- Azure Synapse Dedicated SQL Pool通过配置选项和参数优化性能
weixin_30777913
云计算azure
配置选项与参数分布键(DistributionKey):•选择:在大数据量表中,选择经常用于JOIN、WHERE条件中的列作为分布键,如Date、ID等。•策略:对于范围查询,使用HASH分布避免数据倾斜;对于维度表,通常选择ROUND-ROBIN分布。索引:•类型:聚集列存储索引(CCI)针对大型数据扫描和聚合进行了优化。•策略:始终对大型事实表使用CCI,避免在大型表上使用传统的行存储索引。分
- HTTP 安全:HTTPS 原理与配置
计算机毕设定制辅导-无忧学长
#HTTPhttp安全https
一、引言在当今数字化时代,网络安全至关重要。我们日常上网离不开HTTP协议,但它存在安全隐患。HTTP以明文传输数据,信息易被窃取、篡改,身份也难以验证,像账号密码、交易信息等敏感内容在传输时毫无保障。为解决这些问题,HTTPS应运而生。它在HTTP基础上加入SSL/TLS协议,实现加密传输、身份认证和数据完整性保护,极大提升了网络通信的安全性。无论是电商购物、网上银行转账,还是登录各类账号,HT
- NVIDIA下一代Hopper架构曝光,采用5nm工艺 晶体管超1400亿
Java小海.
架构人工智能后端程序人生java
据媒体报道,NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构,将会采用5nm工艺制程,晶体管多达1400亿个,面积核心达到了900平方毫米,是有史以来最大的GPU。作为参考,NVIDIA自家旗舰Ampere架构的A100为542亿个晶体管(每平方毫米约为6560万个晶体管),AMD阵营中采用Aldebaran架构的InstinctMI200系列为582亿个晶体管(每平方米约为736
- NVIDIA Hopper解说
白总Server
redis数据库缓存rustmongodb大数据数据仓库
NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算(HPC)和人工智能(AI)的最新一代GPU架构。它代表了NVIDIA在加速计算领域的最新进展,旨在为AI训练和推理、HPC应用提供前所未有的性能提升。NVIDIAHopper架构和基于该架构的GPU产品H100的详细信息:NVIDIAHopper架构技术特点:第四代TensorCore:Hopper架构引入了第四代TensorCore
- LLMs,即大型语言模型
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LLMs,即大型语言模型,是一类基于深度学习的人工智能模型,它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练,可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer,其关键在于自注意力机制,使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”,从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用,如自然语言理解(NLU),语言生成,以及语音识别和合成等。例如,它们能够理解人类的语言
- 第79期 | GPTSecurity周报
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- 第60期 | GPTSecurity周报
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GPTSecurity人工智能语言模型网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.映射你的模型:评估
- 大语言模型(LLMs)入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
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语言模型人工智能自然语言处理大模型
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 1.8 GPT-4:开创人工智能的新纪元
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能
GPT-4:开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来,人工智能领域经历了显著的突破。作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员,GPT-4不仅在功能上进行了提升,更在语言处理能力、理解深度以及适应性方面带来了全新的变革。本篇文章将深入探讨GPT-4的特点、创新以及它如何定义未来人工智能技术的发展。GPT-4的技术亮点1.规模与深度的进一步提升GPT-4的规模比前代模型更大,训练数据量和
- 第83期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.混乱中建立秩序:人
- 【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘
屿小夏
pythonsklearn人工智能
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 华为机试【机器人走迷宫】
weixin_41934659
华为机试Javajava算法
标题:机器人走迷宫|时间限制:1秒|内存限制:65536K|语言限制:不限【机器人走迷宫】1、房间由XY的方格组成,例如下图为64的大小。每一个方格以坐标(x,y)描述。2、机器人固定从方格(0,0)出发,只能向东或者向北前进。出口固定为房间的最东北角,如下图的方格(5,3)。用例保证机器人可以从入口走到出口。3、房间有些方格是墙壁,如(4,1),机器人不能经过那儿。4、有些地方是一旦到达就无法走
- 华为OD机试C卷-- 机器人走迷宫(Java & JS & Python)
飞码创造者
华为OD机试题库华为odc语言机器人javascriptpythonjava
获取题库不需要订阅专栏,可直接私信我进入CSDN领军人物top1博主的华为OD交流圈观看完整题库、最新面试实况、考试报告等内容以及大佬一对一答疑。题目描述1.房间由XY的方格组成,例如下图为6*4的大小。每一个方格以坐标(x,y)描述。2.机器人固定从方格(0,0)出发,只能向东或者向北前进。出口固定为房间的最东北角,如下图的方格(5,3)。用例保证机器人可以从入口走到出口。3.房间有些方格是墙壁
- 蓝易云 - Linux系统中常见的远程管理协议!
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Linux系统中常见的远程管理协议有以下几种:1.SSH(SecureShell):SSH是一种安全的远程登录协议,用于在网络上安全地远程登录到Linux服务器。它提供了加密的传输和身份验证机制,可以防止数据在传输过程中被拦截和篡改。SSH使用用户名和密码或公钥认证来验证用户身份,并允许用户在远程终端上执行命令。2.Telnet:Telnet是一种不安全的远程登录协议,用于在网络上远程登录到Lin
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学习C++从娃娃抓起!记录下CCF-GESP备考学习过程中的题目,记录每一个瞬间。2024年12月一级:二级:三级:四级:五级:2024年9月一级1.GESP认证C++编程真题解析|B4034小杨购物-CSDN博客2.GESP认证C++编程真题解析|B4035美丽数字-CSDN博客二级:1.GESP认证C++编程真题解析|B4036数位之和-CSDN博客2.GESP认证C++编程真题解析|B403
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目录前言入侵检测系统研究现状入侵检测系统建模CAN总线入侵检测威胁模型DeepSVDD模型入侵检测系统方案设计挑战和解决方案差分信号的采集与处理差分信号的特征提取入侵检测模型的设计入侵检测系统性能评估实验环境设置不同的车辆状态不同数量的攻击目标不同发送频率的攻击消息DeepSVDD模型与SVDD模型的比较本文篇幅较长,分为多篇,文章索引详见智能网联汽车CAN总线-发展现状智能网联汽车CAN总线-智
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泛型泛型概念Java泛型(generics)是JDK5引入的一个新特性,泛型提供了编译时类型安全检测机制,该机制允许程序员在编译时检测到非法的类型。泛型的本质是参数化类型,即给类型指定一个参数,然后在使用时再指定该参数的值,那么这个类型就可以在使用时决定了。这种参数类型可以用在类、接口和方法中,分别被称为泛型类、泛型接口、泛型方法。publicclassTestClass{privateTvalu
- 大数据最新医学图像分割 3D nnUNet全流程快速实现_医学图像分割步骤
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第一步:选择一个你能找的路径位置(这很重要),在这个位置打开终端,输入gitclonehttps://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git,将nnUNet的代码下载到这个位置第二步:终端内定位到下载的nnUNet文件夹cdnnUNet,或者直接在对应位置打开终端第三步:开始安装,pipinstall-e.2数据整理2.1数据存放形式首先,nnUNet有自己的一套数据文件夹的
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近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建(Python软件下载、安装与版本选择;PyCharm下载、安装;Python之HelloW
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【摘要】探讨了生成式人工智能在网联自动驾驶技术中的潜在价值。现有研究主要侧重于传统感知决策和车联网技术,但却忽视了生成式人工智能在推动自动驾驶方面的重要作用。首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能,接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色,然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型,最后强调生成式人工智能是实现车辆高级别自
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基础篇单词mythologyn.ancientmythsingeneral;ideasthatmanypeoplethinkaretruebutthatdonotexistorarefalse神话Examples:AsatyrishalfmanandhalfgoatinGreekandRomanmythology.在希腊和罗马神话中,森林之神是半人半羊的样子。Thishasbeenwellillu
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C2f是一个用于构建卷积神经网络(CNN)的模块,特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。这个模块是一个改进的CSP(CrossStagePartial)Bottleneck结构,旨在提高计算效率和特征提取能力。下面是对C2f类的详细解释:类定义和初始化Python复制classC2f(nn.Module):“”“FasterImplementationofCSPBottleneckw
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引言:人工智能学习之路充满挑战学习过程中常见的问题与困境环境安装与配置问题简单报错反复调试,时间浪费大学习进度慢,难以找到合适的方向网上资料过多,选择困难导师催进度,任务压力大不敢多问:与同事、师兄师姐的尴尬理论与实践脱节,缺乏实战经验专注力不足,容易被干扰找一个师傅带着的好处高效解决问题,避免走弯路个性化学习路线与系统化知识框架实战经验的传授与导师的成长指导1.引言:人工智能学习之路充满挑战人工
- 文秘要学计算机吗,高考志愿:计算机专业和文秘专业哪个适合女生?
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文秘要学计算机吗
原标题:高考志愿:计算机专业和文秘专业哪个适合女生?肯定是文秘专业更加适合女生吧,这对绝大部分女生来说是适用的。其实目前对高中毕业之后读大专的话,能够选择的热门专业不多。目前这个文秘类的专业,像这种速度方向的专业的话,还算是比较热门的。对于绝大部分大专生而言,尤其是女生而言是比较适合报考这种文秘类的专业的。因为目前来说像文秘类这种专业,社会上的需求比较大的。虽然目前有出现这种人工智能方面的软件,减
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- 华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程
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1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展,目标检测在智能安防、自动驾驶、工业检测等领域中扮演了重要角色。YOLOv5是一种高效的目标检测模型,凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。华为Ascend推理框架(ACL)是AscendCANN软件栈的核心组件,专为AscendAI加速硬件(如Atlas300I)设计,可实现高性能的深度学习推理。在本文中,我们将介绍如何基于华为AscendACL推理框架对YOLO
- 大数据毕业设计—基于python+Django自然灾害频发地区情况数据分析系统
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python计算机毕业设计python大数据课程设计
一、项目技术开发语言:Pythonpython框架:Django软件版本:python3.7/python3.8数据库:mysql5.7或更高版本数据库工具:Navicat11开发软件:PyCharm/vscode前端框架:vue.js二、项目内容和项目介绍 1.项目内容 1.开发语言:该系统采用Python作为开发语言,Python具有优雅的语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使其成为许多
- 机器学习和深度学习的概念
你好呀我是裤裤
深度学习笔记机器学习深度学习人工智能
MachineLearning机器学习,可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的,所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression:**函数的输出是一个数值forexample:**Classification:**给出选项,让机器去选择。forexample:检测一个邮件是不是垃圾文件,就可以通过这个来做。选项是两个:垃圾文件or非垃圾文件。下面,
- LabVIEW 蔬菜精密播种监测系统
LabVIEW开发
LabVIEW开发案例LabVIEW开发案例
在当前蔬菜播种工作中,存在着诸多问题。一方面,播种精度难以达到现代农业的高标准要求,导致种子分布不均,影响作物的生长发育和最终产量;另一方面,对于小粒径种子,传统的监测手段难以实现有效监测,使得播种过程中的质量把控成为难题。为了攻克这些难题,设计了一套基于光纤传感器与LabVIEW的单粒精密播种监测系统。该系统充分发挥高精度传感器的感知能力以及先进软件的强大数据处理与控制能力,显著提高了播种作业的
- Python学习路线
Python_JC
python
Python是一门易学易用的编程语言,广泛应用于数据处理、Web开发、人工智能、自动化运维、游戏开发等领域。本篇文章将介绍Python的学习路线以及一些值得参考的书籍。Python学习路线Python的学习路线主要包括以下几个方面:掌握Python基础知识:了解变量、数据类型、表达式、流程控制、函数、模块等基础概念。学习Python面向对象编程:学习类、对象、继承、多态等面向对象编程的概念和技术。
- 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