- Stable Diffusion 3.5 正式发布!免费开源,堪称最强AI文生图模型,附本地安装和在线使用教程
Qingmu2024
AIGC(文本图像视频)特训营人工智能pythonstablediffusion
关键要点:10月22日,stability.ai重磅推出StableDiffusion3.5,号称迄今为止最强大的文生图模型。此次公开版本包括多个模型变体,其中有StableDiffusion3.5Large和StableDiffusion3.5LargeTurbo。此外,StableDiffusion3.5Medium将于10月29日发布。这些模型在尺寸方面具有高度可定制性,可在消费级硬件上运行
- Stable Diffusion创始人:DeepSeek没有抄袭!
Datawhale
stablediffusion人工智能
Datawhale分享观点:EmadMostaque,编译:Datawhale视频中英对照如下:Distillationisnothingnew,andthere'snowaytokindofstopthisfromthemodelbasis.蒸馏技术并不是什么新事物,而且从模型的角度来看,没有办法完全阻止这种情况的发生。Butifyouactuallylookatwhatthepapersays
- Python机器学习实战:人脸识别技术的实现和挑战
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据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
Python机器学习实战:人脸识别技术的实现和挑战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:人脸识别技术,模型训练,多人识别,动态人脸检测,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的进步和互联网的普及,人脸识别技术因其在安全验证、生物特征识别、智能监控等多个领域的广泛应用而迅速崛起。从传统的门禁系统到现代的人脸支付、社交媒体的自动登
- 深度学习:基础原理与实践
阿尔法星球
深度学习python人工智能
1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支,它基于人工神经网络的学习算法,特别是那些具有多层(深层)结构的网络。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征,而不需要人为设计特征提取算法。定义:深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程,这些网络由多个非线性的变换组成,能够学习数据的多层次表示。发展历程:深度学习的起源可以追溯到1943年WarrenSturgisMc
- 什么是MOE架构?哪些大模型使用了MOE?
明哲AI
AIGC架构人工智能大模型MOE
在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的规模越来越大,参数量动辄上千亿甚至万亿。然而,更大的模型往往意味着更高的计算成本和更多的资源消耗。混合专家模型(MixtureofExperts,简称MoE)作为一种创新的架构设计,为解决这一难题提供了一个优雅的解决方案。什么是混合专家模型?想象一下,如果把一个大语言模型比作一所综合性大学,传统的模型就像是让所有教授(参数)都参与每一次教学活动。而M
- 谷歌Gemini1.5火速上线:MoE架构,100万上下文
AI生成曾小健
#混合专家模型MOELLM大语言模型人工智能深度学习pytorch机器学习python
谷歌Gemini1.5火速上线:MoE架构,100万上下文机器之心2024-02-1608:53北京机器之心报道机器之心编辑部今天,谷歌宣布推出Gemini1.5。Gemini1.5建立在谷歌基础模型开发和基础设施的研究与工程创新的基础上,包括通过新的专家混合(MoE)架构使Gemini1.5的训练和服务更加高效。谷歌现在推出的是用于早期测试的Gemini1.5的第一个版本——Gemini1.5P
- 2025最新版Java面试八股文大全
m0_74823452
java面试开发语言
一、Java并发面试题1、ThreadLocal1.1谈谈你对ThreadLocal的理解?ThreadLocal的作用主要是做数据隔离,填充的数据只属于当前线程,变量的数据对别的线程而言是相对隔离的。它不是针对程序的全局变量,只是针对当前线程的全局变量。1.2ThreadLocal底层实现原理?Threadlocal内部有一个非常关键的内部类ThreadlocalMap,里面定义了一个由key-
- 愿景:做机器视觉行业的颠覆者
gaoenyang760525
人工智能
一个愿景,两场战斗,专注制胜。一个愿景:做机器视觉行业的颠覆者。我给自己创业,立一个大的愿景:做机器视觉行业的颠覆者。两场战斗:无监督-大模型上半场,无监督。2025-2030,共五年。用无监督算法,颠覆现有缺陷检测方法,争取在2-3个场景落地。在以下几个场景中,选择最容易的场景落地,做细分场景的标准检测设备:1、视觉筛选机2、PCB相关3、半导体、芯片4、纺织服装5、包装印刷(激光打标、喷码、瓶
- 什么是MoE?
CM莫问
深度学习人工智能算法常见概念人工智能算法python深度学习MoE混合专家模型机器学习
一、概念MoE(MixtureofExperts)是一种深度学习架构,它结合了多个专家模型(Experts)和一个门控机制(GatingMechanism)来处理不同的输入数据或任务。MoE的核心思想是将复杂的任务分解为多个子任务,由不同的专家网络来处理,以此来提升整体模型的性能和效率。MOE通过集成多个专家来显著提高模型的容量和表达能力,每个专家可以专注于学习输入数据的不同方面或特征,使得整个模
- 第三篇:模型压缩与量化技术——DeepSeek如何在边缘侧突破“小而强”的算力困局
python算法(魔法师版)
数据挖掘机器学习人工智能深度学习神经网络生成对抗网络边缘计算
——从算法到芯片的全栈式优化实践随着AI应用向移动终端与物联网设备渗透,模型轻量化成为行业核心挑战。DeepSeek通过自研的“算法-编译-硬件”协同优化体系,在保持模型性能的前提下,实现参数量与能耗的指数级压缩。本文从技术原理、工程实现到落地应用,完整解析其全链路压缩技术体系。第一章算法层创新:结构化压缩与动态稀疏化1.1非均匀结构化剪枝技术DeepSeek提出**“敏感度感知通道剪枝”(SAC
- RPC 和 RESTFUL
快乐的小三菊
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一、网络分层聊今天的话题之前,先普及个关于网络架构的分层的知识,在当前的世界中,有两套网络的参考模型,一套是OSI参考模型,一套是TCP/IP的参考模型。对于java开发而言,我们只需要知道现在用的是TCP/IP模型,这个模型分为四层就可以了。OSI参考模型(OpenSystemsInterconnectionReferenceModel):包括七层,这个模型过于理想化,未能在因特网中进行广泛推广
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(三):“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理
GoAI
自然语言处理NLP深入浅出AI深入浅出LLM深度学习LLM人工智能大模型
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【书生·
- 『大模型笔记』视觉语言模型解释
AI大模型前沿研究
大模型笔记LLMVLM视觉语言模型语言模型大模型人工智能
视觉语言模型解释文章目录一.视觉语言模型解析1.什么是视觉语言模型?2.开源视觉语言模型概览3.如何找到合适的视觉语言模型MMMUMMBench4.技术细节5.使用变压器(transformers)运用视觉语言模型6.使用TRL微调视觉语言模型二.参考文章一.视觉语言模型解析视觉语言模型是一类能够同时从图像和文本中学习,以处理从视觉问题回答到图像描述等多种任务的模型。本文将深入探讨视觉语言模型的核
- MongoDB深度解析与实践案例
我的运维人生
mongodb数据库运维开发技术共享
MongoDB深度解析与实践案例在当今大数据盛行的时代,NoSQL数据库以其灵活的数据模型和水平扩展能力,成为了众多应用场景下的首选。MongoDB,作为NoSQL数据库的领军者之一,凭借其面向文档的存储方式、强大的查询功能以及丰富的生态系统,在众多领域大放异彩。本文将从MongoDB的基本概念出发,深入探讨其核心特性,并通过一个实际案例展示如何在项目中高效使用MongoDB。一、MongoDB基
- DeepSeek API 的获取与对话示例
Hoper.J
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代码文件下载:Code在线链接:Kaggle|Colab文章目录注册并获取API环境依赖设置API单轮对话多轮对话流式输出更换模型注册并获取API访问https://platform.deepseek.com/sign_in进行注册并登录:新用户注册后将赠送10块钱余额,有效期为一个月:点击左侧的APIkeys(或者访问https://platform.deepseek.com/api_keys)
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HMP调度器为了降低功耗,ARM开发了大小核架构处理器。Linux内核中的负载均衡算法基于SMP模型,并未考虑big.LITTLE模型,因此Linaro开发了一个HMP调度器用于支持这种架构,它也被用于Android5.x和Android6.x中,但这种调度器并没有被合入内核的基线中。该调度器的进程调度算法基本上和CFS一样,主要区别在于调度域和负载均衡的处理上。HMP调度域的实现比自带的CFS调
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GhostNet模型详解GhostNet是一个高效的轻量化卷积神经网络模型,专为资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)设计。它的核心创新是Ghost模块,该模块通过生成更多的特征图来减少计算资源消耗。GhostNet适用于实时计算任务,如图像分类和物体检测,同时在保持较高准确率的基础上,优化了计算效率。目录GhostNet背景Ghost模块概述GhostNet网络架构Ghost模块的数学原理Gh
- 课程内容摘要生成:基于知识蒸馏与事实增强的深度学习模型实践
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Python深度学习人工智能自然语言处理python语言模型神经网络生成对抗网络
文章目录引言一、核心技术:知识蒸馏与事实三元组融合二、模型架构设计与优化三、Python实现与关键代码解析四、业务价值与效果分析五、挑战与优化方向引言在教育内容数字化进程中,课程内容摘要生成技术能够从海量教学资源中提炼核心知识点,解决人工编写效率低、知识更新滞后的问题。当前主流方法依赖于深度学习模型,但存在事实性偏差、可解释性不足等缺陷。本文提出一种融合知识蒸馏与事实三元组增强的摘要生成框架,结合
- 详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)
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大模型微调数据集构建方法
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录
- 2025年最新在线模型转换工具优化模型ncnn,mnn,tengine,onnx
我的青春不太冷
mnn人工智能深度学习ncnn在线模型转换网址
文章目录引言最新网址地点一、模型转换1.框架转换全景图2.安全的模型转换3.网站全景图二、转换说明三、模型转换流程图四、感谢引言在yolov5,yolov8,yolov11等等模型转换的领域中,时间成本常常是开发者头疼的问题。最近发现一个超棒的网站工具,简直是模型转换的神器。它最大的亮点就是省去编译转换工具的时间,开箱即用,一键转换。对于目标格式,提供了tengine、ncnn、mnn、onnx等
- Github 2025-02-01 开源项目月报 Top20
老孙正经胡说
github开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,本月(2025-02-01统计)共有20个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Python项目8TypeScript项目3JupyterNotebook项目2Rust项目2HTML项目2C++项目1Ruby项目1JavaScript项目1Svelte项目1非开发语言项目1Go项目1Ollama:本地大型语言模型设置与运行创建周
- 【TIMM应用】timm加载模型create_model,使用本地预训练模型
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深度学习python深度学习神经网络卷积神经网络
timm加载模型create_model使用本地预训练模型1.常规方式,从https://huggingface.co/上下载1-1.timm库中create_model函数的用法1.最简单的用法2.查看可以直接创建的预训练模型列表3.参数:pretrained=True2.使用本地的预训练模型2-1.国内镜像下载模型:https://hf-mirror.com/2-2.查找对应模型名称2-3.调
- 基于深度学习的基于视觉的机器人导航
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习机器人人工智能
基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统(如摄像头、LiDAR等)实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。这种方法使机器人能够像人类一样使用视觉信息感知环境、规划路径,并避开障碍物。与传统的导航方法相比,深度学习模型能够在动态环境中表现出更强的适应能力和鲁棒性。1.视觉导航的基本概念视觉导航是指通过处理机器人的摄像头等视觉传感器采集到的图像数据,构建环境模型,进而进行路径
- 设计模式(16):观察者模式
java的艺术
GOF23设计模式设计模式观察者模式广播模式发布订阅模式java
核心观察者模式主要用于1:N的通知。当一个对象(目标对象Subject或者Abservable)的状态变化时,他需要及时告知一系列对象(观察者对象,Observer),令他们做出响应。通知观察者的方式:推:每次都会把通知以广播方式发送给所有观察者,所有观察者只能被动接收。拉:观察者只要知道有情况变化即可。至于什么时候获取内容,获取什么内容,都可以自主决定。观察者模式角色抽象主题对象(Subject
- Cesium+Vue3教程(011):打造数字城市
叁拾舞
CeisumVue3cesium
文章目录Cesium打造数字城市创建项目加载地球设置底图设置摄像头查看具体位置和方向添加纽约建筑模型并设置样式添加纽约建筑模型设置样式划分城市区域并着色地图标记显示与实现实现飞机巡城完整项目下载Cesium打造数字城市创建项目使用vite创建vue3项目:pnpmcreatevite安装依赖:pnpminstall安装cesium:
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- 【TiDB系列文章】PD(Placement Driver)
学弟Craze
TiDBtidb数据库
引言在分布式数据库的生态系统中,PD扮演着至关重要的角色。作为TiDB的核心组件之一,PD负责数据的放置和调度,确保数据的高可用性和负载均衡。本文将详细介绍PD的功能、架构以及它在TiDB中的作用。PD概述PD是TiDB分布式数据库中的元信息管理组件,负责存储集群的元信息和调度数据。它相当于分布式数据库的“大脑”,负责整个集群的数据分布和负载均衡。PD通过合理的调度策略,确保数据均匀分布在集群中,
- 使用 Python 实现无人机实时路径规划的 MPC 算法
闲人编程
pythonpython无人机算法MPC路径优化
目录使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言1.模型预测控制(MPC)概述1.1定义1.2MPC的基本原理1.3代价函数1.4MPC的特点2.Python中的MPC算法实现2.1安装必要的库2.2定义类2.2.1无人机模型类2.2.2MPC控制器类2.3示例程序3.MPC算法的优缺点3.1优点3.2缺点4.改进方向5.应用场景结论使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言
- 100种算法【Python版】第44篇——龙格-库塔法
AnFany
算法python人工智能龙格-库塔微分方程ODE
本文目录1算法说明2算法示例:使用龙格-库塔法求解微分方程3算法应用:捕食者-猎物模型4算法可解决问题1算法说明龙格-库塔法最初由德国数学家卡尔·龙格(CarlRunge)和马丁·库塔(WilhelmKutta)在20世纪初提出。它们为求解常微分方程(ODE)提供了一种有效的数值方法,尤其是在处理初值问题时。龙格-库塔法的设计旨在通过提高计算的精度和稳定性,使数值解能更好地逼近真实解。最常用的版本
- 【深度学习】softmax回归的简洁实现
熙曦Sakura
深度学习深度学习回归人工智能
softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样,通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。本节继续使用Fashion-MNIST数据集,并保持批量大小为256。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l初始化模型参数[softmax回
- 第二篇:多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界
python算法(魔法师版)
动态规划
——从跨模态对齐到因果推理的工程化实践在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段,DeepSeek通过自研的多模态融合框架,在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。本文将从技术实现层面,解构其跨模态表征学习、动态融合机制与因果推理能力的内在创新。1.跨模态对齐革命:时空一致性建模传统多模态模型常面临模态割裂问题,DeepSeek提出「时空同步对比学习」(ST-CL)框架:视觉-语言对
- 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