- DeepSeek混合精度训练核心技术解析与实践指南
燃灯工作室
Deepseek数据挖掘语音识别计算机视觉目标检测机器学习人工智能
1.主题背景1.1Why混合精度训练(价值)混合精度训练通过结合FP16和FP32数据格式,在保证模型精度的前提下实现:40-60%显存占用降低(ResNet50案例:从7.8GB降至4.2GB)1.5-3倍训练速度提升(BERT-Large案例:从8h缩短至5h)突破大模型训练显存瓶颈(GPT-3训练显存需求从3TB降至1.8TB)1.2行业定位属于深度学习基础设施层的训练优化技术,处于模型开发
- Transformer大模型实战 教师 学生架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
Transformer大模型实战教师学生架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来,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步。其中,Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度神经网络结构,因其优越的性能和灵活的适用性,在NLP任务中得到了广泛应用。然而,Trans
- 图解前馈神经网络(FNN)
Zucker N
深度学习神经网络人工智能深度学习
目录编辑1.前馈神经网络介绍2.网络结构3.模型工作示例4.总结1.前馈神经网络介绍前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)是一种最简单、最经典的神经网络结构,它是人工神经网络的基础形式之一。前馈神经网络是一种信息只沿一个方向传播的神经网络。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元被组织成不同的层,包括输入层、隐藏层和输出层。信息从输入层开始,经过一层或多层隐藏
- 单目标追踪——【Transformer】Transformer Tracking
zz的大穗禾
论文阅读SOTtransformer深度学习人工智能
目录文章侧重点网络结构上下文增强模块交叉特征增强TransT网络结构可视化结果分析n=1n=2n=3n=4Transformer这个香饽饽怎么能不用来迁移到目标追踪里呢。本篇文章分析TransT。TransformerTracking.文章侧重点这篇文章是利用Transformer设计了一个新的基于注意力的特征融合网络和一个Siamese结构的集成该融合网络的追踪方法TransT。在TransT中
- RepVGGBlock实现
武乐乐~
论文复现算法深度学习
文章目录前言1、Block结构2、Block代码实现总结前言 在上一篇博文conv+bn算子融合中,介绍了conv+bn算子融合。本文将要介绍的RepVGG(Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork)是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。这种方法可以在训练时使用复杂的多分支结构,在推理时将其简化为单一的卷积层,从而显著提高
- RPC服务和HTTP服务对比
oo77771
程序员rpchttp网络协议
《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》,点击传送门,即可获取!在说RPC和HTTP的区别之前,我觉的有必要了解一下OSI的七层网络结构模型(虽然实际应用中基本上都是五层),它可以分为以下几层:(从上到下)第一层:应用层。定义了用于在网络中进行通信和传输数据的接口;第二层:表示层。定义不同的系统中数据的传输格式,编码和解码规范等;第三层:会话层。管理用户的会话,
- 【深度学习】Unet的基础介绍
牧歌悠悠
深度学习人工智能算法深度学习人工智能U-net
U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型,特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图:Unet论文原文为什么叫U-Net?U-Net的结构像字母“U”,所以得名。它的结构由两个主要部分组成:下采样(编码器):图像逐渐被缩小并且提取特征。上采样(解码器):逐渐恢复图像的尺寸,并通过“跳跃连接”将高分辨率的特征与低分辨率的特征结合,以保持细节。网络结构U-Net通常包括以下几部分:(1)下采样(
- 关于防火墙运维面试题2
编织幻境的妖
运维网络php
三、防火墙配置与管理类21.如何根据企业的网络安全策略,制定一套全面的防火墙规则集?需要考虑哪些关键因素?以下是根据企业网络安全策略制定全面防火墙规则集的指导,以及需要考虑的关键因素:一、关键因素(一)网络架构与拓扑了解企业的网络结构明确企业网络是简单的星型拓扑、复杂的网状拓扑还是混合拓扑等。例如,在星型拓扑中,所有设备都连接到一个中心交换机或集线器,这种结构下防火墙规则可能相对集中和简单;而在网
- 以太网协议介绍
归宿688
软件开发自动驾驶网络协议
目录一.以太网主要协议关系介绍二.协议介绍及帧结构2.1媒体访问控制子层协议MAC2.2地址解析协议ARP2.2.1ARP帧结构2.2.2ARP协议工作原理2.3网际互连协议IP2.3.1IP协议帧2.3.2IP数据报分片重组2.4互联网控制消息协议ICMP2.5用户数据报协议UDP2.6传输控制协议TCP一.以太网主要协议关系介绍 网络结构可以分为五层,自底向上依次为:物理层、数据链路层、网络
- 模型保存、训练与验证
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习人工智能
模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中,模型的保存与加载有两种主要方式:保存&加载完整模型(包括网络结构和参数)只保存&加载模型参数(推荐方式)可以直接跳过看最后几行。PyTorch提供torch.save()方法来保存模型,可以选择保存整个模型结构或只保存参数。保存整个模型importtorchfromtorchvisionimportmodels#加载VGG16模型(未使用
- PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明
深图智能
深度学习教程深度学习pythonpytorch人工智能
1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具,其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程,让模型架构一目了然。通过torchinfo的summary函数,用户可以快速获取模型的详细结构和统计信息,如模型的层次结构、输入/输出维度、参数数量、多加操作(Mult-Adds)等关键信息。2、安装首先,你需要安装torchinfo库。可以通过pi
- LVS 负载均衡-DR模式
敢敢936
lvs负载均衡服务器
一.DR模式直接路由:1.介绍:直接路由(DirectRouting):简称DR模式,采用半开放式的网络结构,与TUN模式的结构类似,但各节点并不是分散在各地,而是与调度器位于同一个物理网络。负载调度器与各节点服务器通过本地网络连接,不需要建立专用的IP隧道。直接路由,LVS默认模式,应用最广泛,通过请求报文重新封装一个MAC首部进行转发,源MAC是DIP所在的接口的MAC,目标MAC是某挑选出的
- 每天五分钟深度学习框架pytorch:搭建谷歌的Inception网络模块
每天五分钟玩转人工智能
深度学习框架pytorch深度学习pytorch网络人工智能机器学习Inception
本文重点前面我们学习了VGG,从现在开始我们将学习谷歌公司推出的GoogLeNet。当年ImageNet竞赛的第二名是VGG,而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧,这个model证明了一件事:用更多的卷积,更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是GoogLeNet的网络结构,在这个网络结构中我们可以看到红色框起来的地方,他就是Inception块,
- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
- YOLOv8中Bottleneck模块详解
王了了哇
YOLO计算机视觉深度学习pytorchpython
1.Bottleneck模块介绍Bottleneck模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强,是网络中的核心构建模块之一。它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图,并在适当情况下应用残差连接,使得信息能够有效地通过网络层进行传播。2.Bottleneck模块的位置和作用在YOLOv8的网络结构中,Bottleneck模块被多次使用,主要出现在以下几个部分:Backbone部分:在多个层次上
- B/S结构和C/S结构是什么?它们之间有哪些区别和联系?
瑆箫
开发语言
B/S和C/S都是随着互联网的发展而出现的一种网络结构模式,而其用的非常广泛,在我们生活中都很常见。那它们到底是什么呢?接下来就详细的介绍一下B/S和C/S。B/S结构和C/S结构一、B/S结构B是英文单词“Browser”的首字母,即浏览器的意思;S是英文单词“Server”的首字母,即服务器的意思。B/S就是“Browser/Server”的缩写,即“浏览器/服务器”模式。B/S结构是随着互联
- 大脑神经网络与机器神经网络的区别
天机️灵韵
具身智能人工智能具身智能
大脑神经网络(生物神经网络)与机器神经网络(人工神经网络,ANN)虽然名称相似,但在结构、功能、学习机制等方面存在显著差异。以下是两者的主要区别:1.基础结构与组成大脑神经网络:由生物神经元(约860亿个)通过突触连接形成动态网络。神经元通过电化学信号(动作电位)和神经递质传递信息。具有高度的可塑性(突触可增强或削弱),支持终身学习和适应。网络结构复杂,包含分层(如大脑皮层)和并行处理机制。机器神
- ViT和Transformer
Landon9
transformer深度学习人工智能
AttentionIsAllYouNeedVit在图像领域直接使用transformer,如果将2d图像直接转为一维向量,会面临参数两过大的问题。后来会思考在卷积之后再使用transformer,例如resNet50模型中,最后一层仅为14×14大小的矩阵。而本文是直接采用transformer模型,只需要对图片做一下预处理。ViT是将图像分为多个16×16的patch一张图像可以被分成多个小的图
- 计算机视觉四大任务模型汇总
Zero_one_ws
《神经网络与深度学习》理论计算机视觉人工智能深度学习图像分类图像目标检测目标分割关键点检测
计算机视觉中有四大核心任务:1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1:一文读懂计算机视觉4大任务文章2:图像的目标分割任务:语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同,因此不同的任务最好选择相应的模型,话不多说,看表:(注:表中github链接并不一定是模型的正式版本,只是本文用于展示模型的网络结构和应用)1-分类任务模型序号模型ipynb模型的github链
- 计算机视觉(Computer Vision,CV)四大基本任务--分类、检测、定位、分割
明月光舞
计算机视觉计算机视觉目标检测深度学习
文章目录前言一、计算机视觉任务一:目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二:目标定位三、计算机视觉任务三:目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四:目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门研究如何让机器具备“看”的能力的学科,以人或动物的视觉能力为参照,通过计算机对视觉数据(图像、视频等)的处理、学习、推理判断,复现出、模拟出甚至
- 基于PyTorch框架实现,展示如何使用ResNet50进行特征提取,并结合MMD用于领域适应,迁移学习在轴承故障诊断中的应用
QQ_767172261
轴承类pytorch迁移学习人工智能
基于PyTorch框架实现,展示如何使用ResNet50进行特征提取,并结合MMD用于领域适应,迁移学习在轴承故障诊断中的应用_迁移学习轴承诊断DAN:ResNet50-MMD以下文字及代码仅供参考。文章目录1.环境准备2.数据准备3.模型定义4.训练过程1.导入必要的库2.定义模型3.数据准备4.训练过程5.运行代码6.注意事项附说明:、pytorch版本,ResNet50进行特征提取,mmd最
- 快速搭建GRU循环神经网络预测模型
智汇未来
rnn深度学习gru人工智能神经网络matlab算法
首先,我需要使用GRU神经网络进行预测。GRU是GatedRecurrentUnit的缩写,是一种常用的循环神经网络结构,适用于序列数据的预测任务。但是,我需要确保MATLAB支持GRU网络的创建和训练。让我想想,MATLAB的DeepLearningToolbox提供了设计和训练神经网络的功能,包括GRU层。等等,我需要确认一下如何在MATLAB中创建包含GRU层的网络。好的,那我就开始写代码吧
- 二层组网和三层组网的特点
犀思云
二层组网三层组网
二层组网和三层组网的特点1、二层组网在现代企业中的应用特点:简化的网络结构:对于小型办事处或分支机构,二层组网因其结构简单、易于管理而受到青睐。在这些场景中,网络需求相对简单,不需要复杂的逻辑划分。2、VLAN隔离:在数据中心内部,二层组网可以通过VLAN技术来隔离不同的网络流量,优化数据传输效率。3、大二层技术应用:现代大二层技术如VXLAN和TRILL,突破了传统二层网络的限制,扩展了网络规模
- Transformer:基于注意力机制的序列转换模型
金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
Transformer:基于注意力机制的序列转换模型最近,我研究了一篇非常有趣的论文——《AttentionIsAllYouNeed》,由GoogleBrain团队的AshishVaswani等人撰写。这篇论文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer,它完全基于注意力机制,摒弃了传统的循环(RNN)和卷积(CNN)网络结构,用于序列转换任务,如机器翻译和英语成分句法分析等。Trans
- 深度学习入门:搭建你的第一个神经网络
Evaporator Core
人工智能深度学习Python开发经验深度学习python神经网络
在当今数字化时代,深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车,从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言,成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。今天,我们将一起踏上深度学习的旅程,搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑的神经网络结构,让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征
- ACC-UNet网络学习笔记(2023 MICCAI )
刘若里
论文阅读网络学习笔记
摘要1.背景说明近十年来的变化——ViT的引入改变了CV的基本模式。同样,医学图像领域也发生了一样的变化,最具影响力的网络结构——U-Net已和Transformer相结合而被重新设计。最近,卷积模型在视觉中的有效性正在被重新研究,比如一些开创性的工作——ConvNeXt,它将ResNet的性能提升到了SwinTransformer一样甚至更高的水平!2.原因&目的由此获得灵感,Author打算改
- SDN基本概念
南岸青栀*
网络
文章目录SDN基本概念SDN的概念与体系结构背景传统网络数据控制与转发传统网络结构体系传统网络缺点SDN概述SDN网络体系架构SDN架构下的接口SDN基本原理OpenFlow的思想和功能OpenFLow网络交换模型SDN价值网络业务快速创新简化网络网络设备白牌化业务自动化网络路径流量优化传统网络向SDN的演进方式1.仅交换网SDN化2.仅业务SDN化SDN基本概念SDN的概念与体系结构背景传统网络
- B/S架构与C/S架构
clover小洪爱网络
架构原理C/SB/S
原文参考:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1630321059488708362&wfr=spider&for=pcB/S和C/S都是随着互联网的发展而出现的一种网络结构模式,而其用的非常广泛,在我们生活中都很常见。那它们到底是什么呢?接下来就详细的介绍一下B/S和C/S。上图为C/S架构,下图为B/S架构1、C/S架构C是英文单词“Client”的首字母,即客户
- nnunetv2网络结构详解
lzworld
人工智能python
如下图其中29是分类数,即label数量。stackedconvblocks是两层的标准卷基结构,每层都是conv,instancenorm,leaklyreludcloss:是(2,28,128,128,128)(去了背景的维度),label的onehot也是(2,28,128,128,128),最终loss公式是其中sum()是指按轴求和,sum后的维度是28(label数),除此之外还有分子
- 门控循环单元(GRU)
彬彬侠
自然语言处理GRU门控循环单元RNN循环神经网络PyTorchNLP自然语言处理
门控循环单元(GRU)门控循环单元(GRU)是一种循环神经网络(RNN)的变体,旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题,并且相比于长短期记忆(LSTM),它具有更简洁的结构。GRU由Choetal.于2014年提出,是一种改进型的循环神经网络结构,它通过引入门控机制来控制信息的流动,从而使得网络能够捕获长期依赖关系。GRU在许多任务中具有与LSTM相似的表现,但在计算和存储方面更加高效。1
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
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。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc