- DeepSeek 混合专家(MoE)架构技术原理剖析
计算机学长
通用大语言模型人工智能架构
DeepSeek混合专家(MoE)架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下,大规模语言模型不断突破创新,DeepSeek混合专家(MoE)架构脱颖而出,成为业内关注焦点。本文将深入剖析其技术原理,为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述(一)基本概念混合专家(MixtureofExperts,MoE)架构,简单来说,就像是一个专家团队。在这个团队里,每个专家都是一个小型神经网络,各自擅长处理特定
- Python的那些事第二十三篇:Express(Node.js)与 Python:一场跨语言的浪漫邂逅
暮雨哀尘
Python的那些事linuxpythonnode.jsexpress服务器开发语言web开发
摘要在当今的编程世界里,Node.js和Python像是两个性格迥异的超级英雄,一个以速度和灵活性著称,另一个则以强大和优雅闻名。本文将探讨如何通过Express框架将Node.js和Python结合起来,打造出一个高效、有趣的Web应用。我们将通过一系列幽默风趣的实例和表格,展示这种跨语言合作的无限可能。如果你厌倦了单调的技术论文,那么这篇论文绝对能让你眼前一亮!1.引言:当Node.js遇上P
- 【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略
X_taiyang18
人工智能
【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域,ICLR(InternationalConferenceonLearningRepresentations)被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来,ICLR迅速崛起,成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么,ICLR
- 基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化
big crab
数据库oracle
一、引言随着大数据时代的到来,海量数据的存储和高效处理成为各行业的核心需求。GBase系列数据库(包括GBase8a、GBase8s和GBase8c)以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能,成为处理大规模数据的理想选择。本文将从GBase数据库的特性出发,探讨如何在实际应用中进行海量数据的高效处理,同时提供相关代码示例,帮助开发者更好地理解和应用GBase数据库。二、GBase数据库
- IDEA接入GPT王炸秘籍,开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接
数行天下
AI赋能intellij-ideagptchatgptpythonjava
大家好,我是数行天下,普通中间群体是凭借技术或业务在各行各业打工的重要群体,是AI技术的实践和推动者,个体的数字化程度越高就越能在百年未有之变局的AI时代赢得先机。各行各业数据分析、系统开发人员,科研领域研究人员,设计师,及各单位文字工作者等,谁能快速学习、加快效率,产出的内容更优质,在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。由于各种限制,大部分人无法有效使用GPT,即使费力注册成功也因为科学上网时间
- LLM 大模型学习必知必会系列(一):大模型基础知识篇
汀、人工智能
LLM技术汇总人工智能自然语言处理promptRAGLLM模型训练模型部署
LLM大模型学习必知必会系列(一):大模型基础知识篇魔搭ModelScope开源的LLM模型魔搭ModelScope欢迎各个开源的LLM模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的LLM模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上,贡献了许多创新应用,并在ModelScope的创空间上进行分享。本专题初步梳理了当前社区上一些典型的LLM以及对应的创空间应用,方便大家对于L
- Part 3 第八章 风格指南与规则(Style Guides and Rules)
odoo中国
软件工程软件工程
概要第八章探讨了Google如何通过风格指南和规则来管理其庞大的代码库,并确保代码的可维护性和一致性。以下是本章的核心内容:1.为什么需要规则?规则的目标:规则旨在鼓励“好的”行为并阻止“坏的”行为。这些定义因组织而异,取决于组织的目标和价值观。规则与指导的区别:规则是强制性的法律,而指导则是建议和最佳实践,通常允许一定的灵活性。Google的风格指南:Google的风格指南不仅是代码格式化的集合
- 《深入浅出LLM基础篇》(三):大模型结构分类
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
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AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介
- OpenWebUI,RAG+外部知识库+AI写文的开源应用
m0_74824780
人工智能开源
引言自从去年AI火起来之后,很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目,把各家大模型API接入到自己的AI程序里,便可以通过AI辅助完成一系列日常任务,比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、代码分析、角色扮演等等。一般情况下,大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高,像翻译总结、格式转换之类,市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求;但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信
- 本地部署 DeepSeek:环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议
Katie。
人工智能技术发展aideepseek人工智能人工智能大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在多个行业中的应用日益广泛,从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域,AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司,凭借其高效的AI模型和开源的优势,迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色,还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注,形成了一个活跃的社区生态。然而,随着AI技术
- 时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解(5)
白马负金羁
机器学习之术协整cointegrationARIMA时间序列分析
在时间序列分析中最常使用的一系列模型:AR、MR、ARMA,一直到ARIMA,都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作(他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】)。乔治·博克斯被认为是二十世纪的一代统计学大师,他有一句广为人知的名言:所有的模型都是错误的,但有一些是有用的(“Allmodelsarewrong,butsomeareuseful”)。为了让统计模型发挥作用,深入理
- Xilinx FPGA开发指南-7系列FPGA配置引脚定义(草稿)
RunningCamel
fpga开发
目录配置引脚定义表配置引脚定义表配置引脚定义表引脚名称BANK类型方向描述CFGBVS0专用引脚Input配置组电压选择CFGBVS确定专用配置组0的I/O电压工作范围和电压容限,以及AMDSpartan™-7,AMDArtix™-7和AMDKintex™-7系列中银行14和15的多功能配置引脚。CFGBVS在所有7系列器件中始终为专用组0选择工作电压。CFGBVS只在配置时选择多功能配置组14和
- 数字内容体验未来趋势:五大平台横向对比与深度解析
清风徐徐de来
其他
内容概要当前,企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧,AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力,以及跨渠道的品牌一致性维护,已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱,通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践,揭示未来数字内容体验的演进方向。首先,AI驱动不仅改变了内容分发的效率,更通过深度学习算法实现用户行
- 全面解析:AI大模型入门教程,让你的学习之路不再迷茫,这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了!
AGI大模型老王
人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型,作为当前人工智能领域的热点,凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力,受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者,本教程都将带你从入门到实践,逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义:AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型,能够处理复杂的数据和任务。应用:广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力:掌握大模
- GBase 数据库的高性能架构与优化实践
big crab
数据库架构
引言随着信息技术的快速发展,数据库作为支撑各行各业数据存储和处理的核心技术之一,承担着越来越重要的角色。在现代企业中,大数据量、复杂查询和高并发处理已成为普遍需求。GBase数据库作为国内领先的数据库产品之一,提供了卓越的性能和灵活的架构设计,能够高效处理复杂的事务、分析查询和海量数据。本文将探讨GBase数据库的高性能架构,并结合实际案例展示其优化实践。一、GBase数据库架构概述GBase数据
- Linux 基于共享内存的循环队列实现
打工人你好
Linux网络linux服务器
Linux基于共享内存的循环队列实现Linux基于共享内存的循环队列实现一、共享内存与循环队列基础1.1共享内存特性1.2循环队列优势二、系统关键技术分析2.1共享内存操作APIshmget()创建共享内存shmat()映射共享内存2.2模板类设计要点三、循环队列核心方法实现3.1初始化方法3.2入队操作3.3出队操作四、共享内存实践要点4.1使用流程4.2关键注意事项五、进程同步问题解决方案5.
- shell脚本定时备份mysql数据库
小爱是金毛o
数据库mysqlvimcentoslinux
系列文章目录1.mysqldump常用命令语法2.编写命令3.将命令写入shell脚本4.写入定时任务示例系统:centos7mysql版本:5.7一、mysqldump命令全量备份(数据+结构):mysqldump-uroot-p123456-A>备份文件路径指定库备份(数据+结构):mysqldump-uroot-p123456库名>备份文件路径多个库备份(数据+结构):mysqldump-u
- DeepSeek大模型本地化部署与实践指南
星辰@Sea
人工智能人工智能DeepSeekAInlp
前言在数据隐私要求严苛或网络环境受限的场景中,本地化部署大模型成为企业AI落地的关键需求。本文将手把手教你如何实现DeepSeek大模型的本地化部署,并提供完整的实践案例代码。部署准备硬件要求配置项推荐规格最低要求GPUNVIDIAA10080Gx4RTX309024GCPUIntelXeonSilver4314i7-12700K内存512GBDDR464GBDDR4存储2TBNVMeSSD512
- 区块链前线@2019.2.16
CryptoZen
区块链
落地实践:1.挪威推行原生加密货币作为其区块链智慧城市平台的唯一货币;2.美国食品和药物管理局FDA期望通过区块链技术提高药品供应链的安全;3.计划于今年夏季启动的莫斯科区块链创新基地目前需要一个知识产权评估机制;4.一份新的报告指出到2024年,基于区块链的全球能源公用事业市场将增长60%;5.阿根廷向巴拉圭出口农用化学品,接受比特币付款;6.现代汽车子公司与IBM合作,利用区块链技术改造其业务
- 解析Spring Boot中的数据库迁移工具
weixin_836869520
数据库springbootoracle
解析SpringBoot中的数据库迁移工具大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!随着软件开发的持续迭代,数据库的结构和数据的变更是常见的需求。为了管理和执行这些变更,数据库迁移工具成为了开发过程中的重要组成部分。本文将深入探讨如何在SpringBoot项目中集成和使用数据库迁移工具,以及常见的最佳实践和注意事项。1.数据库迁移工具介绍数据库迁移工具是一种用于
- SaaS+AI工具推荐:最适合智能化转型的解决方案
saas
不论是传统软件还是SaaS,其核心目标始终如一——帮助企业解决问题、提升效率。然而,随着技术的飞速发展,SaaS正在超越传统模式,尤其是在与AI(人工智能)的深度融合中展现出了强大的潜力。这种“智能化”的转型不仅让企业获得了更具针对性和效率的服务,还让解决问题的方式更加灵活和高效。下面我们将从“更好的解决方案”和“智能化技术应用”两个层面,探讨SaaS在企业问题解决中的新路径。SaaS+AI:智能
- 从零开始入门 K8s | Kubernetes 网络模型进阶
jishulaozhuanjia
个人博客导航页(点击右侧链接即可打开个人博客):互联网老兵带你入门技术栈本文整理自《CNCFxAlibaba云原生技术公开课》第25讲,点击直达课程页面。关注“阿里巴巴云原生”公众号,回复关键词**“入门”**,即可下载从零入门K8s系列文章PPT。导读:本文将基于之前介绍的基本网络模型,进行更深入的一些了解,希望给予读者一个更广更深的认知。首先简单回顾一下容器网络的历史沿革,剖析一下Kubern
- 国产GPU算力公司及产品
算力资源比较多
智算算力昇腾910gpu算力语言模型人工智能大数据推荐算法
目前,中国有多家从事国产算力GPU研发与生产的企业,以下是一些代表性的公司及其相关产品概述:景嘉微:近期,景嘉微宣布成功研发了“景宏系列”AI算力产品,该系列面向AI训练、AI推理、科学计算等领域,支持INT8、FP16、FP32、FP64等混合精度运算,并且支持多卡互联技术以扩展算力,适配国内外主流CPU、操作系统及服务器。景嘉微已成功研发并产业化了JM5、JM7和JM9系列图形处理芯片。砺算科
- DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进
星辰@Sea
人工智能其他人工智能
引言在过去的几十年中,人工智能(AI)技术经历了翻天覆地的变化,从最初的符号主义到连接主义,再到现在的深度学习,每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。而在这场变革中,DeepSeek作为一股不可忽视的力量,正在引领AI范式的转变,并深刻影响着存储架构的发展。在这篇博客中,我们将深入探讨DeepSeek如何推动AI范式的转变,以及这种转变对存储架构带来的深远影响。通过分析当前AI技术的发展趋势,
- DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案:Mac 场景实践指南
轻口味
大模型实战macosdeepseek
DeepSeek部署中的常见问题及解决方案:Mac场景实践指南随着大模型技术的快速发展,DeepSeek作为开源领域的优秀代表,在本地化部署过程中常会遇到各类技术挑战。本文基于实际部署经验,梳理了五大高频问题及对应解决方案,助您快速完成部署并实现稳定运行。一、环境配置问题1.依赖库安装失败现象:pipinstall-rrequirements.txt报错或部分库版本冲突解决方案:使用虚拟环境隔离依
- 三节课产品经理P1 学习总结
kyle_1111
PDM产品管理Certificate证书
完成三节课产品经理P1课程,以全优成绩毕业。课程目标用户,是未入行及2年内的初级产品经理,目的是打牢基本功,培养基本产品感。方式是每周线上课程(录像)+作业,助教会对每次作业进行点评,鼓励迭代修改。课程共六周,分别为:产品视角用户需求功能&流程原型功能点&产品调研需求文档对于自身,课程的最大帮助在于实践。因为教材干货,网上资料很多,但容易只看不练。看了很多、很深入,但等到要输出时照样两眼放白。通过
- 前端高级面试题
阿芯爱编程
面试前端
以下是一些高级前端面试题及答案:一、性能优化如何对大型前端项目进行性能剖析(profiling)?答案:使用ChromeDevTools中的Performance面板。可以记录页面加载和交互过程中的各种性能指标,如脚本执行时间、渲染时间、重绘和回流次数等。利用Lighthouse工具,它可以对网页进行全面的性能评估,包括加载性能、可访问性、最佳实践等方面,并给出优化建议。在代码中手动插入性能测量点
- OpenCV:人脸检测与Haar级联分类器(十三)
WHCIS
opencvopencv数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征,其数学形式可扩展为四元组表示:特征定义:Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中:ttt表示特征类型(共14种基础变体)(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- 【动态路由】系统Web URL资源整合系列(后端技术实现)【apisix实现】
飞火流星02027
URL整合apisix反向代理apisix网关apisix实现web资源整合系统URL资源整合apisix基于请求参数的路由apisix基于请求头的路由APISIXDashboard
需求说明软件功能需求:反向代理功能(描述:apollo、eureka控、apisix、sentinel、普米、kibana、timetask、grafana、hbase、skywalking-ui、pinpoint、cmak界面、kafka-map、nacos、gateway、elasticsearch、oa-portal业务应用等多个web资源等只能通过有限个代理地址访问),不考虑SSO。软件质
- 知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程知识图谱neo4j人工智能llm
简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一,可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成,可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。推荐文章《使用ChatGPT从视频脚本创建知识图谱,使用GPT-4作为领域专家来帮助您从视频转录中提取知识(教程含完整源码)》权重2,知识图谱类《赋能知识图谱形成:利用BERTopic、DataMapPlo
- 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