- 算力技术创新驱动多场景应用演进
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力,从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破,技术演进不断突破物理与算法的双重边界。在工业互联网场景中,边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应,支撑智能制造产线的实时控制;智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术,完成海量视频数据的动态解析;而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术,将基因测序、气候模拟等复杂任务的效率提升至新量级。值得注意的
- DeepSeek高能低耗AI创作突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术向垂直领域加速渗透,生成式模型的应用边界正经历革命性拓展。DeepSeek系列产品通过670亿参数混合专家架构,构建起覆盖学术研究、内容创作与编程开发的多模态解决方案。该架构融合视觉语言理解与多语言处理能力,在保持高响应速度的同时,显著降低算力消耗,其单位计算成本仅为同类产品的三分之一。值得关注的是,系统搭载的DeepSeekProver学术引擎可自动生成文献综述框架,而D
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看,可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制,而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面,TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例,验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是,工具链整合已成为技术落地的关键环节,MXNet与
- 医疗影像联邦学习可解释性算法研究
智能计算研究中心
其他
内容概要医疗影像分析领域的联邦学习技术正面临数据隐私保护与模型可解释性的双重挑战。本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心,系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径,重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。通过引入动态特征选择机制与可解释性注意力模块,算法在保持数据本地化处理的同时,实现了关键病灶特征的跨域关联与可视化解析。研究同步整合自动化数据增强流程与多维度评估指标(如F1值、召
- 意境级讲解二分查找算法、python
炫云云
大数据算法和数据结构机器学习数据结构算法python人工智能
文章目录问题定义模版一查找一个数寻找第一个的满足条件的位置寻找最后一个的满足条件的值二分查找的问题变种把待搜索区间分成两个部分搜索插入位置模版二寻找第一个的满足条件的位置寻找最后一个的满足条件的值x的平方根方法二:牛顿迭代猜数字大小搜索旋转排序数组搜索旋转排序数组II第一个错误的版本寻找峰值寻找旋转排序数组中的最小值模板三在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置查找最接近且小于target的元素
- 未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势
海宁不掉头发
人工智能软件工程人工智能人工智能软件工程笔记chatgpt
未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径(一)算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代,字节跳动云雀模型通过动态结构优化,在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10,推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破,中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
- C++核心编程手册
易方达蓝筹
Cor计算机网络c++开发语言后端
C++核心编程本阶段主要针对C++面向对象编程技术做详细讲解,探讨C++中的核心和精髓。1内存分区模型C++程序在执行时,将内存大方向划分为4个区域代码区:存放函数体的二进制代码,由操作系统进行管理的全局区:存放全局变量和静态变量以及常量栈区:由编译器自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量等堆区:由程序员分配和释放,若程序员不释放,程序结束时由操作系统回收内存四区意义:不同区域存放的数据,赋予不
- AI生成视频是什么,效果如何,影响哪些行业?
程序员小麦
人工智能AI作画
有个读者深夜问了我一个问题,让我思考了一个深夜。一年前,我写过一篇文章叫《我可能要给鼓吹AI的那些人,浇盆凉水了》。当时ChatGPT很火,整个网络都把AI吹上了天。我则唱反调,因为我就处在这个行业的底层,可谓知冷知热。不过,我当时并没有否定AI,只是表达AI并没有传说的那般无敌,谈不上让各行各业纷纷失业。首先,AI的门槛很高,基本是头部企业的专属,距离普通大众还是很远。另外,通用模型想要落地,必
- 使用 jQuery 实现一键复制功能
几度泥的菜花
jquery前端javascript
在现代Web应用中,一键复制功能是一个常见的交互设计,能够显著提升用户体验。例如,在订单页面中,用户可以通过点击按钮快速复制订单号,避免了手动选择文本的繁琐操作。本文将详细讲解如何实现一键复制功能,并通过代码优化和用户体验改进,确保功能的稳定性和易用性。1.一键复制功能的核心逻辑一键复制功能的实现主要包括以下步骤:获取要复制的内容:从DOM元素中提取需要复制的文本。创建临时输入框:将文本放入一个临
- 融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下,NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性,导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格,2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群,实现对所有可用GPU资源的充分调度,不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
- 数据结构:数组和链表
OutlierLi
数据结构代码随想录数据结构链表
数据结构:数组和链表数组数组基础数组是一种数据结构,它在计算机内存中占据一段连续的空间,并由一系列元素组成,这些元素的类型相同。在数组中,每个元素都可以通过数组索引(通常是整数)快速访问,索引通常从0开始。数组的特点是其大小(即可以容纳的元素数量)在被创建时就已经确定,并且在整个使用周期内保持固定。vector向量array数组和vector数组的区别:固定大小vs动态大小:std::array是
- RNN及其变体
EmbodiedTech
人工智能大模型自然语言处理
第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构,可以分为哪几类】定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译、文本生成、文本分类、摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长,应用场景:对联生成;词性标注;NERNVs1:输入N,输出为单值,应用场景:文本分类1VsN:输入是一个,输出为N,应用场景:
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(5)构建神经网络
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Torch框架学习深度学习pytorch神经网络经验分享
构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的,这些层和模块会对数据进行各种操作。在PyTorch里,torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身
- mysql数据库转移到oracle
阳光女孩666
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在研发过程中,可能会用到将表数据库中的表结构及数据迁移到另外一种数据库中,比如说从mysql中迁移到oracle中,常用的方法有好些,如下:1、使用powerdesigner,先连接mysql然后生成mysql的pdm,再把mysql的pdm生成cdm(注:如果设计阶段有cdm那更好,可以直接使用,因为cdm是和具体数据库类型无关的,所以需要转为这个中间模型),最后把cdm生成oracle类型的p
- 当 Selenium 的 click() /send_keys()等方法失效时:JavaScript 在 UI 自动化测试中的神奇用法
做测试的小薄
测试高阶seleniumjavascriptui自动化测试
引言在使用Selenium进行WebUI自动化测试时,我们通常依赖Selenium提供的原生方法(如click()、send_keys()等)来操作页面元素。然而,在某些复杂场景下,这些方法可能会失效。例如:元素被遮挡或隐藏。页面加载延迟导致元素无法正常交互。某些特殊的动态行为无法通过Selenium原生方法触发。这时,JavaScript就成为了我们的“救星”。通过driver.execute_
- 使用 DeepSeek-R1 为 RAG 运行本地 Gradio 应用程序
呱牛 do IT
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让我们使用Gradio构建一个简单的演示应用程序,以使用DeepSeek-R1查询和分析文档。第1步:先决条件在深入研究实现之前,我们确保已安装以下工具和库:Python3.8+Python3.8+版Langchain:用于构建由大型语言模型()LLMs提供支持的应用程序的框架,支持轻松检索、推理和工具集成Chromadb:一个高性能的向量数据库,专为高效的相似性搜索和嵌入存储而设计。Gradio
- 大语言模型的训练数据清洗策略
gs80140
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目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码(Python实现数据去重):2.过滤有害内容问题解决方案示例代码(基于关键词过滤有害内容):3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码(欠采样非均衡数据):4.识别和纠正刻板印象问题解决方案示例代码(简单的数据增强):5.处理低质量与无关数据问题解决方案示例代码(去除HTML标签):6.处理时效性数据问题解决方案示例代码(基于时
- Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么
强化学习曾小健
人工智能
核心异同点并行策略Megatron-LM核心:以张量并行(TensorParallelism)和流水线并行(PipelineParallelism)为主,结合数据并行。张量并行通过切分模型层(如注意力头、MLP块)到不同设备,利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备,通过P2P通信协调。DeepSpeed核心:ZeRO优化技术(ZeroRedundancyOptimize
- vue-如何用自定义指令鉴权
大嘴史努比
vue.jsjavascript前端
新建src/directives,然后在该目录下创建一个文件,比如permission.js:1.定义鉴权逻辑首先有一个鉴权函数,用于检查用户是否拥有特定权限://权限检查函数functioncheckPermission(permission){constuserPermissions=['view','edit'];//假设这是当前用户的权限列表returnuserPermissions.in
- 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&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
统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法,通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位,还在工业界有广泛应用,如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
- OctoTools:一个具有复杂推理可扩展工具的智体框架
三谷秋水
智能体大模型机器学习人工智能语言模型机器学习
25年2月来自斯坦福大学的论文“OctoTools:AnAgenticFrameworkwithExtensibleToolsforComplexReasoning”。解决复杂的推理任务可能涉及视觉理解、域知识检索、数值计算和多步骤推理。现有方法使用外部工具增强大语言模型(LLM),但仅限于专业领域、有限的工具类型或需要额外的训练数据。本文的OctoTools,是一个无需训练、用户友好且易于扩展的
- 【进阶编程】Roslyn 解析 C# 语法树(Syntax Tree)的节点详解
de之梦-御风
技术.net进阶编程c#
Roslyn解析C#语法树(SyntaxTree)的节点详解Roslyn解析C#代码后会生成一棵语法树(SyntaxTree),其中每个代码元素(类、方法、变量等)都是一个语法节点(SyntaxNode)。在Roslyn中,语法树的核心结构包括:SyntaxTree(语法树)SyntaxNode(语法节点)SyntaxToken(语法标记,如关键字、标点符号)SyntaxTrivia(额外信息,如
- 【大模型开发】ONNX 格式的大模型在 Android 上的部署与测试
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习android大模型部署本地推理引擎大模型开发机器学习边缘设备
以下内容将以ONNX格式的大模型在Android上的部署与测试为核心,提供一套可运行的示例(基于AndroidStudio/Gradle),并结合代码进行详细讲解。最后会给出一些针对在移动设备上部署ONNX推理的优化方法和未来建议。目录整体流程概述准备工作2.1ONNX模型准备2.2Android项目准备在Android上使用ONNXRuntime3.1添加依赖3.2项目结构说明3.3代码示例运行
- 谈谈 TypeScript 中的联合类型(union types)和交叉类型(intersection types),它们的应用场景是什么?
程序员黄同学
TypeScriptJavaScript前端开发typescriptjavascript前端
一、联合类型(UnionTypes)核心概念使用管道符|表示多选一关系,典型场景:处理可能存在多种类型的变量//基础示例:处理数值型ID(number)或哈希型ID(string)typeEntityID=number|string;functiongetEntity(id:EntityID){//类型守卫处理分支逻辑if(typeofid==='number'){console.log(`Fet
- Linux中部署DeepSeek R1
Java探索者 °
linux服务器语言模型
一、首先了解DeepSeek-R1模型规格B则是指“billion”的意思,也就是十亿,表示这个模型有多少亿个参数。DeepSeek-R1本地部署硬件需求表模型规模GPU需求CPU需求内存需求存储需求备注1.5B-GTX16504GB(可选)四核i5/Ryzen3000+16GBDDR450GBSSD需4-bit量化,CPU推理延迟约10-30秒/回答,适合基础文本生成7BRTX306012GB或
- 零信任时代的守护者:Nginx如何成为API流量监控的中流砥柱
墨夶
Nginx学习资料1nginx运维
随着企业数字化转型的步伐加快,应用程序接口(API)作为连接不同系统和服务的关键桥梁,其重要性日益凸显。然而,在开放互联的同时,API也成为攻击者觊觎的目标。为了应对这一挑战,零信任安全模型应运而生,强调“永不信任,始终验证”的核心原则。本文将深入探讨Nginx在零信任架构下的强大API流量监控能力,展示它是如何帮助企业构建起坚不可摧的安全防线。1.零信任与API安全的交集1.1零信任的核心理念零
- HTML基础部分
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html+css学习笔记html前端
HTML基础部分所有HTML文档必须以开始。所有HTML文档本身以开始,以结尾。HTML文档中看见部分以开始,以结尾。标题:由到定义,定义最重要的标题,定义最不重要的标题。段落:使用定义,链接:使用定义,图片:使用标签定义scr(图片源路径)alt(附加信息)宽度width和高度height也可以添加。元素定义了文档,该元素又含两个其他HTML元素和定义了一个标题定义了一个段落标题段落结束标签是非
- 微服务 vs 单体架构:你应该选择哪种模式?
测试者家园
IT求职面试测试开发和测试质量效能架构微服务云原生智能化测试软件测试人工智能质量效能
用ChatGPT做软件测试软件架构从来都不只是技术选型,更是对企业战略、团队能力和业务模型的深刻反映。微服务和单体架构之争,表面上是技术模式的对比,实则映射着对复杂性管理、敏捷响应和可持续发展的不同认知与选择。今天,当“云原生”、“容器化”、“分布式”成为行业热词,微服务被推上了神坛。然而,单体架构真的过时了吗?微服务就注定是未来的唯一解法吗?如果你仍然在为“选择哪种架构”而困惑,这篇文章将带你跳
- Pytorch torch.prod函数介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.prod是PyTorch库中的一个函数,用于计算输入张量中所有元素或者指定维度上元素的乘积。下面将从函数的基本语法、参数、返回值、使用示例几个方面进行详细介绍。基本语法torch.prod(input,dim=None,keepdim=False,dtype=None)参数input:必需参数,是一个输入的PyTorch张量,函数将对这个张量的元素进行乘积计算。dim:可选参数,指定要
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(5)自动微分
Fansv587
深度学习pytorch人工智能
使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时,最常用的算法是反向传播。在该算法中,参数(模型权重)根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度,PyTorch有一个内置的微分引擎,名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络,具有输入x、参数w和b以
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
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概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
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thrift的使用介绍
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>