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源代码杀手
AI技术快讯人工智能python
Grok-3概述与关键功能Grok-3是由xAI开发的先进AI模型,于2025年2月19日发布,旨在提升推理能力、计算能力和适应性,特别适用于数学、科学和编程问题。作为xAI系列模型的最新版本,Grok-3延续了公司对构建强大且安全的AI系统的承诺,并推动人工智能在多个领域的应用。Grok-3的核心优势在于其大规模强化学习(RL)优化,能够在几秒到几分钟内进行深度推理,适应复杂任务的需求。配备的D
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- PyThon最详细入门语法笔记
带ta去蒙古国
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写在前面:这篇笔记是由本人原创(也是第一篇原创,萌新.jpg),兄弟萌如果觉得不错的话,可以点个关注或收藏,方便以后查阅呀。文章目录前言一、PyThon数据:常量与变量1.常量1.1整型1.2浮点型1.3字符串1.4布尔型2.变量2.1查看变量类型:type(变量名)2.2强制类型转换:类型名(变量名)二、PyThon数据运算1.数学运算1.1加:``var1+var2``1.2减:``var1-
- 青少年编程与数学 02-010 C++程序设计基础 31课题、函数重载
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青少年编程`与`数学02-010C++程序设计基础31课题、函数重载一、函数重载1.函数重载的基本概念什么是函数重载?函数重载的规则2.函数重载的语法示例3.函数重载的解析规则示例:解析规则4.函数重载的注意事项(1)默认参数的影响示例:(2)返回类型不同不足以构成重载示例:(3)作用域问题示例:5.函数重载的应用场景(1)处理不同类型的数据(2)提供默认参数(3)简化接口6.函数重载与模板函数示
- LabVIEW基于双通道FFT共轭相乘的噪声抑制
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对于双通道采集的含噪信号,通过FFT获取复数频谱后,对第二通道频谱取共轭并与第一通道频谱相乘,理论上可增强相关信号成分并抑制非相关噪声。此方法适用于通道间信号高度相关、噪声独立的场景(如共模干扰抑制)。以下为LabVIEW实现方案及案例验证。实现原理与步骤1.核心数学推导设两通道信号为:通道1:S1(t)=Signal(t)+Noise1(t)通道2:S2(t)=Signal(t)+Noise2(
- 图论理论基础和存储方式的实现
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图论1图论(Graphtheory)是数学的一个分支,图是图论的主要研究对象。图(Graph)是由若干给定的顶点及连接两顶点的边所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。顶点用于代表事物,连接两顶点的边则用于表示两个事物间具有这种关系。1、图的理论基础图(Graph)用大写字母(如GGG)表示图,通常记为G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E),其中VVV表示顶点集,EEE表
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一、运算符重载是什么在C++编程中,运算符重载是一项极为强大的特性,它允许我们为自定义的数据类型(比如类和结构体)定义运算符的具体行为。你可以把它想象成给运算符赋予了新的“超能力”,让它们能够适用于我们自己创建的数据类型,就如同它们对int、double这样的内置类型操作一样自然流畅。举个简单的例子,在数学中,我们常常进行复数的运算,复数有实部和虚部。如果我们定义了一个复数类Complex,想要实
- 素数筛介绍,C++实现
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一、素数在数学的奇妙世界里,素数是一个独特而又基础的概念。素数,也被称为质数,是指在大于1的自然数中,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数。例如,2、3、5、7、11等都是素数,而4(能被2整除)、6(能被2和3整除)等则不是。素数在数学领域中具有举足轻重的地位,是数论等众多数学分支的核心研究对象。在计算机科学领域,素数也有着广泛的应用,比如在密码学中,RSA加密算法就依赖于大素数的性质来保
- 可视化学习:使用WebGL绘制圆形,实现色盘
前言在Canvas2D中实现圆形的绘制比较简单,只要调用arc指令就能在Canvas画布上绘制出一个圆形,类似的,在SVG中我们也只需要一个标签就能在页面上绘制一个圆形。那么在WebGL中我们要怎么去绘制呢?WebGL只能绘制三种形状:点、线段和三角形,它没有提供直接绘制圆形的功能,当然也无法像SVG一样使用标签,所以我们是无法直接绘制圆形曲线的,这个时候我们可以借助相关的数学知识,来实现圆形的绘
- opencv----形态学运算:开运算、闭运算、顶帽、黑帽
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一、理论与概念讲解——从现象到本质1.1开运算(OpeningOperation)开运算(OpeningOperation),其实就是先腐蚀后膨胀的过程。其数学表达式如下:开运算可以用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。1.2闭运算(ClosingOperation)先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算(ClosingOperation),其数学表达式如下:
- 【数学建模技术】路径规划算法-Dijkstra算法
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数学建模技术超入门Dijkstra数学建模算法路径规划算法
路径规划算法-Dijkstra算法1.引言路径规划是许多领域中的核心问题,尤其是在机器人导航、地理信息系统(GIS)、交通管理等方面。路径规划算法的主要目标是寻找从起点到终点的最短路径。Dijkstra算法作为一种经典的单源最短路径算法,广泛应用于各种实际问题中。本篇文章将详细探讨Dijkstra算法的原理、应用场景,并通过代码实例进行深入解析。2.Dijkstra算法原理Dijkstra算法是由
- 第0节 机器学习与深度学习介绍
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李哥深度学习专栏人工智能机器学习神经网络
人工智能:能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习:能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法(数学上的可解释性但准确率不是百分百,灵活度不高)深度学习:机器学习的一个子集:利用多层神经网络从大量数据中进行学习(设计一个很深的网络架构让机器自己学)(深度学习就是找一个函数f)机器学习算法简介(狭义)一般是基于数学,或者统计学的方法,具有很强的可解释性经典传统机器学习算法:KNN、决策树、朴素贝叶斯一
- 人工智能之数学基础:对线性代数中逆矩阵的思考?
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本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用,我们可以更好地理解和应用线性代数知识,解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示,我们知道矩阵的作用就是函数,向量a先经过矩阵1进行函数作用,然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c,这个过
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计算机视觉(ComputerVision)开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线:1️⃣数学基础(核心理论支撑)计算机视觉涉及很多数学概念,以下是必备数学知识:✅线性代数(矩阵运算是计算机视觉的核心)向量、矩阵运算(加减、乘法、转置)特征值与特征向量SVD(奇异值分解),用于图像压缩、降维齐次坐标变换(用于3D计算机视觉)✅概率统计(
- 一个人可以仿制出中望CAD 类似的软件吗
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仿制中望CAD这类工业级CAD软件对个人开发者而言几乎是不可能完成的任务,但若以研究或简化版为目标,则存在理论可能性。以下是具体分析:一、技术挑战:工业软件的复杂性远超想象几何内核(CAD的核心灵魂)中望CAD依赖自主开发的Overdrive内核,需实现:BREP/NURBS几何建模约束求解器(如草图尺寸驱动)大规模装配体管理(10万+零件级)难点:仅几何内核开发就需要数十名数学家和工程师团队协作
- 01计算机视觉学习计划
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计算机视觉系统学习计划(3-6个月)本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序,确保从基础到高级,结合理论和实践。第一阶段(第1-2个月):基础夯实✅目标:掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础(2周)每日2小时线性代数:矩阵运算、特征值分解(推荐《线性代数及其应用》)概率统计:高斯分布、贝叶斯定理微积分:偏导数、梯度下降傅里叶变换:图
- 驭码CodeRider 闪电适配阿里QwQ-32B:8小时全栈集成,AI编程效率飞跃!
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今日凌晨,国产大模型领域迎来重大突破:阿里正式发布32B推理模型QwQ-32B,根据Qwen公布的基准测试数据,QwQ-32B整体性能可媲美DeepSeek-R1,在数学推理、编程能力和通用能力等关键测试中展现出卓越性能。作为AI编程领域的创新力量,驭码CodeRider始终秉承SOTA(State-of-the-Art,指在特定任务或领域中目前性能最先进的模型)模型策略,不断动态测试与更新适配最
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1.Numpy是什么?NumPy(NumericalPython的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深
- 从零理解人工智能:技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战
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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,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。https://www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战(MNIST)3.1环境配置3.2数据预处理3.3CNN模型构建3.4模型训练与评估四、关键技术解析4.1卷
- 【高等数学&学习记录】微分中值定理
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一、知识点(一)罗尔定理费马引理设函数f(x)f(x)f(x)在点x0x_0x0的某邻域U(x0)U(x_0)U(x0)内有定义,并且在x0x_0x0处可导,如果对任意的x∈U(x0)x\inU(x_0)x∈U(x0),有f(x)≤f(x0)f(x)\leqf(x_0)f(x)≤f(x0)(或f(x)≥f(x0)f(x)\geqf(x_0)f(x)≥f(x0)),那么f′(x0)=0f'(x_0)
- 深度学习的数学之魂:传统机器学习的超越者
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深度学习的数学之魂:传统机器学习的超越者前言第一部分:神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分:网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分:图像的力量与直观理解3.1图表与动图的辅助作用3.2直观理解的桥梁第四部分:深度与专业的对话4.1深度学习与传统机器学习的比较4.2专业性强的技术分析第五部分:数学原理的深度剖析5.1神经网络的数学表达
- 深夜炸弹 阿里推理模型QwQ-32B开源及登顶
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3月6日,全球最大的AI开源社区HuggingFace更新了大模型榜单,深夜突发,开源的阿里通义千问推理模型QwQ-32B成功登顶。据了解,千问QwQ-32B在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃,整体性能比肩DeepSeek-R1,并突破性地让高性能推理模型在消费级显卡上实现本地部署,大幅降低了模型应用成本。阿里开源了最新的推理模型QwQ-32B,有3大亮点:能够与当前最先进的推理模型DeepSe
- 第六讲 中值定理、微分等式与微分不等式
Fan_558
考研笔记经验分享
前言这里记录我考研数学复习中的复习规范,通过文章格式严格要求自己每一章需要完成到什么程度,以及对我的复习提供一些帮助听课评估这一章主要内容是中值定理、微分等式与微分不等式等证明题,学这一讲花了大概一个星期,一开始的拉格朗日、罗尔、泰勒等证明根本搞不明白,后面还是靠多刷了两遍例题掌握的。微分等式与微分不等式比较简单,但是计算量比较大概念理解与记忆中值定理微分等式与不等式例题理解刷题收获与学习评估以下
- 深圳传音控股AI算法岗内推
飞300
人工智能pythonjava业界资讯
1扎实的数学基础,熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法,掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架,有一定项目经验。4良好的沟通协调能力,执着的专业精神。5参与部门AI创新项目,包括自动化测试平台、BPM流程管理等项目开发登录链接:transsion.zhiye.com/campus/jobs填写我的推荐码:EVHPB3投递,简历
- ”天下第一神数“——紫微斗数的JAVA实现!紫微玄机速run~
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各位佬儿们好呀~~互三必回哦~更多精彩:个人主页赛博算命精彩文章:梅花易数的java实现赛博算命系列文章不作溢美之词,不作浮夸文章,此文与功名进取毫不相关也!与各位共勉!!文章目录#前言:一、紫微斗数简介二、紫微斗数的数学原理1.**命盘构建规则**2.**星曜分布算法**3.**运势推导逻辑**三、Java实现步骤1.代码分布实现1.1**数据结构设计**1.2**命盘构建算法实现**1.3**
- matlab空间散点拟合曲线,matlab离散点拟合曲线
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matlab空间散点拟合曲线
matlab曲线拟合与数值点标注实例_工程科技_专业资料。实例1:现已知两组...Matlab教程曲线拟合工具箱数学科学与技术学院胡金燕lionfr@曲线拟合定义在实际工程应用和科学实践中,经常需要寻求两个(或多个)变量间的关系,而......(p,x);%获得x点处对相应的y值plot(x,y,'r*',x,y1,'b');%画出离散点和拟合曲线xlabel('墨水浓度');ylabel('吸光
- 标量、向量、矩阵与张量:从维度理解数据结构的层次
舒旻
AI杂谈矩阵数据结构线性代数人工智能深度学习
在数学和计算机科学中,维度描述了数据结构的复杂性,而标量、向量、矩阵、张量则是不同维度的数据表示形式。它们的关系可以理解为从简单到复杂的扩展,以下是详细解析:1.标量(Scalar):0维数据定义:单个数值,没有方向,只有大小。维度:0维(无索引)。示例:温度(25℃)、年龄(30岁)、灰度图像的单个像素值(128)。特点:基础数据单元,所有复杂结构的起点。2.向量(Vector):1维数据定义:
- 【无标题】四色定理拓扑证明的数学强化与物理深化框架
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拓扑学
###**四色定理拓扑证明的数学强化与物理深化框架**---####**一、拓扑收缩的数学严谨性补全**#####**1.1零点插入的平面性保持证明**-**Kuratowski定理应用**:验证插入零点后的图\(G'\)不含\(K_5\)或\(K_{3,3}\)子图。-**引理**:每次插入零点仅增加2度顶点,不改变图的平面类。-**证明**:设原图\(G\)为平面图,插入零点\(p\)将边\(
- ——四色定理的解析与证明(完整版)
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拓扑学
——四色定理的解析与证明(完整版)###**引言**四色定理自1852年诞生以来,始终是图论与拓扑学领域的核心难题。其简洁的表述——“任何平面地图仅需四种颜色即可实现邻接区域异色”——与证明过程的复杂性形成鲜明对比。1976年,Appel与Haken通过计算机穷举约1500种不可约构形,首次给出确定性证明,却因依赖机器验证引发了数学哲学层面的长期争议。此后,数学家们不断寻求更直观、更具构造性的证明
- 数据结构——六度空间理论验证
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数据结构数据结构图论
一、实验项目要求1.输入格式:多组数据输入,每组数据m+1行,第一行有两个数字,n和m,代表着n个人和m组朋友的关系,n个人的编号为1到n,第二行到第m+1行每行包括两个数字a和b,代表着两个人互相认识。输出格式:对每个结点输出与该结点距离不超过6的结点数占结点总数的百分比,精确到小数点后2位。每个结节点输出一行,格式为“结点编号:百分比%”。二、理论分析六度空间理论的数学模型属于图结构,我们把六
- 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