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中间件XL
弹性资源组件k8s分布式dataX弹性资源分布式dataxk8s
简介弹性组件集成有弹性需求的组件,为组件增加高弹性容量,规划集成datax,elastic-job,xxl-job,sentineldashboard,dolphinscheduer,eventbridgedatax基于社区版,此前已对datax进行重构,增加其metricsexporter,分布式特性,分布式模型是基于启动的worker分配,固定的worker数量,如果分片少,浪费资源;分片多,
- 斯尔福智慧实验室三阶段详解
斯尔福实验室设备
大数据
未来二十时间,实验室智能化是各类实验室的发展方向。在这样的时代背景下,斯尔福提出设计建造更安全、舒适、高效、节能的智慧实验室,是整个实验室设计、建设的核心目地。斯尔福将智慧实验室分为3个阶段。如何实现实验室信息数据智能化,LEMS实验室智能环境设施管理系统,以实验室为中心,采用先进的计算机网络技术、数据库技术以及三维仿真技术,将实验室整体环境,包括设备。人员。危险物等数据,结合实验室用户标准化管理
- 请简述Philippe Kruchten 4+1视图模型与Rational 4+1视图模型的区别和联系?
不开心不写代码!
笔记
请简述PhilippeKruchten4+1视图模型与Rational4+1视图模型的区别和联系?Kruchten4+1视图模型包括逻辑视图物理视图场景视图开发视图与标准模型的对应关系:与UML的对应关系:逻辑视图对应功能模型(静态:类图对象图动态:活动图状态图交互图)物理视图对应框架模型(静态:部署图动态:活动图状态图交互图)场景视图对应结构模型(静态:用例图动态:活动图状态图交互图)开发视图对
- 大模型时代,新手和程序员如何转型入局大模型行业?
我爱学AI
transformer人工智能自然语言处理深度学习大模型训练转行大模型LLM
在当今大模型迅猛发展的环境下,人工智能的应用越来越广泛。然而,这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术,不仅能够帮助我更好地使用大模型,还能为我提供创新和解决实际问题的能力。因此,在这个AI迅猛发展的时代,掌握传统机器学习和神经网络显得尤为重要。在近期的全国两会上,“人工智能”再次被提及,并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里,人工
- 大模型算法岗,面试百问百答,7天3个offer拿到手!
爱喝白开水a
算法面试职场和发展ai大模型大语言模型LLM大模型面试
导读大模型时代很多企业都在开发自己的大模型,这直接刺激了大模型岗位的需求。本文为大家整理了大模型面试相关的知识点,希望对大家面试求职有所帮助。今天分享大模型面试相关知识点,持续更新。1.RAG技术体系的总体思路数据预处理->分块(这一步骤很关键,有时候也决定了模型的效果)->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出2.使用外挂知识库主要为了解决什
- 100天精通Python丨黑科技篇 —— 21、大语言模型_100天精通python快速入门到黑科技
前端收割机
程序员python科技语言模型
ChatGPT是OpenAI推出的一种基于GPT-3/4的聊天机器人。chatgpt的颠覆性影响主要体现在提高语言交流的便捷性、个性化服务、自动化客服和教育娱乐等方面,这些应用可以为用户带来更多的便利和乐趣,同时也为企业提供了更多的服务和商机。本文收录于《100天精通Python专栏-快速入门到黑科技》,是由CSDN内容合伙人丨全站排名Top4的硬核博主不吃西红柿倾力打造,分基础知识篇和黑科技应用
- 吾家有儿初长成--大学篇(续)
喜猪猪
DAY4WINDSOR—STRAUTFORD—COVENTRY今天我们启程去温莎,参观著名的温莎城堡。温莎城堡是女王居住的地方,今天正好碰到升女王旗,可惜没有见到女王本尊。进入到温莎城堡内部不给拍照,所以今天的相片不多。城堡面积很大。我们先排队参观了女王的玩具屋,里面有巨大且精美的城堡模型,模型里的小人,车子和家具都是由意大利的工匠纯手工打造然后放到里面的,制作精良。玩具屋的两侧陈列着女王曾经玩过
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 快速上手指南:在Windows系统中下载Ollama,一键启动大模型体验!
再不会AI就不礼貌了
人工智能学习方法大数据llama语言模型
1.下载ollama官网下载安装:ollama.com2.拉取大模型llama3.1终端中输入ollamapullllama3.1,等待安装3.运行llama3.1ollamarunllama3.1接下来就可以和模型对话了退出/bye运行/?查看更多聊天中命令其他ollamagithub:github.com/ollama/olla…常用命令删除模型:ollamarmollamarmllama3.
- 网络安全工程师自主学习计划表(具体到阶段目标)
大模型综述
web安全网络安全系统安全安全学习
前言接下来我将给大家分享一份网络安全工程师自学计划指南,全文将从学习路线、学习规划、学习方法三个方向来讲述零基础小白如何通过自学进阶网络安全工程师,全文篇幅有点长,同学们可以先点个收藏,以免日后错过了。目录前言学习路线学习规划初级1、网络安全理论知识(2天)2、渗透测试基础(1周)3、操作系统基础(1周)4、计算机网络基础(1周)5、数据库基础操作(2天)6、Web渗透(1周)中级、高级7、脚本编
- XPER: 揭示预测性能的驱动力
AI甲子光年
人工智能玩游戏chatgpt
敏感AI系统的信任度和可接受性很大程度上取决于用户理解相关模型,或者至少理解其预测结果的能力。为了揭示不透明的AI应用,今天普遍使用了可解释AI(XAI)方法,如事后解释工具(例如SHAP,LIME),而其输出的洞察现在已被广泛理解。除了个别预测之外,我们在本文中展示了如何使用可解释性能(XPER)方法识别任何分类或回归模型的性能指标(例如AUC,R2)的驱动因素。能够识别预测模型在统计或经济性能
- k8s防火墙networkPolicy,其他规则和端口规则ports的匹配顺序,进站策略ingress和出站策略egress中,ports规则的常用方法。
技术服务于生态
kubernetes服务器linux
端口策略和其他策略的顺序关系是什么一共四个策略ipBlockpodSelectornamespaceSlector------------------portsports这个策略,和前面三个不同什么不同匹配顺序不同在网络通信OSI七层模型中一个数据包从A到BB接收到数据包是先看ip选择是否接收如果接收才会拆包看ip报文里面封装的TCP/UDP报文中的端口号如果不接收,就不会有检测端口号的操作,因为
- 【环境搭建:onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试(python)(1)
2401_83703835
程序员python深度学习pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二:onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装,不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本,灵活方便。这里,先说一下已经测试通过的组合:*python3.6,cu
- 反射是一个新的AI模型,可以在一台性能良好的笔记本上运行并在测试中击败GPT-4o
AI甲子光年
人工智能
开源AI模型领域又迎来一位新的重量级选手。由初创公司HyperWrite开发的Reflection70B,凭借其创新的“反思”机制,正引发广泛关注,这一机制旨在解决大型语言模型的核心问题——幻觉。在早期的基准测试中,这个升级版的Meta的Llama3.1-70BInstruct架构已经超越了OpenAI的GPT-4o。Reflection70B引入了一种创新方法来增强语言模型的推理能力和准确性。通
- 从头开始学习->JVM(一):java内存模型(JMM)不是java虚拟机内存模型(JVM)哦!
吴里斯蒂亚诺_翀纳尔多
前言在进入jvm的世界之前,我要先给大家整理一个概念上的细节,java内存模型和jvm内存模型,是两回事哦。在网上很多朋友的博客上,都会无意识的将java内存模型和jvm内存模型混为一谈,这让一部分不明白真相的看客都会以为是这样,但是实际上java内存模型和jvm内存模型,在概念上来讲是两回事,当然,不能否认的是这两者有着极大的关联性,甚至某种意义上来讲,JVM是JMM的实现方式,JMM是为JVM
- CSS基本语法结构
nice66660
css前端开发语言javaidea算法数据结构
1.CSS基本语法结构文章目录1.CSS基本语法结构2.HTML中引入CSS样式2.1行内样式2.2内部样式表2.3外部样式表2.3.1链接式2.3.2导入式2.4CSS基本选择器2.4.1标签选择器2.4.2类选择器2.4.3ID选择器3.CSS的高级选择器3.1层次选择器3.1.1后代选择器3.1.2子代选择器3.1.3相邻兄弟选择器3.1.4通用兄弟选择器3.2结构伪类选择器3.3属性选择器
- 机器学习和深度学习区别
hong161688
机器学习深度学习人工智能
机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度,详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习:是人工智能的一个分支,它让计算机能够在没有明确编程的情况下,通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代,随着算
- 图像分割任务在设计模型损失函数时,高斯函数会被如何应用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能深度学习
什么是高斯函数?Gaussianfunction,又称为高斯函数,是一种常见的数学函数,定义为一种特定形状的钟形曲线。其表达式通常为:f(x)=a⋅exp(−(x−b)22c2)f(x)=a\cdot\exp\left(-\frac{(x-b)^2}{2c^2}\right)f(x)=a⋅exp(−2c2(x−b)2)其中:aaa决定了曲线的高度(峰值)。bbb是曲线中心位置的均值,决定曲线的对
- 系统架构设计师——层次式架构设计理论与实践
吴代庄
#系统架构设计师系统架构系统架构设计师
层次式体系结构概述层次式体系结构是一种将系统组织成多个层次的设计方法,每个层次为上层提供服务,并作为下层的客户。这种结构有助于实现关注点分离,使得每个组件只负责本层的逻辑,从而提高了系统的可维护性和可扩展性。在层次式体系结构中,每一层最多只影响两层,只要给相邻层提供相同的接口,就可以允许每层用不同的方法实现。这种设计为软件重用提供了强大的支持。同时,由于组件的划分很容易明确组件的角色和职责,因此也
- 7个特色创意营销点子
科技旋涡
人工智能大数据
营销是一场注意力的游戏。就是利用你手中的工具让你的品牌吸引观众的眼球。当然,营销是复杂且多层次的,但有时候一个简单的想法可以开启令人兴奋的新可能性。比如:你的营销工具清单可能比你想象的要长。仅因为你以前从未使用过某个营销渠道,并不意味着你将来不能通过它取得优异的成果。你可以在所有标准类型的内容——博客文章、白皮书、短视频、社交媒体营销帖子、电子邮件营销——中添加新的和新颖的产品。通过尝试不同的内容
- Python Web 框架篇:Flask、Django、FastAPI介绍及其核心技术
Switch616
PythonWebpython前端flaskfastapidjango开发语言后端
PythonWeb框架篇:Flask、Django、FastAPI介绍及其核心技术目录FlaskFlask核心概念(路由、视图函数、模板渲染)FlaskBlueprint模块化应用Flask扩展(Flask-SQLAlchemy、Flask-WTF、Flask-Migrate等)DjangoDjango项目架构DjangoORM及模型定义Django中间件Django信号机制DjangoForm和
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
Ven%
深度学习速通系列人工智能深度学习python机器学习nlp
LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
- 现代系统设计风格概览
小技术君
现代系统设计风格整理如下:1.CQRSArchitecture(CommandQueryResponsibilitySegregation):将数据存储的读写操作分开,实现读写工作负载的独立扩展和优化。2.Layered(n-tier)Architecture:将软件按照逻辑层次划分,通常分为业务层、数据层等。3.OrchestrationArchitecture:采用中央协调器(通常称为编排器)
- 使用docker部署MongoDB数据库
数据小白的进阶之路
数据库dockermongodb
最近由于工作需要搭建MongoDB数据库:将解析的车端采集的数据写入到数据库,由于MongoDB高可用、海量扩展、灵活数据的模型,因此选用MongoDB数据库;由于现公司只有服务器,因此考虑容器化部署MongoDB数据,特此记录一下~一、镜像拉取使用如下命令拉取最新MongoDB镜像dockerpullmongo二、创建MongoDB容器2.1创建宿主机目录执行如下代码:mkdir-p/home/
- MongoDB数据库
weixin_34104341
数据库jsonshell
一简介MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库1.易用性MongoDB是一个面向文档(document-oriented)的数据库,而不是关系型数据库。不采用关系型主要是为了获得更好得扩展性。当然还有一些其他好处,与关系数据库相比,面向文档的数据库不再有“行“(row)的概念取而代之的是更为灵活的“文档”(document)模型。通过在文档中嵌入文档和数组,面向文档的方法能够仅使用
- linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程
天启大烁哥
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码,方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境,虽然googlecolab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook,供本机远程访问。踩了不少坑,码一下教
- 系统架构风格
Vincer_DB
软考
所有架构风格汇总如下:类别架构风格名常考关键字及实例简介数据流批处理传统编译器,每个阶段产生的结果作为下一阶段的输入,区别在于整体。一个接一个,以整体为单位管道-过滤器一个接一个,前一个输出是后一个输入。调用/返回主/子程序显式调用,主程序直接调用子程序面向对象对象是构件,通过对象调用封装的方法和属性层次结构分层,每层最多影响其上下两层,有调用关系独立构件进程通信进程间独立消息传递,同步异步事件驱
- 加载pkl文件,Python报错AttributeError: Can‘t get attribute ‘DeepFM‘ on <module ‘__main__‘ from...>
Zerol_Yan
Python基础python
背景模型同学发过来的pkl格式的模型,在系统中加载的时候,报错AttributeError:module'__main__'hasnoattribute'LabelEncoderExt',尝试了很多种方式,最后终于解决了这个问题,记录一下,以后遇到类似的可以做参考。项目代码及结构app.pyfrominitimportappimportjsonfromflaskimportrequest@app.
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
Fang Suk
机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- OpenAI计划提高ChatGPT的价格——你需要了解的事项
AI小夏
chatgpt人工智能
据报道,OpenAI正在考虑为ChatGPT提供更高价位的订阅层级,以应对对更高级AI功能日益增长的需求。据TheInformation的报道,OpenAI内部已经讨论过订阅价格,最高可能达到每月2000美元。这些高级订阅将提供正在开发的高性能AI模型中的新高级功能,包括”Strawberry”(草莓)和”Orion”(猎户座)。高级功能即将为专业人士和企业推出目前,ChatGPT提供免费层级和每
- jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
javajdktomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
- Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
javaspring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
- LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java题解位运算LeetCodeAlgorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
- qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
- Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
- socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
- 基于spring的web项目定时操作
知了ing
javaWeb
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
- 树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
- maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
- java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
- Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
javaspring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- 【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
- 【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
- Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
javanetty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
- 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
- 单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
- spring+websocket的使用
dalan_123
一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
- 细节问题:ZEROFILL的用法范围。
dcj3sjt126com
mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
- Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
- jdbc 得到表结构、主键
eksliang
jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
- Android 应用程序开关GPS
gqdy365
android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
- Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
- 如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
- sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
- Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oraclelinux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
- hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoophive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
- Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class