- 享受职业带给你的快乐
人工智能
人生发展阶段人生大阶段都充满了幻灭感:头20年,看山是山,看水是水。牙牙学语开始,父母给无微不至照顾,解决生活难题,认为他们无所不能。长大后,才发现父母也只是普通人,之前错觉是因没看到,他们转过身去品尝生活苦涩的样子第二个20年,看山非山,看水非水。阶段开头,学业有成,迫不及待冲入职场欲大干一番。但很多人在第一次求职就早于滑铁卢,发现和梦中情司之间隔着一座大山。也许你更幸运些,获得了一个还算不错的
- 2024开放原子开发者大会龙蜥参会指南一览
操作系统开源
2024开放原子开发者大会将于12月20-21日在武汉举办,汇聚开源领域一线开发者和知名学者,共同探讨开源领域所面临的关键性挑战问题、研究方向和技术难题,推动跨学科的研究和应用,加速开源文化的广泛传播,推进开源生态可持续性繁荣发展。龙蜥社区多位技术专家受邀参加,分享大模型、C++以及GraalVM等最新技术进展。此外,大会上还设置了龙蜥社区开源集市摊位,欢迎大家参与互动领取龙蜥定制周边。亮点演讲推
- C# OpenCV机器视觉:卡尔曼滤波
pchmi
C#OpenCV机器视觉c#opencv人工智能机器视觉卡尔曼滤波
在一个阳光有些慵懒的午后,阿强像往常一样窝在他那被各种电子元件和乱糟糟电线堆满的实验室里,百无聊赖地翻看着一本本厚重的技术书籍。突然,一阵急促的敲门声打破了平静,阿强趿拉着拖鞋,嘟囔着跑去开门,只见好友二胖火急火燎地冲了进来,手里还挥舞着一个小型无人机模型。“阿强啊,我这新买的无人机出大问题了!”二胖气喘吁吁地说道,额头上豆大的汗珠滚落,“我本来想在公园里拍点酷炫的飞行视频,结果它在空中晃得厉害,
- HTML基本结构
千鸟影沫
html前端
一、网页三大组成部分结构:html,是超文本标记语言——用来搭建网页的结构样式:css——网页的样式行为:js,是一种语言,称为脚本语言——交互行为用户对网页的操作数据交互二、HTML语法规范1、语法(英文状态下输入)html标签:是由尖括号包围的关键词,例如2、以元素样子对标签进行分类①双标签:如:开始标签,结束标签②单标签:比较少,如,,,等。3、标签关系①嵌套(包含关系):类似于父子关系如:
- RLHF技术演进:从理论突破到工程实践
XianxinMao
人工智能语言模型
标题:RLHF技术演进:从理论突破到工程实践文章信息摘要:RLHF技术作为大语言模型发展的关键突破点,在ChatGPT的成功实践中得到验证。文章深入分析了RLHF当前面临的基础设施限制和技术挑战,并介绍了TRLX这一企业级RLHF解决方案的技术架构与实践价值。通过讲述者的职业发展轨迹,展现了AI领域技术人员对专业的执着追求。文章对RLHF的现状、挑战和未来发展进行了全面剖析,为理解这一关键技术提供
- Transformer大模型实战 BART模型的架构
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
Transformer大模型实战BART模型的架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起,如BERT、GPT系列等,研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势。为
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】Agent的各种记忆机制
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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
1.背景介绍AIAgent的核心特点是能够自主地与环境进行交互,以实现某种目标。为了实现这一目标,Agent需要对环境进行感知和理解,并对其进行探索和利用。对于Agent来说,记忆是实现这些功能的关键。Agent的记忆可以分为两类:短期记忆和长期记忆。短期记忆用于存储暂时性的信息,而长期记忆用于存储永久性的信息。以下是Agent的各种记忆机制的详细解释。2.核心概念与联系Agent的记忆机制可以分
- 吴恩达《提示词工程》(Prompt Engineering for Developers)课程详细笔记
拾工
人工智能prompt笔记人工智能
课程简介目标:帮助开发者理解如何有效地使用大语言模型(LLMs),提升通过提示词解决问题的能力。适用对象:开发者、AI从业者、产品经理等,希望通过提示词优化生成模型性能的人。第1章:提示词工程基础1.什么是提示词工程提示词工程是一种优化与大语言模型(如GPT)交互的技术,旨在通过设计有效的提示词(prompts)引导模型生成所需的输出。主要思想:用正确的方式提问以得到最佳答案。2.提示词的组成指令
- Python中的23种设计模式:详细分类与总结
拾工
Python设计模式软件设计设计模式
设计模式是解决特定问题的通用方法,分为创建型模式、结构型模式和行为型模式三大类。以下是对每种模式的详细介绍,包括其核心思想、应用场景和优缺点。一、创建型模式(CreationalPatterns)创建型模式关注对象的创建,旨在解耦对象的创建过程,提高灵活性和可扩展性。1.单例模式(Singleton)核心思想:确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点。应用场景:数据库连接、配置管理器、日志记录器。
- Python批量为PDF添加水印:让你的文件瞬间高大上!
码无止尽
Python办公自动化pythonpdf
嗨,各位可爱的小伙伴们!小编在此奉上今天的超级干货:如何用Python给一大堆PDF文件添加水印。请放心,这不是在交朋友圈秀操作,而是有实际需求的哦!有时候我们需要在PDF文件上添加水印,比如“草稿”、“保密”、“审阅”等标识,来提醒自己或他人。今天就让我来教你如何用Python轻松搞定这件事!首先,让我给你看一下大致的实现思路,然后再附上实际代码。实现思路1、首先,我们需要一个PDF处理的Pyt
- Linux 如何使用dd命令来复制和转换数据?
我是唐青枫
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简介Linux中的dd命令是一个功能强大的数据复制和转换实用程序。它以较低级别运行,通常用于创建可启动的USB驱动器、克隆磁盘和生成随机数据等任务。dd全称可以为:dataduplicator、diskdestroyer和DataDefinition功能和能力磁盘映像:创建整个磁盘或分区的精确、逐位副本数据擦除:使用零或随机数据安全地覆盖驱动器文件转换:ASCII和EBCDIC之间的转换、字节顺序
- 视频编码(结构、帧内预测、帧间预测)参考自公众号Video Coding
Techer_Y
音视频视频编解码h.265
编码结构H.265/HEVC(高效视频编码)提出了编码树单元CTU(CodingTreeUnit),CTU按四叉树方式向下划分成CU(CodingUnit)。VCC允许的最大CTU尺寸为128*128。H.265中,CU最大尺寸为64*64,最小尺寸为8*8。对平坦区域使用大尺寸CU,纹理复杂区域使用小尺寸CU可以大大提高编码效率。四叉树深度越大CU尺寸越小。多类型树划分:按照水平/垂直来进行二叉
- arm-trusted-firmware (ATF介绍)
赢在拼搏中
1.大致描述ATF提供了安全世界的参考实现软件[ARMv8-A],包括执行的[SecureMonitor][TEE-SMC]异常级别3(EL3)。它实现了各种ARM接口标准,如电源状态协调接口([PSCI]),可信板启动要求(TBBR,ARMDEN0006C-1)和[SMC呼叫公约][SMCCC]。尽可能代码旨在重用或移植到其他ARMv8-A型号和硬件平台。2.功能◆初始化安全世界(例如,异常向量
- 开源生态发展合作倡议
操作系统
在信息技术发展的浪潮中,开源已成为全球创新的强劲引擎,深刻影响着各行各业的发展。今天,我们站在新的历史起点上,肩负着推动开源生态发展的重任。在此,开源欧拉(openEuler)、龙蜥(OpenAnolis)、鸥栖(OpenCloudOS)、开放麒麟(openKylin)、深度(deepin)五大操作系统开源社区携手并进,共同发起开源生态发展合作倡议,旨在书写开源生态繁荣的新篇章。在此,我们提出三点
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
加德霍克
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一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- 第84期 | GPTSecurity周报
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GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.利用数据流路径对大
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
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引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- Android的权限部分详解
向上_50358291
权限android笔记
一、背景应用权限有助于保护对数据和操作的访问/执行权限,从而为保护用户隐私提供支持。如果应用必须访问受限数据或执行受限操作才能实现某个用例,请声明相应的权限。Android将权限分为不同的类型,包括安装时权限、运行时权限和特殊权限。每种权限类型都指明了当系统授予应用该权限后,应用可以访问的受限数据范围以及应用可以执行的受限操作范围。每项权限的保护级别取决于其类型以及对车机的影响。当然你也可以访问A
- 用ESP-IDF驱动WS2812
楚谭
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WS2812b(54条消息)ESP32学习】驱动ws2812_sidongshi的博客-CSDN博客_esp32ws2812关于LED看这个资料吧,我不再继续说明ESP-IDF这个也初学,不太熟悉其中编译原理,大概说一下延时问题inti;for(i=0;i<(20);i++);关于纳秒级别延时函数,上面这段代码在72M的stm32103中大概是延时1.4ns左右,但是在ESP-IDF中这种写法会被
- DeepSeek 公开新的模型权重
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DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- 奇墨ITQM智能运维系统三大优势领航企业运维管理
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企业对于IT运维管理的需求日益增长且愈发复杂,奇墨ITQM智能运维系统应运而生,以其独具的优势,为企业构建先进的智能运维和管理体系,从而实现企业云成本优化。.01自上而下的垂直管理理念在企业加速数字化转型的背景下,传统的“自下而上”的企业管理模式以无法满足企业管理的发展。奇墨ITQM智能运维系统采用了“自上而下”的垂直管理理念,实现从管理者到执行者的全面智能运维管理。奇墨ITQM智能运维系统赋予企
- 深度探索 DeepSeek-R1:国产大模型的AGI雏形与创新进展
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随着人工智能技术的飞速发展,国内外企业纷纷发布了一系列创新的大模型,推动了AGI(通用人工智能)领域的探索。近期,DeepSeek-R1这一模型的发布引起了广泛关注,它不仅标志着国产大模型在智能化上的一次重大突破,还提出了全新的训练方法,解决了过去依赖大量人类数据的问题。本篇文章将详细介绍DeepSeek-R1的核心优势、技术创新以及实际应用案例,揭示它在AGI领域的潜力。1.DeepSeek-R
- 生数科技携手央视新闻《文博日历》,推动AI视频技术的创新应用
TMT星球
人工智能人工智能科技大数据
近日,生数科技携手央视新闻《文博日历》栏目,借助其旗下AI视频大模型及应用产品Vidu,共同打造AI版2025年文博日历联欢晚会,全面推动AI视频生成技术在媒体中的创新实践。《文博日历》是央视新闻客户端联合各大博物馆推出的文博科普产品,以新媒体形式为观众呈现丰富多彩的文博知识和历史文化。据「TMT星球」了解,此次合作中,生数科技为《文博日历》量身定制了AI视频生成方案,让文物们“动”起来,共同出演
- 天天AI-20250121:全面解读 AI 实践课程:动手学大模型(含PDF课件)
AI2AGI
天天AI人工智能大数据ai文心一言百度
2AGI.NET|探索AI无限潜力,2AGI为您带来最前沿资讯。2AGI.NET:天天AI-20250121从开源版o1模型的发布到Adobe推出音乐模型DITTO-2,再到OpenAI为研究长寿推出的GPT-4b,AI技术正以前所未有的速度和规模影响着我们的世界。本文将为您梳理近期的技术热点,带您一探究竟。全面解读AI实践课程:动手学大模型(含PDF课件)该教程内容较为专业,理解起来有一定难度,
- 基于Langchain框架,采用Qwen2.5大模型,搭建自己的Agent,ReACT效果比RAG好
张登杰踩
langchainpython人工智能语言模型
最近在做RAG,调研后发现ReACT好像更具有说服力,对最终结果的解释也更加合理。举个例子,我扔给大模型这样一个问题:15的平方是多少?另外,法国的首都是哪里?采用ReACT的运行结果如下:>EnteringnewAgentExecutorchain...我需要先计算15的平方,然后搜索法国的首都。Action:平方计算器ActionInput:"15"Observation:15的平方等于225
- Day05:C语言学习作业
老薛爱吃大西瓜
c语言学习算法开发语言
考虑到多重循环对程序效率的影响,以下哪种实现效率较高?为什么?(a)循环次数大的放在外层,循环次数小的放在内层;(b)循环次数小的放在外层,循环次数大的放在内层;答案:循环小的在外层效率高,因为CPU中会对循环次数进行缓存,当循环多后CPU需要进行多次缓存,减少效率请简述以下两个for循环的优缺点。(1)、for(i=0;i#defineN4voidmain(){inti;intx1=1,x2=2
- ARM下汇编语言编程
Kylin77626
arm开发
一、ARM汇编语言程序格式ARM汇编语言是以段(section)为单位来组织源文件的。段是相对独立的、具有特定名称的、不可分割的指令或者数据序列。段又可以分为代码段和数据段,代码段存放执行代码,数据段存放代码运行时需要用到的数据。一个ARM源程序至少需要一个代码段,大的程序可以包含多个代码段和数据段。二、ARM汇编语言中常用的伪操作例如:areareset,code,readonly;声明了一个名
- Open AI GPT大模型深度解析:通往智能的里程碑
xziyuan
人工智能gpt
大模型——OpenAIGPT大模型介绍人工智能技术的快速发展引发了对智能系统和应用的巨大需求。多模态大模型已经成为了人工智能领域的重要研究方向之一。OpenAI作为一家全球领先的人工智能公司,在推动人工智能技术的边界上发挥着重要作用,其在大模型方面的研究和应用也是一直处于领先地位。本文将介绍OpenAI多模态大模型的研究成果和应用,探讨其在人工智能领域的重要性和影响力,以及给世界带来的可能性。1.
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- LLaMA Pro是什么 相比于lora full freeze有什么区别 怎么使用
Ven%
简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列llamatransformer深度学习人工智能
1.LLaMAPro是什么?LLaMAPro是一种基于LLaMA架构改进的大型语言模型(LLM),旨在解决大模型微调中的知识遗忘问题。它通过在原有模型的基础上扩展新的模块(如Transformer块),并在微调时仅训练这些新增模块,从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。LLaMAPro在代码理解、数学推理和语言理解等任务上表现出色,特别适合需要持续学习和多任务处理的场景。2.LLaMAP
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
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android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt