- 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
@我们的天空
人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
一、机器学习的基本概念定义:机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型:监督学习:在这种类型的学习中,算法通过已知输入输出数据对进行训练,学习映射函数,以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习:无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
- 从零开始设计一款全新GPU
jack_201316888
GPUAI大模型渲染GPUGPGPU
(提纲::)设计一款全新的GPU(图形处理单元)是一项复杂且多方面的工程工作,涉及到硬件架构、软件编程模型、性能优化、功耗管理等多个领域。以下是从零到一设计一款全新GPU的基本步骤和关键考虑因素。1.定义需求和目标1.1应用场景首先,需要明确GPU的应用场景。这可以是图形渲染(如游戏、电影制作)、通用计算(如科学计算、人工智能训练)、嵌入式系统(如移动设备、汽车电子)等。1.2性能目标根据应用场景
- 【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享(附原数据表)
拓端研究室
人工智能
原文链接:https://tecdat.cn/?p=37516随着人工智能技术的迅猛发展,AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示,2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元,且未来五年复合增长率有望达到30.4%。多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向,从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末403
- 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
@我们的天空
人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支,旨在缩小人与机器之间的交流障碍,使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务:文本分类:将文本划分为预定义的类别,如情感分析、主题分类等
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- ChatGPT在环境科学领域的应用前沿分享
树谷-胡老师
科研会议chatgpt
ChatGPT在环境科学领域的应用前沿在党的二十届三中全会上,明确要求健全因地制宜的发展新质生产力体制机制。新质生产力通过创新驱动,以高科技、高效能、高质量为特征,旨在摆脱传统经济增长方式和生产力发展路径,符合新发展理念。环境科学的新质生产力主要体现在基础数据、数据管理和数据分析三方面。通过增加数据覆盖率、提升数据管理自动化水平和利用人工智能(AI)进行数据分析,实现环境质量的实时监控和管理,为环
- 如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示
AI脑极体
chatgpt人工智能
ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西,但是通过精心设计提示,可以确保获得最佳结果。在这篇文章中,我们将探讨如何做到这一点。在本文中,我将向你展示如何编写提示,激励驱动ChatGPT的大语言模型(LLM)提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来,我测试了几十个AI聊天机器人。这里是我最新的首选编写有效提示,通常被称为提示工程,已经成为一个高薪职
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
aigcpython开发语言ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- 大语言模型的上下文窗口(Context Windows):对人工智能应用的影响
澳鹏Appen
生成式AI人工智能与机器学习RAG人工智能语言模型自然语言处理
大语言模型(LLMs)极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。我将深入探讨上下文窗口是什么、它们对人工智能应用的影响以及组织在利用大语言模型时的一些考量。澳鹏在提升大语言模型开发方面处于领先地位,提供一系列对超越当前性能基准至关重要的服务。我们专注于大语言模型创建的复杂细节,包括上下
- 全能型AI与专业型AI:多样性与精专性的博弈
wangzaojun
人工智能
随着人工智能技术的不断进步,AI的应用已经从单一领域扩展到几乎所有行业。近日,OpenAI宣布将在秋季推出代号为“草莓”的全新AI模型,这款全能型AI能够从复杂的数学计算到主观的营销策划,展现出令人惊叹的多样性。这一消息引发了广泛讨论:全能型AI是否会成为未来AI产品的发展方向?相比之下,专业型AI能否继续保持其不可替代的市场地位?本文将探讨全能型AI与专业型AI的优劣势,并分析其未来发展潜力。一
- 多模态视野:探索Qwen-VL的70亿参数世界
努力犯错
人工智能计算机视觉深度学习gpt-3语言模型
引言在人工智能的迅猛发展中,多模态大模型成为了新的研究热点。阿里云推出的Qwen-VL模型,就是在这一领域的重要突破。作为一款基于70亿参数的通义千问模型Qwen-7B开发的多模态视觉语言模型,Qwen-VL不仅在技术上实现了创新,更在多模态任务评测中展现出卓越的性能。官网demo技术特点Qwen-VL模型的核心在于其多模态理解能力。它能够同时处理图像和文本信息,实现更加全面和深入的数据解析。这一
- 倒计时5天!“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期持续申报中!数百万元现金或等额赞助支持...
AITIME论道
人工智能
点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入!|本基金申报截止时间为2024年9月8日。随着人工智能和大模型技术的飞速发展,大模型技术在各个学科领域的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。中国中文信息学会社会媒体处理专委会(http://www.cips-smp.org)联合北京智谱华章科技有限公司(以下简称“智谱AI”),共同推出“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期。SMP-智谱A
- 第十一届国际分子模拟与人工智能应用学术会议 (2023-ICMS&AI)
zzl18864612032
人工智能大数据算法云计算
作为国内历史悠久、分子模拟领域公认的高水平国际学术会议,国际分子模拟与人工智能应用学术会议重磅回归。经过两年的精心筹备,本次会议将于2023年5月6日-7日在成都隆重举行,本次大会将为国内外从事分子模拟人工智能应用和研发创新数字化转型的企业、高校、科研机构的专家与学者,提供最为广泛的交流与合作平台。本届大会主题:洞悉微观,预见未来。会议概况——人工智能、分子模拟赋能科技研发创新过去20年,以计算化
- 开源项目的认识理解
禁默
话题探讨开源程序人生
目录开源项目有哪些机遇与挑战?1.开源项目的发展趋势2.开源的经验分享(向大佬请教与上网查询)3.开源项目的挑战开源项目有哪些机遇与挑战?1.开源项目的发展趋势1.持续增长与普及-开源项目将继续增长,特别是在云计算、大数据、人工智能等领域。-开源软件在企业中的应用将更加普及,成为企业IT战略的一部分。2.企业的参与-企业将继续增加对开源项目的投资,通过赞助、捐赠或直接参与开发来推动开源项目的发展。
- 理性拥抱机器学习热潮:ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见
「已注销」
来源:雷锋网作者:杨晓凡本文共3484字,建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按:上个月,全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物,谐音爱生万物,科学技术要有人文的温度,机器有爱,真芯英雄"的大会上,全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见,是年度行业发展的风向
- 2021-01-02随笔
0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值,人工成本也是越来越高,所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别,这将是作为前端人员的我,在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍,作为参考书籍学习:1.《跟着迪哥学Python
- AI科学家:从理论到实践的科研自动化革命
海森大数据
人工智能自动化运维
在人工智能(AI)领域,每一次突破都预示着技术与创意的新纪元。近日,SakanaAI公司,由Transformer架构的创造者之一LlionJones创立,宣布了一项令人震惊的进展——首个完全自动化的科研平台,名为“TheAIScientist”。这一平台不仅能够独立完成从研究构想到论文发表的全过程,更开创性地引入了AI审稿人,实现了科研流程的自我完善与迭代。AI科学家的诞生SakanaAI在成立
- 跌倒识别:守护公共安全的AI技术应用场景-免费API调用
思通数科x
人工智能
随着科技的不断进步,人工智能在各个领域的应用日益广泛,其中在公共安全领域,智能跌倒识别系统正逐渐成为守护人们安全的重要工具。本文将分享智能跌倒识别系统在不同场景下的应用及其重要性。产品在线体验地址-API调用或本地化部署AI算法模型人体跌倒识别-微信扫码立刻-在线体验公安行业:提升应急响应速度在公安行业中,智能跌倒识别系统可以快速识别出在地铁站、交通枢纽等人流密集区域发生的跌倒事件。系统通过实时监
- 基于深度学习的对抗样本生成与防御
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的,能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁,因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类:基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息,通过细微的扰动来生成对抗样本,迫
- 谭晓生解读:AI如何重塑网络安全的未来?
腾讯云开发者
搜索引擎
导语|当前,对网络安全而言,每一次新的信息技术浪潮都蕴含着巨大机会,同时也意味着巨大的挑战。大模型的发展,是带来了更大的AI安全风险,还是将赋能提升网络安全呢?网络安全正在迎来一场重大范式转移,“AIForSecurity和SecurityForAI”正成为网络安全的主战场。今天,我们特邀了北京赛博英杰科技有限公司创始人谭晓生老师,深谙安全之道的他将为我们深入解读人工智能时代下网络安全的发展趋势。
- AIGC行业:机遇与挑战并存
吗喽一只
AIGC
AIGC行业,即人工智能生成内容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent)的领域,近年来在全球范围内呈现出快速发展的态势。随着技术的进步和应用场景的拓展,AIGC行业为有志之士提供了丰富的机遇,但同时也伴随着一定的挑战。那么,AIGC行业现在是否适合进入呢?本文将从行业前景、市场需求、挑战与机遇等方面进行分析,为大家提供参考。一、行业前景展望AIGC(人工智能
- AI 时代风暴:程序员的核心竞争力大揭秘
青云交
人工智能AIGCAI人工智能chatgptAIGCAIAI辅助编程工具程序员提高核心竞争力的方法程序员应重点发展的核心能力
引言:在当今科技浪潮以排山倒海之势汹涌澎湃之际,人工智能宛如璀璨星辰般不断涌现,AIGC(如chatgpt、midjourney、claude等)大语言模型如雨后春笋般破土而出,AI辅助编程工具更是以风驰电掣之速迅速席卷编程领域的每一个角落。程序员,这群数字世界的缔造者,此刻正伫立在时代的十字路口。在AI所引发的这场变革风暴中,他们该如何坚守阵地,又该如何开拓崭新的疆土?现在,就让我们一同踏上这场
- 引领AI PC浪潮,Arm人工智能创新应用大赛火热报名中
高校俱乐部
人工智能qtarm开发
AIPC,即搭载人工智能技术的个人电脑,正成为个人电脑市场的新宠儿。而正在如火如荼进行中的Arm人工智能创新应用大赛,则为敏锐的开发者探索AIPC应用开发掘金之路提供了平台。点击报名挑战10万奖金池AIPC增长强劲,年出货量有望破亿得益于生成式人工智能技术的高歌猛进和应用场景的不断拓展,AIPC在工作、学习和生活娱乐等场景中提供个性化、智能化服务的价值越来越受到重视,正逐渐成为推动智能生活和工业自
- 垂类大模型:领域专家参与的重要性
澳鹏Appen
生成式AI人工智能与机器学习人工智能AI生成式AI
随着人工智能(AI)的不断发展,训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务,如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的,标注任务多可以由具有一般技能的人类执行,早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年,AI领域经历了重大变革。当代模型被设计用于更复杂的功能,如推理和总结,旨在处理需要更高认知参与的复杂和多样化场景。这些先进模型不仅需要原始
- AI合成偶像声音、AI主持人……猪年春节充满科技范儿
AI女神安娜
今天主要给大家介绍一下,咱们的人工智能已经发展到什么程度了。我已经多年不看春晚啥的了,知道这个消息的时候还是在微博上哈哈,不过还是震惊到了我,我想过AI发展的很快,但我万万没想到如此之快。AI主持人首次亮相央视网络春晚1月28日是北方的小年,2019央视网络春晚于小年夜晚黄金档在综艺频道、央视网多终端同步播出,以“把爱带回家”为主题,在此次网络春晚上,人工智能虚拟主持人团队正式登台。这些AI虚拟主
- 大家对人工智能的发展怎么看?
川哥说运营
人工智能
对人工智能产品发展的几点认识说起人工智能的时候,大家都在说是机器具有了人的思维,可以进行情感表达,决策判断。并且通过越多的数据和越长的训练,智能性会越来越高。那么这种智能怎么来评价其可用性,包括怎么训练,怎么集成,怎么选择呢?人工智能的基础在这个点上,我们谈一下要做到人工智能需要的几个必备条件。海量数据“海量”数据究竟是多少,其实对于不同的学习目标标准是不一样的。训练一个具有智能和学习能力的算法,
- 人工智能对我们影响有多大?我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用?
Direct_Yang
人工智能学习程序人生学习方法改行学it创业创新
人工智能对我们的生活影响有多大人工智能给我们的生活带来了巨大的影响!它像魔术师一样,帮我们解决问题、提供建议,甚至预测未来。从智能手机到智能家居,人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。它是我们生活中的得力助手,让我们感受到科技的魅力!方向一:人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域,包括但不限于以下几个方面:机器学习:机器学习是人工智能的一个重要分支,它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能,
- 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
EwenWanW
深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch,亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore,目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
- 获利超70万元,快手开除泄密员工;华为三折叠手机预约人数破200万;马斯克回应特斯拉要与x.AI分享收入 | 极客头条
极客日报
华为智能手机人工智能
「极客头条」——技术人员的新闻圈!CSDN的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN(ID:CSDNnews)一分钟速览新闻点!开启预订不到24小时,华为三折叠手机预约人数破200万美团上线自研地图:推出导航功能替代第三方服务中国人工智能核心产业规模已接近6000亿元快手通报:一员工利用公司数据获利,严重违纪解除合同苹果将在新一代i
- 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