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老六哥_AI助理指南
DeepSeek人工智能DeepSeek
揭秘DeepSeek代码改写提示词:从低效代码到工业级优化的AI魔法引言:代码改写——AI时代的"编程外科手术"在软件工程领域,代码改写(CodeRefactoring)既是基本功也是高阶技能。传统开发中,开发者需要同时兼顾功能实现、性能优化、边界条件处理等多维目标,而DeepSeek的代码改写提示词技术,通过其独特的模型架构与提示词工程,正在重构这一过程的底层逻辑。本文将从技术原理、实践方法论、
- 基于 LLM 的智能运维 Agent 系统设计与实现
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摘要本文详细介绍了一个基于大语言模型(LLM)的智能运维Agent系统的设计与实现。该系统采用多Agent协同的架构,通过事件驱动的方式实现了自动化运维流程。系统集成了先进的AI能力,能够实现故障自动诊断、预测性维护、知识沉淀等核心功能。一、运维Agent架构设计在设计智能运维Agent系统时,我们采用了模块化和事件驱动的架构思想,将复杂的运维场景分解为多个独立的能力域,并通过消息总线实现各组件的
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YY_oot
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python后端调用DeepSeekAPI需要依次下载●Ollama●DeepseekR1LLM模型●嵌入模型nomic-embed-text/bge-m3●AnythingLLM参考教程:DeepseekR1打造本地化RAG知识库:安装部署使用详细教程手把手教你:deepseekR1基于AnythingLLMAPI调用本地知识库python调用anythingllm的APIimportreque
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我心向阳iu
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- .Net 7 新编译器 ILC 简析
dotNET跨平台
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楔子:这个新编译器的全称是ILCompiler。是之前CoreRT项目合并过来的,在.Net7成熟,并且可以产业化应用。本质:ILC编译器的本质除了构建CLR的所拥有的主要功能,还包含了对LLVM这种意图取代GCC编译器的操作,对于LLVM主要是用来Win,Linux,Macos三种不同的操作系统的目标文件而所做的封装。一.CLR的主要功能:1.构建内存模型,比如MethodTable,EECla
- 【AI论文】随机鹦鹉在大型语言模型(LLM)之肩:物理概念理解的总结性评估
东临碣石82
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摘要:我们以系统的方式探讨了一个被广泛提及的问题:大型语言模型(LLM)真的理解它们所说的话吗?这与人们更为熟悉的术语“随机鹦鹉”息息相关。为此,我们提出了一项总结性评估,针对一项精心设计的物理概念理解任务——PhysiCo。我们的任务通过使用网格格式的输入来抽象描述物理现象,从而缓解了记忆问题。这些网格代表了不同层次的理解,从核心现象、应用实例到网格世界中其他抽象模式的类比。对我们任务的全面研究
- JVM内存区域以及内存分配策略
NPU_Li Meng
JVMJVMJava中的内存区域
一、运行时的数据区域程序计数器程序计数器(ProgramCounterRegister)是一块较小的内存空间,可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。每个线程都有一个独立的程序计数器,彼此间计数器互不影响,独立存储,即是“线程私有”的内存。在虚拟机的概念模型里,字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,分支、跳转、循坏、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依
- LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法(收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析)
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人工智能深度学习语言模型架构
Meta在周四(4月18日)发布了其最新大型语言模型LLaMA3。该模型将被集成到其虚拟助手MetaAI中。Meta自称8B和70B的LLaMA3是当今8B和70B参数规模的最佳模型,并在推理、代码生成和指令跟踪方面有了很大进步。(点赞是我们分享的动力)--------------------------------------------------主编作者陈巍博士,高级职称,曾担任华为系相关自
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望云山190
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目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
- DeepSeek 如何获取数据库中的表信息(表名和字段名称)
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问题背景在测试或开发过程中,了解数据库的表结构(包括表名和字段名称)是非常重要的一环,尤其是当我们需要测试数据库相关的功能或验证数据时。然而,手动查看数据库结构可能耗时且容易出错。如果能够通过DeepSeek与数据库直接交互,自动获取表名和字段信息,将大大提升测试效率。本文将介绍如何利用DeepSeek模型结合数据库查询,自动生成表结构信息(包括表名和字段名称)。此外,还会展示如何通过自然语言描述
- 私有AI对话系统实战:基于Ollama+OpenWebUI的DeepSeek-R1本地化部署手把手教学(可共享访问)
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DeekSeek-R1大模型解读与实战教学人工智能pythonjavagithubnode.js语言模型后端
引言:为什么选择本地部署大模型?在数据隐私日益重要的今天,云端AI服务的局限性逐渐显现——敏感信息泄露风险、网络延迟依赖、定制化能力不足。而通过**Ollama(模型管理框架)和OpenWebUI(可视化交互工具)**的组合,开发者可以轻松实现大模型(如DeepSeek-R1)的本地部署,兼顾性能与安全。本文将以DeepSeek-R1为例,详解从环境配置到实战应用的全流程。一、工具与模型简介1.O
- deepseek本地部署指南(解决下载速度慢)
灶龙
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很多人都照着网上的教程去下载,但是网上的下载Ollama模型都下载不了,所以我打算写一篇不同的deepseek本地部署指南。第一步:下载奇游加速器奇游加速器下载网址下载奇游加速器后进行安装,然后搜索Deepseek点击进去,不要着急充值,点击右上角口令,输入奇游111就可以白嫖三天的有效期。第二步:下载Ollama框架点进Deepseek后,先点击一键加速(中途不要关闭),在点击右边的游戏服务中的
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
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一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- 一、大模型微调的前沿技术与应用
伯牙碎琴
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大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型(如GPT、BERT、T5等)的广泛应用,大模型微调(Fine-Tuning,FT)成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。通过微调,开发者可以根据实际需求调整预训练模型的参数,使其更好地适应特定应用场景。本文将介绍大模型微调技术的前沿发展,分析不同微调方法的特点、适用场景以及优缺点,并对它们进行系统分类。微调技术的重要性大模型微调能够帮助开发者根据
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以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集(如驾驶指令、传感器数据等),并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON,包含输入文本(传感器/场景描述)和输出控制指令://data/
- 领域驱动设计(DDD)是什么?——从理论到实践的全方位解析
小胡说技书
Java+SSM+DBjava领域驱动设计(DDD)架构领域模型微服务
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- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
大模型.
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从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
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先说答案:不同模型可能采用各自的切分方法,因此,一个Token所对应的汉字数量也会有所不同。如腾讯1token≈1.8个汉字,通义千问、千帆大模型等1token=1个汉字,对于英文文本来说,1个token通常对应3至4个字母,不同的模型对相同的输入分词,分词结果是不一样的。同样可以说,一个汉字占约0.5个Token。Token是大模型中最基础、最常见的概念,它既可以是一个完整的单词,也可以是一个
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小真—
自然语言处理ai人工智能
近期爆火的Deepseek访问量激增频繁出现服务器繁忙提示,严重影响工作效率。本人实测了两种有效解决方案,整理了出这份保姆级指南。方案一:本地化部署核心优势说白了就是模型部署在自己本地,只有自己一个人用了没人挤了,但是对电脑硬件要求高部署步骤详解环境准备系统要求:Linux/Windows10+(推荐Ubuntu20.04)硬件配置:NVIDIA显卡(显存≥8GB)、内存≥16GB安装依赖:Pyt
- 当 Deepseek 频繁提示 “服务器繁忙“,我们该如何破局?
晚风る
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在使用Deepseek的过程中,不少用户都遭遇过“服务器繁忙”的提示,这无疑给我们的使用体验带来了极大的困扰。那么,当这种情况频繁出现时,我们究竟该如何应对呢?本文将为大家提供一些有效的解决方案。一、原因分析DeepSeek服务器繁忙的原因可能有以下几点:用户流量过大:如用户量激增,高峰时段访问。技术性能瓶颈:如算力瓶颈、带宽限制、模型优化不足。安全问题:如外部恶意攻击。服务维护与限制:如服务维护
- 大模型产品Deepseek(七)、可视化本地知识库搭建详细教程(Cherry Studio)
伯牙碎琴
大模型DeepSeekAI大模型知识库
完整教程:使用CherryStudio配置OllamaAPI并搭建知识库在本节教程中,我们将通过CherryStudio配置OllamaAPI,并安装嵌入模型bge-m3,以实现知识库的搭建与智能问答功能。具体内容包括CherryStudio的安装、嵌入模型配置、OllamaAPI配置、创建知识库及基于该知识库和通用大模型的提问示例。CherryStudio介绍看这篇文章1.准备工作在开始之前,确
- ”人货场”模型搞懂没?数据分析大部分场景都能用!
接地气的陈老师
人工智能数据分析大数据机器学习推荐系统
做数据分析的同学,很多都听过:人、货、场的分析模型。然而,这东西又是个只闻其名,不见真身的东西。到底该怎么结合实际分析?今天我们系统讲解下。问题场景:某生鲜电商,用户复购率较低,60%的用户在30天内无二次购买行为,运营领导非常着急,要求通过数据分析提升复购率,请问你作为数据分析师该怎么做?建立人工智能精准推荐算法(40%概率用协同过滤,60%用关联分析)把过往6个月月初复购率做成折线图,然后写下
- Forrester发布2024年五大网络安全新威胁
岛屿旅人
网络安全web安全网络安全网络安全
文章目录前言一、大选年的叙事(舆论)操控攻击二、深度伪造引发身份安全危机三、生成式人工智能数据泄露四、人工智能软件供应链攻击五、太空成为安全战略高点数据泄露平均成本高达218万美元前言人工智能正重塑网络安全格局,武器化大语言模型正成为首选攻击工具,安全团队在应对武器化人工智能攻击方面将面临日益严峻的挑战。Forrester近日发布《2024年网络安全威胁预测报告》指出,人工智能正重塑网络安全格局,
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Python探索之旅YOLOpython目标检测机器学习人工智能开发语言
前言随着人工智能(AI)在各个领域如火如荼发展,图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型,图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天,我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会,YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
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目录准备工作硬件要求软件环境数据收集与预处理数据收集数据预处理模型构建与训练模型构建模型训练模型评估与调优评估指标调优方法部署与应用部署方式应用集成✍️相关问答DeepSeek模型在医疗领域的具体应用案例有哪些?临床辅助诊疗:医患关系的连接桥梁:医疗科研的学术助手:医疗服务体系革新:医学影像诊断:药物研发:基层医疗能力提升:医疗机器人智能化:如何利用DeepSeek进行多模态数据分析?脑图使用De
- AI —— 文字生成图片的逻辑
鱼不知海
AI写作AI作画
事情的起因是我在做一个自用软件时,需要测试文字生成图像的功能。于是就对现在能使用的ai大模型去做了一些尝试。输入几组我的描述性文字其中的一张图片令我大为震撼。(师妹师兄温酒毛驴)问题大家应该可以发现,一位图像人物的下半身时有问题的。同时从人的逻辑上,这种图缺少内核逻辑。在NLP的成熟度如此高的情况下,对描述性文字进行逻辑上的重构并不是太麻烦的事情。豆包扩充文字(在一个宁静的日子里,师兄与师妹并辔而
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能算法数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术人工智能(AI)的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力,也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习:智能的基
- 文本生成型人工智能:逻辑算法与文字组合的重构艺术
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引言在数字化浪潮的推动下,文本生成型人工智能(如GPT系列、Claude、Deepseek等)正逐步从技术工具演化为人类社会的"数字镜像"。其本质并非简单的文字堆砌,而是基于算法逻辑对海量语言数据的学习与重组。这一过程既模仿了人类的思维模式,又受制于技术基础设施的物理边界。以下从三个维度解析其运行逻辑与技术哲学。一、数据训练:从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
- 轻量级CAD编辑器CADEditorX发布15.2新版本,新增3D模型爆炸视图新工具等
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3D/2DCAD图像处理编辑器3d计算机视觉
CADEditorX是一个ActiveX组件,用于在支持ActiveX和COM技术的任何开发环境中,将CAD功能添加到网页或正在开发的应用程序中。同时可以查看、编辑、转换、打印和测量DWG、DXF、SVG、HPGL、PDF、STEP、IGES、STL和其他CAD文件。CADEditorX15.2版本现已全新发布,包含许多增强功能和有价值的新功能。下面,让我们看看新版本都有哪些更新:CADEdito
- DeepSeek崛起:中国AI产业的颠覆者与重构者
:MNongSciFans
人工智能
当DeepSeek以"中国版ChatGPT"的标签横空出世时,这个诞生于杭州的AI新贵仅用三个月时间就完成了从行业黑马到颠覆者的蜕变。其开源大模型DeepSeek-R1在HuggingFace开源大模型排行榜的登顶,不仅意味着技术指标的超越,更预示着中国AI产业格局的深层裂变。这场始于技术突破的产业地震,正在引发资本市场的恐慌性迁徙、技术路线的集体转向以及商业模式的根本性重构。###一、技术奇点的
- Algorithm
香水浓
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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import java.util.HashMap;
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public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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- 流程系统设计的层次和目标
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流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
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if (i%2 != 0)
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dcj3sjt126com
自定义
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- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D