- 深入解析 DeepSeek R1:强化学习如何驱动大模型推理能力的进化
海棠AI实验室
智元启示录人工智能deeplearningDeepSeek-R1
引言在AI竞赛日益激烈的时代,DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1,试图以强化学习(RL)直接训练推理能力,而非仅依赖传统的监督微调(SFT)。这一思路不仅为大规模语言模型(LLMs)带来了新的训练范式,还在跨任务推理迁移上表现出潜力。本文将深入解析DeepSeekR1的架构、训练方法和对比实验,并从多维度审视其局限性与未来发展方向。同时,我们也会在文中介绍DeepSeekR1蒸馏到多
- 基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤
pk_xz123456
python算法深度学习YOLO目标检测算法
基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容:1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库,推荐使用Python语言,以下是一些关键库:PyTorch:YOLO通常基于PyTorch实现,安装适合你系统的PyTor
- 使用AWS服务Amazon Bedrock构建大模型应用
西京刀客
AIaiawsbedrock
文章目录背景AmazonBedrock支持多模型选择实验demo列出AmazonBedrock服务支持的模型从读取用户评论、调用AmazonBedrock模型进行分类如何利用AWS的嵌入模型进行文本处理和分析背景2023年,生成式人工智能、大模型、ChatGPT等概念无处不在,但是到底什么是生成式人工智能?和之前的人工智能有什么区别?和大模型、Chatgpt的关系是什么?生成式人工智能(genAI
- 3D格式转换工具HOOPS Exchange在PMI处理中的关键作用与优势解析
工业3D_大熊
3DCAD开发工具3d3D模型可视化3D可视化工业3D3D建模3D模型格式转换3D格式转换
在现代制造业的数字化进程中,产品和制造信息(PMI)扮演着至关重要的角色。PMI是指在CAD模型中所包含的用于明确制造和装配细节的各类注释与标记信息,涵盖了几何尺寸、公差、材料说明以及加工要求等关键要素。其能否实现有效传递,直接关系到CAD数据在制造流程中的应用成效,尤其是在当下数字化制造环境日益普及的背景下,数字模型的精准性成为了影响后续生产环节与质量管控的关键因素。1、精准维护PMI逻辑层次关
- 如何实现uniapp编译的微信小程序做可回溯视频
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)uni-app微信小程序音视频可回溯视频uniapp编译
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!全文目录:问题描述解决方案1.**视频录制与回溯原理**2.**具体实现步骤**2.1录制视频播放状态与用户操作2.2回放过程2.3数据存储与管理2.4界面展示3.**注
- 一文带你了解无线电磁波频谱:从极低频到极高频
wljslmz
网络技术无线电
无线电磁波是自然界中广泛存在的一种能量形式,频率范围从3赫兹(Hz)到300吉赫兹(GHz),对应的波长从上百公里到不到1毫米。它们广泛应用于通信、广播、导航、医疗、军事等领域,是现代社会不可或缺的技术基础。本文将详细解析无线电磁波频谱的划分,从极低频到极高频,逐一介绍各频段的特性及应用场景。极低频(ELF:3Hz–30Hz)特性:波长:10,000公里至100,000公里。穿透性:具有极强的穿透
- ALOAM代码解析laserMapping(二)
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代码解析SLAM感知定位
文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6.判断是否为线特征2.7.添加残差函数3.点到平面拟合与残差计算(LidarPlaneNormFactor)3.1.变换点云坐标系3.2.寻找最近邻点3.3.最小二乘法拟合平面3.4.归一化法向量3
- android cmake 安装教程,配置 CMake | Android 开发者 | Android Developers
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androidcmake安装教程
CMake构建脚本是一个纯文本文件,您必须将其命名为CMakeLists.txt,并在其中包含CMake构建您的C/C++库时需要使用的命令。如果您的原生源代码文件还没有CMake构建脚本,您需要自行创建一个,并在其中包含适当的CMake命令。如需了解如何安装CMake,请参阅安装及配置NDK和CMake。本部分将介绍您应该在构建脚本中包含哪些基本命令,以便指示CMake在创建原生库时使用哪些源代
- c语言选择排序法程序设计,C语言选择排序算法及实例代码
闲吟客
c语言选择排序法程序设计
选择排序是排序算法的一种,这里以从小到大排序为例进行讲解。基本思想及举例说明选择排序(从小到大)的基本思想是,首先,选出最小的数,放在第一个位置;然后,选出第二小的数,放在第二个位置;以此类推,直到所有的数从小到大排序。在实现上,我们通常是先确定第i小的数所在的位置,然后,将其与第i个数进行交换。下面,以对3241进行选择排序说明排序过程,使用min_index记录当前最小的数所在的位置。第1轮排
- DeepSeek热潮下的“同质化困局”与破局之道
Hello kele
人工智能人工智能经验分享
2025年的竞标现场:个个都喊“DeepSeek”想象一下,2025年的某个竞标会,四五家数据分析公司围着一个大客户,争得脸红脖子粗。每家公司都使劲推销自己的平台,拍胸脯说:“我们有DeepSeek,绝对能帮你实现智能化升级!”“DeepSeek能实时给你精准的生意洞察和预测。”“有了DeepSeek,数据会自己告诉你哪里有商机。”“我们用DeepSeek的大模型,自动生成深度报告,给你靠谱的决策
- 基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例
go5463158465
matlab算法机器学习matlab汽车开发语言
以下是一个基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例,主要通过图像处理技术来区分远光灯和近光灯。整体思路图像预处理:包括读取图像、灰度化、去噪等操作,以提高后续处理的准确性。边缘检测:找出图像中的边缘信息,有助于定位灯光区域。特征提取:提取灯光区域的特征,如亮度、面积、形状等。模式识别:根据提取的特征,利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
- XTDrone 无人机仿真平台使用教程
杭战昀Grain
XTDrone无人机仿真平台使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/xt/XTDrone1.项目的目录结构及介绍XTDrone是一个基于PX4、ROS和Gazebo的无人机仿真平台。以下是项目的主要目录结构及其介绍:XTDrone/├──communication/#通信模块├──control/#控制模块├──coordination/#协同模块├──im
- “华为杯“第十四届中国研究生数学建模竞赛-A题:无人机在抢险救灾中的优化运用(续)
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模华为无人机
目录5.问题二生命迹象探测5.1问题分析6.问题三灾区通信中继6.1问题分析6.2问题求解7.问题四无人机对地的数据传输7.1问题分析7.2问题求解8.模型的评价8.1模型的优点8.2模型的缺点9.参考文献10.附录本文篇幅较长,分为上下两篇,上篇详见无人机在抢险救灾中的优化运用5.问题二生命迹象探测5.1
- GGUF 文件格式全解析
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技术流ClipLLMGGUF量化DeepSeek
在机器学习领域,模型的存储和部署一直是关键环节。随着大语言模型(LLM)的广泛应用,如何高效地存储和加载这些复杂的模型成为一个亟待解决的问题。GGUF(GGMLUniversalFormat)作为一种新兴的二进制文件格式,旨在解决传统GGML及其衍生格式(如GGMF和GGJT)的局限性,为模型推理提供更高效、更灵活的解决方案。官方介绍:https://github.com/ggml-org/ggm
- 如何将 DeepSeek 模型与 PyTorch结合使用
LCG元
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目录环境准备系统要求安装PyCharm下载DeepSeek模型使用Ollama下载模型验证模型下载本地部署DeepSeek模型使用Flask创建HTTP服务使用PyCharm调用本地服务进一步集成到开发流程封装函数自定义快捷键(可选)✍️相关问答DeepSeek模型与PyTorch结合使用的性能优化策略有哪些如何在PyCharm中设置自定义快捷键来快速调用DeepSeek服务DeepSeek模型的
- 医院HIS接入大模型:算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算
Allen_LVyingbo
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一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下,医院信息系统(HospitalInformationSystem,HIS)作为医疗信息化的核心枢纽,承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据,对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而,传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时,逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展,大模型
- 如何选择适合项目的自动化测试工具?
蚂蚁质量
测试管理软件测试测试工具自动化安全性测试
在软件开发过程中,选择适配项目的自动化测试工具至关重要,这需要全面考量众多因素,确保工具与团队及项目的实际需求完美契合。以下将详细阐述选择自动化测试工具的关键步骤与实用建议:精准剖析项目需求明晰测试类型:不同的项目需要不同类型的测试,准确识别项目所需的测试类型是关键。例如,功能测试用于验证软件功能是否符合预期;性能测试旨在评估系统在特定条件下的响应时间、吞吐量等性能指标;API测试专注于检验应用程
- AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览(arXiv方向):2024.07.20-2024.07.25
小小帅AIGC
VLM论文时报人工智能语言模型自然语言处理大语言模型VLM视觉语言模型论文推送
文章目录~1.LPGen:EnhancingHigh-FidelityLandscapePaintingGenerationthroughDiffusionModel2.HighEfficiencyImageCompressionforLargeVisual-LanguageModels3.Q-Ground:ImageQualityGroundingwithLargeMulti-modalityM
- 论文笔记:Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models
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2024ICIC1INTRO对于文本嵌入,过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性,往往需要通过大量数据集进行微调,才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次,这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型,期望利用其先进的文本理解能力,直接对输入句子进行编码,而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
- ThinkJSON:通过强化学习让大型语言模型(LLM)严格遵守JSON模式
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标题:ThinkInsidetheJSON:ReinforcementStrategyforStrictLLMSchemaAdherence作者:BhavikAgarwal,IshanJoshi,ViktoriaRojkova机构:MasterControlAIResearch链接:arXiv:2502.14905v1本文提出了一种轻量级强化学习框架,通过合成数据、多奖励函数和GRPO优化,显著提
- 从中医到代码:用Java揭开《皇帝内经》的神秘面纱
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《皇帝内经》是一部古代中国医学经典,主要涵盖了中医的理论和实践,而Java编程则是一种现代的编程语言,两者在本质上属于不同的领域。不过,我们可以从几个方面来探讨它们之间的关联:1.知识体系系统性:无论是《皇帝内经》还是Java编程,都有自己的知识体系。《皇帝内经》讲述的是中医学的基本理论、诊断方法及治疗原则;而Java编程则涉及面向对象编程、数据结构、算法等基础知识。2.学习与实践实践性:学习《皇
- 技术硬核:突出FP8、3倍速度、90%成本暴降等技术参数,强化可信度
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DeepSeek近期开源项目详细分析1.FlashMLA:大模型推理效率革命技术特点:首个开源项目FlashMLA是针对英伟达Hopper架构GPU(如H800)优化的高效多头潜在注意力(MLA)解码内核,支持可变长度序列的动态处理,显著降低显存占用并提升推理速度。在H800上可实现每秒3000GB的数据吞吐和580万亿次浮点运算(TFLOPS),接近硬件性能极限。行业影响:通过压缩KV矩阵和优化
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SmoothPageIndicator项目教程smooth_page_indicatorFlutterSmoothPageViewindicators项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/smo/smooth_page_indicator1.项目的目录结构及介绍SmoothPageIndicator项目的目录结构如下:smooth_page_indicator/├
- (5-2-01)DeepSeek多模态大模型架构:Janus模型(1)
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训练RAG多模态)架构人工智能transformerDeepseek大模型多模态
5.2Janus模型Janus多模态模型的设计核心在于视觉编码的解耦。传统多模态模型通常使用单一的视觉编码器来处理多模态理解和视觉生成任务,但由于这两种任务对视觉特征的需求存在显著差异,单一编码器往往难以同时满足两种任务的需求,从而导致性能瓶颈。为了解决这一问题,Janus模型提出了双路径视觉编码架构,将多模态理解和视觉生成任务的视觉编码过程完全分离,从而避免了任务间的冲突,并显著提升了模型在多模
- 读论文:Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)
LastWhisperw
语言模型人工智能自然语言处理
基于线性序列(例如SMILES)或图表示的的分子生成模型已经吸引了基于结构的药物设计领域的广泛关注,但这些模型在捕获3维空间交互时还不够强,也因此经常生成我们不希望产生的分子结构。为了解决这些问题,我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案,将语言模型和几何深度学习技术结合起来。为了帮助模型学习分子拓扑学和原子的空间位置,我们还提出一个新的分子表示方法,基于片段的简化分子xxxx
- 解决npm/yarn等包管理工具在vscode中使用出现系统禁止运行脚本的情况
AlgorithmAce
npm前端node.js
一.问题描述报错提示如下:系统禁止运行脚本。二.问题出现原因该问题大概率会出现在windows新系统上,PowerShell执行策略是一项安全功能,用于控制PowerShell加载配置文件和运行脚本的条件。此功能有助于防止恶意脚本的执行,这算是新系统对于恶意脚本的一种防护措施。三.如何解决实际上报错提示中给的链接详细解释了问题及解决办法,微软官方做了解释,链接直达感兴趣可以看看。这里对解决办法做下
- Simulink开发项1000例实战专栏--实例117:使用MATLAB/Simulink平台,设计并实现一个完整的电动汽车动力总成系统模型
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏unity游戏引擎simulink
目录项目文档:基于Simulink的电动汽车动力总成系统仿真与优化1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图3.Simulink仿真模型步骤3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1电池模块3.2.2电机控制器模块3.2.3驱动电机模块3.2.4变速器模块3.2.5整车控制器模块3.3连接模块3.4设置仿真参数4.示例代码片段5.结束语6.优化
- DeepSeek-V3:最强开源MoE模型的技术解析与使用指南
认识祂
deepseek开源deepseek
目录引言模型概览架构创新:负载均衡策略与训练目标预训练:追求极致的训练效率后训练:从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试(大于67B的模型)开放式生成评估如何使用在线聊天与API平台本地运行指南模型权重转换推理示例使用DeepSeek-InferDemo使用SGLang使用LMDeploy许可证引用联系我们1.引言我们隆重推出Deep
- Ollama微调
软件不硬
LLMtoolAIGC
Ollama是一款开源工具,其目标是简化大语言模型在本地环境的部署和使用。它支持多种流行的开源大语言模型,如Llama2、Qwen2.5等。在上一篇文章中我们部署Ollama,并使用简单命令管理Ollama。接下来我们学习Ollama的高级应用。通过Ollama的ModeFile文件进行微调。通过ModelFile微调1、创建名为Modelfile的空白文件。2、在空白文件内写配置信息。FROMq
- Python import 语句详解及应用示例
永劫
python语句函数python开发语言numpy
作者:永劫发布时间:2023-04-25关键字:Python,import,模块导入,子模块导入,函数导入一、导言在Python编程中,import语句是用于导入模块的关键字。通过导入模块,您可以使用模块内的函数、类和变量。本文详细介绍了Python中的import语句及其用法,包括模块导入、子模块导入、模块重命名以及模块内函数的导入。文章中的示例将帮助您更好地理解和掌握Pythonimport语
- 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