- 计算机网络——第一章 计算机网络概述
eqa11
计算机网络
文章目录计算机网络——第一章计算机网络概述一、引言二、计算机网络基础1、计算机网络的定义2、网络的组成三、互联网概述1、互联网的基本概念2、互联网的发展历程四、计算机网络的类别与性能1、网络的分类2、网络性能指标五、计算机网络体系结构1、体系结构的概念1.1、分层的好处1.2、分层模型OSI七层模型TCP/IP四层模型2、协议与服务2.1、协议的三要素2.2、服务访问点六、总结计算机网络——第一章
- 极简生活抄书第101天:断舍“离”的能力
兮若耶
极简生活抄书第101天:断舍“离”的能力断舍离从知识理论到实践,经过了不少的纠结与坚定,从刚开始的盲从,认为扔就完事了,到后来需要对物品进行分类和校对作用,最后把可以用但不用的物品做了舍弃,这中间经历的时间就不短。断舍离,从字面上来理解就是要从已经拥有的物品中,把没用的破烂收拾出来,将它们送到更加有用的地方,于此同时了解自己的喜好范围,确定哪些是自己需要的,哪些合适自己的,和哪些物品相处起来舒服的
- 当天事情当天毕
吴庞炜
曾几何时,有过很多计划,可是总是夜里想法千万种,白天又走回原路。除了没有胆量去付诸实践,拖拉也是一种很不好的习惯,所以从今天起要列清单并分类,逐个目标完成,否则要狠狠地罚自己一下。正所谓“一屋不扫,何以扫天下。”
- 【Python/Java/C++三种语言】20天拿下华为OD笔试之【位运算】2023B-出错的或电路【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题
闭着眼睛学算法
最新华为OD真题#数学#位运算算法pythonjava
文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路代码PythonJavaC++时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练题目描述与示例题目描述某生产门电路的厂商发现某一批次的或门电路不稳定,具体现象为计算两个二进制数的或操作时,第一个二进制数中某两个比特位会出现交换,交换的比特位置是随机的,但只交换这两个位,其他位不变。很明显,这个交换可能会影
- 网络安全(黑客技术)—2024自学手册
一个迷人的黑客
web安全安全网络学习网络安全信息安全渗透测试
前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习导航三大章节,涉及价值观、方法论、执行力、行业分类、职位解读、法
- 肯定陈述句变特殊疑问句
向往有才华
这是我们简单地分类疑问句的方法。其实,我们进一步分析疑问句,就会发现深层的现象。请留意下面句子划线的部分。1.Hegetsupat7o'clock.针对本句中表达时间的部分提问,也就是相对于肯定陈述句来说,时间这部分缺了。用中文表达是:你几点起床?2.Igetupat7o'clock.针对本句中表达动作的部分提问,也就是相对于肯定陈述句来说,动作这部分缺了。用中文表达是:你在七点做什么?3.Ige
- 使用yolov8识别+深度相机+机械臂实现垃圾分拣机械臂(代码分享)
调包侠@
YOLO数码相机毕业设计
文章目录垃圾分拣机械臂总体介绍主要功能与特色视频演示文件目录程序主代码完整代码链接垃圾分拣机械臂总体介绍本作品将视觉识别技术部署在嵌入式设备,自动控制机械臂进行分拣任务,在我们的设计中,首先使用深度相机将图像信息发送到嵌入式设备,视觉识别算法进行分类检测,将垃圾分为感染性,损失性,病理性,药物性,化学性,并根据相机的深度值计算出目标的三维坐标,由于系统使用眼在手外的结构,根据手眼标定的结果,将坐标
- 数据库有关c语言
h海棠溪
数据库学习c语言linux
数据库的概念SQL(StructuredQueryLanguage)是一种专门用来与数据库进行交互的编程语言,它允许用户查询、更新和管理关系型数据库中的数据。关系型数据库是基于表(Table)的数据库,其中表由行(Row)和列(Column)组成,每一行代表一个记录(Record),每一列代表一个字段(Field)。非关系型数据库MongoDB1、分类:大型中型小型ORACLEMYSQL/MSSQ
- php做的物资管理系统,基于WEB的物资管理信息系统
weixin_39831705
php做的物资管理系统
长期以来,物资管理工作中的信息管理是采用人工的方式,要付出大量人力,填写各种表格、凭证、账册、卡片和文件。由于信息是随着时间不断变化的,各业务部门对信息的使用要求也各不相同,所以要按照不同的分类经常不断地汇总、统计,往往要做许多重复登记和转抄。这种手工操作的管理方式,不仅浪费人力,而且存在许多缺点:1.处理速度慢,影响信息及时性。2.易出现错误,影响信息精确性。3.不便于查询。4.缺乏综合性,不能
- linux从入门到放弃权限管理,「Linux从入门到放弃」07节-Linux权限介绍
佳丽影像
linux从入门到放弃权限管理
概述我们说Linux较Windows安全的原因之一是Linux的权限设计比Windows系统要严谨可靠。本节比较重要,网络圈会向大家介绍Linux权限知识,运维同学要划下重点哦。请注意:此节会涉及用户、用户组的概念,大家如果对用户(组)不理解没有关系,后面会有单独章节详细解说。权限分类及标识Linux权限可分为下面四种,每种权限可以用特定字母来标识,也可以用特定数字来标识:读权限:r或者4写权限:
- 自学黑客(网络安全)
白袍无涯
web安全网络安全网络安全系统安全运维计算机网络
前言:想自学网络安全(黑客技术)首先你得了解什么是网络安全!什么是黑客!网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域,都有攻与防两面性,例如Web安全技术,既有Web渗透,也有Web防御技术(WAF)。作为一个合格的网络安全工程师,应该做到攻守兼备,毕竟
- c语言atomic能用数组的,属性关键字
非著名程序~~~
c语言atomic能用数组的
一.属性关键字的分类?读写权限:readonly、readwrite(默认)原子相关:atomic(默认)、nonatomic(常用)aomic:可以保证赋值和获取是线程安全的。指的是成员属性直接的获取和赋值,不包括操作和访问。eg:用atomic修饰数组,获取和赋值保证线程安全,添加、移除对象,是不保证线程安全的。引用计数retain(mrc)、strong(arc):修饰对象assign(修饰
- pytorh基础知识和函数的学习:torchvision.transforms()
深蓝海拓
机器视觉和人工智能学习学习pytorch
transforms是PyTorch的torchvision库中用于图像处理的一个模块。它提供了一组工具,用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作,以便更好地训练深度学习模型。以下是一些常用的torchvision.transforms转换:基础图像转换:transforms.ToTensor():将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的张量,并将像素值范围从[0,255]缩放到
- MYSQL--数据查询语言DQL--连接查询\分页查询\子查询\联合查询
_twinkle_
每天学习8hMYSQLsql数据库mysql
连接查询含义:又称多表查询,当查询的字段来自于多个表时,就会用到连接查询笛卡尔乘积现象:表1有m行,表2有n行,结果=m*n行发生原因:没有有效的连接条件如何避免:添加有效的连接条件分类:按年代分类:sql92标准:仅仅支持内连接sql99标准【推荐】:支持内连接+外连接(左外和右外)+交叉连接按功能分类:内连接:等值连接非等值连接自连接外连接:左外连接右外连接全外连接(Oracle支持)交叉连接
- 软考-常见的23种设计模式整理
ppliu600
软件架构数据仓库数据库数据挖掘
参考:23种设计模式总结设计模式可以将复用别人的解决方案。一、设计模式的分类创建型模式,共5种:单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式,共7种:适配器模式、组合模式、代理模式、享元模式、外观模式、桥接模式、装饰器模式、行为型模式,共11种:观察者模式、策略模式、模板方法模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。
- MySQL笔记DQL语言-分组查询and连接查询and子查询and分页查询and联合查询
abc65748
mysql数据库sql
分组查询and连接查询and子查询and分页查询and联合查询分组查询一、语法二、特点连接查询一、含义二、分类三、SQL92语法1、等值连接2、非等值连接3、自连接四、SQL99语法1、内连接2、外连接3、交叉连接子查询一、含义二、分类三、示例分页查询一、应用场景二、语法联合查询一、含义二、语法三、意义四、特点分组查询一、语法select分组函数,分组后的字段⑤from表①【where筛选条件】②
- 深度学习驱动下的字符识别:挑战与创新
逼子歌
神经网络深度学习字符识别卷积神经网络图像处理特征提取
一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展,对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来,深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前,国内各大
- Adam优化器:深度学习中的自适应方法
2401_85743969
深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
- 07_React 路由
qiao若huan喜
React全家桶react.js前端前端框架
React路由(5.x版本)一、相关理解1、SPA的理解2、路由的理解2.1什么是路由?2.2路由分类2.2.1后端路由2.2.2前端路由3、react-router-dom(Web开发使用)的理解二、react-router-dom相关API1、内置组件1.1BrowserRouter1.2HashRouter1.3Route1.4Redirect1.5Link1.6NavLink1.7Swit
- 【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
阿_旭
AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
- 【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)
遥感小萌新
深度学习pythonpytorch人工智能python深度学习
文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂,在编写代码时便会遇到诸多麻烦,此时便需要Containers的帮助。Containers的作用是将一部分网络层模块化,从而更方便地管理和调用。本文介绍PyTorch库常用的nn.Sequential,nn.ModuleLi
- 深度学习之sigmoid函数介绍
yueguang8
人工智能深度学习人工智能
1.基本概念Sigmoid函数,也称为Logistic函数,是一种常用的数学函数,其数学表达式为:其中,e是自然对数的底数,Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示:计算示例:原始输出结果Zj:[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为:[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点:值域限定在(0,1)之间:Sigmoid函数的输出范
- 自信游戏规则
自我成长每一天
书名《自信的陷阱》作者(澳)路斯-哈里斯分类心理自助本书目录:(一)热身(二)双刃剑(三)你的动力是什么(四)驯服你的恐惧(五)进行自信游戏自信不是一件一劳永逸的事,而是一个挑战自我的长期过程。自信不是一个最终结果,而是一个不断坚守自我价值的过程。要么大胆尝试,要么一无所获。你的人生很有可能因为“缺乏自信”“害怕失败”“表现焦虑”和“自我怀疑”而失去很多。如果你更自信,人生会有何不同?自信的缺失并
- Deep learning for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
Hazelyu27
计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分:1.初始阶段初始阶段学习:机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段:深入学习深度学习,理解先进技术,发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集,包括年龄和性别预测,交通工具模型识别。本书提供了对应网站:http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容:基本介绍和深度学习简介。
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- C语言常见运算符
雪星猫宇
C语言c语言
C语言提供了丰富的运算符,这些运算符用于执行各种类型的操作,比如算术运算、比较运算、逻辑运算、位运算等。下面是一些基本的C语言运算符分类及其示例:1.算术运算符加法(+):a+b表示a和b的和。减法(-):a-b表示a和b的差。乘法(*):a*b表示a和b的积。除法(/):a/b表示a除以b的商(注意:结果会向0取整)。取模(%):a%b表示a除以b的余数。自增(++):++a或a++,将a的值增
- node中间件是什么意思?
zhangyubababa
web前端
node中间件是什么意思?2020-09-1116:11:17分类:常见问题/Node.js答疑阅读(1757)评论(0)中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。中间件位于客户机/服务器的操作系统之上,管理计算机资源和网络通讯。node中间件:1、中间件就是一种功能的封装方式,就是封装在程序中处理http请求的功能,2、中间件是在管道中执行3、中间
- 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
@我们的天空
人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
一、机器学习的基本概念定义:机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型:监督学习:在这种类型的学习中,算法通过已知输入输出数据对进行训练,学习映射函数,以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习:无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
- 深度学习目标检测入门COCO数据集
日暮途远z
深度学习目标检测人工智能
常见数据集类型:COCO数据集:Pytorch加载COCO数据集:COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
- 【数据获取与读取】JSON & CSV
yogurt=b
数据分析jsonpython
数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨(百度旗下深度学习平台)数据集:https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview天池(阿里云旗下开发者竞赛平台):https:/tianchiaiyun.com/dataset/和鲸社区(数据科学开源社区)数据集:htps://www.heywhale
- 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