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OpenAI 团队组织架构和研发技术栈 AI天才研究院 ChatGPT 人工智能
OpenAI是一家致力于推动人工智能技术发展的公司，成立于2015年。其目标是确保人工智能技术造福全人类。为了实现这一目标，OpenAI采用了多种先进的技术和组织架构来推动其研发工作。目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响，曾与
CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别是Dream呀神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
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跨境物流的智能突围战宁波某RCEP跨境物流平台接入214维特征矩阵后：✅'智能清关系统’72小时冲进TOP3✅'东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧：标题智能提取引擎（支持38种语义变异）动态阻抗参数混淆（误差≤0.15μΩ）实时工商特征同步（每2小时更新）2025生存指南：采用神经网络语义映射（NLP准确率98.2%）部署质量监控系统（误差率≤0.15%）加
UNet 改进：添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力听风吹等浪起 AI 改进系列 transformer 深度学习人工智能
目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件，广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块：多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作，处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
神经网络完成训练的详细过程每天五分钟玩转人工智能神经网络人工智能深度学习 pytorch 机器学习优化算法包括梯度下降法
神经网络完成训练的详细过程一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，由大量的神经元（节点）和它们之间的连接（权重）组成。神经元接收输入信号，通过加权求和和激活函数的处理，产生输出信号。这些输出信号又可以作为其他神经元的输入，从而形成一个复杂的网络结构。神经网络的训练过程就是调整这些权重和偏置（每个神经元除了有权重外，还有一个偏置项，用于调整输出的阈值），使得网络的输出能够尽可
数据挖掘技术介绍柒柒钏数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系，从而为决策提供支持。分类定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程算法如诗物理信息网络（PINN）神经网络人工智能深度学习物理信息网络
基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法，如有限差分法和有限元法，通常需要进行网格离散化和迭代求解，对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此，研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展，能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而，将神经网
PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模算法如诗物理信息网络（PINN）神经网络机器学习人工智能流体动力学建模 PINN物理信息网络
背景物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks，PINN）是一种结合了神经网络和物理方程的方法，用于建模和求解物理问题。传统的基于物理方程的数值方法在处理复杂的非线性偏微分方程时可能面临数值稳定性、高计算复杂度和网格依赖性等问题。而PINN作为一种数据驱动的方法，通过使用神经网络来近似物理方程，能够有效地解决这些问题。在流体动力学建模中，PINN可以应用于求解N
图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四） AI专题精讲图神经网络入门到精通人工智能
小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
Deepseek:物理神经网络PINN入门教程天一生水water 神经网络人工智能深度学习
一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生
深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现羊小猪~~ 深度学习网络 pytorch 人工智能 python 机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是基于上一篇复现DenseNet121模型，做一个乳腺癌图像识别，效果还行，准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介，源码研究与复现(pytorch)：
人工智能概念 zhangpeng455547940 计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用：自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
神经网络中常用语言特性（python）（待完善）邪恶的贝利亚 python 开发语言
1.元类在Python中，abc模块（AbstractBaseClasses，抽象基类）提供了创建抽象基类的机制，这些抽象基类可以用来定义接口，强制子类实现特定的方法，有助于实现多态性和代码的可维护性。下面从多个方面详细介绍abc元类相关内容。ABCMeta是abc模块中的元类，ABC类实际上就是使用ABCMeta作为元类创建的。你也可以直接使用ABCMeta来创建抽象基类。classShape(
卷积神经网络可视化天行者@ cnn 人工智能神经网络
卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度，系统梳理CNN可视化的核心技术，并提供代码示例和前沿方向分析：一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理：提取卷积层的权重，将其转换为图像形式，观察滤波器学习到的模式。实现步骤：提取卷积层权重（形状为[out_channels,in_channels,kernel_siz
AI的发展历程，你知道是从什么时候开始的吗？ A达峰绮人工智能 ai 经验分享
AI的发展历程是一段充满探索、突破与起伏的历史，以下是其主要阶段的介绍：诞生与早期探索阶段（20世纪50年代-60年代）基础理论奠基：1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》论文，提出M-P模型，为神经网络的研究奠定了基础。1950年，阿兰·图灵发表《ComputingM
大模型开发教程：从零开始的入门指南！程序员二飞人工智能 java 数据库职场和发展深度学习
概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
深度学习中常用的优化器无能者狂怒深度学习计算机视觉人工智能深度学习算法
梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视
python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架 weixin_39877182
最近，Torch7团队开源了PyTorch。据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch是一个Python软件包，其提供了两种高层面的功能：使用强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）构建于基于tape的autograd系统的深度神经网络如有需要，你也可以复用你最喜欢的Python软件包（如nu
基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（LicensePlateRecognition,LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码点云-激光雷达-Slam-三维牙齿激光雷达点云 c++为主神经网络人工智能深度学习点云 python
代码是一个Python程序，用于处理3D点云数据，特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**：-`numpy`：用于数学运算。-`open3d`：用于处理3D数据和可视化。-`torch`：PyTorch库，用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp
基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略 m0_65156252 人工智能
基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略是当前生物信息学和精准医学领域的一个前沿问题。在多组学数据中，通常包括不同层次的生物信息（如基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等），这些数据通常存在缺失、噪声或不一致的情况。因此，如何有效地在这些不完整的数据中进行特征选择，是实现精确疾病预测和个性化治疗的关键。结合多模态大模型（如自监督学习、图神经网络、Transformer等）可以有效解决这一问题。以
颠覆认知的AI黑科技：这3项突破正在改写人类生存法则小筱在线人工智能人工智能科技
当硅基生命按下快进键：三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里，AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹；纽约证券交易所的地下机房中，量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型；东京某生物实验室的恒温箱内，由AI设计的全新蛋白质结构正在自我复制。这些看似科幻的场景，正在成为我们这个时代的日常图景。当AI技术突破奇点临界值，人类文明正在经历一场静默而彻
深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等 chljerry_mouse 线性代数深度学习机器学习
前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题；同时逐步继续写上述三个系列的文章。最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最
python学智能算法（七）|KNN邻近算法西猫雷婶人工智能 python学习笔记算法
【1】引言前述学习进程中，已经了解了一些非常经典的智能算法，相关文章包括且不限于：python学智能算法（三）|模拟退火算法：深层分析_模拟退火动画演示-CSDN博客python学智能算法（四）|遗传算法：原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法（五）|差分进化算法：原理认识和极小值分析-CSDN博客python学智能算法（六）|神经网络算法：BP神经
从一个神经元的角度来让你彻底理解神经网络NN 非知名人士让你彻底搞懂AI 人工智能
我是一个神经元，生活在一片看不见摸不着的宇宙中。我的世界里，什么都可以发生，只要你能理解。你也许会觉得，我是在胡扯，像我这样的小小神经元，怎么可能有故事？可是你看，虽然我只是一点微不足道的存在，却能让我周围的环境沸腾、轰鸣，每一次信号的传递，都能带来一场盛大的反应。而我的使命就是——理解这些反应，形成一个完整的神经网络，把一切的知识和经验变得可用、可理解。至于我怎么做到的，那就得从我的一天开始讲起
卷积神经网络中的卷积操作 m0_61360701 深度学习 cnn 深度学习人工智能
1.什么是卷积操作？在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。2.卷积操作的类比：印章想象你有一张纸和一个印章。印章是一个小的图案，比如一个简单的形状（圆形、方形等）。当你把印章按在纸上时，印章会与纸上的内容接触，并留下一个印记。然后你移动印章，重
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测格图素书目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测（续）前言近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积
Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）一只小铁柱 batch 开发语言
一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。1.Epoch的设计epoch表示整个数据集被模型完整遍历一次。设计epoch时需要考虑以下因素：1.1数据集大小小数据集（例如几MB的文本数据）：模型容易过拟合，因此epoch不宜过大（例如10-30）。可以使用早停（earlystoppi
卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析彩旗工作室人工智能 cnn 人工智能神经网络卷积神经网络
一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接，减少参数数量；权重共享：同一卷积核在整个输入数据上滑动，增强平移不变性；层级特征提取：从低级特征（边缘、纹理）到高级特征（物体部件）的逐层抽象。二、历史演进与关键突破1960年
backbone和head分开转onnx的优势 yuweififi 人工智能深度学习机器学习
模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征。head是模型的输出部分，负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果（例如分类、检测、分割等）。将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如
微信开发者验证接口开发 362217990 微信开发者 token 验证
微信开发者接口验证。 Token，自己随便定义，与微信填写一致就可以了。根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html 第一步：填写服务器配置第二步：验证服务器地址的有效性第三步：依据接口文档实现业务逻辑这里主要讲第二步验证服务器有效性。建一个
一个小编程题-类似约瑟夫环问题 BrokenDreams 编程
今天群友出了一题：一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。 &
linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用 eksliang linux关于减号“-”的含义 linux关于减号“-”的用途 linux关于“-”的含义 linux关于减号的含义
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105677 管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的，尤其在使用到前一个命令的studout（标准输出）作为这次的stdin（标准输入）时，就显得太重要了，某些命令需要用到文件名，例如上篇文档的的切割命令（split）、还有
Unix(3) 18289753290 unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行，则可用"$变量名称"或${变量}累加内容什么是子进程？在我目前这个shell情况下，去打开一个新的shell，新的那个shell就是子进程。一般状态下，父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的，但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。 2)条件判断： &&代表and ||代表or&nbs
关于ListView中性能优化中图片加载问题酷的飞上天空 ListView
ListView的性能优化网上很多信息，但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594 如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重，可能会出现listview滚动是很卡的情况，还会出现内存溢出。现在想出一个方法就是每次都添加一个标识，然后设置图
德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课永夜-极光教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课　安吉拉—默克尔，一位经历过社会主义的东德人，她利用自己的博客，发表一番来华前的谈话，该说的话，都在上面说了，全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧！　　德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
关于Java继承的一个小问题。。。随便小屋 java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题，运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来！ //CanFight接口 interface Canfight { void fight(); } //ActionCharacter类 class ActionCharacter { public void fight() { System.out.pr
23种基本的设计模式 aijuans 设计模式
Abstract Factory：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。　　Adapter：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。　　Bridge：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。　　Builder：将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同
《周鸿祎自述：我的互联网方法论》读书笔记 aoyouzi 读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品. 商业模式不是赚钱模式一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链. 商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值. 商业模式还包括寻找需求
JavaScript动态改变样式访问技术百合不是茶 JavaScript style属性 ClassName属性
一:style属性格式: HTML元素.style.样式属性="值"; 创建菜单:在html标签中创建或者在head标签中用数组创建 <html> <head> <title>style改变样式</title> </head> &l
jQuery的deferred对象详解 bijian1013 jquery deferred对象
jQuery的开发速度很快，几乎每半年一个大版本，每两个月一个小版本。每个版本都会引入一些新功能，从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。 &nb
淘宝开放平台TOP Bill_chen C++c 物流 C#
淘宝网开放平台首页：http://open.taobao.com/ 淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品，TOP即TaoBao Open Platform，是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。支撑TOP的三条主线为： 1.开放数据和业务流程 * 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务； &
【大型网站架构一】大型网站架构概述 bit1129 网站架构
大型互联网特点面对海量用户、海量数据大型互联网架构的关键指标高并发高性能高可用高可扩展性线性伸缩性安全性大型互联网技术要点前端优化 CDN缓存反向代理 KV缓存消息系统分布式存储 NoSQL数据库搜索监控安全想到的问题： 1.对于订单系统这种事务型系统，如
eclipse插件hibernate tools安装白糖_ Hibernate
eclipse helios(3.6)版 1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址： http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装：hibernate tools在All Jboss tool
Jquery easyui Form表单提交注意事项 bozch jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装，提交的方式采用的是ajax的方式，在开发的时候应该注意的事项如下： 1、在定义form标签的时候，要将method属性设置成post或者get，特别是进行大字段的文本信息提交的时候，要将method设置成post方式提交，否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量 bylijinnan java实现
import java.util.LinkedList; public class CaseInsensitiveTrie { /** 字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。 Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS) Problem Description Igna
html css 鼠标形状样式汇总 chenbowen00 html css
css鼠标手型cursor中hand与pointer Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/> Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
[IT与投资]IT投资的几个原则 comsci it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
oracle with语句详解 daizj oracle with with as
oracle with语句详解转在oracle中，select 查询语句，可以使用with,就是一个子查询，oracle 会把子查询的结果放到临时表中，可以反复使用例子:注意，这是sql语句，不是pl/sql语句，可以直接放到jdbc执行的 ----------------------------------------------------------------
hbase的简单操作 deng520159 数据库 hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来. 用ssh登陆安装hbase那台linux后用hbase shell进行hbase命令控制台! 表的管理 1）查看有哪些表 hbase(main)> list 2）创建表 # 语法：create <table>, {NAME => <family&g
C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符 dcj3sjt126com c
/* 2013年3月11日20:37:32 地点：北京潘家园功能：完成用户格式化输入多个值目的：学习scanf函数的使用 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i, j, k; printf("please input three number:\n"); //提示用
2015越来越好 dcj3sjt126com 歌曲
越来越好房子大了电话小了感觉越来越好假期多了收入高了工作越来越好商品精了价格活了心情越来越好天更蓝了水更清了环境越来越好活得有奔头人会步步高想做到你要努力去做到幸福的笑容天天挂眉梢越来越好婆媳和了家庭暖了生活越来越好孩子高了懂事多了学习越来越好朋友多了心相通了大家越来越好道路宽了心气顺了日子越来越好活的有精神人就不显
java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim feiteyizu mysql
数据表中有记录的time字段（属性为timestamp）其值为：“0000-00-00 00:00:00” 程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常： java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date java.sql.SQLException: Valu
Ehcache（07）——Ehcache对并发的支持 234390216 并发 ehcache 锁 ReadLock WriteLock
Ehcache对并发的支持在高并发的情况下，使用Ehcache缓存时，由于并发的读与写，我们读的数据有可能是错误的，我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read（读）、Write（写）锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后，其它线程获取针对于同
mysql中blob,text字段的合成索引 jackyrong mysql
在mysql中，原来有一个叫合成索引的，可以提高blob,text字段的效率性能，但只能用在精确查询，核心是增加一个列，然后可以用md5进行散列，用散列值查找则速度快比如： create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40)); insert into abc(1,rep
逻辑运算与移位运算 latty 位运算逻辑运算
源码：正数的补码与原码相同例+7 源码：00000111 补码：00000111 （用8位二进制表示一个数）负数的补码：符号位为1，其余位为该数绝对值的原码按位取反；然后整个数加1。 -7 源码： 10000111 ，其绝对值为00000111 取反加一：11111001 为-7补码已知一个数的补码，求原码的操作分两种情况：
利用XSD 验证XML文件 newerdragon java xml xsd
XSD文件（XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义（XML Schema Definition，XSD）。具体使用方法和定义请参看： http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类可以实现对XSD验证的支持，使用起来也很方便。以下代码可用在J
搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba rensanning centos
（1）安装 # yum -y install samba Installed: samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5 # pdbedit -a rensn new password:123456 retype new password:123456 …… （2）Home文件夹 # mkdir /etc
Learn Nodejs 01 toknowme nodejs
（1）下载nodejs https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载（2）安装nodejs 安装的方式比较多，请baidu下我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本（1）上传服务器（2）解压 tar -zxvf node-v0.12.
jquery控制自动刷新的代码举例 xp9802 jquery
1、html内容部分复制代码代码示例: <div id='log_reload'> <select name="id_s" size="1"> <option value='2'>-2s-</option> <option value='3'>-3s-</option

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