- 【深度学习】python之人工智能应用篇——图像生成技术(一)
@我们的天空
人工智能技术人工智能深度学习python计算机视觉tensorflow图像处理
说明:两篇文章根据应用场景代码示例区分,其他内容相同。图像生成技术(一):包含游戏角色项目实例代码、图像编辑和修复任务的示例代码和图像分类的Python代码示例图像生成技术(二):包含简化伪代码示例、使用GAN生成医学图像代码示例和使用GAN生成产品展示图代码示例图像生成是计算机视觉和计算机图形学领域的一个重要研究方向,它指的是通过计算机算法和技术生成或合成图像的过程。随着深度学习、生成模型等技术
- 深度剖析现阶段的多模态大模型做不了医疗
AI程序猿人
人工智能ai大模型大语言模型医疗大模型多模态大模型计算机技术AGI
导读在人工智能的这波浪潮中,以ChatGPT为首的大语言模型(LLM)不仅在自然语言处理(NLP)领域掀起了一场技术革命,更是在计算机视觉(CV)乃至多模态领域展现出了令人瞩目的潜力。这些先进的技术,以其强大的数据处理能力和深度学习算法,正在被广泛应用于医疗影像分析、辅助诊断、个性化治疗计划制定等多个方面。相信大多数小伙伴都坚定不移地认为大语言模型(LLM)和图文多模态大模型的崛起无疑为医疗领域带
- 多模态大模型在目标检测领域的最新进展
辰%
python人工智能语言模型
1.技术融合创新多模态数据融合:传感器融合:整合图像、激光雷达(LiDAR)、毫米波雷达等数据,提升检测精度和鲁棒性。例如,在自动驾驶中,通过融合视觉与LiDAR数据,实现三维目标检测精度提升。特征级融合:利用深度学习自动提取多模态特征并融合,生成更强大的特征表示。如Fusion-Mamba方法通过改进的Mamba机制和门控策略,减少模态间差异,增强特征一致性。端到端学习框架:统一建模:开发整合的
- 训练优化技术:混合精度训练(Mixed Precision Training)
彬彬侠
大模型混合精度训练MixedPrecision训练优化AMPpytorchpython大模型
混合精度训练(MixedPrecisionTraining)是一种优化深度学习训练过程的技术,通过结合使用不同精度的数据类型(例如,32位浮动精度和16位浮动精度),在保证模型性能的同时,显著减少内存消耗,并加速训练过程。一、混合精度训练的基本概念在传统的深度学习训练中,模型权重和计算通常使用32位浮动精度(FP32)。虽然这种方式在精度上没有问题,但由于大模型的计算量和内存需求非常大,使用FP3
- 很透彻!50个Pytorch核心操作!!!
我不是小upper
机器学习数据科学数据挖掘pytorch人工智能python
大家好,我不是小upper。今天,咱们一起来深入探讨Pytorch。Pytorch官网为https://pytorch.org,这里能找到最新且最完整的语法解释,是学习和使用Pytorch的重要资源宝库。现阶段来说,无论是在职场拼搏的专业人士,还是在校潜心钻研的学生,依据NeurIPS、ICML等顶级学术会议论文的统计数据,超过70%的深度学习研究代码是基于PyTorch实现的,这一比例远超Ten
- 吴恩达深度学习(17)独热编码|回归树简介
wgc2k
#深度学习深度学习回归人工智能
独热编码(One-HotEncoding)简介在之前看到的示例中,每个特征只能取一个或两个可能的值,比如耳朵形状只有尖或,胡须只有有或无。但如果特征可以有两个以上的取值该需要特殊处理。以宠物收养中心应用程序的新训练集为例,除了耳朵形状特征外,其他数据都相同。此时耳朵形状不再只有尖和松软两种,还可以是椭圆形,即耳朵形状(ESHI)特征仍是分类值特征,但从有两个可能值变为有三个可能值。当基于这个特征进
- 虚实共生时代的情感革命:AI恋爱陪伴的兴起、困境与未来
晓晓不觉早
人工智能
一、虚拟对象:从技术奇观到情感刚需在5G网络编织的比特洪流中,AI驱动的虚拟恋人正突破次元壁障。通过深度学习算法解析3000万段真实对话的语料库,结合VR设备提供的多模态交互,当代虚拟对象已能实现瞳孔微表情的精确模拟与声线情感的颗粒化呈现。日本Gatebox公司研发的全息伴侣系统,其用户留存率高达82%,平均每日互动时长突破3.2小时,印证着技术奇观正蜕变为情感刚需的现实。二、解构爆火现象的社会心
- 深度学习(花书)--概率与信息论
orient2019
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深度学习(花书)–概率与信息论基本概念随机变量:可以随机地取不同值的变量。离散:拥有有限或者可数的无限状态连续:伴随着实数值概率分布:用来描述随机变量或一簇变量在每一个可能取值的状态的可能性的大小。概率质量函数(probabilitymassfunction,PMF)用来描述离散变量的概率分布概率质量函数用于多种随机变量,被称为联合概率分布(jointprobabilitydistribution
- TensorFlow深度学习实战(11)——风格迁移详解
盼小辉丶
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TensorFLow深度学习实战(11)——风格迁移详解0.前言1.风格迁移原理1.1内容损失1.2风格损失2.模型分析3.使用TensorFlow实现神经风格迁移小结系列链接0.前言风格迁移是用于训练神经网络创作艺术作品的深度学习技术,同时也是一种有趣的神经网络应用,提供了一种用于深入理解神经网络的方式。在本节中,我们将学习神经风格迁移算法。在神经风格迁移中,我们需要一个内容图像和一个风格图像,
- TensorFlow深度学习实战(12)——词嵌入技术详解
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TensorFlow深度学习实战(12)——词嵌入技术详解0.前言1.词嵌入基础2.分布式表示3.静态嵌入3.1Word2Vec3.2GloVe4.使用Gensim构建词嵌入5.使用Gensim探索嵌入空间6.动态嵌入小结系列链接0.前言在本节中,我们首先介绍词嵌入的概念,然后介绍两种实现词嵌入的方式:Word2Vec和GloVe,学习如何使用Gensim库从零开始构建语料库的词嵌入,并探索所创建
- TensorFlow深度学习实战(7)——分类任务详解
盼小辉丶
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TensorFlow深度学习实战(7)——分类任务详解0.前言1.分类任务1.1分类任务简介1.2分类与回归的区别2.逻辑回归3.使用TensorFlow实现逻辑回归小结系列链接0.前言分类任务(ClassificationTask)是机器学习中的一种监督学习问题,其目的是将输入数据(特征向量)映射到离散的类别标签。广泛应用于如文本分类、图像识别、垃圾邮件检测、医学诊断等多种领域。1.分类任务1.
- 【深度学习与大模型基础】第11章-Bernoulli分布,Multinoulli分布
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深度学习与大模型基础概率论
一、Bernoulli分布1.基本概念想象你抛一枚硬币:正面朝上(记为1)概率是p(比如0.6)。反面朝上(记为0)概率是1-p(比如0.4)。这就是一个Bernoulli分布:只有两种可能结果的事件(成功/失败、是/否、开/关等),且概率固定。2.数学表示Bernoulli分布的概率公式:P(X=1)=p(比如“硬币正面”概率)P(X=0)=1-p(比如“硬币反面”概率)3.机器语言例子(Pyt
- 利用python从零实现Byte Pair Encoding(BPE)
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python开发语言
喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(^U^)ノ~YO第一章:自然语言处理与分词技术基础1.1自然语言处理的核心挑战自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能领域的重要分支,其核心目标是实现计算机对人类语言的理解与生成。在深度学习技术快速发展的今天,NLP面临着三大基础性挑战:语言的非结构化特性:自然语言具有复杂的语法结构、多变的语义表达和丰富的上下文依赖关系数
- 视频分析技术知识:如何评估视频分析深度学习模型的性能?
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随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在视频分析领域的应用日益广泛,其在安防监控、智能交通等多个行业展现出巨大的潜力与价值。准确评估视频分析深度学习模型的性能,对于优化模型结构、提升模型泛化能力、保障实际应用效果具有重要意义。本文将从多个维度,详细探讨视频分析深度学习模型性能评估的关键指标与方法。一、如何评估视频分析深度学习模型的性能1、分类任务的评估指标1)准确率(Accuracy):表示模型正确
- spark python编程 林子雨_林子雨编著《Spark编程基础(Python版)》教材第5章的命令行和代码...
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林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础(Python版)》(教材官网)教材中的代码,在纸质教材中的印刷效果,可能会影响读者对代码的理解,为了方便读者正确理解代码或者直接拷贝代码用于上机实验,这里提供全书配套的所有代码。查看所有章节代码第5章SparkSQLfrompysparkimportSparkContext,SparkConffrompyspark.sqlimportSparkSes
- spark编程基础python版实验报告_Spark课后实验报告
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一、兼容问题Spark运行在Java8+,Python2.7+/3.4+和R3.1+上。对于ScalaAPI,Spark2.4.2使用Scala2.12。您需要使用兼容的Scala版本(2.12.x)。请注意,自Spark2.2.0起,对2.6.5之前的Java7,Python2.6和旧Hadoop版本的支持已被删除。自2.3.0起,对Scala2.10的支持被删除。自Spark2.4.1起,对S
- spark编程课后总结
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RDD转换算子分类依据:RDD转换算子根据数据处理方式不同分为Value类型、双Value类型和Key-Value类型。这种分类有助于开发者针对不同的数据处理需求,快速选择合适的算子,提高开发效率。Value类型算子map算子:函数签名为defmap[U:ClassTag](f:T=>U):RDD[U],它会对RDD中的每个元素逐一进行函数f的转换操作。如示例中,先将RDD[Int]中的每个元素乘
- 【深度学习实践与解惑】Basic Block 与 Bottleneck Block 的结构差异与适用深度范围?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能机器学习神经网络反向传播大模型python
深度学习中BasicBlock与BottleneckBlock的结构差异与适用深度范围目录结构差异数学公式对比适用深度范围总结结构差异特征BasicBlockBottleneckBlock卷积层组合两个3×33\times33×3卷积层三个卷积层:1×1→3×3→1×11\times1\rightarrow3\times3\rightarrow1\times11×1→3×3→1×1通道数变化保持或
- AI产品经理必须知道的技术 之七 【注意力机制】
weixin_47233946
AI专栏人工智能产品经理
如果我们关注一些大模型的技术信息,那么肯定会听说一个词:注意力机制。可能你也大概看过一些关于注意力机制的介绍,大多数都很技术化,今天我讲一讲这个注意力机制。也许可以让你了解一些注意力机制的作用,以及粗略地了解它的内部原理。01—什么是注意力机制深度学习以及大语言模型的发展,很大程度上,得益于Transformer架构的出现。现在绝大多数的大语言模型,都是基于Transformer训练的。Trans
- 大数据Hadoop+HBase+Spark+Hive集群搭建教程:一站式掌握大数据技术
贾诺翼
大数据Hadoop+HBase+Spark+Hive集群搭建教程:一站式掌握大数据技术【下载地址】大数据HadoopHBaseSparkHive集群搭建教程七月在线1本资源文件提供了关于如何搭建大数据集群的详细教程,涵盖了Hadoop、HBase、Spark和Hive等关键技术的配置与部署。教程内容由七月在线提供,旨在帮助用户快速掌握大数据集群的搭建方法,并能够在实际项目中应用这些技术项目地址:h
- SparkCore
山大古巨基
大数据sparkspark大数据
一、SparkCorespark架构二、RDD1、RDD概念1.1、RDD是spark的核心概念,它是一个容错、可以并行执行的分布式数据集1.2、RDD包含5个特征:一个分区的列表对于每一个分区都有一个计算函数存在对其他RDDs的依赖(宽依赖、窄依赖)的列表对于key-value的RDD有一个分区器有一个位置优先的函数2、RDD特点1.3、RDD的特点:分区只读RDD不可变依赖宽依赖和窄依赖(窄依
- ✅ Stable Diffusion v1.5:不换模型优化人体细节的实用技巧
源客z
stablediffusion
学习记录StableDiffusionv1.5部署后,不换模型也能提升图像中人体细节的几个策略;模型用的是runwayml/stable-diffusion-v1-5,显卡够用,核心目标是改善手、脸、姿势等人体细节,但不换模型、不训练大模型。具体搭建可以看:深度学习项目记录·StableDiffusion从零搭建、复现笔记-CSDN博客从全灰到清晰图像:我的StableDiffusion多尺度优化
- nlp面试重点
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自然语言处理
深度学习基本原理:梯度下降公式,将损失函数越来越小,最终预测值和实际值误差比较小。交叉熵:-p(x)logq(x),p(x)是one-hot形式。如果不使用softmax计算交叉熵,是不行的。损失函数可能会非常大,或者预测的概率是[-0.1,0.3,0.5],log不接收负值。pytorch默认给你加softmax。如果softmax改成sigmoid也不行,如sigmoid过完以后,[0.9,0
- 机器学习的一百个概念(12)学习率
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机器学习的一百个概念机器学习人工智能
前言本文隶属于专栏《机器学习的一百个概念》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见[《机器学习的一百个概念》ima知识库知识库广场搜索:知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang思维导图基础概念:学习率在机器学习中的重要性与发展历程|在机器学习这片广袤的领域中,学习率(Learn
- 2024pytorch小土堆安装教程(GPU),踩坑总结
m0_hgwxx
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目录2024pytorch小土堆安装教程(GPU),踩坑总结本人小白,应老师要求自学深度学习,跟着b站up小土堆老师学习深度学习,第一节课是安装pytorch,在历经三次失败后才获得成功,于是决心写下自己的总结以供大家参考借鉴。以下均基于小土堆的PyTorch深度学习快速入门教程的内容上得到,希望能对有同样问题的朋友们有所帮助。一、安装Anaconda这一步较简单,一般不会出问题。我在此之前学习数
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
大语言模型应用指南:图像生成关键词:大语言模型,图像生成,文本到图像,生成对抗网络,变分自编码器,扩散模型1.背景介绍1.1问题的由来图像生成作为计算机视觉和人工智能领域的一个重要分支,一直是众多学者和工程师关注的焦点。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)的图像生成技术取得了突破性的进展。这些技术能够根据自然语言描述生成高质量的图像,为
- 【李宏毅深度学习——回归模型的PyTorch架构】Homework 1:COVID-19 Cases Prediction (Regression)
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目录1、显示NVIDIAGPU的状态信息2、数据集的两种不同的下载方式3、导入相关库4、三个工具函数5、定义自己的数据集类6、定义神经网络模型7、定义选择特征的函数8、训练过程9、超参数字典config10、准备和加载数据11、创建并训练模型12、加载并启动TensorBoard13、使用训练好的模型进行预测14、下载文件到本地1、显示NVIDIAGPU的状态信息#checkgputype!nvi
- 【深度学习】通过colab将本地的数据集上传到drive
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本地数据集上传到colab很慢,而且断开后就没了,因此通过colab将本地的数据集上传到drive,即使断开连接,第二次连接后挂载drive后即可直接使用数据集。步骤一、将本地数据集上传到colab的临时文件夹中,由于将文件夹上传到colab非常不方便,只能上传单个文件,因此这里上传压缩包,上传后再解压缩,从而得到在临时文件中的数据集文件夹。#**********下面这段代码实**********
- 第P10周:Pytorch实现车牌识别
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊我的环境:语言环境:python3.12.6编译器:jupyterlab深度学习环境:Pytorch注明:数据还没跑完,但先存档前期准备fromtorchvision.transformsimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdat
- 汽车摄像头计算机视觉深度学习2A
算法资料吧!
汽车计算机视觉深度学习
AutomotiveCamera[ComputerVision,DeepLearning]-2A2025年1月出版MP4|视频:h264、1920x1080|音频:AAC,44.1KHz语言:英语|大小:4.06GB|时长:7h43m基于Python的算法开发、来自ADAS车辆的真实摄像头数据、图像处理、对象检测器、UML您将学到什么了解从ADAS车辆收集的前置摄像头的真实数据学习和实施pytho
- 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