- 为何需要防爆平板?它究竟有何能耐?
AORO_BEIDOU
电脑安全信息与通信人工智能5G
在石油化工、矿山能源、危化品仓储等特殊工业领域,空气中常弥漫着易燃易爆的气体、粉尘或蒸汽,环境风险极高。普通商用电子产品在此处存在不容忽视的隐患:其内部电路元件的微小火花,或运行过程积累的热量,都有可能瞬间引燃周遭的爆炸性混合物,酿成灾难性后果。这便是这些危险作业场景严格管控电子设备使用的核心原因。防爆平板应此严苛需求而生,成为了在威胁边缘实现安全生产与有效管理的不可替代的工具。AOROP9000
- 联咏NT98567高度集成边缘IPC应用SoC规格特性
weixin_Todd_Wong2010
边缘计算人工智能计算机视觉pythonc++神经网络
联咏NT98567MQG是一款高度集成的SoC,具有高图像质量、低比特率和低功耗的特点,适用于电池应用,目标是2Mp至5Mp/8Mp边缘IP摄像头应用。该SoC集成了双核ARMCortexA7CPU、新一代ISP、H.265/H.264视频压缩编解码器、视频处理引擎(VPE)用于双传感器拼接和鱼眼去畸变、高性能硬件DLA模块、图形引擎、显示控制器、以太网PHY、USB2.0主机/设备、音频编解码器
- 远程办公与协作新趋势:从远程桌面、VDI到边缘计算,打造高效、安全的混合办公环境
北极光SD-WAN组网
边缘计算安全人工智能
一、引言随着数字化转型的加速,越来越多的企业开始采用远程办公和混合办公模式,以提升员工的灵活性和企业的敏捷性。然而,异地办公也带来了诸如桌面环境不一致、安全风险增加、沟通协作效率降低等诸多挑战。因此,如何打造一致、安全且高效的远程办公环境,成为企业管理者急需破解的难题。本文将从远程桌面与虚拟桌面基础架构(VDI)、协作工具与平台集成、边缘计算在混合办公中的应用三个维度,分析如何构建一个高效、安全且
- SD-WAN在智慧工厂中的实践:云平台与边缘计算高效协作解析
北极光SD-WAN组网
边缘计算人工智能
随着工业4.0与智能制造的深入推进,智慧工厂成为现代制造业的重要发展方向。智慧工厂依托云计算与边缘计算协同处理海量数据,以实现生产过程的智能化。然而,云平台和边缘计算之间的数据传输对网络的可靠性、灵活性和实时性提出了更高要求。在此背景下,SD-WAN(软件定义广域网)技术成为解决这一问题的重要工具。本文将探讨SD-WAN技术在制造业中如何优化云平台与边缘计算的协作应用,分析其在智慧工厂场景下的具体
- 云原生灰度方案对比:服务网格灰度(Istio ) 与 K8s Ingress 灰度(Nginx Ingress )
大手你不懂
微服务-云原生JavaJava项目实战云原生istiokubernetes微服务
服务网格灰度与KubernetesIngress灰度是云原生环境下两种主流的灰度发布方案,它们在架构定位、实现方式和适用场景上存在显著差异。以下从多个维度对比分析,并给出选型建议:一、核心区别对比维度服务网格灰度(以Istio为例)K8sIngress灰度(以NginxIngress为例)架构层级网络层(L7),工作在服务间通信层面边缘网关层,工作在集群入口处流量控制范围服务间的全链路流量集群外部
- 基于 abp vNext 和 .NET Core 开发博客项目 - 数据访问和代码优先
阿星Plus
系列文章基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-使用abpcli搭建项目基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-给项目瘦身,让它跑起来基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-完善与美化,Swagger登场基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-数据访问和代码优先基于abpvNext和.NETCore开发博客项目-自定义仓储之增删改查基于abpvNex
- 集成学习基础:Bagging 原理与应用
大千AI助手
人工智能Python#OTHER集成学习机器学习人工智能算法决策树Bagging
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!Bagging介绍1.定义与全称:Bagging是BootstrapAggregating的缩写,中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合(通常是投票或平均),来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
- 限流系列之五:TDMQ RabbitMQ Serverless 版限流机制深度解析与实践指南
腾讯云中间件
消息队列腾讯云rabbitmqserverless
导语分布式集群限流是保障云服务高可用性的核心技术手段,其意义不仅在于防止系统过载,更是构建弹性架构、优化资源效率、实现业务可持续性的关键策略。未来,随着边缘计算和Serverless的普及,限流技术将进一步与底层基础设施深度融合,成为构建下一代高可用架构的核心基石。腾讯云TDMQRabbitMQServerless版作为一款极致弹性、高性能且高可靠的消息中间件,通过提供稳定低延迟的消息服务,助力企
- 基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据机器学习机器人人工智能ai
基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法:从理论到实践的系统解析关键词电池健康状态(SOH)、剩余使用寿命(RUL)、人形机器人、机器学习、时序数据建模、多模态特征融合、边缘计算部署摘要本报告系统解析基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法,覆盖从理论框架到工程实现的全链路。首先界定人形机器人场景下电池健康状态的核心指标(SOH/RUL/RC),梳理从电化学模型到数据驱动方法的技术演进;其
- DAY 43 复习日
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python训练营打卡笔记深度学习
@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710第一步:寻找并准备图像数据集在Kaggle等平台上,你可以找到大量用于图像分类任务的数据集,例如英特尔图像分类数据集(IntelImageClassification)或手写数字识别数据集(DigitRecognizer)。对于初学者,一个更便捷的选择是使用像TensorFlow或PyTorch这样深度学习框架内
- SpringBoot-SpringBoot整合Swagger使用教程(详细图文介绍,一篇就够了)
只吹45°风
Springspringbootswagger整合
前言日常开发中,接口都是和开发文档相结合的。不论是和前端对接还是三方对接亦或者是接口留档,当我们开发完接口后,都需要去创建对应的接口文档。而修改接口后也要修改相对应的接口文档,但是这个真的很容易疏漏。而且相对于繁重的开发任务而言,维护文档又是一个同样让人心累的事情。那么有没有能针对我们的接口自动生成接口说明的工具呢,这样我们就不需要特意去生成和实时的去维护api文档?答案当然是-有,这就是今天要介
- 端侧开发详解 初赛收官盛宴 | 2025高通边缘智能创新应用大赛第九场公开课来袭!
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各位开发者、技术爱好者,2025高通边缘智能创新应用大赛即将迎来初赛阶段的最后一堂重磅公开课!诚邀大家于7月3日(星期四)晚8点,准时收看由瑞莎的嵌入式开发工程师张子烽(Morgan)带来的专题分享,共同探索端侧智能应用开发的创新技术路径。聚焦前沿平台掌握端侧智能开发流程本次课程将聚焦基于瑞莎DragonQ6A开发板的端侧人工智能应用开发。该开发板搭载高通跃龙™QCS6490平台(由阿加犀提供开发
- 【Flutter】时间轴高度自适应最佳实践
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1使用部件画圆圈:使用canvas.drawCircle和属性为_paint.style=PaintingStyle.fill;画笔画两个实心圆;画竖线:使用canvas.drawLine和属性为_paint.style=PaintingStyle.stroke;的画笔画直线,通过p1和p2两个端点使直线为竖线在Container中调用decoration组件使用BorderTimeLine类。d
- 燕山大学软件用户界面设计考题
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2024年考题,考前完全不知道考什么,趁着现在还记得,造福下后辈。全部是简答。1.描述下实用性和它的三个维度2.写出五个功能可见性的例子3.关键性模型Keystroke-LevelModel(KLM)字母的意思4.undo四个设计原则(笔记和翻译根本没有,看到时已经懵了)5.GUI三种设计方式6.瀑布模型为什么不适合ui设计后面是大题,跟写实验报告差不多,这次是个预定家政服务的题,写信息点描述中心
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
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完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中,传统分类算法模型数量众多,适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标(示例)本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle,该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集,包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集,搭建相应的传统机器
- 当凌晨的键盘声,遇见黎明的星光
涔溪
笔记
地铁玻璃映出你困倦的脸,耳机里的音乐循环到第17遍,早高峰的人群像沙丁鱼罐头般挤压着你。这是你每天雷打不动的三小时通勤路,从城市边缘到写字楼林立的CBD,窗外的风景换了四季,而你始终困在摇晃的车厢里,困在日复一日的代码世界。深夜加班时,办公室只剩你工位的灯还亮着。屏幕蓝光映着你通红的眼睛,键盘声在寂静中格外清晰。你曾以为热爱能抵御一切,可如今,修改了无数次的需求文档、永远修复不完的BUG、凌晨三点
- 高通 QCS8550 大模型性能深度解析:从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark
伊利丹~怒风
Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
前言在人工智能技术狂飙突进的时代,大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态,从智能客服到多模态交互,从边缘推理到端侧部署,其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后,离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台,凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎,在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算,还通过软硬件协同优化
- PCDN如何提升网络流量的传输效率
数据库
PCDN如何提升网络流量的传输效率在当今数字化时代,网络流量的快速增长对传统的CDN(内容分发网络)提出了更高要求。PCDN(P2PCDN)作为一种创新的内容分发技术,通过利用边缘节点的带宽资源,显著提升了宽带流量的传输效率,为用户带来更流畅的网络体验。分布式节点优化宽带流量传输传统CDN依赖中心化服务器分发内容,当用户请求激增时,容易导致服务器负载过高,影响宽带流量的传输速度。PCDN则采用分布
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z日火
工具使用excelchatgptjson
利用chatGPT提取复杂json数据到excel文件中1利用swagger导出json类型的接口数据2使用hiJson工具查看json结构3利用ChatGPT写python代码解析数据4复制代码到vscode运行任务说明:整理一个项目的所有接口,保存到excel文档中。在这里插入图片描述1利用swagger导出json类型的接口数据2使用hiJson工具查看json结构我需要json数据的"pa
- 学习AI机器学习所需的数学基础
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一、机器学习岗位的数学需求矩阵机器学习岗位研究型职位工业界职位DeepMind/Meta/Google研究部门研究科学家/研究工程师普通科技公司机器学习工程师/数据科学家需硕士/博士数学水平本科数学基础二、数学需求深度解析1.研究型职位(需深度数学)学历要求:数学/物理/计算机/统计/工程本科基础硕士/博士优先(Kaggle调查显示博士占比高)薪资关联:学历与收入呈正相关2.工业界职位(基础数学)
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一、问题现象在人大金仓(Kingbase)数据库中使用GROUPBY时,常遇到以下错误:ERROR:column"xxx"mustappearintheGROUPBYclauseorbeusedinanaggregatefunctionPosition:XX二、问题根源人大金仓基于PostgreSQL,严格执行SQL标准,要求:SELECT列表中的非聚合列必须全部包含在GROUPBY子句中或者这些
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一、设计思路1、预处理银行卡号序列模版,对其进行一系列形态学操作,继而进行轮廓识别,构建与各个轮廓所对应的数字元组。2、对将要识别的银行卡进行灰度处理、二值化、阈值处理,sobel算子边缘检测等预处理,再通过模版匹配方法找出与已知轮廓高度符合的数字。二、代码复现预操作:自定义一个cv_show函数,便于后来的图像展示。#绘图展示defcv_show(name,img):cv2.imshow(nam
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AI算力网络与通信:数据加密的关键所在关键词:AI算力网络、数据通信、数据加密、隐私保护、安全协议、同态加密、端到端加密摘要:随着AI技术的爆发式发展,AI算力网络(将分散的算力资源整合为“超级大脑”的网络)成为支撑智能应用的核心基础设施。但在这个网络中,数据需要在边缘设备、云端、服务器之间高频流动——如何保证这些“流动的数字资产”不被窃取或篡改?本文将从生活场景出发,用“快递网”的比喻拆解AI算
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解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法:从"快递员找路"到"智能网络大脑"关键词:AI算力网络、通信领域、强化学习、马尔可夫决策、资源调度摘要:本文将用"快递物流系统"的类比,带您理解AI算力网络与通信领域如何通过强化学习实现智能决策。我们会从核心概念讲起,逐步拆解强化学习在网络资源调度中的算法原理,结合Python代码实战,最后探索其在5G/6G、边缘计算等场景的应用。即使您没学过复杂数学,也
- 18、探索边缘计算与面向能力的架构
info6
边缘计算面向能力的架构COA
探索边缘计算与面向能力的架构1.边缘计算的定义与特性边缘计算是指在数据生成或消费的上下文中进行计算。这种计算方式与云计算有着本质的区别,云计算将计算资源与物理上下文解耦,以便在不同的场景中高效共享。边缘计算则紧密耦合于物理环境,旨在提供即时响应,处理现实世界的数据。边缘计算的关键特性边缘计算具有以下几个关键特性:上下文中的计算:边缘计算强调与物理世界的联系,响应物理世界的数据,通常旨在提供即时响应
- 深入解析PCDN:边缘计算与内容分发的结合
数据库
深入解析PCDN:边缘计算与内容分发的结合在当今数字化时代,互联网流量的快速增长对传统内容分发网络(CDN)提出了更高要求。为了优化宽带流量的分配、降低延迟并提升用户体验,PCDN(P2PCDN)应运而生,它结合了边缘计算与分布式内容分发技术,成为新一代网络加速方案。PCDN的核心原理PCDN的核心在于利用边缘节点的计算和存储能力,将内容分发下沉至靠近用户的终端设备。与传统的CDN依赖中心化服务器
- 【软件系统架构】系列四:嵌入式软件-M2M 与 NPU 技术对比及协同设计方案
目录一、基本定义二、技术目标差异三、架构组成对比四、功能能力对比五、应用场景对比六、综合对比总结表七、协同场景建议八、M2M+NPU协同系统设计方案1.系统架构图(简化逻辑)2.模块划分与功能说明三、通信时序图(关键路径)四、数据协议定义(JSON)上报事件(推理结果)云端控制命令五、协同机制设计建议六、典型应用示例(如:AI门锁、边缘安防)一、基本定义项目M2M(MachinetoMachine
- AI时代下的架构设计:从传统到智能化的技术演进
作者:蓝葛亮发布时间:2025年6月关键词:架构设计、AI原生、微服务、云原生、MLOps文章目录第一章:AI架构设计概述第二章:AI原生应用架构模式第三章:微服务在AI系统中的演进第四章:云原生AI架构实践第五章:MLOps与LLMOps工程化第六章:边缘计算与AI融合架构第七章:数据架构的AI化转型第八章:AI架构安全与治理第九章:性能优化与可扩展性第十章:行业案例与最佳实践第一章:AI架构设
- 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