- 为了在未来的人工智能世界中取得成功，学生们必须学习人类写作的优点
睿邸管家
澳大利亚各地的学生在新学年开始使用铅笔、钢笔和键盘学习写字。在工作场所，机器也在学习写作，如此有效，几年之内，它们可能会写得比人类更好。有时它们已经做到了，就像Grammarly这样的应用程序所展示的那样。当然，人类现在的日常写作可能很快就会由具有人工智能(AI)的机器来完成。手机和电子邮件软件常用的预测文本是无数人每天都在使用的一种人工智能写作形式。据AI行业研究机构称，到2022年，人工智能及
- Deepseek技术深化：驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代，信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术，Deepseek正在引领新一轮技术革新，颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面，深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下，传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- Anaconda 和 Miniconda：功能详解与选择建议
古月฿
python入门pythonconda
Anaconda和Miniconda详细介绍一、Anaconda的详细介绍1.什么是Anaconda？Anaconda是一个开源的包管理和环境管理工具，在数据科学、机器学习以及科学计算领域发挥着关键作用。它以Python和R语言为基础，为用户精心准备了大量预装库和工具，极大地缩短了搭建数据科学环境的时间。对于那些想要快速开展数据分析、模型训练等工作的人员来说，Anaconda就像是一个一站式的“数
- 人工智能应用研究快讯 2021-11-30
峰谷皆平
[HTML]ArtificialIntelligenceforSkinCancerDetection:ScopingReviewATakiddin,JSchneider,YYang,AAbd-Alrazaq...JournalofMedicalInternet...,2021ABSTACT:Background:Skincanceristhemostcommoncancertypeaffectin
- 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
- 从振动信号到精准预警：AI 如何重塑工业设备健康管理？
缘华工业智维
人工智能计算机视觉边缘计算信息与通信
在智能制造浪潮席卷全球的当下，工业生产正经历着从传统模式向智能化、数字化转型的深刻变革。在这场变革中，AI驱动的振动分析技术犹如一颗璀璨新星，成为工业设备可靠运行的“健康卫士”。它通过在设备关键部位部署振动传感器，如同医生为患者听诊般实时采集设备运行时的振动信号，再借助强大的人工智能算法对这些“工业脉搏”进行深度解析，从而实现对工业设备从故障预警到寿命预测的全周期精准守护。一、AI振动分析：设备状
- AI 生成虚拟宠物：24 小时陪你聊天解闷
大力出奇迹985
人工智能宠物
本文围绕AI生成虚拟宠物展开，介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴，能实现24小时不间断陪伴聊天，为人们解闷。文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
- 基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略
AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构python人工智能开发语言ai
基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略关键词：Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要：本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手，从需求分析、技术选型到核心功能实现，再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询，通过机器学习模型提供个性化建议，并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
- GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧：让模型更懂你的需求
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AIGCai
GPT-4在AIGC中的微调技巧：让模型更懂你的需求关键词：GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要：AIGC（人工智能生成内容）正在重塑内容创作行业，但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”，或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比，从微调的底层逻辑讲到实战技巧，带你掌握让GPT-4“更懂
- AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCchatgptai
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词：AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，ChatGPT（文本生成）与DALL·E（图像生成）的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理，结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程，并揭示提升内容
- 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
- AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力关键词：数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要：本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用，重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发，详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景，并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后，文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- 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
- 2018年中南大学中英翻译
某翁
参考：20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明，机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
- 【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？
三桥君
《三桥君MCP落地方法论》《三桥君AI大模型落地方法论》#《三桥君AI产品方法论》人工智能AI产品经理MCPAPI三桥君系统架构llama
你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求，因此，从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构，并分析多种部署方式的优劣势，为企业在AI落地
- 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
- 今年校招竞争真激烈
12_05
程序员满大街，都要找不到工作了。即使人工智能满大街，我也后悔当初没学机器学习，后悔当初没学Java。C++真难找工作。难道毕了业就失业吗？好担心！
- 基于随机森林的白酒风味智能分类系统：从数据到洞察的完整实践
笙囧同学
python
作者：笙囧同学|中科院计算机大模型方向硕士|全栈开发爱好者座右铭：偷懒是人生进步的阶梯联系方式：
[email protected]各大平台账号/公众号：笙囧同学前言大家好，我是笙囧同学！今天给大家分享一个超级有趣且技术含量爆表的项目——白酒风味智能分类系统。作为一个既爱技术又爱美酒的程序员，我花了大量时间研究如何用机器学习的方法来"品酒"，让AI帮我们识别白酒的风味特征。这个项目融合了机器学习、数
- 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
tmjpz04412
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
- 响应式编程实践：Spring Boot WebFlux构建高性能非阻塞服务
fanxbl957
Webspringboot后端java
博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人响应式编程实践：SpringBootWebFlux构建高性能非阻塞服务一、引言在当今数字化时代，互
- 企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱
南七小僧
AI技术产品经理网站开发人工智能数据库知识图谱人工智能
如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性，特别是针对企业规模的检索增强生成（RAG）。看看海外人工智能企业Writer是如何利用知识图谱增强企业级RAG。要点概要：矢量数据库高效存储数据，但缺乏上下文和关联信息。图数据库优先考虑数据点之间的关系，受益于关系结构。知识图谱在语义存储方面表现出色，由于其能够编码丰富的上下文信息，
- 【人工智能入门必看的最全Python编程实战（1）】
DFCED
人工智能python开发语言深度学习找工作就业
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1.AIGC未来发展前景未完持续…1.1人工智能相关科研重要性拥有一篇人工智能科研论文及专利软著竞赛是保研考研留学深造以及找工作的关键门票！！！拥有一篇人工智能科研论文
- 2025毫米波雷达技术白皮书：智能汽车与物联网的感知核心
随着人工智能、物联网（IoT）和智能汽车产业的迅猛发展，毫米波雷达技术正成为感知领域的核心驱动力。毫米波雷达凭借其高精度、全天候和强抗干扰能力，广泛应用于智能汽车的自动驾驶、物联网的环境感知以及工业自动化。2025年，毫米波雷达技术在性能、应用场景和市场规模上都达到了一个全新的高度。本白皮书将深入探讨毫米波雷达技术的核心优势、发展趋势及其在智能汽车与物联网中的应用前景，同时推荐各大品牌的领先产品方
- 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，
- 人工智能概念之九：深度学习概述
文章目录相关文章一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图1.2技术革命的催化剂二、深度学习的双面性：性能优势与技术挑战2.1技术优势全景扫描2.2技术挑战深度剖析三、技术演进时间轴：70年的厚积薄发四、主流框架生态对比五、未来演进方向相关文章人工智能概念之二：人工智能核心概念：网页链接一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图深度学习处于人工智能（AI）技术金字塔
- H800核心技术突破与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下，H800芯片凭借自主架构优化与算力跃升，成为推动行业场景化落地的关键驱动力。本文将从技术路径、性能突破与行业应用三个维度，系统解析H800如何在高并发计算与低延时响应领域实现底层架构创新。首先聚焦其自主架构优化的核心技术路径，包括动态资源调度算法与异构计算单元的深度协同设计，揭示其在能效比与计算密度上的突破逻辑；进一步结合算力跃升的具体表现，探讨该芯片如何通
- 智慧建筑：科技引领房地产与建筑业的未来
RedPhoenix45
最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE智慧建筑：科技引领房地产与建筑业的未来随着科技的飞速发展，人工智能（AI）和智能化工具正以前所未有的速度改变着各行各业。在房地产与建筑领域，这种变革尤为显著。从建筑设计到施工管理，再到物业管理，智能化技术正在重塑行业的每一个环节。本文将探讨如何利用先进的智能化工具提升房地产与建筑行业的效率，并介绍一款革命性的开发工具——它
- 智慧施工：AI技术赋能建筑安全监测新纪元
开发AI智能应用，就下载InsCodeAIIDE，一键接入DeepSeek-R1满血版大模型！智慧施工：AI技术赋能建筑安全监测新纪元在现代建筑行业中，施工安全始终是核心关注点之一。随着科技的飞速发展，人工智能（AI）和大数据分析逐渐成为提升施工安全的重要工具。本文将探讨如何利用智能化软件和大模型API来构建高效的施工安全监测系统，并介绍一款强大的开发工具——InsCodeAIIDE的应用场景及其
- 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
