- 多家车企接入DeepSeek,AI汽车战争爆发,谁站上风口,谁会下牌桌?
高工智能汽车
人工智能汽车
日前,多家车企宣布接入DeepSeek。在吉利汽车、岚图汽车率先宣布后,东风汽车、零跑汽车、奇瑞、上汽集团、长城几家车企也紧随其后。其中东风汽车宣布旗下自主品牌已完成DeepSeek全系列大语言模型接入工作,并将于近期陆续搭载应用于包括东风岚图、东风猛士、东风奕派、东风风神、东风纳米在内的东风自主品牌车型。其中岚图品牌方面,岚图知音将成为汽车行业首个融合DeepSeek的量产车型,全新岚图梦想家也
- 职场人必存!DeepSeek提示词大合集:周报速成、爆款文案、旅行攻略一键生成
阳光永恒736
AI工具人工智能deepseekAI提示词
引言:AI时代,为什么你的提示词总“词不达意”?“同样的AI工具,同事用DeepSeek半小时写完周报还附赠数据分析图,我却只会问‘帮我总结本周工作’?”这可能是多数职场人的真实写照。AI工具的能力边界早已超越基础问答,但90%的用户仍停留在“无效提问”阶段10。而真正拉开差距的,是一套精准的提示词指令库——它能将模糊需求转化为AI可执行的“操作指南”,让效率提升10倍不止。一、职场效率:从“加班
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中,数据清洗作为数据预处理的重要环节,对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境,面临着海量数据流和多样化的数据类型,如何高效、准确地进行数据清洗,成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具,包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等,旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- 使用LangChain与Amazon Bedrock构建JCVD风格的Chatbot
scaFHIO
langchainpython
技术背景介绍在人工智能时代,构建一个智能化的聊天机器人不仅是一个趋势,更是提升与用户互动体验的关键之一。本文将向你展示如何使用LangChain和AmazonBedrock构建一个仿效让·克劳德·范·达美(JCVD)风格的聊天机器人。我们将借助于Anthropic提供的Claude模型,通过AmazonBedrock强大的基础设施来实现这一目标。核心原理解析LangChain作为一个强大的框架,简
- DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK
AICurator
深度学习python机器学习deeplabv3+语义分割
【DeepLabv3+改进专栏!探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁?本专栏重磅推出:✅独家改进策略:融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块:ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络(ConvNet)构建模块,可在不增加推理时间成本的情况下提升性能。该模块名为多样化分支块(DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样化分支
- 如何判断自己是否是一位合格的项目经理?
在快速变化的商业环境中,项目经理的角色早已从"任务执行者"进化为"战略推动者"。一位合格的项目经理不仅需要具备扎实的专业知识,更需要在复杂环境中协调资源、化解冲突并推动目标达成。本文将从项目经理的能力模型、项目全流程的关键环节评估标准以及自我检验方法三个维度,系统性地探讨如何判断自身是否胜任这一角色。一、项目经理的黄金三角能力模型硬技能基石(30%)体系化知识结构:掌握PMBOK七大知识领域(范围
- 在LangChain中传递运行时值给工具
bavDHAUO
langchainwindowspython
在使用LangChain开发智能应用时,我们经常需要将一些运行时的参数传递给工具。这些参数可能在请求时才被确定,比如请求用户的ID。在大多数情况下,这些参数不应该由LLM(大语言模型)控制,因为这样可能存在安全风险。因此,我们需要一种机制,让LLM只控制那些它需要控制的参数,而其他参数则由应用逻辑来固定。本指南将详细介绍如何在LangChain中实现这一点,即防止模型生成某些工具参数,并在运行时进
- StarRocks 主键(Primary Key)深度解析
数据库数据分析主键缓存物化视图
一、StarRocks产品简介StarRocks是一款高性能分析型数据库,专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓(Lakehouse)加速引擎,StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势,能够支持亿级数据秒级查询响应。核心特性:全面的数据模型:支持明细模型、主键模型和聚合模型,满足多样化业务场景实时数据分析:提供高效的数据导入与更新能力,支持实时数据处理分布式架构:采用无共享(S
- 基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码)
「已注销」
python知识图谱人工智能pythonpygamepyqtdash
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
- 运维颠覆!一文解锁AI赋能运维实战秘籍,效率飙升!
ivwdcwso
运维人工智能运维机器学习智能运维自动化运维故障预测
导语在科技飞速发展的当下,运维领域正经历着深刻变革,AI的融入成为提升运维效率与质量的关键。然而,许多运维人员虽对AI满怀期待,却不知如何将其真正落地到实际工作中。本文将深入实战,带你领略AI如何在运维各环节大显身手,让你的运维工作开启智能高效新模式。一、AI在故障预测与诊断中的实战故障预测实战数据收集:以Linux服务器为例,利用Prometheus监控工具收集服务器的CPU使用率、内存使用率、
- 暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析(2023-2025)
AndrewHZ
深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习transformer暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一,近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度,系统梳理近三年(2023-2025)该领域的关键突破,并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新:从传统模型到深度学习(1)Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer(202
- 5分钟科普:AI网关是什么?应用场景是什么?有没有开源的选择?
阿里-于怀
机器学习
AI网关的功能及其定义AI网关位于企业应用与内外部大模型调用的交汇点,能够灵活地将请求转发给内部自建模型或外部大模型服务提供商,甚至海外的服务商。它管理着企业所有的AI出口流量,为企业内的不同团队提供了多方面的优势。对于开发团队而言,AI网关简化了模型的选择和使用过程,让他们可以专注于产品的快速迭代而无需担心成本控制或复杂的申请流程。针对安全和治理方面的团队而言,AI网关通过实施访问控制、加密传输
- 更好地进行SQL问题回答的提示技术
bavDHAUO
sqloracle数据库python
在SQL问题回答过程中,提示工程是生成正确SQL查询的关键。通过使用create_sql_query_chain,我们将探讨如何优化提示技术,以改善SQL查询生成。本文将重点讲述如何在提示中获得针对特定数据库的信息。技术背景介绍在使用自然语言生成SQL查询时,数据库的特定方言、表结构信息以及少量示例都能够显著提高生成查询的准确性。通过LangChain库,我们可以优化这些提示来帮助模型更好地理解和
- 芒格的“思维格栅“:构建全面的投资分析框架
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekai
芒格的"思维格栅":构建全面的投资分析框架关键词:芒格、思维格栅、投资分析框架、跨学科思维、投资决策摘要:本文深入探讨了芒格的“思维格栅”理论及其在构建全面投资分析框架中的应用。首先介绍了“思维格栅”理论的背景和重要性,接着阐述了其核心概念与联系,包括跨学科思维的原理和架构。通过详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,结合数学模型和公式进行举例说明,帮助读者理解如何运用这一理论进行投资分析。随后通过项
- 模型部署实战:PyTorch生产化指南
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、为什么要做模型部署?模型部署是将训练好的模型投入实际应用的关键步骤,涉及:模型格式转换(TorchScript/ONNX)性能优化(量化/剪枝)构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类,并演示完整部署流程。二、模型转换:TorchScript与ONNX1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc
- Spring Boot 性能优化:如何解决高并发下的瓶颈问题?
zhyoobo
springboot性能优化后端
一、高并发场景的挑战与诊断方法论1.1典型性能瓶颈四层模型在2000+QPS的电商秒杀场景中,SpringBoot应用常面临四层压力传导:网络层瓶颈TCP连接耗尽导致SYN队列溢出(Linux默认仅1024个)SSL握手消耗大量CPU资源(RSA2048单次握手约需10ms)HTTP/1.1的队头阻塞问题(单个连接只能顺序处理请求)应用层瓶颈线程池配置不当引发的上下文切换风暴(默认Tomcat线程
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
智能计算研究中心
其他
内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析
智能计算研究中心
其他
内容概要本文聚焦DeepSeek系列模型的核心技术突破与应用价值,通过解析其混合专家架构(MoE)的设计逻辑与670亿参数的规模化优势,揭示其在多语言处理、视觉语言理解及代码生成领域的创新表现。从技术特性出发,文章将对比OpenAI等主流模型的性能差异,探讨参数效率与计算资源优化如何支撑低成本、高精度的内容生成场景,例如学术论文写作、智能选题规划及SEO关键词拓展。同时,通过分析DeepSeekP
- 算力融合创新与多场景应用生态构建
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正经历从单一计算范式向融合架构的跨越式演进。随着异构计算、光子计算等底层技术的突破,算力资源逐步形成跨架构协同、多模态联动的智能供给体系,支撑工业互联网、医疗影像、智能安防等场景实现效率跃升。与此同时,量子计算与神经形态计算的前沿探索,正在重塑科学计算与实时决策的技术边界。建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计,通过动态调度算法与分布式架构优化,构建弹性
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- H800核心性能优化技术
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体,H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计,实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强,以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比,更通过精细化任务调度机制,解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
- Qwen2-Audio:通义千问音频大模型技术解读
kakaZhui
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引言:从llm到mlm(audio)大型语言模型(LLM)的发展日新月异,它们在文本理解、生成、推理等方面展现出惊人的能力。然而,交互模态不仅仅依赖于文字,语音、语调、环境音等听觉信息同样承载着丰富的内容。阿里巴巴通义千问团队,推出了Qwen-Audio系列模型,这里我们一起看下最新版本Qwen2-Audio。Qwen2-Audio不仅能够理解各种音频信号,还能根据语音指令做出文本回应,甚至可以进
- 录音文字转换专家,一键搞定音转文字,让你的工作效率飞起来!
开开心心_Every
pythoneclipsedjangovirtualenvpygametornadoflask
录音转文字助手是一款功能丰富的app,主要聚焦于语音识别、音频转文字以及实时语音翻译等功能。在这个app中,其内置了一套强大的识别系统。这套系统具备快速且无损转换的能力,无论是语音内容,还是音频文件内容,它都能够迅速地将其转换为文字内容并输出。而且,该app的功能不仅局限于此,它还可以进行多语种的翻译操作,这为不同语言需求的用户提供了极大的便利。帮助中心帮助中心相关问题解答:一、安装报错的处理安卓
- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- 【AI论文】RWKV-7“鹅”模型,具备富有表现力的动态状态演化能力
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出RWKV-7“鹅”,这是一种全新的序列建模架构,同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中,这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平,并且在英语语言性能上,尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型,但仍能与当前最优水平相媲美。然而,RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则,该规则具有向量值门控和上
- 解释 TypeScript 中的类型保护(type guards),如何使用类型保护进行类型检查?
程序员黄同学
TypeScript前端开发JavaScripttypescriptubuntujavascript
TypeScript类型保护深度解析核心概念解析类型保护是TypeScript用于在条件分支中缩小变量类型范围的机制,通过特定的语法结构让编译器能够推导出更精确的类型信息。其核心价值在于提升代码类型安全性,同时保持开发效率。五大实现方式及实战案例1.类型谓词(TypePredicates)interfaceCat{purr():void;}interfaceDog{bark():void;}fun
- Dify 项目开源大模型应用开发平台
魔王阿卡纳兹
IT杂谈开源项目观察开源difLLM开发平台
Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,旨在简化生成式AI应用的创建、部署和持续优化流程。以下从多个维度对该项目进行详细介绍:一、项目定义与核心功能Dify的核心定位是结合后端即服务(BaaS)和LLMOps理念,为开发者提供从原型到生产的全生命周期支持。其核心功能包括:可视化工作流构建通过可视化画布(如ReactFlow)编排AI工作流,支持多步骤任务处理,例如文档解析、模型推理和
- 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