- R语言 | vscode R plot 不弹出图形窗口,看不到图怎么办?
biomooc
Rwin10r语言vscode开发语言
原因未知。现在可以逐行执行了,但是要在浏览器查看图片:#install.packages("httpgd")library(httpgd)hgd()httpgd::hgd_url()#把输出的url复制到浏览器,查看接下来的绘图#同样打开设置面板,搜索r.plot.usehttpgd,勾选开启即可。x=seq(0,3*pi,by=0.1)plot(x,sin(x),type="l")支持拖拽改变长
- 代码随想录算法训练营总结
whpu_yb
算法
本人是一名普普通通的计算机专业的毕业生,在大学学数据结构和算法就感觉非常难,到毕业也没刷过几道题,所幸后来入职的公司也没有考察算法相关的内容。到现在已经工作两年多了,看到过许多聊面试聊算法的文章,也接触到一些对我来说很厉害的大佬,发现在面试尤其是大厂面试时对算法的考察还是很重要的,遂重新打开leetcode开始刷题,起初只是实在无聊的时候看下每日一题,这里用“看题”主要是因为完全不会做啊,毫不夸张
- 神经网络初始化 (init) 介绍
迷路爸爸180
神经网络人工智能深度学习初始化init
文章目录引言1.初始化的重要性1.1打破对称性1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中,构建一个高效且性能优异的神经网络模
- 3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互
laopeng301
SpringAI人工智能交互
1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术,能够生成类似人类对话响应的工具。通过向预训练语言模型(如GPT等)发送提示词或部分对话内容,模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解,生成对话的延续或完整回复,并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。SpringAIChatModelAPI设计目标为简单且可移植的接口,用于与各种人工智能模型进行交互,使开发人员能够在不同
- 吴恩达系列——微调(Fine-tuning)与生成模型的应用
疯狂小料
aiprompt
微调(Fine-tuning)是指在已有预训练模型的基础上,对模型进行进一步训练,以适应特定任务或需求。在自然语言处理领域,生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出,同时保护用户的隐私,减少不当信息的泄露。本文将结合生成模型的工作原理和实际应用,解释微调如何提升生成模型的效果,并探讨其在保护隐私方面的优势。1.生成模型与Prompt的作用生成模型,如GPT系列,通常通过接受一个输入
- Open3D 手动裁剪点云【2025最新版】
点云侠
python点云处理几何学python3d计算机视觉算法
目录一、概述1、主要函数2、基础操作二、代码实现三、结果展示四、相关链接博客长期更新,本文最近更新时间为:2025年1月18日。一、概述 Open3d中的VisualizerWithEditing类提供了图形用户交互功能。draw_geometries_with_editing([pcd])函数提供了顶点选择和裁剪功能。1、主要函数defdraw_geometries_with_editing(
- PCL 点云高程渲染:实现点云高程信息的颜色渲染
技术征服冒险
PCL
PCL点云高程渲染:实现点云高程信息的颜色渲染点云渲染在计算机视觉和图形学中具有重要的应用价值。在处理点云数据时,一种常见的需求是通过将高程信息映射到颜色空间,以实现对点云的可视化。本文将介绍如何使用PCL(PointCloudLibrary)库实现点云的高程渲染,并提供相应的源代码。引言在开始之前,我们首先需要了解点云的基本概念。点云是由大量的三维点组成的数据集合,每个点都具有X、Y和Z坐标。点
- 手把手教你使用 Python 制作贪吃蛇游戏|Python游戏
程序员CC_
Python教程python学pythonpygamepython开发语言
贪吃蛇游戏是有史以来最受欢迎的街机游戏之一。在这个游戏中,玩家的主要目标是在不撞墙或不撞墙的情况下抓住最大数量的水果。在学习Python或Pygame时,可以将创建蛇游戏视为一项挑战。这是每个新手程序员都应该接受的最好的初学者友好项目之一。学习构建视频游戏是一种有趣而有趣的学习。我们将使用Pygame来创建这个蛇游戏。Pygame是一个开源库,专为制作视频游戏而设计。它具有内置的图形和声音库。它也
- 【Python篇】深入机器学习核心:XGBoost 从入门到实战
半截诗
Pythonpython机器学习深度学习分类回归数据分析XGBoost
文章目录XGBoost完整学习指南:从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost?2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
- 【YOLOv8杂草作物目标检测】
stsdddd
YOLO目标检测目标检测YOLO目标检测人工智能
YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。以下是一些关键信息的总结:农作物幼苗与杂草检测系统:基于YOLOv8深度学习框架,通过2822张图片训练了一个目标检测模型,用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。该系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测,并能保存检测结果。系统界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息。YOLO
- NVIDIA Hopper解说
白总Server
redis数据库缓存rustmongodb大数据数据仓库
NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算(HPC)和人工智能(AI)的最新一代GPU架构。它代表了NVIDIA在加速计算领域的最新进展,旨在为AI训练和推理、HPC应用提供前所未有的性能提升。NVIDIAHopper架构和基于该架构的GPU产品H100的详细信息:NVIDIAHopper架构技术特点:第四代TensorCore:Hopper架构引入了第四代TensorCore
- LLMs,即大型语言模型
maopig
AI语言模型人工智能自然语言处理
LLMs,即大型语言模型,是一类基于深度学习的人工智能模型,它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练,可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer,其关键在于自注意力机制,使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”,从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用,如自然语言理解(NLU),语言生成,以及语音识别和合成等。例如,它们能够理解人类的语言
- 第79期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurityAIGCgpt
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.TrojanWhi
- 第60期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能语言模型网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.映射你的模型:评估
- 【LLM】大语言模型(LLMs)
林九生
人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLMs)1.什么是大型语言模型?大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是基于深度学习的自然语言处理模型,能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练,学习语言的语法、语义和各种语言特征,从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理:1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络,这些参数通过在
- 全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点?
扫地的小何尚
人工智能
Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分,将显著提升AI性能和功能,并助力在几天或几小时内训练大型模型。Transformer模型是当今广泛使用的语言模型(例如asBERT和GPT-3)的支柱。Transformer模型最初针对自然语言处理用例而开发,但因其通用性,现在逐步应用于计算机视觉、药物研发等领域。与此同时,模型大小不断呈指数级增长,现在已达到数万亿个参数。由于计算量巨大,
- 大语言模型(LLMs)入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
大模型零基础教程
语言模型人工智能自然语言处理大模型
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 《多模态语言模型:一个开放探索的技术新领域》
XianxinMao
语言模型人工智能算法
核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法:后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定,成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
- 1.4走向不同:GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析
少林码僧
AI大模型应用实战专栏自然语言处理gptbert
走向不同:GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理(NLP)领域,GPT(GenerativePretrainedTransformer)和BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)无疑是最具代表性和影响力的两个模型。它们都基于Transformer架构,但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差
- 1.8 GPT-4:开创人工智能的新纪元
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能
GPT-4:开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来,人工智能领域经历了显著的突破。作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员,GPT-4不仅在功能上进行了提升,更在语言处理能力、理解深度以及适应性方面带来了全新的变革。本篇文章将深入探讨GPT-4的特点、创新以及它如何定义未来人工智能技术的发展。GPT-4的技术亮点1.规模与深度的进一步提升GPT-4的规模比前代模型更大,训练数据量和
- 第83期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.混乱中建立秩序:人
- 使用神经网络拟合6项参数
Andrew_Xzw
神经网络人工智能深度学习开发语言机器学习python
使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss和optimizer3.2train3.3predict1.数据预处理1.1添加参数解析为了方便管理模型和训练等参数,统一用参数解析。defparse_a
- HarmonyOS Next应用开发——图像PixelMap变换
【高心星出品】图像变换图片处理指对PixelMap进行相关的操作,如获取图片信息、裁剪、缩放、偏移、旋转、翻转、设置透明度、读写像素数据等。图片处理主要包括图像变换、位图操作,本文介绍图像变换。图形裁剪//裁剪图片x,y为裁剪的起始坐标,size为裁剪的图片宽和高temp.cropSync({x:20,y:20,size:{width:this.imagewidth-20,height:this.
- 3DUnet实现3D医学影像的有效分割
Andrew_Xzw
python深度学习githubopencv计算机视觉分割
最近涉及到了3D医学影像的分割,网络上相关的实现比较少,因此进行实现记录。3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目,git为:https://github.com/ellisdg/3DUnetCNN.git。安装环境为:nibabel>=4.0.1numpy>=1.23.0#torch>=1.12.0
- 基于生成式人工智能的网联自动驾驶:通感融合决策技术
罗伯特之技术屋
行业信息处理技术与政策研究专栏人工智能自动驾驶机器学习
【摘要】探讨了生成式人工智能在网联自动驾驶技术中的潜在价值。现有研究主要侧重于传统感知决策和车联网技术,但却忽视了生成式人工智能在推动自动驾驶方面的重要作用。首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能,接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色,然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型,最后强调生成式人工智能是实现车辆高级别自
- 浅谈滤波中Q和R的调整——KF第三篇笔记
MATLAB卡尔曼
卡尔曼专题免费专栏开发语言kalman卡尔曼滤波算法
前段时间收到私信和email,问我关于Q和R怎么取、如何调。前面说过p0和x0怎么找的问题,Q和R怎么找还没有说过,这里就简单探讨一下。Q和R的意义Q值为过程噪声,越小系统越容易收敛,表示对模型预测的值信任度越高;但是太小则容易发散,如果Q为零,那么我们只相信预测值;Q值越大表示对于预测的信任度就越低,而对测量值的信任度就变高;如果Q值无穷大,那么则表示信任测量值。R值为测量噪声。R太大,滤波的响
- Pytorch实现:LSTM-火灾温度预测
骑猪玩狗
pytorchlstm人工智能
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前期工作语言环境:Python3.9.18编译器:JupyterLab深度学习环境:Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde
- 深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)
羊小猪~~
RNNLSTM神经网络案例机器学习/数据分析案例深度学习lstmpytorch人工智能机器学习rnngru
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型,这个模型当然也很复杂,一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学,GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新,其中:深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇:是基于LSTM模型火灾预测研究,讲述了如何构建时间数据、模型如何构建、pytorch中LST
- PLUTO:突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限
硅谷秋水
机器学习自动驾驶人工智能自动驾驶人工智能机器学习计算机视觉
24年4月来自香港科技大学的论文“PLUTO:PushingtheLimitofImitationLearning-basedPlanningforAutonomousDriving”。PLUTO,突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限。改进来自三个关键方面:一种纵向横向感知模型架构,可实现灵活多样的驾驶行为;一种创新的辅助损失计算方法,可广泛应用且可高效地进行批量计算;一种利用对比学习的训练框架,采
- LargeAD:用于自动驾驶的大规模跨传感器数据预训练
硅谷秋水
自动驾驶计算机视觉机器学习自动驾驶人工智能机器学习计算机视觉
25年1月来自新加坡国立大学、南京航空航天、德国Bremerhaven技术大学、上海AI实验室、香港科技大学和香港大学的论文“LargeAD:Large-ScaleCross-SensorDataPretrainingforAutonomousDriving”。视觉基础模型(VFM)的最新进展彻底改变2D视觉感知,但它们在3D场景理解方面的潜力,特别是在自动驾驶应用中的潜力仍未得到充分探索。Lar
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo