- AI 驱动的自动化测试:从代码到报告的全面解读
测试者家园
人工智能软件测试质量效能测试策略自动化测试测试报告测试用例
在软件开发的生命周期中,测试一直是确保软件质量的关键环节。然而,随着开发规模的日益庞大,传统的手动测试和简单的自动化脚本已经无法满足高效、快速和高质量的需求。随着人工智能(AI)的兴起,尤其是在深度学习、自然语言处理(NLP)和智能决策算法方面的突破,AI驱动的自动化测试正逐渐成为现代软件开发中的核心组成部分。从自动生成测试用例、智能缺陷预测、到自动化报告生成,AI技术的应用为软件测试带来了革命性
- 科技快讯 | 京东为外卖骑手缴纳五险一金;全3D打印电喷雾发动机问世;小红书:3个月处置超300万违规账号
最新科技快讯
科技人工智能大数据
京东为外卖骑手缴纳五险一金2月19日,京东宣布,自2025年3月1日起,将逐步为京东外卖全职骑手缴纳五险一金,为兼职骑手提供意外险和健康医疗险。继给快递小哥缴纳五险一金后,京东再次成为首个为外卖骑手缴纳五险一金的平台。京东外卖自2月11日起正式启动“品质堂食餐饮商家”招募,对2025年5月1日前入驻的商家全年免佣金。深大推出DeepSeek人工智能通识课,本学期可选课学习深圳大学与腾讯云合作推出基
- 南凌科技接入deepseek大模型,提升云网智安服务能力
NOVAnet2023
科技
南凌科技自成立以来,始终秉持创新驱动的理念,积极探索并运用新兴的人工智能技术,赋能公司服务能力和运营效率提升。2024年,南凌科技便已接入各类大模型,包含智谱、通义千问等大模型。在2024年10月的“AI+安全”研讨大会上,南凌科技CTO鲁子奕博士就已向客户、媒体等展示了南凌科技运用AI大模型进行数据处理、客服问答等场景。如今,DeepSeek以其开源特性崭露头角,不仅展现出高度的灵活性与可定制性
- DeepSeek赋能智慧文旅:新一代解决方案,重构文旅发展的底层逻辑
百家方案
解决方案DeepSeek智慧文旅
DeepSeek作为一款前沿的人工智能大模型,凭借其强大的多模态理解、知识推理和内容生成能力,正在重构文旅产业的发展逻辑,推动行业从传统的经验驱动向数据驱动、从人力密集型向智能协同型转变。一、智能服务重构:打造全域感知的智慧服务体系DeepSeek通过整合物联网、传感器、摄像头和智能设备,打破信息孤岛,实现多源数据的采集与共享。例如,故宫博物院利用自然语言处理技术,实现了128种语言的实时互译,极
- 内容中台重构智能服务:人工智能技术驱动精准决策
清风徐徐de来
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内容概要现代企业数字化转型进程中,内容中台与人工智能技术的深度融合正在重构智能服务的基础架构。通过整合自然语言处理、知识图谱构建与深度学习算法三大技术模块,该架构实现了从数据采集到决策输出的全链路智能化。在数据层,系统可对接CRM、ERP等企业软件,通过标准化接口完成多源异构数据的实时清洗与结构化处理,例如某金融科技平台利用动态知识图谱技术,将分散的客户行为数据与市场情报进行语义关联,形成可解释的
- 工业过程模拟:从理论到实践的 Python 实现
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Python进阶python开发语言
工业过程模拟:从理论到实践的Python实现在现代工业中,过程模拟已成为优化生产流程、提升效率和降低成本的重要手段。作为一名人工智能和Python领域的自媒体创作者,今天我想和大家探讨如何使用Python实现工业过程模拟,并通过具体代码示例展示其实际应用。什么是工业过程模拟?工业过程模拟是指通过计算机模型对工业生产过程进行仿真和分析,以预测和优化生产流程。其主要目的是在不影响实际生产的情况下,通过
- ModelScope竞品分析:在面对Hugging Face Hub和百度PaddleHub等竞品时
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百度大模型人工智能语言模型机器学习
引言随着人工智能技术的飞速发展,模型即服务(MaaS)平台逐渐成为开发者构建和应用AI解决方案的重要工具。ModelScope,作为阿里巴巴达摩院推出的开源模型平台,自上线以来便以其丰富的模型资源、便捷的服务和开放的合作环境吸引了大量用户的关注。然而,在竞争激烈的市场中,ModelScope也面临着来自其他MaaS平台的挑战。本文将对ModelScope的竞品进行详细分析,旨在为读者提供一个全面而
- 提升信息检索准确性和效率的搜索技巧
雅俗共赏100
笔记搜索引擎
一、基础技巧精准关键词避免长句子,提取核心关键词(如用“光合作用步骤”代替“请告诉我光合作用的具体过程”)。同义词替换:尝试不同表达(如“AI发展史”vs“人工智能历史”)。排除干扰词使用减号-排除无关内容(例:苹果-手机排除科技公司结果)。精确匹配用英文引号""搜索完整短语(例:"量子力学基础教程")。二、高级搜索指令(以Google为例)限定网站site:域名关键词(例:site:zhihu.
- 马斯克-全球最大算力集群-grok3效果任何
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就在刚刚,科技界巨头埃隆・马斯克正式揭晓了x.AI旗下的最新力作——Grok3。一经发布,Grok3便凭借其卓越表现,被赞誉为全球范围内最具智慧与力量的人工智能。(有待继续观察)作为x.AI精心打造的新型聊天机器人,Grok3展现出了令人惊叹的推理天赋,面对复杂问题时,能够凭借严密逻辑抽丝剥茧,给出精准解答。不仅如此,它还配备了如DeepSearch(深度搜索)这般的前沿功能,让信息获取与知识挖掘
- 人工智能专业毕业设计题目精选:推荐合集
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毕业设计选题计算机视觉人工智能目标检测
目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了计算机专业最新精选选题,如遇选题困难或选题有任何疑问,都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
- 跨语言语义理解与生成:多语言预训练方法及一致性优化策略
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AI大模型人工智能深度学习负载均衡
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- AI赋能下的2025商业新契机:AI无人自动直播引领财富增长
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AI赋能下的2025商业新契机:AI无人自动直播引领财富增长!在科技飞速发展的时代,每一次重大的技术突破都有可能重塑商业格局,创造全新的财富机遇。如今,随着人工智能技术的深度应用,AI无人自动直播正成为2025年最具潜力的造富新赛道,为广大商家提供了前所未有的发展契机,助力其在激烈的市场竞争中展翅腾飞。一、传统直播困境与AI无人自动直播的破局之道回顾直播行业的发展历程,传统直播模式在经历了初期的爆
- 主要空间数据挖掘方法
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总结归纳数据挖掘地理信息
文章出自:http://blog.csdn.net/shaoz/article/details/6847925张新长马林兵等,《地理信息系统数据库》[M],科学出版社,2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域,其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习、数据库和统计等成熟技术为基础。下面介绍近年来出现的主要空间数据挖掘方法。1、空间分析方法利用GIS的各种空间
- ChatGPT和DeepSeek打造科研与办公的高效引擎
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一、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型讲解1、2024AIGC技术最新进展介绍(生成式人工智能的基本概念与原理、最新前沿技术和发展趋势简介)2、国内外大语言模型(ChatGPT4O、Gemini、Claude、Llama3、PerplexityAI、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔AI等)对比分析3、OpenAI12天12场直播新功能解读与演示(ChatGPTO1模
- DeepSeek混合专家模型:低成本高精度革新多语言AI应用
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内容概要当前人工智能领域正经历从通用模型向垂直化、场景化应用的关键转型,DeepSeek混合专家模型(MoE)通过突破性的架构设计,为这一进程提供了技术范本。该模型采用分治策略的混合专家架构,通过动态激活670亿参数中的子模块处理特定任务,既保证了模型规模带来的知识广度,又显著降低了计算资源的冗余消耗。在此基础上,其多模态处理能力不仅覆盖80余种自然语言的高精度互译,还实现了视觉符号与文本语义的跨
- 23. AI-概述
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23.AIai人工智能
文章目录前言一、AI1.简介2.发展3.应用场景前言AI 随着技术的发展,AI正变得越来越强大和普及,其在解决复杂问题和提高人类生活质量方面的潜力日益显现。一、AIAI(ArtificialIntelligence,人工智能)1.简介 AI(ArtificialIntelligence,人工智能)是计算机科学的一个分支,旨在开发智能系统,使其能够执行通常需要人类智能的任务,例如学习、推理、问
- OpenAI揭示o3的推理过程,以弥合与DeepSeek-R1的差距
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生成式人工智能开发商OpenAI公司首席执行官SamAltman最近在RedditAMA问答活动中承认,该公司在开源软件研究方面站在了“历史错误的一边”。尽管OpenAI公司尚未发布其开源模型,但已经迈出了提高透明度的第一步。正如该公司在其X帐号上所宣布的那样,其最新的推理模型o3-mini现在展示了其思维链(CoT)跟踪的更详细版本。此前,OpenAI公司的推理模型仅展示了CoT的高级概述,这使
- 探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)
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探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面,其中音乐创作也不例外。AI音乐生成工具不仅为专业音乐人提供了新的创作方式,也让普通人能够轻松创作出高质量的音乐作品。本文将介绍八款知名的AI音乐生成工具,帮助你了解它们的特点和优势。1.SunoSuno是一款AI驱动的音乐生成器,能够快速创建高质量的
- 深入理解DAG任务调度系统:核心原理与实现
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1.背景介绍随着大数据、人工智能等领域的发展,任务调度系统的重要性日益凸显。DirectedAcyclicGraph(DAG)任务调度系统是一种常见的任务调度系统,它可以有效地解决多个依赖关系复杂的任务调度问题。本文将深入探讨DAG任务调度系统的核心原理和实现,为读者提供一个深入的理解。1.1背景介绍1.1.1任务调度系统简介任务调度系统是计算机科学中一个重要的研究领域,它主要关注于在并行计算系统
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 接入DeepSeek后,智慧园区安全调度系统的全面提升
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随着人工智能技术的快速发展,智慧园区的安全管理正逐步向智能化、自动化方向迈进。DeepSeek作为先进的人工智能解决方案,为智慧园区安全调度系统注入了强大的技术动力。通过接入DeepSeek,智慧园区安全调度系统在多个方面实现了显著提升,进一步增强了园区的安全性、管理效率和用户体验。1.智能化监控:从被动到主动传统的监控系统主要依赖人工查看视频画面,容易出现漏检或误判。接入DeepSeek后,智慧
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面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习(ML)理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论,包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中,给定带标签的数据,算法尝试学习从输入到输出的映射关系;无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构;强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
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在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
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最近听朋友介绍,国内有个团队开发了一个全功能的AI聚合平台,包含主流的GPT和绘画功能,以及一些其他的衍生功能,几乎应有尽有。于是,对AI很感兴趣的我,便也来瞧瞧这是个什么样的存在,以下便是我的真实使用感受。除此以外,作为一个程序员,我还使用了该平台提供的API接口,开发了一个简单的小程序。文章的末尾,我将提供免费的AI机器人,以及小程序体验地址,记得查收哦~官方网站:https://302.ai
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在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
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- 鸢尾花分类项目 GUI
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分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
python
图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
熟悉的黑曼巴
知识图谱人工智能
一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- 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