- 231篇 觉察日志
语宝妈
今晚到家后,孩子说自己做了泡面吃,那我就自己解决晚餐了。满足的吃完晚餐后,我习惯靠墙站五分钟。靠墙站其实挺累,斋站着等时间会觉得很漫长,所以打开英语听演讲,这样时间就过得快多了。远远叫我,妈妈,我需要你的帮助。我走过去,看到远远又拼出一个新的乐高模型,现在需要穿绳子,我帮远远穿绳子,一起找零件,我真欣赏儿子这种专注和投入,特别让我佩服,陪儿子做他热爱的,我感觉也很好。以前远远让我陪伴他做的“游戏”
- VideoPrism模型论文速读:一种用于视频理解的基础视觉编码器
1.引言论文介绍了VideoPrism,这是一个通用视频编码器,能够在多种视频理解任务中实现最先进的性能。VideoPrism的目标是通过单一冻结模型处理不同的视频理解任务,包括分类、定位、检索、字幕生成和问答。VideoPrism在预训练过程中使用了大规模的视频-文本对数据和带有噪声平行文本的视频片段。预训练方法在掩码自动编码基础上进行了改进,通过全局-局部蒸馏语义视频嵌入和令牌洗牌方案,使Vi
- RedisJSON 的 JSON.STRAPPEND字符串追加的正确姿势
1·写在前面在数据模型中,“追加”是个高频需求:日志拼接、状态堆栈、消息跟踪……如果把这些信息存在RedisJSON文档里,与其整段读出再写回,不如直接用JSON.STRAPPEND就地完成。本文将带你从语法、返回值到性能陷阱,全方位掌握JSON.STRAPPEND的使用,并配套一段Go-Redis代码示例,随取随用。2·指令总览指令功能复杂度JSON.STRAPPENDkey[path]valu
- 从 Ollama 转向 vLLM:寻求高通量 LLM 服务的稳定性
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程ai
简介在过去的一年里,我一直在大量使用GraphRAG(微软版本和我自己开发的版本),我总是惊讶于文档复杂性的微小增加会造成多大的预算浪费。当我使用gpt-4.1-miniOpenAI时——仅一套文档就花费了我200多美元(!!)。即使使用gpt-4.1-nano(目前最便宜的前沿模型),我的预算也是荒谬的。为几份(确实很大的)文件花费2.15亿个代币是荒谬的,而且需要几天的时间来处理,这太过分了。
- 【限时免费】 Claude Code WebUI v0.1.13版本发布:增强交互控制与权限管理
ClaudeCodeWebUIv0.1.13版本发布:增强交互控制与权限管理ClaudeCodeWebUI是一个基于ClaudeAI模型的代码辅助工具,提供了直观的Web界面让开发者能够更方便地与AI进行编程相关的交互。该项目通过简洁的用户界面,让开发者可以快速获取代码建议、调试帮助和编程知识。流式响应中断功能在v0.1.13版本中,项目团队引入了一个重要的新特性:流式响应中断功能。这项改进解决了
- claude-code-router:智能请求路由管理工具
claude-code-router:智能请求路由管理工具项目介绍在软件开发领域,高效管理请求并确保它们正确地被路由到对应的服务或模型是至关重要的。ClaudeCodeRouter就是这样一款工具,它专为ClaudeCode请求的路由管理而设计。通过这个工具,开发者可以自定义任何请求,将它们路由到不同的模型上,从而提高系统整体的工作效率和响应速度。项目技术分析ClaudeCodeRouter基于J
- 信而泰×DeepSeek:AI推理引擎驱动网络智能诊断迈向 “自愈”时代
DeepSeek-R1:强大的AI推理引擎底座DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的新一代AI大模型。其核心优势在于强大的推理引擎能力,融合了自然语言处理(NLP)、深度学习、大规模数据分析等前沿技术。DeepSeek-R1具备卓越的逻辑推理、多模态分析(文本/图像/语音)和实时交互能力,能够高效处理代码生成、复杂问题求解、跨模态学习等高阶任务。凭借其开源、高效、多模态
- NLP论文速读|chameleon:一个即插即用的组合推理模块Plug-and-Play Compositional Reasoning with Large Language Models
Power2024666
NLP论文速读自然语言处理人工智能机器学习深度学习nlp语言模型
论文速读|Chameleon:Plug-and-PlayCompositionalReasoningwithLargeLanguageModels论文信息:简介:该论文介绍了一个名为Chameleon的人工智能系统,旨在解决大型语言模型(LLMs)在处理复杂推理任务时存在的固有限制,例如无法访问最新信息、使用外部工具以及执行精确的数学和逻辑推理。Chameleon通过插入即用模块增强LLMs,使其
- redis秒杀之lua脚本
stand_forever
redisredislua数据库
Lua脚本核心原理:1.单线程模型:Redis使用单线程处理命令,所有命令按顺序执行。Lua脚本会被视为一个整体任务,执行期间不会被其他命令中断。2.原子性保证:将库存检查、扣减、订单记录等多个操作放在一个脚本中,会连续执行,中间不会有其他客户端操作插入。保证了脚本的原子性。3.无需锁机制:由于Redis的单线程特性,Lua脚本天然避免了并发冲突,无需额外加锁。实现流程:1.首先库存预热:活动开始
- 李开复:AI 2.0 时代的意义
AI大模型应用之禅
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,深度学习,Transformer,大模型,通用人工智能,AI2.0,伦理问题,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从最初的局限于特定领域的应用,逐渐发展到能够处理更复杂的任务,甚至展现出一些类似人类智能的能力。2010年以来,深度学习技术的兴起,特别是Transformer模型的出现,为AI发展带来了新的突破。这些模型能够处理海量数据,学习复杂的模式,并在自然语言处理
- 如何设计一个社交平台的关注/粉丝系统?一位8年Java开发者的架构心路
天天摸鱼的java工程师
java架构开发语言
如何设计一个社交平台的关注/粉丝系统?——一位8年Java开发者的架构心路当你的社交平台面临百万用户实时互动,如何确保关注操作毫秒级响应?如何保证粉丝列表的实时性和一致性?这个看似基础的功能背后,隐藏着读写扩散、数据一致性、热点用户等架构难题。本文将带你从业务模型到代码落地,构建一个支撑千万级关系的社交系统。一、业务场景与核心挑战典型关注业务流程:未关注已关注用户A关注用户B关系检查写入关注关系更
- 《深入理解 Python 的对象构造机制:__new__ 与 __init__ 的本质区别与实战应用》
清水白石008
开发语言学习笔记课程教程python开发语言
《深入理解Python的对象构造机制:new与init的本质区别与实战应用》引言:对象的诞生之谜在Python的面向对象编程中,我们习惯于使用__init__方法来初始化对象。但你是否曾注意到,还有一个鲜为人知却至关重要的魔法方法——__new__?它是对象构造过程的起点,掌控着类实例的真正创建。理解__new__与__init__的区别,不仅能帮助你掌握Python的对象模型,还能在构建不可变类
- Django基础(七)———模型常用Field以及Meta配置
前言上篇文章给大家介绍类Django和MySQL数据库的综合使用,以及框架中的ORM模型。这篇文章将继续讲述ORM模型当中常用的Field以及Meta配置一、模型常用Field在Django中,定义了一些Field来与数据库表中的字段类型来进行映射。以下将介绍那些常用的字段类型。1.AutoField映射到数据库中是int类型,可以有自动增长的特性。一般不需要使用这个类型,如果不指定主键,那么模型
- 直击人性
邹俊美
美哈哈2021-03-05晴日精进日更60天打10分洪涛教练犇犇商学院导师家庭资产配置规划师企业商业模式设计师个人品牌策划人从事财商教育培训十年以上人性的三大弱点:贪懒占便宜迎合人性三大弱点,设计产品,可赚智商税如何让自己健谈为了买一个赠品,买一个产品,赠品比产品贵,利用人性弱点,商家获利设计商业模式运用人性中的贪、懒、占便宜迎合人性的缺点,变现的关键极致利他,建立反人性机制金刚智慧,利他,去支持
- 基于定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序源码的搜索框个性化推荐机制研究
摘要:本文聚焦于定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序源码场景下的搜索框个性化推荐机制。通过分析搜索框作为信息流槽位的产品形态特性,结合开源AI大模型与S2B2C模式的技术融合优势,提出基于用户强兴趣/即时兴趣的动态推荐策略。研究揭示了定制化开发在破解传统搜索框静态局限中的关键作用,并通过实证案例验证了该机制对提升用户转化率与平台GMV的显著效果,为新零售场景下的智能推荐系统设计提供了理论依
- 永远不变的《奇葩说》
丑小羊
图片发自App不知不觉追《奇葩说》已经追到第五季了,刚一更新就要迫不及待地去看,像藏在口袋里的糖,总是留不到明天。本季有传承也有创新。前四季的奇葩之王黄执中、马薇薇、邱晨、肖骁摇身一变,成为各个战队的教练。马晓康(马东、高晓松、蔡康永)依然坐稳导师席位,本季还请来奇葩说的第一大黑粉李诞,还有学术担当薛兆丰。赛制也有所改变。60个新老奇葩杠精一对一混战,赢的留下,输的离开,除非导师行使“壮士留步权”
- 【重磅】瑞数信息蝉联IDC中国AI赋能私有云WAF市场份额Top2!
科技云报道
人工智能
近日,国际数据公司IDC正式发布《IDC中国AI赋能的Web应用防火墙硬件市场份额,2024:合规需求带动市场反弹,LLM-WAF成为未来市场新增量》和《IDC中国AI赋能的云Web应用防火墙市场份额,2024:大模型全行业渗透,LLM-WAF带来市场新增量》系列报告。报告针对2024年中国Web应用防火墙市场的规模、增长速度、主要玩家、市场与技术的发展趋势等内容进行了详细研究。报告显示,2024
- RAG 助力教育个性化:重塑学习体验的科技引擎
hy098543
学习科技
一、引言1.1研究背景与动机随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,大语言模型(LLM)在众多任务中展现出了强大的能力,如文本生成、问答系统和机器翻译等。然而,传统的大语言模型在知识存储和更新方面存在一定的局限性。一方面,模型的知识主要依赖于预训练阶段所接触的数据,这导致其知识更新滞后,难以应对快速变化的现实世界信息。例如,对于一些新出现的事件、技术或研究成果,模型可能无法及时给出准确的信息。另
- 重塑未来:AI如何重新定义全栈开发
熊猫钓鱼>_>
人工智能
在传统认知中,全栈开发者被誉为技术界的“全能选手”。——他们需要精通前端界面构建(HTML/CSS/JavaScript)、后端业务逻辑实现(Python/Java/Node.js)、数据库设计优化(MySQL/MongoDB)以及服务器部署运维(Linux/Docker)。这种“一人包打天下”的能力模型长期被视为高效开发的黄金标准,尤其受到创业公司和小型团队的青睐,因为它能大幅减少沟通成本,加速
- IDC权威认可:瑞数信息双项入选《中国大模型安全保护市场概览》
科技云报道
安全
近日,国际数据公司IDC正式发布了《中国大模型安全保护市场概览,2025:全方位安全检测与防护构建可信AI》报告。本次报告中IDC结合全球统一定义以及中国市场特色,将中国大模型安全保护市场划分为7个细分领域,并通过对中国大模型安全保护市场的广泛和深入的调研,对各细分领域的代表厂商进行了全面梳理。瑞数信息凭借在AI领域的深厚技术积累与前瞻布局,入选中国大模型安全保护市场“保护大模型接口”与“保护大模
- 模型优化-------模型压缩
AI扶我青云志
人工智能模型优化
模型压缩是一种优化技术,目标是在尽量保留模型性能的前提下,减少模型的体积、计算成本和内存占用。特别适合模型部署在边缘设备、移动端、嵌入式系统等资源受限环境中。其中,“剪枝(Pruning)、量化(Quantization)和知识蒸馏(KnowledgeDistillation)”是最常用且研究最深入的三种方法。一、剪枝(Pruning)原理:剪枝的核心思想是去掉对模型输出影响较小的参数或结构,使得
- BERT模型架构
大多_C
bert人工智能深度学习
BertModel((embeddings):BertEmbeddings((word_embeddings):Embedding(30522,768,padding_idx=0)(position_embeddings):Embedding(512,768)(token_type_embeddings):Embedding(2,768)(LayerNorm):LayerNorm((768,),e
- 云服务器环境下Linux系统epoll机制与高并发服务器优化实践
cpsvps_net
服务器linux运维
在当今云计算时代,云已成为企业部署高并发服务的首选平台。本文将深入探讨Linux系统核心的epoll机制如何赋能云环境下的高并发服务器,解析其底层工作原理与性能优势,并对比传统IO复用模型的差异,帮助开发者构建更高效的云端服务架构。云服务器环境下Linux系统epoll机制与高并发服务器优化实践一、云服务器环境对高并发服务的特殊需求在云服务器环境中,资源弹性扩展的特性使得高并发服务成为可能,但同时
- Unity UI的未来之路:从UGUI到UI Toolkit的架构演进与特性剖析(1)
伽蓝_游戏
unityui架构游戏引擎游戏c#.net
第一章:全面的特性对决——一份来自官方的详细评测报告在Unity引擎的UI开发领域,开发者主要面对两种核心技术选型:成熟且深度集成的UGUI(UnityUI)系统,以及代表未来方向、以性能和现代工作流为设计目标的UIToolkit。两者在底层架构、工作流程、性能模型和功能覆盖上存在本质差异。本章将基于详细的功能特性对比,对二者进行深入的技术分析,为开发者在项目初期做出合理的技术选型提供依据。核心差
- 微服务架构监控:四大黄金指标解析
AI云原生与云计算技术学院
架构微服务云原生ai
微服务架构监控:四大黄金指标解析关键词:微服务架构、监控体系、四大黄金指标、SRE、延迟、流量、错误、饱和度摘要:本文深入解析微服务架构监控的核心方法论——四大黄金指标(延迟、流量、错误、饱和度),基于GoogleSRE最佳实践,结合具体技术实现与数学模型,阐述指标设计原理、数据采集方法、可视化实践及异常诊断逻辑。通过完整的项目实战案例,演示如何构建端到端监控体系,帮助技术团队建立可观测性基线,提
- verilator如何实现RTL的仿真(腾讯混元)
Verilator是一个用于将Verilog或SystemVerilogRTL(寄存器传输级)代码转换为C++或SystemC模型的工具,主要用于高性能的功能仿真和验证。它不是像ModelSim或VCS那样的传统事件驱动仿真器,而是通过静态编译的方式将RTL转换为可执行的C++代码,从而实现高效仿真。下面详细介绍Verilator实现RTL仿真的流程与实现细节。一、Verilator的基本工作流程
- GPU 之后,IMU 登场:AI 发展的下一次飞跃
你早晨醒来,手机上的大模型帮你写完邮件、翻译合同,却依旧不能帮你把厨房里洒掉的牛奶擦干。你戴上的AR眼镜知道“那里有杯子”,却抓不到它——AI会说不会做。是不是哪里少了一截?人工智能(AI)的发展历程中,我们见证了从简单的数据处理到复杂的语言生成能力的飞跃。然而,尽管AI在虚拟世界中表现出色,它在物理世界中的表现却相对滞后。为了填补这一空白,AI正在进入一个新的发展阶段:行动驱动时代。在本文中,我
- 阿里云天池-学习笔记(7.22)
2301_81822737
深度学习
概念的初步认识和学习一、损失函数损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的一个量度,通过最小化这个差异来优化模型的参数。损失函数的选择直接影响到模型的训练效果和最终性能。二、one-hot编码one-hot编码使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候其中只有一位有效(即为1,其余为0)。具体来说,对于每个分类变量,都会为其分配一个唯一的二进制位,并使用该
- 借助零信任网格重塑分布式MCP与LLM访问:安全、灵活的下一代架构实践
码力金矿
机器学习深度学习人工智能人工智能自动化运维数据库mysqlpythonjava
在数字化转型的浪潮中,AI应用与分布式系统正在加速融合。传统架构中,MCP(模型上下文协议)服务与LLM(大语言模型)工具的部署常面临安全暴露、网络复杂性、跨防火墙通信等挑战。本文将结合零信任网格(ZTM,ZeroTrustMesh)与Flomesh技术,探索一种更安全、灵活的分布式架构方案,让MCP服务无需VPN或静态IP即可实现全球可访问,同时为LLM应用提供统一的安全层。一、传统分布式架构的
- 约练收获 《坚持就是最好的教练》
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中原焦点团队朱继萍第六期第25组第22-23次约练总34次角色:2次咨询师1.熟悉的套路设置,在现实咨询中原来不以为然,没有或许精确到分钟上,通过几次在设置中的坚持能带给我一种规则感与紧迫的感觉;甚至还没有把问题聊透,时间流到点位啦,新手小白,自我把控还需要修炼哟!2.认真聆听来访者的不自主的叹气、内耗、纠结、无奈,不时回应,能及时共情到她的无力与无奈;同频共振3.当来访者很急于寻找问题答案时,你
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
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。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc