- 竞技体育数据可视化与可视化分析综述
*小白*
文献笔记大数据数据分析
Asurveyofcompetitivesportsdatavisualizationandvisualanalysis竞技体育数据可视化与可视化分析综述研究背景:1、竞技体育的发展导致竞技体育数据的大规模产生;2、针对竞技体育数据已有研究人员进行分析和软件开发;3、竞技体育数据的分析有助于专业分析,并可通过有效行为决策达到提高体育训练和比赛效果。研究目的:1、处理大规模竞技体育数据,认知运动员的
- 如何正确学习软件工程
会振刀的程序员
程序人生程序人生软件工程师
如何正确学习软件工程友友们,又是一破干货来袭。我觉得我可能会被批斗,但我还是要表达一下自己的观点。1、前言之前看到我一朋友用jupyter训练模型。我问他:“你训练完然后呢”。他说:‘‘调参’’。我说你最终的目的是什么呢,他就不说话了。我想说的是,不管你是练习也好、开发也好,做之前一定是有目的的。没有目的的话那便没有了意义,那就没有做的必要。2、目的指向不管做任何行业任何事,最终的目的一定是以人为
- AIGC视频生成国产之光:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC-视频补档AIGC计算机视觉人工智能深度学习机器学习论文阅读面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
- 【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测(matlab)
大橘科研工作室
毕设锂电池方向(MATLAB版)matlab
【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测(matlab)文章目录【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测(matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三、研究方法与数据准备3.1、BP神经网络模型设计3.2、数据来源与预处理3.3、特征提取与选择四、模型训练与验证4.1、训练过程4.2、模型验
- PyTorch 基础数据集:从理论到实践的深度学习基石
那年一路北
Pytorch理论+实践深度学习pytorch人工智能
一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术,在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。而在深度学习的体系中,数据扮演着举足轻重的角色,它是模型训练的基础,如同建筑的基石,决定了模型的性能和泛化能力。PyTorch作为当下最流行的深度学习框架之一,为开发者提供了丰富且强大的工具来处理数据集。本文将深入探讨PyTorch中的基础数据集,从深度学习中数据的重要性出发,详细介绍
- Day_1 数据结构与算法&LeetCode入门及攻略
Finger-Von-Frings
c++leetcode
数据结构与算法学习目的:我们学习算法和数据结构,是为了学会在编程中从时间复杂度、空间复杂度方面考虑解决方案,训练自己的逻辑思维,从而写出高质量的代码,以此提升自己的编程技能,获取更高的工作回报。数据结构定义:数据结构(DataStructure)指的是带有结构特性的数据元素的集合。学习的目的:为了帮助我们了解和掌握计算机中的数据是以何种方式进行组织、存储的。Q1:何为结构特性?所谓结构特性,指的是
- 【深度学习】Pytorch:导入导出模型参数
T0uken
深度学习pytorch人工智能
PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架,熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作,包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。什么是模型参数模型参数是指深度学习模型中需要通过训练来优化的变量,如神经网络中的权重和偏置。这些参数存储在PyTorch的torch.nn.Module对象中,通过以下方式访问:importtorchim
- YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型,Gradio框架快速搭建
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO前端计算机视觉目标检测人工智能python
前言Gradio是一个开源Python库,用于快速构建和共享机器学习模型的Web界面。开发者可以通过简单的Python代码将机器学习模型封装成交互式应用,无需复杂的设置即可在浏览器中使用自己训练好模型。接下来教你使用Gradio框架构建一个简单Web界面推理YOLOv8/YOLOv11模型。话不多说上检测结果:一、YOLOv8/YOLOv11源码下载YOLOv8源码下载:官网打不开的话,从我的网盘
- 深度学习笔记——模型部署
好评笔记
深度学习笔记深度学习笔记人工智能transformer模型部署大模型部署大模型
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文简要概括模型部署的知识点,包括步骤和部署方式。文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中,使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务。模型部署的流程涉及模型的封装、部署环境的选择、部
- 探索泰坦尼克号生存分类数据集:机器学习与数据分析的完美起点
岑童嵘
探索泰坦尼克号生存分类数据集:机器学习与数据分析的完美起点【下载地址】泰坦尼克号生存分类数据集本仓库提供了一个经典的机器学习数据集——泰坦尼克号生存分类数据集。该数据集包含两个CSV文件:训练集和测试集。数据集主要用于训练和评估机器学习模型,以预测泰坦尼克号乘客的生存情况项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/35561项目介绍泰坦尼克号生存分类数
- 李开复与零一万物:AI创业的务实之道,以及AI写代码工具的崛起
前端
2025年伊始,AI领域便掀起一阵波澜。零一万物,这家备受瞩目的AI公司,其人员变动和业务拆分引发了广泛关注。李开复,这位在AI领域深耕多年的资深人士,对此做出了回应,其核心观点值得我们深思:在AI领域,盲目追求规模并非最佳策略。这不仅关乎零一万物,也为众多AI初创公司提供了宝贵的经验。李开复观点解读:理性决策,而非盲目扩张李开复认为,初创公司“负担不起”超大模型的预训练。这“负担不起”并非仅仅指
- Python中的Pipeline快速教学、
Coding Is Fun
python开发语言
在Python中,Pipeline通常指的是机器学习工作流中的流水线,尤其是在使用scikit-learn库时。Pipeline允许你将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来,形成一个有序的工作流程。这不仅使代码更简洁,还能确保在训练和预测时一致的数据处理。以下是一个快速教学,帮助你掌握Python中Pipeline的核心概念和使用方法。目录安装和导入必要的库Pipeline的基本概念创建一个简单
- 大模型介绍
詹姆斯爱研究Java
spring
大模型(LargeModel)指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数,大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式,从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型,可以达到数百万甚至数十亿个参数。这些参数通常通过深度神经网络(DeepNeuralNetwork)来表示,包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常,它们需要在多个GPU或TP
- 基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南:基于MetNet 模型
AI_DL_CODE
深度学习人工智能MetNet天气预测python
摘要:本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测,重点介绍了MetNet模型。首先,文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。接着,详细介绍了MetNet模型的基本架构、特点以及与其他气象预测模型的对比。然后,通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用,包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后,文章总结了MetNet模型的优势与挑战,并展望了深度学习在气象领域
- 使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构
子然在打码
pytorchllama人工智能
https://www.aisolink.com/build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南,介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构,并对自定义数据集进行训练和推理。文章涵盖了构建输入块、解码器块和输出块的步骤,并提供了相应的代码示例。最终目标是构建一个功能齐
- 大模型的RAG微调与Agent:提升智能代理的效率与效果
WeeJot
人工智能人工智能
目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持:结论引言在人工智能的快速发展中,大型预训练模型(LLMs)已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练,掌握了丰富的语言知识和模式识别能力,从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而,预训练模型的通用性也意味着它
- YOLOv8改进,YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种卷积神经网络(ConvNet)的通用构建模块,以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块(DiverseBranchBlock,DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间,包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化,从而增强单个卷积的表示能力。在训练后,DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同,DBB在保持宏观架构的
- YOLOv10改进,YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构,全网首发),助力涨点
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO计算机视觉目标检测人工智能python深度学习
摘要GhostNetV3是由华为诺亚方舟实验室的团队发布的,于2024年4月发布。摘要:紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计,具备更快的推理速度,但性能相对适中。然而,紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型,这忽略了它们在模型容量上的差异,可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中,通过系统地研究不同训练成分的影响,我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。我们发现,适当的重参数化和知识蒸馏设计对
- 企业落地大模型的路径选择:微调、RAG、提示词工程
AGI-杠哥
深度学习自然语言处理人工智能学习知识图谱
一、大模型的特点1)不确定性与传统应用不同,模型的输出是不确定的,即使多次问它一样的问题,给出的结果也可能不一样。这种特性对于日常应用业务OK,但是如果要在企业内用来处理具体业务问题,就必须提高这个稳定性,否则影响生产经营,例如产线操作人员通过模型获取操作步骤或者参数,如果步骤或者数据不对可能会导致产品出现质量问题等等。2)静态性模型一旦训练好,就无法再补充数据,因此模型不会了解你自己组织内部的年
- ChatGPT 绘图的工作原理
ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理(NLP)和图像生成的技术,这种综合能力依赖于预训练模型(如GPT-4)和图像生成模型(如DALL-E)之间的紧密协作。ChatGPT本质上是一个大规模的语言模型,但通过与图像生成模型集成,它得以执行基于描述生成图像的任务。接下来,我们将从模型架构、训练方法、推理机制和一些技术挑战等方面,详细讨论ChatGPT进行绘图的工作原理。
- OpenVoiceV2:零样本跨语言语音克隆技术,支持多种风格控制
智慧医疗
AIGC语音识别人工智能语音克隆
1openvoicev2介绍语音克隆技术近年来取得了显著进展,但现有方法通常存在着局限性,例如无法灵活控制语音风格、需要大量多语言数据进行训练、生成速度慢等等。为了克服这些挑战,MyShell.ai团队推出了全新的语音克隆技术OpenVoiceV2,它能够在无需额外训练的情况下,仅凭少量参考音频,就能够克隆任何人的声音,并支持多种语音风格控制,以及快速高效的跨语言语音生成。论文地址:http://
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
cda2024
pytorch人工智能python
在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- wandb 网络连接问题解决指南
星之所望
wandb
背景我们都知道wandb是非常好用的可视化工具,但是国内这个环境,网络不通畅,使用时常常会无法同步数据,在使用校园网的情况下尤为明显。这里提供了一种解决思路。环境windows10pycharm校园网wifi报错内容运行训练代码时出现以下错误wandb:Networkerror(TransientError),enteringretryloop.解决办法需要挂代理,这里用的是clashforwin
- 自适应神经网络架构:原理解析与代码示例
chian-ocean
机器学习神经网络人工智能深度学习
个人主页:chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构:深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展,传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应,导致了过拟合或欠拟合的问题。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)为此提供了一种新的解决方案,它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构,从
- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
- 代码随想录训练营第三十八天| 322. 零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分 背包问题总结篇
chengooooooo
算法
322.零钱兑换题目链接:322.零钱兑换-力扣(LeetCode)讲解链接:代码随想录和昨天做过的零钱对换不太一样昨天的零钱兑换是完全背包里的球排列问题这个是求在指定的背包容量内求最小的组合数动态规划五部曲1定义dp方程我们假设用了dp[j]个硬币去凑j容量的背包要求dp[j]最小2推导递推公式首先最少用j-coins[i]个硬币来凑dp[j-coins[i]]容量的金额(背包)(不加上他本身的
- AscendC从入门到精通系列(四)使用Pybind调用AscendC算子
人工智能深度学习
如果已经通过AscendC编程语言实现了算子,那该如何通过pybind进行调用呢?1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时,会调用很多算子进行计算,其中的调用方式与kernel编译流程有关。对于自定义算子工程,需要使用PyTorchAscendAdapter中的OP-Plugin算子插件对功能进行扩展,让torch可以直接调用自定义算子包中的算子,详细内容可以参考PyTo
- ATB是什么?
人工智能深度学习
1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库(下文简称为ATB加速库)是一款高效、可靠的加速库,基于华为AscendAI处理器,专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。ATB加速库采用了一系列优化策略,包括算法优化、硬件优化和软件优化,能够显著提升Transformer模型的训练和推理速度,同时降低能耗和成本。具体来说,ATB加速库通过优化矩阵乘法等核心算子和注意力
- 多模态视觉语言模型
funNLPer
计算机视觉语言模型人工智能自然语言处理多模态
文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1)模态编码器:模态编码器主要是对来自不同模态的输入进行编码,来获得相应的特征,如视觉方面用ViT,CLIPVIT;音频模态用C-Former,Whisper等进行编码;2)输入Projector:输
- Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。
吴脑的键客
AI作画人工智能AIGC
“Flex.1以FLUX.1-schnell-training-adapter开始,目的是在FLUX.1-schnell上训练LoRA。最初的目标是训练一个可以在训练过程中激活的LoRA,以便对步长压缩模型进行微调。我将这个适配器并入了FLUX.1-schnell,并继续在FLUX.1-schnell模型生成的图像上训练它,以进一步分解压缩,同时不注入任何新数据,目的是制作一个独立的基础模型。这就
- jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
javajdktomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
- Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
javaspring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
- LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java题解位运算LeetCodeAlgorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
- qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
- Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
- socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
- 基于spring的web项目定时操作
知了ing
javaWeb
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
- 树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
- maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
- java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
- Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
javaspring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- 【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
- 【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
- Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
javanetty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
- 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
- 单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
- spring+websocket的使用
dalan_123
一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
- 细节问题:ZEROFILL的用法范围。
dcj3sjt126com
mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
- Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
- jdbc 得到表结构、主键
eksliang
jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
- Android 应用程序开关GPS
gqdy365
android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
- Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
- 如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
- sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
- Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oraclelinux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
- hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoophive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
- Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class