- DatawhaleAI夏令营学习活动
若天明
学习
学习任务如下:##赛事任务参赛者需基于提供的带货视频文本及评论文本数据,完成以下三阶段分析任务:-【商品识别】精准识别推广商品;-【情感分析】对评论文本进行多维度情感分析,涵盖维度见数据说明;-【评论聚类】按商品对归属指定维度的评论进行聚类,并提炼类簇总结词。###数据说明本次挑战赛为参赛选手提供包含85条脱敏后的带货视频数据及6477条评论文本数据,数据包括少量有人工标注结果的训练集(仅包含商品
- Datawhale X 魔塔 Ai夏令营 --深度学习基础
一、局部极小值与全局极小值全局极小值:在损失函数的整个定义域内,损失值最小的点。这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点,因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值:在损失函数的一个局部区域内,损失值达到最小,但在整个函数定义域内可能不是最小的。当优化算法陷入局部极小值时,它可能会误以为已经找到了全局最优解,从而停止搜索。局部极小值的检测两种直观的方法来检测局部极小值:可视化方法:对于低维问题,我们可
- Datawhale组队学习打卡-Fun-transformer-Task3Encoder
宇宙第一小甜欣
学习transformer深度学习
今天的内容主要是Encoder部分的具体流程,多头注意力和交叉注意力,还是会有比较多的公式来厘清每部分的输入和输出以及对应的方法。Encoder如第一篇所说,Encoder是Transformer的第一部分,其主要任务是将输入序列(如文本、词语或字符)编码为一个上下文丰富的表示,Encoder的输出是Decoder的输入的一部分(用作Attention机制中的和)。1.Encoder的整体结构堆叠
- DataWhale 二月组队学习-深入浅出pytorch-Task04
-273.15K
DataWhale组队学习学习pytorch人工智能
一、自定义损失函数1.损失函数的作用与自定义意义在深度学习中,损失函数(LossFunction)用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异,是模型优化的目标。PyTorch内置了多种常用损失函数(如交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss、均方误差nn.MSELoss等)。但在实际任务中,可能需要针对特定问题设计自定义损失函数,例如:处理类别不平衡问题(如加权交叉熵)实现特殊业务需求(如对
- 【DW11月-深度学习】Task03前馈神经网络
沫2021
参考链接:https://datawhalechina.github.io/unusual-deep-learning/#/4.%E5%89%8D%E9%A6%88%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C一、神经元模型2.1神经元1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts)对生物神经元进行
- #Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1
fzyz123
Datawhale组队学习强化学习人工智能AI
这里是Datawhale组织的组队学习《强化学习入门202507》,Datawhale是一个开源的社区。第一章绪论1.1为什么要学习强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中专注于智能体(Agent)如何通过与环境交互学习最优决策策略的分支。与监督学习依赖静态数据集、无监督学习聚焦数据内在结构不同,强化学习的核心在于序贯决策:智能体通过试错探索环境,根据行动
- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- 全球DeepFake攻防挑战赛&DataWhale AI 夏令营——图像赛道
czijin
人工智能deeplearning
全球DeepFake攻防挑战赛&DataWhaleAI夏令营——图像赛道赛题背景随着人工智能技术的迅猛发展,深度伪造技术(Deepfake)正成为数字世界中的一把双刃剑。这项技术不仅为创意内容的生成提供了新的可能性,同时也对数字安全构成了前所未有的挑战。Deepfake技术可以通过人工智能算法生成高度逼真的图像、视频和音频内容,这些内容看起来与真实的毫无二致。然而,这也意味着虚假信息、欺诈行为和隐
- 【GitHub开源项目实战】LLM-Cookbook 中文大模型工程手册全解析:多场景落地应用与技术优化路径深度实践
GitHub开源实战|LLM-Cookbook中文大模型工程手册全解析:多场景落地应用与技术优化路径深度实践关键词LLM-Cookbook,中文大模型,Datawhale,大模型实战,LangChain应用,多模态集成,RAG系统,国产模型适配,大模型微调,开源实战解析摘要LLM-Cookbook是由Datawhale社区发起并持续维护的中文大模型应用工程实践项目,旨在系统性总结大模型在中文语境下
- Happy-LLM 第二章 Transformer
HalukiSan
transformer深度学习人工智能
Transform架构图片来自[Happy-llm](happy-llm/docs/chapter2/第二章Transformer架构.mdatmain·datawhalechina/happy-llm),若加载不出来,请开梯子注意力机制前馈神经网络每一层的神经元都与上下两层的每一个神经元完全连接数据在其中只向前流动,用于处理静态的数据,进行图像识别或者分类,但是该网络没有记忆能力,数据在它里面没
- 大模型学习 (Datawhale_Happy-LLM)笔记7: Encoder-Decoder PLM
lxltom
学习笔记languagemodel自然语言处理神经网络人工智能深度学习
大模型学习(Datawhale_Happy-LLM)笔记7:Encoder-DecoderPLM1.Encoder-Decoder架构概述1.1架构基础Encoder-DecoderPLM是基于原始Transformer架构的完整实现,它同时保留了编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个核心组件。这种设计使得模型能够兼具文本理解和生成的双重能力,特别适合处理序列到序列(Seq2Seq
- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
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笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- 二、大模型的能力(DataWhale大模型理论基础)
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大模型的能力一、概述本节主要是通过对GPT-3论文中的基准测试深入研究,从而获得关于GPT-3更深程度的认识我们应该知道,GPT-3的结果参差不齐:在某些任务上,比如语言建模,GPT-3大幅度超越了现有技术的最高水平;在其他任务上,GPT-3与训练有素,拥有大量标签数据的系统竞争时,却明显落后。造成上述现象的原因:GPT-3并未明确针对这些任务进行训练,它只是作为一个语言模型,被训练来预测下一个词
- 大模型学习 (Datawhale_Happy-LLM)笔记4: 预训练语言模型
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学习笔记语言模型人工智能bertgpt
大模型学习(Datawhale_Happy-LLM)笔记4:预训练语言模型一、概述本章按Encoder-Only、Encoder-Decoder、Decoder-Only的顺序来依次介绍Transformer时代的各个主流预训练模型,分别介绍三种核⼼的模型架构、每种主流模型选择的预训练任务及其独特优势,这也是目前所有主流LLM的模型基础。二、Encoder-onlyPLM代表:BERT及其优化版本
- 【Datawhale组队学习202506】YOLO-Master task02 YOLO系列发展线
来两个炸鸡腿
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- Datawhale YOLO Master 第1次笔记
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YOLO笔记
课程链接https://github.com/datawhalechina/yolo-masterYOLO系列模型堪称算法界的《五年高考三年模拟》:代码比字典的释义还易懂:PyTorch版源码自带"防脱发"注释,连数据加载器都写着"这里可以加缓存哦~"训练自由度高过还原魔方:从640x640输入尺寸到Neck网络结构,改配置比换手机壳还方便教程比奶茶店的新品还多:GitHub星标项目能绕地球两圈,
- DataWhale-零基础网络爬虫技术(一)
我怎么又饿了呀
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课程链接先给各位↓↓↓(点击即可食用.QAQDatawhale-学用AI,从此开始一、引言还是在笔记的开始,唠唠一些自己的故事十年前第一次接触网络,也可以说是第一次接触计算机的时候,那时候还是在中学阶段,那时候大家比较乐忠于玩QQ,刷一排各式各样的钻还有图标显得比较酷炫,我们班所有人都会用各种途径点亮五颜六色的钻,大家在下课吹牛的时候总会说我的途径更有效、我的价更低等等...所以那时候的年轻想法就
- DataWhale-零基础络网爬虫技术(二er数据的解析与提取)
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课程链接先给各位↓↓↓(点击即可食用.QAQDatawhale-学用AI,从此开始一、数据的解析与提取数据提取的几种方式:re解析bs4解析xpath解析1.1正则表达式(ReuglarExperssion)RE是一种用于字符串匹配的规则描述方式。它通过特定的组合字符来定义字符串的模式,从而实现对字符串的搜索、匹配、替换等操作。Python也支持同样re的用法,需要引入模块importre。使用场
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- Datawhale组队学习 - 202505 - PyPOTS - Task01时序数据与PyPOTS
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第二章基于向量的召回1.item2vec未完待续……2.youtubeDnn3.经典双塔模型
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本文来源公众号“Datawhale”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:最新AIAgent万字综述分享!近日,支付宝百宝箱团队的技术负责人王月凡在Datawhale社区带来了AIAgent综述分享。从大语言模型的发展历程出发,全面分享了AIAgent现状,包括:AIAgent出现的原因、构成、核心技术、核心能力、应用场景,以及备受关注的场景落地难点。同时,在最后探讨了未来的人机交互与智能
- 全方位入门大模型应用开发,只需一招搞定:吴恩达系列课程中文教程实战指南!
AI小白熊
人工智能机器学习自然语言处理ai大模型程序员转行
随着生成式人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)成为了当下AI领域最炙手可热的赛道之一。如何快速、高效地掌握LLM的开发要领,成为众多开发者关注的热点。而由Datawhale团队打造的《面向开发者的大模型手册-LLMCookbook》项目,正好为有志于投身大模型开发的中文学习者提供了一套体系化、本地化的入门与实战宝典。本文将为你详细解析这个项目包含的各类
- Git 3天2K星标:Datawhale 的 Happy-LLM 项目介绍(附教程)
大语言模型
人工智能LLM大模型程序员AI大模型RAG知识库
引言在人工智能飞速发展的今天,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已成为技术领域的焦点。从智能写作到代码生成,LLM的应用场景不断扩展,深刻改变了我们的工作和生活方式。然而,理解这些模型的内部原理和训练过程并非易事,需要系统的学习和实践。为了帮助广大AI爱好者深入掌握大语言模型的精髓,国内最大的AI开源学习社区Datawhale推出了Happy-LLM项目。这个开源教程以
- LLM基础1_语言模型如何处理文本
激进小猪1002
语言模型人工智能自然语言处理
基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn工具介绍tiktoken:OpenAI开发的专业"分词器"torch:Facebook开发的强力计算引擎,相当于超级计算器理解词嵌入:给词语画"肖像"传统方法:给每个词一个编号(就像学生学号)词嵌入:给每个词画一幅多维画像(就像用颜色、形状、纹理描述一幅画),但是计算机
- LLM基础2_语言模型如何文本编码
激进小猪1002
java服务器前端
基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn字节对编码(BPE)上一篇博文说到为什么GPT模型不需要[PAD]和[UNK]?GPT使用更先进的字节对编码(BPE),总能将词语拆分成已知子词为什么需要BPE?简单分词器的问题:遇到新词就卡住(如"Hello")BPE的解决方案:把陌生词拆成已知的小零件BPE如何工作
- 机器学习西瓜书笔记——机器学习基本术语,模型性能指标【一】
Code思铮
机器学习笔记人工智能
西瓜书第一,二章笔记datawhale吃瓜教程task1学习笔记第一章第一张主要介绍了一些机器学习研究内容和基本术语,以及发展现状。基本术语由于有些术语过于基础,在此不做赘述大家可以去读西瓜书。1、分类任务:若模型的预测值是离散的,如“好瓜”,“坏瓜”,这是分类任务。在二分类任务中有两个标签(label)一个是正类,一个是反类2、回归任务:若模型的预测值是连续的,如“西瓜的成熟度是0.99“那么这
- 给MCP加上RAG,工具准确率提升200%,起飞~
Datawhale
Datawhale分享作者:TiantianGan、QiyaoSun编辑:PaperAgent大型语言模型(LLMs)在有效利用越来越多的外部工具(如模型上下文协议(MCP)所定义的工具)方面存在困难,这是由于提示膨胀和选择复杂性造成的。因此引入了RAG-MCP,这是一个检索增强生成框架,通过卸载工具发现来克服这一挑战。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2505.03275提示
- 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
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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。
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