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【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN） IT古董人工智能深度学习机器学习深度学习 cnn 人工智能
卷积神经网络（CNN）概念简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构（如图像、语音）的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征，并逐层构建更复杂的特征表示，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层（ConvolutionalLayer）使用卷积核（滤波器）在输入上滑动，提取局部特征。
NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？ DO_Community 技术科普商业建议人工智能 gpu算力 DigitalOcean ai AIGC
近年来，随着人工智能技术的发展，特别是深度学习模型的广泛应用，GPU（图形处理单元）作为加速计算的重要硬件，在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比，推理通常对GPU的要求有所不同，更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发，对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗？ AIWritePaper官方账号 Prompt ChatGPT AIWritePaper chatgpt 人工智能深度学习 AI写作 AIGC
这是一个非常有前瞻性和现实意义的问题。要回答国内AI是否有可能超过ChatGPT，我们需要从多个方面来分析，包括技术基础、数据资源、应用场景、政策支持以及人才储备等。以下是对这一问题的详细探讨：1.技术基础（1）现状国内AI技术：国内的AI技术发展迅速，尤其在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。例如，百度的文心一言、阿里的通义千问等大语言模型（LLM）已经在技术上
Jetson Orin Nano Super之pytorch + torchvision安装 lida2003 Linux 人工智能 jetson orin
JetsonOrinNanoSuper之pytorch+torchvision安装1源由2.安装pytorch2.1NVIDIA手动版本下载2.2开源自己编译版本3.安装torchvision4.参考资料1源由YoloincompatiblewithJetpack6.2(JetsonOrinNanoSuper)YoloincompatiblewithJetpack6.2(JetsonOrinNan
WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络池央生成对抗网络人工智能神经网络
1.背景与问题生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者通过对抗训练的方式，彼此不断改进，生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。虽然传统GAN在多个领域
【Lora微调】提高模型效率的创新方法 @fishv 人工智能大模型微调 Lora
前言在自然语言处理（NLP）和机器学习的研究和应用中，随着模型规模的不断扩大，模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。大型预训练模型，如GPT、BERT等，虽然在许多任务上表现出色，但它们的训练和微调通常需要巨大的计算资源，这使得许多研究者和开发者无法充分利用这些模型进行个性化或领域特定的调整。为了在保持模型性能的同时减少计算开销，**Lora（Low-RankAdaptation）**应运而生。
InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践 dilvx 机器学习
LMDeploy部署模型模型部署是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行。欢迎使用LMDeploy，支持市面上主流的格式和算法。大模型缓存推理本章的前半部分主要讲量化，包括KV-Cache量化、权重量化、激活值量化。量化主要是为了节省存储空间，用int4,int8来重新表示fp16，将模型的显存占用控制在200G可接受的范围下。值得注意的是，在transformer架构下，计算的瓶颈主要在显存带宽
Pytorch实现论文：对GAN的交替优化 LJ1147517021 GAN系列生成对抗网络计算机视觉人工智能 pytorch 机器学习深度学习
简介这次带来的是ClosingtheGapBetweenTheoryandPracticeDuringAlternatingOptimizationforGANs，Gans交替优化中缩小理论与实践的差距这篇论文的一个核心代码在ACGAN模型上的效果测试，核心是修改了损失函数部分的计算。作者的实验是在StyleGAN上进行的。论文简介论文题目：ClosingtheGapBetweenTheoryan
pytorch-分类-检测-分割的dataset和dataloader创建呆呆珝基础 pytorch 分类人工智能
1.前言在PyTorch中，Dataset和DataLoader是两个重要的工具，用于构建输入数据的管道。（1）Dataset是一个抽象类，表示数据集，需要实现__len__和__getitem__方法。（2）DataLoader是一个可迭代的数据加载器，它封装了数据集的加载、批处理、打乱和并行加载等功能。2.分类任务创建Dataset和DataLoader（1）对于分类任务，Dataset需要返
NVIDIA-TensorRT-Python推理呆呆珝推理框架 python 人工智能开发语言
1,前言NVIDIATensorRT进行模型推理的Python实现。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它能够为深度学习模型提供低延迟和高吞吐量的推理能力。(由于官方文档的使用还是比较简单，也可能自己很菜，参考了别人的文档和自己摸索，写出来这个可以使用的API)2.Python-API推理step1：导入基本库(环境自行配置)#导入TensorRT库importtensorr
NCNN推理呆呆珝推理框架 c++人工智能
1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架，专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发，旨在提供高效的神经网络推理能力，特别是在资源受限的环境中，如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用，包括但不限于：图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件，链接文件，静态链
基于深度学习的鸟类识别系统详解（UI界面 + YOLOv10 + 数据集） 2025年数学建模美赛深度学习 ui YOLO 人工智能 python 计算机视觉
引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务，尤其是在复杂的自然环境中，识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展，基于YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能，特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集，设计一个简洁直观的
目标检测实践过程中，遇到“No module named ‘torch._six’”报错的一个快速解决方案（无需重装PyTorch） Cold_Rain02 深度学习 Python 目标检测人工智能计算机视觉
很多人在按照网络、书籍教程中的流程尝试自己实现一个基于Faster-RCNN的目标检测模型时，如果调用了PyTorch官方github上的文件时，coco_eval.py文件中会触发报错。1.报错原因PyTorch在2.0之后的版本中移除了_six，导致在coco_eval.py中调用torch._six失败2.解决方案（1）直接根据代码内容修改代码我们仔细观察coco_eval.py的代码，发现
[Python从零到壹] 七十七.图像识别及经典案例篇之目标检测入门普及和ImageAI对象检测详解 Eastmount Python从零到壹 python 目标检测 ImageAI 图像是被基础系列
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智
kaggle上面有哪些适合机器学习新手的比赛和项目 xiamu_CDA 机器学习人工智能
Kaggle上面有哪些适合机器学习新手的比赛和项目？在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为一门炙手可热的技能。Kaggle作为全球最大的数据科学竞赛平台，不仅汇聚了众多顶尖的数据科学家和机器学习工程师，也为初学者提供了丰富的学习资源和实战机会。对于机器学习新手来说，选择合适的比赛和项目是至关重要的第一步。本文将为你推荐一些适合新手的Kaggle比赛和项目，并提供一些实用的建议，帮助你在机器学习的道
python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN weixin_39629269 python鸢尾花数据集knn
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法)，简称KNN，是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法，即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息，直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想：要想确定测试样本属于哪一类，就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后判断这K个样本中大部分所
【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测加德霍克机器学习人工智能 python 学习作业
一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例：fromsklearn.datasetsimportl
智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen... 智源社区机器学习人工智能深度学习编程语言大数据
汇聚每周必看AI观点、研究和各类资源，不错过一条重要资讯！欢迎扫码订阅，获取邮件推送。观点“我们会在未来的五年内破解这些（人脑的）程序......现有的一切人工智能，都是建立在与大脑高层次上所做的事情完全不同的基础上......假设有数十亿的参数，这些神经元间的权重在大量训练实例的基础上去调整，会发生奇妙的事情。大脑是如此，深度学习也是如此。但问题在于，如何获得调整参数的梯度......目前我的信
Julia语言的计算机基础 Code侠客行包罗万象 golang 开发语言后端
Julia语言的计算机基础引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的快速发展，对编程语言的需求也日益增加。在众多编程语言中，Julia语言因其独特的设计理念和高性能而迅速崛起。本文将详细探讨Julia语言的基础知识，包括其历史背景、安装与环境配置、基本语法、数据结构、函数与模块、以及性能优化等方面，旨在为对Julia感兴趣的读者提供一份全面的入门指南。一、Julia语言简介1.1历史背景Julia是
想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？张登杰踩人工智能 python
转行到人工智能（AI）领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等），结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验
机器学习问题：AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘ 解决办法零零鲎机器学习人工智能
参考博客：本次博客参考http://t.csdnimg.cn/8E7eH。写下来主要是为了整理自己在学习过程中遇到的问题并把解决办法列出来。学习内容：如果运行出现：AttributeError:‘NoneType’objecthasnoattribute'split’这样的问题。网上有很多解决办法是降级numpy到1.21.4。然后上面博客给出的解决方案是升级threadpoolctl。可以使用命
AI Agent：一场智能革命的开始机器人openai区块链
在当今科技日新月异的时代，AI（人工智能）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中，AIAgent作为AI领域的一个新兴分支，正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。本文将深入探讨AIAgent的发展现状、核心优势以及未来的发展方向，带您领略这一前沿技术的无限魅力。一、AIAgent的发展现状：技术突破与广泛应用近年来，随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，AIAgent的技术水平得
深度学习-94-大语言模型LLM之基于langchain的链Chain的基础应用和调用方式皮皮冰燃深度学习深度学习语言模型 langchain
文章目录1Chain链的分类1.1LCELChains(链构造器)1.2LegacyChains(遗留链)2链的基础应用2.1OllamaLLM2.2是否使用chain的对比2.2.1不使用Chain2.2.2使用Chain3链的调用方式3.1通过invoke方法【推荐】3.2通过predict方法3.3通过apply方法3.4通过generate方法4参考附录1Chain链的分类为开发更复杂的应
【杂谈】-为什么Python是AI的首选语言视觉与物联智能杂谈 python 人工智能开发语言深度学习机器学习
为什么Python是AI的首选语言文章目录为什么Python是AI的首选语言1、为何Python引领人工智能发展1.1可用性和生态系统1.2用户群和用例1.3效率辅助2、AI项目对Python开发人员的要求3、如何开启你的AI学习之旅人工智能的广泛应用正在软件工程领域引发范式转变。Python凭借其易用性、成熟的生态系统以及满足人工智能和机器学习(ML)工作流数据驱动需求的能力，迅速成为人工智能开
Swin-Unet：图像分割领域的强大工具陈凯韵
Swin-Unet：图像分割领域的强大工具【下载地址】Swin-UnetPyTorch代码仓库本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Swin-Unet模型的代码资源。Swin-Unet是一种结合了SwinTransformer和U-Net结构的深度学习模型，适用于图像分割任务。该代码可以帮助研究人员和开发者快速上手并应用Swin-Unet模型进行图像分割实验项目地址:https://gitcod
新质生产力与核心竞争力提升 AI大模型应用之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
新质生产力、人工智能、机器学习、深度学习、算法优化、数据驱动、核心竞争力、数字化转型1.背景介绍在当今数字化时代，科技创新正以惊人的速度推动着社会发展。人工智能（AI）作为科技发展的重要驱动力，正在深刻地改变着生产方式和生活方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手，从个性化推荐系统到医疗诊断辅助，AI技术的应用场景日益广泛，为人类社会带来了前所未有的机遇。然而，AI技术的应用并非一帆风顺。如何有效地利用
李开复：苹果发布AI应用的未来 AI大模型应用之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，并开始渗透到人们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。作为科技巨头，苹果也积极布局AI领域，并将其融入到其产品和服务中。2017年，苹果发布了其首款AI芯片A11Bionic，并将其应用于iPhoneX等产品。该芯片拥有强大的神经网络处理能力，为
智能工单分配在技术支持中的应用 AI大模型应用之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
智能工单分配,技术支持,机器学习,算法优化,效率提升,客户满意度1.背景介绍在当今数字化时代，技术支持部门扮演着至关重要的角色，为用户提供及时有效的技术帮助，确保业务的正常运行。然而，随着用户数量和技术需求的不断增长，传统的人工工单分配方式面临着诸多挑战：分配效率低下:人工分配工单需要耗费大量时间和人力，且难以做到精准匹配，导致工单处理效率低下。资源分配不均衡:经验丰富的技术人员可能承担过多的工作
推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化 AI天才研究院计算大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战 java python javascript kotlin golang 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 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
《推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化》关键词：推荐系统，大模型，深度学习，人工智能，未来趋势摘要：本文深入探讨了推荐系统的发展历程及其在当前人工智能时代的重要性。重点分析了深度学习在大模型中的应用，探讨了大模型的主流化趋势及其面临的挑战。通过案例研究，展示了大模型在实际推荐系统中的应用效果，并对未来的发展方向进行了展望。目录大纲推荐系统的概述1.1推荐系统的发展历程1.2推荐系统的基本架构深度
使用 Spring AI 调用本地模型实现 drebander AI 编程 spring java springAI
在本篇博客中，我们将学习如何使用SpringAI框架调用本地的PyTorch模型，并通过SpringBoot提供一个预测接口。SpringAI是一个用于将人工智能应用集成到Spring生态系统中的框架，它支持多种AI模型和数据源的集成，帮助开发者将AI模型无缝地集成到Java应用中。1.准备PyTorch模型首先，我们需要训练并保存一个PyTorch模型。这里我们使用一个简单的神经网络模型作为示例
LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind java Algorithm LeetCode 题解位运算
原题链接：#137 Single Number II 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间难度：中等分析：与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
HttpClient 120153216 httpclient
/** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
Django model字段类型清单 2002wmj django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, execution_count, (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipse MyEclipse
做个备忘！错误信息为： Undefined exploded archive location 原因：在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错；解决方法：
GMT时间格式转换 adminjun GMT 时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170. VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
回顾java数组复制 ayaoxinchao java 数组
在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。 import java.util.ArrayList; import java.ut
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一 .Redis常用命令 Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。 a.键值相关命令 b.服务器相关命令 1.键值相关命令 &
java枚举序列化问题 bingyingao java 枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlang haskell
推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility 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/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
Android中启动外部程序 cherishLC android
1、启动外部程序引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
summary_keep_rate coollyj SUM
BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中注册服务器地址 */ DE
hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoop hdfs 扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" . 上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yii layouts
方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件；如果未配置主题，那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件，总之默认不是使用自身目录 pr
设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。 *********************************
8、数组豆豆咖啡二维数组数组一维数组
一、概念数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。二、好处可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素三、格式 //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping: 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 Given an encoded message containing digits, det
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系统:centos 5.x 需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 1.下载squid wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践 pda158 java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
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概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
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传播方式：新建事务 required required_new - 挂起当前非事务方式运行 supports &nbs

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