- 《高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第四节一阶线性微分方程
没有女朋友的程序员
高等数学
好的,这是将您提供的高等数学教案内容中的LaTeX公式转换为纯文本格式后的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第四节“一阶线性微分方程”。这是一阶微分方程中最重要、应用最广泛的一类方程,掌握它的解法对后续学习(如微分方程的应用、高阶线性微分方程)至关重要。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握“一阶线性微分方程”的定义、解法和核心思想。一、一阶线性微分方程的定义:长什么样?1.标
- 蔡高厅老师 - 高等数学-阅读笔记 - 01 - 前言、函数【视频第01、02、03、】
Franklin
数学线性代数
高等数学前言;196学时,每周6课主要内容:上册一元、多元函数数,微分学、积分学、矢量代数、空间解析几何无穷级数、微分方程,多元函数微分学和积分学目的:高等数学3基:1高等数学的基本知识2高度数学的基本理论3高等数学的基本计算方法提高数学素养培养:抽象思维、逻辑推理、辩证的思想方法、空间想象能力、分析问题、解决问题的能力为进一步学习打下必要的学习基础和初等数学不同,研究的不是常量而是变量,变量和变
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第九章 多元函数微分法及其应用第四节隐函数的求导公式
没有女朋友的程序员
高等数学
以下是将含LaTeX标记的内容转为纯文本的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》(同济·第7版)第九章第四节隐函数的求导公式。我会用最通俗的语言和具体例子,带你彻底理解这个核心概念。如果中途有疑问,随时提出,我们一步步解决!一、隐函数是什么?为什么需要它?1.显函数vs隐函数显函数:直接写出因变量和自变量的关系,例如:y=f(x)或z=f(x,y)隐函数:因变量和自变量的关系隐含在一个方程中,例
- 高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第五节可降阶的高阶微分方程
没有女朋友的程序员
高等数学
好的,这是将您提供的高等数学第七章第五节教案内容中的LaTeX公式转换为纯文本格式后的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第五节“可降阶的高阶微分方程”。高阶微分方程(如二阶、三阶)直接求解困难,但许多方程可以通过“降阶”转化为低阶方程(如一阶方程)来求解。本节重点讲解三类可降阶的高阶微分方程,掌握它们的解法对后续学习至关重要。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握。一、可降阶高
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第九章 多元函数微分法及其应用第三节多元复合函数的求导法则
没有女朋友的程序员
高等数学
以下是将含LaTeX标记的内容转为纯文本的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》(同济·第7版)第九章第三节多元复合函数求导法则。我会用“买菜路线”和“温度变化”两个生活例子,带你彻底理解这个核心概念。如果中途有疑问,随时提出,我们一步步解决!一、从买菜路线说起:为什么需要链式法则?场景:小明从家出发,先骑车到菜市场(路程x公里),再步行到超市(路程y公里)。已知:骑车速度v_x=20km/h,
- 高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第三节齐次方程
没有女朋友的程序员
高等数学
同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第三节“齐次方程”。这是微分方程中一类重要的可转化方程,掌握它的解法对后续学习(如线性微分方程)有重要意义。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握“齐次方程”的定义、特点和解法。一、齐次方程的定义:什么是“齐次”?1.齐次方程的两种含义在微积分中,“齐次”有两种常见含义,但这里我们特指一阶微分方程中的齐次方程:若一阶微分方程可以写成以下形式:dydx
- pytorch 要点之雅可比向量积
AI大模型教程
pytorch人工智能pythonfacebook深度学习机器学习webpack
自动微分是PyTorch深度学习框架的核心。既然是核心,就需要敲黑板、划重点学习。同时,带来另外一个重要的数学概念:雅可比向量积。PyTorch中的自动微分与雅可比向量积自动微分(AutomaticDifferentiation,AD)是深度学习框架中的关键技术之一,它使得模型训练变得更加简单和高效。且已知:PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,它内置了强大的自动微分功能。在本文中,我们将深
- 认识Jacobian
一碗姜汤
统计学习线性代数矩阵
Jacobian(雅可比矩阵)是数学中用于描述多元函数在某一点处导数的重要概念,广泛应用于微积分、微分几何、数值分析等领域。以下从定义、数学表达、几何意义、应用场景等方面详细解析:一、定义与数学表达1.基本定义若有一个从欧式空间Rn\mathbb{R}^nRn到Rm\mathbb{R}^mRm的多元函数:f:Rn→Rmf:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^mf:Rn→Rm,其分量
- STM32直流有刷电机PID算法
陈乐色
单片机stm32嵌入式硬件
STM32直流有刷电机PID算法概述PID(比例-积分-微分)算法是控制直流有刷电机速度或位置的核心方法。通过调节比例、积分和微分参数,可实现快速响应、低超调和高精度的电机控制。STM32系列微控制器凭借其高性能定时器和PWM输出功能,常用于实现PID控制。PID算法原理PID控制器的输出由三部分组成:比例项(P):与当前误差成正比,快速响应但可能导致稳态误差。积分项(I):累积历史误差,消除稳态
- 详解3DGS
一碗姜汤
计算机视觉人工智能计算机视觉
4可微分的3D高斯splatting核心目标与表示选择我们的目标是从无法线的稀疏SfM点出发,优化出一种能够实现高质量新视角合成的场景表示。为此,我们选择3D高斯作为基本图元,它兼具可微分的体表示特性和非结构化的显式表示优势,既能支持优化过程,又能实现快速渲染。高斯参数与投影模型3D高斯定义高斯由世界空间中的均值(位置)μ\muμ和协方差矩阵∑\sum∑定义,其概率密度函数为:G(x)=e−12(
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-基于CAN总线的气动控制(中)
格图素书
汽车
目录2.2CAN总线技术及TTCAN协议2.2.1CAN总线技术2.2.2TTCAN协议3气动系统的定位控制研究3.1滑模控制原理3.1.1滑模控制概念和特性3.1.2滑模控制的抖振问题3.1.3非奇异终端滑模控制3.2气动系统定位控制策略设计3.2.1跟踪微分器的设计3.2.2非奇异终端滑模控制器的设计3.2.3滑模变结构扩张状态观测器的设计3.2.4基于扩张状态观测器的非奇异终端滑模控制器3.
- 3D Gaussian Splatting综述
三谷秋水
人工智能机器学习计算机视觉3d人工智能机器学习深度学习计算机视觉
24年1月来自浙江大学的论文“3DGaussiansplatting”。3DGaussiansplatting(3DGS)最近成为显式辐射场和计算机图形领域的一项变革性技术。这种创新方法的特点是利用数百万个3D高斯,与神经辐射场(NeRF)方法有很大不同,后者主要使用隐式基于坐标的模型将空间坐标映射到像素值。3DGS具有显式场景表示和可微分渲染算法,不仅保证了实时渲染能力,而且还引入了前所未有的控
- TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新
双囍菜菜
AI深度学习tensorflow架构
TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新文章目录TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新一、计算范式革命:从静态图到动态执行的深度架构剖析1.1静态计算图的编译优化体系1.2动态图模式的实现原理1.3混合执行模式的编译原理二、张量计算引擎的深度架构解析2.1运行时核心组件2.2计算图优化技术2.3分布式训练架构三、可微分编程范式的实现奥秘3.1自动微分系
- 结构力学数值方法:谐波平衡法:高级谐波平衡法技术_2024-08-05_22-46-19.Tex
chenjj4003
材料力学2算法线性代数矩阵决策树人工智能
结构力学数值方法:谐波平衡法:高级谐波平衡法技术绪论谐波平衡法简介谐波平衡法(HarmonicBalanceMethod,HBM)是一种用于求解非线性振动系统周期解的数值方法。它通过将系统的响应表示为一系列谐波函数的线性组合,然后利用傅里叶级数展开,将非线性微分方程转换为一组代数方程,从而简化了求解过程。这种方法特别适用于分析具有周期性激励的非线性系统,如机械振动、电路振荡等。高级谐波平衡法技术的
- 数学中微分大白话理解
点云SLAM
数学算法微分高等数学数学建模导数切空间微分流行
微分是什么?像是在问:“一丁点的变化会带来什么影响?”想象你在爬山,走在一条弯弯曲曲的小路上:你现在站在某个位置,想知道前面这一步坡有多陡。你不能跳很远,只能看“一小步”。这“一小步”的陡度,就是“微分”。举个蛋糕的例子:假设你切一个圆形蛋糕(函数),切得越薄(切片越小),你就能看到这一小层是怎么变化的:微分=把蛋糕切得超级薄,看每一小层之间高度的变化。举个开车的例子:如果你在看车速表:车速就是位
- Flux Reconstruction(FR,通量重构)方法
东北豆子哥
重构算法人工智能
文章目录FluxReconstruction(FR,通量重构)方法**核心思想****关键步骤****优势****文献推荐****注意事项**FluxReconstruction(FR,通量重构)方法FluxReconstruction(FR,通量重构)方法是一种高阶精度的数值计算框架,主要用于求解偏微分方程(尤其是双曲守恒律方程),在计算流体力学(CFD)等领域有广泛应用。它结合了间断有限元法(
- 用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归(一)
lishaoan77
tensorflowtensorflow线性回归逻辑回归
这一章告诉你如何用TensorFlow构建简单的机器学习系统。第一部分回顾构建机器学习系统的基础特别是讲函数,连续性,可微性。接着我们介绍损失函数,然后讨论机器学习归根于找到复杂的损失函数最小化的点的能力。我们然后讲梯度下降,解释它如何使损失最小。然后简单的讨论自动微分的算法思想。第二节侧重于介绍基于这些数学思想的TensorFlow概念。包括placeholders,scopes,optimiz
- python pytorch 张量 (Tensor)
Python虫
pythonpytorch人工智能
目录前言张量Tensor1.张量的基本概念2.创建张量从Python列表或NumPy数组生成特定形状的张量指定设备(CPU/GPU)指定数据类型(dtype)3.张量的属性4.张量的操作数学运算形状操作索引与切片广播机制(Broadcasting)5.自动微分(Autograd)6.与NumPy的互操作7.张量的存储8.其他方法1.`.item()`方法2.`.tolist()`方法`.numpy
- python scipy简介
凤枭香
Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster:包含聚类算法co
- Python之scipy(算法/数学工具)用法
薛毅轩
python
scipy是一个开源的Python算法库和数学工具包,它基于NumPy,提供了许多用于数学、科学和工程的算法。scipy包含了统计、优化、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解等模块。以下是一些scipy库的基本用法示例:1.特殊函数scipy.special模块提供了许多数学上的特殊函数。fromscipyimportspecial#计算阶乘和组合数factor
- 偏微分方程通解与初值问题求解2
weixin_30777913
算法
题目问题1.(a)求下列各方程的通解:ut+3ux−2uy=0;ut+xux+yuy=0;ut+xux−yuy=0;ut+yux+xuy=0;ut+yux−xuy=0.u_t+3u_x-2u_y=0;\quadu_t+xu_x+yu_y=0;\\u_t+xu_x-yu_y=0;\quadu_t+yu_x+xu_y=0;\\u_t+yu_x-xu_y=0.ut+3ux−2uy=0;ut+xux+yu
- [ 常微分方程 ] 01 ODE积分曲线和方向场可视化(Python)
有梦想的西瓜
数学python
今天老师布置了个一阶线性微分方程的python可视化作业,由于作者本人水平有限(爆哭),之后再把非线性和高阶微分方程学会了再一并补充进来。文章目录一阶微分方程一阶线性微分方程基本概念积分曲线:方向场图:等倾斜线图:例子1:dydx=x2−y\frac{dy}{dx}=x^2-ydxdy=x2−y例子2:dydx=x−y\frac{dy}{dx}=x-ydxdy=x−y一阶微分方程一阶线性微分方程基
- [论文阅读]PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers
颜笑晏晏
论文阅读
1.摘要双分支网络结构已显示出其对实时语义分割任务的效率性和有效性。然而,低级细节和高级语义的直接融合将导致细节特征容易被周围上下文信息淹没,即本文中的超调(overshoot),这限制了现有两个分支模型的准确性的提高。在本文中,我们在卷积神经网络(CNN)和比例积分微分(PID)控制器之间架起了桥梁,并揭示了双分支网络只是一个比例积分(PI)控制器,当然也会存在类似的超调问题。为了解决这个问题,
- MATLAB 中常用的微分函数介绍
士兵突击许三多
matlab基础matlab
MATLAB中常用的微分函数介绍在MATLAB中,微分运算是数值计算和符号计算中常用的功能。无论是在进行数据分析、优化算法,还是数学建模时,微分都扮演着重要的角色。本文将介绍MATLAB中常用的微分函数,并通过简单的示例帮助大家理解如何在实际应用中使用这些函数。引言微分是数学中重要的运算之一,广泛应用于物理学、工程学、经济学等领域。在MATLAB中,微分函数可以帮助我们对数据进行分析,提取变化趋势
- pytorch系列3——动态计算图和自动微分
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pytorch代码实战pytorch人工智能python深度学习
本文以pytorch1.10进行解读:torch—PyTorch1.10documentation文本的操作在github上都有Shirley-Xie/pytorch_exercise·GitHub,且有运行结果。1.动态计算图解决的问题:因为深度学习对各种张量操作种类和数量的增加,会导致各种想不到的问题,比如多个操作之间该并行还是顺序执行,底层的设备如何协同,如何避免冗余的操作等,这些问题都会影
- pytorch——自动微分
求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。深度学习框架通过自动计算导数,即自动微分来加快求导。标量变量的反向传播对函数y=2xTxy=2x^Txy=2xTx关于列向量xxx求导importtorchx=torch.arange(4.0)print(f'x:{x}')x.requires_grad_(True)print(f'x.grad:{x.grad}')y=2*torch.dot(x,x)y.
- Pytorch框架——自动微分和反向传播
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一、自动微分概念自动微分(AutomaticDifferentiation,AD)是一种利用计算机程序自动计算函数导数的技术,它是机器学习和优化算法中的核心工具(如神经网络的梯度下降),通过反向传播计算并更新梯度。计算梯度的目的是更新权重w和b,,其中value是梯度值,学习率需要提前指定,求导计算梯度,前面我们学过了手动求导,这次使用自动微分的方法,来简化我们的工作量。注意:1.w和b一定是可自
- 通过 BEV 世界模型进行在线轨迹评估的端到端驾驶
一点.点
#LLME2EVLAVLM等自动驾驶相关论文阅读自动驾驶人工智能
End-to-EndDrivingwithOnlineTrajectoryEvaluationviaBEVWorldModel25年4月来自中科院自动化所和中科院大学端到端自动驾驶通过将感知、预测和规划整合到一个完全可微分的框架中取得了显著进展。然而,为了充分发挥其潜力,有效的在线轨迹评估对于确保安全是必不可少的。通过预测给定轨迹的未来结果,轨迹评估变得更加有效。通过采用世界模型来捕捉环境动态并预
- matlab求解常微分方程的实验,实验五 - - 用matlab求解常微分方程
胡千山
实验五用matlab求解常微分方程1.微分方程的概念未知的函数以及它的某些阶的导数连同自变量都由一已知方程联系在一起的方程称为微分方程。如果未知函数是一元函数,称为常微分方程。常微分方程的一般形式为F(t,y,y',y\,?,y(n))?0如果未知函数是多元函数,成为偏微分方程。联系一些未知函数的一组微分方程组称为微分方程组。微分方程中出现的未知函数的导数的最高阶解数称为微分方程的阶。若方程中未知
- 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