- 自然语言处理(NLP)领域大语言模型学习目录大全
彬彬侠
大模型自然语言处理NLP大模型LLMGPTBERTGLM
本文主要收集了自然语言处理(NLP)领域的大语言模型,可以可以通过点击标题链接查看具体的详情。GPT系列GPT-1(GenerativePre-trainedTransformer1)模型GPT-1(GenerativePre-trainedTransformer1)是OpenAI在2018年6月提出的第一代GPT模型,也是第一个基于Transformer结构的自回归(Autoregressive
- 没有最好的,只有最合适的:重新认识测试工具的价值
测试者家园
软件测试测试开发和测试质量效能测试工具软件测试人工智能智能化测试自动化测试自主化测试
用ChatGPT做软件测试在软件测试领域,关于“测试工具是否有好坏之分”的问题常常引发热议。一方面,经验丰富的测试专家通常有自己偏爱的工具和方法,另一方面,新手常困惑于琳琅满目的测试工具库,渴望寻找“最好”的工具。然而,测试工具真的有绝对的好坏之分吗?本文将从多维度剖析这个问题,旨在帮助读者开阔视野,重新思考测试工具的选择与价值。一、工具好坏的判断标准:适用性胜于绝对性1.1目标导向性:工具的价值
- 5人3小时复刻Manus?开源OpenManus项目全解剖,我的DeepSeek股票报告这样诞生
大F的智能小课
DeepSeek技术解析和实战大模型理论和实战数据库人工智能python
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂技术岗。分享AI算法干货、技术心得。更多文章可关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!OpenManus是什么1.项目背景OpenManus是由MetaGPT核心团队仅用3小时复刻而成的开源项目,其在GitHub上线首日便获得了10k+的星标(不过下午查看时仅4k)。该项目的核心价值主要体现在以下三个方面
- 前端开发中如何使用ChatGPT辅助开发?
破碎的天堂鸟
学习教程chatgpt
以下是前端开发中使用ChatGPT辅助开发的完整指南,涵盖核心应用场景、实践方法及注意事项:一、代码生成与优化基础代码生成HTML/CSS/JS框架搭建:通过自然语言描述需求(如"生成带导航栏的响应式页面"),ChatGPT可快速生成结构清晰的代码骨架。例如,输入“用Flexbox实现垂直水平居中布局”,可得到包含justify-content和align-items属性的代码[1][32]。组件
- 驱动 AI 边缘计算新时代!高性能 i.MX 95 应用平台引领未来
WPG大大通
NXP产线ATU伊布小編(一部)人工智能边缘计算大大通方案ai汽车工业
智慧浪潮崛起:AI与边缘计算的时代正悄然深植于我们的日常生活之中,无论是火热的ChatGPT与DeepSeek语言模型,亦或是Meta智能眼镜,AI技术已经无形地影响着我们的生活。这股变革浪潮并未停歇,而是进一步催生了更高效、更贴近现实需求的技术演进。然而,随着AI应用场景的拓展,传统云计算在实时性、隐私保护与带宽等方面逐渐面临瓶颈。特别是在自动驾驶、智慧医疗、工业自动化等高精度应用中,毫秒级的延
- Linux知识点3
.R^O^
linux运维服务器
1.磁盘管理方式?MBR(MasterBootRecord主启动记录)每块硬盘至多可以划分4个分区划分更多分区时可对某一分区进行扩展单个分区最大2TB只能有1个扩展分区,其内可以有多个逻辑分区GPT(GUIDPatritionTable,全局唯一标识分区表)支持每个磁盘上多于4个分区Windows系统最多可以划分128个分区单个分区超过2TB主分区,扩展分区,逻辑分区空闲表法:管理简单,但查找连续
- FastGPT 引申:混合检索完整实例
窝窝和牛牛
FastGPT开源
文章目录FastGPT引申:混合检索完整实例1.各检索方式的初始结果2.RRF合并过程3.合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申:混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程,假设我们有一个查询:“如何使用Python进行数据分析”1.各检索方式的初始结果向量检索结果(相似度分数0-1):1.{id:"doc1",q:"Pyth
- NL2SQL技术方案系列(5):金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案
汀、人工智能
LLM工业级落地实践prompt人工智能大语言模型NL2SQLText2SQL
NL2SQL技术方案系列(5):金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(SpidervsBIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQL进阶系列(1):DB-GPT-Hub、SQLco
- NL2SQL进阶系列(2):DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]
汀、人工智能
LLM工业级落地实践gpt人工智能深度学习大语言模型sqlNL2SQLText2SQL
NL2SQL进阶系列(2):DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(SpidervsBIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQL任务的目标是将用户对某个数据库的自然
- 基于AI大模型api实现的ChatGPT服务
大牛撸码
人工智能chatgpt
项目简介该项目基于AI大模型api实现的自建后端Chat服务,支出同步响应及流式响应,完美呈现打印机效果。支持一键切换ChatGPT(3.5、4.0)模型、文心一言(支持Stable-Diffusion-XL作图)、通义千问、讯飞星火、智谱清言(ChatGLM)等主流模型,后续模型持续对接中。项目包含java服务端、网页端、移动端及管理后台配置。基于AI大模型api实现的ChatGPT服务,支持一
- Spring AI简单使用
NaughtyBo
记录spring
https://github.com/chatanywhere/GPT_API_freeAI框架之SpringAI与SpringCloudAlibabaAI使用讲解超级详细SpringAI+ChatGPT(java接入OpenAI大模型)SpringCloudAlibabaAI速通版!保姆级教程!Java大模型应用开发,微服务整合DeepSeek,LangChain大型语言模型LLM实战-尚硅谷文
- FastGPT 源码:RRF、Rerank 相关代码
窝窝和牛牛
FastGPT开源
文章目录FastGPT源码:RRF、Rerank相关代码1.RRF(ReciprocalRankFusion)合并实现2.Rerank二次排序实现3.重排序的主要特点4.整个搜索流程5.这种方式的优势FastGPT源码:RRF、Rerank相关代码下边介绍RRF合并和Rerank二次排序的相关实现:1.RRF(ReciprocalRankFusion)合并实现主要在datasetSearchRes
- 如何在本地部署开源通用智能体OpenManus?技术方案全解析
猫头虎
猫头虎AI探索之路人工智能AIGCAI-nativegptpromptagiagent
背景近期,中国团队推出的通用型AIAgent产品Manus因在GAIA基准测试中刷新性能记录引发行业关注,其"手脑协同"能力可完成简历筛选、旅行规划等复杂任务,内测邀请码一度被炒至数万元。但对于开发者而言,依赖商业产品存在技术黑箱与成本限制。值得庆幸的是,MetaGPT团队与Camel团队已分别开源了OpenManus和OpenManus-OWL,为开发者提供了自主部署的解决方案。本文将深入解析本
- CentOS 7中安装Dify
laolitou_1024
CentOSDockerAIcentos运维人工智能
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,让您可以快速从原型到生产。尤其是我们本地部署DeepSeek等大模型时,会需要用到Dify来帮我们快捷的开发和应用。大家可以参考学习它的中文文档:https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md一、系统要求在安装D
- 为什么「上下文检索」是提升 RAG 系统问答准确度的关键?
后端人工智能数据库
为什么明明答案就在知识库里,但AI却无法准确回答?原因之一是由于RAG系统处理文档的方式。“文档切块”步骤导致丢失语义缺失、语义歧义或全局结构缺失,AI可能只看到了“局部信息”,却忽略了“全局意义”。这正印证了莫拉维克悖论——对人类而言是基于直觉的语义衔接,对AI却是一个需要复杂计算的挑战。针对这一问题,庖丁研究团队推出“上下文检索技术”——突破性地让AI通过结构解析和语义重组跨越文档碎片,让AI
- Manus学习手册合集【建议收藏】
周师姐
学习pdf人工智能
这两天,一款通用AI智能体Manus还没发布就火了,因为还在内测中,用户需要邀请码才能够体验,这就导致原本免费的邀请码在二手平台最高被炒到8万8。相比于之前爆火的DeepSeek和ChatGPT这类AI对话工具,Manus是全球首款真正意义上的通用人工智能!没错,就是科幻电影里面能够独立思考,自主运行的人工智能!!manus学习资料:https://pan.xunlei.com/s/VOKk8Cq
- 2025年AI编程的进展与突破
调皮的芋头
低代码神经网络人工智能AIGCAI编程
2025年AI编程的进展与突破1.AI编程能力达到中级工程师水平核心技术突破:大语言模型(如GPT-4、Claude3.5)通过海量代码训练,已能理解自然语言需求并生成符合规范的代码,支持复杂任务(如多文件修改、测试生成、代码部署)。能力边界扩展:AI可独立完成模块化开发、代码调试及简单架构设计,例如Meta计划在2025年将中级工程师的工作自动化,部分企业代码生成率已超50%(如科大讯飞)。多模
- 阿里云CTO:通义稳居全球最强开源大模型,性能接近GPT-4o
首席数智官
人工智能阿里云云计算
来源:@首席数智官9月19日,在2024杭州云栖大会上,阿里云CTO周靖人表示,阿里云正在围绕AI时代,树立一个AI基础设施的新标准,全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系,让数据中心成为一台超级计算机,为每个AI和应用提供高性能、高效的算力服务。大会现场,通义大模型迎来了年度重磅发布。基础模型升级,性能媲美GPT-4o,发布最强开源模型Qwen2.5系列,
- 实用AI工具推荐
DHLSP15
1024程序员节人工智能ai
在当今数字化时代,AI工具已经成为提升工作效率的重要助手。以下是一些实用AI工具的推荐,它们能在不同领域帮助你提高生产力:ChatGPT:由OpenAI开发,擅长文本生成、撰写文章、回答问题和编程辅助,支持多语言应用。JasperAI:专注于生成高质量的营销文案、社交媒体帖子和博客文章,适合内容创作者和营销人员。DALL·E:由OpenAI推出,能根据文字描述生成图像,适合设计师和内容创作者快速创
- AI时代,数据分析师如何破局?
atbigapp.com
数据分析人工智能数据分析
近年来,AI技术的迅猛发展正在深刻改变各行各业,数据分析领域也不例外。从ChatGPT到DeepSeek,再到最新的Manus,AI工具的能力已经从简单的问答和数据分析,进化到能够独立完成复杂任务并交付完整成果。这种变革不仅提升了效率,也对传统数据分析师的职业前景提出了严峻挑战。如果说以前的AI工具对数据分析的应用只是小打小闹,那DeepSeek和Manus的出现,无疑给数据分析师敲响了警钟。随着
- 具有自主规划与决策能力的 RAG 工作全面解析
weixin_40941102
人工智能机器学习大数据
简介RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种将信息检索与生成模型相结合的技术,广泛应用于需要外部知识支持的AI任务。近年来,随着自主AI代理(Agent)的引入,部分RAG系统进化出自主规划和决策能力,能够动态优化检索策略、迭代推理并处理复杂任务。本文将深入探讨这些RAG工作的技术原理、实现方式、工具支持以及在客户支持、医疗保健、金融、工业等领域的具
- AI 工具层出不穷,Manus 爆火,如何理性看待?
gange574
人工智能AI写作aiAI软件AI平台AI编程AI网站
近期AI领域动作不断,吸满了人们的关注,特别是被一些自媒体文章,引起了各种焦虑,让人觉得:是不是马上要被AI取代了?是不是马上就要失业了?我还没跟上AI时代,是不是要被这个时代给抛弃了?内心充满了焦虑与不安!要我说,大可不必,我的答案是:以人为本,AI为辅。首先咱们一起回顾一下,从火爆全球的ChatGPT,到春节期间国产deepseek被大家所熟知,成了手机里的「固定嘉宾」,现在遇事不决:问一下d
- PCL 最小二乘拟合空间曲线
点云侠
点云进阶算法c++计算机视觉3d开发语言
目录一、曲线拟合1、算法原理2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。博客长期更新,最近一次更新时间为:2024年7月14日。①代码在PCL1.14.1中运行;②完善代码;③新增标准测试数据一、曲线拟合1、算法原理 电力线三维重建指将提取得到的单根电力线进行精确矢量化。在理想情况下,
- Bert学习笔记
缓释多巴胺。
大模型相关知识语言模型bert
一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务:随机屏蔽(masking)部分输入token,然后只预测那些被屏蔽的token。问题:预训练任务与微调任务不一致原因:在finetuning期间从未看到[MASK]token,预训练和finetunin
- RAG 检索增强生成:技术详解与应用展望
君君学姐
RAG检索增强生成
RAG检索增强生成:技术详解与应用展望一、引言随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域迎来了前所未有的变革。其中,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)作为一种新兴的技术框架,正逐渐成为大模型应用中的热门选择。RAG通过结合信息检索(IR)和自然语言生成(NLG)的能力,旨在提升模型在回答问题、生成文本等任务中的准确性和可靠性。本文将深
- 【五.LangChain技术与应用】【31.LangChain ReAct Agent:反应式智能代理的实现】
再见孙悟空_
AI进阶之旅》langchainLangChain技术LangChain输出解析器人工智能langchain官方工具Agent案例2
一、ReActAgent是啥?为什么说它比「普通AI」聪明?想象一下,你让ChatGPT查快递物流,它可能直接编个假单号糊弄你。但换成ReActAgent,它会先推理(Reasoning)需要调用哪个接口,再行动(Action)查询真实数据——这就是ReAct的核心:让AI学会「动脑子」再动手。举个真实案例(参考官方代码改的):fromlangchain.agentsimportTool,init
- 人工智能开发趋势
光影少年
人工智能
人工智能开发趋势:未来技术的演进与创新引言人工智能(AI)正在以惊人的速度发展,并在各行各业中发挥越来越重要的作用。从自然语言处理到计算机视觉,从自动化决策到自主学习,AI的发展方向正变得更加智能化、自动化和人性化。本文将探讨当前AI开发的最新趋势,并展望未来的发展方向。1.生成式AI的崛起近年来,生成式AI(如ChatGPT、StableDiffusion、DALL·E)展现出强大的内容创作能力
- 电商智能客服实战(三)-需求感知模块具体实现
power-辰南
企业级AI项目实战人工智能NERNLU自然语言AIAGENT
电商智能客服实战(一)—概要设计电商智能客服实战(二)需求感知模块模型微调实现一、整体架构设计1.1模块定位需求感知模块作为智能客服系统的前端处理单元,负责对用户输入进行多维度解析,输出结构化语义理解结果,为下游决策引擎提供数据支撑。1.2核心流程图用户输入需求感知模块情感分析NLU意图识别NER实体识别参数提取规划模块AutoGPT生成步骤规则引擎匹配反馈集成工具模块订单查询API工单API知识
- 使用 Python 快速扫描局域网中活动的 IP
技术探索
pythontcp/ip开发语言
部分数据来源:ChatGPT本文仅用于信息安全的学习,请遵守相关法律法规,严禁用于非法途径。若观众因此作出任何危害网络安全的行为,后果自负,与本人无关。简介如果你需要在局域网中查找活动的IP地址,那么这个Python脚本可以帮助你快速地扫描整个局域网,并输出所有活动的IP地址,最后将它们存储到一个文件中,方便你查看。这个脚本基于Python语言,使用了os和threading模块,它能够快速扫描所
- 【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架
木亦汐丫
大模型语言模型sqlagiai数据库人工智能embedding
简介Vanna是基于检索增强(RAG)的sql生成框架Vanna使用一种称为LLM(大型语言模型)的生成式人工智能。简而言之,这些模型是在大量数据(包括一堆在线可用的SQL查询)上进行训练的,并通过预测响应提示中最有可能的下一个单词或“标记”来工作。Vanna优化了提示(通过向量数据库使用嵌入搜索)并微调LLM模型以生成更好的SQL。Vanna可以使用和试验许多不同的LLM,以获得最准确的结果。V
- 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