- 机器学习-K近邻算法
shy_snow
python机器学习机器学习近邻算法人工智能
k-近邻分类算法,即物以类聚的思想,通过已知分类中的点和未知分类的点距离最近的前k个点的分类来预测未知点的分类。kNN.pyfromnumpyimport*importoperatordefcreateDataSet():group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,label
- python之vars函数使用介绍
yueguang8
pythonpython开发语言
在Python中,vars()是一个内置函数,它可以用来获取对象的属性字典。1.vars()函数的用法无参数调用vars():当不带参数调用vars()时,它会返回当前本地作用域中的变量名和值组成的字典。带参数调用vars():当传递一个对象作为参数时,vars()会返回该对象的属性字典。这等价于object.__dict__。下面是一些示例:#无参数调用x=10y=20print(vars())
- 项目篇:加入Python程序之如何在Python中使用C++?
guangcheng0312q
pythonc++windows开发语言
项目篇:加速Python程序之如何在Python中使用C++?通常像一些耗时的操作,我们期望在C++中去实现,然后使用Python去调用对应的接口,或者因为底层库的原因,需要支持对外的PythonAPI,那么我们通常需要支持在Python中访问C++,如何实现呢?方法比较多,本节以pybind11为例,引入一个完整的项目工程模版,如果你后续有这种需求,可以基于模版去修改。注:(懒人版)本节的所有代
- 【无标题】Python ---Day2 复合类型之序列类型、映射类型和集合类型的学习!!!
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、复合类型初识1.1列表类型1.1.1列表创建1.1.2列表运算1.1.3列表访问1.1.3.1索引1.1.3.2反向索引1.1.3.3切片1.1.4列表操作1.1.4.1添加数据1.1.4.2修改数据1.1.4.3删除数据1.2元组类型1.2.1元组创建1.2.2元组操作1.2.2.2查看元组1.2.2.3解包技能1.2.3元组运算1.2.4元组不可变二、映
- 脑电分析入门指南:信号处理、特征提取与机器学习
Ao000000
信号处理机器学习人工智能
脑电分析入门指南一、为什么要研究脑电1.课题目标(解决什么问题)2.输入与输出二、脑电分析的整体流程三、每一步详解1.数据采集2.预处理3.特征提取4.特征选择/降维5.分类与识别四、研究过程中遇到的挑战与解决方法五、学习感受一、为什么要研究脑电1.课题目标(解决什么问题)本课题旨在通过对脑电(EEG)的采集与分析,提取有用的神经信息,实现对某类脑状或行为的识别/预测/评估。例如:情绪识别、疾病诊
- PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用
Python编程之道
Python编程之道pythonpytorch自然语言处理ai
PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词:PyTorch,Python,自然语言处理,深度学习,文本分类,情感分析摘要:本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理(NLP)领域的运用。首先介绍了相关背景知识,包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念,如词嵌入、循环神经网络等,并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理,结合Python代码进行详细
- 富集分析——GO、KEGG
ersanshi055
生信小菜鸟富集分析GOkegg
一、富集分析的基础认知在生物信息学研究领域,基因功能解析及通路阐释是众多分析流程中的关键环节,富集分析(EnrichmentAnalysis)是将基因或蛋白列表按照功能进行分类的统计方法,目的是找出在特定基因集中显著富集的功能类别或通路。通过这种方法,研究人员可以理解一组基因(如差异表达基因)在哪些生物学过程、分子功能或通路中代表。1.富集分析分类基因本体论富集分析(GeneOntologyEnr
- 蓝牙协议栈低功耗之安全管理协议层(SMP)
写代码的无赖的猴子
BLE低功耗蓝牙协议栈网络信息与通信物联网
逻辑链路控制和适配协议层L2CAPSMP层阶段一阶段二Legacyparing安全连接交换公匙鉴权阶段1鉴权阶段2阶段三LElegacypairing:LESecureConnections交叉密匙特性配对PDU类型Hello,我是无赖的猴子,一个蓝牙爱好者,分享蓝牙相关的知识,关注我,学习蓝牙:蓝牙文章链接直达:1.profile层(待更新)2.属性协议层(ATT)(待更新)3.安全管理协议层(
- k8s深度讲解----宏观架构与集群之脑 - API Server 和 etcd
weixin_42587823
云原生kubernetes架构etcd
宏观架构与集群之脑-APIServer和etcd宏观架构:数据中心的操作系统在开始之前,让我们先建立一个高层视角。你可以将Kubernetes想象成一个管理整个数据中心的分布式操作系统。在这个操作系统中:控制平面(ControlPlane)就是它的“内核”,负责管理和决策。工作节点(WorkerNodes)就是它的“CPU和内存”,是真正运行应用程序的地方。我们常用的kubectl就是与这个“内核
- Camera相机人脸识别系列专题分析之十六:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so数据结构详细注释解析
一起搞IT吧
数码相机算法数据结构人工智能android图像处理计算机视觉
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之十六:人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so数据结构详细注释解析目录一、libcvface_api.so数据结构详细注释解析一、libcvface_api.so数据结构详细注释解析///@brief人脸信息结构体typedefstructcv_face_t{cv_r
- RAG 之 Prompt 动态选择的三种方式
2301_79306982
promptragai
“如果我有5个prompt模板,我想只选择一个每次都自动五选一能做到吗怎么做?”完全可以做到。这在复杂的RAG或Agentic工作流中是一个非常普遍且关键的需求,通常被称为“条件路由(ConditionalRouting)”或“动态调度(DynamicDispatching)”。其核心思想是系统需要根据输入的上下文(Query)或其他中间状态,智能地判断哪一个Prompt模板最适合用于生成最终答案
- Softhub软件下载站实战开发(十四):软件收藏集设计
叹一曲当时只道是寻常
softHub前端golang
文章目录Softhub软件下载站实战开发(十四):软件收藏集设计引言:为什么我们需要收藏集功能?收藏集功能的核心价值1.资源整合与分类管理技术架构设计数据库设计核心接口设计后端实现详解1.收藏集服务层2.列表查询实现3.添加软件实现前端实现详解1.收藏集列表页面2.软件管理弹窗组件3.软件选择与添加逻辑Softhub软件下载站实战开发(十四):软件收藏集设计前面几篇我们讲了软件管理相关实现,本篇我
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- Softhub软件下载站实战开发(十七):用户端API设计
文章目录Softhub软件下载站实战开发(十七):用户端API设计前言用户端API概览1.分类管理API2.首页API3.资源集管理API4.软件管理API5.资源下载API⬇️API设计原则Softhub软件下载站实战开发(十七):用户端API设计前言在Softhub软件下载站的开发过程中,我们终于来到了用户端API的设计阶段!用户端API是整个系统与前端交互的核心桥梁,良好的API设计能极大
- 异物检测的计算机视觉算法技术路线
思绪漂移
计算机视觉算法人工智能
异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中,异物检测有着其必要性和运维重要性,通过计算机视觉算法,可以实时识别各种异常物体,为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中,这类场景包括:固定区域内的障碍物监测(如轨道区域的石块、工具、动物等)关键部件的异物附着检测(如固定装置上的杂物)安全通
- C练题笔记之:Leetcode-393. UTF-8 编码验证
月团子
c语言leetcode算法
题目:给定一个表示数据的整数数组data,返回它是否为有效的UTF-8编码。UTF-8中的一个字符可能的长度为1到4字节,遵循以下的规则:对于1字节的字符,字节的第一位设为0,后面7位为这个符号的unicode码。对于n字节的字符(n>1),第一个字节的前n位都设为1,第n+1位设为0,后面字节的前两位一律设为10。剩下的没有提及的二进制位,全部为这个符号的unicode码。这是UTF-8编码的工
- 网络工程师组网必用,动态路由OSPF及MPLS静态LSP配置
wozuimang
ICT网络工程师集训营路由交换网络工程师MPLS
一、MPLSMPLS基于标签转发,在数据链路层及网络层之间增加MPLS头部,属于2.5层MPLS域中的相关MPLS名词1、LSR标签交换路由器,支持MPLS的路由器2、LER,MPLS边界连接其他网络的LSR设备3、区域内部LSR为核心LSR二、LSR分类1、入站(ingress)LSR:IP报文中压入MPLS头部2、中转(transit)LSR:用于MPLS标签交换,将报文继续MPLS域中转发3
- linux-用户和组
2501_92004703
linux服务器运维
linux-用户和组前言一、用户管理1.用户账户类型2.主要命令2.1useradd2.2usedel2.3usermod2.4su3.查看用户登录信息3.1w3.2who3.3last3.4lastlog3.5lastb4.用户配置文件4.1/etc/passwd4.2/etc/shadow4.3/etc/login.defs5.手工新建用户二、组管理1.组分类2.组配置文件总结前言用户和组是进
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
小知识点cnn人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 【车载测试之CAPL编程系列】:【16】函数定义(2)
车载测试CAPL编程系列:CAPL中的函数定义(2)目录函数定义的基本形式参数类型与返回值函数重载(Overload)返回值限制:不能返回数组AI总结函数定义的基本形式CAPL函数定义具有灵活性,可根据需求设计无返回值、无参数的函数。无返回值、无参数的函数返回值类型:若函数无返回值,可声明为void,且void关键字可省略(CAPL特性,区别于C语言)。参数:允许无参数,但必须保留空括号()。示例
- Python通关秘籍之基础教程(一)
Smile丶Life丶
Python通关指南:从零基础到高手之路python开发语言后端
引言在编程的世界里,Python就像一位温和而强大的导师,它以简洁优雅的语法和强大的功能吸引着无数初学者和专业人士。无论你是想开发网站、分析数据、构建人工智能,还是仅仅想学习编程思维,Python都是你的理想选择。Python的魅力在于它的易读性和广泛的应用场景。它的代码就像英语句子一样自然,即使是完全没有编程经验的人也能快速上手。同时,Python拥有庞大的生态系统,从Web开发(Django、
- 【实战派×学院派】32|上线后一堆优化需求,到底是 Bug 还是改进?
郭菁菁
(BA/PM)实战派常踩的坑学院派如何补上bug业务分析需求分析BA
学院派:用Bug/Enhancement分类机制+优化反馈池+二次迭代评审机制,避免优化失控、节奏紊乱你是不是也遇到过这样的场景:“这个报表逻辑不太合理,麻烦调整下。”“那个按钮位置不合适,顺便挪一挪吧。”“这个功能可以加个提醒吗?体验会好一点。”项目刚上线没多久,各路优化意见像潮水一样涌来。最让人头疼的是:到底这些算Bug(缺陷)还是Enhancement(优化改进)?该优先处理哪个?哪些该打回
- 进阶之App 测试
一只舰
性能测试
App知识点什么是activityActivity一个应用程序的组件,它提供一个屏幕来与用户交互。Activity:应用程序中,一个Activity就相当于手机屏幕,它是一种可以包含用户界面的组件,主要用于和用户进行交互。一个应用程序可以包含许多活动,比如事件的点击,一般都会触发一个新的Activity。Activity生命周期四种状态:1、运行2、暂停3、停止4、系统回收(killed)Andr
- C#.NET log4net 详解
c#.net
简介log4net是.NET平台上非常成熟的日志组件,源自Java世界的log4j。它功能丰富、性能高、配置灵活,是企业应用中常见的日志框架之一。核心特点支持多种输出目标(Appender):文件、数据库、控制台、远程服务等支持多种格式化(Layout)支持按级别(Level)记录日志支持日志分类(Logger分组、命名空间隔离)配置灵活,可通过XML文件配置,也可通过代码配置支持异步日志、按文件
- 深入解读 Qwen3 技术报告(一):引言
小爷毛毛(卓寿杰)
大模型AIGC深度学习基础/原理人工智能自然语言处理python语言模型深度学习
重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展1.引言:迎接大型语言模型的新纪元我们正处在一个由人工智能(AI
- 大模型之Spring AI实战系列(三十二):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:工具函数(Function Call)实战应用
系列篇章No.文章1大模型之SpringAI实战系列(一):基础认知篇-开启智能应用开发之旅2大模型之SpringAI实战系列(二):SpringBoot+OpenAI打造聊天应用全攻略3大模型之SpringAI实战系列(三):SpringBoot+OpenAI实现聊天应用上下文记忆功能4大模型之SpringAI实战系列(四):SpringBoot+OpenAI使用OpenAIEmbedding实
- SpringBoot-19-企业云端开发实践之web开发晋级
皮皮冰燃
SpringBootspringboot前端后端
文章目录1静态资源访问1.1static静态资源目录1.2application.properties(过滤规则)2文件上传2.1文件上传原理2.2SprintBoot文件上传功能2.3FileUploadController.java2.4配置访问上传的文件3拦截器3.1interceptor/LoginInterceptor3.2config/WebConfig4RESTful服务和Swagg
- rk3566开发之rknn npu 部署
三十度角阳光的问候
rknnnpurk3566目标检测
目录NPU使用RKNN模型非RKNN模型RKNN-Toolkit2工具RKNNNPU测试代码如下main.ccssd.cc调用ssd模型进行目标检测测试ssd.hqt中调用rknnnpu接口NPU使用RK3566内置NPU模块。使用该NPU需要下载RKNNSDK,RKNNSDK为带有NPU的RK3566/RK3568芯片平台提供编程接口,能够帮助用户部署使用RKNN-Toolkit2导出的RKNN
- Vue 3结合element plus(问题总结一)之 table数据更新而视图不跟新
Vue3结合elementplus(问题总结一)之table数据更新而视图不更新前言Table组件问题原因及解决小案例前言应为做项目用到vue3,就结合elementplus来做,但是碰到一些问题,上网搜几乎是vue2结合elementui的相似问题。所以自己也是搞了蛮久的,如果有相同的问题希望能帮助到各位,希望可以点赞加搜藏一下。Table组件讲一下Table组件,先看下官网给的基础代码和效果。
- 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