- 中国AI震撼教育界!DeepSeek让个性化学习“弯道超车”?
盼达思文体科创
经验分享
引言家人们,最近科技圈简直炸锅了!中国AI的一股强大力量——DeepSeek横空出世,它带来的震撼可远不止于科技领域,更是像一颗重磅炸弹,投向了传统的教育行业。在过去,教育常常是“一刀切”的模式,就像给所有学生都穿上同样尺码的鞋子,合适与否只有学生自己知道。而如今,随着人工智能技术的飞速发展,个性化学习成为了教育界追求的新目标。DeepSeek的出现,无疑为实现这一目标带来了新的曙光。DeepSe
- 深度求索:解析DeepSeek R1与V3模型的技术差异
walkskyer
AI探索deepseekdeepseek-r1deepseek-v3
深度求索:解析DeepSeekR1与V3模型的技术差异引言模型定位与核心能力DeepSeekV3应用场景及示例DeepSeekR1应用场景及示例模型架构与训练方法DeepSeekV3的架构特点DeepSeekR1的强化学习策略性能表现与基准测试DeepSeekV3的性能优势领域DeepSeekR1的性能优势领域应用场景与部署成本分析DeepSeekV3的适用场景及部署成本优势DeepSeekR1的
- OpenAI: 人工智能领域的领军企业
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人工智能
OpenAI简介OpenAI是一家位于美国旧金山的人工智能研究实验室,成立于2015年。作为人工智能领域的领军企业,OpenAI致力于开发安全友好的通用人工智能(AGI),其使命是确保人工通用智能能够造福全人类。自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆
- 基于“蘑菇书”的强化学习知识点(十三):第三章的代码:MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解(gym版本 >= 0.26)(一)
墨绿色的摆渡人
基于“蘑菇书”的强化学习知识点强化学习蘑菇书
第三章的代码:MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解(gym版本>=0.26)(一)摘要摘要本系列知识点讲解基于蘑菇书EasyRL中的内容进行详细的疑难点分析!具体内容请阅读蘑菇书EasyRL!对应蘑菇书附书代码——MonteCarlo.ipynb在MonteCarlo.ipynb目录下面创建envs文件夹,然后下载racetrack.py和track.txt放到envs
- DeepSeek强化学习(Reinforcement Learning)基础与实践
Evaporator Core
强化学习#DeepSeek快速入门人工智能python数据库tornado强化学习deepseek
引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,专注于训练智能体(Agent)在环境中通过试错来学习最优策略。与监督学习和无监督学习不同,强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为,使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践,并通
- 机器学习笔记——特征工程
好评笔记
补档机器学习笔记人工智能AIGC深度学习计算机视觉面试八股
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自
- 论文学习3:深度学习增强的光声成像(PAI)的最新进展(综述)
superace7911
基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
原文链接有空可以细看,这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像(PAI)的介绍,它结合了光学和超声成像的优点,为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习(DL)在解决PAI中存在的技术限制(如硬件限制、生物特征信息缺乏等)方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集:监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构:卷积神经网络(CNN)、U-形神经网络(U-Net)和
- 数据分享:空气质量数据-杭州
张陈亚
免费数据python机器学习大数据数据分析空气质量数据杭州数据分享
说明:如需数据可以直接到文章最后关注获取。1.数据背景地理位置与城市概况:杭州位于中国东部沿海的浙江省,是浙江省的省会城市。它坐落在长江三角洲南翼,东临东海,西依天目山脉,南濒钱塘江,北接太湖平原。杭州是中国七大古都之一,以其美丽的自然风光和悠久的历史文化闻名于世,尤其是西湖景区,吸引了大量游客。气候特征:杭州属于亚热带季风气候,四季分明,雨量充沛。夏季高温多雨,冬季较为温和湿润。这种气候条件对空
- 【GESP】C++一级真题 luogu-B4035,美丽数字
CoderCodingNo
GESPc++算法开发语言
2024年GESP一级真题,循环应用的问题。题目题解详见:https://www.coderli.com/gesp-1-luogu-b4035/【GESP】C++一级真题luogu-B4035,美丽数字|OneCoder2024年GESP一级真题,循环应用的问题。https://www.coderli.com/gesp-1-luogu-b4035/C++GESP专项交流频道:GESP学习交流频道加
- DeepSeek革命性整合:零代码实现办公自动化全流程(Excel/PPT/Word+AI开发实战)——小白也能玩转的AI生产力核弹
Leaton Lee
excelpowerpointworddeepseekpython
关键词:DeepSeek办公自动化、AI生成PPT、Excel智能分析、Word合同助手、Python实战前言:当DeepSeek遇见经典办公三件套,效率爆炸的化学反应该怎么做?你是否还在为这些场景抓狂?凌晨2点对着空白PPT抓耳挠腮在Excel海量数据中迷失方向反复修改合同条款到怀疑人生今天我要揭秘的DeepSeek+经典办公工具组合技,将彻底颠覆你的工作方式!通过本文,你将掌握:✅5分钟生成专
- 初学者推荐学习AI的路径
ProgramHan
学习人工智能
学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径:1️⃣基础知识数学基础(线性代数、微积分、概率统计)编程基础(Python/R等语言)算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类、PCA)掌握机器学习库(如scikit-le
- 人工智能的崛起与未来发展趋势分析
智能计算研究中心
其他
内容概要人工智能作为一项颠覆性技术,近年来发展迅猛,正逐渐渗透到我们生活的每个角落。它不仅改变了人类的工作方式,还在医疗、金融、教育、交通等多个领域展现了巨大的应用潜力。通过理解人工智能的现状,我们可以更清晰地识别当前技术进展和市场需求,以及面临的挑战。领域应用实例发展现状医疗智能诊断、药物研发提高诊断准确率,缩短研发周期金融风险评估、智能投顾实现个性化服务与高效决策教育自适应学习系统提供个性化学
- 深度学习与搜索引擎优化的结合:DeepSeek的创新与探索
m0_74825634
面试学习路线阿里巴巴深度学习搜索引擎人工智能
目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1?查询解析与语义理解4.2?搜索排名与相关性排序4.3?个性化推荐与用户行为分析5、总结引言随着人工智能(AI)技术的迅速发展,深度学习(DeepLearning)
- DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通 PDF(附下载)
d3soft
pdfdeepseekAI教程
DeepSeek使用教程系列--DeepSeek15天指导手册——从入门到精通pdf下载:https://pan.baidu.com/s/1PrIo0Xo0h5s6Plcc_smS8w?pwd=1234提取码:1234或https://pan.quark.cn/s/2e8de75027d3《DeepSeek15天指导手册——从入门到精通》以系统化学习路径为核心,通过六大模块帮助用户逐步掌握AI工具
- 用人类反馈微调大模型,InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨
人工智能
用人类反馈微调大模型,InstructGPT让GPT-3脱胎换骨本文展示了一种通过利用人类反馈进行微调,使大语言模型在广泛任务中契合用户意图的方法。我们从一组标注员编写的提示以及通过OpenAIAPI提交的提示开始,收集了一个数据集,其中包含标注员展示的期望模型行为,利用这些数据通过监督学习对GPT-3进行微调。接着,我们收集模型输出的排名数据集,使用人类反馈强化学习对这个经过监督学习训练的模型进
- DeepSeek 和 Qwen 模型快速部署指南
moton2017
深度学习运维模型部署DeepSeekQwen大型语言模型LLM人工智能AI
导读:DeepSeek-V3&DeepSeek-R1模型对比特性DeepSeek-V3DeepSeek-R1模型大小总参数量6710亿(671B),MoE架构,每个token激活370亿参数总参数量与V3相当,基于DeepSeek-V3-Base,采用类似的MoE架构训练方法包含预训练、监督微调(SFT)和强化学习(RL),使用14.8兆高品质文本进行预训练引入多阶段训练流程,冷启动微调后进行推理
- DeepSeek 深度赋能客服岗:效率与洞察的双重飞跃
AI_DL_CODE
人工智能深度学习DeepSeek工作助理
摘要:本文聚焦于DeepSeek在客服服务岗的应用。它能凭借自然语言处理技术,快速理解客户咨询,精准提供解答方案;自动生成标准化、个性化的回复话术,大幅提升客服效率;利用机器学习对客户反馈进行深度分析,挖掘潜在需求与市场趋势。通过电商、互联网服务等行业案例,展现其实际成效。使用时需注意数据质量与隐私保护,促进与人工客服协同配合,持续优化学习。DeepSeek为客服工作带来变革,助力企业提升服务质量
- Screen Wonders for Mac v3.3.1 3D屏保应用 支持M、Intel芯片
Macdo_cn
macos音视频
应用介绍ScreenWonders是一款专为macOS设计的屏保应用,它提供了多种高质量的动态屏保选择,旨在为用户的屏幕增添美感和个性化元素。如果你厌倦了桌面上静止的图片,如果你准备好迎接世界各地甚至平行宇宙的魔力,我们在这个应用程序中收集了最好的实时壁纸!各种各样的主题、季节和节日场景一定会吸引你。他们说,美丽需要牺牲,但你不必担心,因为如果你需要电脑满负荷工作,或者笔记本电量不足,智能节能设置
- 深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】
算法与数据
算法
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 机器学习基础
dringlestry
机器学习人工智能
了解机器学习的基本概念,如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标(准确率、召回率、F1分数等)。机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(AI)的一个分支,它使计算机能够通过数据和经验自动改进,而无需明确编程。机器学习可以根据学习方式和数据的有无,分为以下几种基本类型:1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种机器学习类型,其中模型通过带标签的数据进
- 2024SCD中文期刊目录新增、剔除
m0_55576290
论文阅读
序号刊名ISSNCN是否新增25光学学报0253-223931-1252/O4新增30大学物理实验1007-293422-1228/O4新增34声学技术1000-363031-1449/TB新增41量子光学学报1007-665414-1187/O4新增49化学教学1005-662931-1006/G4新增53ChineseJournalofCatalysis0253-983721-1601/O6新
- 3D晶格与图论:BFS在空间网络中的应用
t0_54coder
3d图论宽度优先个人开发
引言在现代计算科学中,3D晶格模拟是许多物理、化学和材料科学研究中的重要工具。通过将3D空间中的每个单元看作图论中的顶点(Vertex),并通过边(Edge)连接相邻的单元,可以构建一个复杂的图结构来模拟和分析这些晶格的特性。本文将探讨如何使用BoostGraphLibrary(BGL)来实现这一模拟,并通过广度优先搜索(Breadth-FirstSearch,BFS)来识别和统计晶格中的孤立互联
- 人工智能:从基础到前沿
顾漂亮
人工智能深度学习windows
目录目录1.引言2.人工智能基础2.1什么是人工智能?2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络(CNN)4.4循环神经网络(RNN)5.自然语言处理(NLP)5.1NLP概述5.2文本预处理5.3词嵌入5.4语言模型6.计算机视觉6.1计算机视觉概述6.2图像
- 深入浅出机器学习:概念、算法与实践
倔强的小石头_
AI机器学习算法人工智能
目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习(SupervisedLearning)无监督学习(UnsupervisedLearning)强化学习(ReinforcementLearning)机器学习的一般流程总结引言在当今数字化时代,数据量呈爆炸式增长。机器学习作为一门多领域交叉学科,致力于让计算机系统从数据中自动学习模式和规律,进而实现对未知数据的预测和
- ε-贪心算法:在探索与利用之间寻找平衡
Chen_Chance
贪心算法算法
ε-贪心算法:在探索与利用之间寻找平衡在强化学习领域,智能体需要在环境中采取行动以最大化累积奖励。这个过程涉及到两个关键的决策因素:探索(exploration)和利用(exploitation)。探索是指尝试新的行为以发现更好的策略;而利用是指采用已知的最佳行为以获得奖励。ε-贪心算法正是为了在这两个因素之间找到一个平衡点。ε-贪心算法的基本原理ε-贪心算法的核心思想非常简单:以概率ϵ\epsi
- ubuntu指定版本安装python
丐哥说
ubuntupythonlinux运维服务器
Python,安装相关视频讲解:python的or运算赋值用法用python编程Excel有没有用处?011_编程到底好玩在哪?查看python文件_输出py文件_cat_运行python文件_shel安装指定版本的Python在Ubuntu上Python是一种广泛使用的高级编程语言,具有简单易读的语法和强大的功能,因此受到了众多开发者的喜爱。在Ubuntu系统上安装Python是一项常见的操作,
- 基于PLC的泳池水清洁系统(论文+源码)
云山工作室
单片机毕业设计毕设PLC
游泳池水清洁工艺流程如图2-1所示。从游泳池底部,通过循环水泵1或者循环水泵2将游泳池中的水抽出,进行各项水质检测,包括使用温度传感器检测温度,使用余氯传感器检测余氯,使用浊度传感器检测浊度,使用PH检测器检测PH值,通过臭氧传感器检测臭氧。根据检测的水质情形,通过采用化学方法(例如加药等),和物理方法(例如砂滤等),进行水质处理,将处理好的,达到一定水质标准要求的“净水”通过注水口回注到游泳池。
- C++:使用 SFML 创建强化学习迷宫场景
煤炭里de黑猫
c++开发语言
在强化学习中,迷宫通常作为一种环境,供智能体(Agent)在其中进行探索和学习。通过设计合适的环境,我们可以训练模型让其通过迷宫找到最优路径。本文将介绍如何使用C++和SFML库来创建一个迷宫场景,并为强化学习模型提供一个可视化的平台。1.安装和配置SFMLSFML是一个开源的跨平台图形库,适用于C++开发。你可以使用它来创建窗口、处理图形、事件、音频等。本项目使用的是SFML的图形模块。配置步骤
- DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化:告别拥堵的未来
人工智能专属驿站
计算机视觉人工智能
DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化:告别拥堵的未来在城市化快速发展的今天,交通拥堵已成为全球大中城市的“通病”,严重影响人们的出行效率和生活质量。然而,随着人工智能技术的不断进步,特别是DeepSeek这样的先进模型的出现,交通流量预测与优化迎来了新的曙光。DeepSeek凭借其强大的时空预测模型和强化学习框架,为交通流量预测和信号优化提供了全新的解决方案。它能够整合多源数据,包括地磁传感
- DeepSeek的架构设计
程序猿000001号
DeepSeek架构设计
DeepSeek的架构设计一、基础架构层1.超大规模算力集群跨地域异构计算:南京/临港等多地超算中心构建混合集群,10万+GPU卡规模(含H100/A100等),通过自研RDMA网络实现μs级延迟能效优化:采用液冷+余热回收技术,PUE<1.1,算力密度达50kW/机柜故障自愈:基于强化学习的节点健康预测系统,实现硬件故障30秒内隔离2.数据工场体系多模态处理管道:文本:20PB语料库,支持164
- 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