- FPGA实现图像处理算法的创新点
芯作者
DD:日记1024程序员节硬件工程图像处理人工智能
以下是FPGA(现场可编程门阵列)实现图像处理算法的一些创新点:一、并行处理能力大规模并行运算创新点描述:FPGA具有丰富的逻辑资源,可以构建大量的并行处理单元。在图像处理算法中,许多操作(如滤波、边缘检测等)可以并行执行。例如,对于一个3×3的图像滤波操作,FPGA可以同时对图像中的多个像素点进行滤波计算,而不像传统的CPU那样需要顺序处理每个像素。这大大提高了处理速度,能够满足实时图像处理的需
- 代码模块化开发而不是全部代码写在构造函数里的优点
奇树谦
experience开发语言
文章目录1.提高代码可读性结构清晰易于定位问题2.增强代码可维护性局部修改独立更新3.促进代码重用功能复用组件化开发4.便于团队协作分工明确并行开发5.提升测试效率单元测试集成测试6.降低系统复杂度分层架构逐步构建7.提高代码质量专注优化遵循规范8.适应需求变化灵活调整减少风险总之祝大家都能养成良好的代码编写习惯,拒绝屎堆代码!!!代码模块化开发是一种将程序分解为独立、可重用的模块或组件的开发方法
- 嵌入式基础:Linux C语言:Day1
墨️穹
嵌入式学习数据库
一、终端的操作1、打开终端ctrl+alt+t:打开一个新终端(该终端前可以没有终端)ctrl+shift+e:在同目录下,水平方向并行打开一个新的终端(在已有终端下进行)ctrl+shift+o:在同目录下,垂直方向并行打开一个新的终端(在已有终端下进行)ctrl+shift+n:在同一路径下,打开新的终端,两个终端分开(在已有终端下进行)ctrl+shift+t:在同一路径下,打开新的终端,两
- xgboost在spark集群使用指南
一颗小草333
算法mapreducespark数据挖掘
简介XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,具有高效、灵活和可移植性。在梯度增强框架下实现了机器学习算法。XGBoost提供了一种并行树增强(也称为GBDT、GBM),可以快速、准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop、SGE、MPI)上运行,可以解决数十亿个示例的训练问题。xgb相对于gbt所做的改进:1.2.3.XGBoost可以使用R、python、java
- 如何开启Chrome浏览器、Edge浏览器、Firefox浏览器的实验室功能
new code Boy
chromeedgefirefox
Chrome浏览器:chrome://flagsEdge浏览器:edge://flagsFirefox浏览器:about:config以下Chrome、Edge常用配置开启并行下载:enable-parallel-downloading标签页分组功能:tab-groups开启阅读模式:enable-reader-mode开启深色模式:enable-force-dark开启全局媒体播放控制:glob
- 《剖析Transformer架构:自然语言处理飞跃的幕后英雄》
人工智能深度学习
在人工智能的迅猛发展进程中,自然语言处理(NLP)领域取得了令人瞩目的突破,而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。自从2017年在论文《AttentionIsAllYouNeed》中被提出,Transformer便在NLP领域引发了一场革命,彻底改变了模型处理和理解人类语言的方式。打破传统枷锁,开创并行计算新时代在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体,如
- 【秋招算法面试】面试官提问“大模型流水线并行”,我是一脸问号。。。
大模型与自然语言处理
NLP与大模型python人工智能开发语言大模型深度学习
最近已有不少大厂停止秋招宣讲,准备计划准备春招吧。节前,我们邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点、大模型技术趋势、算法项目落地经验分享等热门话题进行了深入的讨论。总结链接如下:《大模型面试宝典》(2024版)发布!喜欢本文记得收藏、关注、点赞。流水线并行,是在大模型出来之后才逐渐火起来的。在此之前,大家可能听到数据并行和模型
- 性能优化案例:通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能
weixin_30777913
大数据sparkpython
在PySpark中,spark.default.parallelism是一个关键参数,直接影响作业的并行度和资源利用率。通过合理设置spark.default.parallelism并结合数据特征调整,可显著提升PySpark作业的并行效率和资源利用率。建议在开发和生产环境中进行多轮基准测试以确定最优值。以下是如何通过调整此参数优化性能的详细说明,结合案例和最佳实践:1.参数作用与问题场景参数意义
- [rk3588]Linux下docker运行安卓镜像
于山巅相见
#驱动调试实例linuxdockerandroiddebian
关于在Linux下docker运行Android拿来挂机玩游戏一类的一直感觉很有意思,后面就在网上搜集了一下资料,资料有点少且乱,总的尝试下来也踩了不少的坑,这里我记录一下我部署的过程,有感兴趣的朋友可以直接拿去用。1.环境介绍开发板:ArmSoM-sige7Kernel:5.10.160OS:Debian11开源docker镜像:redroid2.内核配置RK发布的LinuxSDK默认不支持do
- 简识JVM中并发垃圾回收器和多线程并行垃圾回收器的区别
天天向上杰
jvmjava算法
在JVM中,多线程并行垃圾回收器和并发垃圾回收器是两种不同类型的垃圾回收机制,它们的主要区别在于垃圾收集线程与用户线程之间的运行关系,以及这种关系对应用程序性能的影响。以下是对这两种垃圾回收器的详细比较:一、多线程并行垃圾回收器定义与特点:多线程并行垃圾回收器(如ParallelGC)利用多核CPU的优势,通过多个垃圾收集线程同时工作来提高垃圾回收的效率。这些垃圾收集线程在垃圾回收过程中是并行的,
- 细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉机器学习conda
基本原理DEAB模型的基本原理是通过细节增强卷积(DEConv)和内容引导注意力(CGA)机制的协同工作来实现细节增强注意力功能。这种设计使得模型能够在处理图像时更好地保留细节信息,同时关注图像中的重要内容。DEAB模型的核心组件包括:细节增强卷积(DEConv):DEConv是一种创新的卷积层设计,通过并行部署普通卷积和差分卷积来增强特征提取能力。差分卷积包括中心差分卷积(CDC)、角差分卷积(
- 将不同的git 分支代码相互合并并上传到远程
weixin_42113341
git
在Git中,分支是用于并行开发不同功能或修复的机制。根据您的描述,您当前在yhp分支上进行开发,并希望将这部分代码上传到远程的yhy分支。以下是两种常见的方法及其详细操作步骤:方法一:将yhp分支的代码合并或变基到yhy分支,然后推送这种方法适用于您希望将yhp分支上的所有提交记录保留在yhy分支上的情况。步骤:确保本地仓库是最新的首先,拉取远程仓库的最新更改,确保您的本地仓库是最新的。gitfe
- 使用Python实现并行计算算法:效率提升的利器
Echo_Wish
Python进阶python算法开发语言
在处理大规模数据和计算密集型任务时,单线程的处理方式往往显得力不从心。并行计算作为一种提升计算效率的重要手段,能够充分利用多核处理器的优势,加速任务的完成。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言,提供了丰富的并行计算工具。本文将详细介绍如何使用Python实现并行计算算法,并通过具体代码示例展示其实现过程。项目概述本项目旨在通过Python实现一个并行计算算法,展示如何利用Python的多线
- python做并行计算_python做并行计算可以吗
角动量不守恒
python做并行计算
python可以做并行计算,下面是相关介绍:一、概览ParallelPython是一个python模块,提供在SMP(具有多个处理器或多核的系统)和集群(通过网络连接的计算机)上并行执行python代码的机制。它轻巧,易于安装和与其他python软件集成。ParallelPython是一个用纯Python编写的开源和跨平台模块。二、特性在SMP和集群上并行执行python代码易于理解和实现基于Jo
- python并行计算
weixin_30894389
0.基础并行/发:multiprocessing/threading1.concurrent2.并发:asynico3.Ipython下的并行计算:使用ipyparallel库的IPython提供了前所未有的能力,将科学Python的探索能力与几乎即时访问多个计算核心相结合。系统可以直观地与本地或网络的计算节点集群进行交互,而不管集群的实现方式如何。这种易于交互使用帮助IPython和Python
- Python并行计算:提高效率的利器
uote_e
pythonjavalinuxPython
在现代计算领域中,处理大规模数据和复杂计算任务是常见的挑战。为了应对这些挑战,一种常见的解决方案是利用并行计算技术。Python作为一种流行的编程语言,也提供了强大的工具和库来支持并行计算。本文将介绍Python中的并行计算概念和技术,并提供一些示例代码。并行计算简介并行计算是指同时执行多个计算任务,以提高计算效率。在传统的串行计算中,任务是按顺序依次执行的,而并行计算可以将任务分解成多个子任务,
- InceptionV1实现猴痘病识别案例
小叮当爱咖啡
计算机视觉人工智能神经网络深度学习
本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者:K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元,提出了卷积层的并行结构,实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题,使用了1*1的卷积核实现降维操作,以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用:降低输入特征图的通道数,减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积,3*3卷积
- pytorch-分类-检测-分割的dataset和dataloader创建
呆呆珝
基础pytorch分类人工智能
1.前言在PyTorch中,Dataset和DataLoader是两个重要的工具,用于构建输入数据的管道。(1)Dataset是一个抽象类,表示数据集,需要实现__len__和__getitem__方法。(2)DataLoader是一个可迭代的数据加载器,它封装了数据集的加载、批处理、打乱和并行加载等功能。2.分类任务创建Dataset和DataLoader(1)对于分类任务,Dataset需要返
- Git配置SSH及通过IDEA连接GitLab方法总结
小鹿的周先生
gitsshintellij-idea
写在前面:还记得大学毕业来到公司那一阵子,老大叫我配置Git环境,并且通过SSH连接GitLab来上传和拉取代码。当时我整了一个下午还是没能配置好。一个方面是自己能力实在是太差了,另一个方面是网上有些方法都比较乱、不够详细。前几天我的Git工具出现了莫名其妙的错误(能够拉取新代码、当时上传代码却失败了),于是我重新配置了SSH。后面决定写一篇博客来记录一下。开始配置1、下载并且安装git2、第一次
- 任务执行模式全解析:并发、并行、串行与同步、异步的对比
Nita.
并行编程C#并行编程
目录1.并发(Concurrent)、并行(Parallel)、串行(Serial)1.1并行(Parallel)1.2并发(Concurrent)1.3并发与并行的区别1.4串行(Serial)2.同步(Synchronous)与异步(Asynchronous)2.1同步(Synchronous)2.2异步(Asynchronous)2.3同步与异步的区别3.并行编程和异步编程3.1区别3.2实
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- uniapp介绍配置启动
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1安装:cli工程全局安装vue-clinpminstall-g@vue/cli通过cli创建uni-app项目vuecreate-pdcloudio/uni-preset-vuemy-projectcd到项目内部2切换yarn:(Yarn会在每个安装包被执行前校验其完整性。npm会等一个包完全安装完才跳到下一个包,但yarn会并行执行包,因此速度会快很多。)安装依赖yarn或yarninstal
- 8 如何设计一个高并发系统
40岁的系统架构师
系统架构java
这个话题很大也很泛,我们这里泛泛而谈下。主要关注下面的几个点系统拆分的问题系统拆分主要垂直拆分和水平拆分。水平拆分稍微简单点,把技术相关的基本功打扎实了,常见的水平拆分的方式大体有个了解以后,大部分人做起来基本上问题不大。我们在进行水平拆分服务的时候尽量考虑一些请求数据状态的问题。比如说我们一个用户体量很大的系统在用户登录的时候,是在服务端保持用户登录的状态信息,还是把状态信息放在token中在网
- python multiprocessing模块_Python multiprocessing模块
weixin_39646084
python
一、简介python多线程有个讨厌的限制,全局解释器锁(globalinterpreterlock),这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器,跟单cpu跑多个程序一个意思,大家都是轮着用的,这叫“并发”,不是“并行”。手册上的解释是为了保证对象模型的正确性!这个锁造成的困扰是如果有一个计算密集型的线程占着cpu,其他的线程都得等着....,试想你的多个线程中有这么一个线程,得多悲剧,多线程
- SGLang安装教程,部署你的大模型,性能比vllm好,实现张量并行,数据并行,加快推理速度,亲测效果好。
张登杰踩
人工智能结对编程python
目前大模型部署工具主要是vllm,最近出现了SGLang,很多新开源大模型都支持SGLang的部署推理,例如deepseek-R1,Qwen2.5,Mistral,GLM-4,MiniCPM3,InternLM2,Llama3.2等。代码:GitHub-sgl-project/sglang:SGLangisafastservingframeworkforlargelanguagemodelsand
- JDK新特性
飘飘渺渺渺红尘
JavaWebServicejava开发语言
目录Java81、Interface2、Lambda2.1、替代匿名内部类RunnerableComparatorListener2.2、集合遍历3、Stream3.1、流类型3.2、常用方法4、Date-Time4.1、java.time主要类4.2、格式化4.3、字符串转日期4.4、日期计算4.5、获取指定日期4.6、时区小结Java91、G1成为默认垃圾回收器Java101、G1并行Full
- el-table合并相同数据列
屿东
vue.jsjavascript前端elementui
el-table合并相同数据列element-plus的文档给的合并行和列的示例都是写死的指定行或列,应用场景太小,对于下图需求完全不能满足。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/871380c4f02843b7b8df1cb652785b88.png我们需要实现将表头第一行根据相同数据项进行合并列,以下是实现代码el-tabel添加合并方法逻辑代码//
- Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ消息队列和消息中间件MQ与RabbitMQ面试题【推荐】
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Java基础到框架面经吐血整理RabbitMQ消息队列消息中间件面试题kafkaactiveMQ
Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ消息队列和消息中间件MQ与RabbitMQ面试题【推荐】学习目标(附超链接传送门)❔消息队列前言❔面试官提问:为什么使用消息队列?消息队列有什么优点和缺点?❔消息队列怎么路由❔为什么使用消息队列,他的场景有哪些❔面试官问:MQ消息队列是什么❔消息队列怎么传输❔其他消息队列应用场景❔传统的做法有两种1.串行的方式;2.并行方式❔Kaf
- 如何禁用OpenAI的并行工具调用
hgSdaegva
java前端javascriptpython
在使用OpenAI提供的API进行开发时,我们可能会碰到工具调用默认是并行执行的场景。这意味着如果我们询问类似“东京、纽约和芝加哥的天气如何?”的问题,并且我们有一个获取天气的工具,OpenAI将会同时对这三个城市分别发起调用。然而,在某些开发场景中,我们可能希望限制工具调用的并行性,比如在顺序依赖较强的任务中,或者对于某些需要节约资源的场景。本文将通过代码示例,详细讲解如何禁用并行工具调用。核心
- MPP(Massively Parallel Processing)是什么?它的特点是什么?
狮歌~资深攻城狮
数据仓库数据分析数据库分布式
MPP(MassivelyParallelProcessing)是什么?它的特点是什么?在信息化、数据化的今天,处理大规模数据成为了很多行业的关键能力。我们常常听到“大数据”和“数据处理”的词汇,而MMP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)正是帮助我们解决大数据处理的利器。那么,MPP究竟有什么特点,让它能够高效处理海量数据呢?1.什么是MPP?MPP的全称是
- 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