- 关于自然语言处理(三)深度学习中的文字序列数据的分词操作
MatrixSparse
大模型人工智能自然语言处理深度学习人工智能
深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中,样本与样本之间的联系是语义的联系,语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系,因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字(对英文来说大部分时候是一个单词,偶尔也可以是更小的语言单位,如字母或半词),故而在中文文字数据中,一张二维表往往是一个句子或一段话,而单个样本则表示单词或字。此时,不能够打乱顺序的维度是vocab_size,它代表了一个句子/一
- 【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程
于飞SEO
免费资源分享开源php开发语言
简介随着人工智能技术的飞速发展,AI驱动的在线客服系统已经成为企业提升客户服务质量和效率的重要工具。本文将探讨AI在线客服系统的理论基础,并展示如何使用PHP语言实现一个简单的AI客服系统。源码仓库地址:ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和深度学习(DL)技术,能够理解和响应客户的查询。这些系统通常包括以下几个关键组件:自然语
- 基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测(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算法机器学习计算机视觉cnn神经网络
整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。这种混合模型旨在充分利用CNN的局部特征提取能力、BiGRU的长序列处理能力以及Attention机制的关键特征突出能力,从而提高功率预测的准确性和可靠性。模型的整体架构主要包括以下几个关键组件:输入层:设计的输入特
- 文生图 图生视频 文生视频人工智能AI工具节选
行思理
AI人工智能文生图文生视频图生视频数字人
1、MidjourneyAI图像和插画生成工具,官网地址:Midjourney中文站,MJ中文站-专业AI绘图网站2、StableDiffusion一种基于扩散技术的深度学习文本转图像模型,演示地址:StabilityAI3、通义万相阿里云通义大模型旗下的AI创意作画与视频生成平台,官网地址:通义万相_AI创意作画_AI绘画_人工智能-阿里云4、PhotoStudioAI模特AI商品图及视频一键生
- ChatGPT-4o引领医学革命:临床科研创新与效率的新纪元
小艳加油
教程语言类人工智能数据分析ChatGPT-4o临床医学
2024年5月12日,更强版本的ChatGPT-4o上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。因此,帮助广大临床医学相关的医院管理人员、医生、学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能,同时更加系统地学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理
- 人工智能引领技术革命:ChatGPT与深度学习的突破性进展
撒旦骑路西法,大战吕布
国内外安全资讯人工智能
在全球科技快速发展的今天,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到各个行业,成为推动社会变革的重要力量。特别是在自然语言处理(NLP)领域,OpenAI的ChatGPT凭借深度学习技术的持续突破,展现了AI在理解、推理、对话生成等方面的惊人进步。本文将深入探讨ChatGPT及深度学习的最新突破,以及它对不同行业的深远影响。1.ChatGPT:AI语言模型的革新者1.1什么是ChatGPT?Chat
- 深入探索Deeplearning4j(DL4J):Java深度学习的全面指南
软件职业规划
java深度学习开发语言
一、DL4J框架概述Deeplearning4j(DL4J)是一个开源的深度学习框架,专为Java和Scala设计,运行在Java虚拟机(JVM)上。它由Skymind公司开发并维护,旨在将深度学习技术应用于大规模商业应用。DL4J支持多种深度学习模型,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等。自2014年首次发布以来,DL4J已经成为Java深度学习领域的
- 电机的声音数据进行AI分析
鹿屿二向箔
人工智能
对电机的声音数据进行分析,尤其是当数据来源于加速度传感器时,涉及到的不仅仅是声音分析,还包含了振动分析。这类问题通常可以归类于机械故障诊断或预测性维护领域。以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法:1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前,通常首先会进行特征提取。对于振动信号(即使通过加速度传感器采集),常用的方法包括计算频域特征(如傅里叶变换后的频谱)、时域特征(如均方根值
- 李沐深度学习预备知识——数据操作
flex_university
李沐课程学习笔记深度学习人工智能
预备知识——数据操作1、数据操作1.1基本操作importtorchx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())x=x.reshape(3,4)#变形x=x.reshape(2,-1)#-1代表自动计算torch.zeros((2,3,4))#生成全0张量torch.ones((2,3,4))#生成全1张量torch.randn(
- 可解释性机器学习——从金融科技视角(1)
flex_university
可解释性机器学习与金融科技机器学习深度学习金融
可解释性机器学习——从金融科技视角(1)内容摘要:可解释性的重要性文章目录可解释性机器学习——从金融科技视角(1)1、过程为什么重要2、可解释性机器学习模型能做到什么3、什么时候不需要可解释性1、过程为什么重要尽管机器学习模型表现良好,但单一指标(如分类准确性)是对大多数实际任务的不完整表述。(Doshi-Velez&Kim2017)。某些任务不仅需要得到预测结果,更需要解释模型是如何得出预测的。
- 基于Pytorch的语音情感识别系统
鱼弦
人工智能时代pytorch人工智能python
基于Pytorch的语音情感识别系统介绍语音情感识别(SpeechEmotionRecognition,SER)是指通过分析和处理人的语音信号来识别其情感状态。常见的情感状态包括愤怒、喜悦、悲伤、惊讶等。基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术,通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心:自动识别客户情绪,提供有针对性的服务。智能语音助手:提升人机交互体验,更加智
- Python简介
Gao_xu_sheng
python开发语言
Python前言Python一直是一门优秀的编程语言,不仅简洁、易用,而且功能强大,它能做到的事情太多了,既可用于开发桌面应用,也可用于做网络编程,网络爬虫,还有很重要的领域就是AI大模型开发。近年来,随着人工智能(AI)和机器学习(ML)领域的迅猛发展,Python在这些前沿技术中扮演了至关重要的角色,特别是在构建和训练大规模机器学习方面。Python拥有丰富的库和框架,这些工具极大地促进了AI
- PyTorch系列教程:编写高效模型训练流程
梦想画家
人工智能#pythonpytorch人工智能python
当使用PyTorch开发机器学习模型时,建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。让我们深入了解关键组件,并演示如何构建一个精细的训练循环流程,有效地处理数据处理,向前和向后传递以及参数更新。模型训练流程PyTorch训练循环流程通常包括:加载数据批量处理执行正向传播计算损失反向传播更新权重一个典型的训练流程将这些步骤合并到一个迭代过程中,在数据集
- 新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌
CircuitWizard
人工智能
Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的公司,其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术,致力于提升人机交互的自然性和效率。以下是关于Manus新一代AI软件的详细介绍及其核心功能:1.核心技术与创新Manus的AI软件基于以下技术突破:高精度手部追踪:通过深度学习算法和摄像头/传感器数据,实时捕捉手部骨骼、关节和肌肉的细微动作,精度可达亚毫米级,支持复杂
- 【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
以下内容详细剖析了NLP中情感分析(SentimentAnalysis)和主题建模(TopicModeling)的技术与方法,分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题,并提供示例代码和讲解,可在Python环境下直接运行。目录情感分析(SentimentAnalysis)1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例:基于机器学习的情感分类主题建模(Topic
- 搜广推校招面经三十八
Y1nhl
搜广推面经算法pytorch推荐算法搜索算法机器学习
字节推荐算法一、场景题:在抖音场景下为用户推荐广告词,吸引用户点击搜索,呈现广告这一流程的关键点以及可能遇到的困难。二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中,梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题,尤其是在处理长序列数据时。为了克服这些问题,Transformer采用了一系列技术:2.1.残差连接(ResidualConnections)每个子层(包
- 【深度学习】PyTorch v2.6 Overview
OpenSeek
人工智能#机器学习#深度学习pythonpytorch人工智能
PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库,用于使用GPU和CPU进行深度学习。PythonAPI序号API名称解释1torchPyTorch核心库(中文:火炬)PyTorch的核心库,提供了张量操作、自动求导等基础功能。2torch.nn神经网络模块包含构建神经网络所需的各种模块,如层、损失函数等。3torch.nn.functio
- 2020年精排模型调研
Marcus-Bao
机器不学习人工智能机器学习大数据算法
❝本文经作者同意转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/335781101作者:Ruhjkg编辑:MarcusBao谢绝任何形式的二次转载!❞2020年精排模型调研前言最近由于工作需要调研了一下2020年关于精排模型的进展。在广告推荐领域的CTR预估问题上,早期以LR+人工特征工程为主的机器学习方法,但由于人工组合特征工程成本较高,不同任务难以复用。后面FM因子分解机提出
- PyTorch 显存分配不均匀
LutingWang
debugpytorch人工智能python
在使用PyTorch进行深度学习训练时,可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足,影响训练效率。排查思路:开启两个Shell,ShellA用于运行训练脚本,ShellB用于实时监控显存。在ShellA运行训练脚本。在另一个shell中运行nvidia-smi-l1。这个命令会每秒刷新一次nvidia-smi的结果,方便实时观察各GPU显存的变化情况。观察GPU0何时
- PyTorch 训练循环全攻略:从零到精通的深度学习秘籍
吴师兄大模型
PyTorch深度学习pytorch人工智能训练循环LLM大模型python
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- python搭建NPL模型的详细步骤和代码
百锦再@新空间代码工作室
包罗万象python开发语言djangoflaskpygamepip
目录**一、环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型****六、使用预训练的BERT模型****七、模型评估****八、部署模型****总结**1.**人机交互的核心技术**2.**推动AI技术发展的动力**3.**广泛
- golang深度学习-性能分析
老狼伙计
golang编程语言云原生学习笔记golang深度学习开发语言
性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态,有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。pprof工具:常用于分析资源的使用情况,可以采集程序运行时的多种不同类型的数据(例如CPU占用、内存消耗和协程数量等),并对数据进行分析聚合生成的报告。trace工具:则关注程序运行时的事件(例如协程状态切换,GC的开始和结束、系统调用等等),常用于分析延迟、阻塞和调度等问题。pprof工
- 专业 英语
程序员爱德华
英语专业英语
文章目录一、计算机1.计算机基础(1)计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习(1)论文(2)深度学习DL(3)计算机视觉CV(4)自然语言处理NLP(5)推荐系统(6)计算机图形学二、数学三、机械、材料四、医药五、英美计量单位一
- AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用
weixin_贾
农业模型气象人必备模型人工智能机器学习深度学习气候数据预测气候变化趋势农业生产气溶胶
全球气候变化是现代社会面临的最重要的环境挑战之一,影响了气温、降水、海平面、农业、生态系统等多个方面。气候变化的驱动因素主要包括温室气体排放、气溶胶浓度、火灾频发、海冰融化、叶绿素变化、农业变化和生态环境变化等。这些因素在全球范围内交互作用,导致复杂的气候变化模式。将学习如何应用ChatGPT、Deepseek辅助Python编程、学习如何下载处理NASA卫星、CMIP6数据。通过机器学习(K-m
- python 虚拟环境介绍
The One Neo
python开发语言
一、pippip介绍很简单,但是在学习深度学习的时候,虽然用过,但也仅仅是用过,对其了解不多,更多的是下载包,相对于pip,用的更多的反而是anaconda和miniconda这两个python包管理器。pip是Python的包管理工具,主要用于安装、更新、卸载Python软件包。它是Python官方推荐的工具,能够从PythonPackageIndex(PyPI)下载并安装符合指定依赖关系的包。
- 2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用
weixin_贾
PythonMATLABpython深度学习MATLAB编程深度学习模型图神经网络自编码物理信息神经网络目标检测大语言模型
第一章、注意力(Attention)机制1、注意力机制的背景和动机(为什么需要注意力机制?注意力机制的起源和发展里程碑)。2、注意力机制的基本原理(什么是注意力机制?注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重?)3、注意力机制的主要类型:键值对注意力机制(Key-ValueAttention)、自注意力(Self-Attention)与多头注意
- python版本更新历史_Python3 是否已经完成了取代 Python2 的历史进程?
wongzo
python版本更新历史
最新情况:搞web开发之类的还是用py2的多,但搞数据科学现在基本都py3了,之前不推荐py3是因为它不支持一些3D绘图库,但现在一些机器学习库刚出来的新版有的只支持py3,所以搞数据的还是用py3吧。--------------------------------照目前的情形看,哪怕python3退出历史舞台了python2还会活的好好的!官方倒是想让py2早死早超生,然而天不遂人愿,1:由于p
- tensorflow keras 报错 :No gradients provided for any variable 原因与解决办法
研志必有功
tensorflow报错tensorflow深度学习机器学习神经网络自然语言处理
错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数,为什么会出现这个错误呢,因为在深度学习中,梯度的更新是由于反向传播算法的实现的,如果损失函数没有与已知的任何(除输入)层关联,那么,损失函数就无法求出关于各个函数的梯度,导致错误解决办法例如损失函数defcontrastive_loss_layer(left_inputs,right_in
- TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了
无人不智能,机器不学习
TensorFlowTensorFlow基本框架python
tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架,如果我们有大量的数据,我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution,允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码,一种动态图机制它是一个命令式、由运行定义的接口,一旦从Python被调用,其操作立即被执行。这使得入门TensorFlow变的更简单,也
- cv君独家视角 | AI内幕系列十四:【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)
cv君
原创项目级实战项目cv君独家视角AI内幕系列深度学习与计算机视觉精品人工智能aiisp科技python
目录摘要主要防抖技术手机防抖对比某拇指相机技术分析:1.基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤:代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode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
eclipseMyEclipse
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
erlanghaskell
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
hadoophdfs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
yiilayouts
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 =
- Decode Ways
hcx2013
decode
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
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
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
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
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
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs