- 安全工具推荐 | 软件成分分析工具悬镜安全源鉴SCA,业内排名TOP 1的SCA工具
DevSecOps选型指南
安全开源软件安全威胁分析
开源软件带来的安全性问题非常多,而SCA在软件成分分析、组件投毒检测、许可证合规风险、漏洞风险、软件代码开源比例检测等方面,都有很好的效果。可以看作SCA软件成分分析是数字供应链安全开源风险治理中最核心的工具,也是数字供应链安全的管理入口。本文结合悬镜安全源鉴SCA工具的深度使用来展开介绍国内排名Top1的SCA工具。发展历程:2016年,悬镜开始了第一代SCA产品技术的研发工作,历经4年,201
- 在Ubuntu 20.04离线环境中轻松部署RabbitMQ
贡驰赞Powerful
在Ubuntu20.04离线环境中轻松部署RabbitMQ【下载地址】Ubuntu20.04离线安装RabbitMQ指南Ubuntu20.04离线安装RabbitMQ指南欢迎来到Ubuntu20.04系统下离线安装RabbitMQ的教程项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/2b1f7在当今快速发展的技术世界里,离线安装开源软件仍然是某些特定场景下
- 使用Wolfram Alpha API在LangChain中的应用
shuoac
langchainpython
在AI技术应用中,WolframAlpha以其强大的计算能力和信息检索功能,被广泛应用于各类智能系统中。本文将为您介绍如何结合LangChain使用WolframAlphaAPI,以实现功能强大的计算和信息查询服务。技术背景介绍WolframAlpha是由WolframResearch开发的问答引擎,它通过计算从外部数据源中获取答案,实现对事实性问题的解答。在开发智能应用时,我们可以利用Wolfr
- cherry-studio - 多模型支持的跨平台 AI 桌面助手
小众AI
AI开源人工智能AI编程
GitHub:https://github.com/CherryHQ/cherry-studio更多AI开源软件:发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI一款支持多种大语言模型服务的跨平台桌面客户端,兼容Windows、Linux和macOS系统。它支持主流云端模型(如OpenAI、Anthropic等)以及本地模型(如Ollama、LMStudio),能够满足文本生成、
- Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化
小众AI
AI开源音视频人工智能AI编程
GitHub:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件:发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA(State-of-the-Art)视频生成模型,仅用20万美元(224张GPU)就能训练出商业级11B参数的视频生成大模型。它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发,具有生成速度快、资源消
- OWL - 优化劳动力学习的通用智能体
小众AI
AI开源学习人工智能AI编程
GitHub:https://github.com/camel-ai/owl更多AI开源软件:发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIOWL是一个前沿的多智能体协作框架,推动任务自动化的边界,构建在CAMEL-AIFramework。愿景是彻底变革AI智能体协作解决现实任务的方式。通过利用动态智能体交互,OWL实现了跨多领域更自然、高效且稳健的任务自动化。OWL在GAIA
- AnythingLLM - 任何文档资源内容转换为任何LLM
小众AI
AI开源人工智能AI编程
更多AI开源软件:AI开源-小众AIhttps://www.aiinn.cn/sources一个全栈应用程序,使您能够将任何文档、资源或内容转换为任何LLM都可以在聊天期间用作参考的上下文。此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库,并支持多用户管理和权限。AnythingLLM是一个全栈应用程序,您可以在其中使用商用现成的LLM或流行的开源LLM和vectorDB解决方案来构建一个不折不扣的
- NLU-预训练模型-2018:Bert(二)【“Masked LM”缺点:①预训练与微调不一致;②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度:O(n^2·d);n:输入序列长度(规定最长512)】
u013250861
#NLP/词向量_预训练模型bert人工智能深度学习
五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征,即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么?首先,这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如,如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配,这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果,即使没有关键字或短语重叠。其次,或许更重要的是,这些向量被
- 常用的pdf技术有哪些?--笔记
我不是彭于晏灬
pdf笔记
常用的pdf技术有哪些?1.iTextPDF:iText是著名的开放项目,是用于生成PDF文档的一个java类库。通过iText不仅可以生成PDF或rtf的文档,而且可以将XML、Html文件转化为PDF文件。Openoffice:openoffice是开源软件且能在windows和linux平台下运行,可以灵活的将word或者Excel转化为PDF文档。JasperReport:是一个强大、灵活
- 基于 Websoft9 平台的 Odoo 教学实践:助力智能制造、物流与财务会计专业教师提升教学效果
开源
Websoft9作为企业级开源软件的自动化部署与管理平台,为高校智能制造、物流与财务会计等专业提供了完整的Odoo(开源ERP)教学解决方案。以下从部署、维护及功能扩展三方面解析其核心价值:一、部署:开箱即用的企业级业务场景模拟一键构建复杂业务架构Websoft9预置了Odoo全模块集成模板,部署时可自动关联PostgreSQL数据库、Nginx负载均衡及Let'sEncryptSSL证书,还原真
- 从0到1,在Ubuntu 20.04 下编译 openWRT
姓张名江叫大江
软路由ubuntulinuxopenwrt
从0到1,在Ubuntu20.04下编译openWRT/LELD/老毛子固件(跳过八大坑,你就是赢家!)0.申明1.Virtualbox下载与安装2.Linux系统下载与安装2.1Ubuntu下载2.2在Virtualbox中安装Ubuntu3.固件编译4.老毛子固件编译5.后话0.申明本教程所用的软件及代码均是免费开源的,请大家自觉遵守相关的开源协议。在此向开源软件及开源代码的作者们致敬。因本人
- 【3D模型】【游戏开发】【Blender】Blender模型分享-狮头木雕附导入方法
踏雪无痕老爷子
资源介绍3dblender
导入方法:[Blender]如何导入包含纹理的.blend模型文件在3D建模和渲染工作中,Blender是一款功能强大的免费开源软件。很多时候,我们需要导入.blend后缀的模型文件,同时确保纹理(textures)文件夹中的贴图能够正确加载。本文将介绍详细的导入步骤以及可能遇到的问题和解决方案。1.直接打开.blend文件如果你的.blend文件是一个完整的工程文件,包含了模型和纹理,直接打开即
- AI学习指南RAG篇(24)-RAGFlow的社区与开源贡献
俞兆鹏
AI学习指南人工智能
一、引言RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)引擎,旨在解决现有RAG技术在数据处理和生成答案方面的挑战。RAGFlow通过结合大型语言模型(LLMs)的强大生成能力和高效的信息检索系统,为用户提供了一种全新的交互体验。本文将鼓励读者参与到RAGFlow的开源社区中,共同推动技术的发展和创新。二、RAGFlow的
- Websoft9 开源软件实操平台:快速积累企业级软件技能,深入理解真实业务场景
开源创业
引言:打破“纸上谈兵”的实训困境当前高校技术教育普遍面临一个矛盾:学生对开源工具的理论知识掌握充分,但在真实业务场景中常因环境配置复杂、工具链割裂而难以落地。例如,部署一套完整的电商系统需协调数据库、服务器、安全策略等多环节,传统虚拟机环境难以模拟企业级复杂度。Websoft9作为开源软件自动化部署工具,通过预集成200+企业级应用模板(如GitLab、Odoo、Jenkins)和全流程管理能力,
- 深入解析BM25:LangChain中的高效检索算法
AI Agent首席体验官
langchain算法
1.BM25算法BM25是信息检索领域中一个重要的排序算法,它用来计算查询与文档之间的相关性。让我们通过一个图书馆的例子来理解:想象你是一个图书馆管理员,有人来问你:“我想找关于太空探索和火星的书”。传统TF-IDF方法:就像你先数一数每本书中"太空探索"和"火星"这些词出现的次数,然后优先推荐这些词出现最多的书。但这有个问题:如果一本1000页的书和一本100页的书都提到"火星"10次,按理说短
- 从经典到现代:BM25在LangChain中的应用与优势
AI Agent首席体验官
langchain
1.BM25算法BM25是信息检索领域中一个重要的排序算法,它用来计算查询与文档之间的相关性。让我们通过一个图书馆的例子来理解:想象你是一个图书馆管理员,有人来问你:“我想找关于太空探索和火星的书”。传统TF-IDF方法:就像你先数一数每本书中"太空探索"和"火星"这些词出现的次数,然后优先推荐这些词出现最多的书。但这有个问题:如果一本1000页的书和一本100页的书都提到"火星"10次,按理说短
- [利用RAG和Elasticsearch打造智能检索系统:详解实现过程]
afTFODguAKBF
elasticsearchjenkins大数据python
引言在信息爆炸的时代,如何高效地从海量数据中提取有用信息成为了一个重要课题。通过结合RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和Elasticsearch,一种强大的信息检索和生成系统可以被实现。本文将详细介绍如何利用RAG和Elasticsearch打造一个智能检索系统。主要内容1.环境设置首先,我们需要设置必要的环境变量来访问Elasticsearch实例和OpenA
- RAG问答系统:检索增强生成框架
ZhangJiQun&MXP
2021论文教学大模型语言模型
目录RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)框架一、RAG框架的定义二、RAG框架的工作原理三、RAG框架的举例说明四、RAG框架的优势RAG问答系统二、工作流程三、优势四、应用场景RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)框架即检索增强生成框架,是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。以下是对RAG框架的详细解释及举例说明:一、
- 【Agent】OpenManus-Agent-实现具体的智能体
非晓为骁
AIagentagiaiopenManusManus架构
所有实例Agent都是继承ToolCallAgent,所以只列出额外的参数字段,继承的见ToolCallAgent1.Manus(通用Agent)概述Manus是一个多功能通用Agent,使用多种工具解决各种任务,提供了包括Python执行、网络浏览、文件操作和信息检索等功能。参数属性名默认值nameManusdescriptionAversatileagentthatcansolvevariou
- ubuntu20.04
sanzk
ubuntu
ubuntu20.04下载Indexof/ubuntu-releases/20.04/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirrorIntroduction·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程
- 纳米尺度仿真软件:Quantum Espresso_(20).机器学习在QuantumEspresso中的应用
kkchenjj
分子动力学2机器学习人工智能模拟仿真仿真模拟分子动力学
机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中,机器学习(ML)技术已经成为一种强大的工具,用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包,用于进行第一性原理计算,特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso,以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
- Python常用国内镜像源(清华、豆瓣、阿里云、中科大)
老马达
#深度学习基础python
使用Python最便捷的就是下载使用各种“包”,然而往往长时间不用就容易忘记,在这里将网上一些资源收集整理,一是方便自己日后使用,二是与诸君共享。一、代码清华大学开源软件镜像站:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云开源镜像站:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/豆瓣:https://pypi.douban.
- 【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP(分布式相似性)
pen-ai
NLP机器学习自然语言处理分布式人工智能
DistributionalSimilarityinNLP(分布式相似性)分布式相似性(DistributionalSimilarity)是自然语言处理(NLP)中的核心概念,基于“相似的单词出现在相似的上下文中”这一假设。它用于衡量单词之间的相似性,广泛应用于词向量、信息检索、文本分类等任务。1.分布式假设(DistributionalHypothesis)分布式相似性基于以下假设:“Yoush
- 1.1 网络爬虫简介
lwen.steven
从头开始学Java数据采集
随着互联网的迅速发展,网络数据资源呈爆发式增长,信息需求者如何从网络中提取信息变得更加重要。如今,有效地获取网络数据资源的方式,便是网络爬虫。网络爬虫又称为网络蜘蛛或者Web信息采集器,是一种按照指定规则,自动抓取或下载网络资源的计算机程序或自动化脚本。网络爬虫狭义上的理解:利用标准网络协议(如HTTP、HTTPS等),根据网络超链接和信息检索方法(如深度优先)遍历网络数据的软件程序。网络爬虫功能
- 基于AI算法实现的情感倾向分析的方法
程序员奇奇
计算机毕设人工智能算法
完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前,情感倾向分析的方法主要分为两类:一种是基于情感词典的方法;一种是基于机器学习的方法,如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典,英文的词典有很多,中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典,还有哈工大信息检索研究
- 树莓派3B+刷了Pi OS 12(Debian12 bookworm)后软件源更换清华(备忘)
RockyCoder
windows
每次折腾树莓派重刷系统,都要面临一次更新国内软件源的过程。所以从清华那边贴过来备份以下过程。树莓派软件源的官方帮助网址raspbian|镜像站使用帮助|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirrorRaspbian简介Raspbian是专门用于ARM卡片式计算机RaspberryPi®“树莓派”的操作系统,其基于Debian开发,针对RaspberryPi硬件优化。Ras
- 用Python添加、读取和删除Word文档属性
在Python中处理Word文档时,对文档属性进行操作是一项重要的任务。文档属性主要分为内置属性(如标题、作者等)和自定义属性(用户根据自身需求定义的属性)。合理地管理这些属性,能够提升文档管理效率、优化信息检索功能,并确保文档数据的准确性与安全性。本文将介绍如何使用Python实现对Word文档属性的添加、读取和删除操作,包括内置文档属性和自定义文档属性。用Python添加文档属性到Word文档
- DeepSeek 使用教程及部署指南:从入门到实践
点我头像干啥
Ai信息可视化python人工智能分类数据挖掘深度学习
目录引言第一部分:DeepSeek简介1.1什么是DeepSeek?1.2DeepSeek的核心功能1.3DeepSeek的应用场景第二部分:DeepSeek使用教程2.1注册与登录2.2创建项目2.3数据导入2.4数据分析2.5文本挖掘2.6信息检索2.7保存与分享第三部分:DeepSeek部署指南3.1本地部署3.1.1环境准备3.1.2安装DeepSeek3.1.3启动DeepSeek3.2
- 【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力
accurater
人工智能深度学习R1-Searcher
关于R1-Searcher的报告:第一章:引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中,信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计,2023年全球数据总量已突破120ZB,其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战:语义歧义消除:如何准确理解"A
- OCS2 是一个针对切换系统最优控制(OCS2)的 C++工具箱
十年一梦实验室
c++开发语言
https://github.com/leggedrobotics/ocs2我将详细介绍位于https://github.com/leggedrobotics/ocs2的OCS2项目,这是一个由leggedrobotics团队开发并维护的开源软件库,专注于开关系统的最优控制(OptimalControlforSwitchedSystems)。以下是对其背景、功能、特点、应用场景及使用方法的全面说明
- 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