一、概述 Hive由Facebook開源，是一個構建在Hadoop之上的數據倉庫工具 將結構化的數據映射成表 支持類SQL查詢，Hive中稱為HQL 1.讀模式 2.Hive架構 3.使用Hive的原因 Hadoop數據分析的問題： MapReduce實現複雜查詢邏輯開發難度大，週期長 開發速
好幾年都沒更新博客了，人也變懶了。這裏介紹一下個人這幾年來使用Linux安裝軟件的經驗，也希望對Linux新手們有所幫助，同時歡迎大家吐槽。 Linux軟件安裝由於不同的Linux分支，安裝方法也互不相同，介紹幾種常見的安裝方法。 1. 源碼安裝，對於本身具有開源血統的Linux系統來説，幾乎所有的開源軟件都支持在Linux平台運行，而這些軟
在當今工程設計領域，SolidWorks（SW）作為主流三維設計軟件，對硬件性能的要求日益嚴苛。對於中小型設計團隊而言，如何平衡成本與效率成為關鍵問題。8位SW設計師共享一台高性能圖形工作站的方案應運而生。 一、硬件配置 CPU：選擇多核高主頻處理器，如Intel Core I9 14900K（24核，32線程，主頻3.2GHz）或AMD 鋭龍 9 9950
在現代Web開發中，next.roadmap.sh項目通過WebGL技術實現了令人驚歎的3D路線圖可視化功能，為開發者和學習者提供了全新的技術學習體驗。這個開源項目利用先進的3D渲染技術，將複雜的技術路線圖轉化為直觀的視覺展示，幫助用户更好地理解和規劃學習路徑。🚀 什麼是3D路線圖可視化？ 3D路線圖可視化是next.roadmap.sh項目的核心功能，它使
三極管在電路中的工作狀態以及工作條件： 三極管有三種工作狀態：截止狀態、放大狀態、飽和狀態。當三極管用於不同目的時，它的工作狀態是不同的三極管的三種狀態也叫三個工作區域 即：截止區、放大區和飽和區： (1)、截止區：當三極管 b 極無電流時三極管工作在截止狀態，c到e之間阻值無窮大，c到e之間無電流通過。 NPN型三極管要截止的電壓條件是發射結電壓Ub
此篇一區論文。一個圖回憶長啥樣 至於模型就省略了吧，注意挖空部分使用可是材料ecth。 在這一篇，我們能接觸到的新概念有無極子， BIC與準BIC， 束縛能力，環形模式的優勢， 折射率與紅藍移的關係，調製深度。 一、無極子 二、BIC與準BIC BIC是一種諧振狀態，線寬接近於0。 準BIC就是原本沒有峯
工作有些年頭了一直在搬磚，下定決心從零開始寫一套領域模型的項目 把知道的東西變成會的，把會的東西融會貫通 最終能不能用無所謂，總要留點什麼東西 Github 倉庫地址 每一篇文章對應一個 tag 這版代碼定義了 領域模型中需要那些層 層與層之間的基本引用 使用.NET Core 內置的依賴注入框架，對各層之間進行
。。 6.3seqrdriver-seqr的仲裁(sequence的仲裁問題) 1.seqr的仲裁 (1)當有多個sequence同時在一個sequencer上啓動時,所有的sequence都參與仲裁,根據算法決定哪個sequence發送transaction.仲裁算法由sequencer決定. (2)sequencer在仲裁時,會查看sequence的i
人工智能之數據分析 numpy 第九章 數組運算 @ 目錄 人工智能之數據分析 numpy 前言 一、基礎算術運算（Element-wise Arithmetic） 1. 基本運算符（支持廣播） 2. 廣播（Broadcasting
SIN 函數 語法 SIN(expr) 功能説明 獲得指定字段的正弦值。 版本 v3.0.0.0 返回結果類型 DOUBLE 適用數據類型 數值類型。 嵌套子查詢支持 適用於內層查詢和外層查詢。 適用於 表和超級表。 使用説明
你是否在為大型語言模型的量化推理速度發愁？GPTQ項目通過高效的CUDA核函數實現，將Transformer模型的量化推理速度提升數倍。本文將帶你深入瞭解GPTQ的CUDA內核開發全流程，從底層核函數實現到Python接口綁定，讓你掌握高性能量化推理的關鍵技術。讀完本文，你將能夠：理解GPTQ量化核函數的工作原理、掌握CUDA代碼到Python綁定的完整構建流程、學會如何
前言 生成Voronoi圖，有2個庫是最常用的：scipy和geovoronoi。 scipy 可能是因為我用的是實際的地圖數據，邊界比較複雜，用這個庫老是會有很多小bug，比如邊緣會有部分面積沒有被劃入任何一塊區域。和AI對話了好多輪，還是沒有完全搞定。 和AI的部分對話截取如下：
5.2 元數據 5.2.1 工具 數倉開源元數據項目對比（Apache Atlas、Apache Gravitino、DataHub、OpenMetadata、Amundsen、Metacat、Marquez） 5.2.1.1 起源與發展歷程
Android架構中的響應式編程：MVPArms框架中的RxJava背壓處理 在Android應用開發中，響應式編程已成為處理異步操作的主流範式。MVPArms作為基於MVP架構的快速集成框架，深度整合了RxJava以簡化數據流管理。本文將聚焦框架中RxJava背壓（Backpressure）問題的解決方案，幫助開發者避免數據生產速率超過消
10分鐘上手Magika+Spark：超大規模文件類型智能檢測方案 你是否還在為大數據平台中PB級文件的類型識別而煩惱？傳統工具要麼準確率不足，要麼處理速度跟不上業務需求。本文將帶你實現Magika與Spark的無縫集成，藉助Magika的AI深度學習模型（99%+準確率、毫秒級響應）和Spark的分佈式計算能力，輕鬆應對億級文件類型檢測挑
