- 【漫话机器学习系列】106.线性激活函数(Linear Activation Function)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能激活函数
1.什么是线性激活函数?线性激活函数是一种最简单的激活函数,数学表达式为:即输出与输入保持完全线性关系。这意味着对于任何输入值x,其输出将等于输入值本身,函数图像为一条通过原点的直线。在神经网络中,激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景,比如回归问题,其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系:与其他常见的激活
- 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具
学步_技术
自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
人工智能深度学习系列—深度解析:交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析:均方误差损失(MSELoss)在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失:深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵:GHM(GeneralizedH
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川川菜鸟
python全栈基础教程系列pythonpycharm2021最新教案
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- 深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet
智算学术
深度学习图像分类篇深度学习
B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,西一棒槌的,在这种情况下,我会给大家更新深度学习系列的技术文章,轮椅级持续更新技术干货,别问为什么是轮椅级,因为保姆级已经过时了!前置基础知识储备:python/pytorch/神经网络基础知识概念
- 【漫话机器学习系列】101.特征选择法之Lasso(Lasso For Feature Selection)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
Lasso特征选择法详解1.Lasso回归简介Lasso(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator,最小绝对收缩和选择算子)是一种基于L1范数正则化的线性回归方法。它不仅能够提高模型的泛化能力,还可以自动进行特征选择,即将一些不重要的特征的系数收缩到0,从而减少模型的复杂度。2.Lasso回归的数学公式Lasso回归的目标函数如下:其中:是输入数据,w是
- Kubernetes控制平面组件:APIServer 基于 Webhook Toeken令牌 的认证机制详解
grahamzhu
云原生学习专栏kubernetesapiserver企业认证系统webhook令牌tokenTokenReview系统集成
云原生学习路线导航页(持续更新中)kubernetes学习系列快捷链接Kubernetes架构原则和对象设计(一)Kubernetes架构原则和对象设计(二)Kubernetes架构原则和对象设计(三)Kubernetes控制平面组件:etcd(一)Kubernetes控制平面组件:etcd(二)Kubernetes控制平面组件:etcd常用配置参数Kubernetes控制平面组件:etcd高可用
- 【漫话机器学习系列】041.信息丢失(dropout)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能深度学习
信息丢失(Dropout)Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术,旨在减少过拟合(overfitting),提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"(dropout)这个术语在某些情况下可能引起误解,指的并非是数据的丢失,而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元,从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
- 【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战
GentleCP
机器学习(深度学习)逻辑回归logisticregression原理与实战机器学习
文章目录前言一、什么是逻辑回归1.1逻辑回归基础概念1.2逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章,点此查看系列文章目录前言本文主要通过文字和代码样例讲述逻辑回归的原理(包含逻辑回归的基础概念与推导)和实
- 学习系列二:常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等
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常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的txt格式三、yolo的目标检测txt格式转coco数据集标签的json格式四、xml格式转yolo数据集标签的txt格式五、根据yolo的目标检测训练的最好权重推理图片六、根据yolo
- 【时序预测】-深度学习系列
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时序预测深度学习时序预测
Wavenet(2016)重点:CNN系列+因果卷积+膨胀卷积核心:确保了输出的时间点只依赖于输入序列中时间戳早于或等于该输出时间点的数据,核心模块膨胀卷积能够扩大卷积层的感受野,从而更充分学习序列的全局信息。DeepAR(2017Amazon)DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks重点:RNN系列+多元
- 【漫话机器学习系列】079.超参数调优(Hyperparameter Tuning)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习深度学习人工智能
超参数调优(HyperparameterTuning)是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数,而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力,反之,错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。1.超参数的定义超参数是控制学习过程的外部参数,不同于模型参数(例如权重和偏置),超参数不通过训练过程自动优化。常见的超参数包括:学习
- 【漫话机器学习系列】054.极值(Extrema)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
极值(Extrema)定义极值是数学分析和优化问题中的一个核心概念,指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。根据极值的性质,可以将其分为两类:局部极值(LocalExtrema):函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值(GlobalExtrema):函数在整个定义域内的最大值或最小值。分类局部极大值(LocalMaximum):若在点x=a附近存在某邻域,使得对任意x在该邻域内,满足f(x)≤
- python学习系列之logging(一、基础教程)
Idea King
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文章目录1.什么是日志?为什么需要日志?2.什么时候使用什么级别的日志?2.1日志的级别3.logging基础教程3.1输出到控制台3.2记录日志到文件3.3从多个模块记录日志3.4记录变量数据3.5修改日志输出的格式参考文献按照官方使用说明进行编写1.什么是日志?为什么需要日志?日志是对软件执行时所发生事件的一种追踪方式。软件开发人员对他们的代码添加日志调用,借此来指示某事件的发生。一个事件通过
- 1、Java 环境搭建与基本概念:开启 Java 编程之旅的第一步
翻晒时光
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大家好,欢迎来到我们的Java学习系列博客,今天是第一课,我们将一起探索Java环境搭建与基本概念。无论你是编程新手,还是想要学习一门新语言的老手,Java都是一个非常值得学习的语言,它在众多领域都有着广泛的应用,从企业级软件开发、安卓应用开发到大数据处理,都能看到Java的身影。让我们开始这充满挑战与乐趣的Java学习之旅吧!一、Java的发展历程与特点Java诞生于SunMicrosystem
- Kubernetes架构原则和对象设计(二)
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云原生学习路线导航页(持续更新中)kubernetes学习系列快捷链接Kubernetes架构原则和对象设计(一)Kubernetes常见问题解答本文从云计算架构发展入手,详细分析了kubernetes的生态系统、设计理念、分层架构、API设计原则、架构设计原则等,并介绍了使用kubelet+staticPod拉起集群的过程1.云计算的传统分类云计算出现之前,对于任何企业,想要搭建自己的服务,需要
- Yii框架中的日历控件如何实现日期选择器
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在Yii框架中,虽然Yii本身不直接提供一个内置的日历控件用于日期选择器,但你可以利用Yii的扩展包或者结合前端库(如jQueryUIDatepicker、BootstrapDatepicker等)来实现这一功能。以下是一些常见的方法来实现日期选择器:1.使用jQueryUIDatepickerjQueryUI是一个流行的jQuery插件集,其中包含了日期选择器组件。你可以通过以下步骤在Yii中集
- 高通CamX框架学习系列:Bring Up Actuator
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这篇文章主要介绍在高通平台的CamX框架里面,如何去点亮摄像头马达,需要修改哪些相关的文件。一、大体浏览先来个整体的浏览,看下涉及到需要修改哪些目录下的文件。可以看下图,要让马达运转起来,我们需要修改的基本就是下面4个目录下的相关文件。1、各种型号的马达配置文件目录vendor/qcom/proprietary/chi-cdk/oem/qcom/actuator2、Camerasensor配置文件
- Linux git
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Linuxlinuxgitelasticsearch
参考Linux上传文件至GitHubLinux学习系列(二十):在Linux系统中使用Git上传代码到GitHub仓库Linux下使用git克隆github项目及文件上传Linux/Ubuntu下使用git从Github拉取项目文件、提交修改后文件的完整流程演示[Git]-Linux下的git操作从零开始一个git操作实例,图文并茂1、安装并绑定用户信息//安装sudoaptinstallgit/
- 适用于多种设备的的滑块幻灯片插件--jquery插件Swiper
吴杼恩
常用插件jquery插件Swiper
今天为大家推荐一款支持多种设备(移动端,平板,pc端)的滑块幻灯片插。我测试的是ie7.下载后解压:在demos文件中有很多种常见的用法,根据自己的项目需要选择其中之一即可。下面是其中效果:使用方法1:引入jq库2:引入Swiper文件:3:引入Swipe基本样式:4:写入html:4.1:比较完整的html:左右箭头轮播图片轮播图片上的内容SlidewithHTMLYoucanputanyHTM
- 机器学习系列12:反向传播算法
SuperFengCode
机器学习系列机器学习神经网络反向传播算法梯度检验机器学习笔记
当我们要运用高级算法进行梯度下降时,需要计算两个值,代价函数和代价函数的偏导数:代价函数我们之前已经知道怎么求了,现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法,先进行前向传播算法,然后再进行反向传播算法(BackpropagationAlgorithm),反向传播算法与前向传播算法方向相反,它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图:用δ作为误差,计算方法为:有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
- 深度学习系列(1) TensorFlow---Tensorflow学习路线
CoderIsArt
Python机器学习与深度学习深度学习tensorflow学习
学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图,涵盖从基础到高级的知识点和实践,帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。1.基础知识1.1了解TensorFlow概念:什么是TensorFlow?它的用途和应用场景。安装:如何在本地机器上安装TensorFlow,使用pip安装基本库。文档和教程:熟悉TensorFlow的官
- Docker学习系列(七):使用Kubernetes Operators进行应用的自动化运维管理
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使用KubernetesOperators进行应用的自动化运维管理KubernetesOperators是扩展Kubernetes功能的强大工具,可以自动化复杂的应用运维任务。本篇文章将详细介绍KubernetesOperators的概念、工作原理,并通过实际案例演示如何创建和使用Operators进行应用的自动化运维管理。一、什么是KubernetesOperators?KubernetesOp
- C# WPF入门学习主线篇(十六)—— Grid布局容器
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C#WPF入门学习主线篇(十六)——Grid布局容器欢迎来到C#WPF入门学习系列的第十六篇。在前几篇文章中,我们已经探讨了Canvas、StackPanel、WrapPanel和DockPanel布局容器及其使用方法。本篇博客将介绍另一种功能强大且灵活的布局容器——Grid。通过本文,您将学习如何使用Grid来创建复杂且灵活的用户界面布局,并了解Grid的常见属性和应用场景。什么是Grid布局容
- 从0开始的OpenGL学习(三十六)-Debugging
闪电的蓝熊猫
Debug从0开始的OpenGL学习系列目录说到编程,写代码,有一个我们永远绕不过去的话题就是Debug。BUG这种东西真是对它恨之入骨啊,不经意间的一个BUG就可以毁掉你的夜晚,甚至毁掉你的周末。每次听到有BUG的时候,心里总是会感觉不爽,这种不爽,既包含了对自己无能的愤怒,也包含了对测试人员胡乱操作的愤怒。但是,不管怎么说,对BUG我们只能控制,无法彻底消灭,在编程这条路上,我们正和BUG同行
- 基于Python的机器学习系列(18):梯度提升分类(Gradient Boosting Classification)
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能机器学习python分类
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使用概率模型来处理预测结果:初始化模型:选择一个
- HFM深入技术学习系列之四--调用API生成日记账
Flora_Fang
HFMHFMjavaAPISDK
概述本文描述使用HFM提供的SDK自动生成日记账介绍分为三个步骤1获得进入HFM的session2获得JournalOM3使用JournalOM保存日记账用到的包fmcommon.jarfm-web-objectmodel.jarhssutil.jar代码示例获取JournalOMISecurityManagertpMNG=HSSUtilManager.getSecurityManager();S
- HFM深入技术学习系列之五--FDMEE钻取EBS
Flora_Fang
HFMFDMEEEBS钻取
概述本文描述如何设置FDMEE钻取回EBS的方法。注意:FDMEE是通过OpenInterface抽取EBS数据的,不是直接与EBS连接设置过程1进入FDMEE2设置->源适配器->钻取URL3添加钻取URL,录入名称,请求方法等4设置->导入格式5选择要设置的导入格式,详细信息栏目中的钻取URL选项中选择设置好的钻取URL钻取EBS的URLURL格式http://myserver.com:801
- HFM深入技术学习系列之二--规则
Flora_Fang
HFMHFM
学习的路线学习如何写规则,从技术的角度看,从以下几点入手:0HFM合并报表的基本业务功能1规则的入口,即HFM是从哪里调用我们写的规则。2规则的基本语法,规则是用VBSCRIPT写的,这里所说的基本语法不是指的VBSCRIPT的语法,其实更多地是说规则里HS这个OBJECT和相关函数如何使用。3规则的深入应用HFM合并报表的基本业务功能HFM是一个专业性很强的软件,技术人员如果对其涉及到的财务-合
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
会飞的Anthony
人工智能信息系统机器学习机器学习python回归
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- 基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能python机器学习开发语言
简介在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题,我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值,以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- 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