- 10.6 ChatGLM3私有数据微调实战:24小时打造高精度模型,显存直降60%
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力chatgpt机器学习深度学习人工智能语言模型
ChatGLM3私有数据微调实战:24小时打造高精度模型,显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时,数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路:通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据,降低人工标注成本。步骤示例(以生成客服对话数据为例):fromlangchain.prompts
- https和http有什么区别
洞阳
面试计算机网络httphttps网络协议
目录一、核心区别:是否基于加密传输二、底层传输机制差异三、HTTPS的加密原理四、应用场景差异五、其他细节区别总结在网络通信中,HTTP(HypertextTransferProtocol,超文本传输协议)和HTTPS(HypertextTransferProtocolSecure,超文本传输安全协议)是两种常用的应用层协议,核心区别在于安全性、底层传输机制和使用场景。以下是详细说明:一、核心区别
- vscode报错:找不到任务“g++.exe build active file”。(Linux)
错误原因:task.json文件中的“label”和launch.json中的"preLaunchTask"不匹配,要保持这两个参数一致(大部分原因都是因为中英文不匹配)!task.jsonlaunch.json以上是修改后的,因为task文件是自动生成的,label处错误写法是:g++.exe的生成活动文件(中文),而launch文件找不到中文,就报错找不到了。把task文件中的改成英文就可以了
- Halcon例程学习四:pcb_inspection.hdev
CVer_
Halcon例程学习学习
一、例程介绍这个例程主要是检测pcb电路板中的一些电路线缺陷二、例程相关算子gray_opening_shape()//特定形状结构元的灰度开运算gray_closing_shape()//特定形状结构元的灰度闭运算dyn_threshold()//动态二值化操作三、例程处理流程1.对原图像进行灰度开运算,图像先腐蚀再膨胀。经过灰度开运算后,图像整体会变暗一些,并且会将黑色区域中的白色缺陷进行填充
- Flink ClickHouse 连接器:实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接
Edingbrugh.南空
大数据flinkflinkclickhouse大数据
引言在大数据处理领域,ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架,而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库,专为在线分析处理(OLAP)场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁,使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互,实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容,包括其特点、使用方法
- PDF处理控件Spire.PDF教程:在Java中读取PDF,提取文本、图片和表格
CodeCraft Studio
pdfjava国产化Spire.pdf文档处理
在数据驱动的现代开发中,高效处理PDF文档已成为Java开发者不可或缺的核心能力。无论是处理各类发票扫描件、业务分析报告,还是包含丰富图表的技术文档,掌握Java版的PDF解析技术都将大幅提升数据处理效率,充分释放文档中的商业价值。本指南将介绍如何使用Spire.PDFforJava读取PDF文档,涵盖从可搜索的PDF提取文本、表格和图片,以及通过OCR技术从扫描版PDF中读取文本。Spire.P
- PPT处理控件Aspose.Slides教程:在 PowerPoint 文件中创建 3D 形状
CodeCraft Studio
3D/2DCAD文档管理powerpoint3dpython
概述在PowerPoint文件中创建3D形状可以显著增强演示文稿的视觉吸引力。此功能对于建筑、教育和设计等以视觉表现为关键的行业至关重要。通过使用Aspose.SlidesforJava,开发人员可以轻松地将3D模型渲染集成到他们的应用程序中。该库以其灵活性和高级自定义选项而闻名,使其成为在PowerPoint中创建3D形状的理想选择。凭借其强大的功能,Aspose.SlidesforJava使开
- Hadoop MapReduce入门
且行且安~
数据分析进阶之路Linux命令hadoopMapReduce入门
入门简介计算过程分为两个阶段Map和ReduceMap阶段并行处理输入数据Reduce阶段对Map结果进行汇总针对python语言来说:map函数或者reduce函数来说,输出的数据格式为元组tuple一个简单的MapReduce程序只需要指定map()reduce()input()output()剩下的由框架完成。Linux常见命令:-读取文件(文本文件,在Windows下使用记事本打开的文件)
- PPT处理控件Aspose功能演示:使用C#从PowerPoint文件中提取文本
Lee-Shyllen
Aspose文档开发文档管理asposePPT文档开发文档处理
有时需要从PowerPoint幻灯片中提取文本以执行文本分析。另一方面,可能需要提取文本并将其保存在文件或数据库中以进行进一步处理。因此,本文介绍了如何使用C#从PowerPoint演示文稿中提取文本。特别是,将学习如何从特定的幻灯片或整个演示文稿中提取文本。从PowerPoint幻灯片中提取文本从PowerPoint演示文稿中提取文本为了处理PowerPoint演示文稿,Aspose提供Aspo
- opencv初步学习——图像处理2
这一部分主要讲解如何初步地创建一个图像,以及彩色图像我们的一些基本处理方法一、创建一个灰度图像1-1、zeros()函数[NumPy库]要用到这一个函数,首先我们需要调用我们的NumPy库,这一个函数的作用是可以帮助我们生成一个元素值都是0的二维数组,如果我们把这些数据放到一张图片里面去,那么就对应着我们的一个黑色图像。当然我们也可以通过修改数组中的数字大小来改变图像的颜色(但还是灰度图像)(1)
- PPT处理控件Aspose.Slides功能演示:使用 C# 在 PowerPoint 演示文稿中创建 SmartArt
Augenstern__zyx
c#htmlcssppt
演示文稿中的SmartArt用于以视觉形式提供信息。有时,选择使简单的文本更具吸引力。而在其他情况下,它用于演示流程图、流程、不同实体之间的关系等。下面将介绍如何使用C#以编程方式在PowerPoint演示文稿中创建SmartArt。目录在PowerPoint中创建SmartArt的.NETAPI使用C#在PowerPoint中创建SmartArt形状使用C#在PowerPoint中访问Smart
- 如何在YashanDB数据库中实现自动化数据处理
数据库
在现代信息系统中,数据库技术广泛应用于数据的存储、管理及分析,成为关键的基础设施。自动化数据处理作为提升系统效率和降低运维成本的重要手段,面临性能瓶颈、数据一致性及高可用性等挑战。YashanDB作为一款具备高性能、多场景支持的数据库系统,提供了丰富的架构和功能支持,有助于实现复杂业务的自动化数据处理。本文针对YashanDB在自动化数据处理中的应用,展开详细技术分析,旨在为数据库管理员、开发人员
- AI 浪潮下的锚与帆:工程师文化的变与不变 | 架构师夜生活
工程师文化
目录:一、那些让程序员焦虑的"假消息"二、我们理解的工程师文化三、AI到底改变了什么四、程序员需要学什么新技能五、80后程序员vs 00后程序员六、最好的时代永远在前方引言公司食堂里,一个产品经理和一个程序员正在讨论一个让行业都焦虑的话题:"AI来了,你们程序员还有什么用?我直接对着机器说需求,它就能给我做出来,我还要你干嘛?你还要给我排期!"产品经理显得有些得意。"你对它说的话它听得懂吗?它生成
- 基于Linux下的vscode c/c++开发环境搭建详细教程
墨小傲
linuxvscodec语言
vscode是文本编辑而非集成开发环境,需要经过配置才能在其上编译执行代码。本教程将具体详解在linux上配置VisualStudioCode使用GCCC++编译器(g++)和GDB调试器的方法(GCC是GNU编译器集合,GDB则是GNU调试器)。配置vscode后,将通过在VSCode中编译和调试一个简单的C++程序告知您具体该如何操作。一、先决条件安装VisualStudioCode.安装C+
- 量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点:英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU,IBM量子处理器突破512比特,光子计算商用成本降至$5/TOPS实测突破:Llama3-405B在光子-量子混合集群训练能耗下
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
推理(Inference)是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同,推理阶段不计算梯度也不更新权重,仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析:1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数(权重和偏置)。前向传播:输入数据逐层计算,得到输出。后处理:根据任务类型解析输出(如分类取概率最大值,回归直接输出)。2.代码实现(Python+NumPy)(1)定义模型
- OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述使用LocalBinaryFeatures(LBF)算法进行面部关键点检测(faciallandmarkdetection)。该算法通过级联回归树预测人脸的68个关键点,具有较高的精度和速度。公共成员函数staticPtrcreate(constParams&pa
- Aurora中插入伪代码的字体设置
中文:宋体英文:TimesNewRoman公式:LatinModernMath,跟包newtxmath有关word里面插入对象-->选择AuroraEquation-->Properties-->Packages,复制以下代码:%!TEXprogram=xelatex%强制使用XeLaTeX引擎\documentclass[a4paper]{article}%\usepackage{mathptm
- springboot3.x中集成springdoc-openapi
恋上钢琴的虫
springspringbootjava
springdoc-openapi简介springdoc-openapijava库有助于使用springboot项目自动生成API文档。之前项目组一直用的Swagger库,一方面官方一直不更新,另一方面在SpringBoot升级到3.0.x之后SpringFox也是无法继续支持Swagger了,对此官方给出的建议是用另一种接口文档解决方案SpringDoc1、在pom.xml中引入SpringDo
- 2024-2025 贡献的开源项目总结
dotNET跨平台
开源
盘点2024-2025贡献的开源项目总结Intro借着统计贡献的时候盘点一下自己过去一年对别的开源项目合并的pullrequest,统计时间:从2024-04-01到2025-03-31,按PR合并的时间算PR总计:184,去掉自己仓库的PR对其他开源项目的PR总计:100,仓库数量:51,详细列表如下AllPRcontributions0xced/ChiselupdateMongoDbdrive
- 【大厂面试题】千万级大表如何快速删除大量数据
CBeann
【面试题】【架构&案例】【MySQL】java开源springjvmmysql大厂面试题
-作者简介:大厂高级Java开发工程师-称号:CSDN博客专家✨、阿里云博客专家-公众号:云服务小管家。免费的阿里云服务器☁和云环境直接使用-生活:专注于后端技术分享迷茫时可来瞅瞅码农轨迹♂️-服务:提供模拟面试和简历辅导,提供生产项目。内推可私信✉-卷卷群:可以和大家一起学习,一起进步-如果感觉博主的文章还不错的话,请三连支持一下博主哦背景最近在做一个项目,除了验证功能,还需要验证性能,所以前
- 【面试题】为什么kafka的吞吐量这么高
oraen
面试系列kafka分布式
我们总结一下为什么kafka的吞吐量高核心:顺序写+零拷贝+批处理一数据模型简单+顺序读写磁盘1kafka的数据存储本质上使用的是Append-only日志模型,数据写入和读取是顺序的,不需要复杂索引或随机写,大大简化了写路径,2消息以顺序追加方式写入磁盘,避免了随机写,而且顺序写入能够更高效地配合操作系统的页缓存,进一步提升写的性能。3消息的消费也是顺序读取的,顺序读取硬盘数据再配合内存映射大大
- 如何解决Ubuntu服务器拉取github代码失败
徐方芳
github
使用gitclone拉取GitHub代码时出现以下错误:fatal:unabletoaccess'https://github.com/XXX':Failedtoconnecttogithub.comport443after133795ms:Connectiontimedout通过查找资料,找到解决办法,可以通过运行以下代码解决:gitconfig--global--unsethttp.proxy
- fac-via-ppg 项目使用教程
fac-via-ppg项目使用教程fac-via-ppgForeignAccentConversionbySynthesizingSpeechfromPhoneticPosteriorgrams(Interspeech'19)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fac-via-ppg1.项目目录结构及介绍fac-via-ppg/├──data/│└──fi
- 扩散模型中的 Transformer:图像生成及其延展应用询问 ChatGPT
DeepSeek大模型官方教程
transformerchatgpt深度学习自然语言处理人工智能ai大模型学习
扩散模型近年来在生成逼真但合成的连续媒体内容方面引起了广泛关注。本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用,并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式,从而建立基本背景。接着,我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构,这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。随后,我们将深入探讨构成基础架构的核心模块,
- STM实战开发(4):STM32控制蜂鸣器发声的开发博客
嵌入式开发项目
2025年嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机物联网
1.前言随着智能硬件的发展,蜂鸣器成为了很多嵌入式系统中的一个常见输出装置。无论是作为警报声,还是作为提示音,蜂鸣器都可以为用户提供直观的声音反馈。在嵌入式开发中,STM32由于其强大的性能和灵活的外设配置,成为了实现蜂鸣器控制的理想平台。本文将以STM32为开发平台,详细讲解如何控制蜂鸣器发声。通过本篇博客,你将能够了解蜂鸣器的工作原理、如何连接蜂鸣器到STM32单片机,以及如何编写控制蜂鸣器的
- STM32之有源蜂鸣器模块
如愿小李单片机设计
单片机嵌入式硬件stm32
目录一、系统概述二、无源蜂鸣器模块简介2.1基本概念与工作原理2.2与无源蜂鸣器对比2.3关键电气参数2.4硬件驱动设计2.5选型与使用注意事项三、硬件设计3.1硬件组成3.2硬件连接四、软件设计4.1开发环境配置4.2关键代码实现4.2.1GPIO初始化4.2.2蜂鸣器控制函数4.2.3报警模式实现五、注意事项5.1驱动电路必须使用三极管5.2电压匹配5.3保护措施5.4电流消耗六、总结一、系统
- 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models
Bosenya12
论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先,扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着,模型生成一个增强的数据集,并进一步优化以提高保真度。最后,这些合成数据与少量样本训练数据集结合,用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色,这表明模型与真实数据更加吻合,如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff(Bi-GuidedDiffusion)
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
一休哥助手
人工智能架构RAG
摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
1989
0基础学AIbert人工智能深度学习神经网络cnnpython自然语言处理
本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- 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