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m0_37559973
linux运维服务器
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- eniops库中pack函数使用方法
安安爸Chris
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pack就是打包。举个例子importtorchimporteinops#创建输入张量x=torch.randn(1,6,1,2)#形状(1,6,1,2)#使用pack打包,注意输入必须是数组,所以这里要加一个[]flatten,ps=einops.pack([x],'h*d')print("xshape:",x.shape)#输出:torch.Size([1,6,1,2])print("flat
- 如何在MacOS上查看edge/chrome的扩展源码
冬阳春晖
tipsmacosedge前端
步骤进入管理扩展页面点击详细信息复制对应id在命令行键入open~/Library/ApplicationSupport/MicrosoftEdge/Default/Extensions/${你刚刚复制的id}即可打开访达中对应的更目录注意由于原生命令行无法直接处理空格,所以需要加转义符\,即:open~/Library/Application\Support/Microsoft\Edge/Def
- 力扣 乘积最大子数组
孑么
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动态规划,注意负负得正,dp交换。题目注意这里的dp的乘积要求最大,而两个很大的负数相乘也是大的,因此在每遍历到一个数时要存一个最大值的dp与一个最小值的dp,然后遍历完后再去存ans的dp。由于存在负数,那么会导致最大的变最小的,最小的变最大的。因此还需要维护当前最小值。时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(1)。classSolution{publicintmaxProduct(int[]nu
- open3d python 分割多个平面
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halcon3dPCL点云处理深度神经网络点云处理PCL库Open3D库Point++模型使用平面算法open3dpython
测试效果废话在Open3D中,detect_planar_patches方法用于从点云数据中检测平面区域(或称为平面补丁)。这个方法通过分析点云中各点之间的法线向量和方向性来识别具有相似法线向量的点群,从而识别出潜在的平面区域。下面是对你给出的代码行中各个参数的解释:normal_variance_threshold_deg:法线向量方差阈值(以度为单位)。这个参数设定了允许的点云中法线向量方向变
- 大语言模型(LLM)如何实现上下文的长期记忆?
引言大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如GPT-4、Claude和LLaMA等,已经在自然语言处理领域展现出卓越的能力。然而,它们在实际应用中常常面临一个核心问题:如何实现上下文的长期记忆?传统LLM的上下文长度通常受限于计算资源和架构设计(如注意力机制),这限制了其处理长文档或保持复杂对话连续性的能力。本篇文章将深入探讨大语言模型的上下文记忆问题,分析其技术难点,并
- 装配式建筑 4.0,中建海龙如何成为行业标杆
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随着科技的飞速发展和城市化进程的加速,建筑行业正经历着前所未有的变革。在这场变革中,装配式建筑4.0以其高效、环保、智能的特点,引领着建筑业迈向新的发展阶段。同时,中建海龙科技有限公司(简称“中建海龙”)正以其卓越的技术实力和市场洞察力,为绿色建筑未来领航。装配式建筑4.0,作为建筑工业化发展的最新成果,代表了建筑行业向智能化、绿色化、数字化转型升级的重要方向。它将传统建造方式中的大量现场作业转移
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在当今竞争激烈的商业环境中,连锁企业面临着前所未有的挑战。如何在瞬息万变的市场中精准定位,提升竞争力,成为每个连锁企业管理者亟待解决的问题。而连锁企业管理系统的出现,为企业提供了一把打开成功之门的钥匙。一、连锁企业管理系统:企业管理的利器连锁企业管理系统是一套集成了多种功能模块的信息化管理系统,它能够帮助企业实现总部与各门店之间的信息共享、业务协同和统一管理,从而提升运营效率,降低运营成本。二、连
- HarmonyOS开发宝典震撼来袭,卓越应用开发之旅一触即发,轻松启程!
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HarmonyOS赋能产品,全面护航开发者从HarmonyOS感知、学习进阶、开发实践至技术支持的全旅程,助力开发者高效开发!我们倾心打造了一个涵盖高频场景的最佳实践案例库,汇聚丰富实战经验,旨在大幅提升开发效率。此外,我们还提供场景化的开箱即用代码示例,让应用开发触手可及,轻松高效。更令人振奋的是,全新升级的《HarmonyOS第一课》现已震撼上线!该课程采用多维融合教学法,将直观代码讲解与即学
- Hive JOIN过滤条件位置玄学:ON vs WHERE的量子纠缠
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HiveJOIN过滤条件位置玄学:ONvsWHERE的量子纠缠作为数据工程师,HiveJOIN就像吃火锅选蘸料——放错位置味道全变!今天带你破解字节/阿里等大厂高频面试题:ON和WHERE后的过滤条件究竟有什么不同?一、核心差异对比表特性ON子句WHERE子句执行时机JOIN操作时JOIN完成后影响范围单表过滤(左右表独立)两表JOIN后的结果集NULL值处理保留未匹配的主表记录过滤掉所有不满足条
- 面试经典150题——数学
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面试经典150题面试职场和发展
文章目录1、回文数1.1题目链接1.2题目描述1.3解题代码1.4解题思路2、加一2.1题目链接2.2题目描述2.3解题代码2.4解题思路3、阶乘后的零3.1题目链接3.2题目描述3.3解题代码3.4解题思路4、x的平方根4.1题目链接4.2题目描述4.3解题代码4.4解题思路5、Pow(x,n)5.1题目链接5.2题目描述5.3解题代码5.4解题思路6、直线上最多的点数6.1题目链接6.2题目描
- 从Paxos到Zookeeper笔记1——第一章:分布式架构
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第1章:分布式架构将多台机器组成分布式的处理方式越来越收到业界的青睐。1.1从集中式到分布式由于大型主机拥有卓越的性能和良好的稳定性,在单机处理方面优势非常明显。但是随着计算机系统向网络化和微型化的方向发展,传统的集中式处理越来越不适应人们的需求。大型主机的缺点:(1)操作难度大。(2)价格昂贵(3)虽然大型主机稳定,但是一旦出现故障后果严重(4)扩容非常困难阿里提出的“去IOE”运动,让计算和存
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
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#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
- 【瀑布流插件】vue-masonry
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**最近一直在画静态页面,有个图片列表,布局很紧凑,图片宽度一样,高度不一样,但是效果图上都是紧挨在一起,我用普通的v-for循环加css布局,它会以这一行最高的那张图片的高度为准,导致图片高度小的,下一行不能紧挨在一起**如图:但是我要的效果是这样的,如图:依靠vue-masonry,实现了一些简单的功能,可参考这篇文章,讲的比较详细《Vue插件》瀑布流插件vue-masonry的使用与踩坑记录
- Httprint 指纹识别技术:网络安全的关键洞察
蚂蚁质量
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引言Http指纹识别现在已经成为应用程序安全中一个新兴的话题,Http服务器和Http应用程序安全也已经成为网络安全中的重要一部分。从网络管理的立场来看,保持对各种web服务器的监视和追踪使得Http指纹识别变的唾手可得,Http指纹识别可以使得信息系统和安全策略变的自动化,在基于已经设置了审核策略的特殊的平台或是特殊的web服务器上,安全测试工具可以使用Http指纹识别来减少测试所需要的配置。本
- 券商api有哪些用途?如何申请和使用券商api进行股票交易?
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- SUNMATE:SMBJ110A瞬态抑制二极管的规格与应用要点
GR4337
二极管电子元器件嵌入式硬件python开发语言
一、基本特性类型:贴片瞬变抑制TVS二极管。极性:单向。封装:表面贴装,如DO-214AA封装,优化了电路板空间,具有低电感、塑料包装(具有保险商实验室可燃性94V-0认证)等特点。功率:具有600W的峰值功率能力,在10×1000μs波形下的重复率(占空比)为0.01%。响应速度:快速响应时间,从0伏特到最小击穿电压通常小于1.0ps。温度特性:高温焊接保证,如260°C/40秒或250°C/1
- el-dialog修改其样式不生效加deep也没用
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场景el-dialog标签直接写在了template下。解决方法在template中先写一层div,包裹住el-dialog。
- GBase 数据库的高性能架构与优化实践
big crab
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引言随着信息技术的快速发展,数据库作为支撑各行各业数据存储和处理的核心技术之一,承担着越来越重要的角色。在现代企业中,大数据量、复杂查询和高并发处理已成为普遍需求。GBase数据库作为国内领先的数据库产品之一,提供了卓越的性能和灵活的架构设计,能够高效处理复杂的事务、分析查询和海量数据。本文将探讨GBase数据库的高性能架构,并结合实际案例展示其优化实践。一、GBase数据库架构概述GBase数据
- Netty的ByteBuf为何如此高效?深入解析其设计与优势
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前言在高性能网络编程中,Netty因其卓越的性能和灵活性而被广泛应用。本文将深入探讨Netty的核心组件之一——ByteBuf的设计理念及其优势。部署准备一、JavaNIOBuffer的痛点在传统JavaNIO编程中,ByteBuffer存在以下缺陷:容量固定:初始化后无法自动扩容读写模式切换:需要调用flip()方法切换API复杂:position/limit等指针管理繁琐内存管理:直接内存需要
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主从复制中定位回放慢涉及的表一、前提世界千奇百怪,每个人都有自己独立的思想,有些事情即使你附耳告知,也可能如风般吹过,进而消逝,为了性能为了不延迟,表要加索引嘛,然而在某业务场景,业务表数千张,无索引的表几百张,这些表都是上百万的数据。二、现象在GreatSQL主从架构中,某天在系统资源充足的情况下,主从突然延迟,而且持续增长,我们通过SHOWPROCESSLIST和SHOWSLAVESTATUS
- 《vue.js前端框架技术》
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一、引言在当今快速发展的互联网时代,前端开发技术不断推陈出新,众多框架和工具如雨后春笋般涌现,而Vue.js凭借其独特的优势,在前端开发领域中占据了重要的一席之地。它以简洁的语法、高效的性能和灵活的扩展性,为开发者提供了一种便捷且强大的方式来构建各类交互式的用户界面。无论是简单的企业展示网站、小型的移动应用,还是复杂的大型单页面应用(SPA),Vue.js都展现出了卓越的适应性和实用性,能够满足不
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腾讯2016研发笔试/*递归生成格雷码当n=1时,{0,1}当n=2时,{00,01,11,10}当n=3时,{000,001,011,010,110,111,101,100}...n位格雷码共有2^n个元素。其中每个元素是(n-1)位的格雷码前面加0,然后再反向后前面加1生成的。如n=3可由n=2进行两步操作后得到:1.在n=2的格雷码前面加0,生成:000,001,011,0102.在n=2的
- 天呐!原来我们每天都在用的AI生图,背后竟是如此“粗暴”的原理?!(附源码运行显示)
lizhijianwill
人工智能深度学习机器学习
天呐!原来我们每天都在用的AI生图,背后竟是如此“粗暴”的原理?!你有没有想过,那些让设计师集体失业、让普通人秒变艺术家的AI绘画工具,它们到底是怎么“画”出那些以假乱真的图像的?今天,就让我们一起揭开AI绘画的神秘面纱,看看它背后究竟隐藏着怎样的“魔法”!1.AI绘画?不,其实是“噪声”的艺术!想象一下,你有一张干净的白纸,想要在上面画出一只可爱的猫咪。你会怎么做?一笔一笔地勾勒线条,一点一点
- python面试题
阿芯爱编程
面试python开发语言
以下是一些Python面试题:一、基础语法Python中的列表(list)和元组(tuple)有什么区别?答案:可变性:列表是可变的,可以修改列表中的元素、添加或删除元素;元组是不可变的,一旦创建就不能修改。语法:列表使用方括号[]定义,元组使用圆括号()定义(单个元素的元组需要在元素后面加逗号,如(1,))。性能:由于元组的不可变性,在某些情况下元组的性能比列表略高,例如在用作字典的键时(字典的
- 给Kkfileview加请求头鉴权接入
qq_41369135
okhttpkkfileview
所有接入前端token放localStorage,或者后端cookie中获取鉴权本案例以放localStorage为例一、创建global.js$(document).ready(function(){//设置全局的AJAX请求头$.ajaxSetup({headers:{'Authentication':localStorage.getItem('Authentication')}});});二
- AI驱动的可演化架构与前端开发效率
2401_89744464
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1.引言在当今快节奏的数字时代,软件系统需要具备强大的适应能力才能在瞬息万变的市场需求中保持竞争力。软件可演化架构的重要性日益凸显,它能够让软件系统在面对需求变更、技术升级以及市场波动时,能够快速、高效地进行调整和升级,避免因僵化的架构而导致的项目失败和资源浪费。然而,传统的软件架构往往面临着诸多挑战,例如维护成本高昂、迭代速度缓慢、难以适应新的技术和需求等。幸运的是,人工智能(AI)技术的快速发
- ScaleFlux企业级SSD通过VMware IOVP认证
ScaleFlux锐钲
服务器运维智能硬件科技
ScaleFluxCSD3000企业级NVMeSSD成功通过VMwareIOVP认证。以卓越的性能和稳定性增强了OEM存储解决方案的竞争力,为企业提供高度可靠的存储性能和无缝集成的虚拟化环境,以满足不断增长的数据需求和业务挑战。关于VMwareIOVP认证:VMwareIOVP(I/OVendorProgram)认证是由VMware提供的一项认证计划,旨在验证和确认第三方硬件供应商的产品与VMwa
- DeepSeek R1 与 OpenAI O1:机器学习模型的巅峰对决
学无止尽5
机器学习人工智能
我的个人主页我的专栏:人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言,希望能帮助到大家!!!点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中,大型语言模型(LLM)无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力,正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者,代表了当前技术的前沿水准,在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
- DeepSeek与ChatGPT的全面对比
测试者家园
人工智能ChatGPTDeepSeekChatGPTDeepSeek人工智能质量效能
在人工智能(AI)领域,生成式预训练模型(GPT)已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来,凭借其卓越的自然语言处理能力,迅速占据市场主导地位。然而,近期中国AI初创公司DeepSeek推出的R1模型,以其高效性和低成本,迅速引起全球关注。本文将深入探讨DeepSeek与ChatGPT的技术差异、性能表现以及各自的应用前景,旨在为读者提供全新的视角和启发。一、技术架构与
- 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