- GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系
surfirst
LLMai语言模型chatgpt
简介近年来,人工智能技术飞速发展,特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型,而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本,专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。在这篇文章中,我们将详细比较GPT-4、GPT-4O和GPT-4O-mini的区别与联系,帮助开发者更好地选择适合的模型。GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型,具备强大的生成和理解能力,适
- 喜讯!云起无垠获评“国家高新技术企业”认证
云起无垠
人工智能
近日,依据《高新技术企业认定管理办法》以及《高新技术企业认定管理工作指引》的相关规定,北京市认定机构对2024年认定报备的第二批高新技术企业展开备案公示,北京云起无垠科技有限公司成功斩获“国家高新技术企业”认定资质。“国家高新技术企业”堪称国家科技创新型企业的巅峰荣誉,它指那些于国家重点扶持的高新技术领域内,锲而不舍地进行研发工作并实现技术成果转化,进而构筑起企业核心自主知识产权,以之为根基开展经
- 第72期 | GPTSecurity周报
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GPTSecurity人工智能安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.从孤立指令到互动鼓
- Coze,Dify,FastGPT,对比
云连山
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在当今AI技术迅速发展的背景下,AIAgent智能体成为了关键领域,Coze、Dify和FastGPT作为其中的佼佼者,各有千秋。平台介绍-FastGPT:由环界云计算公司发起,是基于大语言模型(LLM)的开源知识库问答系统。其亮点是支持Flow可视化工作流编排,在知识问答领域表现出色,拥有庞大用户群体,包括数百家企业付费客户等。网址为https://fastgpt.cn/。-Dify:苏州语灵人
- Python并行计算:提高效率的利器
uote_e
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在现代计算领域中,处理大规模数据和复杂计算任务是常见的挑战。为了应对这些挑战,一种常见的解决方案是利用并行计算技术。Python作为一种流行的编程语言,也提供了强大的工具和库来支持并行计算。本文将介绍Python中的并行计算概念和技术,并提供一些示例代码。并行计算简介并行计算是指同时执行多个计算任务,以提高计算效率。在传统的串行计算中,任务是按顺序依次执行的,而并行计算可以将任务分解成多个子任务,
- 侯捷 C++ 课程学习笔记:开启 C++ 深度探索之旅
秃头小饼干
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在C++的学习道路上,侯捷老师的课程宛如一座明亮的灯塔,为无数学习者照亮前行的方向。经过一段时间对侯捷C++课程的深入学习,我收获颇丰,在此将自己的学习笔记和感悟分享给大家,希望能对正在学习C++或者准备踏入C++领域的朋友们有所帮助。一、课程初印象初次接触侯捷老师的课程,就被其深入浅出的讲解风格所吸引。老师不仅有着深厚的技术功底,更具备出色的教学能力,能够将复杂的C++知识以通俗易懂的方式呈现出
- 国外各领域专家学者的一些谏言:如何使AI代理架构变得成功
强哥之神
人工智能语言模型AI代理智能体大模型Agent
最近在研究AI代理架构为什么比较难落地,看到有一篇文章是关于各领域专家学者对AI代理架构的一些看法,值得关注。我将其整理成了中文,大家可一起细品各家观点,全文如下。代理型人工智能被寄予厚望,其潜力在于能够独立完成复杂任务。然而,目前该领域的炒作热潮远超实际成功案例,背后原因复杂多样。“2024年,AI代理已成为众多供应商的营销热词。但对于用户组织而言,代理技术还处于早期探索阶段,充满好奇心与实验性
- AI大模型提示工程(prompt)从入门到精通(非常详细),看这一篇就够了!!!
功城师
人工智能prompt深度学习大模型自然语言处理AI大模型提示词工程
在大模型领域,输入通常被称为“提示词”(prompt),它们是引导LLM(大语言模型)生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说,一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。提示工程(promptengineering)正是关于如何为特定任务构建能够充分发挥大模型能力的prompt技巧。本文将深入探讨提示工程,内容涵盖基本原理、一些重要概念以及常用的辅助工具。1.基本原理设计高
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 【深度学习】常见模型-生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习生成对抗网络人工智能
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型框架,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个对抗网络组成,通过彼此博弈的方式训练,从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
- Vue 组件的概念与复用
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目录一、引言二、什么是Vue组件三、组件的复用优势四、组件复用的实现方式五、组件通信六、总结一、引言在Vue.js的奇妙天地里,组件宛如熠熠生辉的基石,稳稳撑起用户界面构建的大厦。无论你是刚踏入Vue领域的新手,还是久经沙场的开发者,吃透组件的概念与复用窍门,都如同掌握了一把开启高效开发、优质代码大门的金钥匙,能让你的前端开发之旅畅行无阻。二、什么是Vue组件本质上,Vue组件就是一个被赋予独特魅
- Python 深度学习实战:生成对抗网络
AI天才研究院
深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来较火热的深度学习模型之一,其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同,GAN可以生成真实有效的数据,无需人工标注数据。它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器通过学习,根据噪声或随机变量(latentvar
- 车联网产业中网络安全与数据安全应该怎么做
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白皮书学习web安全安全网络
说明非常看好车联网产业的发展,新的产业出现,必将出现新的安全问题,因此希望对车联网安全所有学习和研究,本文主要是学习关于加强车联网和数据安全工作的通知2021做的一些摘录,希望不断的深入学习车联网相关安全内容车联网介绍车联网是新一代网络通信技术与汽车、电子、道路交通运输等领域深度融合的新兴产业形态。智能网联汽车是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与车、路、
- ECharts:数据可视化的魔法师,偶尔也会“皮”一下
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Web使用Vue3进行前端开发Vue信息可视化echarts前端
在数据爆炸的时代,如何从海量数据中提取有价值的信息,并将其清晰易懂地呈现出来,成为了各行各业面临的共同挑战。数据可视化作为一种有效的信息传递手段,应运而生,并逐渐成为数据分析领域不可或缺的一部分。而在众多数据可视化工具中,ECharts凭借其强大的功能、灵活的配置和丰富的图表类型,脱颖而出,成为了众多开发者的首选利器。一、ECharts:数据可视化的利器ECharts是一个由百度开源的可视化图表库
- 谁在告谁?移动专利混战图
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移动领域激战正酣,同样是没有永远的朋友,只有永远的利益。苹果刚刚起诉三星的Galaxy手机和平板电脑山寨了苹果的产品,而此前两家并没有过节。再比如微软和亚马逊以及HTC之间的授权协议争端。移动领域的争端如此之多,以至于看客无法分辨到底谁在告谁,谁是谁的敌人,谁是谁的朋友。于是有人为了让人们吧这纷纷扰扰看得清清楚楚明明白白特意制作了一张移动专利诉讼图:几点说明:仅包括专利相关诉讼,不包括那些只围绕商
- 主管护师的备考方法有哪些?
Y9918520
笔记经验分享教育电商学习方法
这不就到我擅长的领域了吗,都让让让我来回答。本人三线城市二甲医院外科护士一枚,上上个月刚被聘任主管护师,工资也小涨了那么一些些,说实话我都没想到会这么顺利,因为科室里有的前辈考了三年都没考过,所以我一直觉得考试非常难,上考场的之前只敢跟别人说自己是裸考,没想到居然顺利地上岸了,后来我总结了一下,其实备考主管护师并不在于学了多长时间、而是在于有没有认真备考、能不能好好利用资源。下面我就简单总结一下我
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
IT古董
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卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
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技术科普商业建议人工智能gpu算力DigitalOceanaiAIGC
近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
- 【趋势】《2024—2026金融科技十大趋势预测》一览
学客汇
商业研究商业观察人工智能大数据金融科技科技洞察IT趋势金融行业预测
本白皮书基于新华三在金融行业的前沿实践和IDC的全球研究成果,深入分析了金融科技领域的十大关键趋势,旨在为金融机构提供前瞻性的战略指导和业务创新的参考。导言当前,在地缘政治冲突加剧、商业经济市场环境高度不确定、数字化业务加速发展的背景下,金融行业处于深度变革的潮流中,金融机构亟需重新思考其在技术支出、业务决策及业务创新发展等方面的投资重点。此外,金融机构也越来越需要借助大数据和AI技术来提升业务的
- YOLOV11改进1-检测头篇
~啥也不会~
YOLO人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言 目标检测领域里,小目标一直是一个难点问题,虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率,但是他的耗时会线性增强,毕竟一张大图会被切成很多小图去推理,所以在很多场景下无法得到应用。这里,我们从探测头入手,
- 国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗?
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能深度学习AI写作AIGC
这是一个非常有前瞻性和现实意义的问题。要回答国内AI是否有可能超过ChatGPT,我们需要从多个方面来分析,包括技术基础、数据资源、应用场景、政策支持以及人才储备等。以下是对这一问题的详细探讨:1.技术基础(1)现状国内AI技术:国内的AI技术发展迅速,尤其在深度学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。例如,百度的文心一言、阿里的通义千问等大语言模型(LLM)已经在技术上
- 【爬虫】使用 Scrapy 框架爬取豆瓣电影 Top 250 数据的完整教程
m0_74825360
面试学习路线阿里巴巴爬虫scrapy
前言在大数据和网络爬虫领域,Scrapy是一个功能强大且广泛使用的开源爬虫框架。它能够帮助我们快速地构建爬虫项目,并高效地从各种网站中提取数据。在本篇文章中,我将带大家从零开始使用Scrapy框架,构建一个简单的爬虫项目,爬取豆瓣电影Top250的电影信息。Scrapy官方文档:ScrapyDocumentation豆瓣电影Top250:豆瓣电影Top250本文的爬虫项目配置如下:系统:Windo
- 基于数智立体化V2.0体系构建医疗综合智能体:理论、实践与展望
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发python健康医疗知识图谱python
一、引言1.1研究背景与意义医疗行业作为关乎人类生命健康与社会福祉的重要领域,始终处于不断发展与变革的进程之中。在当下,随着全球人口老龄化趋势的加剧,慢性疾病的发病率持续攀升,人们对医疗服务的需求呈现出快速增长且日益多样化的态势。与此同时,传统医疗模式在应对这些挑战时,逐渐暴露出诸多问题,如医疗资源分布不均衡,偏远地区和基层医疗机构面临着医疗技术匮乏、设备陈旧等困境;医疗服务效率低下,患者就医等待
- Oracle、PostgreSQL该学哪一个?
leegong23111
oraclepostgresql数据库
从事数据库运维一线工作的老鸟,经常会有人来问我:“Oracle和PostgreSQL,我该学哪个?哪个更有职业发展前景?”今天就来和大家好好唠唠。先说说Oracle。它堪称数据库领域的“老牌贵族”,功能极其强大。在大型企业和金融机构中,Oracle有着深厚的根基。其具备高度的稳定性和可靠性,能支撑超大规模的数据处理和高并发业务。比如在银行的核心交易系统中,每天要处理海量的交易数据,Oracle就能
- WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络
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1.背景与问题生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),两者通过对抗训练的方式,彼此不断改进,生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据,而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。虽然传统GAN在多个领域
- 不同hive集群中基于表的数据一致性比对
AA赵师傅
hadoop数据管理hive数据验证数据迁移hadoop
前阵子博主遇到一个需求,因对hadoop集群进行数据迁移,数据迁移完毕后进行两个hive库的数据一致性的比对,不仅对源表数据进行比对,而且要同时使用两个集群加工相同数据,对加工后的数据进行数据一致性比对。博主已知的数据迁移方法有两种,第一种就是hadoopdistcp功能来进行集群间数据的复制,那么基本就不用做源表的数据验证了,集群间数据复制失败会报错提示。第二种方法就是数据的导入导出了,把原集群
- 【Lora微调】提高模型效率的创新方法
@fishv
人工智能大模型微调Lora
前言在自然语言处理(NLP)和机器学习的研究和应用中,随着模型规模的不断扩大,模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。大型预训练模型,如GPT、BERT等,虽然在许多任务上表现出色,但它们的训练和微调通常需要巨大的计算资源,这使得许多研究者和开发者无法充分利用这些模型进行个性化或领域特定的调整。为了在保持模型性能的同时减少计算开销,**Lora(Low-RankAdaptation)**应运而生。
- Hadoop、Hive、Hbase集群间的数据迁移
这个操蛋的人生!!!
一、hadoop集群间拷贝数据:迁移之前需要把两个集群的所有节点都互通/etc/hosts文件(重要,包括各个数据节点)两个集群版本不相同hadoopdistcphftp://192.168.57.73:50070/hive3/20171008/hive3/如果两个集群的版本相同,则可以使用hdfs协议,命令如下:hadoopdistcphdfs://namenodeip:9000/foohdfs
- 数字输出格式中的RAW与PCM有哪些区别
~远在太平洋~
测试pcmRAW
数字输出格式中的RAW与PCM在音频和视频处理领域有着显著的区别。以下是对这两种格式的详细比较:一、定义与原理RAW定义:RAW通常指的是未经任何处理或压缩的原始数据格式。在音频领域,它表示音频文件中未经过编码或压缩的纯音频数据。原理:RAW音频数据直接从音频源(如麦克风、乐器等)获取,不经过任何形式的编码或压缩处理。PCM(PulseCodeModulation,脉冲编码调制)定义:PCM是一种
- Hive面试题汇总
大数据侠客
hive相关问题汇总及解决hivehadoop数据仓库面试
Hive定义Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种
- 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
对象
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
list
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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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 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。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>