- 堡垒机操作行为异常检测的机器学习算法应用
一、传统检测模式的困境与机器学习的破局价值在数字化转型浪潮中,堡垒机作为运维安全的核心防线,面临着操作行为复杂度激增与检测能力滞后的双重挑战。传统检测手段主要依赖静态规则库与统计模型,存在三大致命缺陷:规则固化与误报泛滥:某金融机构曾因规则库未及时更新,导致运维人员正常批量操作被误判为“暴力破解”,单日误报量超2000次,消耗安全团队60%的精力。动态行为适应性弱:微服务架构下,运维人员访问路径呈
- AI原生应用开发:LLM的异常检测与处理
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AI-native人工智能ai
AI原生应用开发:LLM的异常检测与处理关键词:大语言模型(LLM)、异常检测、AI原生应用、错误处理、提示工程摘要:在AI原生应用中,大语言模型(LLM)已成为核心“大脑”,但它的“不靠谱”行为(如虚构事实、逻辑矛盾、敏感内容输出)常让开发者头疼。本文将用“修LLM的医生”视角,从异常类型识别、检测方法到处理策略,结合生活案例与代码实战,带你掌握LLM异常检测与处理的全流程,让你的AI应用更可靠
- 构建企业级大模型运行监控体系:健康度五级指标与实战部署路径全解析
构建企业级大模型运行监控体系:健康度五级指标与实战部署路径全解析关键词:模型运行监控、健康度分级体系、DeepSeek、私有化部署、Prometheus、Grafana、异常检测、推理稳定性、性能观测、可视化大屏摘要:在DeepSeek大模型私有化部署的生产环境中,传统的“是否可用”监控已难以满足对模型稳定性、推理质量与异常风险的精细管理需求。为此,企业必须构建一套基于五级健康度模型的全维监控体系
- 【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记算法
异常检测算法(AnomalyDetection)详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本(离群点)的技术,广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析:1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常(如时间序列)夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
- 上位机李工架构之一
zhxup606
架构
本篇将围绕半导体可靠性测试机上位机开发,提供一个系统性教程与学习路线,结合C#高级编程(反射、接口、抽象类、泛型、设计模式、集合、特性、索引、委托事件、匿名方法、多线程、面向对象等)和异步/同步对比,深入讲解如何高效开发上位机系统。同时,基于前文的实时数据可视化(WPF、LiveCharts2、WebSocket)、AI异常检测(ML.NET隔离森林)和异步任务调度(DAG调度、PID控制),本篇
- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
木木阳
Long-tailed人工智能
长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
2301_80355452
深度学习人工智能
其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- 记录一个异常检测库
STO检测王
深度学习
https://github.com/openvinotoolkit/anomalib/tree/main关于一个异常检测库,包括最先进的算法和功能,如实验管理,超参数优化和边缘推理。
- AIOps 简介与实践初探 - 智能指标异常检测
weixin_42587823
aiopsaiops
AIOps简介与实践初探-智能指标异常检测问题的根源:静态阈值的“告警疲劳”作为SRE,我们每天都在与告警作斗争。而绝大多数告警都来源于静态阈值的设定,例如:CPU使用率>80%磁盘空间500ms这种方式简单直接,但在复杂系统中,它的弊端也日益凸显:告警疲劳(AlertFatigue):为了“宁可错杀,不可放过”,阈值往往设得偏低。结果,在业务高峰期,系统正常地繁忙,告警却响个不停。久而久之,大家
- Syslog 日志分析与异常检测技巧
运维知识
系统日志包含有助于分析网络设备整体运行状况的重要信息。然而,理解并从中提取有效数据往往颇具挑战。本文将详解从基础命令行工具到专业日志管理软件的全流程分析技巧,助你高效挖掘Syslog日志价值。Grep工具:精准日志文本搜索Grep是一个简单的搜索工具,在所有Linux发行版中都是内置的,也可用于Windows和Mac操作系统。你可以在命令行界面(CLI)中执行简单的文本查询,以提取所需的日志。语法
- 云原生SLO与AIOps的完美结合:智能运维新趋势
AI云原生与云计算技术学院
云原生ai
云原生SLO与AIOps的完美结合:智能运维新趋势关键词:云原生、SLO、AIOps、智能运维、服务等级目标、自动化运维、机器学习摘要:本文深入探讨云原生环境下服务等级目标(SLO)与智能运维(AIOps)的融合实践。通过解析SLO的核心原理与AIOps的技术架构,揭示两者在指标定义、异常检测、自动化修复等环节的协同机制。结合具体算法实现、数学模型分析与项目实战案例,展示如何通过数据驱动的智能运维
- 物联网与AI驱动的智能宿舍管理解决方案
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:智能宿舍管理系统通过物联网、云计算和人工智能技术相结合,提高宿舍管理效率和学生住宿体验。该系统集成了智能门锁、传感器、能源管理系统等硬件设备,并与软件平台结合实现远程监控、自动化控制和数据分析。它还包含了实时监控、数据处理、远程操作、智能分析、异常检测和用户画像等功能,以确保高效管理、安全性和个性化服务。此外,系统设计注重加密通信、访问控制和隐私保护,以保障数
- 机器学习专栏(13):数据探索三重奏——从地理热力图到特征工程的财富密码
Sonal_Lynn
人工智能专题机器学习python人工智能深度学习算法开发语言
目录导言:当数据点连成黄金海岸线一、地理可视化:数据中的加州淘金热1.1基础地理散点图1.2高密度区域透视术二、相关性解密:数字背后的财富公式2.1皮尔逊相关系数矩阵2.2非线性关系发现术三、特征炼金术:创造新的财富密码3.1特征组合公式库3.2相关性进化史四、异常数据猎手:揪出数据中的"叛徒"4.1价格天花板检测4.2时空异常检测五、工业级探索工具箱5.1自动化数据透视5.2探索流程checkl
- 网络安全项目实战:Python在网络安全中的应用
kleo3270
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:网络安全项目工程是一个用Python编写的程序,重点在于实现特定的安全功能或进行网络安全性分析。本项目详细解析了如何使用Python执行特定命令以实现网络安全性,涵盖了网络编程、加密、数据分析、Web安全、认证授权、异常检测等技术。同时,还涉及到网络扫描、渗透测试以及入侵检测系统,使用Python库进行各种网络安全操作。1.Python在网络安全中的应用概述网
- 探秘 Drain3:一款高效日志异常检测神器
尚舰舸Elsie
探秘Drain3:一款高效日志异常检测神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的日志异常检测系统,由LogPAI团队开发并开源。它旨在帮助运维人员和数据科学家快速发现系统日志中的异常行为,从而及时预测和处理潜在的问题,提升系统的稳定性和安全性。技术分析Drain3的核心技术是利用一维卷积神经网络(1DConvolutionalNeuralNet
- 机器学习算法实战系列:异常检测全攻略——从统计方法到深度学习的异常发现技术
全息架构师
AI行业应用实战先锋机器学习算法深度学习
机器学习算法实战系列:异常检测全攻略——从统计方法到深度学习的异常发现技术引言“数据中的异常往往蕴含着最有价值的信息!从金融欺诈检测到工业设备故障预警,从网络安全到医疗诊断,异常检测技术正在守护着各个领域的安全底线。”异常检测是机器学习中极具挑战性又极具价值的领域,它旨在识别数据中与大多数实例显著不同的异常模式。本文将系统讲解异常检测的核心算法,从传统的统计方法到前沿的深度学习技术,通过金融反欺诈
- 机器学习在后端告警系统中的应用:异常检测新思路
后端开发笔记
机器学习机器人人工智能ai
机器学习在后端告警系统中的应用:异常检测新思路关键词:后端告警系统、异常检测、机器学习、时序数据、误报率优化摘要:传统后端告警系统依赖固定阈值或简单规则,常因“大促误报”“节假日抽风”等问题被运维工程师吐槽。本文将带您探索如何用机器学习给告警系统装上“智能大脑”,从“机械哨兵”升级为“动态侦探”。我们将通过生活案例、算法原理解析、实战代码演示,一步步揭开机器学习在异常检测中的应用奥秘,帮您理解如何
- 工业物联网(IIoT)高保真架构案例
深山技术宅
物联网物联网架构数据库
以下是为您精心设计的工业物联网(IIoT)高保真架构案例,涵盖底层设备接入、边缘计算、云边协同及安全体系,全部基于真实工业场景提炼,附带技术决策要点和雷区警示:案例一:钢铁厂轧机预测性维护系统架构拓扑云端边缘层设备层ProfinetModbusTCPS7-300MQTTIIoT平台时序数据库数字孪生体维护工单系统边缘计算节点实时计算引擎FFT频谱分析温度场重建异常检测模型边缘网关轧机振动传感器红外
- Task01. 时序数据与 PyPOTS 介绍
三分梦~
python机器学习时序数据库数据挖掘
Task01.时序数据与PyPOTS介绍Task01.时序数据与PyPOTS介绍1.时间序列数据介绍️举例:与i.i.d数据的区别示例:1.1时间序列数据的类型1.2常见时间序列数据示例1.3时间序列研究与应用方向主要任务:1.预测(Forecasting)2.分类(Classification)3.聚类(Clustering)4.异常检测(AnomalyDetection)5.时间序列生成(Ge
- 人工智能混合编程实践:C++调用封装好的DLL进行图像超分重建(v2.0)
FriendshipT
人工智能混合编程实践人工智能c++开发语言超分辨率重建图像处理
人工智能混合编程实践:C++调用封装好的DLL进行图像超分重建(v2.0)前言相关介绍C++简介ONNX简介ONNXRuntime简介**核心特点**DLL简介**核心特点****创建与使用****应用场景****优点与挑战**图像异常检测简介应用场景前提条件实验环境项目结构C++调用封装好的DLL进行图像超分重建C++调用dll的相关代码framework.hpch.hcxx_infer_sr.
- 机器学习笔记【Week9】
kuiini
人工智能机器学习人工智能
一、异常检测问题动机在现实中,我们经常会遇到“异常检测”的任务:识别罕见、异常、不符合正常模式的数据点。例:工业设备故障检测,银行欺诈识别,异常流量检测等。核心特点:异常样本稀少,难以用监督学习训练模型。二、高斯分布建立算法前,需要假设每个特征满足高斯(正态)分布。在单一特征xjx_jxj上:p(xj;μj,σj2)=12π σjexp(−(xj−μj)22σj2)p(x_j;\mu_j,\si
- Web 架构之AI赋能:智能流量调度与异常检测
懂搬砖
web架构原力计划前端架构
文章目录摘要思维导图正文智能流量调度传统流量调度问题AI赋能流量调度原理AI流量调度实现方法应用案例异常检测传统异常检测局限AI异常检测原理AI异常检测实现方法应用案例总结摘要在当今数字化时代,Web架构面临着高并发流量和安全威胁的双重挑战。传统的流量调度和异常检测方法已难以满足日益复杂的业务需求。本文探讨了如何将人工智能(AI)技术应用于Web架构中的流量调度和异常检测,介绍了相关的技术原理、实
- 基于YOLOv8的人脸识别与跟踪系统设计与实现
YOLO实战营
YOLOui目标检测目标跟踪深度学习
1.项目背景与意义随着智能安防、智能监控、人机交互等领域的快速发展,人脸识别与跟踪技术受到了广泛关注。它不仅在安防监控系统中用于身份认证与异常检测,也在智能门禁、自动考勤和营销系统中发挥重要作用。传统的人脸检测多依赖Haar级联或基于特征的检测方法,准确率和鲁棒性有限。深度学习方法,尤其是YOLOv8等先进目标检测框架,实现了实时且高准确度的人脸检测。同时,结合人脸识别(身份验证)和多目标跟踪,可
- 智能数据桥梁:Java Excel适配器对接数据库表的AI赋能实践(支持主从表)
领码科技
低代码技能篇人工智能excelJava适配器Excel数据导入数据库转换主从表AI数据清洗
摘要随着企业数据量爆发式增长,如何高效、准确地将Excel数据导入数据库成为关键需求。本文聚焦“适配器模式”在Excel与Java数据库交互中的核心作用,结合AI技术实现智能数据识别、自动清洗与异常检测,打造灵活、高性能的导入解决方案。特别地,本文支持复杂业务中的主从表(主表与明细表)数据导入,实现先处理主表获取主键,再动态映射并插入明细表数据,事务管理确保多表数据一致性,错误处理覆盖跨表场景,提
- 西电【网络与协议安全】课程期末复习的一些可用情报
框架主义者
网络安全
来自2022年春的古早遗留档案,有人需要这个,我就发一下吧。网络安全法律法规大作业字数不少于3000字:(1)论文首页,标明论文题目、姓名、学号、电话和Email(2)论文格式:小四号字体,1.25倍行距复习重点试卷构成1020304010选择20填空(可有意思了)8简答2综合总体比较简单,综合题非常简单???不要看PPT,要看书给一个很简单的场景,协议,功能公钥、MAC、混合应用异常检测不考第一
- 从 “被动拦截” 到 “智能预判”:下一代防火墙的五大核心技术突破
柏睿网络
人工智能
传统防火墙如同仅能按"剧本"执行的机械门卫,面对复杂多变的网络威胁时,常因规则滞后、检测粗放而陷入被动。下一代防火墙(NGFW)通过五大核心技术突破,构建起以"智能预判"为核心的主动防御体系,实现从"事后响应"到"事前阻断"的范式革命。一、AI驱动的威胁检测引擎:从规则匹配到行为建模技术突破机器学习驱动的异常检测抛弃传统的"特征码匹配"模式,采用无监督学习算法(如孤立森林、VAE变分自编码器)构建
- 构筑多元视角下的智能安全能力提升之道
芯盾时代
安全网络人工智能网络安全
面对日益专业化、隐蔽化的网络攻击,传统安全防御能力在实时性、精准性和可持续性层面遭遇严峻挑战。人工智能技术通过其强大的数据解析力、模式识别力与决策自动化能力,正在重塑网络安全能力的价值,推动安全体系完成从“被动响应”到“主动免疫”的根本性变革。在威胁检测方面,人工智能通过无监督学习构建动态基线模型,实时解析网络流量、终端行为及用户操作日志,突破传统特征库对已知威胁的依赖。基于深度神经网络的异常检测
- DeepSeek引爆AI工业应用之AI赋能AMHS
爱吃青菜的大力水手
人工智能自动化持续部署开源语言模型
中国半导体AMHS关键系统解析及AI赋能本文深入探讨了中国半导体工厂中AMHS(自动物料搬运系统)的关键技术架构,包括MCS/TCS/VCS控制系统、OHT小车、无线供电轨道等核心模块,并详细阐述了如何利用人工智能(如强化学习、神经网络及DeepSeek大语言模型)赋能AMHS,实现智能调度、预测性维护、异常检测和自然语言交互。文章中还提供了软件架构设计、代码示例和数学模型的介绍,旨在为行业内技术
- 聚类算法性能对比:K-means vs DBSCAN vs 层次聚类
AI智能探索者
算法聚类kmeansai
聚类算法性能对比:K-meansvsDBSCANvs层次聚类关键词:聚类算法、K-means、DBSCAN、层次聚类、性能对比、机器学习、无监督学习摘要:聚类是无监督学习的核心任务之一,广泛应用于用户分群、图像分割、异常检测等场景。本文将用“分水果”“找朋友”“建家谱”等生活化比喻,从原理、优缺点到实战场景,一步一步对比K-means、DBSCAN、层次聚类三种主流算法。无论你是刚入门的机器学习爱
- 聚类算法参数调优指南:如何获得最佳分组效果
AIGC应用创新大全
算法聚类数据挖掘ai
聚类算法参数调优指南:如何获得最佳分组效果关键词:聚类算法、参数调优、K-means、DBSCAN、轮廓系数、Calinski-Harabasz、高维数据摘要:聚类算法是无监督学习的核心工具,广泛用于用户分群、图像分割、异常检测等场景。但很多人发现:即使选对了算法,参数设置不当也会导致“分组混乱”或“簇无意义”。本文将用“分糖果”“找人群”等生活案例,结合Python代码实战,从底层逻辑到调优技巧
- 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