- 计算机科学与技术
柳依依@
学习前端c4前端后端
计算机科学是一个庞大且关联性强的学科体系,初学者常面临以下痛点:-**知识点零散**:容易陷入"只见树木不见森林"的学习困境-**方向不明确**:面对海量技术栈不知从何入手-**体系缺失**:难以建立完整的知识网络1.计算机基础-计算机组成原理-冯·诺依曼体系-CPU/内存/IO设备-操作系统-进程与线程-内存管理-文件系统-计算机网络-TCP/IP模型-HTTP/HTTPS-网络安全2.编程能力
- 卫星分析系列之 使用卫星图像量化野火烧毁面积 在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程pythonsentinel开发语言
简介几年前,当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施,洪水、热浪和野火将会发生更多时,我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中,野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格,你会发现令人震惊的统计数据,显示由于野火,地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中,我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事,量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
macken9999
自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
- YOLOv8 环境监测五大场景 —— 二、 森林火灾早期预警 之无人机巡逻监测 详细解释及代码完整示例
路飞VS草帽
YOLOv8原理与源代码讲解---六大章YOLOv各版本的应用详细说明及代码示例环境监测五大场景YOLO无人机环境监测森林火灾早期预警无人机巡逻监测YOLOv8
YOLOv8无人机森林火灾巡逻监测系统系统架构设计无人机火灾监测系统组成:1.飞行平台-多旋翼无人机(续航≥60分钟)-双光吊舱(可见光+红外)-RTK高精度定位-4G/5G数据链2.机载计算单元-JetsonOrinNX(AI加速)-轻量化YOLOv8模型-实时火情分析3.地面控制站-飞行路径规划-实时视频监控-火情预警系统4.云端协同-多机任务分配-火势扩散预测-应急资源调度完整代码实现1.无
- 保护板测试仪厂家:电池安全的幕后守护者|深圳鑫达能
电池保护板测试仪厂家
人工智能
在新能源汽车、储能电站、消费电子等产业高速发展的当下,锂电池保护板作为电池系统的“安全卫士”,其性能直接关系到设备的可靠性与安全性。而保护板测试仪厂家,正是这一安全防线背后的核心技术支撑者。他们通过研发高精度、智能化的测试设备,为电池保护板的性能验证与质量控制提供关键保障。技术内核:精准模拟与实时监测保护板测试仪的核心功能在于模拟电池的极端工况,并实时监测保护板的响应。现代测试设备通常集成以下技术
- 身份认证C#集成方案-数字时代身份证实名认证利器
wt_cs
发票识别c#开发语言
互联网时代,准确且高效的身份核验方式对于当下业务发展来说至关重要。身份证实名认证接口,宛如一位可靠的“数字卫士”强势登场,为各类需要精准身份认证的场景提供了坚实保障。身份证实名认证接口,实时联网通过将用户提供的身份证号码和姓名与权威数据库进行比对,瞬间便能返回是否匹配的结果。这一过程如同在庞大的信息海洋中精准定位,确保每一个身份信息都能得到准确核实,并支持身份证上的人像与权威数据库中的人像进行相似
- 机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据
梦想成为一名机器学习高手
机器学习python人工智能
这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照:燃料类型对照:老规矩,第一步先导入用到的库第二步,读入数据:第三步,数据预处理第四步:对数据的分析第五步:模型建立前的准备工作第六步:多元线性回归模型的建立第七步:随机森林模型的建立问题:背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24,包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年,总部位于印度古尔冈,是一个在印度
- 期待在 VR 森林体验模拟中实现与森林的 “虚拟复现”
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VR森林体验模拟,无疑是科技与自然领域一次极具开创性意义的奇妙碰撞。它借助前沿的虚拟现实技术,以别出心裁、独树一帜的方式,为我们精心打造并带来了一场前所未有的森林探索奇幻之旅。在教育领域,于中小学的自然科学课堂上,学生们无需长途跋涉,就能通过VR森林体验模拟,身临其境地观察珍稀植物的生长细节,近距离感受森林生态系统的奥秘,极大地激发了他们对自然科学的浓厚兴趣;在专业的林业院校,这一技术更是成为了重
- 网络工具Fing Network Tools v12.10.2专业版,WiFi设备扫描神器
米豆学社
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[软件名称]:网络工具FingNetworkTools[软件大小]:49.2MB[下载通道]:夸克盘|迅雷盘软件介绍《FingNetworkTools》v12.10.2专业版|WiFi安全卫士,一键检测所有联网设备✨核心功能设备扫描–实时发现WiFi网络中的所有连接设备,识别陌生入侵者⚡网络诊断–速度测试+延迟分析,找出Netflix卡顿真凶️安全防护–入侵检测+防火墙功能,守护家庭网络安全高级工
- 手机玩星露谷物语教程✨
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星露谷物语夏季特卖史低24!DLC也史低10.5!⏰限时到7月10日,还没入手的姐妹快冲!你继承爷爷的破旧农场,种田、挖矿、养动物、谈恋爱,自由度高到离谱,一玩就停不下来!以为只是种田游戏,结果玩成时间管理大师……星露谷物语农场选择攻略标准农场:推荐新手首选,可用面积最大,规划自由度高森林农场:额外产出野生物资,适合喜欢采集的玩家河流农场:钓鱼更方便,但可耕种面积较小星露谷物语开局24小时黄金时间
- FLUX.1 Kontext全景图:下一代AI图像编辑的家族革命与技术图谱
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FLUX.1Kontext全景图:下一代AI图像编辑的家族革命与技术图谱120亿参数流式变换器驱动,3秒完成像素级编辑,StableDiffusion原班团队打造的AI图像新范式正在重塑创意工作流。2025年夏,BlackForestLabs(黑森林实验室)向全球创意产业投下一枚技术炸弹——FLUX.1Kontext图像编辑模型家族正式亮相。这个由StableDiffusion核心创始团队打造的A
- 03 数据可视化的世界非常广阔,除了已提到的类型,还有许多更细分或前沿的可视化形式。
晨曦543210
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十五、机器学习与数据科学专用图表特征重要性图(FeatureImportancePlot)用途:展示机器学习模型中各特征对预测结果的贡献度。示例:随机森林模型中影响房价预测的关键因素。混淆矩阵热力图(ConfusionMatrixHeatmap)用途:分类模型性能评估,显示预测结果与真实标签的对比。示例:疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。学习曲线(LearningCurve)用途:分析模型训练过程
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- 用matlab实现随机森林算法
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算法matlab随机森林
用matlab实现随机森林算法,里面附有说明文档,参数可调节RandomForest_matlab/RandomForests/RF.mexw32,81920RandomForest_matlab/RandomForests/RF_demo.m,2536RandomForest_matlab/RandomForests/runRF.m,2616RandomForest_matlab/RandomF
- 梁婉昕:非矫正式养育的东方智慧|创客匠人
老蒋新思维
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在佛山电台的录音棚里,那个每天用粤语给孩子们讲故事的主持人梁婉昕,可能从未想过自己会以家庭教育专家的身份,用一套"非矫正式养育"体系搅动整个行业。26年前,当她看着热线电话里焦虑的家长和迷茫的孩子时,一个念头扎了根:“如果教育是把所有树苗都修剪成盆景,那我们是不是正在错过一片森林?”从声音陪伴到心灵解码18年少儿节目主持生涯,让梁婉昕比谁都清楚教育焦虑的根源——家长总在问"怎么让孩子听话",却很少
- 森林公园负氧离子监测系统:构建生态健康环境的关键技术
柏峰电子
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森林公园负氧离子监测系统:构建生态健康环境的关键技术【BF-FLZ】随着城市化进程的加快和人们健康意识的提升,森林公园作为城市"绿肺"的重要功能日益凸显。负氧离子被誉为"空气维生素",其浓度水平直接影响公园生态环境质量和游客健康体验。建立科学的森林公园负氧离子监测系统,不仅能为公园生态环境评估提供量化指标,还可为游客提供健康出行参考,同时为公园生态管理决策提供数据支撑,具有重要的生态价值和社会意义
- 【机器学习|学习笔记】随机森林(Random Forest, RF)详解,附代码。
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记1机器学习学习笔记随机森林人工智能
【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。前言起源随机子空间法与Bagging的萌芽原理算法机制理论保障发展应用优缺点优点缺点Python实现示例(Scikit-learn)欢迎铁子们点赞、关注、收藏
- A1153LLHLX-T Allegro 1.6V霍尔开关,1μA待机,物联网设备的隐形卫士!
A1153LLHLX-T(Allegro)产品解析与推广文案一、产品定位A1153LLHLX-T是AllegroMicroSystems推出的高灵敏度全极性霍尔效应开关,采用超薄SOT-23W封装(1mm厚度),专为低功耗位置检测和接近传感设计。其1.6V超低工作电压和1μA待机电流特性,使其成为电池供电物联网设备的理想选择。二、核心功能与参数特性参数/性能工作电压1.6V~3.5V(全球最低电压
- 上位机李工架构之一
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本篇将围绕半导体可靠性测试机上位机开发,提供一个系统性教程与学习路线,结合C#高级编程(反射、接口、抽象类、泛型、设计模式、集合、特性、索引、委托事件、匿名方法、多线程、面向对象等)和异步/同步对比,深入讲解如何高效开发上位机系统。同时,基于前文的实时数据可视化(WPF、LiveCharts2、WebSocket)、AI异常检测(ML.NET隔离森林)和异步任务调度(DAG调度、PID控制),本篇
- 《声音的变形记:Web Audio API的实时特效法则》
程序猿阿伟
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用户期待更丰富、更具沉浸感的听觉体验时,基于WebAudioAPI实现的实时音频特效,就像是为这片森林注入了灵动的精灵,让简单的声音蜕变为震撼人心的听觉盛宴。回声特效带来空间的深邃回响,变声效果赋予声音全新的个性面貌。接下来,我们将深入探索WebAudioAPI如何实现这些神奇的实时音频特效。WebAudioAPI是浏览器中用于处理音频的强大工具,它构建了一个完整的音频处理体系。不同于传统的HTM
- 【NWFSP问题】基于中华穿山甲算法CPO求解零等待流水车间调度问题NWFSP研究(Matlab代码实现)
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⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法(CPO)核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配4.实验设计与性能分析4.1实验设置4.2结果分析4.3敏感性分析5.结论与展望
- 垂起固定翼无人机应用及技术分析
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一、主要应用行业1.能源基础设施巡检电力巡检:适用于超高压输电线路通道的快速巡查,实时回传数据提升智能运检效率。油田管道监测:利用长航时特性(1.5-2小时)对大范围管道进行隐患排查,减少人力巡查成本。2.测绘与地理信息在山区、丘陵等复杂地形实现高精度航测,克服传统固定翼需跑道的限制。单架次可完成200平方公里区域的测绘任务,效率较旋翼机提升3倍以上。3.森林与生态监管通过热红外载荷监测林火隐患,
- API技术如何玩转电商监控?答案超乎你想象
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顾名思义,电商价格监控的意思就是针对线上电商平台的产品价格进行监控。电商价格监控的前提就是电商价格监测,通过百博卫士对产品34个维度的产品数据进行监测,当品牌方要对这34个维度的SKU内容需要管控的时候,这个管控的动作就是电商价格监控了。电商价格监控有什么作用?当电商品牌方对产品价格进行价格监控的时候,百博卫士会对线上的这34个维度数据进行跟踪监测,一旦出现低价乱价、优惠券接触底线的时候就会触发预
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现如今,随着人脸伪造技术的不断升级,传统身份核验方式面临严峻挑战,视频中的虚假人脸攻击防不胜防,用户隐私泄露、资金损失等风险如影随形。如何在便捷服务与安全防护之间找到平衡?视频活体检测接口给出了答案。视频活体检测接口,就像一位火眼金睛的安全卫士,能够对上传的视频进行精准检测,瞬间判断视频中的人物是否为真人。它有效抵御了视频中伪造的人脸攻击,一旦检测为真人,便会立即返回一张清晰的人脸照片,为下一步的
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本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 机器学习:集成算法的装袋法(Bagging):随机森林(Random Forest)
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#概念及理论机器学习算法随机森林
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出,广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍,包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法,通过生成多棵决策树,并将这些树的预测结果结合起来,以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
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当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界,展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时,另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”,但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径:它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本,而是致力于创造尽可能多样化的模型,然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是:如果每
- 机器学习:集成学习方法之随机森林(Random Forest)
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机器学习集成学习机器学习随机森林
一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式,它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类:Bagging(BootstrapAggregating):并行训练多个基学习器,然后通过投票
- 《二分枚举答案(配合经典算法)》题集
英雄哪里出来
算法数据结构英雄算法联盟二分
文章目录1、模板题集2、课内题集3、课后题集1.差分2.贪心/排序3.二维前缀和4.K大数5.BFS6.最短路7.数位DP1、模板题集分巧克力2、课内题集倒水冶炼金属连续子序列的个数3、课后题集括号内的整数代表完整代码行数。1.差分粉刷小能手小蓝(42)操作数组的最小次数(43)森林的最大美丽值(44)2.贪心/排序信号塔(33)可得到的最大团队默契(35)3.二维前缀和小秋的矩阵(48)4.K大
- 揭秘网络安全:数字世界的隐形防线
目录一、网络安全:数字时代的关键锁钥二、常见网络安全威胁大起底2.1网络诈骗:狡猾的数字陷阱2.2恶意软件:隐匿的数字刺客2.3数据泄露:隐私的无声暴露2.4网络钓鱼:伪装的数字猎手三、筑牢网络安全防线的策略3.1提升安全意识:思想上的防火墙3.2强化密码管理:账户的坚固盾牌3.3谨慎使用公共网络:公共场合的安全警惕3.4定期更新软件和系统:修复漏洞的及时补丁3.5开启防护工具:数字世界的安全卫士
- 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