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Yinems
算法
目前仍在补,已经是一周左右的进度差,但我有我的节奏!最后三道题超难!!!打卡Day261.491.递增子序列2.46.全排列3.47.全排列II4.332.重新安排行程5.51.N皇后6.37.解数独1.491.递增子序列题目链接:491.递增子序列文档讲解:代码随想录在搜索的过程中就判断,递增才能进入递归。与90.子集II不同的是,去重不能通过排序来进行。classSolution(object
- mp4视频格式转换成什么格式的好?
科技的力量
mp4是一种很常见的视频格式,而且还可以转换成其它视频格式,转换的方法也不复杂,就是用迅捷视频转换器去转换视频的格式,不仅操作简单,而且功能也很多。MPEG-4支持对自然和合成视觉对象的编码。合成视觉对象包括2D、3D动画和人面部表情动画等。对于静止图像,MPEG-4采用零树小波算法,以提高压缩比,同时还提供多达11级的空间分辨率和质量的可伸缩性。对于运动视频对象的编码,MPEG-4的编码结构如下
- 程序员进阶之算法练习(四十)Codeforces
落影loyinglin
正文题目1题目链接题目大意:在一维坐标轴上有三个点,坐标是a、b、c;现在需要移动这三个点的位置,使得三个点之间两两间隔大于d;每次只能移动一个点,每秒只能移动距离1;问最少需要多少秒,才能满足要求。输入:一行,四个数字,,,(1≤,,,≤10^9)输出:最少的秒数。Examplesinput5263output2题目解析:a、b、c之间没有关系,可以先排序,使得a=d的时候,ans=max(0,
- YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4
今天炼丹了吗
YOLOv9涨点改进专栏人工智能机器学习python深度学习YOLO目标检测
专栏介绍:YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新,主力高效涨点!!!一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核,对不规则特征有更好的提取效果。RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块,类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。二、RepNCSPELAN4-AKConv模块详解2.1模块简介RepNCSPELAN4-AKConv的主要思想:使用A
- 基于深度学习的动态场景理解
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深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用,通过深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNNs)、递归神经网络(RNNs)、图神经网络(GNNs)等,对复杂动态场景进行实时解读。1.动态场景理解的核心技术1.1卷积神经网络(CNNs)**卷积神经网络(CNNs)**擅长处理图像数据
- java编程题——八皇后问题
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java算法排序算法数据结构
背景及问题介绍:八皇后问题(英文:Eightqueens),是由国际象棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题,是回溯算法的典型案例。问题表述为:在8×8格的国际象棋上摆放8个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问有多少种摆法。高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解,后来有人用图论的方法解出92种结果。如果经过±9
- 《学习共同体走向深度学习》促进学生深度学习的课堂变革方案11--18
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深度学习是一种高度沉浸,不断持续深化、不断拓展延伸的学习方式。1.课堂愿景的确立:保证每一位学生都能投入高品质的深度学习让每一个学生都拥有真实的、高品质的学习权利。课堂是学生学习和发展的重要场地,我们要为学生提供安心和适宜的学习环境,并通过高品质的学习设计及协同合作的学习关系的建立,从根本上提升学生的学习品质。高品质的学习设计,我们可以通过课前的预习单指导学生高效的预习。在课堂上给多数孩子提供思考
- 乐鑫ESP-HMI方案人机交互,设备彩屏显示新体验,启明云端乐鑫代理商
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乐鑫方案物联网乐鑫无线方案交互显示屏
在数字化浪潮的推动下,人机交互的方式正在经历一场深刻的变革。用户对于智能设备的需求不再局限于基本的功能操作,而是期望能够通过更加直观、自然的方式与设备进行交流。这种需求催生了一系列创新的芯片方案,它们通过集成高性能的计算核心和丰富的外设接口,为智能设备赋予了新的生命。这些芯片不仅能够处理复杂的数据和算法,还能够通过触摸、语音甚至视觉识别来响应用户的指令。在数字化时代,用户体验成为了产品设计的核心。
- swap function & copy-and-swap idiom
leon4ever
在C++中,一个资源管理类(例如含有指向堆内存的指针)中需要重新定义拷贝构造函数、赋值运算符以及析构函数(BigThree),在新标准下还可能需要定义移动构造函数和移动赋值预算法(BigFive)。但实际上,这条规则还可以有一个小拓展。就是在资源管理类中,往往需要重新定义自己的swap函数来作为优化手段。1.Swap函数首先考察如下例子,假设类HashPtr中含有一个指向string的指针*ps和
- python正则表达式(.*?)以及compile的用法示例
测试老孔
pythonpython正则表达式
在Python开发爬虫过程中经常会遇到正则表达式,其中(.*?)的使用概率较高,那么这个正则表达式到底什么意思呢?“.*?”表示非贪心算法,表示要精确的配对“.*”表示贪心算法,表示要尽可能多的匹配“()”表示要获取括弧之间的信息Python提供re模块,包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用\转义,所以要特别注意:s='ABC\\-001'#Python的字符串#对应的正则表
- Databend Meta-Service 架构概述
Databend
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Databend的meta-service是一个基于Raft共识算法的分布式服务。其核心架构可以概括为一个Raft应用,如图中虚线框所示。Raft协议的主要组成部分包括:分布式日志(Log)状态机(StateMachine)分布式日志日志主要用于记录分布式系统的操作。当一条日志被写入本地并通过网络同步到其他Raft节点后,系统会等待日志在多数节点上完成持久化。一旦达到多数派写入,该日志条目就被视为
- 北航计算机软件技术基础课程作业&笔记【5】
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题目(文章一周后公开~)sort1.快排算法核心思路:选取(一般是)当前数组第一个元素作为中间值mid,将数组按照比mid小/大分为两半,再对子数组进行同样操作(二叉树前序遍历)具体操作:主要是分2半那里,可以巧妙一些地来遍历,所以用到了left和right指针(重合时就遍历完了),同时自己写的时候用了一下right_flag表示是否要看右边与mid做比较(网上有更好的,我只是自己这样写了而已)左
- 周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m
么得感情的日更机器
南昌。二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力[2]:1.听力--十分2.单词--五分3.口语--五分4.英语文档1)编程能力[2]:1.编程语言C语言--O分2.数据结构与算法C语言数据结构--O分3.编程参考书1)陈正冲的《C语
- 前端安全-加密
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1密码安全1.1泄露渠道数据库被盗服务器被入侵通讯被窃听内部人员泄露其他网站(撞库)1.2防御严禁明文存储单向变换变换复杂度要求密码复杂度要求加盐(防止拆解)1.3哈希算法明文-密文一一对应彩虹表记录明文密文一一对应表,容易破解两次md5加密也容易破解所以密码必须复杂加盐加盐可以使密码更加难破解加盐+字符串+密码雪崩效应-明文:明文小幅度变化,密文加剧变化密文:明文无法反推密文固定长度:md5sh
- 机器学习之 K-均值聚类算法
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K-均值(K-means)聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的中心,直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤:初始化K个簇的中心点(可以随机选择或者根据数据集初始化)。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3,直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
- 硬加密和软加密
Angus sonder
加密算法安全
一、加密方法不同1、软加密:是指通过特定的软件算法进行加密。2、硬加密:作为物理加密技术,其主要是通过芯片对硬盘中的每一个字符、每一个数据进行加密,这有些像早期的微电码。二、数据保护方式不同1、软加密:通过加密软件的方法来实现加密功能,并不对数据进行转换运算。2、硬加密:硬加密可将需要保护的数据转换成不可识别的数据模块。其在2000/XP的加密下,除了安装其本身驱动程序外,不需要安装其它任何驱动软
- 增量更新
世道无情
1.概述在我们开发的过程中,对于版本更新,按照我们一般套路都是在app刚一打开的时候,直接从服务器中下载最新的版本,然后下载安装就行。但是如果你app新的版本比较大,20M、30M的话,如果让用户下载,可能会比较耗流量、耗时间,需要用户去等待,所以这个时候就出现了增量更新。2.增量更新原理图如下增量更新原理.png3.增量更新算法核心比如用户手中当前版本是1.0,服务器中是2.0,并且服务器中肯定
- HALCON 错误代码 #7709
聪明不喝牛奶
Halcon+CSharp深度学习halcon深度学习
前言最近在研究halcon的深度学习,在环境配置上花了不少的功夫搞定,结果正要开始训练分类的第二个train文件就出现了一个错误,报7709,折腾了三天才解决。原因报7709主要的原因有如下几个原因:1、就是你选的cuda版本和cudnn的不匹配,这个原因应该大家在选择的时候注意一下版本对比的话可以避免,基本上不是这个原因造成的。2、显卡的驱动版本的过低,需要下载一个驱动精灵升级一下显卡的驱动,但
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
安科瑞蒋静
机器学习算法均值算法
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下:初始化K个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
- 高效数据治理策略:筛斗数据带你走进智能化数据管理新时代
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人工智能大数据数据挖掘筛斗数据数据提取数据治理
在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。然而,随着数据量的爆炸性增长,如何高效地管理和利用这些数据,成为了摆在企业面前的一道难题。正是在这一背景下,“筛斗数据”公司凭借其卓越的数据治理策略,引领企业走进了智能化数据管理的新时代。一、精准高效的数据提取:挖掘数据价值的钥匙在数据治理的起始阶段,数据提取是至关重要的第一步。筛斗数据通过先进的算法和智能工具,能够深入复杂的数据源,快
- 用python解读银行家算法
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python算法
用python解读银行家算法银行家算法是一种经典的死锁避免算法,用来决定一个系统是否可以安全分配资源。其主要思想是:银行家在发放贷款之前,需要确保在满足所有用户需求的情况下,仍然有足够的资源剩余,以防止系统进入不安全状态。核心概念:最大需求:每个进程可能需要的最大资源数。已分配:每个进程已经占用的资源数。**需求:进程还需要多少资源才能完成(计算方式:Need=Max-Allocated)。可用资
- python项目实战之基于深度学习的电影评论情感分析系统
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一、引言在信息爆炸的时代,用户生成的内容(UGC)如社交媒体、博客和论坛上的评论等,已经成为产品或服务口碑的重要来源。情感分析是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的情感信息,从而理解大众对特定话题的态度。基于深度学习的电影评论情感分析系统能够自动分类评论的情感倾向,如正面、负面或中性,为电影制片人、营销人员和观众提供有价值的见解。二、技术栈和框架前端HTML/CSS:用于构建静态
- 人工智能时代的程序设计教学与课程设计
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声明:本文已经投稿至“2024年中国高校计算机教育大会”,并发表于微信公众号“于仕琪”,可以转载,但不可修改。作者:于仕琪,郑锋,廖琪梅,田蕾单位:南方科技大学计算机科学与工程系摘要:随着人工智能的兴起,学生对编程的热情逐渐从C/C++向Python迁移,对于计算机硬件体系结构的理解也呈现逐年下降的趋势。当前许多人工智能从业者做的是人工智能算法设计,但参与基础人工智能软件开发的相对较少。我们认为本
- 雪花算法的时间回拨问题的产生和解决办法
CocoaAndYy
java分布式
1.什么是时间回拨问题雪花算法通过时间来即将作为id的区分标准之一,对于同一台id生成机器,它通过时间和序号保证id不重复当机器出现问题,时间可能回到之前,此时,时间就不能区分又或者因为闰秒的出现,导致时间回拨2.如何解决方法1直接抛出异常不处理,直接抛出异常将问题交给人工解决这种方法也是原始的雪花算法,百度的uid-generator采用的太过简单,显然不好方法2延迟等待这种时间回拨(回跳)或许
- gps路径压缩算法
王建文go
算法
公司的gps点位特别多,导致数据存储以及查询都会造成一定的压力.所以我们需要使用gps路径压缩算法我调研了两种:k-means和Douglas-Peuckerk-means压缩的底层原理是:自定义簇的数量,假设是100个,那么就会计算所有gps点,把最相近的点,放在一个簇里,以此类推,计算出100个簇,然后每个簇计算出一个中心点,100簇的中心点也就是我们这段gps的压缩路径.Douglas-Pe
- 分析React fiber
weixin_34367845
javascript数据结构与算法ViewUI
Reactfiber是最新react用的算法选择,其大概的介绍点击这里;现在的局限在现有React中,更新过程中是同步的(这个js代码的代码执行相关)同步的递归的渲染和调和fiber目的中断进程,后面还可以回到进程(work)中;为各个进程(work)分优先级;可以再次使用之前完成的进程(work);终止后面不再使用的进程(work);Inordertodoanyofthis,wefirstnee
- 数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化
sz66cm
线性代数机器学习人工智能
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程,我们能够从原始向量组中构造正交基,并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn},其目标是将这些向量正交化
- nginx负载均衡优化和高可用
小bug大问题
架构学习nginx负载均衡运维linux服务器学习
代理和负载均衡的区别代理负责把连接请求直接转发到后台某个web节点负载均衡负责把请求使用某种调度算法分散发布给后台所有web节点1.配置nginx代理服务器lb1lb1:192.168.8.10web1:192.168.8.20web2:192.168.8.30(1)启动lb1,安装nginxyum-yinstallepel-releaseyum-yinstallnginxsystemctlsta
- React 中的 Fiber 架构
hawk2014bj
react.js架构前端
ReactFiber介绍ReactFiber是React的一种重写和改进的核心算法,用于实现更细粒度的更新和高效的调度。它是React16版本中的一个重要更新,使得React能够更好地处理复杂和高频的用户交互。以下是对ReactFiber的详细介绍:为什么需要ReactFiber?在传统的React中,更新操作是同步的,一旦开始更新,整个组件树的更新过程不会被中断。这在处理复杂组件树或高频用户交互
- python设计函数isleapyear_Python实战练习——打印日历教程
群响-刘思毅
很长一段时间没有接触过c语言了,想来做这一行当已经有三两年了。今天突然想起来以前用c语言在vc6上写代码的日子,想了想以前的一些实战练习。所以今天打算用python来写一个c语言以前练习的题目-日历打印器,并根据情况进行优化。效果如上图所示算法思路:首先,关于日历的相关操作都离不开一个根本情况,1990年的1月1日是周一,所以日历的打印需要基于这一事实想要打印日历需要解决的问题最主要便是一个——那
- 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