- 程序员职业发展:元学习比技术更重要?
AI天才研究院
AI人工智能与大数据学习ai
程序员职业发展:元学习比技术更重要?关键词:程序员职业发展、元学习、技术、学习能力、知识更新摘要:在快速发展的科技领域,程序员面临着技术不断更新换代的挑战。本文深入探讨了在程序员职业发展中,元学习与技术的重要性对比。通过分析元学习的核心概念、其在职业发展中的作用,结合技术的特点和局限,阐述了元学习为何可能在长远的职业发展中更为关键。同时,提供了实际的案例和操作步骤,介绍了相关的工具和资源,最后对未
- 《忆读书》试讲教案及备课思路
捡起书来
单元首页揭示了第八单元的人文主题和语文要素,见下图:单元导语定下人文主题:书上有路勤为径。语文要素定下单元学习目标:1、阅读时注意梳理信息,把握内容要点。2、根据表达的需要,分段表述,突出重点。下面正式进入课文:一、教学目标:①知识与技能:把握课文记叙的主要内容②过程与方法:通过多种朗读形式,品位文中富有感染力的语句,感受作者所表达的“读书是我生命中最大的快乐”的情感。③情感态度价值观:理解“读书
- 四(上)《麻雀》试讲教案及备课思路
捡起书来
单元首页揭示了第五单元的人文主题和语文要素,见下图:单元导语定下人文主题:我手写我心,彩笔绘生活。语文要素定下单元学习目标:1、了解作者是怎样把事情写清楚的。2、写一件事,把事情写清楚。下面正式进入课文:一、教学目标:①知识与技能:能够找出描写小麻雀、猎狗、老麻雀的神态、动作的句子,感受爱的强大力量。②过程与方法:抓住重点语句,结合生活实际展开想象,体会作者通过神态、动作描写表现人物形象的写作方法
- 基于小样本学习的图像分类综述
cdyyyyyyy
学习分类机器学习
目录引言基本概念小样本学习方法分类1、数据增强2、迁移学习3、元学习小样本学习主流方法1、基于度量的小样本学习2、基于Pretraining+FineTuning的方法3、基于元学习的小样本学习总结引言因为课程设计要求,所以进行了关于小样本学习的调研。目前小样本学习还是一个比较热门的研究,很多关于小样本学习的论文也陆续发表。本文只是一个概述,具体方法研究还有待深入。基本概念小样本学习(FSL:Fe
- 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement
Bosenya12
论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架,专门用于少样本(few-shot)语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中,由于训练样本有限而导致传统深度神经网络(DNN)模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法,利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型,即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音,提升语音质量和可懂度。深度
- 让AI自己学会“怎么学”——元学习,才是高效训练的终极武器!
Echo_Wish
Python进阶人工智能学习
让AI自己学会“怎么学”——元学习,才是高效训练的终极武器!朋友们,今天咱不聊ChatGPT,不聊大模型黑魔法,也不玩Prompt咒语。我想聊一个比“怎么训模型”更底层、更值得思考的问题:如果我们能让模型自己学会怎么更快、更聪明地学习,是不是就能少走很多弯路?这,就是元学习(MetaLearning)要解决的事儿。说白了,元学习是AI给AI上培训课的过程。咱们天天琢磨怎么喂模型数据、调超参、搞迁移
- 元学习的认知思维棱镜
由数入道
AI辅助教学学习元学习思维模型认知框架思维棱镜
在学习这场马拉松中,大多数人只关注如何跑得更快(学习方法),但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能,甚至理解身体(大脑)的运作机制,从而跑得更远、更有效率。元学习(Meta-Learning)——“学会学习”的底层操作系统本质:元学习,简而言之,就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识,而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机,
- 【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南:从少样本提示到企业级应用实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3实战LLaMa3上下文AI入门程序员的AI开发第一课人工智能AI
一、上下文学习(ICL)的技术本质与LLaMA3突破(一)ICL的核心原理与模型机制上下文学习(In-ContextLearning)的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力,使模型无需微调即可适应新任务。LLaMA3的ICL架构通过以下机制实现突破:任务抽象:从示例中提取输入输出映射规则,如情感分析中的正负向判断模式模式泛化:将规则迁移到新输入,支持跨领域知识迁移动态适应:实时调整注意力分布
- 衡水中学状元数学学习资料完整攻略
向沙托夫问好
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《状元全科笔记衡水内部资料数学学习文档》提供了一个全面的数学学习资源,旨在通过衡水中学的教学经验和方法提升学生的数学成绩。资料包含基础知识、题型解析、模块训练、思维拓展和学习方法,引导学生深入理解数学概念,培养逻辑思维和解决问题的能力。文档结构清晰,内容详实,附带使用指南,帮助学生系统提升数学素养,实现学习效率和成绩的双重提高。1.状元学习方法分享在追求卓越成
- Python机器学习元学习库higher
音程
机器学习人工智能python机器学习
higher是一个用于元学习(Meta-Learning)和高阶导数(Higher-ordergradients)的Python库,专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制,使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新,并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景:元学习(Meta-Learning)比如MAML(Model-Agnosti
- 元学习在个性化医疗AI中的应用研究
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典学习人工智能ai
元学习在个性化医疗AI中的应用研究关键词:元学习、个性化医疗、人工智能、机器学习、医疗应用、算法原理、临床决策摘要:本文聚焦于元学习在个性化医疗AI中的应用研究。首先介绍了研究的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了元学习和个性化医疗的核心概念及联系,详细讲解了元学习的核心算法原理并给出Python示例代码。同时,给出了相关数学模型和公式并举例说明。通过项目实战展示了元学习在个性
- 元学习与Transformer的结合:Meta-Transformer架构解析
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战学习transformer架构ai
元学习与Transformer的结合:Meta-Transformer架构解析关键词:元学习、Transformer、Meta-Transformer、架构解析、深度学习摘要:本文主要探讨了元学习与Transformer结合形成的Meta-Transformer架构。首先介绍了相关背景知识,包括元学习和Transformer的基本概念。接着详细解释了Meta-Transformer的核心概念,分析
- AIGC模型泛化能力:文心一言的多场景适应
AI原生应用开发
AI原生应用开发AIGC文心一言ai
AIGC模型泛化能力:文心一言的多场景适应关键词:AIGC、泛化能力、文心一言、多场景适应、迁移学习、元学习、领域适配摘要:本文深入解析百度文心一言在多场景下的泛化能力构建技术,从核心概念、算法原理、数学模型到实战应用展开分析。通过揭示文心一言的分层适配架构、动态知识融合机制及多模态协同策略,探讨其如何突破单一场景限制,实现内容生成、智能交互、跨领域任务的高效迁移。结合具体代码案例和数学推导,展示
- 基于PyTorch的少样本学习(Few-shot Learning)实现
AI原生应用开发
pytorch学习人工智能ai
基于PyTorch的少样本学习(Few-shotLearning)实现:用"小抄"教会AI快速学习新任务关键词:少样本学习、PyTorch、元学习、支持集、原型网络摘要:传统深度学习需要"海量数据喂养",但现实中很多场景(如罕见病诊断、新物种识别)只有少量样本。本文将用"小学生考试"的比喻,带您一步步理解少样本学习(Few-shotLearning)的核心原理,并用PyTorch实现一个能"看5张
- 迁移学习解析
劭清
深度学习迁移学习人工智能机器学习
一、迁移学习的核心价值1.1定义与范式演进迁移学习(TransferLearning)是通过将源领域的知识迁移到目标领域,提升目标领域模型性能的机器学习范式。其演进路径为:传统机器学习深度学习迁移学习元学习/领域自适应1.2核心优势对比方法数据需求训练成本适用场景传统训练大量标注数据高数据充足场景迁移学习少量标注数据低数据稀缺领域从头训练海量标注数据极高研究级场景1.3应用场景分析跨领域应用:自然
- Meta-Learning算法在机器人适应性控制中的底层机制
学习ing1
算法机器人人工智能
1.Meta-Learning算法基础1.1Meta-Learning定义与原理Meta-Learning,即元学习,是指让机器学会如何更好地学习,其核心在于通过对多个相关任务的学习来获取更高效的学习策略和知识迁移能力,从而在面对新任务时能够快速适应并取得较好的学习效果。其原理主要基于以下几个方面:任务分布假设:假设存在一个任务分布,通过对该分布中多个任务的学习,模型能够学习到一种通用的学习策略,
- 元学习在AIGC模型泛化能力提升中的作用
AI天才研究院
计算javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
引言随着人工智能技术的迅猛发展,生成式内容创造(AIGC,ArtificialIntelligenceGeneratedContent)成为了一个备受关注的热点领域。AIGC模型,通过机器学习和深度学习技术,能够自动生成文本、图像、音频等多种类型的内容,极大地提高了内容创造的效率和多样性。然而,这些模型在实际应用中面临着泛化能力不足的问题,即在训练数据集中表现良好,但在未知或不同类型的数据上表现不
- 从零到前沿:2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南
小李独爱秋
人工智能人工智能学习
一、构建人工智能认知框架(一)基础学科筑基数学核心能力线性代数:掌握矩阵运算(张量分解在推荐系统的应用)与特征值分析(PCA降维原理)概率统计:贝叶斯网络在医疗诊断中的应用,蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论:2025年主流的元学习(Meta-Learning)框架中的二阶优化算法发展计算机科学基础数据结构:图神经网络(GNN)中的邻接矩阵存储优化操作系统:分布式训练中的GPU资源调度策略(
- AGI彻底实现还有3大鸿沟需要跨越-现在人类离AGI还很远
TGITCIC
AI-大模型的落地之道agi人工智能AIGC通用人工智能实现AGI大模型大模型开源
(前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站)。一、AGI的现状:从“专才”到“通才”的鸿沟1.1当下的AI:任务型“天才”与全能型“学渣”GPT-4在代码生成、文本创作等单一领域已接近人类水平,但跨领域迁移能力薄弱。例如,斯坦福大学测试显示,用文学分析模型解微分方程的错误率高达92%。这暴露出当前模型的核心缺陷——缺乏“元学习”能力。1.2中
- 基于元学习的快速适应推荐算法
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
基于元学习的快速适应推荐算法关键词推荐系统,元学习,快速适应,算法优化,协同过滤摘要本文主要介绍了基于元学习的快速适应推荐算法。首先,对推荐系统的基本概念、发展历程、核心概念和架构进行了概述。接着,详细探讨了元学习的基础知识、分类、优势以及快速适应推荐算法的原理和优缺点。随后,深入分析了元学习在推荐系统中的应用、实现和挑战。最后,通过一个实际项目案例,展示了基于元学习的快速适应推荐系统的实现过程、
- 通用型AI智能体Manus:技术突破与OpenManus云平台革命
Loving_enjoy
实用技巧人工智能
一、通用型AI智能体的进化:Manus的技术突破**在人工智能技术从专用型向通用型跨越的浪潮中,Manus作为新一代通用AI智能体,正重新定义人机协作的边界。其核心价值在于突破了传统AI模型"单一场景适配"的局限,构建了可自主进化、多模态交互、跨领域迁移的智能体系。**1.Manus的四大技术支柱**(1)**元学习驱动的认知框架**Manus采用混合式元学习架构(HybridMeta-Learn
- 第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach(perfedavg联邦学习+元学习)2020个性化联邦学习使用Hessian
还不秃顶的计科生
联邦学习学习
第一部分:解决的问题联邦学习(FL)在多用户协同训练模型时,因数据隐私和通信限制,用户仅与中央服务器交互。传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据,导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分:idea基于模型无关元学习(MAML)框架,提出个性化联邦学习问题的新公式。通过寻找一个初始共享模型,让用户基于自身数据执行少量梯度下降步骤就能快速适应
- KDD 2023 | 先睹为快!KDD 2023论文合集50篇(附下载地址)
马拉AI
机器学习人工智能深度学习
下载地址:点我跳转1.DoubleAdapt:AMeta-learningApproachtoIncrementalLearningforStockTrendForecastingCode:NoneArea:一种用于股票趋势预测增量学习的元学习方法2.HomoGCL:RethinkingHomophilyinGraphContrastiveLearningCode:https://github.c
- 一切皆是映射:量子机器学习与传统元学习的融合
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前,人工智能(AI)取得了令人瞩目的进步,尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而,AI仍然面临着一些瓶颈,例如:数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能,而获取和标注这些数据往往成本高昂。泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时,泛化能力往往不足,容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释,这限制了其在一些关键领域的应用。
- 一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
元学习神经架构搜索NAS遗传算法强化学习演化算法一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)在人工智能的广阔领域中,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,简称NAS)是一颗璀璨的明星,它代表着一种全新的方法,即通过算法自动寻找最优的神经网络架构。这种思想源于元学习(Meta-Learning),它关注的是如何使学习过程本身变得更加高效。本文将深入探讨NAS的原理、方法、
- 【86】喜欢“折腾”的余老师
亲亲鱼老师
“我们的进度会比其他班级慢一点,因为我们的实践作业会多一些,希望你们能够明白老师要求做的一切……第三单元学习写观察日记,为了学生体验感再强一些,我让孩子们种植大蒜,每天再写一篇观察日记。原本想着连续让孩子们观察六天就好,结果是六天结束了,孩子们因各种各样的原因,小蒜苗的生长各不相同,关键是真正长出绿色叶子的没几个,于是决定再继续观察几天……要问我为什么喜欢如此折腾?我想我能给的答案一定是为了所有的
- 元学习(meta learning)(一)
前行居士
学习人工智能神经网络深度学习机器学习元学习
元学习从字面的意思就是“学习”的“学习”,也就是学习如何学习。大部分的深度学习就是在不断的调整超参数,或者在决定网络架构,改变学习率等等。实际上没有什么好方法来调这些超参,今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU,然后一次训练多个模型,有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉,最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能。所以在业界做实验的时候往往就是一次开几张GPU,这些
- 《压缩空气》
Hecate0523
本节课的内容,主要是通过空气和水的体积改变对比实验,来探究空气的体积可以改变,有弹性。在引发的本节课的内容时,我使用了两个球一个气球一个水球,为上节课空气占据空间,有体积,又进一步加深知识学习。通过手捏和压,让学生在激发兴趣的过程中,感受了一下我们可以对空气和水施加力让它们有变化。在做压缩实验的过程中,先介绍了注射器的结构、量程、以及如何读数,学生在上个单元学习了温度计后,在学习这个注射器对于刻度
- 11-22各数的认识之备课思
马明洋河南信阳
11—20各数的认识是一年级上册第六单元的教学内容,至此之前,学生已经在第三单元学习了1—5的认识和加减法、第五单元学习了6—10的认识和加减法。即,11—20各数的认识是在学习了“1—10的认识”基础上对数的进一步认识。1—10的教学重点是使学生体验1—9从数量到数的抽象过程,通过9再加1就是十,体会十的表达与1—9的不同是在新的位置上写1,这个位置叫十位,十位上的1表示1个十,1个十用数字符号
- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
深视
论文阅读笔记#小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc