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Liudef06小白
AIGC人工智能AI作画语言模型
一、引言:从实验工具到产业引擎的跃迁人工智能生成内容(AIGC)技术正经历从文本向多模态的范式转移。2023-2025年间,文生图、图生图与视频生成垂直模型逐步跨越技术奇点,从实验室玩具进化为工业化生产力工具。这一进程的核心驱动力在于架构创新、数据优化与场景深耕的三重突破:扩散模型与Transformer的融合催生了更高保真度的图像生成;十亿级多模态数据训练解决了复杂语义理解难题;而面向影视、电商
- [论文阅读] 人工智能 | 读懂Meta-Fair:让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能
读懂Meta-Fair:让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法论文标题:Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsarXiv:2507.02533Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsMiguelRomero-Arjona,JoséA.Parejo,Jua
- 深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长
数智前沿
数字化转型人工智能数据集
AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进,人工智能三大基本要素之一数据,面临的高质量数据不足问题却凸显。财联社记者最新从业内获悉,目前各大模型企业迫切希望获得更多更好的高质量数据集,需求集中于头部企业行业知识底座构建,人工智能高质量数据集的需求量、交易量激增,已成为数据流通最活跃的领域。不过,高质量数据集的建设、流通环节均面临诸多问题,目前数据交易所并非模型语料最主要的采购途径。需求
- 轻量化分布式AGI架构:基于区块链构建终端神经元节点的互联网智脑
探客木木夕
分布式agi人工智能架构区块链
在2025年的技术发展背景下,轻量化分布式AGI架构正成为人工智能领域的重要突破方向。通过将终端设备转化为神经元节点,结合区块链技术构建去中心化的互联网智脑,不仅能够突破传统AGI开发的算力瓶颈,还能实现数据安全共享与价值分配。**这一架构将重塑人工智能的发展范式,使AGI能力从中心化实验室扩散至全球终端设备网络,最终形成一个去中心化、自演进、高可用的互联网级智能系统**。研究显示,通过知识密度提
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学习目标:60天python训练营打卡学习内容:DAY46通道注意力(SE注意力)知识点回顾:1.不同CNN层的特征图:不同通道的特征图2.什么是注意力:注意力家族,类似于动物园,都是不同的模块,好不好试了才知道。3.通道注意力:模型的定义和插入的位置4.通道注意力后的特征图和热力图学习时间:2025.06.29@浙大疏锦行
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王奥雷
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Python电子书汇集了基础语法、面向对象编程、标准及第三方库使用、文件操作、网络编程、并发编程、单元测试与调试、Python2与Python3的区别等核心知识点。通过实例和项目案例,帮助读者在Web开发、数据分析、人工智能等应用领域提升编程技能,跟上Python的技术进步。1.Python基础语法介绍Python作为一种高级编程语言,其易读性和简洁的语法使其
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成MCP与Qwen3-8B模型的创新应用探索(七)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言在人工智能技术飞速发展的今天,如何将先进的模型和技术无缝结合,成为推动行业变革的关键。OpenAIAgents通过集成模型上下文协议(MCP)和阿里巴巴推出的Qwen3-8B模型,正开启一场智能应用的革命。这种创新的结合不仅提升了AI代理与外部工具之间的通信能力,还在多模态任务处理、个性化服务等领域展现出巨大潜力。本文将深入探讨这一技术组合的实际应用场景,揭示其在改善客户体验和提升运营效率
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成Qwen3-8B-探索output_guardrail的创意应用(六)
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一、前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在各行各业的应用日益广泛。然而,模型生成的内容是否安全、合规、符合用户预期,成为开发者和企业不可忽视的问题。为此,OutputGuardrail应运而生,作为一种关键的安全机制,它在模型生成结果之后进行内容审核与过滤,确保输出不偏离道德、法律和业务规范。通过检测不当的内容,不仅提升了AI系统的可信度,也为构建更加稳健和负责任的人工智能应用提供
- 什么是深度学习框架中的计算图?
杰瑞学AI
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在深度学习框架中,计算图是核心的数据结构和抽象概念,它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用:节点:代表操作或变量。操作:数学运算,如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量:通常是张量,即存储数据
- 开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践(四)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地neo4j开源人工智能语言模型
一、前言在人工智能迅速发展的今天,如何让AI系统更懂“你”?答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统,正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互,我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的
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- 蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计,中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务
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蛋白质作为生命活动的主要承担者,在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来,生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切,大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展,为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建,使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果,为药物发现与生
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
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引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
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MongoDB+VoyageAI详解:重塑数据库与AI的协同范式2025年2月,MongoDB官方宣布收购VoyageAI,这一举措标志着数据库与人工智能技术的深度融合迈入新阶段。通过整合VoyageAI的先进AI检索与嵌入模型能力,MongoDB旨在重新定义AI时代的数据库架构,为企业构建智能应用提供端到端的数据基础设施。一、收购背景与技术战略1.行业趋势驱动AI数据挑战:随着生成式AI与大语言
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人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型,构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
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超轻量级中文OCR项目使用教程chineseocr_lite超轻量级中文ocr,支持竖排文字识别,支持ncnn、mnn、tnn推理(dbnet(1.8M)+crnn(2.5M)+anglenet(378KB))总模型仅4.7M项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chineseocr_lite1.项目介绍本项目是一个超轻量级的中文OCR(OpticalCha
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- 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理,持续更新......
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
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一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- 使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统
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c++开发语言mfcc语音识别
使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域,C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力,在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用C++库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数(MFCCs),并进一步利用这些特征构建一个说话人识别(声纹识别)系统。Part1:在C/C++中计算MFCCs直接从零开始实现MFCC的所有计算
- ImportError: /nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonImportErrortorchnvJitLink解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ImportError:/home/
- 【机器学习&深度学习】多分类评估策略
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深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
目录前言一、多分类3大策略✅宏平均(MacroAverage)✅加权平均(WeightedAverage)✅微平均(MicroAverage)二、类比理解2.1宏平均(MacroAverage)2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上?2.1.5怎么看macroavg指标?2.1.6宏平均值低说明了什么?2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
- 网络安全相关专业总结(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全工程师教学
兼职副业黑客技术网络安全web安全安全人工智能网络运维
一、网络工程专业专业内涵网络工程是指按计划进行的以工程化的思想、方式、方法,设计、研发和解决网络系统问题的工程,一般指计算机网络系统的开发与构建。该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础,掌握网络技术领域专业知识和基本技能,在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练,具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。学生可在计算机软硬件系统、互联网、移动互联网及新一代
- 大语言模型应用指南:ReAct 框架
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大语言模型应用指南:ReAct框架关键词:大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来,深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如BERT、GPT系列等,通过在大规模无标签数据上进行预训练,获得了强大的语言理解和生成能力。然而,预
- 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调
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计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,如何进一步提高大语言模型的理
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引言随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进,人工智能技术与医药健康的深度融合已成为全球科技创新的重要方向。北京市于2025年7月正式发布《北京市加快推动"人工智能+医药健康"创新发展行动计划(2025-2027年)》,旨在充分发挥北京在人工智能技术策源、头部医疗资源汇聚、健康数据高度富集等方面的突出优势,构建形成"人工智能+医药健康"创新和应用并举的产业生态体系,打造具有国际影响力的创新策源地、应
- 李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
Transformer架构的演进与替代方案:从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构,其设计并非凭空而来,也并非没有缺点。本次讨论的核心便是:新兴的架构,如MAMA,是如何针对Transformer的弱点进行改进,并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进,我们必须首先明确一个核心原则:每一种神经网络架构,都有其存在的技术理由。CNN(卷积神经网络):为
- 「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型开源:开启 AI 新时代的大门
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在人工智能的浩瀚星空中,大模型技术宛如一颗璀璨的巨星,照亮了无数行业前行的道路。自诞生以来,大模型凭借其强大的语言理解与生成能力,引发了全球范围内的技术变革与创新浪潮。百度宣布于6月30日开源文心大模型4.5系列,这一消息如同一颗重磅炸弹,在AI领域掀起了惊涛骇浪,其影响之深远,意义之重大,足以改写行业的发展轨迹。百度这次放大招,直接把文心大模型4.5开源了,这操作就像往国内AI圈子里空投了一个超
- 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