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人工智能大数据人工智能python
下一个十年财富风口?智享AI三代直播系统招商通道正式开启!2024年的商业世界正经历着百年未有的变局。当马斯克的脑机接口突破伦理边界,当ChatGPT重构知识生产关系,一个更宏大的叙事正在浮出水面——**人工智能不再是工具,而是新经济文明的操作系统**。在这场浪潮中,智享AI三代直播系统如同一枚核动力引擎,轰然开启了一个价值万亿的财富航道。它不仅是技术的集大成者,更是未来十年商业规则的制定者。此刻
- AI双轨革命:DeepSeek与Manus
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DeepSeek与Manus是当前人工智能领域备受关注的两款产品,它们在技术定位、核心能力及适用场景上存在显著差异,但并非直接竞争关系,而是形成互补。一、技术架构与核心能力DeepSeek:知识型“最强大脑”技术架构:基于混合专家模型(MoE),参数规模达6710亿,专注于语言模型的极致优化,擅长知识推理、文本生成与专业问题解答。核心优势:语言理解与生成:中文知识问答正确率达64.1%,在学术论文
- 鸿蒙生态下的AI革新:大模型如何重塑移动应用开发? 从写代码到写Prompt,解锁鸿蒙原生应用高效开发秘籍
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当前,大模型技术正在重新定义软件工程。一方面,大模型降低了软件开发门槛。在过去,软件开发者被划分为全民开发者、应用开发者和专业开发者,随着大模型技术的介入,软件开发变得触手可及,一些简单的应用甚至能够直接通过人工智能生成。另一方面,大模型技术显著提升了开发效率。它能够根据开发者的简单描述快速生成大量的代码片段,大幅度地缩短了编码时间,为软件开发领域带来了革命性的变化。在2024年12月14日AIC
- 【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用
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深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论(BayesianTheory)是概率论和统计学中的一个重要分支,它以托马斯·贝叶斯(ThomasBayes)命名,主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念。贝叶斯定理作为贝叶斯理论的核心,在机器学习、数据分析、决策科学等多个领域中具有广泛的应用。本文将深入探讨贝叶斯定理的理论基础、数学表达及其在分类和预测中的应用,辅以实例和
- 文档处理的数字化和革新 - ComIDP
在当今快节奏的环境中,企业不断寻求创新解决方案以精简操作并自动化手动任务。ComIDP是由ComPDFKit提供的先进的智能文档处理(IDP)解决方案,它作为一个强大工具,旨在改变组织管理文档的方式。什么是智能文档处理?智能文档处理是一种结合了人工智能(AI)、机器学习(ML)和光学字符识别(OCR)的技术,用于自动提取各种文档格式中的有价值信息。与传统的数据捕获方法需要大量手动干预不同,IDP利
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随着人工智能的风潮涌入移动电话行业,iOS18带来了许多重大变革,极大地增强了个性化定制的可能性。让我们一起探索在WWDC2024上针对iOS18所展示的变化,以及这些变化对我们有什么用处iOS18的变化1.壁纸AI:自由更换壁纸颜色,任何你想要的颜色2.iOS控制中心:访问你每天需要用到的功能(那你是否需要提前在你的iOS上录入你的行程呢?)从右上角滑动来自定义你的控制中心(每个控件都可以根据你
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随着科技的快速发展,人工智能也逐渐兴起,算力服务器也受到了各个企业的重视,本文就来为大家介绍一下算力服务器主要都是指什么吧!算力服务器对于人工智能领域来说,在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色,算力服务器可以执行大规模的矩阵计算,加速神经网络的训练和推理过程,帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。算力服务器通常会配备高速网络接口,以此来实现快速的数据信息传输速度和通信速度,同时高速
- 使用LangChain构建强大的对话机器人:详细指南
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使用LangChain构建强大的对话机器人:详细指南引言在人工智能(AI)迅猛发展的今天,对话机器人已成为各行业不可或缺的一部分。无论是客服支持、虚拟助手还是智能家居系统,对话机器人都发挥着重要作用。本文将详细介绍如何使用LangChain构建一个功能强大的对话机器人,能够进行对话并记住先前的互动。我们将从环境设置开始,逐步讲解如何使用语言模型、提示模板、对话历史管理等关键技术,最终展示如何使用L
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大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现,使得基于深度学习的大模型问答机器人(LargeLanguageModel-basedChatbots
- 神经网络探秘:原理、架构与实战案例
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神经网络探秘:原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc在人工智能的浪潮中,神经网络作为核心驱动力之一,正引领着技术革新与产业变革。本文旨在深入剖析神经网络的原理、常见架构,并通过一个实际的代码案例,带领读者亲手实践神经网络的构建与训练过程。无论你是机器学习初学者,还
- 各大AI平台优缺点分析:选对工具,让AI更高效
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人工智能(AI)技术的快速发展,催生了许多强大的AI平台,帮助开发者、企业和研究人员更高效地构建和部署AI应用。然而,不同的AI平台各有优缺点,如何选择合适的平台是许多从业者关心的问题。本文将分析几大主流AI平台的特点,以便大家根据需求做出更好的选择。1.OpenAI(ChatGPT、DALL·E、Codex)优点:自然语言处理(NLP)能力强:ChatGPT在对话、文本生成、翻译等方面表现优异,
- MindSearch: 革新人工智能搜索引擎的未来
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MindSearch:革新人工智能搜索引擎的未来在人工智能和大语言模型快速发展的今天,搜索引擎领域正迎来新的变革。由上海人工智能实验室开发的MindSearch项目,正是这场变革中的佼佼者。MindSearch是一个开源的AI搜索引擎框架,它通过模仿人类思维过程,为用户提供深度的AI搜索能力。本文将深入探讨MindSearch的特点、工作原理以及它对未来搜索技术的影响。MindSearch的核心特
- Manus:成为AI Agent领域的标杆
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一、引言官网:Manus随着人工智能技术的飞速发展,AIAgent(智能体)作为人工智能领域的重要分支,正逐渐从概念走向现实,并在各行各业展现出巨大的应用潜力。在众多AIAgent产品中,Manus以其独特的技术优势和市场表现,有望成为该领域的标杆。作为资深AI工程师,本文将深入探讨Manus的背景知识、主要业务场景、底层原理、功能的优缺点,并尝试使用Java搭建一个属于自己的Manus助手,以期
- 基于Deepseek的智能辅助论文写作系统
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在学术的浩瀚海洋中,撰写论文是每一位科研人员、学生都必须面对的挑战。从选题的迷茫,到资料收集的繁琐,再到写作过程中的反复推敲,每一个环节都充满了艰辛。然而,随着人工智能技术的飞速发展,一款名为Deepseek的工具正逐渐崭露头角,为论文写作带来了全新的解决方案。本文将深入探讨Deepseek在论文写作中的应用,以及它如何帮助我们从论文写作的“青铜”一路飙升至“王者”。一、论文写作的困境(一)选题难
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简介在Siggraph2024上,两位科技界的远见卓识者——Nvidia的黄仁勋和Meta的马克·扎克伯格——进行了一次精彩的交流。他们的讨论涵盖了人工智能的动态进步、混合现实的变革潜力以及开源在促进创新方面的理念。以下是他们从这场重塑我们数字格局的精彩对话中得出的关键见解。“生成式人工智能影响着每个领域,创造出了不可思议的应用并改变了各个行业。”黄仁勋Meta的AI之旅:创新的传承马克·扎克伯格
- 美颜sdk在实时音视频中的技术应用
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前言:FaceBeauty美颜SDK是由前相芯科技员工组建创办的新晋美颜厂商品牌,致力于为用户提供更真实自然的美颜效果,以极致性价比,降低高性能美颜的使用门槛。美颜SDK在实时音视频中的应用,通过集成图像处理算法与人工智能技术,实现了对视频流的实时美化处理,显著提升了用户体验。以下从技术模块、性能优化、应用场景及挑战等角度进行详细分析:一、核心技术模块与应用1.人脸检测与特征点定位美颜SDK通过深
- 当量子计算遇上互联网安全:挑战与革新之路
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当量子计算遇上互联网安全:挑战与革新之路量子计算,一个被誉为下一次科技革命的前沿技术,正在以惊人的速度发展。这项技术以其超越经典计算机的计算能力,为科学、医药和物流等领域带来了颠覆性变革。然而,对于互联网安全来说,量子计算却像是一把双刃剑。一方面,它能够增强加密与安全技术;另一方面,它也威胁着当前的加密体系。作为一名长期关注人工智能和技术前沿的创作者,今天我想带你深入探讨:量子计算的强大能力如何影
- 机器学习背后的数学芝士
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在当今快速发展的科技领域,机器学习作为人工智能的核心技术之一,正在深刻地改变我们的生活和工作方式。本文将了解一下机器学习背后的关键数学芝士。线性代数:数据处理的基础工具向量与矩阵向量是有序数字的集合,常用于表示数据点,例如用户的特征向量可能包括年龄、性别、收入等信息。矩阵则是二维数组,广泛应用于数据集的表示和变换操作。线性变换线性变换描述了向量在空间中的拉伸、压缩或旋转过程。这类变换在数据预处理、
- FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。: ‘UIAutomationCore.dll‘解决方案
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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了FileNotFoundError:
- 51-53 CVPR 2024 | DriveWorld:通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解 (含模型数据流梳理)
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24年5月,北京大学、国防创新研究院无人系统技术研究中心、中国电信人工智能研究院联合发布了DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving。DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长,提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能,后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会
- 人工智能机器学习算法分类全解析
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目录一、引言二、机器学习算法分类概述(一)基于学习方式的分类1.监督学习(SupervisedLearning)2.无监督学习(UnsupervisedLearning)3.强化学习(ReinforcementLearning)(二)基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法(三)基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型
- Grok 3横空出世:马斯克的“AI霸权”与人类认知的终极博弈
NMGWAP
人工智能
2025年2月,马斯克旗下xAI公司发布新一代人工智能Grok3,其应用上线48小时即登顶苹果美区免费榜,用户日均对话量突破1.2亿次。这款参数规模达3万亿的超级模型,不仅性能全面对标OpenAI的GPT-5,更通过深度绑定特斯拉汽车、星链终端和X平台社交数据,构建起人类史上首个“全场景认知网络”。当马斯克在发布会上宣称“Grok3将重新定义人类思考方式”时,一场关于意识主权的隐秘战争已然打响。一
- 实施一套先进的智能摄像头服务系统。
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一、项目背景随着物联网、人工智能和大数据技术的飞速发展,智能摄像头已成为家庭、企业以及公共安全领域的重要设备。其便捷、高效、智能的特点,使得市场需求日益增长。为了满足用户对智能监控的多样化需求,提供更加全面、可靠的监控服务,本方案旨在设计并实施一套先进的智能摄像头服务系统。二、项目目标提高监控效率:通过智能摄像头,实现实时视频监控,减少人力成本,提高监控响应速度。提升安全性:集成实时报警功能,及时
- AI Agent 分类详解:从反射 Agent 到学习型 Agent 的演进
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AI炼金厂#深度学习#AIAgent人工智能Agentagent智能体分类机器学习manus
一、引言:AIAgent,智能时代的新宠儿在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动各行业变革的核心力量。而AIAgent,作为人工智能领域的关键概念,正逐渐崭露头角,成为学术界和工业界共同关注的焦点。从智能家居中的智能助手,到复杂工业流程中的自动化控制系统,AIAgent的身影无处不在,它正以其独特的智能决策和自主行动能力,为我们的生活和工作带来前所未有的便利和效率提升。随着AI技术的
- 如何在Windows 10上安装Python?
字节王德发
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在今天的数字时代,Python已经成为了一个非常流行的编程语言。无论你是想做数据分析、网页开发,还是人工智能,Python都能满足你的需求。如果你使用的是Windows10系统,安装Python其实并不复杂。下面就让我带你一步一步走过这个过程,确保你可以顺利地在你的电脑上运行Python。1.准备工作在开始之前,确保你的Windows10系统已经更新到最新版本。打开“设置”,选择“更新与安全”,然
- 机器学习入门指南:从 TensorFlow 到 PyTorch
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机器学习入门指南:从TensorFlow到PyTorch机器学习(MachineLearning)是人工智能的核心领域之一,近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。本文将从基础概念入手,介绍机器学习的核心知识,并带你快速上手两大主流框架:TensorFlow和PyTorch。机器学习基础什么是机器学习?机器学习是一种通过数据训练模型,使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
- 使用OpenAI API实现自然语言处理应用
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使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)在各种应用中的地位越来越重要。从自动文本生成、聊天机器人到智能搜索引擎,NLP技术的应用场景非常广泛。而OpenAI提供的API使得开发者可以轻松地将先进的NLP模型集成到他们的应用中。核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT(GenerativePre-trainedTransform
- 长文本生成的“中间迷途”:当AI在信息洪流中迷失与觉醒
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长文本生成的困境:当AI在信息洪流中迷失在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如同拥有无限记忆的超级读者,能轻松消化整座图书馆的藏书。但当被要求撰写万字论文时,这些"博学者"往往只能产出不足两千字的短文——这就像让美食家品尝满汉全席后,只能复述前菜和甜点的味道。更令人困扰的是,当输入文本超过8000词时,模型会像在图书馆迷路的读者,对"中间书架"的内容视而不见,这种现象被形象地称为"中间丢失"(L
- 人工智能学习
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人工智能机器学习深度学习神经网络目标检测人工智能
//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5//-----数学基础&&数字图像-----//向量大小/方向矢量(有大小和方向)标量(只有大小没有方向(长度))单位向量线性变换(矩阵运算)T(v+w)=T(v)+T(w)T(cv)=cT
- DeepSeek发展背景和前景
爱吃苹果的日记本
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1.成立背景:它的背景是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,该公司成立于2023年7月17日,由量化资管巨头幻方量化创立。幻方量化在AI量化对冲基金领域具有深厚的技术积累和资金支持,这为DeepSeek的研发奠定了坚实的基础。2.技术演进:2024年1月:发布首个大模型DeepSeekLLM,包含670亿参数,在2万亿token的数据集上训练,性能超越Llama270BBase。202
- 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