- 第一个问题:AI会威胁人类吗?
释迦呼呼
AI一千问人工智能
第一个问题:AI会威胁人类吗?对于这个问题,我的回答是:AI本身并不会威胁人类,但其是否构成威胁取决于人类如何设计、使用和监管它。下面我将从几个角度详细分析。AI的本质:人类的工具AI(人工智能)是由人类创造的工具,它的行为和决策完全基于人类设计的算法和输入的数据。换句话说,AI没有自己的意识、意图或独立的目标,因此它本身并不具备威胁人类的动机或能力。它的作用是由开发者、使用者和管理者决定的。AI
- 在低功耗MCU上实现人工智能和机器学习
电子科技圈
SiliconLabs人工智能机器学习嵌入式硬件经验分享科技物联网mcu
作者:SiliconLabs人工智能(AI)和机器学习(ML)技术不仅正在快速发展,还逐渐被创新性地应用于低功耗的微控制器(MCU)中,从而实现边缘AI/ML解决方案。这些MCU是许多嵌入式系统不可或缺的一部分,凭借其成本效益、高能效以及可靠的性能,现在能够支持AI/ML应用。这种集成化在可穿戴电子产品、智能家居设备和工业自动化等应用领域中,从AI/ML功能中获得的效益尤为显著。具备AI优化功能的
- 《AI与NLP:开启元宇宙社交互动新纪元》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,元宇宙正从概念逐步走向现实,成为人们关注的焦点。而在元宇宙诸多令人瞩目的特性中,社交互动体验是其核心魅力之一。人工智能(AI)与自然语言处理(NLP)技术的迅猛发展,为元宇宙社交互动带来了前所未有的变革与提升,深刻地影响着用户在虚拟世界中的社交方式与体验。自然语言交互,打破沟通壁垒在早期的元宇宙雏形中,用户与虚拟环境、其他用户的交互多依赖于简单的指令输入或有限的动作操作,这种
- 函数调用和 Java 与 Spring AI 模型的集成
算法资料吧!
javaspring人工智能
SpringAI是一个功能强大的SpringFramework项目,它为Java开发人员带来了人工智能(AI)功能。通过将AI模型集成到Java应用程序中,SpringAI简化了创建智能应用程序的过程,同时利用了Spring生态系统的稳健性。本文将指导您完成使用SpringAI将AI模型集成到Java应用程序中的步骤,特别关注允许AI模型与外部数据源和服务动态交互的函数调用机制。SpringAIS
- DeepSeek 到底是什么类型的应用,其核心功能是什么?
AndrewHZ
python生活算法深度学习人工智能语言模型deepseek
DeepSeek是一款多用途的人工智能工具,其核心功能基于大模型技术,覆盖内容生成、数据分析、个性化服务及复杂任务处理等多个领域。以下从应用类型和核心功能两方面展开分析:一、DeepSeek的应用类型通用型人工智能助手DeepSeek被设计为跨行业的通用型AI,适用于生活、学习、工作等场景。例如:生活场景:提供旅游推荐(如黔南的景点、美食)、诗歌创作、儿童故事生成等。专业场景:在金融、保险等领域,
- 使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南
llzwxh888
自然语言处理人工智能python
在人工智能领域,特别是在自然语言处理(NLP)任务中,理解和跟踪Token的使用情况是非常重要的。这篇文章将介绍如何使用LlamaIndex库来进行Token计数,并提供一些实用的代码示例,以便你在自己的项目中应用这些技术。环境设置首先,我们需要设置回调和服务上下文。通过全局设置,我们可以在不需要每次查询时都传递这些设置的情况下使用它们。importosos.environ["OPENAI_API
- 清华大学第5弹: 《DeepSeek与AI幻觉》 - 清华大学DeepSeek全套资料完整版 - 持续更新 - PDF免费下载
jiswordsman
人工智能pdf
由清华大学新闻与传播学院与人工智能学院双聘教授沈阳教授团队倾力打造的《DeepSeek与AI幻觉》,全面呈现,共计38页。《DeepSeek与AI幻觉》报告探讨了AI幻觉的成因、评测方法及其影响,并以DeepSeek模型为例,分析数据偏差、知识固化等问题如何导致幻觉现象。报告还提出缓解策略,如联网搜索、提示词优化,并探讨AI幻觉在科学创新和艺术创作中的潜在价值。点击链接免费下载《DeepSeek与
- 人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践人工智能架构机器学习深度学习
人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,渗透到各行各业,改变着我们的生活方式和工作模式。从自动驾驶到语音助手,从推荐系统到智能制造,人工智能技术无处不在。然而,许多人对于人工智能的了解仍停留在表面,甚至对其中的一些核心概念感到陌生。本文将围绕人工智能的基础概念、发展历程及核心技术进行详细讲解。我们将通过代码示例和表格对比,帮助大家深入理
- 人工智能时代,程序员如何保持核心竞争力?
大道归简
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一、AI辅助编程对程序员工作的影响AI辅助编程工具正在迅速改变程序员的日常工作实践。这些工具提供了强大的功能,如智能代码补全、自动代码生成和代码重构等,极大地提高了编程效率。例如,GitHubCopilot可以根据上下文自动生成代码片段,而Tabnine则能提供智能代码补全建议。这些工具不仅加快了编码速度,还能帮助程序员减少常见错误,提高代码质量。然而,过度依赖AI工具也可能带来一些潜在风险:编程
- 数字人源码源头搭建技术全攻略,支持OEM
余18538162800)
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引言在人工智能与多媒体技术迅猛发展的当下,数字人已从概念构想逐步走进现实应用,广泛渗透于娱乐、教育、医疗、金融等多个领域。搭建数字人源码系统是一项综合性的技术工程,融合了计算机图形学、人工智能、语音处理等多学科前沿技术。本文将深入剖析数字人源码搭建的技术细节,为开发者提供详尽的技术开发指南。技术选型与架构设计图形渲染技术实时渲染引擎:Unity:作为一款跨平台的实时渲染引擎,Unity在数字人开发
- 数据飞轮:激活数据中台的数据驱动引擎
Earth explosion
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在数字化转型的浪潮中,企业面临着如何有效利用海量数据驱动业务增长的挑战。数据中台,作为企业数据集成和分析的关键基础设施,往往未能充分发挥其潜力,成为数据的沉睡之地。数据飞轮作为一种新兴的数据驱动模型,提供了唤醒数据中台并实现数据流动的新思路。本文将探讨数据飞轮的概念、构建方法以及如何通过数据飞轮实现数据中台的活力焕发。随着人工智能和大数据技术的发展,企业拥有了收集和处理前所未有的数据量的能力。然而
- 大语言模型基础
MatrixSparse
大模型人工智能语言模型自然语言处理人工智能
简介AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称,包含了“预训练”和“大模型”两层含义,二者结合产生了一种新的人工智能模式,即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调,或仅需要少量数据的微调,就能直接支撑各类应用。AI大模型主要分为三类:大语言模型、CV大模型和多模态大模型,我将分别介绍它们的背景知识、关键技术、演进路线和挑战。什么是大语言模型大语言模型(LargeLanguageModel,LL
- 一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术
江湖人称麻花滕
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1关于DeepSeek最近大火的DeepSeek给中国AI市场带来了很多热度,在DeepSeek的官网,也反复提及“模型蒸馏”技术。大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向,它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。2模型蒸馏(ModelDistillation)2.1定义与原理模型蒸馏是一种知识迁移的方法旨在将知识从一个大型的教师模型(TeacherModel)转
- AI训练师团队管理运营思路
姚瑞南
意图识别训练流程及规范智能客服AI项目管理人工智能AIGC语言模型自然语言处理
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录目录大纲1.团队定位2.业务概览3.团队分工4.运营全流程5.衡量目标一、团队定位二、业务概览三、业务分配四、运营流程及步骤1.运营流程2.运营步骤五、指标观测目录大纲1.团队定
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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
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文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展,人工智能生成内容(AIGC)越来越受关注。AIGC能够通过学习大量数据生成高质量内容,但训练效率和模型优化仍然是关键的研究方向。本博客将深入探AIGC的训练效率,与模型优化的相
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- 2025年普通人转向人工智能运维(AIOps)学习建议(附最新技术实践与资源)
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2025年普通人转向人工智能运维(AIOps)学习建议(附最新技术实践与资源)一、学习路径规划:分阶段掌握核心技能1.基础能力构建(3-6个月)传统运维技能Linux与Shell脚本:掌握Linux系统管理、性能调优及常用命令(如awk、sed处理日志)。监控工具:学习Prometheus、Zabbix等工具,理解指标采集与告警规则配置。自动化运维:熟悉Ansible、Jenkins等工具,编写自
- 【Llama3:8b】手把手教你如何在本地部署 自己的 LLM大模型
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一、为什么需要本地部署属于自己的大模型?趋势:我们正处于AI人工智能时代,各行各业的公司和产品都在向AI靠拢。打造垂直领域的AI模型将成为每个公司未来的发展趋势。数据安全:在无法掌握核心算法的情况下,许多公司选择使用大公司的成熟方案。然而,这涉及到数据安全的问题。训练垂直定制化的大模型需要大量数据,而数据是公司的核心资产和基石。没有公司愿意将这些关键数据上传到外部服务器,这是公司的命脉所在。本地部
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【大模型应用开发动手做AIAgent】大模型就是Agent的大脑关键词:大模型,AIAgent,智能决策,任务导向,知识表示,交互式学习,混合智能1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的发展,尤其是深度学习和自然语言处理(NLP)技术的进步,越来越多的应用场景开始采用AI模型来解决复杂的决策问题。然而,当前的AI模型大多依赖于大模型的预训练知识,这些模型虽然在通用知识获取上取得了显著进
- 独立开发者灵感日报:简化您生活的 IT 聊天机器人
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AIDMP数据基建:如何利用数据提升营销效率关键词:AI、DMP、数据基建、营销效率、数据驱动、用户画像、精准投放、数据安全摘要:本文深入探讨了AI驱动的DMP(数据管理平台)在现代营销中的关键作用。文章详细阐述了AIDMP数据基建的核心概念、技术原理和实施步骤,包括数据收集、整合、分析和应用等方面。通过结合人工智能技术,DMP能够更精准地构建用户画像,优化营销策略,提高广告投放效率。文章还探讨了
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在人工智能训练中,文本数据标注是非常重要的一个环节。文本数据标注是对数据进行结构化、分类、分词、情感分析、命名实体识别(NER)等操作,为机器学习模型提供准确的输入。以下是常见的文本数据标注任务和对应的Python代码示例。1.文本分类标注文本分类标注是对文本数据进行分类的任务。通常我们会将文本数据标注为不同的类别,比如“体育”、“娱乐”、“政治”等。示例:假设我们有一组新闻文本,我们需要为其分配
- 基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写
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第一章2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型讲解1、2024AIGC技术最新进展介绍(生成式人工智能的基本概念与原理、最新前沿技术和发展趋势简介)2、国内外大语言模型(ChatGPT4O、Gemini、Claude、Llama3、PerplexityAI、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔AI等)对比分析3、OpenAI12天12场直播新功能解读与演示(ChatGPTO1
- 【有啥问啥】DeepSeek NSA(Native Sparse Attention):开启高效推理与降本增效的新篇章
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DeepSeekNSA(NativeSparseAttention):开启高效推理与降本增效的新篇章在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)和大语言模型(LLM)的浪潮中,性能与效率一直是研究者和开发者关注的焦点。随着模型规模的不断扩大,计算资源的需求呈指数级增长,这不仅带来了高昂的硬件成本,也对推理速度和实时性提出了严峻挑战。而DeepSeek团队提出的NSA(NativeSparseAtt
- DeepSeek:为医疗数智化注入新动能
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DeepSeek掀起企业数智化浪潮在数字化与智能化深度融合的时代背景下,企业数智化转型已从一种趋势演变为关乎生存与发展的必然选择。随着云计算、大数据、人工智能等前沿技术的迅猛发展,数智化转型成为企业提升竞争力、创新业务模式、优化客户体验的关键路径。在这场波澜壮阔的转型浪潮中,DeepSeek以其卓越的技术实力和创新能力,成为众多企业实现数智化飞跃的强大助推器。DeepSeek作为人工智能领域的佼佼
- Redis内存碎片整理指南:原理、实战与参数调优
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Redis内存碎片整理指南:原理、实战与参数调优在Redis的运维过程中,你是否遇到过这些诡异现象?明明内存使用量只有5GB,INFOmemory却显示分配了8GB系统监控显示内存充足,但Redis频繁触发OOM(内存溢出)性能监控曲线正常,但实际请求延迟莫名升高这些现象的背后,很可能隐藏着一个"沉默的杀手"——内存碎片。本文将带你深入理解Redis内存碎片整理机制,并提供可直接落地的解决方案。一
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- 一文了解AI大模型相关知识点(含资料分享)
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人工智能机器学习自然语言处理深度学习语言模型大模型
前言,随着人工智能技术飞速发展,AI大模型在各行各业的应用日益广泛,是助力各行业提升产业智能化水平、优化业务流程等必不可少的推力,什么是AI大模型?AI大模型行业应用落地的背景?具体分为几类有哪些特点?现阶段AI大模型在落地过程中面临哪些挑战和可能的方案是什么?今天我们围绕以上几个点简单做个分享!一、AI大模型的定义和背景AI大模型指具有庞大规模和复杂计算结构的机器学习模型,这些模型通常由深度神经
- 清影2.0(AI视频生成)技术浅析(四):计算机视觉(CV)
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC——图像AIGC—计算机视觉人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
清影2.0是一个基于人工智能的视频生成平台,其核心计算机视觉(CV)技术包括图像处理与增强、动作捕捉与平滑等。这些技术通过深度学习、生成对抗网络(GAN)、光流估计等方法,实现了高质量的视频生成和编辑。1.清影2.0概述清影2.0的核心目标是通过计算机视觉技术生成高质量的视频内容,其主要功能包括:图像处理与增强:提升视频帧的质量和清晰度。动作捕捉与平滑:捕捉视频中的动作并生成平滑的过渡。2.图像处
- 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