- 机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型
视觉人机器视觉
杂说数码相机计算机视觉人工智能
在机器视觉系统中,线阵相机的分时频闪技术通过单次扫描切换不同光源或亮度,实现在一幅图像中捕捉多角度光照效果,从而提升缺陷检测效率并降低成本。以下是分时频闪线阵相机的选型要点及关键考量因素:一、分时频闪技术的核心需求多光源同步控制分时频闪需相机支持多路光源独立控制,每行图像采集时切换光源类型(如明场、暗场、侧光等)或亮度。例如:苏州大视通智能科技CL-L8KM-R1-100KT相机提供8路光源控制信
- 【模块】GNConv卷积模块
dearr__
扒网络模块深度学习pythonpytorch
论文《GCNet:Non-localNetworksMeetSqueeze-ExcitationNetworksandBeyond》1、作用GCNet(GlobalContextNetwork)结合了非局部网络(Non-LocalNetwork,NLNet)的长距离依赖捕捉能力和Squeeze-ExcitationNetwork(SENet)的轻量级特性,有效地建模全局上下文信息。通过简化非局部块
- 借助知识图谱和Llama-Index实现基于大模型的RAG
爱吃牛油果的璐璐
知识图谱llamaoracle语言模型chatgpttransformer人工智能
幻觉是在处理大型语言模型(LLMs)时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本,但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源,如提供事实信息的数据库或知识图谱。矢量数据库和知识图谱使用不同的方法来存储和表示数据。矢量数据库适合基于相似性的操作,知识图谱旨在捕捉和分析复杂的关系和依赖关系。对于LLM中的幻觉问题,知识图谱是一个比向量数据库更好的解决方案。知识图谱为L
- 计算机复试面试题总结
m0_67400972
面试学习路线阿里巴巴android前端后端
时隔两年,重新完善一下以前写的东西:更新!!!!1.c++,408,设计模式,编程技巧,开源框架(适合cpp后端开发)2.数据结构与算法面试题3.c++与STL面试题4.计算机网络面试题面试问题之编程语言1。C++的特点是什么?封装,继承,多态。支持面向对象和面向过程的开发。2.C++的异常处理机制?抛出异常和捕捉异常进行处理。(实际开发)3.c和c++,java的区别c是纯过程,c++是对象加过
- 从黑暗到光明:FPC让盲人辅助眼镜成为视障者的生活明灯!【新立电子】
珠海新立电子科技有限公司
盲人辅助智能眼镜智能眼镜新立电子fpc柔性线路板
在科技日新月异的今天,智能技术正以前所未有的方式改变着我们的生活。对于视障人士而言,科技的进步更是为他们打开了一扇通往更加独立自主生活的大门。其中,盲人辅助智能眼镜可以成为视障人士日常生活中的得力助手。FPC在AR眼镜中的应用,更是为盲人辅助智能眼镜的性能提升和可靠性保障提供了坚实的技术基础。盲人辅助智能眼镜,通过内置的高性能摄像头和先进的图像识别算法,能够实时捕捉并分析周围环境中的信息。无论是道
- 阿里巴巴DIN模型原理与Python实现
eso1983
python开发语言算法推荐算法
阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测(CTR)的深度学习模型,特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。其核心思想是通过注意力机制动态捕捉用户历史行为中与当前候选商品相关的兴趣。1.DIN模型原理1.核心问题传统推荐模型(如Embedding+MLP)将用户历史行为视为固定长度的向量,忽略了用户兴趣的多样性。例如,用户历史行为中可能包含多个互不
- Vue的测试策略:如何使用单元测试和端对端测试来确保Vue应用的质量
哎 你看
vuevue.js单元测试前端
介绍测试的重要性在开发软件应用的过程中,测试具有重要的作用。它可以帮助开发者捕捉到程序中的错误和漏洞,保证软件的质量。功能性的测试可以帮助确认应用程序或系统满足了其功能需求。测试驱动的开发方式,如TDD(Test-DrivenDevelopment),也被广泛提倡并实践,因为它可以在早期发现并解决问题,提升开发效率。在持续集成和持续发布(CI/CD)的工作流中,自动化测试是保证代码质量的关键,它帮
- A股散户情绪综合评估指标探讨
@半良人
AI交易分析python
文章目录一在A股市场中,虽然没有单一指标能完美衡量散户的看空或看多情绪,但可以通过多维度数据组合构建一个综合评估体系。1.融资融券余额(散户参与度)2.散户资金流向(小额交易监测)3.投资者情绪指数(调查与行为数据)4.市场活跃度指标5.社交媒体与搜索数据6.技术指标辅助二作为散户,在资源有限的情况下,可以通过更简化且易获取的指标结合行为策略来捕捉市场情绪,以下提供一套可行性较高的实操方案:一、简
- 量化交易如何利用算法模型进行股票筛选?其选股策略包含哪些方面?
量化问财
量化投资程序化炒股券商API算法人工智能python
前言量化交易是一种基于数学模型、统计分析和计算机算法的交易方式,通过系统化的方法筛选股票并进行投资决策。与传统交易依赖主观判断不同,量化交易强调数据驱动和模型优化,能够更高效地捕捉市场机会并控制风险。以下是量化交易通过算法模型选择股票的核心逻辑和方法。一、量化交易选股的核心逻辑量化交易选股的核心在于通过数学模型和算法,从海量数据中挖掘出具有潜在收益的股票。其逻辑主要基于以下几个方面:数据驱动的决策
- 基于MPDIoU与InnerMPDIoU的YOLOv8细节捕捉能力优化探讨
向哆哆
YOLO创新涨点系列YOLO目标跟踪人工智能yolov8
文章目录一、损失函数在YOLO中的作用二、MPDIoU:Multi-partDistanceIntersectionoverUnionMPDIoU的基本概念MPDIoU公式MPDIoU代码实现解释三、InnerMPDIoU:InnerMulti-partDistanceIoUInnerMPDIoU的基本概念InnerMPDIoU公式InnerMPDIoU代码实现解释五、MPDIoU与InnerMP
- 图神经网络:拓扑数据分析的新时代
Jason_Orton
神经网络数据分析人工智能
随着图数据的广泛应用,图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)作为一种强大的深度学习工具,逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在,诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据,能够更好地捕捉节点之间的关系信息,从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
- VIT(Vision Transformer)【超详细 pytorch实现
周玄九
计算机视觉transformer深度学习人工智能
CNN的局限性:传统的CNN通过局部卷积核提取特征,虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野,但仍然依赖于局部信息的逐步聚合,难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势:ViT使用自注意力机制(Self-Attention),能够直接捕捉图像中所有patch(图像块)之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务(如图像分类、目标检测)时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化,如(224
- 说话人识别系统原理
醉心编码
人工智能基础编程基础技术类人工智能说话人识别语音识别
在当今数字化和智能化飞速发展的时代,说话人识别系统作为一项关键的生物识别技术,正逐渐融入我们生活的方方面面。简单来说,说话人识别系统就像是一位“语音侦探”,能够通过分析语音中的独特特征,精准地判断出说话者的身份。它与指纹识别、人脸识别等技术一样,都属于生物识别技术的范畴,但有着独特的优势——仅通过声音即可实现身份识别,无需额外的物理接触或视觉捕捉。与语音识别不同,语音识别关注的是语音内容的转写,比
- Snapshot Compressed Imaging:打破传统成像的新视界
AndrewHZ
深度学习新浪潮计算机视觉人工智能深度学习算法快照压缩成像
在我们的日常生活中,拍照、拍视频已经成为记录生活的常规操作。无论是用手机捕捉美丽的风景,还是用相机拍摄珍贵的瞬间,传统的成像方式似乎已经满足了我们大部分的需求。但你是否想过,在某些特殊的场景下,传统成像技术可能会遇到一些难题,而一种名为SnapshotCompressedImaging(快照压缩成像,简称SCI)的新兴技术正在悄然改变这一现状。传统成像的困境传统的成像技术,无论是相机还是摄像机,通
- 启智畅想集装箱箱号识别算法,2台相机即可实现较高识别率
启智畅想
集装箱号码识别集装箱号OCR识别集装箱识别数码相机集装箱号码识别计算机视觉ocr算法深度学习
启智畅想集装箱箱号识别算法,在货车通道中使用时,一般配备2台相机即可。启智畅想集装箱箱号识别算法,在货车通道中使用时,一般配备2台相机即可实现对集装箱箱号的精准捕捉与识别。这两台相机分别安装在货车通道的后侧和随意侧面,确保能够捕捉到集装箱的后面以及侧面图像。通过先进的图像处理技术,算法能够自动从拍摄到的图像中提取出箱号信息,两者OCR识别后的信息进行比对,一般能够达到99.99%的识别率,从而实现
- 使用 Python 和 OpenCV 检测人体皮肤颜色变化计算心率
爱搬砖的程序猿.
pythonopencv开发语言
一、引言心率是反映人体健康状况的重要生理指标之一。传统的心率检测方法通常需要使用专业的医疗设备,如心电图仪、心率带等。而随着计算机视觉技术的发展,我们可以利用摄像头捕捉人体皮肤的颜色变化,通过分析这些变化来计算心率。本文将介绍如何使用Python和OpenCV实现这一功能。二、原理概述当心脏跳动时,血液会在血管中流动,导致皮肤表面的颜色发生微小的变化。这种颜色变化主要体现在皮肤的红色通道上。我们可
- 交互设计实战:如何设计让人爱不释手的用户界面
UI设计兰亭妙微
交互
1.理解用户,洞察需求在设计之旅扬帆起航之际,首要之务乃是潜入目标用户的心海深处,进行一场细腻入微的探索。借助用户调研的罗盘,访谈的灯塔,以及数据分析的精密地图,我们悉心勾勒出用户痛点的轮廓,捕捉他们内心深处的需求呢喃与期望的微光。铭记于心,卓越的设计犹如一位贴心的守护者,始终以用户为核心,以其实际问题为迷雾中的岛屿,矢志不渝地引领航向,为他们拂去困扰,点亮希望之光。2.简洁明了,减少干扰在信息洪
- 基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】
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深度学习人工智能
,我们首先对股票的基本交易数据进行了清洗和预处理,包括去除异常值、填补缺失值等。同时,我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子,如成交量、市盈率、市净率等,并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程,我们进一步扩展了数据集,提高了模型的输入质量。在模型构建方面,我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能,能够捕捉数据中的长期依赖关系,这对于股票价格走势的预测至关重要
- 《解锁AI密码,机器人精准感知环境不再是梦!》
人工智能机器学习
在科技飞速发展的当下,人工智能与机器人技术的融合正深刻改变着世界。其中,人工智能助力机器人实现更精准的环境感知,已成为该领域的核心课题,吸引着全球科研人员与科技企业的目光。这不仅关乎机器人能否在复杂环境中高效执行任务,更预示着未来智能时代的发展走向。多传感器融合:感知基石的稳固搭建机器人要精准感知环境,首先离不开各类传感器。视觉传感器,比如常见的摄像头,能像人类眼睛一样捕捉周围的图像信息,通过对图
- VGG 改进:加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习cnn神经网络人工智能
目录1.GAMAttention注意力机制2.VGG加入GAMAttention模块3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention注意力机制GAMAttention(GlobalAttentionMechanism)是一种用于增强深度学习模型对全局信息捕捉能力的注意力机制。它通过引入全局上下文信息,帮助模型更好地理解输入数据
- Linux下V4L2实时显示摄像头捕捉画面(完整QT+C++代码)
Ivy_belief
LinuxlinuxV4L2qt
目录一、V4L21、简介2、编程与应用二、示例演示1、例子说明:2、关键的代码演示3、完整的例子的代码一、V4L21、简介V4L2,即VideoforLinuxTwo,是Linux下关于视频设备的内核驱动框架,为驱动和应用程序提供了一套统一的接口规范。在Linux中,视频设备被视为设备文件,通常位于/dev/video目录下。如果只有一个视频设备,它通常是/dev/video0。2、编程与应用(1
- Python(二十二)实现各大跨境船公司物流查询&CMA船司物流查询
M1kasal
Pythonpython开发语言
一、前言本章主要实现【之前CMA船司物流信息查询】的遗留问题解决思路由于CMA船司查询需要进行[机器人验证]方法1:直接从前端跳过,用selenium实现前端自动化,查询物流信息方法2:捕捉到接口search,但需要将返回的前端页面进行解析,并提取出你需要的相关物流信息;其他船司查询详细请看上篇blog.二、代码实现我这里就直接用selenium进行UI自动化查询注意:需要提前下载和你浏览器相匹配
- 清影2.0(AI视频生成)技术浅析(四):计算机视觉(CV)
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC——图像AIGC—计算机视觉人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
清影2.0是一个基于人工智能的视频生成平台,其核心计算机视觉(CV)技术包括图像处理与增强、动作捕捉与平滑等。这些技术通过深度学习、生成对抗网络(GAN)、光流估计等方法,实现了高质量的视频生成和编辑。1.清影2.0概述清影2.0的核心目标是通过计算机视觉技术生成高质量的视频内容,其主要功能包括:图像处理与增强:提升视频帧的质量和清晰度。动作捕捉与平滑:捕捉视频中的动作并生成平滑的过渡。2.图像处
- 无人机原路径返回原理
.NET跨平台
算法无人机
无人机原路寻路返回通常通过以下技术原理实现:1.定位系统GPS/GLONASS/Beidou:无人机的飞行路径一般通过全球定位系统(GPS)或其他卫星导航系统(如GLONASS、北斗)来进行实时定位。每当无人机飞行时,它会记录下当前位置的经度、纬度和高度。视觉定位系统(VIO):在信号弱或GPS不可用的环境下,一些高端无人机会使用视觉惯性定位系统(VIO)来辅助定位。该系统通过摄像头捕捉环境图像,
- MarsCode AI 体验
lihongping3000
vscodeai
自然语言理解能力挺高,能够精准捕捉开发者的模糊需求,在处理复杂代码逻辑时,模型展现出优秀的上下文关联能力,特别是在多轮对话中能持续保持语义连贯性,对TypeScript和React等框架的支持让我在开发过程中更轻松了@豆包MarsCode
- 掌握Python异常处理:try、except、else、finally的全面解析
清水白石008
Python题库python开发语言pythonjava前端
掌握Python异常处理:try、except、else、finally的全面解析一、异常处理基础在Python中,异常是程序在运行时发生的错误。当Python解释器遇到一个它不能处理的错误时,它会抛出一个异常。如果异常没有被捕获和处理,程序就会中断执行,并打印出错误信息和堆栈跟踪。异常处理的主要目的是在程序遇到错误时,提供一种方法来处理这些错误,而不是简单地让程序崩溃。二、try语句块:异常捕捉
- AI 声音:数字音频、语音识别、TTS 简介与使用示例
凌虚NPG
AI人工智能人工智能语音识别后端python深度学习
在现代AI技术的推动下,声音处理领域取得了巨大进展。从语音识别(ASR)到文本转语音(TTS),再到个性化声音克隆,这些技术已经深入到我们的日常生活中:语音助手、自动字幕生成、语音导航等应用无处不在。数字音频音频是声音的“数字化”。声音本质上是空气中振动的波,这些波的振动被麦克风捕捉后转化为电信号。接着,这些信号会通过采样和量化存储为数字数据。如上图所示。声波最开始是一个连续的模拟信号,然后经过特
- 【小白学AI系列】NLP 核心知识点(七)Embedding概念介绍
Blankspace空白
人工智能自然语言处理embedding
Embedding(嵌入)是自然语言处理(NLP)中非常重要的概念。简单来说,embedding是一种将离散的、稀疏的、不可直接计算的对象(比如词、字符或句子)转换为密集的、连续的向量表示的技术。这个向量通常是低维的,并且在向量空间中能够捕捉到该对象的某些语义或结构特征。可以通过这种方式将我们通常理解为文本的信息转化为模型可以处理的数字形式。1.为什么需要Embedding?传统的计算机处理文本的
- 推荐文章:高效录屏新纪元 —— 屏幕捕捉录像器DXGI版
嵇李美Rosalie
推荐文章:高效录屏新纪元——屏幕捕捉录像器DXGI版screen-capture-record2dxgi演示.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/67c73随着在线教育、游戏直播、远程办公等领域的发展,高质量的屏幕录制工具已成为不可或缺的辅助软件。今天,我们要向大家隆重推荐一款开源项目——《ScreenCaptureRecorder升级D
- 【SpringBoot教程】SpringBoot 统一异常处理(附核心工具类-ErrorInfoBuilder)
撸代码的羊驼
springbootspringboot
作者简介:大家好,我是撸代码的羊驼,前阿里巴巴架构师,现某互联网公司CTO联系v:sulny_ann(17362204968),加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对抗互联网寒冬#序言此前,我们主要通过在控制层(Controller)中手动捕捉异常(TryCatch)和处理错误,在SpringBoot统一异常处理的做法主要有两种:一是基于注解ExceptionHandler,二是基于接口Erro
- 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