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Desire.984
Python数学建模数学建模python
用途:当某个随机变量XXX不服从正态分布的时候,可以尝试通过这种变换将其变成正态分布。两个常用的变换对数变换:已知随机变量XXX,如果有lnX∼N(μ,σ2)\lnX\simN(\mu,\sigma^2)lnX∼N(μ,σ2),那么对XXX使用对数变换。适合随着自变量的增加,因变量的方差也增大的模型。平方根变换:已知随机变量XXX,如果有X∼N(μ,σ2)\sqrtX\simN(\mu,\sig
- 揭开时间序列的神秘面纱:特征工程的力量
theskylife
数据分析20天玩转数据分析数据挖掘机器学习算法数据挖掘时间序列特征工程
目录写在开头1.什么是特征工程?1.1特征工程的定义和基本概念1.2特征工程在传统机器学习中的应用1.3时间序列领域中特征工程的独特挑战和需求3.时间序列数据的特征工程技术2.1数据清洗和预处理2.1.1缺失值处理2.1.2异常值检测与处理2.2时间特征的提取2.2.1时间戳解析2.2.2季节性和周期性特征提取2.3数据转换和平滑2.3.1对数变换2.3.2移动平均和指数平滑2.4Lag特征的构建
- 数字图像处理知识梳理——3
玫瑰窃贼-sc
图像处理
四、图像增强G(x,y)=T[f(x,y)]重点在于T的定义:并不以图像保真为准则,突出某些人/机器分析有意义的信息,抑制无用信息4.1空间域4.1.1点运算(针对一个个像素点的运算)灰度运算线性运算:t=T(s)=as+b:根据a,b的取值不同得到不同的处理结果分段线性运算:将感兴趣的灰度范围线性扩展,相对抑制不感兴趣的灰度区域非线性运算对数变换:增强图像暗区域,使得整个图像变亮(低灰度区域扩展
- 对数压缩和对数变换
这是一个图像
图像算法计算机视觉图像处理人工智能对数压缩动态范围压缩对数变换图像增强
对数压缩和对数变换一、对数压缩1、对数压缩公式2、对数压缩系数的计算3、不同的底数压缩效果二、对数变换1、对数变换公式2、对数变换系数的计算3、不同底数压缩效果附录:相关代码(Matlab)在数字图像处理技术中,对数压缩和对象变换的原理均为对数公式。对数压缩主要用于图像的动态范围压缩,使用对数变换技术。对数变换主要用于图像的增强。二者原理一致,在公式上有一定的差异。人眼对亮度的响应具有对数性质,在
- 《数字图像处理》第三章 灰度变换和空间滤波 学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)
:铭碑于心、
《数字图像处理》学习笔记附部分实例代码实现学习笔记c++图像处理opencv
灰度变换和空间滤波前言1.变换和滤波基础2.一些基本的灰度变换函数2.1图像反转:2.2对数变换:2.3幂律变换:2.4分段线性变换函数:3.直方图处理3.1直方图均衡化3.2直方图匹配4.空间滤波基础4.1空间滤波原理4.2空间相关与卷积5.平滑空间滤波器5.1平滑线性滤波5.2统计排序(非线性)滤波器opencv的补充:前言本系列博客参考书为,数字图像处理第三版-冈萨雷斯第三版教材中图片下载地
- 国科大2023.12.28图像处理0854最后一节划重点
智商欠费,不死也废
期末图像处理人工智能
国科大图像处理2023速通期末——汇总2017-2019图像处理王伟强作业课件资料第1、2章不考第3章空间域图像增强3.2基本灰度变换(考过填空)3.2.1图像反转3.2.2对数变换3.2.3幂次变换3.3直方图处理3.3.1直方图均衡化(大题计算)3.3.2直方图匹配(规定化)3.3.3不看3.3.4不看3.4不看3.5空间滤波基础(重点什么题,没听清)卷积重中之重3.6平滑空间滤波器(什么什么
- 数字图像处理总复习及期末试卷
sftmnggsujgff.shhgft
数字图像处理图像处理人工智能
我们学校的数字图像处理期末考试是开卷,考冈萨雷斯的书前六章。在网上只能找到2013-2014的一套试卷,没有近几年的,因此在这里谈一下今年的期末试卷,希望对以后的学弟学妹们有所帮助。一单选题(5个,15‘)1.下列有关韦伯比说法正确的是A...B...C...D...2.对数变换:A....B...C...D....扩展图像中的低灰度值,压缩图像中的高灰度值3.采用模板[-11]主要检测___方向
- 2023-简单点-机器学习中的数值计算问题
简单点好不好的仓库
神经网络python机器学习人工智能算法
上溢和下溢:上溢:指数函数或对数函数的输入值过大,导致计算结果超出了计算机可以表示的最大值。例如,在softmax函数中,当输入的数值很大时,指数运算的结果可能非常大,导致上溢。下溢:相反,当输入值过小,计算结果可能趋近于零,导致下溢。例如,在对数似然损失函数中,当预测概率接近零时,对数运算可能导致下溢。解决方法:对于上溢,可以通过缩放输入值或使用对数变换来避免。例如,在softmax函数中,可以
- 学习:StatQuest-对数变换及其意义
小潤澤
前言:我们先举个例子:image.png在一个普通的数轴上,一些数字可以用对数来表示image.pngimage.png很显然,若不经过对数变化,在常规数轴上,想表示1/16,1/8,1/4,1/2,1,2,4,8则会显得很不均匀,当取log2后就可以得到对称分布的数轴对数的计算以2为底数为例:image.png如果是2的倍数:image.png如果不是2的倍数:image.png
- ggplot2的坐标轴标度转换
Nelson_hehe
R语言R语言ggplot2
横坐标为指数形式x=a^i,取对数后就成了log(x)=i*loga(此处将底数省略),就变成了等距显示。在ggplot2包内有关于标度常用的内置转换。在这里可以选用log2的标度转换方法选用了y=2^x作演示(我们可以把y进行对数变换形成等距分布):这样可以在很多数据的时候可以轻易看出log2(y)和x是线性关系。其实进行坐标的标度变换代表着一种思维的变化。看下面例子:使用R自带的数据集图像是这
- python图像处理 ——几种图像增强技术
Owl City、
python图像处理opencv
图像处理——几种图像增强技术前言一、几种图像增强技术1.直方图均衡化2.直方图适应均衡化3.灰度变换4.同态滤波5.对比拉伸6.对数变换7.幂律变换(伽马变换)前言图像增强是指通过各种算法和技术,改善或提高数字图像的质量、清晰度、对比度、亮度、颜色等方面的处理过程。它可以通过调整图像的像素值来改善图像的可视化效果,使图像更易于观察和分析。图像增强广泛应用于医学影像诊断、监控、遥感、数字图像处理等领
- 【c++|opencv】二、灰度变换和空间滤波---1.灰度变换、对数变换、伽马变换
胡侃有料
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everyblogeverymotto:Youcandomorethanyouthink.https://blog.csdn.net/weixin_39190382?type=blog0.前言灰度变换、对数变换、伽马变换1.灰度变换#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){Matimg,out_img,img_gray
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文章目录基础知识图像是什么样的?1,空间分辨率,灰度分辨率2,灰度图和彩色图的区别3,什么是灰度直方图?实验要求1,按照灰度变换曲线对图像进行灰度变换2,读入一幅图像,分别对其进行求反变换、对数变换和幂次变换。并显示原图像和变换后图像。实验记录任务一:任务二:反转变换:对数变换:幂次变换:结果展示结果1:结果2:反转变换:对数变换:幂次变换:反思,总结与收获1,在matlab中让几幅图片在一个窗口
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python灰度变换图像处理反色变换原理讲解代码展示结果展示对数变换原理讲解代码展示结果展示反色变换原理讲解代码展示在官方给出的例子中,util.invert函数内部实现了Output=L-input操作结果展示对数变换原理讲解log(1+input)加1是为了避免输入数值为0时,输出为无穷大由此看来,对数变换的特点是:当输入灰度数据具有非常大的数值范围时(比如[0,10^6]),仍然可以将其压缩
- 【python图像处理】图像灰度化处理、图像灰度线性变换、图像灰度非线性变换
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一、图像灰度化处理1、最大值灰度处理方法2、平均灰度处理方法3、加权平均灰度处理方法二、图像灰度线性变换1、图像灰度上移变换2、图像对比度增强变换3、图像对比度减弱变换4、图像灰度反色变换三、图像灰度非线性变换1、图像灰度非线性变换:2、对数变换3、伽玛变换一、图像灰度化处理1、最大值灰度处理方法该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量中的最大值foriinrange(height):forj
- 第3章 Python 数字图像处理(DIP) - 灰度变换与空间滤波2 - 图像反转、对数变换
jasnei
转载请注明出处-jasnei一些基本的灰度变换函数如下图显示了在图像处理中频繁使用的3类基本函数:线性(反转和恒等变换)函数对数(对数和反对数变换)函数幂律(次幂和次根变换)函数#灰度变换函数为了图像好看,归一化后再乘于255,缩放到相同的数值范围x=np.arange(0,256,1)x1=x+1equal=normalize(x)*255revers=(1-normalize(x))*255l
- 四十七.模型和正态分布(BoxCox)
stackooooover
机器学习理论基础神经网络sklearn
1.为什么数据要服从正态分布在深度学习和机器学习中,我们通常希望数据的分布为正态分布,因为在机器学习中,许多模型都是基于数据服从正态分布的假设(例如线性回归,它假设模型的残差服从均值为0方差为σ^2,标准化残差服从均数为0,方差为1的正态分布)。因此,具有正态分布的数据会对模型的训练效果有着较为显著的提升。2.BoxCox变换对于不符合正态分布的特征,除了对数变换等,最常用的就是BoxCox变换。
- 金融风控项目各钟指标用途汇总
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金融风控金融风控评估指标
文章目录WOE编码:卡方值IV值PSI指标:通过率坏账率混淆矩阵错误率:精度或正确率:召回率精准率F1指标:K-L散度:K-S曲线:K-S值:几率:汇总:WOE编码:就是对坏样本分布与好样本分布的比值再进行对数变换的结果在这里插入图片描述WOE编码可以表示变量的预测能力,WOE越大,概率值越大。WOE值可以衡量不同类别的样本分布的差异情况Badi/Badtotal-Goodi/Goodtotal可
- 统计软件与数据分析Lesson5---时间序列分析入门
shlay
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统计软件与数据分析Lesson5---时间序列分析入门1.什么是时间序列数据?2.什么是伪回归?3.什么是白噪声?4.怎么判断一个序列是白噪声序列?5.时间序列数据做预测的前提假设是什么?6.预测时间序列为什么要求数据满足平稳性?7.怎样检测时序数据是否满足平稳性?8.不满足平稳性应该怎么办?差分对数变换移动平均法9.满足平稳性后有哪些可供选择的时间序列预测模型?10.自回归参数和移动平均的参数怎
- 时间序列分析2--时间序列数据的处理和绘制时序图
qqgg77
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目录序列变换子序列缺失值插值绘制时序图序列变换如进行对数变换:log_price<-log(price)子序列price2<-window(price,start=c(2015,2),end=c(2015,5))缺失值插值线性插值法和样条插值法(由zoo程序包调用)na.approx(a)#线性插值na.spline(a)#样条插值JanFebMarAprMayJun2015101826635NA
- 对偏态数据进行对数变换的方法及R语言代码实现
Code_GO_GO
R语言r语言开发语言R语言
对偏态数据进行对数变换的方法及R语言代码实现在实际的数据分析中,我们经常会遇到一些偏态分布的数据。为了满足统计分析的前提条件或使数据更符合某些模型的假设,我们可以采用对数变换来处理这些数据。本文将介绍对数变换的方法,并使用R语言提供相应的代码实现。一、对数变换的原理和作用对数变换是一种常见的数据变换方法,通过取对数可以将原始数据转化为对数值,从而改变数据的分布形态。对数变换在正态分布的应用中非常有
- 2019-02-24
_mora
本周主要在做项目Project:FindingDonorsforCharityML一个完整的数据分析项目包括数据清洗,探索和分析,但是由于主要侧重点在于机器学习sklearn方法的掌握,所以只关注在选择algorithm,还有预测,并且对模型的好坏进行评估方面。这里不会贴出完整的项目代码。课程完结之后会上传到github上。1、对于高度倾斜的特征分布,使用对数变换明显减少了异常值引起的值的范围。2
- Matlab图像处理-图像反转
会的东西有点杂
Matlab计算机视觉人工智能
图像反转图像反转变化实质上是将图像明暗两种灰度进行互补运算后互换处理,理论上是由反比变换所得,其表达式为:s=L−1−r其中L−1为该灰度级中最大灰度值。在MATLAB中,常使用imadjust()或imcomplement()函数进行对数变换,如:J=imadjust[I,[01],[10]]示例代码I=imread('rice.png');J=imadjust(I,[01],[10]);sub
- 图像的对数变换
Make_magic
opencv_pythonopencv计算机视觉人工智能
灰度图像的对数变换是一种常用的图像增强技术,用于改善图像的对比度和细节。这种变换可以将原始图像的像素值取对数,从而将较小的像素值扩展到较大的范围,同时压缩较大的像素值,以实现更好的视觉效果。 对数变换公式如下:s=c⋅log(1+r)s=c\cdot\log(1+r)s=c⋅log(1+r) 其中sss是输出图像的像素值。ccc是一个增益参数,用于调整对比度。rrr是输入图像的像素值。
- OpenCV 算法解析(一)
山居秋暝LS
opencv算法计算机视觉
OpenCV算法解析1图像增强1.1含义1.2方法1.2.1直方图均衡1.2.2gamma变换1.2.3对数变换2除噪2.1含义2.2方法2.2.1高斯滤波2.2.2均值滤波2.2.3中值滤波3边缘检测3.1canny4HOG特征提取4.1含义4.2流程4.3案例6两个比赛6.1三个功能整合6.2目标检测6.3yolov5代码详解1图像增强1.1含义突出图像细节,让图像更加清晰。1.2方法直方图均
- 偏态数据处理
Lguide
数据挖掘算法数据分析数据挖掘
对于需要正态分布的数据模型建模时,如何取得正态分布的数据或者与正态分布没有严重偏差的数据,对于现实生活中的数据来说,基本不会按照我们的意愿进行数据的直接使用,即使使用归一化与标准化处理,那下面几种方法无疑给我们解决了这一问题。描述数据峰态与偏态的数据量为峰度与偏度,改善数据的峰度与偏度无疑使得我们的数据更加规整,更加利于建模对数变换:适用于相乘关系的数据、高度偏态的数据平方根变换:适用于泊松分布(
- opencv颜色识别
菩提本无树007
opencv计算机视觉图像处理
opencv中的颜色识别模块能够对图像中的颜色进行识别,并且在识别结果中能够显示出具体的颜色。目前opencv中有以下几种颜色识别方法:1、直方图均衡化1、直方图均衡化直方图均衡化是指将图像的灰度数据转换为一个灰度级排列,并通过计算对数变换,将原图像的灰度级分布转换为均匀分布的过程。直方图均衡化能够减少图像亮度的波动,使图像恢复到更加真实的效果。通过直方图均衡化得到的灰度图像可以增强细节,抑制噪声
- 【深度剖析HMM(附Python代码)】2.隐马尔科夫链HMM的EM训练过程
tostq
机器学习HMMPython隐马尔科夫EM前向后向算法
隐马尔科夫链HMM的参数θ的EM训练过程现在回到前一节最后提出的参数θ的最大似然函数上来,先对其做个对数变换,做对数变换是考虑到序列X的概率计算公式中包含了连乘,为了方便计算同时避免序列X的概率过小,因此对其做了对数变换。的期望计算中,对于序列X是已知的,而的概率是由旧参数值所估计的,因此上式可以表示为:为了方便表示,以下定义:而可以表示为:根据HMM的结构定义,其参数θ主要分为三部分:隐藏状态的
- 第三章 灰度变换与空间滤波
Keep--Silent
数字图像处理python计算机视觉opencv
文章目录3灰度变换与空间滤波3.1背景知识3.1.1灰度变换和空间滤波基础3.2一些基本的灰度变换函数3.2.1图像反转3.2.2对数变换3.2.3幂律(伽马)变换3.2.4分段线性变换函数3.3直方图处理3.3.1直方图均衡3.3.2直方图匹配(规定化)3.3.3局部直方图处理3.3.4在图像增强中使用直方图统计3.4空间滤波基础3.4.1空间滤波机理3.4.2空间相关与卷积3.4.3线性滤波的
- 数字图像处理与Python实现-图像增强经典算法汇总
视觉&物联智能
数字图像处理与Python实现python算法计算机视觉图像处理人工智能
图像增强经典算法汇总文章目录图像增强经典算法汇总1、像素变换2、图像逆变换3、幂律变换4、对数变换5、图像均衡化6、对比度受限自适应直方图均衡(CLAHE)7、对比度拉伸8、Sigmoid校正9、局部对比度归一化10、总结本文将对图像增强经典算法做一个简单的汇总。图像增强的经典算法有:像素变换、图像逆变换、幂律变换、对数变换、图像均衡化、对比受限自适应直方图均衡(CLAHE)、对比度拉伸、Sigm
- 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
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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