- vLLM快速入门:开启高效推理与部署之旅
在如今这个人工智能飞速发展的时代,语言模型的应用已经深入到我们生活的方方面面,从智能聊天机器人到文本生成工具,都离不开强大的语言模型技术支持。而vLLM作为一个专注于高效推理和部署的开源项目,正在为研究人员和开发人员提供一种全新的解决方案,让语言模型的使用变得更加便捷、高效。初识vLLM:背景与意义vLLM(VeryLargeLanguageModelInference)是一个专注于大型语言模型推
- 使用 DeepSeek R1 和 Ollama 开发 RAG 系统 使用 DeepSeek R1 和 Ollama 构建强大的 RAG 系统。了解开发智能 AI 解决方案的设置过程、最佳实践和技巧。
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介DeepSeekR1和Ollama提供了用于构建检索增强生成(RAG)系统的强大工具。本指南介绍了使用这些技术开发RAG应用程序的设置、实施和最佳实践。为什么RAG系统会改变游戏规则检索增强生成(RAG)系统结合了搜索和生成AI的优点,可实现精确且准确的情境感知响应。借助DeepSeekR1和Ollama等工具,创建RAG系统不再令人生畏。无论您是构建聊天机器人、知识助手还是AI驱动的搜索引擎
- 人工智能怎么入门?零基础入门指南:从小白到AI实战者的第一步
OpenCV图像识别
人工智能人工智能计算机视觉自然语言处理神经网络机器学习
人工智能(AI)是当今最具前景的科技领域之一。从聊天机器人到自动驾驶,从图像识别到语音翻译,AI正在以前所未有的速度改变世界。但对于初学者来说,一个最常见的问题是:“我没有基础,也不是学数学或计算机的,人工智能还能学吗?我该怎么入门?”答案是:可以学,而且你并不孤单。越来越多的人正在以“跨专业、转行、自学”的方式进入AI领域。关键是,你需要一个清晰的入门路径,理解应该先做什么、学什么、避开什么误区
- Go 语言实现本地大模型聊天机器人:从推理到 Web UI 的全流程
雷羿 LexChien
Gogolang机器人前端
接续Go-LLM-CPP专案,继续扩充前端聊天室功能一.专案目录架构:go-llm-cpp/├──bin/#第三方依赖│├──go-llama.cpp/#封裝GGUF模型推理(CGo)│└──llm-go/#prompt构建+回合管理(Go)│├──cmd/#可执行应用│└──main.go#CLI/HTTPserver入口点│├──config/│└──persona.yaml#人格模板(系统p
- Python实例题:简单的聊天机器人
狐凄
实例python开发语言
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目简单的聊天机器人要求:实现一个基于规则的聊天机器人,支持简单问答和对话。支持以下功能:问候语识别与回应天气查询(模拟)时间/日期查询简单数学计算随机笑话生成添加对话历史记录功能,可随时查看。支持退出对话的指令。解题思路:使用关键词匹配实现简单的问答逻辑。利用Python内置模块处理时间、数学计算等功能。维护对话历史列表存储交
- 大语言模型应用指南:谷歌 Gemini 简介
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型应用指南:谷歌Gemini简介关键词:大语言模型,Gemini,谷歌,人工智能,应用指南1.背景介绍近年来,人工智能领域取得了突破性进展,尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现,彻底改变了我们与信息交互的方式。从最初的聊天机器人到如今的代码生成、文本创作等领域,LLMs展现出惊人的能力。谷歌作为科技巨头,一直走在人工智能研究的前沿。继BERT、LaMD
- 欧盟AI法案、中国《生成式AI管理办法》规范数据隐私与算法歧视
DK_Allen
大模型人工智能算法
一、全球AI治理框架:双轨并行1.欧盟《AI法案》(2025全面生效)风险等级监管要求典型场景不可接受风险全面禁止社会评分系统、实时生物识别(公共场所)高风险强制注册+第三方评估+人工监督医疗诊断、关键基础设施管理有限风险透明度披露(AI生成内容标注)聊天机器人、深度伪造最小风险无限制垃圾邮件过滤、游戏AI处罚机制:最高罚金≈全球营收6%(或3000万欧元,取较高者)典型判例:ClearviewA
- Python, C ++,C #开发全球英才阐教版集结令APP
Geeker-2025
pythonc++c语言
以下是为使用**Python、C++和C#**开发**全球英才(阐教版)集结令APP**的深度技术方案,融合三语言优势构建跨平台、高智能的玄门英才聚合系统:---###一、系统架构设计```mermaidgraphTDA[多端客户端]-->B{C#阐道引擎}B-->C[C++玄法核心]C-->D[Python慧识层]D-->E[AI英才匹配]C-->F[天机推演]B-->G[三界通信]G-->H[
- Kyle的天机学堂学习笔记
Z2475269074
学习笔记
本文将展示一个小白从0->1完成项目的全部历练已经心得PS:要求做到真正的自我思考而不是对着教程敲代码,并借用AI进行辅佐与思考DAY1Maven子工程会继承父工程所有依赖有三套生命周期,互不干扰且同一生命周期内执行命令会以此完成之前的命令1.clean2.default(compile,test,package,install)3.site(deploy)对象DTO数据传输对象,用于服务端与客户
- 助力您发SCI 机器学习(ML)在材料领域应用专题
YEcenfei
分子动力学催化材料机器学习人工智能python
第一天机器学习在材料与化学常见的方法理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发环境搭建2.变量和数据类型3.列表4.if语句5.字典6.For和while循环实操内容Python基础(续)1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二天机器学习材料与化学应用<
- 3天狂揽2.8k星!manus 开源替代又又又又又又又来啦! 逆天AI助理Suna开源!免费替你搞定一切,效率飙升!
梦玄海
人工智能开源编辑器stablediffusiongolang
今天给大家挖来一个超级宝藏!你是不是也曾幻想过拥有一个钢铁侠的贾维斯那样,能帮你处理各种繁琐任务的AI伙伴?能在你忙得焦头烂额时,优雅地帮你完成研究、分析数据、甚至处理各种日常挑战?别再幻想了!今天的主角——Suna,就是这样一个为你而生的开源通用AI智能体!它不仅仅是一个聊天机器人,更是一个能代表你行动、解决现实世界问题的得力干(工)助(具)手(人)!在GitHub上,光发布几天的Suna项目已
- n8n和dify有什么区别
小雷FansUnion
AI2025人工智能
n8nvsDify全面对比分析1.产品定位对比1.1核心定位差异维度n8nDify产品类型工作流自动化平台AI应用开发平台主要用途连接不同服务,实现业务自动化快速构建AI聊天机器人和应用目标用户业务人员、运营人员、开发者AI应用开发者、产品经理核心价值提升工作效率,减少重复劳动降低AI应用开发门槛1.2应用场景对比n8n应用场景:├──数据同步自动化│├──CRM与邮件系统同步│├──表格数据自动
- 基于python快速部署属于你自己的页面智能助手
小张Tt
python人工智能腾讯云AI代码助手
文章目录前言一、实现目标二、代码解析2.1目录结构2.2后端:Flask服务器的搭建2.2.1安装Flask2.2.2创建Flask应用2.3实现聊天界面与消息交互2.3.1创建聊天界面三、跨域问题的解决3.1安装flask-cors3.2在Flask中启用CORS五效果展示前言 AI聊天机器人已经成为了许多应用场景中的重要组成部分。通过与用户的对话,聊天机器人不仅能够提升用户体验,还能通过不断
- Veo 3 可以生成视频,并附带配乐
TechVision大咖圈
音视频人工智能
谷歌最新的视频生成AI模型Veo3可以创建与其生成的剪辑相配的音频。周二,在谷歌I/O2025开发者大会上,谷歌发布了Veo3。该公司声称,这款产品可以生成音效、背景噪音,甚至对话,为其制作的视频增添配乐。谷歌表示,Veo3在生成的视频质量方面也比上一代Veo2有所提升。Veo3从周二开始在谷歌的Gemini聊天机器人应用程序中推出,供谷歌每月249.99美元的AIUltra计划订阅者使用,可以通
- AI正在偷偷取代这10种职业,你的工作安全吗?
近年来,人工智能(AI)的飞速发展正在悄然改变我们的工作方式。从自动化客服到AI生成内容,许多传统职业正面临被取代的风险。虽然AI带来了更高的效率和便利,但也让不少人开始担忧:我的工作会被AI抢走吗?今天,我们就来盘点10种最容易被AI取代的职业,并探讨如何在这个AI时代保持竞争力。1.客服代表取代指数:★★★★★AI驱动的聊天机器人(如ChatGPT、GoogleBard)已经能够处理大部分基础
- 借力 提示词检索解码与 OpenVINO™ GenAI 全面提升 LLM 推理
OpenVINO 中文社区
经验分享
大语言模型(LLM)彻底改变了自然语言处理,推动了聊天机器人、摘要和内容生成等应用的发展。然而,推理效率依然是一个关键挑战,尤其在需要低延迟响应的场景下更为突出。试想你在一家餐厅,经常点同样的菜。服务员不必每次都询问你的订单再传达给厨房,而是直接认出你常点的菜品并立即上菜,这样既缩短了等待时间,也加快了整个服务流程。同样,在文本生成中,模型常常遇到输入提示中的重复模式。与每次都从零开始生成toke
- 2025年6月21和22日复习和预习(python)
子豪-中国机器人
人工智能
一、作业内容(一)知识点回顾用户输入处理使用input()函数获取用户输入的字符串,并存储到变量中。条件判断语句if-elif-else结构:根据不同条件执行相应代码块,适用于多分支判断。语音合成技术导入pyttsx3库实现文本转语音功能,通过pyttsx3.speak()方法将文本转换为语音输出。(二)练习题基础功能实现编写程序,创建一个简易聊天机器人,能够根据用户输入的问题给出预设回答。实现至
- 实战LangChain(三):深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力
matianlongg
深度学习langchain交互neo4j
实战LangChain(三):深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力实战LangChain(一):构建您的第一个聊天机器人_langchai机器人实战LangChain(二):探索RAG——为聊天机器人注入知识-CSDN博客实战LangChain(三):深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力实战LangChain(四):LangGraph入门——状态管理与基础结构实战Lan
- Open-WebUI:解锁大模型的本地化应用潜力
CarlowZJ
Open-WebUI
目录一、Open-WebUI简介(一)概念与定位(二)核心特点二、Open-WebUI的安装与配置(一)基于Docker的安装(二)基于Python的安装三、Open-WebUI调用大模型的实现方法(一)接入本地部署的模型(二)接入云端API服务四、Open-WebUI的应用场景(一)AI聊天机器人(二)智能搜索引擎(三)自动化内容生成(四)数据分析与可视化五、Open-WebUI使用注意事项(一
- 让大模型更了解你
无声旅者
人工智能AIAI大模型Agent大模型
记忆所谓记忆,是表现得像大模型能够记住一些事情。在之前的课程里,我们说过,大模型的API是无状态的,所以,大模型本质上是没有记忆的。大模型记忆的实现是通过在提示词中传递更多的内容实现的。讨论Agent系统实现的时候,我们谈到了记忆组件,它包括两个部分,短期记忆和长期记忆。其中,短期记忆我们在讨论聊天机器人时已经谈到了,实现记忆的方案就是将聊天历史放到提示词中,这是一个通用的做法。但是,正如我们那一
- 字节跳动Coze平台调研报告
DS-RAG
人工智能
字节跳动Coze平台调研报告一、平台概述(一)定位与目标用户群体Coze是字节跳动推出的一站式AI应用开发平台,也被称为“字节版GPTs”。它是面向个人开发者、企业及AI爱好者的零代码AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,让用户无需编程经验即可快速创建、调试和部署各类AI智能体(如聊天机器人、自动化工具等),并支持多场景发布和商业化应用。无论是想要打造专属聊天机器人的个人开发者,还是寻求业务自动化和
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】RAG和Agent
AI智能应用
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
RAG,Agent,大模型应用,AI,知识图谱,检索,响应生成,聊天机器人1.背景介绍近年来,大模型技术取得了飞速发展,其强大的语言理解和生成能力为人工智能应用带来了新的机遇。然而,单纯依靠大模型的零样本学习能力往往难以满足复杂场景下的应用需求。为了更好地将大模型应用于实际场景,研究者们提出了RetrievalAugmentedGeneration(RAG)和AIAgent等新兴技术。RAG技术将
- 测试工程师实战:用 LangChain+deepseek构建多轮对话测试辅助聊天机器人
Python测试之道
测试工程师学langchainlangchain机器人
随着AIGC技术的飞速发展,越来越多的测试工程师希望借助大模型提升日常测试效率,例如辅助设计用例、答疑解惑、自动化生成测试建议等。LangChain作为主流LLM应用开发框架,为多轮对话智能助手的研发提供了极大便利。本文不仅带你上手LangChain构建多轮对话测试机器人,还通过两个实际问答案例,深入展示其在测试用例设计场景下的实用价值和专业性。一、构建多轮对话测试机器人1.环境与依赖推荐使用Ju
- [特殊字符] 一键搭建AI语音助理:基于DashScope+GRadio的智能聊天机器人技术全解
来自于狂人
人工智能机器人
一、项目核心技术架构(图1)交互层核心模块pyaudio实时采集流式响应PCM编码GRadio界面状态控制实时对话展示语音输出历史记录管理ASR回调类ASR语音识别聊天处理引擎GPT大模型处理语音合成回调TTS语音合成语音输入DashScopeAPI二、四大核心技术实现1.智能语音识别引擎(附关键源码注释)classASRCallback(TranslationRecognizerCallback
- 【开源项目】免费且本地运行:快用 DeepEval 测测你的大模型接口有没有缩水
MarkGosling
开源项目语言模型python开源软件ai人工智能
作为一个整天鼓捣大语言模型应用的大学生,我经常遇到一个头疼事儿:做了个RAG管道、搞了个聊天机器人,或者搭了个代理工作流之后,怎么才能知道它到底好不好、靠不靠谱?都说提示工程重要,模型选择也关键,但优化了半天,该用哪个模型,哪个提示词效果真棒,哪个架构更稳定?凭感觉?靠肉眼对比几个输出?这也太不“极客”了!过去用第三方厂商的大模型接口,总有点不放心:万一它给我的模型是个“残血版”API呢?我们普通
- 【天机学堂|项目】4W字总结笔记
坤小满学Java
项目笔记rabbitmq分布式elasticsearchjavaspringcloudmybatis
天机学堂今晚也是完结撒花了,总的来说是一个很好的微服务练手项目,也可以说是黑马点评的Plus版本,下面是技术栈,可以说是非常齐全,里面也涵盖了分布式锁的应用,优惠卷兑换码的生成,异步领劵,多线程处理任务,工厂模式,策略模式的使用,延时队列的使用,基于redis实现点赞,排行榜功能,基于XXL-JOB实现每月更新排行榜,链式执行定时任务等等。以下是我记录的笔记。笔记首页(包含飞书链接和百度文盘资料)
- Streamlit在人工智能中的应用场景
不老刘
人工智能人工智能
Streamlit在AI大模型(如GPT、LLaMA、Claude等)和RAG(检索增强生成)中的应用非常广泛,它能够快速构建交互式界面,让用户直观体验大模型的能力,并灵活调整参数或输入数据。以下是具体应用场景和实现方法:1.大模型(LLM)的交互式演示Streamlit可以轻松集成OpenAI、HuggingFace、LangChain等库,构建大模型的聊天、文本生成或问答应用。应用场景聊天机器
- ChatClient vs ChatModel:开发者必须知道的4大区别!
java
在SpringAI/SpringAIAlibaba框架中,ChatModel和ChatClient都可以实现大模型的文本生成功能,例如聊天机器人,但二者是两种不同层级的API封装,分别针对不同的开发场景和需求设计。1.功能定位与抽象层级1.1ChatModel直接与具体的大语言模型(如通义千问、OpenAI等)交互,提供基础的call()和stream()方法,用于同步或流式调用模型,具体使用如下
- 纪念人生第一个省一
nightunderblackcat
pythonflask
从高二开始自学编程,以及了解CSDN,到现在取得了中国机器人及人工智能大赛省一.这一路真的好不容易,感谢YunZai-Bot这个项目让我热爱上编程,未来希望可以取得更好的成绩并创建一个我自己的聊天机器人项目
- 对话DataFocus创始人:大模型会颠覆ToB行业吗?
clarance2015
chatgpt人工智能
编者按:年初ChatGPT引爆了AIGC,GPT几乎成了软件从业者最高频的话题了。如今时过半载,子弹仍然在飞舞,显然这波浪潮还远远没有到平息的时候。这是一次内部分享,我们有幸和DataFocus创始人JET畅聊了大模型的天南海北,匆匆整理以飨读者。第一部分LLM大模型Chatgpt究竟神奇在哪里?JET:问答式交互,的确比传统列表搜索的方式好很多。Chatgpt比其他的聊天机器人有了质变,体验上完
- 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