u011954647
u011954647

语义分析器

前面一段时间终于写完了语法，是LR0的===

现在该写语义分析器了===

大概思路就是在每次规约的时候，调用一些函数啦===来实现翻译

当然里面肯定也会有很纠结的地方。

符号表也还要重新考虑设计一下。

还有回填===还好老衲当时语法的时候有个$符号，回填的时候估计在对于嵌套结构要用到栈===

就这样，先写吧===

你可能感兴趣的:(语义分析器)

  • 「基于大模型的智能客服系统」语义理解、上下文记忆与反馈机制设计 网罗开发 AI大模型人工智能人工智能职场和发展
    网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
  • HTML常用标签 花林似霰f html前端javascript
    （一）标题标签-标题标签从到一共只有6级标题文本会加粗从上到下字体逐渐减小（二）段落和换行标签1.我是一个段落标签2.在HTML中，一个段落中的文字会从左到右依次排列，直到浏览器窗口的右端，然后才自动换行。如果希望某段文本强制换行显示，就需要使用换行标签。（少有的单标签）（三）和标签和是没有语义的，可以看做是一个盒子，用来装内容的。1.标签用来布局，但是现在一行只能放一个。大盒子2.标签用来布局，
  • PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习人工智能AI编程AIGC自然语言处理
    PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念，重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识，你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念，它将单词映射到连续向量空间，使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
  • 【微信小程序】基础组件-icon图标组件 墨夶 微信小程序微信小程序notepad++小程序
    在微信小程序开发中，icon组件是一个非常有用的基础组件，用于在用户界面上展示标准的图标。这些图标可以用于表示不同的状态或功能，如成功、警告、加载等。本文将详细介绍icon组件的基本概念、属性、使用方法以及注意事项。1.icon组件的基本概念icon组件是微信小程序提供的一个内置组件，用于在用户界面上显示标准图标。这些图标具有统一的样式和语义，可以增强用户界面的可读性和交互性。icon组件支持多种
  • AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？ 真不二价825 论文查重AI论文写作AIGC论文查重
    AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别，以下是对两者的详细比较：一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标：主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成，特别是在要求提供真实人类经验的领域，如新闻发布、文学创作等。技术原理：主要利用自然语言处理和深度学习技术，分析文本的风格、语法结构和语义连贯性，以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标：主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃
  • 整理：4篇论文介绍实时语义分割的未来，Transformer架构下的性能与效率平衡 mslion transformer深度学习人工智能语义分割
    在Transformer架构推动下，计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型，它能处理物体检测、图像分割等多种任务。不少基于Transformer架构的研究成果显著，其通用模型在特定应用中表现出色，在图像和视频分割方面，通用设计的研究成果也超越了以往定制模型。其中，分割一切模型（SAM）在交互式分割中表现突出，能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而，多数此类研究存在弊端
  • 使用LLMRails构建增强型AI应用：从文档检索到语义查询 VYSAHF 人工智能python
    使用LLMRails构建增强型AI应用：从文档检索到语义查询在构建生成式AI应用时，文档的索引和查询是其中的重要环节。LLMRails提供了一个便捷的API平台，专注于高性能和高准确度的文档处理。本文将详细介绍如何利用LLMRails和LangChain实现这一功能。技术背景介绍LLMRails是一个提供文档索引和查询的API平台，优化了性能和准确度。通过与LangChain的集成，LLMRail
  • 【Scannet V2 三维数据集下载】 萧伯纳. python深度学习学习
    ScannetV2三维数据下载ScannetV2数据介绍：“ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含2多次扫描中的5万次观看，并带有1500D摄像机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。为了收集这些数据，我们设计了一个易于使用且可扩展的RGB-D捕获系统，其中包括自动表面重建和众包语义注释。我们表明，使用这些数据有助于在多个3D场景理解任务上实现最先进的性能，包括3D对象分类、语义体素标记
  • 论文阅读《Semantic Stereo Matching with Pyramid Cost Volumes》 cunese0088 深度学习
    SSPCV-Net（语义立体匹配网络）目的：进一步捕捉视差的细节主要模块：数据集：SceneFlow,KITTI2012,KITTI2015,Cityscape(比较泛化能力)-------------------------------------------------------------------------------------------------------Concatevo
  • C#枚举(Enum)详解 PfCoder C#基础从入门到精通c#开发语言Winform.net
    在C#中，‌枚举（Enum）‌是一种值类型，用于定义一组命名的常量值，提高代码的可读性和可维护性。以下是枚举的核心概念、用法和最佳实践：‌1.枚举的核心特性‌类型安全‌：避免使用魔法数字（如0,1），用语义化的名称代替。值类型‌：存储在栈上，默认基础类型为int，但可显式指定其他整型（如byte,short）。不可继承‌：枚举本身不能派生其他类型。‌组合支持‌：通过Flags特性实现位标志（Bit
  • 安当TDE透明加密技术：为Manus大模型构建用户会话数据保护的“安全金库” 安 当 加 密 安全
    摘要在人工智能技术深度落地的今天，大模型开发者面临的核心挑战已从算法优化转向数据安全。作为垂直领域大模型的代表，Manus凭借其强大的语义理解与个性化交互能力，在金融、医疗、教育等行业获得广泛应用。然而，其海量的用户会话数据存储与调用场景，也面临着数据泄露、非法篡改等安全威胁。上海安当基于TDE（TransparentDataEncryption）透明加密技术，推出了一套针对Manus大模型的用户
  • HTML 基础 磨十三 html前端
    一、HTML基本结构页面标题：声明文档类型为HTML5。：根标签，包裹所有HTML内容。：包含元数据（标题、CSS、字符集等）。：页面可见内容的容器。二、基础标签与属性1.文本标签标签说明示例~标题（1级最大，6级最小）主标题段落（自动换行）段落内容水平分割线（单标签）注释2.文本格式化标签效果示例/加粗（推荐用语义化）强调内容/斜体（推荐用语义化）强调文本删除线删除内容下划线下划线内容/上标/下
  • 14道web前端工程师面试题及答案解析 蚂蚁小搬运工 web前端
    1.什么是HTML5？它有哪些新特性？答案：HTML5是HTML的第五个版本，引入了很多新的语法和特性，如语义化标签、多媒体支持、Canvas、地理定位、离线存储等。2.什么是WebGL？它有什么作用？答案：WebGL是一种用于在浏览器中渲染3D图形的API。它可以在浏览器中展示流畅和高质量的3D游戏和应用程序。3.什么是Canvas？它有什么作用？答案：Canvas是一种HTML5标签，用于在浏
  • 深度学习赋能中文情感分析：让机器读懂中国人的喜怒哀乐 芯作者 DD：日记深度学习机器学习人工智能
    当你在深夜刷到一条"这奶茶真是绝绝子"的朋友圈，AI如何判断这是真心赞美还是阴阳怪气？当电商评论区出现"手机壳颜色很高级，就是物流太佛系"，算法怎样量化其中的情感矛盾？在表情包与网络黑话齐飞的数字时代，中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。一、中文情感分析：世界上最难破译的"情绪密码"1.中文的语义迷宫一词多义："这操作66
  • 使用Couchbase中的向量搜索进行智能查询 eahba python
    技术背景介绍Couchbase是一种强大的分布式NoSQL数据库，广泛应用于云、移动、AI和边缘计算应用中。其向量搜索功能，作为全文搜索服务的一部分，支持在应用中进行高效的语义查询。这为开发者在实现AI驱动的应用时提供了极大的便利。核心原理解析Couchbase的向量搜索利用向量嵌入技术对文本进行处理，可以实现基于语义相似度的查询。这与传统的关键词匹配有根本的不同，更适合AI应用场景中模糊或语义相
  • C++：const和constexpr两个关键字 壹十壹 C++c++
    在C++中，constexpr和const是两个关键字，用于定义常量，但它们有不同的语义和用途。以下是它们的详细对比和示例：1.const含义：表示变量是只读的，其值在程序运行期间不能被修改。初始化：可以在运行时（run-time）进行初始化。用法：通常用于修饰变量、函数参数或返回值。不能保证变量在编译期求值。示例constintx=10;//编译时常量inty=20;constintz=y;//
  • 四种主要的 API 架构风格：RPC、SOAP、REST、GRAPHQL 小马不敲代码 系统设计架构rpcgraphql
    讨论四种主要的API架构风格，比较它们的优缺点，并重点介绍每种情况下最适合的API架构风格。RPCSOAPRESTGRAPHQL两个单独的应用程序需要中介程序才能相互通信，因此，开发人员经常需要搭建桥梁——也就是应用程序编程接口（API），来允许一个系统访问另一个系统的信息或功能。为了快速、大规模地集成不同的应用程序，API使用协议或规范来定义那些通过网络传输的消息的语义和信息。这些规范构成了AP
  • 如何更新已经发布的 NPM 组件库 校长2008 npmvuenode.js
    要更新已经发布的NPM组件库，可以按照以下步骤操作：更新版本号：每次发布新的版本，都需要更新package.json中的version字段。NPM使用语义化版本规则，即格式为major.minor.patch，例如1.0.1。版本号的更新规则为：major：主版本变更，通常是重大更新或不兼容变更。minor：次版本更新，一般是新增功能，并且向后兼容。patch：补丁版本更新，通常是小的修复和优化。
  • LangChain 发布政策详解 VYSAHF langchain人工智能深度学习python
    技术背景介绍LangChain是一个用于构建和部署大型语言模型（LLM）应用的生态系统。它由多个组件包组成，例如langchain-core、langchain、langchain-community、langgraph和langserve等。随着应用需求的快速变化，LangChain的开发与发布策略也相应调整，以便更好地服务于用户社区。核心原理解析LangChain生态系统采用语义版本控制（Se
  • 句子改写器在线转换的原创性提升策略 hjehheje 算法人工智能python
    在文本处理领域，"句子改写器在线转换"的原创性提升并非单纯依赖工具升级，而是需要融合算法优化、人工干预与策略设计的系统工程。以下从技术底层到应用层拆解核心方法，辅以实验数据验证其可行性：一、语义拓扑重构技术（SemanticTopologyReconstruction）原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇（LexicalLevel），而STR技术通过依存句法分析，构建句子的语义网络拓扑图，对主谓宾
  • 开源向量数据库介绍说明 ❀͜͡傀儡师 开源数据库
    开源向量数据库Milvus特点：分布式、高性能，支持亿级向量检索。支持的数据类型：文本、图像、音频、视频等。使用场景：推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端：支持多种后端，如SQLite、MySQL、PostgreSQL。Qdrant特点：高可用性、易用性，支持实时更新和过滤。编程接口：支持REST和gRPC。使用场景：个性化推荐、自然语言搜索、商品搜索。Weaviate特点：基于GraphQ
  • YAGO是什么？ 魔王阿卡纳兹 知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱yago实体
    YAGO是一个基于链接数据库的开放语义知识库，由德国马普研究所与巴黎电讯科技大学于2007年联合开发，基于CreativeCommonsAttribution协议。其主要特点是从Wikipedia、WordNet和GeoNames等来源提取事实，形成了一个包含丰富语义信息的知识库。YAGO的数据规模庞大，包含约5亿个实体和20亿条事实，这些事实可以在时间和空间上进行锚定。此外，YAGO还具有预定义
  • html 文本识别标签,HTML 文本标签 北美R哥 html文本识别标签
    一、标题标签单词缩写：head头部.标题为了使网页更具有语义化，我们经常会在页面中用到标题标签，HTML提供了6个等级的标题，即~，代表六个级别的标题，代表最大的标题，代表最小的标题。标题标签语义：作为标题使用，并且依据重要性递减。注意：h1标签因为重要，尽量少用一级标题二级标题三级标题四级标题五级标题六级标题h系列有一个align属性，该属性是标题的对齐方式，默认为left(左对齐)，还有cen
  • 如何添加示例到提示中进行查询分析 dgay_hua windowspythonlinux
    在我们的查询分析变得越来越复杂时，LLM（大型语言模型）可能难以理解在某些场景下到底应该如何响应。为了提升性能，我们可以在提示中添加示例来指导LLM。在本文中，我们将演示如何为我们构建的LangChainYouTube视频查询分析器添加示例。技术背景介绍随着查询分析的复杂度增加，LLM可能无法准确识别用户意图并生成对应的高质量查询。通过在提示中添加具体示例，我们可以向模型提供引导，帮助其更好地理解
  • 点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练 完美代码 3dneo4j点云
    点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。PointNet++是一种流行的深度学习方法，可用于处理点云数据，并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中，我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练，并提供相应的源代码。数据集介绍S3DIS数据集是一个常用的用于室内场
  • Vue 3 组件库版本管理与发布策略：语义化版本控制与自动化发布流程 - 打造稳定可信赖的组件库生态 Neo Evolution 前端学习vue.js自动化前端单元测试代码覆盖率
    引言各位前端工程领域的探索者，欢迎再度莅临Vue3+现代前端工程化系列技术博客的进阶课堂！在昨天的第十二篇博客中，我们成功构建了全自动化的Storybook文档站点持续部署(CD)流程，将组件库的用户文档体验提升至新的高度。今天，我们将聚焦于组件库生命周期的关键环节——版本管理与发布，深入剖析语义化版本控制(SemanticVersioning)的精髓，并实践自动化发布流程，为Vue3BasicU
  • 技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线 LL06210721 人工智能AIGC
    最近在GitHub发现个有意思的本地化算法工具，其核心是通过对抗式语义重组技术重构文本逻辑链。测试时发现：将GPT生成的论文导入后，系统会保留原始参考文献格式，同时用学术同义词替换引擎重写表达结构。实测数据：某985实验室的AI生成稿经处理，知网AIGC率从38%→9.7%（检测截图已脱敏），维普重复率从24%→8.3%。工具最实用的三个细节：保留公式编号和图表位置不变支持LaTeX源码级修改追踪
  • Pika 技术浅析（二）：文本编码 爱研究的小牛 AIGC—视频AIGC—预处理AIGC—自然语言处理人工智能算法AIGC深度学习数据预处理
    在Pika的视频生成过程中，文本编码是至关重要的一步，它将用户输入的自然语言文本转换为机器可以理解的向量表示。这一步骤不仅影响生成视频的质量，还决定了视频与文本描述的匹配度。1.基本原理1.1文本编码的目的文本编码的目的是将自然语言文本转换为机器可以理解的向量表示。这些向量需要捕捉文本的语义信息和语法结构，以便在后续的视频生成过程中，模型能够根据这些向量生成与文本描述高度匹配的视频内容。1.2Tr
  • AI Agent: AI的下一个风口 从图形用户界面到自然语言的进化 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算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
    AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化文章目录AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破1.2.2自然语言处理技术的进步1.2.3知识图谱和语义理解的发展1.3AIAgent的概念与意
  • 用python 的 sentiment intensity analyzer的情感分析器，将用户评论进行分类 max500600 python算法python分类人工智能
    SentimentIntensityAnalyzer是nltk（NaturalLanguageToolkit）库中的一个工具，用于进行情感分析。它会为文本返回四个得分：负向情感得分（neg）、中性情感得分（neu）、正向情感得分（pos）和综合得分（compound）。综合得分范围在-1（极负面）到1（极正面）之间，通常可以根据这个得分对用户评论进行分类。以下是一个使用SentimentInten
  • apache ftpserver-CentOS config gengzg apache
    <server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=" http://mina.apache.o
  • 优化MySQL数据库性能的八种方法 AILIKES sqlmysql
    1、选取最适用的字段属性 　　MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的 性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很
  • JeeSite 企业信息化快速开发平台 Kai_Ge JeeSite
    JeeSite 企业信息化快速开发平台 平台简介 JeeSite是基于多个优秀的开源项目，高度整合封装而成的高效，高性能，强安全性的开源Java EE快速开发平台。 JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流
  • 通过Spring Mail Api发送邮件 120153216 邮件main
    原文地址：http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html 使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现，但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受，于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件，顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】 Spring Mail API都在org.spri
  • Pysvn 程序员使用指南 2002wmj SVN
    源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762 这是一篇关于pysvn模块的指南. 完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html. pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个. 该
  • 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL 357029540 SQL Server
    SELECT  R.session_id AS BlockedSessionID ,          S.session_id AS BlockingSessionID ,          Q1.text AS Block
  • Intent 常用的用法备忘 7454103 .netandroidGoogleBlogF#
    Intent     应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作（比如：view,edit,dial），以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后，只要调用startActivity()，Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序，并执行该程序。 下面列出几种Intent 的用法 显示网页:
  • Spring定时器时间配置 adminjun spring时间配置定时器
    红圈中的值由6个数字组成，中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒，第二个数字表示分钟，第三个数字表示小时，后面三个数字表示日，月，年，< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 测试的时候，由于是每天定时执行，所以后面三个数
  • POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树 aijuans 最小生成树
    来源：http://poj.org/problem?id=2421 题意：还是给你n个点，然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。 思路：对于已经有边的点，特殊标记一下，加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在，又保证了所求的结果正确。 代码： #include <iostream> #include <cstdio>
  • 重构笔记——提取方法（Extract Method） ayaoxinchao java重构提炼函数局部变量提取方法
    提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。   下面是我学习这个重构手法的笔记：   提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
  • 为UILabel添加点击事件 bewithme UILabel
        默认情况下UILabel是不支持点击事件的，网上查了查居然没有一个是完整的答案，现在我提供一个完整的代码。   UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一.redis.php <?php //实例化 $redis = new Redis(); //连接服务器 $redis->connect("localhost"); //授权 $redis->auth("lamplijie"); //相关操
  • SecureCRT使用备注 bingyingao secureCRT每页行数
    SecureCRT日志和卷屏行数设置 一、使用securecrt时，设置自动日志记录功能。 1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径），命名为Logs； 2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
  • 【Scala九】Scala核心三：泛型 bit1129 scala
    泛型类 package spark.examples.scala.generics class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) { def print() { println(k + "," + v) } } object GenericClass { def main(args: Arr
  • 素数与音乐 bookjovi 素数数学haskell
        由于一直在看haskell，不可避免的接触到了很多数学知识，其中数论最多，如素数，斐波那契数列等，很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。     闲暇之余，从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
  • Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap BrokenDreams Collections
            这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到，这个类本质应该还是一个散列表，只是前面有Identity修饰，是一种特殊的HashMap。         简单的说，IdentityHashMap和HashM
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java
  • PS人像润饰&调色教程集锦 cherishLC PS
      1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像，凸显轮廓 http://www.howzhi.com/course/retouching/   新建一个透明图层，使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点，设置透明度为21%，大小为修饰区域的1/3左右（比如胳膊宽度的1/3），再沿纹理方向（比如胳膊方向）进行修饰。   所有修饰完成后，对该润饰图层添加噪声，噪声大小应该和
  • 更新多个字段的UPDATE语句 crabdave update
    更新多个字段的UPDATE语句                    update tableA a set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
  • hive实例讲解实现in和not in子句 daizj hivenot inin
    本文转自：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html 当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法，所以只能通过left join实现。 假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户，字段只有一个uid)，这两个表都包含
  • 一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10） dsjt 算法
    这是人类算24点的方法？！！！ 事件缘由：今天晚上突然看到一条24点状态，当时惊为天人，这NM叫人啊？以下是那条状态 朱明西 : 24点，算2 3 10 10，我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生，结果跑跑同学扫了一眼说，算出来了，2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。 然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算 刚出完题，文哥的暴走之旅开始了 5秒后
  • 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题 dcj3sjt126com yiiframework
    在使用 YIi的路径管理工具时，发现了一个问题。                    <?php         
  • 对象与关系之间的矛盾：“阻抗失配”效应[转] come_for_dream 对象
    概述   “阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库（RDBMS）存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年，而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。   “阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括：类的层次关系必须绑定为关系模式（将对象
  • 学习编程那点事 gcq511120594 编程互联网
    一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！ 接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
  • Reverse Linked List II hcx2013 list
    Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass. For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4, return 
  • Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • Hadoop集群工具distcp liyonghui160com
        1. 环境描述 两个集群：rock 和 stone rock无kerberos权限认证，stone有要求认证。 1. 从rock复制到stone，采用hdfs Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端，即源端问题：报版本
  • 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本 pda158 mysql脚本
    　　主脚本（用于备份mysql数据库）： 　　该Shell脚本可以自动备份 数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中，输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。 　　 1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” 　　#mkdir /backup 　　#mkdir /oldbackup 　
  • 300个涵盖IT各方面的免费资源（中）——设计与编码篇 shoothao IT资源图标库图片库色彩板字体
    A. 免费的设计资源 Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。 Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。 Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。 Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。 Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
  • thrift总结 - 跨语言服务开发 uule thrift
    官网 官网JAVA例子 thrift入门介绍 IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架 Thrift入门及Java实例演示 thrift的使用介绍   RPC    POM： <dependency> <groupId>org.apache.thrift</groupId>
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他