@ApiModelProperty(value = "服务名称") @JsonAlias({"appName"}) @TableField("service_name") private String serviceName;

时间: 2024-01-13 21:05:42 浏览: 130
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获取asp.net服务器控件的客户端ID和Name的实现方法

这是一个 Java 类中的成员变量，使用了注解 @ApiModelProperty 来描述该变量的含义，即“服务名称”。同时，注解 @JsonAlias({"appName"}) 表示该变量可以通过别名“appName”来访问。变量类型为 String，名称为 serviceName，对应的数据库表字段为 service_name。
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nestx-value:提供受Springframework配置类注释启发的Injected @Value

private readonly appName: string; } 在这个例子中，dbUrl 将被设置为环境变量 DATABASE_URL 的值，而 appName 则会从 APP_NAME 环境变量中获取。这种做法让代码更加整洁，同时也易于测试和维护，...

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使用springboot + jpa + mysql实现模糊查询 appName和tag 实体类如下: import lombok.Data; import javax.persistence.*; @Data @Entity @Table(name = "app_tag") public class AppTag { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) @Column(name = "id", columnDefinition = "bigint(31) COMMENT '主键'") private Long id; @Column(name = "app_id", columnDefinition = "varchar(31) COMMENT '应用id'") private Long appId; @Column(name = "app_name", columnDefinition = "varchar(63) COMMENT '应用名称'") private String appName; @Column(name = "tag", columnDefinition = "varchar(63) COMMENT '标签'") private String tag; } 查询方法为public AppTag[] getAppTag(String keyword)

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在rsyslog.conf具体要怎么配置如下内容module(load="builtin:omfile" Template="huaweiUSGEvents") template(name="huaweiUSGEvents" type="string" string="/var/log/%fromhost-ip%/%PROGRAMNAME%-%$year%-%$month%-%$day%.log") template(name = "huaweiUSGEvents" type = "list" ) { property (name = "timestamp" dateFormat = "rfc3339" ) constant(value = " host=" ) property (name = "hostname" ) constant(value = ", relayHost=" ) property (name = "fromhost" ) constant(value = ", tag=" ) property (name = "syslogtag" ) constant(value = ", programName=" ) property (name = "programname" ) constant(value = ", procid=" ) property (name = "procid" ) constant(value = ", facility=" ) property (name = "syslogfacility-text" ) constant(value = ", sev=" ) property (name = "syslogseverity-text" ) constant(value = ", appName=" ) property (name = "app-name" ) constant(value = ", msg=" ) property (name = "msg" ) constant(value = "\n" ) }

constant(value=", appName=") property(name="app-name") constant(value=", msg=") property(name="msg") constant(value="\n") } # Send logs to huaweiUSGEvents file using huaweiUSGEvents template if ...

有如下的配置文件：confifig.properties @Info(name="卡卡西" ,tags={"复制忍者" , "六代火影"}) @Organization（name="木叶村" ,size=556） public class Ex1{ } version=1.0 appName=注解的应用案例 id=123456789 title=java从入门到入土 size=120 druid.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis druid.username=root druid.password=root123 有如下的类：public class BaseDAO{    @Value(name="druid.driverClassName")    private static className;    @Value(name="druid.url")    private static url;    @Value(name="druid.username")    private static username;    @Value(name="druid.password")    private static password;    static{   // 在静态块中参考课堂的案例，将配置文件中对应 的属性值绑定到上面的四个静态变量中。   }    public static void showInfo(){   // 输出上面4个静态成员变量的值   } 根据题目意思定义一个Value注解。 完成BaseDAO中的静态块中的代码和showInfo方法中的代 码编写。

定义Value注解如下： java @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target(ElementType.FIELD) public @interface Value { String name() default ""; } 完整的BaseDAO代码如下： java public class ...

package com.sinoma.auth.config; import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration(proxyBeanMethods = false) public class XxlJobConfig { private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class); @Value("${xxl.job.admin.addresses}") private String adminAddresses; @Value("${xxl.job.executor.appname}") private String appName; @Value("${xxl.job.executor.ip}") private String ip; @Value("${xxl.job.executor.port}") private int port; @Value("${xxl.job.accessToken}") private String accessToken; @Value("${xxl.job.executor.logpath}") private String logPath; @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}") private int logRetentionDays; @Bean public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() { logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init."); XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor(); xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses); xxlJobSpringExecutor.setAppName(appName); xxlJobSpringExecutor.setIp(ip); xxlJobSpringExecutor.setPort(port); xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken); xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath); xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays); return xxlJobSpringExecutor; } } 这段代码哪里有循环依赖的问题

从提供的代码中，没有明显的循环依赖问题。循环依赖通常发生在两个或多个bean之间相互依赖的情况下，导致无法解析它们之间的依赖关系。 在提供的代码中，XxlJobConfig 类使用了XxlJobSpringExecutor bean，并...

import os import sys import logging from extra.extra import extra_func from extra.extra_2 import extra_func_2 from pyspark.sql import SparkSession logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) if __name__ == '__main__': if (len(sys.argv) < 3): logging.error('Usage: pyspark_demo <schema> ') sys.exit(1) logging.info('Program name: {}', sys.argv[0]) # Noted: If need to access hive table, need to set .enableHiveSupport() option. spark = SparkSession.builder.appName('read_text').enableHiveSupport().getOrCreate() lines = spark.read.text(os.getenv('SPARK_YARN_STAGING_DIR') + '/data.txt') lines.show() sql = 'select * from {}.{} limit 1'.format(sys.argv[1], sys.argv[2]) table_data = spark.sql(sql) table_data.show() if (len(sys.argv) > 3): logging.info('The third program argument is {}', sys.argv[3]) extra_func() extra_func_2() spark.stop()什么意思

在运行脚本时需要传入两个参数，分别为schema和table，用于指定要查询的Hive表的schema和表名。如果需要传入第三个参数，该参数将被记录在日志中。脚本还使用了extra.extra和extra.extra_2中的函数，并且在读取完...

error: not found: value SparkSession val spark = SparkSession.builder().appName("NaiveBayesExample").getOrCreate()

这个错误通常是因为缺少 SparkSession 的引入。你需要在代码中添加以下引入： import org.apache.spark.sql.SparkSession 如果你已经添加了这个引入，但仍然出现这个错误，那么可能是因为你的 Spark 版本...

thread_name":"http-nio-8082-exec-4","level":"INFO","level_value":20000,"SPRING_APP_NAME":"tbproduct","appname":"tbproduct"}

其中，"thread_name"表示线程名称，"level"表示日志级别，"SPRING_APP_NAME"和"appname"表示应用程序名称。 相关问题: 1. 什么是线程名称？ 2. 什么是日志级别？ 3. 为什么需要记录应用程序名称？

完善如下代码:import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession} object First_Question { case class Student(name:String,age:String,sex:String) def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("First_Question") .master("local[*]") .getOrCreate() val rdd: RDD[String] = spark.sparkContext.parallelize(List("张三,20,男", "李四,22,男", "李婷,23,女","赵六,21,男")) val temp: RDD[Student] = rdd.map(s => { val split_rdd: Array[String] = s.split(",") Student(split_rdd(0), split_rdd(1), split_rdd(2)) }) import spark.implicits._ // DataFrame 源数据 val dataFrame: DataFrame = temp.toDF() spark.stop() } }

case class Student(name: String, age: Int, sex: String) def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("First_Question") .master("local[*]") ...

def passed_rain_analyse(filename): # 计算各个城市过去24小时累积雨量 print("开始分析累积降雨量") # spark = SparkSession.builder.master("spark://master:7077").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() # spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() df = spark.read.csv(filename, header=True) df_rain = df.select(df['province'], df['city_name'], df['city_code'], df['rain1h'].cast(DecimalType(scale=1))).filter(df['rain1h'] < 1000) # 筛选数据，去除无效数据 df_rain_sum = df_rain.groupBy("province", "city_name", "city_code").agg(F.sum("rain1h").alias("rain24h")).sort( F.desc("rain24h")) # 分组、求和、排序 df_rain_sum.cache() df_rain_sum.coalesce(1).write.csv("file:///home/lee/lab5/passed_rain_analyse.csv") # spark.catalog.refreshTable(filename) print("累积降雨量分析完毕！") return df_rain_sum.head(20)

5. 使用groupBy函数将DataFrame对象按照"province"、"city_name"、"city_code"三个字段进行分组，然后使用agg函数对每个分组进行聚合操作，计算"rain1h"字段的和，并将结果存储在"rain24h"字段中，并使用sort函数...

解析一下下面这段代码： <select id="queryMaxVersion" parameterType="java.lang.String" resultMap="BaseResultMap"> select <include refid="Base_Column_List"/> from app_application_info info where app_name = #{appName,jdbcType=VARCHAR} and appId in (select app_id from app_tenant_component where app_source = 'Local' and tenant_id = #{tenantId}) order by app_version desc limit 1 </select>

这个标签的id属性是"queryMaxVersion"，parameterType属性是java.lang.String，resultMap属性是"BaseResultMap"。 在这个标签中，将会执行一个SELECT查询，查询的结果集中包含<include refid="Base_Column_List"/>...

def main(args: Array[String]): Unit = { // case class sex(userid:String,movieid:String,schema:String,sex:String,zhiye:String,pingfen:String) //1.创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("boke2") .master("local[2]") .getOrCreate()什么意思

3. .appName("boke2")：设置应用程序名称为boke2。 4. .master("local[2]")：设置应用程序的部署模式为本地模式，使用2个线程。 5. .getOrCreate()：获取或创建一个SparkSession对象，如果已经存在，则...

检查一下这段代码import pandas as pd import numpy as np if __name__ == '__main__': spark = SparkSession.builder.\ appName("test").\ master("local[*]").\ getOrCreate() sc = spark.sparkContext pf = pd.DataFrame({'id':[1,2,3], 'name':'lala', 'lili':'cici', 'age':[22,33,20]}) df = spark.createDataFrame(pf) df.printSchema() df.show()

- spark = SparkSession.builder.\ appName("test").\ master("local[*]").\ getOrCreate(): create a SparkSession object with the app name "test" and set the master to run locally using all available ...

var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" val spark = SparkSession.builder() .appName("to_dataframe") .master("local") .getOrCreate() def main(args: Array[String]): Unit = { var df: DataFrame = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(datapath)我这个成功连接hbase了吗

不好意思，您的代码片段并没有包含将数据写入HBase的代码，所以我无法确定您是否成功连接了HBase。如果您希望将数据写入HBase，您需要使用HBase Connector for Spark并编写相应的代码将DataFrame中的数据写入HBase表...

package anaylse import org.apache.spark.sql.SparkSession object BasicAnaylse { val spark=SparkSession.builder().appName("BasicAnalyse") .master("local[*]") 注释其中重要部分的意思 .enableHiveSupport() .getOrCreate() // spark.sparkContext.setLogLevel("WARN") def main(args: Array[String]): Unit = { //探索每个表中的重复记录表和空值记录数 val tableName = Array("media_index","mediamatch_userevent","mediamatch_usermsg","mmconsume_billevents","order_index") var i = ""; for(i<-tableName){ Analyse(i) } // val mediamatch_userevent = spark.table("user_project.mediamatch_userevent") // mediamatch_userevent.show(false) } def Analyse(tableName:String): Unit ={ val data = spark.table("user_project."+tableName) print(tableName+"表数据："+data.count()) print(tableName+"表phone_no字段为空数："+(data.count()-data.select("phone_no").na.drop().count)) } }

- appName("BasicAnalyse")：设置应用程序的名称为 "BasicAnalyse"。 - master("local[*]")：设置应用程序在本地运行，使用所有可用的 CPU 核心。 - enableHiveSupport()：启用 Hive 支持，可以在 Spark SQL ...

def passed_temperature_analyse(filename): print("开始分析气温") # spark = SparkSession.builder.master("spark://master:7077").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() # spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() df = spark.read.csv(filename, header=True) df_temperature = df.select( # 选择需要的列 df['province'], df['city_name'], df['city_code'], df['temperature'].cast(DecimalType(scale=1)), F.date_format(df['time'], "yyyy-MM-dd").alias("date"), # 得到日期数据 F.hour(df['time']).alias("hour") # 得到小时数据 ) # 筛选四点时次 # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2,4,6,8])) df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2, 8, 14, 20])) # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24])) df_avg_temperature = df_4point_temperature.groupBy("province", "city_name", "city_code", "date").agg( F.count("temperature"), F.avg("temperature").alias("avg_temperature")).filter("count(temperature) = 4").sort( F.asc("avg_temperature")).select("province", "city_name", "city_code", "date", F.format_number('avg_temperature', 1).alias("avg_temperature")) df_avg_temperature.cache() avg_temperature_list = df_avg_temperature.collect() df_avg_temperature.coalesce(1).write.json("file:///home/lee/lab5/passed_temperature.json") print("气温分析完毕") return avg_temperature_list[0:10] # 最低的10个

这是一个使用Spark进行气温分析的Python函数。函数接收一个文件名作为参数，然后读取该文件中的数据，对数据进行处理，最后返回气温最低的10个城市的信息。 函数首先创建一个SparkSession对象，用于与Spark集群进行...

int l_start = p_message.indexOf("<service"); l_start = p_message.indexOf(" sfid=\"", l_start); int l_end; if (l_start != -1) { l_start += 7; l_end = p_message.indexOf("\"", l_start); l_sfid = p_message.substring(l_start, l_end); l_start = true; l_end = true; l_srchStart = true; l_start = p_message.indexOf("<service"); l_start = p_message.indexOf(" id=\"", l_start); if (l_start != -1) { l_start += 5; l_end = p_message.indexOf("\"", l_start); l_appName = p_message.substring(l_start, l_end);

这段代码的作用是从字符串 p_message 中提取出 <service 和 sfid 以及 id 属性的值。它使用了 indexOf 方法来查找子字符串的起始位置，然后使用 substring 方法来提取子字符串。 首先，代码通过 index...

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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩