- 如何在GNSS信号丢失时依然保持精准导航?
EriccoShaanxi
技术文章无人机算法数据结构人工智能
在无人机飞行、自动驾驶或水下探测等场景中,GNSS信号遮挡或干扰是常见挑战。ER-GNSS/MINS-03组合导航系统凭借深度融合的GNSS/INS技术,即使在卫星信号中断时,也能持续提供高精度定位、姿态和速度数据,确保任务不间断执行。战术级MEMS惯性器件,稳定可靠该系统采用高性能MEMS陀螺仪(零偏不稳定性<0.3°/h)和加速度计(零偏不稳定性<10μg),结合全温补偿技术,在-40℃~+8
- 组合导航系统重新定义低成本定位方案
EriccoShaanxi
技术文章无人机人工智能
在自动化、无人系统和精准农业等领域,高精度导航是核心需求,但传统高端组合导航系统的高成本往往让许多用户望而却步。ER-GNSS/MINS-05作为一款低成本组合导航系统,通过技术优化与精准性能平衡,以更经济的价格提供厘米级定位、0.03m/s测速精度以及0.1°实时航向精度,满足无人飞行器、智能无人车辆、路基定位定向等多样化场景需求,真正实现“高性能”与“低成本”的兼得。深度融合,精准导航ER-G
- 图像分类:从基础原理到前沿技术
随机森林404
计算机视觉分类数据挖掘人工智能
引言在当今数字化时代,图像数据正以惊人的速度增长。从社交媒体上的照片分享到医疗影像诊断,从自动驾驶到工业质检,图像分类技术已经成为人工智能领域最基础也最重要的应用之一。本文将全面介绍图像分类的基础概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势,帮助读者系统性地理解这一领域。第一章图像分类概述1.1什么是图像分类图像分类(ImageClassification)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是
- 基于 WebGL 与 GIS 的智慧垃圾分类三维可视化技术方案
图扑可视化
数字孪生三维可视化垃圾分类智慧环卫
图扑自主研发的HT可视化引擎,基于HTML5的WebGL与Canvas技术构建,形成了完整的2D/3D图形渲染体系。该引擎无需依赖第三方插件,通过纯JavaScript脚本调用API,即可实现跨平台的可视化交互体验,支持PC端、移动端及大屏终端的多屏协同。在三维渲染技术层面,引擎深度集成WebGL底层图形接口,构建了高效的轻量化处理体系。HT还支持3DTiles格式航拍倾斜摄影实景数据、城市建筑群
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建(续)
格图素书
算法人工智能
目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失4.4点云精简实验结果及分析5隧
- 普通人准备跳槽找AI相关工作?建议先把这份清单倒背如流
大模型教程.
人工智能跳槽chatgpt大模型面试语言模型
在AI浪潮席卷下,很多行业的职位描述中开始增加了’熟悉AI工具及应用者优先’这样的要求。这不是偶然现象,而是就业市场正在发生的根本转变。全球AI市场正以惊人速度扩张,预计规模将从2025年的2440亿美元猛增至2030年的8270亿美元,年复合增长率高达24%。这一爆发式增长直接催生了大量AI相关岗位需求。然而,人才供应远跟不上市场步伐。目前全球AI相关行业预计需约9700万专业人才,供给缺口达3
- 大模型呼叫中心场景分享之三十七:建筑行业的应用场景
大模型呼叫中心场景分享之三十七:建筑行业的应用场景作者:开源大模型呼叫中心系统FreeAICC一、项目前期咨询服务智能化1.24小时智能项目咨询台当潜在客户致电咨询商业综合体建设项目时:-需求精准识别:系统自动分析客户描述,识别"5万平米商业综合体""LEED认证""智慧建筑"等关键需求-方案即时生成:基于200+类似项目数据库,3分钟内生成初步方案框架-案例智能推荐:推送3个最匹配的已建成项目案
- (C++)学生管理系统(测试版)(map数组的应用)(string应用)(引用)(C++教学)(C++项目)
双叶836
C++基础教学STLC++C++项目c++算法开发语言数据结构后端
源代码:#include//输入输出流库,提供cin/cout等基本I/O功能#include//映射容器库,提供map数据结构(键值对集合)#include//字符串库,提供string类及字符串操作#include//输入输出格式化库,提供setw等格式化控制usingnamespacestd;//使用标准命名空间,避免写std::前缀//定义学生结构体:包含多个相关数据的复合类型struct
- 支付宝小程序优化秘籍:生活号联动玩法
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在竞争激烈的移动应用生态中,支付宝小程序要想脱颖而出,实现流量与用户留存的突破,与生活号的联动运营是一大有力法宝。据支付宝小程序官方团队统计,同时运营小程序和生活号的商家,小程序留存率相较单边运营小程序的商家平均高出70%。下面就为大家详细解析支付宝小程序与生活号的联动玩法。相互导流,构建流量互通桥梁新用户关注生活号,自动跳转小程序利用权益吸引用户关注生活号,在用户关注成功后,自动跳转到小程序领取
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:FinalShell4是专为Linux系统打造的集成化远程管理工具,以其强大的SSH连接功能著称,支持多种操作系统平台。该软件集成了丰富的终端模拟、会话管理、文件传输和性能优化等特性,提高了IT运维的效率和安全性。其内置的脚本支持和实时监控功能进一步加强了服务器管理的自动化和便捷性,使其成为IT专业人员的得力助手。1.SSH连接与安全远程操作SSH(Secur
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随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出,广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍,包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法,通过生成多棵决策树,并将这些树的预测结果结合起来,以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
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Python内置函数是预先定义好的高效工具,涵盖数学运算、类型转换、序列操作等多个领域。以下是常见内置函数的分类大全及使用示例:一、数学运算函数abs(x)返回数值的绝对值,支持整数、浮点数和复数[1][2][4]。abs(-10)#输出10abs(-3.5)#输出3.5abs(3+4j)#输出5.0divmod(a,b)返回商和余数的元组,等价于(a//b,a%b)[2][4]。divmod(9
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大模型入门学习
人工智能产品经理大数据机器学习程序员大模型大模型学习
大模型应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。它正在革新各个行业,包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等,正成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关面试也是越来越卷。我今天给大家分享一篇大模型的面试题总结,内容较长,喜欢记得收藏、关注、点赞。ii.为什么会出现LLMs复读机问题?出现LLMs复读机问题可能
- Docker 与 Serverless 架构:无服务器环境下的容器化部署
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Serverless(无服务器)架构作为云计算领域的革命性范式,以其无需管理服务器、按需付费、自动伸缩的特性,正在改变着应用开发和部署的方式。然而,传统的函数即服务(Function-as-a-Service,FaaS),如AWSLambda,在运行时环境、部署包大小和复杂依赖管理方面存在一定的局限性。幸运的是,Docker容器的出现为Serverless带来了新的活力。容器的强大可移植性和环境一
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小编介绍:10年专注商业模式设计及软件开发,擅长企业生态商业模式,商业零售会员增长裂变模式策划、商业闭环模式设计及方案落地;扶持10余个电商平台做到营收过千万,数百个平台达到百万会员,欢迎咨询。随着数字货币的兴起,去中心化钱包应用正逐渐成为投资者的新宠。这类应用以其独特的优势和特点,在保障用户资产安全、提升交易效率方面展现出了强大的潜力。本文将从去中心化钱包的定义、特点、优势以及未来发展等方面进行
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AnytxtSearcher是一款功能强大的本地数据全文搜索引擎,它类似于本地磁盘的Google搜索引擎,是理想的桌面内容搜索工具。以下是关于AnytxtSearcher的详细介绍及使用方法:AnytxtSearcher是什么?AnytxtSearcher内置了一个功能强大的文档解析引擎,该引擎无需安装任何其他软件即可提取常用文档的文本,并结合内置的高速索引系统来存储文本的元数据。用户可以使用An
- python tab键自动补全怎么用_python Tab自动补全命令设置
weixin_39961636
pythontab键自动补全怎么用
Mac/Windows下需要安装模块儿pipinstallpyreadlinepipinstallrlcompleterpipinstallreadline注意,需要先安装pyreadline之后才能顺利安装readlineMac下代码如下>>>importrlcompleter>>>importreadline>>>importos>>>importsys>>>>>>if'libedit'inr
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在使用linux命令的时候我们习惯使用下Tab键,在python下我们也可以实现类似的功能。具体代码如下:$catstartup.py#!/usr/bin/python#pythonstartupfileimportsysimportreadlineimportrlcompleterimportatexitimportos#tabcompletionreadline.parse_and_bind(
- python tab键自动补全没反应_CentOS下为python命令行添加Tab键自动补全功能
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pythontab键自动补全没反应
难道python命令就真的没办法使用Tab键的自动补全功能么?当然不是了,我们依然可以使用。只不过需要自己动手配置一下。操作系统环境:CentOSrelease6.4x86_32软件版本:Python2.6.6下面我们具体了解配置方法:1、编写一个Tab键自动补全功能的脚本。新手会说不会写怎么办?搜索引擎可以帮助你,关键字(pythontab键自动补全)1、编写一个Tab键自动补全功能的脚本。新手
- python命令行添加Tab键自动补全
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python
1、编写一个tab的自动补全脚本,名为tab.py#!/usr/bin/python#pythontabcompleteimportsysimportreadlineimportrlcompleterimportatexitimportos#tabcompletionreadline.parse_and_bind('tab:complete')#historyfilehistfile=os.pat
- Spark on Docker:容器化大数据开发环境搭建指南
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SparkonDocker:容器化大数据开发环境搭建指南关键词:Spark、Docker、容器化、大数据开发、分布式计算、开发环境搭建、容器编排摘要:本文系统讲解如何通过Docker实现Spark开发环境的容器化部署,涵盖从基础概念到实战部署的完整流程。首先分析Spark分布式计算框架与Docker容器技术的核心原理及融合优势,接着详细演示单节点开发环境和多节点集群环境的搭建步骤,包括Docker
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install-info用于向Info目录文件(DIR-文件)中添加或删除INFO-文件的条目。INFO-文件和DIR-文件是必填参数,除非使用--info-file或--dir-file(或--info-dir)选项指定。默认情况下,若未指定条目(--entry或--name),条目将从INFO-文件本身的信息中自动提取。基本语法install-info[选项]...[INFO-文件[目录-文件
- 全流程文献计量学可视化分析技术及SCI论文高效写作方法
青春不败 177-3266-0520
生态环境人工智能python文献可视化SCI论文生态学环境科学遥感
文献计量学是指用数学和统计学的方法,定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体,注重量化的综合性知识体系。特别是,信息可视化技术手段和方法的运用,可直观的展示主题的研究发展历程、研究现状、研究热点和发展态势。一:文献计量学方法与应用1.文献计量学方法基本2.与其他综述方法区别联系3.各学科领域应用趋势近况4.主流分析软件优缺点对比二:主题确定、检索与数据采集1.热点主题高效
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- RESTful API 设计原则深度解析
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在Web服务架构中,RESTfulAPI作为一种轻量级、可扩展的接口设计风格,通过HTTP协议实现资源的标准化访问。本文从核心原则、URL设计、HTTP方法应用、状态管理及面试高频问题五个维度,结合工程实践与反例分析,系统解析RESTfulAPI的设计规范与最佳实践。一、RESTful核心原则与架构约束1.1六大核心原则原则定义设计目标资源导向以资源(Resource)为核心,而非操作(如“用户”
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引言:为什么选择vector?std::vector是C++标准模板库(STL)中最常用的动态数组容器,相比原始数组和链表具有显著优势:特性std::vector原始数组链表动态大小✅自动扩容❌固定大小✅动态增长内存局部性✅连续存储✅连续存储❌非连续随机访问✅O(1)✅O(1)❌O(n)插入/删除效率尾部O(1),中部O(n)❌不支持✅O(1)典型应用场景:需要频繁随机访问元素不确定元素数量的情况
- LangChain + Ollama + Spring AI:打造能自动决策的智能 Agent
大模型应用
langchainspring人工智能llamaLLMprompt
AI的出现极大的提升了生产力,对我们程序员来说,积极的拥抱新技术是非常有必要的。今天我们基于LangChain框架,创建一个我们自己的Agent,并集成我们自己的MCP工具。体验一把LangChain。我的系统是Windows。在开始之前,我们需要:•使用Ollama运行deepseek-r1:7b•使用Node.js开发的MCPWeatherService工具•使用Flask提供WebAPI服务
- 【深度学习-Day 33】从零到一:亲手构建你的第一个卷积神经网络(CNN)
吴师兄大模型
深度学习入门到精通深度学习cnn人工智能python大模型卷积神经网络(CNN)机器学习
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 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
----广告--------------------------------------------------------------
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