- 迪威 3D 模型发布系统:制造业产品展示革新利器
3D小将
联讯软件迪威模型3d3d模型发布系统建站系统制造业
在竞争激烈的制造业领域,如何将产品全方位、直观地呈现给客户,成为企业脱颖而出的关键。传统的产品展示方式往往受限于平面资料或有限的实物展示,难以让客户深入了解产品的复杂结构与精妙细节。迪威3D模型发布系统的问世,为制造业企业带来了革命性的产品展示解决方案,开启了高效、立体的产品推广新篇章。一、沉浸式3D模型展示,让产品细节纤毫毕现制造业产品通常具有复杂的构造与精密的工艺,这些关键信息在传统展示中极易
- ST-Align:一个包含430万训练样本,涵盖了15种细粒度多模态数据集
数据集
2025-01-15,由北航大学、合肥工业大学、中科院信息工程研究所和美团等机构联合创建介绍了一种名为LLaVA-ST的多模态大型语言模型。该模型配备了一个名为ST-Align的数据集,专为细粒度时空多模态理解设计。一、研究背景近年来,多模态大型语言模型(MLLMs)在多模态理解方面取得了显著进展,能够基于图像或视频生成对话或描述。然而,对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务,现有
- PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架
数据集
2025年1月7号,由杨德杰、赵子敬、刘洋联合提出PlanLLM,一种基于可微调大型语言模型(LLM)的跨模态联合学习框架,用于解决视频程序规划任务。通过引入LLM增强规划模块和互信息最大化模块,PlanLLM突破了现有方法依赖封闭集标签和固定语义描述的限制,实现了对新步骤和任务的泛化能力。该方法在COIN、CrossTask、NIV三个基准数据集上取得显著性能提升,展现了其在弱监督学习中的有效性
- 机器学习 [白板推导](三)[线性分类]
神齐的小马
机器学习分类人工智能
4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类:输出结果只有0或1这种离散结果;感知机线性判别分析Fisher软分类:会输出0-1之间的值作为各个类别的概率;概率生成模型:高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯,主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型:逻辑回归,主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型 模型:f(x
- Collab-Overcooked:专注于多智能体协作的语言模型基准测试平台
数据集
2025-02-27,由北京邮电大学和理想汽车公司联合创建。该平台基于《Overcooked-AI》游戏环境,设计了更具挑战性和实用性的交互任务,目的通过自然语言沟通促进多智能体协作。一、研究背景近年来,基于大型语言模型的智能体系统在复杂任务分解和规划方面展现出巨大潜力,成为自然语言处理领域的研究热点。然而,随着研究的深入,人们发现单个智能体在处理复杂任务时存在局限性,而多智能体系统通过协作能够显
- 书籍-《深度生成模型(第二版)》
书籍:DeepGenerativeModeling作者:JakubM.Tomczak出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《深度生成模型(第二版)》01书籍介绍本书是关于生成式AI背后模型的第一本全面著作,经过彻底修订,涵盖了所有主要类别的深度生成模型,包括混合模型、概率电路、自回归模型、基于流的模型、潜在变量模型、生成对抗网络(GANs)、混合模型、基于得分的
- vllm部署说明和注意事项
ai一小生
python人工智能持续部署
1、vllm所在docker镜像可去vllm官网提供的镜像地址拉取地址:UsingDocker—vLLMVllm镜像运行需要不同的cuda版本依赖,如上vllm/vllm-openai:v0.7.2需要cuda12.1方可运行。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B可去modelscope下载:整体大小约为60GB部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型,
- 通过docker-compose部署qwen2-vl-7b模型
scutshijie
docker容器运维语言模型
docker-compose部署qwen2-vl-7b模型准备工作docker-compose.yml遇到的报错在ONE-API设置测试脚本准备工作1、安装较新版本的docker-compose2、安装docker-nvidia3、下载qwen2-vl-7b的模型文件,参考:https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct4、建议先仔细查
- s1K 数据集:是一个用于提升语言模型推理能力的高质量数据集。
数据集
2025-02-07,由斯坦福大学、华盛顿大学等研究机构创建了s1K数据集,该数据集包含1,000个精心挑选的问题,并配以推理轨迹和答案,为语言模型推理能力的提升提供了重要的数据基础。一、研究背景近年来,语言模型(LMs)在大规模预训练的基础上取得了显著进展,其性能提升主要依赖于训练时计算资源的增加。然而,随着模型规模的不断扩大,训练成本也急剧上升。为了在有限的资源下进一步提升模型性能,研究者们开
- ChatGPT智能聊天机器人实现
云端源想
chatgpt机器人
以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南,包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源:—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型:HuggingFaceTransformers库(如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2)轻量化方案:微软DeepSpeed或MetaFairScale(降低显存占用)训练框架PyTorchLightning+Acceler
- 【面试经验】华为 AI软开 计算产品线(面经+时间线)
litterfinger
面试华为人工智能
一.岗位:AI软开二.时间线:投递08.09,机试08.28,测评08.29;面试均线上,一面09.12,二面09.27,三面09.29(本来是09.19线下二三面,但由于本人有事推迟)三.一面(50min)自我介绍简单介绍一下传统知识图谱建设和大模型对于知识的构建的差异和整体的趋势聊聊实习经历中的提示工程和sft具体的工作AI的一个发展历史流程和相关算法的引进知识图谱建设的总体流程回顾机试:老鼠
- Python学习日记-第二十九天-tcp(客户端)
差点长成吴彦祖
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系列文章目录tcp介绍tcp特点tcp客户端一、tcp介绍Tcp协议,传输控制协议是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议,由IETF的RFC793定义TCP通信需要经过创建连接、传输数据、终止连接三个步骤TCP通信模型中,在通信开始之前,一定要先建立相关的链接,才能发送数据,类似于生活中的“打电话”(注:之前学习的udp,在通信前,不需要建立相关的链接,只需要发送数据即可,类似于“写
- GitHub图床
Thinking_calculus
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GitHub之图床github当图床使用的方法了解了,最简单的、安全的方式是创建一个私有库,通过发起issue的方式把想要保存的图片放在issue区title中可以添加便于记忆的字段,虽然大概率以后不会用到,但如果需要时可以使用爬虫爬取issue保存下来,也便于查找之前还有些照片以仓库的形式同步在这个仓库中,但取url这个过程十分麻烦,不过如果是用于储存大量照片的话,使用仓库同步的方式可能不会差,
- 信息收集之 子域名收集,子域名爆破_dnsdumpster
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「作者主页」:士别三日wyx「作者简介」:CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「专栏简介」:此文章已录入专栏《网络安全快速入门》子域名收集一、域名爆破原理二、搜索引擎收集子域名三、第三方网站收集子域名1.VirusTotal2.DNSdumpster四、工具收集子域名子域名就是下一级域名的意思,比如map.baidu.com和image.baidu.com就是
- 探索大模型应用:构建基于检索的RAG实战指南
李逍遥猿
人工智能计算机视觉microsoftAIGC开源深度学习神经网络
在AI技术的浪潮中,大模型以其强大的问题回答能力,正逐渐渗透到各行各业,成为推动行业发展的新引擎。然而,大模型并非万能,它在实时性和私有领域知识覆盖上存在局限。为了克服这些限制,本文将带你深入了解如何利用检索增强生成模型(RAG)来扩展大模型的能力,并通过一个实战案例,展示如何构建一个基于RAG的AI知识库。一、大模型的局限与RAG的机遇大模型虽然在处理通用问题上表现出色,但在面对实时数据和私有领
- MVC/MVP/MVVM框架学习总结(二)
每次的天空
mvc学习java
上次已经了解到MVC的知识,现在是扩展实现MVP/MVVM的框架改进本身项目MVVM框架即Model-View-ViewModel框架,是一种软件架构设计模式,以下是具体介绍:核心组件Model(模型):代表应用程序的数据结构和业务逻辑,负责数据的存储、检索、验证和处理,定义业务规则和算法,是应用程序的数据核心。比如在一个电商应用中,商品数据、用户订单数据等的存储和相关逻辑处理都属于Model层。
- 开源模型应用落地-Qwen2-VL-7B-Instruct-vLLM-OpenAI API Client调用
开源技术探险家
开源大语言模型-新手试炼深度学习AI编程AIGC
一、前言学习Qwen2-VL,为我们打开了一扇通往先进人工智能技术的大门。让我们能够深入了解当今最前沿的视觉语言模型的工作原理和强大能力。这不仅拓宽了我们的知识视野,更让我们站在科技发展的潮头,紧跟时代的步伐。Qwen2-VL具有卓越的图像和视频理解能力,以及多语言支持等特性。学习它可以提升我们处理复杂视觉信息的能力,无论是在学术研究中分析图像数据、解读视频内容,还是在实际工作中进行文档处理、解决
- 当大模型训练遇上“双向飙车”:DeepSeek开源周 DualPipe解析指南
来自于狂人
人工智能gpu算力算法系统架构
前言在大模型训练中,传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制,导致GPU利用率不足60%,成为算力瓶颈。DeepSeek团队提出的DualPipe双向流水线架构,通过双向计算流与计算-通信重叠的创新设计,将前向与反向传播拆解为“对称轨道”,使GPU可“边读边写、边算边传”,将流水线空闲时间压缩超50%。结合显存优化技术,其显存占用仅为传统方法的1/8,GPU利用率提升至92%,单epoch训练时
- DeepSeek写的还是人写的?用AI识别AI的底层逻辑与未来博弈 ——从“真假美猴王”到人机共生的技术革命
星落无尘
人工智能deeplearningAIGC
引言:当AI学会“伪装人类”中国自研大模型DeepSeek其生成的网文被读者评价“文笔至少中上级”,甚至有文学教授惊叹“AI的诗句比我一辈子写的更惊艳”。但随之而来的是一场“身份危机”:当AI文本与人类作品愈发相似,如何分辨文字背后的灵魂?本文将从技术检测原理、人机本质差异、伦理挑战三个维度,揭开AI写作识别的秘密。一、AI检测技术:以AI之矛攻AI之盾1.Fast-DetectGPT:改写比对算
- ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比:AI 语言模型的博弈与未来
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展,AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。其中,ChatGPT(OpenAI)、DeepSeek(中国团队研发)和Grok(xAI,ElonMusk旗下公司)是当前三大具有代表性的AI语言模型。它们在技术架构、应用场景、用户体验、生态开放性等多个维度各具特色,并针对不同的用户需
- Ollama 基本概念
Mr_One_Zhang
学习Ollamaai
Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理(NLP)任务的机器学习框架,专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama,用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型(Model)在Ollama中,模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型,能够执行不同的任务,例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型,常见的模型有:deepse
- 基于发明的电容电感的新型热力梯度耦合电容电感lc谐振储能可行性
热爱电气
数学建模
热梯度双层LC谐振储能结构可行性分析设计一种结合热力梯度、电容层(C层)、电感层(L层)及中间耦合层的双层LC谐振储能系统,需从物理原理、材料选择、热管理、能量耦合效率等方面进行综合评估。以下是详细分析:1.设计原理与理论模型(1)结构示意图[高温区]┌───────────────┐│电容层(C层)│→温度梯度ΔT├───────────────┤│热-电耦合层│→热传导/电磁耦合├──────
- Netty基础—6.Netty实现RPC服务三
东阳马生架构
Netty应用与源码NettyRPC服务
大纲1.RPC的相关概念2.RPC服务调用端动态代理实现3.Netty客户端之RPC远程调用过程分析4.RPC网络通信中的编码解码器5.Netty服务端之RPC服务提供端的处理6.RPC服务调用端实现超时功能5.Netty服务端之RPC服务提供端的处理(1)RPC服务提供端NettyServer(2)基于反射调用请求对象的目标方法(1)RPC服务提供端NettyRpcServerpubliccla
- 为什么转行大模型行业?深度解析职业变革与技术红利
大模型入门教程
大模型学习语言模型人工智能AI大模型程序员大模型入门
引言2023年ChatGPT的爆发式发展,标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界,更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者,越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因,并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径,为从业者提供系统性分析。一、行业变革:传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例,随着移动互联网流量
- AI 大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,特别是深度学习模型的突破性进展,催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型,例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力,但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
- Storyboard 之segue用法总结
月未央
iOS学习总结iOS
Storyboard的好玩之处在于它可以帮我们省略了很多要手动写的代码,其中segue的功劳功不可没,现总结一下学习心得,若有错误之处,望指正。创建工程,选择SingleViewApplication,给工程起个名字,这里是SegueDemo,注意要把下面的UseStoryboard选项勾选上,我使用ARC,这里可以随意。点选工程文件中的MainStoryboard.storyboard文件,可以
- 人工智能直通车系列24【机器学习基础】(机器学习模型评估指标(回归))
浪九天
人工智能直通车开发语言python机器学习深度学习神经网络人工智能
目录机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)3.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)4.决定系数(CoefficientofDetermination,R2)机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)详细解释均方误差是回归问
- 从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用
努力的小雨
机器学习机器学习前端人工智能
首先给大家介绍一个很好用的学习地址:https://cloudstudio.net/columns今天,我们终于将分类器这一章节学习完活了,和回归一样,最后一章节用来构建web应用程序,我们会回顾之前所学的知识点,并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。美食推荐Web应用程序首先,请不要担心,本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身,因此我们
- 使用FastAPI部署bge-base和bge-reranker
MoyiTech
fastapipython开发语言RAGrerank
最近在做RAG项目,会频繁使用到本地embedding模型和rerank模型,但是每次跑demo都要用10来秒加载模型,非常慢,所以就封装了接口用于直接调用importosimportnumpyasnpimportloggingimportuvicornimportdatetimefromfastapiimportFastAPI,Security,HTTPExceptionfromfastapi.
- AI大模型从入门到精通,2025终极指南!好卷啊,又不能躺平,只能悄悄卷你们了!
大模型教程
人工智能大模型训练LLM知识库大模型大模型入门大模型学习
什么是AI大模型?AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力,可以应用于各种领域,如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型?2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用,大模型作为其中的重要组成部分,正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力,广泛应用于
- 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