- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
odoo中国
AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
- hive sql报错
进一步有进一步的欢喜
大数据HiveSQL精进系列
1.hivesql报错FAILED:ParseExceptionline22:0cannotrecognizeinputnear''''''insubquerysource2.解决select*from(select...fromtable_1where...)table_outer嵌套的内层的表一定要有别名,也就是示例代码中的表名table_outer。
- TidyBot++:用于机器人学习开源的完整移动机械手
三谷秋水
计算机视觉智能体人工智能机器人开源人工智能机器学习深度学习
24年12月来自普林斯顿、斯坦福和dexterity.ai的论文“TidyBot++:AnOpen-SourceHolonomicMobileManipulatorforRobotLearning”。要充分利用模仿学习在移动机械操作方面的最新进展,需要收集大量人工引导的演示。本文提出一种开源设计,用于设计一种廉价、坚固、灵活的移动机械手,该机械手可支撑任意臂,从而实现各种现实世界的家用移动机械操作
- 【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程
无水先生
AI原理和python实现人工智能综合人工智能算法
一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间(通常是2D或3D)来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类,以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中,我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么?2.1什么是t-SNE?
- HIVE开窗函数
Cciccd
sqlhive
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- TPAMI 2024 | 学习人类教育智慧:以学生为中心的知识蒸馏方法
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI知识蒸馏TPAMI论文解读深度学习
题目:LearningFromHumanEducationalWisdom:AStudent-CenteredKnowledgeDistillationMethod学习人类教育智慧:以学生为中心的知识蒸馏方法作者:S.Yang;J.Yang;M.Zhou;Z.Huang;W.-S.Zheng;X.Yang;J.Ren摘要现有的知识蒸馏研究通常侧重于以教师为中心的方法,其中教师网络根据自身标准进行训
- AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构(EEA)
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目录前言算法原理EEA发展历程->分布式架构(distributed):->基于域的集中式架构(DCUbasedcentralized):->基于域融合的带状架构(DCUfusionbasedzonal):什么是电子电气架构?EEA的特点EEA发展的三大阶段特征第一阶段:分布式架构第二阶段:基于域的集中式架构(转型中)第三阶段:基于域融合的带状架构(未来趋势)车载电子电气架构作用EEA开发工作内容
- Manus开源平替-开源通用智能体
galileo2016
人工智能
原文链接:https://i68.ltd/notes/posts/250306-opensource-agi-agent/OWL-比Manus还强的全能开源AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation,现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓
- 训练模型时,步长为什么不能太大也不能太小?
yuanpan
人工智能
在训练模型时,步长(也称为学习率,LearningRate)是一个关键的超参数,它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大,也不能太小,原因如下:1.步长太大的问题如果步长过大,会导致以下问题:模型发散(Divergence):参数更新幅度过大,可能导致损失函数的值不断增大,甚至无法收敛,模型性能急剧下降。错过最优解:过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡,甚至直接跳过最优解,无法找到良好的模型参
- 深入浅出C++ STL:统领STL全局
有梦想的电信狗
《C++语法精粹》——c++stl数据结构算法开发语言idevisualstudio
深入浅出C++STL:统领STL全局深入浅出C++STL:统领STL全局github主页地址前言一、STL的前世今生1.1什么是STL?1.2STL版本演进二、STL六大核心组件详解2.1容器(Containers)容器性能对照表2.2算法(Algorithms)2.3迭代器(Iterators)2.4仿函数(Functors)2.5适配器(Adapters)2.6空间配置器(Allocators
- 模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)
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大模型科普算法人工智能量化
1模型量化的必要性:降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大,其在资源受限的设备(如移动端、嵌入式设备)上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端,部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数(通常是FP32或FP16)表示的权重和激活值转换为低精度整数(
- 数据架构与机器学习:如何构建智能系统
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下,通过经验的学习自动改善其行为的技术。机器学习的目标是使计算机能够自主地从数据中学习,以便在未来的问题中做出更好的决策。数据架构(DataArchitecture)是一种用于有效管理、存储和处理数据的系统结构和组件。数据架构涉及到数据的收集、存储、处理和分析,以及数据的存储和传输。数据架构是构建智能系统的
- 信息检索系统评估指标的层级分析:从单点精确度到整体性能度量
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在构建搜索引擎系统时,有效的评估机制是保证系统质量的关键环节。当用户输入查询词如"machinelearningtutorialspython",系统返回结果列表后,如何客观评估这些结果的相关性和有效性?这正是信息检索评估指标的核心价值所在。分析用户与搜索引擎的交互模式,我们可以观察到以下行为特征:用户主要关注结果列表的前几项对顶部结果的关注度显著高于底部结果用户基于多次搜索体验形成对搜索系统整体
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.06.25-2024.07.01
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型深度学习自然语言处理大语言模型LLM
文章目录~1.AutoCherry-Picker:LearningfromHigh-qualityGenerativeDataDrivenbyLanguage2.BioMNER:ADatasetforBiomedicalMethodEntityRecognition3.BESTOW:EfficientandStreamableSpeechLanguageModelwiththeBestofTwoW
- 梯度下降法以及随机梯度下降法
HKkuaidou
人工智能深度学习pythonpytorch
梯度下降法就是在更新weight的时候,向函数值下降的最快方向进行更新,具体的原理我就不再写了,就是一个求偏导的过程,有高数基础的都能够很快的理解过程。我在我的github里面会一直更新自己学习pytorch的过程,地址为:https://github.com/00paning/Pytorch_Learning这里我直接展示一个简易实现的python代码,我们还是先看一下运行的效果图:相关pyth
- set_clock_groups
jh你好
硬件工程
一、命令参数与工具处理逻辑核心参数定义参数定义工具行为工具兼容性-asynchronous完全异步时钟组,无任何相位或频率关系(如独立晶振、不同时钟树)工具完全禁用组间路径的时序分析,但需用户自行处理跨时钟域(CDC)问题XilinxVivado、IntelQuartus、Gowin(等效参数-Exclusive)-logically_exclusive逻辑互斥时钟组,同一时刻仅一个有效(如MUX
- 【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结
X.AI666
大模型LLM面试合集面试分布式人工智能语言模型
9.总结1.数据并行数据并行,由于其原理相对比较简单,是目前使用最广泛的分布式并行技术。数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作,还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。我们首先以PyTorch数据并行的发展(DataParallel、DistributedDataParallel、FullyShardedDataParallel)为主线进行讲述了数据并行的技术原理。同时,也简述了D
- 浅显易懂——连接池、分布式系统、微服务等概念
十五春会
分布式微服务
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Python实现机器学习小项目教程:房价预测案例机器学习(MachineLearning)是数据科学中的一项重要技术,它通过从数据中学习规律,进行预测和决策。对于初学者来说,通过实际的项目来学习机器学习的原理和实现方法,是非常有效的。本篇教程将通过Python实现一个简单的机器学习小项目——房价预测。我们将使用scikit-learn库来构建并训练一个线性回归模型,预测房价。项目背景假设我们拥有一
- 买瓜 第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 A 组
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- 异或和之和 第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 A 组
Geometry Fu
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异或和之和题目来源第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++大学A组原题链接蓝桥杯异或和之和https://www.lanqiao.cn/problems/3507/learning/问题描述问题分析要点1:异或运算概念异或(ExclusiveOR,简称XOR)是一种数学运算符,常用于逻辑运算与计算机中的位运算。当且仅当两个输入值不同时,异或运算输出为真(1),否则输出为假(0),即“同为0,异为1”
- ClickHouse 学习笔记
金州饿霸
BigData分布式数据库clickhouse学习笔记
1.连接到ClickHouse服务器clickhouse-client--host=10.16.226.100--user=default--password2.在ClickHouse中,如果你想要单独删除一行记录,且使用的是Distributed表引擎(或者其他不支持ALTERTABLEDELETE的引擎),你将无法直接通过删除操作来实现这一目标。ClickHouse是为大规模数据分析设计的,它
- 差分注意力,负注意力的引入
syugyou
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文章目录DifferentialTransformer差分注意力,负注意力的引入相关链接介绍初始化函数多头差分注意力DifferentialTransformer差分注意力,负注意力的引入相关链接ai-algorithms/README.mdatmain·Jaykef/ai-algorithms(github.com)unilm/Diff-Transformeratmaster·microsoft
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当动辄上万元的Manus邀请码成为科技圈“奢侈品”时,一群开发者仅用0天复刻出功能媲美的开源方案——OWL项目,并一举拿下GAIA基准测试开源框架第一(58.18分)OWL是什么?OWL(OptimizedWorkforceLearning)是由CAMEL-AI团队打造的多智能体协作框架。它通过AI智能体动态分工协作,像人类团队一样完成复杂任务:无需编码:输入需求即可自动拆解步骤全能助手:能操作浏
- 代码随想录|学习工具分享
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工具分享画图https://excalidraw.com/大家平时刷题可以用这个网站画草稿图帮助理解!如果看题解很蒙或者思路不清晰的时候,跟着程序处理流程画一个图,90%的情况下都可以解决问题!数据结构可视化https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html数据结构和算法可视化可以看这个网站,还可以互动添加元素等,非常直观让
- Java中的分布式锁:原理、实现与最佳实践
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引言在分布式系统中,多个服务实例或进程需要协调对共享资源的访问。例如,电商系统中库存扣减、金融交易中的余额操作等场景,都需要保证同一时刻只有一个客户端能执行关键操作。**分布式锁(DistributedLock)**正是解决这一问题的核心技术。本文将深入探讨分布式锁的实现原理、常见方案及其在Java生态中的实践应用,涵盖5000字详细解析。一、为什么需要分布式锁?传统单机锁的局限性在单机环境下,J
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- 论文阅读笔记:Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects
游离态GLZ不可能是金融技术宅
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论文做的是用于图匹配的神经网络研究,作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练,产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism),来计算出一对图之间的相似度评分。(核心创新点)论文证明了该模型在不同领域的有效性,包括具有挑战性的基于控制流图(control
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p208-p227
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读书笔记操作系统
《OperatingSystemConcepts》学习第24天,p208-p227总结,总计20页。一、技术总结1.vmstatLinux系统上vmstat命令的作用是“Reportvirtualmemorystatistics”。2.schedulingalgorithms(1)FCFS(first-comefirst-serve)(2)SJF(shortest-job-first)准确的叫法应
- 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