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李哥深度学习深度学习
问:深度学习是:一组原始数据,经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据,再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值,用差值数据对权重和偏差求偏导,这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向,然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差,对吗答:您的描述大致正确,但有一些细节需要澄清和修正,以更准确地反映深度学习中模型训练的过程。以下是详细的解释:1.原始数据处理:一组原始数据首先通
- TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表?
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TensorBoard支持多种类型的图表,以下是详细介绍:标量图(Scalars)定义与用途:用于展示单个数值随时间(通常是训练步骤或迭代次数)的变化情况。在深度学习模型训练中,最常见的是损失函数值和评估指标(如准确率、精确率、召回率等)的变化曲线。示例:例如,在训练一个图像分类模型时,记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图,可以直观地看到随着训练轮次(epochs)的增加,损失函数值是如何
- 学习python你必须弄懂的 Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系
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Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言,学习一门语言,除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现,才能实现和发挥其功能和作用。下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结。一.Python、Pycharm、Anaconda关系介绍1.PythonPython是一种跨平台的计算机程序语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(
- CUDA编程(一):GPU计算与CUDA编程简介
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CUDA编程(一):GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型,CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,它可以看
- AI 大模型创业:如何利用商业优势?
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第1章:AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型(Large-scaleArtificialIntelligenceModels)是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数,能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代,当时研究人员提出了深度学习(DeepLearning)这一概念。深度学习
- 语言模型与向量模型:深入解析与实例剖析
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- Python 调用常见大模型 API 全解析
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- AI编译器之——为什么大模型需要Relax?
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放在最前:Relax的关键创新深度学习模型(比如ChatGPT这种大模型)在运行时经常遇到“输入尺寸不固定”的情况。比如你问它一个问题,这次输入是10个字,下次可能是100个字。传统编译器处理这种“变来变去”的尺寸很笨——要么只能按固定尺寸优化(导致变尺寸时性能暴跌),要么每次都要重新编译(慢到没法用)。Relax的创新:符号形状:让编译器学会“代数”Relax允许编译器用“符号变量”(比如n)表
- Apache TVM:开源深度学习编译器栈的领跑者
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ApacheTVM:开源深度学习编译器栈的领跑者tvmOpendeeplearningcompilerstackforcpu,gpuandspecializedaccelerators项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tv/tvm项目介绍ApacheTVM是一个专为深度学习系统设计的编译器栈。它旨在弥合生产力导向的深度学习框架与性能和效率导向的硬件后端之间的差
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DeepSeek对种猪市场的影响可以从以下几个方面进行分析:1.提高生产效率与降低成本根据,DeepSeek已经被用于养猪场中分析饲料配比,从而将猪的育肥周期从6个月缩短至5个月,并降低了15%的成本。这表明DeepSeek在优化养殖流程和提高生产效率方面具有显著作用,能够帮助养猪场降低运营成本,提升经济效益。2.推动智能化养殖技术的应用和提到,深度学习技术(如YOLOv5模型)已经被应用于生猪的
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- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
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人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
- Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例
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以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例,该示例将涉及模型算法在重建损失和KL(Kullback-Leibler)损失之间的平衡问题。我们将使用深度学习中的变分自编码器(VAE)作为模型来进行呼吸波形的复原,因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备:生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。定义VAE模型:包括编码器和解码器。定义损失函数:结合重建损失和KL损
- 对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解
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1.背景介绍1.1对话系统的发展历程对话系统,又称聊天机器人(Chatbots),是模拟人类对话的计算机程序。从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体,对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段:基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。例如,ELIZA(1966)是一个模拟心理治疗师的程序,通过模式匹配和关键词识别来生成回复。这些系统只能处理有限的对
- 如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测
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以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测,并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)为基础进行说明,它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备:安装必要的库,如PyTorch、torchvision等。数据准备:使用公开的视频目标检测数据集,
- 大模型问答机器人的智能化程度
AI大模型应用之禅
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大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来,人工智能技术取得了飞速发展,特别是深度学习的兴起,为自然语言处理(NLP)领域带来了革命性的变革。其中,大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统,凭借其强大的语言理解和生成能力,在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
- 大语言模型原理与工程实践:残差连接与层归一化
AI大模型应用之禅
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1.背景介绍随着自然语言处理(NLP)的发展,深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而,这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,我们引入了残差连接(ResidualConnections)和层归一化(BatchNormalization)来改善模型性能。
- Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同?
AI大模型学习不迷路
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1.什么是GPU并行计算?GPU并行计算是一种利用图形处理单元(GPU)进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元(CPU)相比,GPU拥有更多的核心,能够同时处理数千个线程,这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络,加速模型训练过程。在2017年之前,自然语言处理(NLP)领域的研究者们通常会从头开始训练模型,那时能够利用GPU进行
- 《向量数据库指南》——MoE应用:解锁深度学习新境界的钥匙
大禹智库
《实战AI智能体》《向量数据库指南》深度学习人工智能向量数据库大禹智库低代码MoE模型
在深度学习的广阔天地里,混合专家(MoE)模型如同一把锐利的钥匙,正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。作为大禹智库的向量数据库高级研究员,同时也是《向量数据库指南》的作者,我深感MoE模型在推动AI技术向前发展中所扮演的重要角色。今天,我将带大家深入探讨MoE模型在自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等领域的应用,并巧妙引导大家通过《向量数据库指南》获取更多干货和深度实战经验。一、自然语言处理
- LLM based Single Agent System
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能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
LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词:大语言模型,单智能体系统,强化学习,自然语言处理,智能自动化1.背景介绍近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性进展。LLM凭借其强大的语言理解和生成能力,正在改变着人们与信息交互的方式。同时,人工智能领域的另一个重要研究
- AI常见的算法
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人工智能算法
人工智能(AI)中常见的算法分为多个领域,如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途:1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression):用于预测连续值,如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类问题,如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(五):LMDeploy 量化部署
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深入浅出LLM深入浅出AI大模型LLM部署人工智能LMDeploy
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI1;;爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接
- PyTorch 框架实现线性回归:从数据预处理到模型训练全流程
大模型铲屎官
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系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看:张量是什么?5分钟教你快速创建张量!02-张量运算真简单!PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch?张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器:PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始:PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改!PyTorchreshape、tra
- 机器学习Day01
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机器学习人工智能
人工智能三大概念及其关系人工智能(AI):使用计算机来模拟或者代替人类机器学习(ML):机器自动学习,并不只由人定义规则编程深度学习(DL):大脑仿生,模拟人大脑神经网络,设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一种更加深入的方法。机器学习学习方法基于规则的学习:程序员根据自己经验定义规则基于模型的学习:由于某些事物,问题无法可以定义明确的规则,如:图片,语音
- AI技术赋能电商行业,引领变革
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AI大模型在电商行业的应用正在不断拓展,其强大的数据处理和分析能力为电商平台带来了前所未有的创新机遇。一、购物推荐的创新应用AI大模型通过分析用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等大量数据,能够生成个性化的商品推荐。这种推荐系统比传统的基于规则或简单协同过滤的推荐更为精准。它利用深度学习技术,更准确地预测用户的兴趣点,使推荐内容更加贴切,从而提高用户点击率和购买转化率。例如,当用户在电商平台上搜索
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DeepSeekV3模型微调(SFT)技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调(Fine-tuning)的概念2.3监督微调(SupervisedFine-tuning,SFT)DeepSeekV3模型概述3.1模型架构3.2预训练任务3.3模型性能监督微调(SFT)技术详解4.1数据准备4.1.1数据收集与清洗4.1.2数据标注4.1.3数据增强4.2模型初始化4.2.1预训
- Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作,沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战
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机器学习深度学习pytorch人工智能
前一篇文章,Tensor基本操作1|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录Tensor基本操作torch.max默认指定维度Tensor基本操作torch.maxtorch.max实现降维运算,基于指定的dim选取子元素的最大值。默认a=torch.randn(1,3)p
- 【图像超分】论文复现:万字长文!Pytorch实现EDSR!代码修改无报错!踩坑全记录!适合各种深度学习新手!帮助你少走弯路!附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件!
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超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习pytorch人工智能超分辨率重建图像处理计算机视觉图像超分
第一次来请先看这篇文章:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)修改后代码和权重文件下载见文末链接!!!包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件,可直接用于测试。本文亮点:讲解细致,EDSR流程全通,代码注释丰富,适合新手入门阅读深度思考,踩坑报错全
- 【人工智能】Python常用库-PyTorch常用方法教程
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PyTorch是一个强大的开源深度学习框架,以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。以下是PyTorch的详细教程,涵盖从基础到实际应用的使用方法。1.安装与导入1.1安装PyTorch访问PyTorch官方网站,根据系统、Python版本和CUDA支持选择安装命令。常用安装命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio1.2导入库importtorchimporttor
- 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
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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:
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package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
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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.
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finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
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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
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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
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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
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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。
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- 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:
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<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