- (7)学习编程---python多进程、多线程、协程
daydreamer5920
编程学习
多进程(Multiprocessing)概念多进程是指一个程序同时运行多个进程。每个进程都有自己的内存空间和资源,进程之间通过进程间通信(IPC)来共享数据。优点独立性:每个进程都有独立的内存空间,一个进程的崩溃不会影响其他进程。并行性:可以利用多核CPU的优势,实现真正的并行计算。缺点资源消耗:每个进程都有自己的内存空间,因此资源消耗较大。通信成本:进程间通信需要通过IPC,通信成本较高。多线程
- 考研复习之记忆方法
herosunly
考名校研究生经验分享考研
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 【牛客 差分】值周
Liu_Meihao
c++
题目值周思路和校门外的树一样,唯一不同的是本题数组要开的大一些,其他都一样。代码#includeusingnamespacestd;constintN=100000010;inta[N]={0},b[N];intmain(){std::ios::sync_with_stdio(false);intn,m;cin>>n>>m;for(inti=1;i>l>>r;b[l]=b[l]+1;b[r+1]=
- 三维仿射变换矩阵
惆怅客123
计算几何仿射变换矩阵平移缩放旋转
三维仿射变换矩阵平移变换缩放变换旋转变换绕x、y、z单个轴旋转的变换绕任意轴旋转 三维仿射变换矩阵有3×4、4×43\times4、4\times43×4、4×4两种写法,都是施加到三维点的齐次式上,4×44\times44×4的仿射变换矩阵是在3×43\times43×4的矩阵后追加一行(0,0,0,1)(0,0,0,1)(0,0,0,1),便于通过连续左乘计算组合变换矩阵,这里只对平移、缩放
- 正则表达式(1)
林深的林
正则表达式
正则表达式概述正则表达式,又称正规表示法、常规表示法(英语:RegularExpression,在代码中常简写为regex、regexp或RE),计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串。正则表达式类似于JSON,是一种通用的标准,被各种开发语言所支持,包括但不限于:Java,JavaScript,C,C++,C#,Python,SQL等等;因为在J
- 绿色算力网络构建与智能调度实践
智能计算研究中心
其他
内容概要绿色算力网络的构建需以能效优化为核心,通过智能调度系统实现算力资源的高效整合与动态分配。当前架构设计包含三大核心模块:异构计算集群(涵盖GPU、FPGA及量子计算单元)、跨区域网络互联协议(适配东数西算的传输需求)以及能耗监测平台(基于实时数据建模的碳足迹追踪)。下表示例展示了典型算力节点的关键参数对比:节点类型计算密度(TFLOPS/m²)功耗比(TOPS/W)延迟控制(ms)量子计算集
- 跨领域算法安全优化与可解释实践
智能计算研究中心
其他
内容概要作为系统性研究框架,《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入,重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性,构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式,同时引入动态可解释性分析技术,为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面,研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略,以及生成对抗网络在数据
- 智能算法安全与跨领域创新实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在智能算法快速渗透各行业的背景下,安全治理与技术创新已成为驱动跨领域应用的核心议题。当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开,通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力,构建起多模态技术融合的创新路径。在应用场景层面,医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系,其中超参数优化、特征工程
- A800算力部署实战策略
智能计算研究中心
其他
内容概要《A800算力部署实战策略》聚焦于高性能计算集群的全生命周期管理,系统梳理从底层硬件选型到上层软件生态协同的关键技术路径。本书以A800芯片的并行计算特性为切入点,深入探讨算力密度与能效比之间的动态平衡机制,覆盖硬件拓扑优化、分布式任务调度、跨架构编译优化等核心环节。通过模块化设计思路,将复杂的部署流程拆解为可迭代实施的标准化操作单元,为不同规模的计算场景提供灵活适配方案。建议在规划初期建
- 模型优化前沿趋势与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与边缘计算技术的深度融合,模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术,正在重构跨机构协作的模型训练范式,而量子计算与神经架构搜索(NAS)的结合,为超参数优化开辟了新维度。在应用层面,医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果,验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
- 算力安全创新驱动未来趋势endofsentence
智能计算研究中心
其他
内容概要算力安全与技术创新正在重塑全球算力生态,其核心驱动力来自异构计算、边缘计算及量子计算等前沿技术的深度融合。当前算力架构正经历从集中式向分布式演进,通过异构加速芯片、动态资源调度算法及绿色能效优化,显著提升算力基础设施的可扩展性与可靠性。例如,异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速,使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据:根据IDC预测,到2025年全球智能算力需求将增长30倍,
- H800实战应用深度解析endofsentence
智能计算研究中心
其他
内容概要H800作为新一代计算架构的核心组件,其设计理念聚焦于高性能计算与人工智能场景的深度融合。通过模块化异构计算架构,H800实现了计算密度与能效比的突破性提升。下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比:场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出:"H800的异构计算架构在模型并行处理方面
- 数字频率计设计与实现
IT源码大师
竞赛项目研究实战汇集单片机
1.引言数字频率计是计算机、通讯设备、音频视频等科研生产领域不可或缺的测量仪器。它通过十进制数字显示被测信号的频率,广泛应用于模拟、数字电路的设计、安装和调试过程。本设计采用定时、计数的方法测量频率,并使用1602ALCD显示器动态显示6位数,测量范围为1Hz至10kHz的正弦波、方波和三角波,时基宽度为1us、10us、100us和1ms。2.频率测量仪的设计思路与频率计算2.1设计思路频率测量
- 【C语言】用三种循环语句 计算1到1000之间能被2或3整除的数的总和
Hugo_McQueen
c语言
#includeintmain(){ints=0,i;for(i=1;iintmain(){inti=1,s=0;while(iintmain(){inti=1,s=0;do{if(i%2==0||i%3==0){s+=i;}i++;}while(i<=1000);printf("s=%d",s);return0;}
- STM32实时时钟(RTC)代码深度解析 | 零基础入门STM32第三十九步
触角01010001
STM32stm32单片机嵌入式硬件
主题内容教学目的/扩展视频RTC时钟的使用重点课程RTC时钟的原理,电路原理分析,固件库分析,驱动程序分析。在超级终端上显示时钟。做可修改的超级终端显示RTC的项目。师从洋桃电子,杜洋老师文章目录一、RTC初始化流程分析1.1时钟与备份域配置1.2初始化检测机制二、时间处理核心算法2.1闰年判断算法2.2时间戳转换(Unix时间)三、时间读取与转换3.1读取计数器值3.2星期计算算法四、中断处理机
- 1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础
Unknown To Known
动手学习深度学习深度学习人工智能
视频资源B站:动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数,目标函数,过拟合,优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络,多层感知机卷积神经网络——
- 什么是分布式系统?什么是微服务架构?
BELONGS TO YOU .
微服务架构分布式
什么是分布式系统?分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器,处理更多的数据。首先需要明确的是,只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候,且硬件的提升(加内存、加磁盘、使用更好的CPU)高昂到得不偿失的时候,应用程序也不能进一步
- 探索IT世界的宝藏:优质资源推荐与深度解析
点我头像干啥
Ai分类人工智能数据挖掘python深度学习
引言在当今数字化时代,信息技术(IT)已经成为推动社会进步和经济发展的重要引擎。无论是软件开发、网络安全、数据分析,还是人工智能、云计算等领域,IT技术都在不断革新和演进。对于IT从业者、学生以及技术爱好者来说,掌握最新的技术动态和获取优质的学习资源至关重要。本文将为大家推荐一些优质的IT资源,并深入探讨如何利用这些资源提升自己的技术能力。一、优质IT资源推荐1.在线学习平台1.1Coursera
- H100架构解析与性能优化策略
智能计算研究中心
其他
内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品,其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。本文将从核心架构创新与典型场景调优两个维度展开:首先解析第三代TensorCore的稀疏计算加速机制、FP8混合精度支持特性及其对矩阵运算的优化效果;其次,针对显存子系统中HBM3堆栈布局、L2缓存分区策略以及数据预取算法的协同优化进行拆解;最
- Python机器学习实战:使用Flask构建机器学习API
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:使用Flask构建机器学习API作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域,模型训练和部署一直是重要的挑战。传统的机器学习项目往往采用独立的脚本或复杂的流程,难以实现模型的自动化、可视化和复现。为了解决这一问题,将机器学习模型封装成可访问的API变得越来越流行。Fla
- 一张表多少记录,会成为大表?如何计算
18你磊哥
mysql数据库mysql
首先,“大表”的定义并不是绝对的。不同的数据库系统、不同的硬件配置、不同的查询模式,对“大”的定义可能都不一样。比如,对于MySQL来说,百万级别的记录可能已经算大表,而对于一些分布式数据库,可能处理十亿级别的数据才算挑战。接下来,用户可能想知道如何判断自己的表是否过大,以及如何计算这个阈值。这时候,我需要考虑几个方面:数据量、性能指标、存储引擎的特性、索引情况、查询复杂度等。数据量方面,表的记录
- Sijia_y的个人经历以及计算机行业发展
Sijia_y
python
如今互联网发展的速度甚是快,以至于技术都在更新迭代。稍有不注意可能就会被淘汰甚至是替代。作为一名中专生,我的成绩也是很差。因为高中考不上的缘故,来到了江苏上学。计算机行业我了解的并不是很多,当时只是听说工资高,铁饭碗。我是一个很懒的人,也是很贪玩。并没有学习很高的兴趣。我接触编程语言,完全是因为我的朋友。因为他是自学C语言的,后面他参加比赛得奖了。我就觉得非常厉害。我就开始学习Python,学会一
- 讲一下Spark的shuffle过程
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
首先Spark的shuffle是Spark分布式集群计算的核心。Spark的shuffle可以从shuffle的阶段划分,shuffle数据存储,shuffle的数据拉取三个方面进行讲解。首先shuffle的阶段分为shuffle的shufflewrite阶段和shuffleread阶段。shufflewrite的触发条件就是上游的Stage任务shuffleMapTask完成计算后,会哪找下游S
- Spark数据倾斜的问题
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
Spark数据倾斜业务背景Spark数据倾斜表现Spark的数据倾斜,包括SparkStreaming和SparkSQL,表现主要有下面几种:1、Excutorlost,OOM,Shuffle过程出错2、DriverOOM3、单个Excutor执行器一直在运行,整体任务卡在某个阶段不能结束4、正常运行的任务突然失败数据倾斜产生的原因以Spark使用场景为例,我们再做数据计算的时候会涉及类似coun
- PySpark实现导出两个包含多个Parquet数据文件的S3目录里的对应值的差异值分析
weixin_30777913
pythonspark数据分析云计算
编写PySpark代码实现从一个包含多个Parquet数据文件的AmazonS3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据,根据这两个维度字段的数据分组统计,计算度量字段的数据的分组总计值,得到一个包含两个维度字段和度量字段的分组总计值字段的dataframe,再从另一个包含多个Parquet数据文件的S3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据组成一
- NTIRE比赛:技术前沿、国内企业表现与计算机视觉未来展望
AndrewHZ
深度学习新浪潮计算机视觉人工智能深度学习调研报告算法NTIRE画质算法
一、NTIRE比赛概述:图像恢复与增强领域的全球竞技场1.1NTIRE的定位与历史NTIRE(NewTrendsinImageRestorationandEnhancement)是计算机视觉领域最具影响力的国际赛事之一,聚焦于图像恢复与增强技术的前沿探索。自2017年首次举办以来,NTIRE每年与计算机视觉顶会CVPR联合召开,成为学术界与工业界技术实力的重要展示平台。其竞赛内容涵盖图像超分辨率、
- 600条最强 Linux 命令总结(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网安导师小李
程序员编程网络安全linux运维服务器学习web安全pythonjava
一、基本命令uname-m显示机器的处理器架构uname-r显示正在使用的内核版本dmidecode-q显示硬件系统部件(SMBIOS/DMI)hdparm-i/dev/hda罗列一个磁盘的架构特性hdparm-tT/dev/sda在磁盘上执行测试性读取操作系统信息arch显示机器的处理器架构uname-m显示机器的处理器架构uname-r显示正在使用的内核版本dmidecode-q显示硬件系统部
- 数组 + 函数
..儒
数据结构javascript前端
数组1.声明语法let数组名=[数据1,数据2,...,数据n]letarr=newArray[数据1,数据2,..数据]例letnames=['小明',‘小刚',‘小红',‘小丽',‘小米']数组是按顺序保存,所以每个数据都有自己的编号计算机中的编号从0开始,所以小明的编号为0,小刚编号为1,以此类推在数组中,数据的编号也叫索引或下标数组可以存储任意类型的数据2,数组的基本使用一些术语:元素:数
- 量子计算如何颠覆能源优化领域:从理论到实践
Echo_Wish
人工智能前沿技术量子计算能源
量子计算如何颠覆能源优化领域:从理论到实践大家好,我是Echo_Wish,一个热爱探索前沿技术的人工智能与Python领域的技术分享者。今天,我们将深入探讨一个激动人心的话题——量子计算在能源优化中的应用。这不仅是科技领域的全新趋势,也可能为全人类的能源利用效率带来革命性突破。从理论模型到实际应用,量子计算已经在一些能源相关领域崭露头角,例如电网优化、可再生能源分配和物流节能规划。以下,让我们一步
- AI人工智能 Agent:电力系统中智能体的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
AI人工智能Agent:电力系统中智能体的应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1电力系统的挑战与机遇电力系统是现代社会运行的基石,其安全、可靠、高效运行对经济发展和人民生活至关重要。近年来,随着可再生能源的快速发展、电力需求的不断增长以及电力市场化的推进,电力系统面临着前所未有的挑战,同时也迎来了新的发展机遇。挑战:可再生能源的波动性和间歇性:太阳能和风能等可再生能源的输出功率受天气条
- 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