- 机器学习必备数学与编程指南:从入门到精通
a小胡哦
机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数(神经网络的基础)必须掌握:矩阵运算(乘法、转置、逆)向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要:神经网络本质就是矩阵运算学习技巧:用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计(模型评估的关键)核心概念:条件概率与贝叶斯定理概率分布(正态、泊松、伯努利)假设检验与p值应用场景:朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分(优化算法的基础)重点掌握:导数与偏导
- 神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?
AI算力网络与通信
AI人工智能与大数据技术AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构架构ai
神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?关键词:神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要:本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起,用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾,再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制(内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱),并对应解析神经形态计算的三大突破
- 深入理解卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)
CodeJourney.
cnnrnn人工智能
在当今的人工智能领域,神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)作为神经网络家族中的重要成员,各自有着独特的架构和强大的功能,广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景,为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
matlabcnngru
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合,为时
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
matlabcnngru
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词:深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要:本文将从深度学习的核心概念出发,结合生活实例和代码实战,系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程,揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制,并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧,帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
- 非欧空间计算加速:图神经网络与微分几何计算的GPU优化(流形数据的内存布局优化策略)
九章云极AladdinEdu
空间计算神经网络人工智能gpu算力算法java开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域,非欧几里得空间数据(流形数据)的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限:黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储(BlockedManifoldStorage,BMS)与层次化
- Spring AI与机器学习:智能应用开发新范式
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人工智能spring机器学习
SpringAI与机器学习的整合SpringAI是一个基于Spring生态的AI开发框架,旨在简化智能应用的开发流程。通过SpringAI,开发者可以快速集成机器学习模型,构建高效的智能应用。SpringAI支持多种机器学习库和框架,如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn,提供统一的API接口。SpringAI的核心优势在于其模块化设计和自动化配置。开发者无需关心复杂的依
- 显示硬件发展与视频开发系列(2)----2D时代
短视频技术
显示与视频技术gdi/gdi+图形学软件开发c++
3、2D时代几十年工艺改进,解决了基本制造问题,计算机开始向应用过渡。显示问题是首当其冲的问题,多年的思辨与实践,2D技术横空出世,完善发展,为计算机的应用推广做出了卓越的贡献。双色显示的星星之火,在2D时代终于熊熊燃烧,计算机走向民间的时代到来了。下面从公司产品的角度,回顾2D时代的图形图像编程。3.1、公司3.1.1、AmigaAmiga是80年代图形性能最强大的电脑之一,拥有专门处理图形的芯
- 从零开始构建深度学习环境:基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践(适合初学者)
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
摘要:深度学习正在引领人工智能技术的革新,而对于初学者来说,正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程,指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN,以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正,到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程,
- 基于AlexNet架构的卷积神经网络模型用于对胸部X光图像进行二分类(例如,诊断肺炎)
1.肺炎正常的胸部X线片描绘了清晰的肺部,图像中没有任何异常混浊的区域。正常的胸部X线片1.1细菌性肺炎临床表现细菌性肺炎通常由细菌引起,如肺炎链球菌、流感嗜血杆菌、肺炎克雷伯菌等。患者可能出现高热、寒战、咳嗽、咳痰(痰液可能呈脓性)、胸痛、呼吸困难等症状。影像学特征局灶性肺叶实变细菌性肺炎在影像学上常表现为肺叶或肺段的局灶性实变,即某一区域的肺组织因炎症而失去气体交换功能,呈现为高密度影。胸腔积
- 视觉Transformer还有哪些点可以研究?怎么应用?
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通学习算法开源
0.这篇文章干了啥?今天笔者为大家推荐一篇最新的综述,详细总结了Transformer的网络架构、优化策略、发展方向,还会定期更新Github,研究注意力机制的小伙伴一定不要错过。注意机制有助于人类视觉系统有效地分析和理解复杂场景,它能够聚焦于图像的关键区域,同时忽略无关紧要的部分。受此概念启发,注意机制已经被引入到计算机视觉(CV)中,以动态地为图像中的不同区域分配权重。这使得神经网络能够专注于
- Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status: GpuLaunchKernel
GEM的左耳返
pythontensorflow深度学习python
Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status:GpuLaunchKernel(FillPhiloxRandomKernelLaunch,num_blocks,block_size,0,d.stream(),gen,data,size,dist)status:Internal:invaliddevicefunctionFatalPythonerror:Aborted说明你安装的C
- 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测
Clang's Blog
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文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中,我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库,构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库,包括用于数据处理的pandas和numpy,以及用于深度学习的torch。i
- PyTorch 使用指南
PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库,以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作,包括张量创建、自动求导,以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类(以CIFAR-10为例)和自然语言处理(以灾难推文分类为例)等特定领域的应用,并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
- PyTorch武侠演义 第一卷:初入江湖 第7章:矿洞中的计算禁制
空中湖
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第一卷:初入江湖第7章:矿洞中的计算禁制矿洞深处罗盘残件在接近矿洞时突然发热,指针疯狂旋转。"就是这里,"欧阳长老抚摸着洞壁上的计算图刻痕,“TensorFlow帮用静态图封印了矿脉。”林小码看到:幽蓝矿脉构成巨大的计算图结构水晶矿簇随呼吸节奏明灭(CUDA核心)矿道中流淌着数据光流(内存带宽)"小心!"大师突然拉回林小码。他刚才踩中的矿砖下陷,触发岩壁上的机关——数十道计算图锁链从四面八方射来!
- Python_day54Inception网络及其思考
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一、inception网络介绍今天我们介绍inception,也就是GoogleNet传统计算机视觉的发展史从上面的链接,可以看到其实inceptionnet是在resnet之前的,那为什么我今天才说呢?因为他要引出我们后面的特征融合和特征并行处理这些思想。Inception网络,也被称为GoogLeNet,是Google团队在2014年提出的经典卷积神经网络架构。它的核心设计理念是“并行的多尺度
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
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Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- 基于深度学习的图像分类:使用ShuffleNet实现高效分类
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘python目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务,其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构,专为移动和嵌入式设备设计,能够在保持较高分类精度的同时,显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类,从理论基础到代码实现,带你一步步掌
- 数字人克隆中SyncTalk算法介绍与部署过程
优秘智能UMI
人工智能ubuntu
SyncTalk算法介绍SyncTalk合成同步的头部说话视频,采用三平面哈希表示来保持主体身份。它可以生成同步的嘴唇动作、面部表情和稳定的头部姿势,并恢复头发细节以创建高分辨率视频。部署在Linux中部署该项目,在Ubuntu18.04、Pytorch1.12.1和CUDA11.3上测试。gitclonehttps://github.com/ZiqiaoPeng/SyncTalk.gitcdSy
- 风格迁移(Style Transfer)
1.什么是风格迁移(StyleTransfer):简单介绍风格迁移的概念,指的是将一张图像的内容与另一张图像的艺术风格结合起来,从而生成一个新的图像。例如,将一张风景图像的内容与一幅著名艺术作品(如梵高的《星夜》)的风格结合。应用场景:风格迁移常用于图像生成、艺术创作和增强现实等领域。目标:本文将讲解如何使用PyTorch和VGG19模型实现风格迁移,并展示其核心代码。2.风格迁移的原理在这一部分
- YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程
机 _ 长
YOLO极致优化实战YOLO深度学习算法
YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程本教程面向已具备YOLOv5训练经验的开发者,系统讲解如何在YOLOv5中替换激活函数、构建模型变体,并结合本项目实际文件和命令,突出实用性和可操作性。内容涵盖激活函数原理、替换方法、配置文件讲解、训练实操、源码解读、实验对比与常见问题排查。完整代码见文末1.激活函数原理简介激活函数是深度神经网络中非线性建模的关键组件。常见激活函数包括:ReLU:简单
- 基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
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- 基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
智能算法研学社(Jack旭)
#混合核极限学习机HKELM智能优化算法应用算法回归数据挖掘
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- 基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
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- 标签助手:基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具
伏容一Julia
标签助手:基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具项目基础介绍标签助手(labelGo-Yolov5AutoLabelImg)是一个图形化的半自动图像注解工具,它结合了广受欢迎的图像标注工具LabelImg的力量与先进的目标检测框架YOLOv5。这个开源项目旨在简化数据集的标注过程,利用现有YOLOv5PyTorch模型实现快速的半自动化标注,极大地提高了标注效率。项目主要采用Pyt
- MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法(GA)优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
MATLAB含模型描述及示例代码神经网络matlabcnn支持向量机人工智能大数据深度学习
目录MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法(GA)优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...31.提高多变量时序预测的准确性...32.弥补传统方法的局限性...33.提高模型训练效率...3
- 神经网络和机器学习的一些基本概念
荼渔
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记录一些基本概念,不涉及公式推导,因为数学不好,记了也没啥用,但是知道一些基本术语以及其中的关系,对神经网络训练有很大帮助。可能有些概念不会讲得很详细,但是当你有了这个概念,你就知道往这个方向去获取更详细的信息,不至于连往哪走都不知道。下面以多元线性回归模型为例1.模型模型训练过程就是利用已知的x和y,求解b的过程,b也称为权重。虽然没有那么简单,但是训练完成的模型本质上就是一组权重值,如[b1,
- 多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测
天天Matlab代码科研顾问
预测模型神经网络matlablstm
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍风力发电是一种清洁能源,越来越受到人们的关注和重视。然而,由于风力发电的不稳定性和不可控性,风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量,许多研究者开始尝试利
- GWO-CNN-BiLSTM-Attention多变量多步时间序列预测 | Matlab实现灰狼算法优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:时间序列预测在各个领域具有广泛的应用,而多变量多步时间序列预测由于其复杂性和挑战性,一直是研究热点。本文提出了一种基于灰狼算法(GreyWolfOptimizer,GWO)优化的卷积神经网络(Conv
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo