## Hive相比于关系数据库的优势
在大数据时代，海量数据的存储和处理成为了一项重要的任务。然而，传统的关系型数据库在处理大数据时遇到了许多挑战，比如数据规模过大、查询复杂度高、扩展性差等问题。为了解决这些问题，出现了一系列的大数据处理工具和技术，其中Hive是一款非常强大和流行的工具。
### 1. 什么是Hive？
Hive是一个开源的数据仓库工具，它构建在Hadoop上，旨在提供类似
原创
2023-09-10 14:04:38
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# Python相比于Qt的好处
Python是一种高级编程语言，具有简单易学、功能强大、支持多种编程范式等特点，而Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架。相比之下，Python在GUI开发方面的优势逐渐显现出来。本文将介绍Python相比于Qt的好处，并通过代码示例展示其优势。
## 1. Python的优势
### 1.1 简单易学
Python语法简洁清晰，易于学习和使用。
原创
2024-06-26 05:36:50
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MyBatis分为全注解版和xml版；全注解版适合于小项目，直接在方法上加注解，在注解中写sql仓储Repository 模式是领域驱动设计中另一个经典的模式。在早期，我们常常将数据访问层命名为：DAO，而在 SpringData JPA 中，其称之为 Repository（仓储），这也不是巧合，而是设计者有意为之。熟悉 SpringData JPA 的朋友都知道当一个接口继承 Jpa
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2024-09-05 17:24:24
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1 云计算平台的三层服务 1.1 Iaas（Infrastructure as a service,基础设施即服务） Iaas层为基础设施运维人员服务，提供计算、存储、网络及其他基础资源，云平台使用者可以在上面部署和运行包括操作系统和应用程序在内的任意软件，无需再为基础设施的管理而分心
一. CoreMark简介CoreMark是一款用于评估CPU性能的基准测试程序，它包含了多种不同的计算任务，包括浮点数、整数、缓存、内存等方面的测试。CoreMark的测试结果通常被用来作为CPU性能的参考，它可以帮助开发人员和系统管理员评估不同处理器和系统的性能，比较不同处理器之间的性能差异，也可以用来测试处理器在多线程并行计算方面的性能。
官网地址：https://www.eembc.org
BIM软件作为三维设计软件，现阶段在工程中主要的运用于设计后的翻模、施工模拟、工程量计算等，因其无CAD等二维软件操作的便利，且存在一定的技术入门门槛，故现阶段BIM设计一直处于逆向设计阶段，有没有一种能迅速提升建模效率的一种方法，能实现二维设计与三维模型同步生成，提升BIM软件在设计阶段运用的可能性：为此，以桩基快速建模为例，同步建模提供以下思路：VBA提取桩基位置信息参数+Dynamo可视化编
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2023-09-14 09:07:47
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作者丨happy导读CNN与Transformer相互借鉴是必然趋势，但如何借鉴并扬长避短仍需进一步深入挖掘。本文的UniFormer提供了一个非常不错的思路，它将卷积与自注意力以transformer方式进行了统一构建UniFormer模块，并由此构建了UniFormer。最后，作者在不同视觉任务(包含图像分类、视频分类、目标检测、实例分割、语义分割、姿态估计)上验证了UniFormer的超优异
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2024-09-20 06:45:44
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GAN被LeCun赞为继CNN之后最为重要的一个工作，其原因在于让各位惊呼“这才有点人工智能的样子”。相比于CNN或者RNN而言，GAN是一种完全不一样的思路。CNN或者RNN，其本质都是一种有监督的学习方式，相比于传统的方式而言，得益于网络强大的表达能力和自动学习特征的end-to-end的学习能力，CNN和RNN在很多任务上实现了巨大提升从而引领了这一次的人工智能的兴起。但是有监督学习的缺陷在
# Node.js与Java的优势对比
## 引言
在当前的软件开发环境中，选择合适的编程语言进行项目开发是非常重要的。Node.js和Java是两种流行的技术栈，每种都有其独特的优点。在这篇文章中，我们将帮助你理解Node.js相对于Java的主要优势，并通过具体的代码和流程展示如何进行简单的Node.js开发。
## 流程概述
首先，我们将展示选择Node.js的开发流程，以下是一张表
Abstract 等方差和
局部性仍然是去雾性能的
瓶颈。虽然
Transformer占据了各种计算机视觉任务，但直接利用
Transformer进行图像去雾具有挑战性： 1)往往会导致
模糊和粗糙的细节，不适合图像重建；2)
Transformer的位置嵌入以逻辑或空间位置顺序提供，忽略了变化的雾霾密度，导致去雾性能次优。
Transformer进行图像去雾。为了解决
前言：CNN模型主要用到人类的视觉中枢，但其有一劣势，无论是人类的视觉神经还是听觉神经，所接受到的都是一个连续的序列，使用CNN相当于割裂了前后的联系。CNN，训练样本输入输出确定，（输入连续的序列，长短不一：一段连续的手写文字），比较难切分一个独立样本:【我是中国人，我的母语是_______。】RNN 是一种用来处理和预测序列数据的特殊的神经网络，这种神经网络的功能与人的一些思考习惯类似。RNN
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2024-03-19 10:14:25
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vue更新到2.0之后,作者就宣告不再对vue-resource更新,而是推荐的axios。vue-resource特点vue-resource插件具有以下特点：1，体积小vue-resource非常小巧，在压缩以后只有大约12KB，服务端启用gzip压缩后只有4.5KB大小，这远比jQuery的体积要小得多。2，支持主流的浏览器和Vue.js一样，vue-resource除了不支持IE 9以下的
前言EEMD在 EMD 算法 基础上加入了白噪声，以集合平均的方式消除模态重叠现象，但是这种算法的实时性不好。一方面，EEMD 算法需要进行多组 EMD 分解求平均，而在一次 EMD 分解过程中需要 经过很多次迭代才能分解出 IMF，这就需要进行大量的计算，使得 CPU 的执行效率很慢；另一方面，EEMD 算法的参数选择主要依靠经验确定，主观性大，该算法中包含两个重要的参数：添加的辅助 白噪声的大
背景：业务需要在不同的时间点对同一个session_id上的广告行为（展示、点击、转换等）数据的更新。基于HBase归因更新原理：以session_id为Key在HBase中写入数据，数据更新是先点查到历史数据，补齐当前数据后再次写入。方案优点：数据入库和更新快，支持高效点查方案缺点： 1.不支持数据分析和报表统计； 2. 不支持联邦查询； 3. HBase社区发展不活跃； 4. 每次要读取数据然
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2024-04-16 19:17:16
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最早接触mvc架构是在ASP.NET中到我现在接触的ruby on rails的这种框架模式，最初的理解是：控制层，模型层，视图层。
[img]http://imgsrc.baidu.com/baike/pic/item/90cebeec25adbf02269791bc.jpg[/img]
当然对实现这种方式唯一的认识就是系统的结构层次划分很清楚，但是
WMS与ERP系统是两个不同的系统，不存储优势的比较！WMS是仓库管理
原创
2022-10-17 11:23:26
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最近在研究服务器部署项目，用了好几种办法成功部署。这些方法互有利弊，本文就逐一详细演示说明： 目录1.服务器下载Go环境，直接将项目代码放到服务器上运行2.服务器不下载Go环境，本地将项目打包成可执行的二进制文件，放到服务器上运行3.服务器安装Docker，项目编写Dockerfile文件 （1）Dockerfile 文件基于golang:alpine 直接构建 （
1 RNN概述我们已经知道BP算法, CNN算法, 那么为什么还会有RNN呢?? 什么是RNN, 它到底有什么不同之处? RNN的主要应用领域有哪些呢?这些都是要讨论的问题.BP算法,CNN之后, 为什么还有RNN? 细想BP算法,CNN(卷积神经网络)我们会发现, 他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是,
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2024-03-26 10:58:22
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简洁易懂讲清原理，讲不清你来打我~ 内联函数和宏函数一样省去了参数压栈、栈帧开辟与回收、结果返回等，提高运行速率 内联函数在代码展开时会安全检查和自动类型转换，宏函数不会 类中隐式的内联函数可以访问类的成员变量，宏函数不行 内联函数可以调试，宏函数不行 ...
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2021-07-25 14:03:00
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文章目录3.Ioc及AOP扩展应用3.1 IoC的构造注入3.1.1 使用内部bean3.1.2 使用ref引用形式3.2 通过构造中的参数索引顺序赋值3.3 通过type类型注入3.3.1 日期格式注入3.3.2 设值注入(set)与构造注入的区别3.4 集合、数组、Map、Properties类型注入3.5 AOP扩展使用3.5.1 异常通知3.5.2 最终通知3.5.3 环绕通知3.6 使
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2024-10-24 10:39:16
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