- 23. AI-大语言模型
真上帝的左手
23.AI人工智能语言模型自然语言处理
文章目录前言一、LLM1.简介2.工作原理和结构3.应用场景4.最新研究进展5.比较二、Transformer架构1.简介2.基本原理和结构3.应用场景4.最新进展三、开源1.开源概念2.开源模式3.模型权重四、再谈DeepSeek前言AI一、LLMLLM(LargeLanguageModel,大语言模型)1.简介 LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)是指使用大量文本
- 目标检测代码示例(基于Python和OpenCV)
matlab_python22
计算机视觉
引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。随着技术的发展,目标检测算法不断演进,从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法,再到基于Transformer的架构,目标检测技术已经取得了显著的进步。本文将总结和对比几种主要的目标检测算法,探讨它们的优势、劣势和适用场景。1.目标检测算法分类1.1单阶段检测(One-Stage)与双阶段检测(Two-S
- 用java实现word(docx)转换为pdf格式文档(简单版)
xiaoxiaobaozhu
javawordpdf
导入依赖com.documents4jdocuments4j-local1.0.3com.documents4jdocuments4j-transformer-msoffice-word1.0.3代码//word文档替换成pdf文档privatestaticvoidreplaceWordToPdf(StringwordPath,StringpdfPath){FileinputWord=newFil
- Bengio新作Aaren:探索Transformer性能与RNN效率的融合
AI记忆
深度学习论文与相关应用transformerrnn深度学习AarenBengio
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结:本文提出了一种新的注意力机制,名为Aaren,它将注意力视为一种特殊的递归神经网络(RNN),能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练,而且能够在推理时高效地更新新令牌,仅需要常数内存。实验表明,Aaren在四个流行的序列问题设置(强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测)的38个数据
- 发文新思路!双通道CNN的惊人突破,准确率接近100%!
沃恩智慧
深度学习人工智能cnn人工智能神经网络
双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构,正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计,能够同时处理更多特征信息,从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率,还有效降低了过拟合风险,使其在复杂视觉任务中表现卓越。例如,最新的研究提出了一种名为DDTransUNet的混合网络,结合了Transformer和CNN的优势,通过双分支编码器和双重注意力机制,有效解
- 机器人建模中移动关节如何建立坐标系_机器人工程师进阶之路(二)6轴机械臂D-H法建模...
weixin_40006977
机械臂中的四元素转为旋转矩阵
本文作者为我司颜值担当精神小伙@梁政,经授权转载,原文发布于其专栏《机器人进阶之路》,欢迎大家支持交流。T矩阵中一共有12个有效参数,然而我们只需要6个量来获取位姿,感觉很不划算,而且有些参数根本用不上。因此有两位大佬,D大佬和H大佬提出了DH法。写这部分的时候,我拿出了两本书IntroductiontoRobotics,MechanicsandControlThirdEdition,JohnJ.
- 海思Hi3516CV610 -----芯片说明
菩提树下的凡夫
嵌入式Linux系统开发c++c语言
Hi3516CV610这颗超高清智慧视觉SoC芯片是由海思技术有限公司推出的,其首发量产的时间是在2024年4。标志着海思正式回归安防市场,并在IPCSoC市场中展开竞争。关键特性●4K@20,6M@30分辨率●双目实时接入,支撑枪球一体机等双目机型●1T算力NPU,Transformer特性加速,大模型端侧部署●SVAC3.0编码标准,压缩率提升20%●智能编码2.0,像素升级,存储不加量,4M
- 【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses
开心星人
论文阅读论文阅读
https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中,来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇。这种潜在的分离性非常普遍,甚至在防御研究中成为了一种默认假设,我们称之为潜在分离性假设。基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说,这些防御方法首先在
- 基于Matlab实现六自由度机械臂正逆运动仿真(源码)
Matlab仿真实验室
Matlab仿真实验1000例matlab开发语言六自由度机械臂正逆运动仿真
在机器人技术领域,六自由度机械臂是一种广泛应用的设备,它可以实现空间中的位置和姿态控制。本项目聚焦于六自由度机械臂的正逆运动学仿真,利用MATLAB2016b作为开发工具,旨在深入理解并掌握机械臂的工作原理和运动控制。正运动学是研究机械臂从关节角度到末端执行器位姿之间关系的数学模型。它通过输入关节变量(即各个关节的角度),计算出末端执行器在空间中的位置和方向。通常会构建一个数学模型,如笛卡尔坐标系
- 上下文扩展技术-详细解释Longformer和BigBird的主要创新;详细说明bert原理,并说一说他的上下文限制是怎么来的
AI生成曾小健
人工智能
答案LongformerLongformer是为有效处理长文本序列而设计的Transformer模型,它通过结合滑动窗口注意力机制和扩张注意力模式来捕捉局部和远距离的上下文信息,并通过全局注意力来捕捉整个文档的广泛背景和联系1.Keyinnovations:滑动窗口注意力Longformer使用滑动窗口方法处理本地上下文信息1.扩张注意力模式扩张注意力模式能够捕捉到远处的上下文信息,这对于处理冗长
- [论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri
2301_80732299
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摘要随着多模态数据的激增,人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前,现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息,导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习,存在不准确的相似度问题,导
- 视觉中的transformer:ViT
ch隔壁老张
深度学习笔记transformer深度学习计算机视觉
《》摘要transformer已经是NLP的标准。但是在cv领域用的很少,视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer(整体还是CNN)本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好:在大量数据集上进行预训练的前提上,迁移到小数据集(作者说ImageNet是小数据集-_-)上也很好。Intro启发现在NLP里的transformer都是在大量数据集上进
- ViT和Transformer
Landon9
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AttentionIsAllYouNeedVit在图像领域直接使用transformer,如果将2d图像直接转为一维向量,会面临参数两过大的问题。后来会思考在卷积之后再使用transformer,例如resNet50模型中,最后一层仅为14×14大小的矩阵。而本文是直接采用transformer模型,只需要对图片做一下预处理。ViT是将图像分为多个16×16的patch一张图像可以被分成多个小的图
- 详细说说VIT架构和Transformer架构的异同
AI生成曾小健
大模型LLM面试指南多模态MLLM大模型面试指南架构transformer深度学习
GPT-4oVisionTransformer(ViT)和Transformer架构之间的关系非常紧密,因为ViT是直接将Transformer应用到视觉任务中的一种方法。不过,由于图像数据与自然语言数据的特性不同,ViT在实现上对标准Transformer架构做了一些调整。以下是ViT和Transformer架构的异同点详细分析:1.Transformer架构的回顾Transformer是一种用
- 从VGG到Transformer:深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南
燃灯工作室
Aitransformerdnn深度学习
一、技术原理(数学公式+示意图)1.层深与模型容量关系数学表达:根据UniversalApproximationTheorem,深度网络可表达复杂函数:f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时,函数空间指数级扩大梯度传播挑战:链式法则导致梯度消失/爆炸∂L∂W(1)=∏k=2L∂f
- 计算机视觉核心任务
飞瀑
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1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类:1.图像分类(ImageClassification)识别图像属于哪个类别,例如猫、狗、汽车等。应用场景:物品识别、人脸识别、医疗影像分类。代表模型:ResNet、EfficientNet、ViT(VisionTransformer)。2.目标检测(ObjectDetection)识别图像中目标的位置(边界框)及类别。应用场景:自动驾
- 【Transformer】小白入门指南
静静喜欢大白
随记医疗影像transformer深度学习人工智能
目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制(Self-AttentionMechanism)多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNeuralNetwork)位置编码(PositionalEncoding)残差连接与标准化框架认识1.输入输出2.Encoder3.Decoder4.训练过程5.Positione
- 一杯咖啡的时间学习大模型(LLM):LLaMA解读之旋转编码RoPE(含代码实现)
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文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码(RoPE)2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构,LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进:位置编码升级:采用旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)归一化革新:对每个
- GPT 系列模型发展史:从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节
Ash Butterfield
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从GPT到ChatGPT,OpenAI用短短几年时间,彻底改变了自然语言处理(NLP)的格局。让我们一起回顾这段激动人心的技术演进史!GPT(2018):划时代的起点:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)首次将Transformer架构与无监督预训练结合,开启了大规模语言模型的新时代。核心突破:通过海量文本预训练+任务微调,GPT展示了强大的泛化能力。GPT-
- 大型语言模型的核心机制解析
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能Deepseek
摘要大型语言模型的核心机制依赖于Transformer架构,该架构通过嵌入层将输入数据转换为向量形式,并结合位置编码以保留序列中单词的顺序信息。随后,这些向量进入多头自注意力层,能够同时关注输入序列的不同部分。自注意力层的输出经过残差连接和层归一化处理,以增强模型的学习能力和稳定性。接着,数据流经前馈网络进一步处理,最终再次通过残差连接和层归一化,得到编码器层的输出。模型性能高度依赖大规模和高质量
- Pytorch实现一个简单DeepSeek中的MLA多头潜在注意力架构
DukeYong
DeepSeek
首先,MLA是什么?可能是指Multi-HeadLocalAttention,即多头局部注意力,这种机制通常用于减少计算量,特别是在处理长序列时,每个头只关注局部区域。比如每个token只注意其周围的一定窗口内的其他token,而不是全局。这可能与传统的Transformer中的滑动窗口或局部注意力类似。接下来,我需要考虑如何将局部注意力与多头机制结合。每个注意力头可能有不同的局部窗口,或者共享相
- 机器人学(五):机器人工具坐标系标定
巴普蒂斯塔
机器人学机器人人工智能标定坐标系标定机械臂
一、问题1.1工具坐标系的位置标定已知机械臂末端坐标系End相对于机械臂基坐标系Base的位姿关系可以实时测量得到,求机械臂末端连接的工具TCP相对于End坐标系的平移变换。1.2工具坐标系的姿态标定已知机械臂末端坐标系End相对于机械臂基坐标系Base的位姿关系
- 值得收藏!十大中国流行的AI大模型企业及平台汇总
deepseek大模型
人工智能AIGCchatgpt面试产品经理
在当今这个信息化迅速发展的时代,人工智能技术已经成为推动社会进步的重要力量。特别是在我国,AI大模型技术的发展速度令人瞩目,各种平台纷纷涌现,表现出强大的技术实力和广泛的应用前景。本文将为您介绍当前目前我国十个流行的AI大模型企业及各自平台(根据用户访问流量及行业反馈情况),下面一起来看看吧!1.百度-文心一言百度在大模型开发上持续采用创新算法和结构,如Transformer,以优化模型性能和学习
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LayoutLMv3:通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。Transformer具有多层架构,每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。Transformer的输入是文本嵌入$Y=y_{1:L}$和图像嵌入$X=x_{1:M}$序列的连接,其中$L$和$M$分别是文本和图像的序列长度。通过Tr
- 【深度学习】常见模型-GPT(Generative Pre-trained Transformer,生成式预训练 Transformer)
IT古董
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GPT(GenerativePre-trainedTransformer)1️⃣什么是GPT?GPT(GenerativePre-trainedTransformer,生成式预训练Transformer)是由OpenAI开发的基于Transformer解码器(Decoder)的自回归(Autoregressive)语言模型。它能够通过大量无监督数据预训练,然后微调(Fine-tuning)以适应特
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- 使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
qq_37836323
python人工智能开发语言
在当今的AI和机器学习应用中,嵌入向量(embeddings)已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量,从而便于计算和分析。在本文中,我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量,并演示相关代码。环境准备首先,我们需要安装一些必要的依赖库。可以通过以下命令进行安装:#安装必要的库!pipinstallsentence-transformers!pipi
- Flux如何工作?这款新图像生成AI可与Midjourney一较高下
硅基创想家
AI-人工智能与大模型人工智能midjourneyFlux大模型人工智能生成图片
Flux是什么?Flux是黑森林实验室(BlackForestLabs)开发的一款新型人工智能图像生成模型。它代表了人工智能生成艺术领域的重大进展,采用了一种“混合架构”,将transformer和diffusion技术相结合,参数规模达120亿。该模型在图像生成方面具备顶尖性能,在精准遵循提示词、视觉质量、图像细节和输出多样性等方面表现卓越。谁创造了Flux?该模型由黑森林实验室推出。这是一家新
- transformer
我爱派生
深度学习transformer深度学习人工智能
导语:2017年,一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世,提出了Transformer模型,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域的格局。Transformer以其独特的结构和强大的性能,迅速成为NLP领域的霸主,并逐渐向其他人工智能领域渗透。本文将带你深入了解Transformer的原理、优势以及应用,探讨其对人工智能发展的深远影响。一、从RNN到Transforme
- 【python 机器学习】sklearn转换器与预估器
人才程序员
杂谈python机器学习sklearn人工智能目标检测深度学习神经网络
文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器(Transformer)?通俗介绍:学术解释:2.什么是预估器(Estimator)?通俗介绍:学术解释:3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例:数据标准化(转换器)5.2示例:模型训练与预测(预估器)6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预
- 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