Hive是Apache软件基金会开发的一个数据仓库工具，它允许用户使用SQL-like语法（HQL，Hive Query Language）对大规模存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据进行查询和分析。CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是由Cloudera公司提供的一个全面的开源大数据平台，包含了Hive等多个大数据处理组件。在这个场景中，"免费Hive CDH Jar包"通常是指针对CDH版本优化过的Hive JDBC驱动程序。 Hive JDBC（Java Database Connectivity）驱动是连接Hive与各种客户端（如Java应用程序、BI工具等）的桥梁，使得这些客户端可以通过标准的JDBC接口与Hive交互，执行查询并获取结果。`hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.2-standalone.jar`就是这样的一个驱动包，它是为Hive 2.1.1和CDH 6.3.2版本设计的，适合那些不依赖于Hive服务器环境的独立应用使用。 这个jar包的主要功能包括： 1. **连接Hive Server**：JDBC驱动提供了建立到Hive Server的连接所需的所有逻辑，使得客户端可以远程执行HQL查询。 2. **查询执行**：通过Hive JDBC，用户可以编写HQL语句，并将其发送到Hive Server执行。Hive Server会解析和优化查询，然后在Hadoop集群上执行计算任务。 3. **结果集处理**：驱动程序负责将Hive Server返回的结果转换为Java数据类型，以便客户端应用程序可以方便地处理和展示。 4. **事务支持**：虽然Hive本身对事务的支持有限，但Hive JDBC可以处理一些基本的读写操作，如提交或回滚操作。 5. **安全认证**：Hive JDBC驱动还处理身份验证和授权，允许配置不同的安全模型，如Kerberos，以确保只有授权的用户可以访问Hive服务。 使用这个jar包的步骤通常包括： 1. **添加依赖**：在Java项目中，将`hive-jdbc-2.1.1-cdh6.3.2-standalone.jar`作为依赖库引入，这样就可以在代码中使用Hive JDBC API。 2. **连接配置**：配置Hive服务器的URL、用户名和密码，以及其他可能的连接参数。 3. **创建连接**：使用`DriverManager.getConnection()`方法建立到Hive Server的连接。 4. **执行查询**：通过`Statement`或`PreparedStatement`对象执行HQL查询。 5. **处理结果**：获取`ResultSet`对象并遍历其内容，将数据转化为业务所需的格式。 6. **关闭资源**：确保在完成操作后关闭连接和结果集，以释放系统资源。 在实际应用中，Hive JDBC驱动常用于数据ETL（提取、转换、加载）过程，数据分析工具，或者任何需要从Hive中检索数据的Java应用程序。需要注意的是，不同版本的Hive和CDH可能需要对应版本的JDBC驱动，因此在升级或迁移时要确保驱动兼容性。 总结来说，"免费Hive CDH Jar包"是实现Java应用程序与Hive数据仓库交互的关键组件，它提供了基于JDBC的标准接口，使数据处理工作更加便捷高效。正确理解和使用这个jar包，可以帮助开发者更好地利用Hive进行大数据处理和分析。

基于STM32F103主控的MSB管理系统资料大集合：锂电池管理、功能演示与BQ76940芯片深度解析,基于STM32F103C8T6与BQ76940的锂电池管理系统资料大全：原理图、源码与功能介绍,基于STM32F103主控的MSB管理系统资料 主控芯片STM32F103C8T6，锂电池管理芯片BQ76940。 资料组成：原理图（AD打开，无PCB文件），程序源码，上位机软件，bq76940说明文档，bq76940应用手册。 额外还赠送锂电池源码（喊SOC算法），BMS-DSP源码，BMS常用功能源码（SOC，显示等），DSP28335-BMS模板例程，硬件电路（含原理图与PCB，原理图部分显示不全，介意勿拿）等等。 功能介绍： 1、9 节锂电池电压，电流，温度，SOC 测量（开发板是电 压百分比方案，赠送安时积分法 SOC 算法），通过上位机， 显示屏，蓝牙小程序显示测量结果； 2、实现过压，欠压，过流，短路保护，高温保护，低温 保护； 3、BQ76940 支持芯片内部被动均衡。 ,核心关键词：STM32F103主控; MSB管理系统; 锂电池管理; BQ76940芯片; 原理图

基于STM32F103主控的MSB管理系统资料（含锂电池管理芯片BQ76940及多种功能源码和例程）.pdf

# 基于Python和PyTorch的PINN求解偏微分方程 ## 项目简介 本项目使用Python和PyTorch实现PINN（PhysicsInformed Neural Network，物理信息神经网络）来求解偏微分方程。PINN是一种结合物理规律与神经网络的方法，能够利用物理先验知识辅助神经网络的训练，从而得到更好的模型性能。本项目通过PINN求解了薛定谔方程和Burgers方程，展示了PINN在求解偏微分方程方面的应用。 ## 项目的主要特性和功能 1. PINN求解薛定谔方程通过PINN网络逼近薛定谔方程的解，使用PyTorch的自动微分功能计算网络输出的梯度，结合薛定谔方程的残差项构建损失函数进行训练。 2. PINN求解Burgers方程利用PINN网络逼近Burgers方程的解，采用与薛定谔方程相似的训练策略，结合Burgers方程的残差项构建损失函数进行训练。

# 基于Web的网页红警一键部署系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Web的网页红警测试版一键部署系统，旨在帮助各类爱好者轻松搭建自己的网页版“红警”站点，可用于营销和知识分享。该系统为用户提供一键部署功能，能在多个平台快速启动网站。 ## 项目的主要特性和功能 2. 多环境适配已适配多种主流Web运行环境，能在多种设备上顺畅运行。 3. 友好界面简洁明了的用户界面设计，带来良好的用户体验。 4. 功能丰富涵盖用户注册、登录、游戏下载、游戏社区交流等功能，满足用户多样化需求。 ## 安装使用步骤 3. 完成部署依照所选平台的指引完成网站部署。 4. 访问网站部署完成后，通过域名访问网站。 5. 按需配置根据需求进行网站配置，如界面设计、功能设置等。

在IT行业中，awk是一种强大的文本分析工具，常用于处理和解析结构化数据文件，如日志文件或CSV数据。在Windows环境下，由于默认不提供awk命令，因此在编译Apache HTTPD服务器等需要awk功能的项目时，我们需要自行编译awk源码。本篇将详细介绍awk的源码、Windows下的编译过程，以及针对64位和32位系统的不同编译步骤。 了解awk的基本概念。awk来源于1977年贝尔实验室的三位开发者——Alfred V. Aho、Peter J. Weinberger和Brian W. Kernighan的名字首字母，它是一种脚本语言，具备内置的文本处理能力，支持模式匹配和条件判断，非常适合进行数据提取、转换和报告生成。 当在Windows上编译awk源码时，我们需要以下准备工作： 1. 获取awk源码：通常可以从GNU Awk (gawk)官方网站下载最新版本的源代码，例如`gawk-5.x.x.tar.gz`。 2. 安装编译环境：对于32位系统，你需要安装MinGW（Minimalist GNU for Windows）；对于64位系统，你需要安装MinGW-w64。这些工具集提供了GCC（GNU Compiler Collection），用于编译C和C++代码。 3. 设置环境变量：确保Path环境变量包含MinGW的bin目录，以便在命令行中执行gcc和其他编译工具。 接下来，编译awk源码的步骤： 1. 解压源码包：使用解压缩工具，如7-Zip，将`gawk-5.x.x.tar.gz`解压缩为`gawk-5.x.x`目录。 2. 配置源码：进入源码目录，运行`configure`脚本来配置编译选项。对于32位系统，执行`./configure --host=i686-w64-mingw32`；对于64位系统，执行`./configure --host=x86_64-w64-mingw32`。 3. 编译源码：配置完成后，运行`make`命令来编译源码。这个过程可能需要一些时间，因为编译器会处理所有的源文件。 4. 安装awk：编译成功后，使用`make install`命令将编译好的awk程序安装到指定的目录，通常是`C:\Program Files\`或者`C:\MinGW\bin\`。 5. 验证安装：在命令行输入`awk -v version`，如果显示awk的版本信息，说明安装成功。 需要注意的是，在Windows环境下，awk的某些功能可能与Unix/Linux系统有所不同，例如文件路径的处理和一些系统调用的实现。此外，遇到编译错误时，要仔细阅读错误信息并查阅相关文档或在线资源，以解决编译问题。 编译awk源码并在Windows下运行，不仅可以满足特定项目的需求，还能让我们更深入地理解awk的工作原理，提升我们的系统级编程能力。尽管过程可能会有些复杂，但通过实践，我们可以更好地掌握这一强大的文本处理工具。

# I2C BootLoader V0.1 IAP开发流程 须知bootloader和app是两个独立的固件，只是烧写到了FLASH的不同地址处。
- step1: 首先划分好main flash空间, 以本项目为例，将main flash划分成bootloader(addr: 0x08000000 - 0x0800DBFF)和app(addr: 0x0800DC00 - 0x0800FFFF)两部分;
- step2: 准备一份app固件，要求在该app固件中的.ld链接文件中将MEMORY中的FLASH按此处样式修改FLASH (rx) : ORIGIN = 0x0800DC00, LENGTH = 9K， 即ORIGIN修改为step1中app存储起始地址，LENGTH修改为step1中的存储需要的FLASH空间大小, 重新编译固件，生成.bin文件（此处为gd32e23x.bin）;
- step3: 要实现i2c烧写固件，同时需要上位机软件和下位机硬件的支持，本项目中上位机软件为host.py，主要实现Serial串口发送接收读写指令，此处因下位机MCU板支持USB通信，所以此处Serial串口即是实现USB串口收发命令功能。本项目中下位机硬件是一块STM32F103C8T6核心板，USB2I2C文件夹下即是该核心板的驱动源码文件，主要实现USB串口驱动和I2C读写，即可认为此时的STM32F103C8T6核心板是一个USB转I2C设备。
- step4: 要实现i2c批量烧写固件，待烧写设备须提前烧写支持i2c烧写功能的bootloader固件，本项目中BootLoader文件夹下即是bootloader固件工程。即该bootloader支持I2C烧写固件到GD32E232K8Q7待编程设备中，项目中的GD32E23

IOException while sending message; nested exception is: javax.activation.UnsupportedDataTypeException: no object DCH for MIME type text/plain; charset=UTF-8 解决上面问题的jar包

基于yolov5的水表读数系统源码+训练好的模型+数据集+演示视频+训练说明：实现自动读取水表数值的系统。YOLOv5是一种实时目标检测算法，以其快速、准确而闻名，尤其适合在诸如水表读数这样需要快速识别和精确测量的应用场景中。 备注： 该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用 在当今智能化和自动化迅速发展的时代，对各种物体的识别和信息的自动提取提出了越来越高的要求。水表作为日常生活中的重要设施，其读数自动化对于减少人力成本、提高数据准确性、实现远程抄表等具有重要意义。而YOLOv5作为深度学习领域内一种先进的实时目标检测算法，其出色的性能让它在水表读数自动化这一特定场景中展现出了巨大的潜力。 YOLOv5的全称是“Yet Another Object Detection Version 5”，它在YOLO系列算法的基础上进行了大量的改进和优化。YOLO（You Only Look Once）算法的核心思想是将目标检测任务转换为一个单阶段的回归问题，通过统一的网络直接从图像中预测边界框和类别概率。这一算法相比于其他两阶段的目标检测算法，如R-CNN系列和Faster R-CNN，在速度上有显著优势。YOLOv5进一步简化了网络结构，减少了计算量，同时通过引入一些新的技巧，如Mosaic数据增强、自适应锚框计算等，大幅提高了检测精度，使之成为目前较为流行的实时目标检测算法之一。 在这一背景下，开发基于YOLOv5的水表读数系统显得尤为重要。该系统通过使用计算机视觉和深度学习技术，能够自动识别水表的表盘，并从中提取出读数信息。系统的核心组件包括以下几个部分： 1. 源码：包含了开发该系统所需的所有编程代码。开发者可以利用这些源码进行二次开发或者直接在现有代码基础上进行改进，以满足不同的实际需求。源码通常采用Python编写，并依赖于一些主流的计算机视觉库，如OpenCV，以及深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow。 2. 训练好的模型：模型是深度学习系统的核心，是通过训练大量带有标签的水表图片数据集后得到的。这个训练好的模型能够对新的水表图像进行准确的识别和读数。该模型的性能直接决定了整个系统的准确度和效率。 3. 数据集：为了训练出一个高性能的模型，需要大量的带标签的水表读数图片作为训练数据。这些数据集通常包含了各种不同品牌、不同型号的水表图片，以及不同的光照条件和角度，从而使得模型具备良好的泛化能力。 4. 演示视频：一个直观的演示视频能够帮助用户快速了解系统的使用方法和效果。视频展示了系统如何在不同的实际环境中进行水表读数的自动化识别，以及如何将读数结果展示给用户。 5. 训练说明：对于使用该系统的新用户来说，训练说明文档是不可或缺的。它详细解释了如何使用源码，如何进行模型训练，以及如何部署整个系统。训练说明可以帮助用户更好地理解和操作整个系统，充分发挥其性能。 备注信息显示，这个资源包内的所有项目代码都经过了测试并成功运行，确保了功能的可靠性。因此，用户在下载并使用该资源包时，可以对系统的稳定性和可靠性有一定的信心。此外，该项目的标签为“软件/插件 数据集”，表明该资源包既包含了实际应用的软件和插件，也提供了用于训练和测试的宝贵数据集。 基于YOLOv5的水表读数系统是一个集成了多种先进技术的高效解决方案，它不仅能够提升水表读数的自动化水平，还能够降低人力成本、减少人为错误，提高整体运营效率。随着技术的不断进步和相关研究的深入，这类系统将有更广阔的应用前景，并可能在更多的领域得到应用。

TVRemotePlay是一个基于小盒精灵源码修改的项目，名为TVRemoteIME，主要目标是为小米盒子提供一个自定义优化的远程控制解决方案。这个项目的核心是利用开源代码进行二次开发，以适应用户特定的需求和改进用户体验。下面我们将深入探讨这个项目涉及的IT知识点。 1. **Android TV和小米盒子**： - Android TV是Google推出的一个专为电视设计的操作系统，它基于Android平台，支持各种电视应用和服务。 - 小米盒子是一款搭载Android TV系统的智能硬件设备，可以将普通电视转变为智能电视，提供丰富的流媒体内容和应用。 2. **源码修改与定制化开发**： - 开源软件允许开发者查看、使用、修改并分发源代码。TVRemotePlay项目就是基于小盒精灵的开源代码进行修改，以适应小米盒子的环境。 - 自定义修改可能包括界面调整、功能增强、性能优化等，以更好地满足用户对遥控器功能的需求。 3. **TVRemoteIME：输入法引擎**： - IME（Input Method Editor）是Android系统中的输入