- 近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演
岁月如歌,青春不败
生态遥感无人机遥感植被遥感生态科学生态模型植被科学农林
一:近十年近地面无人机植被遥感文献分析,传感器选择,观测方式及质量控制要点1.1.近十余年无人机植被遥感文献分析文献分析软件VOSviewer的使用无人机植被遥感的重点研究方向、研究机构、科学家家1.2.无人机遥感的特点及与卫星遥感的差异核心优势与四大基本特点无人机与卫星遥感影像的成像方式差异异1.3.无人机传感器类型、特点及选择消费级RGB相机的简要成像几何与光谱特点多光谱相机成像类型与核心问题
- 亚马逊美国站重要通知:DOE认证合规要求
检测认证-Collin
产品检测经验分享
一、DOE认证背景DOE(DepartmentofEnergy)是美国能源部的强制性认证,旨在提升产品能效、降低能耗,减少温室气体排放。自2011年起,LevelIV和LevelVI级产品必须通过DOE认证才能在美国市场销售。二、涉及产品范围以下类别的商品需完成DOE认证:充电器类:蓝牙耳机、蓝牙音箱、运动手环、手机、平板等。电源适配器:手机、平板充电器等。家用电器:电视机、洗衣机、干衣机、冰箱、
- 加密算法比较:SHA1,SHA256,MD5
weixin_43642131
加密算法哈希算法
以一个60M的文件为测试样本,经过1000次的测试平均值,三种算法的表现为:MD5算法运行1000次的平均时间为:226msSHA1算法运行1000次的平均时间为:308msSHA256算法运行1000次的平均时间为:473ms安全性方面,显然SHA256(又称SHA2)的安全性最高,但是耗时要比其他两种多很多。MD5相对较容易碰撞,因此,SHA1应该是这三种中性能最好的一款加密算法。JAVA实现
- 【华为OD技术面试手撕真题】106、半径为 k 的子数组平均值 | 手撕真题+思路参考+代码解析(C & C++ & Java & Python & JS)
KJ.JK
华为OD技术面试手撕真题华为od面试c语言华为od机试真题华为od机试E卷半径为k的子数组平均值
文章目录一、题目题目描述样例1二、代码参考C语言思路C语言代码C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码JS语言思路JS代码作者:KJ.JK个人博客首页:KJ.JK专栏介绍:本专栏更新每年华为OD机试的高频手撕代码题,每个题目都会使用五种语言进行解答(C&C++&Java&Python&JS),思路分析都非常详细,争取实现最低的时间复杂度和高通过率,每
- 无人机遥感技术:从植被监测到生理参数反演的进阶之路
KY_chenzhao
无人机植被遥感参数反演
在当今的生态学和农林业研究中,无人机遥感技术已经成为获取植被信息的重要手段。它不仅能够快速覆盖大面积区域,还能提供高分辨率的多光谱和高光谱数据,为植被健康监测、生长状况评估和生理参数反演提供了强大的技术支持。今天,我们就来深入了解一下无人机遥感技术在植被定量监测中的应用。一、无人机遥感:为何备受青睐?无人机遥感技术结合了无人机的灵活性和遥感传感器的高精度,能够快速获取植被的多维度信息。与传统的卫星
- [生活杂项][运动教程]自由泳
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生活
https://v.youku.com/v_show/id_XMzgzMjkwMzg0MA==.html?spm=a2h0k.11417342.soresults.dtitlehttps://v.youku.com/v_show/id_XMzgxNjM2NjY4NA==.html?spm=a2h0k.11417342.soresults.dtitle
- 智能硬件定位技术发展趋势
2401_88540551
智能硬件智能手表物联网宠物智慧城市uni-app微信小程序
在科技飞速进步的当下,智能硬件定位技术作为众多领域的关键支撑,正沿着多元且极具创新性的路径蓬勃发展,持续重塑我们的生活与工作方式。一、精度提升的极致追求当前,智能硬件定位精度虽已满足诸多日常应用,但未来发展仍聚焦高精度突破。在自动驾驶领域,厘米级甚至毫米级定位精度至关重要。科研人员正致力于融合多种定位技术,如卫星定位、惯性导航、视觉识别与高精度地图匹配。通过复杂算法协同运作,车辆在复杂路况下能精准
- 算法面试题
阿芯爱编程
面试算法算法
以下是一些常见的算法面试题:一、排序算法请简述快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度,并说明其稳定性。答案:时间复杂度:平均情况:O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn),其中nnn是待排序元素的数量。这是因为快速排序每次划分大致将数组分成两半,需要进行lognlognlogn次划分,每次划分的操作近似为线性时间。最坏情况:O(n2)O(n^2)O(n2),当每次划分都极度不平衡(例如已经有
- 美国股市主要指数介绍(Major U.S. Stock Market Indexes):三大股指(中英双语)
阿正的梦工坊
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美国股市主要指数介绍美国股市是全球最重要的金融市场之一,其股市指数被广泛用来衡量市场表现。不同的指数代表不同类型的公司和市场趋势,投资者通常通过这些指数了解市场的整体状况。本文将介绍美国股市的主要指数,包括道琼斯工业平均指数(DJIA)、标普500指数(S&P500)和纳斯达克综合指数(NASDAQComposite),并探讨它们的特点和作用。1.道琼斯工业平均指数(DJIA)简称:道指(DowJ
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引言:从被动运维到预测性自愈的进化当某电商平台通过eBPF实时诊断系统提前48小时预测到MySQL集群的锁竞争风暴时,其核心是千万级指标粒度的内核状态分析与AI驱动的根因定位算法的结合。运维数据显示,该平台将平均故障恢复时间(MTTR)从23分钟压缩到71秒,并自动修复了87%的异常事件。通过动态注入修复策略,集群CPU毛刺现象减少了94%,开创了智能运维的新纪元。一、传统可观测性工具的桎梏1.1
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java计算机毕业设计运动会管理系统源码+mysql数据库+系统+lw文档+部署java计算机毕业设计运动会管理系统源码+mysql数据库+系统+lw文档+部署本源码技术栈:项目架构:B/S架构开发语言:Java语言开发软件:ideaeclipse前端技术:Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术:JAVA运行环境:Win10、JDK1.8数据库:MySQL5.7/8.0源码
- 基于 Spring Cloud + Sentinel 的全面流量治理方案
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- 智能推送系统的智能推送功能:精准触达与高效转化的技术密码智能
数据库
在移动互联网流量红利消退的背景下,APP企业面临着用户增长放缓、运营成本攀升的双重压力。智能消息推送系统凭借其“精准触达”与“动态优化”能力,已成为企业提升用户活跃度、挖掘商业价值的关键工具。数据显示,采用智能推送的APP用户留存率平均提升25%,转化成本降低40%。从“流量消耗”到“价值创造”的跃迁引入智能消息推送系统后,头部APP企业普遍实现关键指标的显著提升:·提升用户生命周期价值(LTV)
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- 植物神经紊乱:科学锻炼,重拾身心平衡
小知识来科普
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在快节奏的现代生活中,植物神经紊乱已成为不少人的健康困扰。这种由于自主神经系统功能失调引起的疾病,不仅影响我们的情绪状态,还可能波及身体的各个系统,导致诸如心悸、失眠、消化不良等一系列症状。面对植物神经紊乱,除了必要的药物治疗和心理调适外,科学的锻炼同样不可或缺。本文将详细介绍植物神经紊乱患者应该进行的锻炼方式,帮助您重拾身心平衡。一、有氧运动:提升心肺功能,缓解压力有氧运动是改善植物神经紊乱的重
- 基于Knative的无服务器引擎重构:实现毫秒级冷启动的云原生应用浪潮
桂月二二
云原生knativeserverless
引言:从微服务到无状态的量子跃迁当容器启动时间仍困在900ms高位时,某视频直播平台采用Knative将突发流量处理时效提升40倍,弹性扩缩响应速度突破至120ms级。基于流量预测的预启动算法与内核级资源复用池两大技术创新,正在重新定义Serverless时代的性能边界。IDC最新报告指出,采用该架构的企业资源利用率平均提升至78%,年度计算成本直降320万美元。一、传统FaaS模型的性能桎梏1.
- 数字化转型实战:Odoo+工业物联网技术破解江苏食品制造行业三大核心痛点
邹工转型手札
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行业背景与挑战江苏省作为中国食品工业产值前三强省份,拥有光明乳业、雨润食品等龙头企业及近2000家中小型食品制造企业。2023年江苏省食品工业协会调研显示:行业平均设备综合效率(OEE)仅为62.3%月度异常停机时间达42小时/产线质量追溯周期超过3.5小时库存周转天数高于行业标杆企业27%在实地调研南京某糕点生产企业时发现,其ERP系统与生产设备存在严重数据断层:车间主任需每天手工录入6类表单、
- matlab中功率因数怎样测量,如何测量功率因数?功率因数测量方法
liubotian1995
matlab中功率因数怎样测量
功率因数测量方法有:1、功率因数表法直接测量。用功率因数表直接测即可。这样测量到的瞬时功率因数值。2、功率法测量:测量负载的有功功率和无功功率(也有测视在功率的),在用勾股定理或三角函数计算出功率因数,这是依据功率因数的定义得出的测量方法。数据也是瞬时功率因数值。3、电量法测量:供电局使用的方法,抄录当期用电的有功电量和无功电量数据,用三角函数计算出功率因数值。这是当期的平均功率因数值。我们都知道
- 【最全基础知识1】机器视觉系统硬件组成之工业相机篇
51camera
工业相机工业相机机器视觉机器视觉硬件工业照相机1024程序员节
工业相机是一种非常重要的机器视觉器件,它能够将被采集的图像信息通过电路转换成电信号,再通过模数转换器(ADC)将其转化为数字信号,最后以标准的视频信号输出。工业相机在机器视觉领域得到了广泛应用,包括质量控制、工业检测、医疗诊断、安全监控以及交通管理等诸多领域。目录机器视觉是通过光学装置和非接触传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。简单来说,机器视觉是用
- 【NTN 卫星通信】聊聊低轨卫星通信
一只好奇的猫2
NTN卫星通信5G
NTN,非对地网络一般指卫星通信系统,最近两年开始比较热门的一个通讯系统。包括国外和国内都在推进研发中。国外的包括马斯克的StarLink、美国另外一个公司的OneWeb等都在推动低轨卫星网络的发展。国内最近2年也在研发中,一些大型的卫星通信研究所,大型的通信设备供应商等都在加紧研发,估计2-3年后会开始商用。NTN的几个大的形态1、从卫星轨道的高度看,可以分为高轨卫星,地球同步卫星和低轨卫星,高
- C语言实现直接插入排序
happy life 2022
数据结构习题c语言排序算法算法
直接插入排序实现思想将数据按照一定的顺序一个一个的插入到有序的表中,最终得到的序列就是已经排序好的数据。时间复杂度最好情况:O(n)最坏情况:O(n²)平均时间复杂度:O(n²)空间复杂度O(1)稳定性稳定代码#include//直接插入排序voidInsertSort(intr[],intn){inti,j;for(i=2;i<=n;i++){//默认r[1]为有序表,逐渐将无序表r[2]-r[
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一、实现思路粒子效果:–使用Pygame模拟粒子运动,粒子会以爱心的轨迹分布并运动。爱心公式:爱心的数学公式:x=16sin3(t),y=13cos(t)−5cos(2t)−2cos(3t)−cos(4t)参数tt的范围决定爱心形状。动态效果:粒子会从爱心轨迹出发,模拟旋转或扩散运动。二、完整代码后台私信三、运行效果运行代码后,你将看到:粒子围绕爱心形状分布,并不断扩散。爱心形状动态出现,粒子会随
- Matlab 机器人 雅可比矩阵
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- 腿足机器人之八- 腿足机器人动力学
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腿足机器人机器人算法
腿足机器人之八-腿足机器人动力学刚体动力学接触动力学与地面交互稳定性判据ZMP(零力矩点)CoM(CenterofMass)捕获点简化动力学模型双足机器人走路与小跑的动力学对比挑战与前沿技术腿足机器人的运动学解决“如何到达目标位置”的问题,动力学解决“如何高效稳定地到达”的问题。两者结合,使机器人能够在复杂环境中实现类生物的灵活运动,是仿生机器人领域的核心技术。如波士顿动力Atlas通过逆运动学规
- Audio-Visual Speech Enhancement(视听语音增强)领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
AndrewHZ
深度学习新浪潮智能手机算法计算机视觉硬件架构硬件工程智能硬件
一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合:中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模,结合知识蒸馏技术,在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识,从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外,中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构,将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模,提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计:中国科大与腾讯天籁实验室
- 【数值模型后处理系列】通风系数计算及垂直层插值
北潇
数值模型Python实用基础技能pythonWRF
一、通风系数1.1通风系数简介通风系数(VentilationCoefficient,VC)可以用来表征扩散条件,其计算公式如下(参考USIyerandPErnestRaj的文章):其中mixingdepth选用WRF输出的边界层高度(PBLH),meanwindspeed近似用边界层顶的风速与地面风速做平均(当然也可多选几层)。1.2Python代码实现VC的计算计算VC的示例代码:fromne
- 从Paxos到Zookeeper笔记1——第一章:分布式架构
半臻(火白)
分布式大数据zookeeper
第1章:分布式架构将多台机器组成分布式的处理方式越来越收到业界的青睐。1.1从集中式到分布式由于大型主机拥有卓越的性能和良好的稳定性,在单机处理方面优势非常明显。但是随着计算机系统向网络化和微型化的方向发展,传统的集中式处理越来越不适应人们的需求。大型主机的缺点:(1)操作难度大。(2)价格昂贵(3)虽然大型主机稳定,但是一旦出现故障后果严重(4)扩容非常困难阿里提出的“去IOE”运动,让计算和存
- ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
别团等shy哥发育
数据挖掘与机器学习回归python数据挖掘时间序列分析机器学习
ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文:文章:1、ARIMA模型理论基础 ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写,其中AR表示的是自回归模型,MA表示的是
- 【论文精读】MotionLM
EEPI
自动驾驶深度学习论文阅读
【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队:Waymo时间:2023.9代码:简介:采用自回归的方式做轨迹生成,能够更好地建模交互,且避免模态坍缩,在数据集达到了SOTA。2存在的问题轨迹回归方面:原本xy预测认为空间过大,有的xy很大(t大速度快的时候),有的xy很小(t小速度慢的时候)。3具体方案Encoder采用了之前的论文Wa
- 【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【二分查找】2024E-平均像素值【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
闭着眼睛学算法
最新华为OD真题#二分查找算法javac++华为odleetcodepython
可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练(备注【CSDN】否则不通过)文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述补充说明示例一输入输出说明示例二输入输出解题思路代码pythonjavacpp时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练相关推荐阅读【华为OD机考】2024D+E卷最全真题【完全原创题解|详细考点分类|不断更新题目】【华
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
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。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数