- 大模型软件的多租户架构设计
AI天才研究院
AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型软件的多租户架构设计关键词:大模型软件、多租户架构、设计、性能优化、安全性摘要:随着大数据和人工智能技术的迅猛发展,大模型软件在各个领域得到了广泛应用。然而,如何在大模型软件中实现高效的多租户架构设计,成为当前技术领域的一个关键挑战。本文将深入探讨大模型软件的多租户架构设计,包括其背景、核心概念、算法原理、系统架构、项目实战以及最佳实践等,旨在为开发者提供一套系统化、全面化的设计指南。设计过
- 鸿蒙应用App Linking优化:深度链接性能
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos华为ai
鸿蒙应用AppLinking优化:深度链接性能关键词:鸿蒙系统、AppLinking、深度链接、性能优化、路由匹配、参数解析、冷启动优化摘要:本文深入探讨鸿蒙系统下AppLinking深度链接的性能优化策略。从核心概念解析出发,详细阐述深度链接在鸿蒙架构中的实现原理,包括Ability路由机制、链接解析算法和参数传递模型。通过数学模型分析路由匹配复杂度,结合Python算法示例演示链接解析过程。基
- Eureka 为大数据领域服务治理带来的新思路
大数据洞察
大数据AI应用大数据与AI人工智能eureka大数据云原生ai
Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路关键词:Eureka,大数据,服务治理,分布式系统,微服务摘要:本文深入探讨了Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路。首先介绍了大数据领域服务治理的背景和现状,阐述了Eureka的核心概念与工作原理。接着详细分析了Eureka核心算法原理,结合Python代码进行说明,并给出相关数学模型和公式。通过项目实战案例,展示了Eureka在大数据服务治理中
- Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践
大数据洞察
大数据AI应用大数据与AI人工智能flink物联网strutsai
Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践关键词:Flink、物联网、实时大数据处理、最佳实践、数据流摘要:本文围绕Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践展开。首先介绍了相关背景知识,接着深入浅出地解释了Flink、物联网和实时大数据处理的核心概念以及它们之间的关系。然后详细阐述了Flink处理物联网数据的核心算法原理、数学模型和公式。通过实际项目案例,展示了开发环境搭建、代码实现和解读。
- 边缘计算与量子模型优化驱动医疗诊断新突破
内容概要在医疗人工智能领域,边缘计算与量子模型优化的协同演进正重构诊断系统的技术范式。通过将计算节点前置至医疗设备端,边缘架构有效解决了传统云端模型面临的实时性瓶颈,配合量子优化算法对复杂特征空间的快速寻优能力,使得CT、MRI等高维影像数据的解析效率提升显著。值得关注的是,框架选型直接影响着模型部署的可行性——TensorFlow在移动端推理优化方面的工具链完备性,与PyTorch动态图机制对迭
- 经典与量子结合:微算法科技(MLGO)混合经典量子算法优化多查询问题
MicroTech2025
科技量子计算
在当今快速发展的技术领域,量子计算被视为解决复杂问题的下一个前沿。尽管量子计算机的潜力巨大,但它们在实际应用中仍面临诸多挑战,尤其是在错误率和量子比特数量方面。为了克服这些限制,微算法科技(NASDAQ:MLGO)开发了一种创新的混合算法,结合了经典计算和量子计算的优势,以优化多查询问题(MQO)。量子计算是一种利用量子力学原理进行信息处理的技术。与传统的经典计算机相比,量子计算机在处理某些特定类
- 微算法科技(MLGO)基于 Grover 的量子算法在图形游戏中寻找纯纳什均衡的创新突破
MicroTech2025
科技量子计算
随着量子计算的迅猛发展,各行各业正积极探索其潜力,特别是在博弈论领域。在博弈论中,纳什均衡是描述多个参与者在游戏中选择策略时相互影响的一种状态。在很多情况下,找到纯纳什均衡并不容易,尤其是在复杂的图形游戏中。传统算法的计算复杂性常常导致求解时间过长,因此引入量子算法有助于提高效率。Grover搜索算法是一种有效的量子搜索算法,能够在未标记的数据库中以平方根的时间复杂度找到目标元素。它通过振幅放大技
- 量子计算时代的突破:微算法科技开发出多目标进化算法推动量子电路创新
量子计算正处于技术发展的前沿,但其实际应用与潜力的实现仍然面临巨大挑战。量子计算机的基本单位是量子比特(qubit),与经典计算机的比特不同,量子比特可以同时处于多个状态(叠加),并通过纠缠现象相互作用。理论上,量子计算机能够以比经典计算机快得多的速度解决某些问题,特别是在处理涉及大量变量和复杂数据集的问题时。尽管量子硬件的进步令人瞩目,尤其是近期一些公司推出了量子处理器,但量子算法(即量子计算机
- OpenAI模型可解释性工具:理解AI的黑箱
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能百度ai
OpenAI模型可解释性工具:理解AI的黑箱关键词:OpenAI模型、可解释性工具、AI黑箱、模型理解、人工智能摘要:本文旨在深入探讨OpenAI模型可解释性工具,帮助大家理解AI这个“黑箱”。首先介绍了研究的背景、目的和预期读者,接着解释了核心概念,包括OpenAI模型、可解释性工具等,阐述了它们之间的关系。通过核心算法原理、数学模型和公式的讲解,让大家明白其内在机制。还给出了项目实战案例,包括
- 突破量子仿真瓶颈:微算法科技MLGO量子算法的算术化与核操作迭代模型
近年来,量子计算机的迅速发展和潜在的强大计算能力吸引了全球科研机构和企业的广泛关注。量子计算机利用量子力学的特性来处理复杂的计算任务,具有在某些方面远超经典计算机的潜力。然而,真正实用的量子计算机尚未大规模普及,因此在经典平台上模拟量子算法成为当前的研究热点之一。微算法科技(NASDAQ:MLGO)近日开发的一种创新型高精度、高吞吐量的可重构仿真技术,旨在为量子算法的研究和应用提供有效的解决方案。
- 使用python对音频做去噪 处理
莫夭阏之
python信号处理语音识别
要使用Python对音频进行去噪处理,您可以使用许多库和算法。以下是使用librosa和scipy库实现的基本去噪算法:首先,您需要安装所需的库。您可以使用以下命令安装它们:pipinstalllibrosascipynumpy接下来,您需要导入所需的库:importlibrosaimportscipy.signalassignalimportnumpyasnp加载音频文件并提取音频数据:y,sr
- 网络爬虫再深入——对抗指纹检测、分布式架构与智能解析实战
rooney2024
爬虫
目录一、深入反爬:浏览器指纹检测与对抗(配图1)1.高级指纹检测原理2.对抗方案与实战二、分布式爬虫架构深度设计(配图2)1.容错与弹性设计2.智能限流算法三、智能解析:LLM与计算机视觉的融合(配图3)1.LLM解析非结构化文本2.视觉辅助定位元素四、法律与伦理:爬虫工程师的自我修养1.关键法律边界2.道德实践框架五、未来战场:Web3.0时代的爬虫技术演进1.去中心化网络挑战2.AI驱动的自适
- 算法:二分法
萧格
定义二分查找也称折半查找(BinarySearch),它是一种效率较高的查找方法。在一个有序二维数组中,查找指定的值对应的键(下标)。适用场景有序数组实现代码$arr[$middle])$left=$middle+1;else$right=$middle-1;}return-1;}?>二分法变种有时候数组虽然是有序的,但是可能有多个重复的值,这时我们的需求就要变动了,算法也要做相应的调整。有重复值
- 精通 triton 使用 MLIR 的源码逻辑 - 第001节:triton 的应用简介
项目使用到MLIR,通过了解triton对MLIR的使用,体会到MLIR在较大项目中的使用方式,汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器,旨在简化GPU高性能计算(HPC)的开发,特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码,又不必过度关注底层硬件细节。这样,通过简化高性能计算,可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
- 7.机器学习-十大算法之一拉索回归(Lasso)算法原理讲解
以山河作礼。
#机器学习算法机器学习算法回归
7.机器学习-十大算法之一拉索回归(Lasso)算法原理讲解一·摘要二·个人简介三·前言四·原理讲解五·算法流程六·代码实现6.1坐标下降法6.2最小角回归法七·第三方库实现7.1scikit-learn实现(坐标下降法):7.2scikit-learn实现(最小角回归法):一·摘要拉索回归(LassoRegression)是一种线性回归的正则化形式,它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性,从
- 机器学习算法之回归算法
福葫芦
机器学习回归算法
一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念线性回归算法是一种统计分析方法,用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量(y)和一个或多个自变量(x)之间的关系。其基本形式为y=wx+e,其中w是权重,x是自变量,e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小。
- 7篇1章7节:机器学习算法解读,与数值预测回归模型构建
MD分析
用R探索医药数据科学机器学习算法回归r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一,其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型,并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤,包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估,帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中,机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
- vue中实现验证码输入
结城
vue验证码vue输入框
vue验证码input输入解决焦点切换有点晚了就不吐槽了,咱还是把代码上了,赶紧洗澡,养好精神明天努力上班!!!想学node,想学react,想精进webpack,想vue学的更好一点,了解底层代码,学算法,学计算机原理,想写自己的博客网站…这是一条学无止境的路,没办法要恰饭效果html部分js部分exportdefault{props:{inputNums:{type:Number,defaul
- 基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)
哎呦哥哥、
图像分类pytorch逻辑回归分类
基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)数据集模型代码数据集链接:FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
- O (1) 空间搞定链表:穿针引线法核心技巧与例题
无聊的小坏坏
算法链表c++算法
文章目录穿针引线法的核心思想基础应用:链表反转1.全链表反转2.部分链表反转高级应用:链表重排穿针引线法的设计模式常见问题解决方案1.K个一组反转链表2.环形链表检测在链表操作的世界里,"穿针引线"是一种优雅而高效的技巧,它通过精准的指针操作,像缝纫一样重新连接节点,解决各种复杂的链表问题。这种技巧不依赖额外数据结构,空间复杂度仅为O(1),是算法面试中的必备技能。穿针引线法的核心思想指针即针线:
- 华为OD机试2025 B卷 - 通过软盘拷贝文件 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
无限码力
华为OD机试真题刷题笔记华为od华为OD机试华为OD机试2025B卷华为OD2025B卷华为OD机考2025B卷
通过软盘拷贝文件华为OD机试真题目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解华为OD机试2025B卷100分题型题目描述有一名科学家想要从一台古董电脑中拷贝文件到自己的电脑中加以研究。但此电脑除了有一个3.5寸软盘驱动器以外,没有任何手段可以将文件持贝出来,而且只有一张软盘可以使用。因此这一张软盘是唯一可以用来拷贝文件的载体。科学家想要尽可能多地将计算机中的信息拷贝到
- python学智能算法(二十四)|SVM-最优化几何距离的理解
引言前序学习过程中,已经对几何距离的概念有了认知,学习链接为:几何距离这里先来回忆几何距离δ的定义:δ=mini=1...myi(w∥w∥⋅xi+b∥w∥)\delta=\min_{i=1...m}y_{i}(\frac{w}{\left\|w\right\|}\cdotx_{i}+\frac{b}{\left\|w\right\|})δ=i=1...mminyi(∥w∥w⋅xi+∥w∥b)对上
- 华为OD机试2025C卷 - 计算三叉搜索树的高度 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
无限码力
华为OD机试真题刷题笔记华为od华为OD机试2025C卷华为OD2025C卷华为OD机考2025C卷
计算三叉搜索树的高度华为OD机试真题目录点击查看:华为OD机试2025C卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解华为OD机试2025C卷100分题型题目描述定义构造三叉搜索树规则如下:每个节点都存有一个数,当插入一个新的数时,从根节点向下寻找,直到找到一个合适的空节点插入。查找的规则是:如果数小于节点的数减去500,则将数插入节点的左子树如果数大于节点的数加上500,则将数插入节点的右子树否则,将数
- 支持向量机SVM
李昊哲小课
sklearn人工智能机器学习支持向量机算法机器学习sklearn人工智能数据挖掘
支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。分类场景举例(更容易理解)假设现在有一个二维平面上散落着一些点,这些点分为两类,一类是红色的圆形点,另一类是蓝色的方形点。我们的任务就是找到一条直线,能够把这两类点尽可能准确地分开。支持向量机算法做的事情就和这个类似。算法核心思想它不是随便找一条能分开两类数据的直
- 打卡Day12
HAhhhiu
python学习打卡python机器学习
@浙大疏锦行知识点:遗传算法:来源于自然界中的生物进化和基因遗传思想:模拟生物进化过程,通过“选择(保留优秀解)、交叉(组合解的特征)、变异(引入新特征)”迭代优化我想培养出一只超级泰迪犬?该怎么办呢?首先,我有一群泰迪犬,但是小泰迪们的各种基因不同,形态各色,我只想要一只高大、卷毛和聪明的泰迪。(这是初始解的集合,也是案例学习代码中,我们所设定的随机森林中的一堆的参数范围)接着,我开始挑选符合上
- 财富自由之路第三章
可可_4b5e
读好书一定要慢。文字的出现,使人类与其他动物区分开来。人类也正是因为有了文字才与其它物种有了本质上的不同。而阅读,对于任何一个正常人类来说都具有非凡的意义。人类之外的物种只能依赖最落后但被称为神奇的方式积累经验:基因遗传。啄木鸟可以本能地采用最优算法获取食物——而一个MIT的数学博士面对同样的问题却不见得可以迅速解决;而啄木鸟的小脑袋在没有受过高等教育的情况下,是如何得到结果的呢?答案是:通过上百
- 【数据结构 | C语言】Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)
竹一笔记
C数据结构数据结构c语言开发语言
文章目录一、Dijkstra算法介绍二、算法C语言三、完整代码四、示例一、Dijkstra算法介绍Dijkstra算法解决了单源点的最短路径Dijkstra算法是贪心算法步骤:从源点出发,找到已连通点与未连通点的最小代价边连接最小代价边,将该顶点归并到已连接顶点集将该顶点连通的边的代价与最小代价比较,若代价小于最小代价,则更新最小代价边重复操作,直到连通所有顶点为止Dijkstra算法与Prim算
- lab2-2 Dijkstra算法求由顶点a到顶点h的最短路径
西一安鲜
算法
1.问题[描述算法问题,首选形式化方式(数学语言),其次才是非形式化方式(日常语言)]对于下图使用Dijkstra算法求由顶点a到顶点h的最短路径,按实验报告模板编写算法。2.解析Dijkstra算法(单源点路径算法,要求:图中不存在负权值边),Dijkstra算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的
- 单源最短路之dijkstra
「維他檸檬茶」
算法最短路
迪杰斯特拉算法主要用于解决单源最短路问题,主要有两种,朴素版和堆优化版,数据量较大时用堆优化版。迪杰斯特拉朴素版:#include#includeusingnamespacestd;#defineintlonglong//可能会超时#definePIIpairconstintINF=0x3f3f3f3f,mod=998244353;constintN=505;intn,m;intg[N][N],m
- 【初学数据结构】关于KMP算法的回退思考
Das1
算法数据结构
初学KMP算法时,理解next数组以及回退过程是一个超级劝退过程。如果实在理解不了的,可以直接背。虽然作为十大经典算法之一,但是并不是非常重要,也就考试会考到罢了。关键数据结构解释next数组:next[k]是t[0]~t[j-1]这个串的最大相同前缀的后一个地址,同时也表示最大相同前缀的数量。s串,t串:表示两个索引j,k在进行匹配时所指代的字串next数组是什么?求next数组实际上就是求对于
- 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