- GPU 之后,IMU 登场:AI 发展的下一次飞跃
你早晨醒来,手机上的大模型帮你写完邮件、翻译合同,却依旧不能帮你把厨房里洒掉的牛奶擦干。你戴上的AR眼镜知道“那里有杯子”,却抓不到它——AI会说不会做。是不是哪里少了一截?人工智能(AI)的发展历程中,我们见证了从简单的数据处理到复杂的语言生成能力的飞跃。然而,尽管AI在虚拟世界中表现出色,它在物理世界中的表现却相对滞后。为了填补这一空白,AI正在进入一个新的发展阶段:行动驱动时代。在本文中,我
- 阿里云天池-学习笔记(7.22)
2301_81822737
深度学习
概念的初步认识和学习一、损失函数损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的一个量度,通过最小化这个差异来优化模型的参数。损失函数的选择直接影响到模型的训练效果和最终性能。二、one-hot编码one-hot编码使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候其中只有一位有效(即为1,其余为0)。具体来说,对于每个分类变量,都会为其分配一个唯一的二进制位,并使用该
- 借助零信任网格重塑分布式MCP与LLM访问:安全、灵活的下一代架构实践
码力金矿
机器学习深度学习人工智能人工智能自动化运维数据库mysqlpythonjava
在数字化转型的浪潮中,AI应用与分布式系统正在加速融合。传统架构中,MCP(模型上下文协议)服务与LLM(大语言模型)工具的部署常面临安全暴露、网络复杂性、跨防火墙通信等挑战。本文将结合零信任网格(ZTM,ZeroTrustMesh)与Flomesh技术,探索一种更安全、灵活的分布式架构方案,让MCP服务无需VPN或静态IP即可实现全球可访问,同时为LLM应用提供统一的安全层。一、传统分布式架构的
- 爆改YOLOv8 | 利用AFPN增加小目标检测层(替换小目标检测头)
1,本文介绍这篇文章的改进机制是利用新推出的渐近特征金字塔网络(AFPN)来优化yolov8的检测头,AFPN的核心是引入一种渐近的特征融合策略,将底层和高层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。关于AFPN的详细介绍可以看论文:https://arxiv.org/pdf/2306.15988.p
- Java内存模型深度解析:栈、堆、方法区详解
wsj__WSJ
javajava
本文通过生动比喻和实战案例,帮你彻底掌握Java内存结构中栈内存、堆内存和方法区的核心原理与协作方式。一、为什么要区分三种内存?Java划分栈、堆、方法区是为了提高内存使用效率,不同数据有不同的生命周期和访问频率:数据类型类比场景存储位置生命周期临时数据(方法参数)便签纸栈内存方法执行期间对象实例常用文件夹堆内存对象存在期间类定义信息公司制度手册方法区程序运行期间就像高效的办公桌管理:栈内存:临时
- 初识TCP和UDP
F.LASH.
网络编程网络tcp/ipudplinuxarm开发
文章目录前言一、网络是什么?二、TCP和UDP的特点三、网络层协议四、Linux下网络命令以及网络配置总结前言本期主要分享的是网络的一些基本概念以及UDP相关通信的内容,希望各位小伙伴能够把接口使用起来!一、网络是什么?1.网络:主机间数据共享、数据收发2.协议:通信双方约定的一套标准3.国际标准OSI模型应用层传输数据表示层数据加密会话层建立会话链接传输层传输方式网络层数据路由数据链路层局域网通
- AI Agent开发学习系列 - langchain之memory(1):内存中的短时记忆
alex100
AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
内存中的短时记忆,在LangChain中通常指ConversationBufferMemory这类“对话缓冲记忆”工具。它的作用是:在内存中保存最近的对话历史,让大模型能理解上下文,实现连续对话。对话缓冲记忆”工具主要特点只保留最近的对话内容(如最近N轮),不会无限增长,节省内存和token。适合短对话、上下文关联不深的场景。支持多种变体,如窗口记忆(ConversationBufferWindo
- 如何构建FunASR的本地语音识别服务
FunASR简介FunASR是阿里巴巴达摩院开源的高性能语音识别工具包,支持离线识别和实时流式识别两种模式。其核心特点包括:支持多种语音任务:ASR(自动语音识别)、VAD(语音活动检测)、标点恢复、关键词检测等。提供预训练模型:覆盖中文、英文等多语言,支持不同场景(通用、会议、直播等)。支持多种部署方式:本地Python、Docker容器、ONNX推理优化等。开源地址:GitHub-FunASR
- 【论文蒸馏】Recent Advances in Speech Language Models: A Survey
Greener_Pat
论文蒸馏语言模型人工智能AudioLM
AbstractLLM蓬勃发展,但从交互的自然性上看语音大模型(SpeechLM)有巨大的发展空间。直接的方法是ASR(语音转文字)+LLM+TTS(文字转语音),但是这样有其固有的限制,而端到端的SpeechLM表现更好,本文及其方法论做了一个概览的综述1.Introduction大语言模型提供了强大的AI基础支架,在其它领域有着广泛应用。但交互上不自然,所以需要声学大模型。一种直接的实现方式是
- 基于LDA模型的经济金融政策文本研究与分析设计与实现,很详细
python编程狮
金融人工智能pythonLDA主题分析情感分析词云图文本挖掘
摘要经济金融政策文本的研究与分析对于理解国家经济发展方向和政策制定逻辑至关重要。近年来,随着信息技术的发展,基于文本的定量分析方法在经济金融领域得到广泛应用。LDA(LatentDirichletAllocation)作为一种典型的主题模型,能够有效地从大量政策文本中提取潜在的主题结构,帮助研究者理解和分析政策的核心内容和演变趋势。本研究基于LDA模型,对经济金融政策文本进行了系统的研究与分析。首
- 基于SVm和随机森林算法模型的中国黄金价格预测分析与研究
python编程狮
支持向量机算法随机森林python机器学习人工智能
摘要本研究基于回归模型,运用支持向量机(SVM)、决策树和随机森林算法,对中国黄金价格进行预测分析。通过历史黄金价格数据的分析和特征工程,建立了相应的预测模型,并利用SVM、决策树和随机森林算法进行训练和预测。首先,通过对黄金价格时间序列数据的探索性分析,发现黄金价格存在一定的趋势和季节性变化。随后,进行了数据预处理和特征选择,为建立准确的预测模型奠定了基础。分别使用SVM、决策树和随机森林算法建
- 【日志】Unity游戏实习该怎么准备
lz已经找了很久的游戏开发的工作,面试了也有十来家,打算找其他岗位的工作,现在水水独立游戏群和游戏教程群,教教刚玩unity的萌新解决各种前期的普通问题。这下算是落地成盒了,留个经验包给有需要人好了。首先是简历,简历这一块还是有人写了很多无用信息,尤其是还没毕业参加工作的大学生,没有什么实习经历,校园经历也没有,于是就写了很多没用的东西。实际上,lz建议的结构是按照以下结构来写:个人信息:姓名,性
- C++学习笔记day3
既白765
c++学习
继承:好处:减少重复代码语法:class子类:继承方式父类子类也称为派生类,父类也称为基类。继承中的对象模型:父类中所有的非静态成员都会被子类继承。利用开发人员命令提示工具查看对象模型:跳转盘符C:跳转文件路径cd具体路径下查看命名cl/d1reportSingleClassLayout类名文件名继承中的构造和析构顺序:先构造父类再构造子类先析构子类再析构父类继承中同名成员处理方式:访问子类同名成
- JAVA面试宝典 -《DDD实战:从贫血模型到领域事件》
DDD实战:从贫血模型到领域事件引言:为什么从三层架构转向DDD?在传统的三层架构中,我们习惯将系统划分为Controller、Service和Repository层,关注点更多落在“技术职责”而非“业务语义”。然而,随着系统复杂度提高,贫血模型、重复逻辑、脆弱耦合等问题层出不穷。领域驱动设计(DDD)正是为了解决这些问题而生。它强调以业务为中心建模,将“业务行为”作为核心驱动软件设计,帮助系统在
- 《Spring核心容器源码解密:IOC与事件驱动模型》
Spring核心容器源码解密:IOC与事件驱动模型引言:Spring容器的核心职责Spring框架的核心容器是其基石,承担着两大关键职责:控制反转(IOC):管理对象生命周期与依赖关系事件驱动模型:实现组件间解耦通信这两大机制共同构建了Spring"高内聚、低耦合"的架构哲学。本文将深入源码层面,揭示IOC容器与事>件模型如何协同工作,并通过实战展示如何构建解耦的业务系统。Spring容器IOC控
- 代理服务器详解(proxy server)
玄魄灵归
分布式代理模式服务器java
什么是代理服务器(proxyserver)代理服务器(ProxyServer)是一个中间服务器,位于客户端和目标服务器之间。它代表客户端向目标服务器发送请求,并将目标服务器的响应返回给客户端,其模型如下图所示:客户端请求:客户端(如浏览器)向代理服务器发送请求,例如请求访问一个网站。请求转发:代理服务器接收到客户端的请求后,会将该请求转发给目标服务器。目标服务器响应:目标服务器处理请求并将响应数据
- HTTP性能优化实战技术文章大纲
x10n9
http性能优化网络协议
HTTP性能优化实战技术文章大纲理解HTTP性能瓶颈HTTP协议在请求-响应模型中的性能瓶颈主要涉及延迟、带宽限制和资源加载效率。通过分析网络请求的各个环节,识别关键性能问题,例如DNS解析时间、TCP连接建立、SSL/TLS握手时间等。减少HTTP请求数量合并CSS和JavaScript文件,使用CSSSprites技术减少图片请求次数。内联小型资源如图标或CSS片段,避免额外的HTTP请求。采
- Python训练 + Go优化 + C#部署:端到端AI模型的跨语言实践
威哥说编程
人工智能学习资料库pythongolangc#
在现代AI应用中,如何高效地训练、优化、并最终部署AI模型是一项复杂且具有挑战性的任务。在这一过程中,选择合适的编程语言和工具可以显著提高效率和系统的性能。Python作为AI领域的主流语言,具有丰富的深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),在模型训练方面处于领先地位。然而,针对计算密集型任务(如数据预处理、加密等),Go语言因其高效的并发处理和出色的性能,成为优化计算的理想选择。
- JVM基础篇1 - Class的加载
The小可
JVMjavaide
JVM基础篇1-Class的加载JVM基础篇2-指令集JVM进阶篇1-内存模型JVM进阶篇2-GC垃圾回收JVM总览-JVM架构引入jvm面试题:谈谈对jvm的理解?java8虚拟机和之前的变化更新?什么是OOM,什么是栈溢出StackOverFlowError?怎么分析JVM常用的调优参数有哪些?内存快照如何抓取?怎么分析Dump文件?知道吗?谈谈jVM,类加载器的认识?1.什么是JVM?jvm
- 复习博客:JVM
hdzw20
java八股文复习jvmjavaintellij-ideaspring后端
复习博客:JVM今日复习内容今天学习Java虚拟机(JVM),它是Java程序运行的基石。理解JVM的工作原理对于优化Java应用性能和排查问题至关重要。主要复习了以下内容:JVM内存模型JVM内存模型(也称为运行时数据区域)主要分为以下几个部分:程序计数器(ProgramCounterRegister):一块较小的内存空间,是当前线程所执行的字节码的行号指示器。每个线程都有一个独立的程序计数器,
- Apache Ignite 的并发控制:实现高性能事务处理的关键
AI天才研究院
AI实战AI人工智能与大数据LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着大数据时代的到来,数据量的增长和计算能力的提升使得传统的数据库和计算模型已经无法满足业务需求。为了应对这些挑战,分布式计算和存储技术得到了广泛的研究和应用。ApacheIgnite是一款高性能的分布式数据库和计算平台,它可以提供实时性能和高可用性,同时支持事务处理和并发控制。在这篇文章中,我们将深入探讨ApacheIgnite的并发控制机制,以及如何实现高性能事务处理。我们将从以下
- 前端权限控制:深入理解与实现RBAC模型
什么是RBAC?RBAC(Role-BasedAccessControl,基于角色的访问控制)是一种广泛应用于系统权限管理的模型。它将权限与角色关联,用户通过被分配适当的角色来获得相应的权限,而不是直接将权限分配给用户。在前端领域,RBAC模型帮助我们实现:界面的动态渲染(不同角色看到不同UI)路由访问控制操作权限校验数据展示过滤前端RBAC的核心概念1.用户(User)系统的使用者,可以拥有一个
- 大模型(LLM)推理框架汇总
AIGC大模型 吱屋猪
langchain人工智能AI-native百度产品经理神经网络自然语言处理
MLCLLMsubmodulesinMLCLLM大模型(LLM)好性能通用部署方案,陈天奇(tvm发起者)团队开发.项目链接docs:https://llm.mlc.ai/docs/github:https://github.com/mlc-ai/mlc-llm支持的平台和硬件platforms&hardware支持的模型|Architecture|PrebuiltModelVariants||—
- YOLO目标检测模型优化技术全景解析
YOLO目标检测模型优化技术全景解析作为实时目标检测领域的标杆算法,YOLO系列模型通过持续的技术革新不断提升性能边界。本文将从模型架构设计、数据优化、注意力机制融合、后处理策略及训练方法等维度,系统剖析YOLO优化领域的关键技术与最新进展。一、模型架构优化:突破性能瓶颈的核心路径多尺度检测层增强针对小目标检测难题,主流方案通过增加浅层检测通道优化特征提取。例如在YOLOv5中引入160×160特
- DL00478-涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右
涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右涡轮叶片缺陷检测数据集YOLO格式解析:提升研究与论文写作的关键要点在研究涡轮叶片缺陷检测的过程中,数据集的选择和格式处理是一个至关重要的环节。特别是当你打算通过卷积神经网络(CNN)等深度学习模型进行缺陷检测时,数据集的标注和格式化直接影响到模型的训练效果和论文的质量。本文将重点探讨涡轮叶片缺陷检测数据集的YOLO格式,并分析如何利用这一格式为研究
- HCIP第一天课程笔记整理
搞IT的马哥
IP网络网络协议tcp/ip服务器
HCIP----huawei认证高级工程师抽象语言先转化成编码编码一定要转化成二进制(为什么一定要转化成二进制?)二进制信号转化成电信号处理电信号(协议等同于标准,目的就是提升服务)(1876年电话诞生,1946年第一台电子计算机诞生)OSI参考模型---OSI/RM---ISO(国际标准化组织)---1979年颁布开放式系统互联参考模型(应表会传网数物)应用层---提供各种应用服务,将抽象语言转
- 《领导梯队》丨你真的会当领导吗?
笔墨之林
企业想要获得成功,就必须在各个领导阶层拥有出色的领导者。然而,企业内部培养领导人才的传统模式,常常缺乏系统性和完整性。《领导梯队》一书有效地解决了上述问题,指导企业成功应对今天的商业环境带来的挑战。“领导梯队模型”源自通用电气等世界卓越企业的实践,对于企业制定领导人才继任计划和培养各级领导人才具有重要的指导作用。01从管理自我到管理他人第一次担任经理,想要获得成功需要一个重大的转变,即他们的工作成
- YOLO 目标检测的改进方法
YOLO目标检测的改进方法可以从模型架构、训练策略、损失函数等多个方面入手,以下是一些常见的改进方法方向及参考文献:模型架构改进骨干网络替换:使用更轻量或更强大的网络替换原始骨干网络。轻量级网络如MobileNetV3、ShuffleNetV2等适合移动端部署,可提高推理速度;高性能网络如ConvNeXt、SwinTransformer等能提取更丰富的语义特征,提升检测精度。还可添加CBAM、SE
- 分类模型(BERT)训练全流程
巴伦是只猫
人工智能分类bert数据挖掘
使用BERT实现分类模型的完整训练流程BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种强大的预训练语言模型,在各种NLP任务中表现出色。下面我将详细梳理使用BERT实现文本分类模型的完整训练过程。1.准备工作1.1环境配置pipinstalltransformerstorchtensorflowpandassklearn1.2
- Java学习----NIO模型
典孝赢麻崩乐急
java学习nio
在Java的I/O模型中,NIO(Non-BlockingI/O,非阻塞I/O)是对BIO的重要改进。它为高并发场景提供了更高效的处理方式,在众多Java应用中发挥着关键作用。NIO模型的核心在于非阻塞和多路复用,其采用“一个线程处理多个连接”的模式,主要依靠通道(Channel)、缓冲区(Buffer)和选择器(Selector)这三个核心组件协同工作,每个核心组件的功能原理和功能如下:(1)通
- 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