BTCKing
BTCKing

数据标注常用的ChatGPT通用提示词模板

  1. 数据集理解：如何理解待标注的数据集？

  2. 标注规范制定：如何制定数据标注的规范？

  3. 标注工具选择：如何选择合适的数据标注工具？

  4. 数据预处理：如何对待标注数据进行预处理？

  5. 数据标注质量：如何确保数据标注的质量？

  6. 标注进度管理：如何管理数据标注的进度？

  7. 数据隐私保护：如何在数据标注中保护数据隐私？

  8. 标注团队协作：如何组织和管理数据标注的团队？

  9. 数据标注难题解决：如何解决数据标注中遇到的难题？

  10. 数据集后处理：如何在数据标注完成后处理数据集？

  11. 标注一致性检查：如何进行数据标注的一致性检查？

  12. 数据集分割：如何对标注后的数据集进行分割？

  13. 数据集评估：如何评估标注后的数据集质量？

  14. 数据集应用：如何使用已标注的数据集进行模型训练或研究？

  15. 跨项目知识迁移：如何将在一个项目中积累的数据标注经验应用到其他项目中？

  16. 数据集版本管理：如何管理不同版本的数据集？

  17. 数据集共享与协作：如何在团队之间共享和协作已标注的数据集？

  18. 数据安全存储：如何安全地存储已标注的数据集？

  19. 数据标注效率提升：如何提高数据标注的效率？

  20. 长期数据策略规划：如何制定长期的数据标注和管理策略规划？

你可能感兴趣的:(chatgpt,gpt)

  • 【慢工社—学术篇】如何使用 ChatGPT 撰写文献综述（二） 取不好名字= 慢工社-学术篇chatgpt学习方法程序人生人工智能AI写作
    慢工社的来历：有没有发现，现在我们像在给AI打工？我们为AI提供基础信息，各种材料，期盼着AI能给我们一些有效的内容作为“薪水”。在这样的付出收获视角下，俗语“慢工才能出细活”简直形容的不能再贴切了。如何使用ChatGPT撰写文献综述？（二）在第一篇内容中，我们介绍了G老师在学术写作上的主要局限以及一些在G老师帮助下写综述的主要过程，最后附上了一些认为会常用到的“咒语”。【慢工社—学术篇】如何使用
  • AI 大模型重塑软件开发流程 万花丛中一抹绿 人工智能
    一、AI大模型的定义与发展历史AI大模型是基于海量数据训练的深度学习模型，具备强大的自然语言理解、逻辑推理和知识生成能力。在软件开发领域，以GPT-4、CodeLlama、GitHubCopilotX为代表的大模型，能理解代码语法、语义及业务逻辑，实现代码生成、漏洞检测等复杂任务。其发展可追溯至2017年，谷歌提出Transformer架构，为大模型奠定了核心基础。2018年，GPT-1问世，参数
  • 《从零构建大模型》系列（21）：从头实现GPT模型——构建文本生成引擎
    本文将带你从零构建类GPT模型：通过实现层归一化、前馈网络和Transformer块等核心组件，打造一个完整的文本生成模型架构，为后续训练奠定基础。目录一、GPT模型架构全景图1.1模型组件分解1.2GPT-2模型规格二、层归一化实现2.1为什么需要层归一化？2.2层归一化实现代码三、前馈神经网络实现3.1GPT中的前馈结构编辑3.2GELU激活函数3.3完整前馈网络实现四、Transformer
  • 大模型聊天模板
    文章目录何为聊天模板聊天模板具体长什么样为什么会出现聊天模板何为聊天模板相信大多数本地离线使用过(特别是训练或微调过)LLM、VLM的人知道“Chattemplate/聊天模板”这个概念，但可能并没有对其有较多的了解。本文主要整合网络收集的知识，结合少数使用“聊天模板”的经验对其进行简要说明，希望可以帮助到大家。如果了解Alpaca、ShareGPT等数据集会知道，数据集都是结构化形式，其中会有各
  • 【大语言模型基础】GPT（Generative Pre-training ）生成式无监督预训练模型原理
    前言ELMo：将上下文当作特征，但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的，不一定符合我们特定的任务，是一种双向的特征提取。OpenAIGPT:通过transformerdecoder学习出来一个语言模型，不是固定的，通过任务fine-tuning,用transfomer代替ELMo的LSTM。OpenAIGPT其实就是缺少了encoder的transformer：当然也没了encoder与de
  • GPT-4o mini TTS：领先的文本转语音技术 桂花饼 AIGCGPT-4oo4-mini语音识别人工智能GPT-4o
    什么是GPT-4ominiTTS？GPT-4ominiTTS是OpenAI推出的全新一代文本转语音（TTS）技术，能够以自然、流畅的方式将普通文本转换为语音。依托先进的神经网络架构，GPT-4ominiTTS在语音合成中避免了传统TTS的生硬与机械感，能够生成富有情感和个性化表达的高质量语音。该技术支持多语言与多口音，是视频、播客、电子学习等场景的理想选择。核心特点自然流畅，接近真人GPT-4om
  • 【农业模型】GPT地学领域应用、AquaCrop、R贝叶斯生态、Copula函数、DSSAT、APSIM、WOFOST、DNDC、CERRES、SWACRO、RZWQM、POTATO、SOLANUM weixin_贾 遥感数据与作物模型地理遥感生态模型ChatGPT4/DeepSeekgptr语言无人机经验分享
    农业模型依据研究对象分为农业生物模型、农业环境模型、农业技术模型、农业经济模型作物模型，即作物生长模拟模型(或称作物生长模型)，是从系统科学的角度，基于作物生理过程机制，将气候、土壤、作物品种和管理措施等对作物生长的影响因素作为一个整体系统的数值模拟系统。能够以特定时间步长对作物在单点尺度上生长发育的生物学参数以及作物产量进行动态模拟，定量化研究环境因子以及田间管理措施对作物生长发育的影响。通用型
  • 算法工程师必看！个性化信息流推荐算法系统的架构设计与优化实战指南
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录推荐算法系统系列二算法工程师必看！个性化信息流推荐算法系统的架构设计与优化实战指南更多技术内容总结推荐算法系统系列二算
  • 大模型格式
    目录大模型格式：ollma可以加载ggufChatGPT说：什么是GGUF？大模型格式：Ollama模型格式只能运行已打包成.gguf格式的模型，或通过其Modelfile方式构建ModelScope模型格式大多使用HuggingFaceTransformers格式，如.bin、.safetensors，与Ollama不兼容模型加载方式不同Ollama自带封装推理引擎（ggml/llama.cpp
  • 磁盘分区丢失 620T
    磁盘分区丢失，最大的嫌疑是分区表被破坏，因此可以按照下面方法排查磁盘分区信息：1、获取分区表：ddif=/dev/sdkof=gpt.sdkbs=1count=5122、解析分区表hexdump-Cgpt.sdk
  • 电商新风口：实时视频直播模型MirageLSD震撼发布！| AI日报 未来世界2099 AI日报人工智能大模型MirageLSD
    应用1、OpenAI重磅推出ChatGPTAgent！智能体时代正式开启，浏览器将被AI接管2、00后天才团队震撼发布！全球首个A股金融博弈智能体应用横空出世3、KimiPlayground震撼上线：AI助手进化成"全能工具王"，开发者狂欢开启4、MistralAI聊天机器人LeChat大升级：语音交互+深度研究+图像编辑三连击5、Slack掀起AI办公革命：聊天自动总结、术语秒懂、工作流一键自动
  • 一文看懂：马斯克旗下人工智能公司 xAI 正式推出的Grok 4，Grok 4 如何开启 “多智能体内生化” 的 AI 新范式，重塑多模态大模型与 AI Agent 未来 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新书内容人工智能gptagichatgpt大模型deeplearning神经网络
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列二十六一文看懂：马斯克旗下人工智能公司xAI正式推出的Grok4，Grok4如何开启“多智能体内生化”的AI新范
  • 大模型开源王炸！Kimi K2凭万亿参数撕开大模型天花板：代码、Agent、推理全碾压，32家企业疯抢接入 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新书内容transformerchatgpt深度学习lstmkimiAgentAIGC
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列二十七开源王炸！KimiK2凭万亿参数撕开大模型天花板：代码、Agent、推理全碾压，32家企业疯抢接入一、架构
  • 从“直觉抢答”到“深度思考”：大模型的“慢思考”革命，思维链、树、图如何让AI越来越像人？ 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新书内容人工智能chatgptAIGC神经网络python大模型思维链
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列十六从“直觉抢答”到“深度思考”：大模型的“慢思考”革命，思维链、树、图如何让AI越来越像人？引言：当AI从“快
  • 大模型本地部署-dify私有化部署-教程
    一、简介dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，可以让您快速从原型到生产。二、核心功能列表1、工作流：在画布上构建和测试功能强大的AI工作流程。2、全面的模型支持：与数百种专有/开源LLMs以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖GPT、Mistral、Llama3以及任何与OpenAIAPI兼容的模型。完整
  • GPT-4和Claude哪个好 姜暮儿 人工智能
    选择GPT-4还是Claude？这就像在问“苹果还是橙子哪个更好”——‌答案完全取决于你的具体需求‌。两者都是顶尖大语言模型，但各有特色。我为你做了详细对比，帮你快速定位哪个更适合你：核心能力对比特性GPT-4(OpenAI)Claude(Anthropic)‌语言理解/推理‌顶尖水平，尤其擅长逻辑推理、代码生成极强，注重自然语言流畅性‌长文本处理‌上下文最大128Ktokens，但实际效果不如C
  • 微信部署chatgpt｜chatGPT接入QQ群｜chatgpt引入微信 红匣子实力推荐
    微信是目前全球最火爆的社交媒体之一，拥有大量的用户，在中国更是使用率极高的应用。为了满足许多企业内部沟通和客户服务的需求，微信官方提供了一个可以用于开发聊天机器人的平台——ChatGPT。ChatGPT可以通过微信后台进行部署，实现自定义的聊天机器人功能。这个平台基于GPT技术，能够智能地理解汉语，推断用户的意图，并生成相应的文本作出回应。通过这个平台，企业可以为其客户提供更便捷和优质的服务。CH
  • AIGC革命：基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署 Liudef06小白 AIGC人工智能特殊专栏人工智能魔搭AIGCLLM
    AIGC革命：基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署1.AIGC技术演进与魔搭社区生态解析人工智能生成内容（AIGC）正在重塑内容创作、软件开发和人机交互的边界。从OpenAI的GPT系列到StabilityAI的StableDiffusion，生成式AI技术正以惊人的速度发展。在这场技术革命中，魔搭社区（ModelScope）作为中国领先的AI模型开源平台，正成为开发者探索AI
  • 解密Claude系列：从原理到实践的全方位解析 软考和人工智能学堂 强化学习人工智能Claude快速入门Claude
    引言：Claude系列模型的崛起在人工智能领域，大型语言模型(LLM)的发展日新月异。OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude系列无疑是这一领域的双子星。Claude系列模型以其独特的"ConstitutionalAI"理念和强大的对话能力，正在重塑人机交互的未来。本文将深入探讨Claude系列的技术原理、架构特点，并通过实践代码展示其强大能力。Claude系列的技术演进1.Cl
  • SFT：大型语言模型专业化定制的核心技术体系——原理、创新与应用全景 大千AI助手 人工智能Python#OTHER语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习微调SFT
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！以下基于权威期刊、会议论文及技术报告，对监督微调（SupervisedFine-Tuning,SFT）的技术框架、创新方法与实际应用进行系统梳理：一、核心定义与技术原理基本概念SFT是在预训练语言模型（如GPT、BERT）基础上，利用标注数据集对模型进
  • 马斯克整出的半仙儿，Chat GPT会让多少白领失业？可能会带来哪些变化？ 良辰美景5566
    这几天，ChatGPT火了，是美国一家叫OpenAI的高科技公司研发的，背后的投资人是谁？——埃隆马斯克！这哥们儿只要一出手，注定就和新奇呀伟大呀啥的绑在一起了，他搞的项目，比如特斯拉、星链、脑机接口，光听名字就透着不俗。很多人纳闷儿，他这次搞得ChatGPT是个啥玩意儿？简单说就是一个人工智能聊天软件，这个软件比以往的智能聊天软件强在哪儿？这么说吧，这简直就是个半仙儿啊。如果您是一位老人，这个C
  • LLM系统性学习完全指南（初学者必看系列） GA琥珀 LLM学习人工智能语言模型
    前言这篇文章将系统性的讲解LLM（LargeLanguageModels,LLM）的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后，我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用，涵盖对齐
  • CPO：对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界 AI专题精讲 强化学习人工智能强化学习AI技术应用
    温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲"CPO：对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界摘要中等规模的大型语言模型（LLMs），如参数量为7B或13B的模型，在机器翻译（MT）任务中展现出良好性能。然而，它们仍未能达到最先进的传统编码器-解码器翻译模型，或是如GPT-4（OpenAI,2023）等更大规模LLM的表现。在本研究中，我们致力于弥合这一性能差距。我们首先评估了在机器翻译任
  • 大型语言模型的智能本质是什么 ZhangJiQun&MXP 教学2021论文2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理
    大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统，数据驱动的语言模拟系统，其价值在于高效处理文本任务（如写作、翻译、代码生成），而非真正的理解与创造大型语言模型（如GPT-4、Claude等）的智能本质可概括为基于海量数据的统计模式识别与生成系统，其核心能力源于对语言规律的深度学习，但缺乏真正的理解与意识。以下从本质特征、技术机制、典型案例及争议点展开分析：一、智能本质的核心特征统
  • NFL的React GPT项目使用指南 吕岚伊
    NFL的ReactGPT项目使用指南一、项目目录结构及介绍ReactGPT是由NFL团队开发的一个尝试性项目，旨在创建一个自主的React开发者工具，利用AI辅助进行React代码的生成与修改。以下是本项目的主要目录结构和各部分功能简介：├──env#环境变量配置文件所在目录│└──.env#存放OPENAI_API_KEY等敏感信息的环境变量文件├──example#可能包含示例代码或配置的目录
  • AI+Python赋能！长时序植被遥感动态分析全攻略：从物候提取到生态评估 梦想的初衷~ 土壤植被遥感人工智能遥感植被土壤
    在遥感技术与人工智能深度融合的2025年，AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理，到MODIS植被产品的AI辅助质量控制，以ChatGPT、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域，展现出传统方法难以企及的技术优势
  • AI Agent从零到精通：深度解析Workflow、Prompt、Multi-Agent Systems和RL Training 爱看烟花的码农 AIGCNLP人工智能prompt
    1.AI智能体简介：从概念到应用1.1什么是AI智能体？AI智能体是一种自主智能体，能够根据用户输入的目标，自主规划、执行和优化任务，最终生成结果。它不同于传统聊天模型（如ChatGPT）的单次回答能力，而是能处理多步骤、工具依赖、动态调整的复杂任务。例如：任务：用户要求“撰写一篇关于AI伦理的文章”。智能体行为：搜索资料、整理信息、撰写草稿、校对优化，全程无需用户干预。制造业场景（ManuS）：
  • LLM中 最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？ ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
    LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
  • 具身语义导航算法总揽 Shilong Wang 具身导航算法算法
    端到端方法小脑大脑GNMNavDPNaVILAViNTNomadNavidStreamVLNMapNavNavGPTUni-NavidOctoNavNavGPT2模仿学习行为克隆BCDAgger模块化方法GOATVLFMSayPlanLM-NavETPNavVoroNavEmbodiedRAGVL-NavStairwaytoSuccess业内大佬北大王鹤NavidUni-NavidOctoNav吴
  • LLM-生成器判别器的实现
    总结首先，使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后，使用训练好的生成判别器，对每个可能的生成结果进行打分，得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后，结合两者的输出，用贝叶斯规则调整每个词的概率，选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合，生成过程可以更好地满足预期需求，如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
  • html页面js获取参数值 0624chenhong html
    1.js获取参数值js function GetQueryString(name) {      var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");      var r = windo
  • MongoDB 在多线程高并发下的问题 BigCat2013 mongodbDB高并发重复数据
    最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理，并将分析结果插入Vertica数据库，所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢？笔者开始也是一筹莫 展，重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 ： com.mongodb.DB 这个类有
  • c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码) CrazyMizzz 数据结构C++
    #include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Node { private: Node<T> * next; public: T data;
  • 最近情况 麦田的设计者 感慨考试生活
       在五月黄梅天的岁月里，一年两次的软考又要开始了。到目前为止，我已经考了多达三次的软考，最后的结果就是通过了初级考试（程序员）。人啊，就是不满足，考了初级就希望考中级，于是，这学期我就报考了中级，明天就要考试。感觉机会不大，期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车，写项目，反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周，希望能快点度过。   
  • linux系统中用pkill踢出在线登录用户 被触发 linux
    由于linux服务器允许多用户登录，公司很多人知道密码，工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户 1/#who   查出当前有那些终端登录（用 w 命令更详细） # who root     pts/0        2010-10-28 09:36 (192
  • 仿QQ聊天第二版 肆无忌惮_ qq
    在第一版之上的改进内容:  第一版链接: http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893   用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题. 增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.   信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
  • java读取配置文件 知了ing
    1，java读取.properties配置文件 InputStream in; try { in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径 Properties p = new Properties()
  • __attribute__ 你知多少？ 矮蛋蛋 C++gcc
    原文地址: http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性（Function Attribute ）、变量属性（Variable Attribute ）和类型属性（Type Attribute ）。 __attribute__ 书写特征是：
  • jsoup使用笔记 alleni123 java爬虫JSoup
    <dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.7.3</version> </dependency> 2014/08/28 今天遇到这种形式，
  • JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法 百合不是茶 listmapset
             List ,set ,map的使用方法和区别 java容器类类库的用途是保存对象，并将其分为两个概念：     Collection集合：一个独立的序列，这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素  ，set不能重复元素；Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序（通常与他们被插入的
  • 杀LINUX的JOB进程 bijian1013 linuxunix
    今天发现数据库一个JOB一直在执行，都执行了好几个小时还在执行，所以想办法给删除掉   系统环境：    ORACLE 10G    Linux操作系统   操作步骤如下： 第一步.查询出来那个job在运行，找个对应的SID字段 select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid &n
  • Spring AOP详解 bijian1013 javaspringAOP
            最近项目中遇到了以下几点需求，仔细思考之后，觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题，另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如，以下需求不用AOP肯定也能解决，至于是否牵强附会，仁者见仁智者见智。 1.对部分函数的调用进行日志记录，用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
  • [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter) bit1129 Adapter
    TypeAdapter的使用动机  Gson在序列化和反序列化时，默认情况下，是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配，然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值，反之亦然，在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。   以Date为例，在序列化和反序列化时，Gson默认使用java.
  • 【spark八十七】给定Driver Program， 如何判断哪些代码在Driver运行，哪些代码在Worker上执行 bit1129 driver
    Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application，它包含两部分 作为驱动： Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。 计算逻辑本身，当计算任务在Worker执行时，执行计算逻辑完成application的计算任务
  • nginx 经验总结 ronin47 nginx 总结
    　　　深感nginx的强大，只学了皮毛，把学下的记录。 　　　获取Header 信息，一般是以$http_XX（ＸＸ是小写）            获取body,通过接口，再展开，根据Ｋ取Ｖ 　　　获取uri,以$arg_XX      &n
  • 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点 bylijinnan 数组
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class ExoWeb { public static void main(String[] args) { ExoWeb ew=new ExoWeb(); System.out.pri
  • Netty源码学习-Java-NIO-Reactor bylijinnan java多线程netty
    Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern 了解这个模式对学习Netty非常有帮助 参考以下两篇文章： http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
  • AOP通俗理解 cngolon springAOP
    1.我所知道的aop     初看aop,上来就是一大堆术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措，心想着：怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后，我才发现：它就是一些java基础上的朴实无华的应用，包括ioc，包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
  • cursor variable 实例 ctrain variable
    create or replace procedure proc_test01 as type emp_row is record( empno emp.empno%type, ename emp.ename%type, job emp.job%type, mgr emp.mgr%type, hiberdate emp.hiredate%type, sal emp.sal%t
  • shell报bash: service: command not found解决方法 daizj linuxshellservicejps
    今天在执行一个脚本时，本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序，可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错，最终解决方法记录一下：   脚本报错如下： ./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found ./olap_quick_intall.sh: line 59
  • 40个迹象表明你还是PHP菜鸟 dcj3sjt126com 设计模式PHP正则表达式oop
    你是PHP菜鸟，如果你：1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统，如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ，以及通用约定，不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换（或）也不验证某些输入或SQL查询串（译注：参考PHP相关函
  • Android逐帧动画的实现 dcj3sjt126com android
    一、代码实现： private ImageView iv; private AnimationDrawable ad; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout
  • java远程调用linux的命令或者脚本 eksliang linuxganymed-ssh2
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105862        Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)   使用步骤如下： 1.导包 官网下载: http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/ ma
  • adb端口被占用问题 gqdy365 adb
    最近重新安装的电脑，配置了新环境，老是出现： adb server is out of date. killing... ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 百度了一下，说是端口被占用，我开个eclipse，然后打开cmd，就提示这个，很烦人。 一个比较彻底的解决办法就是修改
  • ASP.NET使用FileUpload上传文件 hvt .netC#hovertreeasp.netwebform
    前台代码： <asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" /> <asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
  • 代码之谜（四）- 浮点数（从惊讶到思考） justjavac 浮点数精度代码之谜IEEE
    在『代码之谜』系列的前几篇文章中，很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型，其实，浮点数比起那些复杂数据类型（比如字符串）来说， 一点都不简单。 单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了，我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数，算是抛砖引玉吧。 一次面试 记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试， 多年以后，他已经称为了一名很出色的
  • 数据结构随记_1 lx.asymmetric 数据结构笔记
    第一章   1.数据结构包括数据的 逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示，它们分别是 顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种，分别是  查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性：  输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
  • linux的会话和进程组 网络接口 linux
    会话： 一个或多个进程组。起于用户登录，终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程：调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid，因为调用setsid后，调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证？ 先调用fork，然后终止父进程，此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID，而子进程的ID是重新分配的，所以保证子进程不会是进程组长，从而子进程可以调用se
  • 二维数组 元素的连续求解 1140566087 二维数组ACM
    import java.util.HashMap; public class Title { public static void main(String[] args){ f(); } // 二位数组的应用 //12、二维数组中，哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多，是几个0。注意，是“连续”。 public static void f(){
  • 也谈什么时候Java比C++快 windshome javaC++
      刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”，觉得很好笑。   你要比，就比同等水平的基础上的相比，笨蛋写得C代码和C++代码，去和高手写的Java代码比效率，有什么意义呢？   我是写密码算法的，深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差，甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差，计算机是个死的东西，再怎么优化，Java也就是和C
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他