- DolphinScheduler 6 个高频 SQL 操作技巧
数据库
摘要:ApacheDolphinScheduler系列4-后台SQL经验分享关键词:大数据、数据质量、数据调度整体说明在调研了DolphinScheduler之后,在项目上实际使用了一段时间,有了一些后台SQL实际经验,分享如下。进入DolphinScheduler后台数据库,我这里使用的是MySQL数据库。以任务名称包含“ods_xf_act”的任务为例。一、修改任务组操作UPDATEt_ds_
- Clinical & PV Quality Excellence: Ensuring Compliance and Safety
qq_34062333
临床研究QMS
一、职位核心职责1.1保障受试者与患者安全1.1.1临床试验伦理监督确保临床试验符合GCP伦理要求,保护受试者权益,从方案设计到实施全程监督,保障试验安全合规。1.1.2药物安全监测监督药物警戒活动,及时准确收集、评估和报告药品安全信息,确保患者用药安全。1.2确保数据可靠性1.2.1临床数据质量把控监督临床数据管理,确保数据准确、完整、一致,为产品注册和决策提供可靠依据。1.2.2PV数据完整性
- YashanDB的数据质量管理,确保准确与完整性的方法
数据库
在数据驱动的现代商业环境中,数据质量的管理成为了关键的关注点。尤其是在使用复杂数据库系统如YashanDB时,确保数据库中数据的准确性与完整性对企业决策、运营效率乃至客户满意度等都有着直接影响。如何在如此庞大的数据复杂性中保持高质量的数据,是当前技术面临的一项重要挑战。本文将探讨YashanDB如何通过数据管理技术保障数据的质量,确保数据持久、一致,并满足业务需求。数据完整性约束YashanDB通
- 二、【LLaMA-Factory实战】数据工程全流程:从格式规范到高质量数据集构建
陈奕昆
大模型微调教程llamapython前端人工智能大模型微调
一、引言在大模型微调中,数据质量直接决定模型性能。LLaMA-Factory提供了完整的数据工程工具链,支持从数据格式规范到清洗增强、注册验证的全流程管理。本文结合结构图、实战代码和生产级经验,带您掌握构建高质量数据集的核心技术。二、数据工程核心架构图原始数据数据格式规范Alpaca格式多模态格式自定义格式规范数据清洗增强相似度去重噪声过滤合成数据生成优质数据注册验证数据集注册格式校验质量评估训练
- 【数据质量评估】数据筛选 大模型数据质量评估
weixin_37763484
大模型人工智能
利用大模型(LLM)对数据集的质量进行打分,本质上是构建一个自动化的“数据质量评估员”。这个过程的核心是将模糊的“质量好坏”概念,转化为大模型可以理解和执行的、具体的、结构化的指令。以下是一套完整、可操作的方法论,分为六个步骤:第一步:定义质量维度与评分标准(ScoringRubric)这是整个流程中最关键的一步。你必须首先明确“质量”在你的业务场景下具体指什么。不同的数据集,质量维度完全不同。1
- 【数据治理失败的10大原因】
暴躁小师兄数据学院
数据治理大数据
数据治理失败的10大原因数据治理是企业管理和优化数据资产的关键过程,涉及数据质量、安全、合规和共享等方面。如果实施不当,会导致数据混乱、合规风险或业务损失。以下是数据治理失败的10大常见原因,基于行业最佳实践和案例分析。每个原因包括简要解释和潜在影响。缺乏高层领导支持数据治理需要企业高层的持续承诺和资源投入。如果缺乏CEO或董事会支持,项目容易因优先级低而停滞,导致战略脱节和资金短缺。数据质量低下
- 【数据破茧成蝶】企业数据标准:AI时代的智能罗盘与增长基石
领码科技
数字化转型实战篇人工智能数据治理数据标准大数据数据质量
摘要在数字经济迅猛发展的时代,数据已成为企业最重要的战略资产。然而,数据的海量增长与多来源状态导致数据质量参差不齐、碎片化严重,成为企业数字化转型的一大阻碍。企业数据治理中的核心基石——数据标准,作为一套涵盖业务定义、技术实现与管理保障的综合规范体系,确保数据从采集、处理、传输到应用全生命周期保持高质量与一致性。本文深度解读数据标准的内涵及其在AI、大数据等技术驱动下的关键价值,系统阐释其助力智能
- 数据库约束
精神病不行计算机不上班
数据库SQLServeroracle数据库sql
在SQLServer中,约束(Constraint)是用于确保数据库中数据的完整性、一致性和有效性的规则。它们可以防止无效数据进入表中,保证数据质量,让数据库的结构和内容更合理、可靠。以下从常见约束类型、作用、语法和使用场景等方面详细讲解:一、常见约束类型及详细说明1.主键约束(PRIMARYKEY)作用:唯一标识表中的每一行数据,相当于表的“身份证”。保证主键列的值不重复、不为空(NOTNULL
- 从0到1搭建数据仓库指南
从0到1搭建一个数据仓库(DataWarehouse,DW)是一个复杂但结构化很强的工程。它不仅仅是技术选型,更是业务理解、架构设计、流程规范的结合。以下是一个清晰、分阶段的指南,帮助你系统性地完成搭建:核心原则:以业务驱动为核心:所有设计和开发都围绕解决实际业务问题展开。数据质量是生命线:从源头保证数据的准确性、一致性和完整性。可扩展性和灵活性:设计时要考虑未来数据量增长、新业务需求和技术演进。
- 机器学习中常用的数据预处理方法
C7211BA
机器学习人工智能
1.数据清洗方法:处理异常值、重复数据、噪声数据。异常值处理:通过统计方法(如Z-Score、IQR)或可视化检测,选择删除、替换(均值/中位数)或保留。重复数据:直接删除重复样本。优点:提升数据质量,减少模型偏差。缺点:可能误删有用信息或引入人为偏差。场景:金融风控(异常交易检测)、传感器数据清洗。2.特征缩放归一化(Min-MaxScaling)将数据缩放到[0,1]区间。优点:加速梯度下降,
- 机器学习与深度学习22-数据预处理
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.常见的数据质量问题2.归一化和标准化3.特征选择和特征提取4.独热编码前文回顾上一篇文章地址:链接1.常见的数据质量问题在数据预处理过程中,常见的数据质量问题包括缺失值、异常值和重复数据。以下是这些问题的详细描述以及处理方法:缺失值:缺失值是指数据表中某些单元格或字段缺乏数值或信息的情况处理方法:删除包含缺失值的行:如果缺失值数量较少,可以考虑删除包含缺失值的行,但这可能导致信息损
- 第7章:Neo4j索引与约束
喵叔哟
Neo4j完全指南:从入门到精通neo4joracle数据库
在处理大规模图数据时,索引和约束是确保查询性能和数据完整性的关键工具。本章将详细介绍Neo4j中的索引和约束机制,帮助读者理解如何优化数据访问并维护数据质量。7.1索引基础索引是提高数据库查询性能的重要机制,通过创建特定属性的快速查找结构,可以显著加速数据检索操作。索引的工作原理在Neo4j中,索引的主要目的是加速基于标签和属性的节点查找。没有索引时,Neo4j需要扫描所有具有特定标签的节点,然后
- 【GITHub开源项目实战】Labelbox Python SDK 实战指南:高效管理数据标注任务的工程集成与自动化优化策略解析
LabelboxPythonSDK实战指南:高效管理数据标注任务的工程集成与自动化优化策略解析关键词Labelbox、数据标注平台、PythonSDK、标注任务自动化、数据管道集成、异步上传、Webhooks、项目管理、模型辅助标注、审核流程自动化、数据质量控制、训练数据治理、AI数据集迭代摘要LabelboxPythonSDK是用于与Labelbox数据标注平台进行程序化交互的官方工具,支持标注
- 机器学习中的数据预处理:清洗、转换与标准化
CarlowZJ
AI+大模型微调机器学习人工智能
目录一、前言二、数据预处理的基本概念(一)数据预处理的定义(二)数据预处理的重要性三、数据预处理的常用方法(一)数据清洗(二)特征选择(三)特征转换(四)数据标准化四、数据预处理的代码示例(一)环境准备(二)数据加载与清洗(三)特征标准化(四)特征选择五、数据预处理的应用场景(一)分类任务(二)回归任务(三)时间序列预测六、数据预处理的注意事项(一)数据质量(二)特征选择方法的选择(三)标准化方法
- DRG支付场景模拟器扩展分析:技术实现与应用价值
Allen_Lyb
医疗高效编程研发开发语言边缘计算人工智能健康医疗分布式
引言随着我国医疗保障体系的不断完善和深化,医保支付方式改革已成为推动医疗资源合理配置和医院精细化管理的重要抓手。疾病诊断相关组(DiagnosisRelatedGroups,DRG)作为国际上广泛采用的医保支付工具,正在我国医疗体系中发挥越来越重要的作用。DRG支付改革要求医院从传统的粗放式管理向精细化管理转变,对医疗数据质量、病案首页填写规范性以及医保政策执行一致性提出了更高要求。在这一背景下,
- 探索AI人工智能领域自然语言处理的发展瓶颈与突破
AI大模型应用工坊
人工智能自然语言处理easyuiai
探索AI人工智能领域自然语言处理的发展瓶颈与突破关键词:自然语言处理、发展瓶颈、突破方向、人工智能、语义理解、数据质量、模型架构摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域中自然语言处理的发展现状,详细分析了当前面临的发展瓶颈,包括语义理解的局限性、数据质量与数量的难题、模型架构的制约等方面。同时,针对这些瓶颈提出了相应的突破方向和策略,如强化语义分析技术、优化数据处理流程、创新模型架构等。通过结合实际案
- 农产品产量智能预测(聚类实际落地场景)
数字化与智能化
机器学习场景落地-智慧农业聚类机器学习
聚类算法在农产品产量智能预测中可通过对多维度数据的分类与模式识别,为产量预测提供更精准的分析基础,其应用场景主要涉及数据预处理、影响因素分析、产量区域划分等多个关键环节,以下是具体介绍:1、数据预处理与特征提取【1】数据清洗与分类农产品产量相关数据(如气象数据、土壤指标、历史产量等)常存在噪声或缺失值,聚类算法可对同类数据进行聚合,识别异常数据点,提升数据质量。例如:利用K-means算法对不同年
- 大数据治理的常见方式
John Song
大数据大数据
大数据治理的常见方式大数据治理是确保数据质量、安全性和可用性的系统性方法,以下是几种常见的治理方式:1.数据质量管理核心方法:数据校验:建立数据校验规则(格式、范围、一致性等)数据清洗:处理缺失值、异常值、重复数据数据标准化:统一数据格式和编码标准数据血缘追踪:记录数据从源头到消费的全流程质量监控:实时监控关键数据指标(如完整性、准确性、及时性)工具示例:ApacheGriffin、GreatEx
- (四)知识图谱之知识融合
只有左边一个小酒窝
知识图谱人工智能知识图谱
知识融合是知识图谱构建过程中的关键环节,主要用于解决多源异构数据的冲突、冗余及关联问题,实现知识的标准化和一体化。以下是知识融合的详细操作步骤,涵盖数据预处理、实体对齐、属性对齐、冲突消解、知识合并与验证等核心流程:一、数据预处理在进行知识融合前,需对多源数据进行清洗和标准化,确保数据质量和一致性。同时,去除数据中的噪声、错误、重复或不一致信息,提升数据质量。以下是数据清洗的详细操作步骤及方法,结
- 青岛国瑞数据采集网关软件平台:工业互联的智能基石——安全、高效、开放,驱动企业数字化转型
Qdgr_
安全人工智能大数据
一、产品定位:工业数据的智能枢纽青岛国瑞数据采集网关软件平台,以“连接万物、赋能智能”为核心理念,专为工业场景打造,解决设备互联、数据互通、业务融合的核心痛点。无需深奥技术背景,通过极简配置,即可实现跨品牌、跨协议设备的数据统一接入与管理,助力企业构建全链条数字化能力。平台内置强大的数据处理引擎,能够实时分析与转换数据,确保数据质量,为后续的智能分析与决策提供坚实基础。同时,青岛国瑞数据采集网关软
- DeepSeek模型微调实战:从数据准备到生产部署全流程指南
软考和人工智能学堂
#DeepSeek进阶开发与应用#DeepSeek快速入门人工智能python大数据
引言DeepSeek作为前沿的大语言模型,其强大的泛化能力使其成为企业AI应用的热门选择。然而,要使模型真正适应特定业务场景,微调过程至关重要却充满挑战。本文将系统介绍DeepSeek模型微调的完整流程,揭示从数据准备到生产部署各环节的最佳实践,帮助开发者避开常见陷阱,实现高效的领域适配。一、微调数据准备与优化1.1数据质量诊断矩阵问题类型检测方法修复方案样本偏差统计类别分布过采样/欠采样标注噪声
- 用Python掌握QQ群聊天记录数据分析
Mr数据杨
Python数据分析师python数据分析开发语言
在数据分析的工作中,数据清洗是非常重要的步骤。通过数据清洗,能够有效去除无用信息,保证数据质量,进而提升分析结果的准确性。本教程将展示如何使用Python进行数据清洗和分析,涵盖用户名称提取、时间分段统计、词频分析等实用功能,帮助读者掌握如何从复杂的数据中提取有价值的信息。文章目录提取QQ群消息数据处理操作总结提取QQ群消息进入QQ消息管理器,选择导出全部消息并保存成txt文档。选择好数据保存路径
- python量化投资研究
olivesun88
理财PYTHON
使用Wind开放应用接口,可以轻松获取各种金融数据、快速开发个性化应用、构建量化投资平台、实现自动化生成报表、监控市场行情,或者将Wind数据服务与自有系统完美集成。http://www.dajiangzhang.com/document个人做股票研究最难得的是数据源的获取,除了从各大财经网站爬取数据外,从各大财经数据供应商提供的相关接口爬取或者下载,效率更高,数据质量也更有保证。Wind终端一直
- DeepSeek赋能数据治理解决方案
公众号:优享智库
DEEPSEEKAI人工智能流程管理战略管理人力资源财务管理数字化转型数据治理主数据数据仓库人工智能大数据系统架构架构
方案通过DeepSeek的核心技术能力,旨在解决企业数据治理中的痛点问题,提升数据质量、优化数据管理流程,并支持企业的数字化转型和信创化发展。DeepSeek技术架构解析混合专家模型(MoE)创新:动态专家路由:通过门控网络实现专家动态选择,提升推理效率。分层专家专业化:底层专家专注语法/词法处理,中层专家处理语义理解,高层专家负责逻辑推理。跨专家知识蒸馏:通过教师-学生框架将不同领域专家的知识迁
- 从零开始构建程序员菜谱知识图谱:LightRAG实战指南
CarlowZJ
RAG+知识图谱AI开发知识图谱人工智能LightRAG
目录摘要知识图谱基础核心概念构建知识图谱的意义构建程序员菜谱知识图谱的步骤1.数据收集2.实体识别与关系抽取3.知识融合4.图谱存储与查询使用LightRAG构建知识图谱环境搭建数据收集与预处理实体识别与关系抽取图谱存储与查询应用场景菜谱推荐菜谱优化注意事项数据质量问题实体消歧性能优化架构图与流程图架构图流程图知识脑图甘特图饼图总结准备数据:把里面关于做饭的方法文件全部都上传上去并解析。编辑检索效
- 如何站在指标体系之巅看智能数据建模产品(GAI)
qwfys200
Data数据指标体系建模
理解指标体系的核心目标智能数据建模产品的指标体系需围绕业务价值、模型性能、数据质量和用户体验四大维度构建。核心目标是量化产品效能,为迭代优化提供数据支撑。需明确指标与业务目标的关联性,避免“为指标而指标”。构建分层指标体系框架战略层指标:聚焦商业价值,如收入增长、成本节约、客户留存率。战术层指标:衡量模型效果,如预测准确率、AUC值、特征重要性排名。执行层指标:监控数据流水线,如数据覆盖率、特征缺
- 4、数据标注的武林秘籍:Label-Studio vs CVAT vs Roboflow
进取星辰
python图像处理
开篇痛点:90%的模型效果取决于数据质量"标注3小时,训练5分钟"——这是很多AI工程师的真实写照。上周有位读者训练YOLOv12时发现,同样的代码,换批数据mAP直接跌了15%,根本原因是标注不规范!本文将揭秘三大主流标注工具的隐藏技巧和避坑指南,特别推荐新一代标注神器Label-Studio。1.工具选型:三大门派对决1.1功能对比雷达图1.2适用场景速查表需求场景首选工具备选方案个人快速标注
- 第二章 1.7 数据采集安全风险防范之数据质量管理
漠月瑾
数据安全探索录数据安全探索录数据采集安全风险数据质量管理数据安全
数据质量:数字化时代的“基石”守护战在当今这个数字化浪潮席卷一切的时代,数据就是企业和组织的核心资产。想象一下,你辛苦收集到的大量数据,如果里面错误百出、残缺不全,就像一座摇摇欲坠的空中楼阁,再华丽也只是表面功夫,没有任何实际价值。这时候,数据质量管理就如同守护数据大厦的坚实卫士,显得尤为重要。数据质量的重要性数据质量是数据价值的基础保障。只有保证数据采集过程中收集和产生的数据具备准确性、一致性、
- Python爬虫去重处理技术详解:避免重复抓取数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言网络seleniumscrapy
1.引言在爬虫数据抓取过程中,重复数据的处理是一个不可忽视的问题。爬虫程序可能会重复抓取相同的数据,导致重复存储和无效处理。为了解决这个问题,去重技术应运而生,它是保证数据质量和爬虫效率的重要手段。本文将详细讲解爬虫去重的技术、方法及其实现,并通过实际代码演示如何高效地避免重复抓取数据。2.爬虫去重的必要性当爬虫运行时,它会从多个网页抓取数据。若不进行去重处理,可能会遇到以下几种情况:重复存储数据
- 第二十一章:数据治理之数据安全:数据安全的驱动因素以及常见的数据安全举措
数据小吏
数据库
怎么样就算数据安全了?这个问题的答案和数据质量有点类似。在数据质量中没有绝对的高低,只要能够满足当前业务的发展需求,就算是高质量数据了。同样的,在数据安全上,也可以做类似的对比,只要满足了对数据安全的要求,那么数据就是安全的了。这些要求是动态的,可能在此刻是安全的,下一刻新的要求出现就是不再安全的了,所以数据安全这个状态是一个动态的,随着要求变化而变化的。数据安全都有哪些要求?也就是数据安全的驱动
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
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。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc