- 数据中台中的数据科学工作台:Jupyter集成方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能jupyter信息可视化ideai
数据中台中的数据科学工作台:Jupyter集成方案关键词:数据中台、数据科学工作台、JupyterNotebook、数据科学、机器学习、数据可视化、协作开发摘要:本文深入探讨了在数据中台架构中集成JupyterNotebook作为数据科学工作台的完整解决方案。我们将从数据中台的基本概念出发,详细分析Jupyter在数据科学工作流中的核心作用,介绍多种集成方案和技术实现细节,并通过实际案例展示如何构
- 数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?
Echo_Wish
大数据信息可视化数据分析数据挖掘
数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?数据可视化,是科技与艺术的结合,是让冰冷的数字变得生动有趣的桥梁。它既是科学——讲究准确性、逻辑性、数据处理的严谨性;又是艺术——强调美感、信息传递的直觉性,以及与观众的共鸣。可以说,好的数据可视化不仅能让人快速理解复杂信息,还能激发思考、引发行动。科学——数据可视化的理性基石首先,数据可视化必须遵循严谨的数据处理和清晰的信息传递原则。这就要
- python编程第十四课:数据可视化
小小源助手
Python代码实例信息可视化python开发语言
Python数据可视化:让数据“开口说话”在当今数据爆炸的时代,数据可视化已成为探索数据规律、传达数据信息的关键技术。Python凭借其丰富的第三方库,为数据可视化提供了强大而灵活的解决方案。本文将带你深入了解Matplotlib库的基础绘图、Seaborn库的高级可视化以及交互式可视化工具Plotly,帮助你通过图表清晰地展示数据背后的故事。一、Matplotlib库基础绘图Matplotlib
- Python数据可视化:用代码绘制数据背后的故事
AAEllisonPang
Python信息可视化python开发语言
引言:当数据会说话在数据爆炸的时代,可视化是解锁数据价值的金钥匙。Python凭借其丰富的可视化生态库,已成为数据科学家的首选工具。本文将带您从基础到高级,探索如何用Python将冰冷数字转化为引人入胜的视觉叙事。一、基础篇:二维可视化的艺术表达1.1Matplotlib:可视化领域的瑞士军刀importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linsp
- SVG 在线编辑器
lly202406
开发语言
SVG在线编辑器引言随着互联网技术的发展,矢量图形在网页设计和数据可视化中扮演着越来越重要的角色。SVG(可缩放矢量图形)因其文件小、无限缩放不模糊的特性,成为了网页设计中常用的图形格式。SVG在线编辑器的出现,为设计师和开发者提供了极大的便利,使得图形的创建和修改变得更加高效。本文将详细介绍SVG在线编辑器的功能、应用场景以及发展趋势。SVG在线编辑器概述SVG在线编辑器是一种基于网页的图形编辑
- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
PythonAI编程架构实战家
信息可视化python开发语言ai
使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词:Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要:本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始,逐步深入到核心算法实现,包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例,读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
- 数据可视化:数据世界的直观呈现
卢政权1
信息可视化数据分析数据挖掘
在当今数字化浪潮中,数据呈爆炸式增长。数据可视化作为一种强大的技术手段,能够将复杂的数据转化为直观的图形、图表等形式,让数据背后的信息一目了然。无论是在商业决策、科学研究还是日常数据分析中,数据可视化都发挥着极为重要的作用。它帮助我们快速理解数据的分布、趋势、关联等特征,从而为进一步的分析和行动提供有力支持。接下来,我们将深入探讨数据可视化的奥秘,并通过代码示例展示其实际应用。一、Python数据
- 基于物联网及数字孪生技术的数字农业系统设计与实现
hrbcodefarmer
作者:曲井致摘要:数字农业是我国农业现代化的重要组成部分,是实现乡村振兴战略的有力抓手。物联网技术是实现数字农业的重要技术手段,数字孪生是物联网技术的重要技术,能够实现现实世界中事务在网络世界的数字映射,为了实现农业现代化,进一步解放人力物力,对远程监控和操控数字农业的深入研究具有非常重要的意义。在应用传感器检测技术和无线通信技术的基础上,大力发展数字农业,为我国农业现代化奠定了基础。本文从数字农
- Python 数据可视化神器—Pyecharts
代码输入中...
pythonecharts开发语言数据分析pycharm
前言Echarts是百度开源的一款数据可视化JS工具,数据可视化类型十分丰富,但是得通过导入js库在JavaWeb项目上运行。作为工作中常用Python的选手,不能不知道这款数据可视化插件的强大。那么,能否在Python中也能用到Echarts的功能呢?寻找中惊喜地发现了pyecharts,只需在python中安装该模块即可使用。安装常用的pip安装包一键安装pyecharts#pyecharts
- 物联网与数字孪生:深度协同驱动智能未来 —— 专业规划分析
boyedu
物联网域名物联网区块链
一、定义与核心技术架构1.1物联网(IoT)的技术本质与架构定义:通过信息传感设备将物理对象与互联网连接,实现智能化识别、定位、跟踪和管理的网络。四层架构:感知层:传感器、RFID等设备采集物理数据(如温度、压力)。网络层:通过Wi-Fi、5G等通信技术传输数据,确保实时性与稳定性。平台层:云计算/边缘计算平台处理数据(如AWSIoT、AzureIoT)。应用层:提供终端服务(如智能家居、工业监控
- 低代码平台是否降低技术门槛?这 4 个专家观点让你看清利弊,必看
大力出奇迹985
低代码
低代码平台作为当下软件开发领域的热门工具,其是否降低技术门槛的问题备受关注。本文将结合专家观点,从开发效率、技术储备要求、应用场景适配、安全与扩展性及行业影响五个方面,深入剖析低代码平台的利弊,探讨其对技术门槛的实际影响,为读者全面了解低代码平台提供参考。一、开发效率与技术门槛的关联低代码平台通过可视化拖拽、预制模块等方式,显著缩短了开发周期。对于简单的业务应用,开发者无需编写大量基础代码,只需进
- 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现
java1234_小锋
NLPNLLP微博舆情分析python自然语言处理flask
大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。今天讲解微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现视频在线地址:2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程(火爆连载更
- R for data science翻译笔记1.1 introduction
七月0317
MNE-Python翻译版-中文官方文档笔记信息可视化
本书第一章节(1.1-1.8)的目标是让读者尽快掌握数据探索的基本工具。数据探索是查看数据、快速生成假设、快速测试,然后不断重复的艺术。数据探索的目标是生成许多有希望的线索,我们可以稍后进行更深入的探索。在本书的这一部分中,你将学习一些有用的工具,它们可以立即带来回报:可视化是R编程的绝佳起点,因为反馈非常明显:你可以绘制优雅且信息量大的图形来帮助你理解数据。在数据可视化中,您将深入可视化,学习g
- Anaconda插件开发挑战赛
张文6.7
人工智能开发语言区块链AI编程
引言介绍Anaconda在数据科学和Python开发中的重要性插件生态系统的价值与Anaconda插件开发的意义概述挑战赛的目标与参赛者的预期收获Anaconda插件开发基础Anaconda平台的核心功能与插件架构开发环境搭建:AnacondaDistribution、conda与相关工具链插件类型与常见应用场景(如Jupyter扩展、IDE集成、数据可视化工具等)挑战赛关键技术要点插件开发的核心
- 如何在spring cloud项目中引入用python代码写的数据可视化展示页面,并在前端页面进行展示?【附相关源码,完整的代码实现(Python + Java + 前端)】
bug菌¹
springcloudpython信息可视化数据可视化展示页面前端页面bug菌问答团队
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因,并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者,还是拥有多年项目经验的资深工程师,本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径,助力你加速成长,攻克技术壁垒,迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰! 特别说明:文中部分技术问题来源于真实生产环境及网络公
- Python Pandas.cut函数解析与实战教程
皓月照山川
pandaspythonpandas开发语言
PythonPandas.cut函数解析与实战教程摘要pandas.cut是数据分析工具库Pandas中一个极其强大且常用的函数。它的核心功能是将连续的数值型数据根据指定的间断点(bins)进行分割,转换成离散化的区间类别(categoricaldata)。这种操作在数据预处理、特征工程和数据可视化中至关重要,例如,将用户的年龄分段、将考试分数评级、或将销售额划分为不同的等级。本文章将从基础用法到
- AI技术落地的综合实战经验报告,结合最新行业案例、代码示例及可视化图表,系统阐述AI在开发提效、算法优化与行业应用中的实践路径。
一、自动化开发革命:从代码生成到低代码架构1.1自然语言转代码(NL2Code)实战技术架构基于GPT-4/Codex的代码生成器实现以下流程:graphTDA[自然语言输入]-->B(GPT-4/Codex解析)B-->C{代码解析器}C-->D[Python/Java/SQL]C-->E[测试用例]D-->F[代码质量检测]F-->G[可执行程序]典型场景:数据清洗函数生成python#输入提
- 以AI人工智能为核心,发展空间智能
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
以AI人工智能为核心,发展空间智能关键词:人工智能、空间智能、智能系统、机器学习、计算机视觉、物联网、自动化技术摘要:本文围绕"以AI人工智能为核心发展空间智能"这一主题,系统解析空间智能的技术架构与实现路径。通过揭示AI与空间智能的核心关联,深入探讨机器学习、计算机视觉、数字孪生等关键技术如何赋能空间数据的感知、处理与决策。结合智能建筑、智慧城市等实际场景,展示从算法原理到工程落地的完整技术链条
- 字节跳动Coze Studio开源了!架构解析
GISer_Jinger
中大厂面试项目开源架构前端javascript
CozeStudio是字节跳动推出的一款AI应用开发平台,专注于帮助开发者快速构建、测试和部署基于大语言模型的智能应用。其整体架构围绕“低代码开发AI应用”的核心目标设计,融合了模型能力、工具集成、流程编排和多端部署等功能。以下是其整体架构的详细解析:1.前端交互层(UILayer)核心功能:提供可视化操作界面,是开发者与平台交互的入口,聚焦于低代码开发体验。主要组件:应用编辑器:支持拖拽式流程编
- 解锁Coze开源新姿势:本地部署全攻略
居7然
大模型入门到放弃开源人工智能
解锁Coze开源新姿势:本地部署全攻略Coze开源,为何值得关注?在AI领域蓬勃发展的当下,新的技术和工具层出不穷,而Coze的开源,无疑是投下了一颗重磅炸弹。它的出现,打破了以往AI开发的技术壁垒,让更多人能够参与到AI的创新浪潮中来。以往,开发AI应用需要深厚的编程基础和专业的知识储备,这使得许多有创意的想法被挡在了技术的门槛之外。而Coze的零代码/低代码设计理念,就像是一把万能钥匙,打开了
- GaussDB 数据库架构师修炼(八) 等待事件(2)-ASP报告分析
小云数据库服务专线
GaussDB数据库架构师修炼之路gaussdb数据库架构数据库
1ASP报告简介ASP-ActiveSesionProfile(活跃会话档案信息),ASP每秒获取活跃会话事件,放到内存中,内存中的数据达阈值,会落盘gs_asp表中。ASPReport根据输入的时间段与slot个数,从内存和磁盘中取数据可视化到html中。2生成ASP报各-GUC参数说明ASP相关GUC参数GUC参数默认值说明enable_aspon是否开启活跃会话信息activesession
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Matplotlib 核心架构
chilavert318
熬之滴水穿石matplotlibpython
在数据可视化领域,Matplotlib就像一位全能的画家——它能画出折线图、柱状图等基础图表,也能创作热力图、3D图等复杂作品。但要真正用好这位“画家”,首先得理解它的“创作工具”:Figure与Axes对象的关系、绘图的基本流程、图表保存的关键参数,以及如何统一调整图表风格。这些基础架构知识,是从“能画图”到“画好图”的关键。一、Figure与Axes如果把Matplotlib的绘图过程比作在画
- Python 数据分析实战:洞察 2025 热门行业发展新态势
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1人工智能技术热点挖掘2.4.2汽车行业市场趋势分析2.4.3能源行业绿色能源发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-汽车市场数据异常值处理3.3数据分析-人工智能技术热点挖掘3.4数据分析-汽车行业市场趋势分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集改进4.2数据清洗改进
- ELK学习(一) ElasticStack技术栈简介
左边有只汪
ElasticSearchELK
ELK是由三个技术组成的分别是ElasticSearch核心存储和检索引擎Logstash高吞吐量数据处理引擎Kibana数据可视化主要业务是做日志分析ElasticStack不光是由这几种技术还有新的成员Beats,它可以采集一切数据Beats下还分为以下几个模块FileBeat日志文件PacketBeat网络流量MetricBeat服务指标(CPU,内存情况)WinlogBeatwin日志采集
- Dify 本地化部署深度解析与实战指南
逻极
difyAI开源模型DifyAI人工智能工作流AgentAI编程AI实战
Dify本地化部署深度解析与实战指南引言Dify是一个开源的低代码/无代码AI应用开发平台,旨在帮助用户快速构建和部署基于大型语言模型(LLM)和自主代理的AI应用。Dify的本地化部署允许用户在本地机器或服务器上运行平台,提供更高的数据隐私、成本控制和离线功能。本文将深入探讨Dify的本地化部署方法,包括DockerCompose和源代码部署,结合系统要求、实战步骤和最佳实践,为用户提供逻辑清晰
- 软件工程:软件需求
简介本篇博客记录了我在软件工程学习过程中关于软件需求与面向对象基础知识的学习体会和要点总结。博客共分为三个关卡内容:第1关围绕“软件需求”的定义、分类及分析过程展开,让我清晰地理解了功能性需求、非功能性需求与约束条件的区别;第2关深入探讨了如何构思有创意的软件需求,包括技术、思想、素材和用户视角的多维思考;第3关则介绍了面向对象软件工程的基本思想、产生背景及核心概念,如类、对象、继承、多态、消息传
- Python数据可视化库之autoviz使用详解
概要在数据可视化的广阔领域中,快速且智能地将数据转化为直观图表,是数据分析师和开发者的共同需求。Python的autoviz库应运而生,它凭借“一键生成可视化”的强大功能,极大地简化了数据可视化流程。无论是处理简单数据集,还是复杂的多变量数据,autoviz都能自动分析数据特征,生成高质量可视化结果,成为提升数据分析效率的得力助手。安装与验证1、安装方法autoviz库的安装可以借助Python常
- 智能制造场景195个术语的16个分类
SongYu汇集
知识库技术资料自动化
说明:《智能制造典型场景参考指引(2025年版)》日前,由工信部办公厅正式发布,将成为众多制造型企业的工作纲领1.工厂数字化规划设计(1.1):在电脑上用专业软件设计工厂布局、规划生产线等,模拟工厂建设,让工厂规划更科学合理。2.数字基础设施建设(1.2):搭建工厂的数字网络架构,提升网络速度和稳定性,确保数据传输安全高效。3.数字孪生工厂构建(1.3):创建虚拟工厂,实时映射真实工厂运行状态,通
- 大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析,根因分析能力的技术方案(1):总体介绍
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构语言模型excel人工智能
文章大纲1.核心目标2.系统总体架构3.GoogleCloud端到端方案(含无RAG&RAG双模式)3.1无RAG:Function-Calling查表模式3.2RAG:托管式向量检索4.开源轻量级方案5.数字孪生联合验证(实验性)6.知识图谱增强(Neo4j)7.监控与持续优化(CometLLM)8.实施路线图(4~10周)9.典型案例速览10.一键复现仓库11.参考文献1.核心目标让LLM在“
- 服务器生成图片
服务器生成图片通常是指通过服务器端的程序、算法或模型,根据输入的指令、参数或数据自动创建图像的过程。这种技术广泛应用于人工智能绘图、动态图像生成、数据可视化等领域。以下从常见实现方式、技术原理和应用场景三个方面详细介绍:一、常见实现方式基于AI模型的生成这是目前最主流的方式,通过训练好的深度学习模型(如扩散模型、GAN等)生成图片。典型模型:StableDiffusion、DALL・E、Midjo
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>