- 深入MapReduce——引入
黄雪超
大数据基础#深入MapReducemapreduce大数据hadoop
引入前面我们已经深入了HDFS的设计与实现,对于分布式系统也有了不错的理解。但HDFS仅仅解决了海量数据存储和读写的问题。但要想让数据产生价值,一定是需要从数据中挖掘出价值才行,这就需要我们拥有海量数据的计算处理能力。下面我们还是老样子,来数据一下要实现海量计算处理能力,有些什么核心痛点大数据计算核心痛点量级大在稍微大一点的互联网企业,需要计算处理的数据量都开始以PB计了。而传统的计算处理模型中,
- Kafka 迁移 AutoMQ 时 Flink 位点管理的挑战与解决方案
AutoMQ
云计算云原生Kafka消息计算大数据AWSAutoMQ阿里云腾讯云GCP
编辑导读:AutoMQ是一款与ApacheKafka100%完全兼容的新一代Kafka,可以做到至多10倍的成本降低和极速的弹性。凭借其与Kafka的完全兼容性可以与用户已有的Flink等大数据基础设施进行轻松整合。Flink是重要的流处理引擎,与Kafka有着密切的关系。本文重点介绍了当用户需要将生产Kafka集群迁移到AutoMQ时,如何处理好Flink的位点来确保整体迁移的平滑过渡。引言在云
- AI产品经理还不会数据挖掘❓看完这篇就够了
脱泥不tony
人工智能产品经理数据挖掘pythontensorflow开发语言llama
前言在数字化时代的浪潮中,AI产品经理正成为推动科技与商业融合的重要力量。然而,面对海量的数据,如何从中挖掘出有价值的信息,为AI产品的开发提供有力支持?这已成为AI产品经理必须面对的挑战。今天,我们就来探讨一下数据挖掘在AI产品经理工作中的重要性,以及如何通过掌握数据挖掘方法论,打造卓越的AI产品。一、数据挖掘:AI产品经理的必备技能在AI产品的世界中,大数据是构建一切的基础。无论是算法组件、知
- 国内领先的AI智能体平台大比拼
zhulangfly
AI人工智能智能体
在当今人工智能飞速发展的时代,AI智能体平台如雨后春笋般涌现,为各行业带来了前所未有的创新机遇。今天,我们就来深入了解一下国内几家做得相当出色的AI智能体平台,包括百度的文心智能体平台、阿里巴巴的魔塔智能体平台、腾讯的元器智能体开放平台以及字节跳动的扣子AI平台,看看它们各自都有哪些独特之处,以及在市场中的表现如何。一、百度文心智能体平台详细介绍百度文心智能体平台依托百度强大的人工智能技术研发实力
- 从自然语言到提示词:编程范式的革命
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
从自然语言到提示词:编程范式的革命关键词:编程范式、自然语言处理、提示词编程、人工智能、算法原理摘要:随着人工智能技术的不断发展,编程范式正经历着从自然语言处理向基于提示词的人工智能编程模式的转变。本文旨在探讨这一转变的背景、动机、原理及其在软件开发实践和工程方法论中的影响。文章将逐步分析自然语言处理和提示词编程的核心概念,讲解算法原理和数学模型,并通过实际案例展示编程范式转变的应用效果。第一部分
- 【AI论文】PaSa:一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型(LLM)代理
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:我们推出了PaSa,这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策,包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献,从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。我们使用强化学习方法和一个合成数据集AutoScholarQuery对PaSa进行了优化,该数据集包含3.5万个细粒度的学术查询以及来自顶级人工智能会议出版物的相应论文。此外,我们还开发了RealSch
- ChatGPT写作助手:论文写作必备提示词一览
学境思源AcademicIdeas
学境思源ChatGPTAI写作chatgpt
随着人工智能技术的发展,ChatGPT在学术写作领域的应用越来越广泛。它不仅能够帮助撰写论文,还可以通过不同的提示词完成构思、文献综述、数据分析、润色等任务,极大提升写作效率。今天的内容将分享ChatGPT在论文写作中最常用的提示词,帮助学术工作者更好地利用这一工具,从构思到定稿,全方位提升写作体验与效率。1.论文构思与选题目的:帮助确定研究方向、制定研究问题和目标。常用提示词:“提出一个关于[主
- AI写代码工具:程序员的效率利器与职业发展新机遇
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在如今竞争激烈的职业环境中,个人职业发展至关重要。提升工作效率,专注于核心竞争力,已成为每位职场人士,特别是程序员的共同追求。而随着人工智能技术的飞速发展,各种AI写代码工具应运而生,为程序员们提供了前所未有的效率提升和职业发展新机遇。本文将深入探讨AI代码生成工具如何帮助程序员提升效率,掌握新技术,并最终促进职业发展。提升效率,专注核心竞争力程序员的工作常常涉及大量重复性的代码编写,例如前端页面
- AI代码生成器赋能跨平台开发:效率提升与未来展望
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跨平台开发一直以来都是软件开发领域的一大挑战。开发者们常常面临着效率低下、开发成本高昂以及不同平台适配性差等难题。为了在iOS、Android、Web等多个平台上部署应用,开发者需要编写大量的平台特定代码,这不仅耗时费力,而且容易出错,极大增加了项目开发的复杂性和风险。然而,随着人工智能技术的快速发展,特别是AI代码生成器的出现,为解决这些难题带来了新的希望,为跨平台开发带来了革命性的变革。智能适
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- OpenCompass评测大模型
辣条少年
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OpenCompass简介上海人工智能实验室科学家团队于2024.01.30正式发布了大模型开源开放评测体系“司南”(OpenCompass2.0),用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。OpenCompass平台广泛支持超过100种HuggingFace和API模型,融合了100多个数据集,包含约40万个问题,用以从八个维度评估模型。其高效的分布式评估系统能够快速且全面地评估十亿级规
- Presto 时间、日期及计算相关日期
三生暮雨渡瀟瀟
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由于工作中在数据迁移,大数据平台数据查询引擎使用Presto,和传统的数据库时间函数有区别,整理一版,供大家参考,一起学习,有错误欢迎指正。1、查询当前日期selectcurrent_date;2、查询当前时间selectcurrent_timestamp;_col0---------------------------------------2022-01-0220:45:58.551Asia/
- 销售易CRM:引领数字化转型,助力企业智能增长
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在全球数字化浪潮下,企业对智能化、数字化转型的需求愈发迫切。销售易CRM作为中国领先的企业级智能CRM解决方案提供商,凭借其强大的产品能力、丰富的行业经验和卓越的服务品质,成为众多知名企业的首选合作伙伴。本文将深入分析销售易CRM的核心优势,以及其如何助力企业实现数字化转型与业务增长。一、销售易CRM的核心优势领先的技术实力销售易CRM基于自主研发的新一代智能商业引擎,将人工智能、大数据分析等前沿
- 销售易与Salesforce:CRM市场的龙争虎斗
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在当今数字化时代,客户关系管理软件在企业运营中扮演着至关重要的角色。销售易和Salesforce作为两款备受瞩目的CRM软件,各自具有独特的特点和优势。销售易是连续8年成为唯一入选Gartner销售自动化魔力象限的中国CRM厂商,并且在多项能力指标上超越国际厂商。在中国,销售易在大中型企业市场占有率排名第一,它通过整合移动、社交、人工智能、大数据和物联网技术,提供了全面的业务管理解决方案,被多家5
- 深度学习模型开发文档
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深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
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AI基础设施的儿童保护:智能化儿童安全监护系统随着人工智能技术的快速发展,AI基础设施在儿童保护方面发挥着越来越重要的作用。智能化儿童安全监护系统通过应用AI技术,为儿童的安全保驾护航。本文将探讨该领域的典型问题/面试题库和算法编程题库,并给出详尽的答案解析说明和源代码实例。1.AI技术在儿童保护中的应用题目:请简要介绍AI技术在儿童保护中的几种应用。答案:AI技术在儿童保护中的应用主要包括:人脸
- 2024全球十大工程成就:文生视频大模型Sora引领AI时代
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2024年,中国工程院院刊《Engineering》公布了备受瞩目的“2024全球十大工程成就”,这不仅是对过去一年工程科技领域杰出贡献的肯定,更标志着全球科技发展进入一个新的阶段。这十大成就涵盖了航天探索、生物医学、人工智能、新能源等多个领域,体现了当今科技前沿的最高水平。其中,文生视频大模型Sora的入选尤为引人注目,它代表着AI代码生成技术在内容创作领域的突破性进展,预示着未来内容生产方式的
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作者:尹伟一、背景随着越来越多的"新人"在日常工作以及大促备战中担当大任,我们发现仅了解自身系统业务已不能满足日常系统开发运维需求。为此,大数据平台部门组织了一次BugBash活动,既能提升自己对兄弟产品的理解和使用,又能促使自家产品功能日趋完善。今天来给大家分享一些实际操作过程和经验总结~二、什么是BugBash?BugBash,顾名思义就是缺陷大扫除。通常由QA主导发起,团队全员放下手中的活,
- CES Asia 2025优惠期倒计时5天,科技盛宴即将开启
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随着时间的推移,备受瞩目的CESAsia2025优惠期已进入最后5天倒计时。作为亚洲顶级的消费电子盛会,CESAsia2025将汇聚众多国内外知名的科技企业,展示涵盖智能家居、智能出行、虚拟现实、人工智能等热门赛道的顶尖成果,是行业交流、商贸合作、趋势洞察的绝佳平台。在这最后的优惠时段内,参展商们仍有机会享受到展位费用的梯度折扣,越早锁定,优惠力度越大,还能优先挑选心仪展位,获得额外的宣传推广资源
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本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)本文简介:入门版:基于大模型能力,如何提炼出优质prompt提示词的重要性和价值大模型基础能力简介prompt的基本定义如何定义优质的promptprompt的万能公式与套路prom
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AI系统架构原理与代码实战案例讲解1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1人工智能的起源与早期发展人工智能的概念可以追溯到上世纪50年代,图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。早期的研究主要集中在符号推理、专家系统等领域,取得了一些突破,例如机器定理证明、西洋跳棋程序等。1.1.2人工智能的黄金时期上世纪80年代,随着专家系统的兴起,人工智能进入了一个黄金时期。专家系统通过模拟人类
- 深入探索Go中的网络编程
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作者:禅与计算机程序设计艺术深入探索Go中的网络编程1.引言1.1.背景介绍网络编程是计算机网络领域中的一个重要分支,涉及如何在程序中实现网络通信,使程序具有网络访问能力。随着云计算、大数据、物联网等技术的普及,网络编程的需求也越来越大。Go作为一个静态类型的编程语言,以其简洁、高效、安全等特点,成为了许多开发者首选的网络编程语言。本文将深入探索Go中网络编程的特点、原理和实现,帮助读者更好地利用
- 告别 Excel,拥抱 R 语言:开启数据分析新时代
码农老关【关东升】
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在这个数据驱动的时代,数据分析已然成为每个行业的核心竞争力。从市场营销到金融领域,从医疗健康到教育行业,数据无处不在,深刻影响着每一个决策。然而,面对日益复杂的数据集,单纯依靠Excel进行分析,已渐渐难以满足不断增长的需求。为何弃Excel选R语言?强大的数据处理能力Excel简单易用,但其处理大数据集时,效率与能力着实有限。R语言作为专业的数据分析工具,处理成千上万的数据行不在话下,还支持丰富
- 【多模态 AI】从跨模态学习到生成革命:文本、图像与音频的深度交融
网罗开发
人工智能AI大模型机器学习人工智能AIGC
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 美国采取行动扩大人工智能出口限制
数据分析能量站
机器学习人工智能
大幅拓展限制:美国政府(拜登执政末期提出)出台新规,显著扩大人工智能技术出口限制,构建针对先进芯片与模型获取的国际分级体系。出口限制范围:对多数国家限制出口人工智能芯片与模型,仅少数亲密盟友除外。新规创建三级体系,对不同国家区别对待,并首次限制大型AI模型封闭权重出口。规则运作方式意见征询与生效:新规在媒体曝光后发布,设120天公众意见征询期,供新政府参考调整,预计一年后生效。国家分级及限制一级国
- 【爬虫】使用 Scrapy 框架爬取豆瓣电影 Top 250 数据的完整教程
brhhh_sehe
爬虫scrapy
前言在大数据和网络爬虫领域,Scrapy是一个功能强大且广泛使用的开源爬虫框架。它能够帮助我们快速地构建爬虫项目,并高效地从各种网站中提取数据。在本篇文章中,我将带大家从零开始使用Scrapy框架,构建一个简单的爬虫项目,爬取豆瓣电影Top250的电影信息。Scrapy官方文档:ScrapyDocumentation豆瓣电影Top250:豆瓣电影Top250本文的爬虫项目配置如下:系统:Windo
- 有了TiDB,是否还需要“散装”大数据组件?
狮歌~资深攻城狮
tidb数据仓库数据分析数据库分布式
有了TiDB,是否还需要“散装”大数据组件?最近和同事们讨论一个问题:在大数据应用日益增多的今天,如果使用了TiDB这样的一体化数据库,还需要使用那些传统的大数据组件(比如Hadoop、Spark等)吗?相信大家在公司或项目中,常常遇到需要处理大量数据的场景,特别是互联网、金融、电商等行业。随着TiDB的兴起,它作为一款分布式关系型数据库,似乎能够解决不少大数据问题。那么,问题来了:如果我们已经选
- MPP数据库:大数据处理的“高手”
狮歌~资深攻城狮
数据仓库数据分析数据库
MPP数据库:大数据处理的“高手”最近听到很多朋友讨论大数据处理的技术,其中就有一个词常常被提起,那就是MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)。那么,什么是MPP数据库呢?简单来说,它是一种专门用于大数据分析和处理的数据库技术,通过将数据和计算任务分配到多个节点上,达到高效、快速地处理海量数据的效果。1.MPP数据库是如何工作的?MPP数据库的工作方式和我
- MPP 和 TiDB:大数据处理的两大“巨头”
狮歌~资深攻城狮
tidb数据仓库数据分析数据库分布式
MPP和TiDB:大数据处理的两大“巨头”在大数据处理的世界里,MPP(MassivelyParallelProcessing)和TiDB都是非常强大的工具,它们都能帮助我们高效地处理海量的数据。但它们的工作原理和使用场景有所不同。今天,我们就来看看这两个技术的对比,帮助你了解它们各自的优缺点,选出最适合你项目的解决方案。MPP系统是什么?如前所述,MPP(大规模并行处理)是一种通过将数据分布到多
- 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