RF-Adaboost分类预测 | Matlab基于随机森林RF的Adaboost分类预测

基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破（YOLOv8）步入烟尘 transformer YOLO 目标检测
本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破什么是DAtten
一文读懂MUSIC算法DOA估计的数学原理并仿真迎风打盹儿阵列信号处理 MUSIC算法 DOA估计阵列信号处理信号子空间噪声子空间
一文读懂MUSIC算法DOA估计的数学原理并仿真文章目录前言一、DOA估计基本原理二、MATLAB仿真总结前言MUSIC（MultipleSignalClassification）算法于1979年由R.O.Schmidt提出，是阵列信号处理中广泛应用的经典DOA（DirectionofArrival）估计算法，凭借其超分辨的估计性能受到广泛关注。本文将从数学公式推导的角度出发系统阐述MUSIC算法
基于MUSIC算法的DOA估计Matlab仿真 fpga和matlab ★MATLAB算法仿真经验板块1:通信与信号处理 matlab MUSIC算法 DOA估计
up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础阵列信号处理是信号处理领域内的一个重要分支，在近些年来得到了迅速发展。波达方向（DirectionofArrival，DOA）估计是阵列信号处理的一个重要的研究领域，在雷达、通信、声纳、地震学等领域都有着广泛的应用前景。在DOA估计的发展过程中，人们对高分辨DOA估计算法一直有很大的研究兴趣，并在这一领域取得了很多重要的进展。阵列信号处理主要
同步&异步日志系统-日志落地模块的实现 2401_82609762 c++git vim
功能：将格式化完成后的日志消息字符串，输出到指定的位置扩展：支持同时将日志落地到不同的位置位置分类：1.标准输出2.指定文件（时候进行日志分析）3.滚动文件（文件按照时间/大小进行滚动切换）扩展：支持落地方向的扩展用户可以自己编写一个新的落地模块，将日志进行其他方向的落地。实现思想1.抽象出一个落地基类2.之后根据落地方向从基类派生出不同落地方向的子类3.使用工厂模式进行创建与表示分离标准输出cl
“傻瓜”学计量——主成分分析法PCA（原理+实操） nn坚持学stata+matlab 计量算法机器学习人工智能学习笔记学习方法经验分享
提纲：1.PCA原理2.视频推荐：PCA原理spass操作stata操作+matlab实操1.背景在一些领域中，需要对大量数据进行观测。但是可能会带来变量之间具有相关性、分别对每个指标分析带来的偏误等问题。因此，要寻找一个合理的方法，在减少需要分析的直白的同时，尽量减少原指标包含的信息缺失。通常做法是对有关联性的变量进行合并，这样就可以用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息。常用的方法
人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
深度学习之目标检测的常用标注工具铭瑾熙人工智能机器学习深度学习深度学习目标检测目标跟踪
1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label
【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空爱学习不掉头发深度学习自然语言处理（NLP）自然语言处理迁移学习人工智能
文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析：使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征，后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍：数据文件有三个train.csv，test
鸢尾花分类项目 GUI 编织幻境的妖分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集（Irisdataset）鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集，由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】步入烟尘 YOLO 动态蛇形卷积 DySnakeConv
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BP 神经网络在考古数据分析中的应用 fanxbl957 人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要：本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务，涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性，并对其在考古数据分
图像识别与应用狂踹瘸子那条好脚 python
图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐
大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！ AGI大模型学习大模型应用人工智能 AI产品经理 llama 大模型 AI 大模型教程
目前，大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中，教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象，更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛，包括但不限于学生的
2025年三个月自学手册网络安全（黑客技术）网安kk web安全安全网络网络安全人工智能
基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习导航
基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用 xiao5kou4chang6kai4 深度学习遥感勘测 python 深度学习分类
专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图，卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵 Cachel wood python机器学习和数据挖掘 sklearn 矩阵人工智能 python 机器学习 vue.js java
文章目录ConfusionMatrixDisplay详细解释更多定制化ConfusionMatrixDisplayConfusionMatrixDisplay是scikit-learn库中用于可视化混淆矩阵的一个实用工具。混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具，它可以直观地展示模型在各个类别上的预测结果与真实标签之间的关系。下面详细介绍如何使用ConfusionMatrixDisplay进行混
卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别知识鱼丸深度学习神经网络 cnn 人工智能深度学习 AlexNet 经典神经网络
深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理：AlexNet网络特点采用ReLU激活函数，使训练速度提升6倍采用dropout层，防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化，限制数据大小，防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
deepseek_各个版本django特性终是蝶衣梦晓楼 django 数据库 python
以下是Django2.0至5.0的主要区别总结，按版本特性分类说明：1.Django2.0的主要变化Python支持仅支持Python3.4+，不再兼容Python2.x。路由系统弃用url()，引入path()和re_path()替代，path()默认不支持正则表达式，但提供内置转换器（如）进行参数类型匹配。支持更简洁的URL配置语法（例如path('articles//',views.year
【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎 MUKAMO AI Python应用机器学习深度学习人工智能神经网络 3D CNN
1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片，医生必须迅速审阅这些图像，以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断，但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界，使得准确诊断变
使用LM Studio在WordPress基于大模型原创文章上稿进行SEO优化 Mr数据杨 Python 自然语言技术 wordpress 大模型 seo 1024程序员节
在进行自动化文章生成与发布的流程中，首先需要确保基础配置的完善性和数据的准确性。通过手动设置分类和标签，文章能够在发布时被准确归类，从而提升SEO的效果。通过Excel表格的方式管理这些分类与标签，结合Python脚本，可以高效地实现自动化文章的生成和发布。该流程依赖于对WordPress数据库的操作，包括标签的批量导入、分类和标签的映射，以及通过AI生成内容的自动发布。全面的配置不仅节省了手动处
HCIA网络层协议与IP编址夏の橘 HCIA学习之路网络
摘要：网络层是OSI模型中的核心层级，负责实现跨网络的数据传输。本文深入解析HCIA认证要求的网络层协议（IP/ICMP/ARP）及IP编址技术，涵盖子网划分、NAT原理及数据转发流程，帮助读者掌握网络层关键技术。目录一、网络层协议核心功能二、核心协议解析1.IP协议（InternetProtocol）2.ICMP协议3.ARP协议三、IPv4编址技术详解1.地址结构与分类关键细节2.子网划分实践
图像识别技术与应用第三课哈哈~156 scikit-learn
一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出，它根据输入x、权重w和偏差b进行输出，输出结果是二分类（0或1），这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。像与门、与非门、或门都能通过设定合适的权重和偏差实现。w称为权重：控制输入信号的重要性的参数b称为偏置：偏置是调整神经元被激活的容易程度参数感知机的局限性:感知机的局限性就是只能表示由一条直线分割的
语音识别使用SenseVoiceSmall模型实现源码丢了个猪 python 语音识别深度学习机器学习语言模型
SenseVoiceSenseVoice是具有音频理解能力的音频基础模型，包括语音识别（ASR）、语种识别（LID）、语音情感识别（SER）和声学事件分类（AEC）或声学事件检测（AED）。本项目提供SenseVoice模型的介绍以及在多个任务测试集上的benchmark，以及体验模型所需的环境安装的与推理方式。pip安装pipinstallmodelscopepipinstallfunasrpi
SenseVoice 实测，阿里开源语音大模型，识别效果和效率优于 Whisper，居然还能检测掌声、笑声！5分钟带你部署体验 AI码上来 AI实战开源 whisper xcode
前段时间，带着大家捏了一个对话机器人：手把手带你搭建一个语音对话机器人，5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）其中语音识别（ASR）方案，采用的是阿里开源的FunASR，这刚不久，阿里又开源了一个更强的音频基础模型，该模型具有如下能力：语音识别（ASR）语种识别（LID）语音情感识别（SER）声学事件分类（AEC）声学事件检测（AED）传送门：https://github.com/FunAudio
C语言基础18：函数的概述、分类、定义以及形参和实参 k要开心 c语言开发语言
函数函数的概述函数：实现一定功能的，独立的代码模块。我们的函数一定是先定义，后使用。使用函数的优势：①我们可以通过函数提供功能给别人使用。当然我们也可以使用别人提供的函数，减少代码量。②借助函数可以减少重复性的代码。③实现结构化（模块化）程序设计思想。关于结构化设计思想：将大型的任务功能划分为相互独立的小型的任务模块来设计。函数是C语言程序的基本组成单元：C语言程序是由一个（必然是main函数）或
探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具计蕴斯Lowell
探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建，旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性，能够处理多种
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XMLSchema详解博客分类：XMLXML数据结构正则表达式Struts什么是Schema？在计算机软件中，Schema这个词在不同的应用中有不同的含义，可以翻译为：架构、结构、规则、模式等。在XML中，Schema指的是定义和描述XML文档的规则，翻译为模式。XMLSchema与DTD的比较我们看例4-3所示的XML文档。例4-3employee.xml张三26zhangsan@sunxin.
如何用matlab进行部分式展开_[转载]用MATLAB进行部分分式展开麦克羊
为了方便LAPLACE反变换，先对F(s)进行部分分式展开。根据F(s)分为具有不同极点的部分分式展开和具有多重极点的部分分式展开。分别讨论。不同极点的部分分式展开：F(s)=B(s)/A(s)=num/den=(b0*s^n+b1*s^(n-1)+...+bn)/(s^n+a1*s^(n-1)+...an)在matlab行向量中，num和den分别表示传递函数分子和分母的系数num=[b0b1.
设计模式--访问者模式【行为型模式】码农爱java 设计模式设计模式访问者模式 23种设计模式面试原理 Java
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式，这23种设计模式可分为如下三类：创建型模式（5种）：单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式（7种）：适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式（11种）：策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
设计模式--代理模式【结构型模式】码农爱java 设计模式设计模式代理模式 23种设计模式面试原理动态代理静态代理
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式，这23种设计模式可分为如下三类：创建型模式（5种）：单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式（7种）：适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式（11种）：策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
SQL的各种连接查询 xieke90 UNION ALL UNION 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
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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 JavaScript JavaScript
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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 java jdk
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
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UISegmentedControl 开发笔记 dcj3sjt126com
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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
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为何外键不再推荐使用 hugh.wang mysql DB
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
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整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer spark storm zookeeper PARALLELISM processing
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 DAO spring dataSource slave master
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

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