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Ai深度学习tensorflow人工智能
引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目，深入理解TensorFlow的使用方法，并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么？TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Go
- 使用大语言模型API在AI应用中的实现
qq_37836323
人工智能语言模型自然语言处理python
随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用，并提供一个简单的demo代码，帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型（如GPT-4）能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务，包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
幂简集成
API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 【深度学习】 PyTorch一文详解
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“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开
- 存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案
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大数据数据库
随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高，存算一体作为一种新型架构设计理念，在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前，我们需要先了解存储和计算的基本概念，以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体？存算一体，顾名思义，是将数据存储与计算资源紧密结合，形成一个统一的架构。在这种架构下，存储和计算不仅在物理层面上结合，更在架构设计上深度融合。具体来说，
- 自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来
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语音识别人工智能
自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤：语音信号采集：通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理：去除噪
- 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？
yuanpan
机器学习神经网络transformer
机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
- 30秒生成电子合同：B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期|数商云
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B2B系统数字化电商平台人工智能大数据云计算数据库运维javaspring
引言在数字经济时代，B2B（Business-to-Business）电子商务正在以前所未有的速度改变着企业的运营模式。随着交易量的不断攀升，传统的合同生成和审核流程逐渐成为制约交易效率的瓶颈。然而，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，结合B2B系统的智能化升级，我们正见证一场合同生成效率的革命。本文将深入探讨“30秒生成电子合同：B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期”这一创新模式，解析其背后的
- 奇异值分解（SVD）
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奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD)，这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时，您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
- 【北京迅为】iTOP-RK3568开发板OpenHarmony系统南向驱动开发UART接口运作机制
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RK3568开发板RK3568开发板OpenHarmony
瑞芯微RK3568芯片是一款定位中高端的通用型SOC，采用22nm制程工艺，搭载一颗四核Cortex-A55处理器和MaliG522EE图形处理器。RK3568支持4K解码和1080P编码，支持SATA/PCIE/USB3.0外围接口。RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
- 大学期间如何学习利用AI
der丸子吱吱吱
学习人工智能
一、引言人工智能（AI）是当今世界技术发展的重要方向，它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展，它不仅改变了我们的生活，也带来了巨大的职业机会。然而，面对如此广阔的领域，作为大学生，如何在本科阶段有效地学习和利用AI，成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具，逐步掌握AI的核心技术，并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
- 全面掌握Python：从安装到基础再到进阶的系统学习之路（附代码，建议新手收藏）
der丸子吱吱吱
python学习开发语言新手入门代码
Python，作为一种现代化的高级编程语言，因其简洁易懂的语法和强大的功能，成为了数据科学、人工智能、Web开发等多个领域的首选语言。在这篇文章中，我们将从大学课本的结构来详细介绍Python，帮助大家从零基础开始，逐步深入掌握Python的各个方面。目录第一章：Python简介与安装1.1Python语言概述1.2安装Python1.3Python的开发环境1.4第一个Python程序第二章：基
- yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案
爱编程的喵喵
Linux解决方案linuxlocateyum解决方案
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了yuminstalllocate出现
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- 模型上下文协议 (MCP)是什么？Model Context Protocol 需要你了解一下
同学小张
学习AIGCAI-nativeagigpt开源协议
大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，订阅我的大模型专栏，共同学习和进步。在人工智能领域，ModelContextProtocol（MCP）正逐渐成为连接AI模型与各类数据源及工具的重要标准。MCP究竟为何物？它又将如何改变AI应用的开发与使用？文章目录0.概念1.MCP的总体架构2.为何使用MCP？3.我的理解4
- 生成式对抗网络在人工智能艺术创作中的应用与创新研究
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摘要本文深入探究生成式对抗网络（GAN）在人工智能艺术创作领域的应用与创新。通过剖析GAN核心原理，阐述其在图像、音乐、文学等艺术创作中的实践，分析面临的挑战与创新方向，呈现GAN对艺术创作模式的变革，为理解人工智能与艺术融合发展提供全面视角。一、引言在人工智能与艺术深度融合的时代浪潮中，生成式对抗网络（GAN）作为一项突破性技术，为艺术创作带来了全新的可能性。它打破传统创作边界，以独特的对抗学习
- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
@王威&
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摘要本文聚焦知识图谱，深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中，知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识，揭示实体间复杂关系，
- Flink启动任务
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Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，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Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发
- 计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅
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毕设选题课程设计人工智能毕业设计毕设题目毕业设计题目aiAI编程
文章目录前言最新毕设选题（建议收藏起来）本科计算机人工智能专业相关的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍：✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能
- AI人工智能 Agent：在赋能传统行业中的应用
AI天才研究院
计算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：在赋能传统行业中的应用1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展1.1.2人工智能的三次浪潮1.1.3人工智能的现状与挑战1.2传统行业面临的困境1.2.1效率低下1.2.2成本高企1.2.3决策滞后1.3人工智能赋能传统行业的必要性1.3.1提高效率1.3.2降低成本1.3.3优化决策2.核心概念与联系2.1人工智能Agent的定义2.1.1Age
- 【机器学习】建模流程
CH3_CH2_CHO
什么？！是机器学习！！机器学习人工智能线性回归逻辑回归
1、数据获取1.1来源数据获取是机器学习建模的第一步，常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。数据库是企业内部常见的数据存储方式，例如：MySQL、Oracle等关系型数据库，以及MongoDB等非关系型数据库，它们能够存储大量的结构化和非结构化数据API（应用程序编程接口）提供了从外部获取数据的便捷方式，例如：社交媒体平台的API可以获取用户发布的内容和互动信息网络爬虫则适用于从网页中提取
- “四预”驱动数字孪生水利：让智慧治水守护山河安澜
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实景三维智慧城市人工智能gis大数据安全
近年来，从黄河秋汛到海河特大洪水，从珠江流域性洪灾到长江罕见骤旱，极端天气频发让水安全问题备受关注。如何实现“治水于未发”？数字孪生水利以“预报、预警、预演、预案”（四预）为核心，正在掀起一场水利治理的智慧革命。一、数字孪生水利：从物理世界到虚拟镜像的跃迁数字孪生水利并非简单的“数字建模”，而是通过高精度传感器、大数据、人工智能等技术，在虚拟空间构建与物理流域完全映射的“数字分身”，实现水情、工情
- 硬件NAS将成为电子垃圾？
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家用NASWinNAS飞牛NAS人工智能安卓NAS
随着人工智能（AI）技术的快速发展，传统的NAS设备正面临一场深刻的变革。过去，NAS的主要功能是提供数据存储和共享服务，但在AI时代，单纯的存储功能已无法满足用户需求。未来的NAS必须集成本地AI能力，才能成为真正的AI-NAS。然而，当前市场上的NAS产品硬件配置普遍较低，无法支持本地AI的运行。因此，现有的硬件NAS在三年内可能会被淘汰，取而代之的将是集成了AI和NAS功能的家用AI服务器。
- 【DeepSeek】 全方位使用指南————简版
諰.
人工智能aiAI写作
一、平台概述DeepSeek（深度求索）是专注实现AGI的中国的人工智能公司，提供多款AI产品：智能对话（Chat）文生图（Art）代码助手（Coder）API开发接口企业定制解决方案二、注册与登录2.1账号创建访问官网https://www.deepseek.com点击右上角「注册」支持三种方式：手机号+短信验证邮箱注册（需验证邮件）第三方登录（微信/Google账号）2.2订阅计划套餐类型免费
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
机器学习线性回归python
一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 【机器学习】模型拟合
CH3_CH2_CHO
什么？！是机器学习！！机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因：例如，使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据，或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下，模型的表
- 【人工智能】注意力机制深入理解
问道飞鱼
机器学习与人工智能人工智能注意力机制
文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力（SparseAttention）****2.相对位置编码（RelativePositionEncoding）****3.图注意力网络（GraphAttentionNetwork,GAN）****
- 深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh
- 高性能计算:GPU加速与分布式训练
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
1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新，对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性，但其并行计
- 基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践：代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
- 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
http://t.csdn.cn/qFw70