- 使用 Go 语言调用 DeepSeek API:完整指南
老大白菜
gogoframegolang后端deepseek
引言DeepSeek是一个强大的AI模型服务平台,本文将详细介绍如何使用Go语言调用DeepSeekAPI,实现流式输出和对话功能。Deepseek的api因为被功击已不能用,本文以DeepSeek:https://cloud.siliconflow.cn/i/vnCCfVaQ为例子进行讲解。1.环境准备首先,我们需要准备以下内容:Go语言环境DeepSeekAPI访问权限开发工具(如VSCode
- 推荐文章:拥抱ASP.NET Core MVC——一款高效、灵活的web开发框架
班歆韦Divine
推荐文章:拥抱ASP.NETCoreMVC——一款高效、灵活的web开发框架MvcMvc:是一个开源的ASP.NETMVC(模型-视图-控制器)框架,用于构建基于Microsoft.NET的Web应用程序。适合开发者使用ASP.NETMVC构建可扩展和可维护的Web应用程序。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mv/Mvc1、项目介绍ASP.NETCoreMVC
- 几行Python代码,轻松获取美股阿里巴巴的交易数据!
Python资深程序员
PythonPython
学Python可以干很多事情,比如爬虫,数据分析,机器学习,但是有一个非常小众的分支,不仅结合了两大高薪行业,而且还薪水非常诱人,就是量化金融岗位。目前Python已经是金融行业最低的一个门槛,几乎所有从事金融证券行业的人都要学会Python。今天给大家分享如何用Python获取美股的交易数据!Python资源共享群:626017123数据获取是数据分析的第一步,找不到可靠、真实的数据,数据分析无
- RAG:本地部署Langchain-Ollma(Windows)
MurphyStar
pythonlangchainwindows
RAG:本地部署Langchain-Ollma(Windows)RAG,即“RetrievalAugmentedGeneration”(检索增强生成),是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理模型。它主要用于文本生成任务,能够利用外部知识源来增强生成的文本,从而提高生成质量。相较于微调技术,RAG能够更加短平快的吸纳本地知识并整合大模型进行问答。因此本地部署了一个基于Langchain+Ollma
- 如何在本地正确部署Dify服务
写python的鑫哥
Python课堂pythonDify本地部署LLM大型语言模型框架
前言本文是该专栏的第49篇,后面会持续分享python的各种干货知识,值得关注。Dify是一个开源的LLM(大型语言模型)应用开发平台,旨在为开发者提供从Agent构建到AIworkflow编排、RAG检索、模型管理等全方位的能力,从而轻松构建和运营生成式AI原生应用。在本文中,笔者将针对Dify的核心知识点以及“本地如何部署Dify”,进行详细说明。具体细节部分,笔者在正文将结合实际完整图文案例
- 关于 RAG 模式的用户建议-(致Openai邮件内容节选)
tsistbasit
人工智能
问题现状与不足在使用RAG模式(“GPTs”应用或“项目”功能)处理相对复杂的任务(例如项目管理、长篇内容创作或复杂问题求解)时,我发现当前的检索方式过于依赖多路召回和全文总结。这样的检索方式在面临大型知识库时往往会忽略逻辑结构和整体脉络,使模型倾向于一次性返回大量零散的细节信息,却缺乏对全局架构的理解。这种状况导致用户难以快速抓取关键要点,也很难将结果高效应用于实际场景中。我的建议细节梳理逻辑结
- 大模型应用之基于Langchain的测试用例生成
少喝冰美式
langchain测试用例人工智能自然语言处理AI大模型大模型应用大模型微调
一用例生成实践效果在组内的日常工作安排中,持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。近期,我们在探索实践使用大模型生成测试用例,期望能够借助其强大的自然语言处理能力,自动化地生成更全面和高质量的测试用例。当前,公司已经普及使用JoyCoder,我们可以拷贝相关需求及设计文档的信息给到JoyCoder,让其生成测试用例,但在使用过程中有以下痛点:1)仍需要多步人工操作:如复制粘贴文档,编写提示词
- 基于 LangChain 实现数据库问答机器人
敲代码敲到头发茂密
人工智能测试开发langchain数据库机器人人工智能语言模型
基于LangChain实现数据库问答机器人一、简介二、应用场景三、实战案例1、需求说明2、实现思路3、对应源码一、简介在Retrieval或者ReACT的一些场景中,常常需要数据库与人工智能结合。而LangChain本身就封装了许多相关的内容,在其官方文档-SQL能力中,也有非常好的示例。二、应用场景在未出现人工智能,如果想要完成数据查询与数据分析的工作,则需要相关人员有相应的数据库的功底,而在L
- 【漫话机器学习系列】079.超参数调优(Hyperparameter Tuning)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习深度学习人工智能
超参数调优(HyperparameterTuning)是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数,而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力,反之,错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。1.超参数的定义超参数是控制学习过程的外部参数,不同于模型参数(例如权重和偏置),超参数不通过训练过程自动优化。常见的超参数包括:学习
- 全场景深度学习开源框架(MindSpore)
deepdata_cn
人工智能深度学习开源人工智能
MindSpore是华为推出的一款全场景深度学习开源框架。旨在实现不同计算平台(如云端、边缘端、端侧)和不同硬件(如CPU、GPU、Ascend等)之间的高效协同。无论是在数据中心的大规模计算,还是在手机、物联网设备等资源受限的终端上,MindSpore都能灵活适配,充分发挥各硬件平台的性能优势,实现模型的高效训练和推理。该框架引入了自动并行技术,能够根据模型结构和硬件资源自动进行并行策略的搜索和
- Three.js + React + Echart(折线图 光线流动效果,柱状图数据动态更新动画) + Svga-Web应用之数据大屏(适配1920*1080 2560*1440 3840*2160)
ConstSuccess
前端架构3D模型数据大屏javascript前端react.js
Web应用之数据大屏一、技术栈React17.0.0搭建脚手架Eahcrt常规图表Svga动画3D模型-Three.Js大屏适配-目标大屏(4K-3840*2160)二、React17.0.0脚手架搭建npxcreate-react-appmy-appcdmy-appnpmstart具体详细情况,自行官网查看React官网三、Echarts常规图表1、echarts-for-reactEchart
- 使用 Numpy 自定义数据集,使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
辞落山
pytorch逻辑回归人工智能
1.导入必要的库首先,导入我们需要的库:Numpy、Pytorch和相关工具包。importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用Numpy创建一个简单的线性可分数据集,并
- React + three.js 3D模型面部表情控制
买药弟弟
虚拟直播软件设计论如何快乐自闭javascriptreact.js3d
系列文章目录React使用three.js加载gltf3D模型|three.js入门React+three.js3D模型骨骼绑定React+three.js3D模型面部表情控制React+three.js实现人脸动捕与3D模型表情同步结合react-webcam、three.js与electron实现桌面人脸动捕应用示例项目(github):https://github.com/couchette
- 基于SSM的在线作业管理系统 -octopus-master(源码+调试)
程序猿麦小七
毕业设计Java后台JavaWeb服务器linux数据库在线作业
项目描述临近学期结束,还是毕业设计,你还在做java程序网络编程,期末作业,老师的作业要求觉得大了吗?不知道毕业设计该怎么办?网页功能的数量是否太多?没有合适的类型或系统?等等。你想解决的问题,今天给大家介绍一篇基于SSM的在线作业管理系统设计与实现。功能需求本在线作业管理系统通过分析和确定系统的角色和功能划分,按照业务合理区分为不同的菜单功能模块。从用户角度出发,对每个功能的需求实现点进行人性化
- React+Cesium基础教程(003):加载3D建筑物和创建标签
叁拾舞
Ceisumreact.jscesium
文章目录03-加载3D建筑物和标签方式一方式二完整代码03-加载3D建筑物和标签方式一添加来自OpenStreetMap的建筑物模型,让场景更加丰富和真实:viewer.scene.primitives.add(newCesium.createOsmBuildings());方式二使用Cesiumion资源:
- AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧
俞兆鹏
AI学习指南ai
一、引言在深度学习和自然语言处理(NLP)中,模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧,帮助开发者提升模型训练的效率和效果。本文将介绍混合精度训练、分布式训练等高级优化技巧,并探讨如何通过这些方法提升模型训练效率。二、混合精度训练(一)混合精度训练的原理混合精度训练利用自动混合精度(AMP)技术,高效管理FP16和FP32之间的转换。通过在前向传播中使用FP16加
- 《计算机网络基础》(第二章:计算机网络体系结构 )
请向我看齐
网络安全计算机网络网络
OSI(OpenSystemInterconnection)参考模型OSI参考模型七层模型TCP/IP模型一、概念二、过程三、原理四、示例五、分类六、发展七、功能两种模型的对比OSI参考模型概念定义:OSI(OpenSystemInterconnection)参考模型是国际标准化组织(ISO)制定的一个用于计算机网络通信的分层架构模型。它将网络通信的功能划分为七个不同的层次,从下到上依次为物理层、
- 基于SSM的亲子活动平台的搭建与实现(源码+数据脚本+论文+技术文档)
程序猿麦小七
毕业设计Java后台JavaWeb亲子活动商家入驻SSM
项目描述临近学期结束,还是毕业设计,你还在做java程序网络编程,期末作业,老师的作业要求觉得大了吗?不知道毕业设计该怎么办?网页功能的数量是否太多?没有合适的类型或系统?等等。这里根据疫情当下,你想解决的问题,今天给大家介绍一篇基于SSM的亲子活动平台的搭建与实现。功能需求本文研究基于javaWeb的亲子活动平台的搭建与实现,通过分析现在大部分的家庭对孩子影响以及陪伴的情况,对亲子活动平台的项目
- 本地部署 DeepSeek
hutao11111111111
本地部署DeepSeekgithub开源
一、为什么选择本地部署DeepSeek?(一)服务器不稳定之殇当我们依赖在线服务器使用DeepSeek时,时常会遭遇服务器的“小脾气”。想象一下,你正灵感爆棚,借助DeepSeek撰写一篇精彩的文章,或是进行重要的数据分析,可服务器突然宕机,一切努力瞬间付诸东流;又或者在使用高峰时段,模型的反应变得异常迟缓,每一次提问都要等待漫长的时间,严重影响工作效率和创作心情。而这些问题的根源,很大程度上是因
- 零信任赋予安全牙齿,AI促使它更锋利
零信任Enlink_Young
零信任网络安全AIai网络安全
距离上次写关于安全的文字已经过去了很久很久,久到上次看到的AI还停留在TTS、ASR等最初的语音交互+搜索类似的各种智能音箱以及通过关键字匹配的基于知识库的聊天的机器人。之后的几年各种视觉识别遍地开花,AI四小龙在人脸识别上成熟应用,再然后到大热的机器学习、深度学习,对于AI一直都有关注,但商业价值均没有得到有效发挥,大部分都停在科研和实验室阶段。19年ChatGPT横空处世,直到ChatGPT通
- 在CentOS服务器上部署DeepSeek R1
蓝染k9z
deepseek服务器centoslinux人工智能deepseek
在CentOS服务器上部署DeepSeekR1,并通过公网IP与其进行对话,可以按照以下步骤操作:一、环境准备系统要求:CentOS8+(需支持AVX512指令集)。硬件配置:GPU版本:NVIDIA驱动520+,CUDA11.8+。CPU版本:至少16核处理器,64GB内存。存储空间:原始模型需要30GB,量化后约8-20GB。安装基础工具:更新系统并安装必要的编译工具:一定要买GPU服务器。s
- 跨越网络边界:IPv6与零信任架构的深度融合
零信任Enlink_Young
网络安全
2024年,工信部发布了《关于开展“网络去NAT”专项工作进一步深化IPv6部署应用的通知》,加速了国内网络由IPv4向IPv6的转型步伐。未来,各行各业将逐步去NAT,逐步向IPv6迁移。在此过程中,网络安全解决方案和产品能力将面临新的挑战,需要根据IPv6环境进行针对性的调整。在当前的网络环境中,随着远程办公、物联网(IoT)和云计算的普及,企业网络边界逐渐模糊,传统的边界安全模型越来越难以应
- 3大绝招:.NET Core gRPC 拦截器如何让你的服务通信更智能?
墨瑾轩
C#乐园.netcorejava服务器
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣嘿,小伙伴们!今天我们要聊聊一个让服务通信变得更聪明、更安全的法宝——gRPC拦截器。想象一下,如果你能像电影里的超级英雄那样,在每一次请求和响应之间施展魔法,那会是什么样的体验?没错,通过.NETCore中的gRPC拦截器,我们真的可以做到这一点!那么,问题
- 科技快讯 | OpenAI首次向免费用户开放推理模型;特朗普与黄仁勋会面;雷军回应“10后小学生深情表白小米SU7”
最新科技快讯
科技
不用开口:谷歌AI帮你致电商家,价格、预约一键搞定谷歌在1月30日推出SearchLabs中的“AskforMe”实验性功能,用户可利用AI代替自己致电商家咨询价格和服务。该功能已与美汽车修理厂和美甲沙龙店合作,用户需加入SearchLabs并搜索相关短语进行测试。功能使用部分预订餐厅技术,目前处于测试阶段。我国光子毫米波雷达技术取得突破性进展,为6G技术应用奠定基础1月27日,据新华社报道,南开
- React Compiler核心原理:新一代响应式引擎如何实现毫秒级热更新
威哥说编程
react.jsjavascript前端
React在前端开发中已经成为构建用户界面的标准库,它的声明式编程模型和组件化设计为开发者提供了极大的灵活性和便利性。然而,随着React应用变得越来越复杂,性能成为了一个不可忽视的问题。特别是在大型应用中,如何实现快速的组件更新和响应式渲染,成为了提高开发体验和用户体验的关键。在过去几年中,React团队致力于改进React的更新机制,以解决性能瓶颈和提升开发体验。ReactCompiler(或
- LlamaIndex架构设计:大模型长期记忆模块竟暗藏图数据库玄机
威哥说编程
数据库llama
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(LLM)已经在自然语言处理、文本生成、对话系统等领域取得了显著的进展。然而,尽管这些模型在理解和生成语言方面表现出色,它们却面临着一个重要问题——长期记忆的缺失。传统的语言模型通常只依赖于当前输入的信息,并且无法记住过去的上下文或从历史中积累的知识。这使得它们在需要长期记忆或复杂知识推理的任务中表现不佳。为了解决这一问题,越来越多的研究开始探索如何为大模型
- DeepSeek- R1 原理介绍
kcarly
大模型知识乱炖杂谈DeepSeekR1原理介绍
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习(RL)的开源推理模型,其核心原理和特点如下:1.核心技术与架构强化学习驱动:DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型,无需依赖监督微调(SFT)或人工标注数据。它采用组相对策略优化(GRPO)算法,通过奖励机制和规则引导模型生成结构化思维链(CoT),从而提升推理能力。多阶段训练流程:模型采用冷启动阶段、强
- 2024年最全Doris:读取Doris数据的N种方法_访问 doris,阿里大牛教你自己写大数据开发第三方库
2401_84181108
程序员大数据
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!arrow-memory-netty${arrow.v
- PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词:PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展1.2静态图与动态图的对比1.3PyTorch的崛起及其优势2.核心概念与联系2.1PyTorch中的张量(Tensor)2.2自动微分(Autograd)机制2.3动态计算图的
- 深度学习框架PyTorch原理与实践
AI天才研究院
AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1)自动求导机制2)GPU加速3)模型部署4)数据管道5)代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas
- 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