- NLP:词向量
00&00
深度学习自然语言处理人工智能自然语言处理人工智能深度学习
词向量是一种将单词映射到低维稠密向量空间的方法,旨在保留单词之间的语义关系。这种表示方法使得模型能够理解并捕捉单词的语义相似性,从而在许多自然语言处理(NLP)任务中大幅提高了性能。1.常见方法Word2Vec:Word2Vec是一种流行的词向量生成算法,主要通过两个模型来训练词向量:Skip-gram:输入一个单词,预测其上下文(即周围的单词)。该模型适合分析大规模语料,能够生成高质量的词向量。
- 算法 | 豪猪优化算法综述:原理、改进与应用,附matlab代码
单北斗SLAMer
智能优化算法毕业论文设计启发式算法算法matlab数学建模
豪猪优化算法综述:原理、改进与应用摘要豪猪优化算法(PorcupineOptimizer,PO)是一种新型的元启发式优化算法,灵感来源于豪猪在自然界中的防御和觅食行为。本文系统介绍了PO算法的基本原理、数学模型、算法流程,综述了近年来PO算法的改进研究,分析了其在不同领域的应用场景,并提供了完整的MATLAB实现代码。实验结果表明,PO算法在解决复杂优化问题时表现出良好的性能。关键词:豪猪优化算法
- Diffusion Model
Heyxy
人工智能算法深度学习
【李宏毅2023】扩散模型:和其他生成模型一样,实现从噪声(采样自简单的分布)生成目标数据样本。Image-to-ImageDenoise过程会连续经过很多次,图中step1000和step1中的Denoise模块都是相同的。Denoise的输入除了包含噪声的图片之外,还会额外输入一个数字,表示当前噪声严重的程度。下图中的1000就是刚开始Denoise的时候,1就代表Denoise的过程快结束了
- 【鸿蒙南向开发】OpenHarmony HDF 驱动框架介绍和驱动加载过程分析
「已注销」
安卓鸿蒙前端harmonyos华为android鸿蒙前端
前言OpenAtomOpenHarmony(以下简称“OpenHarmony”)系统HDF驱动框架采用C语言面向对象编程模型构建,通过平台解耦、内核解耦,来达到兼容不同内核,统一平台底座的目的,从而帮助开发者实现驱动一次开发,多系统部署的效果。为了达成这个目标,OpenHarmony系统HDF驱动框架提供了:操作系统适配层(OSAL,operatingsystemabstractionlayer)
- AI大模型底层技术——LoRA微调
9命怪猫
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目录1.LoRA?(1)定义(2)核心动机2.核心功能3.对比传统通用微调4.技术要素(1)低秩矩阵分解(2)模块选择(3)秩的选择(4)偏置项(Bias)5.难点及解决6.技术路径7.技术实现8.应用场景9.业内使用10.尚未解决问题11.未来趋势12.实际应用13.最新研究和技术进展猫哥说1.LoRA?(1)定义LoRA(Low-RankAdaptation)是一种针对大型预训练语言模型(LL
- DeepSeek AI大模型 Prompt工程 Langchain AI原生应用开发 Milvus AnythingLLM Dify知识点详解,一次到位,少走弯路
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AI引领的第四次工业革命正席卷而来,如何精准把握这一历史性机遇,将会成为我们这一代人不容忽视且需深入思考与积极行动的重要课题。在AGI(通用人工智能)时代,那些既精通AI技术、又具备编程能力和业务洞察力的复合型人才将成为最宝贵的资源。DeepSeekR1本地部署DeepSeekApi接口调用DeepSeekRAG知识库工作流系列教程通过上面视频的学习,我们能够全面掌握PromptEngineeri
- Java面试黄金宝典11
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1.什么是JMM内存模型定义JMM(JavaMemoryModel)即Java内存模型,它并非真实的物理内存结构,而是一种抽象的概念。其主要作用是规范Java虚拟机与计算机主内存(MainMemory)之间的交互方式,目的是屏蔽不同硬件和操作系统在内存访问上的差异,确保Java程序在各种平台上都能获得一致的内存访问效果。在JMM的体系中,线程之间的共享变量存于主内存之中。而每个线程都拥有自己的本地
- PyTorch实战:灵活构建神经网络
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引言PyTorch,作为由FacebookAIResearch团队开发的开源深度学习框架,以其灵活性、动态计算图以及易于调试的特性,在深度学习领域赢得了广泛的认可。无论是学术研究还是工业应用,PyTorch都提供了强大的支持。本文将结合CSDN网站上的最新资源,分享PyTorch实战中的最实用解决技巧,并通过代码示例进行详细分析,帮助读者灵活构建神经网络模型。一、PyTorch基础与安装1.1Py
- GEE AI:利用 LLMs 来协助地理空间分析中的规划和代码生成,加快数据处理流程
此星光明
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目录概述简介代码1代码2致谢概述我们谷歌研究院科学人工智能部门的使命是实现科学突破和发现,造福人类并从根本上加快科学进步。我们的一个重点领域是通过生成式人工智能和大型语言模型(LLMs)的力量,增强地理空间分析师和科学家的能力。我们的目标是利用LLMs来协助地理空间分析中的规划和代码生成,从而大大加快分析师的工作流程。地理空间工作流程自动化的一个重要部分是根据特定的地理空间查询确定哪些数据集最相关
- genaiscript开源程序可自动化的 GenAI 脚本,以编程方式组合使用 JavaScript 的LLMs提示。在代码中编排 LLMs、 工具和数据。
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自动化运维
一、软件介绍文末提供程序和源码下载genaiscript开源程序可自动化的GenAI脚本,以编程方式组合使用JavaScript的LLMs提示。在代码中编排LLMs、工具和数据。用于处理提示的JavaScript工具箱抽象化,使其变得简单和高效无缝的VisualStudioCode集成或灵活的命令行对GitHubCopilot和GitHub模型、OpenAI、AzureOpenAI、Anthrop
- AI视频生成技术的革新之路:Video-T1项目的深度解析
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摘要视频生成作为人工智能的重要研究方向,聚焦于AI对现实世界的理解与模拟。当前,提升视频生成性能的主要手段包括增加模型参数数量和扩展预训练数据集。然而,更大规模的模型对计算资源的需求也显著提高。清华大学开源的Video-T1项目提供了一种无需重新训练即可优化视频生成性能的创新方案,尤其适用于资源受限的场景,为行业带来了新思路。关键词视频生成,人工智能,参数数量,预训练数据,Video-T1一、视频
- 大模型时代,安全如何洗牌?
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引言随着DeepSeek掀起新一轮AI热潮,大模型的应用正在重塑各行各业的格局。在这股变革洪流中,安全行业,作为兼具技术赋能与风险治理双重属性的特殊领域,正成为镁光灯下的焦点。从安全大模型的构建与演进,到智能系统的内生性风险防控,再到生成式内容的治理框架构建,安全行业正在经历从技术范式到治理体系的全方位重塑。一方面,AI的赋能为安全领域带来了新的机遇,智能威胁检测、自动化风险预警等技术革新,正在推
- AIGC: AI 工具生成高质量图像的速度比最先进的方法更快
北京王老师
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研究人员将两种流行方法的优点融合在一起,打造出一种图像生成器,其能耗更低,还能在笔记本电脑或智能手机上本地运行。快速生成高质量图像的能力对于创建逼真的模拟环境至关重要,这些环境可用于训练自动驾驶汽车避开不可预测的危险,从而使其在真实街道上更安全。但用于生成此类图像的生成式人工智能技术存在缺陷。一种流行的模型类型,称为扩散模型,能够生成极其逼真的图像,但速度太慢且计算量过大,不适合许多应用。另一方面
- 【博客节选】再谈Unity 的 root motion
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节选自【Unity实战笔记】第二十三·rootmotion变更方向攻击(OnStateMove+rootmotion+rigidbody使用的一些问题)小伙伴们应该对rootmotion非常困惑,包括那个bakeintopose。当xzbakeintopose后,角色攻击动画与父节点产生偏移,动画结束后,模型还会瞬移归位。如何理解?先看一下这位看过Mecanim源码的人的介绍:根节点运动(Root
- 【中大厂面试题】阿里云Java 后端 校招 最新面试题
扫地僧009
互联网大厂面试题阿里云java数据库开发语言面试
目录MySQL事务隔离级别有哪些?幻读和脏读的区别?如何防止幻读?事务的mvcc机制原理是什么?mysql的什么命令会加上间隙锁?Java双亲委派机制是什么?垃圾回收cms和g1的区别是什么?spring三级缓存解决循环依赖问题?如何使用spring实现事务?介绍事务传播模型有哪些?springboot常用注解有哪些?介绍NIOBIOAIO?Redisredis高级数据结构的使用场景linuxli
- LLM实践(二)——基于llama-factory的模型微调
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目录SFT的lora微调1、环境部署2、准备数据与配置3、创建微调配置文件:yaml配置文件4、Lora微调:基于lora微调的yaml配置文件启动lora微调5、启动模型:基于llama-factory自带的功能6、模型调用、推理:使用curl命令SFT的lora微调1、环境部署还是要安装一个单独的conda环境(python=3.10),激活环境;下载llama-factory的GitHub项
- 【 新能源汽车热管理系统智能化数字孪生模型实现路径 】
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(面向汽车研发与测试测量行业的深度技术解析)一、数字孪生模型的核心架构与实现路径1.分层数字孪生架构设计数字孪生模型需实现“物理实体-虚拟模型-数据交互-决策优化”的闭环,其核心架构包括:感知层:通过高精度传感器(如NTC热敏电阻、红外传感器)实时采集电池、电机、电控系统的温度、流量、压力等参数,采样频率需达100Hz以上以满足动态响应需求。模型层:构建多物理场耦合模型,包括:热力学模型:基于能量
- DeepSeek-R1满血版私有化部署整体方案
A管哥@IT运维
服务器运维人工智能
一、硬件配置方案单节点基础配置服务器型号:戴尔PowerEdgeR760xaGPU服务器CPU:双路AMDEPYC9654(96核/192线程,支持PCIe5.0)34内存:1TBDDR5ECC(32×32GB,满足大规模模型参数加载)34存储:系统盘:2×1.92TBNVMeSSD(RAID1)数据盘:8×7.68TBNVMeSSD(RAID10,总容量约30TB)3
- 计算机视觉的多模态模型:开启感知智能的新篇章
点我头像干啥
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引言:从单模态到多模态的演进在人工智能领域,计算机视觉长期以来主要关注单一视觉数据的处理与分析。然而,人类对世界的理解从来不是基于单一感官输入——我们同时通过视觉、听觉、触觉等多种感官来感知环境,大脑将这些信息融合形成对世界的综合认知。受此启发,计算机视觉领域近年来逐渐向多模态方向发展,通过整合视觉与其他模态(如文本、语音、深度信息等)的数据,构建更加接近人类认知能力的智能系统。多模态模型的核心思
- Pytorch 第十二回:循环神经网络——LSTM模型
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Pytorch第十二回:循环神经网络——LSTM模型本次开启深度学习第十二回,基于Pytorch的LSTM循环神经网络模型。本回分享第二个循环神经网络,叫做LSTM模型。在本回中,设计通过LSTM模型来对股票收盘价格进行预测。接下来给大家分享具体思路。本次学习,借助的平台是PyCharm2024.1.3,python版本3.11numpy版本是1.26.4,pytorch版本2.0.0+cu118
- MoE 模型中的动态路由方法
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24年3月来自北大等机构的论文“HarderTasksNeedMoreExperts:DynamicRoutinginMoEModels”。混合专家(MoE)模型的动态专家选择框架,旨在通过根据输入难度调整激活专家的数量来提高计算效率和模型性能。与传统的MoE方法不同,传统方法依赖于固定的Top-K路由,无论输入的复杂性如何,都会激活预定数量的专家,而动态路由方法则根据每个输入的专家选择置信度动态
- 【深度学习基础 2】 PyTorch 框架
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目录一、PyTorch简介二、安装PyTorch三、PyTorch常用函数和操作3.1创建张量(Tensor)3.2基本数学运算3.3自动求导(Autograd)3.4定义神经网络模型3.5训练与评估模型3.6使用模型进行预测四、注意事项五、完整训练示例代码一、PyTorch简介PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架,以动态计算图(DynamicComputationalGrap
- 《AI大模型开发笔记》企业RAG技术实战(二)
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接上一篇《AI大模型开发笔记》企业RAG技术实战(一)https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/146381354使用llamaindex实例https://docs.llamaindex.ai/en/stable/api_reference/环境配置我们继续使用前面langchain例子的python虚环境,不用新建,激活就行不同LLM环境配置#co
- 从零构建大语言模型全栈开发指南:第二部分:模型架构设计与实现-2.2.2文本生成逻辑:Top-k采样与温度控制
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从零开始构建大模型大语言模型Top-k采样温度控制
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲2.2.2文本生成逻辑:Top-k采样与温度控制1.文本生成的核心挑战与数学框架1.1自回归生成的基本流程2.`Top-k`采样原理与工程实现2.1数学定义与算法流程2.2PyTorch实现优化3.温度控制的数学本质与参数调优3.1温度系数对概率分布的影响3.2温度控制实现方案4.组合策略与高级优化4.1`Top-k与温度控制的协同应用`5.生成质
- python实现语音转文字
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一、下载模型地址模型地址两个模型一个小一点,加载快一个大一点,加载慢加载的话每次启动只加载一次二、代码pipinstallspeech_recognitionvosk代码importjsonimportspeech_recognitionassrfromvoskimportModel,KaldiRecognizerrecognizer=sr.Recognizer()defrecognize_aud
- 2025年01月13日字节(本地生活)前端面试
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前端面试实战前端面试
目录自我介绍项目介绍(拷问)js事件循环浏览器如何解析html文件输入url到页面呈现的过程http与https,https为什么安全,证书是如何获取的?require引入与import的引入的区别vite打包工具相比webpack优势手写promise手写发布订阅模式3.js事件循环以下是对JavaScript事件循环的更深入解释:基本概念单线程执行模型:JavaScript是单线程的,即在同一
- 科学与《易经》碰撞(39):端粒长度变化的阴阳动力学
1079986725
AI科学与《易经》碰撞科学与《易经》碰撞量子计算量子计算人工智能ai神经网络算法
一、理论模型构建1.阴阳变量定义阳(Yang,Y):代表端粒缩短的驱动因素(如氧化应激、DNA复制损耗、炎症因子)。阴(Yin,I):代表端粒维持/延长的保护因素(如端粒酶活性、抗氧化防御、DNA修复机制)。2.动力学方程端粒长度TT的动态变化由阴阳平衡调控:dTdt=−αY+βIdtdT=−αY+βI其中:αα:阳因素对端粒的损耗速率ββ:阴因素对端粒的修复速率阴阳相互作用方程:{dYdt=γ(
- 花粉过敏激增背后:气候变化如何重塑我们的生活?疾风气象大模型助力未来气象探索
非著名架构师
大模型知识文档生活人工智能架构深度学习大数据大模型
引言:北京花粉过敏高发,谁在"推波助澜"?最近,北京各大医院过敏门诊迎来就诊高峰,许多市民出现鼻塞、流涕、眼睛红肿等症状,罪魁祸首正是春季高发的花粉过敏。然而,今年的花粉浓度似乎比往年更高,过敏人群也显著增加。这背后,不仅仅是季节性因素,更与全球气候变化、极端天气频发密切相关。气候变化如何加剧花粉过敏?气温升高,花粉季延长研究表明,全球变暖导致植物生长周期改变,许多植物花期提前,且持续时间更长。北
- 原创 · 密钥 · 第04把 · 控心术 · 第02钥 | Python 虚拟环境与模型训练入门实战
0xHack | Python黑洞
评论引导情绪·控心室人工智能机器学习深度学习开发语言python语言模型nlp
“锻火已升,心术初鸣。控心室的觉念者,将以代码为钥,剖开幻象。”——KeySmith·密钥锻造坊寻钥之人,欢迎你踏入密钥锻造坊。我是KeySmith,这里是技术人的打铁间。此刻你翻开的,正是本坊锻造的第04把密钥,专为掌控Python虚拟环境+训练脚本实战而锻。无论你是初次来访的学徒,还是久经风雨的同行匠人,愿此钥能应你所困,破你所局,开你所门。本篇,我们将从0开始构建一套能识别中文评论情绪的AI
- 有约束的确定型存贮模型及其MATLAB实现
青橘MATLAB学习
Matlab数学建模编程实验matlab存贮论经济订购批量约束优化数学模型库存管理
摘要本文系统阐述存贮论中带有约束条件的确定型库存模型,详细推导各类模型的数学公式,包括经济订购批量(EOQ)基础模型、资金约束模型、库容约束模型、允许缺货模型以及生产约束模型。通过MATLAB代码实现和实际案例分析,展示模型求解过程及应用价值,为供应链管理提供科学的决策支持。关键词:存贮论经济订购批量约束优化数学模型MATLAB库存管理1.基础EOQ模型1.1数学模型经典EOQ模型假设:需求率D恒
- 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