- 从入门到精通,解锁AI新高度——DeepSeek学习手册
周师姐
学习
资料链接:https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5你是否渴望掌握前沿AI技术,却在复杂的理论和实践中迷茫?现在,一本由清华大学出品的《DeepSeek:从入门到精通》学习手册横空出世,为你开启AI新世界的大门。作为人工智能领域的新兴力量,DeepSeek以其卓越的性能和创新的技术,正在重塑我们对AI的认知。这本手册,由清华大学顶尖科研团队精心编写,是DeepSeek技
- 【有啥问啥】深入了解 FlashMLA:Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核
有啥问啥
大模型行业调研科普算法语言模型
深入了解FlashMLA:HopperGPU的高效MLA解码内核简介在人工智能(AI)领域,特别是大型语言模型(LLM)领域,对计算效率和速度的需求持续增长。为了应对这些挑战,DeepSeek推出了FlashMLA,这是一种专为NVIDIAHopperGPU架构优化的高效MLA(Multi-LayerAttention)解码内核。FlashMLA旨在加速LLM的解码过程,从而显著提高模型的响应速度
- Spark技术系列(一):初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎
数据大包哥
#Spark大数据
Spark技术系列(一):初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性:磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景:UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发(2010年开源)技术定位:基于内存的通用分布式计算框架(支持批处理、流计算、机器学习、图计算等)1.2Spark内置模块S
- Exception:data did not match any variant of untagged enum PyPreTokenizerTypeWrapper at line 69 解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythontokenizerPyPreTokenizer解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Exception:datadidn
- 一学就会:A*算法详细介绍(Python)
不去幼儿园
人工智能(AI)#启发式算法算法python人工智能机器学习开发语言
本篇文章是博主人工智能学习以及算法研究时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。文章分类在启发式算法专栏:【人工智能】-【启发式算法】(6)---《一学就会:A*算法详细介绍(Python)》一学就会:A*算法详细介绍(Python)目录A*算法介绍A*算法的核心概念A*算法的特点A*算法示例:迷宫
- 电竞赛事数据分析:LNG vs BLG的胜利背后
烧瓶里的西瓜皮
python自动驾驶人工智能数据可视化机器学习
电竞赛事数据分析:LNGvsBLG的胜利背后摘要在S14瑞士轮次日,LNG以1:0战胜BLG,取得了开赛二连胜。本文将通过Python进行数据处理与分析,结合机器学习算法预测比赛结果,并使用数据可视化工具展示关键指标。通过对这场比赛的数据深入挖掘,揭示LNG获胜的关键因素。引言电子竞技(Esports)已经成为全球范围内的一项重要娱乐活动,而《英雄联盟》(LeagueofLegends,LoL)作
- 神经网络中的Adam
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adam(AdaptiveMomentEstimation)是一种广泛使用的优化算法,结合了RMSprop和动量(Momentum)的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance),为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
- 神经网络中的Nesterov Momentum
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
NesterovAcceleratedGradient(NAG),也称为NesterovMomentum,是一种改进版的动量优化算法,旨在加速梯度下降过程中的收敛速度,并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出,是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中,更新规则不仅考虑当前的梯度,还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积(即“动量”),以帮助克
- 【LangChain编程:从入门到实践】实现多模态代理
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
【LangChain编程:从入门到实践】实现多模态代理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:LangChain编程,多模态代理,自然语言处理,多媒体数据融合,复杂任务解决能力1.背景介绍1.1大背景与问题的提出随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型在自然语言处理领域的突破,如通义千问、通义万相、阿里云通义大模型等,我们正迎来一个全
- 222222222222222
智能与优化
开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、pandas是什么?示例:pandas是基于Nu
- 神经网络中的Adagrad
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adagrad(AdaptiveGradient)是一种自适应学习率的优化算法,专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效,并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说,它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和,然后用这个累积值来缩放当前的学
- python画出roc曲线 auc计算逻辑_Python画ROC曲线和AUC值计算
路过炊烟
python画出roc曲线auc计算逻辑
前言ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binaryclassifier)的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC,而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍AUC(AreaUnderCurve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,
- 【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标
人才程序员
杂谈机器学习pythonsklearn人工智能深度学习神经网络目标检测
文章目录sklearnROC曲线与AUC指标1.什么是ROC曲线与AUC?通俗介绍:学术解释:2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和AUC值4.总结sklearnROC曲线与AUC指标在机器学习中,评估分类模型的性能不仅仅依赖于准确率,还需要使用一些更
- OpenCV开源机器视觉软件
视觉人机器视觉
杂说opencv开源人工智能
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。它由英特尔实验室于1999年发起,现已成为计算机视觉领域最流行的工具之一,支持多种编程语言(如C++、Python、Java)和操作系统(Windows、Linux、macOS、Android、iOS)。核心功能图像处理基
- 向量数据库实战介绍
Zhank10
数据库
本文将介绍三种常用的向量数据库:faiss,Milvus和Qdrant,并给出一个具体的使用例子。向量数据库(VectorDatabase)是一种专门用于存储、管理、查询、检索向量的数据库,主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。在向量数据库中,数据以向量的形式进行存储和处理,需要将原始的非向量型数据转化为向量表示(比如文本使用Embedding技术获得其表征向量)。这种数据库能够高效地进行
- 大模型专栏博文汇总和索引
Donvink
大模型transformer深度学习人工智能语言模型
大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记,主要包括以下几个子专栏:DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文,目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏,子专栏之间的内容可能会有交集,不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容,故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
- DeepSeek 持续火爆;微信蓝包首秀;世界级人工智能科学家许主洪加盟阿里巴巴...|网易数智日报
网易数智
网易数智日报人工智能大数据业界资讯ai云计算
DeepSeek持续火爆,多个云平台上线相关模型「抢食」算力需求AI公司DeepSeek旗下大模型DeepSeek-R1「爆火」后,多个云平台宣布上线DeepSeek旗下模型。2月5日,阅文集团宣布,旗下作家辅助创作应用“作家助手”已集成幻方量化旗下AI公司深度求索(DeepSeek)的DeepSeek-R1大模型。这是DeepSeek首次应用于网文领域,旨在为作家提供更智能的创作支持。2月4日,
- A100高效架构深度解析
智能计算研究中心
其他
内容概要NVIDIAA100GPU作为面向人工智能与高性能计算的关键硬件载体,其架构创新标志着计算范式的重要演进。本文通过系统性拆解A100的核心技术模块,重点探讨其在计算密度、互联效率与资源利用率三个维度的突破性设计。在计算架构层面,第三代TensorCore通过引入细粒度结构化稀疏支持与新型数据格式,显著提升矩阵运算效率;多实例GPU(MIG)技术则通过物理级硬件隔离实现单卡多任务并行处理,为
- 跨框架模型演进与行业应用路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- 人工智能算法安全优化实践路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中,算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径,聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景,揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。通过整合自动化机器学习与联邦学习技术,构建跨数据孤岛的协作框架,同时引入可解释性算法增强模型透明度,确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度,重点解析
- 金融风控与医疗影像算法创新前沿
智能计算研究中心
其他
内容概要在金融风控与医疗影像交叉领域,算法创新正推动两大行业的技术范式变革。联邦学习算法通过分布式数据协作机制,在保证隐私安全的前提下,显著提升金融风险预测模型的泛化能力。医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络(3D-CNN)架构,实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割,诊断准确率较传统方法提升23.6%。值得关注的是,可解释性算法(如LIME和SHAP)的深度应用,使两类场景中的模型决策
- 人工智能的未来发展趋势及其对社会的深远影响
智能计算研究中心
其他
内容概要在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动社会变革的重要力量。本文将探讨人工智能未来的发展趋势,分析其在各个领域的应用前景,尤其是在技术革新、市场需求及伦理挑战等方面。通过对相关趋势的深入分析,我们可以更好地理解人工智能如何重塑劳动力市场、提升生活质量以及推动社会整体进步。探索人工智能的潜力,为未来的发展奠定基础。随着技术的不断进步,人工智能正在经历一场深刻的变革。从机器学习到深
- BagelDB:AI的开源向量数据库
qahaj
人工智能数据库python
BagelDB:AI的开源向量数据库BagelDB(OpenVectorDatabaseforAI)是一个类似于GitHub的AI数据协作平台。用户可以在这里创建、分享和管理向量数据集。BagelDB支持独立开发者的私有项目、企业内部的协作以及数据DAO的公共贡献。技术背景介绍随着人工智能和机器学习的快速发展,各种数据的重要性也在不断凸显。向量数据库作为存储向量化数据的重要工具,越来越受到开发者和
- 使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理
dgay_hua
python
在自然语言处理中,文本嵌入是一个重要的技术,它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。在这篇文章中,我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference(TEI)工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。TEI支持高性能提取,包括常用的嵌入模型如FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。技术背景介绍文本嵌入在现代NLP任务中起着关键作用,它
- 《揭秘机器学习中的交叉验证:模型评估的基石》
人工智能机器学习
在机器学习的复杂领域中,构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。然而,模型的性能评估绝非易事,它关乎模型能否在实际应用中发挥作用,而交叉验证则是这一过程中的关键技术,是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中,模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声,从而在新数据上表现不佳,这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集,模型在不同子集上
- 阿里云服务器的作用
腾云服务器
阿里云服务器云计算
使用阿里云服务器能做什么?大家都知道可以用来搭建网站、数据库、机器学习、Python爬虫、大数据分析等应用,阿里云服务器网来详细说下使用阿里云服务器常见的玩法以及企业或个人用户常见的使用场景:玩转阿里云服务器使用阿里云服务器最常见的应用就是用来搭建网站,例如个人博客、企业网站等;除了搭建网站还可以利用阿里云GPU服务器搭建机器学习和深度学习等AI应用;使用阿里云大数据类型云服务器做数据分析;利用云
- 通过 Python FastAPI 开发一个快速的 Web API 项目
Python_P叔
pythonfastapi前端
Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有:Django和Flask,提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有:scikit-learn、Keras等,提供了丰富的机器学习的包和数据处理和可视化工具。FastAPI是一个快速、轻量级的现代API,与其他基于Python的Web框架(如Flask和Django)相比,有一个更容易的学习曲线。F
- 数据湖构建
HaoHao_010
服务器云服务器云计算阿里云
阿里云的数据湖构建(DataLake)是一种用于存储和处理大量不同类型数据的解决方案,通常用于大数据分析和机器学习等应用场景。数据湖与传统的数据仓库不同,它能够存储结构化、半结构化和非结构化数据,支持大规模数据的整合、存储、查询和分析。阿里云提供了一整套工具和服务来帮助企业构建数据湖,以下是数据湖构建的主要步骤和关键服务:1.数据湖概述数据湖是一种统一的数据存储库,能承载来自多个来源的数据,包括:
- 阿里云 人工智能与机器学习
HaoHao_010
阿里云云服务器云计算服务器
阿里云的人工智能(AI)与机器学习(ML)服务为企业提供了全面的AI解决方案,帮助用户在多个行业实现数据智能化,提升决策效率,推动业务创新。阿里云通过先进的技术和丰富的工具,支持用户开发、部署和管理AI应用。以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务:1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台,提供一系列机器学习与深度学习工具和
- 使用 LakeSoul 构建实时机器学习样本库
元灵数智
bigdata大数据数据仓库数据库架构数据库开发
首先,附上Github链接LakeSoul:https://github.com/meta-soul/LakeSoul,可搜索公众号元灵数智,在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码,进群与业内大佬进行技术交流。在之前的公众号文章《重磅!开源湖仓平台LakeSoul设计理念详解》中,我们介绍了LakeSoul开源流批一体表存储框架的设计理念和部分实现原理。LakeSoul设计的初衷,是
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。