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eso1983
机器学习人工智能深度学习
最近爆火的DeepSeek技术,将知识蒸馏技术运用推到我们面前。今天就简单介绍一下知识蒸馏技术并附上python示例代码。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种模型压缩技术,它的核心思想是将一个大型的、复杂的教师模型(teachermodel)的知识迁移到一个小型的、简单的学生模型(studentmodel)中,从而在保持模型性能的前提下,减少模型的参数数量和计算复杂度。以下
- C语言解决左移问题
七七凉
c++c#
图2.1主方法首先用户先输入一串字符串,表现为:stringstr;cout>str;其次使用贪心算法来优化字符串,使得相邻字符的ASCII码之差的最小值最大因此调用到函数greedyOptimize(str);然后初始化maxMinDiff为INT_MIN(整型最小值),用于记录经过左移操作后能得到的相邻字符ASCII码之差的最大最小值,同时定义bestShiftedStr用于保存能达到这个最大
- 一篇文章了解AI大神何凯明
Ai知识精灵
人工智能
何凯明(KaimingHe)是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍:个人背景:何凯明出生于中国,后赴美国深造。他分别在2007年和2011年在清华大学获得学士和博士学位,专业是电子工程。职业经历:在完成博士学位后,何凯明加入了微软亚洲研究院(MicrosoftResearchAsia)。2015年,他加入了FacebookAIResearch(FAIR),成
- 在Qt中,slots 关键字有什么用?
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Qt嵌入式qt
有下面的Qt代码:#ifndefMAINWINDOW_H#defineMAINWINDOW_H#includeQT_BEGIN_NAMESPACEnamespaceUi{classMainWindow;}QT_END_NAMESPACEclassMainWindow:publicQMainWindow{Q_OBJECTpublic:MainWindow(QWidget*parent=nullptr
- 从小站到大站的部署架构总结
weixin_34006965
数据库php运维
~今天給大家介绍下运维部署常见的架构模型,以及他们的演变过程。你所接触的站点用的什么部署模型呢??**一、常见的网站部署架构模型**一、单机集中式1.1什么是单机集中方式?单机-单个独立的系统实例化部署,也就是把所有的应用都堆积到一个实例上,实例常指:单个主机或者单个vps。集中式-集中的什么?集中的应用(Application)、文件(DATA)、数据(File)。Application包括一部
- MOE模型入门
云帆@
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一、目录定义:MOE架构代表类型如何解决expert平衡的?而不是集中到某一专家。如何训练、微调MOE模型?基础架构优缺点不同MOE模型实现方式、训练方法二、实现定义:MOE架构MOE:混合专家模型,多个专家共同决策的模型。实现:将transformer模型中的每个前馈网络(FFN)层替换为MoE层,其中MoE层由两个核心部分组成:一个路由器(或者叫门控网络)和若干数量的专家。代表类型谷歌MOE,
- 自然语言生成(NLG)算法模型评估方案的硬件配置、系统架构设计、软件技术栈、实现流程和关键代码
weixin_30777913
人工智能算法系统架构自然语言处理
智能化对话中的自然语言生成(NLG)算法模型评估是一个复杂而多维的过程,它涉及多个评估指标和策略,以确保生成的文本质量、准确性和流畅性。智能化对话中的NLG算法模型评估是一个涉及多个评估指标和策略的过程。通过选择合适的评估指标和策略,可以全面、客观地评估模型的性能和表现,为模型的优化和改进提供有力支持。以下是对NLG算法模型评估的详细论述及举例说明:一、评估指标准确性:•关注模型生成的语言内容是否
- 初步理解数据结构
神探阿航
计算机产业科普与思考数据结构算法java职场和发展
引言数据结构是计算机科学中的核心概念之一,它是存储、组织和管理数据的方式,直接影响算法的效率和程序的性能。无论是开发一个简单的应用程序,还是设计一个复杂的系统,选择合适的数据结构都是至关重要的。本文将深入探讨常见的数据结构及其应用场景,并通过具体的Java代码示例帮助读者更好地理解如何在实际问题中选择和使用数据结构。1.什么是数据结构?数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,使得数据可以高效地
- 基于深度学习的物体分割技术:从理论到实践
人工智能_SYBH
深度学习人工智能神经网络机器学习lstm
1.引言物体分割(ObjectSegmentation)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来,通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展,尤其是卷积神经网络(CNN)的应用,物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中,我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术,介绍其发展历程、核心原
- JS常见内置构造函数
前端逍遥子
javascript前端vue.js
1.Object三个常用静态方法(静态方法就是只有构造函数Object可以调用的)作用:Object.keys静态方法获取对象中所有属性(键)consto={uname:'pink',age:18}//1.获得所有的属性名console.log(Object.keys(o))//返回数组['uname','age']注意:返回的是一个数组作用:Object.values静态方法获取对象中所有属性值
- MIT6.S081学习总结-lab10:mmap
NullObjectError
Linux操作系统linux6.S081
lab10实现mmap介绍mmap和munmap系统调用允许UNIX程序对它们的地址空间进行详细的控制。它们可以用于在进程之间共享内存,将文件映射到进程地址空间,以及作为用户级页面错误方案的一部分,比如在讲座中讨论的垃圾收集算法。在本实验中,您将向xv6添加mmap和munmap,重点关注内存映射文件。void*mmap(void*addr,size_tlength,intprot,intflag
- AUTOSAR从入门到精通-【新能源汽车】高压配电管理(PDU/BDU)
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人工智能自动驾驶
目录前言几个高频面试题目【BDU/PDU】注释区别功能侧重方面结构组成方面工作原理方面在电动汽车中的角色方面知识储备主控电池管理系统BMS算法原理什么是高压配电管理(PDU/BDU)BDU定义:PDU定义pdu的作用是什么BDU各部件及成本构成BDU的组成CAE技术在研发中的作用汽车级PMIC在BDU和PDU中的应用分析KA84917UA的典型产品特性高压控制盒(PDU)生产厂家未来发展趋势前言P
- JavaScript 对象object this 构造函数
澄清石灰水t
JavaScript#JS基础javascript
一、基本数据类型的不足:基本数据类型都是单一的值"hello"123true,值与值之间没有任何联系。exp:用基本数据类型创建一个人的信息(namegenderage)varname="邹邹";vargender="女";varage=18;虽然用基本数据类型创建出了人的相关信息,但是所创建的所有变量都是独立的,不能成为一个整体。二、什么是对象对象是一种复合数据类型,在对象中可以保存多个不同数据
- 增强现实引擎开发题库
小小菜鸟白
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增强现实引擎开发题库(60题完整版)一、单选题(共20题)VuforiaModelTargetGenerator工具用于生成()。A.3D模型B.2D模型C.模型的视图D.矢量图形答案:C设计VuMark必须使用的工具是()。A.PhotoshopB.AdobeIllustratorC.BlenderD.Maya答案:BVuforiaObjectScanner扫描的模型文件扩展名是()。A..ad
- 微软推出GRIN-MoE:开创专家路由新范式
OpenCSG
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前沿科技速递在人工智能领域,模型的性能和可扩展性一直是研究的热点。微软最近推出的GRIN-MoE(Gradient-InformedMixture-of-Experts)模型,以其独特的架构和显著的性能表现,正引领着AI技术的前沿,特别是在编码和数学任务上展现出强大的能力。GRIN-MoE的发布标志着企业级应用中AI技术的又一次飞跃,旨在提升处理复杂任务的效率和准确性。来源:传神社区01模型简介G
- Doris使用手册以及与Mysql差异整理
Jet-W
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目录数据类型Doris数据类型数值类型日期类型字符串类型半结构类型聚合类型IP类型MySQL到Doris类型映射数据模型Doris的数据模型Aggregate模型示例一:导入数据聚合建表插入数据查看表示例二:保留明细数据示例三:导入数据与已有数据聚合Uniq模型建表插入数据查询表使用注意Duplicate模型建表插入数据查看表数据模型的选择建议与mysql差异语法DDLCreate-TableDo
- 动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
王国平
pytorch人工智能数据分析python数据挖掘
在人工智能时代,机器学习技术日新月异,深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点,它是机器学习的一种,也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能技术的革新,已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域,具有巨大的发展潜力和价值。本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南,重点介绍了基于P
- Unity按钮SetActive(true)之后无法触发点击事件的处理办法(备忘录)
qq_39889893
Unityc#android程序人生经验分享
不要手动禁用,而是用代码禁用不要直接在检视面板手动禁用按钮或物体,而是添加脚本,通过代码禁用,脚本中在Awake或Start方法中执行transform.gameObject.SetActive(false);在需要显示的按钮或物体挂载脚本,执行SetActive(true)。这样就能完好地保存按钮的点击功能;还有一种比较消耗性能的方法,就是给每个物体或按钮添加CanvasGroup组件,默认设置
- 本周AI动态:生成型AI的命运掌握在法院手中
本周AI领域发生了音乐公司指控两家开发AI歌曲生成器的初创公司Udio和Suno侵犯版权的事件。美国音乐唱片行业协会(RIAA)周一宣布,由索尼音乐娱乐公司、环球音乐集团、华纳唱片公司等发起的诉讼已经提起。诉讼声称,Udio和Suno在未经音乐公司同意的情况下,使用这些公司的音乐训练生成型AI模型,要求每首涉嫌侵权的作品赔偿15万美元。唱片公司在投诉中表示,“合成音乐输出可能会使市场充斥机器生成的
- Mixtral 8x22B 为开放模型树立了新基准
MistralAI发布了Mixtral8x22B,这为开源模型在性能和效率方面树立了新的基准。该模型拥有强大的多语言能力,以及卓越的数学和编码能力。Mixtral8x22B采用稀疏混合专家(SMoE)模型架构,在激活状态下仅使用其1410亿参数中的390亿个。GPT4.0,GooglePlay,Claude,Overleaf,Midjourney,OF,X等等平台现已可通过WildCard订阅。除
- 太多模型了!
多少个AI模型才算太多?这需要看你的角度。但每周10个可能有点过头了。在过去几天里,我们大概就看到了这么多新模型的推出,要说这些模型彼此之间有何对比,甚至一开始就能比较,都变得越来越难。那么这到底有什么意义呢?我们正处于AI发展的一个奇怪时期,尽管整个过程一直都很奇怪。我们看到从小型开发者到大型资金雄厚的公司,各种大小模型层出不穷。不如我们来简单列举一下这周推出的几个模型,看看各自的特点。LLaM
- 路径规划之启发式算法之二十九:鸽群算法(Pigeon-inspired Optimization, PIO)
搏博
算法大数据人工智能算法策略模式python机器学习启发式算法
鸽群算法(Pigeon-inspiredOptimization,PIO)是一种基于自然界中鸽子群体行为的智能优化算法,由Duan等人于2014年提出。该算法模拟了鸽子在飞行过程中利用地标、太阳和磁场等导航机制的行为,具有简单、高效和易于实现的特点,适用于解决连续优化问题。更多的仿生群体算法概括可以看我的文章:仿生的群体智能算法总结之一(十种)_最新群体算法-CSDN博客仿生的群体智能算法总结之二
- 【LeetCode 刷题】回溯算法-棋盘问题
Bran_Liu
LeetCode算法leetcodepython
此博客为《代码随想录》二叉树章节的学习笔记,主要内容为回溯算法棋盘问题相关的题目解析。文章目录51.N皇后37.解数独332.重新安排行程51.N皇后题目链接classSolution:defsolveNQueens(self,n:int)->List[List[str]]:board=[['.'for_inrange(n)]for_inrange(n)]res=[]defcheck(x:int,
- OpenAI开源战略反思:中国力量推动AI产业变革
在上周五的Reddit问答会上,OpenAI首席执行官SamAltman罕见承认公司正面临来自中国科技企业的强劲挑战。这位向来强硬的硅谷领军者坦言,以深度求索(DeepSeek)为代表的中国AI公司正在改写行业游戏规则。这场历时三小时的对话揭示了诸多行业动向:OpenAI承认其闭源策略正面临市场考验,深度求索等中国企业的开源生态已形成差异化竞争优势新一代o3推理模型将突破性展示思维链,这被视为对R
- 基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析
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大数据可视化多元统计分析R语言数据分析与可视化算法聚类随机森林
基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来,随着数字化和信息化的快速发展,越来越多的人开始使用智能手机。文章基于某公司某年连续30天4万多位智能手机用户的监测数据,通过随机森林与RFM聚类分析模型对智能手机用户的监测数据进行挖掘和分析,有效地统计和归纳了用户对于A类APP的使用情况,模型准确度达到了80%,同时对于智能手机APP的开发和使用提出了相应的建议。该研究的数据驱
- Vue和Vue-Element-Admin(十):HTML和CSS快速学习笔记
A叶子叶
#Vue与Web开发vue.jshtmlcss
目录html标签分类网页布局盒子模型浮动定位css标签选择flex布局transform转换Vue开发tipsless和scssVScode常用插件后端语言框架很多,Java适合企业级应用(规范且稳定),Go适合高并发场景(比如云上产品),Python框架(bottle,tornado,django)简单且快速,也天然适合数据分析场景,PHP适合快速建站,前端变化小,所见即所得,因此抽空记录下学习
- AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路
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人工智能
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当今时代,人工智能(AI)无疑是最为耀眼的技术领域之一。从早期简单的专家系统到如今复杂的深度学习模型,AI技术经历了从理论探索到广泛应用的巨大跨越,正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。近年来,AI技术取得了一系列突破性进展。以GPT系列为代表的大型语言模型,展现出强大的自然语言处理能力,能够实现文本生成、对话交互、代码编写等多种任务。根据《20
- TensorFlow实现卷积神经网络CNN
红叶骑士之初
Tensorflow
一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取
- Sklearn 中的线性回归模型
Cacciatore->
机器学习sklearn线性回归人工智能机器学习python
线性回归的数学模型假设单变量回归模型:hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\theta_0θ0就是偏置,而θ1\theta_1θ1就是权重,而x1x_1x1就是特征。线性回归方程的代价函数为:J(θ)=12m∑mi=1(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta)=\f
- 算法基础——一致性
黄雪超
大数据基础#算法基础大数据算法一致性
引入最早研究一致性的场景既不是大数据领域,也不是分布式系统,而是多路处理器。可以将多路处理器理解为单机计算机系统内部的分布式场景,它有多个执行单元,每一个执行单元都有自己的存储(缓存),一个执行单元修改了自己存储中的一个数据后,这个数据在其他执行单元里面的副本就面临数据一致的问题。随着时代发展,互联网公司的快速发展,单机系统在计算和存储方面都开始面临瓶颈,分布式是一个必然的选择,但是这也进一步放大
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>