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cnn深度学习人工智能
在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)凭借其强大的特征提取和模式识别能力,成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题,不仅能帮助我们理解CNN的工作原理,还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用,从理论基础到实战代码,带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述(一)CNN的核心组件卷积层:是CNN的
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在人工智能飞速发展的当下,大模型已然成为推动众多领域创新变革的核心力量。无论是在智能客服、内容创作,还是数据分析、科学研究等方面,大模型都展现出了令人瞩目的能力。对于渴望踏入大模型领域的初学者而言,构建一个系统且全面的入门路径至关重要。接下来,我们将以DeepSeek为例,详细阐述如何系统地入门大模型。一、理论基础:搭建认知框架在深入实践之前,理解大模型的基础理论是关键。大模型,通常指具有海量参数
- 品诺维新硬件实习生试题解析与答案
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文档为苏州品诺维新公司硬件开发实习生面试准备材料。包含了三极管工作状态相关的面试题目及其解析,三极管的三种工作状态(截止、放大、饱和)被详细解释,并指出正确答案。考生需深入理解三极管的工作原理,这不仅是电子技术的基础理论,也是实际电路设计与故障排查的基础。通过理解三极管特性,可以更好地应用于开关电路、放大电路及模拟数字转换等场景。考生在准备面试时,应全面复习
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北城笑笑
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目录前言一、基础理论1.1MIG介绍1.2结构框架1.2.1主要模块①用户接口层(UserInterfaceLayer)②控制逻辑层(ControLogicLayer)③校准逻辑(CalibrationLogic)④初始化与时序控制(Initialization&TimingControl)⑤物理层接口(PHY–PhysicalLayer)⑥IO引脚驱动(引脚分配与IO配置:Pinout&IOSt
- 深度剖析 Linux ip neigh:邻居表项的查看与添加实践
清风 001
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目录一、引言二、邻居发现基础理论(一)IPv4与ARP协议(二)IPv6与NDP协议(三)邻居表项的作用与意义三、ipneigh命令基础(一)命令来源与所属工具集(二)基本语法结构四、邻居表项的查看实践(一)查看全部邻居表项1.命令执行与输出解析2.生产场景应用(二)查看特定网络接口的邻居表项1.命令格式与示例2.生产场景价值(三)查看特定IP地址的邻居表项1.命令操作与解析2.生产场景实践(四)
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笔记9:容器安全加固一、引言容器技术虽然提供了环境隔离,但仍存在潜在的安全风险。本笔记将探讨容器安全的基本原则,分析OpenHands中的安全考量,并实现一套容器安全加固方案,确保在保持功能性的同时提升系统安全性。二、容器安全基础理论2.1容器安全风险分析逃逸风险:容器突破隔离边界访问宿主机特权提升:获取比预期更高的系统权限资源耗尽:DoS攻击导致系统资源枯竭镜像安全:镜像中潜在的漏洞和恶意代码供
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逻辑结构学派一(五个基础理论)作者:刘海东,中国广东技术师范大学摘要本篇论文通过《逻辑结构学派的宗旨》、《逻辑结构学》、《逻辑工程学》、《逻辑方程结构图理论》、《仿生逻辑理论》五个领域的研究提出《逻辑结构学派的宗旨》、《主观能动性结构》、《主观能动性结构工程》、《赋予生命的逻辑方程结构图》、《仿生逻辑》五个基础经典理论,让人工智能、机器人、智能社会三个主体的基础研究有了方向、方法和判断标准。关键词
- 如何短时间内学会软件测试,从事软件测试工作?
计算机专业背景学习软件测试并找到工作是一条相对清晰的路径,以下是系统化的学习规划和求职建议:一、明确学习方向(选对赛道)软件测试分为多个方向,建议根据兴趣和市场需求选择:功能测试:适合入门,掌握测试基础理论和流程(薪资6-10k)。自动化测试:需求量大,需掌握Python/Java、Selenium/Appium等工具(薪资10-15k)。性能测试:技术门槛较高,需学习JMeter、LoadRun
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零基础学中医学中医如何入门免费学中医!问止精一书院链接:https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts在众多中医学习网站中,问止中医凭借专为零基础者打造的免费课程脱颖而出,成为中医入门者的理想之选。对于想要学习中医却毫无基础的人来说,选对平台至关重要。问止中医深知零基础学习者的痛点,其免费报名课程从中医基础理论讲起,像阴阳五行、脏腑经络等核心知识,都以通俗易懂的方
- 软件测试面试前该准备些什么?
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在软件测试面试前,充分的准备可以显著提升你的信心和表现。以下是需要重点关注的准备方向,分为技术能力、项目经验、面试技巧和软技能四个部分:一、技术能力准备基础理论软件测试基本概念:测试类型(功能、性能、安全、兼容性等)、测试阶段(单元测试、集成测试、系统测试等)。经典面试题:黑盒vs白盒测试的区别?什么是边界值分析、等价类划分?Bug的生命周期是怎样的?如何设计测试用例?(举例:测试一个登录页面)测
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本专栏预计更新90期左右。当前第21期-特斯拉硬件.特斯拉作为全球领先的电动汽车、能源存储和人工智能公司,其硬件工程师岗位的招聘通常包括笔试和多轮技术面试,考察领域涵盖数字电路设计、模拟电路、嵌入式系统、电动车技术和自动驾驶等。由于特斯拉的创新性和技术领先地位,其面试问题可能更加注重实际应用和问题解决能力。笔试通常旨在考察候选人的基础理论知识、问题分析能力、电路设计与调试经验、以及对相关工具和方法
- 水文学模型学习笔记:马斯京根(Muskingum)河道汇流算法
Lunar*
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引言在水文学和水资源管理中,河道汇流演算是一个至关重要的环节。它用于预测洪水波在河道中向下游传播时的形态变化,是进行洪水预报、水库调度和防洪规划的基础。马斯京根法(MuskingumMethod)是其中最经典和应用最广泛的河道汇流计算方法之一。本文将从马斯京根法的基础理论出发,推导其演算方程,并重点解析一种更稳定和精确的改进方法——分段连续马斯京根法,最后提供并解读一个完整、鲁棒的Python实现
- 【笔记8】嵌入式系统中的内存分段
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前几天参加了某外企二面,项目讲完没继续对着质询,上来就问了一道关于嵌入式系统堆栈段分配的问题。当时就已经知道这把又要塔西狼......所以今天赶紧查资料看网课,总算是把这块基础理论补齐了。在嵌入式系统中,内存管理和程序结构与Windows系统类似,但由于资源受限(如内存容量小、处理器性能低),需要更精细的优化。嵌入式系统的内存分段规则如下表所示:低地址CodeSegment(代码段).text程序
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文章目录1.贪心算法的基础理论1.1什么是贪心选择性质1.2证明贪心选择性质2.设计步骤2.1定义问题和目标2.2确定数据结构2.3排序和选择策略2.4迭代与决策2.5终止条件3.实例详解3.1活动选择问题3.2分数背包问题3.3最小生成树(Kruskal算法)1.贪心算法的基础理论1.1什么是贪心选择性质贪心选择性质是指一个全局最优解可以通过一系列局部最优的选择构建出来。这意味着在做出每个选择时
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【内容简介】:第一章、FVCOM基础理论1、主流海洋数值模式及特点介绍2、FVCOM控制方程介绍3、FVCOM数值方法介绍4、FVCOM程序计算流程介绍5、FVCOM求解过程推导详解第二章、FVCOM运行环境部署1、虚拟机安装及配置2、Linux系统安装配置3、Linux系统下FVCOM常用命令介绍4、INTEL编译器安装配置5、OPENMPI安装配置6、NETCDF库安装配置7、Linux环境变
- FVCOM模型基础理论、运行环境部署、三维水动力、温盐模拟、波浪模拟、泥沙模拟、示踪粒子模拟、染色剂交换模拟及水质数值模拟全过程
小艳加油
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近年来,随着计算技术的发展和对海洋、水环境问题认识的加深,数值模拟技术在海洋、水环境等科学研究中的应用越来越广泛。FVCOM因其独特的优点,成为研究海洋动力过程、污染物扩散、水质变化等问题的重要工具。作为一种基于有限体积法的数值模型,以其精确的计算方法和强大的适应性,广泛应用于水环境、潮流、温盐、波浪、泥沙等多种过程的模拟。FVCOM采用非结构化网格,可以灵活地适应复杂地形和不规则边界,这使得它在
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小新很忙
水文算法经验分享
近年来,随着计算技术的发展和对海洋、水环境问题认识的加深,数值模拟技术在海洋、水环境等科学研究中的应用越来越广泛。FVCOM因其独特的优点,成为研究海洋动力过程、污染物扩散、水质变化等问题的重要工具。作为一种基于有限体积法的数值模型,以其精确的计算方法和强大的适应性,广泛应用于水环境、潮流、温盐、波浪、泥沙等多种过程的模拟。FVCOM采用非结构化网格,可以灵活地适应复杂地形和不规则边界,这使得它在
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青春不败 177-3266-0520
海洋学fvcom海洋学海洋气象海洋水动力海洋数值模拟泥沙波浪数值模拟
FVCOM采用非结构化网格,可以灵活地适应复杂地形和不规则边界,这使得它在模拟中表现非常出色。其次基于有限体积法,确保了计算的保守性和稳定性,能够准确模拟潮流、波浪和泥沙等物理过程。第一:FVCOM基础理论1、主流海洋数值模式及特点2、FVCOM控制方程3、FVCOM数值方法4、FVCOM程序计算流程5、FVCOM求解过程推导第二:FVCOM运行环境部署1、虚拟机安装及配置2、Linux系统安装配
- 【专栏介绍】【2025算法面试通关全攻略】
再见孙悟空_
【2025算法面试通关全攻略】算法面试职场和发展机器学习算法面试题算法工程师面试面试合集
专栏定位:打造算法面试的“百科全书”,覆盖全领域、全难度、全题型无论你是刚入门的“算法小白”,还是追求技术突破的资深工程师,亦或是跨领域求职的转行者,本专栏将通过12大核心领域、300+精选试题、4类题型设计(理论/算法/编程/项目),帮你构建从基础理论到工程实践的完整知识体系,突破面试瓶颈,斩获高薪Offer!核心优势:分层训练、体系化覆盖、紧贴行业脉搏难度分级,适配不同水平基础题(40%):夯
- 智能光学计算成像技术前沿体系解析
m0_75133639
光电光学成像光子学生物医学材料科学计算成像技术全息成像研究生
当前光学成像领域正经历以人工智能为驱动的范式变革。本知识体系涵盖以下核心模块:基础理论层从计算成像物理模型(含波前分析、图像传感器噪声建模)切入,建立光学-算法联合优化理论框架,重点解析正则化逆问题求解(如ADMM算法)与神经表示(NeuralRepresentations)等前沿数学工具。AI融合层深度剖析深度学习在成像中的革新应用:端到端光学设计:通过可微光学模型(衍射/折射/复杂透镜)实现硬
- 资深Java工程师的面试题目(八)AI大模型
刘一说
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以下是针对Java面试者的AI大模型相关题目,涵盖基础理论、实际应用、代码实现和部署优化等方向:一、基础理论类题目1.Transformer架构与应用场景题目:请说明Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder架构的区别,并举例说明它们在AI大模型中的典型应用场景。解析:Encoder-Only(如BERT):用于理解型任务(如文本分类、问答系统)。原理:通过
- 线性代数导引:线性方程组
AI大模型应用实战
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线性代数导引:线性方程组线性方程组是线性代数中的基本问题之一,具有广泛的实际应用背景。本篇文章将深入探讨线性方程组的基础理论,阐述其算法原理,并通过实际代码实例详细讲解具体的操作步骤。通过学习本文,你将掌握线性方程组的解法,理解其数学模型,并能够应用相关技术解决实际问题。1.背景介绍1.1问题由来线性方程组在数学、物理、工程等领域有着广泛应用。例如,在电路分析中,线性方程组描述了电路中各节点电位之
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系列文章目录AI全栈工程师(本文)文章目录系列文章目录一、前言二、面试题1.基础理论与数据处理2.机器学习3.深度学习4.大模型与迁移学习5.计算机视觉6.自然语言处理(NLP)7.多模态学习8.AI生成内容(AIGC)9.编程语言与工具10.模型评估与优化11.系统部署与维护12.其他前沿技术13.算法与数据结构14.软件工程15.项目管理与团队协作16.伦理和法律17.行业应用18.最新研究与
- 算法第5天|哈希表基础理论总结、有效的字母异位词LeetCode242、两个数组的交集LeetCode349、快乐数LeetCode202、两数之和LeetCode1
孟大本事要学习
算法散列表哈希算法
今日整体问题总结:1、在使用map中要注意find(x)查询的是键,而不是值2、要注意多使用迭代器来解决问题,而不是总是使用下标,要知道set、map常用的一些函数,便于简化计算。3、当判断一个值是不是出现过,要注意使用哈希表(数组、map、set要注意使用场合)哈希希表(散列表,hashtable)基础理论总结简单理解:哈希表就是一个数组,通过数组的下标索引访问数组中的元素哈希表作用:1、将一个
- 数学融智学基础理论:元子与元组的自动区分证明
geneculture
融智学全球语言定位系统全球知识定位系统算法人工智能
数学融智学基础理论之一邹晓辉以下是对融智学理论体系中元子(言)与元组(语)在八大形式体系中自动区分能力的清晰表达:融智学理论:元子与元组的自动区分证明核心理论基于融智学理论体系,通过形式化方法证明:元子(言)与元组(语)在字、式、图、表、音、像、立体、活体八大形式体系中具有普适的自动区分能力。这一能力源于两个根本数学原理:其一是,自由幺半群结构:所有元组均可表示为元子的有序组合自由幺半群是代数结构
- 14、 探索并行处理技术及其在现代计算中的应用
AWS云计算
并行处理多核处理器集群计算
探索并行处理技术及其在现代计算中的应用1.引言随着信息技术的迅猛发展,现代计算环境正经历着前所未有的变革。并行处理技术作为一种提高计算效率的重要手段,逐渐成为研究热点。本文将深入探讨并行处理技术的基础理论、应用场景以及面临的挑战,并通过具体的案例和技术细节,展示如何有效地实现并行处理。2.并行处理技术概述并行处理是指通过多个处理器或核心同时执行多个任务,以提高计算速度和效率。根据不同的硬件架构,并
- 股票量价时空理论,实战应用!
程序化交易助手
量化炒股量化交易股票开户Python程序化交易PTradeQMT量化交易量化股票deepseek
股票量价时空理论,实战应用!什么是量价时空理论?量价时空理论,听起来好像很高大上,其实它就是股票分析中的一个基础理论。简单来说,就是通过成交量(量)、价格(价)、时间(时)和空间(空)四个维度来分析股票的走势。这个理论的核心在于,股票价格的变动不是孤立的,而是受到这四个因素共同影响的结果。量:成交量的秘密成交量是市场活跃度的直接体现。成交量大,说明市场对这个股票的兴趣大,可能是资金流入的信号;成交
- 科技发展:人类福祉的保障
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《科技发展:人类福祉的保障》关键词:科技发展,人类福祉,人工智能,生物技术,环境科学,伦理问题摘要:本文探讨了科技发展对人类福祉的深远影响,通过分析人工智能、生物技术和环境科学等领域的进展,探讨了这些技术如何为人类带来福祉,同时探讨了在科技发展中面临的伦理和社会问题,以及如何保障科技发展带来的福祉。目录大纲《科技发展:人类福祉的保障》第一部分:科技发展的基础理论第1章:科技发展的历史与现状1.1科
- 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