文件头特征对比

探索Python中的集成方法：Stacking Echo_Wish Python 笔记 Python 算法 python 开发语言
在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking？Stacking，又称为堆叠泛化（StackedGeneralization），是一种模型集成方法，与Bagging和Boosting不同，它并不直
使用Seaborn库中的`violinplot`函数绘制水平小提琴图（Violin Plot）是一种常见的数据可视化方法 code_welike 信息可视化数据分析数据挖掘 Python
使用Seaborn库中的violinplot函数绘制水平小提琴图（ViolinPlot）是一种常见的数据可视化方法。水平小提琴图可以展示数据的分布特征，并可以对比不同组别之间的差异。本文将介绍如何使用Python和Seaborn库绘制水平小提琴图，并提供相应的源代码示例。首先，我们需要确保已经安装了Seaborn库。可以使用以下命令在Python中安装Seaborn：pipinstallseabo
Stacking算法：集成学习的终极武器 civilpy 算法集成学习机器学习
Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
MiniMind 亚伯拉罕·黄肯大模型人工智能
数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据：SFT（SupervisedFine-Tuning）数据集，用于监督式微调，可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2：这两个数
集成学习（上）：Bagging集成方法万事可爱^ 机器学习修仙之旅 #监督学习集成学习机器学习人工智能 Bagging 随机森林
一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个模型（通常称为“弱学习器”或“基础模型”）的预测结果，构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎万事可爱^ 大数据机器学习深度学习直方图梯度提升 GBDT 算法
一、为什么需要直方图梯度提升？在Kaggle竞赛的冠军解决方案中，超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法，通过迭代构建决策树实现预测能力
C++从入门到实战（六）类和对象（第二部分）C++成员对象及其实例化，对象大小与this详解珹洺 C++学习之旅 c++java 开发语言数据结构 sql 汇编算法
C++从入门到实战（六）类和对象（第二部分）C++成员对象及其实例化，对象大小与this详解前言一、类和对象里面成员变量，成员函数是什么1.1成员变量1.2成员函数1.3成员变量、成员函数与局部变量的对比二、类的实例化2.1什么是实例化，实例化的概念2.2类的实例化过程1.类的定义2.实例化对象3.初始化对象4.访问对象的成员函数三、对象大小类对象大小计算示例四、this指针4.1this的原理4
单片机 - RAM 与内存、ROM 与硬盘之间的详细对比总结 Peter_Deng. 单片机嵌入式硬件
RAM与内存RAM（RandomAccessMemory，随机存取存储器）和内存这两个术语通常是同义词，即内存常常指的就是RAM。1.RAM（内存）定义：RAM是计算机中的主存储器，用于临时存储正在运行的程序和数据。所有正在进行的操作，包括正在运行的程序、操作系统和应用程序数据，都存储在RAM中。工作原理：RAM通过直接访问任何位置的方式存取数据，故称为随机存储。数据存取速度非常快，因此在计算机中
智能指针和常规指针在性能上有什么区别？指针
智能指针和常规指针在性能上确实存在一些差异，这些差异主要源于它们在内存管理机制上的不同。以下是它们在性能方面的详细对比：一、智能指针的性能开销std::unique_ptr开销较小：std::unique_ptr是一种轻量级的智能指针，它通过移动语义管理资源的所有权。由于它不涉及引用计数，因此性能开销相对较小。特点：不允许复制，但可以移动。在对象生命周期结束时自动调用delete释放内存。性能影响
原子操作和锁在并发控制中各有什么优缺点？原子操作
原子操作和锁是并发编程中常用的两种同步机制，它们各自有优缺点，适用于不同的场景。以下是对原子操作和锁的详细对比：原子操作优点无锁机制：避免线程阻塞：原子操作不需要锁，因此不会导致线程阻塞，提高了程序的响应性。减少上下文切换：由于没有锁的开销，线程不会频繁地进入和退出阻塞状态，减少了上下文切换的开销。高性能：硬件支持：原子操作通常由硬件指令直接实现，性能较高。适用于简单操作：对于简单的数据类型（如i
智能指针和常规指针在性能上有什么区别？指针
智能指针和常规指针在性能上确实存在一些差异，这些差异主要源于它们在内存管理机制上的不同。以下是它们在性能方面的详细对比：一、智能指针的性能开销std::unique_ptr开销较小：std::unique_ptr是一种轻量级的智能指针，它通过移动语义管理资源的所有权。由于它不涉及引用计数，因此性能开销相对较小。特点：不允许复制，但可以移动。在对象生命周期结束时自动调用delete释放内存。性能影响
Yolo系列之Yolo的基本理解是十一月末 YOLO python 开发语言 yolo
YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理噗老师华为认证人工智能笔记 wpf 数据处理 AI 华为认证
统讲解数据预处理的核心技术体系，通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示，结合特征工程优化实验，深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
『 C++ 』线程与原子操作：高效并发编程的利器锐策 C++多线程 c++开发语言
文章目录为什么使用C++线程一、`C++11`std::thread`类的简单介绍1.1函数名与功能1.2`std::thread`类的简单介绍1.3线程函数参数二、线程同步与锁2.1线程同步与锁2.2死锁演示三、原子操作3.1原子操作与线程安全3.2原子操作的优势3.3CAS操作与自旋锁3.4原子操作与普通操作的汇编对比四、共享资源的线程安全问题4.1`std::shared_ptr`的线程安全
【43】单片机编程核心技巧：指针基础与应用详解智木芯语【编程技巧】单片机嵌入式硬件 #STM32 #STC8 嵌入式
【43】单片机编程核心技巧：指针基础与应用详解七律·指针寻址指针寻址变量间，间接操作更灵活。数组处理显优势，常量绑定守规则。绑定卸装需谨慎，地址自增效率高。C语言魂在指针，编程精髓需掌握。摘要本文系统阐述C语言指针的基础概念、操作方法及应用场景，涵盖指针与普通变量的对比、数组处理、常量指针特性等内容。通过代码示例与流程图解析，阐明指针的间接操作优势及内存寻址机制。文档遵循模块化设计规范，结合嵌入式
软件测试基础知识必备之浅谈单元测试程序员阿沐软件测试软件测试单元测试
什么是单元测试？单元测试是指，对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作，这里的最小可测试单元通常是指函数或者类。单元测试都是以自动化的方式执行，所以在大量回归测试的场景下更能带来高收益。单元测试代码里提供函数的使用示例，因为单元测试的具体表现形式就是对函数以各种不同输入参数组合进行调用。如何做好单元测试？1）代码的基本特征与产生错误的原因无论是开发语言还是脚本语言
Java高并发容器的内核解析：从无锁算法到分段锁的架构演进猿享天开开发语言 java
《Java高并发容器的内核解析：从无锁算法到分段锁的架构演进》本文将以JUC包核心容器为切入点，深入剖析ConcurrentHashMap在Java8中的64位Hash分段技术，解密LinkedBlockingQueue双锁队列设计的吞吐量秘密，并给出各容器在亿级流量场景下的性能压测对比与选型决策矩阵。一、BlockingQueue体系：生产者-消费者模式的工业级实现1.阻塞队列的四大行为矩阵行为
C++ 各种map对比越甲八千【道阻且长C++】c++哈希算法开发语言
文章目录特点比较1.`std::map`2.`std::unordered_map`3.`std::multimap`4.`std::unordered_multimap`5.`hash_map`（SGISTL扩展）C++示例代码代码解释特点比较1.std::map底层实现：基于红黑树（一种自平衡的二叉搜索树）。元素顺序：元素按照键（key）的升序排列。键的唯一性：每个键只能出现一次，插入重复键的
CSS动画：性能优化指南双囍菜菜前端随记 css 性能优化前端
CSS动画性能优化指南关键词：重排重绘、硬件加速、合成层、性能分析文章目录CSS动画性能优化指南一、浏览器渲染机制：理解性能瓶颈根源1.1像素管道（PixelPipeline）全流程1.2各阶段性能损耗对比二、性能分析实战：ChromeDevTools深度使用2.1性能问题定位四步法2.2关键指标解读三、六大核心优化策略3.1硬件加速的正确打开方式3.2避免布局颠簸（LayoutThrashing
python科学绘图-matplotlib中标记marker的使用方法 zhan114514 python科学绘图 python matplotlib 开发语言
python使用matplotlib库，在绘制点图、线图的时候，标记初始的数据用图标记所有标记，可以拿出来对比使用代码：importmatplotlibimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimportmatplotlib.linesasmlinesmatplotlib.use("TkAgg")plt.rcParams['font.sans-s
建模中的特征衍生技巧总结（含各类常用衍生函数）爱学习的uu pandas 机器学习人工智能数据挖掘决策树 python 算法
本文总结了有哪些特征衍生方法，函数是什么，用在什么场景，具体步骤如下：数据集探索：1.ID有无重复：tcc['customerID'].nunique()==tcc.shape[0]2.有无缺失值：tcc.isnull().sum()另外需注意空格的情况，离散型变量查看函数为：forfeatureintcc[category_cols]:print(f'{feature}:{tcc[feature
搜广推校招面经五十五 Y1nhl 搜广推面经深度学习机器学习 python 推荐算法搜索算法广告算法人工智能
腾讯搜推面经一、双塔模型有什么缺点双塔模型（Two-TowerModel）是一种常见的推荐系统或检索系统架构，尤其在处理大规模用户-物品交互数据时表现出色。1.1.特征交互受限问题：双塔模型将用户特征和物品特征分别编码为两个独立的向量（用户塔和物品塔），然后在顶层通过简单的点积或余弦相似度计算得分。这种设计限制了用户特征和物品特征之间的细粒度交互。影响：无法捕捉复杂的特征交叉信息，可能导致模型性能
Anaconda Navigator 与 Conda：GUI 和 CLI 的对比与使用 drebander windows linux Anaconda
1.引言Anaconda提供了两种主要的管理工具：AnacondaNavigator（GUI界面）Conda（命令行工具CLI）这两种工具各有优劣，适用于不同类型的用户。本文将详细介绍它们的功能、使用方法及对比分析，帮助用户选择适合自己的管理方式。2.AnacondaNavigator简介AnacondaNavigator是一个图形化的应用管理器，适用于不熟悉命令行的用户。它提供了一种直观的方式来
java面向对象基础 miehamiha java 开发语言
引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”，将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化，只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑，保证了数据的安全和程序的稳定。所有的内容对外部不可见。继承子类可以继承父类的属性和方法，并对其进行拓展。将其他的功能继承下来继续发展。多态同一种类型的对象执行同一个方法时可以表现出不同的行为特征。通过继承的上下转型、接口的回调以及方法的重写和重载
向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案快撑死的鱼算法工程师宝典（面试学习最新技术必备）语言模型系统架构面试
1.什么是向量检索？它与传统基于关键字的检索相比有什么不同？答案要点：向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量，在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核
大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识人肉推土机大模型最新面试题集锦大全面试人工智能 AI编程大模型微调 LLM
一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2
使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性帅小柏声音的未来：语音识别文献解读深度学习人工智能分类
使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性原文：AutomaticAssessmentofSentence-LevelDysarthriaIntelligibilityUsingBLSTM引言构音障碍简介构音障碍的定义与特征构音障碍是一种由神经原因引起的运动性言语障碍表现为肌肉无力、瘫痪或协调不良，导致言语清晰度下降可理解性的重要性可理解性是衡量言语障碍严重程度的重要指标自动评估可帮助语言病理
计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？美狐美颜sdk 美颜SDK 美颜API 直播美颜SDK 计算机视觉深度学习直播美颜SDK 美颜sdk 第三方美颜sdk 美颜api
时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？本文将深入解析AI在美颜技术中的应用，并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK？1.AI人脸检测与关键点识别：精准捕捉五官在美颜过程中，首先需要精准检测人脸位置和五官特征点，确保美颜效果不会失真。深度学
《颠覆传统，用Web3.0技术手撸一个去中心化微博（含完整代码）》煜bart web3 人工智能区块链
一、为什么你的下一个项目必须拥抱Web3.0？传统互联网正面临三大致命伤：-用户数据被巨头垄断（某浪删帖事件频发）-单点故障导致服务瘫痪（某云宕机损失过亿）-创作者收益被平台榨取（某音抽成高达70%）**Web3.0的破局方案：**-✅数据永久存储在IPFS/Arweave-✅智能合约自动分配收益-✅抗审查的链上内容存证---###二、核心技术栈揭秘（附对比图表）|技术|传统方案|Web3.0方案
深度学习模型性能全景评估与优化指南 niuTaylor 深度学习人工智能
深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
HQL之投影查询归来朝歌 HQL Hibernate 查询语句投影查询
在HQL查询中，常常面临这样一个场景，对于多表查询，是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段，最后放在一起显示？针对上面的场景，如果需要将一个对象查出来： HQL语句写“from 对象”即可 Session session = HibernateUtil.openSession();
Spring整合redis bylijinnan redis
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org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 0624chenhong Hibernate
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android动画效果不懂事的小屁孩 android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候，用到了android的动画效果，今天专门研究了一下关于android的动画效果，列出来，方便以后使用。 Android 平台提供了两类动画。一类是Tween动画，就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果（旋转、平移、放缩和渐变）。第二类就是 Frame动画，即顺序的播放事先做好的图像，与gif图片原理类似。
js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案换个号韩国红果果 JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定，故当属性值为一个对象时，删除时会造成内存泄露（其实还未删除）举例： var person={name:{firstname:'bob'}} var p=person.name delete person.name p.firstname -->'bob' // 依然可以访问p.firstname，存在内存泄露
Oracle将零干预分析加入网络即服务计划蓝儿唯美 oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是，Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务（NaaS）平台，帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商（CSP）的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
spring学习——springmvc（二） a-john springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。 1，配置Spring支持文件上传： DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据，需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来，这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器，需要声明一个实现了Mul
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Java Ant build.xml详解 asia007 build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的，所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多，可能你用了很久，你仍然不知道它能有
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android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方; 1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例使用add方法与java类似创建监听器的实例 myLis lis = new myLis(); 使用add方法给按钮添加监听器
软件架构师不等同于资深程序员 bijian1013 程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师，他居住在伦敦，他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,，Apache Nutch， Liferay 和 Pentaho等。如今很多的公司
TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center sunjing TeamForge How do Attachement Anchor Wiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/ How do I create a new Wiki page? A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
【Redis四】Redis数据类型 bit1129 redis
概述 Redis是一个高性能的数据结构服务器，称之为数据结构服务器的原因是，它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景，本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。 Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统，这里的数据类型指的是value的类型，而不是key的类型，key的类型只有一种即string
SSH2整合-附源码白糖_ eclipse spring tomcat Hibernate Google
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。我创建的是tomcat项目，需要有tomcat插件。导入项目以后，鼠标右键选择属性，然后再找到“tomcat”项，勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片，sql也在源码里。补充1：项目中部分jar包不是最新版的，可能导
[转]开源项目代码的学习方法 braveCS 学习方法
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编程之美-子数组的最大和（二维） bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MaxSubArraySum2 { /** * 编程之美子数组之和的最大值（二维） */ private static final int ROW = 5; private stat
读书笔记-3 chengxuyuancsdn jquery笔记 resultMap配置 ibatis一对多配置
1、resultMap配置 2、ibatis一对多配置 3、jquery笔记 1、resultMap配置当<select resultMap="topic_data"> <resultMap id="topic_data">必须一一对应。 (1)<resultMap class="tblTopic&q
[物理与天文]物理学新进展 comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境怎么办呢?
Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository daizj oracle ADR
Oracle Database 11g的FDI（Fault Diagnosability Infrastructure）是自动化诊断方面的又一增强。 FDI的一个关键组件是自动诊断库（Automatic Diagnostic Repository-ADR）。在oracle 11g中，alert文件的信息是以xml的文件格式存在的，另外提供了普通文本格式的alert文件。这两份log文
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C语言学习六指针的经典程序，互换两个数字 dcj3sjt126com c
示例程序，swap_1和swap_2都是错误的，推理从1开始推到2，2没完成，推到3就完成了 # include <stdio.h> void swap_1(int, int); void swap_2(int *, int *); void swap_3(int *, int *); int main(void) { int a = 3; int b =
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令 dcj3sjt126com PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令: 查看php运行目录命令：which php/usr/bin/php 查看php-fpm进程数：ps aux | grep -c php-fpm 查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem 重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart 在phpinfo()输出内容可以看到php
线程同步工具类 shuizhaosi888 同步工具类
同步工具类包括信号量（Semaphore）、栅栏（barrier）、闭锁（CountDownLatch）闭锁（CountDownLatch） public class RunMain { public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException { fin
bleeding edge是什么意思 haojinghua DI
不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。 In computer science, bleeding edge is a term that
c中实现utf8和gbk的互转 jimmee c iconv utf8&gbk编码
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大型分布式网站架构设计与实践 lilin530 应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
在代码中获取Android theme中的attr属性值 OliveExcel android theme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西. 在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper 分布式共享锁
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两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
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