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坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
- 人工智能赋能气象气候:从数据智能到预测创新的融合之路
慌ZHANG
人工智能人工智能
个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统,其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报(NWP)与物理建模为核心,虽然取得重要成就,但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时,人工智能(AI),尤其是以深度学习为代表的机器学习方法,近年来在图像识别、自
- 遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法
神经网络15044
仿真模型神经网络深度学习深度学习分类cnn算法网络集成学习数据挖掘
遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务,旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER(多光谱热辐射传感器)和Sentinel(多光谱成像卫星)数据,采用卷积神经网络(CNN)及CNN-集成学习(CNN-EL)方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据:14个波段(VNIR/SWIR/TIR),分辨率
- 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性?
人工智能教学实践
python编程实践人工智能学习人工智能
要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性,需要跳出单一专业的学习框架,通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法:一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法:用XMind或Notion绘制思维导图,以AI为中心,辐射关联专业的核心技术节点。例如:AI(机器学习)├─数据支撑:大数据技术(Hadoop/Spark)+数据
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型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
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
- 提升学习能力(一)
如果决定要走又何必挽留
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前言:在学习一项技能在时候,通常会感到学了一遍,,没有任何的头绪,一直在通过做的时候通过来总结来去干,这样往往在学习的时候,不能事半功倍,在学习的时候也没有任何方法,毫无头绪,于是想写点关于提升学习能力的东西,刚才在前面的介绍说了,对于别人的教学没有任何头绪,下面的学习四步骤通过借鉴别人的学习经验,每个人的学习技巧,方法,都不一样,适合自己的才是做好的。一.学习方法1:兴趣法,有很多不感兴趣的东西
- 机器学习:集成算法的装袋法(Bagging):随机森林(Random Forest)
rubyw
#概念及理论机器学习算法随机森林
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出,广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍,包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法,通过生成多棵决策树,并将这些树的预测结果结合起来,以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
- 机器学习:集成学习方法之随机森林(Random Forest)
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机器学习集成学习机器学习随机森林
一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式,它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类:Bagging(BootstrapAggregating):并行训练多个基学习器,然后通过投票
- 【学习】《算法图解》第十二章学习笔记:K近邻算法
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前言《算法图解》第十二章介绍了一种简单而强大的机器学习算法——K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)。这是一种基于实例的学习方法,也是机器学习领域中最基础、最直观的算法之一。本章不仅讲解了KNN的基本原理和实现方式,还探讨了特征提取、归一化等重要概念,为读者打开了机器学习的大门。本笔记将梳理KNN算法的核心思想、实现步骤以及应用场景。一、K近邻算法概述(一)基本思想K近邻算
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
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其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能
AI智能探索者
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AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
- 机器学习在智能仓储中的应用:库存管理与物流优化
Blossom.118
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最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展,仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从货物入库到出库的全流程
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由数入道
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在学习这场马拉松中,大多数人只关注如何跑得更快(学习方法),但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能,甚至理解身体(大脑)的运作机制,从而跑得更远、更有效率。元学习(Meta-Learning)——“学会学习”的底层操作系统本质:元学习,简而言之,就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识,而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机,
- 文本生成新纪元:解锁大模型的企业级应用密码
数字化浪潮席卷各行业的当下,文本生成技术正经历着翻天覆地的变革,这场变革的幕后功臣正是大模型。今天,咱们就来深入探讨大模型在文本生成领域的奥秘,看看它如何赋能企业,又该怎样规避风险,实现价值最大化。技术跃迁:从笨拙规则到智能生成回首往昔,文本生成依靠规则模板与关键字替换,虽能实现基础自动化,却如机械舞者,动作生硬、缺乏灵动。业务稍有变动,规则需全面重构,耗时费力。随着N-gram等统计机器学习方法
- 跨区域智能电网负荷预测:基于 PaddleFL 的创新探索
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跨区域智能电网负荷预测:基于PaddleFL的创新探索摘要:本文聚焦跨区域智能电网负荷预测,提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法,整合多地区智能电网数据,实现数据隐私保护下的高精度预测,为电网调度优化提供依据,推动智能电网发展。一、引言在当今社会,电力作为经济发展的命脉,其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向,通过集
- CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,求助可私信。内容介绍多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色,例如金融、气象和工业控制等。近年来,深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(GRU)的不同架构,包
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
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强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?
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机器学习人工智能
大家好,今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题:如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?想象一下,你是一位超分子化学家,正忙于设计一种新型的分子结构,这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构,但过程可能非常耗时且复杂。而现在,借助机器学习,你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
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自然语言处理学习人工智能
嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- 集成学习基础:Bagging 原理与应用
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人工智能Python#OTHER集成学习机器学习人工智能算法决策树Bagging
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!Bagging介绍1.定义与全称:Bagging是BootstrapAggregating的缩写,中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合(通常是投票或平均),来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
- 衡水中学状元数学学习资料完整攻略
向沙托夫问好
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《状元全科笔记衡水内部资料数学学习文档》提供了一个全面的数学学习资源,旨在通过衡水中学的教学经验和方法提升学生的数学成绩。资料包含基础知识、题型解析、模块训练、思维拓展和学习方法,引导学生深入理解数学概念,培养逻辑思维和解决问题的能力。文档结构清晰,内容详实,附带使用指南,帮助学生系统提升数学素养,实现学习效率和成绩的双重提高。1.状元学习方法分享在追求卓越成
- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
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大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
- AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化
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人工智能自动驾驶机器学习
```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中,人工智能(AI)的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中,AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中,深度强化学习作为AI的一个重要分支,在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
- 黑客自学教程(非常详细)黑客零基础入门到精通,收藏这篇就够了
爱吃小石榴16
网络安全黑客技术黑客网络服务器运维android数据库web安全安全
新手如何通过自学黑客技术成为厉害的白帽黑客?我目前虽然算不上顶尖的白帽大佬,但自己在补天挖漏洞也能搞个1万多块钱。给大家分享一下我的学习方法,0基础也能上手学习,如果你能坚持学完,你也能成为厉害的白帽子!一、打好基础一上来就去玩各种工具的都是脚本小子,如果你是准备在技术这条路上走得长远,那这些必备的基础知识一定要学好。1.网络安全基础导论尤其是法律法规和发展方向,一定要对网络安全有清楚的认知!2.
- k近邻算法(kNearest Neighbors) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用实战
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k-近邻算法,聚类,分类,分离散数据,决策边界,邻域,机器学习,监督学习k-近邻算法(k-NearestNeighbors)-原理与代码实例讲解k-近邻算法(k-NearestNeighbors,简称kNN)是一种简单的监督学习方法,它在机器学习领域有着广泛的应用。kNN算法的核心思想是:在特征空间中,如果一个样本附近的k个最近邻样本的大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别。这种基于局部决策的
- 智能交通中的深度学习应用:从理论到实践
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- 每日传习1:个人的《传习录》学习计划
良知即吾心
每日传习传习录心学学习
一直想系统的学习《传习录》,学习阳明心学,但却总觉得不到时候。经过了这几年的成长,我的心智更加成熟,心性也更加沉稳一些,感觉现在的自己有信心能把《传习录》系统的学完,于是就开始了传习录的每日学习。具体的学习方法暂定如下:第一轮:先把《传习录》的一篇内容手打到这里。这一步相当于手抄书,虽没有直接手抄的效果好,但是我的字实在太难看,手抄的话,说不定会抹杀我学习的热情。搞清楚文章中每个字的读音。通读若干
- 文献调研[eeg溯源的深度学习方法](过程记录)
我要学脑机
#神经生物学原理深度学习人工智能
文章目录问题AI回答关键词组合搜索方式说明限定字段**1.AllFields(所有字段)****2.EEGsourcerecon(EEG源重建)****3.Title(标题)****4.Author(作者)****5.PublicationTitles(期刊/会议名称)****6.YearPublished(发表年份)****7.Affiliation(机构)****8.FundingAgency
- 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