- java编程题——八皇后问题
sdg_advance
java算法排序算法数据结构
背景及问题介绍:八皇后问题(英文:Eightqueens),是由国际象棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题,是回溯算法的典型案例。问题表述为:在8×8格的国际象棋上摆放8个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问有多少种摆法。高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解,后来有人用图论的方法解出92种结果。如果经过±9
- 乐鑫ESP-HMI方案人机交互,设备彩屏显示新体验,启明云端乐鑫代理商
启明云端wireless-tag
乐鑫方案物联网乐鑫无线方案交互显示屏
在数字化浪潮的推动下,人机交互的方式正在经历一场深刻的变革。用户对于智能设备的需求不再局限于基本的功能操作,而是期望能够通过更加直观、自然的方式与设备进行交流。这种需求催生了一系列创新的芯片方案,它们通过集成高性能的计算核心和丰富的外设接口,为智能设备赋予了新的生命。这些芯片不仅能够处理复杂的数据和算法,还能够通过触摸、语音甚至视觉识别来响应用户的指令。在数字化时代,用户体验成为了产品设计的核心。
- swap function & copy-and-swap idiom
leon4ever
在C++中,一个资源管理类(例如含有指向堆内存的指针)中需要重新定义拷贝构造函数、赋值运算符以及析构函数(BigThree),在新标准下还可能需要定义移动构造函数和移动赋值预算法(BigFive)。但实际上,这条规则还可以有一个小拓展。就是在资源管理类中,往往需要重新定义自己的swap函数来作为优化手段。1.Swap函数首先考察如下例子,假设类HashPtr中含有一个指向string的指针*ps和
- python正则表达式(.*?)以及compile的用法示例
测试老孔
pythonpython正则表达式
在Python开发爬虫过程中经常会遇到正则表达式,其中(.*?)的使用概率较高,那么这个正则表达式到底什么意思呢?“.*?”表示非贪心算法,表示要精确的配对“.*”表示贪心算法,表示要尽可能多的匹配“()”表示要获取括弧之间的信息Python提供re模块,包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用\转义,所以要特别注意:s='ABC\\-001'#Python的字符串#对应的正则表
- Databend Meta-Service 架构概述
Databend
架构
Databend的meta-service是一个基于Raft共识算法的分布式服务。其核心架构可以概括为一个Raft应用,如图中虚线框所示。Raft协议的主要组成部分包括:分布式日志(Log)状态机(StateMachine)分布式日志日志主要用于记录分布式系统的操作。当一条日志被写入本地并通过网络同步到其他Raft节点后,系统会等待日志在多数节点上完成持久化。一旦达到多数派写入,该日志条目就被视为
- 北航计算机软件技术基础课程作业&笔记【5】
robinbird_
数据结构笔记算法
题目(文章一周后公开~)sort1.快排算法核心思路:选取(一般是)当前数组第一个元素作为中间值mid,将数组按照比mid小/大分为两半,再对子数组进行同样操作(二叉树前序遍历)具体操作:主要是分2半那里,可以巧妙一些地来遍历,所以用到了left和right指针(重合时就遍历完了),同时自己写的时候用了一下right_flag表示是否要看右边与mid做比较(网上有更好的,我只是自己这样写了而已)左
- 周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m
么得感情的日更机器
南昌。二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力[2]:1.听力--十分2.单词--五分3.口语--五分4.英语文档1)编程能力[2]:1.编程语言C语言--O分2.数据结构与算法C语言数据结构--O分3.编程参考书1)陈正冲的《C语
- 前端安全-加密
姜慧慧
前端工程安全前端https
1密码安全1.1泄露渠道数据库被盗服务器被入侵通讯被窃听内部人员泄露其他网站(撞库)1.2防御严禁明文存储单向变换变换复杂度要求密码复杂度要求加盐(防止拆解)1.3哈希算法明文-密文一一对应彩虹表记录明文密文一一对应表,容易破解两次md5加密也容易破解所以密码必须复杂加盐加盐可以使密码更加难破解加盐+字符串+密码雪崩效应-明文:明文小幅度变化,密文加剧变化密文:明文无法反推密文固定长度:md5sh
- 机器学习之 K-均值聚类算法
维生素¥
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值(K-means)聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的中心,直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤:初始化K个簇的中心点(可以随机选择或者根据数据集初始化)。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3,直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
- 硬加密和软加密
Angus sonder
加密算法安全
一、加密方法不同1、软加密:是指通过特定的软件算法进行加密。2、硬加密:作为物理加密技术,其主要是通过芯片对硬盘中的每一个字符、每一个数据进行加密,这有些像早期的微电码。二、数据保护方式不同1、软加密:通过加密软件的方法来实现加密功能,并不对数据进行转换运算。2、硬加密:硬加密可将需要保护的数据转换成不可识别的数据模块。其在2000/XP的加密下,除了安装其本身驱动程序外,不需要安装其它任何驱动软
- 增量更新
世道无情
1.概述在我们开发的过程中,对于版本更新,按照我们一般套路都是在app刚一打开的时候,直接从服务器中下载最新的版本,然后下载安装就行。但是如果你app新的版本比较大,20M、30M的话,如果让用户下载,可能会比较耗流量、耗时间,需要用户去等待,所以这个时候就出现了增量更新。2.增量更新原理图如下增量更新原理.png3.增量更新算法核心比如用户手中当前版本是1.0,服务器中是2.0,并且服务器中肯定
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
安科瑞蒋静
机器学习算法均值算法
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下:初始化K个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
- 高效数据治理策略:筛斗数据带你走进智能化数据管理新时代
筛斗数据
人工智能大数据数据挖掘筛斗数据数据提取数据治理
在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。然而,随着数据量的爆炸性增长,如何高效地管理和利用这些数据,成为了摆在企业面前的一道难题。正是在这一背景下,“筛斗数据”公司凭借其卓越的数据治理策略,引领企业走进了智能化数据管理的新时代。一、精准高效的数据提取:挖掘数据价值的钥匙在数据治理的起始阶段,数据提取是至关重要的第一步。筛斗数据通过先进的算法和智能工具,能够深入复杂的数据源,快
- 用python解读银行家算法
给我起把狙
python算法
用python解读银行家算法银行家算法是一种经典的死锁避免算法,用来决定一个系统是否可以安全分配资源。其主要思想是:银行家在发放贷款之前,需要确保在满足所有用户需求的情况下,仍然有足够的资源剩余,以防止系统进入不安全状态。核心概念:最大需求:每个进程可能需要的最大资源数。已分配:每个进程已经占用的资源数。**需求:进程还需要多少资源才能完成(计算方式:Need=Max-Allocated)。可用资
- 人工智能时代的程序设计教学与课程设计
于仕琪(南科大)
人工智能课程设计
声明:本文已经投稿至“2024年中国高校计算机教育大会”,并发表于微信公众号“于仕琪”,可以转载,但不可修改。作者:于仕琪,郑锋,廖琪梅,田蕾单位:南方科技大学计算机科学与工程系摘要:随着人工智能的兴起,学生对编程的热情逐渐从C/C++向Python迁移,对于计算机硬件体系结构的理解也呈现逐年下降的趋势。当前许多人工智能从业者做的是人工智能算法设计,但参与基础人工智能软件开发的相对较少。我们认为本
- 雪花算法的时间回拨问题的产生和解决办法
CocoaAndYy
java分布式
1.什么是时间回拨问题雪花算法通过时间来即将作为id的区分标准之一,对于同一台id生成机器,它通过时间和序号保证id不重复当机器出现问题,时间可能回到之前,此时,时间就不能区分又或者因为闰秒的出现,导致时间回拨2.如何解决方法1直接抛出异常不处理,直接抛出异常将问题交给人工解决这种方法也是原始的雪花算法,百度的uid-generator采用的太过简单,显然不好方法2延迟等待这种时间回拨(回跳)或许
- gps路径压缩算法
王建文go
算法
公司的gps点位特别多,导致数据存储以及查询都会造成一定的压力.所以我们需要使用gps路径压缩算法我调研了两种:k-means和Douglas-Peuckerk-means压缩的底层原理是:自定义簇的数量,假设是100个,那么就会计算所有gps点,把最相近的点,放在一个簇里,以此类推,计算出100个簇,然后每个簇计算出一个中心点,100簇的中心点也就是我们这段gps的压缩路径.Douglas-Pe
- 分析React fiber
weixin_34367845
javascript数据结构与算法ViewUI
Reactfiber是最新react用的算法选择,其大概的介绍点击这里;现在的局限在现有React中,更新过程中是同步的(这个js代码的代码执行相关)同步的递归的渲染和调和fiber目的中断进程,后面还可以回到进程(work)中;为各个进程(work)分优先级;可以再次使用之前完成的进程(work);终止后面不再使用的进程(work);Inordertodoanyofthis,wefirstnee
- 数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化
sz66cm
线性代数机器学习人工智能
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程,我们能够从原始向量组中构造正交基,并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn},其目标是将这些向量正交化
- nginx负载均衡优化和高可用
小bug大问题
架构学习nginx负载均衡运维linux服务器学习
代理和负载均衡的区别代理负责把连接请求直接转发到后台某个web节点负载均衡负责把请求使用某种调度算法分散发布给后台所有web节点1.配置nginx代理服务器lb1lb1:192.168.8.10web1:192.168.8.20web2:192.168.8.30(1)启动lb1,安装nginxyum-yinstallepel-releaseyum-yinstallnginxsystemctlsta
- React 中的 Fiber 架构
hawk2014bj
react.js架构前端
ReactFiber介绍ReactFiber是React的一种重写和改进的核心算法,用于实现更细粒度的更新和高效的调度。它是React16版本中的一个重要更新,使得React能够更好地处理复杂和高频的用户交互。以下是对ReactFiber的详细介绍:为什么需要ReactFiber?在传统的React中,更新操作是同步的,一旦开始更新,整个组件树的更新过程不会被中断。这在处理复杂组件树或高频用户交互
- python设计函数isleapyear_Python实战练习——打印日历教程
群响-刘思毅
很长一段时间没有接触过c语言了,想来做这一行当已经有三两年了。今天突然想起来以前用c语言在vc6上写代码的日子,想了想以前的一些实战练习。所以今天打算用python来写一个c语言以前练习的题目-日历打印器,并根据情况进行优化。效果如上图所示算法思路:首先,关于日历的相关操作都离不开一个根本情况,1990年的1月1日是周一,所以日历的打印需要基于这一事实想要打印日历需要解决的问题最主要便是一个——那
- GraphRAG入门:基本概念、应用场景及学习方法
学习中的程序媛~
学习方法
一、GraphRAG的用途是什么GraphRAG用于复杂信息分析,适合处理跨文档、有噪音或主题抽象的数据.二、GraphRAG能做什么GraphRAG能连接大量信息,回答普通难搜索难以解答的问题.她可以回答跨文档的问题,也能总结数据集的主要主题.三、GraphRAG的特点1.知识图谱提取:使用llm自动从输入文本文档中创建知识图谱,表示数据中的实体、关系和关键声明2.层次聚类使用leiden技术对
- 9.6学习记录+三场笔试
冰榫
学习
一、去哪儿笔试+挚文集团1.在调度算法中平均等待时间最短的是什么?短作业优先2.给定一个字符串s,最有效的找到其中第一个不重复的字符的方法是?一、使用哈希表创建一个哈希表,用于存储字符及其出现的次数。可以使用编程语言中提供的字典(如Python中的dict)或类似的数据结构。遍历字符串s:对于每个字符,检查它是否在哈希表中。如果不在哈希表中,将其加入哈希表,并将其出现次数初始化为1。如果已经在哈希
- 图片修复去除重影导致的图像模糊
littlebird001
计算机视觉
有些图片由于焦距不准或镜头晃动通常会导致多重影模糊现象,如下图。这种模糊也叫运动型模糊,在计算机视觉中属于破损数据的一种是可以纠正修复的。传统工具PS是很难处理这类问题的,人工修复更是无法下手,需要对破损图像像素级重建。图像重建(imagerestoration)是去除错误像素建立正确像素的过程,是图像逆过程。通常可以解决去模糊、去噪音、补画等图像修复问题。我们使用去模糊算法解决重影模糊问题,进入
- 基于云原生向量数据库 PieCloudVector 的 RAG 实践
OpenPie|拓数派
OpenPie|拓数派云原生向量数据库PieCloudVectorPieCloudDBOpenPie
近年来,人工智能生成内容(AIGC)已然成为最热门的话题之一。工业界出现了各种内容生成工具,能够跨多种模态产生多样化的内容。这些主流的模型能够取得卓越表现,归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展,以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战,检索增强生成(RAG)技术作为LLM的一项重要补充被提出。本文将结合实例演示,和大家一起探索基于PieCloudVector的RAG实践。AIGC强调
- OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影
阿利同学
opencv深度学习人工智能阴影去除图像去阴影
往期热门博客项目回顾:计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线//正文开始!图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述
- 深度学习特征提取魔改版太强了!发文香饽饽!
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- AI 大模型催生的新职业,提示词工程师是什么?
人工智能-猫猫
人工智能语言模型自然语言处理开源
全方位解析“提示词工程师”。AI大模型技术正以前所未有的速度重塑我们的未来。它们不仅仅是冷冰冰的算法集合,更是拥有无限创造力的智能体。而在这个智能体的背后,有一群关键的角色——提示词工程师(PromptEngineer)。顾名思义,这类人是专门负责设计和优化AI大模型的提示词,以提高模型的响应质量和准确性。他们的工作不仅涉及到技术层面的优化,还涉及到对用户需求的深刻理解和预测。这种工作性质使得提示
- 工信教考 | AI智能体应用工程师(模拟试题)
人工智能-猫猫
人工智能开源自然语言处理语言模型架构
关于AI智能体工程师的模拟试题,下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能,设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务?(单选)A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案:B解析:无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务,如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
- 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