- 【Agent】OpenManus 项目架构分析
非晓为骁
AIopenManusManusaiagent架构agi
这是我录制的一个视频,主要是描述我理解的OpenManus的思维逻辑,通过这个小的思维逻辑的复现,为后面要再分析其他Agent的实现做一个准备。1.项目概述OpenManus是一个基于大语言模型的智能体框架,旨在提供一个无需邀请码的创意实现平台。项目由MetaGPT社区的贡献者开发,采用Python语言实现。2.系统架构2.1核心组件2.1.1入口层main.py:主程序入口,提供命令行交互界面r
- 他来了,为大模型量身定制的响应式编程范式(1) —— 从接入 DeepSeek 开始吧
CodeCaster
langchainaijava
哒哒哒,他来了!今天我们要介绍一种新型的Java响应式大模型编程范式——FEL。你可能听说过langchain,那么你暂且可以把FEL看作是Java版本的langchain。话不多说,今天我们就从接入当前热门的DeepSeek开始,带大家认识一下FEL。通过FEL,你可以轻松实现大模型应用的编排和运行,开启智能编程的新篇章!️快速上手:轻松接入DeepSeek1.准备环境首先,进入老生常谈的环节—
- 报表管理器- 新建数据源
shawn08
ReportingService报表sqlserver服务器windows数据库数据库服务器
启用此数据源选择该选项可以启用或禁用共享数据源。可以禁用共享数据源,以防对引用该项的所有报表和模型进行处理。连接类型指定用于处理数据源中数据的数据处理扩展插件。报表服务器包含SQLServer、SQLServerAnalysisServices、Oracle、OLEDB、ODBC和XML的数据处理扩展插件。其他数据处理扩展插件可以由第三方供应商提供。连接字符串指定报表服务器用于连接到数据源的连接字
- AI技术学习笔记系列001:FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释
新说一二
人工智能学习笔记
以下是关于代码中FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释,以及企业实际微调时的选择考量:参数详解及对微调的影响1.r=32(秩)作用:控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度(秩),直接影响可训练参数数量。影响:r越大:适配器表达能力更强,能捕捉更复杂的任务特征,但可能导致过拟合(尤其数据量少时),训练时间和显存占用增加。r越小:参数量少,训练更快,显存占用低
- 深入理解MVC模式:构建清晰、可维护的Web应用
杨凯凡
JavaWebmvc前端java
大家好!今天我们来聊聊软件开发中非常重要的设计模式——MVC模式。MVC(Model-View-Controller)是一种经典的软件架构模式,广泛应用于Web开发、桌面应用和移动应用开发中。它的核心思想是将应用程序分为三个层次:模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller),从而实现代码的分离和模块化。通过MVC模式,我们可以构建出清晰、可维护、可扩展的应用程序。准备好了吗
- 第7章 站在对象模型的尖端3: RTTI
qq_40178082
深入探索C++对象模型c++算法开发语言
运行时类型识别(RTTI)允许程序员查询对象的实际类型,以及将基类的指针或引用转换为派生类的指针或引用。#include//用于typeid和dynamic_cast//基类classtype{public:virtual~type(){}//虚析构函数,确保派生类能够正确销毁virtualvoidcall()=0;//纯虚函数,使type成为抽象类};//单一函数类型classfct:publi
- 第7章 站在对象模型的尖端1: Template
qq_40178082
深入探索C++对象模型前端
一、template的三个主要的讨论方向:template的声明,也就是说当你声明一个templateclass、templateclassmemberfunction等时,会发生什么事情。如何”实例化“classobject、inlinenonmember以及membertemplatefunctions。这些是”每一个编译单位都会拥有一份实例“的东西。如何”实例化“nonmember、memb
- PyTorch 实现 Conditional DCGAN(条件深度卷积生成对抗网络)进行图像到图像转换的示例代码
max500600
算法pythonYOLO深度学习人工智能
以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN(条件深度卷积生成对抗网络)进行图像到图像转换的示例代码。该代码包含训练和可视化部分,假设输入为图片和4个工艺参数,根据这些输入生成相应的图片。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.
- YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统(ITS)的快速发展,车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来,深度学习技术的突破,特别是卷积神经网络(CNN)的崛起,使得目标检测技术取得了显著进展。其中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中,我们将基于YO
- DeepSeek:技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析
量子纠缠BUG
DeepSeekDeepSeek部署AI人工智能python
一、技术教育为何需要DeepSeek?在数字化转型的浪潮下,技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表,凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性,正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链(CoT
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别
a小胡哦
人工智能ManusAiagent
在人工智能蓬勃发展的当下,新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”,但不少人对它们的区别感到困惑。今天,我们就以Manus这类AIAgent为例,深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus:Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构,通过海量数据训练得到的复杂模型,像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力,
- 代码随想录算法训练营第 20 天 | LeetCode235. 二叉搜索树的最近公共祖先 LeetCode701.二叉搜索树中的插入操作 LeetCode 450.删除二叉搜索树中的节点
HIT最菜电控
代码随想录算法训练营算法leetcode数据结构c++
代码随想录算法训练营Day20代码随想录算法训练营第20天|LeetCode235.二叉搜索树的最近公共祖先LeetCode701.二叉搜索树中的插入操作LeetCode450.删除二叉搜索树中的节点目录代码随想录算法训练营前言LeetCode235.二叉搜索树的最近公共祖先LeetCode701.二叉搜索树中的插入操作LeetCode450.删除二叉搜索树中的节点一、LeetCode235.二叉
- 《零代码调用最强开源模型DeepSeek-Lite:15分钟实战案例解析》
煜bart
人工智能
一、突破性技术揭秘DeepSeek-Lite-16K作为当前中文开源模型的性能冠军,在CLUE评测中超越GPT-4的表现令人震惊。该模型采用独特的动态窗口技术,支持最大16ktokens的上下文处理能力,在智能客服、法律文书处理、医疗诊断等场景展现惊人潜力。##二、三步极速接入指南```python#实战代码片段(基于HuggingFace平台)fromtransformersimportAuto
- 一周热点:微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal
数据分析能量站
机器学习人工智能
微软Phi-4-multimodal模型是人工智能领域的一个重要进展,它标志着微软在多模态人工智能技术上的突破。以下是对该模型的详细解释:模型概述微软Phi-4-multimodal是一个能够同时处理文本、图像和语音的多模态大型语言模型。它通过创新的架构和训练方法,实现了在不同模态之间的无缝交互,为用户提供更自然、更智能的交互体验。模型架构该模型采用多模态Transformer架构,通过LoRA(
- MVC框架详解
大王算法
软件架构设计指南mvc
目录一、背景二、MVC框架简介2.1、模型(Model)2.2、视图(View)2.3、控制器(Controller)三、Qt的MVC框架设计3.1、Qt中的模型(Model)3.2、Qt中的视图(View)3.3、Qt中的控制器(Controller)四、MVC架构的优缺点1、MVC的优点(1).分离关注点:(2).促进模块化:(3).代码重用:2、MVC的缺点(1).学习曲线(2).代码复杂性
- 小语言模型(SLM)技术解析:如何在有限资源下实现高效AI推理
硅基打工人
AI人工智能语言模型自然语言处理
引言:为什么小语言模型(SLM)是2025年的技术焦点?2025年,人工智能领域正经历一场“由大变小”的革命。尽管大语言模型(LLM)如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳,但其高昂的算力成本、庞大的参数量(通常超过千亿)和依赖云端的特性,使得实际落地面临诸多瓶颈。**小语言模型(SmallLanguageModel,SLM)**应运而生,凭借其高效性、经济性和本地化部署能力,
- 区块链和大模型的结合
hanyongyi 1531
区块链
大模型@区块链(4个应用)_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1mu4y1W7bY/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=8d683f22b43d55b6630d3bec03cfdb6d通过使用自然语言询问有关Aptos区块链生态系统的任何问题,使用户能够无缝地进入web3
- Adobe Firefly 技术浅析(三):GANs 的改进
爱研究的小牛
AIGC——图像AIGC—生成对抗网络AIGC机器学习深度学习
生成式对抗网络(GANs)在图像生成领域取得了显著的进展,但原始的GANs在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。AdobeFirefly在其图像生成技术中采用了多种改进的GANs方法,以提高生成图像的质量和多样性。1.条件生成式对抗网络(cGANs)1.1基本原理条件生成式对抗网络(cGANs)通过引入额外的条件信息(如类别标签、文本描述等),使得生成器能够根据这些条件生成特定类型的图
- Windows安装nvm【超详细图解】
古龙飞扬
windows
在Windows系统上安装nvm(NodeVersionManager,即Node.js版本管理器)的详细步骤如下:一、下载nvm安装包方式一:官网下载地址:https://nvm.uihtm.com/注意此种方式可能会打不开,看运气,如果打不开还有第二种方式。方式二:GitHub下载1.访问nvm的GitHub页面:前往nvm的GitHub页面下载适用于Windows的安装包。2.选择安装包:通
- 数据分析:数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等
AI天才研究院
Python实战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
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析是一个复杂的工程,需要用到多个数据库、数据表、数据文件等数据集成资源。不同的数据集成环境(如分布式系统、异构数据库)会影响数据分析的效率和效果。在进行数据分析时,首先要确定数据集成方案、选择合适的数据模型和索引策略,以及评估各种解决方案之间的优劣。因此,掌握数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等关键信息对数据分析工作
- Chitu:清华核弹级开源!推理引擎3倍提速+50%省卡,国产芯片告别英伟达绑架
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例开源开源人工智能
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜:蚝油菜花“还在为天价H100排队?清华让国产芯片跑出3倍英伟达性能!”大家好,我是蚝油菜花。当科技巨头用天价H100显卡筑起算力高墙时,中国团队用
- 4A架构之间的关系和集成
chuixue24
架构设计架构
首先我们还是来看业务架构业务域,大家都知道在业务架构里面其实有三个核心的内容,一个是价值流,一个是业务能力,一个是业务流程。价值流往往就是顶端的流程,业务能力的分解往往是2~4级,对于详细的业务流程的分解往往就到了5~7级,只是原来在业务架构里面,我们没有太强调流程架构,实际上从架构的Y模型里面可以看到,在业务架构里面是有两个视角,一个就是业务能力的视角,一个是业务流程的视角。所以说我在这个地方专
- Solana
倒霉男孩
Solana区块链web3
文章目录概要Solana的核心技术特点1.历史证明(ProofofHistory,PoH)2.混合共识机制3.低费用模型4.开发者生态5.存储模式Solanavs其他主流链的关键区别1.性能对比2.开发模型对比3.去中心化与安全性4.生态应用方向三、Solana的优缺点总结优势劣势概要Solana是近年来快速崛起的高性能区块链平台,其核心设计目标是通过技术创新突破传统区块链的性能瓶颈(如以太坊的低
- DG-Manba模型详解及代码复现
清风AI
深度学习计算机视觉pytorch人工智能神经网络
模型特点在DG-Manba模型的基础架构中,其独特的模型特点使其在处理序列数据时展现出卓越的性能。本节将详细介绍DG-Manba模型在架构、功能和性能方面的创新之处。选择性机制DG-Manba模型的核心创新在于其选择性机制。这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为,类似于递归神经网络(RNN)中的门控机制,但在状态空间模型(SSM)的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式,DG-Ma
- 探索ARM Cortex-A7的高效编程世界:《ARM Cortex-A(armv7)编程手册V4.0》推荐
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探索ARMCortex-A7的高效编程世界:《ARMCortex-A(armv7)编程手册V4.0》推荐【下载地址】ARMCortex-Aarmv7编程手册V4.0ARMCortex-A(armv7)编程手册V4.0欢迎来到ARMCortex-A系列处理器的编程指南页面项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/51ea4
- 关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署
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在学校Arc中部署loratraining,一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda(官网上也有教程):wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x8
- 2024前端面试题-css篇
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面试题前端css面试
1.p和div区别p自带有一定margin-top和margin-bottom属性值,而div两个属性值为0,也便是两个p之间有不一定间距,而div没有。2.对css盒模型的理解标准盒模型:content不包括padding、border、marginie盒模型:content包括padding、border、margin在不设置的情况下,默认为W3C盒模型(标准盒模型)。标准盒模型:box-si
- Stable Diffusion 模型具体如何设置参数?
壁纸样机神器
stablediffusion人工智能计算机视觉
基础参数设置随机种子(seed):设置一个固定的随机种子值,可以确保在相同文本提示下生成相同的图像。如果设置为-1,则每次生成的图像都是随机的。num_inference_steps:控制模型推理的步数。步数越多,生成的图像质量通常越高,但生成时间也会相应增加。通常使用默认值50步,如果需要更快的结果可以减少步数,而更高质量的图像则可以适当增加步数。guidance_scale:用于调整生成图像对
- YOLO优化之扫描融合模块(SimVSS Block)
清风AI
人工智能计算机视觉YOLO目标检测深度学习目标跟踪
研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下,目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异,以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题,对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络(CNN)虽然在目标检测领域取得了显著进展,但仍存在局限性,如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题,研究人员开始探索将状态空间模型(SSM)引入目标检测领域,以期提高
- 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