- 深入解析VAE:从理论到PyTorch实战,一步步构建你的AI“艺术家”
电脑能手
人工智能深度学习python
摘要:你是否好奇AI如何“凭空”创造出从未见过的人脸或画作?变分自编码器(VAE)就是解开这一谜题的关键钥匙之一。本文将带你从零开始,深入浅出地剖析VAE的迷人世界。我们将用生动的比喻解释其核心思想,拆解其背后的数学原理(KL散度与重参数技巧),并最终用PyTorch代码手把手地构建、训练和可视化一个完整的VAE模型。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,相信这篇文章都能让你对生成模型有一个全新的
- 学习记录:DAY33
2301_79760424
每日学习记录学习
前端学习之旅:Node.js模块与HTTP服务前言----------------------------------------又是许久许久没有更新,在苦哈哈弄完期末,然后花一天时间把计算机网络课设写了之后。现在又即将回到前后端学习的状态。我想现在正处于一个调整期的状态。一个是随着blog的不断堆积,有必要把它们整理成更具有逻辑性的知识片。另一个是我需要了解当前前后端需要学习的路线,这样我可以有
- 学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split 函数深度解析
宁儿数据安全
#机器学习学习笔记深度学习
学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split函数深度解析一、为什么需要划分训练集和测试集?在机器学习中,模型需要经历两个核心阶段:训练阶段:用训练集数据学习特征与目标值的映射关系(如线性回归的权重)。测试阶段:用测试集评估模型在未见过的数据上的表现,避免“过拟合”(模型只记住训练数据的噪声,无法泛化到新数据)。类比场景:学生通过“练习题”(训练集)学习知识,再通过“考
- 深度学习使用Pytorch训练模型步骤
vvvdg
深度学习pytorch人工智能
训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程,旨在通过大量数据学习模型参数,以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤:1.数据准备:收集和处理数据,包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型:选择模型架构,例如决策树、神经网络等。初始化模型参数(权重和偏置)。3.选择损失函数:根据任务类型(如分类、回归)选择合适的损失函数。4.选择优化
- php flush实时输出线上环境好使,本地环境等待一段时间后一次性输出结果的原因
落落鱼2013
php开发语言
近期对接deepseek接口时为了拥有较好的用户体验,等待答案返回时采用了flush分布输出,但是线上环境下可以正常分布输出,同样代码在本地总是等待许久后一次性出结果,排查许久,发现竟然是本地和线上不同的php加载模式导致。1、线上环境与本地环境区别:1)线上环境:ServerAPIFPM/FastCGI2)本地环境:ServerAPICGI/FastCGI2.PHP-FPM与mod_fcgid差
- 《A DECODER-ONLY FOUNDATION MODEL FOR TIME-SERIES FORECASTING》阅读总结
胡萝拔贝贝
人工智能python机器学习
介绍了一个名为TimeFM的新型时间序列预测基础模型,该模型受启发于自然语言处理领域的大语言模型,通过再大规模真实世界和合成时间序列数据集上的预训练,能够在多种不同的公共数据集上实现接近最先进监督模型的零样本预测性能。该模型使用真实世界和合成数据集构建的大型时间序列语料库进行预训练,并展示了在不同领域、预测范围和时间粒度的未见数据集上的准确零样本预测能力。1、引言时间序列在零售、金融、制造业、医疗
- 深浅拷贝,看完狠狠避雷!
YL有搞头
javascript开发语言前端数据类型深浅拷贝
前提提要:最近在开发需求时,突然遇到一个问题,我请求过来的数据,怎么还会改变呢??导致卡壳卡了许久,看完才发现,原来是你小子!!深浅拷贝。既然哥们踩雷了,那不行,得让兄弟们有福同享。Javascript的七种数据类型Javascript的数据类型分为:基本数据类型数字类型(Number)未定义(Undefined)字符串(String)空(Null)符号型(Symbol)布尔(Boolean)引用
- 为AI提供数据:构建2017数据创新的总结
doi2746
数据库开发工具python
本周在微软年度大会上,我们正在讨论组织如何依靠开发人员创造突破性的经验。随着大数据,云和人工智能的融合,创新与破坏正在加速,从未见过。数据是这一融合核心的关键战略资产。当结合云的无限计算能力和机器学习和人工智能等新功能时,它使开发人员能够构建下一代智能应用。作为开发人员,您正在寻找更快,更简单的方式来拥抱这些融合技术并改变您的应用体验。今天在Build,我们做了几个产品公告,增加了上个月在Micr
- python类方法中的变量_在代码中进行中文命名(类/变量/方法等)的优势
weixin_39601641
python类方法中的变量可以使用中文作为变量名
最初的专栏文章对在代码中使用中文命名的质疑与回应是对一些常见质疑的批驳,至今未见更有理的反面声音.鉴于最近看到一些对中文命名进行负面暗示各种带节奏的网文(见最近一波对中文编程(包括中文命名)的攻势),实在难以置之不理.此文尝试小结一些比起英文命名更方便之处.注意这是在明确的母语优势(对在代码中使用中文命名的质疑与回应"没有好处"一节)基础上额外的优势:1.不需要驼峰命名法或者下划线分隔之前看到过有
- 多模态Agent AI(MAA)系统
百态老人
人工智能
多模态AgentAI(MAA)系统是一种能够理解和响应多模态感官输入的智能系统,它在给定环境中生成有效的行动。这类系统结合了大型语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs),以增强其在物理或虚拟世界中的感知和生成能力。MAA系统的研究领域广泛,包括游戏(VR/AR/MR)、机器人技术和医疗保健等。这些系统通过整合多模态数据,如视觉、语言和音频输入,能够进行复杂的决策和任务规划,并在未见过的环境中
- AI时代新词-零样本学习(Zero-Shot Learning):AI的未来趋势
明似水
AI人工智能学习
一、什么是零样本学习(Zero-ShotLearning)?零样本学习(Zero-ShotLearning,简称ZSL)是一种机器学习范式,其目标是让模型能够识别和分类那些在训练阶段从未见过的类别。在传统的机器学习和深度学习中,模型的性能通常依赖于大量标注数据的训练,而零样本学习则试图突破这一限制,使模型能够通过已有的知识泛化到未见过的类别上。这种能力在现实世界中尤为重要,因为获取大量标注数据往往
- Matlab函数自带函数缺失问题解决
秋裤男神经
matlab开发语言
最近换了新电脑做simulink仿真时,发现添加高斯白噪声awgn函数报错了,找了许久发现是没安装awgn函数所在的工具箱communicationToolbox工具箱,里面包含了高斯白噪声函数,安装后正常。以后不知道函数位于哪个工具箱里可以在命令行敲type(函数名)命令查询。
- 视觉大模型(SAM)及其行业扩展(G-SAM) :用于图像分割、目标检测等计算机视觉任务
百态老人
计算机视觉目标检测人工智能
视觉大模型SAM的定义与核心技术视觉大模型SAM(SegmentAnythingModel)是由MetaAIResearch于2023年4月5日发布的一种图像分割模型,旨在解决图像分割问题,即在像素级进行分类。SAM的核心技术包括零样本学习、提示工程和大规模数据集训练,使其能够处理从未见过的物体和场景,展现出强大的泛化能力。定义与核心技术零样本学习:SAM是一种零样本分割模型,即使在训练中未见过的
- 零样本生成在AIGC中的优势与局限性
AIGC应用创新大全
AIGCai
零样本生成在AIGC中的优势与局限性:从"万能厨师"到"知识边界"的故事关键词:零样本生成、AIGC、大语言模型、生成式AI、泛化能力摘要:在AIGC(生成式人工智能)的世界里,“零样本生成"就像一位"万能厨师”——不需要提前学习特定菜谱,仅凭对食材和烹饪的理解,就能做出从未见过的新菜。本文将用生活化的比喻、代码示例和实际案例,拆解零样本生成的核心原理,分析它在AIGC中的独特优势(如高效灵活)与
- 悖论的背后:从蚂蚁到宇宙的故事-续集
gaoenyang760525
人工智能
影子与墙壁从前,有一个影子生活在一堵白墙上。它每天随着太阳移动,看到自己时而拉长,时而缩短,时而模糊,时而清晰。影子以为自己就是世界的全部,直到有一天,一个孩子拿着一盏灯走过,影子的形状突然扭曲成了从未见过的模样。影子这才意识到,它的存在依赖于光和物体,而它所认为的“自己”,只是更高维度的一个投影。这个故事告诉我们,我们可能像影子一样,以为自己是完整的,却不知我们只是某种更大存在的侧面。真相或许不
- Python高级爬虫实战,JS解密咪咕音乐登录参数分析
Python新世界
python编程语言Python爬虫网络爬虫
目标:分析咪咕视频登录参数(enpassword、fingerPrint、fingerPrintDetail)工具:NodeJs+Chrome开发者工具许久没有水文了,闲来无事特来混混脸熟很多人学习python,不知道从何学起。很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手。很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识。那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,
- 大规模语言模型从理论到实践 具有外推能力的位置编码
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大规模语言模型从理论到实践:具有外推能力的位置编码1.背景介绍1.1问题的由来大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在最近几年取得了突破性的进展,这些模型通过深度学习技术,能够生成高质量的文本,进行多样的自然语言任务。然而,尽管LLMs在许多任务上的表现令人印象深刻,它们仍然面临一些挑战,尤其是在处理需要外推能力的情境时。外推能力指的是在未见过的具体情境或数据上做出准确
- 从 0 到 1 开发梦精灵提示词管理器:我的全栈开发实战记录
龙正哲
AIGCpromptgolang全栈开发
从0到1开发梦精灵提示词管理器:我的全栈开发实战记录作为一名每天与多个AI平台打交道的程序员,被混乱的提示词管理折磨许久后,我决定开发一款专属的浏览器插件——梦精灵提示词管理器。历时两个多月,基于Golang、Vue3和WXT框架完成了从后端到前端再到浏览器插件的全栈开发。本文将毫无保留地分享技术实现细节与踩坑经验,希望能为同行提供参考。一、技术栈选型:为何选择这些工具?(一)后端API:Gola
- 系统重装——联想sharkbay主板电脑
喜欢小马的小曹同学
杂记电脑
上周给一台老电脑重装系统系统,型号是lenovosharkbay主板的电脑,趁着最近固态便宜,入手了两块长城的固态,装上以后插上启动U盘,死活进不去boot系统。提示bootmgr缺失,上网查了许久,终于解决了问题。插入bootU盘,开机出现Lenovo图标按住F12,有的小键盘需要Fn+F12出现选择启动顺序画面,到最下面,进入bios找到bootmode将legacysupport改为Both
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估:掌握评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数等)和交叉验证技术
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习深度学习
深入详解监督学习之模型评估在监督学习中,模型评估是衡量模型性能的关键步骤。有效的模型评估不仅能帮助我们理解模型在训练数据上的表现,更重要的是评估其在未见数据上的泛化能力。本文将深入探讨监督学习中的模型评估方法,重点介绍评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数等)和交叉验证技术,并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用这些概念。目录模型评估的重要性评估指标详解准确率(Accuracy)精确率(Pre
- 解决 .Net 6.0 项目发布到IIS报错:HTTP Error 500.30
耕耘虫
我的Net之旅http网络协议网络静态文件Net.Net6.0IIS
今天在将自己开发许久的项目上线的时候,发现IIS发布后请求后端老是报一个HTTPError500.30的异常,如下图所示。 后来仔细调查了一下发现是自己的程序中写了UseStaticFiles的依赖注入,这个的主要作用就是发布后端后,想要将程序根目录中某个文件夹暴露到服务器上,类似于服务器有些静态文件放置服务器中,想要通过链接获取图片,那么就需要使用如此的注入,如下所示:app.UseSta
- uniapp-小程序锚点定位
wendyNo
vue小程序vueuni-app
简介须知推荐节目介绍剧目简介:张继钢老师倾尽全部心血,为实现艺术理想,献礼新中国成立70周年,创作出这一部前所未见的舞蹈史诗《黄河》。演出开始,未见其人、先闻其声,黄河潺潺的水流声,将人们带回到黄河岸边,“一个漂泊在河上近万年的老船”,以内心独白的方式,缓缓讲述着这条河的故事,黄河人的故事,中国的故事。以诗句命名的《九曲黄河万里沙》《黄河之水天上来》《黄河入海流》三大乐章以精彩的艺术呈现,吸引观众
- uniapp vue2解决软件在运行时,未见向用户告知权限申请的目的,华为等上架被拒问题
懒员员
uni-app
您的应用在运行时,未同步告知权限申请的使用目的,向用户索取(存储,相机,麦克风)等权限,不符合华为应用市场审核标准。修改建议:APP在申请敏感权限时,应同步说明权限申请的使用目的,包括但不限于申请权限的名称、服务的具体功能、用途;告知方式不限于弹窗、蒙层、浮窗、或者自定义操作系统权限弹框等。请排查应用内所有权限申请行为,确保均符合要求。应用插件解决软件在运行时,未见向用户告知权限申请的目的,华为等
- 数仓实践:企业级 CDP 数据工程实践经验
云 祁
数仓实践数据仓库数据库架构大数据
大家好,许久未见,我是云祁~今天想和大家分享下企业级CDP项目建设中的数据工程实践。在很多情况下,大家可能会将数据工程与ETL的过程画上等号,但实际上ETL只是数据工程的一部分,其工作量通常仅占整个数据项目的30%左右。而一个数据工程项目,本质上是要解决三大问题:客户有什么?客户想要什么?怎样设计最合理?因此,在数据工程项目中,数据现状梳理、业务理解和数据模型设计等工作量通常占据了项目的大部分,约
- 2025年3月个人工作生活总结
李迟
打工人的知识库生活
本文为2025年3月工作生活总结。研发编码一个curl下载失败问题的记录问题:某程序,指定IP和账户密码配置,再使用curl库连接sftp服务器,下载文件。在CentOS系统正常,但在某国产操作系统中失败,需要用命令行sftp连接一次,保存公钥之后,才能成功下载。分析:1、跟踪curl调用过程,未见报错,但下载的文件体积为0。使用sftp连接,提示保存公钥:
[email protected]
- 正则化是什么?
点我头像干啥
Ai人工智能神经网络深度学习
正则化(Regularization)是机器学习中用于防止模型过拟合(Overfitting)的一种技术,通过在模型训练过程中引入额外的约束或惩罚项,降低模型的复杂度,从而提高其泛化能力(即在未见数据上的表现)。核心思想是在拟合训练数据和控制模型复杂度之间取得平衡。一、常见的正则化方法1.L1正则化(Lasso回归)在损失函数中添加模型权重(参数)的L1范数(绝对值之和)作为惩罚项。特点:会倾向于
- ChatGPT只是一群乌合之众的疯狂
黄聪的笔记本
git
最近ChatGPT有多火爆就不用我说了。公司里,从CEO到技术人员,乃至于门口的保安、食堂的大婶,没有一个不会聊两句ChatGPT的。连我20年未见的小学同学、三线城市警官,都问我这东西能不能给领导写汇报材料。用不了多久,家里的爷爷奶奶也会跟风询问这个事情了,ChatGPT掀起了一场全民科技热潮。ChatGPT的爆火,顺便也带火了整个AIGC领域,一时之间AI作画、AI写歌、AI写剧本等等,全部都
- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
论文阅读论文阅读
还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被机器学习算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。例如,一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像,用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧,许多数据投毒攻击被提出,以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使模型无法从数据中学习太多信息,从而导致模型在未见
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
神经网络训练中的正则化正则化(Regularization)是神经网络训练中的一个关键技术,主要用于防止模型过拟合(overfitting),提高泛化能力。1.为什么需要正则化?在神经网络训练过程中,模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数,同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂(如参数过多、层数过深),它可能会记住训练数据中的噪声,而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合(ov
- uniapp app权限说明弹框2024.5.23更新
风中凌乱的L
uniappuniapp
华为上架被拒绝用uni-app开发的app,上架华为被拒,问题如下:您的应用在运行时,未见向用户告知权限申请的目的,向用户索取(电话、相机、存储)等权限,不符合华为应用市场审核标准。测试步骤:任意招聘信息详情页-电话联系,申请电话权限;点击置顶推广-保存二维码到相册,申请存储权限;点击发布-任意服务-上传图片-拍摄/从相册选择,申请相机、存储权限;修改建议:APP在调用终端权限时,应同步告知用户申
- 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