- Hive 窗口函数与分析函数深度解析:开启大数据分析的新维度
自节码
大数据hive数据分析hadoop
Hive窗口函数与分析函数深度解析:开启大数据分析的新维度在当今大数据蓬勃发展的时代,Hive作为一款强大的数据仓库工具,其窗口函数和分析函数犹如一把把精巧的手术刀,助力数据分析师们精准地剖析海量数据,挖掘出深藏其中的价值宝藏。本文将带领大家深入探索HiveQL中这些神奇函数的奥秘,从版本演进、功能特性到丰富多样的实际应用示例,全方位地呈现它们在大数据处理领域的卓越魅力。一、版本回溯与知识宝库指引
- 当下是否入行AI ? 一场关于未来的赌注与机遇
dami_king
随笔人工智能
当下是否入行AI:一场关于未来的赌注与机遇在科技的浪潮中,人工智能(AI)无疑是最为汹涌的一波。它不仅改变了我们与机器互动的方式,还重塑了各行各业的面貌。面对这样的变革,许多人站在十字路口犹豫不决——现在进入AI领域还来得及吗?这个问题的答案,并非简单的“是”或“否”。今天,让我们一起深入探讨这个话题,看看对于想要投身AI的人来说,当下是不是一个好的时机。AI行业的现状与发展2024年,AI已经从
- outlook2019登录126邮箱(imap)
泡馍搭档
目录邮箱网页版中设置(准备工作):在outlook2019中设置:邮箱网页版中设置(准备工作):记得16位验证码要保存下来,待会在outlook2019中会用到在outlook2019中设置:1.填入邮箱账号,在高级选项中勾选手动设置我的账户2.选择imap方式3.按照图中填空,然后下一步
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据压缩算法对比与选择(下)(20 / 30)
青云交
大数据新视界#Hive之道大数据Hive数据压缩压缩算法对比选择因素案例分析实时数据处理数据存储优化sql
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据安全:权限管理体系的深度解读(上)(15/ 30)
青云交
大数据新视界#Hive之道大数据Hive集成大数据工具集成模式优化策略未来趋势数据一致性
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:融合人工智能预测的资源预分配秘籍(上)(29 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala人工智能预测资源预分配数据收集模型构建查询性能优化
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- AI代码生成器赋能软件原型快速构建:吴恩达的最佳实践指南
前端
快速构建软件原型对于验证想法、迭代产品至关重要。而随着人工智能技术的飞速发展,AI代码生成器等AI辅助编程工具的出现,为开发者提供了前所未有的效率提升。本文将结合吴恩达教授的观点,探讨如何利用AI工具,高效构建软件原型。吴恩达教授强调选择合适的技术栈并有效利用AI工具是关键,这将帮助开发者在短时间内完成原型开发,快速验证其想法。选择并精通“有主见”的技术栈:效率为王吴恩达教授推荐的技术栈——Pyt
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升:高级执行计划优化实战案例(下)(18/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala高级执行计划优化实战案例金融电商性能提升
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- 大数据新视界 --大数据大厂之数据脱敏技术在大数据中的应用与挑战
青云交
大数据新视界大数据数据脱敏发展现状应用场景挑战解决方案未来趋势
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Apache Beam:统一批流处理的大数据新贵
青云交
大数据新视界大数据ApacheBeam批流统一性能优化案例展示数据分区容错机制
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Volcano:大数据计算任务调度的新突破
青云交
Volcano之道大数据新视界大数据Volcano任务调度效率提升资源优化技术融合实践指导
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 GraphQL 在大数据查询中的创新应用:优化数据获取效率
青云交
GraphQL之道大数据新视界大数据GraphQL数据查询性能优化多数据源整合实时数据分析移动端应用优化数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之AI 与大数据的融合:开创智能未来的新篇章
青云交
大数据新视界AI&人工智能大数据人工智能智能环保智能教育智能农业ChatGPT智能能源数据库
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- 从RNN到Transformer:生成式AI技术演变与未来展望
非著名架构师
人工智能rnntransformer
生成式人工智能(GenerativeAI)近年来取得了令人瞩目的进展,其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。从传统的递归神经网络(RNN)到革命性的Transformer架构,本文将全面剖析这一技术发展历程。一、RNN:生成式模型的起点1.RNN的基本原理递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专为处理序列数据设计的神经网络架构。其核心思想是通过循环连接的隐藏状
- 开源多模态推理模型QVQ:视觉推理能力的突破与未来展望
前端
近年来,AI代码生成器等人工智能技术飞速发展,多模态推理模型作为其中一个重要分支,正展现出越来越强大的能力。它能够理解和处理多种类型的数据,例如图像、文本、音频等,并进行复杂的推理和决策。阿里云通义千问团队近日发布的QVQ-72B-Preview模型,就是一个极具代表性的例子。该模型开源且在视觉推理方面表现突出,为多模态模型的发展树立了新的里程碑。QVQ模型的核心能力与突破QVQ-72B-Prev
- 密码机服务器在云计算中的应用与挑战
SafePloy安策
服务器云计算运维
随着云计算技术的迅猛发展和普及,密码机服务器作为一种高效、专业的数据安全解决方案,正在云计算领域中扮演着越来越重要的角色。本文将探讨密码机服务器在云计算中的应用及其面临的挑战。云计算技术涉及大量的数据传输和存储,数据的安全性和隐私性是一大挑战。密码机服务器,作为数据安全的核心设备,通过先进的加密算法和高速处理芯片,为服务器上的数据提供高强度、实时的加密解密服务。与传统的软件加密相比,硬件级别的加密
- Python进阶-在Ubuntu上部署Flask应用
随着云计算和容器化技术的普及,Linux服务器已成为部署Web应用程序的主流平台之一。Python作为一种简单易用的编程语言,适用于开发各种应用程序。本文将详细介绍如何在Ubuntu服务器上部署Python应用,包括环境准备、应用发布、配置反向代理(Nginx)、设置系统服务以及日志管理等步骤。一、部署准备在开始之前,请确保你具备以下条件:一台运行Ubuntu(如Ubuntu20.04或22.04
- Python网络爬虫入门教程:从抓取数据到应用实现
冷夜雨.
python
引言在大数据时代,信息就是力量。各种网站每天产生着海量的数据,这些数据中蕴藏着巨大的商业价值和研究价值。如何快速、自动化地从互联网上获取这些信息,成为了数据科学、人工智能、市场分析等领域中的一个重要课题。Python,作为一门易于学习且功能强大的编程语言,其丰富的库和工具使得构建网络爬虫变得非常简单。网络爬虫(WebScraper)是一种自动化程序,用来从网页中提取信息。无论是用于数据分析、竞争对
- 编程语言大揭秘:各显神通的编程世界
冷夜雨.
pythonjavac++c#javascript
在当今数字化的时代,编程语言犹如一把把神奇的钥匙,打开了通往不同技术领域的大门。从网页开发到人工智能,从数据分析到游戏制作,每一种编程语言都有其独特的优势与适用场景。今天,就让我们一同深入探索几种主流编程语言的奥秘,看看在什么情况下它们能发挥最大的威力。Python:万能胶水,快速开发的利器Python以其简洁、易读的语法著称,仿佛是用自然语言编写代码一般,新手程序员也能快速上手。它拥有庞大且丰富
- 区块链领域新进展:技术创新与应用拓展齐头并进
近期,区块链领域不断涌现出新的消息,展现出这一技术在多个方面的持续发展和创新应用。在技术创新方面,我国自主可控、性能良好的区块链软硬件技术体系长安链启动链通全国社保数据。据中国日报1月3日消息,在国家重点研发计划的牵引下,长安链高性能融合隐私计算,在确保原始数据不被泄露的前提下,支持社保大数据服务信息在企业、金融机构可信安全流通和共享,助力实体经济高质量发展。长安链自2021年初问世以来,凭借核心
- 大数据新视界 -- Hive 数据仓库设计模式:星型与雪花型架构(2 - 16 - 3)
青云交
大数据新视界#Hive之道Hive数据仓库星型架构雪花型架构对比分析大数据应用Hive大数据
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- 关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势
yongyoudayee
数智招聘
2025年,招聘管理领域正站在变革的十字路口,全新的技术浪潮与不断变化的职场生态相互碰撞,促使招聘管理系统成为重塑企业人才战略的关键力量。智能化招聘管理系统平台在这一背景下迅速崛起,其发展趋势不仅影响企业的招聘效率与质量,还深刻改变着人力资源市场的生态格局。一、智能化招聘管理系统平台的核心特征与发展趋势1.深度学习算法与大数据分析的应用2025年的招聘管理系统将依托深度学习算法与大数据分析,彻底颠
- 《C++ 赋能强化学习:Q - learning 算法的实现之路》
c++人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最热门的领域之一,而强化学习作为其中的重要分支,正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。Q-learning算法作为强化学习中的经典算法,在众多领域如游戏、机器人控制、资源管理等有着广泛的应用前景。本文将深入探讨如何用C++实现强化学习中的Q-learning算法,带您领略C++在人工智能领域的强大魅力。一、强化学习与Q-learning算法概述强化学习是一种通
- 《C 语言向量运算:点亮人工智能几何计算之路》
c人工智能深度学习
在人工智能蓬勃发展的时代,数学运算作为其坚实的基石发挥着不可替代的作用。而向量的点积与叉积运算,更是在人工智能的几何计算领域有着独特且关键的地位。今天,就让我们一同深入探讨如何在C语言中实现向量的点积、叉积运算,并领略其在人工智能几何计算中的精彩应用。向量,作为既有大小又有方向的量,在几何世界里是极为重要的元素。点积,也被称为数量积,它的几何意义与向量的投影密切相关。当我们计算两个向量的点积时,其
- Java对敏感信息脱敏
DaXiongJoker
java开发语言
系统敏感信息脱敏是一个重要的安全措施,可以保护用户的隐私和数据安全。以下是一些常见的敏感信息脱敏方法和步骤,适用于多种应用场景,包括但不限于用户个人信息、财务信息、身份证号等。1.常见敏感信息类型个人身份信息(PII):如姓名、身份证号、手机号、邮箱地址等。财务信息:如银行卡号、交易记录、支付密码等。医疗信息:如病历记录、诊断结果等。地理位置信息:如精确的经纬度坐标等。2.脱敏方法2.1静态脱敏静
- 初学者如何用 Python 写第一个爬虫?
王子良.
python经验分享python开发语言爬虫
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- MongoDB简介
张飞光
mongodb数据库
MongoDB是一个文档型数据库,数据以类似JSON的文档形式存储。MongoDB的设计理念是为了应对大数据量、高性能和灵活性需求。MongoDB使用集合(Collections)来组织文档(Documents),每个文档都是由键值对组成的。数据库(Database):存储数据的容器,类似于关系型数据库中的数据库。集合(Collection):数据库中的一个集合,类似于关系型数据库中的表。文档(D
- 微软TTS(text-to-speech)文字转语音免费开源库edge-tts语音合成实践(Python3.10)
不能否认,微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的,一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲,予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术,其影响力由此可见一斑,仅有的白璧微瑕之处就是价格略高,虽然国内也可以使用科大讯飞语音合成进行平替,但我们只想要最好的那一个,本次我们使用免费的开源库edge-tts来实现文本转语
- AI Prompt 设计指南:从基础构建到高质量生成的全面解析
网罗开发
AI大模型人工智能OpenAI深度学习
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
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据质量监控:实时监测异常数据(下)(18/ 30)
青云交
大数据新视界#Hive之道Hive数据质量监控异常数据监测阈值设定统计模型行业案例大规模数据处理误报漏报平衡
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比