- Winograd 算法原理推导和python程序
weixin_47696437
算法python人工智能
一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法,其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。在传统的卷积计算中,乘法运算的开销较大,而Winograd算法通过巧妙的变换,将卷积运算转化为在变换域中的矩阵乘法,从而减少乘法的数量,虽然会引入一些额外的加法和变换操作,但整体上在计算效率上有显著提升。二、一维卷积的Winograd推导2.Winograd优化通过多项式变换减少乘
- 后量子密码学:量子安全新防线
量子信使
量子计算密码学信息与通信深度学习安全算法机器学习
目录背景主要算法介绍基于格的密码学格的概念格密码学中的难题加密和解密过程基于多变量多项式的密码学多变量多项式基础多变量多项式密码学中的难题加密和签名过程基于编码的密码学纠错码简介编码密码学中的难题加密和解密过程安全性分析传统密码学算法在量子计算环境下的安全性RSA算法的破解风险椭圆曲线密码算法的脆弱性后量子密码学算法的安全性评估基于格的密码学算法基于多变量多项式的密码学算法基于编码的密码学算法后量
- 求解插值多项式及其余项表达式
F_D_Z
数理数值分析插值多项式
例求满足P(xj)=f(xj)P(x_j)=f(x_j)P(xj)=f(xj)(j=0,1,2j=0,1,2j=0,1,2)及P′(x1)=f′(x1)P'(x_1)=f'(x_1)P′(x1)=f′(x1)的插值多项式及其余项表达式。解:由给定条件,可确定次数不超过3的插值多项式。此多项式通过点(x0,f(x0)),(x1,f(x1))(x_0,f(x_0)),(x_1,f(x_1))(x0,f
- 量子计算机可以破解比特币吗
weixin_49526058
量子计算区块链智能合约信任链去中心化分布式账本web3
量子计算机可能会对当前的加密算法(包括比特币使用的椭圆曲线加密)带来极大的挑战,尤其是因为它能够使用Shor算法高效地解决离散对数问题。然而,具体到量子计算机破解比特币私钥的情况,需要从以下几个方面深入理解:1.Shor算法与离散对数问题Shor算法是由数学家彼得·肖(PeterShor)在1994年提出的一种量子算法,它可以在多项式时间内解决两类经典计算机难以处理的问题:整数分解问题:这涉及RS
- 拉格朗日插值
一条大祥脚
算法
你如果能确定一个问题答案一定是一个多项式形式,那么你可以先暴力求出来几个点的解,带入,把这个多项式的系数求出来,接下来给出自变量的话,你直接往这个式子里带入就能得到答案了。具体的原理就是oiwiki上的这个过程这里需要注意的是,对于一个最高次为k的多项式,至少需要k+1个不同的点才能确定全部系数。求系数的过程暴力是O(n2)O(n^2)O(n2)的,这要求我们多项式次数不能太大。不过对于连续的数据
- 内点法在线性规划中的应用:从理论到实践
ningaiiii
机器学习与深度学习python算法
内点法在线性规划中的应用:从理论到实践1.引言内点法(InteriorPointMethod)是求解线性规划问题的另一个重要算法。与单纯形法沿着可行域边界移动不同,内点法通过在可行域内部直接逼近最优解。这种方法最早由Karmarkar在1984年提出,为大规模优化问题提供了一个多项式时间的解决方案。本文将深入探讨内点法的原理和实现,并通过实例展示其在实际优化问题中的应用。2.理论基础2.1线性规划
- 机器学习: 逻辑回归
小源学AI
人工智能机器学习逻辑回归人工智能
概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属,并假设数据服从伯努利分布(二分类)或多项式分布(多分类)。逻辑回归模型输出的是概率值,通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题,特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型,其核心思想是将线性组合通
- 图像拉格朗日插值法matlab_matlab – 拉格朗日插值方法
华亿
图像拉格朗日插值法matlab
是的,一些建议(在下面的版本1中实现):if循环可以与上面的组合(只需通过下面的jr(jr~=j)使索引跳过k);polynomialSize总是等长(outputConv),它总是等于n(因为你有n个数据点,第n-1个多项式有n个系数),所以最后一个for循环和下一个行也可以用简单的L(k,=乘数*outputConv;所以我在http://en.wikipedia.org/wiki/Lagra
- Aitken 逐次线性插值
F_D_Z
数理数值分析Aitken逐次线性插值
Aitken逐次线性插值用Lagrange插值多项式Ln(x)L_n(x)Ln(x)计算函数近似值时,如需增加插值节点,那么原来算出的数据均不能利用,必须重新计算。为克服这个缺点,可用逐次线性插值方法求得高次插值。令Ii1,i2,...,in(x)I_{{i_1},{i_2},...,i_n(x)}Ii1,i2,...,in(x)表示函数f(x)f(x)f(x)关于节点xi1,xi2,⋅⋅⋅,xi
- 机器学习数学基础:8.泰勒公式
@心都
机器学习数学基础机器学习人工智能
一、泰勒公式的由来:为啥我们需要它?同学们,想象一下,你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲,就像一团乱麻似的拼图(假设这拼图代表一个复杂函数,比如一条有各种起伏的波浪线),而你手头只有一些简单的积木块(这里的积木块就是多项式啦),现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样,是不是感觉无从下手?这时候,泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场,它会告诉你:“别慌,孩子,我来教你怎么挑选积木块,怎么决定它们的形状和大小
- 【深度学习】权重衰减
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题,本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高,耗时颇多,或者完全超出我们的控制,因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据,我们便可以将重点放在正则化技术上。回想一下,在多项式回归的例子中,我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。实际上,限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技
- 如何利用矩阵化简平面上的二次型曲线
原装穿山乙思密达
解析几何矩阵高等代数解析几何线性代数
文章目录二次型曲线的定义将二次型曲线写成矩阵形式通过移轴,进一步化简方程情况1:特征值ω1,ω2\omega_1,\omega_2ω1,ω2同号情况2:特征值ω1,ω2\omega_1,\omega_2ω1,ω2异号情况3:特征值ω1,ω2\omega_1,\omega_2ω1,ω2有且仅有一个为0总结二次型曲线的定义在二维欧氏平面上,一个二次型曲线是一个关于x,yx,yx,y的二元二次多项式:F
- UnityShader常用函数和变量
微光守望者
unity图形渲染
UnityShader常用函数和变量后续在应用的过程中,不断更新数学函数函数介绍smoothstep(min,max,x)一种平滑插值的方法,对于创建柔和的边缘或过渡效果特别有用,smoothstep函数的原理是通过一个三次多项式对输入值x在定义的两个边缘值edge0和edge1之间进行非线性插值,使得当x位于edge0和edge1之外时结果分别为0或1,而当x在这两个边缘值之间时,则产生一个从0
- 深度学习之核函数
fpcc
AI及算法ai
深度学习之核函数在机器学习中,常看到多项式核函数、高斯核函数,那什么叫核函数(KernelFunction,或者KernelTrick)呢?它有什么用呢。支持向量机通过某非线性变换φ(x),将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算,而在低维输入空间又存在某个函数K(x,x′),它恰好等于在高维空间中这个内积,即K(x,x′)=。那么支持向量机就不用
- Python 机器学习 基础 之 【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例python机器学习numpy数值计算
Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、创建数组4、数组操作5、常用函数6、矩阵运算7、广播机制8、随机数三、在机器学习中使用到Numpy的简单示例1、数据预处理1.1数据归一化1.2数据标准化2、特征工程1.1多项式特征3、简单线性回归
- Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用(Matlab代码实现)
稷下科研社
matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学,什么是电的时候,不要
- Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用(Matlab代码实现)
天天程序猿
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- Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用(Matlab代码实现)
wlz249
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- Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用(Matlab代码实现)
冒泡芳
matlab开发语言
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- OpenCV相机标定与3D重建(2)鱼眼相机模型
jndingxin
OpenCV数码相机opencv3d
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述鱼眼相机是一种具有非常宽视野的相机,通常会产生强烈的径向畸变。鱼眼相机模型旨在捕捉这种畸变,以便能够准确地处理和校正图像。鱼眼相机模型通常使用多项式函数来描述径向畸变。定义:设P是世界参考系中的一个3D点,其坐标为X(存储在矩阵X中)。点P在相机参考系中的坐标向量
- 数据处理 -- CRC(循环冗余校验)技术文档
sz66cm
网络linux
CRC(循环冗余校验)技术文档整理CRC32(CyclicRedundancyCheck32-bit)是一种常见的校验和算法,广泛应用于网络通信、文件校验等领域。本文将围绕CRC32的核心思想、具体实现,并结合常见标准、反射(bit-reverse)过程的影响等方面进行介绍。一、CRC32的核心思想CRC32利用一种基于二进制多项式的算法,将输入数据视为一个大整数,并通过一个固定的生成多项式进行模
- AndroidStudio简单计算器的实现
松醪
javaandroidstudio
项目简介首先此项目是本人学校安卓开发的一次作业,用AndroidStudio开发一个简单的计算器,这个计算器正常的功能为带括号的加减乘除多项式计算!界面展示废话不多说先展示一下界面!(模仿了小米计算器),有两种方式添加控件,一种为动态添加,一种为直接添加。这里使用了EditText(1),TextView(1),Button(19)”activity_main.xml“展示部分AndroidStu
- 3d高斯泼溅学习
便携与感知组,研ing
3d
椭球集就是一堆3d高斯椭球集之位置与形状:协方差矩阵(包括旋转矩阵和缩放矩阵),要大多数都能表达实体的位置,实体的位置和形状要落在大概率范围内椭球集之球谐函数:代表球面上不同位置的值基函数,拟合颜色和形状1.球谐函数在形状上的拟合,阶数越高就越能描述原来的真实形状(用多项式(基函数)和傅立叶变换拟合)3d高斯Splatting里面用的是4阶的,参数量有16个拟合的函数r=f(θ,φ)2.球谐函数在
- 链表应用-一元多项式
菜哥万岁万岁万万岁
数据结构链表数据结构c++
链表应用一元多项式说明一元多项式A(x)=a1xe1+a2xe2+a3xe3+a4xe4+⋯一元多项式\\A(x)=a_1x^{e_1}+a_2x^{e_2}+a_3x^{e_3}+a_4x^{e_4}+⋯一元多项式A(x)=a1xe1+a2xe2+a3xe3+a4xe4+⋯可以用链表存储,每个结点保存的信息为每个项的系数和指数多项式的项项的定义//多项式的一项(只要数据部分)classterm{
- 线性插值
aisi8242
感觉我正在日益沦为一个搬运工...线性插值是指这样一个问题:给定整数\(n,m\),以及一个\(n\)次多项式\(f\)在\(0,1,2,\dots,n-1\)处的点值,即\(f(0),f(1),f(2),\dots,f(n-1)\),希望能在关于\(n\)的线性时间内求出\(f(m)\)。\(n\leq10^6,m\leq10^{18}\)。利用多项式多点插值并求一次点值可以做到\(O(n\lo
- 通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现
智识小站
可解释机器学习python算法
理解样条函数(SplineFunctions)是掌握广义加性模型(GAMs)及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式,在不同区间内灵活地拟合数据,从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。如果这篇文章对你有一点点的帮助,欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦!我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容,以期记录成长、普及技
- 复合Simpson求积算法-C++【可直接复制粘贴/欢迎评论点赞】
月白风清江有声
算法人工智能
背景复合Simpson求积算法是基于Simpson1/3法则的推广。Simpson1/3法则是一种数值积分方法,它通过将积分区间划分为多个小区间,并在每个小区间上采用一个二次多项式来逼近原函数,进而求得积分的近似值。复合Simpson求积算法则是将这种方法应用于整个积分区间,即将整个区间划分为多个小区间,并在每个小区间上分别应用Simpson1/3法则进行积分计算,最后将各小区间的积分结果相加得到
- 数学运用 -- 使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据
sz66cm
线性代数矩阵机器学习
使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据1.准备离散数据假设我们有以下离散数据集:xxxyyy0.01.00.50.81.00.51.50.22.0-0.1我们想用勒让德多项式拟合这些数据,并通过最小二乘法找到勒让德多项式的系数。2.勒让德多项式勒让德多项式的前几项为:P0(x)=1P_0(x)=1P0(x)=1P1(x)=xP_1(x)=xP1(x)=xP2(x)=12(3x2−1)P_2(x)=
- 数学基础 -- 线性代数正交多项式之勒让德多项式展开推导
sz66cm
线性代数决策树算法
勒让德多项式展开的详细过程勒让德多项式是一类在区间[−1,1][-1,1][−1,1]上正交的多项式,可以用来逼近函数。我们可以将一个函数表示为勒让德多项式的线性组合。以下是如何推导勒让德多项式展开系数ana_nan的详细过程。1.勒让德展开的基本假设给定一个函数f(x)f(x)f(x),我们希望将它表示为勒让德多项式的线性组合:f(x)=∑n=0∞anPn(x),f(x)=\sum_{n=0}^
- 线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则
取个名字真难呐
算法机器学习矩阵人工智能线性代数
文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件:imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数