智能优化算法——正余弦优化算法（Matlab代码实现）

使用Node.js实现RESTful API chiwan3432 json 开发工具 ruby
RESTful基础概念REST（RepresentationalStateTransfer）描述了一个架构样式的网络系统，它首次出现在2000年RoyFielding的博士论文中。在REST服务中，应用程序状态和功能可以分为各种资源。资源向客户端公开，客户端可以对资源进行增删改操作。资源的例子有：应用程序对象、数据库记录、算法等等。REST通过抽象资源，提供了一个非常容易理解和使用的API，它使用
从中医到代码：用Java揭开《皇帝内经》的神秘面纱 guzhoumingyue java java
《皇帝内经》是一部古代中国医学经典，主要涵盖了中医的理论和实践，而Java编程则是一种现代的编程语言，两者在本质上属于不同的领域。不过，我们可以从几个方面来探讨它们之间的关联：1.知识体系系统性：无论是《皇帝内经》还是Java编程，都有自己的知识体系。《皇帝内经》讲述的是中医学的基本理论、诊断方法及治疗原则；而Java编程则涉及面向对象编程、数据结构、算法等基础知识。2.学习与实践实践性：学习《皇
【NLP算法面经】腾讯、头条算法岗详细面经（★附面题整理★）青松ᵃⁱ NLP 百面百过自然语言处理算法人工智能
【NLP算法面经】腾讯、头条算法岗详细面经（★附面题整理★）嗨，你好，我是青松！自小刺头深草里，而今渐觉出蓬蒿。NLPGithub项目推荐：【AI藏经阁】：https://gitee.com/fasterai/ai-e-book介绍：该仓库主要分享了数百本AI领域电子书【AI算法面经】：fasterai/nlp-interview-handbook#面经介绍：该仓库一网打尽互联网大厂NLP算法面经
深度、机器学习算法 yzx991013 机器学习算法人工智能
机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易
Simulink开发项1000例实战专栏--实例117：使用MATLAB/Simulink平台，设计并实现一个完整的电动汽车动力总成系统模型 xiaoheshang_123 MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏手把手教你学 MATLAB 专栏 unity 游戏引擎 simulink
目录项目文档：基于Simulink的电动汽车动力总成系统仿真与优化1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图3.Simulink仿真模型步骤3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1电池模块3.2.2电机控制器模块3.2.3驱动电机模块3.2.4变速器模块3.2.5整车控制器模块3.3连接模块3.4设置仿真参数4.示例代码片段5.结束语6.优化
Python算法学习: 2020年蓝桥杯省赛模拟赛-Python题解普通Gopher Python算法
目录文章目录目录填空题1填空题2填空题3填空题4编程题1凯撒密码加密编程题2反倍数编程题3摆动序列编程题4螺旋矩阵编程题5村庄通电编程题6小明植树填空题1问题描述一个包含有2019个结点的无向连通图，最少包含多少条边？答案提交这是一道结果填空的题，你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数，在提交答案时只填写这个整数，填写多余的内容将无法得分。答案：2018填空题2问题描述将LANQIAO中
点云配准技术的演进与前沿探索：从传统算法到深度学习融合(1) 点云SLAM 点云数据处理技术算法深度学习点云数据处理点云配准刚体变换
1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中，点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看，点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构，每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息，这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如，在对古建筑进行三维建模时，通过点云数据
手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对（附源码） java人脸识别后端深度学习
痛点目前，常用的人脸识别算法大多基于Python开发，因为Python对深度学习框架的支持较好，且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而，对于Java开发者来说，这种情况并不十分友好。传统上，Java开发的人脸识别算法主要依赖OpenCV，但与基于深度学习的算法相比，OpenCV的精度相对较低。此外，若Java开发者希望使用Python实现的算法，还需要安装Python环境，并且熟
启智畅想集装箱箱号识别算法，2台相机即可实现较高识别率启智畅想集装箱号码识别集装箱号OCR识别集装箱识别数码相机集装箱号码识别计算机视觉 ocr 算法深度学习
启智畅想集装箱箱号识别算法，在货车通道中使用时，一般配备2台相机即可。启智畅想集装箱箱号识别算法，在货车通道中使用时，一般配备2台相机即可实现对集装箱箱号的精准捕捉与识别。这两台相机分别安装在货车通道的后侧和随意侧面，确保能够捕捉到集装箱的后面以及侧面图像。通过先进的图像处理技术，算法能够自动从拍摄到的图像中提取出箱号信息，两者OCR识别后的信息进行比对，一般能够达到99.99%的识别率，从而实现
集装箱箱号自动识别算法，启智畅想AI应用启智畅想集装箱号码识别集装箱识别集装箱号OCR识别集装箱号码识别深度学习 ocr 计算机视觉人工智能
集装箱箱号识别技术能够自动快速的记录集装箱号码，在记录集装箱号码的同时，也保存了当时采集到的集装箱照片，通过私有化部署API的方式和后台系统进行对接，当车辆进出通道时，相机自动检测箱号，实时、自动检测号码后，通过后台服务器进行识别获取各个号码，按照每组信息直接同步进入后台系统，大大提高效率的同时，在后续出现错误的时候，也可以通过调用现场采集的图片进行比对核实，这样不仅大大提高了效率，解放了人力，还
DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？程序员差不多先生 pytorch
DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库，专为深度学习场景设计。矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术，显著提升计算速度，适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务（如LLM训练/推理），降低延迟，提升吞吐量。支持混合精度计算
GrandientBoostingClassifier函数介绍浊酒南街 #机器学习算法 GBDT
目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器，用于实现梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）算法。GBDT是一种强大的集成学习方法，能够通过逐步构建一系列简单的决策树（通常是浅树）来提高模型的预测性能。它在多个机器学习竞赛中表现出色，是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
数据结构及算法介绍 lw1994wl #数据结构及算法数据结构算法
数据结构及算法介绍一、数组与字符串定义数组：一种线性数据结构，用于存储一组相同类型的元素。字符串：字符的有序集合，本质上是一个字符数组。特点数组：元素在内存中连续存储。支持随机访问（通过索引）。插入和删除操作效率较低（需要移动元素）。字符串：不可变性（如Java中的String是不可变对象）。支持拼接、分割、匹配等操作。应用场景数组：存储固定大小的数据集合（如成绩列表）。字符串：文本处理（如搜索、
破局者DeepSeek：从技术追赶到全球领跑的三大颠覆密码未来智慧谷人工智能
2025开年之际，DeepSeek这款中国AI大模型不仅登上全球权威评测榜首，更引发硅谷科技巨头的战略级关注。本期我们将深度解码揭开其现象级爆发背后的硬核逻辑——技术突围、成本革命与极客生态的三角共振。一、技术突围：架构级创新打破算力囚笼DeepSeek的爆发绝非营销奇迹，而是一场蓄谋已久的技术革命。自2024年5月发布DeepSeek-V2引发行业震动以来，其技术路线始终贯彻着「以算法革命对冲算
无人机定点运输技术！云卓SKYDROID 无人机云卓科技科普高科技
核心要点定位与导航GPS/北斗定位：依赖卫星系统实现高精度定位。视觉导航：通过摄像头和计算机视觉技术识别环境。惯性导航：利用加速度计和陀螺仪进行位置推算。路径规划避障算法：实时检测并避开障碍物。动态路径调整：根据环境和任务需求实时优化路径。通信系统实时通信：确保无人机与控制中心保持稳定连接。数据加密：保障通信安全，防止干扰或劫持。负载与续航电池技术：提升续航能力。负载能力：优化设计以承载更多货物。
算法基础篇--模拟近听水无声477 算法
模拟模拟的含义模拟，顾名思义就是题目让你干什么，你就干什么。考察的是将思路转化成代码的代码能⼒。这类题⼀般较为简单，属于竞赛⾥⾯的签到题（但是，万事⽆绝对，也有可能会出现让⼈⾮常难受的模拟题），我们在学习语法阶段接触的题，⼤多数都属于模拟题。现在我们就通过下面的几道题目来了解一下模拟的特点：1.多项式输出题目来源：洛谷题目链接：多项式输出题目就是下面的样子：模拟题没有什么可以详细讲解的思路，大家直
LeetCode - 216 组合总和 III 程序员阿甘华为OD算法刷题笔记算法 JavaScript leetcode
目录题目来源题目描述示例提示题目解析算法源码题目来源216.组合总和III-力扣（LeetCode）题目描述找出所有相加之和为n的k个数的组合，且满足下列条件：只使用数字1到9每个数字最多使用一次返回所有可能的有效组合的列表。该列表不能包含相同的组合两次，组合可以以任何顺序返回。示例输入:k=3,n=7输出:[[1,2,4]]解释:1+2+4=7没有其他符合的组合了。输入:k=3,n=9输出:[[
力扣-回溯法技巧总结 LoaryBetter 算法力扣
力扣回溯法技巧总结排列/组合/子集问题的三种形式在代码上的区别。由于子集问题和组合问题本质上是一样的，无非就是basecase有一些区别，所以把这两个问题放在一起看。形式一、元素无重不可复选，即nums中的元素都是唯一的，每个元素最多只能被使用一次，backtrack核心代码如下：/*组合/子集问题回溯算法框架*/voidbacktrack(int[]nums,intstart){//回溯算法标准
OpenCV计算摄影学（2）图像去噪函数denoise_TVL1() 村北头的码农 OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述原始-对偶算法是用于解决特定类型变分问题（即，寻找一个函数以最小化某个泛函）的算法。特别地，图像去噪可以被视为一种变分问题，因此可以使用原始-对偶算法来进行去噪，这正是这里实现的内容。需要注意的是，此实现取自2013年7月的一篇博客文章[194]，该文章还包含了（
主成成分分析——MATLAB实现前排观众_ 课程分享 matlab 开发语言经验分享机器学习
主代码：%下面为主要成分分析的程序clear;clc;loadA;%要分析的数据A_aver=mean(A);A_bzc=std(A,0,1);A=(A-A_aver)./A_bzc;%将矩阵A标准化A_xfc=cov(A);%求出A的协方差矩阵[COEFF,latent,explained]=pcacov(A_xfc);zcf=find(latent>1)';%找到特征值大于1的成分以作为我们的
直驱永磁伺服运动系统的优化架构与代理模型解析在高动态运动控制中的应用【matlab/simulink】坷拉博士架构 matlab java
✅博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。✅具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。直驱永磁伺服运动系统因其卓越的性能、精度和可靠性，取代了许多具有机械传动结构的传统伺服系统。随着对直驱伺服系统性能要求的提高，且多轴直驱运动系统失去了机械传动结构的解耦特性，直驱永磁伺服运动系统中各部分（如直驱电机、运动轨迹、驱动器和连杆）之间的耦合关系
MATLAB的.m文件与Python的.py文件：比较与互参小桥流水---人工智能 matlab 深度学习 simulink matlab python 开发语言
simulinkMATLAB的.m文件与Python的.py文件：比较与互参相似之处**1.基本结构****2.执行逻辑****3.可读性和维护性**差异性**1.语法特性****2.性能和应用****3.开发环境**互相学习的可能性结论MATLAB的.m文件与Python的.py文件：比较与互参在编程语言的选择上，MATLAB和Python都是科学计算和工程领域中极为流行的选项。特别是在文件格式
基于SpringBoot+mybatisplus+vueJS的高校选课系统设计和实现华子w908925859 spring boot vue.js 后端
博主介绍：硕士研究生，专注于信息化技术领域开发与管理，会使用java、标准c/c++等开发语言，以及毕业项目实战✌从事基于javaBS架构、CS架构、c/c++编程工作近16年，拥有近12年的管理工作经验，拥有较丰富的技术架构思想、较扎实的技术功底和资深的项目管理经验。先后担任过技术总监、部门经理、项目经理、开发组长、java高级工程师及c++工程师等职位，在工业互联网、国家标识解析体系、物联网、
**探索MATLAB与Python之间的桥梁：mat73** 谢忻含Norma
探索MATLAB与Python之间的桥梁：mat73mat7.3LoadMATLAB7.3.matfiles.I.e.loadhdf5intoPythondatatypes.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mat7.3在科研领域中，MATLAB和Python是最常被提及的两大编程语言，各自拥有独特的优势。然而，在数据交换时，尤其是处理.mat文件——M
LeetCode 1206.设计跳表：算法详解 Tisfy 算法讲解题解 #力扣LeetCode 算法 leetcode 职场和发展
【LetMeFly】1206.设计跳表：算法详解力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/design-skiplist/不使用任何库函数，设计一个跳表。跳表是在O(log(n))时间内完成增加、删除、搜索操作的数据结构。跳表相比于树堆与红黑树，其功能与性能相当，并且跳表的代码长度相较下更短，其设计思想与链表相似。例如，一个跳表包含[30,40,50,60,70,90
算法解析之去重逻辑算法去重
前言：在之前做题中经常被去重问题困扰，其中最常见的去重思想就是使用集合本身的特性进行去重，比如使用set集合或者map集合进行去重，防止相同元素的重复加入，但是在有些问题时，需要去重的不仅仅是元素，可能是一整个数组或者其他集合，这个时候如果进行一一比较，可能就比较繁琐，需要通过代码逻辑来实现避免重复对象的插入。这里有道题可以很好的理解去重的逻辑，给大家展示一下。leetcode之三数之和注意：本题
深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识肆—— 人工智能深度学习 python
记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。只有一个轴的张量，形状只有一个元素torch.a
AI 在未来相机领域的应用前景如何？程序员Android 人工智能数码相机智能电视
和你一起终身学习，这里是程序员Android人工智能（AI）在手机相机领域的应用已成为近年来技术创新的核心驱动力之一。随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步，AI正在重新定义手机摄影的可能性，并为未来带来更多颠覆性潜力。以下是AI在手机相机中的关键潜力方向及具体应用场景：经典好文推荐，通过阅读本文，您将收获以下知识点:1.计算摄影的深度进化多帧合成与超分辨率：AI通过分析多张连续拍摄的帧（
探讨组合加密算法在IM中的应用即时通讯im网络编程
1、前言本文深入分析了即时通信(IM)系统中所面临的各种安全问题，综合利用对称加密算法（DES算法）、公开密钥算法（RSA算法）和Hash算法(MD5)的优点，探讨组合加密算法在即时通信中的应用。2、IM安全系列文章本文是IM通讯安全知识系列文章中的第2篇，总目录如下：《即时通讯安全篇（一）：正确地理解和使用Android端加密算法》《即时通讯安全篇（二）：探讨组合加密算法在IM中的应用》（本文
Java 算法和数据结构答案整理，最新面试题扫地僧009 互联网大厂面试题 java 算法数据结构
Java中如何使用动态规划求解背包问题？1、定义子问题：首先确定动态规划状态，通常以物品数量和背包容量为变量定义子问题，例如dp[i][j]表示前i件物品放入容量为j的背包所能获得的最大价值。2、确定状态转移方程：基于是否选择当前物品，将问题分为两个子问题，即dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i])，表示选择当前物品和不选择当前物
Spring中@Value注解，需要注意的地方无量 spring bean @Value xml
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 JavaScript canvas
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 java jvm jsp 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 calendar getinstance
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 android Context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 by distinct
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 mac opration vi
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 ios iOS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 c language malloc
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Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
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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
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./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
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Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle java sql
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

智能优化算法——正余弦优化算法（Matlab代码实现）

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