- 机器学习初学者理论初解
Mikhail_G
机器学习人工智能
大家好!为什么手机相册能自动识别人脸?为什么购物网站总能推荐你喜欢的商品?这些“智能”背后,都藏着一位隐形高手——机器学习(MachineLearning)。一、什么是机器学习?简单说,机器学习是教计算机从数据中自己找规律的技术。就像教孩子认猫:不是直接告诉他“猫有尖耳朵和胡须”,而是给他看100张猫狗照片,让他自己总结出猫的特征。传统程序vs机器学习传统程序:输入规则+数据→输出结果(例:按“温
- Embedding与向量数据库
玖月初玖
大模型应用开发基础人工智能embedding数据库
1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型,它的核心任务是将离散的、高维的符号(如单词、句子、图片、用户、商品等)转换成连续的、低维的向量(称为“嵌入”或“向量表示”),并且这个向量能有效地捕捉原始符号的语义、关系或特征。1.1通俗理解EmbeddingModel是让计算机“理解”世界的核心工具,把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字我们称之为“向量”。类
- 2023年第10期(NeuroImage):DomainATM:多中心医学图像数据标准化工具箱
影浮科技ImageFlow
基本信息1.标题:DomainATM:Domainadaptationtoolboxformedicaldataanalysis.2.期刊:NeuroImage3.IF/JCR/分区:7.4/Q1/中科院一区4.DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.119863目录1、导读2、背景动机3、研究目的4、工具箱介绍5、测试试验6、局限不足1导读域适应(DA)是基于机器学习的现代医
- 在NLP深层语义分析中,深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理(NLP)的深层语义分析任务中,深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面:一、核心区别特征提取方式机器学习:依赖人工设计特征(如词频、句法规则、TF-IDF等),需要领域专家对文本进行结构化处理。例如,传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习:通过神经网络自动学习多层次特征。例如,BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义,无
- 迁移学习:知识复用的智能迁移引擎 | 从理论到实践的跨域赋能范式
大千AI助手
人工智能Python#OTHER迁移学习人工智能机器学习算法神经网络大模型迁移
让AI像人类一样“举一反三”的通用学习框架本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义与基本概念迁移学习(TransferLearning)是一种机器学习范式,其核心思想是:将源领域(SourceDomain)学到的知识迁移到目标领域(TargetDomain),以提升目标任务的性能
- AI原生应用中的用户画像构建:从理论到实践全解析
AI原生应用中的用户画像构建:从理论到实践全解析关键词:用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要:本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程,从基础概念到核心技术,再到实际应用和未来趋势。我们将用通俗易懂的方式讲解用户画像如何像"数字身份证"一样工作,深入探讨特征提取、模型构建等关键技术,并通过实际案例展示用户画像在推荐系统、精准营销等场景中的应用。文章还
- Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战:异步并发+AI反爬识别的技术解密
程序员_CLUB
Python入门到进阶python爬虫人工智能
目录引言:当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四、性能优化实战4.1全链路压测数据4.2典型故障处理案例五、总结:构建智能化的爬虫生态系统Python爬虫相关文章(推荐)引言:当爬虫工程师遇上AI反爬官在大数据采集领域,我们正经历着技
- 万字长文,解读大模型技术原理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发,对大模型领域的各个技术细节进行详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。一、大模型的定义大语言模型作为一个被验证可行的方向,其“大”体现在训练数据集广,模型参数和层数大,计算量大,其价值体现在通用性上,并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设
- TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革
AI原生应用开发
人工智能tensorflowpythonai
TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词:TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要:本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新。我们将从基础概念入手,逐步深入分析TensorFlow在航天器导航、卫星图像处理、飞行器自主决策等关键应用场景中的实现原理。通过实际代码示例和架构图解,展示TensorFl
- 多语言文本分类在AI应用中的实践
AI原生应用开发
人工智能分类数据挖掘ai
多语言文本分类在AI应用中的实践关键词:多语言文本分类、自然语言处理、机器学习、深度学习、BERT、迁移学习、跨语言模型摘要:本文深入探讨多语言文本分类在AI领域的应用实践。我们将从基础概念出发,逐步讲解其核心原理、技术架构和实现方法,并通过实际案例展示如何构建一个高效的多语言文本分类系统。文章将涵盖从传统机器学习方法到最先进的深度学习技术,特别关注跨语言迁移学习在实际业务场景中的应用。背景介绍目
- 从零开始构建AI原生应用的认知架构
AI原生应用开发
AI-native架构ai
从零开始构建AI原生应用的认知架构关键词:AI原生应用、认知架构、机器学习、知识图谱、神经网络、智能决策、系统设计摘要:本文深入探讨如何从零开始构建AI原生应用的认知架构。我们将从基本概念出发,逐步解析认知架构的核心组件,包括知识表示、推理机制和学习能力等。通过生动的比喻和实际代码示例,帮助读者理解如何设计一个能够模拟人类认知过程的AI系统。文章还将介绍当前最先进的认知架构模型,并展望未来发展趋势
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
钟屿
论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题,因为模糊不仅来源于多个物体运动,还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊,传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设,例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外,最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
- 基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 吴恩达 机器学习cs229-学习笔记-更新中
是娜个二叉树!
机器学习学习笔记
吴恩达机器学习cs22901基础概念语言:Matlab/python监督学习定义:获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题:预测的Y是连续的,Y是实数分类问题:分类指的是Y取离散值,输出是离散的两组,正示例和负示例,把所有样本推到这条直线上,用0,1,标识逻辑回归算法,拟合直线区分正,负示例处理相对大量特征的回归算法或者分类算法支持向量机算法:它使用的不是1,2,3,10个输入特征,而是使用无
- 「日拱一码」033 机器学习——严格划分
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能严格划分组划分
目录简单随机划分(train_test_split)分组划分(GroupSplitting)简单分组划分(GroupSplitting)分层分组划分(StratifiedGroupSplitting)交叉验证法(Cross-Validation)分组K折交叉验证(GroupKFold)留一组法(LeaveOneGroupOut)简单随机划分(train_test_split)简单随机分组通过随机分
- 从零开始:搭建你的人工智能开发环境
人工智能教程
人工智能YOLO机器学习transformer线性回归动态规划排序算法
前言在人工智能和机器学习的旅程中,一个稳定且高效的开发环境是成功的关键第一步。无论是初学者还是经验丰富的开发者,一个配置良好的开发环境都能大大提高工作效率,减少遇到的问题。本文将从零开始,逐步指导你如何搭建一个完整的人工智能开发环境,包括操作系统选择、Python安装、常用库的配置以及开发工具的选择。一、选择合适的操作系统(一)主流操作系统介绍在搭建人工智能开发环境时,首先需要选择一个合适的操作系
- 基于机器学习的加密货币资金费率预测与套利策略
云梦量化科技
python
一、资金费率机制解析永续合约的资金费率是加密货币衍生品市场独有的机制,旨在使永续合约价格锚定现货价格。资金费率每8小时结算一次,结算时多空双方互相支付资金费用:费率为正时,多头支付给空头;费率为负时,空头支付给多头。此机制既促使永续合约价格回归现货价格,也反映市场多空情绪。某安永续合约资金费率计算公式通常为:资金费率 F = 平均溢价指数 P + Clamp(综合利率 I − 溢价指数 P, +0
- 机器人-组成结构-感知 - 决策 - 执行
具身智能-查布嘎
具身智能机器人人工智能
目录一、感知系统内部传感器:外部传感器:二、智能决策系统机器学习家族1.1机器学习2.1深度学习2.2深度学习模型(主要属于监督/强化学习范畴,但结构通用):3.1监督学习3.2监督学习模型4.1半监督学习4.2无/半监督学习模型:5.1无监督学习5.2生成模型(可属于监督/无监督):6.1强化学习7.1其他学习三、控制系统(运控)①对应小脑和脊柱一、感知系统①对应人体的五官。由具有不同功能的各种
- 机器学习入门(五):线性回归—从模型函数到目标函数
米饭超人
从数据反推公式假设我们获得了这样一张表格,上面列举了美国纽约若干程序员职位的年薪:enterimagedescriptionhere大家可以看到,表格中列举了职位、经验、技能、国家和城市几项特征。除了经验一项,其他都是一样的。不同的经验(工作年限),薪水不同。而且看起来,工作年头越多,工资也就越高。那么我们把Experience与Salary抽取出来,用x和y来分别指代它们。enterimaged
- Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用
AI智能应用
Python入门实战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
Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向,涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性,即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性,而深度学习
- 一个例子带你入门机器学习
目录1.为建模选择数据2.选择预测目标3.选择“特征”4.构建您的模型(这篇文章将使用经典墨尔本房价数据集作为例子,引导机器学习的流程,数据集为melb_data.csv,请在csdn的下载区自行下载,运行代码时需要将数据集下载在同个目录下)1.为建模选择数据数据集有太多的变量,多到难以理解,甚至无法很好地打印出来。如何将这海量的数据削减为能够理解的内容?我们将首先凭借直觉选择几个变量。后续将介绍
- 初探机器学习与力学研究的交叉领域
faderbic
机器学习人工智能深度学习
目录关于如何踏入机器学习领域机器学习与力学研究的交叉方向1.使用机器学习加速有限元求解2.结合有限元计算和机器学习预测复杂材料结构与力学性能的关系3.结构健康检测4.疲劳寿命预测总结关于如何踏入机器学习领域因为我本科的专业是力学,所以当我开始关注机器学习领域时,首先考虑的是机器学习和力学的交叉领域。对于很多对人工智能感兴趣的朋友,想加入人工智能的潮流却不知道从何学起,我提供一个思路,我认为将自己学
- [NIPST AI]对抗性机器学习攻击和缓解的分类和术语
Anooyman
人工智能网络安全人工智能大语言模型网络安全安全
原文link:https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdfIntroduction人工智能(AI)系统在过去几年中持续全球扩展。这些系统正在被众多国家开发并广泛部署于各自的经济体系中,人们在生活的许多领域都获得了更多使用AI系统的机会。本报告区分了两大类AI系统:预测型AI(PredictiveAI,PredAI)和生成型A
- 通俗易懂:什么是决策树?
淦暴尼
算法python决策树算法机器学习
1.引言:决策树就像“选择题”你是否曾经在生活中做过“选择题”?比如:今天要不要带伞?晚饭吃什么?该不该买那件心仪已久的商品?其实,我们的大脑经常会像“决策树”一样,通过一连串问题和判断,逐步缩小选择范围,最终做出决定。**决策树(DecisionTree)**就是这样一种模拟人类决策过程的机器学习模型。它通过“提问-分支-决策”的方式,把复杂问题拆解成一系列简单的判断,广泛应用于分类(如判断邮件
- java毕业设计-基于Javaweb的家常小菜烹饪学习管理系统的设计与实现(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等)
程序猿刘
vuespringboot毕业设计java课程设计学习
博主介绍:✌️码农一枚,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围::小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:免费开题报告、任务书、全bao定制+
- java毕业设计源码案例-基于ssm+协同过滤的个性化小说推荐系统设计与实现(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等)
项目帮
springbootjava计算机毕设java课程设计开发语言
博主介绍:✌️码农一枚,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围::小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能设计,开题报告、任务书、全b
- 机器学习中的数据预处理:从入门到实践
耐思nice~
机器学习由浅入深-吴恩达机器学习人工智能
在当今的智能时代,机器学习已经渗透到我们生活的方方面面。比如我们常用的推荐系统,它能根据我们的浏览记录精准推送喜欢的商品或视频,这背后就离不开机器学习的支撑。而一个优秀的机器学习模型,离不开高质量的数据,数据预处理正是保证数据质量的关键环节,它就像烹饪前的食材处理,直接影响着最终“菜品”的口感,也就是模型的性能。今天,我们就来全面学习机器学习中数据预处理的关键步骤。一、数据预处理的重要性数据预处理
- 计算机专业大数据毕业设计-基于 Spark 的音乐数据分析项目(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等)
程序猿八哥
数据可视化计算机毕设spark大数据课程设计spark
博主介绍:✌️码农一枚,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围::小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能设计,开题报告、任务书、全b
- Protein FID:AI蛋白质结构生成模型评估新指标
一、引言:蛋白质生成模型面临的评估挑战近年来,AI驱动的蛋白质结构生成模型取得了令人瞩目的进展,但如何有效评估这些模型的质量却一直是一个悬而未决的问题。虽然实验验证仍然是金标准,但计算机模拟评估对于快速开发和比较机器学习模型至关重要。然而,尽管最先进的模型在当前评估指标上表现卓越,但它们在实际设计应用中的成功率仍然相对有限。例如,有研究报告显示生成结构的实验成功率仅为3%,而计算机模拟评分却远高于
- 在 Conda 中删除环境及所有安装的库
Studying 开龙wu
conda
注意事项1.删除环境前确保你没有在该环境中运行任何程序。2.删除操作是不可逆的,所有该环境中的包和配置都会被永久删除。3.如果你想保留环境的配置信息,可以在删除前使用condaenvexport>environment.yml导出环境配置。关于requirements.txt和environment.yaml文件使用介绍详情可参考以往文章,争对机器学习和深度学习里Python项目开发管理项目依赖的
- 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
----广告--------------------------------------------------------------
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