- 数据仓库技术及应用(Hive 产生背景与架构设计,存储模型与数据类型)
娟恋无暇
数据仓库笔记hive
1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题:MapReduce编程必须掌握Java,门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念,仅仅是一个纯文本文件Hive的产生:为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网:https://hive.ap
- 企业级视频链接的技术实现与安全性策略
前言视频链接作为内容分发的关键入口,其参数设计直接影响系统安全性、用户体验和运营效率。一个标准化的视频链接应包含资源标识、访问控制和播放体验三类核心参数,同时保持结构清晰和可扩展性。视频链接的批量生成与管理策略1.高效批量生成技术针对运营场景的批量链接生成需求,实现高性能的生成方案:importcsvimportconcurrent.futuresfromtqdmimporttqdmclassBa
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- CALayer的异步处理
在iOS开发中,实现**CALayer**的异步处理是优化性能的关键技术,尤其对于复杂绘制或需要高性能渲染的场景。以下是完整实现方案:一、异步绘制核心架构设置异步绘制标志触发display创建异步任务执行绘制生成CGImage设置contents主线程CALayer实现displayLayer:方法全局队列CoreGraphics绘制主线程回调二、完整实现代码1.自定义异步图层//AsyncLay
- 在Windows上构建本地服务器实现Augment团队邀请额度自动化增长的技术探索
yangshuo1281
windows服务器自动化
自动化:摘要:随着AI编码助手在开发领域日益普及,如何最大化利用这些工具的免费额度成为了许多开发者关心的话题。本文将以Augment为例,深入探讨一个技术爱好者的“极限挑战”:在Windows操作系统上,从零开始搭建一个本地全栈Web应用,以自动化方式完成团队邀请流程,从而实现免费使用额度的增长。本文不仅是一份操作指南,更是一次关于API交互、Web自动化、前后端开发的深度技术实践。在文章的最后,
- C#与SQL Server交互的数据库技术实践
不教书的塞涅卡
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本课程深入探讨C#与SQLServer数据库的交互技术,包括建立连接、执行SQL语句以及进行CRUD操作。详细介绍使用C#进行数据库操作时的核心概念与高级功能,如参数化查询、存储过程、事务处理、索引、视图和触发器等。旨在教授开发者如何高效、安全地管理和开发SQLServer数据库应用。1.C#与SQLServer的连接建立在现代软件开发中,后端服务经常需要与数
- MIAOYUN | 每周AI新鲜事儿(06.27-07.04)
人工智能深度学习算法云计算
在科技飞速发展的当下,AI已成为推动各行业变革的核心力量。为助您紧跟AI发展浪潮,把握前沿动态,MIAOYUN特别推出「每周AI新鲜事儿」,涵盖技术突破、新模型发布、研究报告等多个方面,一起来回顾本周发生的AI新鲜事儿吧!AI开源大模型腾讯混元发布首款开源混合推理MoE模型「Hunyuan-A13B」6月27日,腾讯混元宣布开源首个混合推理MoE模型「Hunyuan-A13B」,总参数80B,激活
- 【前端工程化】前端组件模版构建那些事
前端
在企业级后台系统中,组件是构建页面的基础单元。与C端不同,B端更注重功能完整性、交互一致性与复用效率。因此,我们需要围绕业务场景封装出可复用、易维护、结构清晰的组件模板。本文档主要围绕组件设计原则、分类建议和使用方式展开,适用于Vue或React技术栈下的开发场景。一、组件设计原则职责单一每个组件只负责一个功能或UI元素,不依赖外部状态;示例:按钮组件只处理点击行为,不包含API调用逻辑;高内聚低
- 数据库的后悔药:Undo Log揭秘
你一身傲骨怎能输
游戏行业领域知识专栏撤销日志(UndoLog)
文章摘要撤销日志(UndoLog)是数据库的“后悔药”机制,用于保证数据操作的原子性和一致性。其核心原理是修改数据前先记录原始状态到UndoLog,若事务失败则进行回滚恢复。典型应用包括:1)事务回滚(如转账异常时还原数据);2)并发控制(通过快照读提供多版本视图)。主流数据库如MySQLInnoDB和Oracle均采用该技术,其流程可概括为“先备份后修改,出错即还原”。简言之,UndoLog通过
- 这是gpt o1给出的物联网工程专业的大学规划,有人看看这个合理吗?
王倚山
gpt物联网学习开发语言
下面是一份更为详细、覆盖全年(包括寒暑假)的四阶段学习规划,旨在帮助你在大学剩余时间里持续学习、循序渐进地掌握物联网(IoT)核心技能,打造深厚的技术壁垒。每个阶段都有明确的学习目标与自学内容细节,并在寒暑假安排了“强化期”任务,让你全年不停歇,不断提升。总体思路稳扎稳打:从嵌入式基础到RTOS、传感器驱动、通信协议,再到边缘计算、云平台、工业协议、安全攻防,层层深入。项目驱动:每个阶段至少完成1
- 卵生兄弟网络工作原理和架构
hao_wujing
安全
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!以下从网络安全角度解析**卵生兄弟网络**的深度技术架构与工作原理。该概念通常指**具有冗余唤醒和协同攻击能力的模块化恶意网络**(如APT组织所用),或**防御端的双生活动目录/蜜罐系统**。我们将从攻击与防御两个维度展开:---###一、攻击视角:恶意「卵生兄弟网络」架构(APT高级威胁)####**核心设计目标**-**隐蔽持久化**:主模块被清除时,备
- 基于虚拟化技术的网闸安全交换:物理隔离时代的智能数据流通引擎
109702008
#linux系统安全安全人工智能网络
摘要:在等保2.0和零信任架构背景下,传统网闸正从“物理断网”向“智能交换”演进。本文将深入解析如何通过硬件虚拟化+策略容器化在网闸内部实现安全数据交换,并提供工业级落地方案。一、痛点:隔离与效率的终极矛盾当企业面临以下场景时,传统网闸力不从心:生产网与办公网需实时同步数据库公有云与私有云间敏感文件传输多租户环境下跨安全域业务协同核心矛盾:物理隔离阻断攻击链的同时,也阻断了业务流!二、技术破局:虚
- 大语言模型应用指南:ReAct 框架
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大语言模型应用指南:ReAct框架关键词:大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来,深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如BERT、GPT系列等,通过在大规模无标签数据上进行预训练,获得了强大的语言理解和生成能力。然而,预
- Python 数据分析实践:车辆行驶数据处理心得
lzzy-lt-0415
python数据分析开发语言
在数据驱动决策的大趋势下,Python凭借其丰富的数据分析库,成为处理各类数据的得力工具。近期我围绕车辆行驶数据展开分析,过程中收获诸多实战经验,在此分享用Python进行数据处理与分析的心得,也结合代码讲讲实际运用思路。一、数据导入与初步探索:开启分析第一步importpandasaspd#导入数据df=pd.read_excel(r'../../数据层/数据集合/车辆行驶记录表单2.xlsx'
- SOC的工作原理和架构
hao_wujing
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大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!SOC(安全运营中心)是企业安全防御体系的**神经中枢**,通过整合技术、流程和人员,实现**7×24小时安全监控、威胁检测、事件响应及持续改进**。其核心目标是**缩短攻击驻留时间(MTTD/MTTR)**,将碎片化的安全数据转化为可行动的防御策略。以下是SOC的工作原理与架构深度解析:---###**一、SOC的核心工作原理**####**1.安全数据全域
- 9、并行计算在现代计算中的应用与优化
seed
探索并行计算与HPC新范式并行计算高性能计算大数据分析
并行计算在现代计算中的应用与优化1.引言并行计算作为一种高效的计算模式,近年来在工业和学术界得到了广泛的应用和发展。随着计算需求的不断增加,传统的串行计算模式已经难以满足现代复杂问题的需求。并行计算通过将计算任务分解为多个子任务,并在多个处理单元上同时执行,从而显著提高了计算效率。本文将探讨并行计算在现代计算中的应用与优化,重点介绍并行计算的基本原理、应用场景和技术细节。2.并行计算的基本原理并行
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一、Cursor自定义AI规则基础入门1.1什么是Cursor自定义AI规则Cursor是一款强大的AI编程助手,而自定义AI规则是Cursor中用于约束和指导AI行为的配置文件,它允许开发者根据项目的特定需求定制AI的响应方式。这些规则文件本质上是你与AI之间的"协议",告诉AI你的项目架构、编码规范、技术栈偏好等信息,从而让AI生成更符合你期望的代码和建议。简单来说,Cursor自定义AI规则
- 破局·重构·新生:程序员三大黄金赛道突围指南
还债大湿兄
重构
当代码成为新时代的钢筋水泥,35岁不再是职业终点站,而是经验升维的战略转折点。在国产替代浪潮、芯片自主攻坚与工业智能化变革的交汇处,程序员的核心价值正在被重新定义。一、三大赛道:技术国产化的历史性机遇1.国产软件替代化:从“卡脖子”到“强心脏”EDA工业软件的破局之战正成为国产替代的先锋战场。2025年,中国EDA市场规模预计达184.9亿元,年均增速14.71%,但国产化率仍不足10%,研发设计
- 深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高效消息驱动应用
深入解析SpringBoot与Kafka集成:构建高效消息驱动应用引言在现代分布式系统中,消息队列技术扮演着至关重要的角色。ApacheKafka作为一款高性能、分布式的消息队列系统,被广泛应用于实时数据处理、日志收集、事件驱动架构等场景。本文将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成Kafka,构建高效的消息驱动应用。1.Kafka简介ApacheKafka是一个分布式流处理平台,具有高吞吐
- 在 Dify 平台中集成上下文工程技术
由数入道
人工智能数据库大数据人工智能软件工程dify
1.提升LLM问答准确率的上下文构建与提示策略大语言模型在开放领域问答中常面临幻觉和知识过时等问题。为提高回答准确率,上下文工程的关键是在提示中注入相关背景知识与指导。具体策略包括:检索增强(RAG):通过从知识库中检索相关内容并将其纳入提示,可以显著提升回答的准确性和可信度。Dify提供了知识检索节点,支持向量数据库存储外部知识,并将检索结果通过上下文变量注入LLM提示中。例如,在知识库问答应用
- 【SCI+EI+Scopus+CPCI+CNKI检索】2025年8-9月探索未来:可持续发展与能源资源、微电子与纳米技术、环境保护与污染控制以及教育研究与培训技术等多个领域的交汇点
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学术会议推荐能源深度学习环境保护
【SCI+EI+Scopus+CPCI+CNKI检索】2025年8-9月探索未来:可持续发展与能源资源、微电子与纳米技术、环境保护与污染控制以及教育研究与培训技术等多个领域的交汇点【SCI+EI+Scopus+CPCI+CNKI检索】2025年8-9月探索未来:可持续发展与能源资源、微电子与纳米技术、环境保护与污染控制以及教育研究与培训技术等多个领域的交汇点文章目录【SCI+EI+Scopus+C
- PromptX 核心架构深度解析:DPML 标签框架的革命性设计
核心理念:让AI既是工具使用者,也是被工具赋能者-通过标准化的"标签框架"实现AI的即时专家化引言:标签框架背后的深刻洞察当我们深入探索PromptX项目中的tag目录时,会发现这不仅仅是几个技术规范文件,而是一套完整的AI认知架构系统。这五个标签框架文件构成了PromptX生态系统的"DNA",定义了AI如何思考、如何行动、如何成为专业角色。今天,让我们从这些看似简单的标签定义开始,解析Prom
- 前端开发核心:HTML、CSS与JavaScript学习指南
Randy Rhoads
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:HTML、CSS和JavaScript是前端开发的基础,分别负责网页的结构、样式和动态行为。学习这三种技术需要理解它们之间的关系及其协同工作的机制。本笔记提供了一个全面的复习资料,包括标签使用、CSS布局技巧、JavaScript基础语法和DOM操作,旨在帮助巩固知识点和发现潜在的学习盲点。同时,介绍了响应式设计、Web组件、ServiceWorker等现代前
- 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,如何进一步提高大语言模型的理
- 大模型训练与微调(1)——优化器选择总结
John_今天务必休息一天
人工智能机器学习深度学习
大模型训练与微调(1)——优化器选择总结一、AdamW优化器:成熟稳定的主流选择二、Lion优化器:谷歌提出的高效替代方案三、其他优化器的补充应用四、优化器选择趋势与实验对比五、未来发展方向当前最新的大模型在优化器的选择上,主要结合了传统优化器的稳定性与新型优化器的效率优势。以下是主流大模型采用的优化器及其技术特点的总结:一、AdamW优化器:成熟稳定的主流选择核心原理与改进AdamW是Adam的
- 《北京市加快推动“人工智能+医药健康“创新发展行动计划(2025-2027年)》深度解读
引言随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进,人工智能技术与医药健康的深度融合已成为全球科技创新的重要方向。北京市于2025年7月正式发布《北京市加快推动"人工智能+医药健康"创新发展行动计划(2025-2027年)》,旨在充分发挥北京在人工智能技术策源、头部医疗资源汇聚、健康数据高度富集等方面的突出优势,构建形成"人工智能+医药健康"创新和应用并举的产业生态体系,打造具有国际影响力的创新策源地、应
- Unreal Engine开发:高级渲染技术_4.高级着色器编程
chenlz2007
游戏开发虚幻着色器游戏引擎数据库网络rpc
4.高级着色器编程在上一节中,我们探讨了UnrealEngine中的基础渲染技术,包括光照、阴影和材质系统。本节将深入探讨高级着色器编程,帮助您掌握更复杂的渲染效果和优化技术。UnrealEngine的着色器系统是基于HLSL(High-LevelShadingLanguage)和USF(UnrealShaderFormat)的,这两种语言允许开发者编写高效的着色器代码,以实现各种视觉效果。4.1
- 新手必看:入行大模型前一定要知道的几件事!
和老莫一起学AI
人工智能java机器学习大模型算法程序员转行
大模型怎么转?适合哪些人?哪些方向对新手友好?又有哪些坑你必须避开?文章有点长,但全是我这几年观察下来最真实的经验,如果你真的想搞懂大模型、入场不踩坑,建议认真读完,或先收藏慢慢看。一、大模型≠ChatGPT,先搞清“全景图”再出发说句真话,很多人对“大模型”的第一印象就是——ChatGPT。但这只是它的"最上层",底下的基建、平台、算法、数据处理、推理部署……才是撑起整个技术栈的骨架。入行大模型
- 在项目架构时,如何选择打包构建工具?
aiguangyuan
前端架构前端开发系统架构
在选择打包构建工具时,项目的具体需求、团队的技术栈、开发者的熟悉程度、以及项目的复杂度都是需要考虑的重要因素。1.项目规模与复杂度大型复杂项目:如果你的项目是一个大型复杂的单页应用程序(SPA),例如企业级应用,建议使用Webpack。Webpack的强大配置能力和丰富的插件生态系统能够满足复杂项目的各种需求,如代码拆分、缓存优化、懒加载等。中小型项目或库:如果是中小型项目或开发一个JavaScr
- 李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
Transformer架构的演进与替代方案:从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构,其设计并非凭空而来,也并非没有缺点。本次讨论的核心便是:新兴的架构,如MAMA,是如何针对Transformer的弱点进行改进,并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进,我们必须首先明确一个核心原则:每一种神经网络架构,都有其存在的技术理由。CNN(卷积神经网络):为
- 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
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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