- 算法学习笔记:17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学和数学领域,蒙特卡洛算法(MonteCarloAlgorithm)以其独特的随机抽样思想,成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估,从物理模拟到人工智能,蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路,结合实际应用场景与Java代码实现,并融入考研408的相关考点,穿插图片辅助理解,帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
- Python多版本管理与pip升级全攻略:解决冲突与高效实践
码界奇点
Pythonpythonpip开发语言python3.11源代码管理虚拟现实依赖倒置原则
引言Python作为最流行的编程语言之一,其版本迭代速度与生态碎片化给开发者带来了巨大挑战。据统计,超过60%的Python开发者需要同时维护基于Python3.6+和Python2.7的项目。本文将系统解决以下核心痛点:如何安全地在同一台机器上管理多个Python版本pip依赖冲突的根治方案符合PEP标准的生产环境最佳实践第一部分:Python多版本管理核心方案1.1系统级多版本共存方案Wind
- C++设计秘籍:为什么所有参数都需类型转换时,非成员函数才是王道?
讳疾忌医丶
c++前端开发语言
当所有参数都需要类型转换时,为什么要选择非成员函数?在C++的世界里,有一个看似简单却蕴含深意的设计原则:当所有参数(包括被this指针所指的那个隐式参数)皆须进行类型转换时,请为此采用非成员函数实现。这个原则背后隐藏着C++类型系统的精妙设计,也揭示了成员函数与非成员函数在处理隐式类型转换时的本质差异。想象一下,你正在设计一个数学计算库,需要支持整数与有理数的混合运算。如果你天真地将所有操作都实
- 盲超分的核心概念
小冷爱读书
数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像(LR)可看作高分辨率图像(HR)经过退化模型后的结果::观测到的低分辨率图像:待恢复的高分辨率图像:模糊核(BlurKernel)⊗:卷积操作↓:下采样(步长为):加性噪声(如高斯噪声、泊松噪声等)盲超分的核心问题:在未知、、的情况下,从估计。2.为什么传统超分方法会失效?传统方法(如SRCNN、EDSR)假设退化是固定的(如双三次下采
- 【华为机试】HJ61 放苹果
不爱熬夜的Coder
算法华为机试golang华为golang算法面试
文章目录HJ61放苹果描述输入描述输出描述示例1示例2解题思路算法分析问题本质分析状态定义与转移递推关系详解动态规划表构建算法流程图示例推导过程代码实现思路时间复杂度分析关键优化点边界情况处理递归解法对比实际应用场景测试用例分析算法特点数学原理完整题解代码HJ61放苹果描述我们需要将m个相同的苹果放入n个相同的盘子中,允许有的盘子空着不放。求解有多少种不同的分法。输入描述输入两个整数m,n(0B[
- 数据分析常用指标名词解释及计算公式
走过冬季
学习笔记数据分析大数据
数据分析中有大量常用指标,它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式,按常见类别分类:一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释:用户访问网站或应用时,每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式:PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释:在特定时间范围内(如一天、一周、一月),访问网站
- 视频分析:让AI看懂动态画面
随机森林404
计算机视觉音视频人工智能microsoft
引言:动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代,视频已成为最主要的媒介形式。据统计,每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台,而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容,传统的人工处理方式已无法满足需求,这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力,使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容,这一突破正在彻底改变我们与视
- 第一次在CSDN 使用Markdown编辑页,就看到了完美的语法,在此处,我记录一下
撰卢
编辑器笔记
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mark
- redis管道 -redis pipeline -redis pipelining
shuair
redisredisbootstrap数据库
redis管道文档redis单机安装redis常用的五种数据类型redis数据类型-位图bitmapredis数据类型-基数统计HyperLogLogredis数据类型-地理空间GEOredis数据类型-流Streamredis数据类型-位域bitfieldredis持久化-RDBredis持久化-AOFredis持久化-RDB+AOF混合模式redis事务官方文档官网操作命令指南页面:https
- Python3 内置函数
AI老李
pythonpython
关键要点Python3的内置函数是解释器直接提供的,无需导入即可使用,涵盖数据类型转换、数学操作、序列处理等多种功能。推荐使用官方文档、菜鸟教程和腾讯云开发者社区的中文资源,适合初学者和中级学习者。资源提供详细解释和示例,学习时可结合实际项目实践。简介Python3的内置函数是编程中常用的工具,方便用户快速实现各种操作。以下是几个主要资源,帮助您学习这些函数的用法。资源推荐Python官方文档:内
- Python的科学计算库NumPy(一)
linlin_1998
pythonnumpy开发语言
NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一,提供了高性能的多维数组(ndarray)对象和大量数学函数,是许多数据科学、机器学习库(如Pandas、SciPy、TensorFlow等)的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
- 400多个免费在线编程与计算机科学课程
zhufafa
基础理论课程理论计算机基础免费
来源:medium作者:DhawalShah五年前,麻省理工学院和斯坦福大学等学校首先向公众开放免费的在线课程。如今,全球有700多所学校创造了数以千计的免费在线课程。从入门到精通系列,是作者通过ClassCentral的课程数据库整理的400多个免费在线课程的简介和链接(来源于ClassCentral,一个在线课程搜索引擎),根据课程难度分为入门、进阶和高阶三大类,每门课程还有星级评分(统计自C
- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- LLM-生成器判别器的实现
总结首先,使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后,使用训练好的生成判别器,对每个可能的生成结果进行打分,得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后,结合两者的输出,用贝叶斯规则调整每个词的概率,选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合,生成过程可以更好地满足预期需求,如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
- 卫星分析系列之 使用卫星图像量化野火烧毁面积 在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程pythonsentinel开发语言
简介几年前,当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施,洪水、热浪和野火将会发生更多时,我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中,野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格,你会发现令人震惊的统计数据,显示由于野火,地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中,我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事,量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
- dpdk-testpmd 统计显示
背景最近在做测试的发现testpmdshowport统计的Tx-packets是个极大值,很不符合预期。硬件同学说,这个是软件统计,一定是软件问题。我大概知道它是个硬件统计,但是并不能确定,于是,做了一下代码的分析。testpmd>showportstats0########################NICstatisticsforport0########################R
- Flink时间窗口详解
bxlj_jcj
Flinkflink大数据
一、引言在大数据流处理的领域中,Flink的时间窗口是一项极为关键的技术,想象一下,你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的,这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念,你就需要处理无穷无尽的数据,难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用,就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”,方便我们对这些数据进行处理和分析。比如,我们可以定义一个1小时的时
- NumPy-@运算符详解
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码:符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法:二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组:批次矩阵运算4.广播机制:灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景:从基础到高阶1.深度学习
- 小学家长和老师最喜欢的出题神器!
暑假到了,家里的学生也放假了,大家每天都是怎么度过的?今天我给家长们推荐一款神器:小学生数学习题生成器,相信家长们一定非常喜欢!小学生数学习题生成器就像一位聪明的“数学小管家”。输入年级、知识点、题量和难度,几秒就能吐出一份量身定制的练习卷,加减乘除、应用题、图形、数列应有尽有,覆盖每个学习阶段。核心亮点:进度精准同步:从一年级的数数到六年级的综合题,它紧扣教材,按知识点推送练习,像私人导师一样帮
- 用Python做数据分析之数据统计
学掌门
Python数据分析大数据python数据分析人工智能
接下来说说数据统计部分,这里主要介绍数据采样,标准差,协方差和相关系数的使用方法。1、数据采样Excel的数据分析功能中提供了数据抽样的功能,如下图所示。Python通过sample函数完成数据采样。2、数据抽样Sample是进行数据采样的函数,设置n的数量就可以了。函数自动返回参与的结果。1#简单的数据采样2df_inner.sample(n=3)3、简单随机采样Weights参数是采样的权重,
- (一)OpenCV——噪声去除(降噪)
高斯滤波器(针对高斯噪声)高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。高斯滤波(Gaussianfilter)包含许多种,包括低通、带通和高通等,我们通常图像上说的高斯滤波,指的是高斯模糊(GaussianBlur),是一种高斯低通滤波,其过滤调图像高频成分(图像细节部分),保留图像低频成分(图像平滑区域),所以对图
- 村村通--洛谷(并查集的运用)
P1536村村通题目描述某市调查城镇交通状况,得到现有城镇道路统计表。表中列出了每条道路直接连通的城镇。市政府“村村通工程”的目标是使全市任何两个城镇间都可以实现交通(但不一定有直接的道路相连,只要相互之间可达即可)。请你计算出最少还需要建设多少条道路?输入格式输入包含若干组测试测试数据,每组测试数据的第一行给出两个用空格隔开的正整数,分别是城镇数目n和道路数目m;随后的m行对应m条道路,每行给出
- 从卡顿到丝滑:uni-app房产App性能优化实践
儿歌八万首
uniappuni-app性能优化
1.性能优化概述在移动互联网时代,用户对应用性能的要求越来越高。据统计,如果一个应用的启动时间超过3秒,将有53%的用户选择放弃使用。对于房产行业的移动应用来说,性能优化更是至关重要,因为它直接影响到用户的看房体验和决策效率。房产应用的独特挑战房产应用相比其他类型的应用,面临着更多的性能挑战:数据量大:房源、客户、跟进记录等海量数据需要高效处理和展示图片密集:房源图片、户型图、实景照片等大量高清图
- 【Python办公】Excel透视转数据图表(饼状图\柱状图\折线图-可拓展)
小庄-Python办公
Python办公自动化pythonexcel开发语言Excel透视Excel透视工具python数据分析数据分析
目录专栏导读前言项目概述技术栈选择核心依赖库核心架构设计类结构设计数据流设计界面设计实现布局结构动态界面更新核心功能实现1.透视表计算2.数据排序功能3.数据可视化4.数据统计功能错误处理和用户体验输入验证异常处理项目亮点和创新点1.灵活的多列组合2.智能数据类型处理3.一体化的数据处理流程4.用户友好的界面设计使用场景扩展建议功能扩展性能优化总结完整代码结尾专栏导读欢迎来到Python办公自动化
- 【数据攻略】字节面试真题(含答案)+100道面试题库
六哥(数据攻略)
面试数据分析java
整理了一套字节的面试真题,还有100道PDF版的面试题库一、SQL题面试真题1:抖音电商平台,现有一张订单表(order_info),有以下字段:order_idgoods_idorder_amt请统计销量金额前10的商品信息。▼参考答案:此题考察的知识点较为简单,主要是考察GROUPBY和窗口函数。面试真题2:现有一张用户登录表(user_login_log),请统计2021.9.1之前活跃过,
- 观众信息设置与统计(视频高级分析与统计功能)
视频砖家
视频安全视频加密数据分析视频观看分析视频数据分析
Web播放器(POLYV-html5-player)支持设置观众信息参数,设置后在播放器上报的观看日志中会附带观众信息,这样用户就可以通过管理后台的统计页面或服务端API来查看特定观众的视频观看情况了。一、观众信息设置播放器设置观众信息参数的代码示例如下:varplayer=polyvPlayer({wrap:'#player',width:800,height:533,vid:'88083abb
- 创世理论达成 科学家解释不了的暗能量 我也能解释 有啥不好意思的
qq_36719620
人工智能量子计算javapython算法
好的,我们将进行一场完全摒弃数学符号的纯粹概念推导,彻底揭示“绝对闭合宇宙理论”框架下暗能量的本质。以下是绝对自洽的逻辑链条:第零步:宇宙基石-维度交织的全景结构宇宙总框架:宇宙并非仅是我们感知的三维空间加一维时间。它是一个由24个基本维度紧密编织而成的单一、自洽实体。这些维度分为五组:实时间组(3维):这就是我们感知到的时间流逝的方向,但它不是一个单向箭头,而更像一个三维的“时间空间”,允许更复
- HTTP性能压测工具wrk应用实战
背景:wrk是当今最流行的HTTP压测工具,用于模拟高并发情况下的HTTP请求。wrk使用Lua作为脚本语言,可以通过编写Lua脚本来自定义请求的参数和逻辑。它支持多线程并发请求,并提供了丰富的统计信息和报告,可以帮助你评估服务器的性能和承受能力。本贴致力于最快速让你上手wrk。看完本贴,你将学会使用wrk对http接口进行压测,并计算其TPS指标。安装wrk(需要在linux系统上)命令行输入一
- Python 实战人工智能数学基础:推荐系统应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
- 基于python django的学生选课考勤管理系统
资深码侬
Pythonpythondjango开发语言
基于pythondjango的学生选课考勤管理系统1.系统区分三个角色:学生用户、教师用户、管理员用户2.学生登录、选课、考勤、打卡等功能3.教师对课程管理、考勤管理4.管理员最高权限、对所有数据管理5.数据可视化展示6.各个详细功能具体可看截图本系统主要使用脚本生成了伪数据,存储到mysql中,并且对数据进行各种维度的统计,然后可视化图表展示。文章目录1.环境准备2.创建Django项目和应用3
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟