- 毕业论文如何降低AIGC率?
kexiaoya2013
AIGC论文笔记论文阅读
在Deepseek爆火的当下,AI生成内容已经渗透到各个领域,包括论文写作。如果你的论文使用了AI工具辅助写作,那么,如何降低AIGC率呢?一、控制使用比例将AI工具用于辅助性任务,如文献检索、语法检查、词汇替换等,而非核心内容的生成。论文的研究方法、数据分析、结论等核心部分应尽量手动完成。完全依赖AI生成论文会导致AI率过高,而将AI用于辅助性任务则能有效降低AI率。二、采用不同模型不同AI模型
- BP 神经网络在考古数据分析中的应用
fanxbl957
人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要:本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务,涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性,并对其在考古数据分
- 市场波动中的数据分析与策略优化
QQ3990385023
数据分析区块链人工智能
市场波动中的数据分析与策略优化在市场交易中,价格的波动往往受到多种因素影响,包括资金流向、经济数据、政策调整等。如何利用数据分析优化交易策略,提升市场适应能力,是投资者需要重点关注的问题。借助科学的分析方法,结合技术指标,可以更精准地识别趋势,提高交易稳定性。一、市场数据分析的核心要素1.价格趋势分析市场价格的变动通常会形成一定的趋势,例如上涨趋势、震荡趋势或下跌趋势。通过均线(MA)等技术指标,
- 2024亚马逊数据分析!
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整体财务数据23净销售额:全年净销售额达6380亿美元,同比增长11%。净利润:全年净利润为592亿美元,较上年同期的304亿美元增长95%。经营活动现金流:经营活动现金流达1159亿美元,同比增加了36%。各业务板块数据AWS业务1第四季度营收:2024年第四季度,AWS业务实现营收288亿美元,同比增长19%;经营利润达106亿美元,同比增长34亿美元。广告业务5全年营收:2024年广告业务总
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
2301_82243733
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
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Python数据分析与可视化在数据驱动的商业世界中,数据分析和可视化成为了理解复杂数据集、做出明智决策的关键工具。Python,作为一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了丰富的库和框架,使得数据分析和可视化变得简单高效。本文将探讨Python在数据分析和可视化中的应用,包括数据预处理、分析、以及如何通过可视化工具将数据洞察转化为可操作的策略。1.数据分析的重要性数据分析是提取数据中有用信息的过程
- 【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析
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禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理应用场景加载R包数据下载函数个体层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗传相关性的个体网络对个体网络Nij进行可视化评估和选择最佳模型评估和选择最佳模型最佳模型进行总结拟合优度检验遗址层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗址之间的遗传相关性网络可视化图条件边预测与模型评估总结系统信息介绍个
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引言在当今这个快速变化的世界中,天气的波动直接影响着人们的日常生活、农业生产、交通出行乃至公共安全。为了有效应对各种极端天气事件,天气预警API应运而生,成为连接气象数据与公众服务的重要桥梁。本文将深入探讨天气预警API的工作原理、应用场景以及其对社会的积极影响。天气预警API的工作原理天气预警API基于先进的气象监测技术和大数据分析,通过收集全球范围内的气象卫星、雷达、地面观测站等数据源,进行实
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###线性回归与Softmax回归####线性回归线性回归是一种用于估计连续值的回归方法。它的应用场景非常广泛,比如在房地产市场中,参观一个房子后,我们可以通过线性回归模型来估计房子的价格,从而决定出价。线性回归的核心思想是通过训练数据来学习参数,使得模型的预测值与真实值之间的差异最小化。在神经网络中,线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异,常用的损失函数包
- Redis 全方位解析:从入门到实战
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引言在当今互联网快速发展的时代,高并发、低延迟的应用场景越来越普遍。Redis,作为一款高性能的开源数据库,以其卓越的性能和灵活的功能,成为了许多开发者的首选工具。无论是在缓存、消息队列,还是在实时数据分析等领域,Redis都展现出了强大的能力。本文将从Redis的基本介绍、官网、安装、特性,到具体的存储类型、Java代码实例、SpringBoot整合,以及Redis的主要作用和应用场景,进行全面
- 深入解析:Tableau在数据可视化中的高级应用
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深入解析:Tableau在数据可视化中的高级应用引言在大数据时代,数据可视化已成为数据分析中不可或缺的一部分。作为一款广受欢迎的数据可视化工具,Tableau以其强大的功能和灵活性,赢得了众多数据分析师的青睐。然而,许多人在使用Tableau时,仅停留在基本操作层面,未能充分发挥其潜力。本文将深入探讨Tableau的高级应用,展示其在复杂数据分析中的强大能力,并以具体实例说明其实际应用效果。数据预
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YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目,旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化,专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法,通过将目标检测问题转化为一个回归问题,可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进,使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
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Anaconda镜像使用帮助Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux,Mac,Windows,包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。Anaconda安装包可以到https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载。TUNA还提供了Anaconda仓库与第三方源(conda-forge、msys2
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Pandas是python的数据分析包,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,提供pandas.whl包下载,有需要的赶快下载吧!软件介绍Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQRCapitalManagement于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被
- 图像识别技术与应用第三课
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一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出,它根据输入x、权重w和偏差b进行输出,输出结果是二分类(0或1),这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。像与门、与非门、或门都能通过设定合适的权重和偏差实现。w称为权重:控制输入信号的重要性的参数b称为偏置:偏置是调整神经元被激活的容易程度参数感知机的局限性:感知机的局限性就是只能表示由一条直线分割的
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数据分析利器:COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。外盘期货分钟高频历史行情数据链接:https://pan.baidu.com/s/19zhe1CCpDM56amDKO2nMwQ?pwd=4wpq提取码:4wpq请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。关键词:量化;量化;贵金属;计算能力
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随着实时、近实时数据分析需求的持续增长,查询响应时间在现代数据分析和业务应用中变得越来越重要。为减少查询响应时间,提升数据效率,阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute推出MaxQA(原MCQA2.0)查询加速功能,在独享的查询加速资源池的基础上,对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化,显著减少了查询响应时间,适用于BI场景、交互式分析以及近实时数仓等对
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在云计算环境中,存储性能对于业务稳定运行至关重要,尤其是数据库、大数据分析、AI计算等高IO需求的应用。然而,许多用户在使用EBS(弹性块存储)时,可能会遇到磁盘吞吐量或IOPS(每秒输入/输出操作数)不足的问题,导致应用响应变慢、数据处理延迟,甚至影响业务连续性。那么,是什么原因导致EBS性能瓶颈?如何优化吞吐量和IOPS以提升存储性能?阿里云又能提供哪些优化方案?本文将从存储架构、性能监控、优
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引言随着中国经济的快速发展,国内企业对供应链管理的关注度日益增加。为了应对激烈的市场竞争,企业纷纷寻求通过优化供应链来提高效率、降低成本并增强响应速度。在这个背景下,供应链商业数据分析(SupplyChainBusinessAnalytics)作为连接数据与决策的关键桥梁,逐渐成为企业不可或缺的一部分。对于有志于从事这一领域的专业人士而言,掌握必要的技能、熟悉先进的工具以及理解特定的业务模式是成功
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引言在互联网时代,新闻媒体网站是人们获取信息和了解世界的重要渠道。随着新闻的即时更新,获取最新头条并进行数据分析成为许多行业领域(如媒体、广告、舆情监测等)的重要需求。通过抓取新闻媒体网站的内容,我们不仅能获取各类新闻文章,还能为后续的数据分析、情感分析、舆情监控等提供基础数据。本篇博客将详细讲解如何使用Python编写一个爬虫,抓取新闻媒体网站的最新头条及其相关内容。我们将使用最新的技术栈,包括
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这两天我们开发团队不知道咋的,跟包饺子下锅似的接连出了不少纰漏,有的大有的小,其实开发能力都可以,不是那种能力差导致的问题,我从外部观察,总结了一些出纰漏的原因和解决方案。先说一下有啥纰漏。小程序代码分包的时候,影响到线上正在使用的业务,损失了大概1晚上的流量。上了身份证、人脸认证功能,测试回归的时候,测了不需要实名和人脸的场景,没测只需要身份证的场景,结果线上跑的时候用这个场景,导致功能也出了问
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1.概念理解决策树算法是一种监督学习算法,用于分类和回归任务。它是一种基于树结构的模型,通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。决策树的每个节点代表一个特征,每个分支代表该特征的一个属性值,而每个叶节点表示一个类别或一个数值。决策树的构建过程通常分为以下几个步骤:1.特征选择:选择最佳的特征来作为当前节点的划分特征,通常使用信息增益、基尼指数或者信息熵等准则来选择最优的特征。2.建立树结构:根
- Python爬虫实战:获取笔趣阁图书信息,并做数据分析
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注意:以下内容仅供技术研究,请遵守目标网站的robots.txt规定,控制请求频率避免对目标服务器造成过大压力!1.环境准备与反爬策略pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportpandasaspdimportreimporttimeimportrandomfromfake_useragentimportUserAgent#需安装:pip
- 火山引擎 DataWind ChatBI 适配 DeepSeek-R1 及 DeepSeek-V3
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2025年2月,火山引擎智能数据洞察DataWind旗下AI助手ChatBI宣布实现对DeepSeek-R1及DeepSeek-V3的适配。通过融合豆包、DeepSeek等主流大模型的先进能力,ChatBI正在为企业用户带来精准、智能的数据分析体验。作为Data+AI领域的先行者,DataWind一直致力于帮助业务达到最好的实践成果,DataWind对主流大模型始终保持高效的开放探索态度,融合前沿
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1、以涡度通量塔的高频观测数据,基于MATLAB:2、涡度通量观测基本概况:观测技术方法、数据获取与预处理等3、涡度通量数据质量控制:通量数据异常值识别与剔除等4、涡度通量数据缺失插补:结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分:计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析:绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性:时间序列相关分析、回归分析等8、
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学好Python不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会Python还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的Python学习资料,给那些想学习Python的小伙伴们一点帮助!一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其
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噼里啪啦噼酷啪Q
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写在前面众所周知,20%的知识点可以覆盖80%的使用场景。时间就是生命~~咱主打一个“用最小的成本,收获最大化”!有它了不仅不怕excel卡顿,还能实现懒人神器——办公自动化,你喝茶他干活,鼠标自由咯!快跟我来,感受一周速成的效率~~首先,安装python+编辑器(cmd下载和anaconda一个效果嗷):下载python:来官网DownloadPython|Python.org(建议用3.8~3
- 机器学习:决策树
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1.初步概念决策树是一种基于分裂特征的机器学习方法,用于分类和回归任务。它通过将数据按特征值进行分割,最终做出预测。与线性模型不同,决策树能够自动识别重要的特征,并根据数据情况生成复杂的决策规则。2.决策树的核心思想决策树的核心思想在于选择一个特征作为分裂条件,将当前的数据划分为两个子节点,并重复这个过程直到达到停止条件。分裂条件的选择通常基于信息增益(香农信息量)或基尼不等式,以确保每次分裂都能
- 如何做数据清洗,有完整的流程么?
魔王阿卡纳兹
大数据治理与分析大数据数据清洗数据处理流程去除噪声干净的数据
数据清洗是数据分析和处理过程中不可或缺的一环,其目的是通过识别和纠正数据中的错误、重复、不一致等问题,提高数据的质量和可用性。根据提供的多条证据,数据清洗的完整流程可以总结如下:1.数据预处理数据预处理是数据清洗的第一步,主要包括以下几个方面:数据审查:对数据进行初步检查,识别空值、异常值和噪声数据。数据备份:在进行数据清洗之前,备份原始数据以防止数据丢失。数据筛选:根据清洗目标,对数据进行初步筛
- 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
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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
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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