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电报号dapp119
区块链开发区块链去中心化智能合约
区块链技术自从比特币诞生以来,迅速成为了改变金融、供应链、医疗、政府等多个领域的核心技术。作为去中心化、不可篡改、透明可信的分布式账本技术,区块链不仅为加密货币提供了基础,还推动了许多创新应用的发展。然而,开发一个区块链软件系统并非易事。它涉及的技术难题、架构设计、以及安全和性能优化等方面的挑战都需要开发者深入理解和实践。本文将详细阐述区块链软件系统开发的过程,包括从需求分析到系统设计,再到开发与
- 读论文:Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)
LastWhisperw
语言模型人工智能自然语言处理
基于线性序列(例如SMILES)或图表示的的分子生成模型已经吸引了基于结构的药物设计领域的广泛关注,但这些模型在捕获3维空间交互时还不够强,也因此经常生成我们不希望产生的分子结构。为了解决这些问题,我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案,将语言模型和几何深度学习技术结合起来。为了帮助模型学习分子拓扑学和原子的空间位置,我们还提出一个新的分子表示方法,基于片段的简化分子xxxx
- 都在这,DeepSeek完整版学习手册【清华大学1-5弹】(无套路,免费下载)
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学习AIGC人工智能AI写作AI编程
DeepSeek课程链接:https://pan.quark.cn/s/517afdb4419c前段时间,清华大学发布了一份AI教学课程—《DeepSeek从入门到精通》,课程以浅显易懂的方式讲解了DeepSeek的相关知识,比如提示词的应用技巧、调教AI的秘籍等,课程发布当天就在网络上迅速走红,被誉为“清华第一版”。紧接着,清华大学又推出了第二弹课程—《DeepSeek如何赋能职场应用?》。很快
- MySQL与NoSQL:数据库技术的双面选择与学习价值
码有余悸
数据库mysqlnosql
很多同学可能在第一次接触NoSQL的时候会产生疑问?这个名字好像听过,跟MySQL是一个系列的吗?那么通过这篇文章,我来带你初步的认识一下NoSQL与MySQL的差异,以及为什么要学习NoSQL相关知识。如果大家对NoSQL的理解较为浅薄,可以在评论区中@,我会制作关于NoSQL的相关专栏供大家学习!希望今天的内容对大家有所帮助目录前言一、核心差异对比1.1数据建模范式1.2扩展策略1.3事务支持
- 深度、机器学习算法
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机器学习算法人工智能
机器学习典型算法SVM(支持向量机):它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中,能找到一个平面(低维)或超平面(高维),使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势,常用于文本分类、图像识别等领域。决策树:以树形结构展示决策过程,从根节点开始,依据特征值逐步向下划分,直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释,可处理数值型和分类型数据,但容易
- DeepSeek-V3:最强开源MoE模型的技术解析与使用指南
认识祂
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目录引言模型概览架构创新:负载均衡策略与训练目标预训练:追求极致的训练效率后训练:从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试(大于67B的模型)开放式生成评估如何使用在线聊天与API平台本地运行指南模型权重转换推理示例使用DeepSeek-InferDemo使用SGLang使用LMDeploy许可证引用联系我们1.引言我们隆重推出Deep
- 西工大SSD7课程:固态硬盘技术习题解答大全
金尼玛哈
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:SSD7是关于固态硬盘技术的高级课程,覆盖了固态存储的基础理论、工作原理、设计与优化等方面。本资源集合了西安工业大学SSD7课程的所有习题解答,内容全面、格式规范,对于希望深入了解固态硬盘技术的学生和从业者非常有帮助。解答内容涵盖固态硬盘基础、NAND闪存类型、SSD控制器功能、读写操作、缓存与接口技术、性能指标、维护与优化等关键知识点,旨在帮助学习者掌握固态
- Ollama微调
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Ollama是一款开源工具,其目标是简化大语言模型在本地环境的部署和使用。它支持多种流行的开源大语言模型,如Llama2、Qwen2.5等。在上一篇文章中我们部署Ollama,并使用简单命令管理Ollama。接下来我们学习Ollama的高级应用。通过Ollama的ModeFile文件进行微调。通过ModelFile微调1、创建名为Modelfile的空白文件。2、在空白文件内写配置信息。FROMq
- AI岗位面试指南:高频文档问题解析与应答策略
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一、必问文档类问题与应答模板1.简历深挖类典型问题:"请详细解释简历中提到的「基于Transformer的文本生成优化项目」,你如何量化性能提升?"应答框架:背景与目标:"项目源于客户需要将文本生成延迟从2秒压缩至800ms以内,同时保证BLEU分数不低于0.82"技术创新点:"采用知识蒸馏+动态量化方案,设计分层注意力裁剪策略"量化成果:"推理速度提升2.7倍(2150ms→780ms),内存占
- Python算法学习: 2020年蓝桥杯省赛模拟赛-Python题解
普通Gopher
Python算法
目录文章目录目录填空题1填空题2填空题3填空题4编程题1凯撒密码加密编程题2反倍数编程题3摆动序列编程题4螺旋矩阵编程题5村庄通电编程题6小明植树填空题1问题描述一个包含有2019个结点的无向连通图,最少包含多少条边?答案提交这是一道结果填空的题,你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数,在提交答案时只填写这个整数,填写多余的内容将无法得分。答案:2018填空题2问题描述将LANQIAO中
- 点云配准技术的演进与前沿探索:从传统算法到深度学习融合(1)
点云SLAM
点云数据处理技术算法深度学习点云数据处理点云配准刚体变换
1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中,点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看,点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构,每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息,这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如,在对古建筑进行三维建模时,通过点云数据
- TapData 「英雄帖」:诚邀 Java 高手入局,你的代码将掀起下一波数据浪潮!
数据库程序员
致即将同行的伙伴:Hey,日复一日与IDE对话、用代码雕刻数字世界的你,欢迎进入TapData海域——这里没有停滞的代码,只有不断进化的技术生态;没有成规条框,只有持续创新的探索精神……此刻,驶向下一站的引擎已蓄势待发,期待一位精通架构、善于引领团队的Java领袖加入,共同驱动创新。前方已标记为热门关卡,祝您体验愉快。我们的航海指南⚓不做随波逐流的浮木,要做执掌航向的舵TapData站在数据技术的
- 手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对(附源码)
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痛点目前,常用的人脸识别算法大多基于Python开发,因为Python对深度学习框架的支持较好,且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而,对于Java开发者来说,这种情况并不十分友好。传统上,Java开发的人脸识别算法主要依赖OpenCV,但与基于深度学习的算法相比,OpenCV的精度相对较低。此外,若Java开发者希望使用Python实现的算法,还需要安装Python环境,并且熟
- python实现对称加密
对称加密是一种加密技术,其中加密和解密使用相同的密钥。对于初学者来说,理解和实现对称加密是学习网络安全和数据保护的重要一步。本文将通过一个简单的流程来教你如何在Python中实现对称加密。1.实现流程下面是实现对称加密的基本流程:步骤描述1.导入库导入必要的加密库,例如cryptography2.生成密钥生成一个密钥用于加密和解密3.加密数据使用生成的密钥对数据进行加密4.解密数据使用相同的密钥对
- 书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》
深度学习机器学习人工智能
书籍:BuildingScalableDeepLearningPipelinesonAWS:Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者:AbdelazizTestas出版:Apress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》01书籍介绍本书是您在亚马逊网络服务(AWS)上创建强大且端到端深度学
- 聊一聊提升测试用例覆盖率需要从哪几方面入手?
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漫谈测试测试用例服务器运维
目录一、需求覆盖:确保无遗漏二、代码覆盖:工具辅助优化三、路径覆盖:逻辑深度遍历四、边界值覆盖:防御性测试设计五、异常场景覆盖:模拟真实故障六、兼容性覆盖:全环境验证七、性能覆盖:压力与稳定性八、历史缺陷覆盖:经验驱动九、测试数据覆盖:多样性输入十、自动化覆盖:高效执行十一、评审与优化:持续改进十二、工具与技术创新十三、风险驱动测试:聚焦关键点十四、持续追踪与反馈提升测试用例的覆盖率,可以从测试用
- HTTP 协议,你了解多少
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一、前言学习网络,肯定绕不过网络协议,今天我们需要先简单的了解一下HTTP协议二、HTTP协议2.1简介HTTP(HypertextTransferProtocol)遵循经典的客户端-服务器模型,客户端打开连接以发出请求,然后等待直到收到响应。同时也是Web中最基本的协议之一,用于在浏览器和服务器之间传输超文本和其他资源。以下是HTTP协议的详细介绍:基于TCP/IP协议:HTTP协议是基于TCP
- 1月15日直播预告丨AI赋能指标管理分析 开启企业数智领航时代
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为了帮助企业更有效地推进数字化转型升级,袋鼠云精心策划了一系列以“数字基建+数智应用”为核心的赋能分享活动,本系列直播共有四期,每期聚焦于不同的关键议题,深入探讨企业数字化转型中面临的挑战以及可行的应对策略。我们期待通过这些直播活动,与业界同仁深化交流,共同探讨数字化转型中的难点与痛点,并寻找切实可行的破局之道。我们坚信,凭借我们共同的努力与智慧,将为企业带来更多创新机遇和发展动力,推动行业的进步
- DeepSeep开源周,第三天:DeepGEMM是啥?
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DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库,专为深度学习场景设计。矩阵乘法(GEMM)是深度学习模型的核心运算(如全连接层、卷积层等),其性能直接影响训练和推理效率。DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术,显著提升计算速度,适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务(如LLM训练/推理),降低延迟,提升吞吐量。支持混合精度计算
- 【无人集群系列---大疆无人集群技术进展、技术路线与未来发展方向】
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大疆无人集群技术进展、技术路线与未来发展方向一、技术进展1.核心技术创新(1)集群协同控制技术(2)感知与能源系统升级2.行业应用落地(1)智慧城市与安防(2)应急救援(3)物流与测绘二、技术路线解析1.硬件集群化战略2.软件生态构建3.关键技术突破点三、未来发展方向1.技术深化方向2.行业应用扩展3.生态与标准建设四、挑战与应对策略1.技术瓶颈2.政策与市场五、发展路线图(2025-2030)一
- 展望2024:大语言模型与AI应用的发展趋势
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头部大语言模型阵营在全球范围内,大型语言模型呈现出显著的区域化发展特征。美国和中国的发展路径各有特色。美国的大型语言模型阵营已基本确立,主要集中在几家大型科技公司及其与一些头部模型创业公司的联合体。美国的AI领域已进入高成本的军备竞赛阶段,新的参与者较难入局。相比之下,中国的大型语言模型呈现百花齐放的态势,目前有百余个项目声称正在开发大型模型。中国更依赖开源生态,二次开发新的语言模型。除美国外,其
- 【腾讯云中间件】2023年热门文章集锦
各位读者,大家好!光阴似箭,日月如梭,仿佛冬奥会的盛况还在眼前,新的一年却即将到来。在过去的一年里,我们见证了腾讯云中间件在产品升级与创新方面的显著进步,包括消息队列TDMQ品牌全新升级和新产品发布,微服务引擎升级与异地多活单元化能力发布等。腾讯云中间件团队一直秉承持续创新的精神,致力于为行业带来更加优质的产品和服务。在过去的一年里,我们见证了产品升级与创新带来的显著成果。团队不断优化产品性能,提
- DeepSeek开源的意义
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AI技术大模型deepseekAI大模型智合同开源软件技术发展与创新人工智能deepseek改变市场格局
#deepseek##智合同##AI大模型#春节期间,国产AI大模型DeepSeek火出圈,DeepSeek的开源模型发布后给广大用户带来很多惊喜。DeepSeek最新发布的大模型DeepSeek-V3在全球AI界引起了广泛关注。该模型不仅在性能上达到了世界顶尖水平,而且通过技术创新大幅度缩减了以往大模型所需的庞大算力,从而显著降低了成本。这种低成本高性能的特性使得DeepSeek被业界誉为“AI
- 【DeepSeek从入门到精通】清华大学出品300页DeepSeek教程,最新完整版。
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学习自然语言处理AIGCAI写作python
DeepSeek资料链接:https://pan.quark.cn/s/862e3c3fcdbf今年,DeepSeek热度居高不下,从硅谷巨头到国内BAT,从MIT实验室到清华智算中心,DeepSeek正以王者之姿横扫AI圈!年后清华大学团队相继推出了DeepSeek相关的5份学习教程,帮助用户高效学习AI,从入门到精通,300页资料汇总!完整版资料已放在开头,大家自行领取。
- 202年寒假充电计划——自学手册 网络安全(黑客技术)
网安康sir
web安全安全网络pythonlinux
前言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)学习导航三大章节,涉及价值观、方法论、执行力、行业分类、职位解读、法
- 2025年入职/转行网络安全,该如何规划?_网络安全职业规划
徐老师教网络安全
web安全安全phphttps网络协议
前言前段时间,知名机构麦可思研究院发布了《2022年中国本科生就业报告》,其中详细列出近五年的本科绿牌专业,其中,信息安全位列第一。网络安全前景对于网络安全的发展与就业前景,想必无需我多言,作为当下应届生收入较高的专业之一,网络安全同样也在转行领域中占据热门位置,主要具备以下几点转行优势:行业人才缺口大,至2027年我国网安人才缺口将达327万知识体系友好,计算机及英语水平相对薄弱的同学也可学习上
- 中服云工业物联网平台产品特色
人工智能深度学习
在工业领域数字化转型的浪潮中,中服云工业物联网平台凭借其卓越性能与创新功能脱颖而出,成为众多企业实现智能化升级的得力助手。它深度融合前沿技术,致力于打破传统工业运营的壁垒,为企业构建高效、智能且安全的数字化智能化底座。以下是中服云工业物联网平台的特色。中服云工业物联网平台具有以下特色:一、强大的设备接入能力:支持RS232、RS485、ModbusTCP等几乎所有主流工业通信协议,支持传感器数据、
- 十年磨一剑:站在面试官角度聊聊现下大环境面试,“野生”程序员现阶段面试问题 & 学习误区
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程序员面试学习职场和发展
3.Hook**Hook的选择点:**静态变量和单例,因为一旦创建对象,它们不容易变化,非常容易定位。Hook过程:寻找Hook点,原则是静态变量或者单例对象,尽量Hookpublic的对象和方法。选择合适的代理方式,如果是接口可以用动态代理。偷梁换柱——用代理对象替换原始对象。多数插件化也使用的Hook技术4.内存泄漏构造单例的时候尽量别用Activity的引用;静态引用时注意应用对象的置空或者
- Java接入AI接口
若许流年
javaai
如果你现在项目,JDK在17版本及以上建议你去学习springai的框架,本篇主要以jdk8版本的项目实现(手搓)ai接口的接入第一步要先引入以下依赖com.google.code.gsongson2.8.9org.apache.httpcomponents.client5httpclient55.1.3org.junit.jupiterjunit-jupiter-api5.8.1test在具体实
- GrandientBoostingClassifier函数介绍
浊酒南街
#机器学习算法GBDT
目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器,用于实现梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)算法。GBDT是一种强大的集成学习方法,能够通过逐步构建一系列简单的决策树(通常是浅树)来提高模型的预测性能。它在多个机器学习竞赛中表现出色,是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
- 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