- Prompt 精通之路(四)- AI 赋能:10 个超实用的 Prompt 模板,覆盖写作、编程、学习和办公
程序员阿超的博客
Prompt精通之路:从零基础到AI高效玩家人工智能prompt学习Prompt模板AI工作流ChatGPT应用生产力工具
Prompt精通之路:系列文章导航第一篇:[本文]AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?第二篇:告别废话!掌握这4个黄金法则,让你的Prompt精准有效第三篇:像专业人士一样思考:Zero-Shot,Few-Shot和思维链(CoT)技巧详解第四篇:AI赋能:10个超实用的Prompt模板,覆盖写作、编程、学习和办公第五篇:构建你的“AI指令系统”:超越简单提问的CRISPE
- 微调 || RAG,项目落地怎么选?LLM应用选型指南,适用场景全解析
认知超载
AI人工智能
基本定义微调:是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中,模型基于新数据集修改权重和参数,学习特定于任务的模式,同时保留来自最初预训练模型的知识。RAG:即检索增强生成,是将检索大量外部知识的过程与文本生成结合在一起的一种方法。它会从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息,将这些信息作为上下文提供给大语言模型,辅助其生成回答。微调适用场景1.特定领域
- 百度颠覆了自己,飞算JavaAI造福了中国程序员!
飞算JavaAI开发助手
百度
在当今这个科技日新月异的时代,企业纷纷寻求技术突破,以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。百度,作为中国互联网行业的领军企业之一,凭借其强大的科技实力和创新能力,在人工智能等多个领域取得了显著成就,并正在逐步颠覆自身的传统形象。百度自成立之初,就将技术创新视为企业的生命线。从最初的搜索引擎技术,到如今的深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域,百度始终走在技术革新的前沿。其自主研发的飞桨深度学习平台
- Gartnet《Solution Path for Implementing Hybrid Cloud Applications With On-Premises Data》学习心得
架构师学习成长之路
大数据架构
一、引言随着企业数字化转型的深入,混合云架构逐渐成为一种中长期的现实选择。软件架构师们在将应用逻辑迁移到云端的同时,往往面临着数据层难以同步迁移的困境。Gartner的这份报告《SolutionPathforImplementingHybridCloudApplicationsWithOn-PremisesData》为我们提供了一条实施混合云应用的清晰路径,涵盖了从迁移策略的确定、应用与数据层的整
- Prompt 精通之路(五)- 构建你的“AI 指令系统”:超越简单提问的 CRISPE 与 APE 框架
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- C#学习日志
future1412
c#学习java
构造函数和析构函数知识点一构造函数基本概念在实例化对象时会调用的用于初始化的函数如果不写默认存在一个无参构造函数构造函数的写法1.没有返回值2.函数名和类名必须相同3.没有特殊需求时一般都是public的classPerson{publicstringname;publicintage;类中是允许自己申明无参构造函数的结构体是不允许publicPerson(){name="怪盗基德";age=18
- 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)
#深度学习深度学习自然语言处理人工智能
在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000,整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些,Man与Woman会近一些,取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义:指把一个维数
- 【深度学习】卷积神经网络(CNN)原理
chaser&upper
深度学习神经网络卷积计算机视觉
【深度学习】卷积神经网络原理1.卷积神经网络的组成2.卷积层2.1卷积运算过程3.padding-零填充3.1ValidandSame卷积3.2奇数维度的过滤器4.stride-步长5.多通道卷积5.1多卷积核(多个Filter)6.卷积总结7.池化层(Pooling)8.全连接层9.总结1.卷积神经网络的组成定义卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比,卷
- 深度学习学习经验——卷积神经网络(CNN)
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习cnn
卷积神经网络卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数(ReLU)4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层:图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数:增加非线性4.池化层:信息压缩器5.多层卷积和池化:逐层提取更高层次的特征6.全连接层:分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络(CNN)卷积神经网
- LeetCode - #106 从中序与后序遍历序列构造二叉树
网罗开发
Swift#LeetCodeleetcode算法职场和发展
文章目录前言1.描述2.示例3.答案关于我们前言我们社区陆续会将顾毅(Netflix增长黑客,《iOS面试之道》作者,ACE职业健身教练。)的Swift算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。LeetCode算法到目前我们已经更新到105期,我们会保持更新时间和进度(周一、周三、周五早上9:00发布),每期的内容不多,我们希望大家可以在上班路上阅读,长久积累会有很大提升。不积跬步,无以至千里;
- LeetCode - #144 二叉树的前序遍历
网罗开发
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文章目录前言1.描述2.示例3.答案关于我们前言我们社区陆续会将顾毅(Netflix增长黑客,《iOS面试之道》作者,ACE职业健身教练。)的Swift算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。LeetCode算法到目前我们已经更新到143期,我们会保持更新时间和进度(周一、周三、周五早上9:00发布),每期的内容不多,我们希望大家可以在上班路上阅读,长久积累会有很大提升。不积跬步,无以至千里;
- Ubuntu22+ROS2+QtCreator+Ros_Qtc_Plugin开发环境搭建
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Ubuntu22+ROS2+QtCreator+Ros_Qtc_Plugin开发环境搭建1.写在前面最近重装了ubuntu22.04,被告知ubuntu22已经不支持ROS1了,想着ROS2毕竟是大势所趋,所以安装了ROS2准备进行相应的学习开发。折腾了两天,没发现一款好用的、适合ROS2开发的IDE。之前开发ROS1程序时一直用的QTC,我本以为QTC应该还没有对应的ROS2插件,没想到网上查找
- Python Day44
别勉.
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Task:1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战:resnet181.预训练的概念预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上,先训练模型以学习通用的特征表示,然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能,减少训练时间和所需数据量。核心思想:在大规模、通用的数据(如ImageNet)上训练模型,学习丰
- WebGIS开发系列教程(5):Openlayers高级功能
WebGIS开发
GIS开发javascript开发语言webgisopenlayers
本系列教程为webgis二维开发入门openlayers零基础小白学习教程,本篇为第五篇。完整版可以查看文末链接下载。1.地图标注功能地图标注是将空间位置信息点与地图关联,通过图标、窗口等形式把相关的信息展现到地图上。地图标注也是WebGIS中比较重要的功能之一,在大众应用中较为常见。地图标注的基本原理:获取标注点的空间位置(X、Y逻辑坐标),在该位置上叠加显示图标(或包含信息的小图片),必要时以
- 我的创作纪念日
勤勉螺丝钉
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手指轻敲键盘,一下又一下,思绪如潮水般涌来。我写了很多字,又反复斟酌,最终一个个删除。不是无话可说,而是想表达的太多,怕言语不够真挚,怕文字不够动人。官方提供的模板固然规范,但总觉得少了些属于自己的温度与风格。于是,我选择放下模板,回归内心,用最真诚的方式写下这段话。从开始创作至今,已经整整512天了。这五百多个日夜,有过迷茫、有过坚持、也有过收获。一路走来,我在CSDN这个知识平台上不断学习、不
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楼田莉子
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本篇博客我们将深入学习数据结构中栈与队列相关的内容作者的个人gitee:楼田莉子(riko-lou-tian)-Gitee.com目录概念栈的实现初始化销毁入栈判空出栈获取栈顶元素栈的有效元素个数源代码与栈相关的算法题(力扣)有效的括号编辑概念栈是一种特殊的线性表,只允许在固定的一端进行插入删除元素的操作。进行数据插入和删除操作的一端叫栈顶,另一端叫栈底。遵循“后进先出”的原则。下图就是对栈后进先
- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
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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
- 基于土壤湿度信息的智能农田灌溉系统设计
自己淋过雨,想为你撑把伞之所以会把自己三年前的本科毕业设计发布至平台上,其主要原因是对自己以前的过往再做个总结。人生嘛,只有一路走来回头再看的时候,才会感慨万千,触目良多,时不时会想,到底什么样的结局才配得上我这二十几年的颠沛流离(狗头^_^)。个人强烈建议高中学弟学妹们一定要好好学习,考上一个都是传道授业()的好大学(表达的可能有些不妥,但懂得都懂……)。本文为2021年本人本科毕业设计。时间跨
- Android学习笔记
LXR小朋友
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一、Android四大组件精要1.Activity生命周期:onCreate()→onStart()→onResume()→onPause()→onStop()→onDestroy()重点场景:屏幕旋转:onSaveInstanceState()保存临时数据返回栈管理:launchMode(standard/singleTop/singleTask/singleInstance)页面跳转:Inte
- 成为高级Python开发人员的完整学习路线与核心知识体系
引言Python已成为全球最受欢迎的编程语言之一,其简洁的语法和强大的生态系统使其在数据科学、Web开发、自动化、人工智能等领域占据重要地位。然而,从初级Python程序员到真正的高级开发人员,需要掌握一系列深入的知识点和实践经验。本文将详细介绍成为高级Python开发人员必备的核心知识体系,并提供系统化的学习资源,帮助你规划专业发展路径。第一部分:Python语言基础进阶1.Python语言特性
- 【AI】闭环反馈:构建从用户处学习的人工智能
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文章目录前言AI产品性能的双重视角:模型指标vs用户信号模型指标:AI系统的“内部视角”用户信号:AI产品的“外部视角”用户信号类型用户信号的价值模型指标为何难以独立支撑产品成功如何设计AI产品的全面反馈闭环一、统一成功标准:模型指标+用户价值二、用户信号的数据采集策略三、整合多源数据流四、分析与洞察从反馈到改进:迭代驱动的闭环循环一、识别并优先解决核心问题二、将用户信号转化为模型改进方向三、产品
- AppML 案例简介
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AppML案例简介引言AppML,全称为“应用程序机器学习”,是一种将机器学习技术与移动应用开发相结合的技术框架。它旨在简化移动应用的机器学习功能集成,使得开发者无需深入了解复杂的机器学习算法,即可将强大的AI功能引入他们的应用中。本文将简要介绍AppML的一些成功案例,展示其在不同领域的应用和价值。AppML案例一:健康监测应用案例概述:一款名为“HealthMate”的健康监测应用利用AppM
- 【数据标注师】事件标注2
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目录一、**深入理解事件标注的核心架构**1.**事件五要素(标注核心对象)**2.**三大项目特性**二、**四阶段系统学习法**▶**阶段1:掌握标注指南(20%理论+80%案例)**▶**阶段2:触发词精准识别训练**▶**阶段3:要素抽取实战技巧**▶**阶段4:复杂场景突破三、**高效标注工具使用指南**1.**快捷键流操作(以主流工具为例)**2.**颜色编码法**四、**错误防御体系
- 广州华锐互动:以创新科技赋能教育,开启沉浸式学习
广州华锐视点
VRar虚拟现实
在教育领域,广州华锐互动致力于打破传统教学的局限性,为师生们带来全新的沉浸式学习体验。广州华锐互动通过开发VR虚拟教学课件,将抽象的知识转化为生动、逼真的虚拟场景,让学生能够身临其境地感受知识的魅力。比如在历史课上,学生可以借助VR设备穿越时空,来到古代的战场、宫殿,亲身体验历史事件的发生;在地理课上,学生可以“置身”于世界各地的名胜古迹、自然奇观,直观地了解地理环境的特点。互动学习平台也是广州华
- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
论文解读人工智能
研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- <电子幽灵>开发笔记:BAT基础笔记(一)
BAT脚本基础笔记(一)介绍费曼学习法最重要的部分,即把知识教给一个完全不懂的孩子——或者小白。为了更好的自我学习,也为了让第一次接触某个知识范畴的同学快速入门,我会把我的学习笔记整理成电子幽灵系列。提示:作为低代码工具的笔记,这里会用特殊字体表示要用到的函数等等。请若要学习,请结合相关工具边用边学。BAT基础笔记(一)BAT脚本基础笔记(一)介绍简介在哪里编写BAT代码?BAT基本语法1.基本命
- <电子幽灵>前端第一件:HTML基础笔记下
靈镌sama
电子幽灵随手记前端html笔记
HTML基础笔记(下)介绍费曼学习法最重要的部分,即把知识教给一个完全不懂的孩子——或者小白。为了更好的自我学习,也为了让第一次接触某个知识范畴的同学快速入门,我会把我的学习笔记整理成电子幽灵系列。提示:文章的是以解释-代码块-解释的结构呈现的。当你看到代码块并准备复制复现的时候,最好先保证自己看过了代码块前后的解释。<电子幽灵>前端第一件:HTML基础笔记上中,最基础的一部分HTML标签和已经以
- 深度学习之分类手写数字的网络
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卷积神经网络CNN深度学习人工智能
面临的问题定义神经⽹络后,我们回到⼿写识别上来。我们可以把识别⼿写数字问题分成两个⼦问题:把包含许多数字的图像分成⼀系列单独的图像,每个包含单个数字;也就是把图像,分成6个单独的图像分类单独的数字我们将专注于编程解决第⼆个问题,分类单独的数字。这样是因为,⼀旦你有分类单独数字的有效⽅法,分割问题是不难解决的。⼀种⽅法是尝试不同的分割⽅式,⽤数字分类器对每⼀个切分⽚段打分;如果数字分类器对每⼀个⽚段
- 8、 探讨排序算法及其实际应用
侯昂
排序算法插入排序快速排序
探讨排序算法及其实际应用1.排序算法的重要性排序算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。无论是日常生活中常见的任务,还是复杂的数据处理工作,排序算法都能帮助我们更有效地管理和检索信息。以下是几个实际应用场景:字典中的单词:字典中的单词按顺序排列,忽略大小写差异。这使得查找特定单词变得非常容易。目录中的文件:目录中的文件通常按排序顺序列出,方便用户快速找到所需文件。书籍索引:一本书的索引是排序过的,
- 2024年Python最全人脸检测实战高级:使用 OpenCV、Python 和 dlib 完成眨眼检测
2401_84691757
程序员pythonopencv开发语言
然而,一旦人眨眼(右上),眼睛的纵横比就会急剧下降,接近于零。下图绘制了视频剪辑的眼睛纵横比随时间变化的图表。正如我们所看到的,眼睛纵横比是恒定的,然后迅速下降到接近零,然后再次增加,表明发生了一次眨眼。在下一节中,我们将学习如何使用面部标志、OpenCV、Python和dlib实现眨眼检测的眼睛纵横比。使用面部标志和OpenCV检测眨眼==============================
- 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