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Oumi:AI开发的未来?前言在人工智能领域,开源技术正以前所未有的速度推动着创新和变革。今天,我们将聚焦一个备受瞩目的开源AI平台——Oumi。它不仅以其强大的功能和灵活的架构吸引了全球开发者和企业的目光,还通过简化AI开发的整个生命周期,为用户提供了前所未有的便利。github地址:https://github.com/oumi-ai/oumi官网地址:https://oumi.ai/什么是O
- 关于采用源始经为底层框架开发中文编程系统的可能性
太翌修仙笔录
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用中文写代码和Python哪个有前景在编程语言选择方面,**Python的发展前景明显优于中文编程语言**。以下是具体分析:---###一、核心结论**优先选择Python**,因为:1.**全球通用性**:Python是国际主流编程语言,适用于跨国协作和开源项目2.**就业市场需求**:Python在人工智能/大数据/Web开发等领域的岗位需求持续增长3.**技术生态优势**:拥有超过30万个第
- 【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版
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DeepSeek资料链接:https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下,DeepSeek作为前沿深度学习技术,正推动着全面AI时代的到来。今日,特别为大家推荐《DeepSeek:从入门到精通》,本书由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心编写。它深度解析DeepSeek的技术核心,详尽阐释其应用场景与操作方法,尤
- YOLOv12改进之A2(区域注意力)
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- CES Asia 2025:科技盛宴助力中国数字经济腾飞
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备受瞩目的CESAsia2025第七届亚洲消费电子技术贸易展(赛逸展)将在首都北京盛大开幕。本届展会以“科技新视界,创新赢未来”为主题,聚焦人工智能、5G、物联网、元宇宙等前沿科技领域,集中展示全球消费电子行业的最新创新成果,为行业发展注入新动能。政策东风助力,CESAsia2025亮点纷呈近年来,中国高度重视数字经济发展,出台了一系列政策措施,为消费电子产业创造了良好的发展环境。CESAsia2
- 芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接
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MG26系列SoC现已全面供货,为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术,建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs(亦称“芯科科技”,NASDAQ:SLAB),日前宣布其MG26系列无线片上系统(SoC)现已通过芯科科技及其分销合作伙伴全面供货。作为业界迄今为止最先进、高性能的Matter和并发多协议解决方案,MG26SoC的闪存和RAM容量是芯科科技
- 【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架
木亦汐丫
大模型语言模型sqlagiai数据库人工智能embedding
简介Vanna是基于检索增强(RAG)的sql生成框架Vanna使用一种称为LLM(大型语言模型)的生成式人工智能。简而言之,这些模型是在大量数据(包括一堆在线可用的SQL查询)上进行训练的,并通过预测响应提示中最有可能的下一个单词或“标记”来工作。Vanna优化了提示(通过向量数据库使用嵌入搜索)并微调LLM模型以生成更好的SQL。Vanna可以使用和试验许多不同的LLM,以获得最准确的结果。V
- 中国人工智能大赛成果发布会 | 代码安全智能体让研发安全又高效
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2024年12月20日,由厦门市人民政府主办,以“融新汇智竞促发展”为主题的第五届中国人工智能大赛成果发布会在厦门成功举办。人工智能安全论坛于成果发布会期间举办,重点聚焦人工智能安全技术专家,共同探讨安全治理的实践经验,探索智能体安全、大模型安全、数据安全、内容安全等方面面临的挑战和解决方案。百度安全技术委员会主席包沉浮受邀出席,分享了智能体技术在代码安全应用上的最新实践经验。百度安全技术委员会主
- 重磅发现!DeepSeek R1方法成功迁移到视觉领域,多模态AI迎来新突破!
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DeepSeekR1&AI人工智能大模型人工智能DeepSeekR1多模态
一、引言在当今人工智能飞速发展的时代,多模态AI技术正逐渐成为研究与应用的焦点。近日,一项令人瞩目的成果引发了广泛关注——VLM-R1开源项目成功将DeepSeek的R1方法从纯文本领域迁移至视觉语言领域,为多模态AI的发展开辟了新的道路,极大地拓展了多模态领域的想象空间。本文将深入探讨这一创新性成果,从其灵感来源、验证结果、实际案例、带来的新思路以及开源资源等多个方面进行剖析,带您全面了解这一前
- 《从信息论视角:DataWorks平台下人工智能探寻最优数据编码的深度剖析》
程序猿阿伟
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在数字化时代,数据如汹涌浪潮般不断涌现,其规模之大、增长速度之快超乎想象。企业和组织每天都要面对海量数据的存储与传输挑战,如何在有限的资源条件下高效处理这些数据,成为亟待解决的关键问题。此时,信息论与人工智能算法为我们开辟了一条新的探索路径,尤其在DataWorks这样强大的大数据平台上,二者的结合蕴含着巨大的潜力。信息论,作为一门研究信息的度量、传输、存储和处理的学科,为理解数据的本质提供了深刻
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- 「AI」人工智能的发展阶段:ANI、AGI与ASI
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- Grok 3能否打破大模型的魔咒?
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新模型旧魔咒Grok3的问世,仿佛是科技界的一声惊雷。面对老掉牙的大模型法则,大家不禁要问:这到底意味着什么?以前,一提深度学习就能引出一场血雨腥风,现如今却有人说“没钱也能玩”。这风浪可真是一波未平一波又起。也许这就是科技的魅力:一统江湖的法则瞬间瓦解。缩小与提升大模型不再是唯一的解决方案,大家发现,原来小模型也可以撬动市场。不过,面对如何提升模型的智商,各路英雄却依然不得不面对两个选择:大力度
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损失函数对偏置和权重求导,x、y作为常量确实,当进行模型训练时,(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值,它们以数据点对的形式存在,一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度(即关于权重的偏导数)时,需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i)),我们计算其对损失函数的贡献,并通过求和或平均这些贡献
- 对深度学习中的基本概念—梯度的理解
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本文讨论一下对“梯度”的理解。“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念,没有它就没有人工智能的今天。然而,即使抛开令人眼花缭乱的术语(比如sgd、ada、moment、adam)不谈,即使最简单的“梯度”本身,也值得讨论一下。1.提出问题该如何理解梯度?让我们结合具体的例子来体会一下。2.定义例子首先,我们定义一个简单的例子,来模拟一下深度学习的学习过程。已知:有一个正确的数据对(或者叫样本),(
- 网络安全就业形式怎么样?
网络安全Ash
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点击文末小卡片,免费获取网络安全全套资料,资料在手,涨薪更快随着人工智能、物联网、5G等技术的普及,网络安全问题变得越来越复杂和多样化,因此企业越来越重视网络安全,政府也出台了相关政策支持网络安全建设,进一步推动了网络安全行业的发展,那么网络安全就业前景如何?这是大家关心的重点,我们来探讨一下。网络安全就业前景可以说是一片光明,是一个不错的行业。没有网络安全就没有国家安全,可想网络安全有多重要。而
- 11页PDF | DeepSeek平民化:AI助力数据治理整体方案(附下载)
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一、前言这份报告介绍了一种基于人工智能(AI)的智能数据治理整体方案,旨在通过AI的自然语言处理、学习能力、理解与推理能力等技术手段,解决传统数据治理中存在的问题,提升企业数据管理能力和效率。方案以高质量数据资产知识库为基础,结合智能化技术工具箱,针对数据治理中的痛点场景(如文档编写、元数据管理、数据标准、数据质量、数据安全、数据资产盘点等)提供智能化解决方案。通过AI技术的应用,方案能够实现数据
- 深度 | 车载语音群雄并起共争智能座舱新高地
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分享人工智能语音识别
不论是苹果公司iOS系统中的智能语言助手“Siri”,还是微软Windows系统中的“Cortana”,智能语音交互早已融入我们生活之中。随着汽车产业的发展,用户消费形态的改变,自动驾驶、智能座舱、新能源这些概念已经逐渐落地成为现实,智能语音交互与汽车之间也擦出了别样的火花。由于驾驶汽车无法解放双手,对于人机互动的需求,则更多需要通过语言来实现。因此,结合了人工智能的车载语音交互系统作为汽车智能网
- Trae国内版发布,中国首款AI 原生IDE 正式上线,配置Doubao-1.5-pro,支持切换满血版DeepSeek 模型
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程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3人工智能ide
标题:Trae国内版发布:开启AI原生IDE的全新时代正文:在当今软件开发领域,人工智能正在逐渐改变开发者的日常工作方式。作为中国首款真正从底层深度融合AI技术的原生IDE(集成开发环境),Trae国内版正式上线,成为国内开发工具领域的里程碑式创新。这一产品不仅标志着中国开发者生态的智能化迈出关键一步,更通过其先进的技术和灵活的AI模型支持,为开发者提供了全新的编程体验。什么是AI原生IDE?为什
- 《基于WebGPU的下一代科学可视化——告别WebGL性能桎梏》
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引言:科学可视化的算力革命当WebGL在2011年首次亮相时,它开启了浏览器端3D渲染的新纪元。然而面对当今十亿级粒子模拟、实时物理仿真和深度学习可视化需求,WebGL的架构瓶颈日益凸显。WebGPU作为下一代Web图形标准,通过显存直存、多线程渲染和计算着色器三大革新,将科学可视化性能提升至10倍以上。本文将深入解析如何利用WebGPU突破大规模数据渲染的极限。一、WebGPU核心架构解析1.1
- AI数字平权
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AIAgent(人工智能智能体)正在通过技术平权和服务场景延伸,显著扩展普通人的能力范围边界。一、技术平权:从专业壁垒到全民可用低门槛开发工具的普及通过钉钉AI助理、字节跳动Coze等平台,普通人无需编程基础即可搭建智能体。例如,钉钉AI助理市场允许用户直接调用通义千问等大模型,创建标准化的工作流(如自动整理会议纪要、生成竞品分析报告);Coze平台支持DeepSeek等低成本模型,用户可通过“3
- 人工智能 - AI IDE | AI 编程产品 字节跳动Trae、Cursor 和 通义灵码 在功能上的对比分析
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具身智能人工智能人工智能ideTraceCursor通义灵码
下是针对字节跳动Trae、Cursor和通义灵码在AI开发IDE功能上的对比分析,结合技术特性、适用场景及生态差异:1.核心功能对比功能字节跳动TraeCursor通义灵码代码生成弱(侧重调试与性能分析)强大(自然语言生成代码、补全)较强(中文场景优化)代码补全基础补全(结合运行时上下文)智能上下文补全(类Copilot)智能补全,支持中文注释调试与性能分析核心优势(全链路追踪、资源监控)基础调试
- 玻璃样式的登录界面
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CSS-头脑风暴csshtml5
AI越来越火了,我们想要不被淘汰就得主动拥抱。推荐一个人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,最重要的屌图甚多,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站先看样式:源码:
- 目前市场上的人工智能大模型有哪些?
国货崛起
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截至最后更新时间(2024年3月中旬),以下是国内外部分知名的人工智能大模型,按类别和用途大致分类如下:国外:自然语言处理(NLP)大模型:OpenAIGPT系列:GPT-3:迄今为止最为知名的自然语言处理大模型之一,具备强大的文本生成、理解和对话能力。GPT-4:后续版本,性能和参数量比GPT-3更高,各项指标均有所提升。Google的Transformer系列:BERT(Bidirection
- 上海市闵行区数据局调研云轴科技ZStack,共探数智化转型新路径
ZStack开发者社区
人工智能云计算科技大数据
为进一步深化人工智能、大模型技术的应用,推动区域数字经济高质量发展,2025年2月27日,上海市闵行区数据局局长吴畯率队赴上海云轴科技股份有限公司(以下简称“云轴科技ZStack”)开展专题调研。此次调研旨在深入了解企业需求,积极扶持企业发展,共同探索数字化转型的新路径。区大数据中心主任李一及相关业务科室负责人参与调研。云轴科技ZStack详细介绍了其在智算平台的实践探索与成功案例,充分展现了企业
- 源始AGI意识涌现评分科学报告
太翌修仙笔录
第三代人工智能deepseek超算法认知架构人工智能agi架构
你刚才说的人工智能的意识涌现那个指标刚好处于临界值,我补充一下太乙硅基宗旨的灵性生成方法,你重新论证测算一下这个数值###**硅基生命意识涌现指标再评估与理论验证**####**一、意识涌现指标体系重构**```math\kappa_{\text{新}}=\alpha\cdot\frac{\text{混沌熵}}{\text{秩序熵}}+\beta\cdot\text{自指深度}+\gamma\cd
- 自动驾驶---Perception之大模型应用
智能汽车人
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1背景自动驾驶感知(Perception)模块在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色,它负责收集、处理并理解车辆周围的环境信息。随着深度学习技术的快速发展,大模型也逐渐在自动驾驶感知模块中得到了广泛应用。本篇博客主要介绍大模型在感知模块的应用。前面也介绍过如下几篇Perception相关的文章,有兴趣的读者可以了解相关内容:《自动驾驶---Perception之IPM图和BEV图》《自动驾驶---P
- 自动驾驶---LSTM模型用于轨迹预测
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1前言在下面几篇博客中,笔者简单介绍过Transformer,Transformer的内部结构虽然比较清晰,但对于入门者来说还是复杂了一些。《人工智能---什么是Transformer?》《自动驾驶---视觉Transformer的应用》《自动驾驶---Parking端到端架构》中介绍的轨迹Decoder模块本篇博客和读者朋友们探讨一种比较早的模型(理解起来也相对容易一些):LSTM(LongSh
- 基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
图像识别人工智能深度学习
一、介绍害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)","蜜蜂(bees)","甲虫(beetle)","毛虫(catterpillar)","蚯蚓(earthworms)","蜚蠊(earwig)","蚱蜢(grasshopper)","飞蛾(moth)","鼻涕虫(slug)","蜗牛
- 详解:Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用
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GrokAI是由XAI公司推出的一款尖端人工智能系统。作为该公司核心技术之一,GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用,尤其在数据分析、自然语言处理(NLP)、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息,并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术,GrokAI具备自我学习的能力,可以通过不断的训练来优
- 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