- 微信小程序和uni-app的区别
cccv工程师
微信小程序uni-appnotepad++
开发语言和框架:Uni-app:Uni-app使用Vue.js框架进行开发,利用Vue的语法和生命周期函数,开发者可以使用熟悉的前端技术栈。微信小程序:微信小程序使用自己的框架,基于WXML(类似于HTML)和WXSS(样式语言)进行开发,需要学习微信小程序独有的语法和组件。平台支持:Uni-app:Uni-app是一个跨平台开发框架,可以将一套代码编译成多个平台的应用,包括微信小程序、H5、Ap
- 啸叫抑制(AFS)从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示
aflyingwolf_pomelo
语音信号处理算法人工智能
一、概述啸叫抑制算法也叫声反馈抑制,本专题我们讨论啸叫抑制算法的平台搭建,算法仿真和设备端的工程落地实现。完整记录一个扩声系统的搭建。更多资料和代码可以进入https://t.zsxq.com/qgmoN,同时欢迎大家提出宝贵的建议,以共同探讨学习。二、啸叫抑制算法视频演示啸叫抑制算法演示视频三、语谱图3.1产生啸叫效果3.2去啸叫后的效果四、总结这一节我们主要记录了啸叫抑制(去啸叫)算法的效果演
- Python 学习 第五册 深度学习 第1章 什么是深度学习
weixin_38135241
python学习深度学习人工智能
----用教授的方式学习。目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前:机器学习简史1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林与梯度提升机1.2.4深度学习有何不同什么是深度学习?1.1人工智能、机器学习与深度学习三者关系:1.1.1人工智
- MySQL 奇幻之旅:从基础探秘到高级应用魔法
进阶的华夫饼进大厂
mysql数据库
MySQL奇幻之旅:从基础探秘到高级应用魔法在数据库的神秘世界里,MySQL宛如一座蕴藏无尽宝藏的城堡,我怀揣着探索的热情与求知的渴望,踏上了这趟扣人心弦的学习征程。一、MySQL基础:城堡基石的雕琢(一)数据库与表的操作:构建数据的栖息之所数据库创建与管理:绘制数据城堡的蓝图:犹如精心绘制城堡的设计图,我熟练掌握了使用CREATEDATABASE语句创建数据库的魔法咒语,像CREATEDATAB
- 服务器上部署springboot项目学习笔记
Warren98
服务器springboot学习后端阿里云java
Java相关命令运行jar包:在linux中,进入到jar包所在目录后,直接tab补全名称即可java-jarjar包名称查看jar包是否在运行:ps-ef|grepjava终止运行的jar包:kill#是jar包的id根据jar包名称查看运行状态psaux|grepMyBlog-0.0.1-SNAPSHOT.jar设置jar包一直运行每次启动jar包时,都需要打开SSH远程连接工具,比如fina
- 深度学习:让机器学会“思考”的魔法
AI极客Jayden
AI深度学习
文章目录引言:从“鹦鹉学舌”到“举一反三”一、深度学习是什么?1.定义:机器的“大脑”2.核心思想:从数据中“悟”出规律二、深度学习的“大脑”结构:神经网络1.神经元:深度学习的基本单元2.神经网络:多层“神经元”的组合3.深度:为什么需要多层?三、深度学习如何“学习”?1.训练过程:从“笨拙”到“熟练”2.损失函数:衡量“错误”的尺子3.反向传播:从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像
- 珍藏!Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭,获取路径大公开
秋野酱
javaspringboot开发语言
技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。文末获取源码联系文末获取源码联
- 相同的问题看看Grok3怎么回答-详细讲讲PPO & GRPO原理
释迦呼呼
AI一千问人工智能深度学习机器学习语言模型算法神经网络计算机视觉
关键要点研究表明,PPO(近端策略优化)是一种稳定高效的强化学习算法,适用于单代理或多代理场景,重点是最大化绝对奖励。GRPO(基于梯度的相对策略优化)似乎是专为多代理系统设计的,优化代理之间的相对表现,目前信息有限,可能较少为人所知。这两个算法在目标和应用领域上有显著差异,PPO更通用,GRPO更适合竞争性多代理环境。关于PPO的解释什么是PPO?PPO,全称近端策略优化,是一种强化学习算法,帮
- 第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理
释迦呼呼
AI一千问人工智能深度学习机器学习语言模型自然语言处理算法
PPO(ProximalPolicyOptimization)原理详解PPO(近端策略优化)是OpenAI于2017年提出的强化学习算法,旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。其核心思想是通过限制策略更新的幅度,确保新策略不会偏离旧策略太远,从而稳定训练过程。1.策略梯度(PolicyGradient)基础策略梯度方法通过直接优化策略参数θθ来最大化期望回报。目标函数为:J(θ)
- 基于推理的强化学习智能体设计与开发
由数入道
人工智能人工智能多智能体强化学习知识推理
1.理论基础与核心概念1.1推理强化学习(Reasoning-EnhancedRL)定义核心思想:在传统强化学习的马尔可夫决策过程(MDP)基础上,引入符号推理、因果推断和知识引导机制,解决复杂环境中的长程依赖和稀疏奖励问题。数学建模:扩展MDP为R-MDP:⟨S,A,P
- 基于Python+Django的可视化学习系统设计与实现(毕业设计源码+技术文档+系统部署)
逐梦设计
Python毕业设计实战案例pythondjango课程设计vue.js毕业设计源码
博主简介作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、
- 攻克 CREO 到 STL 转换难关:技术挑战剖析
3D小将
迪威模型联讯软件SolidWorks模型CATIA模型UG模型SketchUp模型PROE模型CAD图纸MMD模型
一、引言CREO是一款功能强大的3DCAD/CAM/CAE一体化软件,在产品设计、模具开发、机械制造等多个领域广泛应用。它支持复杂的参数化设计、曲面建模和装配模拟等操作,能满足从概念设计到产品制造全过程的需求。而STL(Stereolithography)格式则是3D打印领域的标准文件格式,主要用于描述三维物体的表面几何形状。随着3D打印技术的普及,将CREO模型转换为STL格式,以便进行3D打印
- Fyrox 游戏引擎教程
秋或依
Fyrox游戏引擎教程Fyrox3Dand2DgameenginewritteninRust项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fy/Fyrox项目介绍Fyrox是一个功能丰富的游戏引擎,使用Rust语言编写。它支持2D和3D游戏开发,并提供了一个场景编辑器,方便开发者进行游戏内容的创建和管理。Fyrox引擎的前身是rg3d,自2019年以来一直在积极开发中。项
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
满木悦
电池化学机器人化学电池机器学习人工智能硕博研究生
在人工智能与电池管理技术融合的背景下,电池科技的研究和应用正迅速发展,创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控,从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化,人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势,推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态,目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面:1.状态估计:包括电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的实时
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究(中)
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的无人机目标检测1.数
- OpenCV 基础模块 Python 版
ice_junjun
OpenCVopencvpython计算机视觉
OpenCV基础模块权威指南(Python版)一、模块全景图plaintextOpenCV架构(v4.x+)├─核心层│├─core:基础数据结构与操作(Mat/Scalar/Point)│└─imgproc:图像处理流水线(滤波→变换→检测)├─交互层│├─highgui:GUI与媒体I/O(显示/捕获/交互)│└─video:视频分析(运动检测/目标跟踪)├─3D视觉层│└─calib3d:相
- 梯度下降法理论理解
伶星37
机器学习人工智能
梯度下降法:看似原始却透露着机器学习的本质前提:在研究梯度下降方法之前,你要理解矩阵运算(解析解)的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析,无法对复杂的函数经行分析什么是梯度,以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上,得要死,他们目标是看谁尽快找到山谷中的水源老大比较后选择最陡的方向随便探索一下,就朝较低处走去探测几下就走陡峭的方向梯度下降算法的核心思想就是沿着负梯
- MybatisPlus
伶星37
springboot后端
代码部分添加依赖该代码添加位置:就是在springboot配置文件里面的pom.xml里面要添加的东西对新手说的话,如果这一步没有看懂的话,可以去看一下基础,否则这样的话不能做到理解学习//mybatis-plus的一个插件com.baomidoumybatis-plus-boot-starter3.4.2//这个是关于mysql的一种依赖mysqlmysql-connector-java5.1.
- 英伟达开源超强模型Nemotron-70B;OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端
go2coding
AI日报chatgpt
AI新闻英伟达开源超强模型Nemotron-70B摘要:英伟达近日开源了新型AI模型Nemotron-70B,迅速超越GPT-4o和Claude3.5Sonnet,成为AI社区的新宠。该模型在多项基准测试中表现优异,采用混合训练方法和人类反馈强化学习,模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1,且开源数据集加强其训练效果。分析指出,英伟达的策略是
- 头歌实践教学平台 Python程序设计 实训答案(三)
学习的锅
头哥实践教学平台实训答案python
第七阶段文件实验一文本文件的读取第1关:学习-Python文件之文本文件的读取任务描述本关任务:使用open函数以只写的方式打开文件,打印文件的打开方式。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:文本文件;open函数及其参数;文件打开模式;文件对象常用属性;关闭文件close函数。#请在下面的Begin-End之间按照注释中给出的提示编写正确的代码##########Begin###########
- React Native:跨平台移动应用开发的强大框架
冬冬小圆帽
reactnativereact.jsjavascript
ReactNative介绍ReactNative是由Facebook开发并开源的一款基于JavaScript和React的跨平台移动应用开发框架。它允许开发者使用React的语法和组件模型来构建原生移动应用(iOS和Android)。ReactNative的核心思想是“LearnOnce,WriteAnywhere”,即学习一次,编写多端应用。1.核心特点跨平台开发:使用JavaScript和Re
- AI大模型产品经理学习路线,2025最新,从AI产品经理零基础入门到精通,非常详细收藏我这一篇够了!
AGI-杠哥
人工智能产品经理学习语言模型agi自然语言处理
随着人工智能技术的发展,尤其是大模型(LargeModel)的兴起,越来越多的企业开始重视这一领域的投入。作为大模型产品经理,你需要具备一系列跨学科的知识和技能,以便有效地推动产品的开发、优化和市场化。以下是一份详细的大模型产品经理学习路线,旨在帮助你构建所需的知识体系,从零基础到精通。一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法:理解基本的数据结构(如数组、链表、树、图等)和常用算法(如排序
- Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用(143)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据机器学习多模态融合智能安防智能客服数据处理
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)
分享学术科研与论文的禁小默
机器学习神经网络人工智能
重要信息官网:www.icmlnn.org时间:2025年4月22-24日地点:中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2025)围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论,涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个子领域,通过特邀报告、主题演讲、海报展示等形式,展示相关领域的最新研究成果和技术创新。征稿主题神经网络机器学习深度学习算法及应用
- 字节跳动离职后,转行学起了AI大模型!该说不说,真的香!!
小城哇哇
人工智能AI大模型语言模型agiaiLLM转行
个人自我介绍鄙人出生于南方小乡镇,为了走出小镇,在当地够拼够努力,不是自夸,确确实实也算得上“别人家的小孩”,至少在学习这件事情少,没有要家里人操过心。高考特别顺利,一个老牌985,具体哪个学校就不说了,不想给母校丢脸。毕业后,也算是“风光”地进入了字节跳动。做的是运维测试。在职期间刚入职的时候真的信心满满⛽️,但才3天就感受到了互联网头部公司的强度不是一般的大。明面上的早十晚八工作制完全不存在,
- 别只会用别人的模型了,自学Ai大模型,顺序千万不要搞反了!刚入门的小白必备!
鸡腿爱学习
人工智能学习自然语言处理服务器数据库
大家好,我是JackBytes,一个专注于将人工智能应用于日常生活的半吊子程序猿,平时主要分享AI、NAS、Docker、搞机技巧、开源项目等。在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余,你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么?假如让你从头开始学习大模型,你知道应该遵循什么样的路线嘛?今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线,顺序千万不要搞反了!,大家可以按照这个路线进
- 01.什么是MQTT?
墨先森
NodeMCU与MQTT物联网
目录00_前言01_简述02_特性03_MQTT运行机制00_前言本系列博客是基于NodeMCU平台来完成的一个物联网小项目,目的在于了解并学习MQTT协议,掌握MQTT协议的作用机制。以上。01_简述以下摘自百度百科MQTT(消息队列遥测传输)是ISO标准(ISO/IECPRF20922)下基于发布/订阅范式的消息协议。它工作在TCP/IP协议族上,是为硬件性能低下的远程设备以及网络状况糟糕的情
- python列表添加元素的三种方法定义集合数据对象_python 学习第三天 可迭代对象(列表,字典,元组和集合)...
weixin_39852491
列表,字典,元组和集合列表list列表是由一系列特定元素组成的,元素和元素之间没有任何关联关系,但他们之间有先后顺序关系列表是一种容器列表是序列的一种列表是可以被改变的序列Python中的序列类型简介(sequence)字符串(str)列表(list)元组(tuple)字节串(bytes)字节数组(bytearray)创建空列表的字面值L=[]#L绑定空列表创建非空列表:L=[1,’two’,3,
- 网安会有35岁中年危机吗,还有网安将来发展怎么样?网络安全工程师可以干到多大年龄
认真写程序的强哥
web安全干货分享黑客技术网络安全渗透测试编程计算机
关于35岁中年危机这个问题,我想说,在网安行业里,这根本就不是个事儿!!与传统的IT行业不同,网安行业更加注重实战经验和技能深度,而不是单一的年龄因素。随着经验的积累,网络安全工程师在面对复杂问题时,反应更快、决策更准,这种价值是无法用年龄来衡量的。所以,只要你保持学习热情,不断提升自己的技能,35岁不仅不是终点,反而可能是你职业生涯的新起点。初入计算机行业的人或者想转行大学计算机相关专业准程序员
- 深度学习--概率
fantasy_arch
深度学习人工智能
1基本概率论1.1假设我们掷骰子,想知道1而不是看到另一个数字的概率,如果骰子是公司,那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生,因此,我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中,对于我们从工厂收到的真实骰子,我们需要检查它是否有瑕疵,唯一的办法就是多投掷骰子,对于每个骰子观察到的[1.2...6]的概率随着投掷次数的增加,越来越接近1/6.导入必要的包%matplotlibinline
- 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