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Future_yzx
分布式hbase数据库
目录1.3HBase数据模型1.3.1两类数据模型1.3.2数据模型的重要概念1.3.3数据模型的操作1.3.4数据模型的特殊属性1.3.5CAP原理与最终一致性1.3.6小结本文章参考、总结于学校教材课本《HBase开发与应用》1.3HBase数据模型在开始学习HBase之前非常有必要先学习HBase的特性,因此本节将介绍HBase的逻辑模型、物理模型和访问HBase的方法等。和传统的关系型数据
- 【AI大模型应用开发】1.3 Prompt攻防(安全) 和 Prompt逆向工程
同学小张
大模型人工智能prompt笔记经验分享chatgpt安全AIGC
随着GPT和Prompt工程的大火,随之而来的是隐私问题和安全问题。尤其是最近GPTs刚刚开放,藏在GPTs后面的提示词就被网友们扒了出来,甚至直接被人作为开源项目发布,一点安全和隐私都没有,原作者的收益也必然受到极大损失…到目前为止,大语言模型的防御也没有一个比较完美的解决方式。本文就来看看Prompt防攻击、防泄漏的手段,以及Prompt逆向工程可以做什么,怎么做。1.Prompt攻击是什么P
- Prompt优化 COT/COD
陌陌623
prompt人工智能
文章目录基本的方法论框架COT/CODCOT/COD对比其他优化点1.示例引导与少样本学习2.角色设定与背景引导3.任务分解与步骤引导基本的方法论框架基础要素:指令、背景信息、补充数据(要求)、输出格式、(其他限制条件)有时背景信息较长,限制信息可能会失效,可以最后再写一个限制信息。例如:大模型用来画思维导图指令:帮我写一个模型训练的思维导图。背景信息:千帆ModelBuilder训练流程为框架。
- 设计模式Python版 模板方法模式(上)
小王子1024
设计模式Python版设计模式python模板方法模式
文章目录前言一、模板方法模式二、模板方法模式示例前言GOF设计模式分三大类:创建型模式:关注对象的创建过程,包括单例模式、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、原型模式和建造者模式。结构型模式:关注类和对象之间的组合,包括适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式和代理模式。行为型模式:关注对象之间的交互,包括职责链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模
- 应用商店评论分析实战:Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模
西攻城狮北
物联网python爬虫实战案例
一、项目概述在移动互联网时代,应用商店中的用户评论成为了开发者优化应用、提升用户体验的重要依据。然而,GooglePlay等应用商店对评论数据进行了加密处理,直接爬取难度较大。本文将介绍如何使用Python逆向工程破解GooglePlay的加密接口,实现对应用商店评论的实时采集,并结合NLP(自然语言处理)技术进行情感分析和主题建模,为开发者提供有价值的数据支持。二、技术选型(一)Python逆向
- uniapp,自绘仪表盘组件(基础篇)
智驾
uniapp项目实战uni-app仪表
文章目录一、为什么需要自绘仪表盘?二、准备知识三、实现基础仪表盘1.组件模板结构2.核心绘制逻辑3.样式优化四、使用示例五、核心实现原理六、扩展方向七、常见问题一、为什么需要自绘仪表盘?在物联网、数据监控等场景中,仪表盘是常见的数据可视化组件。uniapp的组件市场虽然有许多现成方案,但自绘组件具有以下优势:完全掌控视觉效果无依赖零冗余高性能Canvas渲染轻松适配多端二、准备知识基础Canvas
- 【Python教程】进阶篇
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Python系列python人工智能数据计算机工具
目录2.1函数2.1.1函数基础2.1.1.1函数的定义和调用2.1.1.2函数的作用2.1.1.3函数的参数2.1.1.4函数的返回值2.1.1.5函数的作用域-LEGB2.1.2闭包2.1.3装饰器2.1.4迭代器和生成器2.1.4.1可迭代对象2.1.4.2迭代器2.1.4.3生成器2.1.4.4三者之间的异同2.1.5四种函数2.1.5.1递归函数2.1.5.2匿名函数2.1.5.3普通函
- 【气象编程】利用ERA5数据计算涡度平流并绘图
水成文 鸿长飞
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利用ERA5数据计算涡度平流并绘图目录利用ERA5数据计算涡度平流并绘图1.官网示例(基于NCSS)存在问题2.解决方法1.官网示例(基于NCSS)metpy给出的涡度平流计算绘图代码链接:500hpa_vorticity_advection整体流程是读取数据,计算涡度,计算涡度的平流,然后绘图。存在问题示例中使用的数据结构和要使用的ERA5略有不同,此外,由于版本问题,示例中使用的以下计算语句由
- AI与Saas思考【中国SaaS的发展】
修炼十万年的狗尾巴草
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系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加AI与SAAS的思考提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、大模型做不了解决方案二、单点工具没有意义,SaaS死在这儿了第一是角色中心式计算视角第二是图灵测试2.0第三是智能原生应用第四则是落地的时候要搞定从1到10。三、SaaS厂商如何走出“大模型焦虑”,找到“AI自信
- anaconda和python区别_anaconda与python是什么关系
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Anaconda是Python的一个发行版,里面内置了很多工具,不用单独安装,因为做了优化也免去了单独安装带来的一些麻烦。Anaconda是一种Python语言的免费增值开源发行版,用于进行大规模数据处理、预测分析,和科学计算,致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。anaconda相比Python增加了那些内容:1、Python(shell):标准CPy
- 【C++入门】变量和基本类型
byte轻骑兵
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目录一、基本内置类型1.1.整型(IntegerTypes)1.2.浮点型(Floating-pointTypes)1.3.字符型(CharacterType)1.4.布尔型(BooleanType)1.5.示例代码二、变量声明与定义2.1.声明vs定义2.2.变量的初始化2.3.默认初始化规则三、作用域与生命周期3.1.作用域类型3.2.生命周期对比四、复合类型4.1.引用(别名)4.2.指针五
- python高级教程_Python高级进阶教程
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这个系列的教程是在刘金玉编程的《零基础python教程》基础上的高级进阶应用。教程列表:Python高级进阶教程001期pycharm+anaconda3+pyqt5可视化界面开发环境搭建Python高级进阶教程002期第一个pyqt5程序Python高级进阶教程003期pyqt5与qtdesigner对照分析Python高级进阶教程004期pyqt5设置窗体图标Python高级进阶教程005期p
- Anaconda与VS Code
wei099
最近在学习机器学习和计算机视觉,使用GoogleColab来运行网上的示例代码。考虑到网页上写代码效率太低,没有代码补全功能,没有函数提示,不利于对代码的了解,于是还是决定折腾一下在自己的Windows本上安装工作环境。想要学习机器学习的技能,不可避免要具备熟练使用Python编程的能力。Anaconda是Python软件包管理器,可以大大减少使用者安装各种包的麻烦,提高工作效率。我先后安装了An
- Transformer大模型实战 对比ALBERT与BERT
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
文章标题在当今人工智能领域的迅速发展中,Transformer大模型无疑成为了自然语言处理(NLP)领域的璀璨明星。为了深入理解这一技术,我们特别撰写了《Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT》这篇文章,旨在为广大读者提供一场关于Transformer模型及其实战应用的技术盛宴。关键词:Transformer,BERT,ALBERT,自然语言处理,深度学习,模型对比,实战应用摘
- Python变种:让你的编程之旅更加有趣
czimt开摆
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大家好!今天我们来聊聊一个有趣的话题:Python的变种。你没听错,Python不止一个版本!想象一下,Python就像一块巧克力,而它的变种就是不同的口味,针对不同需求和场景,各种“变化莫测”。你可能知道Python是一种超级流行的编程语言,但你知道它有很多不同的“变身”方式吗?今天就让我们带着好奇心,深入探讨一下这些“变种”的Python究竟能做些什么。1.CPython:Python的“老大
- Windows 10/11下安装labelImg标注工具
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abelImg是深度学习最常用的标注工具之一,下面讲解安装方法!1、下载windows免安装版本进入下载地址:Releases·HumanSignal/labelImg(github.com),选择windows_v1.8.1.zip,下载并解压,直接双击exe文件即可打开或者可以访问https://sjmwsw.com/xTI4Z2、安装labelImg打开命令行cmd终端下使用:pipinst
- 使用Python进行火焰检测与识别:从基础理论到高级实现的全面指南
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使用Python进行火焰检测与识别:从基础理论到高级实现的全面指南火灾是一种常见而危险的自然灾害,在工业、家庭和公共场所中,实时检测火焰并做出响应是保障安全的重要手段。随着计算机视觉技术的发展,使用图像处理和机器学习的方法进行火焰检测已经成为可能。Python作为一种功能强大且广泛使用的编程语言,提供了丰富的库和工具,能够有效地实现火焰检测和识别。在本文中,我们将深入探讨如何使用Python进行火
- Python 之 进阶 学习
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学习Python之进阶学习一切皆对象1.变量和函数皆对象2.模块和类皆对象3.对象的基本操作(1).可以赋值给变量(2).可以添加到集合中(3).可以作为函数参数(4).可以作为函数返回值返回4.object,type,class之间的关系(1).object类(2).type类和type对象闭包1.查看闭包(1).查看闭包(2).查看环境变量2.分析闭包3.闭包的用处Lambda表达式1.匿名函
- Diffusion Transformer与Differential Transformer:技术创新与应用前景
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深度学习人工智能机器学习
引言Transformer架构已成为自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域的主流技术。随着技术的不断发展,DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现,为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。本文旨在从科学视角探讨这两种模型的核心原理、技术特点及应用前景。DiffusionTransformer概念与原理DiffusionTr
- HarmonyOS学习第20天:让应用“找准方向”的地图与定位秘籍
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引言:开启HarmonyOS应用的位置感知之旅在这个信息爆炸的时代,我们的生活与地理位置信息紧密相连。无论是寻找一家心仪的餐厅,规划一次完美的旅行,还是追踪快递的实时位置,地图与定位服务都扮演着至关重要的角色。对于HarmonyOS应用开发者而言,集成地图与定位服务,能为应用赋予强大的位置感知能力,拓展应用的边界,为用户带来更加丰富、便捷的体验。以出行类应用为例,借助地图与定位功能,用户可以实时获
- [每日一学]数据分析与可视化:anaconda与pythoncharm使用上的区别之处及优越点,使用哪款比较好用
拼命绽放
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anaconda、.jupyter·jupyter的基本使用,开发环境与pythoncharm有什么区别?在数据分析和可视化使用中有什么区别?哪个在数据分析和可视化上更占优势?如果用pythoncharm如何去实现数据分析与可视化有影响吗?一、Anaconda是一个开源的Python发行版本,集成了多个常用的数据科学、机器学习、深度学习等相关工具,例如JupyterNotebook、Spyder、
- 什么是API?
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API(ApplicationProgrammingInterface,应用程序编程接口)是一种允许不同软件系统之间进行交互的接口。它定义了一组规则和定义,使得一个软件程序可以请求另一个软件程序的服务,而无需了解其内部实现细节。API是现代软件开发中非常重要的概念,广泛应用于各种场景,包括操作系统、库、框架、Web服务等。一、API的主要功能(一)数据交互API允许不同系统之间交换数据。例如,一个
- 计算机视觉算法实战——车道线检测
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✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨车道线检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,尤其在自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)中具有广泛应用。本文将深入探讨当前主流的车道线检测算法,选择性能最好的算法进行详细介绍,并涵盖数据集、代码实现、优秀论文、具体应用以及未来的研究方向和改进方向。1.当前相关的算法✨✨车道线检测算法
- SPEI(标准化降水蒸散指数)计算
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SPEI(标准化降水蒸散指数)是一种先进的气候指标,能够结合降水和蒸散发量评估干旱和湿润程度。它通过计算水分平衡,并对不同时间尺度的气候状况进行监测,提供准确的干旱预警和趋势分析。SPEI广泛应用于农业、生态环境和水资源管理,为应对气候变化挑战提供科学支持。importnumpyasnpfromclimate_indicesimportcomputefromclimate_indicesimpor
- HarmonyOS NEXT实战开发:显示图片 (Image)
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开发者经常需要在应用中显示一些图片,例如:按钮中的icon、网络图片、本地图片等。在应用中显示图片需要使用Image组件实现,Image支持多种图片格式,包括png、jpg、bmp、svg和gif。Image通过调用接口来创建,接口调用形式如下:Image(src:PixelMap|ResourceStr|DrawableDescriptor)该接口通过图片数据源获取图片,支持本地图片和网络图片的
- 基于python 利用ERA5 资料绘制水汽剖面图
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- python,pycharm,pytorch,向量数据库,环境搭建记录
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修改ubuntu上的pycharm镜像源,详细步骤-腾讯云开发者社区-腾讯云【超详细教程】2024最新Pytorch安装教程(同时讲解安装CPU和GPU版本)-CSDN博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/667447891Quickstart|MilvusDocumentation
- 命令行参数解释
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目录常用的命令配置函数初始化:1.定义一个整数类型的命令行选项2、用于定义一个字符串类型的命令行选项完整流程如下:在调用程序时可以通过执行命令后边加参数对程序进行配置例如:程序名为test_mpi_vi,可以通过以下方式在命令行中设置捕获通道的宽度./test_mpi_vi-w1920./test_mpi_vi--width=1920整个命令行配置流程如下,需要包含对应都是头文件:structar
- Java操作Neo4J实例:简单易学的后端数据库
OyLinux
数据库javaneo4j后端
Neo4J是一种图形数据库,广泛应用于存储和处理大规模的图形数据。它提供了一种高效的方式来表示和查询复杂的关系网络。在本文中,我们将学习如何使用Java来操作Neo4J数据库。我们将介绍如何建立连接、创建节点、创建关系以及执行查询操作。引入Neo4J驱动程序首先,我们需要引入Neo4J的Java驱动程序。你可以从Neo4J的官方网站上下载并导入相关的jar包。确保你的Java开发环境已经配置好。i
- Dockerfile Add和Copy的区别。
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在Dockerfile中,ADD和COPY都用于将文件或目录从构建上下文(通常是Dockerfile所在的目录)复制到Docker镜像中,但它们有一些关键区别:1.COPY指令COPY主要用于复制本地文件或目录到容器的指定路径。语法COPY特性✅仅支持复制本地文件或目录(不能从远程URL复制)。✅不会自动解压.tar压缩包(需要手动RUNtar-xvf)。✅适用于简单的文件复制操作。示例COPYi
- 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
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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
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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
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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
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
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- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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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
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift的使用介绍
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>