- 深度解析 React useRef Hook 的使用
Jason Ma丶丶前端工程师
Reactjavascriptreact.jsjavascript前端
useRef返回一个可变的ref对象,其.current属性被初始化为传入的参数(initialValue)。返回的ref对象在组件的整个生命周期内持续存在。命令式地获取及操作DOM:functionTextInputWithFocusButton(){ //通过useRef创建并获取Dom元素 constinputEl=useRef(null); constonButtonClick=()=
- 使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用
VYSAHF
python
MistralAI是一个提供开放源码模型托管的平台,致力于帮助开发者更轻松地使用和管理开源模型。通过该平台,你可以方便地调用强大的深度学习模型,并将其集成到你的应用中。本文将带你了解如何利用MistralAI提供的服务来进行模型的托管和调用。技术背景介绍MistralAI的服务包括了如聊天模型和嵌入模型等,这些模型适用于聊天机器人、文本嵌入等各种场景。使用这些模型需要注册并获取一个有效的API密钥
- 后“智驾平权”时代,谁为安全冗余和体验升级“买单”
高工智能汽车
安全人工智能
线控底盘,正在成为新势力争夺下一个技术普及红利的新赛点。尤其是进入2025年,比亚迪、长安等一线传统自主品牌率先开启高阶智驾的普及战,加上此前已经普及的智能座舱,舱驾智能的「科技平权」进一步加速行业启动「线控底盘」上车窗口期。去年4月,华为数字能源率先对外发布了DriveONE纯电智动方案,并与车企在EMB线控制动领域率先展开深度合作。这套方案通过驱动和制动系统的融合控制,来大幅缩短刹车距离和高速
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- StarRocks 主键(Primary Key)深度解析
数据库数据分析主键缓存物化视图
一、StarRocks产品简介StarRocks是一款高性能分析型数据库,专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓(Lakehouse)加速引擎,StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势,能够支持亿级数据秒级查询响应。核心特性:全面的数据模型:支持明细模型、主键模型和聚合模型,满足多样化业务场景实时数据分析:提供高效的数据导入与更新能力,支持实时数据处理分布式架构:采用无共享(S
- 暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析(2023-2025)
AndrewHZ
深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习transformer暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一,近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度,系统梳理近三年(2023-2025)该领域的关键突破,并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新:从传统模型到深度学习(1)Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer(202
- Postman高级功能深度解析:Mock Server与自动化监控——构建高效API测试与监控体系
测试渣
测试工具postman
引言:Postman在API开发中的核心价值在数字化时代,API(应用程序编程接口)已成为系统间交互的“神经网络”,其质量直接影响用户体验与业务连续性。然而,传统API测试面临两大挑战:开发阶段依赖:前端与后端团队需同步开发,导致进度延迟;测试环境复杂:生产数据敏感、测试场景覆盖不全、性能压力模拟困难。Postman作为全球领先的API开发与测试工具,通过其MockServer与自动化监控两大核心
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- H800核心性能优化技术
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体,H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计,实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强,以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比,更通过精细化任务调度机制,解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
- TikTokenizer 项目常见问题解决方案
齐飞锴Timothea
TikTokenizer项目常见问题解决方案tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目,主要用于文本处理,特别是将文本转化为可用于深度学习的格式。该项目是基于TensorFlow和Keras开发
- TypeScript语言的计算机视觉
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
使用TypeScript进行计算机视觉:一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)成为了一个极具活力的研究领域。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和“理解”数字图像或视频中的内容。近年来,TypeScript作为一种现代化的编程语言,因其类型安全和更好的开发体验,逐渐在前端和后端开发中得到了广泛应用。本文将探讨如何使用TypeScript进行计算
- 智能化业财融合的数字化转型与整合:企业财务信息规划设计与实现(4)
数据工坊
企业财务信息化前端框架大数据软件构建
目录2.5构建“三层三域”的企业财务信息架构体系2.5.1架构总体概述2.5.2“三层架构”划分及功能内容2.5.3“三域架构”划分及功能内容2.5.4“三层三域”技术集成与协同2.5.5“三层三域”架构优势2.5构建“三层三域”的企业财务信息架构体系2.5.1架构总体概述要构建以业务与财务深度融合为基础的数字化管理体系,我们在前面对企业财务资源管理系统架构进行了一般性分层剖析的基础上,描述了企业
- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- 解释 TypeScript 中的类型保护(type guards),如何使用类型保护进行类型检查?
程序员黄同学
TypeScript前端开发JavaScripttypescriptubuntujavascript
TypeScript类型保护深度解析核心概念解析类型保护是TypeScript用于在条件分支中缩小变量类型范围的机制,通过特定的语法结构让编译器能够推导出更精确的类型信息。其核心价值在于提升代码类型安全性,同时保持开发效率。五大实现方式及实战案例1.类型谓词(TypePredicates)interfaceCat{purr():void;}interfaceDog{bark():void;}fun
- 基于Python爬虫的商业新闻趋势分析:数据抓取与深度分析实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言媒体游戏
在信息化和数字化日益发展的今天,商业新闻成为了行业动向、市场变化、竞争格局等多方面信息的重要来源。对于企业和投资者来说,及时了解商业新闻不仅能帮助做出战略决策,还能洞察市场趋势和风险。在此背景下,商业新闻分析的需求日益增长。通过爬虫技术获取和分析商业新闻数据,不仅可以节省时间和成本,还能高效、精准地进行趋势预测与决策支持。本篇博客将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取商业新闻数据,并进行趋势分
- 人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中,概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题,
- 使用 Tavily 搜索 API 获取实时精确搜索结果
fgayif
python数据库开发语言
技术背景介绍Tavily搜索API是一个专为AI代理(如大型语言模型)而设计的搜索引擎。它能够快速提供实时、准确且事实性强的搜索结果。这使得Tavily成为可以嵌入到AI应用中的理想工具,提升信息获取的效率和准确性。核心原理解析Tavily搜索API提供了异步的原生调用方式,可以返回包括标题、URL、内容和答案在内的数据。API可以根据需求设置不同的搜索深度和结果数量。通过与其他语言模型(如Ope
- Java动态代理模式深度解析
Vic10101
Java性能优化开发实战项目总结java代理模式开发语言
1.动态代理基础1.1核心组件Proxy类:动态生成代理对象的工厂类,核心方法为newProxyInstance()。InvocationHandler接口:代理逻辑的处理器,所有方法调用会转发到其invoke()方法。1.2实现步骤定义接口:代理基于接口实现。publicinterfaceUserService{voidaddUser(Stringusername);}实现类(真实对象):pub
- YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声
一勺汤
YOLOv11模型改进系列目标检测魔改模块YOLOYOLOv11YOLOv11改进改进
在图像去雾领域,深度学习在白天图像去雾方面成果显著,但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战,其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性,以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。为解决这些,我们使用FSDA模块,处理频率不一致特性。FSDA先对频谱信息聚合,再计算通道权重并应用,最后映射回空间域,以此优化频谱信息,使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合,增强YO
- 基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据(功率预测、故障诊断)模型及代码详解
清风AI
深度学习算法详解及代码复现人工智能神经网络深度学习pythoncondapippandas
GCN基础在深度学习领域中,图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上,能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示,这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代,GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示,为后续的分类、预测等任务提供
- YOLO魔改之频率分割模块(FDM)
清风AI
YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术,旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法,如FasterR-CNN和YOLO系列,已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略,通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中,为克服分辨率低和特征不明显的问题,模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理,以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
- 鸿蒙保姆级教学
冬冬小圆帽
harmonyos华为
鸿蒙(HarmonyOS)是华为推出的一款面向全场景的分布式操作系统,支持手机、平板、智能穿戴、智能家居、车载设备等多种设备。鸿蒙系统的核心特点是分布式架构、一次开发多端部署和高性能。以下是从入门到大神级别的鸿蒙开发深度分析,结合代码示例,帮助你逐步掌握鸿蒙开发。1.鸿蒙开发入门1.1环境搭建鸿蒙编译器安装运行教程安装DevEcoStudio:下载并安装DevEcoStudio,这是鸿蒙官方提供的
- PyTorch模型训练实战指南:掌握动态图特性与工业级部署技巧
lmtealily
pytorch人工智能python
前言在深度学习领域,PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学,已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程,而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而,从实验原型到工业级部署的全链路实践中,开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向,深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理,详解从数据预处理、
- 计算机视觉毕业设计选题推荐:选题技巧 建议收藏
HaiLang_IT
毕业设计人工智能计算机视觉
目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了人工智能专业最新精选选题,如遇选题困难或选题有任何疑问,都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇
- 固态电池行业深度研究报告:技术变革与市场展望
萧十一郎@
知识科普大数据人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源二、固态电池概述2.1定义与分类2.1.1定义2.1.2分类2.2工作原理2.3发展历程三、固态电池技术优势与挑战3.1技术优势3.1.1高安全性3.1.2高能量密度3.1.3长循环寿命3.2技术挑战3.2.1离子电导率低3.2.2固-固界面问题3.2.3锂枝晶生长3.2.4成本高昂四、固态电池材料体系与技术路线4.1固态电解质材料4.1.1
- DeepSeek+知网研学轻松搞定研究生选题
AI新视界
AI学术学术软件推荐AI工具AI学术学习人工智能学术
选题是研究生学术研究的起点,一个好的选题不仅决定了研究的方向,还直接影响研究的深度和成果。本文将详细介绍如何结合DeepSeek大模型与知网研学,帮助研究生高效完成选题工作。一、选题的重要性与挑战选题的重要性:选题是研究的核心,决定了研究的创新性和可行性。好的选题能够为后续研究提供明确的方向和动力。选题的挑战:如何从海量文献中找到有价值的研究方向?如何判断选题的创新性和研究价值?如何确保选题的可行
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 软件研发项目管理软件有哪些?8Manage PM等5款产品深度对比
Sadie_d
软件研发
软件研发项目的复杂性往往让团队面临诸多挑战:需求变更频繁、进度难以把控、资源分配不均、团队协作效率低下……这些问题如果得不到有效管理,不仅会拖延项目周期,还可能导致成本超支甚至项目失败。为了应对这些挑战,软件研发项目管理系统应运而生。它通过集成化的工具和科学的方法论,帮助研发团队提升效率、优化流程、确保项目按时交付。本文将探讨项目管理系统对软件研发团队的具体好处,并介绍5款主流产品助您找到适合的解
- 【硬核实战】ETCD+AI智能调度深度整合!从架构设计到调优避坑,手把手教你打造高可用调度系统!
码农突围计划
人工智能etcd大数据
一、核心架构设计:ETCD如何赋能AI调度?架构图:[AI调度引擎]←实时数据→[ETCD集群]↓决策指令[执行层(车辆/物流/交通设备)]核心角色:ETCD:存储调度策略、节点状态、任务队列、实时环境数据(如交通流量、天气)AI模型:基于ETCD数据动态决策(如路径规划、资源分配)调度执行层:接收ETCD下发的指令并执行(如车辆调度、信号灯控制)优势:强一致性:ETCD的Raft协议确保调度策略
- 从代码到蓝图:开发者转型技术型项目经理的破局之路
一、开发者面临的转型临界点技术型职业瓶颈的四个维度案例:某大厂P7工程师年薪突破80万后陷入停滞,发现35岁后晋升通道收窄至3%技术天花板困境当技术深度达到可解决90%业务需求时,剩余10%的突破需要投入指数级增长的时间成本业务理解断层某金融系统开发者耗时3月重构代码,上线后才发现业务方早已变更需求方向沟通能力边际递减技术团队日均处理跨部门沟通耗时2.3小时,其中62%的时间消耗在需求理解错位上职
- 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