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软件架构师何志丹
#算法基础线性代数c++数学差分约束负环最短路
前言C++算法与数据结构本博文代码打包下载什么是差分约束x系列是变量,y系列是常量,差分系统由若干如下不等式组成。x1-x2classCDisNegativeRing//贝尔曼-福特算法{public:boolDis(intN,vector>edgeFromToW,intstart){vectorpre(N,iDef);pre[start]=0;for(intt=0;tm_vDis;};最长路对应
- 【Python】 如何在Python中导入其他Python文件?
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python开发语言
基本原理在Python编程中,我们经常需要将代码组织成模块,以便于重用和维护。模块是包含Python定义和语句的文件。导入模块可以让你访问其他文件中定义的函数、类和变量等。Python提供了几种不同的方法来导入模块。代码示例示例1:导入整个模块假设我们有一个名为math_functions.py的文件,它定义了一些数学函数。我们可以在另一个Python文件中导入这个模块,如下所示:#math_fu
- 超详细:数据库的基本架构
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面试学习路线阿里巴巴数据库架构
MySQL基础架构下面这个图是我给出的一个MySQL基础架构图,可以清楚的了解到SQL语句在MySQL的各个模块进行执行过程。然后MySQL可以分为两个部分,一个是server层,另一个是存储引擎。server层Server层涵盖了MySQL的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等)。所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,比如存储过程、触发器、视图等。Server层主
- 深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案:巧妙利用提示词
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AI编程——程序员的进阶之路c++pythonjavaAI编程人工智能
深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案:巧妙利用提示词当AI模型遇到记忆瓶颈想象一下这个场景:一位开发者正在使用AI助手编写一个复杂的应用程序。他详细描述了需求,AI生成了初步代码框架。但当他要求AI继续完善某个模块时,AI却似乎"忘记"了之前讨论的关键细节,甚至生成了与项目需求不符的代码。这不是偶然现象,而是当前所有大型语言模型(LLMs)面临的共同挑战——上下文窗口限制。在过去两年指导数百
- DeepSeek使用教程
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一、教育行业:个性化学习与智能辅导机会点:智能作业批改:教师上传学生作业,DeepSeek自动识别答案并生成批改报告,节省80%人工时间。虚拟导师:学生输入数学题或编程问题,模型实时生成分步解析,支持追问互动,解决“卡壳”难题。个性化学习路径:根据学生测试结果,自动推荐课程和习题,提升学习效率30%以上。教程亮点:登录DeepSeek官网,进入“问答系统”模块,输入学科问题即可获取答案。上传学生作
- 考研数学二:函数、极限与连续知识架构与易错点全解析
竹木有心
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一、函数模块易错点与考题预测易错点1:忽略函数定义域的隐含条件例题:设函数(f(x)=\sqrt{\ln(1-x)}+\frac{1}{\sqrt{x+2}}),求定义域。解析:需同时满足:1.1−x>0⇒x0⇒x>−2\begin{aligned}1.&\quad1-x>0\Rightarrowx0\Rightarrowx>-2\end{aligned}1.2.3.1−x>0⇒x0⇒x>−2正解
- 【数学基础】第十三课:参数估计
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机器学习必备的数学基础机器学习
1.参数估计参数估计是统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看,可分为:点估计。区间估计。1.1.参数估计和假设检验参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分,它们都是利用样本对总体进行某种推断,但推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法,总体参数在估计前是未知的。而在假设检验中,则是先对总体参数值提出一个假设,然后利用样本信息去
- 【深度学习基础】第二十四课:softmax函数的导数
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【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数,用以解决多分类问题。在反向传播时,就需要计算softmax函数的导数,这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可,其余层和之前介绍的二分类模型一样,不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
- 音视频缓存数学模型
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2024年8月的笔记音视频缓存数学模型-Wesley’sBlog播放器作为消费者,缓存作为生产者。进入缓冲一次设消费者速率为v1,生产者为v2,视频长度为l,x为生产者至少距离消费者多远才能保证在播完视频前两者重合。实际上就是一个追及问题。v1t=v2t+x,即l=v2*l/v1+x,因为播放器速度是1,继续简化得x=l(1-v2)如果v2大于1,即满足消费者需求时,可以流畅播放。设l是一部45分
- 定积分及其在概率论与统计学中的应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发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
定积分及其在概率论与统计学中的应用1.背景介绍1.1定积分的概念定积分是微积分学中一个基本概念,它是对连续函数在一个区间上的累积变化量进行测度。定积分可以看作是对无限小量的累加,是对函数在给定区间内的面积进行测量。1.2定积分在概率论与统计学中的重要性在概率论和统计学中,定积分扮演着非常重要的角色。概率论中的概率密度函数、累积分布函数等核心概念都需要借助定积分来定义和计算。统计学中的置信区间估计、
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
AI天才研究院
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1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- 嵌入式c语言进阶(三)状态机State Machine
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状态机(StateMachine)是一种描述系统在不同状态之间转换行为的数学模型或设计模式,广泛应用于嵌入式系统、业务流程、游戏开发等领域。以下从核心概念、实现方式、应用实战三方面进行详细解析:一、状态机核心概念四大要素现态(CurrentState):系统当前所处的状态。事件(Event):触发状态转移的条件,如用户操作、时间到期等。动作(Action):状态转移时执行的操作,例如发送通知、更新
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二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁是一个逻辑体系不断拓展和深化的过程,反映了人们对复杂现象和不确定性问题认识的逐步深入。前文,我们已经探讨过命题逻辑与谓词逻辑,了解了如何用符号语言从浅入深地刻画现实世界。具体可以看我的CSDN文章:人工智能的数学基础之命题逻辑与谓词逻辑(含示例)-CSDN博客人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。第一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑,第二类是泛指除经典逻辑之外的
- 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步
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本系列内容介绍:主要参考资料:《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记,仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数:x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
- 【数学建模】一致矩阵的应用及其在层次分析法(AHP)中的性质
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一致矩阵在层次分析法(AHP)中的应用与性质在层次分析法(AHP)中,一致矩阵是判断矩阵的一种理想状态,它反映了决策者判断的完全合理性和一致性,也就是为了避免决策者认为“A比B重要,B比C重要,但是C又比A重要”的矛盾。本文将详细介绍一致矩阵的定义、性质及其在AHP中的重要意义。关于层次分析法(AHP)的介绍,可以参考:【数学建模】层次分析法(AHP)详解及其应用。一、一致矩阵的定义定义:设A=[
- 算法学习之路——贪心算法
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文章目录一、前言二、什么是算法三、什么是贪心算法1.含义2.基本思路3.适用场景四、代码实现五、经典例题分析六、总结一、前言先来看一道简单的数学问题:小明有30元钱,每瓶酒要5元钱,每3个空瓶子可以换1瓶酒,请问小明最多可以喝到多少瓶酒?这道题目显然是一道求最优解的问题,由于数据量小我们可以用最简单最直接的枚举法来解决,但是如果将题目泛化一下呢:小明现在购买了m瓶酒,每n个空瓶子可以换1瓶酒,请问
- 西安电子科技大学考研833计算机专业基础综合初试备考经验
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本人21考研,报考西安电子科技大学。初试分数345。本科211机电专业,去年毕业出国受阻因此6月决定跨考西电计算机学硕833。回想自己备考的经历,有一些经验与不足之处,在这里分享给大家,尤其是一些跨考的同学。本次分别介绍数学、英语、政治、专业课、复试经历五部分。数学:数学和专业课是初试四门中最为重要的两门,决定能不能考上研基本就看这两门的复习情况!因为西电专硕学硕都是考察数学一,所以不需要考虑是否
- AI大模型学习路线:从入门到精通的完整指南【2025最新】
AI大模型-大飞
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引言近年来,以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理(NLP)任务中表现卓越,还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径,帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段:构建知识体系数学与理论基础线性代数:矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
- 嵌入式八股,状态机编程
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while(1){A();B();}假设裸机编程有这样一个程序,A的执行时间非常长,那么程序就会变得比较卡顿。状态机编程的根本思路在于讲一个A()拆分为多个小的函数,比如a1,a2,a3,分别执行这几个状态。使用switch语句和它配合,执行完a1就break,运行B,下一次再执行a2,再运行B。这样就能防止一个任务长时间阻塞。具体来说1.什么是状态机?状态机是一种数学模型,用于描述一个系统在不同
- P=NP问题
太翌修仙笔录
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P=NP是什么难题P=NP问题是计算机科学和数学领域中一个著名的未解难题,涉及计算复杂性理论的核心内容。以下是对该问题的详细分析:###**1.P与NP的定义**-**P类(PolynomialTime)**:包含所有能在多项式时间内被**确定性图灵机**解决的决策问题。例如,排序、最短路径问题等均属于P类。-**NP类(NondeterministicPolynomialTime)**:包含所有
- 金融时间序列分析(Yahoo Finance API实战)
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- 系分 02 软件工程
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软件工程本身涵盖内容很广,从系统规划到分析……到维护都属于软件工程,但是我们将会在其他章节讨论相关内容,本节我们主要内容如下:系统规划软件工程信息系统生命周期(★)软件开发模型(★★★★)逆向工程(★★)净室软件工程(★)需求工程系统设计系统测试与维护基础知识软件工程是指应用计算机科学、数学及管理科学等原理,以工程化的原则和方法来解决软件问题的工程,其目的是提高软件生产率、提高软件质量、减低软件成
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支持向量机(SVM)算法详解支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种监督学习模型,广泛应用于分类和回归分析。SVM特别适合高维数据,并且在处理复杂非线性数据时表现出色。本文将详细讲解SVM的原理、数学公式、应用场景及其在Python中的实现。什么是支持向量机?支持向量机的目标是找到一个最佳的决策边界(或称超平面)来最大限度地分隔不同类别的数据点。对于线性可分的数据,SV
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RSA加密算法详解:从基础原理到实际应用在现代信息安全领域,RSA加密算法因其坚实的数学基础和广泛的应用而备受关注。本文将全面介绍RSA算法的原理、密钥生成、加密解密过程以及数字签名的实现,并通过Python示例代码帮助您深入理解和掌握RSA的实际应用。目录什么是RSA?RSA的基本原理RSA密钥生成RSA加密与解密RSA签名与验证RSA的安全性Python实现RSA7.1RSA密钥生成示例7.2
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本文重点从本篇文章开始,我们将开始学习矩阵的概念,矩阵,作为线性代数的核心概念之一,就像是一个个精心编织的网格,将复杂的数据和关系以一种简洁而直观的方式呈现出来。矩阵矩阵的初印象想象一下,你手里有一张空白的表格,上面布满了等待填充的格子。这些格子按照行和列整齐排列,形成了一个二维的平面结构。如果我们把数字、符号或者更复杂的元素填入这些格子中,那么这个表格就变成了一个“矩阵”。简单来说,矩阵就是一个
- 数据结构与算法-图(绪论 图论基本概念)
可爱的野指针
数据结构图论算法数据结构有向图欧拉回路
昨天我的的树就分享完了,树的概念很多吧,二叉树,满二叉树,完全二叉树,赫夫曼树,孩子,双亲……多不?哈哈哈,这算不了什么,我们接下来要看到的图的概念才叫多,没关系,勤奋和时间会让你记住他们,内心只需要告诉自己,加油,我能行,就一定能学会图。不知道有没有看过或者学过离散数学,如果学过,那么恭喜啦,离散数学里的图论就是这一章的基础,图论学的还不错的话,压力就小了。先介绍的是图的定义,图-V个顶点和E条
- Mysql数据库简要介绍
u010868192
数据库介绍数据库简要介绍
数据库介绍1、关系型数据库:经过数学论证,可以将现实生活中的各种关系,保存到数据库中,这种数据库称为关系型数据库。关系型数据库以表的形式保存数据之间的关系。2、非关系型数据库:主要为了解决特定的应用场景。如:高缓存,高并发等,以redis为例,redis是以键值对的形式保存数据。数据库是通过(DBMS)创建和操作的容器。数据库版本(Mysql为例)版本4:InnoDB,增加事务的处理,并改进全文本
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一.运算符运算符用于执行某种操作并返回一个结果,Python中的运算符可以分为:算数运算符,比较运算符,逻辑运算符,赋值运算符,位运算符,身份运算符,成员运算符,三目运算符八种1.1算数运算符用于执行基本的数学运算1.1.1常见的算数运算符+:加法-:减法*:乘法/:除法%:取模(取余数)**:幂运算//:整除(取整数部分)x1=5x2=2x3=(1,2)#元组x4=(3,4)x5=[1,2]x6
- STL学习笔记
2301_76962440
c++学习笔记
包含数据结构和数学函数#includeusingnamespacestd;boolcmp(paira,pairb){//第二位从小到大if(a.second!=b.second)returna.secondb.first;}intgcd(inta,intb){if(!b)returna;elsereturngcd(b,a%b);}intlcm(inta,intb){returna/gcd(a,b)
- 7-3 一元多项式求导 分数 20
超级翼小子
算法
作者DS课程组设计函数求一元多项式的导数。单位浙江大学输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数)。数字间以空格分隔。注意:零多项式用00表示。输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格。输入样例:34-5261-20输出样例:123-10160代码长度限制16KB时间限制400ms内存限制64MB栈
- 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
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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
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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
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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