- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 E 题 交通流量管控 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛2024数学建模(不代写论文请勿盲目订阅)数学建模2024数学建模国赛2024数学建模国赛E题2024高教社杯
持续更新中,2024年所有数学建模比赛思路代码都会发布到专栏内,只需要订阅一次。5号6号半价,会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖,想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生,容易获得省奖!随着城市化进程的加快、机动车的快速普及,以及人们活动范围的不断扩大,城市道路交通拥堵问题日渐严重,即使在一些非中心城市,道路交通拥堵问
- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 D 题 反潜航空深弹命中概率问题 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛2024数学建模(持续更新耐心等待)数学建模数学建模国赛2024数学建模国赛2024年高教社杯D题matlabpython
持续更新中,2024年所有数学建模比赛思路代码都会发布到专栏内,只需要订阅一次。5号6号半价,会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖,想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生,容易获得省奖!应用深水炸弹(简称深弹)反潜,曾是二战时期反潜的重要手段,而随着现代军事技术的发展,鱼雷已成为现代反潜作战的主要武器。但是,在海峡或浅
- AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用
AI大模型应用之禅
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
AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器,例如学习、解决问题和决策。近年来,人工智能取得了显著的进展,这在很大程度上归功于深度学习的崛起,深度学习是一种强大的机器学习形式,它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
- 人工智能深度学习入门指南
白猫a~
编程深度学习人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习作为其重要分支,已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式,使得机器能够处理和分析海量的数据,从而实现更高级别的智能。本文将为你提供一份深度学习入门指南,帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前,你需要了解一些基本概念,如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基
- 人工智能深度学习发展历程-纪年录
犟小孩
技术文档计算机视觉
前言为了理解模型之间的改进关系、明确深度学习的发展目标、提高自身对模型的深度理解、贯彻爱与和平的理念。总之,我做了如下表格。时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络,序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001随机森林2010ReLUrelu激活函数,解决梯度消失2012Dro
- 【NLP冲吖~】〇、NLP(自然语言处理、大纲)
漂泊老猫
自然语言处理NLP自然语言处理人工智能
0、自然语言处理自然语言处理是一门用于理解人类语言、情感和思想的技术,是人工智能深度学习领域的一项重要分支,去年爆火的GPT就是该分支的一个重要落地的应用。随着计算机算力的不断提升,自然语言处理技术近年来发展迅速,有代表模型BERT和GPT等;应用场景有chatbot、知识图谱、情感分析等。自然语言是与机器语言相对的一个概念,它是指人类在一定条件下自然形成和使用的口头或书面的语言,如汉语、英语、法
- 深度学习十年感悟,从入门到放弃
Ada's
Latex科研码上生活反思觉悟深度学习人工智能
写这篇在此主要是对自己对未来的思考和探索,绝没有指导和影响大家意思,我要准备放弃深度学习算法应用和研究去从事下一代操作系统和模拟信号处理芯片方面工作,主要是为自己以后事业机器人领域做点储备。14年左右从Octave及Matlab数学建模开始入门人工智能深度学习领域。当时情况是13年底我请教前辈后,在思考我们专业的未来是交通调度那么就是通信调度,最厉害的行业内也就是统计分析之类的很多体力性加上初步的
- 【ArcGIS Pro微课1000例】0046:深度学习--汽车检测
刘一哥GIS
《ArcGISarcgis深度学习汽车ArcGISpro人工智能
本实验讲述ArcGISPro中人工智能深度学习应用之–汽车检测。文章目录一、学习效果二、工具介绍三、案例实现四、注意事项一、学习效果采用深度学习工具,可以很快速精准的识别汽车。案例一:案例二:下面讲解GIS软件实现流程。二、工具介绍该案例演示的是ArcGISPro中深度学习工具中的【使用深度学习检测对象】,应用的模型是汽车检测模型CarDetection_USA.dlpk,大家可以从配套的实验数据
- PyTorch深度学习原理与实现
slience_me
机器学习深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习原理与实现1.引言深度学习发展历程感知机网络(解决线性可分问题,20世纪40年代)BP神经网络(解决线性不可分问题,20世纪80年代)深度神经网络(海量图片分类,2010年左右)常见深度神经网络:CNN、RNN、LSTM、GRU、GAN、DBN、RBM……深度应用领域计算机视觉语音识别自然语言处理人机博弈深度学习、机器学习以及人工智能深度学习VS传统机器学习深度神经网络VS浅
- 亚马逊云AI大语言模型应用下的创新Amazon Transcribe的使用
lqj_本人
推广人工智能语言模型自然语言处理
Transcribe简介语音识别技术,也被称为自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition,简称ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术已经发展了几十年,直到2009年,Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中,语音识别才取得了巨大突破。AmazonTranscribe是一项自动语音识别(AS
- 第五章:人工智能深度学习教程-人工神经网络(第一节-人工神经网络及其应用)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理知识图谱生成对抗网络
当您阅读这篇文章时,您体内的哪个器官正在思考这个问题?当然是大脑啦!但你知道大脑是如何运作的吗?嗯,它有神经元或神经细胞,它们是大脑和神经系统的主要单位。这些神经元接收来自外界的感觉输入并进行处理,然后提供可能作为下一个神经元的输入的输出。这些神经元中的每一个都通过突触以复杂的排列方式与其他神经元相连。现在,您想知道这与人工神经网络有什么关系吗?嗯,人工神经网络是根据人脑中的神经元建模的。让我们详
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第四节-深入理解激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习数据挖掘计算机视觉自然语言处理
什么是激活函数?在人工神经网络中,节点的激活函数定义了该节点或神经元对于给定输入或一组输入的输出。然后将该输出用作下一个节点的输入,依此类推,直到找到原始问题的所需解决方案。它将结果值映射到所需的范围,例如0到1或-1到1等。这取决于激活函数的选择。例如,使用逻辑激活函数会将实数域中的所有输入映射到0到1的范围内。二元分类问题的示例:在二元分类问题中,我们有一个输入x,比如一张图像,我们必须将其分
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第二节-ANN 中激活函数的类型)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络开发语言机器学习计算机视觉自然语言处理
生物神经网络以人工神经网络的形式建模,其中人工神经元模拟生物神经元的功能。人工神经元如下图所示:人工神经元的结构每个神经元由三个主要部分组成:一组“i”个突触,其权重为wi。信号xi形成具有权重wi的第i个突触的输入。任何权重的值都可以是正值或负值。正权重具有非凡的效果,而负权重对求和点的输出具有抑制作用。输入信号的求和点由相应的突触权重加权。因为它是加权输入信号的线性组合器或加法器,所以求和点的
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第三节-Pytorch 中的激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习开发语言pytorch机器学习自然语言处理语音识别
在本文中,我们将了解PyTorch激活函数。目录什么是激活函数以及为什么使用它们?Pytorch激活函数的类型ReLU激活函数:Python3LeakyReLU激活函数:Python3S形激活函数:Python3Tanh激活函数:Python3Softmax激活函数:Python3什么是激活函数以及为什么使用它们?激活函数是Pytorch的构建块。在讨论激活函数的类型之前,让我们首先了解人脑中神经
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第一节-激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络开发语言自然语言处理计算机视觉机器学习
简单来说,人工神经元计算其输入的“加权和”并添加偏差,如下图所示的净输入。从数学上来说,现在净输入的值可以是从-inf到+inf之间的任何值。神经元并不真正知道如何绑定到值,因此无法决定激发模式。因此激活函数是人工神经网络的重要组成部分。他们基本上决定神经元是否应该被激活。因此它限制了净输入的值。激活函数是一种非线性变换,我们在将输入发送到下一层神经元或将其最终确定为输出之前对输入进行非线性变换。
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第三节-Tensorflow 中的多层感知器学习)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络
在本文中,我们将了解多层感知器的概念及其使用TensorFlow库在Python中的实现。多层感知器多层感知也称为MLP。它是完全连接的密集层,可将任何输入维度转换为所需的维度。多层感知是具有多个层的神经网络。为了创建神经网络,我们将神经元组合在一起,以便某些神经元的输出是其他神经元的输入。神经网络和TensorFlow的简单介绍可以在这里找到:神经网络TensorFlow简介多层感知器有一个输入
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第一节-ANN 和 BNN 的区别)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习数据挖掘自然语言处理语言模型
你有没有想过建造大脑之类的东西是什么感觉,这些东西是如何工作的,或者它们的作用是什么?让我们看看节点如何与神经元通信,以及人工神经网络和生物神经网络之间有什么区别。1.人工神经网络:人工神经网络(ANN)是一种基于前馈策略的神经网络。之所以这样称呼,是因为它们不断地通过节点传递信息,直到到达输出节点。这也被称为最简单的神经网络类型。ANN的一些优点:无论数据类型如何(线性或非线性),都能够学习。人
- 合工大《数字媒体技术》课程调研报告-视频伪造
晓宜
媒体音视频人工智能
2022年《数字媒体技术》课程调研报告“视频伪造”技术调研日期:2022.10.01调研报告摘要众所周知,人工智能正迎来第三次发展浪潮,它既给社会发展带来了巨大机遇,同时也带来了诸多风险,人工智能对国家安全的影响已成为世界各国的重要关切和研究议程。作为人工智能深度学习领域的一个分支,Deepfake(深度伪造)技术在近几年迅速兴起,为国家间的政治抹黑、军事欺骗、经济犯罪甚至恐怖主义行动等提供了新工
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第六节-ML深度学习层列表)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理集成学习迁移学习
要指定所有层按顺序连接的神经网络的架构,请直接创建层数组。要指定层可以有多个输入或输出的网络架构,请使用LayerGraph对象。使用以下函数创建不同的图层类型。输入层:功能描述图像输入层将图像输入网络应用数据标准化序列输入层将序列数据输入到网络。可学习层:功能描述卷积2d层对输入应用滑动过滤器。它通过沿输入垂直和水平移动滤波器并计算权重和输入的点积,然后添加偏差项来对输入进行卷积。转置Conv2
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第五节-了解多层前馈网络)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习数据挖掘自然语言处理目标检测
让我们了解反向传播网络(BPN)中的误差是如何计算的以及权重是如何更新的。考虑下图中的以下网络。反向传播网络(BPN)上图中的网络是一个简单的多层前馈网络或反向传播网络。它包含三层,输入层有两个神经元x1和x2,隐藏层有两个神经元z1和z2,输出层有一个神经元yin。现在让我们写下每个神经元的权重和偏差向量。注:权重是随机取的。输入层:i/p–[x1x2]=[01]这里,由于它是输入层,因此仅存在
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第四节-从头开始的具有前向和反向传播的深度神经网络 – Python)
geeks老师
人工智能深度学习python开发语言AI编程深度学习机器学习人工智能自然语言处理
本文旨在从头开始实现深度神经网络。我们将实现一个深度神经网络,其中包含一个具有四个单元的隐藏层和一个输出层。实施将从头开始,并实施以下步骤。算法:1.可视化输入数据2.确定权重和偏置矩阵的形状3.初始化矩阵、要使用的函数4.前向传播方法的实现5.实施成本计算6.反向传播和优化7.预测和可视化输出模型架构:模型架构如下图所示,其中隐藏层使用双曲正切作为激活函数,而输出层(即分类问题)使用sigmoi
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第二节-ANN 和 BNN 的区别)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理生成对抗网络语言模型
在本文中,我们将了解单层感知器及其使用TensorFlow库在Python中的实现。神经网络的工作方式与我们的生物神经元的工作方式相同。生物神经元的结构生物神经元具有三个基本功能接收外部信号。处理信号并增强是否需要发送信息。将信号传递给目标细胞,目标细胞可以是另一个神经元或腺体。同样,神经网络也能发挥作用。机器学习中的神经网络什么是单层感知器?它是最古老且最早引入的神经网络之一。它是由弗兰克·罗森
- 第三章:人工智能深度学习教程-人工智能与机器学习与深度学习之间的区别
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习机器学习图搜索算法生成对抗网络视觉检测自动驾驶
人工智能基本上是通过一组规则(算法)将人类智能融入机器的机制。人工智能是两个词的组合:“人工”是指由人类或非自然物体制造的东西,“智能”是指相应地理解或思考的能力。另一个定义可能是“人工智能基本上是训练机器(计算机)模仿人脑及其思维能力的研究”。人工智能侧重于3个主要方面(技能):学习、推理和自我纠正,以获得尽可能最大的效率。机器学习:机器学习基本上是一种研究/过程,它使系统(计算机)能够通过其拥
- 第二章:人工智能深度学习教程-深度学习简介
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习数据挖掘机器学习神经网络自然语言处理语音识别
深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个分支。它能够学习数据中的复杂模式和关系。在深度学习中,我们不需要显式地对所有内容进行编程。近年来,由于处理能力的进步和大型数据集的可用性,它变得越来越流行。因为它基于人工神经网络(ANN),也称为深度神经网络(DNN)。这些神经网络的灵感来自于人脑生物神经元的结构和功能,它们旨在从大量数据中学习。深度学习是机器学习的一个子领域,涉及使用神经网络来建模和解决
- 人工智能与深度神经网络,人工智能人工神经网络
「已注销」
人工智能dnn机器学习神经网络
人工智能中神经网络训练过程谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创人工智能深度学习的基础知识?在提及人工智能技术的时候,对于深度学习的概念我们就需要了解,只有这样才能更加容易理解人工智能的运行原理,今天,昆明电脑培训就一起来了解一下深度学习的一些基础知识写作猫。首先,什么是学习率?学习率(LearningRate,LR。常用η表示。)是一个超参数,考虑到损失梯度,它控制着我们在多大程度上调整网络的权重
- 第990期机器学习日报(2017-06-04)
ai100_ml
机器学习日报2017-06-04机器学习、深度学习研究者10张速查表@网路冷眼ACL2017杰出论文公布,国内四篇论文入选@机器之心Synced如何解释机器学习模型和结果@wx:全球人工智能深度学习多任务学习综述@wx:全球人工智能亚马逊AI博客:用机器学习自动调优数据库管理系统@网路冷眼@好东西传送门出品,由@AI100运营,过往目录见http://ml.memect.com订阅:关注微信公众号
- 开篇:百花齐放,百家争鸣
静电屏蔽
生死无门,福自己造。2018新春伊始,自媒体的春天也跟随而来。回顾2017年,这是神奇的一年!直播迎来黄金时代,人工智能深度学习充斥人们的视野,虚拟货币席卷全球,区块链爆发,游戏电竞迎来吃鸡时代,国内巨头动作频繁,首富几经易主,共享经济大行其道,还有太多太多。注定过去的一年是划时代的纪元,此前从未见过如此热闹的互联网生活!百度移动端布局以搜索为入口,成效可喜。过去巨头们拼的是平台,硬件,技术,哪知
- 初识人工智能
熊子豪
姓名:熊子豪学号:19011210143转载自https://blog.csdn.net/Harpoon_fly/article/details/84074645【嵌牛导读】我们正处在深度学习的时期,把握住机会在人工智能深度学习还未大量爆发的时期,多了解学习下,让自己跟进时代的步伐,当然未来的强化学习更是最主要的方向,技术更新迭代,你做好准备了么?【嵌牛鼻子】人工智能。【嵌牛提问】什么是人工智能,
- 人工智能深度学习,100天掌握所有人工智能深度学习 –第二章:( 第 1 – 10 天第一节线性代数-线性方程组)
wly476923083
人工智能人工智能深度学习线性代数机器学习深度学习神经网络自然语言处理数据挖掘目标检测
矩阵的迹:设A=[aij]nxn是n阶方阵,则对角元素之和称为矩阵的迹,记为tr(A)。tr(A)=a11+a22+a33+……….+ann矩阵迹的性质:设A和B为任意两个n阶方阵,则tr(kA)=ktr(A)其中k是标量。tr(A+B)=tr(A)+tr(B)tr(AB)=tr(A)-tr(B)tr(AB)=tr(BA)线性方程组的解:线性方程可以有三种可能的解:没有解决方案独特的解决方案无限解
- 人工智能深度学习,100天掌握所有人工智能深度学习 –第一章: 初学者完整指南(持续更新)
wly476923083
人工智能人工智能深度学习决策树算法机器学习深度学习人工智能数据库神经网络
它涉及开发可以自动从数据中学习模式和见解的算法,而无需显式编程。近年来,随着企业发现机器学习在推动创新、改进决策和获得竞争优势方面的潜力,机器学习变得越来越受欢迎。就业行业中的机器学习如果您有兴趣从事机器学习职业,您可能想知道您可以选择的薪水和职业选择。机器学习专业人士的需求量很大,并且可以获得有竞争力的薪水。根据Glassdoor的数据,美国机器学习工程师的平均基本工资约为每年114,000美元
- 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