- Easy-ES(用Mybatis-Plus语法来操作ElasticSearch)
充满希望的程序员
elasticsearchmybatis大数据搜索引擎
简介Easy-Es(简称EE)是一款基于ElasticSearch(简称Es)官方提供的RestHighLevelClient打造的ORM开发框架,在RestHighLevelClient的基础上,只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生,如果有用过Mybatis-Plus(简称MP),那么基本可以零学习成本直接上手EE,EE是MP的Es平替版,在有些方面甚至比MP更简单,同时也融入了更多Es独
- 使用CharacterTextSplitter进行文本分割的实战指南
bBADAS
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在处理长文本时,将其切割成较小的片段是常见的需求,尤其是在自然语言处理任务中。CharacterTextSplitter是一个强大的工具,用于通过字符分隔符对文本进行分割,本文将深入介绍如何使用它进行文本处理。技术背景介绍当面对一份冗长的文本时,比如总统演讲稿、法律文档等,我们常常需要将其拆分成便于处理的小段。CharacterTextSplitter正是为此而生的一个轻量级工具,专门用于基于特定
- AI-NAS:当存储遇上智能,开启数据管理新纪元
DeepSeek+NAS
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在数据爆炸的时代,NAS(网络附加存储)已成为个人和企业存储海量数据的利器。然而,面对日益庞大的数据量,传统的NAS系统在文件管理和搜索效率上逐渐力不从心。AI-NAS应运而生,它将NAS与人工智能(AI)能力深度融合,为数据管理带来革命性的变化。AI-NAS的核心优势在于其智能化能力:智能文件分类与整理:告别繁琐的手动分类,AI-NAS能够自动识别文件类型、内容,并根据预设规则或学习用户习惯,将
- 清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临:冲破AI迷雾,决胜深度进阶辉煌之路
2501_91080101
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清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临:冲破AI迷雾,决胜深度进阶辉煌之路在科技迅猛发展的时代,AI已经成为推动各行业变革的核心力量。但AI领域知识体系庞大复杂,新理论、新技术层出不穷,让人望而生畏。如今,清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临,为在AI浪潮中奋勇前行的探索者们,开辟出一条决胜深度进阶的辉煌之路。清华智慧,铸就AI领域巅峰宝典清华大学,作为国内学术与科研的重镇,始终在人工智能领
- 尾号限行API:实现城市交通管理的智能化
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一、引言随着城市化进程的加快,交通拥堵问题日益严重。为了缓解交通压力,许多城市采取了尾号限行措施。尾号限行是指根据车辆牌照的最后一位数字,限制某些车辆在特定日期或时间段内行驶。为了更高效地管理和实施这一政策,尾号限行API应运而生。二、什么是尾号限行API?尾号限行API是一种基于互联网的应用程序接口,它能够提供实时、准确的限行信息查询服务。通过简单的HTTP请求,用户可以获取指定城市的当前限行规
- 大语言模型引擎全解析:Transformers、vLLM、Llama.cpp等,最佳选择全攻略!
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近年来,大语言模型(LLMs)如GPT、LLaMA、BERT等已经成为人工智能领域的核心驱动力。然而,如何高效地运行和优化这些模型,成为了开发者和研究者面临的重要挑战。为此,一系列专为大语言模型设计的引擎应运而生。本文将带你深入了解Transformers、vLLM、Llama.cpp、SGLang、MLX和Ollama这些引擎,帮助你找到最适合的工具,释放大语言模型的全部潜力!作为技术人员,不仅
- WebSocket:实现实时通信的利器
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在现代Web应用中,实时通信变得越来越重要。无论是聊天应用、在线游戏,还是实时数据推送,传统的HTTP请求-响应模式已经无法满足需求。WebSocket作为一种全双工通信协议,应运而生,成为实现实时通信的利器。本文将深入探讨WebSocket的工作原理、优势、应用场景以及如何使用它来构建高效的实时应用。什么是WebSocket?WebSocket是一种网络通信协议,允许在客户端和服务器之间建立持久
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
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1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- Imagen原理与代码实例讲解
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计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
- 大模型时代,后端程序员如何避免被AI卷死?
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我是王中阳,专注帮程序员升职加薪。最近后台收到很多留言:“AI都能写代码了,咱们后端是不是要失业了?”说实话,去年我也慌过。当看到AI能够快速生成代码,甚至某些简单的代码任务完成得比牛马程序员还要出色时,内心的焦虑感油然而生。但后来我通过深入研究和实践发现,这波AI浪潮里藏着巨大的升职加薪机会。今天说点大实话,教你怎么把AI变成涨薪工具。先泼盆冷水:这3类程序员真的危险了只会CRUD的API搬运工
- Spring Boot + Lua 手写分布式锁(支持自动续期 / 可重入)
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1、简介在分布式系统环境中,多个服务或节点可能并发地访问和修改同一资源,这种情况极易导致数据不一致或死锁问题。为解决这一问题,分布式锁机制应运而生。相较于直接使用现成的分布式锁解决方案,通过自己动手实践,我们能够更深刻地理解其内部的运作机制与核心原理。通过SpringBoot集成Redis,并使用Lua脚本,我们可以实现一个支持自动续期和可重入的分布式锁。Lua脚本的原子性执行确保了获取和释放锁的
- 动态数据源切换(Dynamic-DataSource)的实践(Java)
小马不敲代码
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1、简述在Java开发中,许多场景需要访问多个数据库,例如多租户系统或读写分离架构。为了灵活高效地管理这些场景,动态数据源切换(Dynamic-DataSource)技术应运而生。2、什么是Dynamic-DataSource?Dynamic-DataSource是一种可以根据业务需求动态切换数据源的技术。常见的使用场景包括:读写分离:读请求路由到只读数据源,写请求路由到主数据源。多租户系统:根据
- 【开题报告】springboot基于B_S架构的视频监控系统的设计与实现4jbbp计算机毕设
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本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境,文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。开题报告研究背景:随着社会的发展和科技的进步,视频监控系统在各个领域得到了广泛应用。传统的视频监控系统往往采用集中式架构,存在着诸多问题,如单点故障、带宽消耗大、实时性差等。为了解决这些问题,基于B/S架构的视频监控系统应运而生。研究意义:基于B/S架构的视频监控系统具有分布式部署、易于维护、资源共享
- 论分布式存储系统架构设计
一休哥助手
架构软考系统架构师分布式
一、引言随着大数据、人工智能和物联网等技术的快速发展,数据存储需求呈现爆发式增长。传统集中式的存储系统架构逐渐暴露出性能瓶颈、可靠性差、扩展性不足等问题,无法满足日益增长的数据存储需求。在这种背景下,分布式存储系统(DistributedStorageSystem)应运而生。分布式存储系统通过将数据分散在多台设备上,实现了负载均衡、可靠性提升以及高效的数据访问,成为现代大规模数据存储的主流方案。本
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《全星研发管理APQP软件系统》:汽车电子行业的卓越之选汽车电子行业的研发管理,正面临着前所未有的挑战与机遇。全星研发管理APQP软件系统应运而生,为行业研发管理体系建设化解难题。研发管理软件系统APQP软件系统--强力赋能汽车部件开发管理《全星研发管理APQP软件系统》在通用传统项目管理系统功能的基础上,深度契合汽车质量管理IATF16949和VDA体系。APQP、FMEA、PPAP、SPC、M
- 主流低代码平台对比分析
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vue.js低代码钉钉
一、引言随着数字化转型的加速推进,企业对于快速构建应用程序的需求日益增长。低代码开发平台(Low-CodeDevelopmentPlatform,LCDP)应运而生,它允许用户通过图形化界面和少量编程知识来创建复杂的企业级应用,大大缩短了开发周期并降低了成本。本文将对市场上几款主流低代码平台进行深入比较,帮助企业在选择时做出更加明智的决策。二、市场概述目前市面上较为流行的低代码平台主要包括OutS
- 敏捷开发 与 Scrum
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敏捷开发的概念起源于20世纪90年代末期,旨在解决传统软件开发方法中存在的效率低下问题。传统软件开发方法因其繁琐的过程和对文档的严格要求,导致了“重型化危机”,这使得开发效率大幅下降。为了应对这些问题,敏捷方法应运而生。敏捷开发的起源可以追溯到2001年2月,当时MartinFowler、JimHighsmith等17位软件开发专家在美国犹他州雪鸟滑雪圣地聚集,共同签署了《敏捷宣言》,标志着
- Ollama:让大型语言模型触手可及
步子哥
AGI通用人工智能语言模型人工智能自然语言处理
Ollama:让大型语言模型触手可及导语:近年来,大型语言模型(LLM)发展迅猛,但对于普通用户而言,搭建和使用LLM仍有一定门槛。Ollama应运而生,它是一个轻量级、可扩展的框架,致力于让每个人都能轻松构建和运行本地LLM。一键安装,轻松上手Ollama提供了简单易用的安装方式,无论你是macOS、Windows还是Linux用户,都能快速开始使用。macOS:下载Windows(预览版):下
- 必备神器!熠点点・图片批量修改
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你是否也遇到过这样的场景?作为自媒体编辑,每天需要处理上百张配图,反复调整尺寸、修改格式、添加水印,机械化的操作挤占了创作时间;作为电商运营,商品主图的统一优化总要在不同软件间来回切换,稍不留神就会漏改某张图片;甚至普通用户整理旅行照片时,批量旋转、重命名等基础操作都要耗费半小时……这些琐碎却高频的图片处理需求,往往让人陷入「重复劳动」的泥潭。而「熠点点・图片批量修改」正是为解决这类痛点而生。化繁
- 深入解析动态住宅IP
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在当今的数字时代,IP代理在多个账号管理、数据采集和市场调研等领域中发挥着至关重要的作用。随着互联网的发展,网络安全和隐私保护越发受到重视。尤其是在使用多个网络账号进行操作时,确保账号的安全性就显得尤为重要。在这种情况下,动态住宅IP应运而生,成为不少用户的选择。一、什么是动态住宅IP?动态住宅IP是指通过真实家庭网络提供的IP地址。与数据中心IP有所不同,它们源自实际住宅用户,由网络服务提供商(
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内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中,联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题,而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力,为小样本场景提供技术支撑。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化,显著提升模型透明度,降低黑箱风险。在技术实现层面,特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能,结合
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深入浅出:大模型应用工具Ollama技术详解引言近年来,大型模型(LargeModels,LLMs)技术突飞猛进,在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,部署和运行这些庞大的模型往往面临着环境配置复杂、资源需求高昂等挑战。为了解决这些痛点,Ollama应运而生。本文将深入探讨Ollama,一个旨在简化大模型本地运行和管理的开源工具,帮助读者理解其核心概念、优势以及应用场景
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- 揭秘AWS GPU实例:以极致AI算力与成本优化,重塑企业智能竞争力
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在AI模型规模指数级增长的今天,算力已成为企业创新的胜负手。面对动辄千亿参数的LLM大模型训练、实时高并发的AI推理场景,如何兼顾超强算力与极致成本?本文将深度解析AWSGPU实例的颠覆性技术方案,带您解锁AI时代的核心生产力。一、AWSGPU实例:为AI而生的算力引擎1.1硬件级加速:定义行业标杆NVIDIA顶级芯片阵容:搭载A100/V100TensorCoreGPU(P4/P3实例)、最新H
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方案背景能源是经济社会发展的基石。当前,全球能源格局深刻调整,新一轮能源革命蓬勃兴起,发展清洁能源、推动能源转型已成为全球共识。我国明确提出“双碳”目标,构建以新能源为主体的新型电力系统势在必行。微电网作为连接分布式能源与主电网的桥梁,是构建新型电力系统的重要组成部分。然而,传统微电网管理模式粗放,难以满足新型电力系统下安全、高效、灵活的运行需求。微电网智慧管理平台应运而生,为驱动能源变革、实现高
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工程项目管理系统的技术革新与数字化转型随着科技的飞速发展,工程项目管理领域正经历着前所未有的变革。在这个变革中,一款先进的工程项目管理软件应运而生,它不仅提升了项目管理的效率和质量,更推动了企业数字化转型的进程。这款工程项目管理软件采用了Vue、Uniapp、Layui等前沿技术框架,构建了一个覆盖项目全生命周期的综合管理平台。从项目策划决策、规划设计,到施工建设、竣工交付,再到总结评估和运维运营
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CITY_OF_MO_GY
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在当前大模型盛行的时代,大模型的垂类微调、优化成为产业落地、行业应用的关键;RAG技术应运而生,主要解决大模型对专业知识、实效性知识欠缺的问题;RAG的核心工作逻辑是将专业知识、实效知识等大模型欠缺的知识进行收集、打包、保存为一个知识库,在用到该部分知识的时候,可以通过检索关键信息,将知识库內对应知识片段进行返回,再整合为一个结构化的prompt(提示词)输入给大模型,这样以来,大模型就可以结合这
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最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE数据分析新时代:AI驱动的高效开发与智能决策在当今数字化转型的大潮中,数据分析已经成为企业决策、产品优化和市场洞察的核心驱动力。随着数据量的爆炸式增长,传统的数据分析工具已经难以满足快速变化的需求。为了应对这一挑战,新一代智能化工具应运而生,其中最具代表性的当属AI驱动的开发环境。本文将探讨如何利用这种智能化工具提升数据分
- 电动智能充气泵方案【天吉智芯接方案】
天吉智芯
充气泵无刷电动充气泵一体机单片机
一、方案概述随着科技的不断进步,传统手动充气工具逐渐难以满足人们对于便捷、高效充气的需求。电动智能充气泵应运而生,它集成了先进的电子技术和智能控制算法,旨在为用户提供快速、精准且轻松的充气体验。无论是汽车轮胎、自行车轮胎,还是各类充气玩具、气垫床等,该充气泵都能胜任,广泛应用于家庭、汽车维修店、户外运动等场景。二、功能特性精准气压检测:内置高精度气压传感器,能够实时精确测量待充气物体的气压值,测量
- RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
1.背景介绍随着互联网和信息技术的飞速发展,人们获取信息的方式和途径也发生了巨大的变化。传统的搜索引擎已经无法满足用户对于更精准、更个性化、更智能的信息获取需求。问答系统作为一种能够直接回答用户问题的智能系统,应运而生,并逐渐成为信息检索领域的研究热点。早期的问答系统主要基于模板匹配和关键词匹配等方法,其回答准确率和效率都比较低。近年来,随着深度学习技术的兴起,基于深度学习的问答系统取得了显著的进
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数