- 从传统Cube到现代化指标体系:物化视图驱动的指标平台升级之路
镜舟科技
StarRocks物化视图数据架构OLAP数据分析数据库湖仓一体
在高并发、高吞吐量的数据分析场景下,简单的事情往往变得不那么简单。一个业务逻辑简单的指标大盘,在日常情况下可能运行良好,但一旦面临大促或年终数据汇总等高峰期,就会出现卡顿甚至崩溃的情况。为什么在这些特定场景下,原本稳定的系统会变得不稳定?这是因为传统的指标大盘解决方案在设计时,往往没有针对高并发、多维度分析和秒级刷新等特殊需求做好充分准备。一、传统数据架构在指标分析场景下的困境1.指标平台的常见诉
- R语言倾向性匹配得分(PSM)分析
后端工程实践
r语言java开发语言R语言
R语言倾向性匹配得分(PSM)分析倾向性匹配得分(PropensityScoreMatching,PSM)是一种常用的统计方法,用于处理观察研究中的选择性偏倚。它通过建立一个倾向性得分模型,将受试者分为处理组和对照组,以实现类似于随机对照试验的效果。本文将介绍如何使用R语言进行倾向性匹配得分分析,并提供相应的源代码。导入所需的R包在进行PSM分析之前,首先需要导入所需的R包。常用的包包括Match
- python + selenium通过滑块验证
weixin_51144854
pythonselenium爬虫opencv
1、介绍使用python进行自动化操作或者爬虫过程中,可能会遇到需要进行验证的情况。本文介绍了两种通过滑块验证的方法:轮廓检测通过OpenCV进行轮廓检测,找到滑块背景中缺口的位置,计算缺口到滑块的距离。模板匹配通过OpenCV分析滑块背景图与滑块的相似度,找到滑块背景图中与滑块最相似的区域就是缺口的位置,然后计算缺口到滑块的距离。2、轮廓检测测试地址:https://accounts.douba
- 安卓端某音乐类 APP 逆向分享(二)协议分析
泡泡以安
爬虫技术#安卓逆向安卓逆向爬虫安全
以歌曲搜索协议为例,查看charles中歌曲搜索协议详情拷贝出搜索协议的Curl形式curl-H'Host:interface3.music.xxx.com'-H'Cookie:EVNSM=1.0.0;NMCID=oufhty.1667355455436.01.4;versioncode=8008050;buildver=221010200836;resolution=2392x1440;devi
- Python爬虫实战:研究MarkupSafe库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言MarkupSafe
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网数据量的爆炸式增长,网页内容自动提取与分析技术在信息检索、舆情监控、数据挖掘等领域的需求日益凸显。网络爬虫作为获取网页内容的核心工具,能够自动化采集互联网信息。然而,直接渲染爬取的网页内容存在安全隐患,特别是跨站脚本攻击(XSS)风险。攻击者可能通过注入恶意脚本窃取用户信息或破坏网站功能。MarkupSafe作为Python的安全字符串处理库,能够有效处理不可
- Pthon httpx 使用代理下载文件(qbit)
前言技术栈Python3.11.8httpx0.28.1示例代码#encoding:utf-8#author:qbit#date:2025-06-30#summary:httpx使用代理下载文件importhttpxproxy='http://127.0.0.1:8081'defDownFile(url,file):withopen(file,'wb')asf:withhttpx.stream('
- 实战|StarRocks 通过 JDBC Catalog 访问 MongoDB 的数据
方案介绍本文档介绍如何通过StarRocks的JDBCCatalog功能,结合MongoDBBIConnector,将MongoDB数据便捷接入StarRocks,实现数据打通和SQL查询分析,以下是整体流程图。前提条件StarRocks环境:版本≥3.0,支持JDBCCatalog功能。MongoDBBIConnector:已安装并运行,版本需与MongoDB兼容(参考MongoDB官方文档)。
- JVM调优实战 Day 11:JVM参数调优最佳实践
在未来等你
JVM调优实战JVMJava性能优化调优虚拟机
【JVM调优实战Day11】JVM参数调优最佳实践文章标签jvm,jvm调优,java性能优化,jvm参数配置,垃圾回收,JVM监控,Java开发,架构设计文章简述在Java应用的性能调优过程中,JVM参数的合理配置是影响系统稳定性和吞吐量的关键因素。本文作为“JVM调优实战”系列的第11天内容,全面讲解JVM参数调优的核心概念、技术原理与实际应用场景。文章从JVM内存模型、GC策略出发,深入分析
- JVM调优实战 Day 5:内存泄漏与溢出分析
在未来等你
JVM调优实战JVMJava性能优化调优虚拟机
【JVM调优实战Day5】内存泄漏与溢出分析文章简述在Java应用中,内存泄漏和内存溢出是常见的性能瓶颈问题。本文作为“JVM调优实战”系列的第五天内容,深入讲解了JVM中内存泄漏与溢出的基本概念、原理机制、常见问题及诊断方法。文章通过理论结合实践的方式,介绍了如何使用JVM工具如jstat、jmap、jhat等进行堆内存分析,并提供了完整的代码示例和配置参数。同时,文中还包含一个真实生产环境中的
- 导数:微积分的核心概念与实用解析
你一身傲骨怎能输
数学分析导数
文章摘要导数是描述函数瞬时变化率的数学工具,定义为极限值(f’(a)=limh→0f(a+h)−f(a)h)\lim_{h\to0}\frac{f(a+h)-f(a)}{h})limh→0hf(a+h)−f(a)),若存在则称函数在点a可导。其几何意义是函数图像在点(a,f(a))处切线的斜率。导数计算的是函数值增量与自变量增量比值的极限,反映瞬时变化率。例如,(f(x)=x^2)的导数为(f’
- 实数有序域:数学分析的基础公理
你一身傲骨怎能输
数学分析有序域
文章摘要实数作为有序域的性质是数学分析的基本公理之一。实数集R满足:(1)域结构:具有加法、乘法运算及其逆运算;(2)全序关系:存在大小比较关系"0等重要推论。但仅有序域性质不足以完全刻画实数,还需加入完备性公理(如连续性)才能完整定义实数体系。这些公理共同构成了数学分析中实数理论的基础。在数学分析中,实数的有序域性质是实数体系的最基本公理之一。下面详细说明实数作为有序域的定义,以及它在数学分析中
- AD基础操作--快捷使用
1,单位换算(快捷键Q)1mil=1/1000inch=0.00254cm=0.0254mm2,Mechanical1画板子尺寸:Place---Dimension---Dimension(进行标注板子大小)topoverlay3,pcb中选择坐标:(快捷键:J+L)4,pcb中选择元器件:(快捷键J+C)注:原理图中选中元器件,pcb中也相应的选中。5,Pcb板层方格变点/改变栅格长度:右键--
- 文心大模型4.5及X1重磅上线,真实测评
2025年3月16日,人工智能领域迎来一场重要盛事——百度文心大模型4.5如期正式发布。与此同时,百度还惊喜推出了另一款全新模型——文心大模型X1。目前,文心大模型4.5和X1已在文心一言官网(https://yiyan.baidu.com/)正式上线,并免费向用户开放。其中,文心大模型4.5面向企业用户和开发者,用户可以通过登录百度智能云千帆大模型平台,轻松调用文心大模型4.5的API接口,快速
- 【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南:从少样本提示到企业级应用实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3实战LLaMa3上下文AI入门程序员的AI开发第一课人工智能AI
一、上下文学习(ICL)的技术本质与LLaMA3突破(一)ICL的核心原理与模型机制上下文学习(In-ContextLearning)的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力,使模型无需微调即可适应新任务。LLaMA3的ICL架构通过以下机制实现突破:任务抽象:从示例中提取输入输出映射规则,如情感分析中的正负向判断模式模式泛化:将规则迁移到新输入,支持跨领域知识迁移动态适应:实时调整注意力分布
- 互联网大厂Java面试指南:从基础到高阶技术栈与业务场景实战
yiiyx
Java场景面试宝典JavaSpringBoot微服务面试分布式系统
互联网大厂Java面试指南:从基础到高阶技术栈与业务场景实战场景介绍本文模拟互联网大厂高级Java工程师面试场景,涵盖JavaSE、Spring生态、微服务、数据库、缓存、消息队列等技术栈,结合音视频、电商、金融等业务场景,提供3轮渐进式提问与详细解析。技术栈核心语言与平台:JavaSE(8/11/17),JakartaEE(JavaEE),JVM构建工具:Maven,Gradle,AntWeb框
- Python爬虫实战:研究difflib库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫easyui开发语言前端difflib
1.引言1.1研究背景与意义在信息爆炸的数字时代,互联网每天产生海量文本内容。据统计,全球新闻网站日均发布文章超过300万篇,社交媒体平台产生的文本信息量更以亿级单位增长。这种信息过载带来了内容同质化、抄袭剽窃等问题,给新闻媒体行业、学术研究领域和搜索引擎优化等带来了挑战。文本相似度分析作为自然语言处理的重要分支,能够有效识别内容间的相似程度,具有重要的应用价值:新闻媒体行业:通过检测新闻抄袭和重
- .net基于数据库实现分布式锁
.NET基于数据库实现分布式锁全解析前言在分布式系统中,分布式锁是保证数据一致性和避免并发问题的重要手段。在.NET环境下,除了使用Redis、Zookeeper等专业工具实现分布式锁,我们还可以基于数据库来实现。本文将深入探讨如何在.NET中利用数据库实现分布式锁,并分析其优缺点和注意事项。实现思路基于数据库实现分布式锁的核心思路是利用数据库的事务和唯一性约束。我们可以创建一个专门的表来存储锁的
- HarmonyOS NEXT仓颉开发语言实战案例:外卖App
幽蓝计划
开发语言harmonyos
各位周末好,今天为大家来仓颉语言外卖App的实战分享。我们可以先分析一下页面的布局结构,它是由导航栏和List容器组成的。幽蓝君目前依然没有找到仓颉语言导航栏的系统组件,还是要自定义,这个导航栏有三部分内容,可以使用两端对齐,要注意的是,如果需要中间部分在页面中间需要两端的内容宽度相同。导航栏和页面的布局结构代码如下:Column{Row{Text('幽蓝外卖').fontColor(Color.
- 机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与库存优化
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能机器人深度学习python神经网络sklearn
在当今全球化的商业环境中,供应链管理的效率和灵活性对于企业的竞争力至关重要。智能供应链通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从原材料采购到产品交付的全流程优化。机器学习技术在智能供应链中的应用尤为突出,尤其是在需求预测和库存优化方面。本文将探讨机器学习在智能供应链中的应用,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能供应链中的需求预测准确的需求预测是供应链管理的核心。需求预测
- 面向隐私保护的机器学习:联邦学习技术解析与应用
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习tensorflowpython神经网络cnn
在当今数字化时代,数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施,企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而,机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持,这就产生了一个矛盾:如何在保护数据隐私的前提下,充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化?联邦学习(FederatedLearning)作为一种新兴的隐私保护技术,为解决这一问
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景
SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1:文本预处理与特征提取**3.**步骤2:特征向量化与哈希映射**4.**步骤3:特征向量聚合**5.**步骤4:降维生成SimHash值**6.**步骤5:计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码(Python简化示例)四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(145)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文笔记论文阅读
ReasoningLimitationsofMultimodalLargeLanguageModels.AcasestudyofBongardProblems➡️论文标题:ReasoningLimitationsofMultimodalLargeLanguageModels.AcasestudyofBongardProblems➡️论文作者:MikołajMałkiński,SzymonPawlo
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(140)
SemiHVision:EnhancingMedicalMultimodalModelswithaSemi-HumanAnnotatedDatasetandFine-TunedInstructionGeneration➡️论文标题:SemiHVision:EnhancingMedicalMultimodalModelswithaSemi-HumanAnnotatedDatasetandFine-T
- autobank渗流分析计算教程_高土石坝坡稳定性分析
Oliverzzzhang
原标题:基于滑弧动力有限元耦合法的高土石坝坝坡稳定性分析摘要:为研究高土石坝坝坡的稳定性,以某水电站高土石坝坝坡为例,采用条分法与有限元法耦合的计算方法进行分析,选取3个典型断面,对其设计工况和校核工况下的上下游断面的安全系数进行计算。计算结果表明:(1)下游坝坡最小安全系数比上游大,设计工况安全系数比校核工况安全系数大;(2)3个断面在各工况下取得最小值的时刻近似,符合坝坡稳定的计算规律;(3)
- 可达性分析算法Test
ThetaarSofVenice
算法javajvm
可达性分析算法相对于引用计数算法而言,可达性分析算法同样具备实现简单和执行高效等特点,更重要的是,该算法可以有效地解决在引用计数算法中循环引用的问题,防止内存泄漏的发生,这个算法目前较为常用。Java语言选择使用可达性分析算法判断对象是否存活。这种类型的垃圾收集通常叫作追踪性垃圾收集(TracingGarbageCollection),它的基本流程如下。可达性分析算法是以GCRoot(根对象)(见
- AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能网络ai
AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率关键词:AI人工智能、空间智能领域、运营效率、智能算法、数据驱动摘要:本文聚焦于AI人工智能在空间智能领域的应用,旨在探讨其如何助力该领域提升运营效率。首先介绍了空间智能领域的背景和相关概念,阐述了AI在其中的核心作用和原理。接着详细讲解了相关核心算法,并结合数学模型进行分析。通过项目实战案例展示了AI在空间智能领域的具体应用和实现方式。同时探讨了实际应用场
- 在 Excel 中实现引用另一个Excel文件中VBA代码的三种方法
唐骁虎
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在Excel中,让第二个文件引用第一个文件中的VBA代码有以下几种方法:方法一:使用VBA项目引用操作步骤打开第一个包含VBA代码的Excel文件(假设为File1.xlsm)和第二个需要引用代码的Excel文件(假设为File2.xlsm)。在File2中,按下Alt+F11打开VBA编辑器。在VBA编辑器中,点击菜单栏的“工具”->“引用”。在弹出的“引用”对话框中,点击“浏览”按钮。找到并选
- Vue中的v-if与emit事件传递:一个常见陷阱分析
发现你走远了
vue.jsjavascript前端
Vue中的v-if与事件传递:一个常见陷阱分析在Vue开发中,v-if与事件传递的组合可能会导致一些难以排查的问题。本文将分析一个典型案例,并提供解决方案。问题描述在一个登录流程中,我们有三个组件嵌套:InviteCodeDialog(邀请码验证组件)PcLogin(登录组件,包含InviteCodeDialog)PcLoginView(页面组件,包含PcLogin)每个组件都有自己的日志输出:/
- Adobe Firefly AI驱动设计:实用技巧与创新思维路径
reddingtons
人工智能adobe大数据photoshopillustratorPremiereInDesign
开篇分享最近深度体验了英国ParvisSchoolofEconomicsandMusic的Adobe正版教育订阅,挖掘CreativeCloud全家桶的各种功能时,收获了不少惊喜,迫不及待想跟大家分享!简单聊聊这个订阅的体验:Firefly积分超给力,每周1500点,堪称我用过最慷慨的版本;设备支持方面,最多可绑定4台设备,可惜我手头设备不多,没能玩个尽兴(预算有限,笑);透明度上,学校提供的IT
- 设计大佬都在用的5个Adobe神仙技巧,悄悄帮你重塑工作流
reddingtons
adobe人工智能photoshopillustrator设计师设计技巧UI设计
哈喽,大家好!最近有机会深度体验了一下奥地利Blueskyy艺术学院的Adobe教育版全家桶,在研究和使用过程中,发现了不少有意思的东西,觉得非常有价值,忍不住想和大家分享一下。先简单聊聊这个订阅的感受吧:Firefly积分:这应该是我见过最慷慨的版本了,每周有1500点积分,对于我们这种经常需要AI辅助创作的设计师来说,简直是“无限弹药”。设备数量:官方支持4台设备激活。我个人设备没那么多(钱包
- 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