我悟了-
我悟了-

太阳能电池板/光伏板缺陷检测数据集

太阳能电池板/光伏板缺陷检测数据集

本人有一些太阳能电池板缺陷数据集，可用于图像识别、图像处理、深度学习、目标检测、计算机视觉等领域。

（1）第一种数据集
下载链接：https://download.csdn.net/download/DM_zx/84577820

太阳能电池板/光伏板缺陷检测数据集_第1张图片
（2）第2种数据集

下载链接：https://download.csdn.net/download/DM_zx/84578214

太阳能电池板/光伏板缺陷检测数据集_第2张图片
（3）第3种数据集

下载链接：https://download.csdn.net/download/DM_zx/84578610

太阳能电池板/光伏板缺陷检测数据集_第3张图片
本人根据项目需求、研究兴趣收集了一些输电线路数据集、电网数据集、电气工程相关数据集，可结合人工智能中图像识别、目标检测、图像处理等技术实现智能化的设备状态诊断！

可以详细观看本人主页或其他博客…

你可能感兴趣的:(电网数据集,计算机视觉,深度学习,数据库,目标检测,机器学习)

  • 【三维感知目标检测论文阅读】《Point RCNN: An Angle-Free Framework for Rotated Object Detection》
    今天给大家带来的论文是2019年的《PointRCNN:AnAngle-FreeFrameworkforRotatedObjectDetection》。尽管这是一篇较早的纯点云检测论文，但我把它放在了最后来讲。因为在了解了各类主流方法后，再回过头来阅读它会有更深的理解。PointRCNN采用自底向上的方式直接从点云生成高质量的3D候选框，其对于旋转框的无角度（Angle-Free）处理方式，对于理
  • 2025AI智能体平台，10个Agent智能体开发平台推荐 cczixun 人工智能智能体大数据安全
    1、扣子（Coze）开发平台字节跳动推出的AI智能体开发平台，用户无需编程基础，通过拖拽和配置即可快速创建聊天机器人，并部署到豆包、飞书、抖音、微信等多个平台。平台提供超过1万+的插件，内置豆包・Functioncall32k、通义千问-Max8k等多个大模型，还具备知识库、数据库、图像流等功能。2、通义千问Agent平台阿里巴巴基于通义千问大模型打造的智能体开发框架，以强大的多模态能力和工具集成
  • 对标ChatGPT，「文心一言」今日亮相！AI人机时代来临，未来在何方？ AI医学
    本文由「AI医学er」提供医海无涯，AI同舟。关注我们，助力高效科研。3月15日，OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。3月16日，百度文心一言人工智能聊天机器人正式上线。一个时代开始了。OpenAI在官网表示，GPT-4是一个能接受图像和文本输入，并输出文本的多模态模型，是OpenAI在扩展深度学习方面的最新成果。此前的ChatGPT，只能通过向其输入文字提问才能生成文字回答
  • 旋转目标检测：Deep Spatial Feature Transformation for Oriented Aerial Object Detection【方法解析】 沉浸式AI 《AI与SLAM论文解析》人工智能计算机视觉旋转目标检测
    DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection目录DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection摘要关键词引言相关工作旋转对齐模块特征对齐方法旋转对齐模块特征选择模块摘要航空图像中的目标检测在计算机视觉领域引起了广泛关注。不同于自然图像
  • 【深度学习新浪潮】什么是system 1和system 2？ 小米玄戒Andrew 深度学习新浪潮深度学习人工智能大模型推理模型COT模型蒸馏动态推理
    在大模型研究中，System1和System2的概念源于心理学家DanielKahneman的双系统理论，用于描述人类思维的两种模式。System1代表快速、直觉、自动化的思维（如模式识别），而System2代表慢速、有意识、需要努力的逻辑推理（如复杂数学计算）。这一理论被引入AI领域后，成为理解大模型能力边界和优化方向的重要框架。一、大模型中的System1与System2的定义System1（
  • python实现自动化sql布尔盲注(二分查找) 海星船长丶 python自动化sql网络安全web安全
    为了优化自动化布尔盲注的代码，我们可以使用二分查找来减少猜测次数，从而提高效率。以靶场sqli为例：importrequests#目标URLurl="http://127.0.0.1/sqli/Less-8/index.php"#要推断的数据库信息（例如：数据库名）database_name=""#字符集（可以根据需要扩展）charset="abcdefghijklmnopqrstuvwxyzAB
  • 电科金仓AI数据库一体机发布：30%性能提升+自然语言运维，重塑数据底座！ Loving_enjoy 计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
    >百万级并发处理与聊天式数据库运维，正在中国企业机房掀起静默革命。“替换数据库是一件非常困难的事。”电科金仓总裁杜胜在7月15日北京发布会现场坦言。过去20多年里，国外数据库建立的标准让应用软件与数据库深度耦合，迁移复杂度高、改造成本大、停机风险难控。随着他身后大屏幕亮起**“数据库平替用金仓”**的全新口号，电科金仓正式向这一行业痛点宣战。这场名为“融合进化智领未来”的发布会，最耀眼的明星是**
  • 云原生周刊：K8s 中的后量子密码学 KubeSphere 云原生 云原生kubernetes密码学
    开源项目推荐KanisterKanister是一个由CNCF托管的开源框架，最初由VeeamKasten团队创建，旨在简化Kubernetes上的应用程序级别数据操作管理。它通过定义Blueprint、ActionSet和Profile等CRD（自定义资源）及其相关组件，为专家提供一种模板化的方式，将复杂的数据库或分布式系统备份／恢复逻辑封装在可重用、可共享的蓝图中。Kanister支持异步或同步
  • 大数据集群运维常见的一些问题以及处理方式
    态）；若为YARN节点，重启NodeManager后手动将其加入集群。若为节点整体宕机：排查电源和网络，重启节点后，依次启动HDFS、YARN等服务进程，确认数据块完整性（避免因节点宕机导致副本不足）。2.网络问题现象：节点间通信超时（如HDFS心跳超时、YARN任务调度延迟）、数据传输卡顿。可能原因：交换机故障、网线松动、网络带宽过载、防火墙规则拦截。处理方式：用ping、traceroute检
  • 【RAG专题】如何选择合适的RAG架构？ 星际棋手 人工智能
    选择适合的RAG架构需结合自身业务需求、数据特点、性能要求等因素综合判断，以下是关键考量维度及对应架构选择建议：1.按数据规模与类型选择•小规模、单一类型数据（如纯文本文档库）：适合基础单阶段检索架构（检索模块+生成模块）。◦检索：用轻量级嵌入模型（如BGE-base、all-MiniLM）+简单向量数据库（如FAISS）。◦生成：搭配中小型LLM（如Llama2-7B、Mistral），无需复杂
  • 学习人工智能开发的详细指南 Ws＿ 学习人工智能python
    一、引言人工智能（AI）开发是一个充满挑战与机遇的领域，它融合了数学、计算机科学、统计学、认知科学等多个学科的知识。随着大数据、云计算和深度学习技术的快速发展，AI已经成为推动社会进步和产业升级的关键力量。本文将为初学者提供一份详细的学习指南，帮助大家逐步掌握AI开发的核心技能。二、基础知识准备数学基础：线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等基本概念，掌握矩阵运算和特征值分解等技巧。概率论与统计学：
  • 大数据技术是解决什么问题的？ @佳瑞 大数据
    基础知识1TB（太字节）=1024GB1PB（拍字节）=1024TB大数据核心框架HadoopHadoop作为大数据技术生态的核心框架，主要解决了海量数据（TB/PB级）的存储、处理和分析难题，尤其是在传统数据库（如MySQL）和单机计算无法应对的场景下，提供了低成本、高可靠、可扩展的解决方案。其核心解决的问题可归纳为以下几点：海量数据的存储问题传统痛点：单机存储容量有限（如单服务器硬盘通常在TB
  • Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战：异步并发+AI反爬识别的技术解密 程序员_CLUB Python入门到进阶python爬虫人工智能
    目录引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四、性能优化实战4.1全链路压测数据4.2典型故障处理案例五、总结：构建智能化的爬虫生态系统Python爬虫相关文章（推荐）引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官在大数据采集领域，我们正经历着技
  • Python处理MySQL大数据量：分页查询与性能优化 AI天才研究院 AI人工智能与大数据pythonmysql性能优化ai
    Python处理MySQL大数据量：分页查询与性能优化关键词：Python分页查询、MySQL性能优化、大数据量处理、LIMITOFFSET、索引优化摘要：当数据库表数据量达到百万级时，传统的LIMITOFFSET分页查询会出现明显性能瓶颈。本文从实际场景出发，用“图书馆找书”的通俗比喻拆解分页原理，结合Python代码示例和MySQL执行计划分析，详细讲解传统分页的痛点、优化思路（索引分页/覆盖
  • AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战人工智能知识图谱分类ai
    AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧关键词：知识图谱、文本分类、图神经网络、实体关系抽取、深度学习、自然语言处理、特征融合摘要：本文深入探讨了知识图谱在文本分类任务中的应用技巧。我们将从知识图谱的基本概念出发，详细分析如何将结构化知识融入传统文本分类流程，介绍最新的图神经网络方法，并通过实际案例展示知识增强型文本分类系统的构建过程。文章特别关注知识表示学习与文本特征的融合策略，以及在不同
  • 第5章：数据访问层 liangxh2010 微服务后端架构
    5.1SpringDataJPA使用文字讲解SpringDataJPA是SpringData项目的一部分，旨在极大地简化JPA（JavaPersistenceAPI）的使用。它通过提供基于Repository接口的编程模型，让我们无需编写任何实现代码就能完成大多数数据访问操作。核心概念：Entity：一个使用@Entity注解的普通Java对象（POJO），它映射到数据库中的一张表。Reposit
  • Reids 子柒s redis数据库
    标题目录Redis概述Redis数据库特点Redis应用场景Redis安装RockyLinux操作系统Windows操作系统Mac操作系统Redis服务启动失败解决方案配置文件详解常见数据类型全局命令String类型字符串数值应用场景列表List基本命令应用场景Hash散列特性基本命令应用场景Set类型基本命令应用场景SortedSet类型有序集合示例基本命令应用场景数据持久化RDB数据持久化SA
  • 解读一个大学专业——信号与图像处理
    专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号（语音、雷达、脑电）和二维/三维图像（医学、遥感、工业视觉）。关键词数字信号处理（DSP）、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU（CUDA）第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议（AASIP2025）
  • 浅谈全球化部署(二)
    接上文，讲到多机房中的方案，本文继续说明多机房中数据同步的几中方式。上图为，全球化部署环境下，多机房部署，使用到相关技术：1.智能DNS：负责就近机房解析；2.API网关：负责关键数据读写分离；3.数据同步：负责底层数据库的同步；4.其它：如消息中心等；多机房的数据同步数据同步的方式存在如下几种：一写多读如上图所示。1.主机房，实现完整的读写；2.副机房，通过网关将写转到主机房，读在本机房完成；
  • docker容器中连接宿主机mysql数据库
    最近要在docker中使用mysql数据库，首先考虑在ubuntu的镜像中安装mysql，这样的脚本和数据库都在容器中，直接访问localhost：3306，脚本很简单，如下：importpymysql#建立数据库连接db=pymysql.connect(port=3306,host="localhost",user="root",password="password",database="my_
  • MySql 运维性能优化
    内存相关配置innodb_buffer_pool_size：这是InnoDB存储引擎最重要的参数，用于缓存数据和索引。建议设置为服务器可用内存的50%-70%（对于专用数据库服务器）。innodb_buffer_pool_size=8G#根据服务器内存调整innodb_log_buffer_size：用于缓存InnoDB日志。对于写入频繁的系统，可适当调大（默认16M）：innodb_log_bu
  • 【python】向AWS Dynamodb中插入数据
    一、背景AWSDynamodb数据库在架构中起到的作用是配置数据库，s3上buckect_a-->bucket_b-->bucket_c对应着层与层之间的关系，总所周知，Dynamobd是非关系型数据库，数据插入的格式是键值对形式的二、代码importboto3importjsonimportpandasaspdAWS_ACCESS_KEY_ID=''AWS_SECRET_ACCESS_KEY='
  • 进程线程，并发并行的基本概念以及线程的初步使用 还得是乖乖 java服务器jvm
    今天分享一个关于线程的编写以及制作一个简单的小动态。首先了解并区分一下进程/线程并发/并行这几个概念：进程：在操作系统中，进程是程序的一次动态执行过程。它不仅仅是一个静态的程序代码，还包括程序在执行时所涉及的数据和资源。更精确地说，进程是一个具有独立功能的程序在一个数据集合上运行的过程，它是系统进行资源分配和调度的独立单位。线程：线程是操作系统中程序执行的基本单位，是进程内部的独立执行路径。每个进
  • MySQL(150)如何进行数据库自动化运维？ 辞暮尔尔-烟火年年 MySQL数据库运维mysql
    数据库自动化运维（DBAAutomation）是确保数据库高效、安全运行的关键步骤。自动化运维可以涵盖备份、恢复、监控、性能优化、数据迁移等多个方面。以下是一个详细的指南，展示如何使用Java进行数据库自动化运维，包括代码示例。一、环境准备确保安装有Java开发环境（JDK）、Maven（或Gradle）以及一个数据库（例如MySQL）。我们将使用JDBC来进行数据库操作，以及QuartzSche
  • Pad Token技术原理与实现指南 Takoony AI
    目录概述理论基础：第一性原理分析技术实现机制工程最佳实践性能优化策略常见问题与解决方案技术发展趋势附录1.概述1.1文档目的本文档旨在深入阐述深度学习中PadToken的技术原理、实现机制及工程应用，为算法工程师提供全面的理论指导和实践参考。1.2适用范围自然语言处理模型开发序列数据批处理优化深度学习系统架构设计高性能计算资源管理1.3核心问题研究问题:为什么深度学习模型需要将变长序列统一到固定长
  • 深度学习分布式训练：并行策略与通信机制的系统性分析 Takoony 深度学习分布式人工智能
    1.引言随着深度学习模型规模的指数级增长，单一计算设备已无法满足训练需求。以GPT-3为例，其1750亿参数在FP16精度下需要约350GB存储空间（每个参数2字节），远超当前主流GPU的显存容量（如NVIDIAA100的80GB）。根据OpenAI的技术报告[1]，即使使用最先进的硬件，单卡训练GPT-3需要355年。这一计算瓶颈催生了分布式训练技术的快速发展。本文将从理论基础出发，系统性地分析
  • 万字长文，解读大模型技术原理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
    大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发，对大模型领域的各个技术细节进行详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。一、大模型的定义大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设
  • 2025年软考中级科目考试安排，综合建议 胡杨学长. 软考项目经理项目管理含金量软考职场pmp软考中级2025年考试安排
    2024年软考中级-系统集成项目管理工程师（简称“集成”）改成了1年考1次。2024年上半年软考中级开考资格有：软件设计师（简称“软设”）、网络工程师（简称“网工”）、软件评测师（简称“评测”）、电子商务设计师（简称“电商”）、嵌入式系统设计师（简称“嵌入式”）、数据库系统工程师（简称“数据库”）、信息系统管理工程师（简称“信管”）。2024年下半年软考中级开考资格有：软件设计师、网络工程师、信息
  • Python开发中，SQLAlchemy 的同步操作和异步操作封装，以及常规CRUD的处理。 老少女王烦烦 pythonoracle数据库开发语言
    在我们使用Python来和数据库打交道中，SQLAlchemy是一个非常不错的ORM工具，通过它我们可以很好的实现多种数据库的统一模型接入，而且它提供了非常多的特性，通过结合不同的数据库驱动，我们可以实现同步或者异步的处理封装。1、SQLAlchemy介绍SQLAlchemy是一个功能强大且灵活的PythonSQL工具包和对象关系映射（ORM）库。它被广泛用于在Python项目中处理关系型数据库的
  • 新一代会员分销返利小程序，聚合cps系统独立部署，对接20多个CPA/CPS资源 +V：ywxs5787 小程序开发cps分销软件开发小程序uniapp微信小程序
    技术栈前端：vue3+uniapp后端：PHP数据库：MySQL一、系统介绍PHP部分代码'value1','param2'=>'value2',//添加其他参数];//发送HTTPPOST请求$ch=curl_init();curl_setopt($ch,CURLOPT_URL,$url);curl_setopt($ch,CURLOPT_POST,true);curl_setopt($ch,CU
  • SQL的各种连接查询 xieke90 UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
    一、内连接   概念：内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。                 内连接（join 或者inner join ）       SQL语法：       select * fron
  • java编程思想--复用类 百合不是茶 java继承代理组合final类
          复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书   一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可     代码:     package com.wj.reuse; /** * * @author Administrator 组
  • [开源与生态系统]国产CPU的生态系统 comsci cpu
          计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....       要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....       投入一些资金和资源,人力和政策,让游
  • JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen，Perm Gen解释 商人shang jvm内存
    jvm区域总体分两类，heap区和非heap区。heap区又分：Eden Space（伊甸园）、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen（老年代-养老区）。 非heap区又分：Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen（永久代）、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。 HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
  • 页面上调用 QQ oloz qq
    <A href="tencent://message/?uin=707321921&amp;Site=有事Q我&amp;Menu=yes">   <img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
  • 一些问题 文强chu 问题
    1.eclipse 导出 doc  出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 ..... SQL:3.mysql  * 必须得放前面 否则  select&nbs
  • 生活没有安全感 小桔子 生活孤独安全感
           圈子好小，身边朋友没几个，交心的更是少之又少。在深圳，除了男朋友，没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠，毫不夸张的说，业余生活的全部。现在感情好，也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛，不发生什么大家都乐融融，发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何)，生活难免变化很大，在深圳，我没交心的朋友。明
  • php 基础语法 aichenglong php 基本语法
    1 .1 php变量必须以$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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他