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3分人生
学习
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- 自动驾驶FSD技术的核心算法与软件实现
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自动驾驶算法人工智能机器学习深度学习神经网络
引言:FSD技术的定义与发展背景在当今快速发展的科技领域中,自动驾驶技术已经成为全球关注的焦点之一。其中,“FSD”(FullSelf-Driving,全自动驾驶)代表了这一领域的最高目标——让车辆在无需人类干预的情况下完成所有驾驶任务。特斯拉公司推出的FSD系统是目前最具代表性的产品之一,它不仅融合了先进的硬件设备,还依赖于复杂的软件算法来实现环境感知、路径规划和决策控制等功能。本文将从软件层面
- 模型参数超 RFdiffusion 5 倍!英伟达等发布 Proteina,从头设计蛋白质主链性能达 SOTA
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自上个世纪以来,科学家们便投身于依据氨基酸序列来预测蛋白质结构的探索之中,并怀揣着利用氨基酸创造全新蛋白质、构建生命蓝图的愿景。然而,这项宏伟的使命在时间的长河中进展缓慢,直至近几年,随着AI技术的迅猛发展,才如同被注入强劲动力,驶入发展快车道。自2016年以来,由分子之心创始人兼首席科学家许锦波等人开启的一场科技革命,正悄然改变着这一领域。他们开创性地将深度残差网络ResNet架构引入结构预测领
- 《DataWorks:为人工智能算法筑牢高质量数据根基》
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在当今数字化时代,人工智能(AI)技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断,从自动驾驶到自然语言处理,AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后,高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊,没有优质的数据,再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks,作为一款强大的大数据开发治理平台,在
- 基于Django的人脸识别考勤管理系统(源码+LW+部署讲解)
毕业程序员
python计算机毕业设计djangopython后端
收藏关注不迷路文章目录前言一、项目介绍三、功能介绍四、核心代码五、效果图六、文章目录前言随着信息技术的快速发展和人工智能的广泛应用,人脸识别技术因其独特的识别优势和高效的处理能力,逐渐在考勤管理领域展现出巨大的应用潜力。本文首先回顾了人脸识别技术的发展历程,分析了其在考勤系统中的技术原理和实现方式。随后,文章详细介绍了人脸识别考勤系统的设计架构、核心算法及关键技术,包括图像采集、预处理、特征提取和
- react原理面试题
阿芯爱编程
面试reactreact.jsjavascript前端
以下是一些关于React原理的面试题:一、虚拟DOM(VirtualDOM)请简要解释React中的虚拟DOM是如何工作的?答案:当组件的状态发生变化时,React首先会在内存中创建一个新的虚拟DOM树来表示更新后的UI结构。然后,React会将这个新的虚拟DOM树与旧的虚拟DOM树进行比较(这个过程称为Diff算法)。Diff算法会找出两个虚拟DOM树之间的差异,例如哪些节点被添加、删除或者修改
- Day31 第八章 贪心算法 part04
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一.学习文章及资料860.柠檬水找零406.根据身高重建队列452.用最少数量的箭引爆气球二.学习内容1.柠檬水找零(1)解题步骤:有三种情况:情况一:账单是5,直接收下。情况二:账单是10,消耗一个5,增加一个10情况三:账单是20,优先消耗一个10和一个5,如果不够,再消耗三个5情况三这里是有贪心的。局部最优:遇到账单20,优先消耗美元10,完成本次找零全局最优:完成全部账单的找零。局部最优可
- Day28 贪心算法 part02
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贪心算法算法
122.买卖股票的最佳时机II本题解法很巧妙,本题大家可以先自己思考一下然后再看题解,会有惊喜!classSolution{publicintmaxProfit(int[]prices){//分析每一天的情况。只要保证今天买,明天卖可以不亏钱,那就是最大的利润。把每一天可以赚钱的机会都不放过,先把能挣到的钱放进口袋里。intsum=0;for(inti=0;iprices[i]){sum+=(pr
- Day 30 贪心算法 part04
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贪心算法算法
今天的三道题目,都算是重叠区间问题,大家可以好好感受一下。都属于那种看起来好复杂,但一看贪心解法,惊呼:这么巧妙!这种题还是属于那种,做过了也就会了,没做过就很难想出来。不过大家把如下三题做了之后,重叠区间基本上差不多了452.用最少数量的箭引爆气球代码随想录
- Day 27 贪心算法 part01
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贪心算法算法
贪心算法其实就是没有什么规律可言,所以大家了解贪心算法就了解它没有规律的本质就够了。不用花心思去研究其规律,没有思路就立刻看题解。基本贪心的题目有两个极端,要不就是特简单,要不就是死活想不出来。学完贪心之后再去看动态规划,就会了解贪心和动规的区别。详细布置理论基础代码随想录455.分发饼干代码随想录
- vue原理面试题
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以下是一些关于Vue原理的面试题:一、虚拟DOM与响应式系统Vue中的虚拟DOM是如何工作的?答案:当Vue组件的数据发生变化时,Vue首先会在虚拟DOM中构建一个新的虚拟DOM树来表示更新后的组件结构。然后,Vue会将新的虚拟DOM树与旧的虚拟DOM树进行比较(这个过程称为Diff算法)。Diff算法会找出两个虚拟DOM树之间的差异,例如哪些节点被添加、删除或者修改了。最后,Vue根据这些差异计
- 大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》
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模型是什么从逻辑层面理解,模型类似于函数。给定模型一个输入,它会产生一个输出。例如,垃圾邮件识别器就是一种模型。当输入一封电子邮件时,它会输出该邮件是否为垃圾邮件的判断结果。天气预测同样是一个模型,输入历史天气数据,它会输出对明天天气情况的预测。这些都是模型的实例。当然,模型的输出存在一定的准确率,其结果可能与预期高度相符,也可能偏离较大。构建数据集对于大语言模型(LLM)的训练而言,首先需要构建
- 代码随想录算法训练营第十天|1. 两数之和,第454题.四数相加II
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算法哈希算法数据结构java散列表
文档讲解:代码随想录难度:一般嗷~~1.两数之和力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个整数数组nums和一个目标值target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素不能使用两遍。示例:给定nums=[2,7,11,15],target=9因为nums[0]+nums[1]=2+7=9所以返回[0,1
- OpenCV计算摄影学(14)实现对比度保留去色(Contrast Preserving Decolorization)的函数decolor()
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述将彩色图像转换为灰度图像。它是数字印刷、风格化的黑白照片渲染,以及许多单通道图像处理应用中的基本工具。cv::decolor是OpenCV中用于实现对比度保留去色(ContrastPreservingDecolorization)的一个函数。此函数可以将输入的彩色
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R语言广义加性模型:使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归在数据分析和建模领域,广义加性模型(GeneralizedAdditiveModels,简称GAMs)是一种常用的非参数统计方法。它结合了广义线性模型(GeneralizedLinearModels,简称GLMs)的灵活性和非线性关系的建模能力,可以适用于各种类型的响应变量,包括二元回归(logistic回归)。本文将介绍如何
- R语言广义加型模型(GAM)的运用例子及实现教程
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文章目录步骤1:加载所需包和数据步骤2:数据预处理步骤3:拟合广义加型模型步骤4:查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5:预测和可视化结论广义加型模型(GeneralizedAdditiveModel,简称GAM)是一种灵活的非线性建模方法,在统计学和机器学习领域被广泛应用。GAM可以用于拟合非线性关系,适用于多个预测变量之间的复杂关系,并且可以处理连续和分类变量。本教程将向您展示
- 素数查找算法:从基础到高效
比特bit.
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在编程中,素数查找是一个经典的问题。本文将展示如何通过优化算法来提高素数查找的效率。我们从基础的实现开始,逐步改进代码,使其更加高效。初始代码首先,我们来看一个基础的实现,该代码用于找出100到200之间的所有素数,并将其打印出来。#includeintmain(){inti=0;for(i=100;i#includeintmain(){inti=0;for(i=101;i<=200;i+=2)/
- 计算机视觉|ConvNeXt:CNN 的复兴,Transformer 的新对手
紫雾凌寒
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一、引言在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)长期以来一直是核心技术,自诞生以来,它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果。然而,随着VisionTransformer(ViT)的出现,计算机视觉领域的格局发生了重大变化。ViT通过自注意力机制,打破了传统卷积神经网络的局部感知局限,能够捕捉长距离依赖关系,在图
- 云原生存储架构:构建数据永续的新一代存储基础设施
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引言:重新定义数据基础设施边界蚂蚁集团基于Ceph构建的全闪存存储集群达到EB级规模,单集群IOPS突破1亿,延迟稳定在200μs内。Snowflake的存储计算分离架构使其数据湖查询速度提升14倍,存储成本降低82%。Gartner预测到2025年70%企业将采用云原生存储方案,数据自动分层技术可将冷数据存储成本压缩至0.001美元/GB/月。一、存储架构演进路线1.1数据存储范式对比技术维度D
- 图论-腐烂的橘子
Vacant Seat
图论
994.腐烂的橘子在给定的mxn网格grid中,每个单元格可以有以下三个值之一:值0代表空单元格;值1代表新鲜橘子;值2代表腐烂的橘子。每分钟,腐烂的橘子周围4个方向上相邻的新鲜橘子都会腐烂。返回直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能,返回-1。```**输入**:二维数组**输出**:最短时间**思路**:看过题解本题使用BFS,广度优先算法,首先遍历数组,找到所有的“2
- 自动驾驶平行仿真(基础课程一)
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自动驾驶人工智能机器学习
一、线性回归每当我们想预测一个数值时,就会弹出回归问题价值。常见示例包括预测价格(房屋、股票、等)、预测住院时间(对于住院患者)、预测需求(零售额)等等。并非每个预测问题是经典回归的一种。稍后,我们将引入分类问题,其目标是预测一组类别的成员资格。作为一个运行示例,假设我们希望估计房屋(以美元计)基于其面积(以平方英尺为单位)和年龄(以年)。要开发一个预测房价的模型,我们需要得到我们亲身体验数据,包
- LeetCode 热题100 438. 找到字符串中所有字母异位词
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LeetCode热题100|438.找到字符串中所有字母异位词大家好,今天我们来解决一道经典的算法题——找到字符串中所有字母异位词。这道题在LeetCode上被标记为中等难度,要求我们在字符串s中找到所有是p的异位词的子串,并返回这些子串的起始索引。下面我将详细讲解解题思路,并附上Python代码实现。题目描述给定两个字符串s和p,找到s中所有是p的异位词的子串,返回这些子串的起始索引。不考虑答案
- 时间复杂度简单通俗讲解
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文章目录时间复杂度一、时间复杂度的定义二、常见时间复杂度及其大小比较三、常见时间复杂度用python举例四、常用排序算法的时间复杂度时间复杂度一、时间复杂度的定义时间复杂度在算法运行时间上来衡量一个算法的好坏,时间复杂度越低代表算法的性能越好,当然算法的性能不止由时间复杂度决定,还有空间复杂度,大多时候关注时间复杂度二、常见时间复杂度及其大小比较时间复杂度分为一般情况,最好情况和最坏情况,通常用O
- 【路径规划】快速探索随机树算法,用于自动驾驶汽车的路径规划,绕过静态障碍物(Matlab实现)
长安程序猿
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述快速探索随机树(Rapidly-exploringRandomTree,RRT)算法是一种常用于路径规划的概率型算法,特别适用于自动驾驶汽车的路径规划,能够有效地绕过静态障碍物。RRT算法通过随机采样和快速扩展树结
- 基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor
Wis4e
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Tensor自称为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处,最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算,而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多,可以从列表或ndarray等类型进行构建,也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数
- LeetCode 题目 49:字母异位词分组 5种算法实现与典型应用案例【python】
数据分析螺丝钉
LeetCode刷题与模拟面试算法leetcodepython数据结构职场和发展
作者介绍:10年大厂数据\经营分析经验,现任大厂数据部门负责人。会一些的技术:数据分析、算法、SQL、大数据相关、python欢迎加入社区:码上找工作作者专栏每日更新:LeetCode解锁1000题:打怪升级之旅python数据分析可视化:企业实战案例备注说明:方便大家阅读,统一使用python,带必要注释,公众号数据分析螺丝钉一起打怪升级题目描述首先,字母异位词是指由相同字母以不同顺序组成的单词
- 图像识别技术与应用课后总结(12)
一元钱面包
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全局平均池化(GlobalAveragePooling)1.导入库和设备配置importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")-importtorch.nnasnn:导入PyTorch的神经网络模块,用于构建神经网络层。-imp
- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...Squeeze Excitation(SE)网络结构详解,附代码。(二)
努力毕业的小土博^_^
AI算法题库人工智能算法深度学习神经网络cnn
【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation(SE)网络结构详解,附代码。(二)【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation(SE)网络结构详解,附代码。(二)文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...SqueezeExcitation(SE)网络结构详解,附代码。(二)SqueezeExcitation(SE)网络
- 频谱泄露与加窗
Luis Li 的猫猫
机器学习人工智能信号处理
wave1,wave2实际在时域中是一样的正弦波,表达式y=sin(2πft),其中频率f=20Hz,但是经过快速傅里叶FFT变换之后,wave2的频域图中除了有冲激响应的峰之外,还出现了额外的频率元素,这个就是频谱泄露(SpectrumLeakage)。很显然,频谱泄露和信号泄露无关,从根本上说,它就是算法引起的。那同样的快速傅里叶算法,怎么会有这个差异?简单说来,造成这个问题的原因是:采样信号
- 机器学习--特征选择
Luis Li 的猫猫
机器学习人工智能
一、方法介绍(一)定义在机器学习中,特征选择是一个至关重要的环节,其目的是从原始特征集合中挑选出最具代表性和信息量的特征子集,使得在该子集上构建的机器学习模型能够达到最佳的预测或分类效果。在实际的数据集里,往往存在大量的特征,其中一些特征可能与目标变量高度相关,对模型的预测有重要贡献;而另一些特征可能是冗余的、不相关的甚至会对模型产生干扰,增加模型的复杂度和噪声。(二)特征选择方法特征选择方法通常
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro