- 基于联邦学习的政务大数据平台应用研究
宋罗世家技术屋
计算机软件及理论发展专栏政务大数据
摘要当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先,介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状;然后,分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战;接着,阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决
- spring项目中读取类路径下文件的方式
初夏の猫
springjavasql
//1.Class.getResourceAsStream()InputStreaminputStream=LoadConfigUtil.class.getResourceAsStream("/mybatis-config.xml");//2.ClassPathResourcefontResource=newClassPathResource("fonts/msyh.ttf");InputStre
- C++14新特性之lambda参数auto
画个逗号给明天"
C++14新特性c++开发语言
1.介绍在C++11中,lambda表达式参数需要使用具体的类型,例如:autof=[](inta){returna;}参数的类型为int。在C++14中对lambda表达式进行了优化,参数可以是auto,例如:autof=[](autoa){returna;};这使得lambda表达式更加的灵活,可以接收任意类型的参数,这一特性通常称为泛型lambda。2.使用场景(1)结合STL算法。#inc
- 编程题-在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置(中等)
Kevin Kou
数据结构算法c++二分查找
题目:给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums,和一个目标值target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值target,返回[-1,-1]。你必须设计并实现时间复杂度为O(logn)的算法解决此问题。解法一(二分查找):直接遍历所有数组nums中元素时间复杂度为O(n),没有利用到数组升序排列的条件。由于数组已经排序,因此整个数组是单调递增的,我们可以利用
- LVS(Linux Virtual Server)概述
afei00123
Linux
目录1.LVS简介2.LVS的组成3.LVS负载均衡的三种包转发方式3.1NAT(网络地址映射)3.2IPTunneling(IP隧道)3.3DirectRouting(直接路由)4.LVS相关术语5.LVS-NAT模式工作原理6.LVS-DR模式工作原理7.LVS的负载调度算法1.LVS简介LVS(LinuxVirtualServer)即Linux虚拟服务器,是由章文嵩博士主导的开源负载均衡项目
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
算法机器学习人工智能计算机视觉深度学习python
摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
- 计算机视觉国内外研究现状(综述)
埃菲尔铁塔_CV算法
计算机视觉
1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节,是进行身份识别和行为识别的重要部分。近年来,针对不同特征的提取,国内外学者提出了许多特征提取算法,同样特征提取的效果大都不错。但是在复杂的猪舍环境中提取猪的特征还是比较困难的。下面针对几种目前常用的特征提取算法进行一些介绍。(1)传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久,现阶段比较成熟,是深度学习算法出来之前研究
- SpringBoot Jwt令牌的使用(黑马javaweb)
liuaiguo75
SpringBootJAVAIdeaspringboot后端javaspringintellij-idealog4jmybatis
JWT概念JSONWebToken(JWT)是一种开放标准(RFC7519),它定义了一种紧凑和自包含的方式,用于作为JSON对象在各方之间安全地传输信息。这个信息可以被验证和信任,因为它是数字签名的。JWTs可以使用秘密(使用HMAC算法)或使用RSA或ECDSA的公钥/私钥对进行签名。JWT作用1、授权2、信息交换JWT示例代码1、SpringBoot中引入JWTio.jsonwebtoken
- 第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题:淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模
目录摘要1问题的重述2问题的分析2.1问题一的分析2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1分析对象与指标的选取5.1.2折线图分析5.1.3相关性分析5.1.4问题1的结果分析5.2问题二的建模与求解5.2.1分析对象与指标的选取5.2.2Topsis算法评价5.2.3综合污染指数法5.
- 【GA MTSP】基于matlab遗传算法求解多旅行商问题(目标函数:最短距离 单起点多终点)【含Matlab源码 4354期】
Matlab研究室
matlab
欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介:985研究生,热爱科研的Matlab仿真开发者,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页:Matlab研究室代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(研究室版
- 模型应用管理的成功之道:策略、工具与团队协作
项目管理工具
管理模型应用涉及多个方面,包括模型的开发、部署、监控、优化和维护。以下是管理模型应用的关键步骤和策略:1.模型开发●需求分析:明确业务需求,确定模型的目标和评估指标。●数据准备:收集、清洗和预处理数据,确保数据质量。●模型选择:根据问题类型选择合适的算法和模型架构。●训练与验证:使用训练数据训练模型,并通过验证集评估模型性能。●超参数调优:通过交叉验证、网格搜索等方法优化模型超参数。2.模型部署●
- LLM大模型产品经理学习指南【2025全新版】:极致详细,一篇搞定!
大模型入门学习
产品经理语言模型人工智能DeepSeek大模型学习LLM
前言·随着人工智能技术的蓬勃发展,尤其是大模型(LargeModel)的强势兴起,越来越多的企业对这一领域愈发重视并加大投入。作为大模型产品经理,需具备一系列跨学科的知识与技能,方能有效地推动产品的开发、优化以及市场化进程。以下是一份详尽的大模型产品经理学习路线,旨在助力你构建所需的知识体系,实现从零基础到精通的蜕变。一、基础知识阶段(一)计算机科学基础数据结构与算法:深入理解基本的数据结构(如数
- 2024年前端最全Java进阶(五十五)-Java Lambda表达式入门_eclipse lambda(2),程序员面试技巧和注意事项
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算法冒泡排序选择排序快速排序二叉树查找:最大值、最小值、固定值二叉树遍历二叉树的最大深度给予链表中的任一节点,把它删除掉链表倒叙如何判断一个单链表有环由于篇幅限制小编,pdf文档的详解资料太全面,细节内容实在太多啦,所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍,每个小节点里面都有更细化的内容!如果你觉得对你有帮助,可以戳这里获取:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】"And
- 【Matlab算法】[特殊字符]基于人工势场的多机器人协同运动与避障算法研究(附MATLAB完整代码)
Albert_Lsk
MATLAB算法实现与应用matlab算法机器人人工智能开发语言算法应用避障算法
基于人工势场的多机器人协同运动与避障算法研究摘要1.引言2.方法说明2.1人工势场模型2.2运动控制流程3.核心函数解释3.1主循环结构3.2力计算函数4.实验设计4.1参数配置4.2测试场景5.结果分析5.1典型运动轨迹5.2性能指标6.总结与建议成果总结改进方向附录:完整MATLAB代码参考文献摘要本文提出了一种基于人工势场法的多机器人协同运动与避障算法,通过MATLAB实现仿真验证。算法通过
- Spring事务注解配置
anyeoo
一天一点点Spring事务注解配置
一,spring基于注解式的事务配置方法:@Transactional1.xml配置2.常用事物注解:2.1readOnly主要用于查询中:@Transactional(readOnly=true)用于客户代码只读但不修改数据的情形,只读事务用于特定情景下的优化,比如使用Hibernate的时候。默认为读写事务2.2rollbackFor对于增删改查时的回滚,默认情况下checked except
- DOM详解
chengxuyuan1213_
前端javascripthtml
DOM(DocumentObjectModel,文档对象模型)是一种用于表示和操作HTML或XML文档内容的编程接口。以下是对DOM的详细解析:一、DOM的定义与标准定义:DOM是一种编程接口,允许程序和脚本动态地访问和更新文档的内容、结构和样式。它将文档视为一个结构化的树形结构,其中每个节点都表示文档的一部分。标准:DOM由W3C(万维网联盟)组织推荐,是处理可扩展标志语言的标准编程接口。二、D
- 图像分类与目标检测算法
BugNest
AI算法分类目标检测ai人工智能图像处理
在计算机视觉领域,图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解,为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。一、图像分类算法图像分类是指将输入的图像划分为预定义的类别之一。这一过程的核心在于特征提取和分类器的设计。1.特征提取特征提取是图像分类的第一步,其目标是从图像中提取出能够区分不同类别的关键信息。传统的特征提取方
- python栈实战 迷宫寻找出口
#岩王爷
深度优先算法
迷宫问题,作为计算机科学和算法设计中的一个经典问题,不仅考验了我们对数据结构的理解和应用,还锻炼了我们解决复杂问题的能力。在众多的解决方案中,利用栈来实现深度优先搜索(DFS)是一种直观且高效的方法。栈,作为一种基础的数据结构,其特性使得它在处理需要回溯的场景时显得尤为合适。在迷宫问题中,当我们沿着某条路径深入探索时,可能会遇到无法继续前行的死胡同。此时,栈的作用就凸显出来了:我们可以将当前的位置
- 【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪】
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OpenHarmonyharmonyosopencv华为
鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成,同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV具有极广的应用领域,它包括但不限于:人脸识别和物
- 如何利用github issue写个人博文
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如何利用githubissue写个人博文spruce2022/06/15不用消耗gitee仓库空间啦我的博客地址:我的博客,请在原地址查看文档,禁止转载javascript竟然能获取api信息!!!以下是如何用javascriptgetjson的请求注:githubapi:api.github.comvarurl="index.json";//json链接varrequest=newXMLHttp
- idea新增java快捷键代码片段
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开发问题汇总intellij-ideajavaide
最近在写一些算法题,有很多的List<List这种编写,想着能否自定义一下快捷键直接在写代码输入:lli,即可看见提示
- 滑动窗口算法笔记(C++)
程序员阿荣
算法和数据结构算法笔记c++
滑动窗口算法是一种基于双指针技巧的高效算法,常用于解决数组或字符串上的一些特定问题.算法讲解基本概念滑动窗口算法可以想象成在一个数组或字符串上有一个固定大小或者可变大小的窗口,该窗口在数组或字符串上从左到右滑动.在滑动的过程中,根据具体问题的要求,对窗口内的元素进行计算和操作.窗口的大小可以根据问题的不同而变化,有时是固定的,有时是动态调整的.算法实现步骤初始化:定义两个指针(例如left和rig
- SpringBoot处理全局异常详解(全面详细+Gitee源码)
黄团团
SpringBootSpringJavaspringbootgitee后端javamavenspringmybatis
前言:在日常的开发工作中,项目在运行过程中多多少少是避免不了报错的,对于报错信息肯定不可以把全部信息都抛给客户端去显示,这里就需要我们对常见的七种异常情况统一进行处理,让整个项目更加优雅。目录一、基本介绍二、项目整体结构图三、基础配置3.1、导入pom.xml依赖3.2、application.yml配置四、常用类封装4.1、HttpStatus状态码常量类4.2、AjaxResult统一封装返回
- 秒懂倒位序算法
零度随想
一倒位序的实现:倒位序则是把原数的二进制表示倒过来写就成了原数的倒位数。倒位序的二进制实现N=8倒位序----------------顺序0(000)-----------0(000)4(100)-----------1(001)2(010)-----------2(010)6(110)-----------3(011)1(001)-----------4(100)5(101)----------
- 线性回归、逻辑回归及SVM
@迷途小书童
机器学习
1,回归(LinearRegression)回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为:在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值(对于多个参数要枚举它们的不同组合),直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合)。当然,实际运算有一些优化算法,肯定不会去枚举的。注意,回归的前提是公式已知,否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
- 【AI】人工智能没那么神秘!
仇辉攻防
人工智能ai语言模型自然语言处理机器学习深度学习网络安全
AI是什么?人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。AI人工智能不是简单的应用程序,而是一类技术,包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成,其中代码用于实现算法,数据用于训练模型,最终形成智能决策能力。AI可以嵌入到应用程序中,但其本身是一个复杂的技术体系。AI为什么这么聪明?AI之所以看起来很聪明,主要是因为它通
- Java基础算法题
Eugene__Chen
算法数据结构
简介实现一些基本的算法,你可以不看,但是不能不会,算法小白可以跟着一起练习。二分查找题目1:查找目标值的第一个出现位置要求:给定一个升序数组nums和目标值target,返回target第一次出现的索引,若不存在返回-1。示例:输入:nums=[1,2,2,2,3],target=2→输出:1输入:nums=[5,7,7,8,8,10],target=6→输出:-1答案:publicintfirs
- 强化学习算法:蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
强化学习算法:蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词:蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习(ReinforcementLearning,RL)是人工智能领域的一个核心分支,专注于通过与环境交互,学习最优策略以实现特定目标。传统的强化学习算法,如Q-learning、SARSA等,通常依
- 逻辑回归不能解决非线性问题,而svm可以解决
江河地笑
机器学习逻辑回归支持向量机算法
逻辑回归和支持向量机(SVM)是两种常用的分类算法,它们在处理数据时有一些不同的特点,特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。它的目的是寻找一个最适合数据的直线(或超平面),用来将不同类别的数据分开。它的分类决策是基于输入特征的加权和,即:由于逻辑回归是线性模型,因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。如果数据的分布是非线性的,逻辑回归可能无法有效地分类,因为
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro