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柚子_b4b4
高端幸福密码学院（高级班）幸福使者：李华第（598）期《幸福》之回归内在深层生命原动力基础篇——揭秘“激励”成长的喜悦心理案例分析主讲：刘莉一，知识扩充:成功=艰苦劳动+正确方法+少说空话。贪图省力的船夫，目标永远下游。智者的梦再美，也不如愚人实干的脚印。幸福早课堂2020.10.16星期五一笔记:1，重视和珍惜的前提是知道它的价值非常重要，当你珍惜了，你就真正定下来，真正的学到身上。2，大家需要
- 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）
算法大师
华为od面试python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
- Python实现简单的机器学习算法
master_chenchengg
pythonpython办公效率python开发IT
Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
- [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标
YuanDaima2048
深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
- 做事一定要认真
地上的垚
大脑突然被惊醒，我猛然起身，接着发了下呆，灵魂回归后意识到：啊，今天上班要迟到了！我按了按手机发现手机已关机，略微一看，原来是昨晚充电器没插上。一件微不足道的事折射出我的粗心大意，反映了我对待事情漠不关心，草草了事的态度。许许多多的事情都需要认认真真的对待才能做好，认真是自我努力的表现。工作中，我总是不停的犯错误，我谴责自己：连这点小事都要犯错，你有什么用啊。同时也安慰自己：不过是一点小错误而已，
- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
- 无人值守模式，自习室创业，真的那么赚钱吗？
森屿旅人
“创业是一条不归路，不要拿自己亏不起的钱当赌注！”在和大家分享无人自习室创业经历前，先和大家强调上面这一句话，创过业的朋友，应该深有体会。因为，我们要深刻的认知市场规律，一个行业，如果利润很高，那必然趋之若鹜得涌入，所以在市场充分博弈以后，市场会回归价值本身，这个是市场的客观规律。因此，不要抓风口，抓风口，说实在的，和赌博无异，那些和你鼓吹风口的人，永远是把你当成一根韭菜，诚然，真正赚钱的项目，不
- 损失函数与反向传播
Star_.
PyTorchpytorch深度学习python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- 七.正则化
愿风去了
吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上，模
- 只生欢喜不生愁
花间星事
《只生欢喜不生愁》是我很喜欢的一本书，挺适合当下的环境阅读。作者林曦老师是位水墨画家，设计师。她1983年生于重庆，毕业于中央美术学院，年少成名，以手艺人自居。在她的这本艺术生活随笔集里，用自己的切身实践解析艺术美育的本质内涵。分享了艺术学习，写字的乐趣，专注心力的法门与修炼，用中式文人的视角观照当代生活的审美情趣及路径，讨论艺术之道与无用之美，让传统美学回归到现实生活践行中。林曦少年时办过不少画
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
- 大树小草与鲜花
杨无涯
树苗从不计较小草和野花的讥笑，默默地生长。当小草染绿原野，而树苗还在挣扎，忍受寒风对他的欺凌。当鲜花开满世界，受到数不尽的赞美，而树苗还在忍受冷落和寂寞。树苗，不一定开花，也不一定冬眠。当鲜花凋，以绿叶报答陪伴；当小草回归，还将撑起整个世界。树苗记录了与鲜花小草的童年，无论欢笑与饥寒。小树用年轮记录了繁花似锦，一岁一枯荣的时世变迁。大树是一部历史，任随风云变幻，沧海桑田。小草仍然在长，一代又一代，
- 噩梦
谁抢了我的素斐
2018年3月18，在无数次进出厕所后，我还是起床了，有时候真的觉得自己是一个倒霉蛋，越期待什么，就失去什么！所有的幻想都会破灭。越害怕来什么，什么就会突然降临！回归正题，记录一下这个噩梦。没有爸爸，我和妈妈还有舅舅等一众亲戚在老家的田间吃坝坝宴，和谐且热闹，但天空确是灰暗的，旁边小山坡上听说要修一个庙。突然就是我和同事们一群人在我的老家玩，最近迷上了吃鸡游戏，就变成了现实版的追逐游戏，在一个车库
- Python实现梯度下降法
闲人编程
pythonpython开发语言梯度下降算法优化
博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例：线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降（SGD）小批量梯度下降（Mini-batchGradientDesce
- 一起爱
耕读传家林亮伟
——让爱循环主题曲我是一切问题的根源也是一切问题的答案不是老天不爱我所有的发生都是上天最好的安排当灵魂找到依靠我就得到了绽放和滋养当感恩和觉悟回归内在幸福和喜悦就是我生命的状态让爱循环，从零到一百探索真我，觉醒自在从迷到悟，从黑暗到光明在迷幻中千锤百炼一起爱，不等待觉醒之路引领未来一起爱不等待精神物质丰富自在一起爱不等待感恩拥有臣服失败一起爱不等待完整合一与天地同在
- 12312312
二进制掌控者
c++
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话：知不足而奋进，望远山而前行！！！铁铁们，成功的路上必然是孤独且艰难的，但是我们不可以放弃，远山就在前方，但我们
- 你知道什么是回调函数吗？
二进制掌控者
#C语言专栏c语言开发语言
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话：知不足而奋进，望远山而前行！！！铁铁们，成功的路上必然是孤独且艰难的，但是我们不可以放弃，远山就在前方，但我们
- 放慢脚步，才有好风景
竹林奇光
我们去旅游，只有静下心，慢慢欣赏，才会看到美的风景。如果匆忙前往，匆匆回归，只会落下――身心疲惫。去时兴致勃勃，回来想想：索然无味……人生之途又何尝不是呢？“快”是现代人生活的真实写照，急急忙忙，浮光掠影，即使再好的风景，又有几人能真正的走心……快，是一种加法，就是加快速度，以求用最少的时间，做最多的事情。欲望多，时间少，人们都在超负荷地工作着，时间久了，身体会垮，精神会崩溃，滋生出众多社会问题。
- 很感兴趣的行为金融学
奔跑的阿牛
「思考，快与慢」读后感1⃣️均值回归是对于前后没有关联的事情，比如多次扔飞镖结果。而对于每一步的选择，后一步选择建立在前一步基础上，是相关的。只要想，是可以一步步向上走。2⃣️事前验尸比如马云召开员工大会，谈论阿里巴巴为什么倒闭。就是在事前，讨论失败的细分因素，做到事前预警。3⃣️人思考的系统一和系统二系统一：大脑的自动行驶，不需要细想就能运作（比如慢走散步，可以想起他简单事情系统二：需要集中注意
- 成功日记483天：想要的太多就是累赘
微小确幸
#微小确幸#成功日记483天忙碌的一天再忙也要努力精进提升和小伙伴的沟通其实很多答案都在我们心中想要的太多而已适时做减法就好回归初心不轻易开始也不随随便便结束感谢朋友挂念在高铁上聊天感觉依旧身隔千里各自安好1.下班陪两宝玩，一起做运动2.帮女儿录广播操，儿子自己看书3.和女儿睡前悄悄话，达成一个写日记的约定4.公众号【微小确幸】更新第279篇原创文章：孩子作业问题5.【积微会】百日筑基活动开启Da
- 《顾总，夫人已有新欢》顾霆均叶微澜（完整版）全文在线阅读
小说推书
《顾总，夫人已有新欢》顾霆均叶微澜（完整版）全文在线阅读主角：顾霆均叶微澜简介：结婚三年，她全心全意待他，他却冷若冰霜，有朝一日他白月光高调回归，她乍然梦醒，甩下一纸离婚协议书洒脱而去，看着她投入别人的怀抱，他情不自禁回味这段逝去的婚姻，她却已经忘记过去活出精彩，她是可以起死回生的“影子神医”，也是北城首富没有公开的小女儿，更是那个早已经不知不觉走进他心底真正的心尖宠儿，顾霆均看着前妻众星拱月，白
- 2023，愿所行皆坦途，愿世间，疫情散去！
生活清泉涌
2022年，一场疫情，清醒你我他，大事小事已成故事，唯有身体健康，才是真正的富裕。凡是过往皆为序章，所有将来皆为可盼。告别充满不安的2022，希望，“阳了”的羊赶紧好起来，“没阳”的羊永远不会“阳了”。春有百花，秋望月。夏有凉风，冬观雪。总有起风的清晨，总有温暖的午后，总有灿烂的黄昏，总有流星的夜晚。心中若无烦恼事，便是人生好时节。愿世间，疫情散去，此后，再无疫情！人人平安健康，一切回归有序！20
- 几率odds与逻辑回归
元气小地瓜
https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界，还是在工业界，LogisticRegression(LR,逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型，被用于各种分类场景和点击率预估问题等，它也是MaxEntropy(ME,最大熵)模型[2]，或者说So
- 写作课结束后，开始变现之旅的我总结了几点体会
胖妞不爱动
参加小米30天基础写作训练营之前，我已经有整整十年没有动笔写作了，我就是冲着回归写作，实现变现来的。训练营结束后，我交出的成绩是：1、按时完成三次作业，获得小米的签名书《行动变现》。2、训练营中的两份作业二次修改后，顺利过稿小米头条号，均得到上万的阅读量，甚至其中一篇阅读量还超10w+。当然这里面的功劳不是我的文笔多么出彩，而是文章话题抓住当下的痛点热点，以及借助小米老师的平台影响力发布。有些小伙
- 说话与写作都是表达
乔的园子
一，确定自己的主题。开门见山表达自己的主要意思，避免给人不知道你在说什么。二，做分类2W1H原则：WhatWhyHow。告知别人主题内容是什么，你为什么要这样子做，然后你会怎么做。具体内容可以从三个方面来讲述，优势三个，劣势三个。三，重申主题，回归表达。图片发自App这是我早上听说话沟通课的学习内容，与我最近学习的写作课有异曲同工之妙。写作课上，老师教了我们万能的写作法，与这个步骤基本相同。第一，
- 中国通史33
碎水
魏晋风度孔融、嵇康（竹林七贤）、山涛、王羲之、谢安、陶渊明……魏晋风度：关注广袤宇宙，追寻诗意人生，回归精神家园。263年夏日，洛阳马市刑场，三千太学生上书免除死刑，高山仰止的文化符号。嵇康，魏晋风度。《广陵散》，魏晋时期大名士嵇康。肃肃如松下风，醉酒时若玉山之将崩，寄情于山水之间。云台山，嵇康常来此抚琴长啸。阮籍、山涛、刘伶、王戎等七人竹林七贤，共同爱好是饮酒。一日之间名士减半。名士阶层故意躲避
- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
ALGORITHM LOL
boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习算法，主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型（通常是决策树），然后将这些模型组合起来，从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型：首先，我们用一个简单的模型（如一个常数值）作为预测模型，记为F0(x)F_0(x)F
- 百行代码复现扩散模型-基于线性回归
李新然
数据统计分析深度学习线性回归算法回归python数据分析
文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型，通常需要大量的算力去训练和验证。这导致缺乏算力的普通读者，阅读“大模型”论文，只能按论文作者所写来构造自己的认知。可能对很多类似笔者的人来说：纸上得来终觉浅。或许我们可以退而求其次，只选择Follow论文的思路。本文以DiffusionModel为例，说明从核心思想来
- 微软九月补丁星期二发现了 79 个漏洞
网络研究观
网络研究观微软Windows系统安全漏洞更新版本
微软将在2024年9月补丁星期二修复79个漏洞。微软有证据表明，发布的四个漏洞被野外利用和/或公开披露；所有四个漏洞均已在CISAKEV上列出。微软还在修补四个关键的远程代码执行(RCE)漏洞。不同寻常的是，微软本月尚未修补任何浏览器漏洞。当今最令人担忧的漏洞是CVE-2024-43491，它描述了一个预授权RCE漏洞。该漏洞是由Windows服务堆栈的回归引起的，该回归已回滚了对影响可选组件的许
- rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如：替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到：
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用，很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理，配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类：
java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的
创建一个A类：
class A{
}
java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下：
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：
文件格式：Text File，Sequence File
内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章：
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：
（1）访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。
1、不分组寄存器（R0-R7）
不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * *
分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来：
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6
如：
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下：
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo
