- 基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法(附Tensorflow框架下的代码)
Jason_Orton
算法cnnlstm机器学习数据挖掘回归tensorflow
本代码基于Tensorflow框架,即插即用!!!基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)三种强大的技术,通常用于时序数据的回归预测问题。这种结合模型能够有效地处理和预测复杂的时序数据,尤其是包含空间和时间信息的任务,如气象预测、股市分析、电力负荷预测等。1.模型概述该模型的核心思想是通过不同网
- 介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。
AC使者
githubsqlite开发语言自然语言处理
TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架,旨在让开发者能够构建和训练各种深度学习模型。以下是TensorFlow的基本概念和使用场景:张量(Tensor):在TensorFlow中,数据以张量的形式表示,可以理解为多维数组。张量是TensorFlow的基本数据单位,常用于存储训练数据和模型的参数。计算图(ComputationalGraph):TensorFlow使用计算图来
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 1
山海青风
#机器学习机器学习tensorflow人工智能
1.引言故事简介小明是一个计算机专业的大三学生,近期在学校里接触到了机器学习。他在某次校园活动中发现,活动主办方总是难以准确预测学生的报名人数,导致准备的物料经常不够或浪费。于是,小明萌生了一个想法:能否通过一些历史数据,用机器学习的方式来预测每场活动的参与率?在老师的建议下,他选择了TensorFlow,一个流行且强大的深度学习框架,希望能将这个想法变成现实。2.开始TensorFlow的旅程场
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 2
山海青风
#机器学习机器学习tensorflow人工智能
你好,TensorFlow!——从零开始的第一个机器学习程序1.为什么要写这个“Hello,TensorFlow!”?无论学习什么新语言或新框架,“HelloWorld!”示例都能帮助我们快速确认开发环境是否就绪,并掌握最基本的使用方式。对于初学者来说,这种“可执行的最小示例”既能降低上手门槛,又能带来满满的成就感。在这里,我们就用TensorFlow2.x的即时执行模式,输出“Hello,Ten
- 基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例
go5463158465
算法深度学习深度学习人工智能
以下是一个基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例,我们将使用Python语言以及一些常见的深度学习库(如TensorFlow、Keras)和数据处理库(如numpy、pandas),同时会用到音频处理库librosa。整个流程包括数据加载、预处理、模型构建、训练和评估。步骤1:安装必要的库在开始之前,确保你已经安装了以下库:pipinstalltensorflowlibrosanumpypandas
- 告别 AI 幻觉:LangChain + 知识图谱 + 大模型,打造可靠的智能应用
海棠AI实验室
AIAgent学习进阶实战人工智能langchain知识图谱Agent
目录前言:知识图谱在AI中的地位什么是知识图谱?为什么要用知识图谱?LangChain简介:它如何与知识图谱结合?项目准备:环境配置与工具选择手把手实现5.1从文本中提取结构化知识存入图谱6.2基于LangChain知识图谱的查询与推理实践Tips:如何让知识图谱规模化、应用化?总结与展望后记1.前言:知识图谱在AI中的地位在当今的人工智能领域,各类语言模型(如GPT系列、BERT等)已经深刻地影
- 大一的你如何入门TensorFlow
eso1983
tensorflow人工智能python
刚刚迈入大学的你,对计算机编程还比较陌生。对于现在主流人工智能技术架构TensorFlow的学习,需要循序渐进。入门TensorFlow编程需要结合基础知识学习和实践操作。首先可能需要巩固Python基础,特别是NumPy和数据处理相关的库,因为TensorFlow很多操作和这些库有关联。接下来,可能需要了解机器学习的基本概念。TensorFlow毕竟是一个机器学习框架,如果没有基本的理解,直接上
- Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)
iiilloi
机器学习springspringboot
DJL(DeepJavaLibrary)是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架,它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API,使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势:支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎,包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用,包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易
- 视觉分析之边缘检测算法
Erekys
计算机视觉人工智能音视频
9.1Roberts算子Roberts算子又称为交叉微分算法,是基于交叉差分的梯度算法,通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像,当图像边缘接近于正45度或负45度时,该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确,提取的边缘线条较粗。importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取图像img=cv.im
- 使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入
dgay_hua
python
在自然语言处理(NLP)领域中,嵌入(Embedding)是一种将文本转换为向量表示的方法。今天,我们将通过AnyscaleEmbeddings类来演示如何进行文本嵌入,它能有效地将文本转换为高维向量,这在文本相似度计算、文本分类等任务中非常有用。1.技术背景介绍嵌入模型是NLP中的一种常见技术,它能够将语言数据映射为固定长度的高维向量。通过预训练模型(如BERT、GPT等),我们可以获得语义丰富
- 深入解析 TensorFlow 1.15 “Cannot convert a symbolic Tensor to a numpy array” 错误
Crazy learner
C++与python编程tensorflownumpy人工智能
目录1.错误来源分析2.可能的原因**原因1:初始状态或输入数据的形状不匹配****原因2:TensorFlow和NumPy的版本兼容性问题****原因3:EagerExecution的影响**3.解决方法**方法1:检查输入形状和初始状态****方法2:降级NumPy版本****方法3:禁用EagerExecution****方法4:升级到TensorFlow2.x****方法5:调整代码生成初
- Transformer 模型架构
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热门话题transformer深度学习人工智能
Transformer是一种模型架构(ModelArchitecture),而不是一个软件框架(Framework)。它的定位更接近于一种设计蓝图,类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释:1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
- 【自然语言处理|迁移学习-08】:中文语料完型填空
爱学习不掉头发
深度学习自然语言处理(NLP)自然语言处理迁移学习人工智能
文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍:完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题,[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析:使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征,后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍:数据文件有三个train.csv,test
- 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
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专题一:深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习,深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化,学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作,全连接层,以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图,卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
- 如果MLlib 中没有所需要的模型,如何使用 Spark 进行分布式训练?
是纯一呀
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如果MLlib中没有你所需要的模型,并且不打算结合更强大的框架(如TensorFlowOnSpark或Horovod),仍然可以使用Spark进行分布式训练,但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练、结果合并和模型更新等过程。模型训练阶段将模型的训练任务分配到Spark集群的各个节点。数据并行:每个节点会处理数据的不同部分,并计算该部分的梯度或模型参数。自定义算法:如果使用的是自定义算法(
- 用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型
lozhyf
工作面试学习tensorflow人工智能python
一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题,它在很多实际场景中都有广泛的应用,比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架,由Google开发并维护,它提供了丰富的工具和接口,能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中,我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型,用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前,你需要安
- TensorFlow LiteRT 概览
姚家湾
tensorflow人工智能python
LiteRT(简称LiteRuntime,以前称为TensorFlowLite)是Google面向设备端AI的高性能运行时。您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型,也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。主要特性针对设备端机器学习进行了优化:LiteRT解决了五项关键的ODML约束条件:延迟时间(无需
- python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别?
大懒猫软件
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TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架,它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。以下是它们的主要区别:1.设计理念TensorFlow:静态计算图:TensorFlow使用静态计算图,即在运行模型之前需要先定义整个计算图。这使得TensorFlow在大规模分布式训练和部署时具有优势,但调试和动态修改模型时可能不够灵活。功能全面:TensorFlow提
- PyTorch与TensorFlow的对比:哪个框架更适合你的项目?
木觞清
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在机器学习和深度学习领域,PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点,适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架,帮助你根据项目需求选择最合适的工具。一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架,它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同,但其设计哲学和实现方式有所不同。PyTorch:由Facebook的人工智能研究
- Python库 - transformers
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transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库,用于自然语言处理(NLP)任务。它提供了大量的预训练模型,这些模型可以用于各种NLP任务,如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于transformers库的详细介绍:1.主要特点预训练模型:transformers库包含了多种预训练的语言模型,如BERT、GPT、T5、XLNet等。这些模型在大规模文本
- 【NLP-04】tranformers库保姆级使用教程---以BERT模型为例
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安装要安装一个非常轻量级的Transformers库,您可以执行以下步骤:1、打开终端或命令提示符。2、运行以下命令来安装Transformers库:pipinstalltransformers这将使用pip工具从PythonPackageIndex(PyPI)下载并安装Transformers库。请确保您的计算机上已经安装了pip。然后,您可以在Python代码中导入Transformers库:
- Fatal error in launcher: Unable to create process报错
萧若珮
笔记
完整报错是这样的:Fatalerrorinlauncher:Unabletocreateprocessusing'"c:\jenkins\workspace\deepview-python_2.5.14\python\python.exe""D:\software\eIQ\python\Scripts\pip.exe"showtensorflow':???????????查资料可以知道这种情况出现
- 书籍-《掌握Transformer:从BERT到大模型和Stable Diffusion(第二版)》
书籍:MasteringTransformers:TheJourneyfromBERTtoLargeLanguageModelsandStableDiffusion,2ndEdition作者:SavaşYıldırım,MeysamAsgari-Chenaghlu出版:PacktPublishing编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《掌握Transformer:从BERT到大模型
- 红 - 黑树和 B+树?
百态老人
笔记
红黑树是一种自平衡二叉查找树,由RudolfBayer发明,在1978年被LeoJ.Guibas和RobertSedgewick改称为“红黑树”。它的特点包括每个节点非红即黑;根节点是黑色;每个叶子节点都是黑色的空节点;如果一个节点是红色的,那么它的两个子节点都是黑色;从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。在Java集合框架中,很多部分如HashMap、TreeMap、Tree
- Lua 5.1 参考手册
weixin_30822451
Lua5.1参考手册byRobertoIerusalimschy,LuizHenriquedeFigueiredo,WaldemarCeles云风译www.codingnow.comCopyright©2006Lua.org,PUC-Rio.Allrightsreserved.1-介绍Lua是一个扩展式程序设计语言,它被设计成支持通用的过程式编程,并有相关数据描述的设施。Lua也能对面向对象编程,
- 深入理解TensorFlow中的形状处理函数
SEVEN-YEARS
tensorflow人工智能python
摘要在深度学习模型的构建过程中,张量(Tensor)的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时,确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。本文将详细介绍几个常用的形状处理函数,包括get_shape_list、reshape_to_matrix、reshape_from_matrix和assert_rank,并通过具体的代码示例来展示它们的使用方法。1.引言在深
- CAP与BASE:分布式系统设计的灵魂与妥协
后端java分布式
CAP理论CAP理论起源于2000年,由加州大学伯克利分校的EricBrewer教授在分布式计算原理研讨会(PODC)上提出,因此CAP定理又被称作布鲁尔定理(Brewer’stheorem)2年后,麻省理工学院的SethGilbert和NancyLynch发表了布鲁尔猜想的证明,CAP理论正式成为分布式领域的定理。简介CAP也就是Consistency(一致性)、Availability(可用性
- 知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程知识图谱neo4j人工智能llm
简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一,可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成,可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。推荐文章《使用ChatGPT从视频脚本创建知识图谱,使用GPT-4作为领域专家来帮助您从视频转录中提取知识(教程含完整源码)》权重2,知识图谱类《赋能知识图谱形成:利用BERTopic、DataMapPlo
- 大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
2301_76348014
程序员深度学习大数据知识图谱
文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
- 深度剖析DeepSeek本地部署:技术、实践与优化策略
Abossss
AI论文pythonai人工智能
一、引言1.1研究背景与意义近年来,人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展,成为推动各行业变革的核心力量。其中,大语言模型(LLMs)作为人工智能领域的关键技术,在自然语言处理、智能客服、内容创作等众多领域展现出了强大的应用潜力,引发了学术界和产业界的广泛关注。OpenAI的GPT系列模型凭借其出色的语言理解与生成能力,在全球范围内掀起了AI应用的热潮;Google的BERT模型则在自然语言理解任务中取得
- 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