- Android研发去美团面试,被面试官用各种原理蹂躏,所幸最终拿到Offer
2401_87029500
android面试职场和发展
一个线程是否只有一个Looper?如何保证一个线程只有一个Looper?多线程的方式有哪些?生产者消费者模式wait和sleep的区别String、StringBuffer、StringBuilder的区别ANR异常发生条件如何分析ANR自定义View和ViewGroup事件处理分发,拦截,处理。GC算法四大引用强,软,弱,虚,并说明下合适GC动画View动画,属性动画,帧动画。再说下View和属
- 机器学习--概览
kyle~
机器学习机器学习人工智能
一、机器学习基础概念1.定义机器学习(MachineLearning,ML):通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并利用学习到的模型进行预测或决策,而无需显式编程。2.与编程的区别传统编程机器学习输入:规则+数据→输出:结果输入:数据+结果→输出:规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据:模型学习的原材料(结构化/非结构化)特征(Feature):数据的可量化属性(如房价预测中的
- 机器学习笔记20241017
tt555555555555
学习笔记深度学习机器学习笔记人工智能
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性(GradientVanishing)梯度消失原因解决方法梯度爆炸(GradientExplosion)定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库,主要用于处理图像数据集
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- C语言解决左移问题
七七凉
c++c#
图2.1主方法首先用户先输入一串字符串,表现为:stringstr;cout>str;其次使用贪心算法来优化字符串,使得相邻字符的ASCII码之差的最小值最大因此调用到函数greedyOptimize(str);然后初始化maxMinDiff为INT_MIN(整型最小值),用于记录经过左移操作后能得到的相邻字符ASCII码之差的最大最小值,同时定义bestShiftedStr用于保存能达到这个最大
- 如何设计一个C++程序来模拟超市收银系统?
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)#CSDN问答解惑(全栈版)c++数据库网络
本文收录于「Bug调优」专栏,主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述 设计c++程序模拟超市收银系统。要求由收银员输入顾客的会员卡卡号(若有卡)、所购商品的货号等。从文件中取出有关价格信息,再把这些信息返回给收银台。同时把该收银台的销售总量和有关
- 自然语言生成(NLG)算法模型评估方案的硬件配置、系统架构设计、软件技术栈、实现流程和关键代码
weixin_30777913
人工智能算法系统架构自然语言处理
智能化对话中的自然语言生成(NLG)算法模型评估是一个复杂而多维的过程,它涉及多个评估指标和策略,以确保生成的文本质量、准确性和流畅性。智能化对话中的NLG算法模型评估是一个涉及多个评估指标和策略的过程。通过选择合适的评估指标和策略,可以全面、客观地评估模型的性能和表现,为模型的优化和改进提供有力支持。以下是对NLG算法模型评估的详细论述及举例说明:一、评估指标准确性:•关注模型生成的语言内容是否
- 初步理解数据结构
神探阿航
计算机产业科普与思考数据结构算法java职场和发展
引言数据结构是计算机科学中的核心概念之一,它是存储、组织和管理数据的方式,直接影响算法的效率和程序的性能。无论是开发一个简单的应用程序,还是设计一个复杂的系统,选择合适的数据结构都是至关重要的。本文将深入探讨常见的数据结构及其应用场景,并通过具体的Java代码示例帮助读者更好地理解如何在实际问题中选择和使用数据结构。1.什么是数据结构?数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,使得数据可以高效地
- MIT6.S081学习总结-lab10:mmap
NullObjectError
Linux操作系统linux6.S081
lab10实现mmap介绍mmap和munmap系统调用允许UNIX程序对它们的地址空间进行详细的控制。它们可以用于在进程之间共享内存,将文件映射到进程地址空间,以及作为用户级页面错误方案的一部分,比如在讲座中讨论的垃圾收集算法。在本实验中,您将向xv6添加mmap和munmap,重点关注内存映射文件。void*mmap(void*addr,size_tlength,intprot,intflag
- ⚡C++ 中 std::transform 函数深度解析:解锁容器元素转换的奥秘⚡【AI 润色】
月栖梧_teachjunkie
算法
在C++编程的世界里,我们常常需要对容器中的元素进行各种转换操作。无论是将数据进行格式调整,还是对元素进行数学运算,高效的转换方法都是提升代码质量和效率的关键。std::transform函数作为C++标准库中的一员,为我们提供了一种便捷且强大的方式来实现这一目的。今天,就让我们深入探索std::transform函数的奇妙之处,看看它如何在容器元素转换中发挥重要作用。std::transform
- AUTOSAR从入门到精通-【新能源汽车】高压配电管理(PDU/BDU)
格图素书
人工智能自动驾驶
目录前言几个高频面试题目【BDU/PDU】注释区别功能侧重方面结构组成方面工作原理方面在电动汽车中的角色方面知识储备主控电池管理系统BMS算法原理什么是高压配电管理(PDU/BDU)BDU定义:PDU定义pdu的作用是什么BDU各部件及成本构成BDU的组成CAE技术在研发中的作用汽车级PMIC在BDU和PDU中的应用分析KA84917UA的典型产品特性高压控制盒(PDU)生产厂家未来发展趋势前言P
- 微软推出GRIN-MoE:开创专家路由新范式
OpenCSG
microsoft
前沿科技速递在人工智能领域,模型的性能和可扩展性一直是研究的热点。微软最近推出的GRIN-MoE(Gradient-InformedMixture-of-Experts)模型,以其独特的架构和显著的性能表现,正引领着AI技术的前沿,特别是在编码和数学任务上展现出强大的能力。GRIN-MoE的发布标志着企业级应用中AI技术的又一次飞跃,旨在提升处理复杂任务的效率和准确性。来源:传神社区01模型简介G
- AUTOSAR从入门到精通专栏总目录
昂辉科技
汽车架构AUTOSAR科技安全架构基础软件工具链
AUTOSAR通过分层、模块化和封装的特性,革命性地改变了汽车电子软件开发。它简化了软硬件接口,提高了软件复用性,降低了开发成本和周期。随着AUTOSAR在汽车电子系统开发领域的广泛应用,对其深入理解和熟练掌握已成为汽车电子软件开发工程师的必备技能。尽管AUTOSAR带来了诸多优势,但对于初学者来说,学习及应用AUTOSAR仍然是一项挑战。其复杂性和深度要求学习者不仅要有扎实的汽车电子知识基础,还
- Mixtral 8x22B 为开放模型树立了新基准
MistralAI发布了Mixtral8x22B,这为开源模型在性能和效率方面树立了新的基准。该模型拥有强大的多语言能力,以及卓越的数学和编码能力。Mixtral8x22B采用稀疏混合专家(SMoE)模型架构,在激活状态下仅使用其1410亿参数中的390亿个。GPT4.0,GooglePlay,Claude,Overleaf,Midjourney,OF,X等等平台现已可通过WildCard订阅。除
- 非凸联合创始人李佐凡:将数智交易作为自己的终身事业
“喜欢数学,热爱编程,逻辑清晰”,这是李佐凡留给我的最初印象。12年前,李佐凡凭借着一股“初生牛犊不怕虎”的勇气进入数智交易投资,面对华尔街这群聪明的人,丝毫没有显露出胆怯和慌张。华尔街固有万千魅力,但对李佐凡而言,他更期待在中国施展拳脚,梦想把数智交易作为自己的终身事业来完成,从而为行业带来更多的效率价值。一、以梦为马,坚守本心非科班出身的李佐凡,进入金融行业并非误打误撞,而是他一直以来的梦想。
- 路径规划之启发式算法之二十九:鸽群算法(Pigeon-inspired Optimization, PIO)
搏博
算法大数据人工智能算法策略模式python机器学习启发式算法
鸽群算法(Pigeon-inspiredOptimization,PIO)是一种基于自然界中鸽子群体行为的智能优化算法,由Duan等人于2014年提出。该算法模拟了鸽子在飞行过程中利用地标、太阳和磁场等导航机制的行为,具有简单、高效和易于实现的特点,适用于解决连续优化问题。更多的仿生群体算法概括可以看我的文章:仿生的群体智能算法总结之一(十种)_最新群体算法-CSDN博客仿生的群体智能算法总结之二
- 机器学习笔记——正则化
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGC计算机视觉深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。文章目录正则化L1正则化(Lasso)原理使用场景优缺点L2正则化(Ridge)原理使用场景优缺点ElasticNet正则化定义公式优点缺点应用场景Dropout原理使用场景优缺点早停法(EarlyStopping)原理使用场景优缺点BatchNormalization(BN)原理使用
- 机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习
好评笔记
机器学习笔记机器学习人工智能AIAI编程算法工程师
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
- 【LeetCode 刷题】回溯算法-棋盘问题
Bran_Liu
LeetCode算法leetcodepython
此博客为《代码随想录》二叉树章节的学习笔记,主要内容为回溯算法棋盘问题相关的题目解析。文章目录51.N皇后37.解数独332.重新安排行程51.N皇后题目链接classSolution:defsolveNQueens(self,n:int)->List[List[str]]:board=[['.'for_inrange(n)]for_inrange(n)]res=[]defcheck(x:int,
- 基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析
kaka_R-Py
大数据可视化多元统计分析R语言数据分析与可视化算法聚类随机森林
基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来,随着数字化和信息化的快速发展,越来越多的人开始使用智能手机。文章基于某公司某年连续30天4万多位智能手机用户的监测数据,通过随机森林与RFM聚类分析模型对智能手机用户的监测数据进行挖掘和分析,有效地统计和归纳了用户对于A类APP的使用情况,模型准确度达到了80%,同时对于智能手机APP的开发和使用提出了相应的建议。该研究的数据驱
- Sklearn 中的线性回归模型
Cacciatore->
机器学习sklearn线性回归人工智能机器学习python
线性回归的数学模型假设单变量回归模型:hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\theta_0θ0就是偏置,而θ1\theta_1θ1就是权重,而x1x_1x1就是特征。线性回归方程的代价函数为:J(θ)=12m∑mi=1(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta)=\f
- 算法基础——一致性
黄雪超
大数据基础#算法基础大数据算法一致性
引入最早研究一致性的场景既不是大数据领域,也不是分布式系统,而是多路处理器。可以将多路处理器理解为单机计算机系统内部的分布式场景,它有多个执行单元,每一个执行单元都有自己的存储(缓存),一个执行单元修改了自己存储中的一个数据后,这个数据在其他执行单元里面的副本就面临数据一致的问题。随着时代发展,互联网公司的快速发展,单机系统在计算和存储方面都开始面临瓶颈,分布式是一个必然的选择,但是这也进一步放大
- OpenCV图像旋转90度的最简单方法
时光荏苒-
opencv计算机视觉人工智能OpenCV
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,提供了许多图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中,图像旋转是一项常见的操作。本文将介绍如何使用OpenCV将图像旋转90度的最简单方法。步骤1:导入OpenCV库在Python中使用OpenCV库需要先导入库。可以使用以下代码导入OpenCV库:importcv2步骤2:读取图像使用OpenCV读取图像需要使用cv2.imread()函数。该函数接受一
- 动态图最短路径的实时优化:应对边权重频繁更新的工程实践
热爱分享的博士僧
人工智能
在处理动态图中的最短路径问题时,尤其是面对边权重频繁更新的情况,传统的静态图算法如Dijkstra算法或Bellman-Ford算法可能不再适用或效率低下。这是因为每次边权重更新都需要重新计算整个图的最短路径,导致计算成本非常高。为了应对这种情况,需要采用一些特定的技术和策略来优化实时性能。1.动态最短路径算法A.动态Dijkstra算法虽然标准的Dijkstra算法是为静态图设计的,但可以通过缓
- Java之旅之设计模式和架构
xi_jun
java学习之路java设计模式架构
设计模式设计模式是针对软件设计中常见问题的通用、可重用的解决方案。大致可分为三大类:1.创建型模式:关注对象的创建过程。单例模式:确保一个类只有一个实例,并提供一个访问它的全局点。工厂方法模式:定义一个接口用于创建对象,但让子类决定实例化的类。抽象工厂模式:提供一个接口,用于创建相关或依赖对象的家族,而不需要明确指定具体类。建造者模式:将一个复杂对象的构建与其表示分离,使得同样的构建过程可以创建不
- FPGA电机控制
SCSS-L
FPGA控制电机
随着现在电力电子技术、微电子技术和电机控制理论技术的发展,电机控制器的发展经过了一下几个阶段:1、模拟电路控制阶段:优点:模拟控制器响应速度快,调速范围宽等。缺点:需要的元器件多,设计复杂,调试困难,并且难以实现复杂的电机控制算法。2、单片机(MCU)控制阶段:优点:单片机价格便宜,易于控制,广泛应用于低端电机控制领域。缺点:单片机采用RISC流水总线结构、且资源有限,开发周期长,运算处理慢,实时
- 音视频多媒体编解码器基础-codec
硬件学长森哥
嵌入式软件影像嵌入式驱动音视频驱动开发嵌入式硬件
如果要从事编解码多媒体的工作,需要准备哪些更为基础的内容,这里帮你总结完。因为数据类型不同所以编解码算法不同,分为图像、视频和音频三大类;因为流程不同,可以分为编码和解码两部分;因为编码器实现不同,分为硬编码和软编码;因为编解码硬件位置不同,可以分为片内、片外和独立编解码模块三类;软件常用的框架ffmpeg。音视频编解码(Audio-VideoCoding)是指将音频和视频信号进行压缩编码以及解码
- 出栈序列问题——卡特兰数
tanactor
c++刷题c++算法
大家新年快乐啊!!!(^_^)最近在刷题时遇见了这个题是一个关于出栈方案的简单递归问题后来Deepseek了一下才知道该题的背景故留存在此供自己以后查阅以下是关于卡特兰数的相关内容:什么是卡特兰数?卡特兰数(CatalanNumber)是一系列在组合数学中经常出现的自然数。卡特兰数的第n项(记作cn表示许多组合问题的解的数量。卡特兰数的前几项为:C0=1,C1=1,C2=2,C3=5,C4=14,
- 目标检测的超级英雄:YOLO带你识别世界
星际编程喵
Python探索之旅目标检测YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉python
前言YOLO(YouOnlyLookOnce)是计算机视觉领域一颗璀璨的明星,它以高效、快速著称,成为目标检测算法的代表。今天,我们一起走进YOLO的世界,看看它如何神奇地识别图像中的物体。当然,不用担心,这篇文章会让你轻松理解,并且我会用幽默、通俗的语言给大家展示这项技术。相信我,看完之后,你会觉得YOLO不仅是个算法,更像是个看得懂、说得清的技术伙伴。简介YOLO不仅是一个简单的目标检测模型,
- 国产AI疯卷!DeepSeek-R1成开源霸主,字节腾讯纷纷放大招?
盼达思文体科创
经验分享
引言家人们,最近的AI圈简直是“火药味”十足,热闹程度堪比世界杯!在科技飞速发展的当下,人工智能领域已经成为全球科技竞争的焦点,各国科技企业都在这个赛道上你追我赶,试图占据一席之地。AI技术不仅深刻改变了我们的生活方式,像智能语音助手让生活更便捷,智能推荐算法让信息获取更精准,还推动了众多行业的变革,如医疗、交通、金融等。今天咱们要聊的这几件AI大事,每一件都可能会对未来的科技走向产生深远影响。先
- 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