- R语言应用实战-基于R语言的判别分析:fisher判别法,距离判别法以及Bayers判别法(附源代码)
文宇肃然
R语言实战应用案例精讲R语言数据分析分类回归深度学习
前言判别分析(DiscriminatAnalysis)是多变量统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析法。它所要解决的问题是在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下确定新的样本属于已知类别的哪一类。判别分析在处理问题时,通常要给出一个衡量新样品与各已知类型接近程度的描述统计模型即判别函数,同时也指定一种判别规则,借以判定新的样本归属。以下是我为大家准备的几个精品专栏,喜欢的小伙伴可自
- 【R语言数据分析】基于R语言对中、美两国GDP分析(R语言大作业)
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数据分析大数据r语言
目录一、研究意义二、数据来源三、读取数据读取数据代码运行结果截图四、数据分析绘制箱线图建立箱线图代码运行结果截图五、建立回归模型建立回归模型代码运行结果截图有关于相关系数的计算与检验六、回归分析确定回归方程七、预测中国和美国未来的GDP值、预测中国的GDP赶超美国的时间数据可视化八、总结一、研究意义GDP作为衡量一个国家经济发展的重要指标,被赋予了非常重要的意义,深刻反映着当下经济发展的现状。中美
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人工智能pythonchatgptgpt-3gpt
AI赋能下的2025商业新契机:AI无人自动直播引领财富增长!在科技飞速发展的时代,每一次重大的技术突破都有可能重塑商业格局,创造全新的财富机遇。如今,随着人工智能技术的深度应用,AI无人自动直播正成为2025年最具潜力的造富新赛道,为广大商家提供了前所未有的发展契机,助力其在激烈的市场竞争中展翅腾飞。一、传统直播困境与AI无人自动直播的破局之道回顾直播行业的发展历程,传统直播模式在经历了初期的爆
- 面试基础--分布式任务调度系统设计方案
WeiLai1112
后端面试java后端架构中间件
分布式任务调度系统设计方案以下是一个基于实际项目经验设计的分布式任务调度系统方案,结合北京互联网大厂面试要求,涵盖架构图、调用关系图、设计图和数据流转时序图。1.系统概述分布式任务调度系统主要用于处理高并发、大规模的任务分发和执行场景。常见应用场景包括:异步任务处理(如邮件发送、消息通知)定时任务调度(如统计报表生成)分布式计算任务(如数据分析)本方案设计一个高可用、可扩展的分布式任务调度系统,包
- Go语言操作Redis集群实战指南
Jump小酱
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Redis作为高性能的键值存储数据库,常用于缓存、消息队列等场景。Go语言,因其简洁语法和高效性能,是分布式服务的首选语言。本文将展示如何利用Go语言操作Redis集群,包括安装依赖、配置连接、执行基本操作、处理哈希数据、实现发布订阅功能、事务处理以及错误处理。通过实践案例,读者将学会如何将Redis集群集成到Go应用中,并运用其强大的API来满足不同的开发需
- DeepSpeed Chat大模型训练【训练类ChatGPT 的大模型】
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#LLM/训练人工智能深度学习
第1章:DeepSpeed-Chat模型训练实战本章内容介绍如何使用微软最新发布的DeepSpeedChat来训练类ChatGPT的大模型。通过本章内容,你将了解:DS-Chat是什么?如何准备运行环境ChatGPT训练的基本知识DS-Chat的使用方法【观看视频解说】1DeepSpeed-Chat是什么?【观看视频解说】DeepSpeed-Chat是微软最新公布的一套工具,用于训练类ChatGP
- 主要空间数据挖掘方法
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总结归纳数据挖掘地理信息
文章出自:http://blog.csdn.net/shaoz/article/details/6847925张新长马林兵等,《地理信息系统数据库》[M],科学出版社,2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域,其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习、数据库和统计等成熟技术为基础。下面介绍近年来出现的主要空间数据挖掘方法。1、空间分析方法利用GIS的各种空间
- ChatGPT和DeepSeek打造科研与办公的高效引擎
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一、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型讲解1、2024AIGC技术最新进展介绍(生成式人工智能的基本概念与原理、最新前沿技术和发展趋势简介)2、国内外大语言模型(ChatGPT4O、Gemini、Claude、Llama3、PerplexityAI、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔AI等)对比分析3、OpenAI12天12场直播新功能解读与演示(ChatGPTO1模
- 【数据挖掘】ARFF格式与数据收集
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【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF格式与数据收集ARFF(Attribute-RelationFileFormat)是一种用于存储数据集的文本文件格式,常用于机器学习和数据挖掘领域。它可以表示结构化数据,包括属性定义、关系信息
- 常用网络工具分析(ping,tcpdump等)
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写在前面本文看下常用网络工具。1:ping1.1:用途用于检验网络的连通性。1.2:实战在Linux环境中执行:pingwww.sina.com.cn:[root@localhost~]#pingwww.sina.com.cnPINGspool.grid.sinaedge.com(111.62.129.51)56(84)bytesofdata.64bytesfrom111.62.129.51(11
- DeepSeek混合专家模型:低成本高精度革新多语言AI应用
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内容概要当前人工智能领域正经历从通用模型向垂直化、场景化应用的关键转型,DeepSeek混合专家模型(MoE)通过突破性的架构设计,为这一进程提供了技术范本。该模型采用分治策略的混合专家架构,通过动态激活670亿参数中的子模块处理特定任务,既保证了模型规模带来的知识广度,又显著降低了计算资源的冗余消耗。在此基础上,其多模态处理能力不仅覆盖80余种自然语言的高精度互译,还实现了视觉符号与文本语义的跨
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23.AIai人工智能
文章目录前言一、AI1.简介2.发展3.应用场景前言AI 随着技术的发展,AI正变得越来越强大和普及,其在解决复杂问题和提高人类生活质量方面的潜力日益显现。一、AIAI(ArtificialIntelligence,人工智能)1.简介 AI(ArtificialIntelligence,人工智能)是计算机科学的一个分支,旨在开发智能系统,使其能够执行通常需要人类智能的任务,例如学习、推理、问
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掌握Go语言:编程世界的进阶钥匙golang前端面试后端服务器
GoWeb开发基础:从入门到实战Go语言因其高效性和简洁性,成为了后端开发的热门选择之一。Go的net/http包提供了强大的Web服务功能,可以帮助我们快速搭建Web应用。本文将带领你从基础开始,逐步了解如何使用Go创建Web服务、处理路由、使用模板引擎、提供静态文件服务,并与数据库进行交互。文章内容包含常见的错误示例和面试题,帮助你更好地理解GoWeb开发。1.使用net/http创建一个简单
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应客户要求,需要同步数据到他们自己的数据库用于简单的数据分析,但这部分数据在postgresql,客户又不想再建pg,想直接同步到他们现有的mysql库,实时性倒是不要求。考虑到1、异构数据库同步2、只同步指定客户的行数据有之前同步到es的经验,同样使用了腾讯oceanus,其它工具没搞定客户库中创建表CREATETABLEtb_1(idbigintprimarykey,didbigint,gid
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如果你是初次接触DeepSeek的普通用户或开发者,面对海量教程却无从下手?别担心!本文为你整理全网最易懂、最实用的DeepSeek学习资源,涵盖快速上手、编程实战、系统手册等,附直达链接,收藏这一篇就够了!一、快速入门指南《DeepSeek入门教程》-博客园亮点:手把手教你注册账号、获取APIKey,并提供Python调用多轮对话的代码示例,适合初级开发者。直达链接:点击查看核心内容:API调用
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1.引言在微服务架构中,保障系统的可用性和稳定性至关重要。Sentinel作为一个强大的流量控制组件,为我们提供了实现熔断、限流、系统保护等功能的有力工具。本文将通过实际案例,详细介绍Sentinel的使用方法和最佳实践,并探讨如何在容器环境中部署Sentinel。2.Sentinel简介Sentinel是阿里巴巴开源的面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
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大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- OpenAI揭示o3的推理过程,以弥合与DeepSeek-R1的差距
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生成式人工智能开发商OpenAI公司首席执行官SamAltman最近在RedditAMA问答活动中承认,该公司在开源软件研究方面站在了“历史错误的一边”。尽管OpenAI公司尚未发布其开源模型,但已经迈出了提高透明度的第一步。正如该公司在其X帐号上所宣布的那样,其最新的推理模型o3-mini现在展示了其思维链(CoT)跟踪的更详细版本。此前,OpenAI公司的推理模型仅展示了CoT的高级概述,这使
- 第26篇:pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习
还不秃顶的计科生
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第一部分:解决的问题联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种分布式机器学习方法,允许客户端在本地数据上训练模型,同时通过中心服务器共享学习成果。传统FL框架假设客户端使用相同的模型结构(模型同构),但在实际中可能面对:统计异质性:客户端的数据分布不均(non-IID)。资源异质性:客户端硬件资源有限。模型异质性:客户端可能拥有不同的模型结构。模型异构的个性化联邦学习(MHPFL)
- 零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六:专栏总结
借雨醉东风
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本专栏以实战为主,轻理论。如果哪里有不太懂的,可关注博主后加个人微信(平台规定文章中不能贴联系方式,需先关注博主,再加微信),后续一起交流学习。-------------------------------------正文----------------------------------------目录本专栏总结后续方向项目简介项目结构使用方法项目地址关键特点LLaMA机器学习简介使用LLaMA
- 基于数据挖掘的股票预测系统
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1股票市场预测的挑战股票市场以其波动性和不可预测性而闻名。无数因素,从全球经济趋势到个别公司公告,都会影响股票价格。这使得准确预测股票价格极具挑战性,即使对经验丰富的投资者和金融分析师也是如此。1.2数据挖掘的兴起近年来,数据挖掘技术的出现为股票预测提供了新的可能性。数据挖掘是从大型数据集中提取有意义的模式和洞察力的过程。通过利用先进的算法和计算能力,数据挖掘可以揭示隐藏在海量金融
- vuecli项目实战--管理系统
团团kobebryant
项目前端框架javajavascript前端vue.js
一、项目搭建HBuider直接:新建--项目--填项目名称、选地址、下拉选vue项目(2.6.10)项目结构这个样子:二、前端配置1.路由配置(地址)在src文件夹下创建router文件夹在router文件夹下面创建js文件index.js---配置组件的地址还有导航守卫、路由嵌套也配在这里1.组件路由2.组件路由嵌套3.路由导航记得跟vue对象关联还有导出路由嗷importVuefrom'vue
- Vision Transformer(ViT):用 Transformer 颠覆图像识别
金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
VisionTransformer(ViT):用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而,近年来,自然语言处理(NLP)领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天,我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer(ViT),它将Transformer的强大能力直接应用于图像
- 基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进:提升目标检测精度的全新突破(YOLOv8)
步入烟尘
transformerYOLO目标检测
本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术,带你从入门到精通!后续更有实战项目,助你轻松应对面试挑战!立即订阅,开启你的YOLOv8之旅!专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进:提升目标检测精度的全新突破什么是DAtten
- 探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)
带娃的IT创业者
AIGC程序员创富人工智能音视频ai
探索AI音乐创作的未来:八款顶尖AI音乐生成工具(本期介绍国外-国内另外专题介绍)在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面,其中音乐创作也不例外。AI音乐生成工具不仅为专业音乐人提供了新的创作方式,也让普通人能够轻松创作出高质量的音乐作品。本文将介绍八款知名的AI音乐生成工具,帮助你了解它们的特点和优势。1.SunoSuno是一款AI驱动的音乐生成器,能够快速创建高质量的
- 深入理解DAG任务调度系统:核心原理与实现
AI天才研究院
计算Python实战编程实践python算法dag
1.背景介绍随着大数据、人工智能等领域的发展,任务调度系统的重要性日益凸显。DirectedAcyclicGraph(DAG)任务调度系统是一种常见的任务调度系统,它可以有效地解决多个依赖关系复杂的任务调度问题。本文将深入探讨DAG任务调度系统的核心原理和实现,为读者提供一个深入的理解。1.1背景介绍1.1.1任务调度系统简介任务调度系统是计算机科学中一个重要的研究领域,它主要关注于在并行计算系统
- 华为昇腾服务器部署DeepSeek模型实战
gzroy
人工智能语言模型
在华为的昇腾服务器上部署了DeepSeekR1的模型进行验证测试,记录一下相关的过程。服务器是配置了8块910B3的显卡,每块显卡有64GB显存,根据DeepSeekR1各个模型的参数计算,如果部署R1的Qwen14B版本,需要1张显卡,如果是32B版本,需要2张,Llama70B的模型需要4张显卡。如果是R1全参数版本,则需要32张显卡,也就是4台满配的昇腾服务器。这里先选择32B的模型进行部署
- 淘宝/天猫店铺订单数据导出、销售报表设计与数据分析指南
不会玩技术的技术girl
API数据分析人工智能数据库
在电商运营中,订单数据是店铺运营的核心资产之一。通过对订单数据的导出、整理和分析,商家可以更好地了解销售情况、优化运营策略、提升客户满意度,并制定科学的业务决策。本文将详细介绍淘宝/天猫店铺订单数据的导出方法、销售报表的设计思路以及数据分析的实用技巧,帮助电商从业者高效管理店铺数据。一、订单数据导出(一)手动导出订单数据淘宝和天猫平台提供了手动导出订单的功能,适用于数据量较小或临时性需求的场景。商
- 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