- 短剧小程序开发全攻略:从0到1打造爆款内容平台
weixin_lynhgworld
小程序短剧
核心内容:行业趋势分析:短剧市场年增长率超300%,用户规模突破5亿,抖音、快手等平台加速布局。小程序成为短剧分发核心渠道:轻量化、低成本、社交裂变优势显著。开发核心功能模块:内容管理:支持多格式上传、分集管理、标签分类。播放体验优化:弹幕互动、倍速播放、清晰度切换、离线缓存。付费系统:单集付费、会员订阅、广告解锁等多元化盈利模式。社交裂变:分享奖励、邀请排行榜、拼团观影功能。技术实现难点:视频流
- 强化学习之 DQN、Double DQN、PPO
JNU freshman
强化学习强化学习
文章目录通俗理解DQNDoubleDQNPPO结合公式理解通俗理解DQN一个简单的比喻和分步解释来理解DQN(DeepQ-Network,深度Q网络),就像教小朋友学打游戏一样:先理解基础概念:Q学习(Q-Learning)想象你在教一只小狗玩电子游戏(比如打砖块)。小狗每做一个动作(比如“向左移动”或“发射球”),游戏会给出一个奖励(比如得分增加)或惩罚(比如球掉了)。小狗的目标是通过不断尝试,
- 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem
Booksort
online笔记论文论文阅读transformer深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- 语言模型 RLHF 实践指南(一):策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
在使用ProximalPolicyOptimization(PPO)对语言模型进行强化学习微调(如RLHF)时,大家经常会问:策略网络的动作概率是怎么来的?价值网络的得分是如何计算的?奖励从哪里来?损失函数怎么构建?微调后的旧轨迹还能用吗?这篇文章将以语言模型强化学习微调为例,结合实际实现和数学公式,深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络:如何计算动作概率?策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
- 区块链技术促进算力生态发展的具体案例
VV- Wxiaoxwen
软件工程开源软件软件构建
以下是一些区块链技术促进算力生态发展的具体案例:-Origins公链整合GPU资源:Origins公链构建于以太坊之上,致力于连接全球的GPU资源。用户可贡献节点数据及GPU资源,并根据贡献量获得原生代币奖励。它将分散的GPU资源集中,为AI研究机构和企业提供大规模、低成本的算力租赁服务,同时实现了闲置资源的货币化,还利用区块链特性确保数据安全共享与可信验证,促进了区块链与人工智能的深度融合。-百
- 北京经开区2025年跨国公司全球研发中心奖励办事指南
项目申报找华夏泰科
人工智能科技创业创新大数据
一、政策依据《北京经济技术开发区关于支持外商投资企业高质量发展的若干政策》(京技管发〔2024〕13号)第五条第二款“其中,对经母公司授权属于跨国公司全球研发中心的,且累计研发总投入不低于1000万美元,上一年度研发投入占母公司全球研发投入的比例不低于10%的,可再给予300万元人民币的认定奖励,分3年按40%、30%、30%的比例支付。”二、申报事项2025年跨国公司全球研发中心奖励三、申报条件
- 【C语言】学习过程教训与经验杂谈:思想准备、知识回顾(五)
个人主页:艾莉丝努力练剑❄专栏传送门:《C语言》、《数据结构与算法》、C语言刷题12天IO强训、LeetCode代码强化刷题学习方向:C/C++方向⭐️人生格言:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平前言:我们在学习过程中会碰到很多很多问题,本系列文章不会博主不会额外再创建一个新的专栏来收录,因为这一系列文章创作的初心主要是针对回顾知识点(遵循遗忘曲线并且根据自身的实际情况可以做出一些
- 【AI论文】Skywork-Reward-V2:通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展
摘要:尽管奖励模型(RewardModels,RMs)在基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)中发挥着关键作用,但当前最先进的开源奖励模型在大多数现有评估基准上表现欠佳,无法捕捉人类复杂且微妙的偏好谱系。即便采用先进训练技术的方法也未能显著提升性能。我们推测,这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标
- 机器学习18-强化学习RLHF
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
- Multicoin Capital:我们为什么投资 io.net
TechubNews
区块链Web3DePIN娱乐人工智能区块链web3媒体
撰文:ShayonSengupta,MulticoinCapital编译:JIN,TechubNews本文来源香港Web3媒体:TechubNews2024年6月6日,币安宣布Launchpool将上线io.net代币IO,用户于香港时间6月7日8时在Launchpool网站将BNB、FDUSD投入到IO挖矿池中获得IO奖励,IO共计可挖矿4天。网站预计将于此公告的大约五小时内,挖矿活动开放前更新
- 《小学生作文辅导》期刊投稿邮箱
《小学生作文辅导》是国家新闻出版总署批准的正规教育类期刊,适用于全国各小学语文老师事业单位及个人,具有原创性的学术理论、工作实践、科研成果和科研课题及相关领域等人员评高级职称时的论文发表(单位有特殊要求除外)。栏目设置:写法导引、智慧阅读、课堂建设、课堂建设、教学透视、教育撷英等。刊名:小学生作文辅导级别:省级主管单位:吉林出版集团股份有限公司主办单位:北方妇女儿童出版社有限责任公司ISSN:16
- 什么是候选区块?
2301_77604523
区块链算法
在加密货币挖矿世界中,候选区块是一个基本概念,代表着向区块链添加新交易过程中的关键一步。矿工在维护和保障区块链网络安全方面发挥着至关重要的作用,并一直在努力创造候选区块。了解候选区块可以为了解区块链技术如何运行以及矿工如何为系统做出贡献提供宝贵的见解。候选区块是矿工为向区块链添加新数据并获得奖励而创建的临时区块。矿工首先从一个被称为内存池的池中收集未经确认的交易,然后Bitget对这些交易进行组织
- 强化学习:Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 学习笔记
烨川南
强化学习学习笔记算法人工智能机器学习
一、DDPG是什么?1.1核心概念DDPG=Deep+Deterministic+PolicyGradientDeep:使用深度神经网络和类似DQN的技术(经验回放、目标网络)Deterministic:输出确定的动作(而不是概率分布)PolicyGradient:基于策略梯度的方法,优化策略以最大化累积奖励1.2算法特点特性说明连续动作空间直接输出连续动作值(如方向盘角度、机器人关节扭矩)离线学
- 【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)
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1概述一、微能源网能量管理的基本概念与核心需求二、深度强化学习(DRL)在微能源网中的应用优势三、关键技术挑战四、现有基于DRL的优化策略案例五、相关研究文档的典型结构与撰写规范六、结论与未来方向2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果12.2训练结果23参考文献
- 强化学习RLHF详解
贝塔西塔
强化学习大模型人工智能深度学习机器学习算法语言模型
RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习(ReinforcementLearning,RL)依赖于预定义的奖励函数(RewardFunction),但在复杂任务(如自然语言生成、机器人控制)中,设计精确的奖励函数极为困难。例如:模糊目标:生成“高质量文本”难以量化,无法用简单的指标(如BLEU、R
- 如何训练一个 Reward Model:RLHF 的核心组件详解
茫茫人海一粒沙
深度学习人工智能强化学习
RewardModel(奖励模型)是RLHF的核心,决定了模型“觉得人类偏好什么”的依据。本文将系统介绍如何从零开始训练一个rewardmodel,包括数据准备、模型结构、损失函数、训练方法与注意事项。什么是RewardModel?RewardModel(RM)是一个评分器:它输入一个文本(通常是prompt+模型回答),输出一个实数分值(reward),表示这个回答的“人类偏好程度”。它不是分类
- 网友反映学校计算机科学与工程学院教师,华南理工大学一院长被指篡改考生成绩 校方:四名涉事人员停职调查...
原标题:华南理工大学一院长被指篡改考生成绩校方:四名涉事人员停职调查2月14日晚上,华南理工大学新闻中心官方微博发布说明,对近日有网友反映华工计算机科学与工程学院教师涉嫌在2018年研究生复试中进行违规操作一事,华工已于2月13日成立工作组进行调查。目前,张军、练伟杰、杨毅仁、余志文等涉事四人已停职并接受调查。说明全文如下:对近日有网友反映我校计算机科学与工程学院教师涉嫌在2018年研究生复试中进
- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
John_今天务必休息一天
2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
- Linux 内核引导参数简介
数据存储张
Linux内核操作系统kernellinuxlinux内核路由器
版权声明本文作者是一位开源理念的坚定支持者,所以本文虽然不是软件,但是遵照开源的精神发布。无担保:本文作者不保证作品内容准确无误,亦不承担任何由于使用此文档所导致的损失。自由使用:任何人都可以自由的阅读/链接/打印此文档,无需任何附加条件。名誉权:任何人都可以自由的转载/引用/再创作此文档,但必须保留作者署名并注明出处。其他作品本文作者十分愿意与他人分享劳动成果,如果你对我的其他翻译作品或者技术文
- 利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架
三谷秋水
智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要,但由于演示收集和高维控制的挑战,其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈,但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数,这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- 什么是 PoW(工作量证明,Proof of Work)
MonkeyKing.sun
区块链
共识算法(ConsensusAlgorithm)是区块链的“心脏”,它决定了多个节点在没有中央机构的前提下,如何就“谁来记账”达成一致。什么是PoW(工作量证明,ProofofWork)定义:工作量证明(ProofofWork,简称PoW)是一种共识机制,要求节点通过解决一个高难度数学问题,来获得记账权。第一个算出答案的节点获得“打包交易→生成区块→获取奖励”的权利。它是比特币、以太坊(1.0)等
- MyBB免费论坛 v1.8.21:开源论坛搭建与管理
车英赫
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:MyBB免费论坛v1.8.21是一个流行的开源论坛软件,以其灵活性、易用性和功能丰富性著称。它由PHP语言编写,利用MySQL数据库存储数据,并提供了一个符合用户习惯的高效平台。MyBB具备标准的论坛布局和强大的功能特性,包括权限管理、插件系统、主题与模板定制、积分奖励系统、强大的搜索功能、邮件通知、报告系统和多语言支持。同时,MyBB注重安全性,修复了安全漏
- 第十届“信也科技杯”全球 AI 算法大赛火热开赛!巅峰对决 · 超三十万奖金等你挑战
猫头虎
猫头虎精品博客专栏科技人工智能神经网络计算机视觉语音识别机器学习目标检测
巅峰对决·超三十万奖金等你挑战!第十届“信也科技杯”全球AI算法大赛火热开赛!第十届信也科技杯全球AI算法大赛活动目录合作单位赛事概况赛事奖励赛事日程速览即刻报名参赛电脑端报名报名选手交流群关于“信也科技杯”关于信也科技合作单位“信也科技杯”是由信也科技主办的数据算法竞赛平台,信也科技与两大全球顶级AI会议合作不仅是IJCAI2025官方合作单位,“信也科技杯”也被CIKM2025AnalytiC
- 深入GPU编程:从硬件架构到内核优化
Kaydeon
硬件架构
深入GPU编程:从硬件架构到内核优化在当今由大型模型驱动的AI时代,GPU集群已成为推动技术进步的核心引擎。然而,仅仅让代码在GPU上“运行”与让其“高效运行”之间存在着巨大的性能鸿沟。对于动辄需要数千甚至数万GPU小时进行训练的超大规模模型而言,这一鸿沟直接关系到研发成本、迭代速度和最终的科研成果。一个未经优化的操作可能在不经意间将训练时间延长数倍,造成巨大的资源浪费。PyTorch、Tenso
- 【HarmonyOS 5】逻辑类中调用通用弹窗的处理
【HarmonyOS5】逻辑类中调用通用弹窗的处理鸿蒙开发能力##HarmonyOSSDK应用服务##鸿蒙金融类应用(金融理财一、背景说明:在应用开发中,为了保证APP应用内的弹框的一致性,一般而言会封装风格一致的通用弹框组件。用于提示和便捷的逻辑触发操作。比如通知,踢出登录,奖励提醒等等。并且鸿蒙原生的customDialog不能在纯逻辑处理类中进行触发和调用,与UI类是强绑定的关系。所以对弹框
- 2025 胡润全球富豪榜揭晓:AI 重塑财富格局,张一鸣登顶中国首富
livefan
人工智能
2025年3月27日,胡润研究院发布《2025胡润全球富豪榜》,财富计算截止至2025年1月15日。榜单显示,全球十亿美金企业家数量再创新高,达3442位,较去年增加5%,总财富增长13%至124万亿元人民币。科技与人工智能(AI)成为财富增长的核心驱动力,美国以870位企业家重返榜首,中国以823位紧随其后,印度、英国等国家的富豪群体亦持续扩张。马斯克五度登顶,AI巨头重塑前十格局53岁的特斯拉
- 免填邀请码安装:App裂变拉新的必备功能
吐槽可是ZY的
大数据云计算
App裂变拉新是移动营销过程中的常见做法,为了实现用户的快速增长,通常做法就是通过分享邀请活动激励用户裂变传播,其中不可避免要让利消费者以增加邀请噱头,因此如果不能做到流畅的邀请安装体验,前期大量的活动成本和邀请宣传都将打水漂。App在传统的裂变拉新推广过程中,会通过在安装时填写邀请码的方式识别用户的邀请归属,从而自动发放奖励,但使用邀请码填写也存在大量潜在的转化流失风险,包括:流程繁琐:下载安装
- 强化学习(Reinforcement Learning, RL)概览
MzKyle
人工智能人工智能强化学习机器学习机器人
一、强化学习的核心概念与定位1.定义强化学习是机器学习的分支,研究智能体(Agent)在动态环境中通过与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习机制。与监督学习(有标注数据)和无监督学习(无目标)不同,强化学习通过“试错”学习,不依赖先验知识,适合解决动态决策问题。2.核心要素智能体(Agent):执行决策的主体,如游戏AI、机器人。环境(Environment):智能体之外的一切,如棋盘、物理世界
- 无监督学习概览
MzKyle
人工智能人工智能无监督学习机器学习
一、无监督学习的本质与定位定义:无监督学习是机器学习的三大范式之一(另外两种为监督学习和强化学习),其核心特点是处理未标注数据,通过算法自动发现数据中的隐藏结构、模式或内在规律。与监督学习依赖"输入-输出"对不同,无监督学习仅以原始数据作为输入,目标是揭示数据的内在组织方式。与其他学习范式的区别:监督学习:依赖标签(如分类、回归任务),学习从输入到输出的映射关系强化学习:通过与环境交互获得奖励信号
- 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