- 未来运维,绝绝AI 必备
AI_运维_攻城狮
ai运维人工智能
在当今数字化时代,运维工作对于企业的稳定运行至关重要。随着科技的不断进步,人工智能(AI)和自动化技术正逐渐改变着运维行业的面貌。本文将分析运维行业的未来发展方向,探讨人工智能在运维中的应用前景、自动化运维的发展趋势,并对未来的运维工作模式和技能需求进行预测和分析,以帮助读者更好地规划自己的职业发展。一、运维行业现状目前,运维工作主要包括服务器管理、网络管理、数据库管理、应用程序监控等方面。运维工
- AttnRNN:参数更少,却断档碾压LSTM/GRU的新RNN
wq舞s
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研究者与发布者为:CSDNwq舞s,知乎wqwsgithubwqws突破性进展!新型注意力RNN(AttnRNN)在长序列任务中全面超越传统RNN模型在深度学习领域,循环神经网络(RNN)及其变体GRU和LSTM长期以来一直是处理序列数据的首选架构。然而,它们在长序列任务中始终存在信息遗忘和梯度消失等问题。今天,我很高兴地宣布一种全新的RNN架构——AttnRNN,它在多个长序列基准测试中全面超越
- AI人工智能领域:Bard的崛起之路
AIGC应用创新大全
人工智能bardai
AI人工智能领域:Bard的崛起之路关键词:Bard、GoogleAI、大语言模型、对话式AI、自然语言处理、生成式AI、AI竞争摘要:本文深入探讨GoogleBard的发展历程、技术架构及其在AI领域的地位。我们将从Bard的诞生背景开始,分析其核心技术原理,比较与其他大语言模型的异同,并通过实际案例展示其应用场景。最后展望Bard的未来发展方向及面临的挑战。背景介绍目的和范围本文旨在全面解析G
- AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术
AI学长带你学AI
AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能深度学习ai
AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词:跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要:本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发,详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例,展示如何构建一个跨模态检索系统,并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文,读者将全面理
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
2301_80355452
深度学习人工智能
其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- Python程序设计 第6章:函数和函数式编程
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Python程序设计Python是全球范围内最受欢迎的编程语言之一,学好Python将对个人职业生涯产生很大的助力,Python在机器学习、深度学习、数据挖掘等领域应用极为广泛。在数据科学家/数据分析师、人工智能工程师、网络安全工程师、软件工程师/全栈工程师、自动化测试工程师等岗位,年入50万,很普遍,学好Python,高薪就业不是问题,因此推出Python程序设计系列文章:Python程序设计第
- 什么是神经网络和机器学习?【云驻共创】
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什么是神经网络和机器学习?一.背景在当今数字化浪潮中,神经网络和机器学习已成为科技领域的中流砥柱。它们作为人工智能的支柱,推动了自动化、智能化和数据驱动决策的进步。然而,对于初学者和专业人士来说,理解神经网络和机器学习的本质是至关重要的。在本文中,我们将深入探讨这两个概念的内涵、工作原理以及彼此之间的联系。二.神经网络和机器学习简介神经网络和机器学习都是人工智能领域中的重要概念,它们通常用于解决各
- AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能
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AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
- Orangepi Zero2 全志H616开发学习
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一.简介1.1为什么学学习目标依然是Linux系统,平台是ARM架构·蜂巢快递柜,配送机器人,这些应用场景用C51,STM32单片机无法实现·第三方介入库的局限性,比如刷脸支付和公交车收费设备需要集成支付宝SDK,提供的libalipay.so是Linux的库,设备必须跑Linux系统·图像识别,音频,视频等领域的技术支撑也无法脱离Linux系统·人工智能型设备通常需要更好的系统和更高的算力,所以
- 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习?(ML,监督学习,半监督学习,零监督学习,强化学习,深度学习,机器学习步骤等)
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人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- 2025年AI十大趋势:从多模态大模型到自主智能体
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2025年AI十大趋势:从多模态大模型到自主智能体人工智能技术正以前所未有的速度重塑着我们的世界。2025年,AI领域将迎来一系列突破性进展,从多模态大模型的全面进化到自主智能体的广泛应用,这些技术变革正在重新定义人机交互的边界。本文将系统梳理2025年AI发展的十大核心趋势,为读者揭示人工智能技术的最新发展方向及其对社会各领域的深远影响。趋势一:多模态大模型成为基础设施2025年,多模态大模型已
- 贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类
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AI人工智能与大数据计算AI大模型企业级应用开发实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
本文我将为您撰写一篇关于"贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类"的技术博客文章。这篇文章将深入探讨贝叶斯网络和深度学习在图像识别和分类领域的结合应用。我会遵循您提供的要求和结构模板,确保文章内容全面、深入且易于理解。让我们开始吧。贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类关键词:贝叶斯网络、深度学习、图像识别、图像分类、概率推理、卷积神经网络、不确定性建模文章目录贝叶斯网络与深度学习的结合:
- 在浏览器中使用TensorFlow.js
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TensorFlow.js简介介绍光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。TensorFlow.js是一个库,用于使用JavaScript开发和训练机器学习模型,并将其部署在浏览器中或Node.js上。您可以使用现有模型、转换PythonTensorFlow模型、使用迁移学习用您自己的
- 对话式AI助手的巅峰对决:ChatGPT与文心一言的实用价值探讨
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随着人工智能技术的发展,对话式AI助手逐渐成为了人们生活中的一部分。其中,ChatGPT和文心一言更是备受关注的两款对话式AI助手。本文将探讨这两款AI助手的实用价值,并通过案例和数据的方式进行分析。一、ChatGPT的实用价值跨语言交流ChatGPT是一款能够进行跨语言交流的对话式AI助手。据统计,ChatGPT支持的语言数量超过100种,用户可以通过它轻松地与不同国家和地区的人进行交流。例如,
- 微信小程序|流浪动物救助小程序的设计与实现
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- Halcon 初步了解
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1.Halcon概述Halcon是德国MVTec公司开发的一套完善的机器视觉算法包,也是一款功能强大的视觉处理软件,为工业自动化领域提供了全面的解决方案。它拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境,提供了一套丰富的图像处理和机器视觉算法,可以在各种工业应用中进行图像分析、目标检测、测量、定位、识别等任务。Halcon的核心功能包括图像处理、特征提取与匹配、3D视觉、深度学习、条码识别、OCR识别以及视觉
- 如何在pytorch中使用tqdm:优雅实现训练进度监控
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文章目录为什么需要进度条?tqdm简介基础用法示例深度学习中的实战应用1.数据加载进度监控2.训练循环增强版3.验证阶段集成高级技巧与最佳实践1.自定义进度条样式2.嵌套进度条(多任务)3.分布式训练支持4.与日志系统集成性能优化建议完整训练流程示例常见问题解决方案总结掌握训练进度监控是深度学习工程师的基本功。本文将带你从零开始,深入探索如何用tqdm为深度学习训练添加专业级进度条。为什么需要进度
- 【Python】Hydra 用法详解
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- onnx模型部署 python_深度学习模型转换与部署那些事(含ONNX格式详细分析)
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背景深度学习模型在训练完成之后,部署并应用在生产环境的这一步至关重要,毕竟训练出来的模型不能只接受一些公开数据集和榜单的检验,还需要在真正的业务场景下创造价值,不能只是为了PR而躺在实验机器上在现有条件下,一般涉及到模型的部署就要涉及到模型的转换,而转换的过程也是随着对应平台的不同而不同,一般工程师接触到的平台分为GPU云平台、手机和其他嵌入式设备对于GPU云平台来说,在上面部署本应该是最轻松的事
- 如何禁止GPTBot等爬虫爬取网站内容:保护数据安全的实用指南
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引言随着人工智能技术的快速发展,网络爬虫(如OpenAI的GPTBot、GoogleBot、Anthropic的ClaudeBot等)被广泛用于抓取网站数据以训练AI模型或索引内容。然而,部分网站管理员可能不希望自己的内容被爬虫抓取,原因包括保护原创内容、降低服务器负载或防止数据被滥用。一、为什么需要禁止爬虫?网络爬虫可能带来以下问题:内容盗用风险:原创内容可能被AI模型或其他服务未经授权使用。服
- Java 与 AI 携手,掀起多领域智能变革浪潮
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在数字化转型的时代浪潮下,技术更新迭代速度超乎想象。当Java这门历经二十余年沉淀的编程语言,遇上风头正劲的人工智能(AI),一场席卷多领域的智能变革正悄然发生。尤其是在金融与零售两大行业,这场技术融合带来的改变,正重塑着整个行业的生态。一、Java在金融与零售行业的“前世今生”(一)曾经的行业基石在金融领域,Java堪称“代码钢铁侠”,是金融基础设施的坚实支柱。全球顶级交易所依靠Java强大的性
- 从零开始理解Transformer模型:架构与应用
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引言近年来,Transformer模型席卷了自然语言处理(NLP)领域,成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用,Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始,深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景,并提供一个简单的代码示例
- 筑牢医疗AI安全防线:四重防护体系全解析
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一、引言:医疗AI发展中的安全困境在数字化浪潮席卷下,医疗领域正经历着一场由人工智能(AI)驱动的深刻变革。医疗AI凭借其强大的数据分析与处理能力,在疾病诊断、药物研发、健康管理等诸多环节展现出巨大潜力,成为推动医疗行业进步的关键力量。而这一切的背后,医疗数据作为AI发展的“燃料”,以及AI算力作为运行的“引擎”,起着不可或缺的核心作用。医疗数据涵盖了患者从基本信息、病史、症状描述到各种检查检验报
- Open AI在AI人工智能领域的技术安全防护体系
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OpenAI在AI人工智能领域的技术安全防护体系关键词:OpenAI、AI安全、技术防护、伦理框架、模型对齐、数据隐私、对抗攻击摘要:本文将深入探讨OpenAI在人工智能领域构建的多层次技术安全防护体系。我们将从基础概念出发,逐步解析OpenAI如何通过技术创新和系统设计来确保AI系统的安全性、可靠性和可控性。文章将涵盖从数据安全到模型对齐,从伦理框架到实际防护技术的全方位内容,帮助读者全面理解现
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揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词:自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要:本文深入探讨了自然语言处理(NLP)在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并用Python源代码进行阐述。分
- 【LangChain编程:从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践
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LangChain编程:从入门到实践-AI大模型检索增强生成RAG实践关键词:LangChain,RAG,大语言模型,检索增强生成,向量数据库,嵌入模型,提示工程1.背景介绍在人工智能和自然语言处理领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现无疑是一个重大突破。像GPT-3、GPT-4这样的模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为各种应用场景带来了无限可能。然而,这些
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
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深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- 深度学习中常见激活函数总结
向左转, 向右走ˉ
深度学习人工智能pytorchpython
以下是一份深度学习激活函数的系统总结,涵盖定义、类型、作用、应用及选择影响,便于你快速掌握核心知识:一、激活函数的定义在神经网络中,激活函数(ActivationFunction)是神经元计算输出的非线性变换函数,作用于加权输入和偏置之和:输出=f(加权和+偏置)核心价值:引入非线性,使神经网络能够拟合任意复杂函数(无激活函数的深度网络等价于单层线性模型)。二、常见激活函数类型1.线性函数(Lin
- AI离全社会普及,只差一个计算中心?
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人工智能
过去十年,人工智能(AI)大爆炸,并第一次走进普通人的生活。但蓬勃发展的AI却碰到一个空前棘手的问题:自2012年以来,AI算力需求6年增长30万倍,远超摩尔定律!人类现有的基础设施,已跟不上AI算力需求的增长。未来,该怎么办?【1】一百多年前,人类也曾面临同样的难题。1866年,德国西门子发明自激发电机,开启了人类的电力时代。此后十几年,虽然很多企业纷纷采用电能这种新的动力,但一台电机只能供应一
- 首次使用“非英伟达”芯片!OpenAI租用谷歌TPU,降低推理计算成本
加百力
科技知识财经研究人工智能chatgpt
OpenAI近期开始租用谷歌TPU芯片,这是该公司首次大规模使用非英伟达芯片。除了OpenAI外、苹果、SafeSuperintelligence和Cohere等公司也一直租用谷歌云的TPU。英伟达的芯片主导地位正被侵蚀,OpenAI租用谷歌TPU,为首次大规模使用“非英伟达”芯片。周六,据媒体报道,作为全球最大的人工智能芯片客户之一,OpenAI近期开始租用谷歌的TPU芯片为ChatGPT等产品
- 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