- 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的?
yuanpan
机器学习神经网络transformer
机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结,涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变:1.早期神经网络:感知机(Perceptron)时间:1950年代末至1960年代。背景:感知机由FrankRosenblatt提出,是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成,可以用于简单的二分类任务。特点:输入层和输出层之间直接连接,没有隐藏层。使用简单的
- 关于误差平面小记
文弱_书生
乱七八糟平面算法神经网络机器学习
四维曲面的二维切片:误差平面详解在深度学习优化过程中,我们通常研究损失函数(LossFunction)的变化,试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的,我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面(ErrorSurface)。在这里,我们讨论一个四维曲面的二维切片,其中:三个维度是网络的权重(w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3)。第四个维度是误差(损失
- 关于神经网络中的激活函数
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
激活函数(ActivationFunction)详解理解首先煮波解释一下这四个字,“函数”相信大家都不陌生,能点进来看这篇文章说明你一定经历至少长达十年的数学的摧残,关于这个概念煮波就不巴巴了,煮波主要说一下“激活”,大家可能或多或少的看过类似于古装,玄幻,修仙等类型的小说或者电视剧。剧中的主角往往是天赋异禀或则什么神啊仙啊的转世,但是这一世他却被当成了普通人,指导某一时刻才会迸发出全部的能量(主
- 常见经典目标检测算法
109702008
人工智能#深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
神经网络训练中的正则化正则化(Regularization)是神经网络训练中的一个关键技术,主要用于防止模型过拟合(overfitting),提高泛化能力。1.为什么需要正则化?在神经网络训练过程中,模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数,同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂(如参数过多、层数过深),它可能会记住训练数据中的噪声,而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合(ov
- 基于MATLAB路径规划仿真 轨迹规划,船舶轨迹跟踪控制,数学模
985计算机硕士
仿真模型matlab开发语言
MATLAB路径规划仿真轨迹规划,船舶轨迹跟踪控制,数学模MATLAB路径规划仿真轨迹规划,船舶轨迹跟踪控制,数学模型基于两轮差速的小车模型,用PID环节对航向角进行控制,迫使小车走向目标,或用PID环节对航向角和距离进行控制,迫使小车走向目标LQR算法可自行小车起点坐标文章目录初始化环境定义PID控制函数运行仿真代码说明:代码示例代码说明:为了实现基于两轮差速模型的小车在MATLAB中的路径规划
- 基于Matlab_simulink仿真相关 控制算法、优化算法相关帮助代做,原理讲解
985计算机硕士
仿真模型matlab算法开发语言
Matlab/simulink仿真相关控制算法、优化算法相关帮助代做,原理讲解:1.优化算法相关:蚁群优化算法,遗传优化算法等2.控制器相关:ADRC控制,鲁棒控制,神经网络控制,MPC等3.神经网络相关:BP神经网络,RBF神经网络,LSTM神经网络等文章目录1.优化算法相关蚁群优化算法(ACO)2.控制器相关ADRC控制3.神经网络相关BP神经网络1.构建光伏系统模型1.1光伏电池模型1.2控
- 并查集:从连通性检测到动态合并的算法艺术
六七_Shmily
数据结构与算法分析算法
并查集:从连通性检测到动态合并的算法艺术(C++实现)一、并查集:算法世界的隐形支柱在算法竞赛和工程实践中,并查集(DisjointSetUnion,DSU)是解决动态连通性问题的终极武器。它能在近乎常数时间内完成集合的合并与查询操作,广泛应用于社交网络、图像处理、编译器优化等领域。本文将深入剖析并查集的核心原理,并通过实战案例揭示其精妙之处。二、并查集的三重核心1.数据结构设计classDSU{
- Transformer与图神经网络的融合与应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Transformer与图神经网络的融合与应用关键词:Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来,深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中,Transformer模型和图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域,通过自注意力机制实现了并行计
- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 群体智能优化算法-粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO,含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab智能优化算法优化
摘要(Abstract)粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的优化算法,受鸟群觅食行为的启发。PSO通过模拟粒子(个体)在搜索空间中的运动来寻找最优解。每个粒子根据自身的历史最优位置(pBest)和全局最优位置(gBest)动态调整速度和位置,从而在全局搜索和局部搜索之间取得平衡。PSO具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点,广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。算法介绍1.主
- matlab中s-function模块局部变量的应用
0如约而至0
matlab
最近在项目中,涉及到了matlab中s-function函数的应用。需要在输出信号上加一个受地面站控制的3211激励信号。实现的过程中,遇到了s-function函数内部局部变量每次进入都会初始化置0的问题,网上查阅资料并结合模型实例,最后通过isempty函数来实现。具体的matlab实现代码如下://functiony=fcn(act_sign,act)persistentt2ifisempt
- 【MATLAB】simulink中的S-function
龙泽金
matlab开发语言
1.简介S-function(系统函数)在MATLAB的Simulink中具有重要作用。它是一种可以用多种编程语言(如C、C++、Fortran等)编写的函数,用于自定义模块的行为。通过编写S-function,可以实现特定的算法、逻辑或复杂的动态特性,来扩展Simulink的功能。S-function可以处理输入信号,进行计算,并产生输出信号。它能够实现对模型中特定部分的精细控制和定制化,以满足
- S-function模块案例详解(MATLAB程序)
常岱昶Salena
S-function模块案例详解(MATLAB程序)【下载地址】S-function模块案例详解MATLAB程序S-function模块案例详解(MATLAB程序)本仓库提供了一个详细的S-function模块案例,主要内容为编写的蹦极系统的S-function案例详解项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/a6c52本仓库提供了一个详细的S-fu
- MATLAB中的APPdesigner绘制多图问题解析?与逻辑值转成十进制
Ndmzi
Matlabmatlab开发语言
在matlabAPPdesigner中绘图可以用UIAxes组件进行绘图,但是当想多张图时,只能提前绘制图像区域不方便。下面是几种办法:为了操作可以添加Panl组件,方便操作。1、当是要求的几个图像大小都是相同时刻采用函数:tiledlayout创建分块图布局tiledlayout(m,n)tiledlayout('flow')tiledlayout(___,Name,Value)tiledlay
- Matlab修改缓存目录位置(Temp)
Ndmzi
matlab开发语言
这是MATLAB从系统环境变量中找到的设置。也可以使用MATLAB中的SETENV和GETENV函数设置或查询环境变量。请参阅下面的系统级别设置。对于Linux/MAC:MATLAB将从系统中检查环境变量'TMPDIR'(getenv('TMP')),如果它为空,MATLAB将检查环境变量'TMP'如果它为空,MATLAB将使用'/tmp/'作为临时目录。您可以将'TMP'环境变量设置为其他目录,
- Matlab S-Function模块简谈
Captain cool290
matlab
1.单个输出形式的m脚本文件如何编写functiony=fcn()y=u;最简单的例子:就是输出等于输入点一下标题栏:gotodiagram就可以回到模型界面;EditData可以修改数据类型2.多个输出形式的m脚本如何编写function[y1,y2]=fcn(u1,u2)y1=u1+u2;y2=u2-u1;这样就可以多个输入和输出了。mamatlab3.注意点:S-Function中的变量u是
- 使用LLM自动化生成微电网Simulink模型
MC数据局
自动化运维
使用LLM自动化生成微电网Simulink模型!⚡在构建微电网仿真模型时,我们通常需要手动拖拽模块、设置参数,耗费大量时间。现在,通过结合LLM(如GPT-4)与MATLAB脚本,我们可以自动生成完整的微电网Simulink模型!微电网模型核心功能:光伏功率生成:通过正弦波模拟白天和夜晚光伏输出的动态变化。电池管理系统(BMS):基于净功率实现电池的充放电控制,动态更新SOC(电池状态)。⚡负载建
- MATLAB中使用fread读取二进制数据时的大端序与小端序处理
知行合一←_←
matlab知识matlab开发语言
matlab里读取二进制数据时,默认按照小端序读取,怎么按照大端序读取文章目录前言一、大端序和小端序是什么?二、实际例子1.数据文件2.fread的参数总结前言只是记录matlab使用的小知识一、大端序和小端序是什么?大端序和小端序是在多个字节存储时,指定多字节数据在内存中的存储顺序,存储顺序不同,表示的值也就不同。大端序是指高位在地址较小的位置。小端序是指高位在地址较大的位置。比如地址从左到右依
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- 实测 Gemini 2.0 Flash 图像生成:多模态 AI 的创作力边界
python
近日,Google发布了Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能(Gemini2.0Flash(ImageGeneration)Experimental)。我也第一时间体验了这一功能,再次感受到AI技术对传统图像处理工具的颠覆性冲击。本文从主要功能、安装方法、应用场景,并通过实际测试展示其能力,希望帮助大家更好地了解和使用这一工具。引言Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能于20
- DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK
AICurator
深度学习python机器学习deeplabv3+语义分割
【DeepLabv3+改进专栏!探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁?本专栏重磅推出:✅独家改进策略:融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块:ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络(ConvNet)构建模块,可在不增加推理时间成本的情况下提升性能。该模块名为多样化分支块(DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样化分支
- gralloc usage flags
Damon_X
gralloc
下面这些示例主要说明了grallocusageflags在图像处理和多媒体应用中如何影响性能和正确性。让我们逐个详细分析每个问题的根因和修复方案,并深入解析gralloc标志对缓存管理和数据流的影响。✅Example1:长曝光快照耗时异常问题描述症状:长曝光快照(longexposuresnapshot)在某些内存优化后,拍摄时间异常变长。根因:第三方算法在多个快照帧上执行,耗时约1.2秒。Buf
- 暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析(2023-2025)
AndrewHZ
深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习transformer暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一,近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度,系统梳理近三年(2023-2025)该领域的关键突破,并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新:从传统模型到深度学习(1)Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer(202
- Postman高级功能深度解析:Mock Server与自动化监控——构建高效API测试与监控体系
测试渣
测试工具postman
引言:Postman在API开发中的核心价值在数字化时代,API(应用程序编程接口)已成为系统间交互的“神经网络”,其质量直接影响用户体验与业务连续性。然而,传统API测试面临两大挑战:开发阶段依赖:前端与后端团队需同步开发,导致进度延迟;测试环境复杂:生产数据敏感、测试场景覆盖不全、性能压力模拟困难。Postman作为全球领先的API开发与测试工具,通过其MockServer与自动化监控两大核心
- 【OpenGL】实现三维空间漫游和立方体、球体贴图
a9c93f2300
圖形學3d
图像处理引用文件stb_image.h访问镜像下载:https://gitee.com/mirrors/stb-image主函数main.cpp#include#include#defineSTB_IMAGE_IMPLEMENTATION#include#include#include#include#include#include#includeconstGLfloatPI=3.14159265
- MATLAB语言的编程竞赛
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
MATLAB语言的编程竞赛引言随着计算机科学的飞速发展,编程技能已成为现代社会中不可或缺的一部分。尤其是在科学计算、工程应用和数据分析领域,MATLAB(矩阵实验室)因其强大的数学计算能力和简洁的编程语法而备受青睐。在这一背景下,MATLAB编程竞赛应运而生。本文将围绕MATLAB编程竞赛的意义、内容、组织形式以及如何准备和参与等方面展开讨论,希望能够为参与者提供一些有价值的参考。一、MATLAB
- TypeScript语言的计算机视觉
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
使用TypeScript进行计算机视觉:一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)成为了一个极具活力的研究领域。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和“理解”数字图像或视频中的内容。近年来,TypeScript作为一种现代化的编程语言,因其类型安全和更好的开发体验,逐渐在前端和后端开发中得到了广泛应用。本文将探讨如何使用TypeScript进行计算
- 人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中,概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题,
- 人工智能之数学基础:线性子空间
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性子空间线性空间
本文重点在前面的课程中,我们学习了线性空间,本文我们我们在此基础上学习线性子空间。在应用中,线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分,它需要满足下面的性质:设V是数域F上的线性空间,W是V的一个非空子集。如果W对于V中的加法运算和数乘运算也构成F上的一个线性空间,则称W为V的线性子空间(或称向量子空间)。具体来说,设V是一个线性空间,W是
- 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