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一顿码
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—1—什么是RAG?RAG检索增强生成本质上来讲,就三件事情:第一、Indexing索引。即如何更有效地存储知识。第二、Retrieval检索。即在庞大的知识库中,如何筛选出少量的有益知识,供大模型参考。第三、Generation生成。即如何将用户的提问与检索到的知识相结合,使得大模型能够生成有价值的回答。这三个步骤表面上看似乎并不复杂,然而在RAG从构建到实际部署的整个流程中,包含了众多精细且复
- 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】
再见孙悟空_
#自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
各位在数据泥潭里打滚的勇士们,今天咱们要聊的这个话题,就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理!这玩意儿看着像脏活累活,实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机,这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤!(戴上橡胶手套准备掏数据)一、数据收集的野路子:比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图(附藏宝坐标)①正道的光:Kaggle(数据界的沃尔玛):搜
- 高通成都linux engineer intern 一面面经
han_xue_feng
java
题解|#KNN算法#在*******里有个叫《题解--2024华南理工校赛.pdf》的文件高通成都linuxengineerintern一面面经两个面试官共25min就结束了,面试氛围还可以,问的很快。1.自我介绍2.问对高通了解多少3.对牛客鼠人传(第四十四集,2024/4/22)刷题:尝试补昨天D,题解看了半天似懂非懂,遂放弃改天再补。做题老是把复杂的问题想简单,简单的问题想复京东物流管理培训
- MySQL主从同步面试核心20问:从原理到实战深度拆解
dblens 数据库管理和开发工具
mysqlmysql面试android
一、核心原理篇1.主从同步基础流程(必考)答:主库:事务提交后生成binlog,由Dump线程发送给从库从库:I/O线程:接收binlog写入relaylog,受slave_net_timeout控制网络超时(默认3600秒)SQL线程:解析relaylog执行SQL,单线程设计是经典瓶颈核心文件:master.info(连接信息)、relay-log.info(执行进度)2.异步复制vs半同步复
- 融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下,NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性,导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格,2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群,实现对所有可用GPU资源的充分调度,不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
- 通信之SDH设备
玖Yee
信息与通信
SDH设备是一种将复接、线路传输及交换功能融为一体,并由统一网管系统操作的综合信息传送网络设备。以下是其相关介绍:特点有统一的帧结构、数字传输标准速率和标准的光路接口,横向兼容性好,能与PDH兼容并容纳新业务信号。不同等级码流在帧结构净负荷区内排列规律,净负荷与网络同步,可利用软件直接分插低速支路信号,实现一次复用特性。采用先进的分插复用器(ADM)、数字交叉连接(DXC),网络自愈和重组功能强大
- 学习Web3.0需要具备哪些基础知识?
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人工智能人工智能
学习Web3.0需要具备以下基础知识:一、计算机科学基础1.编程知识-了解至少一种编程语言,如Python、JavaScript等。这将有助于理解Web3.0应用程序的开发和智能合约的编写。-熟悉编程概念,如变量、数据类型、控制结构、函数等。2.数据结构和算法-掌握常见的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、图等,以及它们的操作和应用。-了解基本的算法,如排序、搜索、递归等,以及它们的时间和空间复
- 21-梯度累积原理与实现
机器人图像处理
深度学习算法与模型人工智能深度学习YOLO
一、基本概念在深度学习训练的时候,数据的batchsize大小受到GPU内存限制,batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batchsize智能缩小,这个时候,梯度累积(GradientAccumulation)可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。二、Batchsize的作用训练数据的Batchsize大小对训
- 【程序人生】中年技术女性,什么是生活的重点?
JosieBook
程序人生生活职场和发展
文章目录⭐前言⭐一、明确“成功”的定义:先破后立警惕社会规训:价值观排序工具:⭐二、怎职业发展:聚焦长板,打造不可替代性30岁职场破局策略:职场可见度提升:⭐三、人际关系:构建支持系统关系断舍离:亲密关系选择:⭐四、身心健康:可持续成功的根基身体管理:情绪调节:⭐五、财务安全:抵御风险的核心防线30岁财务健康标准:投资优先级:⭐六、财务安长期主义:制定“3年跃迁计划”目标锚定法:复盘与迭代:⭐关键
- 清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析:AI如何重塑现代家庭教育模式
硅基打工人
AI人工智能经验分享大数据开源语言模型
引言:家庭教育的困境与AI的破局在数字化与智能化浪潮下,家庭教育面临多重挑战:家长教育能力不足、教育资源分配不均、亲子沟通效率低下、个性化需求难以满足等。清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告(共56页)提出了一种基于人工智能的解决方案,通过深度学习平台DeepSeek,为家庭教育注入科技动能。本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS
- Web三要素:CSS之Flex/Grid布局(4)
双囍菜菜
前端随记前端css
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- 通信之PDH准同步数字系列
玖Yee
信息与通信
PDH-准同步数字系列(PlesiochronousDigitalHierarchy):是数字通信系统中的一种数字传输系列,采用在数字通信网的每个节点上都分别设置高精度时钟的方式,这些时钟信号有统一标准速率,但各时钟间存在微小差别,并非真正的同步,所以叫“准同步”。速率等级两大体系三个标准:国际上PDH有两大系列三个标准。以欧洲系列为例,各次群容纳的E1数量呈4倍关系,比如可将4个2Mbit/s复
- TPAMI 2024 | 学习人类教育智慧:以学生为中心的知识蒸馏方法
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI知识蒸馏TPAMI论文解读深度学习
题目:LearningFromHumanEducationalWisdom:AStudent-CenteredKnowledgeDistillationMethod学习人类教育智慧:以学生为中心的知识蒸馏方法作者:S.Yang;J.Yang;M.Zhou;Z.Huang;W.-S.Zheng;X.Yang;J.Ren摘要现有的知识蒸馏研究通常侧重于以教师为中心的方法,其中教师网络根据自身标准进行训
- DeepSeek:中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震
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人工智能chatgptDeepSeek语言模型大模型开源
导语:当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时,中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。这款首个引发国际学术界集体关注的中文大模型,正从技术底层重构产业规则,其冲击波已蔓延至硬件、软件、商业模式的每个角落。一、算力霸权瓦解:低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构(MoE)动态路由算法,在同等效果下将模型激活参数压缩
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NLP/LLMs精选(人工智能)-中级Colossal-AILLaMA-2大语言模型自然语言处理
LLMs之Colossal-LLaMA-2:源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点/Flash-Attention/设置数据类型/是否加载预训练模型/从上一次训练点继续训
- 适合企业内训的AI工具实操培训教程(37页PPT)(文末有下载方式)
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数字化
详细资料请看本解读文章的最后内容。资料解读:适合企业内训的AI工具实操培训教程在当今数字化时代,人工智能(AI)技术迅速发展,深度融入到各个领域,AIGC(人工智能生成内容)更是成为内容创作的新趋势,为企业提升效率、创新发展带来了新契机。这份培训教程聚焦多种AI工具,尤其是DeepSeek,为企业员工提供了全面的实操指导。AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容,让AI协助甚
- 基于NXP+FPGA永磁同步电机牵引控制单元(单板结构/机箱结构)
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轨道交通NXP+FPGAfpga开发边缘计算人机交互嵌入式硬件人工智能
永磁同步电机牵引控制单元(单板结构/机箱结构)永磁同步电机牵引控制单元(TCU-PMSM)用于牵引逆变器-永磁同步电机构成的牵引电传动系统,采用轴控方式。执行高性能永磁同步电机复矢量控制策略,具有响应迅速、有效可靠的防空转·滑行控制功能以及平稳、无冲击的带速重投技术。最大转矩电流比(MTPA)控制和弱磁控制用于轨道交通领域的PMSM的控制目标为:控制牵引电机提供足够大的转矩;控制牵引电机在保持恒定
- 基于NXP+FPGA轨道交通3U机箱结构牵引控制单元
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轨道交通NXP+FPGAX86+FPGAfpga开发边缘计算人工智能大数据嵌入式硬件
基于NXP+FPGA轨道交通异步电机牵引控制单元(TCU-IM)异步电机牵引控制单元(TCU-IM)用于牵引逆变器-异步电机构成的牵引电传动系统,可采用车控或架控方式。执行高性能异步电机复矢量控制策略,具有响应迅速、有效可靠的防空转·滑行控制功能以及平稳、无冲击的带速重投技术。无速度传感器控制通过转速观察算法,推算出准确的转速和转子位置,在实际应用中,达到省去速度传感器的目的,降低成本并减少故障点
- 大模型中的常用名词介绍八:【特征与数据处理、伦理与公平性等】【建议收藏】
神马行空
大模型人工智能深度学习计算机视觉神经网络架构自然语言处理
本文总结了大模型领域有关特征与数据处理、伦理与公平性等其他部分的名词,并解释其含义。跳出浩如烟海的大模型知识圈层,从概念上理清大模型的基础脉络!序号模块分组说明快捷访问1模型架构与基础概念介绍了【模型架构与基础概念】相关的常见名词及含义大模型中的常用名词介绍一:【模型架构与基础概念】【建议收藏】-CSDN博客2训练方法与技术介绍了【训练方法与技术】相关的常见名词及含义大模型中的常用名词介绍二:【训
- 11B模型拿下开源视频生成新SOTA!仅用224张GPU训练,训练成本省10倍
量子位
关注前沿科技量子位224张GPU,训出开源视频生成新SOTA!Open-Sora2.0正式发布。11B参数规模,性能可直追HunyuanVideo和Step-Video(30B)。要知道,市面上诸多效果相近的闭源视频生成模型,动辄花费数百万美元训练成本。而Open-Sora2.0,将这一数字压缩到了20万美元。同时,此次发布全面开源模型权重、推理代码及分布式训练全流程,开发者们可以看过来!GitH
- YOLO系列模型从v1到v10的演进
剑走偏锋o.O
YOLO目标跟踪人工智能
文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv4:引入注意力机制与优化模块发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv5:工程优化与实际应用的结合发布时间与背景核心创新模型架构训
- 不同学科的论文,AIGC检测时有区别吗?
kexiaoya2013
AIGC论文阅读论文笔记
不同学科的论文在写作风格、专业术语、逻辑结构上有着明显的差异,那么,不同学科的论文在AIGC检测时,检测结果会有区别吗?结果提前告诉你,当然有区别。一、学科特性决定检测难度1、理工科论文专业术语密集、实验步骤固定,在写作过程中很容易形成标准化的表达,这种规律性很强的文本,最容易被AIGC检测工具抓出破绽。2、人文社科论文注重思辨与逻辑推演,在写作中常常会带有个人的观点和批判性思考,这些人类特有的复
- 上班族必看!27个副业路子,总有一个适合你!
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考研经验分享生活网络
你是不是也在为每个月的工资发愁?是不是也想找点副业来增加收入?现在很多上班族的工资已经难以满足生活需求了,不少人开始尝试通过副业来增加收入。那么,上班族该如何找到适合自己的副业呢?今天,我给大家整理了27个适合上班族的副业赚钱路子,或许能给你带来一些灵感!1.亲子教育分享:宝妈也能赚钱如果你是一位宝妈,可以分享亲子教育的知识,吸引更多宝妈粉丝。你可以分享日常带娃的经验,或者为母婴产品带货,打造个人
- vue2 - 实现elementUI表格组件table动态添加或删除行功能,表格列表动态新增/插入/删除表格行,可编辑单元格/点击修改表格内数据并更新数据列表(支持接口懒加载、表格分页、复杂嵌套表格)
街尾杂货店&
前端组件与功能(开箱即用)elementuivueTable动态表格table动态新增删除编辑动态增加一行并能编辑内容数据行内编辑功能并且校验是否为空懒加载数据表格分页怎么办
效果图在vue2+elementui开发中,详细实现el-table实现表格动态增加/删除/编辑表格行/编辑单元格数据等,并且带必填或其他校验规则(如果为空则提示),vue2elementUI表格动态操作插入新行或点击编辑数据,统一保存或删除行后更新表格列表数据,一旦表格列表发生改变后,确保表格分页情况下或表格children父子级嵌套行表格正确更新数据,提供示例源码!提供详细示例代码,新手小白复
- WBC已形成“东亚-美洲双中心”格局·棒球1号位
棒球1号位
人工智能学习
世界棒球经典赛(WBC)作为全球最高水平的国家队棒球赛事,参赛队伍按实力、地域和历史表现可分为多个“阵营”。以下是基于历届赛事(截至2023年)的阵营划分及代表性队伍分析:第一阵营:传统豪强(争冠级别)代表队伍:日本(3次冠军:2006、2009、2023)特点:细腻战术+顶级投手群,大谷翔平、达比修有等MLB巨星压阵。优势:青训体系完善,国内职棒(NPB)水平仅次于MLB。美国(1次冠军:201
- Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention
UnknownBody
LLMDailyMultimodal语言模型人工智能大数据
摘要共同注意是儿童早期语言发展的关键组成部分,也是亲子互动有效性的重要指标。然而,目前对共同注意的检测和分析研究仍然有限,尤其是在多模态大语言模型(MLLMs)方面。本研究通过分析由两位语言病理学家标注的26段亲子互动视频,评估了多模态大语言模型理解共同注意的能力。这些标注识别出了共同注意程度高和低的片段,作为评估模型解释能力的基准。我们的研究结果显示,由于当前的多模态大语言模型对儿童发起的眼神交
- 2025 年,微服务架构和大模型能 “玩出” 什么新花样?
字节跳动开源
架构微服务人工智能
2025年开年,DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮,并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下,微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务,每个服务运行在自己的进程中,负责特定的业务功能。与单体架构相比,微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性,这些特性使其成为现代软件开发的首选。然而,随着企业应用规模和复
- 为什么一些芯片厂从 Xtensa 架构转向 RISC-V
dev.null
硬件risc-v
一些芯片厂商选择从Xtensa架构转向RISC-V,主要原因包括以下几点:开放性与自主可控:RISC-V是一个开放的指令集架构,任何人都可以自由使用,无需支付授权费用。这种开放性使得企业能够避免受制于单一供应商的风险,增强了技术自主性。citeturn0search0架构简洁,易于定制:RISC-V采用精简指令集设计,基础指令集仅包含约40条指令,架构文档相对简洁。这种设计降低了芯片开发的复
- 女子植入戒酒芯片后称「现在看到酒就像看到白开水」,之前每日要喝 1-3 斤白酒,这是什么原理?
日记成书
热门实事学习
根据搜索结果中关于“戒酒芯片”的描述,该技术的核心原理是通过植入缓释型盐酸纳曲酮(一种阿片受体拮抗剂),阻断酒精依赖者对酒精的心理渴求,从而降低复饮风险。以下是具体机制和案例背景的详细分析:一、技术原理药物作用机制阻断快感反馈:酒精进入人体后会刺激阿片受体,产生愉悦感和依赖性。纳曲酮作为阿片受体拮抗剂,可占据这些受体,阻止酒精与受体结合,使饮酒后无法获得快感,从而减少心理渴求。抑制渴求信号:长期酗
- 信号处理应用:控制系统中的信号处理_(2).控制系统的数学建模
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟数学建模信号处理
控制系统的数学建模在控制系统的设计和分析中,数学建模是基础且至关重要的步骤。数学模型可以描述系统的动态行为,帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法,包括传递函数、状态空间模型和频域分析。1.传递函数传递函数是一种常用的数学模型,用于描述线性时不变(LTI)系统的输入输出关系。传递函数是在复频域(s域)中表示的,可以方便地进行系统的分析和设计。1.1定义传递函数定义为系统
- 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