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Hive之set参数大全-22(完)
在 Hive 中，是一个配置参数，用于指定是否启用矢量化处理复杂数据类型。该参数用于控制是否启用 Hive 的矢量化执行引擎对复杂数据类型（例如结构体、数组、映射等）进行矢量化处理。矢量化执行是一种通过同时处理多个数据元素来提高查询性能的技术。默认情况下，的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认
前端实现websocket类封装
随着Web应用程序的发展，越来越多的人开始利用Websocket技术来构建实时应用程序。Websocket是一种在客户端和服务器之间建立持久连接的协议。这种协议可以在一个单独的连接上实现双向通信。与HTTP请求-响应模型不同，Websocket允许服务器自主地向客户端发送数据。这种实时连接的能力使得
web组态（BY组态）接入流程
我们的集成例子是将编辑器和实时画面集成在vue项目框架内部的，这样必须将编辑器和实时画面做成独立的组件，然后通过调用路由来完成，中间涉及到路由传值。这样稍显麻烦。如果直接用open()调用地址，就可以不用做组件，不用做路由，这样就方便很多，这样的话是在浏览器顶端新开一个标签。调用如下：点击【新增】成
使用WebStorm创建和配置TypeScript项目
有的人可能找不到run这个命令，这个时候进行如下操作：①安装直接运行所需依赖包： `npm install -g ts-node`②settings->plugins，安装ts-node插件
使用Django定义模型类字段时常用字段详解
Django中模型类的常见字段(CharField TextField AutoField BooleanField DateTimeField)的使用以及详解
基于Java+SpringBoot+Vue.js前后端分离家具家居购物商城系统设计和实现 可行性分析
基于Java+SpringBoot+Vue.js前后端分离家具家居购物商城系统设计和实现 可行性分析毕设毕业设计成品，黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；综上所述，基于Java+SpringBoot+Vue.j
第60天-服务攻防-中间件安全&CVE 复现&Weblogic&&Jboss&Jenkins&GlassFish
主要学习了解Weblogic、JBoos、Jenkins和GlassFish四个中间件的常见CVE、未授权和弱口令等漏洞。
锐捷（十九）锐捷设备的接入安全
4、PC4通过DHCP获取IP地址，通过配置实现防止终端私设IP地址和非法DHCP服务器接入的需求;5、L1和L2连接终端的接口，全部启用单端口防环，违例动作为block端口，5分钟后自动恢复;3、PC3所在的端口，做三层端口安全，且发现违例报文后将端口关闭，并发送trap消息﹔6、L1和L2全部接
【Linux内核】从0开始入门Linux Kernel源码
Linux内核是由林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）在1991年开始开发的。当时他为了得到一个可以运行UNIX操作系统的个人计算机，开始编写一个操作系统内核，并将其命名为Linux。随后，越来越多的开发者加入到项目中，共同完善和扩展Linux内核。如今，Linux已经成为最流行和广泛使用
记一次rax应用用户体验性能优化
对于前端开发攻城狮们来说，性能优化是一个永恒的话题。随着前端需求复杂度的不断升高，在项目中想始终保持着良好的性能也逐渐成为了一个有挑战的事情。本次分享简述我们在 Rax 项目中常用的一些性能优化方式，并将从近期的一个实际业务需求出发，讲述我在 Rax C端应用场景下所遇到性能问题排查时的心路历程。本
Flink与ApacheKafka集成
1.背景介绍在大数据领域，流处理和事件驱动架构已经成为关键技术。Apache Flink 和 Apache Kafka 是流处理和事件驱动架构的两个重要组件。Flink 是一个流处理框架，用于实时处理大规模数据流。Kafka 是一个分布式消息系统，用于构建实时数据流管道和流处理应用程序。在这篇文章中
微服务1：Eureka原理与流程
详细介绍Eureka的设计目标、核心组件（Server和Client）及它们之间的通信流程。强调Eureka的自我保护机制，确保系统在网络分区或故障时保持稳定。
Apache SeaTunnel (不含web) Window11 本机搭建（非源码）
Apache Seatunnel
前端开发：JS中关于八皇后算法的使用
在前端开发过程中，关于算法的使用也是非常常见的操作，尤其是处理一些复杂的业务场景，还有就是前端获取到后端返回的复杂结构的数据，所以说前端开发中处处都有算法使用的场景。开发者从接触编程开发开始，就与算法脱不了干系了，算法又和数学分不开，总归到底还是对逻辑思维和数学计算知识的使用。但是大部分开发者没有去
SpringBoot引入缓存提高单次查询数据效率
第2步：查询先查缓存，查询到值先存缓存。第1步：引入缓存上下文。第3步：清理缓存上下文。
第八章：AI大模型的安全与伦理8.3 AI伦理与责任8.3.2 可解释性与透明度
1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的发展，我们已经看到了许多大型的AI模型，如GPT-3和BERT等，它们在自然语言处理、图像识别和其他领域取得了显著的成果。然而，这些模型的规模和复杂性也带来了新的挑战，尤其是在安全和伦理方面。在本章中，我们将深入探讨AI大模型的安全和伦理问题，特别是在可解释性和
Linux快速入门
目录作用/usr全称（Unix Software Resource），该目录用于存放软件资源，FHS建议开发者，将软件产品的数据合理放在该目录的子目录下，有点类似于Windows中的c:\windows，与c:\Program files的综合体。
深度学习中的不同类型的模型性能优化方法
1.背景介绍在深度学习领域，模型性能优化是一个重要的研究方向。随着数据规模的增加和计算资源的不断提高，深度学习模型的复杂性也随之增加。因此，在实际应用中，需要采用不同类型的性能优化方法来提高模型的效率和准确性。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型
k8s架构、工作流程、集群组件详解
Kubernetes（简称K8s，是因为 k 和 s 之间有八个字符）是一个开源的容器编排平台，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用程序。它提供了一种机制，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的集群。Kubernetes的目标是让部署容器化应用程序变得简单高效。它提供了应用程序部署、规划、更新
制造业中的人工智能与机器学习：实例与应用
1.背景介绍制造业是现代社会经济的重要组成部分，其产能和质量直接影响到国家和企业的竞争力。随着数据、计算能力和算法的快速发展，人工智能(AI)和机器学习(ML)技术在制造业中发挥了越来越重要的作用。这篇文章将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细