mytherf
mytherf

batch

 

//@echo off

 

set _SCRIPT_DRIVE=%~d0

set _SCRIPT_PATH=%~p0

set BASE_DIR=%~d0%~p0

 

//ping 110.112.119.1

IF ERRORLEVEL 1 goto fail

IF ERRORLEVEL 0 goto success

 

:success

echo success.

goto finish

 

:fail

echo fail.

goto finish

 

:finish

 

pause

你可能感兴趣的:(batch)

  • 华为防火墙做单臂路由_华为单臂路由配置详解 mizore 华为防火墙做单臂路由
    利用华为路由器单臂路由的配置原理，可以使同一交换机上不同VLAN之间实现通信。需要掌握以下基本概念：链路类型-交换机连接主机的端口为access链路；-交换机连接路由器的端口为trunk链路子接口-路由器的物理接口可以被划分为多个子接口；-每个子接口对应一个VLAN的网关配置拓扑图如下所示：在交换机上配置如下：[SW]vlanbatch1020[SW]interfaceEthernet0/0/2[
  • 【华为网络-配置-005】-单臂路由配置 郁闷的猴子哥哥 华为网络学习
    要求：1、PC1能够和PC2互相通信一、AR1配置交换机LSW1这里不再进行vlan配置。可参考链接配置1、GE0/0/1：trunk，允许vlan1020通过2、GE0/0/2：access，默认vlan103、GE0/0/3：access，默认vlan20（站内链接：vlan配置方法）创建vlan1020。[AR1]vlanbatch1020进入物理接口的子接口（接口后跟个点表示子接口，子接口
  • 企业级网络架构 哦吼吼吼tian
    目录三层交换机三层交换机使用过程:连接外网动态路由ospf协议,开放最短路径优先协议ospf区域区域ID骨干区域0ospf配置:传输层传输层的作用传输层两个重要的协议TCP的应用UDP应用ACL访问控制列表ACL的主要类型ACL规则三层交换机使用三层交换技术实现VLAN间通信三层交换=二层交换+三层转发三层交换机使用过程:1.添加VLAN(vlanbatch23)2.对应的接口添加相应的VLAN(
  • 深度学习中的通道(Channel)概念详解 小·恐·龙 大模型深度学习人工智能
    1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念，它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入：[batch_size,input_features]权重：[input_features,output_features]输出：[batch_size,output_fe
  • SpringBoot集成OpenFeign，实现服务间的相互调用 Sao_E 我的小成就springboot后端javaspringcloud微服务
    SpringBoot集成OpenFeign，实现服务间的相互调用文章目录SpringBoot集成OpenFeign，实现服务间的相互调用一、实验准备与目标二、添加依赖三、写调用接口四、写controller层五、启动类注解六、结果一、实验准备与目标有业务模块business和跑批模块batch。在business模块中设有test接口，内容如下：@RestControllerpublicclass
  • SQLmap 自动注入 -02 shenghuiping2001 网络安全sqlmapsql注入webmysql
    1:如果想获得SQL数据库的信息，可以加入参数:-dbssqlmap-u"http://192.168.56.133/mutillidae/index.php?page=user-info.php&username=xiaosheng&password=abc&user-info-php-submit-button=View+Account+Details"--batch-pusername-db
  • 深度学习基础18（多层感知机代码实现） NDNPOMDFLR 深度学习深度学习python经验分享人工智能神经网络
    多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
  • 如何有效控制 KV 缓存的内存占用，优化推理速度？ m0_70960708 笔记缓存
    使用KV缓存技术的目的是在生成过程中计算过去tokens的键和值张量时，将这些张量存储（“缓存”）在GPU内存中，从而避免在每个生成步骤中重新计算这些tokens的键和值张量。KV缓存是一种妥协：我们以内存的消耗换取计算量的减少。在这篇文章中，我们将了解KV缓存的容量有多大、会带来哪些挑战，以及面对这些挑战最常用的应对策略是什么。01KV缓存的容量有多大？这相当简单：对于每个batch中每个序列的
  • Pytorch 自学笔记（三）：利用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader JimmyTotoro Pytorch自学笔记pytorch笔记人工智能
    Pytorch自学笔记（三）1.Dataset与DataLoader1.1torch.utils.data.Dataset1.2torch.utils.data.DataLoaderPytorch自学笔记系列的第三篇。针对Pytorch的Dataset和DataLoader进行简单的介绍，同时，介绍如何使用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader，以实现数据集的随机采样与batch
  • transformer模型代码 地瓜不是呱 学习笔记transformer深度学习pytorch
    importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathdefmake_batch(sentences):input_batch=[[src_vocab[n]forninsentences[0].split()]]output_batch=[[
  • 细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失 Ace_bb 算法LLMtransformer
    文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化/RegularizationLabelsmoothing标签平滑KL散度损失样例测试Github完整代码----求求了给个star和关注吧参考资料求求了，给个star和关
  • 美图鉴赏-古风，OpenCV视频批量处理 图苑 java图像处理AIGCopencv
    publicstaticvoidmixBatch(StringoutputPath,ListvideoList,intclipDuration,intnumber,intmergeDuration,ProgressCallbackcallback)throwsException{//临时裁剪文件夹StringclipTempDir=outputPath+File.separator+"_clipT
  • MHA实现 谁怕平生太急 算法基础模型基础
    （1）关键点说明：多头注意力机制：将输入分成多个头，每个头独立计算注意力（2）维度变换：输入：(batch_size,sequence_length,embedding_dim)多头处理：(batch_size,num_heads,sequence_length,dim_per_head)后面两项用于Q、K的计算维度变换的核心是用view和permute来进行（3）注意力计算：Q×K^T得到注意力
  • vivado生成ltx文件命令_实验室自研工具Vivado Batch Mode Tool介绍！ 电动星球蟹老板 vivado生成ltx文件命令
    这里从两个方面分别进行说明，为什么要使用Vivado的Batchmode。1、流程操作效率我所谓的流程操作效率，是指在使用Vivado时，通过键盘输入、鼠标点击以及进行等待等实际外部操作的效率。例如我需要打开一个Vivado工程，并进行Synthesis，那么在GUI下是这样的流程操作：点击打开VivadoGUI并等待----用Vivado点击打开对应的.xpr文件并等待----点击runSynt
  • 算法面试准备 - 手撕系列第一期 - Softmax 小菜鸟博士 算法面试准备-手撕系列算法人工智能面试
    算法面试准备-手撕系列第一期-Softmax目录算法面试准备-手撕系列第一期-SoftmaxSoftmax原理图Softmax实现代码-复杂版和简单版本(推荐简单版本)参考Softmax原理图Softmax原理图Softmax实现代码-复杂版和简单版本(推荐简单版本)方法一：循环计算importtorchdefsoftmax(X):#X为Tensor向量，大小为(batch_size,len)#方
  • python 代码实现了一个条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network，CGAN），用于生成与给定的理化值相关的光谱数据 max500600 算法开发语言python生成对抗网络开发语言
    importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtensorflow.keras.layersimportAdd,BatchNormalizationos.enviro
  • 图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion) 迪三 #图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
    前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的
  • 如何从大型语言模型(LLM)流式响应 aehrutktrjk 语言模型microsoftajaxpython
    引言随着大型语言模型(LLM)的不断发展,我们不仅能够获得高质量的文本生成结果,还可以实时观察模型生成文本的过程。流式响应允许我们以一种更加交互和动态的方式与LLM进行交互,这在某些应用场景中非常有用。在本文中,我们将探讨如何从LLM流式获取响应。基础知识在开始之前,我们需要了解一些基础概念。所有的LLM都实现了Runnable接口,该接口提供了一些默认实现的标准方法,如invoke、batch、
  • ‌seq_len 不等于 hidden_size 难道不会报错吗，他们是一会事情吗 zhangfeng1133 python人工智能开发语言pytorch
    seq_len与hidden_size在RNN中代表不同概念，不等不会报错‌。‌seq_len‌：序列长度，表示在处理数据时，每个批次（batch）中序列的长度。RNN网络会按照seq_len指定的长度进行循环计算‌1。‌hidden_size‌：隐藏层中隐藏神经元的个数，也是输出向量的长度。它决定了RNN网络中隐藏层的状态向量的维度‌12。在RNN的训练过程中，seq_len和hidden_si
  • Python实现梯度下降法 闲人编程 pythonpython开发语言梯度下降算法优化
    博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例：线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降（SGD）小批量梯度下降（Mini-batchGradientDesce
  • ‘float‘ object cannot be interpreted as an integer 多欢喜  深度学习进阶课程error
    今天写代码的时候遇到了新的问题：'float'objectcannotbeinterpretedasaninteger代码出错地方：forminibatch_indexinrange(num_training_batches):找到num_traininng_batches:num_training_batches=size(training_data)/mini_batch_size理论上感觉没
  • Unity3D GPUDriven渲染详解 Thomas_YXQ 开发语言Unity3D架构游戏Unity
    前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用，减少CPU负担，从而提高渲染效率和帧率的方法。其核心思想是将更多的渲染任务转移到GPU上，充分利用现代图形硬件（显卡）的性能。以下是该技术的几个关键组件和它们的作用：对惹，这里有一个游戏开发交流小组，大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀！1.BatchRendererGroup(BRG)BRG是Unity中用于批处理渲
  • 华为eNSP常用命令整合-视图种类-划分vlan S+叮当猫 华为网络智能路由器
    视图种类和切换：三种视图①用户视图---默认状态下为用户视图，快捷键ctrl+z切换为用户视图②系统视图---[主机名]命令system-view进入系统视图，使用快捷键ctrl+z从系统视图切换回用户视图③接口视图---[主机名-接口名]在系统视图下，输入接口号，进入接口视图第一部分：划分vlan1.创建vlan：vlanbatch23---创建两个vlan，vlan1和vlan2（不要创建名字
  • 获取视频长度 AI算法网奇 python基础python开发语言
    fromdecordimportVideoReadersys.path.insert(0,'/home/model-server/dev/data_platform/processors')fromaestheticimportget_aesthetic_model,get_aesthetic_score_batch_queuefrommytools.utilsimportprint_with_t
  • ssm——整合，前端页面设计，分页 2401_86367399 面试辅导大厂内推前端java开发语言
    empMapper.updateEmpById(m);}//用于批量的插入数据@TestpublicvoidinsertDeptByBATCH(){DeptMapperOCM=sqlSession.getMapper(DeptMapper.class);for(inti=0;iindex.jsp页面发送出查询信息列表的请求->EmpController来接受请求，然后查询出员工数据->跳转到lis
  • 一维数组 list 呢 ，怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能 zhangfeng1133 pythonpytorch人工智能数据挖掘
    一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq
  • pytorch矩阵乘法 weixin_45694975 pytorch深度学习神经网络
    一、torch.bmminput1shape:(batch_size,seq1_len,emb_dim)input2shape:(batch_size,emb_dim,seq2_len)outputshape:(batch_size,seq1_len,seq2_len)注意：torch.bmm只适合三维tensor做矩阵运算特别地，torch.bmm支持tenso广播运算input1shape:(
  • 【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练 zhangbin_237 Python机器学习机器学习pythonrnn人工智能开发语言深度学习神经网络
    与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足，所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型：model_struc
  • 李沐55_循环神经网络RNN简洁实现——自学笔记 Rrrrrr900 rnn深度学习神经网络pytorch循环神经网络python李沐
    读取《时间机器》数据集!pipinstalld2l!pipinstall--upgraded2l==0.17.5#d2l需要更新importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l.load_da
  • Pytorch维度转换操作：view，reshape，permute，flatten函数详解 ghx3110 深度学习笔记pytorch维度转换操作
    引言Pytorch中常见的维度转换函数有view,reshape,permute,flatten。本文将详细介绍这几个函数的作用与使用方式，并给出了具体的代码示例，希望能够帮助大家。常见的维度有四维：比如（batch,channel,height,width）；三维：比如（b,n,c）；二维：比如（h,w）。下面介绍如何使用上述函数进行维度之间的转换。1.view函数作用tensor.view()
  • 多线程编程之卫生间 周凡杨 java并发卫生间线程厕所
    如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
  • How to Install GUI to Centos Minimal sunjing linuxInstallDesktopGUI
    http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html   I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
  • Shell 函数 daizj shell函数
    Shell 函数 linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 shell中函数的定义格式如下： [function] funname [()]{ action; [return int;] } 说明： 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 2、参数返回
  • Linux服务器新手操作之一 周凡杨 Linux 简单 操作
    1.whoami      当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。      此时可以使用whoami命令。      [ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami       e
  • 浅谈Socket通信（一） 朱辉辉33 socket
    在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。    首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包    ServerSock
  • 关于框架的简单认识 西蜀石兰 框架
    入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。 前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。 后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。 都说学前端的要知道三大框架，目前node.
  • You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your 林鹤霄
    You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids  ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
  • MySQL5.6的my.ini配置 aigo mysql
    注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存    [client]   port=3306   [mysql]   default-character-set=utf8     [mysqld]   port=3306   basedir=D:/mysql-5.6.21-win
  • mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 alxw4616 mysql
    mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 2013/6/14 by 半仙 [email protected] 目的: 项目需求实现模糊查找. 原则: 查询不能超过 1秒. 问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 解决方案: 使用mysql全文索引. 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
  • 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形) 百合不是茶 单项链表双向链表
         链表与动态数组的实现方式差不多,    数组适合快速删除某个元素    链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的       单项链表;数据从第一个指向最后一个   实现代码:        //定义动态链表 clas
  • threadLocal实例 bijian1013 javathreadjava多线程threadLocal
    实例1： package com.bijian.thread; public class MyThread extends Thread { private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() { protected synchronized Object initialValue() { return new Inte
  • activemq安全设置—设置admin的用户名和密码 bijian1013 javaactivemq
            ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 <bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint"> <p
  • 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类 bit1129 java
    本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。   范型内容 范型集合类 范型类
  • 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据 bit1129 hbase
    在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证   1. 建立一个有两个列族的表   create 'members','colfam1','colfam2'   2. 在members表中的colfam1中插入50*5
  • Nginx 官方一个配置实例 ronin47 nginx 配置实例
    user www www; worker_processes 5; error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 8192; events { worker_connections 4096;} http { include conf/mim
  • java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像， 即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环 bylijinnan java
    //use recursion public static void mirrorHelp1(Node node){ if(node==null)return; swapChild(node); mirrorHelp1(node.getLeft()); mirrorHelp1(node.getRight()); } //use no recursion bu
  • 返回null还是empty bylijinnan javaapachespring编程
    第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？ 第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？ 先看第一个问题 有两个约定我觉得应当遵守： 1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》） 理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： List<Person> list
  • [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期 comsci 工作流
          在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。         在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
  • 过度设计-举例 cuityang 过度设计
    过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。 未来的事情，比如 访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式  都是无法预料的 再举一个例子，对闰年的判断逻辑： 　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if (   ($Year%4==0  &am
  • java进阶，《Java性能优化权威指南》试读 darkblue086 java性能优化
    记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
  • 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议 dcj3sjt126com 学习笔记
      协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 　　两类服务： 　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
  • mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysqllinuxmac
    参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html  感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
  • MongDB查询（1）——基本查询[五] eksliang mongodbmongodb 查询mongodb find
    MongDB查询 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}  参数含义： query:查询参数 fie
  • base64，加密解密 经融加密，对接 y806839048 经融加密对接
    String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); // 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
  • JavaWeb之JSP概述 ihuning javaweb
      什么是JSP？为什么使用JSP？ JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。   JSP起源    在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。  如果使用Servl
  • apple watch 指南 啸笑天 apple
    1. 文档 WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina） 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
  • java经典的基础题目 macroli java编程
    1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
  • 你所不知道神奇的js replace正则表达式 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
    var v = 'C9CFBAA3CAD0'; console.log(v); var arr = v.split(''); for (var i = 0; i < arr.length; i ++) { if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i]; } console.log(arr.join('')); console.log(v.r
  • [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics) superlxw1234 hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
    关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics   类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。   表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等；   14.1 新表的统计信息 对于一个新创建
  • Spring Boot 1.2.5 发布 wiselyman spring boot
        Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。   这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。   官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。   项目首页 | 源
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他