- cv君独家视角 | AI内幕系列十四:【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)
cv君
原创项目级实战项目cv君独家视角AI内幕系列深度学习与计算机视觉精品人工智能aiisp科技python
目录摘要主要防抖技术手机防抖对比某拇指相机技术分析:1.基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤:代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
- 【神经网络】python实现神经网络(一)——数据集获取
师兄师兄怎么办
机器学习算法python神经网络python人工智能手写数字识别深度学习机器学习
一.概述在文章【机器学习】一个例子带你了解神经网络是什么中,我们大致了解神经网络的正向信息传导、反向传导以及学习过程的大致流程,现在我们正式开始进行代码的实现,首先我们来实现第一步的运算过程模拟讲解:正向传导。本次代码实现将以“手写数字识别”为例子。二.测试训练数据集的获取首先我们需要通过官网获取到手写数字识别数据集,数据集一共分为四个部分,分别是训练集的图片(六万张)、训练集的标签、测试集的图片
- Deepseek r1回答:人工智能的本质是什么? 给人类社会带来的意义是什么? 相比于之前的互联网革命,这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些?
强化学习曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
嗯,用户问的是人工智能的本质、对社会的意义,以及和互联网革命的比较。首先得拆解这三个问题,逐个分析。用户可能对AI有一定了解,但想深入理解其核心和影响。可能需要从技术、社会、历史角度切入。先想AI的本质。本质是什么?是模拟人类智能,还是数据处理?可能需要提到机器学习、深度学习,尤其是神经网络。但本质可能更深层,比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI,现在都是弱AI,专注于特定任务。然后是意
- (Pytorch)动手学深度学习:基础内容(持续更新)
孔表表uuu
神经网络深度学习pytorch人工智能
深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达
- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天:循环神经网络进阶
凡人的AI工具箱
深度学习pytorch学习人工智能pythonAI编程
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天:循环神经网络进阶在深度学习处理序列数据时,循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。今天,我们将深入探讨循环神经网络的进阶内容,包括BiLSTM的工作机制、注意力机制的数学原理,以及Transformer编码层的实现。目录BiLSTM的双向信息流机制LSTM回顾BiLSTM架构解析时序特征融合策略BiLSTM实现与案例注意力机制原理
- AI图片翻译助手 v1.0.0.2 绿色版
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lua
链接:https://pan.quark.cn/s/00616a73bca9AI图片翻译助手是一款AI图片翻译软件,可以帮助用户根据图片翻译内容,支持多语言并行翻译,支持数十种语言翻译,使用非常方便,有需要的用户可以下载试试。1.多语言支持支持中文翻译到越南文泰文马来文印尼语西班牙语葡萄牙语日语2.使用googleAI翻译神经网络,瞬间多语言并行翻译3.软件可以免费使用推广给小伙伴即可,如果你喜欢
- 1.6 从 GPT-1 到 GPT-3.5:一路的风云变幻
少林码僧
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从GPT-1到GPT-3.5:一路的风云变幻人工智能的进步一直是科技领域的一个重要话题,而在自然语言处理(NLP)领域,GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的发布,标志着一个又一个技术突破。从2018年发布的GPT-1到2022年推出的GPT-3.5,OpenAI的每一次更新都在推动着人工智能的发展,改变了我们与计算机互动的方式。本文将带你一起回顾GP
- 使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型
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如果你想使用DeepSeek训练一个专门用于写小说的模型,以下是详细的指导指南。DeepSeek是一个强大的深度学习框架,支持自然语言处理任务。我们将基于DeepSeek的API和工具,结合HuggingFace的Transformers库,完成模型的训练和部署。详细指南:使用DeepSeek训练写小说模型1.环境准备1.1安装必要的库确保你已经安装了以下Python库:pipinstalltor
- Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤
大数据追光猿
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1.准备工作1.1安装依赖确保你的环境中安装了以下工具和库:Python:建议使用Python3.8或更高版本。PyTorch:用于运行深度学习模型。Transformers:HuggingFace提供的库,支持加载和运行预训练模型。FAISS:用于向量检索的高效库。GPTQ支持库:如auto-gptq或gptqmodel。安装命令运行以下命令安装所需的Python包:pipinstalltorc
- GitHub每日最火火火项目(3.7)
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ai-hedge-fund项目介绍:ai-hedge-fund是由virattt开发的项目,本质上是一个将人工智能技术应用于对冲基金领域的团队或平台。在金融市场中,对冲基金旨在通过各种策略获取超额收益,而人工智能具备强大的数据分析和预测能力,二者结合能为投资决策带来新的思路和方法。该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法,对大量的金融数据进行深入分析,包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交
- AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》(完整版PDF免费附下载)
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世界上的相遇都是久别重逢~数字人是通过多种数字智能技术创建,具备人类外观形象、声音语言、肢体动作与思维功能等特征的数字智能体。在技术层面,数字人通过数字建模手段实现,涵盖计算机图形学、动作捕捉、图形渲染、语音合成、深度学习等多项技术。当前,数字人正成为人工智能活跃的应用落地入口,对大数据、智能终端、具身智能等产业链接度、嵌入度、融合度较强,或将成为下一代互联网活跃的交互界面之一。公开数据显示,目前
- 新冠病毒感染人数预测(基于回归的神经网络项目)
|柳贯一|
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写在前面:我们做的事情:我们的目的是要得到一个好的模型,这个模型能够让我们预测好的y首先拿到一批数据,这批数据有x和准确的y,我们让x通过模型得到预测的y,让预测的y与准确的y去计算差距loss,根据这个差距loss去不断改变优化模型。一、神经网络项目的流程1、数据预处理:(深度学习最主要的数据处理,要先拿到数据)使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征
- 车载SerDes芯片的重要性:自动驾驶与智能座舱的神经网络
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车载SerDes芯片的重要性:自动驾驶与智能座舱的神经网络在智能汽车时代,数据就是“燃料”,而SerDes芯片(串行器/解串器)就是让这些数据以光速奔跑的“血管”。随着自动驾驶(ADAS/ADS)和智能座舱的发展,摄像头、雷达、LiDAR及高清显示屏的数量激增,数据量呈指数级增长。如何高效、低延迟、低误码率地传输这些数据,成为决定自动驾驶安全性和座舱体验的关键问题。这时候,高性能车载SerDes芯
- 基于深度学习的视频修复
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基于深度学习的视频修复是一种利用深度学习技术对视频进行处理和优化,以修复视频中的损坏部分、提升视频质量、去除噪声和增强视觉效果的方法。这种技术在电影修复、视频编辑、监控视频增强、自动驾驶和虚拟现实等多个领域具有广泛应用。以下是关于这一领域的系统介绍:1.任务和目标视频修复的主要任务和目标包括:去噪声:去除视频中的噪声,提升视频的视觉质量。去模糊:减少或消除视频中的模糊区域,使视频更清晰。去伪影:消
- 【AI-42】如何调整参数和超参
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在机器学习和深度学习中,参数和超参数是两个重要概念,以下是一些常见的参数和超参数及其作用:参数权重(Weight)解释:可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”,其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度。权重越大,说明前一个神经元对后一个神经元的影响就越大;权重越小,影响就越小。作用:在模型训练过程中,权重不断调整,使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式,从而实现对数据的准确
- 使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码
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以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理(NLP)技术处理题目的文本信息,并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。步骤概述数据准备:准备包含高中物理题目的数据集,每个题目都有对应的类别标签。文本预处理:对题目文本进行清洗和特征提取。模型训练:使用训练数据训练分类模型。模型评估:使用测试数据评估模型的性能。预测:使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。
- Python 在 AI 领域的应用:从零构建你的第一个 AI 模型
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引言人工智能(AI)已经成为现代科技的核心,而Python是AI领域最受欢迎的编程语言之一。其强大的库和框架,如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn,使AI开发变得更加简单高效。本文将带你深入理解Python在AI中的应用,并通过机器学习(MachineLearning)和深度学习(DeepLearning)的实际示例,讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合
- 深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习
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文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1:准备数据步骤2:创建模型步骤3:训练模型步骤4:预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类(如ResNet、MobileNet)目标检测(如YOLO、SSD)语义分割(如DeepLab)人脸检测(如OpenFace)2.使用步骤步骤1:加载模型步骤2:准备输入数据步骤3:推
- 【深度学习模型高效部署】tensorRT_Pro深度解读:部署深度学习模型的高效方案
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深度学习哈佛博后带你玩转机器学习深度学习人工智能tensorRT_ProTensorRT高性能推理机器学习模型部署
以下内容将对tensorRT_Pro项目做一个系统的介绍,包括其核心价值、主要功能、应用案例以及关键的示例代码(附详细解释),帮助你快速了解并上手如何基于TensorRT在NVIDIAGPU上实现高性能推理。一、项目概述GitHub-shouxieai/tensorRT_Pro:C++librarybasedontensorrtintegrationtensorRT_Pro是由开发者shouxie
- 神经网络图像识别技术,神经网络如何识别图像
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- 人工神经网络的基本属性,神经网络四个基本属性
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- Python 自然语言处理实战: NLTK 与 spaCy,文本分析的左右护法
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Python自然语言处理实战:NLTK与spaCy,文本分析的左右护法引言在信息爆炸的时代,文本数据以前所未有的速度增长,蕴藏着巨大的信息和价值。从社交媒体的评论,到浩如烟海的文档,文本数据无处不在,成为了解用户意图、挖掘商业情报、洞察社会趋势的关键来源。然而,文本数据本质上是非结构化的,计算机难以直接理解和处理。自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术应运而
- 数据挖掘实战-基于Catboost算法的艾滋病数据可视化与建模分析
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♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
- 基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计
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一、引言随着无人机技术和深度学习算法的快速发展,农业领域逐渐引入了智能化监测手段。无人机农田监测结合了无人机的高空拍摄能力和计算机视觉技术,能够实时获取农田的图像数据,并对作物生长状态、病虫害检测、土地使用情况等进行智能分析。深度学习中的目标检测技术,如YOLOv5,能够帮助实现精准的农田监测,提供自动化的解决方案。在这篇博客中,我们将介绍如何利用YOLOv5进行无人机农田监测,如何使用图形用户界
- Keras深度学习实战——手写文字识别
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鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)Keras深度学习实战——手写文字识别1.介绍本教程将介绍如何使用Keras深度学习框架进行手写文字识别。手写文字识别是指将手写文字转换为相应的文本,该文本可
- 基于Simulink的单个PWM信号的傅里叶分析&特定谐波抑制
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理
- 【数据仓库与数据挖掘基础】第一章 概论/基础知识
精神病不行计算机不上班
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知识点复习:事务(关于事务的一些知识点可以点这里)一、数据仓库的一些基本的知识1.从数据库到数据仓库1.1数据库用于事务处理1.1.1定义:事务处理是指对数据库中数据的操作,这些操作通常包括插入、更新、删除和查询等。事务处理的核心是确保数据的一致性和完整性。事务的定义:事务是数据库操作的基本单位,包含一组逻辑上相关的操作。事务要么全部成功,要么全部失败。ACID特性:原子性(Atomicity):
- 神经网络:让机器学会“观察与思考“的数字大脑
安意诚Matrix
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你可以把神经网络想象成一个会学习的"电子大脑",它的工作原理既神秘又有趣:1.从单个神经元开始就像人类大脑由神经元组成,神经网络的基本单元是"人工神经元"。每个神经元接收多个输入信号(比如图片的像素值),每个信号被赋予不同的"权重"(重要性),然后通过类似"加权投票"的方式计算总和。当总和超过某个阈值时,神经元就会"激活",输出一个信号。这个过程模仿了生物神经元的"全或无"放电机制。2.神经元的超
- 深度学习笔记——神经网络
肆——
深度学习深度学习笔记神经网络人工智能python
本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结,部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件,Trae,主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元,人工神经元有1个或者多个输入(模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动);对输入进行加权求和(模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同);对输入之和使用激活函数计算活性值(模拟细胞体产生兴奋或者抑制);输出活性值并传递
- 【Hugging Face】datasets 库:加载、处理和分享大规模数据集
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HuggingFaceDatasets库HuggingFace的datasets库是一个轻量级、高性能的库,用于加载、处理和分享大规模数据集,特别适用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和语音任务。1.为什么使用Datasets?在深度学习中,处理大规模数据集通常面临以下挑战:数据集太大,无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库
- 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