- linux第八章 git连接本地仓库和gitee
ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ
linuxgitlinux
博主主页:@ᰔᩚ.一怀明月ꦿ❤️专栏系列:线性代数,C初学者入门训练,题解C,C的使用文章,「初学」C++,linux座右铭:“不要等到什么都没有了,才下定决心去做”大家觉不错的话,就恳求大家点点关注,点点小爱心,指点指点目录gitgit的作用git的知识点linux上远程链接gitee第一步:linux中安装git第二步:新建git目录第三步:链接仓库1)在gitee中找到仓库的HTTPS2)
- Boss直聘-AI行业岗位与薪资水平调研
姚瑞南
AI行业资讯AI行业产品调研人工智能自然语言处理AIGC经验分享笔记
2022年6月更渠道公司职位名称职位类型薪资水平是否要求PMP证书JDboss直聘字节跳动智能服务运营专家运营25-50K*15薪无智能IM机器人转人工、解决率指标提升boss直聘唯品会AI产品经理PM35-65K*14薪无智能产品规划与设计、数据分析、行业调研、推动项目、协同作业boss直聘京东智能机器人产品运营运营20-40K*15薪无智能客服机器人运营boss直聘字节跳动AI训练技术项目经理
- AI架构师必知必会系列:强化学习在金融领域的应用
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录AI架构师必知必会系列:强化学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系1.强化学习交易系统的总体架构2.强化学习模型训练流程3.强化学习风控系统架构3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1Q学习3.1.2REINFORCE3.1.3A3C3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式
- 关于DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据
月光技术杂谈
大模型初探chatgptdeepseek训练数据语料库AI模型训练样本数据分类
DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据是否一样训练数据的相似性与差异性相似性:DeepSeek和ChatGPT等模型在训练数据上有一定的重叠。它们都使用了大量的公开互联网文本,包括网页内容、书籍、论文、社交媒体帖子等。这些数据为模型提供了广泛的知识基础和语言理解能力。差异性:DeepSeek更侧重于中文语境的优化,因此其训练数据中包含了更多的中文互联网内容,如新闻、论坛、百科等。而C
- 蓝耘服务器与DeepSeek的结合:引领智能化时代的新突破
Lethehong
热点时事服务器运维deepseekpython
嗨,我是Lethehong!立志在坚不欲说,成功在久不在速欢迎关注:点赞⬆️留言收藏欢迎使用:小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合:引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek:智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理2、自适应学习与迁移学习3、多任务学习三、蓝耘服务器与DeepSeek结合的优
- Pytorch实现之粒子群优化算法在GAN中的应用
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集生成对抗网络人工智能神经网络pytorch算法深度学习计算机视觉
简介简介:主要是采用了粒子群优化(PSO)算法来优化GAN的一个训练。PSO是一种是一种基于种群的随机优化技术。这种优化技术是通过粒子群进行的,粒子群在每次迭代中都会更新自己。对于给定的目标函数,这种方法利用一个搜索空间,在那里粒子群移动,找到所需的全局最小值。这些粒子与它们当前的环境局部相互作用,也与彼此相互作用,具有可接受的随机性质。通过合并粒子的当前速度,探索粒子的历史和粒子的邻居,可以知道
- DeepSeek自研AI芯片,AI算力新变革?
人工智能深度学习机器学习算法
最近,DigiTimes的一份报告让AI圈炸开了锅:DeepSeek正全力开发专有AI芯片。有消息称,DeepSeek已开启大规模半导体设计人才招聘,种种迹象表明,其自研芯片计划已从设想步入实质推进阶段。AI算力告急,成本掣肘发展当下,AI技术迅猛发展,从科研领域的复杂模型训练,到日常生活里智能语音助手的实时交互,算力成了决定AI发展的关键因素。作为大模型领域的后起之秀,DeepSeek对计算资源
- Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能机器学习生成对抗网络神经网络计算机视觉深度学习
简介简介:提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积,拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。论文题目:APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork(一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络)会议:20244thInternationa
- Pytorch实现论文:利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能深度学习gan机器学习生成对抗网络
论文简介论文:ACWGAN-GPformillingtoolbreakagemonitoringwithimbalanceddata(ACWGAN-GP用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据)出处:RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing论文摘要:铣削操作过程中的刀具破损监测(TBM)对于确保工件质量和最大限度减少经济损失至关重要。在训练数据充足、分布均
- Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络深度学习pytorch机器学习计算机视觉
简介简介:采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测,并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。论文题目:InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture(基于三元DCGAN架构的红外图像着色)会议:2017IEEEConferenceonCo
- 微调alpaca-lora遇到的一些问题
自学AI的鲨鱼儿
#训练个人笔记深度学习LLM
目录一、环境简介二、混合精度训练Tensor相互计算会报错三、推理加载lora报错:SafetensorError:Errorwhiledeserializingheader:InvalidHeaderDeserialization四、peft(版本0.9.0)save_pretrained不保存adapter_model.bin五、一些代码注释六、问题问答6.1、model已经使用了load_i
- LeetCode解决方案集:编程与面试技能提升
徐子贡
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:LeetCode是一个编程训练平台,提供了大量编程题目,用于提升开发者的算法技能和面试准备。本文将探讨名为"some-leetcode-solutions"的开源项目,其中包括LeetCode问题的多种编程语言解决方案。这些解决方案由社区成员贡献,可用于学习不同思路和比较语言实现。开源项目遵循开源协议,允许自由使用和修改代码,鼓励知识共享。本文还强调了学习算法
- Python库 - transformers
司南锤
PYTHON库python机器学习python开发语言
transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库,用于自然语言处理(NLP)任务。它提供了大量的预训练模型,这些模型可以用于各种NLP任务,如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于transformers库的详细介绍:1.主要特点预训练模型:transformers库包含了多种预训练的语言模型,如BERT、GPT、T5、XLNet等。这些模型在大规模文本
- conda更换环境版本(比如torch版本)
挨打且不服66
pythonpython
找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候,需要安装与显卡对应的cuda和cudnn。但不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以
- 流行编程语言全解析:优势、应用与短板
a小胡哦
pythonjavac++c语言javascriptswiftr语言
Python:优势Python以其简洁、易读的语法闻名,新手能快速上手。丰富的库和框架,能极大地提高开发效率。适用领域数据科学与分析:处理和分析大规模数据集,进行数据可视化。典型示例:Google用Python进行数据分析,处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能:构建和训练模型。典型示例:OpenAI在很多人工智能项目中广泛使用Python,如GPT系列模型的研发。网络爬虫:轻松从网页
- LLaMA系列大模型调研与整理-llama-alpaca-lora
AI大模型-大飞
llamaAI大模型AI职场和发展人工智能
文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词:大模型,LLaMA,Alpaca,Lora,Belle,模型训练,模型微调,指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调,
- deepseek和ChatGPT 4o比较
调皮的芋头
chatgpt人工智能
DeepSeek和ChatGPT4o在实现方式、评测效果和使用体验方面的详细比较:实现方式:DeepSeek:推理型大模型DeepSeek的核心是推理型大模型,与指令型大模型不同,它不需要用户提供详细的步骤指令,而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。后训练+RL/RLHFDeepSeekR1等推理模型是在通用模型的基础上进行“特训”(后训练+SFT/RL/RLHF),使其不仅知道得多还用得好
- 采用分布式部署deepseek
慧香一格
AI学习分布式deepseek
分布式部署DeepSeek涉及使用多个计算节点来加速模型训练或提升推理效率。下面是一个基本的指南,帮助您了解如何进行分布式部署。1.环境准备硬件需求:确保您的集群环境中有足够的GPU资源,并且所有机器之间可以通过高速网络互联。软件依赖:安装必要的库和工具,如PyTorch、Transformers等。特别地,对于分布式训练,还需要安装torch.distributed或者类似的库支持,例如Horo
- 《Ollama 与 DeepSeek 整合应用入门指南》一、二、三章
Allen-Steven
ollamadeepseek
第一章:工具概述与核心价值1.1Ollama技术解析本地化部署优势:无需网络连接的数据隐私保护跨平台架构设计:支持Windows/macOS/Linux全平台模型管理引擎:自动化处理模型依赖与版本控制1.2DeepSeek模型特性多模态处理能力:文本生成、代码理解、数学推理中文优化架构:针对中文语料的特殊训练策略模型家族图谱:从1.3B到67B的参数规模选择1.3技术整合价值本地智能计算:企业数据
- 【JAVA工程师从0开始学AI】,第四步:闭包与高阶函数——用Python的“魔法函数“重构Java思维
架构默片
JAVA工程师从0开始学AI人工智能javapython
副标题:当严谨的Java遇上"七十二变"的Python函数式编程历经变量战争、语法迷雾、函数对决,此刻我们将踏入Python最迷人的领域——函数式编程。当Java工程师还在用接口和匿名类实现回调时,Python的闭包已化身"智能机器人",带着"记忆传承"的能力自由穿梭于代码之间。这里没有类的枷锁,函数既是武器又是盾牌,高阶函数组合出的"代码万花筒",正是AI数据处理、模型训练的核心密码。本文将用J
- 腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek赋能文旅
繁依Fanyi
python
腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek赋能文旅——以合肥文旅为例的技术革新与实践路径一、技术底座:知识引擎与DeepSeek的融合逻辑腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek模型的结合,本质上是**“知识库+检索增强生成(RAG)+实时联网能力”**的技术框架升级。通过三步调用API接口,开发者可快速搭建基于DeepSeek的文旅智能应用。其核心优势包括:动态知识更新:突破传统大模型预训练数据的时间
- huggingface/pytorch-image-models
GarryLau
ML&DLpytorchpythonhuggingface
huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡:pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000--std111--batch-size128--validation-batch-size128--color-jitter-prob0.2--grayscale-prob0.2--gauss
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- 智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析
科技互联人生
科技数码人工智能人工智能gpu算力硬件架构
智能算力中心万卡GPU集群架构深度分析 自ChatGPT发布,科技界大模型竞赛如火如荼。数据成新生产要素,算力成新基础能源,大模型成新生产工具,“AI+”转型势不可挡。模型参数量突破万亿,对算力需求升级,超万卡集群成基建竞赛标配。超万卡集群缩短训练时间,加速迭代,助力市场趋势应对。在超万卡集群中,高效稳定地训练大模型面临双重挑战:确保集群算力最大化、网
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
pytorch人工智能python
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- 如何训练LLM“思考”(像o1和DeepSeek-R1一样, 高级推理模型解析
果冻人工智能
AI员工人工智能chatgpt深度学习
2024年9月,OpenAI发布了它的o1模型,该模型基于大规模强化学习训练,赋予了它“高级推理”能力。不幸的是,他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。然而,今天,DeepSeek(一个AI研究实验室)成功复现了这种推理行为,并公开了他们方法的完整技术细节。在这篇文章中,我将讨论这一创新背后的关键思想,并描述它们在底层是如何运作的。一台会思考的笔记本电脑OpenAI的o1模型标志着训练大语言模
- 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统,就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程,帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下:graphLRA[感知
- 2. 从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行
ApiChain
gpt大模型语言模型人工智能python
视频链接(1)3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行(上)_哔哩哔哩_bilibili在本课程中,我们将带你下载并本地运行一个大模型,进行模型的微调训练等,视频播放量525、弹幕量0、点赞数4、投硬币枚数2、收藏人数11、转发人数2,视频作者jiangliuer3264,作者简介,相关视频:3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行(下),6.租赁GPU服务器并
- 解剖DeepSeek四把刀,一场深到源码,大到行业,细到人心盛宴
leluckys
AI大模型AI编程
在拆解DeepSeek源码后,会发现几个颠覆行业认知的真相。这个号称“用十分之一算力吊打GPT-4”的国产大模型,藏着令人拍案叫绝的工程智慧,却也暗藏致命软肋。第一刀:切开开源表象,DeepSeek确实把代码仓库甩上了GitHub,但这套开源策略藏着精妙算计。他们公开的是经过蒸馏的“成品模型”,而非原始训练框架:就像给你组装好的乐高战舰,却藏起了设计图纸。这种半开放式开源既能吸引开发者构建生态,又
- 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