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星火嵌入式
嵌入式入门学习单片机
0系列文章入口嵌入式入门学习——0快速入门,Let‘sDoIt!1.内容简介武侠的内功和招式之间的关系类似于编程中的技术和计算原理之间的关系。招式是千变万化的,而内功心法则稳定而深厚。内功心法的深度决定了可以学习的招式变术的上限高度。单片机的控制最终是要落实到寄存器上的。使用库函数或者使用高级语言是招式,了解单片机的寄存器则是内功。2.引言练习武功讲究内外兼修,一味学习技巧,而忽略本质的结果就是一
- 大模型在蛛网膜下腔出血预测与诊疗方案制定中的应用研究
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、蛛网膜下腔出血概述2.1定义与分类2.2发病原因及危险因素2.3临床表现与诊断依据三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于蛛网膜下腔出血预测的可行性分析四、大模型预测蛛网膜下腔出血的具体方案4.1术前风险预测4.1.1数据收集与预处理4.1.2模型构建与训练4.1.3预测指标与评估4.2术中情况
- 使用大模型预测胃穿孔的全流程系统技术方案大纲
目录一、项目概述二、项目背景三、建设目标四、建设内容(一)建设架构(二)核心功能(三)核心技术(四)预期成效(五)方案总结五、系统架构方案流程图六、实验验证证据七、健康教育与指导一、项目概述本项目旨在构建一套基于大模型的胃穿孔预测及全流程管理系统,通过整合术前、术中、术后各环节数据,利用先进的人工智能技术,实现对胃穿孔疾病的精准预测、手术方案优化、并发症风险预警以及术后护理指导等功能,为医疗决策提
- 《Java修仙传:从凡胎到码帝》第四章:设计模式破万法
【万变不离其宗】“需求万变,架构永恒。”“单例镇心魔,策略应万变,装饰扩乾坤。”“此乃设计模式三昧真火。”——函数峰禁地《设计模式真解·总纲》第一回:需求风暴“根据最新需求,贵宗的功法体系需要做以下调整…”李需求的声音不大,却让整个青云宗鸦雀无声。她手中玉简不断延伸,转眼间已铺满半个广场。韩小码瞪大眼睛看着那些浮在空中的需求:支持动态功法切换(需零延迟)递归分身术要增加冷却进度条全面改用Pytho
- 传统预测学对于预测自然灾害与重大灾害可行性之辨
月_o9
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传统预测学对于预测自然灾害与重大灾害可行性之辨人类自诞生起便始终面对自然狂暴力量的威胁。在科学尚未萌芽的漫长岁月里,我们的祖先仰观天文、俯察地理,试图从星象之变、地气之异乃至龟甲裂纹中寻找灾害降临的征兆——传统预测学由此萌芽。在中国,这体现为以天人感应为内核的星象占验与五行灾异之说;在西方,则表现为占星术对天体与人间祸福联系的执着解读。这些智慧结晶承载了先民对未知的敬畏与掌控命运的渴求。传统预测学
- 基于大模型的慢性肾炎全流程预测与诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术原理与应用现状2.1大模型的基本原理与架构2.2医疗领域大模型的应用案例与成效三、慢性肾炎术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与特征提取3.2大模型预测术前慢性肾炎风险的方法3.3基于预测结果的手术方案制定四、慢性肾炎术中监测与风险应对4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中风险预测的应用4.3术中突发状况的应对策略
- 2025.07.04【转录组】| RNA-seq 组装“瘦身术”——BBNorm 归一化处理
穆易青
组装RNA-seq二代大数据
作者:穆易青|CSDN原创当你的RNA-seq原始读长文件动辄数百GB,组装器张口就要500GB+内存时,该怎么办?一种最经济、又几乎不丢掉有用信息的做法就是——数字归一化(DigitalNormalization)。本文将带你认识BBTools套件中的利器BBNorm,并手把手完成一次上百TB级别数据的“瘦身”实践。文章目录1.什么是数字归一化?2.BBNorm:BBTools家族中的“减肥大师
- 3步打造Java六边形帝国!解耦业务逻辑全攻略:破解5大陷阱!
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一起学学C#【三】java开发语言
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- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案
目录一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块1.2大模型核心算法模块二、全流程系统流程图三、系统集成方案3.1模块交互流程3.2数据流示意图四、系统部署拓扑图五、核心模块实现细节5.1术前风险预测算法5.2术中监测算法5.3术后并发症预测模型六、关键技术验证方案6.1模型验证流程6.2临床试验设计框架七、典型应用场景流程7.1腹腔镜手术决策流程一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块#数据采集
- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案大纲
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大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、系统架构设计(一)数据采集与预处理模块(二)大模型核心算法模块(三)应用层功能模块三、全流程系统流程图四、术前阶段详细方案(一)患者信息采集与整合(二)胆囊结石风险预测(三)手术方案制定辅助(四)麻醉方案规划五、术中阶段详细方案(一)实时数据监测与传输(二)手术进程智能辅助六、术后阶段详细方案(一)术后恢复情况预测(二)并发症风险预测(三)护理方案调整(四)康复指导七、并发症风险预
- Java分布式存储炼金术:故障检测与自愈的魔法阵
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一、环境搭建:魔法阵的基础1.1依赖库与工具“准备炼金材料:框架、锁、断路器!”org.ap
- 通达信 稳定盈利多维度趋势分析系统
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指标用法说明核心功能本指标是一个综合性技术分析工具,通过多时间周期的均线系统、量价关系、超买超卖指标等多维度数据,提供趋势判断、买卖信号和极端行情预警功能。主要组成部分均线聚合系统:通过5日、10日、20日、30日均线的聚合程度分析市场趋势强度趋势动能指标:计算均线系统的变化率,判断趋势加速或减速量价分析模块:结合成交量与价格波动,识别底部和顶部区域极端行情预警:通过MACD和RSI等指标识别超买
- 欢乐熊大话蓝牙知识24:LE Secure Connections 是 BLE 的安全升级术
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《LESecureConnections是BLE的安全升级术》还在用JustWorks?你家智能锁可能比你家门还容易被打开。今天我们来聊聊BLE中的“防身绝技”——LESecureConnections(LESC),它到底有多安全?又该怎么用?一、LESecureConnections是啥?一句话解释:LESecureConnections是BLE自4.2版本引入的“升级配对方式”,它不再是“小打
- 【数据标注师】语音校对标注
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数据标注师语音识别人工智能数据标注师语音校对标注
目录一、语音校对标注的核心使命**任务本质****四大核心价值**二、专业工作环境配置**硬件黄金组合****软件栈深度掌握**三、九大错误类型识别与修正**语音校对错误矩阵**四、专业校对工作流**五步双轨校对法****复杂场景攻坚策略五、质量与效率的平衡术**质检三维度****效率提升方案**六、领域专业化路径**医疗语音校对专精****法律语音校对专精**七、职业进阶方向**能力跃迁模型**
- Lynda.com软件教程英文字幕集锦
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Lynda.com平台上的英文字幕文件汇集了从基础到高级的各类软件教程,涵盖AutodeskMaya、AdobeIllustrator、MicrosoftPowerPoint、AdobePhotoshop、Windows7操作系统、3dsMax、AutoCAD以及AdobeAfterEffects的使用和技巧。这些字幕文件为学习者提供了精准理解软件操作和技术术
- 情绪锚定术:雷军卖车背后的IP变现核心密码|创客匠人
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一、雷军的情绪操控术:35万人抢车的心理逻辑小米YU7发布会的终极杀招,是雷军通过“人生故事”引发的情绪共振——开场不讲性能讲“陪孩子成长”,结尾用“写给热爱生活的人”点燃情感,让用户从“理性比价”变为“感性买单”。创客匠人在创始人IP打造中发现:某亲子教育IP用“凌晨三点哄睡宝宝的崩溃”场景化表达,课程转化率提升5倍,印证了“情绪比数据更能驱动成交”的铁律。雷军的高明之处在于,将冰冷的产品参数转
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- RAG系列:提升RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
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之前的帖子大多在优化向量化的过程,让文本内容分块更合理和更精准,本篇重点介绍使用RAG时如何优化提示词,以提高查询结果的精准度!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——用户提问:“AI会抢我饭碗吗?”检索系统:一脸懵逼,给你扔来一堆“AI是什么”“就业趋势”……用户:???这
- 状态模式 - Flutter中的状态变身术,让对象随“状态“自由切换行为!
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订单状态流转/播放器控制/游戏角色行为…一个模式搞定所有状态驱动型逻辑!经典场景:订单状态管理假设你在开发一个外卖App,订单有以下状态:等待接单已接单配送中已完成已取消每个状态下:显示的UI不同可执行的操作不同状态转换规则不同传统实现方式(switch-case地狱):classOrder{Stringstate='waiting';//状态字段WidgetbuildUI(){switch(st
- 通达信【钻石出击】幅图指标公式,监控机构资金流向
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钻石出击指标是一种主力资金流向监测工具,通过红绿点状线直观反映主力资金的进出状态,结合底部共振信号可提高抄底成功率。以下是其核心应用方法:一、钻石底信号解析1.红绿点状线含义绿色点状线:主力资金流出,需警惕下跌风险,不宜抄底。红色点状线:主力资金流入,绿转红的第一个红点可作为底仓试仓信号。连续红点:主力持续流入,若配合股价企稳,可视为加仓信号。2.钻石信号(共振抄底)当出现以下条件时,确认度较高:
- 基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲
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目录一、引言二、术前阶段(一)疾病预测与诊断辅助(二)手术风险评估(三)手术方案制定辅助三、术中阶段(一)实时监测与风险预警(二)手术决策支持四、术后阶段(一)并发症风险预测(二)术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化(一)术前麻醉风险评估(二)术中麻醉管理六、统计分析与模型优化(一)数据收集与整理(二)模型性能评估(三)模型优化与更新七、实验验证与证据支持(一)回顾性队列研究(二)前瞻性随机对照
- 图片元数据与防篡改技术指南
图片元数据与防篡改技术指南——从修改EXIF到数字签名,掌控图片的真实性—引言:数字世界的“隐形指纹”每张图片都携带元数据(EXIF),像数字世界的“隐形日记”,记录拍摄时间、设备甚至GPS位置。但这也带来隐私和篡改风险。本文将带你探索:如何编辑/删除EXIF(保护隐私或修正信息)如何用数字签名/区块链“锁定”图片(防伪、法律存证)开源工具vs商业方案(从命令行到一键操作)第一部分:EXIF修改术
- 使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲
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目录1.引言背景与意义目标2.术前风险评估与预测数据采集与预处理风险预测模型输出应用3.术中风险实时监测与预警实时数据流处理动态风险预测4.术后恢复与并发症预测恢复轨迹建模并发症防控5.个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标7.健康教育与指导方案8.技术架构与实施路径1.引言背景与意义问题现状:心力衰竭(HF)全球患者超千万,中国25岁以上人群患病率1.1%;传统诊疗漏诊率高,预
- 流量的代价:当“带货神话”撞上法律利剑
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首席数据官高鹏律师数字经济团队创作AI辅助一、数据洪流中的“信任坍塌”在数字经济的浪潮中,一场场直播带货的狂欢正在重塑商业生态。屏幕前的KOL们,用话术编织出商品的“完美图景”,观众在“限时折扣”“独家首发”的鼓点中按下订单键。然而,当流量红利与法律底线形成对冲,一场关于信任的博弈悄然展开。某平台头部主播曾宣称某保健品可“逆转糖尿病”,结果产品成分仅为普通压片糖果;另一直播间用“癌症克星”“三天见
- 爆改RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
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你以为RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)就是“检索+生成”那么简单?那你可太低估AI界的“内卷”了!今天,咱们就来聊聊如何用三大Query变形术,把RAG的检索力拉满,助你在AI知识海洋里捞到最肥的鱼!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——
- 程序化交易系统中如何精准获取MACD、KDJ、BOLL等基础指标的值?
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量化交易股票API接口Python股票量化交易程序化交易系统macd指标kdj指标boll指标股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>基础指标在程序化交易系统中的重要性基础指标对交易决策的指导意义MACD、KDJ、BOLL等基础指标在程序化交易系统中扮演着重要角色。MACD可以帮助判断市场的趋势和买卖信号,通过分析其快线和慢线的交叉情况,能为投资者提供入场和出场的参
- CBAP50技术手册】#47 Use Cases & Scenarios(用例与场景):BA(业务分析师)让需求“活起来”的剧本写作术
郭菁菁
BA业务分析需求分析
把需求演绎成系统与用户的真实互动剧本。在一次项目需求评审会上,开发组沉默不语,业务方焦躁不安。写在文档里的需求,似乎谁都“看懂了”,但又好像“谁都没真正理解”。直到我用一组UseCases&Scenarios把冷冰冰的需求变成了一场场“用户剧本”,大家才终于“看见”了系统该如何运作,沟通顿时顺畅了。UseCases和Scenarios,就像是BA的“剧作笔”——把抽象需求,演绎成生动细节。什么是U
- 曼昆《经济学原理》第九版 宏观经济学 第三十四章最后的思考
没有女朋友的程序员
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以下是曼昆《经济学原理》第九版宏观经济学第三十四章**“最后的思考”的零基础深度解析**,结合中国实际案例与生活化比喻,帮你彻底掌握核心逻辑:一、全书的“经济哲学”:市场与政府的平衡术核心问题:经济危机时政府该“救市”还是“放手”?曼昆的答案:没有标准答案,但需在市场效率与政府干预间找到动态平衡。类比:就像驾驶汽车——市场是“油门”(自发调节),政府是“刹车”(防止失控),但方向盘(政策方向)需要
- 大模型读过的书,终将成为人类的新血肉:一场知识炼金术的深度剖析
黑巧克力可减脂
AIGCAIGC人工智能
“吾生也有涯,而知也无涯。以有涯随无涯,殆已!”庄子千年前的慨叹,在信息爆炸的今天更显沉重。人类个体穷尽一生,所能阅读、理解、吸收的书籍不过沧海一粟。然而,一种前所未有的“数字读者”正在悄然改变这一困境——大语言模型以其近乎贪婪的“阅读”能力,正对浩如烟海的书籍进行前所未有的批量处理与深度总结。这并非冰冷的机械扫描,而是一场静默却影响深远的知识炼金术。巨量“吞噬”:大模型如何“阅读”万卷书?数据洪
- 基于大模型的短暂性脑缺血发作(TIA)全流程预测与诊疗辅助系统技术方案大纲
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目录一、系统核心目标二、系统架构模块三、实验验证证据链系统架构流程图关键技术创新点一、系统核心目标构建多模态数据融合的TIA预测-干预-管理闭环,覆盖术前预警、术中决策、术后康复全周期二、系统架构模块1.术前预测模块高危人群筛查模型输入:电子健康记录(EHR)、基因数据、可穿戴设备实时监测特征工程:血压波动模式、颈动脉斑块稳定性评分TIA发作概率预测72小时预警模型(LSTM+Transforme
- 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