- 整理:开启新征程!四篇文章助力 AI,告别 “3D理解困难户”
mslion
人工智能3d大语言模型计算机视觉目标识别
近年来,人工智能的发展让大语言模型(MLLM)变得越来越强大,它们可以理解和处理文字、图片、视频等多种信息,在很多领域都有很好的应用。然而,当这些模型需要理解3D(立体)场景时,仍然面临一些困难。目前的MLLM主要是用2D图片训练出来的,也就是说,它们更擅长识别平面的信息,比如照片中的人和物体。但是,现实世界是三维的(3D),仅靠2D图片训练的模型很难准确理解物体的立体关系。例如,如果只给一个普通
- RAG(检索增强生成)系统实践与调优
python_知世
android金融自然语言处理大模型技术人工智能RAG大模型
在人工智能领域,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技术,它通过从外部数据源中检索相关信息,来辅助大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)生成更为准确、上下文相关的答案。1什么是RAG检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技
- 不同用户群体设计的Manus试用申请理由模板
xinxiyinhe
人工智能人工智能
注:仅供参考。以下是为不同用户群体设计的Manus试用申请理由模板,结合其核心功能与官方审核偏好撰写,可根据自身需求调整使用:模板1:学术研究场景申请理由:我目前从事人工智能与产业经济交叉领域的博士后研究,亟需通过AI技术快速处理大量非结构化数据(如政策文件、企业年报、行业研报)。Manus的「多智能体调度」与「跨平台工具调用」功能能显著提升研究效率,例如:自动化筛选并分析1000+份上市公司ES
- DeepSeek对于普通打工人来说有什么帮助呢?
人工智能
在当今快速变化的社会中,普通打工人面临着越来越多的挑战:职场竞争加剧、技能更新换代加快、工作与生活的平衡难以掌控等。在这样的背景下,如何提升自身竞争力、找到适合自己的职业发展路径,成为了每个打工人都需要思考的问题。而DeepSeek,作为一款基于人工智能和大数据分析的职业发展工具,正在为普通打工人提供全新的解决方案。本文将从多个角度探讨DeepSeek对于普通打工人的帮助,分析它如何通过职业规划、
- 训练大模型LLM选择哪种开发语言最好
大0马浓
人工智能训练python
训练大型语言模型(LLM)时,选择合适的编程语言主要取决于效率、生态支持、开发便利性以及特定需求(如性能优化或硬件适配)。以下是常见语言的分析和推荐:---1.Python(首选语言)优势:-生态系统丰富:主流深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、JAX)均以Python为主要接口,提供完整的工具链(数据处理、模型训练、评估部署)。-开发效率高:语法简洁,适合快速实验和原型开发,社区
- 豆包AI:打破智能边界,开启“人人可编程”的AI普惠时代
Herbig
AI人工智能
在人工智能技术狂飙突进的2024年,全球AI工具用户已突破12亿,但企业AI落地率仍不足35%——高昂的开发成本、复杂的技术门槛与碎片化的场景需求,如同三重枷锁禁锢着智能革命的红利释放。当大多数AI平台还在比拼模型参数时,豆包AI以“零代码交互+多模态引擎+垂直场景精调”的创新架构,正在重塑人机协作的范式。这款由字节跳动火山引擎团队打造的智能平台,不仅让AI开发效率提升400%,更在医疗、教育、工
- 动手深度学习笔记(二十九)5.5. 读写文件
落花逐流水
pytorch实践pytorchpytorch
动手深度学习笔记(二十九)5.5.读写文件5.深度学习计算5.5.读写文件5.5.1.加载和保存张量5.5.2.加载和保存模型参数5.5.3.小结5.5.4.练习5.深度学习计算5.5.读写文件到目前为止,我们讨论了如何处理数据,以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然而,有时我们希望保存训练的模型,以备将来在各种环境中使用(比如在部署中进行预测)。此外,当运行一个耗时较长的训练过程时,最佳的做法
- 【深度学习】从全连接层到卷积
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据,其中行对应样本,列对应特征。对于表格数据,我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互,但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时,多层感知机可能是最好的选择,然而对于高维感知数据,这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如,在之前猫狗分类的例子中:假设我们有一个足够充分的照片数据集,数据集中是拥有标注的照片,每张照片具有百万级像素,
- 【深度学习】微积分
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
微积分在2500年前,古希腊人把一个多边形分成三角形,并把它们的面积相加,才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状(比如圆)的面积,古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示,内接多边形的等长边越多,就越接近圆。这个过程也被称为逼近法(methodofexhaustion)。事实上,逼近法就是积分(integralcalculus)的起源。2000多年后,微积分的另一支,微分(di
- iOS 18 系统功能解析目录
蓝鲸忘了海
IOS1-18系统功能解析ioscocoamacos
iOS18系统功能解析目录iOS18系统功能解析引言第一部分:iOS18系统架构全解析1.1全新系统设计理念1.2核心架构与硬件协同1.3安全架构与隐私保护1.4跨平台生态协同第二部分:用户界面与交互体验的革新2.1全新视觉设计2.2自定义UI与多任务切换2.3通知中心与交互体验2.4动态交互动画与手势识别第三部分:人工智能与机器学习的深度整合3.1新一代智能助手3.2CoreML与机器学习框架进
- 人工智能AI通用分级标准方法
魔王阿卡纳兹
IT杂谈人工智能通用分级分类标准
人工智能(AI)的通用分级标准在近年来得到了广泛关注和研究,不同的机构和组织提出了多种分级框架,以帮助理解和评估AI的发展水平。以下是对人工智能通用分级标准的详细分析:1.OpenAI的五级分级标准OpenAI于2024年7月发布了通用人工智能(AGI)的五级分级标准,旨在追踪大型语言模型在AGI方面的进展。具体分级如下:第一级:聊天机器人具备语言对话能力的人工智能,如ChatGPT,能够进行基本
- LeNet-5卷积神经网络详解
LChuck
深度学习人工智能神经网络深度学习数据结构计算机视觉AIGC
LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构,是深度学习领域的一个重要里程碑。这个网络最初是为了解决手写数字识别问题而设计的,在当时取得了突破性的成果。它的成功不仅证明了卷积神经网络在计算机视觉任务中的有效性,更为后来深度学习的发展奠定了重要基础。图1:LeNet-5网络结构示意图2.网络结构LeNet-5的结构非常优雅且
- 基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLOpytorch人工智能
【算法介绍】基于YOLOv11的瓶盖缺陷检测系统在现代制造业中,瓶盖的质量直接影响到产品的封装效果和消费者的使用体验。因此,对瓶盖进行快速、准确的缺陷检测至关重要。基于YOLOv11(YouOnlyLookOnceversion11)的瓶盖缺陷检测系统应运而生,为瓶盖质量监控提供了一种高效、智能的解决方案。该系统采用YOLOv11作为核心检测算法,这一算法融合了先进的深度学习技术和创新的网络架构,
- 【Python】构建智能语音助手:使用Python实现语音识别与合成的全面指南
蒙娜丽宁
Python杂谈python语音识别开发语言
随着人工智能技术的迅猛发展,语音助手已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。从智能手机到智能家居设备,语音交互提供了便捷高效的人机交互方式。本文旨在全面介绍如何利用Python编程语言及其强大的库——SpeechRecognition和gTTS,构建一个基础但功能完备的语音助手。文章首先概述了语音识别与合成的基本原理和关键技术,随后详细讲解了如何安装和配置必要的开发环境。通过丰富的代码示例和详细的中
- 智慧农业平台与 DeepSeek 大模型的深度融合
jingwang-cs
人工智能后端
在数字化浪潮席卷全球的今天,农业领域正迎来一场深刻的变革。智慧农业,作为农业现代化的重要发展方向,正借助人工智能、大数据等前沿技术,实现从传统到现代的跨越。本文将为您详细介绍智慧农业领域的新趋势,以及智慧农业平台如何携手DeepSeek大模型,赋能农业数字化转型,引领农业迈向新时代。智慧农业的新趋势:拥抱DeepSeek大模型智慧农业的发展离不开技术创新的推动。近期,DeepSeek大模型在农业领
- 医院DEEPSEEK辅助应用
cainiaojunshi
智慧城市
一、背景介绍1.1国家政策支持《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》《“十四五”全民健康信息化规划》《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》的发布。明确了84个AI在医疗健康领域的应用场景,涵盖了预防、诊断、治疗、康复等全流程。涉及医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展以及医学教学科研等多个关键领域。国家层面明确将人工智能作为医疗领域新质生产力的核心驱动力,推动AI与临床诊疗、医院管理深度融
- 深度解析:Deepseek与Manus的根本区别——大模型与AI智能体的深度对比
火山说数
AI数字化人工智能AIAgent数字化ManusDeepseek
在人工智能领域,随着技术的发展,出现了许多强大的工具和系统。Deepseek和Manus便是其中两个广泛受到关注的系统,它们各自代表了人工智能发展的两条不同路径。一个侧重于“大脑”的建设,另一个则强调“手脚”的行动。虽然这两者都与智能技术息息相关,但它们的核心功能和应用场景却有着本质的不同。一、Deepseek:强大的“大脑”,但缺乏行动能力1.1什么是Deepseek?Deepseek是基于大规
- 开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux?
俺足
人工智能ubuntu
在AI/ML开发中,Ubuntu是更优选的Linux发行版,原因如下:1.开箱即用的AI工具链支持Ubuntu预装了主流的AI框架(如TensorFlow、PyTorch)和依赖库,且通过apt包管理器可快速部署开发环境。提供针对NVIDIAGPU的官方驱动支持,简化CUDA和cuDNN的配置流程(如nvidia-smi直接监控显存)。2.社区生态与长期维护(LTS)UbuntuLTS版本(如24
- 第二十七个问题-AI Agent 与 RAG 的核心区别
释迦呼呼
AI一千问人工智能语言模型机器学习深度学习自然语言处理
AIAgent与RAG的核心区别AIAgent(人工智能代理)与RAG(检索增强生成)是当前生成式AI领域的两个关键技术,二者在功能定位、技术架构和应用场景上存在显著差异,但也可协同互补。以下从多个维度对比分析:1.核心目标维度AIAgentRAG主要目标自主执行复杂任务(感知、决策、行动闭环)通过检索外部知识增强生成结果的准确性智能性强调自主推理、多步规划与动态调整能力依赖检索与生成的静态组合,
- 2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。
BigSharkTech 必杀技
用AI来理解AI人工智能语言模型自然语言处理
文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列,它结合了深度学习和自然语言处理的技术,旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。以下是该过程的主要步骤:输入文本的解析:当用户输入一段文本时,大语言模型首先会通过一个称为分词器的工具(tokenizer)对输入文本进行解析。分词器会将文本分解为一系列的单词或子词(tokens),并将它们转换为数字形式的序列。这些数字通常是单词在模型词典(voca
- 效率翻倍!超好用的AI+写作API接口汇总
程序员后端
在过去几年里,人工智能(AI)技术经过众多科技公司和科研人员的不懈努力取得了巨大进步,吸引了大众的广泛关注。这些AI技术在应用领域的新闻报道也逐渐走入人们的视野,引发了对其具体应用的浓厚兴趣。今天,我们将聊一聊AI与写作文案的结合。在传统观念中,AI技术通常被限制在有明确定义任务的领域。然而,实际上,AI在创造性任务,如写作方面,也展现出了强大的潜力。人工智能写作软件提供了多种选择,可用于生成长篇
- 安当TDE透明加密技术:为Manus大模型构建用户会话数据保护的“安全金库”
安 当 加 密
安全
摘要在人工智能技术深度落地的今天,大模型开发者面临的核心挑战已从算法优化转向数据安全。作为垂直领域大模型的代表,Manus凭借其强大的语义理解与个性化交互能力,在金融、医疗、教育等行业获得广泛应用。然而,其海量的用户会话数据存储与调用场景,也面临着数据泄露、非法篡改等安全威胁。上海安当基于TDE(TransparentDataEncryption)透明加密技术,推出了一套针对Manus大模型的用户
- 完全自主化的AI代理不应被开发
无穷之路
AI人工智能
HuggingFace前不久发布了一篇论文,题目《FullyAutonomousAIAgentsShouldNotbeDeveloped》,论证了完全自主化的AI代理不应被开发。核心观点随着AI代理人的自主性增加,用户放弃的控制权越多,系统带来的风险就越大。认为不应该开发完全自主的人工智能代理,提出了多层次自主性(从低级到高级)的框架。人工智能代理的历史文中首先回顾了人工智能代理的历史和发展现状,
- 如何增强机器学习基础,提升大模型面试通过概率
weixin_40941102
机器学习面试人工智能
我的好朋友没有通过面试所以我给我的好朋友准备了这一篇学习路线随着大模型(如Transformer、GPT-4、LLaMA等)在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和多模态任务中的广泛应用,AI行业的招聘竞争愈发激烈。面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow),还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手
- 下一个十年财富风口?智享AI三代直播系统招商通道正式开启
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人工智能大数据人工智能python
下一个十年财富风口?智享AI三代直播系统招商通道正式开启!2024年的商业世界正经历着百年未有的变局。当马斯克的脑机接口突破伦理边界,当ChatGPT重构知识生产关系,一个更宏大的叙事正在浮出水面——**人工智能不再是工具,而是新经济文明的操作系统**。在这场浪潮中,智享AI三代直播系统如同一枚核动力引擎,轰然开启了一个价值万亿的财富航道。它不仅是技术的集大成者,更是未来十年商业规则的制定者。此刻
- AI双轨革命:DeepSeek与Manus
人工智能aigc
DeepSeek与Manus是当前人工智能领域备受关注的两款产品,它们在技术定位、核心能力及适用场景上存在显著差异,但并非直接竞争关系,而是形成互补。一、技术架构与核心能力DeepSeek:知识型“最强大脑”技术架构:基于混合专家模型(MoE),参数规模达6710亿,专注于语言模型的极致优化,擅长知识推理、文本生成与专业问题解答。核心优势:语言理解与生成:中文知识问答正确率达64.1%,在学术论文
- 鸿蒙生态下的AI革新:大模型如何重塑移动应用开发? 从写代码到写Prompt,解锁鸿蒙原生应用高效开发秘籍
harmonyos
当前,大模型技术正在重新定义软件工程。一方面,大模型降低了软件开发门槛。在过去,软件开发者被划分为全民开发者、应用开发者和专业开发者,随着大模型技术的介入,软件开发变得触手可及,一些简单的应用甚至能够直接通过人工智能生成。另一方面,大模型技术显著提升了开发效率。它能够根据开发者的简单描述快速生成大量的代码片段,大幅度地缩短了编码时间,为软件开发领域带来了革命性的变化。在2024年12月14日AIC
- 【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用
猿享天开
人工智能数学基础专讲分类数据挖掘人工智能贝叶斯数学
深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论(BayesianTheory)是概率论和统计学中的一个重要分支,它以托马斯·贝叶斯(ThomasBayes)命名,主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念。贝叶斯定理作为贝叶斯理论的核心,在机器学习、数据分析、决策科学等多个领域中具有广泛的应用。本文将深入探讨贝叶斯定理的理论基础、数学表达及其在分类和预测中的应用,辅以实例和
- 文档处理的数字化和革新 - ComIDP
在当今快节奏的环境中,企业不断寻求创新解决方案以精简操作并自动化手动任务。ComIDP是由ComPDFKit提供的先进的智能文档处理(IDP)解决方案,它作为一个强大工具,旨在改变组织管理文档的方式。什么是智能文档处理?智能文档处理是一种结合了人工智能(AI)、机器学习(ML)和光学字符识别(OCR)的技术,用于自动提取各种文档格式中的有价值信息。与传统的数据捕获方法需要大量手动干预不同,IDP利
- WWDC 2024 for iOS 18 - 高度自定义智能产品
wwdc-20wwdc
随着人工智能的风潮涌入移动电话行业,iOS18带来了许多重大变革,极大地增强了个性化定制的可能性。让我们一起探索在WWDC2024上针对iOS18所展示的变化,以及这些变化对我们有什么用处iOS18的变化1.壁纸AI:自由更换壁纸颜色,任何你想要的颜色2.iOS控制中心:访问你每天需要用到的功能(那你是否需要提前在你的iOS上录入你的行程呢?)从右上角滑动来自定义你的控制中心(每个控件都可以根据你
- 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