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Snow Hide(雪诺海德)
纽雪澳诺加海美德学霸挺拔学霸挺拔游戏化学习动力提升学习效率兴趣驱动
将兴趣转化为动力游戏化学习通过将学习过程设计得更具吸引力和互动性,帮助学习者从兴趣中获得动力,并持续投入学习。这种方式借助游戏元素让枯燥的学习变得富有挑战和乐趣,从而激发学习潜力。无论是语言、编程还是技能训练,游戏化都能提供全新的解决方案。游戏化吸引学习者注意力游戏的奖励机制、即时反馈和目标导向能迅速抓住学习者的注意力。例如,《糖果传奇》利用直观的奖励机制,使玩家沉迷于挑战自我的乐趣,这种机制同样
- 一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
元学习神经架构搜索NAS遗传算法强化学习演化算法一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)在人工智能的广阔领域中,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,简称NAS)是一颗璀璨的明星,它代表着一种全新的方法,即通过算法自动寻找最优的神经网络架构。这种思想源于元学习(Meta-Learning),它关注的是如何使学习过程本身变得更加高效。本文将深入探讨NAS的原理、方法、
- 因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力
樱花的浪漫
因果推断机器学习学习人工智能深度学习自然语言处理计算机视觉
近十年来,深度学习在多个领域取得了巨大成功,包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。在机器学习问题中,其主要目的是从观测到的低级变量中提取信息,进而学习到能够准确预测目标变量的高级变量。这种从低层次到高层次变量的学习过程,有助于模型更好地理解数据和进行预测。以德国马克斯-普朗克研究所的BernhardS
- 电子信息工程专业学习过程中资料分享
莲月唯翼
学习电子信息工程单片机51单片机
①:一周搞定系列之模电链接:https://pan.baidu.com/s/1FGQvXCTbYqGVnsqL7Zb_nw?pwd=8888提取码:8888②:51单片机郭天祥十天学会单片机教学视频链接:https://pan.baidu.com/s/1tym6M-I8LFZa5rtdtH94hA?pwd=8888提取码:8888③:石油大学-《模拟电路》和《数字电路》视频教程各31集链接:htt
- 2025-0204学习记录5——【论文】修改论文的随笔
阿楠今天学GEE了吗
学习笔记学习笔记
好久没记录学习过程了...正准备写博客呢,发现草稿里有一篇1.11写的,当时在忙着写毕设的开题报告,唉,说来惭愧,开题报告也是随便写了写,Z导提了很多建议,但ddl迫在眉睫,无奈最终草草了事(毕业设计一定要好好干!)...这么快就过完年了,正式开启2025,蛇年大吉!祝各位老板、大牛马和小牛马,新的一年巳巳如意,科研顺利,狠狠发文章!附Deepseek版科研祝福:基金如蛇缠枝稳,标书一投即中签;数
- 机器学习在网络安全领域的深度探索与实践
noVonN
机器学习web安全人工智能
一、引言在信息化社会的今天,网络安全已经成为国家、企业和个人关注的核心议题。随着网络空间中数据量爆炸性增长以及攻击手段日新月异的变化,传统的基于规则和签名的防护方法已经无法有效应对日益复杂的威胁态势。机器学习作为人工智能的重要分支,凭借其自动从大量数据中发现规律、预测未来行为以及识别异常的能力,在网络安全领域展现出了巨大的应用潜力与价值。机器学习技术通过模拟人类的学习过程,能够从历史数据中自适应地
- 【漫话机器学习系列】079.超参数调优(Hyperparameter Tuning)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习深度学习人工智能
超参数调优(HyperparameterTuning)是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数,而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力,反之,错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。1.超参数的定义超参数是控制学习过程的外部参数,不同于模型参数(例如权重和偏置),超参数不通过训练过程自动优化。常见的超参数包括:学习
- 用c语言完成俄罗斯方块小游戏
BoBoo文睡不醒
项目开发个人开发
用c语言完成俄罗斯方块小游戏这估计是你在编程学习过程中的第一个小游戏开发,怎么说呢,在这里只针对刚学程序设计的学生,就是说刚接触C语言没多久,有一点功底的学生看看,简陋的代码,简陋的实现,by:BoBoo文睡不醒注:该代码内注释加入个人理解,若有错误,多多包涵由于不需要插件,绘制出来的玩意恐怕不够美观,多多理解语言:C的不能再C。(没涉及啥很高深的玩意)(高级一点的话用EasyX插件里面的玩意,那
- AtCoder备赛刷题 ABC 383 | 9 Divisors
热爱编程的通信人
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学习C++从娃娃抓起!记录下AtCoder(日本算法竞技网站)备赛学习过程中的题目,记录每一个瞬间。附上汇总贴:AtCoder备赛刷题|汇总【题目描述】FindthenumberofpositiveintegersnotgreaterthanNNNthathaveexactly999positivedivisors.找到不大于NNN且恰好有999个因数的正整数的数量。【输入】Theinputisg
- Python学习之旅:进阶阶段(五)数据结构-双端队列(collections.deque)
喜-喜
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在Python的进阶学习过程中,数据结构的掌握至关重要。今天要介绍的双端队列(deque,即double-endedqueue),是一种非常实用的数据结构,Python的collections模块中的deque类为我们提供了强大的双端队列操作功能。接下来,就一起深入了解双端队列吧。一、什么是双端队列 双端队列,从名字就能看出它的特点,它是一种特殊的队列,允许我们在队列的两端进行插入和删除操作
- 深度学习(DL/ML)学习路径
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深度学习学习人工智能
最近几年,尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后,人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好,大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中,亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
- 高效学习方法分享:提升学习效率与深度的实用技巧
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学习是一个不断积累与优化的过程。无论你是学生、职场新人,还是希望提升自己的专业技能,掌握高效的学习方法都至关重要。在这篇文章中,我们将分享一些提升学习效率的策略,帮助你在有限的时间内获取更多的知识,且能记得更牢靠、理解得更透彻。一、理解学习的本质:主动学习VS被动学习在学习过程中,区分主动学习和被动学习至关重要。被动学习通常指的是通过听、看、读等方式接受信息,而主动学习则是指积极地进行思考、讨论、
- 【系统架构设计】计算机组成与体系结构(一)
傻傻虎虎
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计算机组成与体系结构计算机系统组成计算机硬件组成控制器运算器主存储器辅助存储器输入设备输出设备计算机系统结构的分类存储程序的概念Flynn分类复杂指令集系统与精简指令集系统总线兜兜转转,最后还是回到了4大件,补基础,仅对学习过程中的要点进行记录,方便后面查看。个人感觉,计算机组成与体系结构整体内容是偏向硬件的,所以思考时,从硬件角度出发。计算机系统组成计算机硬件组成控制器控制器是分析和执行指令的部
- 深度学习过程是什么
小松要进步
李哥深度学习深度学习
问:深度学习是:一组原始数据,经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据,再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值,用差值数据对权重和偏差求偏导,这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向,然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差,对吗答:您的描述大致正确,但有一些细节需要澄清和修正,以更准确地反映深度学习中模型训练的过程。以下是详细的解释:1.原始数据处理:一组原始数据首先通
- 03Spring底层架构核心概念解析
奔向sj
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为了感谢罕哥对我工作的帮助,特此记录下学习过程,期待成为和罕哥一样优秀的人时间:2024.7.13内容:spring源码课程3学习记录一、BeanDefinitionBeanDefinition表示Bean的定义,BeanDefinition中存在很多属性用来描述一个Bean的特点class:表示Bean类型scope:表示Bean的作用域(单例/原型)lazyInit:表示Bean是否是懒加载i
- 2022年最新【Java八股文背诵版面试题】面试必备,查漏补缺;多线程+spring+JVM调优+分布式+redis+算法
Java面试_
Javajava面试jvm
前言春招,秋招,社招,我们Java程序员的面试之路,是挺难的,过了HR,还得被技术面,小刀在去各个厂面试的时候,经常是通宵睡不着觉,头发都脱了一大把,还好最终侥幸能够入职一个独角兽公司,安稳从事喜欢的工作至今...近期也算是抽取出大部分休息的时间,为大家准备了一份通往大厂面试的小捷径,准备了一整套Java复习面试的刷题以及答案,我知道很多同学不知道怎么复习,不知道学习过程中哪些才是重点,其实,你们
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上篇文章总览了RAG的各个环节,这篇我们接着讲第一个环节也就是“索引”环节如何做优化。具体细节“人人都是产品经理”的这篇文章里有非常详细的说明,不过我对微软体系搜索优化了解的多些,看到过的一些优化方法这里没有提到,比如微软的AISearch还有DataverseSemanticSearch里用到一些优化方法这里就没看到。知识搜索是一个可以扣出很多细节的领域,这里做个备考、补充学习过程中的一些体会并
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
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深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
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- 力扣动态规划-10【算法学习day.104】
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前言###我做这类文章一个重要的目的还是给正在学习的大家提供方向(例如想要掌握基础用法,该刷哪些题?建议灵神的题单和代码随想录)和记录自己的学习过程,我的解析也不会做的非常详细,只会提供思路和一些关键点,力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴!!!习题1.环形子数组的最大和题目链接:918.环形子数组的最大和-力扣(LeetCode)题面:附上灵神代码:classSolution{publicin
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爱吃瓜的猹z
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模型、架构、神经网络之间的关系可以理解为不同层次上的概念,它们分别涵盖了机器学习系统的不同方面。具体来说:1.神经网络神经网络是一种模型类型,基于生物神经系统的启发,用于模拟人脑的学习过程。它由**多个神经元(节点)**和连接权重组成,这些神经元组织成不同的层,通过输入数据进行学习和预测。神经网络的特点:基本组成单位:神经网络的基本单位是“神经元”(或节点),每个神经元接收输入,进行加权和激活,然
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python学习pytorch重构
在手动调整多任务学习中不同任务的损失权重时,确定合适的权重值是一个需要细致考虑的问题。以下是一些基于最新研究和实践的方法和策略:第一部分:手动调整权重确定合适的权重值1.基于任务的重要性方法:根据任务的重要性手动分配权重。例如,如果一个任务对最终性能的影响更大,可以给予更高的权重。示例:在文本纠错任务中,检测错别字的任务可能比纠正错别字的任务更重要,因此可以给予检测任务更高的权重。2.基于损失值的
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该系统是基于python+django开发的宠物商店-宠物管理系统。是给师妹开发的课程作业。现将源码开放给大家。大家学习过程中,如遇问题可以在github咨询作者。演示地址前台地址:http://pet.gitapp.cn后台地址:http://pet.gitapp.cn/admin后台管理帐号:用户名:admin123密码:admin123源码地址https://github.com/geeee
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aixing8475
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什么是ML.NET?ML.NET是由微软创建,为.NET开发者准备的开源机器学习框架。它是跨平台的,可以在macOS,Linux及Windows上运行。机器学习管道ML.NET通过管道(pipeline)方式组合机器学习过程。整个管道分为以下四个部分:LoadData加载数据TransformData转换数据ChooseAlgorithm选择算法TrainModel训练模型示例建立一个控制台项目。
- 【OTFS与信号处理:论文阅读1】:考虑分数多普勒的OTFS系统有效信道估计(24.01.16更新)
Cuby!
OTFS论文学习信号处理论文阅读人工智能
2023.06.05最近在研究OTFS考虑分数多普勒时信道估计与信号检测相关问题,最近精读了一篇论文,并针对论文中部分公式进行推导,故记录一下学习过程。【OTFS与信号处理:论文阅读1】EfficientChannelEstimationforOTFSSystemsinthePresenceofFractionalDoppler前言一、摘要及背景摘要分数多普勒的引入估计分数多普勒的意义研究现状二、
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西猫雷婶
人工智能opencv人工智能计算机视觉
【1】引言前序学习进程中,已经掌握了两张图片按位与操作的基本技巧:python学opencv|读取图像(四十三)使用cv2.bitwise_and()函数实现图像按位与运算-CSDN博客【2】cv2.bitwise_and()函数实现图像按位与运算原理【2.1】图像运算在前述学习过程中,我们只是使用了cv2.bitwise_and()函数,其实未曾深入探究其根本原理。为实现原理探索,直接使用彩色图
- 机器学习问题:AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘ 解决办法
零零鲎
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参考博客:本次博客参考http://t.csdnimg.cn/8E7eH。写下来主要是为了整理自己在学习过程中遇到的问题并把解决办法列出来。学习内容:如果运行出现:AttributeError:‘NoneType’objecthasnoattribute'split’这样的问题。网上有很多解决办法是降级numpy到1.21.4。然后上面博客给出的解决方案是升级threadpoolctl。可以使用命
- AtCoder备赛刷题 ABC 363 | Avoid Palindrome 2
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c++算法
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- 《用DOTS解决实际需求》集锦
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去年作者发布了一篇《DOTS-ECS系列课程》,深受同学们的好评!前期课程是基于0.51版本录制的,DOTS升级至1.0版本后,同学们纷纷希望能使用DOTS1.0版本录制实战课程。今年作者带着DOTS1.0版本的实战课程回来啦!!!教程可以让会用Unity的同学循序渐进地速成DOTS技术。思路是先消除使用门槛后,再有梯度挖掘DOTS底层实现,学习过程非常平滑,并精细准备了进度条字幕,想看哪里点哪里
- 【Python学习笔记】简单调用百度API应用
白马银枪素征袍
pythonpython百度开发语言
#本文一切代码及理论均来自于郑秋生、夏敏捷二位老师主编《Python项目案例发从入门到实践》一书,本人仅做微改。创作本文的目的仅为总结本人的学习过程和成果,借此巩固。可能存在许多疏漏之处,还请各位同道多多批评指正。今天学的是调用百度API一个章节,百度大家都熟悉,现如今中国最大的互联网企业之一,坐拥大量曾经的“爆款”,甚至拥有堪称第一代中国现象级软件的“百度贴吧”,创造了无数出圈梗,几乎是一代人的
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1