- 开放传神(OpenCSG)手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法
OpenCSG
transformer算法深度学习人工智能stablediffusion
“Sora的出现不是偶然,而是经过长期积累、反复试错及用户反馈的必然。”OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。其充分利用了大语言模型Token的好处,让像素也能够被预测(Patches)。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现,因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和
- STM32完全学习——0V5640的JPEG模式采集
小A159
学习
一、写在前面我参考的是买开发板的时候,普中送的资料里面的源码,他那个是用标准库写的,我将他的代码移植到了HAL库,有一些不一样的地方。由于标准库和HAL库的差别造成的。二、编程思路首先初始化OV5640模块,使用的是SCCB总线,和I2C很像,具体的就不说了,再就是将OV5640设置成JPEG输出模式,然后就是调整OV5640输出的图像的大小。下来就是开启DMA传输。然后每捕获一帧图像,DCMI会
- 【Matlab高端绘图SCI绘图模板】第006期 对比绘柱状图 (只需替换数据)
小熊科研路(同名GZH)
可视化matlab信息可视化开发语言
1.简介柱状图作为科研论文中常用的实验结果对比图,本文采用了3组实验对比的效果展示图,代码已调试好,只需替换数据即可生成相关柱状图,为科研加分。通过获得Nature配色的柱状图,让你的论文看起来档次更高,让你的科研更快地进行成果产出。用户能够生成既美观又精确的数据可视化图表。代码涵盖了从数据准备到最终图像输出的全过程,包括文件读取、颜色自定义、图形界面设置、数据可视化以及图像导出等关键步骤。适合数
- python 只用opencv吗,python – OpenCV:使用solvePnP来确定单应性
weixin_39934296
python只用opencv吗
在过去的几周里,我尝试学习纠正图像,并在这里的人们的帮助下,我已经设法更好地理解它.大约一个星期前,我设置了一个我想要纠正的测试示例(从上面查看图像).这很好(原始:http://sitedezign.net/original.jpg和纠正:http://sitedezign.net/rectified.jpg)功能T=cv2.getPerspectiveTransform(UV_cp,XYZ_g
- solvepnp
weixin_30677617
人工智能
CV_EXPORTS_WboolsolvePnP(InputArrayobjectPoints,-世界坐标系下的控制点的坐标,vector的数据类型在这里可以使用InputArrayimagePoints,-在图像坐标系下对应的控制点的坐标。vector在这里可以使用InputArraycameraMatrix,-相机的内参矩阵InputArraydistCoeffs,-相机的畸变系数Output
- 使用Python调用OpenCV中的solvePnP函数
WzisTypescript
pythonopencv开发语言OpenCV
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多用于处理图像和视频的功能。其中一个重要的功能是解决透视投影问题,也就是通过已知的3D点和对应的2D图像点来计算相机的位姿。在OpenCV中,solvePnP函数就是用于解决这个问题的。solvePnP函数使用了一种称为Perspective-n-Point(PnP)问题的算法,它可以估计相机的旋转和平移向量,从而确定相机在3D空间中的位置。这对
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题
司南锤
深度学习遥感笔记深度学习
1.生成对抗数据增强(Copy-PasteAugmentation)原理:将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中,低成本生成平衡数据。适用场景:小目标(如车辆、船只)或极端稀疏类别(如灾害损毁区域)。PyTorch实现:importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_
- 机器视觉python+opencv函数库:一
二师弟_k
opencvpython
对此图片进行操作:代码部分:第一步:importcv2#导入opencv函数库img_test=cv2.imread(r"C:\Users\12044\Desktop\test.png")#读取图像,img_test为原图名称cv2.imshow("image",img_test)#显示图像,引号中的内容为图像显示窗口的名称,即“image”cv2.waitKey(0)#等待事件触发,参数0表示永
- cv python_python里面cv是什么意思
weixin_40004659
cvpython
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)开放源代码计算机视觉库,主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法。OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV由一系列C函数和C++类构成,它有C,C++,Python和java接口,当前SDK(SoftwareDevelopmentKit软件
- #深度学习:从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- Python中opencv的一些函数及应用
灵封~
pythonopencv开发语言
Sobel算子函数功能:Sobel算子用于计算图像的梯度(变化率),常用于边缘检测。它通过对图像应用一个基于一阶导数的滤波器来强调图像中的边缘部分,特别是水平和垂直方向上的边缘。通过计算图像的梯度,可以获得图像中亮度变化较大的地方,这些地方通常是物体的边界。Sobel算子有两个方向的变体:SobelX:计算水平方向的梯度。SobelY:计算垂直方向的梯度。Sobel算子函数:cv2.Sobel()
- CVPR 2024 无人机/遥感/卫星图像方向总汇(航空图像和交叉视角定位)
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉遥感卫星图像交叉视觉定位CVPR
1、UAV、RemoteSensing、SatelliteImage(无人机/遥感/卫星图像)UnleashingUnlabeledData:AParadigmforCross-ViewGeo-Localization⭐codeRethinkingTransformersPre-trainingforMulti-SpectralSatelliteImagery⭐codeAerialLifting:
- Stable Diffusion:Python图像生成实战指南
AI绘画咪酱
stablediffusionpython人工智能AI作画AIGCai
前言今天要跟大家分享一个特别有趣的话题-如何使用Python和StableDiffusion来生成AI艺术作品。作为一名Python爱好者,我特别喜欢探索AI领域的新技术,而StableDiffusion则是最近特别火热的AI图像生成工具之一。1.StableDiffusion简介与环境配置StableDiffusion是一个强大的AI图像生成模型,它能够根据文字描述生成高质量的图像。在开始实战之
- 探索人工智能在计算机视觉领域的创新应用与挑战
戒了9
人工智能学习方法
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当下,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)已然成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。作为AI领域的关键分支,计算机视觉(ComputerVision,CV)致力于让计算机具备像人类一样理解和解析图像、视频等视觉信息的能力,近年来取得了令人瞩目的进展。二者的深度融合,更是为众多领域带来了前所未有的变革与机遇。从技术发展历程
- chatGPT底层原理是什么,为什么chatGPT效果这么好?三万字长文深度剖析-中
会写代码的孙悟空
大模型从入门到放弃chatgpt人工智能深度学习机器学习AIGC
导航chatGPT底层原理是什么,为什么chatGPT效果这么好?三万字长文深度剖析-上chatGPT底层原理是什么,为什么chatGPT效果这么好?三万字长文深度剖析-中chatGPT底层原理是什么,为什么chatGPT效果这么好?三万字长文深度剖析-下神经网络那么我们用于图像识别等任务的模型是如何工作的呢?目前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络在20世纪40年代就发明了——其形式与现
- 探索 Meissonic:文本到图像生成的新星
zhangjiaofa
大模型文生图大模型Meissonic
目录前言模型概述主要功能技术架构应用场景在线体验本地部署克隆存储库创建虚拟环境安装扩散器启动GradioWeb用户界面文本到图像生成结语项目地址一、前言在人工智能迅猛发展的今天,文本到图像生成技术已成为科技前沿的热点。从艺术创作到商业设计,从学术研究到工业应用,这一技术正以惊人的速度改变着我们与数字内容的交互方式。众多研究机构和企业纷纷投入这一领域,不断推动技术的边界。然而,尽管已有许多优秀的模型
- JavaFX - 文本
遗憾皆是温柔
JavaFX学习区学习java开发语言ide
JavaFX应用程序可以包含许多元素,包括各种媒体,如图像、视频、GIF和所有维度的形状、文本等。这是为了提高应用程序的用户体验质量。所有这些元素都由JavaFX场景图上的节点表示。在本章中,我们将学习如何使用JavaFX在应用程序上显示Text节点。JavaFXText节点JavaFX中的文本节点由名为Text的类表示,该类属于包javafx.scene.text。此类包含多个属性,用于在Jav
- OpenCV相关函数
〖是♂我〗
opencv计算机视觉图像处理
一、Sobel算子函数(cv2.Sobel)功能Sobel算子是一个梯度算子,用于边缘检测。通过计算图像中像素的梯度,Sobel算子可以检测出水平和垂直方向上的边缘。参数src:输入图像。ddepth:输出图像的深度(如cv2.CV_8U,cv2.CV_64F)。一般为cv2.CV_8U(8位无符号整数)或cv2.CV_64F(64位浮动数)。dx:计算导数的x方向阶数,dx=1表示计算x方向的导
- 参考图像分割Referring Image Segmentation(RIS)和开放词汇语义分割Open Vocabulary Semantic Segmentation
余弦的倒数
深度学习CV笔记计算机视觉深度学习
一、参考图像分割基本概念:ReferringImageSegmentation(RIS)是一种图像分割技术,旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中表示对象实例的像素。也就是根据自然语言描述来实现图像分割。旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中的特定区域。在给定描述区域的自然语言文本的情况下,RIS需要在图像中找到相应的区域。这个任务是众所周知的具有挑战性的视觉和语言任务之一。RIS需要收集目标区域
- CSP Content Security Policy(内容安全策略)
睡不着的可乐
前端web安全
CSPContentSecurityPolicy(内容安全策略)CSP前端中的CSP指的是ContentSecurityPolicy(内容安全策略),是一种用于提升网站安全性的浏览器功能。CSP主要用于防止XSS(跨站脚本攻击)和数据注入攻击,通过限制网页中的内容来源(如脚本、样式、图像、媒体等)来降低被恶意代码利用的风险。CSP在前端的作用CSP可以通过HTTP响应头或标签来定义安全策略,规定前
- 【Python篇】Python + OpenCV 全面实战:解锁图像处理与视觉智能的核心技能
半截诗
Pythonpython机器学习图像处理opencv计算机视觉视觉检测实战项目
文章目录PythonOpenCV入门与实战详解前言第一章:OpenCV基础操作1.1OpenCV简介1.1.1OpenCV的优势1.2安装OpenCV1.3OpenCV中的图像读取与显示1.3.1读取图像1.3.2显示图像1.3.3保存图像1.3.4示例:图像读取、显示与保存1.4图像的基本属性1.4.1图像通道第二章:OpenCV图像处理2.1图像的几何变换2.1.1缩放图像2.1.2图像旋转2
- 开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-VL-7B-Instruct-更清晰地看世界-vLLM+Docker(七)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习AI编程AIGC
一、前言学习Qwen2-VL,为我们打开了一扇通往先进人工智能技术的大门。让我们能够深入了解当今最前沿的视觉语言模型的工作原理和强大能力。这不仅拓宽了我们的知识视野,更让我们站在科技发展的潮头,紧跟时代的步伐。Qwen2-VL具有卓越的图像和视频理解能力,以及多语言支持等特性。学习它可以提升我们处理复杂视觉信息的能力,无论是在学术研究中分析图像数据、解读视频内容,还是在实际工作中进行文档处理、解决
- html文字旋转以后变形,关于css:CSS3中的变形处理transform功能旋转缩放倾斜移动
weixin_39974958
html文字旋转以后变形
1transform属性在CSS3中,能够利用transform性能实现文字或图像的旋转、缩放、歪斜、挪动这4中类型的变形解决。(1)浏览器反对到目前为止:Safari3.1以上、Chrome8以上、Firefox4以上、Opera10以上浏览器反对该属性。2旋转应用rotate办法,在参数中退出角度值,角度值前面跟示意角度单位的“deg”文字即可,旋转方向为顺时针方向。transform:rot
- 【有啥问啥】揭秘AI图像/视频生成的幕后功臣:重述(Recaptioning)技术
有啥问啥
大模型科普人工智能
揭秘AI图像/视频生成的幕后功臣:重述(Recaptioning)技术近年来,人工智能(AI)在图像和视频生成领域取得了令人瞩目的进展。从生成震撼视觉效果的图像生成器DALL-E3,到能够创造逼真动态视频的Sora,这些强大的模型背后,有一项至关重要的技术正在悄然发力——那就是重述(Recaptioning)技术。本文将通俗易懂地带你深入了解这项技术的工作原理及其对AI生成领域的巨大推动作用。什么
- openmv模块学习笔记:openmv瞳孔识别代码详细解析
DIY机器人工房
openmv学习笔记计算机视觉人工智能深度学习opencvpython学习笔记
这段代码的主要功能是使用OpenMV摄像头持续采集图像,通过Haar级联分类器检测图像中的眼睛,然后在检测到的眼睛区域内寻找瞳孔,并使用矩形框标记眼睛、十字形标记瞳孔的位置,同时输出程序的处理帧率。#瞳孔识别例程##这个例子展示了如何找到图像中的眼睛后的瞳孔(瞳孔检测)。该脚本使用#find_eyes函数来确定应该包含瞳孔的roi的中心点。它通过基本上找到瞳孔#中心的眼睛最黑暗的区域的中心。##注
- YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet,解决大核 ConvNets 难题
Limiiiing
YOLOv8改进专栏YOLO网络目标检测深度学习计算机视觉
一、本文介绍本文记录的是基于UniRepLKNet的YOLOv8骨干网络改进方法研究。UniRepLKNet提出了独特的大核设计能有效捕捉图像特征,在多模态任务中展现出强大的通用感知能力。将UniRepLKNet应用到YOLOv8的骨干网络中,提升YOLOv8在目标检测任务中的精度和效率。本文在YOLOv8的基础上配置了原论文中unireplknet_a,unireplknet_f,unirepl
- 深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法
发呆小天才O.o
深度学习深度学习人工智能
一、定义1.过拟合(Overfitting)过拟合是指模型在训练数据上表现非常好,但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声,以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如,在一个图像分类任务中,过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节(如某张猫图片背景中的一个小污点)都学习得过于精细,以至于在测试集中,只要图像背景稍有不同,就无法正确分类。2.欠拟合(Un
- 计算机工程:解锁未来科技之门!
鸭鸭鸭进京赶烤
科技人工智能aiopencv机器人软件工程硬件工程
计算机工程与应用是一个充满无限可能性的领域。随着科技的迅猛发展,计算机技术已经深深渗透到我们生活的方方面面,从医疗、金融到教育,无一不在彰显着计算机工程的巨大魅力和潜力。在医疗行业,计算机技术的应用尤为突出。比如,医疗影像诊断系统已经成为了现代医疗服务的重要组成部分。通过高精度的图像处理技术,医生能够更准确地诊断病情,大大提高了诊疗效率。此外,计算机技术还在患者管理和病历保存方面发挥着重要作用,使
- 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
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- Hadoop集群工具distcp
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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
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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>