要求第三步:构建RNN模型(包括传统RNN,LSTM以及GRU)第四步:构建训练函数并进行训练五步第:构建评估函数并进行预测二、实现步骤1.导包#导入torch
- 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