- 大数据java篇——复制
sp_ur
笔记java文件夹复制大数据java
1.文件夹复制packageCopy;importjava.io.File;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileOutputStream;publicclassDirCopyDemo{publicstaticStringsrcRoot;publicstaticvoid
- 风领新能源行业科普:风力发电要喝西北风?
消息快传
其他
大家如果有关注新能源领域,会发现这两年风力发电发展不错,其以其清洁、可再生的特性受到了政策的大力支持,成为了推动绿色低碳发展的重要力量。那么,大家有没有想过,为什么我们要大力发展风电呢?中国地处东亚,拥有世界上最典型的季风气候区,这一独特的地理位置为风力发电提供了得天独厚的条件。首先,我国境内盛行风向为西北风,这一特点在冬半年尤为显著。来自西伯利亚和蒙古的冷空气,在向南推进过程中形成了强劲的西北风
- 【大数据安全分析】网络异常相关安全分析场景
扫地僧009
大数据安全分析网络安全大数据web安全
引言在当今数字化时代,网络安全面临着前所未有的挑战。随着信息技术的飞速发展,网络环境变得日益复杂,各种网络攻击手段层出不穷。在大数据安全分析领域,威胁情报关联和账号异常分析已经取得了较好的效果,而网络异常分析同样具有重要的价值。网络异常相关安全分析场景丰富多样,通过对这些场景的深入研究和分析,可以及时发现潜在的网络安全威胁,采取有效的防范措施,保障网络系统的安全稳定运行。本文将详细介绍网络异常相关
- 《深度Q网络优化:突破高维连续状态空间的束缚》
人工智能深度学习
在人工智能的发展历程中,深度Q网络(DQN)作为强化学习与深度学习融合的关键成果,为解决复杂决策问题开辟了新路径。但当面对高维连续状态空间时,DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题,严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间,成为当下研究的热点。深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中,Q学习通过Q表记录每个状态-动作对
- 国标GB28181网页直播平台EasyGBS国标GB28181软件与GB28181应用场景分析
科技小E
音视频视频监控安全
随着5G、AI、云计算、大数据、物联网等新兴技术的快速发展,各行各业都在积极探索智能化、现代化的管理与运营模式。国标GB28181网页直播平台EasyGBS作为一款基于国标GB28181协议的视频云服务平台,凭借其强大的功能和广泛的应用场景,在众多领域中展现出了独特的优势。一、EasyGBS场景智慧交通在交通视频监控领域,通过搭建全套的国标系统,可满足GB/T28181的要求,实现和公安网的对接。
- 《小区综合管理服务平台设计与实现》任务书
zp8126
毕业设计任务书论文
任务书项目名称小区综合管理服务平台设计与实现项目背景随着信息技术的发展,社区服务逐渐向数字化、智能化方向转型。为了提高居民生活质量,增强物业管理效率,减少人力成本,构建一个高效便捷的小区综合管理服务平台显得尤为重要。本项目旨在通过结合云计算、大数据分析等技术手段,为用户提供包括但不限于物业报修、费用缴纳、公告通知、安防监控等功能在内的全方位服务体验。一、课题主要内容1.需求分析目标用户群体:明确平
- 不坑盒子Office插件:全能助手,办公效率的革命性提升
不坑老师
microsoftwordexcelpowerpointwps
在快节奏的办公环境中,时间就是金钱,效率就是生命。不坑盒子Office插件,一款专为Word、Excel、PPT和WPS三件套设计的全能办公助手,致力于让办公工作变得更加轻松、高效。一键式自动化,让复杂工作变简单自动排版:快速设置正文、标题格式,告别手动调整。OCR文字识别:图片文字快速转换,需要腾讯云OCR接口支持。化学公式编辑:自动排版化学方程式,让科学文档更专业。表格智能填充:一键编号填充,
- 深入HBase——引入
黄雪超
大数据基础#深入HBase大数据数据库hbase
引入前面我们通过深入HDFS到深入MapReduce,从设计和落地,去深入了解了大数据最底层的基石——存储与计算是如何实现的。这个专栏则开始来看大数据的三驾马车中最后一个。通过前面我们对于GFS和MapReduce论文实现的了解,我们知道GFS在数据写入时,只对顺序写入有比较弱的一致性保障,而对于数据读取,虽然GFS支持随机读取,但在当时的硬件条件下,实际上也是支撑不了真正的高并发读取的;此外,M
- DQN的原理和代码实现
SmallerFL
NLP&机器学习DQN强化学习深度学习
文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是强化学习中的一种重要算法,由GoogleDeepMind于2013年提出。DQN结合了Q学习和深度学习,通过使用神经网络来近似Q值函数,解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境:定义环境(例如,Atari游戏
- DQN原理和代码实现
KPer_Yang
机器学习机器学习人工智能
参考:王树森《强化学习》书籍、课程、代码1、基本概念折扣回报:Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.U_t=R_t+\gamma\cdotR_{t+1}+\gamma^2\cdotR_{t+2}+\cdots+\gamma^{n-t}\cdotR_n.Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.动作价值函数:Qπ(st,at)=E[Ut∣St=st,At=
- 数字化转型三大核心要素:数据、技术、人才
千千标寻
大数据云计算人工智能ai
数字化转型的三大核心要素——数据、技术和人才,是推动企业在数字经济时代取得成功的关键。数据数据是数字化转型的基础。高质量的数据能够为企业提供深刻的市场洞察和客户行为分析,帮助做出更明智的决策。通过有效管理和利用数据,企业可以优化运营流程,提升产品和服务质量,从而实现更高的效率和客户满意度。技术先进的技术支持是实现数字化转型的关键驱动力。无论是云计算、人工智能、大数据分析还是物联网,这些前沿技术的应
- 强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践
Echo_Wish
前沿技术人工智能机器人
强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践大家好,我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法,为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来,让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践,并通过具体
- X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer(src/x_r1)
仙人掌_lz
人工智能人工智能深度学习学习
这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1),是一个基于强化学习的训练框架,旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架,以加速ScalingPost-Training的开发。以下是对该项目的详细解释:项目结构项目的主要目录结构如下:X-R1/├──.gitignore├──LICENSE├──Makefile├──README.md├──requir
- 探索数据云的无缝桥梁:Apache Spark 与 Snowflake 的完美结合
窦育培
探索数据云的无缝桥梁:ApacheSpark与Snowflake的完美结合spark-snowflakeSnowflakeDataSourceforApacheSpark.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-snowflake项目介绍在大数据处理的浩瀚宇宙中,Snowflake以其独特的云数据仓库能力闪耀,而ApacheSpark则是数据分析和
- 如何学BI大数据
想做富婆
大数据相关大数据BI大数据
职业规划建议1.短期目标(1-2年)积累经验:通过实习或初级岗位(如数据分析师、商业分析师)积累经验。提升技能:深入学习SQL、Python、BI工具,掌握数据分析和可视化技能。建立作品集:完成个人项目或参与开源项目,展示数据分析能力。2.中期目标(3-5年)专业化发展:根据兴趣选择细分方向,如数据可视化、BI开发或数据运营。提升软技能:加强沟通、项目管理能力,提升商业敏感度。行业深耕:选择感兴趣
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
matlabgoodboy
计算机视觉python深度学习
了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- Cesium高级开发教程之三十五:预警扩散圆
Thomaz529
Cesium开发教程javascript前端htmlCesium
为订阅该专栏的粉丝提供依赖库和售后服务!1.应用场景与需求背景在地理信息系统(GIS)和相关可视化应用中,预警扩散圆常被用于表示一些具有扩散性的事件或危险区域,比如:自然灾害预警:地震引发的震动波扩散、洪水的蔓延范围、火山喷发的影响区域等。公共安全事件:如化学物质泄漏时污染区域的扩散、疫情传播范围等。军事场景:炸弹爆炸的杀伤范围、雷达扫描范围的动态展示等。2.实现原理Cesium是一个基于WebG
- 管式超滤膜分离技术处理制革废水,有效净化水质
莱特莱德
膜分离设备
管式超滤膜分离技术在处理制革废水方面确实展现出了高效净化水质的能力。制革废水含有大量的有机物、无机盐、悬浮固体、染料以及重金属等污染物,这些物质不仅严重污染环境,还可能对人类健康和生态系统造成长远的影响。管式超滤膜作为一种压力驱动的膜分离技术,能够在不添加或少量添加化学药剂的情况下,有效去除水中的悬浮物、胶体、部分细菌及病毒等杂质,同时保留水中的有益成分。管式超滤膜分离技术处理制革废水的优势:高效
- 单级反渗透设备VS双级反渗透设备清洗
莱特莱德
其他
反渗透设备分为单级反渗透设备与双级反渗透设备,当清洗反渗透设备时要逐级逐段的清洗,这样清洗可以使清洗效果更好。为确保脱盐率,清洗的顺序应为先碱洗后酸洗。在反渗透设备化学清洗时应注意:1、单级反渗透设备的清洗顺序:碱洗二段、碱洗一段、酸洗二段、酸洗一段。碱洗二段后再碱洗一段,防止一段清洗下来的污染物对二段膜产生交叉感染。2、双级反渗透设备的清洗顺序:碱洗一级、酸洗一级、碱洗二级、酸洗二级。一、反渗透
- mysql、redis和MongoDB三大数据库的优点和区别
DreamCity07
mongodb数据库mysql
NoSQL的全称是NotOnlySQL,也可以理解非关系型的数据库,是一种新型的革命式的数据库设计方式,不过它不是为了取代传统的关系型数据库而被设计的,它们分别代表了不同的数据库设计思路。MongoDB:它是一个内存数据库,数据都是放在内存里面的。对数据的操作大部分都在内存中,但MongoDB并不是单纯的内存数据库。MongoDB是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高
- 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
引言近年来,计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用,特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效且准确的目标检测能力,成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中,快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
- 制造企业智慧物流架构解决方案
有限无限资料库
智能制造数字化制造架构
本文档主要内容如下:1.物流4.0与智慧物流物流4.0:作为工业4.0的重要组成部分,物流4.0强调通过信息化和智能化手段,实现物流供应链的高效协同和优化。智慧物流:利用物联网、大数据、云计算等技术,实现物流过程的自动化、智能化和可视化,提升物流效率和服务质量。2.未来企业核心竞争力:高效物流供应链协同核心环节:涵盖采购物流、生产物流、销售物流、供应网络、智能制造和分销网络。目标:通过高效的供应链
- Bengio新作Aaren:探索Transformer性能与RNN效率的融合
AI记忆
深度学习论文与相关应用transformerrnn深度学习AarenBengio
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结:本文提出了一种新的注意力机制,名为Aaren,它将注意力视为一种特殊的递归神经网络(RNN),能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练,而且能够在推理时高效地更新新令牌,仅需要常数内存。实验表明,Aaren在四个流行的序列问题设置(强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测)的38个数据
- mysql大数据量分页查询
懒洋洋大魔王
MySQLmysql数据库
一、什么是MySQL大数据量分页查?MySQL大数据量分页查是指在使用MySQL数据库时,将大量数据分成多个较小的部分进行显示,以提高查询效率和用户体验。分页查询通常用于网页或应用程序中,以便用户能够逐步浏览结果集。二、为什么要用MySQL大数据量分页?随着业务的增长,数据库的数据也呈指数级增长,之前所写的代码mysql的分页都是采用的limit方式进行,这种方式固然代码比较简单,但数据量大了
- 先进制造aps专题二十九 基于ai智能体的生产排程和工厂生产仿真引擎的设计
lijianhua_9712
apsai智能体仿真引擎
上文中,我们说,通常的做法是,可以先通过排产仿真引擎产生生产计划,再在工厂仿真引擎里仿真执行,这样可以预先分析计划和执行的差异情况并进行调整优化这里的产生生产计划,仿真生产执行和数据分析都是人工进行的这些工作可以让ai智能体来做,从而实现整套流程的自动化和智能化我们可以在强化学习框架中结合排产仿真/工厂生产仿真框架,在强化学习框架的准备函数里启动排产仿真引擎获得生产计划,并导入到工厂仿真引擎里执行
- DeepSeek R1:引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用学习人工智能机器学习算法python深度学习
自适应学习路径规划概述自适应学习路径规划是指通过分析用户的学习行为和需求,动态调整学习内容和顺序,以提供个性化、高效的学习体验。在当今快速发展的教育科技领域,这一概念变得尤为重要。随着人工智能技术的进步,特别是深度学习和强化学习的应用,我们能够更加精准地识别学习者的需求,并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。该系统能够实时监控学习者的进度,根据其表现调
- 上传素材自动美化页面?文心快码全栈编程智能体帮你搞定!
文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型,在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。结合百度积累多年的编程现场大数据、外部优秀开源数据,可为开发者生成更符合实际研发场景的优秀代码,提升编码效率,释放“十倍”软件生产力。如果您对【文心快码企业版】感兴趣,希望获取更多详细信息,点击进入企业服务咨询我们会尽快安排专业人员与您取得联系!我们期待与您建立联系,为您的企业带来更高效
- 从选品到售后!5个AI工具打通电商全链路自动化
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AI时代下,电商人必备的实用工具大盘点在AI技术日新月异的当下,电商行业迎来了前所未有的变革,各类AI赋能的实用工具如雨后春笋般涌现,为电商从业者带来了极大的便利。今天,就为大家详细盘点几款超实用的电商工具,助力各位在电商领域一路披荆斩棘。[]()智能选品工具选品对于电商从业者来说,是决定业务成败的关键一环,直接关乎后续的销量与利润。像JungleScout这类智能选品工具,深度运用AI大数据分析
- LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应?
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型架构师必知必会系列ChatGPT低代码人工智能
LowCode低代码平台集成AI大模型会产生怎样的化学反应?低代码平台(LowCodePlatform)是一种新型的应用开发方式,它将应用开发的过程简化为“拖拽组件、配置属性、生成代码”的方式,使得应用开发变得更加简单和快捷。而AI大模型(AIBigModel)则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络,它可以对海量数据进行训练和预测,从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型
- Deepseek背后的强化学习RL入门理解和Python脚本实现
大F的智能小课
人工智能
强化学习简单原理强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。想象一下,你有一只小狗,你想让它学会自己找到回家的路。你可以给小狗一些奖励(比如小零食),当它做出正确的动作(比如向家的方向走)时,就给它奖励;当它走错方向时,就不给奖励。小狗会逐渐学会哪些动作能获得奖励,从而找到回家的路。强化学习中的智能体就像是这只小狗,环境就是小狗所处的世界,奖励就是你给它的零食。在强化学习中,智
- 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