Torch中Tensor与Numpy或各种图像格式的相互转化

Linux部署模型报错OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_mod dkgee linux pytorch 运维
报错内容：OSError:Errornofilenamedpytorch_model.bin,tf_model.h5,model.ckpt.indexorflax_model.msgpackfoundindirectory主要原因是transformer版本不对，需要升级pipinstall--upgradehuggingface_hubpipinstalltransformers[torch]其
AI模型技术演进与行业应用图谱智能计算研究中心其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
模型优化驱动产业应用创新智能计算研究中心其他
内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进，其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通
基于roop/insightface将视频中包含指定人脸的视频片段提取并合并成新视频阆遤 python roop pytorch insightface
利用insightface.app.FaceAnalysis提最一个视频中包含指定人脸的视频片段，并将其合并成一个新视频，使用“buffalo_l”模型，模型需安装在代码当前目录下的.\models中。需要roop或其他支持pytorch、insightface、moviepy的环境。pytorch安装请见我其他文章。#cython:language_level=3str#-*-coding:ut
关于pytorch3d的安装诚威_lol_中大努力中人工智能 pytorch 人工智能 python
更新1：2025_2_04今天发现，原来的pytorch3d不见了，在我的aaa1环境中。重新安装，我发现最好用的还是去github下载最新的pytorch3d的zip，unzip之后，进去pipinstall-e.然后安装成功！1、参考文章1：windows安装PyTorch3D详细指南-哔哩哔哩(bilibili.com)这篇文章巨好2、参考文章2：pytorch3d/INSTALL.mdat
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = 的用法 @锦瑟五十弦深度学习人工智能
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=单值作用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=多值的作用os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=单值作用一定要在importtorch之前定义这句话importosos.environ['CUDA
【零基础入门】一篇弄懂nn.Sequential以及ModuleList的使用（呕心沥血版）十二月的猫 PyTorch深度学习 pytorch 零基础入门
个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Sequential类的使用2.1序列容器简单注入2.2序列容器字典注入2.3序列容器函数注入2.4序列容器修改2.5序列容器删除3.nn.ModuleList()的使用3.1定义模型3.2使用模型4.总结1.前言《
Python预训练模型实现俄语音频转文字啥都鼓捣的小yao 人工智能 python 音视频人工智能
Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调。使用此模型时，请确保您的语音输入以16kHz采样。我们只需要装好三个功能包，写好你的文件路径即可使用！importtorchimportlibrosafromtransformersimport
pytorch v1.4.0安装问题大柠丶 pytorch 人工智能 python
直接使用conda安装报错：(CenterNet)C:\Users\16323>condainstallpytorch==1.4.0torchvision==0.5.0cudatoolkit=10.1-cpytorch-cconda-forgeChannels:-pytorch-conda-forge-defaultsPlatform:win-64Collectingpackagemetadata
Vision mamba(mamba_ssm)安装踩坑指南 ggitjcg 深度学习 python
在这篇博客中，我将分享我在linux环境安装和使用VisionMamba（mamba_ssm）过程中遇到的一些问题和解决方法。前置检查：PyTorch和Python版本在安装mamba_ssm前，请确保你的PyTorch和Python环境版本正确。以下代码可用来检查环境信息：importtorchprint("PyTorchVersion:{}".format(torch.__version__)
关于forward函数 oioz 深度学习
定义forward函数是模型的核心前向传播逻辑，定义了输入数据如何在模型中传递和计算。它将输入数据通过模型的各层（如卷积层、全连接层等），计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现：在PyTorch中，forward函数是模型的核心部分，必须显式定义。灵活性高：可以根据模型需要，自由定义forward函数的内容，包括各种计算操作。示例（PyTorch）
使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇 DASA13 pytorch transformer 神经网络
1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。然后,安装PyTorch和其他必要的库:pipinstalltorchnumpymatplotlib3.P
PyTorch数据归一化处理：transforms 2401_87555420 pytorch 人工智能 python
##1.数据归一化处理：transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法，提升泛化能力，包括：
Pytorch中的torch.utils.data.Dataset 类小白的高手之路深度学习（DL）Pytorch实战深度学习 python pytorch
1、使用方法fromtorch.utils.dataimportDataset2、torch.utils.data.Dataset类的定义classDataset(Generic[_T_co]):r"""Anabstractclassrepresentinga:class:`Dataset`.Alldatasetsthatrepresentamapfromkeystodatasamplesshou
回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）豆芽819 深度学习框架PyTorch pytorch 深度学习人工智能机器学习回归
importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname
从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练 AI大模型探索者 pytorch 人工智能 python transformer 深度学习 ai 机器学习
前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例苏雨流丰机器学习 pytorch 人工智能 python 机器学习深度学习
文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总墨绿色的摆渡人用 pytorch 从零开始创建大语言模型 pytorch 语言模型人工智能
用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)本系列文章：用pytorch从零开始创建大语言模型（一）：理解大型语言模型用pytorch从零开始创建大语言模型（二）：待更新用pytorch从
TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势 Honeysea_70 #算法 tensorflow pytorch 人工智能
功能上的区别1.计算图TensorFlow：使用静态计算图（StaticGraph）。在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。计算图是动态构建和执行的，每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便，
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？努力毕业的小土博^_^ AI算法题库人工智能算法计算机视觉深度学习神经网络
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？前言数据级别的多尺度模型架构上的多尺度表示FPN代码示例（PyTorch）说明其他多尺度处理方法总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup大多数高校
【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf 喝不喝奶茶丫 pytorch 人工智能语言模型大模型转行大模型 AI大模型微调
今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。（书籍分享）
树莓派4B arm平台aarch64 pip安装pytorch 纬领网络 pytorch arm 深度学习
比如你要安装torch1.7.1的版本，你执行下面这行命令pip3installtorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0.7.2-fhttps://torch.kmtea.eu/whl/stable-cn.html
深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯深度学习目标检测 pytorch 人工智能 ResNet 残差连接残差网络
文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯深度学习目标检测 pytorch AlexNet 人工智能
文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
python arm64_PyTorch-aarch64 人类0663号 python arm64
PyTorch源码编译步骤：1、源码编译环境：操作系统：debian9.12交换空间：1GPython版本：3.5硬件：CPU：RK3399(aarch64)内存：4G2、下载依赖包：下载pytorch及其依赖包时，默认从github上下载，如果网络不好、容易断开时，可在gitee上找到对应包克隆链接，然后修改对应配置文件，进行下载。需要细致耐心。3、编译主要参数：设置最大作业数：exportMA
Deepseek-R1-Distill-Llama-8B + Unsloth 中文医疗数据微调实战 LuckyAnJo LLM相关 llama python 自然语言处理人工智能
内容参考至博客与Bin_Nong1.环境搭建主要依赖的库(我的版本)：torch==2.5.1unsloth==2025.2.15trl==0.15.2transformers==4.49.0datasets=3.3.1wandb==0.19.62.数据准备-medical_o1_sft_Chinese经过gpt-o1的包含cot(思考过程)的中文医疗问答数据，格式与内容如下:"Question"
Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四） AI专题精讲 Pytorch入门到精通 pytorch 人工智能 python
1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理
【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类1-数据清洗+制作标签文件努力的小巴掌 pytorch分类项目 pytorch 分类人工智能
Pytorch猫狗分类用Pytorch框架，实现分类问题，好像是学习了一些基础知识后的一个小项目阶段，通过这个分类问题，可以知道整个pytorch的工作流程是什么，会了一个分类，那就可以解决其他的分类问题，当然了，其实最重要的还是，了解她的核心是怎么工作的。那首先，我们的第一个项目，就做猫狗的分类。声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）凡人的AI工具箱深度学习 pytorch 学习 AI编程人工智能 python
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐、图片库搜索通过内容的语义理解提供更精准的推荐和搜索社交网络基于内容的帖子推荐理解用户兴趣，提供更相关的内容推荐教育技术多模态教学资源检索教师和学生可以更
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）凡人的AI工具箱深度学习 pytorch 学习 AI编程人工智能 python
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。想象一下，如果你的模型既能"看"又能"读"，并且能够理解图像与文字之间的联系，这将为我们打开怎样的可能性？今天我们将专注于构建图文匹配系统，学习如何使用CLIP（ContrastiveLanguage
二分查找排序算法周凡杨 java 二分查找排序算法折半
一：概念二分查找又称折半查找（折半搜索/ 二分搜索），优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步
java中的BigDecimal bijian1013 java BigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题，查资料用BigDecimal解决，并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习，特转载。原文地址：http://blog.csdn.net/ugg/article/de
Shell echo命令详解 daizj echo shell
Shell echo命令 Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似，都是用于字符串的输出。命令格式： echo string 您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串: echo "It is a test" 这里的双引号完全可以省略，以下命令与上面实例效果一致： echo Itis a test 2.显示转义
Oracle DBA 简单操作周凡杨 oracle dba sql
--执行次数多的SQL select sql_text,executions from ( select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc ) where rownum<81; &nb
画图重绘朱辉辉33 游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候，因为游戏里的棋盘是用线绘制的，而这些东西并不在系统自带的重绘里，所以在移动窗体时，棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。在重写系统重绘方法时，我们要注意一定要调用父类的重绘方法，即加上super.paint(g)，因为如果不调用父类的重绘方式，重写后会把父类的重绘覆盖掉，而父类的重绘方法是绘制画布，这样就导致我们
线程之初体验西蜀石兰线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭，懂多线程才算入门。之前看《编程思想》的多线程章节，看的云里雾里，知道线程类有哪几个方法，却依旧不知道线程到底是什么？书上都写线程是进程的模块，共享线程的资源，可是这跟多线程编程有毛线的关系，呜呜。。。线程其实也是用户自定义的任务，不要过多的强调线程的属性，而忽略了线程最基本的属性。你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务，就跟正常的Ja
linux集群互相免登陆配置林鹤霄 linux
配置ssh免登陆 1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa 2、提示让你输入，什么都不输，三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub 其中id_rsa为秘钥，id_rsa.pub为公钥，使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction aigo mysql
原文：http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html 原因是你使用的InnoDB 表类型的时候, 默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s, 因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错. 你可以把这个时间加长,或者优化存储
Socket编程基本的聊天实现。 alleni123 socket
public class Server { //用来存储所有连接上来的客户 private List<ServerThread> clients; public static void main(String[] args) { Server s = new Server(); s.startServer(9988); } publi
多线程监听器事件模式(一个简单的例子) 百合不是茶线程监听模式
多线程的事件监听器模式监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到创建多线程的事件监听器模式思路: 1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记 2,创建队
spring InitializingBean接口 bijian1013 java spring
spring的事务的TransactionTemplate，其源码如下： public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{ ... } TransactionTemplate继承了DefaultT
Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户 bijian1013 oracle 数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL，以备查用。 select t.table_name as "表名", t.grantee as "被授权的属组", t.owner as "对象所在的属组"
【Struts2五】Struts2 参数传值 bit1129 struts2
Struts2中参数传值的3种情况 1.请求参数绑定到Action的实例字段上 2.Action将值传递到转发的视图上 3.Action将值传递到重定向的视图上一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上 Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上，绑定的规则使用ognl表达式语言
【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A] bit1129 kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
nginx gzip压缩配置 ronin47 nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置更多 0 nginx gzip 配置随着nginx的发展，越来越多的网站使用nginx，因此nginx的优化变得越来越重要，今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢？ gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小，这样，用
java-13.输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 bylijinnan java
two cursors. Make the first cursor go K steps first. /* * 第 13 题：题目：输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 */ public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){ ListNode p1=head,p2=head;
Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject bylijinnan java spring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法： 1. Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType) 2. Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper) 第1个方法是只查
[冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术? comsci 技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了? 那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段... &nb
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根据浏览器获取iphone和apk的下载地址 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" content="text/html"/> <meta name=
C# socks5详解转 dalan_123 socket C#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯，Socket4的实现是类似的，注意的事，这里不是讲用C#实现一个代理服务器，因为实现一个代理服务器需要实现很多协议，头大，而且现在市面上有很多现成的代理服务器用，性能又好，
运维 Centos问题汇总 dcj3sjt126com 云主机
一、sh 脚本不执行的原因 sh脚本不执行的原因只有2个 1.权限不够 2.sh脚本里路径没写完整。二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root 修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件 MailTo = MailFrom 三、查询连接数
Yii防注入攻击笔记 dcj3sjt126com sql WEB安全 yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查，可以使用正则表达式或者直接输入字符判断，大部分是只允许输入字母和数字的，其它字符度不允许；对于内容复杂表单的内容，应该对html和script的符号进行转义替换：尤其是<,>,',"",&这几个符号这里有个转义对照表： http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
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zookeeper windows 入门安装和测试 greemranqq zookeeper 安装分布式
一、序言以下是我对zookeeper 的一些理解： zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具，好吧，这样说得很抽象，我们举个“栗子”。栗子1号：假设我是一家KTV的老板，我同时拥有5家KTV，我肯定得时刻监视
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jdk与jre的区别（_） macroli java jvm jdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK，它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包，可以包括函数库、编译程序等。 JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境，是面向Java程序的使用者，而不是开发者。如果安装了JDK，会发同你
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[一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解 superlxw1234 hive hive元数据结构
关键字：Hive元数据、Hive元数据表结构之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述，Hive是什么”中介绍过，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，
Spring 3.2.14，4.1.7，4.2.RC2发布 wiselyman Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。

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