- CES Asia 2025优惠期倒计时5天,科技盛宴即将开启
赛逸展张胜
科技
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
- AI Agent 原理解析及应用场景深度洞察
power-辰南
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在当今科技飞速发展的时代,AIAgent作为人工智能领域的重要分支,正以其独特的智能特性和广泛的应用潜力,逐渐渗透到各个行业和我们生活的方方面面。它为解决复杂问题、提升系统效率和实现智能化交互提供了全新的途径。本文将深入剖析AIAgent的原理,并详细探讨其在多个领域的关键应用场景。一、AIAgent的定义与基本概念AIAgent,即人工智能代理,是一种能够感知其所处环境,并基于所感知的信息自主地
- 1. 基于大模型能力,如何提炼出优质prompt(入门版)
姚瑞南
prompt系列课程人工智能AIGCchatgpt
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
- AI系统架构原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
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
- 【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
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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
- 通用人工智能的多层次提示词架构
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
通用人工智能的多层次提示词架构关键词通用人工智能(AGI),多层提示词架构,人工智能设计原则,算法原理,系统架构设计,应用案例摘要本文将深入探讨通用人工智能(AGI)的多层次提示词架构,阐述其背景、核心概念、设计原则和实现方法。我们将逐步分析这一架构在不同领域的应用,并展望其未来的发展方向。通过本文,读者将了解如何构建能够模拟人类智能的多层次提示词系统,并思考其在实际应用中的潜力与挑战。目录第一部
- 半导体、芯片、人工智能、智能驾驶汽车的趋势
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1.市场增长与需求汽车半导体市场:预计到2025年,中国汽车半导体市场仍将保持稳健增长态势,AI和能源将成为未来最重要的两大变革因素。2023年中国汽车电子芯片行业市场规模约为820.8亿元,预计2024年有望增至905.4亿元左右。随着新能源汽车和智能化的快速发展,一些新的半导体技术在中国汽车领域迅速应用,如集中式架构和高性能处理器需求正日益增加。AI芯片市场:随着AI技术的不断普及和应用场景的
- Minimax 开源的 4 百万超长上下文模型
百态老人
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MiniMax开源4百万超长上下文模型MiniMax开源模型概述2025年1月15日,MiniMax发布并开源了MiniMax-01全新系列模型,这一举措在人工智能领域引发了广泛关注。该系列包含基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01。MiniMax作为大模型六小强(或六小虎)企业之一,其推出的这一系列模型有着诸多独特之处。这一系列模型的开源是Min
- 程序员创业公司的技术栈选择与性能优化
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《程序员创业公司的技术栈选择与性能优化》概述本文旨在探讨程序员创业公司在选择技术栈和进行性能优化方面的策略与实践。随着技术的不断进步和市场的快速变化,技术栈的选择和优化成为创业公司成功的关键因素。正确的技术栈选择不仅能够提升系统的性能和可扩展性,还能降低开发成本和维护难度。关键词技术栈选择性能优化创业公司云计算数据库微服务人工智能区块链边缘计算摘要本文首先分析了技术栈选择的重要性以及创业公司在技术
- AI人工智能深度学习算法:高并发场景下深度学习代理的性能调优
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1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景,深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来,并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求,将请求数据输入到深度学习模型中进行推理,并将推理结
- AI生成PPT:智能技术重塑演示文稿创作的新篇章
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在快节奏的商业与学术环境中,演示文稿(PPT)作为信息传递与观点展示的重要工具,其质量与效率直接关系到演讲者的说服力和观众的接收度。近年来,随着人工智能(AI)技术的飞速发展,AI生成PPT的应用正逐渐从科幻概念转变为现实工具,为演示文稿的创作带来了革命性的变革。本文将深入探讨AI生成PPT的工作原理、优势、挑战以及未来展望,为您揭示这一智能技术的无限潜力。一、AI生成PPT的工作原理AI生成PP
- 零门槛一键生成PPT,利用人工智能快速提高办公效率(无需第三方插件)
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人工智能技术的发展正以惊人的速度改变着我们的世界,今天给大家介绍下利用ChatGPT快速生成PPT的方法,它能够帮助你一键生成PPT内容和漂亮的PPT文档,无需繁琐的设计和排版,只需要与ChatGPT交流,你就能轻松拥有一份令人赞叹的演示文稿。什么是ChatGPT?它是基于人工智能技术的语言模型,能够理解和生成自然语言。与传统的PPT制作方式不同,ChatGPT通过与你进行对话,理解你的需求和要点
- 探索AloT(人工智能物联网):未来智能设备的核心驱动力
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探索AloT(人工智能物联网):未来智能设备的核心驱动力随着物联网(IoT)技术的飞速发展,人工智能(AI)也在各行各业中找到了应用的空间。两者的结合,诞生了一个崭新的技术领域——AloT(ArtificialIntelligenceofThings,人工智能物联网)。AloT不仅仅是AI与物联网技术的简单融合,它更是推动智能设备进化和物联网产业向更高层次发展的关键力量。今天,我们就来深入探讨Al
- 人工智能与量子计算:未来编程的碰撞与共鸣
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引言:编程的“摩尔定律”快到尽头了?曾几何时,摩尔定律曾预言着计算能力的飞速发展——每两年,晶体管的数量翻倍,处理器的速度也在跟着疯狂增长。这个定律引领了数十年的技术革命,推动了今天的智能手机、超级计算机和现代互联网的诞生。然而,摩尔定律的黄金时代正逐渐走向尾声。传统的硅基芯片工艺遇到了物理极限,无法再轻易实现持续的性能翻倍。此时,新的计算范式开始崭露头角——量子计算与人工智能(AI)的结合,正在
- 【人工智能】Python常用库-Keras:高阶深度学习 API
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Keras:高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架,作为TensorFlow的高级API,支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称,适合研究和生产环境。Keras的发音为[ˈkerəs],类似于“凯拉斯”或“克拉斯”。这个名字来源于希腊语κέρας(kéras),意思是“角”或“角质物”。这个词与深度学习的灵感来源——大脑的神经网络结构有一定联系。Kera
- 南京大学苏州校区学生代表团到访合合信息,开启“沉浸式”人工智能企业行
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为进一步深化校企合作,探索产业科技拔尖创新人才培养新模式,近期,南京大学苏州校区师生代表到访上海合合信息科技股份有限公司(以下简称“合合信息”,股票代码:SH688615)。此次活动设置了展厅讲解、技术交流、模拟面试等多个体验环节,旨在增强学生对人工智能及商业大数据技术在实际应用中的理解和认识,引导学生系统性开展职业规划,提升职业胜任力。图说:南京大学苏州校区学生代表团到访合合信息合影留念合合信息
- 反转字符串中的单词 II:Swift 实现与详解
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- 【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
屿小夏
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- 实时离线AI字幕生成与翻译功能在智能眼镜上的应用展望
花生糖@
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随着人工智能(AI)技术的不断进步,实时字幕生成和翻译功能正逐渐从传统的云服务走向本地设备,为用户提供了更为便捷、私密且广泛适用的服务。特别地,当这些先进的AI能力被集成到诸如智能眼镜这样的穿戴式设备中时,它们可以极大地改善用户体验,并开拓一系列全新的应用场景。技术框架概述VLC播放器近期推出的基于AI的实时字幕生成和翻译功能,标志着一个重要的里程碑。这项创新不仅限于视频播放器内部,而是为整个智能
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- 一文洞悉AI技术架构:大模型、智能体与应用场景
大模型玩家
人工智能架构数据库深度学习pytorchtransformerai
人工智能(AI)的发展,正以前所未有的速度重塑我们的世界。从能与人对话的大语言模型到自动驾驶、精准医疗,AI的背后究竟隐藏着怎样的技术奥秘?本篇文章将为您深度剖析一套先进的AI技术架构,从基础设施到应用层,每一层都充满了惊喜和启发。读完本文,您不仅能看懂AI的底层逻辑,还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。一、基础设施层:AI技术的坚实地基基础设施层是AI技术架构的“地基”,为整个系统提供计算能力和
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概述:深入探讨Transformer模型的工作原理,分析其在NLP领域的应用场景,并展望其未来发展趋势。本文为您提供关于Transformer模型的全面指南。正文Transformer模型全面解析:工作原理、应用与未来展望在人工智能的浪潮中,Transformer模型以其强大的性能和广泛的应用场景,成为了自然语言处理(NLP)领域的一颗璀璨明星。本文将对Transformer模型进行深入剖析,从工
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使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统:深入解析与实战指南近年来,随着大语言模型(LLMs)的迅猛发展,基于LLM的复杂问答系统(Q&AChatbot)逐渐成为人工智能领域的热门应用之一。这类应用程序可以基于特定的文本信息源回答用户提出的问题,在实际应用中非常有价值。而实现这些强大功能的核心技术之一,便是检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG
- 《探秘鸿蒙Next:非结构化数据处理与模型轻量化的完美适配》
人工智能深度学习
在鸿蒙Next的人工智能应用场景中,处理非结构化数据并使其适配模型轻量化需求是一项关键且具有挑战性的任务。以下是一些有效的方法和策略。数据预处理数据清洗:非结构化数据中往往存在噪声、重复和错误数据。对于文本数据,要去除乱码、特殊字符等;对于图像数据,需处理模糊、损坏的图像。比如在处理鸿蒙Next设备采集的监控图像时,通过OpenCV的HarmonyOS适配库进行图像滤波等操作去除噪声。数据归一化与
- 如何利用模板为您的聊天机器人自动生成反馈
FADxafs
机器人windowspython
在人工智能快速发展的今天,聊天机器人是应用大型语言模型(LLM)的最常见接口之一。尽管如此,许多聊天机器人的质量参差不齐,这使得不断完善和发展显得尤为重要。传统的用户反馈机制往往无法有效捕捉用户体验,而这种反馈的稀缺也阻碍了对聊天机器人的进一步优化。本文旨在介绍一种无需明确用户反馈即可评估聊天机器人的方法。技术背景介绍在构建和改进聊天机器人的过程中,用户反馈如“赞”或“踩”往往是稀缺的资源。即使在
- 宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示
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计算机软件编程原理与应用实践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
第1章引言:宇宙规律与量子强化学习架构1.1问题背景宇宙规律是指宇宙中普遍存在的自然规律,如物理学中的万有引力定律、量子力学中的不确定性原理等。这些规律对宇宙的运行和演化起着决定性的作用。随着科技的发展,人们开始意识到这些宇宙规律可能对人工智能领域,尤其是量子强化学习架构的设计和优化有着深远的启示。量子强化学习是一种结合了量子计算和强化学习的新型机器学习方法。它利用量子计算机的优势,在训练和优化模
- 【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统
2的n次方_
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随着人工智能的快速发展,单一模态(如文本、图像或语音)已经不能满足复杂任务的需求。多模态AI(MultimodalAI)通过结合多种数据源(如文本、图像、音频等)来提升模型的智能和表现,适用于多样化的应用场景,如自动驾驶、医疗诊断、跨语言翻译等。一、多模态AI简介多模态AI是一种将不同形式的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起的技术,旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从
- Python OpenAI 库开发指南:从入门到实战精通
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在人工智能(AI)领域,OpenAI无疑是全球最受瞩目的机构之一。它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术,正在深刻改变各行各业。作为Python开发者,我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API,成为了提升个人竞争力的关键。本文将带你从零开始,深入解析Python语言中的openAI库,助你掌握AI开发的核心工具,成为AI领域的专家。一、什么是openAI库?它能为开发者带来什么?1
- Python3.13来了!编程爱好者必看
Python之栈
人工智能python开发语言
Python3.13于近期发布,其中包含大量重要更新。Python作为机器学习、数据科学和人工智能领域使用最广泛的编程语言,一直在不断发展,以满足这些领域日益增长的需求。最新发布的Python3.13提供了多项具有影响力的改进,旨在提高性能和生产力,对于从事ML和AI项目的开发人员来说是一个重要的里程碑。Python在ML和AI领域的主导地位主要归功于它的简单性、广泛的库支持和庞大的社区。然而,随
- 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