- ViP-LLaVA: 使大型多模态模型理解任意视觉提示
AI专题精讲
Paper阅读多模态人工智能AI
摘要现有的大型视觉-语言多模态模型主要关注整体图像理解,但在实现区域特定的理解方面仍存在显著差距。目前,使用文本坐标或空间编码的方法通常无法为视觉提示提供用户友好的接口。为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的多模态模型,能够解码任意(自由形式)视觉提示。这使得用户可以通过自然提示(如“红色边框”或“指向箭头”)直观地标记图像并与模型互动。我们的简单设计直接将视觉标记叠加在RGB图像上,避免了复杂的
- 使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测
1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r
- mysql 主从复制原理、实现方式 以及 主从同步延迟的处理方式
mysql主从复制原理、实现方式MySQL主从复制是实现高可用、读写分离和灾难恢复的核心机制,其本质是主库(Master)将数据变更异步同步到从库(Slave)。以下是深度解析:一、主从复制核心原理1.三线程协作模型BinlogDumpThreadI/OThreadSQLThread主库Master从库SlaveRelayLogSlaveDB线程所在位置职责BinlogDumpThread主库监听
- HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型:个性化作业批改系统架构设计与实现
H老师带你学鸿蒙
系统架构HarmonyOS5.0鸿蒙华为仓颉教育
人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型,构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
- DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络easyui前端javascriptai
DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索关键词:DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要:本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用。我们将深入分析如何利用先进的自然语言处理技术和知识图谱构建高效的试题检索系统,实现个性化学习路径推荐和精准评估。文章将从核心概念、技术原理到实际应用场景,全面解析这一创新教育技术解决方案。
- 无人机三轴稳定化控制(1)____飞机的稳定控制逻辑
森焱森
算法c语言无人机单片机
这段代码是飞行控制系统(固定翼)中Mode的类的成员函数run(),主要实现飞机的稳定控制逻辑。voidMode::run(){//Directstickmixingfunctionalityhasbeenremoved,soasnottoremoveallstickmixingfromtheusercompletely//theolddirectoptionisnowusedtoenablefb
- 两步移动搜索法(2SFCA)python
我在北京coding
pythonpython开发语言
实现两步移动搜索法(Two-StepFloatingCatchmentAreaMethod,2SFCA)是一种广泛应用于地理信息系统(GIS)领域的方法,用于评估设施的空间可达性。以下是基于Python和GeoPandas的一种实现方式。准备工作为了实现2SFCA方法,需要准备以下数据集:供给点:表示服务提供方的位置及其服务能力。需求点:表示潜在使用者的位置及其需求量。距离矩阵:描述供给点与需求点
- 【前端进阶】【实战】【性能优化】前端开发中的事件监听与DOM操作优化实践
患得患失949
数字孪生前端性能优化前端
前端开发中的事件监听与DOM操作优化实践在前端开发中,事件监听器的管理和DOM操作的优化是提升应用性能和稳定性的关键。本文将结合具体案例,探讨如何通过技术手段解决这些问题,并分享一些实用的优化技巧。问题背景在一个基于高德地图的应用中,我们实现了一个信息窗口组件(InfoWindow),其中包含视频播放功能和轮播图展示。随着用户交互的增加,我们遇到了以下问题:信息窗口频繁打开关闭后,页面性能明显下降
- 1.线性神经网络--线性回归
温柔济沧海
深度学习神经网络线性回归python
1.1从零实现线性回归importrandomimporttorch#fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make(batch_size,X,y):num_examples=len(X)idx=list(range(num_examples))#生成0-999random.shuffle(idx)#样本需
- QA - RAG智能问答系统中的文档切片与实现原理
ai开发
引言在现代企业知识管理系统中,智能问答系统正发挥着越来越重要的作用。GC-QA-RAG系统作为葡萄城技术栈中的重要组成部分,其核心功能是通过对文档内容进行智能切片和向量化存储,实现对技术文档的高效检索和问答。本文将深入剖析该系统的文档切片原理,包括短文档和长文档的不同处理策略,以及如何将这些技术应用于实际场景中。正文1.原始方案及其局限性最初的GC-QA-RAG系统采用了一种直观的方法:将整个文档
- 【限时干货】Calibre智能分类,轻松突破内网限制畅享电子书库
比头发还脆弱
服务器tcp/iplinux
文章目录前言1.网络书库软件下载安装2.网络书库服务器设置3.内网穿透工具设置4.公网使用kindle访问内网私人书库前言本研究旨在构建一套运行于微软操作系统环境下的独立电子图书管理体系,核心目标是建立可远程操作的资源访问机制。该架构采用高可用性设计,在第三方阅读平台服务中断时仍能保障数字内容传输的稳定性。系统创新性地融合了两大核心技术组件:通过Calibre开源软件实现文献分类算法与格式转换功能
- 【数字孪生】【GIS】【实战】高德地图GIS开发实战:从基础到交互进阶
患得患失949
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高德地图GIS开发实战:从基础到交互进阶一、你将学到什么?GIS开发核心能力地图初始化与个性化样式配置(道路、陆地、POI自定义)。自定义标注(Marker)的创建、居中定位与图标替换。信息窗体(InfoWindow)的内容定制、事件绑定与手动控制。交互开发技能标注点击事件、坐标复制、地图缩放等交互逻辑实现。动态内容更新(多标注对应不同信息窗体内容)。前端性能优化(批量标注管理、事件监听时机控制)
- ESP32-S3开发板麦克风录音到SD卡存储测试
xu_wenming
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硬件版本:ESP32-S3-EYE-MB_V2.2软件版本:esp-idf-v5.4.1实测ESP的DEMO,无法正常运行。测试修改验证:实现麦克风录音到SD卡存储。#include#include#include#include#include#include"esp_log.h"#include"esp_err.h"#include"esp_system.h"#include"esp_vfs_
- STM32通用定时器PWM波输出1
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STM32通用定时器PWM波输出1一、简介根据STM32中文参考手册,完成STM32通用定时器的PWM输出代码。二、1.STM32中文参考手册的PWM部分三、代码的编写1.先使能TIM3定时器voidPWM1_init(u16arr,u16psc){RCC->APB1ENR|=1APB2ENR|=1CRL&=0xffffff00;//PB0PB1GPIOB->CRL|=0x000000bb;3.脉
- 人间生存小故事
是泡沫呀
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知道吗,实现财富自由以后,那才是生活而在人间,每天为了不让自己饿死,那叫生存我会一直更新,记录一个个生存的故事,看看人们是怎么生存的1.地铁乘务员站岗坐标:深圳,车公庙地铁站,23年5月那天我19点下班,走到了地铁站,当我下楼梯时,大概距离地铁那扇门还有20米的样子,我一眼就看见了他------地铁乘务员他穿着一套黑色的制服,挺着一个大大的肚子,在那个列车小屏幕下站着,身体稍微的向前倾斜,就他一个
- Redis存储Cookie实现爬虫保持登录 requests | selenium
前言前面已经介绍了requests和selenium这两种方式的基础知识和模拟登录,但是我们需要每次都进行登录,这明显是很麻烦并且不合理的,所以这次我分享一下怎么可以让我们的程序进行一次登录之后,和普通浏览器一样下次不进行登录直接进行对网站数据的爬取下面的我分享的内容需要前置知识,如果同志有知识不理解,可以查看我以前写的文章Python爬虫request三方库实战-CSDN博客Python爬虫XP
- 在Linux环境下从0私有化部署Dify
在Linux环境下从0搭建Dify准备工作系统环境私有化部署下载Dify代码ZIP包启动Dify启动Docker容器访问Dify本地环境服务器环境准备工作因工作需要私有化部署公司内部的知识库,研究了一下准备采用Dify+RAG的方式实现,以下是具体步骤。系统环境服务器配置:官方建议2核4G以上;Liunx版本:RockyLinuxrelease9.4;Docker版本:28.1.1;Dify版本:
- MEMS定向短节相较于磁通门传感器的优势在哪里?
ericco123
MEMS陀螺仪惯性技术制造科技
磁通门传感器得益于其的高精度和稳定性,在地质勘探、电流传感等静态磁场测量场合下被广泛应用。然而,磁通门传感器虽对静态磁场敏感,但在强交变磁场环境中极易受到干扰,从而影响数值精准度。此外,功耗高、响应慢等一系列问题也限制了应用场景。ER-Gyro-19完美解决了这些缺点带来的局限,具备与磁通门传感器兼容的电气接口与机械结构,实现原位替换,在一些磁通门传感器无法应用的场合,尤其是石油天然气测井领域也能
- 传统微商困境与开源链动2+1模式、AI智能名片及S2B2C商城小程序的转型破局
说私域
开源人工智能小程序
摘要:本文聚焦传统微商代理分级模式面临的库存积压、出货困难等“滚雪球”危机,深入剖析其根源。在此基础上,引入开源链动2+1模式、AI智能名片以及S2B2C商城小程序,探讨这些新兴元素如何助力品牌微商实现转型,突破传统困境,实现可持续发展。通过分析各元素的特点与优势,阐述它们在优化供应链、提升营销效率、增强客户关系管理等方面的协同作用,为微商行业的创新发展提供理论支持与实践参考。关键词:传统微商;开
- 使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统
whoarethenext
c++开发语言mfcc语音识别
使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域,C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力,在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用C++库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数(MFCCs),并进一步利用这些特征构建一个说话人识别(声纹识别)系统。Part1:在C/C++中计算MFCCs直接从零开始实现MFCC的所有计算
- 深度解析:venv和conda如何解决依赖冲突难题
咕咕日志
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文章目录前言一、虚拟环境的核心价值1.1依赖冲突的典型场景1.2隔离机制实现原理二、venv与conda的架构对比2.1工具定位差异2.2性能基准测试(以创建环境+安装numpy为例)三、venv的配置与最佳实践3.1基础工作流3.2多版本Python管理四、conda的进阶应用4.1环境创建与通道配置4.2混合使用conda与pip的风险控制4.3跨平台环境导出五、工具选型决策树5.1场景化推荐
- OneCode技术架构深度解析:自主UI体系、注解驱动与全栈开发的协同优势
低代码老李
OneCode产品介绍OneCode实战软件行业架构ui
引言:低代码平台的技术基石在AIGC与数字化转型的双重驱动下,企业级低代码平台已从简单的界面搭建工具演进为全栈业务开发环境。OneCode作为国内领先的低代码开发平台,其核心竞争力源于三大技术支柱:自主可控的UI体系、注解驱动的开发模式和端到端的全栈支持能力。这三大支柱形成有机整体,使OneCode在开发效率、系统集成和业务适应性方面建立起显著优势。本文将深入剖析这些技术特性的实现原理与应用价值,
- OneCode UI 核心组件体系分析:继承关系与功能详解
前言在低代码开发平台蓬勃发展的今天,UI组件体系作为连接可视化设计与代码实现的核心纽带,其架构设计直接决定了平台的灵活性、扩展性与开发效率。OneCode作为专注于企业级应用构建的低代码平台,摒弃了传统第三方UI库的集成模式,自主研发了一套完整的UI组件体系。这一体系不仅实现了组件的高度可定制化,更通过创新的继承机制与状态管理,构建了层次清晰、功能完备的组件生态。本文以OneCodeUI组件体系为
- 从源码到思想:OneCode框架模块化设计如何解决前端大型应用痛点
低代码老李
软件行业领域设计低代码前端框架架构
在前端大型应用开发中,“模块拆分混乱、依赖关系复杂、资源加载失控”是三大痛点。OneCode框架通过Module.js(模块基类)和ModuleFactory.js(模块工厂)构建了一套完整的模块化管理机制,不仅实现了模块的“生老病死”全生命周期管控,更解决了跨模块通信、依赖加载等核心问题。本文从“为什么这么设计”的角度,拆解其底层逻辑与实战价值。一、先理解:前端模块化的核心矛盾无论用什么框架,模
- OneCode采用虚拟DOM结构实现服务端渲染的技术实践
一、技术背景与挑战随着企业级应用复杂度的提升,传统服务端渲染(SSR)面临页面交互性不足的问题,而纯前端SPA架构则存在首屏加载慢和SEO不友好的缺陷。OneCode框架创新性地将虚拟DOM技术引入服务端渲染流程,构建了一套兼顾性能与开发效率的企业级前端解决方案。二、虚拟DOM结构设计2.1组件树层次结构OneCode的虚拟DOM基于组件化思想构建,每个组件通过Component类实现,包含以下核
- 深入解析C++中 std::sort背后的实现原理 —Introsort(Introspective Sort)
点云SLAM
C++c++算法数据结构快速排序排序算法堆排序深度优先
Introsort简介Introsort是一种混合排序算法,结合了三种经典算法的优点:算法用于特点快速排序通常情况平均时间复杂度O(nlogn)堆排序当快速排序退化(递归过深)时最坏时间复杂度O(nlogn)插入排序小规模数组时(如长度≤16)常数开销小,快Introsort运行机制排序逻辑如下:if(size2*log2(n))堆排序(HeapSort)else快速排序(QuickSort)快速
- 冒泡排序算法详解(含Python代码实现)
算法_小学生
算法
冒泡排序(BubbleSort)是最基础的排序算法之一,通常用于学习排序算法的入门理解。本文将通过Python代码实现冒泡排序,并详细讲解其原理、执行流程、复杂度分析及适用情况。✨一、算法简介冒泡排序的核心思想是:相邻两个元素比较,将较大的元素不断“冒泡”至右侧,最终实现排序。其基本过程是重复比较相邻的元素,如果顺序错误就交换,重复这一过程,直到没有任何需要交换的为止。二、Python代码实现下面
- 揭秘 Spring Cloud Zuul 在后端的负载均衡策略
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战springcloud负载均衡springai
揭秘SpringCloudZuul在后端的负载均衡策略关键词:SpringCloudZuul、负载均衡、微服务网关、Ribbon、请求路由摘要:在微服务架构中,API网关是流量的“总调度员”,而负载均衡则是它的“智能大脑”。本文将以“小区门卫派件”为故事主线,用通俗易懂的语言揭秘SpringCloudZuul如何通过集成Ribbon实现后端负载均衡。我们将从核心概念到算法原理,从代码实战到应用场景
- Transformer模型压缩:结构化剪枝与混合精度量化研究
pk_xz123456
仿真模型机器学习深度学习transformer剪枝深度学习
Transformer模型压缩:结构化剪枝与混合精度量化研究摘要本文针对Transformer模型在实际部署中面临的计算资源消耗大、内存占用高和推理延迟等问题,提出了一种结合结构化剪枝与混合精度量化的综合压缩方案。我们首先分析了Transformer模型的结构特点及其在计算效率方面的瓶颈,然后系统地研究了结构化剪枝和混合精度量化的理论基础与实现方法。通过实验验证,我们的方法在保持模型性能的同时显著
- Logistic回归预测模型2:R语言实现模型的内部和外部验证
前面我们讲了logistic回归预测模型的建立,今天介绍的是模型的验证,可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。1、原始数据原始数据分为训练集和验证集,其中训练集用于模型的构建和内部验证,验证集用于外部验证。两个数据集都包含5列,且列名相同。组别Group为因变量,1代表阳性结局,0代表阴性结局。自变量1和4为连续性变量,自变量2和3为二分类变量。2、安装所需要的R包
- 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