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tmjpz04412
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引言:Spring生态的演进与现状Spring框架的发展历程与核心设计理念当前Spring生态的核心组件(SpringBoot、SpringCloud、SpringData等)行业对Spring生态的依赖与创新需求SpringBoot的创新实践1.自动化配置与启动优化条件装配(@Conditional)的深度定制案例启动类加载机制与类路径扫描优化示例:通过自定义Starter实现快速集成第三方服务
- 《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第2章) --- Workflow: basics
TigerZ 生信宝库
r语言数据科学中文翻译
写在前面本系列推文为《RforDataScience(2)》的中文翻译版本。所有内容都通过开源免费的方式上传至Github,欢迎大家参与贡献,详细信息见:Books-zh-cn项目介绍:Books-zh-cn:开源免费的中文书籍社区r4ds-zh-cnGithub地址:https://github.com/Books-zh-cn/r4ds-zh-cnr4ds-zh-cn网站地址:https://b
- WebStack-Hugo 项目安装与使用教程
WebStack-Hugo项目安装与使用教程1.项目目录结构及介绍WebStack-Hugo项目是一个基于Hugo的静态响应式网址导航主题。以下是项目的目录结构及其功能介绍:WebStack-Hugo/├──.github/#GitHub工作流文件│└──workflows/├──exampleSite/#示例网站内容│├──layouts/#网站布局文件│├──static/#静态资源文件,如图
- Github Actions CI/CD
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GithubActions是Github提供的一套CI/CD解决方案,允许开发者创建能自动构建、测试、发布和部署代码的工作流程。本文主要介绍如何使用GithubActions持续集成前端应用(演示项目代码地址在会在文末给出)。配置workflowActions->选择新建Node.js的工作流BW35XF.png.github/workflows/node.js.yml#Thisworkfloww
- RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF
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LLMDailyLLMRL语言模型人工智能
本文是LLM系列文章,针对《RLHFWorkflow:FromRewardModelingtoOnlineRLHF》的翻译。RLHF工作流程:从奖励建模到在线RLHF摘要1引言1.1之前的RLHF算法及其挑战1.2在线迭代RLHF1.3人类反馈近似1.4相关工作2作为人类反馈近似的奖励模型2.1偏好数据集2.2BradleyTerry奖励模型与偏好模型2.3评估结果3迭代策略优化3.1监督微调3.
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Django-xworkflows使用教程1.项目介绍django-xworkflows是一个Django应用程序,它允许Django模型使用xworkflows的功能。xworkflows是一个用于在Python中实现状态机和工作流的库。通过集成django-xworkflows,开发者可以在Django项目中轻松地为模型添加状态机功能,从而更好地管理模型的状态转换。2.项目快速启动安装首先,使
- Android Room使用方法与底层原理详解
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Room是一个强大的SQLite对象映射库,旨在提供更健壮、更简洁、更符合现代开发模式的数据库访问方式。核心价值:消除大量样板代码,提供编译时SQL验证,强制结构化数据访问,并流畅集成LiveData、Flow和RxJava以实现响应式UI。一、使用流程(Step-by-StepWorkflow)Room的使用遵循一个清晰的结构化流程:添加依赖://build.gradle(Module)depe
- Zapier 是一个流行的自动化工具,允许用户连接不同的应用程序和服务,以实现自动化工作流程。开源替换n8n、Huginn、ActivePieces和 Apache NiFi
skywalk8163
项目实践自动化开源
Zapier是一个流行的自动化工具,允许用户连接不同的应用程序和服务,以实现自动化工作流程。Zapier的主要目标是帮助用户简化工作流程,减少手动操作,提高生产力。官网:Zapier:AutomateAIWorkflows,Agents,andAppsZapier的主要特点连接应用程序:Zapier支持连接超过3,000个不同的应用程序和服务,包括流行的工具如Gmail、Slack、Trello、
- ABP VNext + Temporal:分布式工作流与 Saga
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ABPVNext+Temporal:分布式工作流与Saga目录ABPVNext+Temporal:分布式工作流与SagaTL;DR1.环境与依赖️2.系统架构概览3.接入Temporal客户端&OpenTelemetry4.定义Workflow与Activities✍️4.1Workflow接口4.2Activities接口与实现5.Worker宿主托管&DI映射6.Workflow实现:补偿、重
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IT1.LeetCode:汇总区间Java编写2020-12-09(228.汇总区间)2.《Java从入门到精通》明日科技:P351~355阅读记xmind笔记,并自己实现实例。知识点之前确实都学过,但还是再系统复习一下吧。3.《Semantic-awareWorkflowConstructionandAnalysisforDistributedDataAnalyticsSystems》:粗读关键
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Conductor是Netflix开源的分布式工作流编排引擎,用于协调微服务、API和任务的执行顺序。它通过声明式工作流定义,实现复杂业务流程的自动化管理,特别适合电商订单处理、数据管道、CI/CD等场景。核心概念1.工作流(Workflow)由多个任务组成的有向无环图(DAG),定义业务流程逻辑。示例:电商订单流程(创建订单→支付验证→库存锁定→物流分配)。2.任务(Task)工作流的基本执行单
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四维协同架构,结合动态授权、加密传输、行为审计和智能策略一、权限控制体系1.动态权限模型2.授权策略实现RBAC+ABAC混合模型在流程表增加shared_tenants字段存储授权信息,结合属性动态校验:CREATETABLEworkflow_process(process_idVARCHAR(36)PRIMARYKEY,tenant_idVARCHAR(36)NOTNULL,shared_te
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目录项目主要架构完整系统架构主要系统架构解析图思路解析模板json示例主要核心代码示例LangGraph工作流(backend/ai/workflows.py)LangChainAgents(backend/ai/agents.py)Django视图(backend/core/views.py)配置(config.py)响应示例关键优势项目主要架构LangGraph、LangChain、Djang
- 论文略读: Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probab
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ICLR2024判断生成的文本是人写的还是大模型写的现有的检测器主要分为两类有监督分类器在训练领域表现出色,但在面对来自不同领域或不熟悉模型生成的文本时表现变差零样本分类器免疫领域特定的退化在检测精度上可以与有监督分类器相当但目前的方法计算成本高、计算时间长——>提出了一种新的假设来检测机器生成的文本人类和机器在给定上下文的情况下选择词汇存在明显的差异人类的选择比较多样,而机器更倾向于选择具有更高
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importrequestsimportjson#API配置api_url="http://localhost:8082/v1/workflows/run"api_key="app-6Ef8WnCL1rB4oMtvPgaLBSJy"#请求头headers={ 'Authorization':f'Bearer{api_key}', 'Content-Type':'application/json
- Spring Boot 核心特性与版本演进解析
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深度解读自动配置原理、版本差异与3.x的颠覆性变革一、SpringBoot的核心理念与迭代主线SpringBoot用两大核心武器重构了Java开发范式:嵌入式容器:终结了“war包+Tomcat配置地狱”,让java-jar成为生产级部署的标准姿势自动配置:基于@Conditional的条件装配机制,实现“开箱即用≠不可定制”的平衡迭代本质:1.x解决基础效率2.x拥抱响应式3.x云原生革命二、核
- 生成式人工智能实战 | 条件生成对抗网络(conditional Generative Adversarial Network, cGAN)
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生成式人工智能实战|条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1GAN基础回顾1.2cGAN核心思想2.cGAN网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建3.3模型训练0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来深度学习领域最具突破性的技术之一,能够生成逼真的图像、音频甚至文本。然而,传统的G
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- Git 教程-第八篇:Git 团队协作最佳实践
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Git教程-第八篇:Git团队协作最佳实践1.团队工作流程1.1集中式工作流程(CentralizedWorkflow)核心逻辑:以中央仓库的master分支为唯一协作分支,所有开发直接在master上进行。操作示例:拉取最新代码:gitpulloriginmaster修改并提交:gitadd.&&gi
- GitHub Actions配置python flake8和black
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要在GitHubActions中使用flake8和black进行代码规范检查和格式化验证,请按照以下步骤操作:1.创建GitHubActions工作流文件在项目根目录创建文件:.github/workflows/lint.yml,内容如下:name:PythonLintingon:push:branches:[main,master]#触发分支pull_request:#PR时触发jobs:lin
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:高并发场景下AI代理的性能调优
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人工智能数学基础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
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:高并发场景下AI代理的性能调优关键词:AI代理,工作流,性能调优,高并发,分布式系统,资源管理,负载均衡1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,AI代理(AIAgents)在各个领域的应用越来越广泛。AI代理作为自动化、智能化的执行实体,能够模拟人类智能行为,完成复杂的任务。在高并发场景下,例如在线服务、金融服务、智能城市等,A
- workflow的可编排协作模式
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Workflow的可编排协作模式在AI工作流设计中,协作模式的选择直接影响系统效率和结果质量。本文将系统分析6种主流协作模式,探讨选择方案与适合场景。一、传统单一模式特点:使用标准框架进行线性编排所有任务按固定顺序执行适合简单、确定性强的流程适用场景:规则明确、步骤固定的业务流程自动化二、路由模式核心机制:LLM先识别用户意图根据意图路由到对应处理模块优势:意图识别准确率高资源分配精准典型应用:客
- Spring高级特性详解:解锁企业级开发的进阶能力
一切皆有迹可循
Java开发springjava后端
前言Spring框架不仅提供基础的依赖管理与事务控制,其高级特性更是为企业级应用开发注入强大动能。本文将深入解析Spring的核心高级特性,结合实战代码示例,助你掌握这些提升开发效率与系统性能的关键技术。一、条件化配置(@Conditional)1.1特性概述@Conditional注解允许开发者根据特定条件决定是否创建Bean,实现环境敏感型配置。Spring提供多个内置条件注解,如@Condi
- 游戏研发高效利器:SVN资源动态项目管理解决方案
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游戏项目管理
一、问题背景与解决方案传统资源分发痛点:人工打包耗时:平均每次版本发布需2小时版本隔离:不同团队无法同时使用多个版本资源冲突:美术/QA/策划资源版本不一致动态管理方案优势:二、系统核心流程//完整工作流控制器voidGameResourceManager::executeFullWorkflow(){//1.凭证验证if(!validateCredentials()){showError("认证
- GitHub Actions 的深度解析与概念介绍
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GitHubActions核心定义GitActions是GitHub原生提供的自动化工作流引擎,允许开发者在代码仓库中直接创建、测试、部署代码。其本质是通过事件驱动(Event-Driven)的自动化管道,将软件开发中的重复任务抽象为可编排的流程。架构核心四要素工作流(Workflow)仓库中的自动化流程蓝图(.yml文件)存储在.github/workflows目录单仓库可包含多个独立工作流事件
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Spring容器中注册组件的几种方式本文大纲一、@Configuration和@Bean给容器中注册组件1.1.@Conditional按照条件注册bean二、@ComponentScan自动扫描组件三、@Import给容器中快速导入一个组件3.1.@Import使用class导入3.2.@Import使用ImportSelector全类路径名3.3.@Import使用ImportBeanDefi
- 大语言模型LLM | 一文了解dify的工作流的两种模式(Chatflow对话流与Workflow自动化流)
大模型本地部署_
语言模型microsoftAI大模型人工智能LLM大模型入门Dify
摘要:在AI应用开发领域,如何让大语言模型(LLM)高效处理复杂任务一直是核心课题。Dify创新性地推出两种工作流形态——Chatflow对话流与Workflow自动化流,如同两把利刃,分别破解对话交互与批量处理的难题。本文将从技术特性、应用场景到核心差异,带您全面解锁Dify工作流的双重魔力。一、Chatflow对话流:让交互更智能的「对话大脑」1、对话场景的专属引擎Chatflow专为实时交互
- Langflow:这个拖拽式AI工作流神器正在颠覆传统编程
Langflow是一个用于构建和部署由大语言模型(LLMs)驱动的AIAgent和逻辑流程(Workflows)的可视化工具。它不仅提供了类似积木搭建式的可视化界面来快速创建Agent,还提供一套完整的API系统,使每个Agent都能轻松集成进任意技术栈的应用中。你可以将它看作是AI世界的前端工程图板:可视化+可部署+模块配置自由。Stars数77,217Forks数6,889主要特点可视化流程搭
- 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
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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
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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
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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。
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