- OpenStack阶梯计价实战:Hashmap模块从入门到精准计费
冯·诺依曼的
openstack云计算linux
目录Hashmap模块概述核心概念解析配置步骤详解应用场景分析注意事项与扩展1.Hashmap模块概述OpenStack的Rating模块负责资源使用量的计费统计,而Hashmap是其核心组件,用于定义灵活的计价规则。通过Hashmap,管理员可以:根据资源类型(如CPU、存储、网络)设置差异化单价实现阶梯计价(如使用量超过阈值后单价打折)将资源与服务、服务组绑定,支持复杂计费策略2.核心概念解析
- CPP编译与链接过程
阿斯顿的风格
c++开发语言ubuntulinuxbash编译汇编
1.概述在C++中,从源代码(.cpp文件)到最终可执行程序,需要经历以下四个主要阶段:预处理(Preprocessing)编译(Compilation)汇编(Assembly)链接(Linking)2.预处理预处理阶段是编译流程的第一步,主要处理以#开头的指令,包括宏定义、文件包含以及条件编译等。2.1文件包含(#include)工作原理:当预处理器遇到#include指令时,会在文件系统中查找
- 访问者模式【行为模式C++】
GoWjw
设计模式访问者模式
1.概述访问者模式是一种行为设计模式,它能将算法与其所作用的对象隔离开来。访问者模式主要解决的是数据与算法的耦合问题,尤其是在数据结构比较稳定,而算法多变的情况下。为了不污染数据本身,访问者会将多种算法独立归档,并在访问数据时根据数据类型自动切换到对应的算法,实现数据的自动响应机制,并确保算法的自由扩展。访问者模式在实际开发中使用的非常少,因为它比较难以实现并且应用该模式肯能会导致代码的可读性变差
- 【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法
点云侠
点云配准专题开发语言计算机视觉算法3dc++
目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述 在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法。首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA
- 2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据
-夜深-
数据区县区县数字普惠金融指数
2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据1、时间:2014-2023年2、来源:北大数字普惠金融指数3、范围:2800个县4、指标:综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务、信用业务、信贷业务、数字化程度5、参考文献:郭峰,王靖一,王芳,孔涛,张勋,程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征6、下载链接:2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据
- 小白学AI量化:DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人
老余捞鱼
AI顾投高级策略AI探讨与学习人工智能python金融deepseek
作者:老余捞鱼原创不易,转载请标明出处及原作者。写在前面的话:在机构主导的量化交易时代,普通投资者如何用一杯奶茶的钱(15元/天)打造专业级智能量化产品?本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取,更能深度应用于金融领域,精准捕捉市场信号。本文“干货”很多,请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
- 【机器学习】机器学习工程实战-第2章 项目开始前
腊肉芥末果
机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章:第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么2.3.2成功模型的属性2.4构建机器学习团队2.4.1两种文化2.4.2机器学习团队的成员2.5机器学习项目为何失败2.5.1缺乏有经验的人才2.5.2缺乏领
- Python知识分享第十四天
闵少搞AI
python开发语言
“”"1.面向对象相关概述概述面向对象是一种编程思想强调的是以对象为基础完成的各种操作它是基于面向过程的扩展Python中是同时支持面向对象和面向过程这两种编程思想的思想特点更符合人们的思考习惯把复杂的问题简单化把人们(程序员)从执行者变成了指挥者2.面向对象三大特征介绍封装继承多态封装概述封装就是隐藏对象的属性和实现细节仅对外提供公共的访问方式举例:插板电脑手机好处提高代码的安全性弊端代码量增加
- 机器学习——KNN超参数
练习AI两年半
机器学习人工智能深度学习
sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具,通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍:一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合,通过交叉验证评估每组参数的性能,最终选择最优参数组合。其核心价值在于:自动化调参:替代手动参数调试,提升效率3。交叉验证支持:通
- 【图像去噪】论文精读:CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables
十小大
图像去噪深度学习计算机视觉人工智能图像处理论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言Abstract1.Introduction2.Relatedworks2.1.ColorImagedenoising2.2.ReplacingCNNwithLUT3
- Milvus学习整理
louisliao_1981
milvus学习
Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍(一)、概述总结(二)、详细说明四、简单代码示例(一)、建立集合和索引示例(二)、搜索示例(三)、参考文档五、数据搜索(一)、基础搜索参数说明(二)、范围搜索1.概述总结2.详细说明(三)、全文搜索(BM25)1.概述2.使用全文搜索步骤(四)、其他搜索一、度量类型(metric_type)相似度量
- MySQL HA的全新篇章:Semisynchronous Replication迁移至InnoDB Cluster的实用指南
库海无涯
MySQLmysql
1、概述临时接了一个搭建InnoDBCluster的活儿,客户给我说是有数据的,我当时想这不是非常简单吗?干活儿的时候,才发现并没有这么简单,接手的时候发现是SemisynchronousReplication的环境,然后把从库切换成InnoDBCluster的primary。2、环境复现2.1、从库5.140信息采集mysql>showreplicastatus\G***************
- 【第22节】windows网络编程模型(WSAAsyncSelect模型)
攻城狮7号
Windows编程(C++)windows网络编程windows编程windowssdkc++
目录引言一、WSAAsyncSelect模型概述二、WSAAsyncSelect模型流程2.1自定义消息2.2创建窗口例程2.3初始化套接字2.4注册网络事件2.5绑定和监听2.6消息循环三、完整示例代码引言在网络编程的广袤天地中,高效处理网络事件是构建稳定应用的关键。WSAAsyncSelect模型作为一种独特且实用的网络编程模型,为开发者提供了异步处理网络事件的有力手段。它巧妙地将Window
- 鸿蒙NEXT开发【崩溃监测实践】开发运维
沙人防火历飞雨
开发日常harmonyos运维华为鸿蒙鸿蒙系统性能优化
概述崩溃(Crash)指的是应用程序在运行过程中突然停止运行或出现错误导致程序无法正常继续执行。崩溃率作为衡量应用质量的重要指标之一,监测崩溃点,解决崩溃问题,对维护应用的稳定性有着诸多方面的意义:用户体验:崩溃会直接影响用户体验,操作程序时突然Crash,可能导致用户不再打开应用、卸载应用。用户留存率:在同质化的市场竞争中,稳定的应用程序能够吸引用户并提高用户留存率,而崩溃率低就意味着应用的稳定
- 第8章:Docker数据持久化与卷管理
DogDog_Shuai
dockereureka容器
第8章:Docker数据持久化与卷管理作者:DogDog_Shuai阅读时间:约25分钟难度:中级目录1.引言2.Docker数据持久化概述3.Docker卷管理4.数据卷容器5.绑定挂载6.临时文件系统
- 10分钟读完《每天最重要的2小时》读书
周盛欢
读书
关于作者乔西・戴维斯(JoséDavis),美国知名作家、演讲家和效率专家。他长期致力于研究人类行为、认知科学以及时间管理等领域,通过结合前沿科学研究成果与实际案例,为读者提供实用且有效的个人成长建议。其作品风格深入浅出,深受广大读者喜爱与认可。关于本书《每天最重要的2小时》是一本聚焦于时间管理与个人效率提升的实用指南。书中,作者乔西・戴维斯基于神经科学、心理学等多学科研究成果,深入剖析了人们在日
- 【第1章>第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真
fpga和matlab
#第1章·神经网络学习matlabCMAC小脑模型神经网络人工智能
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率,重叠度,学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
- JavaScript反爬技术解析与应对
不做超级小白
web逆向知识碎片web前端javascript开发语言ecmascript
JavaScript反爬技术解析与应对前言在当今Web爬虫与数据抓取的生态环境中,网站运营方日益关注数据安全与隐私保护,因此逐步采用多种反爬技术来限制非授权访问。本文从JavaScript角度出发,深入剖析主流反爬策略的技术原理,并探讨相应的绕过方案,以期为研究者和开发者提供系统性的理解与实践指导。1.JavaScript反爬技术概述1.1右键禁用与开发者工具防护部分网站采用JavaScript拦
- *如何在 Mac 上安装 macOS Sequoia 开发测试版*
Topstip
macos
在WWDC主题演讲中,Apple概述了今年秋季会推出的macOSSequoia版本的新功能。它的亮点包括iPhone镜像、专门的密码应用,以及适用于M1及更高型号的AppleIntelligence功能。Apple现在发布了macOSSequoia的第一个开发者测试版。虽然操作系统更新要到今年秋季才会公开发布,但现在测试版让用户可以立即安装并运行预发布版本。(甚至不需要是Apple开发者)本文就教
- 多个单片机之间的SPI主从通讯
菜长江
单片机嵌入式硬件
工程文件链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1RXp9lw2ZqyglQSwKnw7Siw?pwd=6666提取码:6666工程里面有很多例子都是看B站视频手打的(这次代码只用到了YJSPI文件夹下面的.C和.H文件其余可以忽略),只是验证通讯和配置一,概述1.因为工作是从事PCBA测试软件开发的(上位机),之前做过的很多项目都是一个单片机完成所有功能,做了有段时间了无非就
- Squid 代理服务器应用
Z__Cheng
linux服务器网络
Squid代理服务器应用一、Squid服务基础1.1缓存代理概述(一)代理的工作机制(二)代理的基本类型1.2编译安装及运行步骤(理论)1.3编译安装及运行具体操作(实操)二、构建代理服务器2.1传统代理2.1.1搭建传统代理的步骤(理论)2.1.2搭建传统代理的具体操作步骤(实操)2.2透明代理2.2.1搭建透明代理的步骤(理论)2.2.1搭建透明代理的具体实验步骤(实操)2.3ACL访问控制2
- StockTV 全球股票、外汇、期货、加密货币 API 接口文档详解
CryptoRzz
python金融数据分析javawebsocket
概述StockTV提供了全球范围内的股票、外汇、期货和加密货币的实时数据接口,支持HTTP和WebSocket两种对接方式。本文将详细介绍如何使用StockTV的API接口获取实时数据,并重点介绍印度数据源的使用。接口文档1.获取Key在使用StockTV的API接口之前,您需要先获取一个Key。请通过以下方式联系我们获取Key:联系我们获取Key2.调用API在调用API时,请将获取到的Key添
- Midscene.js自然语言驱动的网页自动化全指南
Hello.Reader
前端技术人工智能javascript自动化开发语言
一、概述网页自动化在数据抓取、UI测试和业务流程优化中发挥着重要作用。然而,传统工具如Selenium和Puppeteer要求用户具备编程技能,编写复杂的选择器和脚本维护成本高昂。Midscene.js通过自然语言接口革新了这一领域,用户只需描述任务(如“点击登录按钮”或“提取产品价格”),AI即可自动执行,大幅降低技术门槛。Midscene.js由web-infra-dev团队开发,开源于Git
- 华山论剑,大模型(deepseek qwq gemini)辩论人生意义
Lifeng66666666
语言模型语言模型人工智能
借助DeepDiscussion程序,通过让大模型(deepseekqwqgemini)讨论“人生意义是什么”这一挑战问题,我们得以客观观察目前这几种大模型的价值观,能力,不足。部分讨论过程:问题:人生的意义是什么?deepseek/deepseek-r1:free初始方案:针对“人生的意义是什么”这一终极问题,我的解决方案分为以下五个层次,融合东西方哲学智慧与实践心理学,并提供具体行动方向:一、
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
odoo中国
AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- IDC权威认证!永洪科技入选 IDC「GBI图谱」,点亮生成式 BI 价值灯塔
永洪科技
科技人工智能BI大数据数据分析
大数据市场正在稳步前进,生成式AI已成为厂商服务的重点方向,其发展离不开数据底座建设和数据工程管理,反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。IDC调研数据显示,在生成式AI的驱动下,未来5年企业在数据管理和数据分析基础设施建设的投资增长率将分别达到8.7%和9.2%。近日,国际咨询机构IDC发布了《中国数据智能市场生态图谱V5.0》,在这一领域,永洪科技以其创新前沿的
- 【Idea】Idea如何修改Debug运行的默认JDK版本、如何修改Debug模板
九师兄
工具-开发工具javaintellij-ideaide
1.概述上一篇文章:【maven】windows安装两套jdk、idea运行报错Runtimeonlyrecognizesclassfileversionsupto52.0在上一篇文章中,我们最后找到原因是Debug的时候设置的JDK问题。最后我们改成如下才解决但是有没有思考,我们项目都改成jdk17了。这里为什么还是jdk1.8呢?这是因为debug模板的问题。我们改成如下模板就好了,下次就不是
- 群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA,含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要爱情进化算法(LEA)是一种基于心理学刺激-价值-角色理论(Stimulus-Value-RoleTheory)所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体,通过对个体“幸福度(Happiness)”的定义和动态更新,模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算
- Tenacity(Python的坚韧重试库)
ftpeak
Pythonpython开发语言网络爬虫
概述Tenacity是一个基于Apache2.0协议的通用重试库,用Python编写,旨在简化向任何代码添加重试逻辑的过程。它起源于已停止维护的retrying库的分叉版本。Tenacity不兼容retrying的API,但新增了大量功能并修复了长期存在的错误。文档:Tenacity—Tenacitydocumentation主页:https://github.com/jd/tenacity核心功
- OpenCV ML 模块使用指南
ice_junjun
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法,可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法,包括支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-Means)和神经网络(ANN),并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解(一)支持向量机(SVM):cv.ml.SVM_create()功能支持向量机(SVM)是一种强大
- 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