- 《以色列——一个民族的重生》第四到第六章阅读笔记
惠尔好我
在奥斯曼帝国统治时期,阿拉伯人就意识到,巴勒斯坦生活的犹太人将改变该地区的“阿拉伯属性”。第一次犹太移民潮中,欧洲犹太人带来的观念和现代性和当地犹太人以及阿拉伯人的意识形态发生冲突。可以说,当地人和外来者对国家和社会抱有的不同理念、对荣誉和记忆的不同感受以及许多其他方面的难以沟通,成为后来犹太人和阿拉伯人长期冲突的重要原因。反观中华民族强大的包容性,同化性,共生性带来了强大的生命力。为了架起各方沟
- 《少有人走的路》第三部分信仰和世界观分阅读笔记
芦絮
爱的本质是拓展自我,必须进入未知的领域,放弃落后的,陈旧的自己,把陈腐过时的认知踩在脚下,抛弃狭隘的人生观。做到以上这些必须对过去提出疑问,怀疑和挑战,才能使我们走上神圣的自由之路!作者分别用三位患者举例说明,所有的一切习惯,宗教信仰基本都来源于父母,不幸的童年,所以一个人的心智与家人,朋友,环境是息息相关,我们要给自己输送正能量的东西,让自己充满正能量,做一个阳光的人!
- llama_index 官方文档阅读笔记 (持续更新版)
皮卡丘ZPC
AIGCforGPT评分体系构架笔记llama人工智能语言模型
llama0.10.17版本阅读链接:LlamaIndexv0.10.17LlamaIndex是一个基于LLM的应用程序的数据框架,它受益于上下文增强。这种LLM系统被称为RAG系统,代表“检索-增强生成”。LlamaIndex提供了必要的抽象,以便更轻松地摄取、构建和访问私有或特定于域的数据,以便将这些数据安全可靠地注入LLM,以实现更准确的文本生成。为什么选择上下文增强?LLM的局限LLM在人
- 我理解的《月亮和六便士》(3)
澎波先生
突然发现这样慢慢地阅读一本书,每天写所读部分的阅读笔记,挺有意思的。我个人觉得,这是个将书读厚的过程,虽然这个厚还只是对书本内容的解读,还没到联系实际的理解,但阅读本身就很有趣,也应该知足了。阅读笔记三:今天看到了48%,不得不说这部分其实有些狗血。这部分说到主人公、老戴和查理斯三人之间存在着某种奇怪的友情,直到查理斯病倒了,老戴说服他夫人勃朗仕让查理斯住在家里的画室,并且两人一起照顾查理斯。病后
- 《卓有成效的管理者》第一章阅读笔记与心得
张建平深圳
自我管理这是一个做管理多年的朋友推荐给我的第一本德鲁克的书。开始以为是一本专门企业管理的书,看完才知道是一本自我管理的书。图片发自App彼得.德鲁克,号称管理科学“大师中的大师”。是“工业时代”到“知识时代”管理学的桥梁搭建者。图片发自App推荐他著作的牛人很多,就知道他的思想有多重要。如果不好好读,不深入读,不读以致用,就等于跟风装13(跟00后学的装B新词),等于没读。图片发自App这本书适合
- 深度学习特征提取魔改版太强了!发文香饽饽!
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT
脚步的影子
语言模型embeddingbert
目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热(Onehot)编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题6.3LSTM6.4LSTM解决RNN的梯度消失问题七、ELMo模型7.1ELMo的预训练7.2ELMo的Fea
- 阅读笔记3《有钱人和你想的不一样》230305财富蓝图
Mika罗盘上的点
重新设定为收入稳定增长的模式。认知“实现程序”为这个形式:设定→想法→感觉→行动=结果设定会产生想法;想法产生感觉;感觉产生行动;行动产生结果。我要再强调一次:潜意识所受到的制约,决定了思想;思想决定了选择;选择决定了行动,而行动就决定了结果。第一个改变的步骤:修改语言程式一、察觉:写下小时候听过的所有描述金钱、财富和有钱人的话语。二、理解:写下认为这些说法如何影响财务生活。三、划清界限:有没有看
- 近乎无事的悲哀——《风筝》阅读笔记
天光云影好丹青
某一天,我们心底也会留有这样莫可名状的惆怅吗?———不算题记的题记对于从事现代文学教学与研究的人而言,如果硬要说有某一个作家是不可绕过的,那么,可以断定所有的人都会毫不犹豫地将神圣的一票投给“鲁迅”。不管你是否真正知晓中国的过去与现状,也不管你是否真的能够同鲁迅实现内在心灵上的共鸣,他之于这个国家的文学历史、之于这个国家本身的重要性,至少在今天都还是不言而喻的。刘再复1978年《略论鲁迅思想的发展
- 2-12 三观易碎d2阅读笔记
二桥啊
摘抄:回头看整个成长时期最遗憾的事,就是我们自己糊涂的时候,那些引导我们的前辈没能给我们以真正的启迪想法:看到这句话时,我心一凉,我后悔的事情有很多,可不曾真正考虑过这一点,长辈们对我的教育大体没错,可是有的东西我明白得太晚,譬如学习的意义、恋爱、婚姻、性观念等问题,他们给我提供他们认为好的物质,然后有些观念形成得晚也事实上令我错失一些东西,好在我现在也在学习也在慢慢去明白,现如今我也在长辈的路上
- Robotic TMS(三):机器人TMS相关技术
巴普蒂斯塔
机器人学TMS机器人系统轨迹规划运动控制视觉私服
本文为阅读笔记,仅供学习交流使用!!!从之前的文章中可以归纳出与机器人辅助经颅磁刺激相关的一些重要技术。包括:机械臂的(1)运动轨迹跟踪技术;(2)视觉私服控制;(3)视觉标定技术;(4)轨迹规划;(5)位置和力控制;(6)安全问题。一、运动轨迹跟踪为了避免固定受试者的头部,应使用跟踪系统来引导和调整线圈的位置和方向。有许多类似的跟踪系统可供选择:空间连杆机构、超声波跟踪系统、磁场跟踪系统、以及光
- Robotic TMS(一):TMS(经颅磁刺激)介绍
巴普蒂斯塔
机器人学TMSRobotic神经科学脑科学机器人学
本文为阅读笔记,仅供学习交流使用!!!经颅磁刺激技术(TranscranialMagneticStimulation,TMS)是一种无痛、无创的绿色治疗方法,磁信号可以无衰减地透过颅骨而刺激到大脑神经。随着技术的发展,具有连续可调重复刺激的经颅磁刺激(rTMS)出现,并在临床精神病、神经疾病及康复领域获得越来越多的认可。经颅磁刺激技术得到了广泛的使用,国内的经颅磁刺激技术达到世界先进水平,在神经心
- SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记
慘綠青年627
论文阅读笔记深度学习
SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL,这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习(ML):集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
- 最全金融数据_PySpark-3(2),大数据开发学习的三个终极问题及学习路线规划
2401_84185145
大数据面试学习
既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上大数据知识点,真正体系化!由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取frompyspark.ml.evaluationimportBinaryClassificationEv
- 目标思维、效率思维、行动力思维
蓝色多莉
阅读笔记第163/365天今日阅读《从怕学习到爱学习》——一本给父母的优等生养成指南作者:张萌第三章:高效行动力。一、目标思维。——孩子做事没耐心,不能持之以恒怎么办?1、做任何事都需要一个理由。孩子做事没有耐心,不能持久的原因:一是,缺乏兴趣。二是,缺少自制力。做事时注意力分散,不会分配精力。家长要帮助孩子找回性耐心,找回兴趣,提起做事的劲儿,需要让孩子拥有目标思维,利用目标思维帮助孩子找到自己
- 《登天的感觉》阅读笔记 案例解析(2)
dear心理咨询师黄倩雯
来询者之所以会对咨询者产生特殊的好感,主要是因为后者在前者头脑混乱,情绪低落之际,给予了对方由衷的理解和支持。
- 第R3周:天气预测
Jessica2017lj
python
本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客参考文章:第R3周:LSTM-火灾温度预测(训练营内部可读)作者:[K同学啊]任务说明:该数据集提供了来自澳大利亚许多地点的大约10年的每日天气观测数据。你需要做的是根据这些数据对RainTomorrow进行一个预测,这次任务任务与以往的不同,我增加了探索式数据分析(EDA),希望这部分内容可以帮助到大家。我的环境:●语言环境:Python3.8●编
- Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization简要阅读笔记
dailleson_
机器学习机器学习数据挖掘神经网络深度学习自然语言处理
1.背景常见的分类损失函数可以概括为减小类内距离sns_nsn,增大类间距离sps_psp。优化目标如下:min(sn−sp)min(s_n-s_p)min(sn−sp)2.存在的问题优化不够灵活。优化目标对sns_nsn和sps_psp的惩罚作用是相等的,二者的系数都为1。例如{sn,sp}={0.1,0.5}\{s_n,s_p\}=\{0.1,0.5\}{sn,sp}={0.1,0.5}。这个
- 一对母女的深度阅读笔记:给孩子最强大脑不如陪孩子读遍好书
朝南有飘窗
我们分享过不少“深度阅读”的方法,其中很重要的一点,是在阅读后,制作一份“研究报告”,比如设计精致的阅读海报(点此阅读),今天再分享一个妈妈带女儿用思维导图,围绕虚构类和非虚构类好书制作的读书笔记,不仅授予孩子检索、总结等技能,更塑造孩子不断求知的好习惯。虚构类图书:探究故事的背景提出问题,是引发思考的第一步。当孩子着迷于一个故事的时候,家长可以找到那个有趣的问题,引导孩子体会思考的乐趣。国外的孩
- Nginx源码阅读笔记-内存池的设计
weixin_33701564
运维python数据结构与算法
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>nginx的内存池设计的比较简单了,一个内存池中分为两个部分:超过max大小的内存分配,走大块内存分配,这部分内存管理由ngx_pool_large_t结构体负责。否则就是在ngx_pool_t遍历符合要求的ngx_pool_t结构体,找到符合要求大小的pool直接返回,否则就申请一块新的内存pool。nginx中所有请求都单独对应一个内存池,
- Zero-Shot Image Classification总结
夏日小光
1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap,然后对每一个类引入一个语义标签,可能是属性标签(attributelabel)、或者描述标签(sentenceembedding)等。对于某个类的属性标签(向量形式),每个维度表示一种属性,该维度下的取值表示这个属性在该类别中存在的可能性,值得注意的是ben
- 核心2群3组耿艳菊2018.7.17阅读笔记
耿艳菊
《少有人走的路》我们大多人趋向于逃避一切痛苦和折磨,对某些消极现象可能熟视无睹,对残酷的现实可能不闻不问,我们捍卫自己的意识,不让真实的信息侵入其中,心理学家把这种情形成为“意识的防卫机制”。每个人都可能采用这种机制,有意限制自己的认知范围和认知能力。我们生活在现实世界里,要想生活得更好,必须尽可能地了解世界的本质,但了解的过程无法一蹴而就。要洞悉世界的本质,认清自己和世界的关系,我们就可能经受各
- Python知识点:如何使用Python进行时间序列预测
杰哥在此
Python系列python开发语言编程面试
使用Python进行时间序列预测是一个非常常见的任务,可以应用于各种领域,如金融市场预测、销售量预测、天气预报等。时间序列预测的方法有很多,包括统计方法(如ARIMA模型)、机器学习方法(如支持向量机、决策树)、以及深度学习方法(如LSTM网络)。下面是一个简单的时间序列预测流程示例,使用Python和pandas、numpy、以及statsmodels库来实现ARIMA模型的时间序列预测。1.导
- 深度学习基础之循环神经网络
Ctrl+CV九段手
机器学习和深度学习rnn深度学习神经网络人工智能机器学习学习
目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么?长短期记忆网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么?LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量:计算复杂度:性能对比:总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力,与单向RN
- 02 使用 LSTM 进行时间序列预测
柒 魅。
时间序列预测lstm人工智能rnn
深度学习入门:使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力,尤其是长短期记忆(LSTM)网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。我们将从基础知识讲起,提供代码示例,并解释每一步的技术细节。希望通过本文,大家能对LSTM有一个初步的了解,并能够在自己的项目中应用。1.什么是LSTM?LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的递归神经网络(RNN
- A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】
Cc小跟班
【论文阅读】相关论文阅读笔记
此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记,比较随意且具有严重的偏向性(偏向自己研究方向和感兴趣的),随缘分享,共同进步~论文主要内容:建立XL-MIMO模型,考虑NUSW信道和非平稳性;基于近场信道模型,分析性能(SNRscalinglaws,波束聚焦、速率、DoF)XL-MIMO设计问题:信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化:UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳(可视区域
- 计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统 房价预测系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习
计算机毕业设计大全
创新点:1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集链家数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术:springbootvue.jspythonechartssparkmys
- Python深度学习(使用 LSTM 生成文本)--学习笔记(十八)
呆萌的小透明
深度学习神经网络深度学习
第8章生成式深度学习人工智能模拟人类思维过程的可能性,并不局限于被动性任务(比如目标识别)和大多数反应性任务(比如驾驶汽车),它还包括创造性活动。的确,到目前为止,我们见到的人工智能艺术作品的水平还很低。人工智能还远远比不上人类编剧、画家和作曲家。但是,替代人类始终都不是我们要谈论的主题,人工智能不会替代我们自己的智能,而是会为我们的生活和工作带来更多的智能,即另一种类型的智能。在许多领域,特别是
- LSTM与文本生成
Jiang_Immortals
人工智能lstm人工智能rnn
当使用Python和Keras构建LSTM模型时,可以按照以下步骤进行简单的文本生成:准备数据集:首先,将文本数据集进行预处理,例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。创建一个词汇表,将每个唯一的单词映射到一个整数值,以便进行向量化。将文本序列划分为输入序列和目标序列。例如,对于句子“IloveAI”,输入序列是“Ilove”,目标序列是“AI”。构建LSTM模型:导入必要的库,如Keras和
- 【没发表过的创新点】基于BiTCN-LSTM的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
荔枝科研社
lstmmatlab人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、BiTCN-LSTM模型概述三、基于BiTCN-LSTM的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势:挑战:五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt