- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
- 第二章:基础概念精讲 - 第二节 - Tailwind CSS 颜色系统和主题定制
tailwind-css
颜色系统基础1.默认调色板TailwindCSS提供了一套精心设计的默认颜色系统://tailwind.config.js默认颜色示例module.exports={theme:{colors:{//灰度gray:{50:'#f9fafb',100:'#f3f4f6',200:'#e5e7eb',//...更多色阶900:'#111827',},//主题色blue:{50:'#eff6ff',10
- Sobel边缘检测算法:图像处理的关键技术
Fkvision
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Sobel算子是图像处理中用于边缘检测的经典方法,通过计算图像的梯度强度和方向来识别边界。本文详细介绍了Sobel算子的设计原理和实现步骤,包括图像的灰度转换、梯度计算、幅值和方向的确定,以及阈值处理和边缘细化。Sobel算子通过卷积操作实现对水平和垂直方向的边缘检测,被广泛应用于各种图像处理场景。文章还将涉及如何使用编程语言和库来实现Sobel边缘检测算法,
- 常见的图像处理算法:Sobel边缘检测
资深流水灯工程师
机器视觉图像处理算法计算机视觉
Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子。它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算灰度图像的近似梯度。Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子(discretedifferentiationoperator)。它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任何一点使用此算子,都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。Sobel算子的两个3*3内核为:
- 扣子和DIfy调用deepseek对比分析
ISDF-CodeInkVotex
人工智能+科技前沿杂谈人工智能
近日,与网络高人学习,用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型,可以构建自己的业务级智能体,觉得还挺好玩的。又闻言,Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。下面重点讲Dify和Coze在调用deepseek上的区别做一个简要分析,供个人认知扫盲。1.调用方
- matlab视频帧间差分法,帧间差分法matlab代码
weixin_39590635
matlab视频帧间差分法
程序1背景差分法MATLAB实现functiontemp3d=60...图3.背景差分运动检测1.3.3阈值的选取(如果调用MATLAB函数实现灰度图转二值图,则不用考虑)选取灰度图转二值图的域值。1.3.3.1最大类间方差法假设......光流法通过计算光流场近似模拟物体的运动过程,能代表目标的部分运动信息.帧间差分法不仅运算速度较快,而且容易实现,还具有检测完整性,所以选择帧间差法分作为检测.
- 计算机视觉:经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能数据标注目标检测COCO
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- 交互设计—奥卡姆剃刀原理(附教程)
千锋python和唐唐
Python学习教程100天
“奥卡姆剃刀原则”又被称为“简单有效原则”。我们常听到的“如无必要,勿增实体“指的就是奥卡姆剃刀原则。奥卡姆剃刀的含义,就是指一些不必要的元素会降低设计的效率,而且增加不可预测后果的发生概率。不管是实体、视觉或认知上,多余的负担都会削弱表现效能。多余的设计元素,有可能造成失败或其他问题。这个法则可以理解成去除设计中多余的元素,去除”解决方案的杂质,让最后的设计会更严谨、更纯粹。要在多项功能相当的设
- python-操作符相关介绍(一)
小白快快跑哦
python开发语言
软件的过程就是数据处理的过程,前面我们讲了python的各种类型的数字,并没有去说操作符,我一直在想是讲完所有python的内置类型再去说这个问题,还是不用等到那么晚。思考再三,我觉得还是把python所遇到的操作符都说一遍,这种操作符很多人都耳熟能祥,但是温故而知新,相信再次的阅读能让你加深印象,初学者也可以通过本章的学习对操作符有一个深入的认知。说到操作符,我们不得不提到表达式,什么是表达式呢
- 基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例
go5463158465
matlab算法机器学习matlab汽车开发语言
以下是一个基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例,主要通过图像处理技术来区分远光灯和近光灯。整体思路图像预处理:包括读取图像、灰度化、去噪等操作,以提高后续处理的准确性。边缘检测:找出图像中的边缘信息,有助于定位灯光区域。特征提取:提取灯光区域的特征,如亮度、面积、形状等。模式识别:根据提取的特征,利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
- serverless framework 模块化部署
ice breaker
Serverlessnodejsserverlessframeworkserverless
serverlessframework模块化部署文章仅代表作者本人的认知,如有谬误,欢迎指正。文章建议配合@serverless/components源码食用本文使用的示例代码Forkedfromsecond-state/tencent-tensorflow-scf这个仓库可以直接部署成一个Serverless的AI推理函数,很有意思书接上回@serverless/components代码简析默认
- 【产品小白】什么是灰度发布
百事不可口y
产品经理的一步一步产品经理产品运营用户运营内容运营学习
灰度发布是一种逐步向用户群体推出新功能或软件更新的策略,旨在通过分阶段部署来降低风险、验证稳定性并优化用户体验。其核心在于将新版本先小范围开放给部分用户,逐步扩大范围直至全面覆盖,确保在发现潜在问题时能及时调整或回滚。一、灰度发布的核心目标风险控制避免一次性全量发布导致系统崩溃或用户体验骤降。通过小范围测试发现潜在缺陷,降低故障影响面。数据验证收集用户行为数据和性能指标(如响应时间、错误率),评估
- 【现代前端静态资源打包与缓存管理指南(3万字警告)】
Gazer_S
前端缓存
现代前端静态资源打包与缓存管理指南一、从「缓存失控」到「精准更新」的认知跃迁1.1缓存问题的本质矛盾用户侧痛点:浏览器缓存加速页面加载vs开发者诉求:代码更新后用户即时生效经典报错场景:#更新后用户看到的诡异错误UncaughtTypeError:(intermediatevalue).sayHelloisnotafunction1.2缓存控制技术图谱控制维度技术方案生效层级文件指纹Hash/Ve
- 01 目录-具身智能学习规划
天机️灵韵
具身智能人工智能具身智能机器人生物信息学
具身智能(EmbodiedIntelligence)强调智能体通过身体与环境的动态交互实现学习和决策,是人工智能、机器人学、认知科学和神经科学交叉的前沿领域。其核心在于打破传统AI的“离身认知”,将智能与物理实体、感知-运动系统紧密结合。以下是具身智能学习规划的框架:一、基础理论储备数学与编程基础数学:概率统计、线性代数、微积分、优化理论、微分几何(运动规划)。编程:Python(主流工具链)、C
- 《哪吒2》票房神话背后的启示:短剧市场的黄金机遇
MaiTeKeJi
哪吒票房突飞猛进短剧市场新机遇短剧源码人工智能大数据创业创新短剧
《哪吒2》的票房神话再次刷新了人们对中国电影市场的认知——短短15天破百亿,全球票房排行榜名列前茅,口碑与商业价值双丰收。这部影片的成功不仅证明了优质内容的强大生命力,也为其他文化娱乐领域带来了深刻的启示。尤其是在国内短剧市场迅速崛起的当下,《哪吒2》的成功经验告诉我们:一部好作品离不开优秀的创作,而优秀的创作同样需要强大的技术支撑。对于短剧行业而言,现在入局依然不晚,但关键在于如何打造“好作品+
- 【RAG系列】文字的数字化分身 - 向量嵌入的魔法世界
什么都想学的阿超
原理概念#深度学习深度学习人工智能RAG
文字的数字化分身-向量嵌入的魔法世界文字向量编码器数字分身语义空间相似度计算代数运算关系推理一、认知革命:文字的数字基因工程1.1文字GPS坐标系想象每个词语都是银河系中的星球,向量坐标就是它们的星际坐标:经度:语义维度(动物/植物/人造物)纬度:情感维度(积极/中性/消极)高度:抽象维度(具体/抽象)#词语向量可视化示例words=["国王","王后","男人","女人","电脑"]embedd
- 【RAG系列】AI的“三步记忆法“ - RAG工作流程全景解析
什么都想学的阿超
原理概念#深度学习人工智能RAG
AI的"三步记忆法"-RAG工作流程全景解析用户问题检索器向量数据库相关文档增强器增强提示生成器最终回答一、认知建模:从人类记忆到机器记忆1.1考试复习的三步法则建立知识框架提取核心信息综合运用考前预习划重点考场作答最终答案这个经典的学习过程与RAG的工作流程惊人相似:预习阶段→文档预处理与向量化划重点→语义检索与上下文压缩作答→增强生成与结果校验技术原理:记忆的神经编码理论人类海马体的记忆编码机
- 揭秘波士顿房价密码:从经典数据集到线性回归实战
珠峰日记
线性回归算法回归机器学习深度学习
引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域,预测问题是一个核心研究方向,而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息,通过
- 新手SEO实战手册
老陈头聊SEO
SEO其他
内容概要对于刚接触SEO的新手而言,系统性理解优化框架是成功的第一步。《新手SEO实战手册》以“从理论到实践”为脉络,构建了涵盖基础认知、技术操作及效果追踪的全流程学习路径。通过拆解搜索引擎工作原理与排名规则,帮助用户建立清晰的优化逻辑,同时结合实战案例,降低学习门槛。下表概括了手册的核心学习模块与对应目标:学习模块核心要点关键词策略长尾词挖掘方法、搜索意图分析与竞争评估站内技术优化URL结构设计
- 计算:第四部分 计算的极限 第 12 章 机器能思考吗 AlphaGo 与李世石
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
计算:第四部分计算的极限第12章机器能思考吗AlphaGo与李世石作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自从计算机问世以来,人们就不断探讨机器能否具备人类的思维能力。这个问题一直是人工智能领域的重要议题,也是哲学和认知科学领域长期争论的焦点。直到2016年,AlphaGo与李世石的围棋对决,才将这个问题推向了高潮
- 清单管理工具:个人与团队的效率倍增器
项目管理软件
清单管理工具是一种高效便捷的管理工具,它可以帮助个人或团队明确目标、聚焦优先事项、减少认知负荷,并提升工作的掌控感和成功率。以下是对清单管理工具的详细介绍:一、定义与特点清单管理工具将重要的事情借助外部工具进行收集整理与顺序排列,逐个执行或核查,最终达成目标。它通常具有以下特点:●作为外脑帮助记忆:清单管理工具可以记录大量的信息和任务,帮助用户减轻大脑的记忆负担。●梳理筛选出关注的重点:通过列清单
- 知识库管理中台架构:数据资产激活与企业效率跃升
Baklib-企业帮助文档
其他
内容概要现代企业知识库管理中台架构的演进已突破传统文档存储范式,转向以智能分类引擎与动态数据治理为核心的认知计算体系。基于AI驱动的语义解析技术与分布式大数据处理框架,该架构实现了非结构化数据的多模态特征提取与知识图谱映射。其中,Baklib在数字体验平台(DXP)领域展现的跨系统整合能力,通过API接口标准化设计打通了CRM、ERP等业务系统的数据孤岛,其多级权限管理体系与实时版本控制机制保障了
- 2025年如何挑选最适合企业的5大项目管理平台:从实战角度拆解核心逻辑与避坑指南
项目管理工具是企业提升协作效率、降低风险的核心武器。但市场上工具繁多,如何避免「功能过剩」或「水土不服」?本文将从行业老兵的视角,用3个真实场景+5大黄金法则+工具对比表,带你看透选型本质。(全文约2800字,建议收藏)一、为什么90%的企业都用错了项目管理工具?先搞懂这3个认知误区误区1:功能越多=越好用?某建筑公司曾采购某国际大厂系统,结果工程师连任务分解都不会用,最终回归Excel+微信群。
- 企业项目管理入门指南:3000字实战宝典(附工具对比表)
一、为什么每个企业都逃不开项目管理?(认知破冰)项目管理如同企业的"中枢神经系统",据哈佛商学院研究显示,使用规范项目管理的企业交付效率提升47%,成本超支率降低28%。以特斯拉Model3量产为例,正是通过敏捷项目管理突破"产能地狱",成为经典案例。二、新手必知的三大知识模块(认知脚手架)1.基础理论框架(项目管理DNA)五大过程组:启动→规划→执行→监控→收尾(PMBOK经典模型)十大知识领域
- AI编程神器巅峰对决!Cursor、Windsurf、Trae谁将取代Copilot?实测结果颠覆认知!
程序员
引言随着AI技术的爆发式发展,AI编程工具正在重塑软件开发流程。GitHubCopilot作为先驱者长期占据市场主导地位,但新一代工具如Cursor、Windsurf和Trae正以颠覆性创新发起挑战。本文基于多维度实测数据,深度解析三款工具的核心竞争力,揭示AI编程工具的格局演变趋势。工具定位与核心技术1.Cursor:智能化的全能助手基于VSCode生态深度改造,Cursor融合GPT-4和Cl
- MCN管理优化的秘密武器:板栗看板如何助力高效运营?
项目管理软件
MCN(多频道网络)管理优化是一个涉及多个方面的复杂过程,旨在提升MCN公司的运营效率、增强市场竞争力并实现可持续发展。以下是一些关键的MCN管理优化策略:一、市场定位与品牌建设精准市场定位○深入了解目标受众,包括他们的兴趣、需求和行为模式。○对自身资源和优势进行清晰认知,如内容创作能力、创作者资源、品牌影响力等。○定期分析市场趋势,了解观众偏好变化,及时调整战略方向。品牌建设与合作○建立独特的品
- ChatGLM-6B中英双语对话大模型Windows本地部署实战
ErbaoLiu
数据分析&大模型自然语言处理&大模型机器学习&大模型ChatGLMChatGLM-6B中英双语对话语言模型LLM大模型GPT聊天机器人
目录智谱清言ChatGLM简介ChatGLM下载硬件需求Conda环境下载代码下载模型部署测试网页版Demo命令行DemoAPI方式部署低成本部署智谱清言智谱清言是北京智谱华章科技有限公司研发的大模型。智谱AI致力于打造新一代认知智能大模型,专注于做大模型的中国创新。公司于2020年底研发GLM预训练架构,2021年训练完成百亿参数模型GLM-10B,利用MoE架构成功训练出收敛的万亿稀疏模型,2
- 如何了解和学习“已知的未知”
由数入道
学习
了解和学习“已知的未知”(KnownUnknowns)是系统性知识管理的关键环节,需要建立结构化认知体系。以下提供融合认知科学、教育心理学和系统工程学的完整方法论,包含6大核心模块、28项具体技术,并配备量化指标和工具链。一、知识缺口识别系统1.认知地形测绘理论模型:基于VanMerriënboer的“四要素教学设计模型”(4C/ID)实施方法:知识域边界标定:使用领域本体论工具(Protege)
- 2025小红书种草爆款指南!
搬砖的小子
新媒体小红书运营小红书爆款指南
2025年,外部环境加速变化,各行业认知接连重塑,小红书的“叙事方式”将迎来哪些升级?一、内容新升级,营销变局,品牌表达焕新过往一年,千瓜借助不同观察视角、营销思考和数据分析,记录下那些深刻影响市场的洞察(活人感、色彩美学、科技生活…),这些内容风向,在2025年《小红书平台营销通案》、《小红书营销IP新版图》中再次得以验证:新的一年,我们将继续遵循“人感、美感、未来感”的主脉络,通过对内容的焕新
- 14.5 Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?
少林码僧
AI大模型应用实战专栏gptagi人工智能transformer深度学习langchain
Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?关键词:自主智能体范式、AGI演进路径、动态环境交互、认知架构革命、社会级智能网络一、AGI演进的关键瓶颈与Agent范式的突破1.1传统AI系统的能力天花板
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo