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u_16213599 頭像

mob64ca13fc220d - hive group by cube函數

Cube授權/明細等操作 Cube明細查看 Cube是從星型模式的Hive表中獲取的預計算數據集，供用户探索、管理所有cube的網頁管理頁面。由菜單欄Model進入cube頁面，系統中所有可用的cube將被列出。 點擊已經創建好的cube, 展開cube明細。 SQL 視圖 (Hive查詢讀取數據

訪問權限 , 大數據 , 用户權限 , hive , 數據存儲

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u_16213627 頭像

mob64ca1402d47a - Ajax Panel Plugin for Grafana 案例

這篇文章主要介紹了jQuery Ajax使用實例,本文講解了$.ajax的一般格式、$.ajax的參數描述、$.ajax需要注意的一些地方、$.ajax我的實際應用例子,需要的朋友可以參考下 Jquery在異步提交方面封裝的很好，直接用AJAX非常麻煩，Jquery大大簡化了我們的操作，不用考慮瀏覽器的差異了。 $.post、$.get是一些簡單的方法，如果要處理複雜

雲計算 , Ajax , 雲原生 , HTML , Json

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u_16099174 頭像

晨曦微露s - 找出服務器內Docker虛擬硬盤位置

目錄 磁盤管理 1 磁盤管理 2 掛載磁盤的步驟 3 磁盤分區 4 添加一塊磁盤 5 磁盤分區 6 掛載磁盤分區 7 總結 磁盤管理 1 磁盤管理 linux系統中磁盤管理就是將磁盤通過掛載的方式掛載到linux文件系統中。 2 掛載磁盤的步驟

雲計算 , 磁盤管理 , 磁盤分區 , 找出服務器內Docker虛擬硬盤位置 , linux文件系統 , Docker

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u_16099249 頭像

雲端築夢大師 - 項目管理中控制採購過程中的數據分析工具

因為項目的複雜性，項目的組織不可能依靠自身的力量來完成項目的全部工作，所以需要把項目的一部分工作外包給其他一些組織，這個所謂的外包通常就是以合同的形式進行的，一個項目可能有很多個執行組織。 1、項目採購管理是項目組從項目外部獲取產品、服務或者成果來最優滿足項目的需求。採購管理是一個比較特別的過程，在其他的項目管理過程裏，項目團隊是一個乙方的角色，但是到了採購管理裏面

最小化 , 人工智能 , 數據分析 , 供應鏈管理 , 外包

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u_16213723 頭像

mob64ca1419e0cc - lvgl luA 單片機

1, 晶振不起振？ 萬事開頭難，使用atmega88單片機，開始玩的時候晶振就是不起來，換個在其他電路板已經編程好的測試一下我焊的時鐘電路是否OK，結果顯示時鐘可以起振，就是我自己編程的無法起振。仔細閲讀編程説明，發現編程熔絲位的選項不對，修改使用外部 CLKSEL=1101, SUT =11的外部晶振模式， 編程選項中選中熔絲位編程，再次編程，O

編程 , lvgl luA 單片機 , 測試 , 工作 , 晶振 , 前端開發 , Javascript

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI智聯穿戴生態系統：讓穿戴設備從“單打”變“團戰”

很多人手上戴着手環、兜裏揣着耳機，卻總覺得它們“各管各的”——手環記了睡眠數據，要手動傳到手機才能看；跑步時想切首歌，還得掏出手機操作。但有了AI智聯穿戴生態系統，這些設備就像組隊的“隊友”，靠三項關鍵技術，默契配合幫你搞定日常健康和便利需求。 先看設備協同通信技術，它是設備間的“無線對講機”。以前不同品牌的穿戴設備，數據像隔了堵牆——華為手環的運動數據，很難直接傳到蘋果手錶上。而這

數據 , NLP , 即時聊天 , 翻譯器 , 人工智能

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u_87634 頭像

新新人類 - CNN的神奇應用實例

Network In Network 是13年的一篇paper 引用：Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network[J]. arXiv preprint arXiv:1312.4400, 2013. 文章的新點： 1. 採用 mlpcon 的結構來代替 traditional 卷積層；

機器學習 , 卷積 , 卷積核 , 人工智能 , 全連接 , CNN的神奇應用實例

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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - AI 招聘：提升效率與精準度

AI 招聘：提升效率與精準度 AI招聘：重構企業招聘的效率與精準度 過去一年，AI 持續釋放組織產能，幫助員工節省超 120 小時重複勞動，推動生產率平均提升 30%，勞動力成本下降 19%。86% 的首席人力資源官已將“數字勞動力整合”納入核心職責，AI 正成為企業招聘領域的重要變革力量。 AI面試智能體：從輔助工具到決策支撐

上傳 , ATS , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案

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u_16213683 頭像

mob64ca14101b2f - oracel 分區表不走normal索引

表空間是指磁盤上的一塊存儲區域，用來存放表。 　　使用範圍分區法對數據量大的表進行分區，分區存放到不同的表空間。 　　範圍分區就是用表中的某個字段值的範圍進行分區。 　　比如： 　　1）用數值型的id字段,id100000的在第1個分區，100000=id200000的在第二個分區。 　　2）用日期類型的字段，2011年的數據在一個分區，2012年的

字段 , 表空間 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫

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u_16213567 頭像

數碼墨魚 - java實戰系列學習資料彙總 - beifangbubai的個人空間 -

一、傳統智能物流倉儲的困境與挑戰 1.1 貨位管理：無序中的效率瓶頸 1.2 庫存管理：積壓與缺貨並存的矛盾 二、Java 大數據：智能物流倉儲的破局之道 2.1 全鏈路數據採集與處理：構建倉儲數字孿生體 2.2 智能貨位優化：算法驅動的空間革命 2.3 庫存週轉率提升：精準

貨位優化 , Java 大數據 , 智能物流倉儲 , 強化學習 , 庫存週轉率 , Css , 前端開發 , HTML

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI 醫療技術智能評估系統：幫醫院選對 “醫療好幫手”

醫院引進新的醫療技術時，常面臨 “難判斷效果” 的困擾：比如新的影像診斷設備，單看參數表難知實際用着順不順手；新的治療方案，靠人工統計療效耗時又易出錯。而 AI 醫療技術智能評估系統，就像給醫院配了位 “技術評估專家”，靠三項核心技術，讓醫療技術選型和效果判斷更準、更快。 第一項是全場景數據抓取技術，讓評估 “不缺關鍵信息”。傳統評估往往只看技術的核心性能，比如診斷設備的準確率，卻忽

數據 , NLP , 人工智能 , 數據抓取 , 維護費用

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u_16213651 頭像

mob64ca14089531 - Linux的小知識-curl命令_Linux_技術小生

curl命令 是一個利用URL規則在命令行下工作的文件傳輸工具。它支持文件的上傳和下載，所以是綜合傳輸工具，但按傳統，習慣稱curl為下載工具。作為一款強力工具，curl支持包括HTTP、HTTPS、ftp等眾多協議，還支持POST、cookies、認證、從指定偏移處下載部分文件、用户代理字符串、限速、文件大小、進度條等特徵。 一、在Linux上安裝curl：

字符串 , 下載文件 , HTTP , Css , 前端開發 , HTML

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20214843 頭像

龐然大悟 - NGINX 內存池設計原理：內存分配策略、碎片優化與生命週期管理

一、內存池核心設計目標：高性能與穩定性 NGINX 作為高性能 Web 服務器，需處理海量短期請求，傳統內存分配（如 malloc/free）存在頻繁系統調用、內存碎片嚴重、效率低下等問題。內存池設計的核心目標是 批量分配、集中釋放、減少碎片，通過預分配內存塊降低系統開銷，同時保證請求處理過程中的內存安全。 內存池本質是一塊預申請的連續內存區域，按固定規則劃分為不同粒

服務器 , 內存分配 , 鏈表 , Nginx , 複用

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u_16099203 頭像

網絡安全守衞 - vscode使用和配置（極簡）

Cline 是一款新型的 VSCode AI 助手插件，主打 正確性 + 可控性 + 文件級操作能力。它讓 AI 可以在你的本地項目中 讀寫文件、執行命令、運行代碼、生成多步計劃，更像一個可以合作的軟件工程師。 本文將帶你從零開始學習 Cline，包括： Cline 的核心功能和使用方式 基礎工作流程 常見的幾個使用示例 如何通過神馬

API , 登錄界面 , 前端開發 , Javascript , Python

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u_16213617 頭像

mob64ca140088a9 - Nimbus storm

storm集羣在生產環境部署之後，通常會是如下的結構。從圖中可以看出zookeeper和supervisor都是多節點，任意1個zookeeper節點宕機或supervisor節點宕機均不會對系統整體運行造成影響，但nimbus和ui都是單節點。ui的單節點對系統的穩定運行沒有影響，僅提供storm-ui頁面展示統計信息。但nimbus承載了集羣

Nimbus storm , Storm , 大數據 , 配置文件 , zookeeper , 多節點

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雲端築夢工匠 - PDF 閲讀器福昕閲讀器 Foxit Reader v9.7.2.29539 中文便攜版

在日常學習和工作中，我們時常需要處理PDF文件——合併報告、拆分章節、壓縮體積以便郵件發送。通常，我們會下意識地去尋找那些知名的在線PDF處理網站，但在點擊“上傳”按鈕的那一刻，心裏偶爾會閃過一絲猶豫：我這份包含敏感信息的文件，上傳到陌生的服務器上，真的安全嗎？ 最近，我遇到了一款名為“PDF工具箱”的小工具，它最吸引我的一點，用界面上一句不起眼的小字完美概括了：“您的文件

服務器 , 上傳 , 設計理念 , 前端開發 , Javascript

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編程夢想家 - 實時實例分割最新

本文主要解決視頻目標分割領域的一個基本問題：如何使分割模型能夠有效地適應特定視頻以及在線目標的外觀變化。 解決辦法：提出一個圖存儲網絡來對分割模型進行“學習更新”。 大概流程分為兩步：首先構建一個由全連接圖構成的情景存儲網絡，將幀存儲為節點，並通過邊捕獲跨幀的相關性。然後，可學習的控制器被嵌入以簡化內存的讀寫。 相比於以往模型的優勢：結構化的外部

機器學習 , 實時實例分割最新 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習 , 計算機視覺

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u_12226 頭像

小蝌蚪 - mousedown mousemove解決同時觸發

最近用Qt軟件界面，需要用到mouseMoveEvent，研究了下,發現些問題，分享一下。 在Qt中要捕捉鼠標移動事件需要重寫MouseMoveEvent，但是MouseMoveEvent為了不太耗資源在默認狀態下是要鼠標按下才能捕捉到。要想鼠標不按下時的移動也能捕捉到，需要setMouseTracking(true)。 bool mouseTracking 這

控件 , 機器學習 , 子類 , 鼠標移動 , 人工智能

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u_16213706 頭像

mob64ca1415bcee - Embeddings 緩存

今天早上去遷移網站發現打開網站報錯 然後我去phpinfo.php看了一下，果然我的測試頁裏面有加載到Memcache這個模塊，如下圖： 這時候，既然發現了問題的所在我們就要去排查問題，當前這個問題呢就是需要讓PHP支持到Memcache這個模塊，那下面教程如下，我來簡單説下Memcache的安裝教程

機器學習 , php , Embeddings 緩存 , 加載 , 人工智能 , memcached

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u_16970152 頭像

求知上進 - 深入學習 Python 函數：非局部變量

第一章：非局部變量的誕生史——Python 閉包的“補完計劃” 1.1 Python 2 的悲情時代：沒有 nonlocal 的閉包殘缺之痛 # Python 2 時代開發者內心的吶喊 def counter(): count = 0 def inc(): count += 1 # UnboundLocalErr

狀態機 , 人工智能 , 深度學習 , 局部變量 , Python

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u_16213574 頭像

數據分析家 - 對雲計算，大數據和人工智能的淺談（三） - 好文

在日常生活中，互聯網技術已經無處不在。你刷的短視頻、收到的個性化購物推薦、智能家居控制，甚至出行導航，背後都有AI、大數據和雲計算在默默支撐。雖然很多人只感受到便利，但這些技術背後有許多趣味故事和科學邏輯。本文將通過生活場景，展示技術如何悄悄改變我們的日常體驗。 清晨，你醒來，智能音箱已經根據天氣、日程和興趣播放新聞或音樂。這是AI與大數據分析的結

智能家居 , 雲計算 , 大數據分析 , flink , Css , 前端開發 , HTML

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u_17583190 頭像

fangpin - AI Agent 設計原則與最佳實踐

Agent 設計準則 三大準則： 透明：讓用户感知 Agent 的存在，以及其行為 可控：用户可以設置 agent的偏好，並對 Agent 進行指令，以及監控其行為 一致性：Agent 行為保持一致，避免用户對 Agent 行為產生困惑 透明性設計 透明性要求 Agent 在交互過程中清晰表達其意圖、能力和限制： 身份標識：Agent

agent , langgraph , langchain , 人工智能 , 深度學習 , deep agent

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u_16099236 頭像

是大魔術師 - diceloss與交叉熵的權重

1.信息量與信息熵 香農在他著名的論文”通信的數學原理“（A Mathematic Theory of Communication）中提出了”信息熵“的概念，解決了信息的度量問題，並且量化出信息的作用。 一條信息的信息量與其不確定性有着直接的關係。比如説，我們要搞清楚一件非常非常不確定的事，或是我們一無所知的事情，就需要了解大量的信息。相反，

互信息 , 損失函數 , 人工智能 , 深度學習 , diceloss與交叉熵的權重 , 概率分佈

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u_16213646 頭像

mob64ca140761a4 - 離線使用hanlp裏的模型需要什麼操作

ETL測試分為離線ETL和實時ETL測試。 實時ETL的測試點： 鏈路數據的一致性 　　主要驗證每個鏈路節點數據消費的一致性，重點確保整個鏈路各個節點的數據處理和消費情況一致，也就是通過對數據消費的分時、分頻率對比完成一致性驗證。 　　 natural-flow：自然消費的數據流，是源於線上真實的數據消息通道，即自然頻率

離線使用hanlp裏的模型需要什麼操作 , 鏈路 , 數據丟失 , 數據 , NLP , 人工智能

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