- pycharm 运行celery_python远程调试及celery调试
夏小龙
pycharm运行celery
部分来自from:https://www.xncoding.com/2016/05/26/python/pycharm-remote.html你是否经常要在Windows7或MACOSX上面开发Python或Web应用程序,但是它们最后需要在linux上面来运行呢?我们经常会碰到开发时没有问题但是到了正式的Linux环境下面却出现问题。那么怎样保证开发环境跟运行环境的一致呢?通常有两种方法解决。一
- 分布式框架Celery七(Django-Celery-Flower实现异步和定时爬虫及其监控邮件告警)
yjjpp2301
Celery分布式djangopython后端
Django中集成方式安装模块pipinstallDjango==3.2.22pipinstallcelerypipinstallredispipinstalleventlet#在windows环境下需要安装eventlet包-----------pipinstalldjango-celery-beatpipinstalldjango-celery-resultspipinstalldjango-
- Celery 立即执行任务 延迟执行任务
i0208
Celerypython
包架构封装project├──celery_task#celery包│├──__init__.py#包文件│├──celery.py#celery连接和配置相关文件,且名字必须交celery.py│└──tasks.py#任务体函数文件├──add_task.py#执行任务脚本文件(这个文件可以在任意位置)└──get_result.py#获取结果注意:任务体代码文件要与celery.py文件在
- 异步任务处理:FastAPI结合Celery的实战典范
赖蓉旖Marlon
异步任务处理:FastAPI结合Celery的实战典范fastapi-celeryExampleofhowtohandlebackgroundprocesseswithFastAPI,Celery,andDocker项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fas/fastapi-celery在现代Web开发中,异步处理和后台任务调度成为了提高应用性能与响应速度的关键
- RAG与LLM原理及实践(17)---Docker Redis & Python Usage
PhoenixAI8
RAGMilvusChroma源码及实践redis数据库缓存
目录背景Redis环境download修改镜像RunRedisCodingpythonredisdownload基本使用描述完整代码运行结果高阶用法序列化的方式Snapshot与AOF快照(RDB)AOF(Append-OnlyFile)代码总结发布与订阅描述代码运行结果注意事项解释Transanction描述代码键空间描述开启python代码运行结果背景实际上,你会发现本专栏题目是RAG,Mil
- RAG与LLM原理及实践(16)---RAG 前端技术Flask-socketIO
PhoenixAI8
RAGMilvusChroma源码及实践前端flaskpythonsocketioRAG
目录背景技术理念RAG结合点实时数据更新与推送实时查询与响应安装使用完整案例说明后端python代码代码解释前端html代码JS代码代码解释总结背景构建RAG系统或别的系统时,如果后端采用的全Python,或者说是以python为主的系统,是很常见的一个选择,因为毕竟python对LLM,图片,乃至其他video等resource的model都有较完善的支撑,为了快速开发出原型,甚至之后的商用,往
- llm-universe学习小记录4--构建RAG应用
Adela0546
学习语言模型
构建RAG应用一、将LLM接入LangChain1、基于LangChain调用ChatGPT2、使用LangChain调用百度文心一言3、使用LangChain调用讯飞星火4、使用LangChain调用智谱GLM具体内容与代码详见将LLM接入LangChain。二、构建检索问答链1、加载向量数据库2、创建一个LLM3、构建检索问答链4、检索问答链效果测试5、添加历史对话的记忆功能(1)记忆(Mem
- 月之暗面对谈 Zilliz:长文本和 RAG 如何选择?
冻感糕人~
人工智能大数据算法自然语言处理ai大模型RAG机器学习
01长文本与RAG通用对比准确率:通常情况下长文本优于RAG长文本:可更加综合的去分析所有相关的内容,提取相关数字,生成图表,效果尚可。RAG:更适合找到一段或者是几段可能相关的段落。如果希望大模型能够对问题有全局的认识,比较困难。如,根据上市公司的2020年财务报表,绘制图表,直接用RAG可能效果就不是很好。长文本在准确性上表现好的原因,以及长度与准确性选择长文本处理之后,会做对齐和专门的Ben
- HippoRAG如何从大脑获取线索以改进LLM检索
极道亦有道
人工智能
知识存储和检索正在成为大型语言模型(LLM)应用的重要组成部分。虽然检索增强生成(RAG)在该领域取得了巨大进步,但一些局限性仍然没有克服。俄亥俄州立大学和斯坦福大学的研究团队推出了HippoRAG,这是一种创新性的检索框架,其设计理念源于人类长期记忆系统中的海马索引理论。HippoRAG的引入使大型语言模型(LLM)应用程序能够更有效地集成动态知识,并更快、更准确地检索重要信息。HippoRAG
- 如何训练LLM自动在RAG和参数记忆之间进行选择
极道亦有道
人工智能python算法
检索增强生成(RAG)管道使大型语言模型(LLM)能够在其响应中使用外部信息源。但是RAG应用程序为发送到LLM的每个请求检索额外的场景信息。这使得该过程效率低下,因为LLM已经包含了大量无需检索即可使用的知识。Adapt-LLM可以训练LLM确定是否需要在问答任务中检索额外的场景信息,将提高LLM应用程序的效率。检索增强生成(RAG)管道使大型语言模型(LLM)能够在其响应中使用外部信息源。但是
- 增强检索增强生成模型的可靠性和可追溯性
RA AI衍生者训练营
人工智能ai开发语言机器学习语言模型
大型语言模型(LLM)表现出了卓越的能力,但也存在幻觉、缺乏领域适应性和缺乏持续学习等问题。当它们必须处理知识密集型任务时,这些问题更加明显。解决这些问题的方法之一(或至少是部分解决方案)是在LLM上下文中提供相关信息(插入提示中)。该系统通常是检索增强生成(RAG)。该系统已被证明能够减少幻觉并改善反应。然而,可靠性和可追溯性仍然存在局限性。事实上,上下文幻觉仍然会出现,有时找不到正确的上下文。
- 基于Langchain的大模型RAG技术介绍(附示例代码)
赵放-AI
AIlangchain人工智能chatgptpython
一、RAG简介在大模型技术的迅速发展下,涌现了各种庞大的模型,形成了一场所谓的‘百模大战’。这些模型在大小和性能上各有所长,但大多数都是在通用语料库上进行训练的,因此它们只具备通用知识,对于专业领域的知识了解较少。由于训练大模型的成本颇高,许多专业领域难以负担这一费用,但专业人士又希望利用大模型的强大能力解决专业问题。为解决这一问题,出现了两种技术路线:一种是通过使用专业领域的数据集微调通用大模型
- RAG 聊天机器人:用 Langchain 和 Streamlit开启与 PDF 的智能对话
Soyoger
大模型应用落地架构实战机器人langchainpdf大数据chatgpt
与大量PDF文档的交互如今变得前所未有地便捷与智能。想象一下,您可以轻松与您的笔记、书籍和各种文档进行无缝对话,不再需要繁琐的手动查找和处理。这篇文章将带您逐步构建一个基于Multi-RAG和Streamlit的Web应用程序,该应用程序通过AI驱动的聊天机器人来读取、解析和处理PDF数据,提供前所未有的用户体验。让我们一起深入探讨开发这一创新应用的完整过程,了解如何通过先进技术实现高效的文档管理
- 大模型算法岗,面试百问百答,7天3个offer拿到手!
爱喝白开水a
算法面试职场和发展ai大模型大语言模型LLM大模型面试
导读大模型时代很多企业都在开发自己的大模型,这直接刺激了大模型岗位的需求。本文为大家整理了大模型面试相关的知识点,希望对大家面试求职有所帮助。今天分享大模型面试相关知识点,持续更新。1.RAG技术体系的总体思路数据预处理->分块(这一步骤很关键,有时候也决定了模型的效果)->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出2.使用外挂知识库主要为了解决什
- 大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer常见面试题
剑圣土豆
算法面试大模型学习自然语言处理transformer算法nlp自然语言处理面试深度学习人工智能
大模型:位置编码有哪些?介绍LoRA与QLoRARAG和微调的区别是什么?哪些因素会导致LLM的偏见?什么是思维链(CoT)提示?Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力?解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案?RLHF完整训练过程是什么?为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么?有了解过什么是稀疏微调
- 深入解析五大 LLM 可视化工具:Langflow、Flowise、Dify、AutoGPT UI 和 AgentGPT
花千树-010
AI编程langchain机器学习AI编程python机器人
近年来,大语言模型(LLM)技术的迅猛发展推动了智能代理(Agent)应用的广泛应用。从任务自动化到智能对话系统,LLM代理可以极大简化复杂任务的执行。为了帮助开发者更快地构建和部署这些智能代理,多个开源工具应运而生,尤其是那些提供可视化界面的工具,让开发者通过简单的图形界面设计、调试和管理智能代理。本文将详细介绍五款热门的LLM可视化工具,分别是Langflow、Flowise、Dify、Aut
- 茴香豆:搭建RAG 智能助理
不才妹妹
人工智能windowslinux
RAGRAG(RetrievalAugmentedGeneration)技术,通过检索与用户输入相关的信息片段,并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。解决LLMs在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战,如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成本、实现外部记忆。1.在茴香豆Web版中创建自己领域的知识问答助手1.1配置镜像环境进入开发机后,从官方环境复制运行I
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
aigcpython开发语言ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- llama_index 官方文档阅读笔记 (持续更新版)
皮卡丘ZPC
AIGCforGPT评分体系构架笔记llama人工智能语言模型
llama0.10.17版本阅读链接:LlamaIndexv0.10.17LlamaIndex是一个基于LLM的应用程序的数据框架,它受益于上下文增强。这种LLM系统被称为RAG系统,代表“检索-增强生成”。LlamaIndex提供了必要的抽象,以便更轻松地摄取、构建和访问私有或特定于域的数据,以便将这些数据安全可靠地注入LLM,以实现更准确的文本生成。为什么选择上下文增强?LLM的局限LLM在人
- 千万级延时任务队列如何实现,看美图开源的-LMSTFY
高可用架构
导读:Task是web开发中一个经典场景,我们时常需要延时任务,或者定时任务,通常都需要任务队列。常见的任务队列如celery,lmstfy是美图开源的任务队列。本文作者详细剖析了lmstfy的架构实现,干货满满,适合技术人员阅读。lmstfy(LetMeScheduleTaskForYou)是美图架构基础服务团队在2018年初基于Redis实现的简单任务队列(TaskQueue)服务,目前在美图
- 从零搭建一个可离线使用的可实时更新扩展信息的智能问答系统 llamaindex&LLama3大模型&RAG
千年奇葩
AI人工智能aillama人工智能llamafactory大模型
之前对一件事很好奇,为什么去年训练的大模型可以回答今天的新闻内容。答案是使用了知识扩展系统。基本原理是把参考答案和问题一同提给大模型,给他充分的参考信息做回复编辑。本文教你完成离线版本的智能问答系统搭建。有问题请直接留言最近在疯狂找下家,本人精通图形渲染和ai,求捞啊!基本架构图讲一下基本运行流程:人工准备数据转为嵌入向量存入数据库并生成索引用户提问流程:用户输入问题在索引数据库中查询匹配度较高的
- python之异步任务
小鱼爱吃火锅
Pythonpython
在Python中,异步任务通常通过使用库如Celery来实现。Celery是一个简单、灵活且可靠的分布式系统,用于处理大量消息,同时提供操作控制。在Celery中,delay和apply_async是两种常用的方法来调度异步任务。delay方法delay是Celery提供的一个快捷方法,用于简化任务的调用。它会自动将任务标记为异步执行。fromceleryimportCeleryapp=Celer
- 基于云原生向量数据库 PieCloudVector 的 RAG 实践
OpenPie|拓数派
OpenPie|拓数派云原生向量数据库PieCloudVectorPieCloudDBOpenPie
近年来,人工智能生成内容(AIGC)已然成为最热门的话题之一。工业界出现了各种内容生成工具,能够跨多种模态产生多样化的内容。这些主流的模型能够取得卓越表现,归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展,以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战,检索增强生成(RAG)技术作为LLM的一项重要补充被提出。本文将结合实例演示,和大家一起探索基于PieCloudVector的RAG实践。AIGC强调
- 微软Azure OpenAI 集成矢量化
全云在线allcloudonline
microsoftazure
AzureAISearch中已全面支持集成矢量化与AzureOpenAI嵌入。这标志着我们持续致力于简化和加快检索增强生成(RAG)和传统应用程序的数据准备和索引创建的重要里程碑。集成矢量化简化了RAG流程参考链接:微软AzureOpenAI免费试用申请为什么矢量化很重要?矢量化是将数据转换为嵌入(矢量表示)以执行矢量搜索的过程。矢量搜索有助于识别数据的相似性和差异性,使企业能够提供更准确、更相关
- 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】2. 一文全览LangChain数据连接模块:从文档加载到向量检索RAG,理论+实战+细节
同学小张
大模型python人工智能langchainpython笔记经验分享promptembedding
大家好,我是【同学小张】。持续学习,持续干货输出,关注我,跟我一起学AI大模型技能。本文学习LangChain中的数据连接(Retrieval)模块。该模块提供文档加载、切分,向量存储、检索等操作的封装。最后,结合RAG基本流程、LangChainPrompt模板和输入输出模块,我们将利用LangChain实现RAG的基本流程。文章目录0.模块介绍1.Documentloaders文档加载模块1.
- RAFT:Adapting Language Model to Domain Specific RAG
蒸土豆的技术细节
语言模型人工智能自然语言处理
论文链接简单来说,就是你SFT微调的时候得考虑RAG的场景。RAG什么场景?你检索top-k回来,里面有相关doc有不相关doc,后者是影响性能的重要原因,LLM需要有强大的识别能力才能分得清哪块和你的query相关。微调就是为了这个。你做领域微调时,根据chunk生成query、answer,然后直接拿这仨微调,这里面没有干扰项,没有“不相关doc”,就扛不住RAG的噪声。RAFT就是针对这个搞
- RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG
UnknownBody
RAGforLLM语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《RAFT:AdaptingLanguageModeltoDomainSpecificRAG》的翻译。RAFT:使语言模型适应特定领域的RAG摘要1引言2LLM用于开卷考试3RAFT4评估5RAFT推广到Top-KRAG6相关工作7结论摘要在文本数据的大型语料库上预训练大型语言模型(LLM)现在是一种标准范式。当将这些LLM用于许多下游应用程序时,通常会通过基于RAG的计
- 特定领域 RAG 新突破:LlamaPack 实现 RAFT 论文方法
技术狂潮AI
大模型企业实战LLM应用实战AI编程实战人工智能RAFT(检索增强微调)LlamaIndexLlamaPack
一、前言在上一篇文章《RAFT:让大型语言模型更擅长特定领域的RAG任务》中,我们介绍了RAFT训练方法,RAFT(检索增强微调)是一种训练方法,可以提高大型语言模型(LLM)在开卷、域内问答任务中的性能。给定一个问题和一组检索到的文档,RAFT训练LLM从文档中识别并引用最相关的片段,这些片段有助于回答问题,同时忽略不相关或分散注意力的信息。通过训练模型识别相关信息并提供佐证,RAFT可以增强L
- 【LangChain-Chatchat】本地部署模型及搭建个人/企业内部知识库
AI_小站
langchain人工智能ai大模型语言模型自然语言处理
此学习教程结合本人安装经验主要提供给想学习和本地安装使用LangChain-Chatchat的同学们,该教程如有描述不当或者引用不正确的地方,欢迎指出!后续也会更新如何结合自己系统使用。介绍基于ChatGLM等大语言模型与Langchain等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。该项目支持开源LLM与Embedding模型,亦可实现全部使用开源模型离线私有部署。与
- python利用向量数据库chroma实现RAG检索增强生成
Cachel wood
LLM和AIGC阿里云云计算pythonflask开发语言RAGchroma
文章目录向量数据库chroma简介RAG简介RAG示例向量数据库chroma简介向量数据库chroma教程RAG简介RAG的全称是Retrieval-AugmentedGeneration,中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念,这使它们能够生成准确且符合上下文的答案,同时能够减少模型幻觉。知识更新问题最先进的LLM会接受大量的训练数据,将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中
- 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