- 综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”
硅谷秋水
机器学习机器学习神经网络深度学习
该零样本学习综述,发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要:大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上,许多应用程序需要对实例进行分类,而这些实例的类以前没有见过。零样本学习(Zero-ShotLearning)是一种强大而有前途的学习范例,其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
- 2020-11-21
20行管2班14刘少佳
1.精读:逐字阅读文章很重要,不会的单词学会找基础词汇代替;英英词典用起来!视听说:听力多听几遍,听时做好笔记2.怦然心动的单词精读:confident确信的process步骤remarkably显著地rhythm节奏accustomed习惯于precise精确的obtain获得视听说:masculine,dark,blonde,survey,wonderful3.喜欢的话视听说:Itisimpo
- 2022-07-26 Manage your energy, not your time
春生阁
Energyisthecurrencyofmotivation.Mostoftheproductivityandhabitbuildingadviceyouhearofferstipsandtricksforbettertimemanagement.Withpromisesofmakingyoumoreefficientinyourwork,theysuggestallsortsoftechniq
- Python Tips and Tricks
net sec
1.InstallPythonintoWindows1.1DownloadLatestPython2filefromhttps://www.python.org/downloads/windows/LatestPython3Release–Python3.7.0LatestPython2Release–Python2.7.151.2DoubleClickdownloadpython-2.7.15.
- A Survey on Benchmarks of Multimodal Large Language Models
UnknownBody
LLMDailySurveyPaperMultimodal语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyonBenchmarksofMultimodalLargeLanguageModels》的翻译。多模态大型语言模型基准研究综述摘要1引言2前言3感知与理解4认知与推理5特定领域6关键能力7其他模态8结论摘要多模态大型语言模型(MLLM)在学术界和工业界越来越受欢迎,因为它们在视觉问答、视觉感知、理解和推理等各种应用中表现出色。在过去几年中,人们从多个角度对
- Programmatically Upload a document with new Version to SharePoint List
weixin_30335353
c#
SearchSharePointLegacyVersions-DevelopmentandOtherProgrammingForumSearchAllSharePointProductsandTechnologiesForumsSearchAllMSDNForumsAskaquestionTuesday,April14,20096:44PMda.3vil.geniusda.3vil.genius6
- A Survey of Large Language Models on Generative Graph Analytics: Query, Learning, and Applications
UnknownBody
LLMDailySurveyPaperLLMforGraph语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyofLargeLanguageModelsonGenerativeGraphAnalytics:Query,Learning,andApplications》的翻译。生成图分析的大型语言模型综述:查询、学习和应用摘要1引言2前言3图结构理解任务4图学习任务5图形推理6图表示7基于知识图谱的增强检索8基于图LLM的应用9基准数据集和评估10未来的方向11结论
- [R] dercribe: to get the mean and sd, and print with paste
EricWang1358
Rr语言开发语言
Ofcourseyoucanhard-codedthestandarddeviationandmeanGPAvalues.like:#Usingthecommanddescribe,tellwhatisthestandarddeviationandthemeanGPAofthestudentsinYear4(GE_survey_Y4)#thevariablenameisQ19_actual_GPA
- [R] to get how many participants in the dataframe and use it
EricWang1358
Rr语言开发语言
prop1<-sum(GE_survey$`Q17_Whatdepartmentareyouin`=="HSS")/nrow(GE_survey)nrow()andncol():Supposeyouhaveadatasetmy_datathatcontainsinformationaboutcustomers,witheachrowrepresentingadifferentcustomerand
- [R] count the number of numeric columns: sapply & lapply
EricWang1358
Rr语言开发语言
sapplyQuestion7:Thecodeforcountingnumericalvariablesisincorrect.Youshouldusesapplyandsumtocountthenumberofnumericcolumns.num_vars<-sum(sapply(GE_survey,is.numeric))sapplyisafunctioninRthatappliesaspec
- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter2
凭轩听雨199407
数据挖掘
工业智能】VSBPowerLineFaultDetection-chapter2关键信息依赖版本信息名词术语tricks信息来源:KaggleCompetition:VSBPowerLineFaultDetection分析冠军代码。源文件URL:https://www.kaggle.com/code/mark4h/vsb-1st-place-solution关键信息LGB标准5折验证9个特征所有特
- PyTorch使用Tricks:Dropout,R-Dropout和Multi-Sample Dropout等 !!
JOYCE_Leo16
计算机视觉pytorch人工智能python深度学习神经网络
文章目录1、为什么使用Dropout?2、Dropout的拓展1:R-Dropout3、Dropout的拓展2:Multi-SampleDropout4、Dropout的拓展3:DropConnect5、Dropout的拓展4:Standout6、Dropout的拓展5:GaussianDropout1、为什么使用Dropout?Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练
- PyTorch使用Tricks:学习率衰减 !!
JOYCE_Leo16
计算机视觉pytorch人工智能计算机视觉python
文章目录前言1、指数衰减2、固定步长衰减3、多步长衰减4、余弦退火衰减5、自适应学习率衰减6、自定义函数实现学习率调整:不同层不同的学习率前言在训练神经网络时,如果学习率过大,优化算法可能会在最优解附近震荡而无法收敛;如果学习率过小,优化算法的收敛速度可能会非常慢。因此,一种常见的策略是在训练初期使用较大的学习率来快速接近最优解,然后逐渐减小学习率,使得优化算法可以更精细地调整模型参数,从而找到更
- PyTorch使用Tricks:梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失 !!
JOYCE_Leo16
计算机视觉pytorchpython梯度裁剪深度学习神经网络
文章目录前言1、对参数的梯度进行裁剪,使其不超过一个指定的值2、一个使用的torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪(GradientClipping)是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术,它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断,使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法:按照梯度的绝
- 问卷传播全攻略:如何高效扩散你的调查问卷?
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随着互联网的兴起,调查问卷也逐渐地从线下转向线上。我们自己在使用问卷调查工具的时候,怎么在线上平台进行传播分享来收集问卷呢?针对这个问题,ZohoSurvey可以解答。问卷制作完成后,在Survey中可以和自动生成链接或者二维码,可供您在各个媒体渠道进行传播分享。具体的演示过程如下图:1、在【构建器】中选中【启动】,就可以看见Survey自动生成的调查链接,您点击复制就可以直接进行使用。2、重复上
- 知识图谱 & 多模态学习 2024 最新综述
奈何辰星无可奈
知识图谱人工智能综述多模态学习计算机顶会计算机视觉大语言模型
知识图谱遇见多模态学习:综述论文题目:KnowledgeGraphsMeetMulti-ModalLearning:AComprehensiveSurvey论文链接:http://arxiv.org/abs/2402.05391项目地址:https://github.com/zjukg/KG-MM-Survey备注:55pages,619citations,11Tables,13Figures机构
- BERT遇上知识图谱:预训练模型与知识图谱相结合的研究进展
Necther
自然语言处理bert知识图谱深度学习
转载自AI科技评论随着BERT等预训练模型横空出世,NLP方向迎来了一波革命,预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷,也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息,进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息,并survey了目前已公布的若干种方法,欢迎大家批评和交流。1、《ERNIE
- 问卷制作利器:推荐几款实用的软件与在线工具
ZOHO卓豪
数据库运维服务器人工智能网络
问卷制作完成后,在Survey中可以和自动生成链接或者二维码,可供您在各个媒体渠道进行传播分享。具体的演示过程如下图:1、在【构建器】中选中【启动】,就可以看见Survey自动生成的调查链接,您点击复制就可以直接进行使用。2、重复上述步骤,您点击【二维码】,就看见Survey自动生成的二维码图标,您点击【下载】后就可以保存到手机或者电脑进行使用。3、如果您有自己网站,想把问卷直接放在网站中进行问卷
- 论文阅读:《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1:2D HPE
自信且放光芒66
深度学习论文阅读深度学习人工智能
目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上2DHPE总结数据集和评估指标2DHPE数据集2DHPE评价指标2DHPE方法性能的比较单人2DHPE多人2DHPE未来展望人体姿态识别概述应用模块:人机交互、运动分析、增强现实、虚拟现
- 【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究,从发展到任务,整体到局部。ViT有研究价值在于有很多问题还没有解决,真理是阶段性的产物
羞儿
论文笔记深度学习人工智能ViT网络模型研究方向
ASurveyonVisionTransformerAbstracttransformer最早应用于自然语言处理领域,是一种主要基于自注意机制的深度神经网络。由于其强大的表示能力,研究人员正在寻找将transformer应用于计算机视觉任务的方法。在各种可视化基准测试中,基于transformer的模型的性能类似于或优于其他类型的网络,如卷积和循环神经网络。由于transformer具有较高的性能
- 【知识图谱论文】知识图谱自主构建综述A Comprehensive Survey on Automatic Knowledge Graph Construction
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0.论文摘要和作者信息摘要自动知识图谱构建旨在制造结构化的人类知识。为此,历史上花费了大量的努力从不同的数据源中提取信息丰富的事实模式。然而,最近,研究兴趣已经转移到获取信息数据之外的概念化结构化知识。此外,研究人员也一直在探索在各种情况下处理复杂建筑任务的新方法。因此,有必要对范式进行系统审查,以组织超越数据级提及的知识结构。为了满足这一需求,我们全面调查了300多种方法,总结了知识图谱构建的最
- 【记录】记一次关于前端单元测试的全英文问卷调查( Survey: Automatically Generated Test Suites for JavaScript)
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文章目录OPENINGSTATEMENTBackgroundTaskbackground:FixthefailingtestcasesBeforethetask:Task:FixthefailingtestcasesTask:ExecutableDocumentationBeforethetask:BonusOpportunity:OnemoretaskTask:TestCasesClusteri
- Python Tricks - Classes & OOP(4)
JustToCodeIT
AbstractBaseClassesKeepInheritanceinCheck抽象基类保持检查继承???AbstractBaseClasses(ABCs)ensurethatderivedclassesimplementparticularmethodsfromthebaseclass.Inthischapteryou’lllearnaboutthebenefitsofabstractbase
- 用k-mer分析进行基因组调查(genome survey):(三)用KMC进行k-mer频数统计
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(全文约1100字)【推荐】用Smudgeplot评估物种倍性后,用组合jellyfish+GenomeScope1.0做二倍体物种的基因组调查,用组合KMC+GenomeScope2.0做多倍体物种的基因组调查。1.k-mer进行基因组调查的软件概况k-mer进行基因组调查分为k-mer频数统计和基因组特征评估两步。KMC可以实现第一步k-mer频数统计。KMC的结果sample.histo可以
- 知识蒸馏之Knowledge Distillation: A Survey
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知识蒸馏
InternationalJournalofComputerVision2021JianpingGou1·BaoshengYu1·StephenJ.Maybank2·DachengTao11UBTECHSydneyAICentre,SchoolofComputerScience,FacultyofEngineering,TheUniversityofSydney,Darlington,NSW200
- 文本分类 tricks
想努力的人
算法自然语言处理机器学习
tricks模型训练好后,分类训练集和验证集中以很高的置信度做出错误决策的样本,然后去做这些badcases的分析,如果发现错误标注有很强的规律性,则直接写一个脚本纠正(只要确保纠正后的标注正确率比纠正前明显高就行),如果没有什么规律,但是发现模型高置信度做错这些样本大部门都是标注错误的话,就直接删除这些样本,
- 预训练
shudaxu
在CV和NLP领域,pretraining+finetuning是常用手段。而在推荐实际应用中,预训练也有一定的作用。例如embedding在工业界应用以及训练的tricks中所述,利用全量用户行为训练用户embedding做为初始化,能为一些子任务模型的embedding层提供较快的收敛。
- SharePoint【学习笔记】-- SharePoint 内置字段名/GUID大全
weixin_30525825
这个SharePointInternalFieldNames–SharePoint2010解决大问题了,每次找内置字段名和GUID都很麻烦,这个列表提供了汇总清单,以后查找就方便多了。这份清单列出了每个内置字段的Title(取字段值需要)、GUID(取字段对象需要)、InternalName(CAML需要)。比如,下面的例子取任务列表的“相关内容”链接:1://获取任务列表的“相关内容”链接2:G
- 【转】SharePoint 2010 内置字段名/GUID 大全
weixin_30412013
ui
【更新:原文字段清单全拷贝过来了。】这个SharePointInternalFieldNames–SharePoint2010解决大问题了,每次找内置字段名和GUID都很麻烦,这个列表提供了汇总清单,以后查找就方便多了。这份清单列出了每个内置字段的Title(取字段值需要)、GUID(取字段对象需要)、InternalName(CAML需要)。比如,下面的例子取任务列表的“相关内容”链接:1://
- 【FAS Survey】《Deep learning for face anti-spoofing: A Survey》
bryant_meng
CNN/Transformer深度学习人工智能人脸活检FASPAs
PAMI-2022最新成果:https://github.com/ZitongYu/DeepFAS文章目录1Introduction&Background1.1FaceSpoofingAttacks1.2DatasetsforFaceAnti-Spoofing1.3EvaluationMetrics1.4EvaluationProtocols2DeepFASwithCommercialRGBCam
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多