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RockLiu@805
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旋转位置编码(RotaryPositionalEncoding,RoPE):中文公式详解与代码实现在序列模型中,位置信息对于任务的理解至关重要。传统的绝对和相对位置编码各有优缺点,而RoPE作为一种创新的位置编码方法,展现了其独特的优势。RoPE的核心思想RoPE通过旋转机制动态地捕捉位置信息。它允许查询(query)和键(key)向量的旋转程度根据它们之间的相对或绝对位置自动调整。这种方法使模型
- APP怎么抓取原生日志 - Android篇
大汉堡玩测试
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- rag-给一篇几百页的pdf,如何从中找到关键信息并汇总出关系图
蒸土豆的技术细节
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小思考对pdf肯定要做模糊chunk,能用模型切分就用模型切分,不能用模型就用规则,规则要尽可能保存连续文本,特殊数据格式(图、表格)必须完整保存,必须能被捕捉到。这些独立的表格or图数据,也要单独做embedding,以其中的title和行列title信息作embedding材料。也不能忘了传统搜索方法,基于搜索的、基于传统词频的、基于关键字的。。。假设已经找到了信息所在的目标,如果它是个表格,
- 【机器学习】模型拟合
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题,表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据,模型的预测误差都居高不下。在实际应用中,欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙,无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因:例如,使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据,或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下,模型的表
- 基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据(功率预测、故障诊断)模型及代码详解
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深度学习算法详解及代码复现人工智能神经网络深度学习pythoncondapippandas
GCN基础在深度学习领域中,图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上,能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示,这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代,GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示,为后续的分类、预测等任务提供
- 智能护栏报警系统提升高速公路安全
德克西尔DrKsir
智慧护栏安全
在车流如织的高速公路上,金属护栏如同沉默的守护者,时刻准备着在危急时刻力挽狂澜。传统养护人员用脚步丈量护栏安全的日子,正在被一场技术革命悄然改写。一种基于物联网的智能监测系统,正以毫米级感知能力重塑高速公路安全防线。这套智能报警系统的核心,是遍布护栏的"神经元网络"。每隔30米安装的MEMS传感器,能够捕捉到微小的变化。当车辆与护栏发生碰撞,传感器会迅速完成碰撞定位。在浙江某高速路段,这套系统刚投
- Python 模拟鼠标轨迹算法
a485240
鼠标轨迹计算机外设
一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型,如直线或曲线路径。然而,这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现,使得能够通过深度学习技术,学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据,能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤:数据收集:收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据,包括
- 知识蒸馏:从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)
AI仙人掌
人工智能AI人工智能深度学习语言模型机器学习
知识蒸馏通过迁移教师模型(复杂)的知识到学生模型(轻量),实现模型压缩与性能平衡。核心在于利用教师模型的软标签(概率分布)替代独热编码标签,学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息,还能够捕捉到类别之间的相似性和关系,从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移。在实际应用中,无论是大规模语言模型(LLMs)还是其他类型的神经网络模型,都会通过softmax
- Debezium系列之:使用Debezium采集oceanbase数据库
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debeziumDebezium系列采集oceanbase数据库
Debezium系列之:使用Debezium采集oceanbase数据库一、oceanbase数据库二、安装OceanBase三、安装oblogproxy四、基于Docker的简单采集案例五、生产实际应用案例Debezium是一个开源的分布式平台,用于监控数据库变化和捕捉数据变动事件,并以事件流的形式导出到各种消费者。Debezium基于ApacheKafka实现,并支持多种数据库系统。一、oce
- 一文掌握python异常处理(try...except...)
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目录1、基础结构2、try块3、except块4、else块5、finally块6、自定义异常7、抛出异常8、常用的内置异常类型1)、Exception:捕捉所有异常。2)、BaseException:所有异常的基类。通常不应该直接捕获这个类的实例,除非你确实打算捕获所有异常。3)、SyntaxError:Python语法错误,比如拼写错误或不正确的语句结构。4)、ImportError:尝试导入
- 金融租赁系统智慧风控实践探索
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内容概要当传统金融租赁还在和纸质合同较劲时,兴业金融租赁系统已经玩起了"变形金刚式"的智慧风控。这套系统就像给资产装上了GPS定位器+心电图监测仪,通过物联网传感器实时捕捉设备运行数据,配合卫星定位追踪车辆轨迹,再让大数据分析引擎消化海量场景信息——从工地的混凝土搅拌频率到物流车队的急刹车次数,全被转化成可量化的风险坐标。技术手段业务指标提升应用场景案例物联网传感器异常响应速度提升70%工程机械油
- 电脑屏幕怎么实时监控?学习4个可实现方法,合理电脑使用!
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在数字化办公日益盛行的2025年,企业对于员工电脑使用的管理与监控需求愈发迫切。为了确保工作效率、防止数据泄露并维护良好的工作环境,一款高效、可靠的电脑屏幕监控软件成为了企业的必备工具。在众多同类软件中,安固软件凭借其卓越的性能、全面的功能以及高度的易用性,脱颖而出,成为了众多企业的首选。安固软件:电脑屏幕监控的佼佼者全面监控,无死角覆盖安固软件提供了全方位的电脑屏幕监控功能,能够实时捕捉并显示员
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Python物联网与传感器数据分析开场白:连接物理世界与数字宇宙物联网的魅力:让物体开口说话Python:编织万物互联的魔法传感器:感知世界的触角数据捕获:从现实世界到数字领域传感器类型概览:温度、湿度、光照及其他Python与硬件接口:树莓派的奇妙旅程实时数据流:如何捕捉每一刻的变化数据处理:挖掘数字宝藏的秘密数据清洗:让数据焕发光彩数据分析:揭秘模式与趋势异常检测:识别噪声与干扰可视化展示:讲
- AI如何创作音乐及其案例
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AI创作音乐主要有以下几种方式:基于深度学习的生成模型深度神经网络:通过大量的音乐数据训练,让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构,其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性,能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络(GAN):包含生成器和判别器,生成器负责生成音乐样本,判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化,使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器(
- 怎么做一个AI产品经理?
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AI产品经理全面进化:在人工智能迅猛发展的时代,产品经理的角色正经历前所未有的转型。从传统的需求捕捉者到技术与商业紧密结合的创新推动者,AI产品经理肩负着将前沿AI技术转化为解决用户痛点的产品的重要任务。随着大数据、云计算和大模型技术的不断成熟,产品经理不仅需要具备敏锐的市场洞察,还必须深刻理解AI技术本质,跨界整合技术、数据与业务优势,从而推动产品的持续创新与落地。本文将全面解析AI产品经理的角
- YOLOv8 改进:添加 GAM 注意力机制
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YOLOv8改进:添加GAM注意力机制引言在目标检测领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)网络因其速度和准确性被广泛应用。然而,随着场景的复杂化,仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制,如GAM(GlobalAttentionMechanism),可以有效提高模型对关键区域的关注,从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制,通过全局信息聚合和自适应权重分
- 基于GPT架构的视频生成工具(VideoGPT)
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VideoGPT是基于GPT架构的视频生成工具,支持从文本生成视频。最初,研究人员尝试将自然语言处理中的GPT架构思想引入视频处理领域,开始探索如何利用其强大的语言理解和生成能力来处理视频的时空信息。模型改进与创新:如VideoGPT+模型结合了先进的图像编码器和视频编码器,克服了传统方法在处理视频时的局限,在捕捉丰富空间细节和理解复杂时间动态上展现出卓越性能。iVideoGPT采用新颖的压缩to
- 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
- 【NLP】 5. Word Analogy Task(词类比任务)与 Intrinsic Metric(内在度量)
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NLP机器学习自然语言处理word人工智能
WordAnalogyTask(词类比任务)定义:WordAnalogyTask是用于评估词向量质量的内在指标(IntrinsicMetric)。该任务基于这样的假设:如果词向量能够捕捉单词之间的语义关系,那么这些关系应该能够在向量空间中保持一定的结构。示例:在一个理想的词向量空间中,单词之间的关系应该满足如下等式:king−man+woman≈queenking−man+woman≈queenk
- 移动端Canvas实现手写签名
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引言在移动应用开发中,手写签名功能的集成已经成为许多业务场景的标配,比如电子合同签署、医疗记录确认或是物流配送签收等。本文将详细阐述如何在移动端实现手写签名,包括技术选型、具体实现步骤以及优化建议,帮助开发者快速上手并构建高质量的手写签名体验。技术选型1.使用CanvasAPIHTML5的CanvasAPI提供了在网页上绘制图形的能力,包括路径、文本、图像等,非常适合用来捕捉和展示手写签名。在移动
- RAW图与BAYER图异同
越甲八千
【opencv学习】【海康相机视觉案例】计算机视觉人工智能
RAW图是一种未经处理、未压缩的图像文件格式,它记录了图像传感器捕捉到的原始数据,包含了拍摄时的大量图像信息。下面从多个方面详细介绍RAW图:参考:B站大清光学定义与基本概念定义:RAW文件是图像传感器将捕捉到的光源信号转化为数字信号的原始数据。相机在拍摄时,光线通过镜头到达图像传感器,传感器将光线的强度、颜色等信息转化为电信号,再经过模数转换变成数字数据,RAW格式直接保存这些原始数据,而不经过
- UNet 改进:添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力
听风吹等浪起
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目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
- 基于Transformer的医学文本分类:从BERT到BioBERT
Evaporator Core
人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域,文本数据(如电子病历、医学文献、临床报告)具有高度的专业性和复杂性,传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型,尤其是BERT及其变体,通过预训练和微调的方式,能够有效捕捉医学文本中的语义信息,为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
- 0基础学Python第八天
RUIOU_
python机器学习0基础开发语言
1.程序报错:程序在哪一行报错之后,后面的程序都不会被执行。(1)异常类型:IndexError——索引错误,ZeroDivisionError——除零错误FileNotFoundError——找不到文件错误,TypeError——类型错误等2.捕捉异常:格式——try,except语句:try:可能会产生报错的代码except你想捕捉错误的名字(异常类型):错误发生后你想相应执行的操作excep
- android 基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照
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android作业源码分享androidopencv
一,前言1、基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照存储2、左侧有一个预览小框,有人脸时候会有红色框框。3、当真人入境时候,微笑。相机预览捕捉到了人的微笑,自动拍照保存。opencv库的编译就不说了。这篇有介绍:androidopencv导入进行编译_编译androidopencv-CSDN博客二、加载人脸特征和微笑特征文件faceCascade=loadCascade(R.raw.haarcasc
- 差分革命:清华微软携手,用物理智慧重塑Transformer“慧眼”
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人工智能科技AI人工智能科技ai
当物理学遇上AI,一场精准捕捉的变革悄然上演想象一下,在信息的汪洋大海中,寻找一根至关重要的“针”,难度无异于“大海捞针”。然而,随着诺贝尔物理学奖的光芒照耀到“机器学习之父”GeoffreyHinton的肩头,另一场跨界融合也在悄然进行——微软与清华大学的科研团队携手,将物理学的智慧融入AI,推出DifferentialTransformer(DIFFTransformer),让Transfor
- 探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目
葛冉忱Edith
探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目【下载地址】基于ace-urcp-retinex的水下图像增强代码本资源文件提供了一个基于Retinex理论的水下图像增强方法的代码实现。该方法旨在消除水下图像捕捉过程中产生的色彩失真和光线散射问题,从而显著提高水下图像的可视性。Retinex理论是一种模拟人类视觉系统处理图像的计算机视觉概念。它认为,人类视觉系统通过分离物体表面反射的光
- AI战略家:AI驱动的政府治理现代化:重构问题识别、决策与监督的范式
SZ0771
人工智能
一、政府公共管理的核心痛点与治理逻辑重构现代政府治理的核心矛盾源于“问题识别-资源匹配-监督反馈”链条的断裂,需从机制设计层面突破传统治理范式。1.问题识别:从被动响应到系统治理被动响应陷阱:依赖12345热线、舆情事件等事后渠道,难以捕捉跨领域系统性问题。例如老旧小区改造反复返工,折射出城市规划法规滞后、财政分配僵化与部门权责模糊的叠加效应。数据割裂困境:300余个垂直政务系统形成数据孤岛,某市
- 月出月落与月相API:洞悉月亮的阴晴圆缺
api
前言月亮,这颗地球的天然卫星,自古以来就以其阴晴圆缺的变化牵动着人们的心弦。从诗词歌赋到神话传说,月亮承载着人类丰富的情感和想象。如今,借助科技的力量,我们可以更精准地捕捉月亮的轨迹,预测它的阴晴圆缺。月出月落和月相API应运而生,为我们打开了一扇通往月亮奥秘的窗口。月出月落和月相APIAPI返回的数据包罗万象,涵盖了月亮运行的方方面面:每日月出时间、月落时间:精准预测月亮何时升起,何时落下,方便
- TikTok矩阵营销:掀开全球营销新篇章
全球通@安心
矩阵人工智能大数据新媒体运营内容运营用户运营产品运营
在流量为王的时代,TikTok已成为品牌争相进入的核心战场。如何在全球范围内快速抢占市场、吸引潜在客户,是每个品牌的共同课题。TikTok矩阵获客系统凭借其数据驱动、内容矩阵和智能化管理的多维优势,为品牌打开了通往全球增长的大门。数据驱动:让投放更科学TikTok矩阵获客系统的最大亮点是其强大的数据分析能力,通过AI技术深入挖掘用户信息,帮助品牌精准捕捉目标客户。●精准定位用户画像:系统基于年龄、
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
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。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数