- 《基于图神经网络的安卓应用检测系统设计与实现》开题报告
大数据蟒行探索者
毕业论文/研究报告神经网络android人工智能机器学习大数据深度学习python
个人主页:@大数据蟒行探索者目录一、课题的研究目的和意义1.研究目的2.研究意义二、国内(外)研究现状及分析1.国内研究现状2.国外研究现状3.研究分析三、课题主要研究内容及可行性分析1.研究内容2.可行性分析四、研究方案和技术途径1.研究方案2.技术途径五、外部条件及解决办法1.开发环境2.解决办法六、主要参考文献一、课题的研究目的和意义1.研究目的随着智能手机的普及,安卓操作系统成为全球最为广
- 如何合法抓取TikTok视频信息和评论:完整Python爬虫教程
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目音视频python爬虫开发语言
一、引言TikTok是全球最受欢迎的短视频平台之一,每天吸引着数百万的用户上传和分享视频内容。作为内容创作者和数据分析师,抓取TikTok上的视频和评论可以帮助你分析社交趋势、受欢迎的内容类型和用户互动。然而,TikTok明确表示其平台的数据抓取行为受到限制,这也意味着我们不能直接通过常规的网络爬虫技术去抓取其数据。本文将介绍如何在合法的前提下进行TikTok数据抓取。我们将探索TikTok的AP
- 基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类
云端.代码农夫CloudFarmer
分类数据挖掘人工智能
项目名称:基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类创新点:结合时间序列预测(回归)与污染源分类(多标签分类),使用公开API获取实时数据。项目目标预测未来6小时的空气质量指数(AQI)。根据传感器数据判断可能的污染源类型(如工业排放、交通尾气、扬尘等)。数据集来源数据获取:通过开放API实时抓取(如OpenAQ、AirNow或国内公开的城市空气质量平台)。特征示例:PM2.5、PM10、SO2
- 教书育人杂志教书育人杂志社教书育人编辑部2024年第34期目录
QQ296078736
人工智能
卷首教育没有捷径韩庆文;1教育观察法制化视角下的幼儿园爱国主义教育邓敏;曾彬;4-7教育转型视域下优化师生关系的三个着力点严挺;8-10家庭环境对幼儿性格形成的影响钟兴琴;11-13探索创新中华优秀传统文化融入中职思政教育的创新路径高书文;李金怡;吴金星;14-16新媒体时代高中音乐教育特色发展路径朱静;17-19基于绘本阅读的幼儿阅读习惯培养丁艳娥;20-22本期话题_地域文化与学科教学的融合区
- Tree of Thought Prompting(思维树提示)
大数据追光猿
大模型人工智能大数据深度学习语言模型计算机视觉
TreeofThoughtPrompting(思维树提示)是一种新兴的提示工程技术,旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程,提升大型语言模型(LLM)在复杂任务中的表现。与传统的线性提示方法不同,思维树提示将问题分解为多个可能的推理路径,并以树状结构探索这些路径,从而找到最优解或生成更高质量的结果。这种方法特别适用于需要多步推理的任务,例如数学问题求解、逻辑推理、规划和创造性写作等场景。它结合了
- 软件设计师之树与二叉树:非线性数据结构的深度探索
一杯年华@编程空间
软考中级数据结构
软件设计师之树与二叉树:非线性数据结构的深度探索在软件开发领域,数据结构是程序设计的核心基础,其中树和二叉树作为重要的非线性数据结构,在众多场景中都有着广泛应用。我写这篇博客,就是希望和大家一起学习进步,深入解析树和二叉树的相关知识,用通俗易懂的语言结合图表和Java代码示例进行讲解,帮助大家更好地掌握这些内容。一、树的定义与基本概念树的定义树是由n(n≥0)个结点组成的有限集合。当n=0时,为空
- 数据湖:Apache Iceberg在腾讯的探索和实践
学而知之@
数据库腾讯大数据java编程语言
摘要:今天分享的是ApacheIceberg在腾讯内部的探索和实践。本文结合腾讯大数据技术分享内容和2020全球软件开发大会分享内容进行整理,主要内容包括:1、数据湖技术概述2、ApacheIceberg的简介3、腾讯为什么选择ApacheIceberg4、腾讯看点万亿数据下的业务痛点5、ApacheIceberg在看点实践6、ApacheIceberg读写和删除ApacheIceberg新一代数
- NLP高频面试题(三)——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
普通RNN(循环神经网络)的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题:一、梯度消失(VanishingGradient)梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层传播时变得越来越小,最终趋于接近0,导致模型前层的参数难以更新。原因:在反向传播时,每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值(小于1),随着层数或时间步的增加,梯度将指数级
- (六一)HarmonyOS Design 的用户引导设计
小_铁
HarmonyOSNextHarmonyOSNext
HarmonyOSDesign的用户引导设计在HarmonyOS应用生态中,用户引导设计犹如新用户探索应用世界的指南针,其重要性不言而喻。精心构建的用户引导不仅能帮助新用户快速上手应用,更能在初次交互中建立起良好的用户体验,为应用的长期留存和口碑传播奠定基础。接下来,我们深入剖析用户引导的重要性,并结合HarmonyOS的特性,探讨如何设计出切实有效的引导流程,同时辅以代码示例,让开发者能够更直观
- 印度、马来股票K线接口与实时数据对接文档
金融数据出海
数据分析金融python3.11数据库
概述本文档旨在为开发者提供关于如何使用StockTVAPI获取特定股票或指数的K线数据(即OHLCV数据,包括开盘价、最高价、最低价、收盘价以及成交量),以及如何通过WebSocket(WS)获取实时市场数据的详细指南。通过本文档,您将了解到如何构造请求URL,解析返回的数据,以及一些实用的应用场景示例。K线接口说明请求方法GET请求URLhttps://api.stocktv.top/stock
- DeepSeek + 药物研发:解决药物研发周期长、成本高-降低80%、失败率高-减少40%
Debroon
医疗大模型研发+慢病逆转人工智能深度学习
DeepSeek+药物研发:解决药物研发周期长、成本高-降低80%、失败率高-减少40%论文大纲1.WHY——研究背景与现实问题1.1研究要解决的现实问题与提出背景1.2研究所要解决的问题类别1.3正反例对比关联:和前人的工作有什么关系?3.总结归纳3.1总结收获3.2探索思考4.WHAT——核心发现或论点5.HOW——研究过程、创新与关键数据6.HOWGOOD——理论贡献与实践意义解法拆解1.1
- 金融领域股票价格预测:线性回归原理、实现与应用
ZhShy23
python机器学习入门实战#机器学习#Python学习金融线性回归机器学习
金融领域股票价格预测:线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。在股票价格预测中,我们可以将一些可能影响股票价格的因素(如成交量、市场指数等)作为自变量,股票价格作为因变量,通过线性回归模型来建立它们之间的关系。线性回归的基本方程为:[y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_nx_n+\ep
- 深入探索 dubbo-rpc-jsonrpc:跨语言服务调用的高效桥梁
郁铎舒
深入探索dubbo-rpc-jsonrpc:跨语言服务调用的高效桥梁dubbo-rpc-jsonrpcApacheDubbo-rpc-jsonrpc是一个用于ApacheDubbo的JSON-RPC协议实现项目。它提供了一个用于ApacheDubbo的JSON-RPC协议实现库和工具。适合用于在应用程序中处理分布式服务。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dub
- deepseek 对于 Web 前端过去,现在,未来的看法!称未来可能不叫前端工程师...
CoderBin_
与deepseek的对话前端
一、你对于过去的web前端有什么看法?对早期的Web前端开发(大致在2000年代至2010年代初),可以总结出以下几个关键看法:1.技术原始,但充满探索精神基础技术简单:主要依赖HTML、CSS和原生JavaScript,缺乏现代框架和工具链的支持。兼容性噩梦:不同浏览器(尤其是IE6/7)的渲染差异极大,开发者需要大量Hack代码(如条件注释、CSS滤镜)来适配。创新萌芽:AJAX(2005年)
- A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结
WhyteHighmore
论文语言模型人工智能自然语言处理论文笔记
ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展,重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。文章主要围绕LLM的四个主要方面展开:1引言自从1950年图灵测试被提出以来,人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一种受语法规则支配的复杂、精细的人类表达系统,这使得开发能够理解和掌握语言的强大人工智能(AI
- 探索电商大数据的艺术:TBBKAnalysis深度解读与应用推荐
洪显彦Lawyer
探索电商大数据的艺术:TBBKAnalysis深度解读与应用推荐TBBKAnalysis关于淘宝“爆款”数据爬取与分析。具体分析见—项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tb/TBBKAnalysis在数字化时代的数据洪流中,每一个细微的数据点都蕴含着洞察未来的机遇。今天,我们要探讨的是一个独特且极具启发性的开源项目——TBBKAnalysis。该项目源自知乎上一
- 人工智能的未来:从基础到前沿的探索与展望
小二爱编程·
人工智能aiAI编程AI写作AI作画
1.人工智能简介内容概述:人工智能(AI)是指模拟和执行人类智能任务的技术。随着计算能力和数据量的增加,AI在各个领域取得了显著进展,从自动化的基本任务到解决复杂的实际问题,人工智能正渗透到我们生活的各个方面。2.人工智能的种类与发展内容概述:AI的种类可以按智能的复杂度分为三大类:弱人工智能(NarrowAI):目前大多数应用都属于弱AI,如语音助手、自动驾驶等。它们专注于特定任务,并且无法扩展
- 第十天-字符串:编程世界的文本基石
大橙子房
aipythonjava
在编程的广阔领域中,字符串是极为重要的数据类型,它就像一座桥梁,连接着人类的自然语言和计算机能够理解与处理的数字信息。下面,让我们深入探索字符串的世界。一、字符串简介字符串是由零个或多个字符组成的有序序列,它在程序中用于表示文本信息。在Python语言环境下,创建字符串简洁直观,例如:str="HelloWorld"。这里,str作为字符串变量名,就如同给一个装着文本内容的盒子贴上了标签;Hell
- 【财经信息差】2024年12月27日最新财经资讯一览 每日财经热点一网打尽
代码简单说
AI观财经:财经信息差AI观财经财经信息差今日财经资讯财经热点今日资讯
大家好,欢迎来到财经信息差!每天,我们将带你直击全球财经动态,精选最新的市场变化、政策动向与产业趋势,让你在最短的时间内,轻松掌握最关键的财经资讯。随着人工智能技术的迅猛发展,我们将用AI的视角为你解析财经热点、企业动向及全球经济变化,让复杂的信息变得简单易懂,帮助你做出更明智的投资决策。财经领域股票市场美股三大指数集体低开,大型科技股多数下跌,纳斯达克金龙指数跌1.07%。小鹏汽车跌3.32%,
- 探索AI知识库的无限潜力:定义、应用与未来展望
知识库知识库管理知识库软件
一、AI知识库的定义AI知识库,作为人工智能技术与传统知识库概念的融合,是指利用人工智能算法和技术构建、管理和维护的信息存储系统。它不仅包含了大量的结构化、半结构化和非结构化数据,还具备智能检索、推理分析、自我学习和优化等高级功能。AI知识库通过模拟人类的认知过程,实现了对知识的有效组织和高效利用,为各种应用场景提供了强大的支持。二、AI知识库的应用1.客户服务与支持在电子商务领域,AI知识库的应
- 探索“AI知识库”的未来:重塑信息获取与教育的新篇章
知识库知识库管理
在数字化时代,信息的爆炸性增长既为人类带来了前所未有的知识盛宴,也带来了信息筛选与理解的巨大挑战。在此背景下,“AI知识库”作为人工智能技术与知识管理深度融合的产物,正逐步成为解决这一难题的关键。本文旨在探讨“AI知识库”的核心价值、技术进展、应用领域以及对未来教育与社会信息获取方式的深远影响,并在此基础上展望其发展前景。一、AI知识库的定义与核心价值定义:AI知识库,简而言之,是利用人工智能技术
- 探索高效驱动之道:STM32 FOC库2.0全面解析与应用指南
嵇李美Rosalie
探索高效驱动之道:STM32FOC库2.0全面解析与应用指南【下载地址】STM32FOC库2.0资源下载STM32FOC库2.0资源下载项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/3a775在追求电机控制极致精度与效率的时代,【STM32FOC库2.0】如同一股清流,为开发者们提供了强大的工具。本文旨在深入挖掘这一宝藏开源项目的内涵,引领您走进无刷直流
- 深度学习在医学影像分析中的应用:DeepSeek系统的实践与探索
Evaporator Core
#深度学习#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用深度学习人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分,正受益于深度学习技术的突破。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分析平台,旨在通过高效、精准的算法辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。本文将深入探讨DeepSeek系统的技术原理、实现方法及其在医学影像分析中的实际应用,并结合代码示例展示其核心功能。1.DeepSeek系统的技术架
- 大型语言模型:让Python更聪明的秘密武器
qq_39605374
语言模型python数据库Python
Python是一种广泛使用的编程语言,而大型语言模型则为Python开发者提供了一个强大的工具。大型语言模型可以理解人类语言,并生成具有逻辑和连贯性的文本。它能够回答用户的问题、提供解决方案,并帮助开发者提高他们的编程技能。让我们来探索一下如何使用大型语言模型作为Python编程的秘密武器。大型语言模型可以通过使用Python编写的API进行访问。下面是一个简单的示例,演示了如何使用Python与
- Python 数据分析实战:电动汽车行业发展态势与市场策略洞察
萧十一郎@
pythonpython数据分析开发语言
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1市场规模与增长趋势2.4.2消费者需求分析2.4.3企业竞争格局2.4.4政策影响分析2.4.5构建消费者购买意愿预测模型三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-缺失值处理3.3数据清洗-异常值处理3.4数据分析-消费者需求分析3.5数据分析-构建消费者购买意愿预测模型四、可
- 深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用
Zoro|
PyTorchDeepLearning机器学习pytorch语音识别人工智能
深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中,我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务,重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业(HW2)的任务内容,任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测,从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标:利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义:音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
- 深入解析BM25:LangChain中的高效检索算法
AI Agent首席体验官
langchain算法
1.BM25算法BM25是信息检索领域中一个重要的排序算法,它用来计算查询与文档之间的相关性。让我们通过一个图书馆的例子来理解:想象你是一个图书馆管理员,有人来问你:“我想找关于太空探索和火星的书”。传统TF-IDF方法:就像你先数一数每本书中"太空探索"和"火星"这些词出现的次数,然后优先推荐这些词出现最多的书。但这有个问题:如果一本1000页的书和一本100页的书都提到"火星"10次,按理说短
- 从经典到现代:BM25在LangChain中的应用与优势
AI Agent首席体验官
langchain
1.BM25算法BM25是信息检索领域中一个重要的排序算法,它用来计算查询与文档之间的相关性。让我们通过一个图书馆的例子来理解:想象你是一个图书馆管理员,有人来问你:“我想找关于太空探索和火星的书”。传统TF-IDF方法:就像你先数一数每本书中"太空探索"和"火星"这些词出现的次数,然后优先推荐这些词出现最多的书。但这有个问题:如果一本1000页的书和一本100页的书都提到"火星"10次,按理说短
- 印度、马来西亚股市实时行情API数据接口推荐
后端
随着金融科技的发展,实时行情数据接口成为金融交易、量化投资和市场分析的重要工具。以下为您推荐几款适合获取印度、马来西亚股市实时行情的API数据接口,涵盖不同需求场景和技术特点。一、首选推荐:PRDS金融财务API接口PRDS金融财务API接口是目前市场上针对印度股市实时行情的高性能解决方案,适合对数据时效性和稳定性要求较高的用户。数据覆盖:提供印度全市场股票及指数的实时行情数据,包括NSE(印度国
- 算力未来演进与多场景创新
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心生产力,其技术架构与应用场景正经历多维突破。从技术架构层面来看,异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升,边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率,而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。在应用场景维度,工业互联网通过实时数据分析优化产线效率,智能安防依托视频流结构化处理增强预警能力,元宇宙则依赖高密度渲染与低延迟传输构建沉浸式
- 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