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运维信息安全物联网监控类
新冠疫情发生以来，线上线下教育模式的初探，促使学校、家长和社会对于教育信息化认识产生巨大的转变。伴随着云计算和物联网的发展，教育已经开启了一个全新的时代。自“十三五”规划中明确提出“支持各级各类学校建设智慧校园，综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”以来，政策春风也不断加码教育信息化进程，《教育信息化2.0行动计划》以及《智慧校园总体框架》的相继发布，全国各地都在积
- 深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用
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深度学习汽车自动驾驶
汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统，深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。典型模型：YOLO：实时目标检测，低延迟特性适合自动驾驶。MaskR-CNN：结合检测与像素级分割，用于精确场景理解
- AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑
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人工智能机器学习大数据
引言人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得AI计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。最新的DeepSeekr1模型，以仅600万美元的训练成本，达到了OpenAIo1级别的性能，表明AI技术正迈向更具普惠性的阶段。这一趋势不仅对AI产业格局产生深远影响，还将改变计算基础设施、全球科技竞争力分布，甚至可能影响人工超级智能（ASI）的未来发展。因此，AI
- AIGC时代的Vue或React前端开发
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在AIGC（人工智能生成内容）时代，Vue开发正经历着深刻的变革。以下是对AIGC时代Vue开发的详细分析：一、AIGC技术对Vue开发的影响代码生成与自动化AIGC技术使得开发者能够借助智能工具快速生成和优化Vue代码。例如，通过自然语言处理模型（如ChatGPT），开发者可以描述组件的功能和样式需求，然后自动生成包含模板、脚本和样式的完整组件代码。这不仅大大提高了开发效率，还减少了人为错误的可
- 大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?
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大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段，它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。一、定义与基本概念大模型蒸馏（KnowledgeDistillation）蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型模型（学生模型）的技术。通过训练学生模型模仿教师模型的行为，实现模型压缩和性能保留的目标。蒸
- DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱
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摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。该模型能够高效处理智能对话、文本生成和语义理解等复杂任务，标志着人工智能在自然语言处理领域的重大进展。关键词DeepSeek模型,Transformer架构,自然语言,智能对话,文本生成,语义理解一、DeepSeek大模型的架构解析1.1DeepSeek大模型
- 从 0 到 1，DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密
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大家都知道，科技发展特别快，AI更是突飞猛进。DeepSeek大模型，就像一匹黑马，在AI领域迅速冒尖。它和我们常用的搜索引擎、聊天机器人都有联系，到底有多大能耐？让我们一起揭开它的神秘面纱。deepseek官网传送门：DeepSeek下面就对本文标题来剖析一下：目录一·本篇背景：二.技术实力：突破创新的基石:2.1强大的模型能力:2.1.1高效的训练方法:2.2.2优化的推理速度:三·市场策略：
- 《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》
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DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型，自2024年5月7日发布以来，迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性，在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力：DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法，能够精准解析复杂的语义结构
- Spring Boot中使用Micrometer进行指标监控
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SpringBoot中使用Micrometer进行指标监控大家好，我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！今天我们来聊一聊如何在SpringBoot中使用Micrometer进行指标监控。1.引言在现代应用中，监控是确保系统健康和性能的关键。Micrometer是一个应用度量库，专为JVM应用设计，支持多种监控系统，如Prometh
- 基于深度学习的大规模模型训练
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基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。以下是关于基于深度学习的大规模模型训练的详细介绍：1.背景和动机数据和模型规模增长：随着数据量和模型复杂度的增加，传统的单机或小规模集群训练难以满足需求。计算资源需求：大规模模型训练需要大量计算资源和存储，单一设备无法满足。任务复杂性：处理复杂任务（如GPT-3、BE
- 构建高效LLM应用开发架构的关键策略
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计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
文章标题：构建高效LLM应用开发架构的关键策略在当今快速发展的技术世界中，人工智能（AI）已经成为推动创新的核心动力。其中，大型语言模型（LLM）的应用开发尤为引人注目。LLM通过处理和理解自然语言，为各种场景提供了强大的智能解决方案，从智能客服到内容生成，再到教育应用，都有着广泛的应用前景。然而，高效地构建LLM应用开发架构面临着诸多挑战，包括性能、可扩展性和安全性等。本文将深入探讨构建高效LL
- 第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook
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本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具：Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序，可以使用集成开发环境或集成管理系统，最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda，是因为Anacon
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jackl的科研日常
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最近几年，尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后，人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中，亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
- 基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现
2025年数学建模美赛
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引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用，广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容，自动识别并定位行人，这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战，如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来，深度学习的进步，尤其是目标检测领域的快速发展，为行人检测提供了强有力的支持。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，作为目前目标检测领域
- 基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
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1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域，广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战，如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，继承了YOLO一贯的高效性和准确性，在速度
- Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
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前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
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HindsightExperienceReplay(HER)算法简介HindsightExperienceReplay(HER)是一种强化学习中的技术，旨在解决稀疏奖励问题，特别适用于目标导向的任务（例如机器人控制、物体抓取等）。它的基本思想是：即使在一个回合中任务失败，我们仍然可以从中获得有效的学习经验，通过“事后推断”（hindsight）来重构目标和奖励。关键概念目标导向任务：这些任务有明确
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界机器翻译（MachineTranslation,MT）作为自然语言处理领域的重要应用之一，近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络（RNN）到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
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完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题：城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快，交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率，还增加了能源消耗和碳排放。近年来，各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而，由于城市交通系统的复杂性，现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家，你的任务是基
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引言人工智能（AI）技术的迅猛发展正在全球计算格局中。最新发布的DeepSeekr1模型，以远低于传统大模型的成本实现了相当水平的推理能力，甚至能够在工作站上本地运行。一次突破AI计算正在经历从中心化（云计算）到去中心化（本地推理）的重大转变。这种变化不仅影响AI产业的商业模式，还可能构建全球计算基础设施、经济利益格局，并加速人工超级智能（ASI）的到来。因此，本文将探讨人工智能训练成本的降低、推
- 探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度
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探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度PaddleFleetX飞桨大模型开发套件，提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleFleetX在人工智能的快速发展中，大模型已经成为推动技术创新的重要力量。如今，我们有幸向您推荐一个全新的开源项目——Paddle
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引言在当今的软件开发领域，人工智能（AI）正在迅速改变开发者的工作方式。Cursor作为一款智能编程助手，通过集成先进的AI模型，为开发者提供了强大的代码生成、补全和优化功能。Cursor的核心竞争力在于其AI模型的能力，这些模型不仅能够理解代码的上下文，还能生成高质量的代码建议。本文将深入探讨Cursor使用的AI模型（如GPT系列或其他定制模型），并解析这些模型如何理解代码上下文并生成高质量的
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AI对接之对话API对接指南本系列AI的API对接均以DeepSeek为例，其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。DeepSeekAPI提供了一个强大的对话补全功能，使得开发者能够轻松地将智能对话集成到自己的应用中。本文将详细介绍如何对接DeepSeek的对话补全API，并展示几种典型的使用形式。1.API概览DeepSeek的对话补全API通过一个POST请
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- YOLOv10：面向下一代目标检测模型的创新探索
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随着计算机视觉技术的飞速发展，目标检测模型在各类应用场景中的重要性与日俱增。从自动驾驶到智能监控，目标检测的准确性和实时性都直接影响着应用的效果和用户体验。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列作为实时目标检测的代表性模型，自发布以来便因其速度与精度的平衡性得到了广泛关注和应用。如今，随着YOLOv10的即将推出，我们站在技术的前沿，思考如何对这一模型进行革新，使其在面对复杂多变的场景时表
- 自动驾驶---苏箐对智驾产品的思考
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1前言对于更高级别的自动驾驶，很多人都有不同的思考，方案也好，产品也罢。最近在圈内一位知名的自动驾驶专家苏箐发表了他自己对于自动驾驶未来的思考。苏箐是地平线的副总裁兼首席架构师，同时也是高阶智能驾驶解决方案SuperDrive（HSD）的负责人。他此前在华为担任智能驾驶产品部部长，负责华为自动驾驶系统方案ADS的研发工作。苏箐在2022年10月加入地平线，并在2025年1月13日的地平线智驾科技畅
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一：概念 二分查找又称
折半查找（
折半搜索/
二分搜索），优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题，查资料用BigDecimal解决，并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习，特转载。
原文地址：http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似，都是用于字符串的输出。命令格式：
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略，以下命令与上面实例效果一致：
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候，因为游戏里的棋盘是用线绘制的，而这些东西并不在系统自带的重绘里，所以在移动窗体时，棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时，我们要注意一定要调用父类的重绘方法，即加上super.paint(g)，因为如果不调用父类的重绘方式，重写后会把父类的重绘覆盖掉，而父类的重绘方法是绘制画布，这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭，懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节，看的云里雾里，知道线程类有哪几个方法，却依旧不知道线程到底是什么？书上都写线程是进程的模块，共享线程的资源，可是这跟多线程编程有毛线的关系，呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务，不要过多的强调线程的属性，而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务，就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入，什么都不输，三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥，id_rsa.pub为公钥，使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文：http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate，其源码如下：
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL，以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上，绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展，越来越多的网站使用nginx，因此nginx的优化变得越来越重要，今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢？
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小，这样，用
- java-13.输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题：题目：输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法：
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯，Socket4的实现是类似的，注意的事，这里不是讲用C#实现一个代理服务器，因为实现一个代理服务器需要实现很多协议，头大，而且现在市面上有很多现成的代理服务器用，性能又好，
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查，可以使用正则表达式或者直接输入字符判断，大部分是只允许输入字母和数字的，其它字符度不允许；对于内容复杂表单的内容，应该对html和script的符号进行转义替换：尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表：
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库，而不是关系型数据库。与关系型数据库相比，面向文档的数据库不再有行的概念，取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外，不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解： zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具，好吧，这样说得很抽象，我们举个“栗子”。
栗子1号：
假设我是一家KTV的老板，我同时拥有5家KTV，我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包：
1.1 spring包：
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:，其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象，里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别（_）
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK，它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包，可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境，是面向Java程序的使用者，而不是开发者。 如果安装了JDK，会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字：Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述，Hive是什么”中介绍过，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。
文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，
- Spring 3.2.14，4.1.7，4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。
