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ghost_him
人工智能
DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源:DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术,尤其是在处理图像和视频数据时。**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性,从而提高模型的泛化能力,使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作,生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化,对于图像而言,数
- K-means聚类算法:从原理到实践的全面解读
一休哥助手
人工智能算法kmeans聚类
引言在当今数据驱动的时代,机器学习技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在机器学习中,聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组,使得组内的样本相似度高,组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法,因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。在本文中,我们将深入探讨K-means聚类算法,从基本原理到实际应用,以及算法的优化和实现方法。首先,
- 机器学习——支持向量机
酱香编程,风雨兼程
机器学习支持向量机机器学习算法
一、间隔与支持向量 给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1},分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
- 三生随记——AI的觉醒
滴答滴嗒嗒嗒
三生随记人工智能三生随记
在一个风和日丽的周末,林杰在家中惬意地享受着休闲时光。他是一个科技爱好者,尤其对人工智能(AI)充满了兴趣。家中摆放着各种智能设备,从智能音箱到扫地机器人,都是他的心头好。然而,他总觉得现有的AI技术还不够成熟,无法真正实现智能化。有一天,林杰在浏览科技新闻时,无意间发现了一个名为“觉醒”的AI项目。这个项目声称能够打造出真正具备自我意识的AI,让它像人类一样思考。林杰立刻被吸引了,他决定参与这个
- 【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员
听忆.
机器学习facebook机器人
使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员,能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互,并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务,涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细
- 释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践
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释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中,计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。PyTorch,作为当前领先的深度学习框架之一,提供了torch.nn.DataParallel这一工具,使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理,从而显著加速模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用torch.nn.Dat
- 每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析
提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据
- 每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析数据挖掘
装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术,其代表算法有?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专
- 新书速览|HTML5+CSS3 Web前端开发与实例教程:微课视频版
全栈开发圈
前端html5css3
《HTML5+CSS3Web前端开发与实例教程:微课视频版》本书内容《HTML5+CSS3Web前端开发与实例教程:微课视频版》秉承“思政引领,立德树人”的教育理念,自然融入多维度、深层次的思政元素,全面对标企业和行业需求;引入现代Web前端开发的核心技术,如Flex布局、Grid布局,以及人工智能编程插件,同时融入企业开发实践,确保学习内容与实际工作紧密相关。全书以一个完整案例为主线,结合综合项
- Game AI ——游戏人工智能(逻辑及剧情生成)
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一、GameAI的介绍"GameAI"(游戏人工智能)通常指的是在电子游戏中使用的各种人工智能技术和算法,用于控制游戏中的非玩家角色(NPC)、敌人、队友等,以及为玩家提供有挑战性的对手或有趣的互动体验。GameAI的核心目的是增强游戏的可玩性和沉浸感,使游戏世界更加生动和富有挑战性。包括AIbot、NPC逻辑及剧情生成和数字资产生成。游戏AI主要关注实体根据当前条件所采取的行动。这就是传统人工智
- DeepArt——AI美术创作工具,能够帮助生成视觉内容
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一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用,能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络(CNN)和风格迁移算法,能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上,从而创造出独具特色的艺术效果。二、DeepArt的使用选择内容图像和风格图像:用户首先需要上传一张内容图像,即他们希望转换成艺术风格的图像。接着,可以从提供的艺术
- Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成
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实时互动
一、WonderDynamics介绍WonderDynamics的核心是通过AI驱动的自动化流程,简化和加速虚拟角色动画的制作。其主要功能包括:自动化角色动画:将预录制的动作捕捉数据自动应用到虚拟角色上。实时角色互动:实现虚拟角色与现实场景中的人物和物体实时互动。高精度捕捉和渲染:利用深度学习和计算机视觉技术,捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo
- AIGC深度学习教程:Transformer模型中的Position Embedding实现与应用
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在进入深度学习领域时,Transformer模型几乎是绕不开的话题,而其中的PositionEmbedding更是关键。对于刚入门的朋友,这篇教程将带你深入了解PositionEmbedding是什么、它如何在Transformer中运作,以及它在不同领域中的实际应用。什么是PositionEmbedding?PositionEmbedding是Transformer模型中一种关键机制,用于弥补模
- 7+非肿瘤纯生信,内容不多但思路值得借鉴!
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关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友患者添加小编咨询生信分析咨询请关注生信小课堂研究背景:扩张型心
- 并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南
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并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域,模型训练往往需要大量的计算资源和时间。PyTorch,作为当前最流行的深度学习框架之一,提供了torch.multiprocessing模块,使得开发者能够利用多核CPU进行多进程训练,从而显著加速训练过程。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.multiprocessing进行
- 《未来二十年,AI、区块链、云与大数据技术引领全球变革》
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摘要在未来二十年,全球社会与经济将深刻受到人工智能(AI)、区块链(Blockchain)、云计算(Cloud)和大数据(Data)四大核心技术的驱动。这些技术不仅从宏观上重塑产业结构,更在微观层面显著提升生活品质与效率。本文通过详尽的案例分析,结合国内外最新研究成果,深入剖析这四大技术如何在教育、智能家居、农业、金融等多个关键领域产生深远影响。关键字人工智能(AI)、区块链(Blockchain
- 基于Spring-AI框架实现RAG增强检索(附源码)
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引言随着人工智能技术的快速发展,增强检索(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)已成为一种结合检索和生成的先进方法,广泛应用于各种智能应用中。Spring-AI作为SpringBoot的AI扩展,提供了一套丰富的工具和库,使得开发者可以轻松地实现RAG技术。本文将介绍如何基于Spring-AI框架配置项目,并实现RAG增强检索,更多RAG增强检索的应用场景。1.实现效
- 亦菲喊你来学机器学习(14) --贝叶斯算法
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文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点:局限:四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法(Bayesianalgorithm)是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法,主要用于估计模型参数和进行概率推断。以下是对贝叶斯算法的详细解析:一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理,它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为:P(A∣B)=P(B)
- 向量数据库 Faiss 的搭建与使用
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向量数据库Faiss的搭建与使用一、引言在人工智能和大数据技术飞速发展的今天,向量数据库作为处理高维数据检索的关键技术,越来越受到重视。Faiss,作为由MetaAI(原FacebookAIResearch)开源的高效相似性搜索库,以其卓越的性能和灵活性,成为众多技术选型中的佼佼者。本文将深入探讨Faiss的搭建和使用,旨在为读者提供一个全面而详细的指南。二、Faiss简介与环境搭建1、Faiss
- GPU算力租用平台推荐
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在当前快速发展的AI和深度学习领域,GPU算力租用平台成为了研究者、开发者及企业不可或缺的工具。这些平台提供了灵活、高效、可扩展的GPU资源,帮助用户解决计算资源不足的问题,加速模型训练、推理及高性能计算等任务。以下是对几个主流GPU算力租用平台的详细推荐,旨在为用户提供全面的选择和参考。一、国内GPU算力租用平台1.阿里云(AlibabaCloud)平台概述:阿里云作为中国领先的云计算服务提供商
- 2022-12-16
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助力富强新征程微电子与人工智能学院22级微电本2张远鑫习近平总书记在二十大报告中说;党用伟大的奋斗创造了百年伟业,也一定能用新的伟大奋斗创造新的伟业。”中华民族的伟大复兴需要每个中国人的参与,我们任重道远。自信自强、笃行不怠,奋力前行。坚定文化自信,制度自信,理论自信,道路自信。回望历史,我们在社会主义道路历尽千难万险,找到了属于中国人民自己的发展道路,国家日益强大,人民纷纷过上了好日子,在国际上
- 探索数据世界的钥匙:机器学习中的线性回归
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机器学习
在浩瀚的数据海洋中,寻找隐藏的模式与规律,一直是科学家、工程师乃至各行各业决策者们的共同追求。而机器学习,作为这一领域的璀璨明珠,以其强大的数据分析与预测能力,正逐步改变着我们的世界。在众多机器学习算法中,线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点,成为了入门机器学习的首选,更是解决回归问题的一把金钥匙。一、线性回归:定义与原理线性回归,顾名思义,是一种通过线性模型来预测一个或多个自变量(X)与因变量
- 深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
程序员-李旭亮
深度学习
在科技日新月异的今天,计算机视觉作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。而《深度学习》与OpenCV,作为这一领域的两大重要工具,更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力,探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。深度学习:智能的催化剂深度学习,作为机器学习的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
- 【好书推荐5】《精通推荐算法:核心模块+经典模型+代码详解》
是Yu欸
粉丝福利学习推荐算法算法机器学习人工智能数据挖掘自然语言处理
【好书推荐5】《精通推荐算法:核心模块+经典模型+代码详解》写在最前面编辑推荐内容简介作者简介精彩书评目录前言/序言本书特色本书内容你好呀!我是是Yu欸2024每日百字篆刻时光,感谢你的陪伴与支持~欢迎一起踏上探险之旅,挖掘无限可能,共同成长!前些天发现了一个人工智能学习网站,内容深入浅出、易于理解。如果对人工智能感兴趣,不妨点击查看。写在最前面感谢大家的陪伴和支持!2024年,争取每周二开展粉丝
- 2021勇气读书会——《学习的逻辑》打卡(第二百一十天)
于杰雄
这是我参加勇气读书会打卡第二百一十天我阅读的书籍:《学习的逻辑》出发日期:2021.1.1期待的收获:立足现在,创造未来,让自己的教学能力更上一层楼。一句标语:千里之行,始于足下。小想法:相信明天会更好,我们会战胜困难,迈向更美好的未来。不要放弃每一天的学习,让自己充实起来,加油!勇气读书会,永不散场。深度学习的策略有很多种,思维导图与结构化思维只是其中一个小小的分支而已,而关于学习策略也有更多深
- 未来的HiFi音频产品形态猜想
Tracy973
音视频实时音视频音频人工智能语音识别
未来的HiFi音频产品形态可能会出现以下几个趋势和创新方向,这些猜想基于当前科技的发展轨迹和消费者需求的变化:1.更智能的音频设备AI驱动的音频优化:未来的HiFi设备可能会内置人工智能,可以根据环境、音源类型、甚至用户的听力状况自动调整声音参数。这些设备能够实时分析音频信号,并根据不同的听众和环境条件优化音质,提供个性化的听觉体验。自动校准:HiFi设备会自动检测房间的声学特性,如墙面材质、家具
- 程序员千万不要学算法!
玩大数据的小轩
“程序员必须会算法?”程序员对算法通常怀有复杂情感,算法很重要是共识,但是否每个程序员都必须学算法是主要的分歧点。很多人觉得像人工智能、数据搜索与挖掘这样高薪的工作才用得上算法,觉得算法深不可测。但是这些其实都不是具体的算法,而是一系列算法的集合。对初学者来说,为避免片面或抽象地理解算法,可根据几个问题评估自己是否适合学习算法:学习算法最重要的是什么?在学习算法的过程中,一能解决问题,二对自己有用
- 什么是计算机视觉?
龙腾AI
计算机视觉人工智能自然语言处理深度学习ai
计算机视觉概述计算机视觉(ComputerVision)又称机器视觉(MachineVision),是一门让机器学会如何去“看”的学科,是深度学习技术的一个重要应用领域,被广泛应用到安防、工业质检和自动驾驶等场景。具体的说,就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体,检测出物体所在的位置,并对目标物体进行跟踪,从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事,以此来模拟人脑视觉系统。因此,计算机视觉也
- 在STM32上实现嵌入式人工智能应用
嵌入式详谈
stm32人工智能嵌入式硬件
引言随着微控制器的计算能力不断增强,人工智能(AI)开始在嵌入式系统中扮演越来越重要的角色。STM32微控制器由于其高性能和低功耗的特性,非常适合部署轻量级AI模型。本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用,特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。环境准备硬件选择:STM32F746GDiscoverykit,具备足够的计算资源和内存支持复杂模
- 基于STM32开发的智能家居语音控制系统
嵌入式详谈
stm32智能家居嵌入式硬件
目录引言环境准备工作硬件准备软件安装与配置系统设计系统架构硬件连接代码实现系统初始化语音识别处理设备控制与状态显示Wi-Fi通信与远程控制应用场景家庭环境的语音控制办公室的智能化管理常见问题及解决方案常见问题解决方案结论1.引言随着人工智能技术的发展,智能家居设备逐渐普及。通过语音识别技术,用户可以通过简单的语音指令控制家中的设备,如灯光、空调、电视等,提升生活的便利性和舒适性。本文将介绍如何使用
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include