- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
小白_laughter
课程学习transformer机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- 新导则下的防洪评价报告编制方法及洪水建模实践技术
吹翻书页的风
水文水利地质地下水环境科学arcgis防洪评价报告编制HEC-RAS软件二维水动力模型计算
目录1、《防洪评价报告编制导则解读河道管理范围内建设项目编制导则》(SL/T808-2021)解读2、防洪评价相关制度与解析3、防洪评价地形获取及常用计算4、HEC-RAS软件原理及特点5、HEC-RAS地形导入6、一维数学模型计算7、基于数学模型软件的一维构筑物的水动力模型计算及本章内容在报告中编写方法8、数值模型软件概述及数据基础处理9、基于数学模型软件的二维水动力模型计算析及结果输出及评价章
- 贪心算法
tzc_fly
白景屹-算法栈贪心算法
贪心算法框架贪心算法(greedyalgorithm)是一个容易想象但难以证明的算法,算法框架包括:可选对象集合S,S是全集;已选对象集合T;判断解是否合法的函数isValid(T);评价解的函数payoff(T);目标:从S中选出T,使isValid(T)为True,同时,满足payoff(T)最大;做法:从空集开始,每次增加一个元素使当前payoff最大最后求解完成需要验证是不是全局最优贪心算
- 基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测
机器学习和优化算法
多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测BiLSTM多头注意力机制
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.需要其他算法的都可以定制!注:1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
- 培养哪些特质才能在工作中出类拔萃?
晏小北
求职招聘经验分享学习方法职场和发展
芯片工程师以脱口秀领域顶尖人物——李诞为例,聊聊强者的共性。(1)常人难以想象的工作量无论哪个领域,天赋当然重要。但,以大多数人的努力程度,压根到不了拼天赋的程度。你的量够吗?能不能做到每天起来,先写5个段子,再玩手机?能不能做到每天睡前,把5个段子改得更好,再睡觉?全部的核心秘密就是量。肌肉是怎么长出来的?是把它拉伤了,才能长出来。脑子也是这样。每天的创作,就是拉伤褶皱的过程。痛苦的时候,多喝点
- Python 中鲜为人知的隐藏彩蛋
九月の约定
python入门pythonintellij-idea开发语言
Python作为一门简洁优雅的编程语言,不仅以其强大的功能和广泛的应用领域著称,还隐藏着许多有趣的“彩蛋”。这些彩蛋通常是为了致敬某些人物、事件,或者纯粹为了娱乐开发者。本文将带你探索Python中一些有趣的彩蛋,感受Python社区的幽默与创意。1.Hello,World!的另类表达彩蛋内容:import__hello__运行结果:Helloworld!这是Python中最简单的彩蛋之一。导入_
- 自动文摘的METEOR评价指标
Shirveon
自动文摘
参考METEOR下载详细文档$java-Xmx2G-jarmeteor-*.jarexample/xray/system1.hypexample/xray/reference-norm-writeAlignments-fsystem1####exactmatch####java-Xmx2G-jarmeteor-*.jardecodedreference-norm-writeAlignments-f
- manus是什么,如何注册使用
fzip
Manus深度学习语言模型
Manus是一款由中国团队研发的通用型AI智能体(AIAgent),于2025年3月6日发布后迅速引发全球科技界关注。它突破了传统AI的局限性,实现了从“被动响应”到“主动执行”的跨越式发展,被评价为“数字员工”或“全能型智能打工人”。核心定义与定位名称含义源自拉丁语“MensetManus”(意为“手脑并用”),强调其既能像人类一样思考规划,又能调用工具完成具体操作任务的特性。技术定位属于**A
- Manus,昨天还是国产AI的新爆款,今天就被冷嘲热讽,为什么?
几道之旅
人工智能智能体及数字员工人工智能
近日,一款名为Manus的通用型AIAgent产品在中国技术圈掀起了不小的波澜。这款由中国团队开发的产品宣称能够解决各类复杂多变的任务,并在GAIA基准测试中表现出色,超越了OpenAI最新的DeepResearch模型。然而,就在其发布不久之后,网络上关于它的评价却出现了明显的两极分化。本文将深入探讨Manus的技术特点、市场反响以及背后的原因。热情追捧与冷静审视最初,Manus凭借其出色的演示
- 【无人机三维路径规划】基于粒子群算法无人机山地三维路径规划含Matlab源码
天天Matlab科研工作室
Matlab各类代码matlab
1简介1无人机路径规划环境建模本文研究在已知环境下的无人机的全局路径规划,建立模拟城市环境的三维高程数字地图模型。考虑无人机飞行安全裕度后用圆柱体模拟建筑物,用半球体模拟其他树木等障碍及禁飞区,其三维高程数学模型表示为[10,10]:2适应度函数在采用粒子群算法进行路径规划时,适应度函数用以评价生成路径的优劣程度,也是算法种群迭代进化的依据,适应度函数的优劣决定着算法执行的效率与质量。为了更好地进
- cv君独家视角 | AI内幕系列十四:【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)
cv君
原创项目级实战项目cv君独家视角AI内幕系列深度学习与计算机视觉精品人工智能aiisp科技python
目录摘要主要防抖技术手机防抖对比某拇指相机技术分析:1.基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤:代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
- 数学建模:评价性模型学习——层次分析法(AHP模型)
美肚鲨ccc
matlab矩阵数据分析算法
目录前言一、流程介绍二、模型实现1.构建层次结构2.构建判断矩阵1.对指标进行赋权2.建立判断矩阵3.层次单排序及一致性检验1、准则层2、方案层4、计算得分三、方法分析总结前言之前在课程作业上简单用过层次分析法,这次再系统性学习一遍,写一篇学习笔记!一、流程介绍构建层次结构构建判断矩阵计算权重、一致性检验计算得分得出结论二、模型实现1.构建层次结构探究以下五个城市的城市旅游竞争力排名:成都、杭州、
- 如何评价研发部门的人效
研发
研发部门人效评价的核心在于:明确评估指标、量化绩效数据、结合定性分析、持续改进流程。其中,明确评估指标是基础,只有设定清晰、可量化的指标,才能有效衡量团队和个人的绩效。例如,设定每个项目的交付周期、缺陷率、代码覆盖率等指标,有助于全面评估研发人员的工作效率和质量。在实际操作中,明确评估指标需要根据企业的战略目标和研发特点进行定制。例如,对于以创新为驱动的企业,可以将创新成果的数量和质量作为重要指标
- 【数学模型】层次分析_数学建模层次分析法例题及答案(1)
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程序员数学建模
|校园景色|0.1|0.2|0.8|经计算:A=0.4*0.6+0.3*0.5+0.2*0.3+0.1*0.2=0.47B=0.53B>A因此最终小坤去了大学B。即打分法解决评价问题时,只需要我们补充完成下面这张表格即可:权重方案1方案2指标1指标2指标3指标4同颜色单元格之和为1。一、层次分析法的例题题目:选择好大学后,坤坤准备在开学前去旅游,他决定在城市A,城市B,城市C中选择一个作为目标地点
- 数学建模——层次分析法 AHP(Python代码)
奋斗小青年Lv1.0
数学建模python
层次分析法层次分析法是由美国运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.Saaty于20世纪70年代创立的一种系统分析与决策的综合评价方法,是在充分研究了人类思维过程的基础上提出来的,它较合理地解决了定性问题定量化的处理过程。AHP的主要特点是通过建立递阶层次结构,把人类的判断转化到若干因素两两之间重要度的比较上,从而把难于量化的定性判断转化为可操作的重要度的比较上面。步骤第一步构造系统的递阶层次结构构造目标
- 数学建模笔记——层次分析法(AHP)
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《数学》数学建模笔记算法
本文借鉴了数学建模清风老师的视频和课件,如有错误欢迎大家批评指正。原视频地址:清风数学建模:https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wihttps://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi1.预备知识层次分析法:层次分析法(TheAnalyticHierarchyProcess,AHP)是一种系统分析与决策的综合评价方法,
- 如何评价中国团队发布的通用型 AI Agent 产品 Manus?会成为下一个爆款吗?
互联网之路.
知识点AI人工智能ManusAIAgent
互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet正文中国团队发布的通用型AIAgent产品Manus自2025年3月6日发布以来,引发了科技圈和资本市场的双重震动!一、技术突破与产品定位全链路自主执行能力Manus的核心创新在于从“建议型AI”升级为“执行型AI”,通过“规划-执行-验证”多代理协同架构,独立完成复杂任务(如简历筛选、股票分析、旅行规划),并直接交付可用成果。其技术亮点包括云端异
- Claude 3.7 Sona 的崛起
开发者每周简报
人工智能claudesonet
昨天,Anthropic终于发布了万众期待的AI模型——Claude3.7Sona,这款AI让程序员们又惊又喜。发布公告在网络上引发热议,视频下的置顶评论幽默地表达了大家的期待:“大家一直在等这个视频!”一位以风趣且深刻见解著称的AI评测者承认,他已经花费了数百万个token进行测试。他的评价?“Claude3.7真的猛,完全不一样,绝对封神,毫无夸张,真的真的。”这一版本超越了前代产品,提升了代
- Oracle 12c多租户架构总结
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数据库python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Oracle数据库12c的一大创新即是其采用的多租户架构。对于多租户这项新功能,业内的评价褒贬不一。有的声音认为,这项功能的用处不是特别大,但在某些场景或特定的环境下,多租户依然有它的用处。其最大的用处就在于整合数据库。在一些小的系统环境中,多租户的特点就可以显现出来,其可以进行有效的整合,这样可以减少成本、降低管理的复杂度。多租户架构通过对不
- 基于pandas的哪吒2电影评论数据分析
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数据分析大数据数据挖掘
一、项目背景《哪吒2》作为国产动画电影的续作,凭借前作积累的口碑与IP效应,上映后引发广泛讨论。为深入理解观众对影片的真实反馈,挖掘市场评价中的关键信息,本项目基于电影评论数据集,从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析,旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。二、分析目标观众评价洞察:解析评分分布与情感倾向,识别影片的核心优势与争议点。用户行为分析:探索评论时间
- 机器学习入门知识
十五境剑修
机器学习人工智能
目录前言一、机器学习是什么?二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展,作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习,那么在学习机器学习前,我们需要先来了解一下什么是机器学习,
- 《短剧副业:开启财富新路径,普通人也能实现梦想》
普通人如何开展短剧副业增加收入[]()在当今数字化飞速发展的时代,短剧如同一匹黑马,强势崛起,在各大视频平台占据了一席之地。它们以精炼的剧情、鲜活的人物和快速的节奏,紧紧抓住了观众碎片化的时间。而这部部短剧,不仅仅是供人消遣的娱乐产品,更是一座蕴藏无限商机的“金矿”,为普通人打开了副业创收的新大门。那么,普通人该如何迈出这短剧副业的第一步呢?洞察短剧魅力,坚定创收信念短剧之所以能从传统长剧的“围城
- 利用R语言irr包计算ICC值(组内相关系数)
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r语言
ICC值是一个较为陌生的概念,在统计学中应用较多,引用百度百科的介绍:组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability)的信度系数(reliabilitycoefficient)指标之一。它最先由Bartko于1966年用于测量和评价信度的大小。ICC等于个体的变异度除以总的变异度,故其值介
- 最新版Manus 实操手册
量化接口stockapi
ai大模型语言模型
Manus实操手册一、Manus概述1.1官网入口Manus的官方网站为https://manus.im,用户可通过浏览器直接访问。该网站是产品的主要信息发布渠道,提供功能演示、案例库、内测申请入口等核心服务。官网设计简洁,首页展示产品定位、核心功能模块及用户评价,适合零基础用户快速了解产品价值。1.2产品定位1.2.1定义与目标Manus是全球首款通用型AI智能体(Agent),由中国Monic
- AI编程工具-(二)
行云流水行云流水
搬砖砌砖AI编程
250303今天用[通义灵码],做了下开发,开发个公交车运营管理系统,做了个简单的开发,代码量加起来不多。目录准备工作一准备工作二开发过程一:使用通义生成建表语句开发过程二:根据操作面板开发功能成效面板一:面板二面板三使用评价准备工作一一开始梳理了需求,数模,以及操作面板。梳理内容如下1需求1.1用户侧需求注册用户可以买票,充值,折扣。可以看到余额,以及上一次上下车时间。1.2司机需求可以上下班打
- Manus:通用型AI智能体的全面剖析与前景展望
萧十一郎@
热点人工智能大数据
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源二、Manus产品概述2.1Manus的定义与定位2.2核心技术与架构2.3功能特点与应用场景三、技术实力与性能表现3.1GAIA基准测试结果3.2实际任务处理能力分析3.3技术创新与突破四、市场表现与竞争格局4.1市场反响与用户评价4.2资本市场反应4.3主要竞争对手分析五、应用案例深度剖析5.1企业服务领域应用5.2金融科技领域应用5.3
- 医院陪诊小程序开发主要解决哪些需求问题
zhushuai0831
个人开发
医院陪诊小程序开发,主要解决以下几个方面的需求问题:1、时间和空间上的便利。陪诊者可以通过小程序实时查询患者的就诊情况,并且可以了解医院的就诊流程和规定。这样可以减少陪诊者等待的时间,避免不必要的浪费。2、信息查询和分享。医院陪诊小程序可以为陪诊者提供疾病查询、药品查询、症状自诊等服务,可以让陪诊者更好地了解病情和治疗方案,并且可以分享这些信息给患者和家属。3、服务评价和反馈。小程序可以提供服务评
- 家政保洁维修行业有没有必要做小程序?
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开源软件微信小程序小程序系统架构大数据
【家政创业必看】家政行业小程序值得做吗?4大核心优势告诉你!随时随地下单:客户手机一键预约,告别找电话/翻页面的麻烦品牌专业升级:精美界面+服务详情+用户评价,打造可信赖形象营销神器:优惠券/会员积分/裂变奖励,拉新留客全搞定数据看板:精准分析需求偏好,优化服务更懂客户成本虽需投入,但对比引流增效的长期价值,绝对值得!
- Python爬取亚马逊商品数据-多线程【附源码】
代码CC
python爬虫python爬虫多线程开发语言
效果如下图:代码用途说明(完整代码在后面)核心功能本代码用于自动化采集亚马逊平台商品数据,主要获取以下信息:商品分类:通过URL参数自动识别商品类别(如electronics/beauty)商品名称:精准提取商品标题用户评分:解析星级评分(4.5/5.0等)销售信息:获取近期销售数据应用场景市场调研:分析不同商品类别的市场竞争情况价格监控:跟踪商品价格波动趋势竞品分析:获取同类商品的用户评价数据库
- Stable Diffusion模型Pony系列模型深度解析
Liudef06
StableDiffusion人工智能人工智能作画stablediffusionAI作画
StableDiffusion模型Pony系列模型深度解析一、技术架构与核心特性基于SDXL的深度优化Pony系列模型以SDXL为基础框架,通过针对二次元/动漫风格的微调,强化了在该领域的生成能力,同时保留了对写实场景的兼容性。其训练数据特别侧重于人物结构、动态姿势和风格化渲染,尤其在处理复杂肢体动作(如手部细节)方面表现出色。训练策略:采用混合精度训练(fp16/bf16)和分层权重调整技术
- 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