解法1：当然可以冒泡排序，时间复杂度O(n2n^2n2)解法2：单指针循环两次，第一次循环将所有的0交换到前面；第二次循环将所有的1交换到0的后面classSolution{publicvoidsortColorsBySinglePointer(int[]nums){intzeroCnt=0,p=0;for(inti=0;i
决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通算法机器学习决策树人工智能深度学习编程开发语言
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基于Docker 搭建Redis三主三从分布式集群
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、分布式系统规划二、准备配置文件1.创建redis集群目录三、启动Redis容器四、创建分布式系统1.创建集群2.查看节点信息总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：本次搭建的为”三主三从“的分布式系统，分布式系统中节点存放的数据可以是不同的。当有数据写入请求到达分布式系统后，系统会采用虚拟槽分区算法将数据写入相
TikTokenizer 开源项目教程
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TikTokenizer开源项目教程tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目介绍TikTokenizer是一个基于Python的开源项目，旨在提供一个高效、灵活的文本分词工具。该项目利用先进的算法和数据结构，能够快速准确地对文本进行分词处
洛谷P2678[NOIP2015]跳石头(二分算法)
猪猪成
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题目：AC通过图如下简短的AC代码如下：#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intl,n,m;cin>>l>>n>>m;intarr[50001];intnow,left,right,mid;left=0;right=l;//给2位置变量初始化数值;for(inti=1;i>arr[i];}arr[0]=0;intsum;//记录搬走的石块总和;
宇树科技纯技能要求总结
极梦网络无忧
杂谈科技
一、嵌入式开发与硬件设计核心技能嵌入式开发：精通C/C++，熟悉STM32、ARM开发熟悉LinuxBSP开发及驱动框架（SPI/UART/USB/FLASH/Camera/GPS/LCD）掌握主流平台（英伟达、全志、瑞芯微等）硬件设计：精通数字/模拟电路设计，熟悉PCB绘制工具（Altium等）掌握MOS驱动电路、变压器设计及EMC优化熟悉制板/贴片流程及焊接扩展技能电机控制：熟悉有感FOC算法
【图论】并查集的学习和使用
猪猪成
C++学习算法图论
目录并查集是什么？举个例子组成父亲数组：find函数：union函数：代码实现：fa[]初始化code:findcode：递归实现:非递归实现:unioncode:画图模拟：路径压缩：路径压缩Code：并查集是什么？是一种树形的数据结构，一般用来处理集合的合并，查询操作。举个例子告诉你1的父节点是22的父节点是34的父节点是56没有父节点那么可以画出三个集合，或者说是树。然后我们一般用并查集判断：
链表操作：分区与回文判断
共享家9527
数据结构数据结构c语言开发语言leetcode链表
目录链表分区（Partition）功能概述代码实现要点与难点注意事项链表回文判断（PalindromeList）功能概述代码实现要点与难点注意事项总结在链表相关的算法问题中，理解链表的基本结构和操作至关重要。今天我们深入探讨两个经典的链表问题：链表分区和链表回文判断，通过详细分析代码实现，理解其中的要点、难点和注意事项。作者主页：共享家9527-CSDN博客链表分区（Partition）功能概述链
文本纠错（Text Correction）
dundunmm
人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
文本纠错（TextCorrection）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在自动检测并修正文本中的错误，包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入：包含错误的原始文本（如“我明天要去北京，希望天汽好。”）输出：修正后的规范文本（如“我明天要去北京，希望天气好。
目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些？他们的特点及优劣
yuanpan
机器学习计算机视觉
目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。以下是它们的总结及特点对比：1.商业软件(1)Halcon(MVTec)特点：专注于工业机器视觉，提供高精度、高效率的算法。支持复杂的工业应用，如缺陷检测、3D视觉、深度学习等。提供图形化开发工具HDevelop和多种编程接口。优势：算法优化好，适合实时工业应用。硬件兼容性强，支持多种工业相机和设备。劣势：商业软件，
halcon里3d平面度检测程序_激光三角测量法在工业视觉检测上的应用
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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达激光三角测量法，是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述，包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。1.原理及演示将一条单线细激光光线投射到物体表面，由于物体表面高度发生变化，使得激光线发生了弯曲，根据这个线的变形，可以计算出精确的物体表面三维轮廓。如下图所示，基本组成结构有
并查集实现算法
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畅通工程2题目描述：某省调查城镇交通状况，得到现有城镇道路统计表，表中列出了每条道路直接连通的城镇。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个城镇间都可以实现交通（但不一定有直接的道路相连，只要互相间接通过道路可达即可）。问最少还需要建设多少条道路？输入描述：测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出两个正整数，分别是城镇数目N(#include#include#include#includ
1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库
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PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发
【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）
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【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
Ada语言的数据结构与算法
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Ada语言的数据结构与算法引言在计算机科学的领域里，数据结构与算法是核心的组成部分，围绕着如何高效地存储和处理数据。这些概念不仅是程序设计的重要基础，也是提高程序性能的关键。Ada是一种强类型、结构化的编程语言，早在20世纪80年代就被设计用于军用和实时系统。由于其高可靠性和可维护性，Ada逐渐在航空航天、军事和其他需要高安全性的领域获得了广泛应用。本文将探讨Ada语言中的数据结构和算法，包括常见
Camera常用算法介绍1
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Camera常用数据格式及算法介绍1二、Camera常用算法介绍2.1基础图像处理算法2.1.1HDR算法2.1.1.1HDR算法概述2.1.1.2发展历程2.1.1.2.1传统多帧合成阶段（2010年代初期）2.1.1.2.2.算法优化阶段（2016-2020年）2.1.1.2.3实时处理阶段（2020年至今）2.1.1.3技术原理2.1.1.3.1多帧采集2.1.1.3.2图像合成2.1.1.
初探 Threejs 物理引擎CANNON，解锁 3D 动态魅力
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Threejswebgl前端3dthreejscannon.js
简介Cannon.js是一个基于JavaScript的物理引擎，它可以在浏览器中模拟物理效果。它支持碰撞检测、刚体动力学、约束等物理效果，可以用于创建逼真的物理场景和交互。参考文档官方示例原理Cannon.js使用了欧拉角来表示物体的旋转，而不是四元数。这使得它在处理旋转时更加直观和易于理解。Cannon.js还支持多种碰撞检测算法，包括离散碰撞检测和连续碰撞检测。Cannon.js还支持多种约束
【产品小白】什么是AI产品经理
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产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁，负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维，既要参与算法选型与数据建模，又要定义产品功能与市场策略，是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数
软件设计师之树与二叉树：非线性数据结构的深度探索
一杯年华@编程空间
软考中级数据结构
软件设计师之树与二叉树：非线性数据结构的深度探索在软件开发领域，数据结构是程序设计的核心基础，其中树和二叉树作为重要的非线性数据结构，在众多场景中都有着广泛应用。我写这篇博客，就是希望和大家一起学习进步，深入解析树和二叉树的相关知识，用通俗易懂的语言结合图表和Java代码示例进行讲解，帮助大家更好地掌握这些内容。一、树的定义与基本概念树的定义树是由n（n≥0）个结点组成的有限集合。当n=0时，为空
人工智能（AI）系统化学习路线
xiaoyu❅
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一、为什么需要系统化学习AI？人工智能技术正在重塑各行各业，但许多初学者容易陷入误区：❌盲目跟风：直接学习TensorFlow/PyTorch，忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵：只看理论不写代码，无法解决实际问题。❌方向模糊：对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知，难以针对性提升。正确的学习姿势：“金字塔式”分层学习（理论→算法→框架→应用→工程化），逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
http框架核心之ngx_http.c源码分析
qiuhui00
nginx源码分析nginx源码分析http框架
ngx_http.c内主要实现了一个模块:ngx_http_module。ngx_http_module是nginx的http框架的一部分，它是所有http模块能够被加载的唯一入口，承担了http块配置解析，合并，以及http框架及其相关数据结构的初始化。它本身是NGX_CORE_MODULE类型，只有一个指令，就是http，如下所示:staticngx_command_tngx_http_com
3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。语义分割：基于PointNet++
Java数据类型 Arrays VS ArraysList VS LikedList 解析
fantasy_4
Javajava
在学习Java过程中，在刷题时总是搞不清楚这三种数据结构的区别，打算写篇文章记录一下ArraysVSArrayListArrayListVSLinkedList总结ArraysVSArrayListArraysArrayList类型Java的基本数据类型Java集合框架中的一个类，实现了List接口存储内容基本数据类型+对象引用对象引用可变性数组长度创建后不可变长度可变适用场景查询元素会比较快，直
每日一题——二叉树的直径
tt555555555555
面经算法题C语言数据结构算法leetcode
二叉树的直径问题描述示例示例1示例2提示问题分析算法设计代码实现复杂度分析测试用例测试用例1测试用例2总结问题描述给定一棵二叉树的根节点，返回该树的直径。二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点root。两节点之间路径的长度由它们之间边数表示。示例示例1输入：root=[1,2,3,4,5]输出：3解释：最长路径的长度为3，例如路径[4,2,1,3]或
Pandas完全指南：数据处理与分析从入门到实战
xiaoyu❅
pythonpythonpandas开发语言
目录引言一、Pandas环境配置与核心概念1.1安装Pandas1.2导入惯例1.3核心数据结构二、数据结构详解2.1Series创建与操作2.2DataFrame创建三、数据查看与基本操作3.1数据预览3.2索引与选择3.3数据排序四、数据清洗实战4.1处理缺失值4.2处理重复值4.3数据类型转换4.4字符串处理五、数据处理进阶5.1数据筛选5.2列操作5.3应用函数六、数据分组与聚合6.1基础
从关键词到权重：TF-IDF算法解析
多巴胺与内啡肽.
机器学习tf-idf算法机器学习
文章目录前言一、TF-IDF：关键词的“价值”评估师二、TF-IDF的计算：拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用：从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现：从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能1.2代码实现1.2.1、读取文件1.2.2逐行处理1.2.3.关闭文件2、分词与停用词过滤2.1代码功能2.2代码实现2.2.1读取分卷内容构建DataFrame：2.2.2分词与停用词过滤
【算法学习之路】12.DFS
零零时
算法学习之路深度优先算法学习c++开发语言数据结构全排列
DFS前言一.DFS简介二.思路三.缺点四.三种类型五.题目1.2前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完，形成一套完整的算法体系，以及大量的各个难度的题目，目前算法也写了几篇，题单正在更新，其他的也会陆陆续续的更新，希望大家点赞收藏我会尽快更新的！！！一.DFS简介1.深度优先搜索，是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先，就是说每次搜尝试向更深的节点走。2.在搜索算法中，该DFS常常
【C++】：位图（bitset）
-元清-
重制C++版c++开发语言c语言数据结构算法
目录位图的概念位图的应用场景位图的构造函数位图的使用位图的概念位图（Bitmap）是一种基于二进制位（bit）的高效数据结构，用于表示一组布尔值（存在或不存在、真或假）。它的核心思想是：用每一个二进制位（0或1）来标记某个状态或资源是否被占用。第i位为1→表示第i个元素存在/被占用。第i位为0→表示第i个元素不存在/未被占用。关键特性：内存高效：每个布尔值仅占用1个二进制位（bit），而非传统布尔
【数据库】MySQL的索引详解
此木|西贝
数据库数据库mysql
简介索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，类似于书的目录。在几百页的书通过几页目录就可以精确定位到我们想看的章节优点和缺点优点正确的使用索引可以大大提高检索速度可以使用唯一索引保证数据在库中的唯一性使用聚合索引减少回表，降低IO次数缺点索引不宜创建的太多，否则增删改时不仅修改数据，还要修改大量的索引数据索引也会占用磁盘空间索引结构B树：多路平衡查找树，B树的所有节点都会存储key（索引）和d
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
