- 【Python】第一弹:对 Python 的认知
敖云岚
python开发语言
目录一、Python的背景1.1.Python的由来1.2Python的作用1.3Python的优缺点1.4Python的开发工具一、Python的背景1.1.Python的由来Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多・范罗苏姆(GuidovanRossum)在20世纪80年代末至90年代初开发,并于1991年正式发布。当时,计算机领域正朝着更高效、更便捷的编程方向发展,吉多希望创造一门语
- 高并发限流方案
1.nginx2.网关3.代码层级3.1.计数器限流(固定窗口)原理:统计单位时间内的请求数,超过阈值则拒绝请求。实现:使用原子计数器(如RedisINCR+EXPIRE)。例如:1秒内限制1000次请求。优点:简单高效。缺点:窗口临界问题(如第1秒末和第2秒初的突发请求可能双倍通过)。工具:Redis、GuavaAtomicLong。3.2.滑动窗口限流原理:将固定窗口细分为多个小窗口(如1秒分
- 青少年编程与数学 02-022 专业应用软件简介 02 计算机辅助设计(CAD)软件:AutoCAD
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程应用软件编程与数学CAD
青少年编程与数学02-022专业应用软件简介02计算机辅助设计(CAD)软件:AutoCAD一、计算机辅助设计(CAD)概述(一)定义(二)CAD的优势(三)CAD的应用范围二、计算机辅助设计发展历程(一)起源阶段(20世纪50年代-60年代)(二)初步发展阶段(20世纪70年代)(三)成熟阶段(20世纪80年代-90年代)(四)拓展阶段(20世纪末-21世纪初)(五)智能化与集成化阶段(21世纪
- (Note)音频向量化表示
音频向量化表示经典语音特征(MFCC等)语音信号的传统特征提取方法包括MFCC(梅尔倒谱系数)、PLP等,用于描述语音的频谱包络信息。这些特征设计依据生理听觉模型,在ASR、情感识别等任务中长期有效。但它们仍属浅层特征,无法自动学习更高阶的语言和语音信息,对说话人和环境的鲁棒性有限,通常需配合复杂模型来提高性能。梅尔倒谱系数特征示意图自监督语音模型(Wav2Vec、HuBERT等)近年来,语音领域
- 九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的“隐形杀手“
九章数学体系
数学建模拓扑学人工智能神经网络
九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的"隐形杀手"摘要传统人工智能模型在面对边缘场景时常常表现出鲁棒性不足的问题,本文深入分析发现,这种现象的本质根源在于模型缺乏显式的定义域约束,导致无界化假设成为影响AI鲁棒性的"隐形杀手"。文章系统阐述了无界假设如何引发对抗样本脆弱性和数值不稳定等核心问题,并引入九章数学体系的定义域约束理论,为解决这些问题提供了全新的数学视角和工程实现路径。研究表明,通过
- 国米夏窗豪赌:奥纳纳回归+锋线强援剑指双线复兴
花开半谢
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国际米兰在刚刚结束的世俱杯1/8决赛中0-2完败于弗鲁米嫩塞,冲击冠军梦想戛然而止。这场失利不仅暴露了球队的临场状态问题,更揭示了阵容的关键短板。门将位置成为焦点,高龄的索默本场表现挣扎,赛后评分仅5.9分。球迷虽认为失利非他一人之责,但其状态下滑已是不争事实。夏窗换血势在必行。一个令人瞩目的潜在选项浮出水面——回购旧将奥纳纳。媒体消息显示,曼联正积极追求维拉门神大马丁,有意出售奥纳纳腾出薪资空间
- 利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架
三谷秋水
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25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要,但由于演示收集和高维控制的挑战,其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈,但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数,这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
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概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
- NLP随机插入
Humbunklung
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文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法,其核心思想是在原句中随机选择若干位置,插入与上下文相关的词语,从而生成新的训练样本。这种方法能够增加句子的多样性,提高模型对不同词序和表达方式的鲁棒性。示例原句:机器学习可以提升数据分析的效率。随机插入后(插入“显著”):机器学习可以显著提升数据分析的效率。Python代码示例下面是一个简单的随机插入实现,假设我们有一
- Android杂谈(一):悬浮球
人生游戏牛马NPC1号
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目录1.概述1.1什么是悬浮球(FloatingBall)1.1.1悬浮球的定义1.1.2悬浮球的基本概念1.1.3悬浮球的常见作用1.2悬浮球的应用场景与优势1.2.1悬浮球的常见应用场景1.2.2悬浮球带来的便利与优势悬浮球带来的便利与优势1.2.3设计建议1.3Android中悬浮球的实现方式简介2.悬浮球基础实现2.1创建悬浮球布局(XML设计)2.2悬浮球的显示与隐藏控制2.3悬浮球拖拽
- 图14CLIP 模型在 “分布偏移场景” 下的鲁棒性优化策略|学习笔记
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一、先明确:左图的核心对比维度左图的横轴是“模型在标准分布上的准确率”,纵轴是“模型在分布偏移数据集上的准确率”,本质是对比“不同模型/策略在“标准性能”与“鲁棒性”之间的权衡,图中每条曲线代表一类模型/策略的“标准性能-鲁棒性”趋势,而红色箭头标注的“AdapttoImageNet”是一种“干预策略”,作用于CLIP模型后,使其性能点落在对应曲线上。二、左图中6条曲线的含义(按图例颜色+模型类型
- 水文学模型学习笔记:马斯京根(Muskingum)河道汇流算法
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引言在水文学和水资源管理中,河道汇流演算是一个至关重要的环节。它用于预测洪水波在河道中向下游传播时的形态变化,是进行洪水预报、水库调度和防洪规划的基础。马斯京根法(MuskingumMethod)是其中最经典和应用最广泛的河道汇流计算方法之一。本文将从马斯京根法的基础理论出发,推导其演算方程,并重点解析一种更稳定和精确的改进方法——分段连续马斯京根法,最后提供并解读一个完整、鲁棒的Python实现
- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(理解Function Calling)如何使用 Function Calling 且保证鲁棒性?
985小水博一枚呀
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【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(理解FunctionCalling)如何使用FunctionCalling且保证鲁棒性?【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(理解FunctionCalling)如何使用FunctionCalling且保证鲁棒性?文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(
- 优格杂志优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录
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优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录城市养生社区养老模式下老年人心理护理需求乌云高娃1-3走进超声医学的奇妙世界:揭秘超声技术的多样性胡丽丽4-6做有温度的产科护理,筑牢母婴安全防线鲁娜李襄君7精准翻身干预:降低压疮发生率的新方法陈思8月经紊乱与潜在疾病的关联马占兰9师者说让体育课成为生命成长的摇篮杜俊义10读说写教学模式在英语课堂如何人文化实施李刚强11巧借小学数学教学,培育学生数学思
- 微软ASR与开源模型分析
老兵发新帖
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一、微软ASR核心能力1.支持场景场景功能实时语音转文本低延迟流式识别(会议字幕/直播转录)音频文件转文本支持多种格式(WAV/MP3等),批量处理长音频定制化模型针对特定行业术语(医疗/金融)训练专属模型多语言混合识别中英文混合、方言识别(如中文普通话+粤语)说话人分离区分不同发言人(声纹识别)2.关键性能指标识别准确率:中文普通话>95%(安静环境)英文>96%(MicrosoftResear
- 【MPC】模型预测控制笔记 (6):不确定模型的鲁棒MPC
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目录前言不确定模型稳定性分析MATLAB实例1-忽略微小得模型参数误差MATLAB实例2-忽略模型中的非线性项附录1附录2前言致谢【模型预测控制(2022春)lecture4-2RobustMPC】不确定模型假设系统的真实模型为:xk+1=Axk+B(uk+δ1(xk,uk))+δ2(xk)(1)x_{k+1}=Ax_k+B(u_k+\delta_1(x_k,u_k))+\delta_2(x_k)
- c++11标准(5)——并发库(互斥锁)
代码小豪
c++杂谈c++
欢迎来到博主的专栏:c++杂谈博主ID:代码小豪文章目录mutex其他类型的互斥锁具有RAII的管理锁方式其他相关函数在并发的场景下,会存在线程安全的问题,其核心原因在于,线程之间会有调度切换,比如linux中基于优先级,时间片的线程调度,一个线程在运行一个时间片后,会切换到下一个线程。这就会导致一个线程未完成的任务影响到后续线程的运行,特别是那些对于临界资源的修改操作。更多关于操作系统的原理就不
- 知识付费创业的产品差异化策略
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据大厂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
第一部分:知识付费行业背景与市场分析第1章:知识付费行业概述1.1知识付费的发展历程知识付费,顾名思义,是指用户为了获取有价值的信息或知识,而主动支付费用的一种行为模式。这一概念并非现代产物,但其发展历程却与互联网技术的进步息息相关。回顾知识付费的发展历程,可以将其大致划分为以下几个阶段:萌芽阶段(20世纪末至21世纪初):随着互联网的普及,在线学习平台如Coursera、Udemy等开始涌现,提
- Mybatis-Plus支持多种数据库
demon7552003
数据库mybatis多数据库
使用Mybatis-Plus进行数据库的访问,但是由于不同的数据库有不同的方言,所以需要进行适配。有2种实现方式:databaseId方式MapperLocation方式指定databaseId方式通过databaseId指定所使用的数据库,选择同步的SQL。Mapper.xml设置默认*Mapper.xml文件的路径在resources/mapper/下默认*Mapper.xml文件的路径在re
- 西南站丨AI驱动仿真未来,2025 Altair区域技术交流会报名开启!
邀请函在AI技术不断演进与应用边界持续拓展的当下,仿真与人工智能、高性能计算的深度融合正在加速推动产品研发模式的智能化变革。从早期设计预测到多物理场优化,从自动化建模到仿真流程智能调度,AI增强仿真正日益成为企业构建核心竞争力的关键引擎。作为“AI驱动,仿真未来”区域巡回系列会议的重要一站,Altair将于6月27日在成都举办西南站“2025Altair区域技术交流会”,汇聚来自制造、汽车、民用航
- VINS-FUSION 优化-在线同步时间td校准
云端舞步
VINS-FUSIONvins-fusion重投影误差视觉误差因子同步时间td校准外参校准雅克比
论文结合源码详细介绍VINS-FUSION优化-在线同步时间td校准。视觉惯性里程计中,不同传感器之间的测量时间同步对于系统的精度和鲁棒性都至关重要。在实际操作时,由于传感器触发和传输过程延迟,在不同传感器测量会出现时间偏移,即时间不同步。所以本文将camera和IMU之间的数据流时间偏移td加入优化系统中,在线实时估计同步时间td。camera和IMU数据流之间的时间偏移td如下图所示:一、同步
- Markdown语法
蓝胖子不会敲代码
小编的学习之路程序人生
Markdown一、Markdown是什么?Markdown是一种轻量级标记语言,创始人为约翰·格鲁伯(JohnGruber)。它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成有效的XHTML(或者HTML)文档。这种语言吸收了很多在电子邮件中已有的纯文本标记的特性。由于Markdown的轻量化、易读易写特性,并且对于图片,图表、数学式都有支持,许多网站都广泛使用Markdown来撰写帮助文
- 模型集成:提升机器学习模型性能的有效策略及实践
t0_54program
大数据与人工智能机器学习人工智能个人开发
在机器学习领域,模型集成是一种常见且有效的方法,它旨在提高模型的性能和泛化能力。简单来说,模型集成就是通过多种方式将多个模型组合起来,以提升对单个问题的处理表现。模型集成的优势模型集成具备诸多优点,它能够增强机器学习模型在未知数据上的性能、鲁棒性和泛化能力。以基于树的算法为例,它们擅长利用多棵树的集成来提升整体性能,在某些特定任务中表现出色。而对于神经网络模型,虽然在一般情况下,单个模型足以刻画特
- TIP-2025《Data Subdivision Based Dual-Weighted Robust Principal Component Analysis》
Christo3
机器学习人工智能机器学习算法
核心思想分析这篇论文提出了一个新颖的主成分分析(PCA)方法,称为DataSubdivisionBasedDual-WeightedRobustPrincipalComponentAnalysis(DRPCA),旨在解决传统PCA在处理包含噪声和异常值的数据时的鲁棒性问题。其核心思想包括以下几个方面:数据细分与双权重机制:传统PCA假设数据已中心化,并使用平方l2l_2l2-范数,这对噪声和异常值
- 【Lean 4 杂谈】Lean 4依赖类型系统的局限性思考
老猿讲编程
Lean4学习指南lean4形式化
在计算机科学领域,Lean4的依赖类型系统以近乎严苛的严谨性和强大的编译时验证能力备受瞩目,它如同精密的数学仪器,能够在代码运行前就将潜在错误拒之门外。然而,如同硬币的两面,这种极致的类型安全并非没有代价。高度抽象的类型系统与强大的验证能力,在带来可靠性的同时,也衍生出诸多挑战。接下来,我们将深入剖析Lean4依赖类型系统在语法复杂度、编译性能、工程实践、编程范式融合等方面存在的局限性,探究其在追
- 水晶杂谈4:手撕柏林噪声源码,跳转随机领域展望无限
回忆彡美好
水晶杂谈算法噪声柏林噪声我的世界MCFabricJava
文章目录前言柏林噪声取样器PerlinNoiseSampler取值操作顶点哈希梯度向量平滑函数了解Fade函数立方插值图样效果游戏实现参考前言该文章参考1.21.1Java版Yarn映射,详细分析柏林噪声本文存在许多数学公式,可以更好理解文章柏林噪声取样器PerlinNoiseSampler取值操作将排列表取名为permutation,permutation装有256个元素,其范围是从0到255的
- SpringBoot源码解析(二十五):内嵌数据库H2的自动初始化逻辑
好运仔dzl
#SpringBoot源码分析java
一、H2数据库概述1.1H2数据库特性H2是一个开源的嵌入式关系型数据库,具有以下核心特性:嵌入式运行:可作为内存数据库或文件数据库运行零配置部署:无需额外安装和配置兼容模式:支持多种SQL方言和兼容模式Web控制台:提供基于浏览器的管理界面快速启动:极低的内存占用和启动时间1.2SpringBoot集成优势SpringBoot对H2的自动配置提供了以下便利:自动检测:根据classpath自动配
- 基于Python+OpenCV实现SIFT
2301_79809972
pythonpythonplotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)是一种在计算机视觉中广泛应用的局部图像特征描述子。由于其具有尺度不变性、旋转不变性和对光照变化、仿射变换和噪声的鲁棒性,SIFT在图像匹配、物体识别、三维重建等领域
- Agent轻松通-P3:分析我们的Agent
啾啾大学习
#大模型应用开发LLMAgent后端
欢迎来到啾啾的博客。记录学习点滴。分享工作思考和实用技巧,偶尔也分享一些杂谈。有很多很多不足的地方,欢迎评论交流,感谢您的阅读和评论。目录1引言2使用工具分析Agent:”日志“3Agent分析调优3.1使用LLM自评LLM-as-a-Judge4TODO1引言让我们结合前两篇的理论与实践,尝试系统性、结构化、全面地分析Agent。因继续写下去单个文件太长了,本篇代码较上篇做了结构改动,代码放在h
- C++11标准(4)——并发库(多线程)
代码小豪
c++杂谈c++java开发语言
欢迎来到博主的专栏:c++杂谈博主ID:代码小豪文章目录thread的相关函数thisthreadc++11新增了与并发相关的库,包含线程、以及互斥、同步等与线程安全相关的库,与linux中所使用POSIX库不同,并发库是将其进行了封装,不再是面向过程的使用方式,并且添加了一些c++11的特性,比如右值引用,可变参数模板等。那么这么做有什么好处呢?第一使用并发库可以跨平台,比如在linux环境下,
- 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