- 【大厂面试题】千万级大表如何快速删除大量数据
CBeann
【面试题】【架构&案例】【MySQL】java开源springjvmmysql大厂面试题
-作者简介:大厂高级Java开发工程师-称号:CSDN博客专家✨、阿里云博客专家-公众号:云服务小管家。免费的阿里云服务器☁和云环境直接使用-生活:专注于后端技术分享迷茫时可来瞅瞅码农轨迹♂️-服务:提供模拟面试和简历辅导,提供生产项目。内推可私信✉-卷卷群:可以和大家一起学习,一起进步-如果感觉博主的文章还不错的话,请三连支持一下博主哦背景最近在做一个项目,除了验证功能,还需要验证性能,所以前
- 【面试题】为什么kafka的吞吐量这么高
oraen
面试系列kafka分布式
我们总结一下为什么kafka的吞吐量高核心:顺序写+零拷贝+批处理一数据模型简单+顺序读写磁盘1kafka的数据存储本质上使用的是Append-only日志模型,数据写入和读取是顺序的,不需要复杂索引或随机写,大大简化了写路径,2消息以顺序追加方式写入磁盘,避免了随机写,而且顺序写入能够更高效地配合操作系统的页缓存,进一步提升写的性能。3消息的消费也是顺序读取的,顺序读取硬盘数据再配合内存映射大大
- 补充:解决Ubuntu20.04.4安装KRS时无法下载github代码问题
mamak426
kv260github自动驾驶人工智能
官方代码下载自github(gitlab),如何访问外网的问题这里可以合法合规解决,就是先把github的代码导入gitee,再采取同步的方式解决:原代码段如下:仔细看代码内容,链接路径全为github。catkrs_rolling.reposrepositories:ros2/ament_lint:type:giturl:https://github.com/ament/ament_lintve
- 开源语音分离工具大比拼:人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)!!!
小丁学Java
python人工智能
开源语音分离工具大比拼:人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理,特别是机器学习训练数据的准备中,获取纯净的人声(去除背景音乐或噪声)是一个常见的痛点。幸运的是,开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务!本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目,重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具,并根据GitHub星标⭐(反映社区关注度
- Javascript基础内容回顾—变量提升、事件循环和闭包等内容
GISer_Jinger
javascript前端
以下是前端面试中JavaScript基础易错问题的详解,结合常见考点和易混淆概念进行解析:⚠️一、变量作用域与提升varvslet/const◦变量提升:var声明的变量会提升到作用域顶部(值为undefined),而let/const存在暂时性死区(声明前访问报错)。◦循环陷阱:for(vari=0;iconsole.log(i));//输出3,3,3(共享同一作用域)}for(leti=0;i
- 巨兽的阴影:大型语言模型的挑战与伦理深渊
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当GPT-4这样的庞然大物能够流畅对话、撰写诗歌、编写代码、解析图像,甚至在某些测试中媲美人类专家时,大型语言模型(LLM)仿佛成为了无所不能的“智能神谕”。然而,在这令人目眩的成就之下,潜藏着复杂而严峻的挑战与伦理困境,如同光芒万丈的科技巨兽脚下那片难以忽视的深邃阴影。这些挑战并非技术进步的偶然副作用,而是深植于LLM的运作本质、训练数据来源以及其与社会交互的复杂性之中。它们警示我们,在追逐能力
- AI+Web3:从自动化工具到自主经济体的范式革命
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点迁移学习人工智能机器学习
>想象你的AI助手不仅能回答问题,还能自主管理你的加密资产、参与DAO治理、在预测市场博弈,甚至为你创造持续收益——欢迎来到AI与Web3融合的新世界。传统互联网(Web2)的AI困在中心化的牢笼中:数据被垄断在科技巨头手中,算法决策如同黑箱,用户沦为被动的数据奶牛。**Web3与AI的碰撞正在打破这一枷锁**,催生出去中心化的自主智能体(AIAgent),它们拥有数字身份、加密钱包和经济决策权,
- 为什么让AI洗碗比写诗难百倍?清华教授揭秘具身智能鸿沟
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点机器学习人工智能facebook课程设计
>**人类小脑数亿年进化出的运动智慧,成了AI最难破解的密码**2025年3月,一位网友困惑地发问:“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服,没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此,全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出:**“大模型没有创新能力,想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后,隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
Bosenya12
论文阅读
系统概述如下:(a)一个基于卷积神经网络(ConvNet)的识别模型,该模型包含特征提取器和分类器;(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的,我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段,权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量(分类器框内的绿色矩形),并为新类别生成相应的分类权重向量(分类器框内的蓝色矩形)。这样,卷积神经网络就能同时识别基础类别
- 【资源分享】外文文献检索网站
Bosenya12
资源文献检索
外文文献检索网站Sci-Hub网址链接:https://www.sci-hub.st/Sci-hub是一个可以无限搜索、查阅和下载大量优质论文的数据库。其优点在于可以免费下载论文文献。ScienceDirect网址链接:http://www.sciencedirect.com/ScienceDirect是一个拥有2500多本期刊以及近20000篇文章的科学数据库,里面的文献可以免费检索阅读。Pro
- 扩散模型中的 Transformer:图像生成及其延展应用询问 ChatGPT
DeepSeek大模型官方教程
transformerchatgpt深度学习自然语言处理人工智能ai大模型学习
扩散模型近年来在生成逼真但合成的连续媒体内容方面引起了广泛关注。本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用,并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式,从而建立基本背景。接着,我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构,这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。随后,我们将深入探讨构成基础架构的核心模块,
- AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略
AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略内容摘要在AI技术席卷全球的今天,小程序与AI的结合已不再是“锦上添花”,而是企业生存的“必答题”。当用户打开一个电商小程序,系统竟能提前预判其需求;当用户对着智能音箱说一句指令,小程序即刻完成从订票到推荐餐厅的“一条龙”服务——这些场景正在成为现实。但问题随之而来:智能推荐如何避免“精准骚扰”?语音交互如何突破方言和噪音的桎梏?技术背后隐藏着
- STM实战开发(4):STM32控制蜂鸣器发声的开发博客
嵌入式开发项目
2025年嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机物联网
1.前言随着智能硬件的发展,蜂鸣器成为了很多嵌入式系统中的一个常见输出装置。无论是作为警报声,还是作为提示音,蜂鸣器都可以为用户提供直观的声音反馈。在嵌入式开发中,STM32由于其强大的性能和灵活的外设配置,成为了实现蜂鸣器控制的理想平台。本文将以STM32为开发平台,详细讲解如何控制蜂鸣器发声。通过本篇博客,你将能够了解蜂鸣器的工作原理、如何连接蜂鸣器到STM32单片机,以及如何编写控制蜂鸣器的
- PDF 的开发工具库: Adobe PDF Library
纸上笔下
AcroBatpdfadobeSDKAPI标准签名接口
AdobePDFLibrary是Adobe公司提供的一个软件开发工具包(SDK),它本质上是AdobeAcrobat的"无界面"版本,但功能更为强大。作为PDF处理领域的专业解决方案,它为开发者提供了创建、操作和管理PDF文档的全面能力。1many1many1manyAdobePDFLibrary+createPDF()+manipulatePDF()+extractData()+renderPD
- 国内Ubuntu访问不了github等外网
weixin_66009678
ubuntulinux运维
各位小伙伴们,大家好呀。大家是不是经常遇到访问不了外网的情况呀。在Ubuntu中可以这样做。访问这个网站网站测速-Ping检测-Trace查询-Dig查询-路由跟踪查询-tools.ipip.net,对于github.com,在这个网站输入github.com,会返回20.205.243.166然后在ubuntu上输入sudovi/etc/hosts然后增加如下:20.205.243.166git
- STM32之有源蜂鸣器模块
如愿小李单片机设计
单片机嵌入式硬件stm32
目录一、系统概述二、无源蜂鸣器模块简介2.1基本概念与工作原理2.2与无源蜂鸣器对比2.3关键电气参数2.4硬件驱动设计2.5选型与使用注意事项三、硬件设计3.1硬件组成3.2硬件连接四、软件设计4.1开发环境配置4.2关键代码实现4.2.1GPIO初始化4.2.2蜂鸣器控制函数4.2.3报警模式实现五、注意事项5.1驱动电路必须使用三极管5.2电压匹配5.3保护措施5.4电流消耗六、总结一、系统
- 0704-0706上海,又聚上了
GISer_Jinger
新浪微博前端
上次,还是0413,当时写了一篇,下次相见是何时?也鼓励自己下次相见是找到工作(实习也算),没想到真找到了,DWApp说到实习,其实没认真投递很多,互联网公司除了阿里系卡学历连笔试机会都没有的话,其他的都给了一定的面试机会,只是自己没能很好把握机会,也能理解毕竟刚开始面试又加上自己表达能力和总结的不到位,或多或少的和面试官有代沟,其实也好,万一是实习的Mentor两个人又聊不来互相不对头的话也不好
- 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models
Bosenya12
论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先,扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着,模型生成一个增强的数据集,并进一步优化以提高保真度。最后,这些合成数据与少量样本训练数据集结合,用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色,这表明模型与真实数据更加吻合,如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff(Bi-GuidedDiffusion)
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
一休哥助手
人工智能架构RAG
摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- HarmonyOS开发秘籍:从监听系统变量到掌握AbilityStage回调
大雨淅淅
#HarmonyOS开发harmonyos华为
目录一、HarmonyOS开发新视野二、AbilityStage组件初相识(一)组件定义与作用(二)与Module的对应关系三、开发前的准备工作(一)创建AbilityStage文件步骤(二)导入依赖与配置文件四、监听系统环境变量变化实战(一)关键代码解析(二)回调函数触发机制五、AbilityStage其他回调函数探秘(一)onAcceptWant()(二)onMemoryLevel()(三)o
- Fibonacci sequence 斐波那契数列解法及分析
hiqex
ALfibfibonacci
版权声明:欢迎转载,但请注明出处,若有什么不对的地方,欢迎指正,https://blog.csdn.net/wutenglong123/article/details/82764585斐波那契数列(Fibonaccisequence)斐波那契数列的性质多种多样,截至现在,人么依然没有将之研究透彻,本文就从中选取几个有趣的性质分析。定义Fib数列的定义如下:F(n)={0ifn=01ifn=1Fn−
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
1989
0基础学AIbert人工智能深度学习神经网络cnnpython自然语言处理
本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
1989
0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- 【scl】博图程序的导入和导出
peace..
西门子1200windows经验分享学习其他
导入或者导出博图文件的方法(也叫移植文件)目录前言编辑编辑前言本篇文章主要写一下关于博图文件的导入和导出,具体要怎么样才能将写好的程序或者块移植到其他地方,下面我们一起来看!一、程序块的导入和导出程序块包含FC块,FB块;注意:需要是SCL语言编写的程序块才可以导出源文件!导出步骤:找到要导出的程序块---->右键单击----->选择从块生成源---->可以选着一个块或关联块---->将文件保存-
- TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南
AI天才研究院
AI人工智能与大数据tensorflow神经网络人工智能ai
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词:TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要:本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始,深入探讨GNN的核心原理,包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构,并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
- STM32串口DMA方式向上位机连续发送接收数据
Justinlevy
stm32单片机arm
目录一、DMA初步应用1、DMA含义2、DMA传输四要素3、使用区别4、DMA的应用场景5、DMA传输方式6、DMA中断二、创建项目1、STM32CubeMX创建1.1设置SYS1.2设置RCC1.3设置USART1.4DMA设置1.5时钟设置1.6文件配置2、KEIL代码配置2.1main.c文件代码2.2while循环中代码2.3编译烧录2.4运行结果三、DMA总结四、参考一、DMA初步应用1
- 鸿蒙(HarmonyOS)性能优化实战-启动分析工具Launch Profiler 学习指南
愿天堂没有996
HarmonyOS鸿蒙开发移动开发harmonyos性能优化HarmonyOSOpenHarmony移动开发
LaunchProfiler概述DevEcoStudio内置Profiler分析调优工具。其中Launch主要用于分析应用或服务的启动耗时,分析启动周期各阶段的耗时情况、核心线程的运行情况等,协助开发者识别启动缓慢的原因。此外,Launch任务窗口还集成了Time、CPU、Frame场景分析任务的功能,方便开发者在分析启动耗时的过程中同步对比同一时段的其他资源占用情况。场景示例如下代码在页面绘制之
- Python: 如何用Python的迭代器或生成器实现斐波那契数列
KevinShi_BJ
python
斐波那契数列(Fibonaccisequence)是指这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者,是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契(LeonardoFibonacci)。以兔子繁殖为例子而引入,故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列,n越大,相邻两值的比越接近黄金分割0.618,非常有趣。百
- 小米手机录音文件位置
中少奇
智能手机
录音机的文件位置有两个地方,一个地方是\Android\data\com.android.soundrecorder\files另外一个地方\MIUI\sound_recorder
- 笔记本屏幕亮度忽明忽暗是怎么回事?
当你正在沉浸在写代码、编辑文档或者观看影片的时候,笔记本屏幕突然变暗,或者瞬间又变得刺眼,这不仅打断了你的专注,还可能对眼睛造成伤害。这种屏幕亮度的忽明忽暗,往往令人不悦,也引发了对电脑硬件或软件出现问题的担忧。那么,为什么会出现这种情况呢?更重要的是,我们该如何解决这一问题呢?在本文中,我将与大家分享笔记本屏幕亮度不稳定的可能原因及相应的解决方法,希望能够帮助你迅速恢复屏幕的正常亮度,让你的工作
- 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