- 发票合并工具
小朋的软件园
前端javascriptjavahtml服务器
"发票合并工具"是一款专为高效整理票据设计的实用工具,支持将来自不同渠道的发票文件(如PDF文档、各类图片格式)快速整合为排版规范的PDF文件,尤其适用于财务报销场景下的批量票据处理需求。核心功能亮点多格式兼容:无缝导入PDF文件及常见图片格式(.png/.jpg/.jpeg/.bmp),适配多来源发票整合需求。智能布局配置:提供灵活的页面布局选项(每页2/3/4张发票),其中"2合1"模式针对报
- 基于定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序的社群游戏定制策略研究
说私域
人工智能小程序游戏
摘要:本文聚焦社群游戏定制领域,深入探讨以社群文化和用户偏好为导向的定制策略。通过分析互动游戏活动、社群文化塑造等关键要素,结合定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序的技术特性,提出针对性游戏定制方案。研究旨在提升社群用户参与度与游戏体验,为社群游戏发展提供理论支持与实践指导。关键词:社群游戏定制;定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序;社群文化;用户偏好一、引言在数字化社交蓬勃发展的
- 【超硬核】JVM源码解读:Java方法main在虚拟机上解释执行
HeapDump性能社区
java开发语言后端jvm
本文由HeapDump性能社区首席讲师鸠摩(马智)授权整理发布第1篇-关于Java虚拟机HotSpot,开篇说的简单点开讲Java运行时,这一篇讲一些简单的内容。我们写的主类中的main()方法是如何被Java虚拟机调用到的?在Java类中的一些方法会被由C/C++编写的HotSpot虚拟机的C/C++函数调用,不过由于Java方法与C/C++函数的调用约定不同,所以并不能直接调用,需要JavaC
- 算法学习笔记:17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学和数学领域,蒙特卡洛算法(MonteCarloAlgorithm)以其独特的随机抽样思想,成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估,从物理模拟到人工智能,蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路,结合实际应用场景与Java代码实现,并融入考研408的相关考点,穿插图片辅助理解,帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
- 基于开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序的渠道选择策略研究
说私域
人工智能小程序
摘要:在数字化商业环境下,品牌与产品的渠道选择对其市场推广和运营成功至关重要。本文聚焦于如何依据自身品牌和产品特性,结合开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序,运用科学的渠道选择方法,慎重挑选1-2个适宜平台,集中资源发力并取得成绩后再拓展其他渠道。通过理论分析与案例研究,探讨该策略的有效性和可行性,为企业渠道布局提供参考。关键词:渠道选择;开源AI智能名片;链动2+1模式;S2B2
- Linux/Centos7离线安装并配置MySQL 5.7
有事开摆无事百杜同学
LInux/CentOS7linuxmysql运维
Linux/Centos7离线安装并配置MySQL5.7超详细教程一、环境准备1.下载MySQL5.7离线包2.使用rpm工具卸载MariaDB(避免冲突)3.创建系统级别的MySQL专用用户二、安装与配置1.解压并重命名MySQL目录2.创建数据目录和配置文件3.设置目录权限4.初始化MySQL5.配置启动脚本6.配置环境变量三、启动与验证1.启动MySQL服务2.获取初始密码3.登录并修改密码
- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- Kimi Chat 1.5 与 2.0 架构升级对比
charles666666
人工智能transformer深度学习产品经理chatgpt
1.5版的MoE架构优化KimiChat1.5采用了优化后的MoE架构,其核心在于“专家网络动态路由”。这一机制类似于快递系统智能选择最优路径,能够根据输入数据的特性动态分配计算资源。这种优化显著提升了模型的计算效率,同时降低了硬件资源的浪费。在实际应用中,这意味着开发者可以在相同的硬件配置下处理更复杂的任务,或者在有限的资源下实现更高的性能。2.0的混合专家系统创新点与1.5版相比,KimiCh
- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
Lucas55555555
flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- 等保测评中的物联网设备安全评估
亿林数据
物联网安全网络安全等保测评
随着物联网(IoT)技术的飞速发展,物联网设备已经广泛应用于智能家居、智慧城市、工业自动化等多个领域,极大地提升了社会生产力和生活便利性。然而,随着IoT设备数量的激增,其安全性问题也日益凸显,成为我们必须面对的重要课题。在这一背景下,等级保护(等保)测评中的物联网设备安全评估显得尤为重要,它为我们提供了一个有效的安全评估和管理机制。一、物联网设备安全评估的重要性物联网设备的核心理念是实现物物相连
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
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算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 反光衣识别漏检率 30%?陌讯多尺度模型实测优化
在建筑工地、交通指挥等场景中,反光衣是保障作业人员安全的重要装备,对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁:强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源:某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后,给安全生产埋下隐患。一、技术解析:反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
- AI音乐模拟器:AIGC时代的智能音乐创作革命
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人工智能AIGC开源前端机器人
AI音乐模拟器:AIGC时代的智能音乐创作革命引言:AIGC浪潮下的音乐创作新范式在数字化转型的浪潮中,人工智能生成内容(AIGC)正在重塑各个创意领域。音乐产业作为创意经济的重要组成部分,正经历着前所未有的变革。据最新市场研究数据显示,全球AI音乐市场规模预计将从2023年的5.8亿美元增长到2030年的26.8亿美元,年复合增长率高达24.3%。这一快速增长的市场背后,是AI音乐技术正在打破传
- 盲超分的核心概念
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数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像(LR)可看作高分辨率图像(HR)经过退化模型后的结果::观测到的低分辨率图像:待恢复的高分辨率图像:模糊核(BlurKernel)⊗:卷积操作↓:下采样(步长为):加性噪声(如高斯噪声、泊松噪声等)盲超分的核心问题:在未知、、的情况下,从估计。2.为什么传统超分方法会失效?传统方法(如SRCNN、EDSR)假设退化是固定的(如双三次下采
- 视频分析:让AI看懂动态画面
随机森林404
计算机视觉音视频人工智能microsoft
引言:动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代,视频已成为最主要的媒介形式。据统计,每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台,而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容,传统的人工处理方式已无法满足需求,这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力,使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容,这一突破正在彻底改变我们与视
- iOS 获取Wifi信息
背景智能硬件入网的时候,硬件端通常需要通过WiFi入网,这种情况,可能需要App获取WiFi信息,来做WiFi匹配,同时也可以减少用户填写的信息。智能硬件WiFi入网方式利用HomeKit流程入网,然后利用Boujour绑定设备App连接硬件WiFi,将有网WiFi的信息通过http或者蓝牙方式发送给硬件(需要用户选择wifi,且可能有网WiFi是硬件不支持的,比如部分硬件不支持5GWiFi)部分
- 2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 43(题目+回答)
独行soc
2025年护网面试职场和发展linux科技渗透测试安全护网
安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。目录2025年HW(护网面试)431.自我介绍与职业规划2.Webshell源码级检测方案3.2025年新型Web漏洞TOP54.渗透中的高价值攻击点5.智能Fuzz平台架构设计6.堆栈溢出攻防演进7.插桩技术实战应用8.二进制安全能力矩阵9.C语言内存管理精要10.Pyth
- 基于Python的智能公示信息监控爬虫系统开发实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言音视频搜索引擎scrapy
摘要本文详细介绍了如何使用Python构建一个高效的公示信息监控爬虫系统。系统采用最新技术栈,包括异步爬取、智能解析、反反爬策略等,能够自动监控各类政府网站、企业公示平台的更新信息。文章从系统设计到具体实现,提供了完整的代码示例和详细的技术解析,帮助读者掌握大规模公示信息采集的核心技术。关键词:Python爬虫、公示监控、信息采集、异步爬取、智能解析1.引言在数字化时代,各类公示信息(如政府采购、
- 面试官:Spring 如何控制 Bean 的加载顺序?
在大多数情况下,我们不需要手动控制Bean的加载顺序,因为Spring的IoC容器足够智能。核心原则:依赖驱动加载SpringIoC容器会构建一个依赖关系图(DependencyGraph)。如果BeanA依赖于BeanB(例如,A的构造函数需要一个B类型的参数),Spring会保证在创建BeanA之前,BeanB已经被完全创建和初始化好了。@ServicepublicclassServiceA{
- 【Freertos实战】零基础制作基于stm32的物联网温湿度检测(教程非常简易)持续更新中.........
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本次记录采用Freertos的第二个DIY作品,基于Onenet的物联网温湿度检测系统,此次代码依然是全部开源。通过网盘分享的文件:物联网温湿度检测.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1uj9UURVtGE6ZB6OsL2W8lw?pwd=qm2e提取码:qm2e大家也可以看看我上个的开源项目【Freertos实战】零基础制作基于stm32智能小车(教程非常简易)实物演示
- Xcode 26 现已发布,并支持代码智能 它与基于 Cursor 和 AI Agent 的工作流程相比如何?
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简介Xcode26昨天发布了!惊喜的是,它支持macOS15,但要使用新的ChatGPT助手,你需要macOS26Tahoe。所以我把我的M3MaxMacBookPro升级到了Tahoe。我不是说你应该升级,但我这么做是为了测试Xcode的新功能并与大家分享!值得注意的是,这是迄今为止最小的Xcode版本(下载大小)!正如Apple在Xcode新功能会话视频(我建议您观看)中所说的那样,这是一项巨
- 法律科技领域人工智能代理构建的十个经验教训,一位人工智能工程师通过构建、部署和维护智能代理的经验教训来优化法律工作流程的历程。
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能ai
目录介绍什么是代理人?为什么它对法律如此重要?法律技术中代理用例示例-合同审查代理-法律研究代理在LegalTech中使用代理的十个教训-教训1:即使代理很酷,它们也不能解决所有问题-教训2:选择最适合您用例的框架-教训3:能够快速迭代不同的模型-教训4:从简单开始,必要时扩展-教训5:使用跟踪解决方案;您将需要它-教训6:确保跟踪成本,代理循环可能很昂贵-教训7:将控制权交给最终用户(人在环路中
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- 使用 DeepSeek R1 和 Ollama 开发 RAG 系统 使用 DeepSeek R1 和 Ollama 构建强大的 RAG 系统。了解开发智能 AI 解决方案的设置过程、最佳实践和技巧。
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介DeepSeekR1和Ollama提供了用于构建检索增强生成(RAG)系统的强大工具。本指南介绍了使用这些技术开发RAG应用程序的设置、实施和最佳实践。为什么RAG系统会改变游戏规则检索增强生成(RAG)系统结合了搜索和生成AI的优点,可实现精确且准确的情境感知响应。借助DeepSeekR1和Ollama等工具,创建RAG系统不再令人生畏。无论您是构建聊天机器人、知识助手还是AI驱动的搜索引擎
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- 什么是热力学计算?它如何帮助人工智能发展?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能量子计算
现代计算的基础是晶体管,这是一种微型电子开关,可以用它构建逻辑门,从而创建CPU或GPU等复杂的数字电路。随着技术的进步,晶体管变得越来越小。根据摩尔定律,集成电路中晶体管的数量大约每两年增加一倍。这种指数级增长使得计算技术呈指数级发展。然而,晶体管尺寸的缩小是有限度的。我们很快就会达到晶体管无法工作的阈值。此外,人工智能的进步使得对计算能力的需求比以往任何时候都更加迫切。根本问题是自然是随机的(
- C++中的智能指针
智能指针是C++中用于自动化管理动态内存的类模板,通过封装原生指针,并利用RAII(资源获取即初始化)技术,确保内存的自动释放,从而避免内存泄漏和悬空指针问题。它是现代C++内存管理的核心工具之一。原生指针的缺陷:1.内存泄漏:忘记调用delete2.悬空指针:释放后仍访问指针3.重复释放:同一内存被多次delete智能指针的优势:1.自动释放内存,不需手动delete,超出作用域自动释放2.防止
- C++中的智能指针(1):unique_ptr
一、背景普通指针是指向某块内存区域地址的变量。如果一个指针指向的是一块动态分配的内存区域,那么即使这个指针变量离开了所在的作用域,这块内存区域也不会被自动销毁。动态分配的内存不进行释放则会导致内存泄漏。如果一个指针指向的是一块已经被释放的内存区域,那么这个指针就是悬空指针。使用悬空指针会造成不可预料的后果。如果我们定义了一个指针但未初始化使其指向有效的内存区域时,这个指针就成了野指针。使用野指针访
- 上海交大:工具增强推理agent
标题:SciMaster:TowardsGeneral-PurposeScientificAIAgentsPartI.X-MasterasFoundation-CanWeLeadonHumanity’sLastExam?来源:arXiv,2507.05241摘要人工智能代理的快速发展激发了利用它们加速科学发现的长期雄心。实现这一目标需要深入了解人类知识的前沿。因此,人类的最后一次考试(HLE)为评
- 大模型MoE模型技术详解
大雷神
AI人工智能机器学习AI大模型
场景:大型超市的收银区域想象一下周末的超市,人山人海(就像大模型要处理海量的Token)。众多收银台(专家):超市有20个收银台,每个收银台都是一个“专家”。有的收银台是人工柜台(擅长处理现金、复杂商品、老人购物);有的是自助扫码机(适合年轻人、商品少、动作快);有的是快速通道(只允许买5件商品以下的顾客);有的是大宗商品通道(专门处理整箱饮料、大件物品)。智能引导系统(门控网络):顾客(每个To
- 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