酒城译痴无心剑
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目前就职: 泸州职业技术学院
加入CSDN时间: 2007-11-05

个人简介:国家三级笔译。一手代码一手诗,酸甜苦辣寸心知。杏坛泊梦千秋事,万古云山日迟迟。讲授高等数学、Java高级程序设计、动态网站设计与开发(JSP、Servlet)、企业信息系统设计与开发(Spring Boot)、智能移动终端应用开发(Android)、Python Web开发(Django)、大数据离线分析(Hadoop、Hive、Spark)、计算机专业英语等课程,教学深入浅出,语言生动、经验丰富,深受学生好评。指导学生参加移动应用开发省赛和国赛,多次获奖,被授予优秀指导教师称号。热爱翻译,曾翻译西奥尼·帕帕斯数学科普读物《天天数学》与两千余首诗词,已形成独特的译诗风格。

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howard2005的专栏

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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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PySpark实战 - 1.3 利用RDD统计每日新增用户

本次实战基于 PySpark RDD 实现每日新增用户统计。通过读取用户访问日志,构建(用户名, 日期)倒排索引,按用户分组后取最小日期作为注册日,再映射为(日期, 1)并计数,最终输出按日期升序排列的每日新增用户数量,准确反映用户增长趋势。
原创
博文更新于 9 小时前 ·
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PySpark实战 - 1.2 利用RDD计算总分与平均分

本次实战基于 PySpark RDD 实现学生成绩的总分与平均分统计。通过读取 HDFS 上的成绩文件,将每门成绩拆分为(姓名, 分数)二元组,利用 reduceByKey 聚合总分,并通过 map 计算平均分,最终输出每位学生的姓名、总分和保留一位小数的平均分,完整展示了 RDD 的典型数据处理流程。
原创
博文更新于 10 小时前 ·
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PySpark实战 - 1.1 利用RDD实现词频统计

本次实战基于 PySpark 的 RDD 编程模型,实现分布式词频统计。通过读取 HDFS 上的文本文件,利用 flatMap 拆分单词、map 构建键值对、reduceByKey 聚合计数,并按频次降序排序,最终以分列式输出结果,完整展示了 Spark 批处理作业的开发与执行流程。
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博文更新于 10 小时前 ·
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Docker实战:利用Dockerfile文件构建镜像

本实战通过 Dockerfile 自定义 Nginx 镜像,完成项目目录创建、主页文件编写、镜像构建及容器部署。利用 docker build 生成新镜像 hw-nginx:v2,并通过端口映射启动容器,成功在 http://euler01:8888 访问自定义首页,实现了可复用、标准化的容器化 Web 服务部署流程。
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博文更新于 16 小时前 ·
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Docker实战:利用commit命令构建镜像

本实战围绕 docker 部署 nginx 展开,通过拉取最新 nginx 镜像,创建并启动交互式容器,备份并修改默认主页文件,启动 nginx 服务验证访问效果,再通过 commit 命令将修改后的容器构建为新镜像,最后基于新镜像创建容器并测试,完成 nginx 容器的自定义与复用。
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博文更新于 昨天 00:15 ·
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任务5-3 分组汇总与排序

本实战围绕图书销售数据,系统运用 SQL 聚合函数(COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN)、GROUP BY 分组、HAVING 筛选、ORDER BY 排序及 LIMIT 限制等核心语法,完成会员统计、订单分析、库存汇总与结果排序等任务,全面掌握分组汇总与多维数据分析的 SQL 实践技能。
原创
博文更新于 前天 13:24 ·
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Hive实战任务 - 9.2 统计总分与平均分

本实战通过Hive处理学生成绩数据,创建内部表加载HDFS中的score.txt文件,利用SQL计算每位学生的总分与平均分,并以分列式和三元组格式输出结果,最终将统计结果持久化至HDFS目录,完整展示了Hive在结构化数据分析中的应用流程。
原创
博文更新于 前天 10:31 ·
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Hive实战任务 - 9.4 分科汇总求月考平均分

本实战利用Hive分区表管理学生三科月考成绩,按科目(语文、数学、英语)分别加载数据,通过分组聚合计算每位学生的各科平均分,并进一步使用条件聚合实现单行展示三科月考平均分,最终将结果导出至HDFS,完整体现了Hive在多维度成绩分析中的高效处理能力。
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博文更新于 前天 09:44 ·
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Hive实战任务 - 9.5 实现网址去重

本实战通过Hive对三个含重复IP的文本文件进行去重处理,创建外部表加载HDFS数据,使用DISTINCT或collect_set+explode实现去重,并将唯一IP列表持久化至HDFS输出目录,完整展示了Hive在大数据清洗与去重场景中的高效应用。
原创
博文更新于 前天 09:28 ·
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Hive实战任务 - 9.3 实现学生信息排序和统计

本实战基于Hive对HDFS中的学生信息进行多维度分析,创建外部表后实现按性别升序、年龄降序的复合排序,并统计男女生平均年龄,最终以二元组格式将汇总结果导出至HDFS,完整展示了Hive在结构化数据排序、分组聚合与结果持久化方面的应用能力。
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博文更新于 前天 09:18 ·
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Hive实战任务 - 9.1 实现词频统计

本实战在Hadoop环境中完成词频统计任务:将文本数据上传至HDFS,通过Hive创建外部表,利用split和explode函数拆分单词,建立视图简化操作,最终实现按词频分组统计,并以元组格式导出结果到HDFS,完整展示了从数据准备到分析输出的Hive处理流程。
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博文更新于 前天 09:10 ·
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任务5-2 关联查询和子查询

在本次实战中,我们通过关联查询和子查询深入探索了数据库中的数据关系和数据筛选。首先,我们利用JOIN关键字实现了内连接和外连接,获取了会员订购图书的详细信息,包括书名、订购册数和订购时间。接着,我们通过WHERE子句实现了关联查询,进一步筛选了特定条件下的会员订购信息。此外,我们还通过IN、比较和EXISTS子查询,实现了更复杂的数据筛选和条件判断,如查询特定会员的订单信息、查找满足特定条件的图书和会员等。
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博文更新于 2025.12.17 ·
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Django全流程实战:从项目搭建、模型操作到模板渲染与详情页跳转

本实战通过搭建 Django 项目,创建 members 应用,完成虚拟环境配置、模型定义、数据库迁移、数据增删改查、模板渲染及详情页跳转等核心功能,系统演示了 Django Web 开发的完整流程。
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博文更新于 2025.12.17 ·
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1. Linux里删除非空目录:rm -rf <非空目录> 2. DOS里删除非空目录:rmdir /s /q <非空目录>

发布动态 2025.12.16

(myworld) D:\PythonProjects\myworld\my_tennis_club>python manage.py runserver,运行Django项目`my_tennis_club` 浏览器里访问`http://localhost:8000/`

发布动态 2025.12.16

pip install django

发布动态 2025.12.16

Hive实战:按不同格式输出查询结果

本次实战基于 t_score 成绩表,通过四种不同方式查询每位学生的总分与平均分:完整记录查看、分列式展示、元组式拼接和语句式自然语言输出。重点运用了字段运算、ROUND 函数保留小数、CONCAT 字符串拼接等 SQL 技能,体现了数据呈现形式的灵活性与表达多样性。
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博文更新于 2025.12.16 ·
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任务5-1 单表查询

本次实战围绕 MySQL 单表查询展开,基于 bookstore 数据库的图书、会员和销售三张表,系统演练了 SELECT 子句的核心功能,包括列选择、别名定义、CASE 表达式分类、计算列、去重查询,以及通过比较、逻辑、模式匹配、范围和空值判断等条件实现精准行筛选,全面掌握单表数据检索与分析技能。
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博文更新于 2025.12.15 ·
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Docker实战:创建和使用Docker私有仓库

本次实战以 Euler 节点为环境,完成 Docker 私有镜像仓库的搭建与跨节点镜像共享:先在 Euler01 拉取 registry 镜像,创建挂载目录并启动私有仓库容器;接着拉取 busybox 镜像打标签,配置 Docker 信任后推送至仓库;最后在 Euler02、Euler03 配置信任并拉取仓库中的 busybox 镜像,实现镜像跨节点复用。
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博文更新于 2025.12.14 ·
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Java程序设计任务驱动-2025.xmind

发布资源 2025.12.14 ·
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