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清风孤客
springboot后端java人工智能
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[email protected]”。这种直观、流畅的交互方式不仅能显著降低新用户的学习曲线,更能大幅削减B端系统的培训成本和实施
- Char Studio 使用入门:高效构建企业级对话系统的实战指南
charles666666
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数字化浪潮推动下,企业与用户的交互模式正经历深刻变革,对话系统作为核心交互手段,其重要性日益凸显。然而,众多企业在构建对话系统时,却深陷诸多困境,难以自拔。一、开篇痛点场景:企业对话系统开发的典型困境企业在自行开发对话系统时,往往面临预算超支、周期漫长以及维护成本居高不下等问题。开发团队需要投入大量时间和精力进行底层技术架构的搭建,例如自然语言处理算法的研究、对话逻辑的设计等,这不仅消耗了大量的人
- 从零构建智能ai语音助手:ESP32s3+Python+大语言模型实战指南
从零构建智能ai语音助手:ESP32s3+Python+大语言模型实战指南一、项目概述大家好!今天给大家带来一个干货满满的实战项目——基于ESP32S3硬件和Python后端的智能语音助手系统。这个项目将物联网技术与AI技术完美结合,打造一个可以实时对话、意图识别的智能语音交互系统。相比传统的离线语音系统只能识别固定命令词,我们这套系统可以:实现自然语言理解,支持多种表达方式无需预设固定命令词,更
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
我爱一条柴ya
学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- Python通关秘籍之基础教程(一)
Smile丶Life丶
Python通关指南:从零基础到高手之路python开发语言后端
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- 深入解析:v0、Cursor、Manus等AI编程助手的系统提示词、工具与模型
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引言在当今快速发展的AI编程领域,涌现出了许多强大的AI编程助手工具,如v0、Cursor、Manus、Same.dev、Lovable、Devin和ReplitAgent等。这些工具通过智能化的代码生成、补全和优化,正在彻底改变开发者的工作流程。v0:Vercel的AIUI生成器系统提示词设计v0的系统提示词专注于将自然语言描述转换为可用的UI代码(主要是React和TailwindCSS)。其
- 开源人工神经网络库(OpenANN)
deepdata_cn
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OpenANN(OpenANN,OpenArtificialNeuralNetworkLibrary)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
- MCP在AI驱动场景下的三个典型应用(实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链)
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以下是针对MCP在AI驱动场景下的三个典型应用(实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链)的具体Demo实现方案及技术解析,结合真实案例和代码示例说明:️1.实时数据查询:调用气象API返回天气数据场景描述用户通过自然语言提问(如“北京今天天气如何?”),大模型自动调用气象API获取实时数据,无需手动输入或切换界面。Demo实现(基于FastMCP框架)fromfastmcpimportFastM
- Vue 2 和 Vue 3 区别
哈哈123453
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1.响应式系统原理Vue2:利用Object.defineProperty()实现属性拦截。存在局限性,无法自动监测对象属性增减,需用Vue.set/delete;数组变异方法要重写;深层对象递归转换性能差。Vue3:采用ES6Proxy代理对象,能直接拦截属性访问修改。无需特殊API就能监测属性变化;数组操作拦截更自然;深层响应式惰性处理,提升性能。javascript//Vue3响应式创建im
- 深度神经网络课程设计:从理论到实践
Vita Libre
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:深度神经网络是深度学习预测的核心技术,本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务,包括图像识别和自然语言处理。学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程,并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。1.深度神经网络定义和在深度学习预测中的角色深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)是深
- 大模型与智能体:螺旋共生,绘就智能新蓝图
东锋17
人工智能大模型智能体人工智能
大模型与智能体:螺旋共生,绘就智能新蓝图在人工智能的前沿领域,大模型与智能体宛如两颗璀璨的星辰,以一种精妙的螺旋共生关系,重塑着智能世界的格局,深刻影响着我们生活与工作的方方面面。大模型:构筑智能大厦的基石大语言模型,像广为人知的GPT-4、通义千问等,凭借在海量数据中深度学习的锤炼,展现出卓越的语言理解与生成天赋。它们就像知识渊博的学者,能熟练应对各类自然语言任务。无论是洋洋洒洒的文章创作,还是
- web从输入网址到页面加载完成
前端小巷子
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在日常生活中,我们每天都会多次打开浏览器,输入网址,按下回车键,然后等待页面加载完成。这个过程对我们来说是如此的简单和自然,以至于我们很少会去思考浏览器背后究竟发生了什么。今天,就让我们一起深入探索一下,从输入网址到页面加载完成,浏览器究竟经历了哪些复杂的步骤。一、输入网址当我们输入网址并按下回车键后,浏览器首先会自动补全协议和端口。如果输入的网址没有明确指定协议,浏览器通常会默认使用http:/
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中文大模型的技术债问题摘要随着中文大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用,其研发和部署过程中积累的“技术债”(TechnicalDebt)问题日益突出。本文系统性地分析了中文大模型在数据采集、预训练、微调、评估与部署等生命周期各阶段产生的技术债类型,包括代码复杂性、数据隐患、训练流程依赖、工具链碎片化、模型解释性差、隐性资源耦合等问题,
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贝格前端工场
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多模态交互HMI全解析:语音、手势、眼动追踪的集成方案内容摘要在人机交互的世界里,传统的按键和触摸屏已经不能满足我们对便捷和自然交互的需求了。想象一下,如果能用语音、手势甚至眼神就能和设备交流,那该有多酷啊!现在,多模态交互HMI(人机交互界面)正在把这种想象变成现实。它把语音、手势和眼动追踪等多种交互方式集成在一起,让你可以像跟人交流一样自然地和设备互动。不过,这背后的技术可不是那么简单,它涉及
- PromptX 架构深度解析:从 DPML 协议看 AI 工程的未来范式
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核心理念:人类用自然语言描述需求,AI提供专业级服务-这不是科幻,而是PromptX正在实现的现实引言:小小协议文件背后的宏大愿景当我们打开PromptX项目中的dpml.protocol.md文件时,看到的不仅仅是一个技术规范,而是对AI交互未来的深刻思考。这个看似简单的协议文件,承载着整个PromptX生态系统的核心设计哲学,堪称AI工程领域的"宪法"。今天,让我们从这个协议文件开始,深度解析
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粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种基于群体智能的优化算法,由Kennedy和Eberhart于1995年提出,其灵感来源于鸟群觅食、鱼群游动等自然界中群体行为的协作与信息共享机制。该算法通过模拟群体中个体(粒子)的运动和信息交互,在解空间中搜索最优解,具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点,被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。一、算法
- 新手向:中文语言识别的进化之路
自然语言处理(NLP)技术正在以前所未有的速度改变我们与机器的交互方式,而中文作为世界上使用人数最多的语言,其处理技术面临着独特的挑战与机遇。本文将全面剖析中文自然语言识别模型的发展历程、核心技术原理、当前应用现状以及未来发展趋势,带您深入了解这一改变人机交互方式的关键技术。一、中文NLP的特殊挑战:为什么中文处理如此困难?中文自然语言处理面临着一系列西方语言所不具备的特殊挑战,这些挑战直接影响了
- 【AI与数据管理】基于AI大模型的企业元数据管理方案
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基于AI大模型的元数据关键解决方案元数据(metadata)是描述数据的数据,例如数据的来源、结构、类型和质量信息。它在数据管理、分析和应用中至关重要。随着人工智能(AI)大模型(如基于Transformer的模型)的发展,这些模型凭借其强大的自然语言处理、模式识别和生成能力,为元数据处理提供了高效、自动化的解决方案。下面,我将逐步解释基于AI大模型的元数据关键解决方案,帮助您理解核心方法、挑战和
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目录前言一、大语言模型1.什么是大语言模型?2.应用领域二、什么是Agent三、Agent核心特点1.感知能力2.规划能力3.行动能力4.记忆能力总结前言目前智能体市场正处于快速发展阶段,呈现出市场规模增长迅猛、应用领域广泛、竞争格局多元化等特点。基于此,让我们一起来学习一下何为智能体。一、大语言模型1.什么是大语言模型?大语言模型是一种采用大量数据进行训练的人工智能模型,主要用于理解和生成自然语
- AI“大航海”时代:企业人力资源的AI-HR实践与效能提升策略
在数字化浪潮的推动下,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透各行各业,人力资源管理(HR)领域也不例外。AI技术的引入与应用落地,不仅提升HR管理效率,更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。什么是AI-HR所谓AI-HR,是指将人工智能技术应用于人力资源管理,并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术,优化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来,随着AI技术的成熟和普及,
- 想要了解大模型,看懂这一篇就够了!大模型工作流程及核心参数介绍!
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若想深入探究大模型核心参数的效果与作用,就务必先弄清大模型的工作流程,明确核心参数在流程各阶段的效能与功能,知晓其具体含义。一,大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段,整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。从用户输入到大模型输出,整个工作的处理流程如下:输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处
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言简意赅的讲解ChatTTS解决的痛点本教程手把手带你从零上手ChatTTS,实现文本到语音(TTS)转换,适合自媒体配音、有声内容创作、AI语音实验等场景。配套提供完整代码和环境配置方法,一键复现,无压力!什么是ChatTTS?ChatTTS是由清华大学团队开源的一款中文文本转语音(Text-to-Speech,TTS)模型。它的特点包括:️语音自然流畅,情感丰富️支持自定义发音人音色(spe
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十一假期,本来想找一本书读一读。机缘巧合就找到了这本《交易时间》。这本书主要讲了上海证券交易系统在技术管理、架构设计、应用调优、切换部署、运行维护等方面的经验和教训。成书的时间大概是在2010年,交易系统的上线时间大概在2008年,聚现在已经接近十年了,但是书中介绍的很多开发时候的原则和思路放在今天来看也有很大的价值可以学习。同时,这也是一本介绍大型系统开发的简要过程的参考书目。本书涉及了不少的证
- 百度AI工具Comate AI IDE正式发布,一个前端开发者的AI编程工具进化论
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人工智能ideAI编程
6月23日百度AIDAY正式发布ComateAIIDE,对我这个浸淫前端开发五年的老兵而言,这次ComateAIIDE发布对我之后项目开发意义重大。原先我仅将文心快码当成单纯编程智能体使用,提需求,复制代码,然后再去其他工具中完成全栈开发,如今随着ComateAIIDE落地,意味着我拥有了一个集多模态交互、多智能体协同于一体的全流程开发超级搭档。从输入自然语言描述、粘贴Figma设计稿链接,到生成
- 多角色AI Agent:基于LLM的虚拟角色扮演系统
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AI人工智能与大数据人工智能ai
多角色AIAgent:基于LLM的虚拟角色扮演系统关键词多角色AIAgentLargeLanguageModel(LLM)虚拟角色扮演系统人工智能自然语言处理程序设计摘要本文旨在探讨多角色AIAgent的基础知识以及其如何在虚拟角色扮演系统中发挥作用。我们将首先介绍多角色AIAgent的概念、历史背景和基本原理。随后,我们将深入探讨LLM(大语言模型)在虚拟角色扮演系统中的应用,包括其工作原理、核
- Python在人工智能领域的实际应用:示例代码解析
辣条yyds
pythonpython人工智能开发语言
摘要:本文将通过几个典型的人工智能应用场景,展示Python在图像识别、自然语言处理、推荐系统等方面的高级用法。通过示例代码,带大家深入理解Python在人工智能领域的实际应用。正文:Python作为一门流行的编程语言,凭借其简洁的语法、丰富的库和框架,成为了人工智能(AI)领域的主流开发语言。下面,我们将通过几个示例,探讨Python在人工智能方向的实际应用。示例一:图像识别-使用OpenCV进
- 【文献精读笔记】Explainability for Large Language Models: A Survey (大语言模型的可解释性综述)(五)
百万年薪天才少女
人工智能人工智能机器学习深度学习
****非斜体正文为原文献内容(也包含笔者的补充),灰色块中是对文章细节的进一步详细解释!五、解释评估(ExplanationEvaluation)在前面的章节中,我们介绍了不同的解释技术和它们的用途,但评估它们如何忠实地反映模型的推理过程仍然是一个挑战。我们将评估大致分为两类:传统微调范式的局部解释评估(第5.1节)和提示范式中自然语言CoT解释的评估(第5.2节)。评估的两个关键维度是对人类的
- 深入详解 AI 与深度学习:从零开始掌握 BERT 模型架构
拉不拉斯AICoding
技术探索人工智能深度学习bert
深入详解AI与深度学习:从零开始掌握BERT模型架构引言在自然语言处理(NLP)领域,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是近年来最具影响力的模型之一。它通过双向上下文理解彻底改变了NLP任务的处理方式。本文将从基础概念到核心原理、应用场景和实践技巧,深入浅出地讲解BERT,帮助初学者快速掌握这一技术。一、BERT的核心
- 提示词工程在实体关系抽取中的创新
AI天才研究院
计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
1.5概念结构与核心要素组成在深入探讨提示词工程在实体关系抽取中的应用之前,我们需要对其概念结构与核心要素组成有一个清晰的理解。这一部分将介绍提示词工程的基本框架,以及实体关系抽取的关键技术。提示词工程的基本框架提示词工程(PromptEngineering)是指利用人工智能技术和自然语言处理方法,设计并优化用于训练语言模型的输入提示(prompt),以达到特定任务目标的过程。其核心框架包括以下几
- 未来已来:美颜SDK如何通过深度学习实现个性化美颜形象?
美狐美颜SDK开放平台
美颜sdk直播美颜sdk视频美颜sdk深度学习人工智能直播美颜sdk美颜sdk美颜api视频美颜sdk直播美颜工具
你有没有这样的时刻:打开相机滤镜,调了半天,依旧找不到最适合自己的美颜效果?或是刷短视频时,惊艳于博主的“自然”颜值,却又发现自己的滤镜总显得太“假”?这背后,其实藏着一个越来越热门的技术关键词——个性化美颜,而它的核心驱动力,正是深度学习。从“千人一脸”到“千人千面”,美颜SDK走进了一个真正智能的时代。一、美颜SDK,从滤镜到AI的技术跃迁美颜SDK是一类集成在App中,用于图像实时处理和优化
- 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