- Google机器学习实践指南(模型预测偏差)
AI_Auto
人工智能机器学习人工智能
Google机器学习(31)-模型预测偏差预测偏差:模型为何总是"猜不准"的真相揭秘你的模型预测准确率高达95%,却总是与实际情况差那么一点点?这可能是预测偏差在作祟!本文将带你深入探索这个被忽视的模型"隐形杀手"。一、什么是预测偏差?一个生活化案例想象一下,你网购了一个智能体重秤,连续一周称重显示都是60kg。但你去健身房用专业设备测量,实际是62kg。这种系统性的测量偏差,就是预测偏差在现实中
- Flow 数据流学习-冷流和热流
qq_39844788
学习
文章参考的Kotlin学习笔记(五)——Flow数据流学习实践指北(一)-掘金Kotlin系列之认识一下Flow-掘金冷流(ColdFlow):在数据被使用方订阅后,即调用collect方法之后,提供方才开始执行发送数据流的代码,通常是调用emit方法。即不消费,不生产,多次消费才会多次生产。使用方和提供方是一对一的关系。热流(HotFlow):无论有无使用方,提供方都可以执行发送数据流的操作,提
- Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统
AI天才研究院
AgenticAI实战计算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
Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。它融合了计算机视觉、深度学习、规划与控制等多个领域的先进技术,旨在实现车辆的自主感知、决策和操控。随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司和研究机构投入了大量资源来开发自动驾驶系统。Python作为一种高效、易学且开源的编程语言,在这一领域扮演着重要角色。本文将探讨如何利用Pyth
- Gin 集成 gRPC 负载均衡:从实践到原理拆解
Code季风
微服务入门指南gin负载均衡运维go微服务rpc
在微服务架构里,Gin作为常用Web框架,与gRPC结合能高效实现服务间通信。而负载均衡,更是保障高并发场景下服务稳定、高效的关键。今天结合学习实践,聊聊Gin集成gRPC负载均衡的那些事儿,从代码改造到原理理解,一步步拆解。一、核心目标:让Gin智能调用gRPC服务(一)为什么要集成负载均衡?当用户请求通过Gin转发到gRPC服务时,若后端有多个gRPC实例(比如多个用户服务节点),需要合理分配
- 七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类:K近邻(KNN)算法完全指南
接上一篇《七天学完十大机器学习经典算法-04.随机森林:群众智慧的机器学习实践》想象一下,你搬进了一个新小区。想知道这个小区整体氛围如何?最直接的方法就是看看你最近的几家邻居是什么样的人——如果邻居们都很安静、整洁,小区大概率不错;如果邻居们深夜喧哗、环境杂乱,你可能就得重新考虑了。K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法的核心思想,就如同这个观察邻居的过程。它是机器学习中最直观
- Python虚拟环境管理:conda、venv、pipenv三国杀
network爬虫
pythonconda数据库jupyter
Python虚拟环境管理:conda、venv、pipenv三国杀作为一名在Python生态系统中学习实践了六年的开发者,我深刻体会到了Python虚拟环境管理工具的重要性和复杂性。从最初接触virtualenv时的懵懂,到现在熟练使用conda、venv、pipenv等工具,每一次的学习和实践都让我对Python环境管理有了更深的理解。今天,我想和大家分享一下这几年来对这三个主流工具的使用心得,
- DeepSeek核心技术浅谈
DeepSeek三个版本的区别:满血版本:DeepSeek完整的版本,性能强大但计算开销大。量化版本:模型不变,通过降低参数精度,提高推理效率。蒸馏版本:将大模型的知识压缩到更小的模型中,性能稍弱但轻便高效。一、提前预热:提前需要知道的背景知识传统机器学习理论:模型复杂度增加时,测试误差先下降后上升。现代机器学习实践:在过参数化的深度学习中测试误差会再次下降,形成“双下降“曲线,这成为大模型研究的
- Python实现简单的深度学习实践
master_chenchengg
pythonpythonPythonpython开发IT
Python实现简单的深度学习实践Python:通往深度学习世界的钥匙动手搭建你的第一个神经网络模型从零开始,用Python解析MNIST手写数字识别超越基础:使用Keras快速构建卷积神经网络实战演练:训练一个简单的图像分类器Python:通往深度学习世界的钥匙在当今这个数据驱动的时代,Python无疑成为了打开深度学习大门的金钥匙。它不仅语法简洁、易于上手,而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源
- 什么是 tensorflow ?解决了什么问题?为什么需要它?没有它会出现什么问题?
微信公众号:AI创造财富
tensorflow人工智能python
什么是TensorFlow?TensorFlow是一个用于数值计算的强大开源框架,其核心是通过有向图表示计算过程,图中的节点代表数学运算,边则代表多维数组(张量)之间的数据流。它最初是为了满足Google内部的研究需求而开发的,现在已成为全球开发者构建和部署机器学习模型的重要工具。解决了什么问题?TensorFlow主要解决了深度学习实践中的以下关键问题:跨平台计算:TensorFlow支持在CP
- 【项目实训#05】DeepSeek API客户端开发与集成学习实践
elon_z
创新项目实践-个人pythononeapillama语言模型
【项目实训#05】DeepSeekAPI客户端开发与集成学习实践文章目录【项目实训#05】DeepSeekAPI客户端开发与集成学习实践一、背景简介二、技术方案与实现2.1整体架构2.2配置管理模块实现2.3模型列表获取2.4OneAPI客户端实现2.5Ollama客户端实现三、高级功能实现3.1格式化输出3.2代码补全四、应用场景与示例4.1基本对话示例4.2代码生成示例五、总结与展望一、背景简
- 模型评估与模型参数选择:机器学习实践的关键步骤
沐秋子
机器学习人工智能
在机器学习的海洋中,构建一个模型仅仅是冰山一角。真正的挑战在于如何确保这个模型能够准确地预测未知数据,并且拥有最优的性能表现。这就涉及到了两个至关重要的环节:模型评估和模型参数选择。本文将带您深入了解这两个概念,并介绍一些实用的技巧和方法。目录1.模型评估1.1训练误差与泛化误差1.2过拟合与欠拟合1.3交叉验证1.4正则化2.模型参数选择3.总结与实用建议1.模型评估1.1训练误差与泛化误差模型
- 《Pytorch深度学习实践》ch5-Logistic回归
拾零吖
机器学习深度学习pytorch线性回归
------B站《刘二大人》1.Classification经典的分类数据集:MNIST(0-9)导入数据集:(路径,训练集/测试集,是否下载)importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.MINIST(root='../dataset/mnist',train=True,download=True)test_set=torchvision.dat
- 【Python】成功解决500 : Internal Server Error 错误
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言pandasnumpy
欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长:我熟练掌握Python编程语言,并深入研究了机器
- 从零开始:经典数据集带你掌握ML/DL全流程
赛卡
人工智能pythonsklearn机器学习pandaspytorch
机器学习常用数据集大全:从回归到文本分类的实战指南背景知识在机器学习实践中,数据集是算法验证和模型训练的基础。根据任务类型选择合适的数据集不仅能提高开发效率,还能确保模型评估的客观性。本文整理覆盖回归、分类、图像、文本四大领域的10多个经典数据集,并提供可直接运行的代码示例。一、回归问题数据集1.加州房价数据集(CaliforniaHousingPrices)描述:包含加州地区房屋价格及相关特征(
- 《深度学习实践教程》[吴微] ch-5 3/5层全连接神经网络
破无差Povchar
python深度学习人工智能神经网络python
一、练习课本上3层全连接神经网络识别手写数字。答案代码:importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transforms#定义一些超参数batch_size=64learning_
- 【Machine Learning Q and AI 读书笔记】- 04 彩票假设
TurboAI
#大模型技术30讲人工智能机器学习
MachineLearningQandAI中文译名大模型技术30讲,主要总结了大模型相关的技术要点,结合学术和工程化,对LLM从业者来说,是一份非常好的学习实践技术地图.本文是MachineLearningQandAI读书笔记的第4篇,对应原书第四章《彩票假设》.TL;DR本文记录彩票假设,以及相关的权重剪枝技术。彩票假设Accordingtothelotterytickethypothesis,
- 《机器学习中的过拟合与模型复杂性:理解与应对策略》
未来创世纪
机器学习机器学习人工智能
《机器学习中的过拟合与模型复杂性:理解与应对策略》摘要在机器学习中,过拟合是模型在训练数据上表现良好但在新数据上泛化能力差的现象。本文深入探讨了过拟合与模型复杂性之间的关系,分析了复杂模型导致过拟合的原因,并介绍了正则化技术(如L1和L2正则化)如何通过惩罚复杂模型来改善模型的泛化能力。通过具体实例,本文展示了如何在实际机器学习项目中平衡模型的复杂性和泛化能力,为机器学习实践者提供了实用的指导。引
- 超参数详解:从基础概念到优化策略的全面指南
青橘MATLAB学习
深度学习基础超参数网格搜索贝叶斯优化随机搜索
摘要本文深入解析机器学习中超参数的核心概念,详细对比参数与超参数的本质区别,系统介绍学习率、隐含层数量等常见超参数类型,以及网格搜索、贝叶斯优化等主流寻优方法。结合超参数搜索的标准流程,通过具体案例演示如何高效调整超参数以提升模型性能,为机器学习实践者提供完整的超参数优化解决方案。关键词:超参数;参数;网格搜索;随机搜索;贝叶斯优化一、超参数:机器学习的“全局控制器”3.8超参数在机器学习的复杂世
- Python深度学习实践:通过深度学习提高天气预测准确性
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python深度学习实践:通过深度学习提高天气预测准确性作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着全球气候变化和极端天气事件的日益频繁,准确预测天气变得越来越重要。传统的数值天气预报模型依赖于复杂的物理方程和大量的观测数据,但仍然难以预测短期内的极端天气事件。近年来,深度学习技术取得了突破性进展,为提高天气预报的
- 【深度学习实践与解惑】Basic Block 与 Bottleneck Block 的结构差异与适用深度范围?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能机器学习神经网络反向传播大模型python
深度学习中BasicBlock与BottleneckBlock的结构差异与适用深度范围目录结构差异数学公式对比适用深度范围总结结构差异特征BasicBlockBottleneckBlock卷积层组合两个3×33\times33×3卷积层三个卷积层:1×1→3×3→1×11\times1\rightarrow3\times3\rightarrow1\times11×1→3×3→1×1通道数变化保持或
- 【机器学习】Pandas中to_pickle()函数的介绍与机器学习中的应用
云天徽上
Pandas机器学习pandas人工智能numpy信息可视化算法
【机器学习】Pandas中to_pickle()函数的介绍和机器学习中的应用欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够处理各种复
- 【NumPy】深入解析numpy.zeros_like()函数
二七830
numpynumpypython
NumPy中的numpy.zeros_like函数:功能解析与应用实例欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是二七830,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够处理各种复杂的
- Python深度学习实践:手把手教你利用YOLO进行对象检测
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python深度学习实践:手把手教你利用YOLO进行对象检测1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的不断发展,计算机视觉领域取得了令人瞩目的成果。其中,目标检测作为计算机视觉的核心任务之一,在安防监控、无人驾驶、智能交通、医疗诊断等多个领域都有着广泛的应用。目标检测旨在从图像或视频中检测出其中的目标,并标注出其位置和类别。近年来,基于深度学习的目标检测算法层出不穷,其中YOLO(YouOnl
- 机器学习实践——利用SVD简化数据
还迷来
机器学习实战
SVD(奇异值分解)优点:简化数据,去除噪音,提高算法的结果缺点:数据的转换可能难以理解利用SVD,我们可以使用小得多的数据集来表示原始数据集,这样做实际上是去除了噪声和冗余信息,以此达到了优化数据、提高结果的目的。SVD的应用LSA(隐形语义分析)在LSA中,矩阵是由文档和词语组成的,当我们应用SVD时,就会构建出多个奇异值,这些奇异值就代表了文档中的主题或概念,这一特点可以用于更高效的文档搜索
- eNSP-防火墙冗余部署实操(双机热备-主备模式)
bubble
防火墙技术运维网络信息与通信
#创作灵感#记录学习实践防火墙双机热备-主备模式,是提升网络可靠性、保障业务连续性的重要手段。本实验需要实现当主防火墙失效后可以自动由备用防火墙接管工作,保障双方之间能够继续通信。双机热备-主备模式主要功能高可靠性保障避免单点故障:在网络中,单一防火墙可能因硬件故障、软件故障或其他意外情况而无法正常工作。主备模式下,当主用防火墙出现上述故障时,备用防火墙能迅速接管工作,避免因防火墙故障导致网络中断
- 蓝桥杯动态规划实战:从数字三角形到砝码称重
藍海琴泉
蓝桥杯动态规划职场和发展
适合人群:蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形:经典DP首战告捷2.砝码称重:背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一、我的动态规划入门之路1.数字三角形:经典DP首战告捷题目描述:从三角形的顶部到底部有很多条不同的路径。对于每条路径,把路径上面的数加起来可以得到一个和,你的任务就是找到最大的和(路径上的每一步只可
- 无人机学习入门
一颗微竹
无人机无人机
设备:电脑+遥控器+小飞机+fpv+充电器+各种工具配件设备最开始只有电脑,慢慢的东西越来越多。学习理论知识空域与航空法律法规、安全教育无人机基础(在mooc平台和智慧职教平台上很多课程,当然B站也很多,自学基础内容)目录大概如下:1)无人机的历史2)无人机分类3)无人机系统组成(直升机、多旋翼、固定翼无人机、其他特殊结构)4)无人机飞行原理、空气动力学5)飞行控制、导航系统6)任务载荷学习实践知
- GoogleTest学习实践
郭涤生
c/c++c++单元测试功能测试
第1步:环境安装与配置对于Linux系统#安装编译依赖sudoapt-getinstallbuild-essentialcmakelibgtest-dev#编译安装cd/usr/src/gtestsudocmakeCMakeLists.txtsudomakesudocp*.a/usr/libCMake集成示例cmake_minimum_required(VERSION3.14)project(My
- Flutter中使用NetworkImage加载网络图片缓存问题学习实践
云水-禅心
flutter缓存
Flutter中默认的NetworkImage会有缓存机制,如果图片的url不变化,但是url的图片已经发生变化,NetworkImage不会下载新的图片deepseek是这么解决问题的,但是在鸿蒙上禁用缓存无效在Flutter中,NetworkImage默认会使用缓存机制来优化性能。如果你想禁用缓存,可以通过以下几种方式实现:1.使用NetworkImage的headers参数你可以通过设置he
- Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用关键词:深度学习,神经网络,异常检测,Python,TensorFlow,PyTorch,模型优化,实战案例摘要:本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用。通过Python实现的神经网络,本文介绍了深度学习的基本概念、核心算法、模型优化方法,并提供了详细的实战案例,包括数据预处理、模型训练和评估。读者将了解如何使用深度学习技术检测金融欺诈、网络
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1