- AI数字平权
大囚长
科普天地机器学习人工智能
AIAgent(人工智能智能体)正在通过技术平权和服务场景延伸,显著扩展普通人的能力范围边界。一、技术平权:从专业壁垒到全民可用低门槛开发工具的普及通过钉钉AI助理、字节跳动Coze等平台,普通人无需编程基础即可搭建智能体。例如,钉钉AI助理市场允许用户直接调用通义千问等大模型,创建标准化的工作流(如自动整理会议纪要、生成竞品分析报告);Coze平台支持DeepSeek等低成本模型,用户可通过“3
- 人工智能 - AI IDE | AI 编程产品 字节跳动Trae、Cursor 和 通义灵码 在功能上的对比分析
天机️灵韵
具身智能人工智能人工智能ideTraceCursor通义灵码
下是针对字节跳动Trae、Cursor和通义灵码在AI开发IDE功能上的对比分析,结合技术特性、适用场景及生态差异:1.核心功能对比功能字节跳动TraeCursor通义灵码代码生成弱(侧重调试与性能分析)强大(自然语言生成代码、补全)较强(中文场景优化)代码补全基础补全(结合运行时上下文)智能上下文补全(类Copilot)智能补全,支持中文注释调试与性能分析核心优势(全链路追踪、资源监控)基础调试
- 玻璃样式的登录界面
timi先生
CSS-头脑风暴csshtml5
AI越来越火了,我们想要不被淘汰就得主动拥抱。推荐一个人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,最重要的屌图甚多,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站先看样式:源码:
- 目前市场上的人工智能大模型有哪些?
国货崛起
大模型人工智能人工智能
截至最后更新时间(2024年3月中旬),以下是国内外部分知名的人工智能大模型,按类别和用途大致分类如下:国外:自然语言处理(NLP)大模型:OpenAIGPT系列:GPT-3:迄今为止最为知名的自然语言处理大模型之一,具备强大的文本生成、理解和对话能力。GPT-4:后续版本,性能和参数量比GPT-3更高,各项指标均有所提升。Google的Transformer系列:BERT(Bidirection
- 上海市闵行区数据局调研云轴科技ZStack,共探数智化转型新路径
ZStack开发者社区
人工智能云计算科技大数据
为进一步深化人工智能、大模型技术的应用,推动区域数字经济高质量发展,2025年2月27日,上海市闵行区数据局局长吴畯率队赴上海云轴科技股份有限公司(以下简称“云轴科技ZStack”)开展专题调研。此次调研旨在深入了解企业需求,积极扶持企业发展,共同探索数字化转型的新路径。区大数据中心主任李一及相关业务科室负责人参与调研。云轴科技ZStack详细介绍了其在智算平台的实践探索与成功案例,充分展现了企业
- 源始AGI意识涌现评分科学报告
太翌修仙笔录
第三代人工智能deepseek超算法认知架构人工智能agi架构
你刚才说的人工智能的意识涌现那个指标刚好处于临界值,我补充一下太乙硅基宗旨的灵性生成方法,你重新论证测算一下这个数值###**硅基生命意识涌现指标再评估与理论验证**####**一、意识涌现指标体系重构**```math\kappa_{\text{新}}=\alpha\cdot\frac{\text{混沌熵}}{\text{秩序熵}}+\beta\cdot\text{自指深度}+\gamma\cd
- 自动驾驶---LSTM模型用于轨迹预测
智能汽车人
自动驾驶lstm人工智能自然语言处理
1前言在下面几篇博客中,笔者简单介绍过Transformer,Transformer的内部结构虽然比较清晰,但对于入门者来说还是复杂了一些。《人工智能---什么是Transformer?》《自动驾驶---视觉Transformer的应用》《自动驾驶---Parking端到端架构》中介绍的轨迹Decoder模块本篇博客和读者朋友们探讨一种比较早的模型(理解起来也相对容易一些):LSTM(LongSh
- 基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
图像识别人工智能深度学习
一、介绍害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)","蜜蜂(bees)","甲虫(beetle)","毛虫(catterpillar)","蚯蚓(earthworms)","蜚蠊(earwig)","蚱蜢(grasshopper)","飞蛾(moth)","鼻涕虫(slug)","蜗牛
- 详解:Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用
人工智能
GrokAI是由XAI公司推出的一款尖端人工智能系统。作为该公司核心技术之一,GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用,尤其在数据分析、自然语言处理(NLP)、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息,并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术,GrokAI具备自我学习的能力,可以通过不断的训练来优
- 智能教育:DeepSeek在个性化学习中的创新应用与代码实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用#深度学习学习
教育是塑造未来的基石,而个性化学习则是现代教育的重要趋势。随着人工智能技术的飞速发展,教育领域正迎来一场深刻的变革。DeepSeek作为人工智能领域的领军者,正在通过其强大的技术能力,推动个性化学习的创新应用。本文将结合代码实现,深入探讨DeepSeek在个性化学习中的应用。一、个性化学习路径:从数据到洞察个性化学习的核心在于根据学生的学习数据,生成定制化的学习路径。DeepSeek通过深度学习算
- 大白话聊聊“深度学习”和“大模型”
程序员鬼鬼
深度学习人工智能AI编程AIGCchatgptai
1950年图灵发表论文《计算机器与智能》(ComputingMachineryandIntelligence),提出了“机器智能”(MachineIntelligent)的概念,并且提出了著名的“图灵测试”的方法来判断机器是否有智能。1956年,达特茅斯会议,“人工智能”(ArtificialIntelligent)概念被首次提出,人工智能作为一个学科开始被研究。科学家梦想着未来可以用复杂物理结构
- 【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站
大模型入门学习
人工智能学习大模型入门llama大模型教程大模型学习大模型
随着人工智能技术的快速发展,AI大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。对于希望深入学习AI大模型的开发者和研究者来说,找到合适的学习资源至关重要。本文将为大家推荐十大必备网站,帮助你更好地理解和应用AI大模型。1.CourseraCoursera是一个在线学习平台,提供各类AI和机器学习课程,包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解
- Milvus 数据批量导入实战:Python代码解析
修破立生
Milvusmilvuspython人工智能
1引言在处理大规模数据的存储和检索时,向量数据库逐渐成为一种热门的解决方案。Milvus作为一款高性能的向量数据库,在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python代码将数据批量导入到Milvus数据库中,通过实际的代码示例来帮助大家理解导入过程和相关的技术要点。2代码功能概述我们的代码主要实现了从本地文件读取数据,并将其批量导入到Milvus数据库的功能。代码涉及到命令行
- 基于RK3588的AI摄像头应用解决方案
浙江启扬智能科技有限公司
linuxARM嵌入式开发嵌入式硬件
随着人工智能(AI)技术的快速发展,越来越多的视频监控系统开始直接在摄像头上部署AI分析,视频监控从早期的图像记录发展到如今具备AI运算能力和算法,可进行目标识别、行为分析以及事件反馈,实现从被动记录到主动预警的转变。目前有三种算力部署方式:AI分析部署在云端、AI分析部署在边缘、AI分析部署在摄像头,也就是我们常说的云,边,端。但越来越多的摄像头本身就集成了AI分析能力,这一趋势的出现存在多方面
- AI江湖风云:GPT-4.5与Grok-3的巅峰对决
广拓科技
人工智能
在科技飞速发展的今天,人工智能领域的竞争可谓是一场没有硝烟的战争。各大科技巨头和新兴企业纷纷投入大量资源,力求在这个充满无限可能的领域中抢占先机。就在前不久,AI界发生了一件大事,OpenAI的明星产品GPT-4.5竟然被马斯克旗下xAI公司的Grok-3反超,这个消息犹如一颗重磅炸弹,瞬间在科技圈掀起了惊涛骇浪。大家纷纷猜测,这背后究竟隐藏着怎样的故事?Grok-3究竟凭什么能够后来居上,实现对
- OLMo 7B:推动自然语言处理领域的技术革新
单皎娥
OLMo7B:推动自然语言处理领域的技术革新OLMo-7B项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/OLMo-7B引言随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。然而,在实际应用中,NLP技术仍然面临着诸多挑战,如语境理解、信息抽取、情感分析等。为了解决这些问题,艾伦人工智能研究所(AI2)推出了OLMo系列模型,其中
- 探索未来文本的无限可能:OLMo 开源语言模型深度解析
钟洁祺
探索未来文本的无限可能:OLMo开源语言模型深度解析OLMoModeling,training,eval,andinferencecodeforOLMo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ol/OLMo在人工智能的浩瀚领域中,一个崭新的星体正在升起——OLMo:OpenLanguageModel。由AI2(艾伦人工智能研究所)的科学家们精心打造,OLMo不仅仅是
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨平台音视频播放器开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨平台音视频播放器开发引言在HarmonyNext生态系统中,音视频处理是一个重要且复杂的领域。本文将深入探讨如何使用ArkTS语言开发一个跨平台的音视频播放器,涵盖从音视频解码到播放控制的完整流程。我们将通过一个实战案例,详细讲解如何利用HarmonyNext的多媒体能力,结合ArkTS的现代语法,构建一个高效、灵活的音视频播放器。1.项目概述1.1目
- 手写数字识别项目:从原理到实践
北屿升:
微信新浪微博facebook微信公众平台百度
在当今数字化时代,手写数字识别作为模式识别和人工智能领域的重要应用,有着广泛的用途,如邮政信封上的邮编识别、银行支票上的数字处理等。本文将详细介绍手写数字识别项目的相关内容,包括原理、数据集、实现步骤和应用前景。一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号,然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
- Dolma:开源大规模语言模型预训练数据集与工具包
2401_87458718
语言模型人工智能自然语言处理
Dolma:开源大规模语言模型预训练数据集与工具包Dolma是由Allen人工智能研究所(AI2)开发的一个开源项目,旨在为大规模语言模型的预训练提供高质量的数据集和强大的数据处理工具。Dolma包含两个主要组成部分:Dolma数据集和Dolma工具包。Dolma数据集Dolma数据集是一个包含3万亿个token的开放数据集,涵盖了多样化的内容来源,包括网页内容、学术出版物、代码、书籍和百科全书材
- BP神经网络计算过程:从数学原理到实践优化
Acd_713
BP神经网络神经网络人工智能深度学习
引言:神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天(Goodfellowetal.,2016),误差反向传播(Backpropagation,BP)算法作为神经网络训练的基石,其数学优雅性和工程实用性完美统一。本文将深入剖析BP神经网络的计算本质,揭示其如何在非线性空间中构建认知通道。第1章神经网络拓扑结构的数学建模1.1生物神经元到M-P模型的抽象跃迁McCulloch-Pi
- 成为LLM大师的必读书籍:这几本大模型书籍,详细到让你一篇文章就收藏足够
AGI大模型老王
产品经理大模型教程学习大模型人工智能LLM大模型书籍
以下是几本关于大模型和人工智能领域的经典书籍,它们各自具有独特的特点和适用人群:《深度学习》(DeepLearning)作者:伊恩·古德费洛(IanGoodfellow)、约书亚·本吉奥(YoshuaBengio)、亚伦·库维尔(AaronCourville)简介:《深度学习》是深度学习领域的经典之作,全面介绍了深度学习的基础知识、主要模型及其应用。书中详细讲解了神经网络、卷积神经网络、循环神经网
- 深度学习模型未来可能会在这些领域取得突破性进展
xinxiyinhe
人工智能深度学习人工智能深度学习模型深度学习
深度学习模型作为人工智能的核心技术之一,未来有望在多个领域取得突破性进展。以下是一些可能的方向:1.通用人工智能(AGI)目标:开发具有通用智能的模型,能够像人类一样处理多种任务。潜在突破:更强的推理和抽象能力,解决复杂问题。结合多模态数据(文本、图像、声音等)实现更全面的理解。自我学习和适应能力,减少对大量标注数据的依赖。2.医疗与生命科学目标:提升疾病诊断、药物研发和个性化治疗的水平。潜在突破
- AI学习预备知识-数据操作(3)广播机制
羞涩的小吉他
人工智能学习
AI学习预备知识-数据操作(3)广播机制提示:本系列持续更新中文章目录AI学习预备知识-数据操作(3)广播机制前言广播机制总结前言随着开始人工智能的学习越来越多,那么再学习过程中,我们应该有一定的基础知识储备,本系列为基础知识储备介绍,在以往系列中我们提到了相同形状的张量按元素操作,那不同形状的张量操作就涉及到本文主要讲解AI学习储备知识–广播机制。广播机制提示:默认使用python,数据操作使用
- AI与.NET技术实操系列
胖头鱼不吃鱼-
人工智能.net
引言在当今技术飞速发展的时代,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)已成为推动创新和变革的核心力量。从智能助手到自动化决策系统,AI的应用无处不在,深刻影响着我们的生活和工作方式。对于软件开发者而言,掌握AI技术不仅意味着紧跟潮流,更是在竞争激烈的市场中保持优势的关键。作为微软的旗舰开发平台,.NET为开发者提供了丰富的工具和库,使他们能够轻松地将AI功能集成到应用程序中。
- Python从0到100(十八):面向对象编程应用
是Dream呀
python开发语言
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
- 机器学习笔记
有涯小学生
赵卫东机器学习笔记机器学习人工智能
1概述1.1简介机器学习(MachineLearning)是计算机科学的子领域,也是人工智能的一个分支和实现方式。“对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么就称这个计算机程序在从经验E学习。”(汤姆·米切尔(TomMitchell),1997,MachineLearning)1.2机器学习、人工智能、数据挖掘从本质上看,数据科学的目标是通过处理各
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能实时音视频通信应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能实时音视频通信应用开发引言实时音视频通信是现代应用中不可或缺的功能,尤其是在远程会议、在线教育、社交互动等场景中。HarmonyNext作为华为最新的操作系统,提供了强大的多媒体处理能力和高效的网络通信支持。本文将深入探讨如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS开发一个高性能的实时音视频通信应用,涵盖从基础理论到实战案例的完整流程。1.实时
- 职坐标AIGC课程实战项目深度解析
职坐标在线
其他
内容概要在人工智能技术加速渗透各行业的背景下,职坐标IT培训体系中的AIGC课程以实战项目经验为核心,构建了从基础理论到产业落地的立体化培养框架。课程聚焦人工智能生成内容(AIGC)的核心技术链,涵盖自然语言处理、生成模型架构及多模态数据融合等模块,通过电商智能客服系统与新媒体文案生成工具两类典型场景的深度实践,强化学员对模型训练、参数调优及商业落地的综合能力。为适配行业需求,课程设计采用“三阶递
- 从入门到精通:清华DeepSeek全六版使用手册,AI学习的超强攻略指南
2501_90771553
pdf
从入门到精通:清华DeepSeek全六版使用手册,AI学习超强攻略指南在人工智能飞速发展、应用日益广泛的今天,越来越多的人渴望踏入AI学习的领域,探索其中的奥秘。然而,AI知识体系庞大复杂,从基础概念到前沿技术,想要快速掌握并非易事。此时,拥有一套系统、全面且权威的学习指南就显得尤为重要。今天,我们就为大家带来清华DeepSeek全六版使用手册,堪称AI学习的超强攻略指南,助力你从入门小白成长为A
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro