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AI大模型前沿研究
大模型笔记人工智能OpenAI推理模型GPTGPTo1GPTo3ChatGPT
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- TopK问题
K. Bob
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海量数据中寻找TopK问题TopK问题介绍TopK问题举例及解答TopK问题介绍 所谓的TopK问题：在海量数据中找出出现频率最好的前K个数，或者从海量数据中找出最大的前K个数。例如，在搜索引擎中，统计搜索最热门的10个查询词/在歌曲库中统计下载最高的前10首歌等。针对TopK问题，通常方案是分治+Trie树/Hash+小顶堆，即先将数据集按照Hash方法分解成多个小数据集，然后使用Trie树/
- hadoop框架与核心组件刨析（四）MapReduce
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )
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MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架，最初由Google提出，后来由ApacheHadoop实现并广泛应用。它的核心思想是将数据处理任务分解为两个阶段：Map和Reduce，并通过分布式计算并行处理海量数据。MapReduce的核心思想分而治之：将大规模数据集分割成多个小块，分布到集群中的多个节点上并行处理。Map阶段：将输入数据转换为键值对（Key-ValuePair）
- 时序数据库 TDengine 化工新签约：存储降本一半，查询提速十倍
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化工行业在数字化转型过程中面临数据接入复杂、实时性要求高、系统集成难度大等诸多挑战。福州力川数码科技有限公司科技依托深厚的行业积累，精准聚焦行业痛点，并携手TDengine提供高效解决方案。通过应用TDengine，力川科技助力化工企业实现了海量数据的低成本、高效存储与处理，同时达到了毫秒级实时监控，为安全生产和智能决策提供强有力的支撑。具体来说，本次合作不仅使存储成本降低50%以上，查询效率提升
- 海量数据融合互通丨TiDB 在安徽省住房公积金监管服务平台的应用实践
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导读安徽省住房公积金监管服务平台通过整合全省17家公积金中心的数据，致力于实现数据共享、规范化管理与高效数据分析。为了应对海量数据处理需求，安徽省选择TiDB作为底层数据库，利用其分布式架构和HTAP能力，实现了快速的数据分析与治理。TiDB的高效性能提升了平台的数据处理能力和查询效率，为全省公积金数据的统一管理与共享提供了有力支持。本文将详细介绍TiDB在平台中的应用与实际效果，以及TiDB如何
- 探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践
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探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践随着数据时代的来临，大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。在众多的数据分析工具中，R语言因其强大的统计分析功能和丰富的生态系统，备受青睐。本文将深入探讨使用R语言进行大数据分析的方法和实践，并通过实例代码加以说明。为什么选择R语言？R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，具有以下
- 大数据与物联网（IoT）的完美融合：驱动智能新时代
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大数据与物联网（IoT）的完美融合：驱动智能新时代大家好，我是你们的大数据探索者Echo_Wish。今天，我们将深入探讨大数据与物联网（IoT）整合的重要性及其在现代科技中的应用。物联网通过连接大量智能设备，生成海量数据；而大数据技术则赋予我们从这些数据中提取有价值信息的能力。当两者结合在一起时，能够为各行各业带来革命性的变化，推动智能时代的到来。一、大数据与物联网的基本概念1.物联网（IoT）物
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在数字化时代，数据如汹涌浪潮般不断涌现，其规模之大、增长速度之快超乎想象。企业和组织每天都要面对海量数据的存储与传输挑战，如何在有限的资源条件下高效处理这些数据，成为亟待解决的关键问题。此时，信息论与人工智能算法为我们开辟了一条新的探索路径，尤其在DataWorks这样强大的大数据平台上，二者的结合蕴含着巨大的潜力。信息论，作为一门研究信息的度量、传输、存储和处理的学科，为理解数据的本质提供了深刻
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- 从数据中挖掘洞见：初探数据挖掘的艺术与科学
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从数据中挖掘洞见：初探数据挖掘的艺术与科学在当今信息爆炸的时代，我们每天都被海量数据所包围。这些数据不仅记录了我们每天的生活轨迹，还蕴含着无数潜在的模式和洞见。作为大数据领域的自媒体创作者，我笔名Echo_Wish，在这篇文章中，我将带领大家初探数据挖掘的奥秘，揭示如何从数据中寻找隐藏的模式。什么是数据挖掘？数据挖掘（DataMining），顾名思义，就是从大量数据中“挖掘”出有价值的信息和模式。
- 狂赞！海量数据迁移方案，免费送给你
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一、背景在创业初期，为了快速把项目搭建运行起来，往往不会过多地去考虑系统是否可以支持未来更大的数据吞吐量，所以往往不会分表或分库。可当项目真正运行了一年两年之后，会发现原来的单表已经存储不了更多的数据了，或者查询性能受到影响，此时就要考虑分库或分表了。一般涉及到分库分表，数据迁移是必须要做的一个工作。那么接下来，笔者就以自己亲身实践过的一次数据迁移经验为依据，向大家介绍一下，当数据量过亿时，进行数
- 搜广推校招面经三十六
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快手推荐算法一、有10亿个数据量如何快速做召回在推荐系统的召回阶段，面对海量数据（如10亿条记录），需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大，直接对所有数据进行计算是不现实的，因此需要设计高效的召回策略。1.1.核心挑战数据规模大:10亿级别的数据无法直接加载到内存中。实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的，导致相似性计算复杂度增加。多
- 别错过！Python 爬虫微专业完结撒花，海量实战干货打包带走
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- 如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析
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##摘要随着大数据时代的到来，数据挖掘与分析技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。DeepSeek作为一种先进的数据挖掘工具，能够帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。本文将详细介绍DeepSeek的功能、使用方法及其在实际应用中的优势，旨在为用户提供一份全面的使用指南。##关键词DeepSeek、数据挖掘、数据分析、机器学习、大数据##引言###背景在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的重
- 预训练模型微调与下游任务迁移学习技术
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1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。此外,迁移学习技术也为模型在不同任务间的知识复用提供了有效途径。本文将详细介绍预训练模型微调与下游任务迁移学习
- Milvus「非结构化数据」 的超级搜索引擎
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Milvus可以简单理解为一个专门处理「非结构化数据」的超级搜索引擎。它的核心价值是：帮你快速从海量数据（比如图片、音频、视频、文本）中找到最相似的内容。举个例子秒懂：假设你有100万张图片，你想找其中和「某张猫咪图片」最相似的10张。如果用传统方法（比如人工比对或普通数据库），可能需要几小时甚至更久。而Milvus可以在毫秒级完成搜索，就像用百度搜文字一样快。核心作用：向量相似度搜索非结构化数据
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- 大数据经典技术解析：Hadoop+Spark大数据分析原理与实践
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作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介大数据时代已经来临。随着互联网、移动互联网、物联网等新兴技术的出现，海量数据开始涌现。而在这些海量数据的基础上进行有效的处理，成为迫切需要解决的问题之一。ApacheHadoop和ApacheSpark是目前主流开源大数据框架。由于其易于部署、高容错性、并行计算能力强、适应数据量大、可编程、社区支持广泛等特点，大大提升了大数据应用的效率和效果。本文通过对Hado
- 【Elasticsearch】Elasticsearch集群在分布式环境下的管理
屿小夏
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文章目录前言一、集群规划与设计1.1集群拓扑结构设计1.2节点角色分配1.3分片与副本配置二、集群管理与运维2.1集群监控2.2故障处理2.3性能优化三、扩展与升级3.1集群扩展3.2集群升级3.3灾备与容灾️总结前言Elasticsearch是一种高度可扩展的开源搜索引擎，可以在大规模分布式环境中处理和存储海量数据。随着数据量的增长，单节点的Elasticsearch难以满足业务需求，因而集群部
- Hadoop基础知识及部署模式
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一、Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力，解决海量数据的存储及海量数据的分析计算问题。广义上的Hadoop是指Hadoop的整个技术生态圈；狭义上的Hadoop指的是其核心三大组件，包括HDFS、YARN及MapReduce.二、Hadoop的发展史Hadoop起源于Lucen
- 智慧医疗伙伴：AI助手与医疗知识库的协同创新
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在数字化转型的大潮中，医疗行业正以前所未有的速度探索提升医疗服务质量、优化医疗资源配置、加速医学研究的途径。AI助手与医疗知识库的协同创新，作为这一探索过程中的关键驱动力，正逐步成为未来医疗环境中不可或缺的智能伙伴。本文将深入探讨AI助手与医疗知识库在未来医疗环境中的协同创新趋势，特别是在临床决策支持、医学研究激发、疾病风险预警等方面的应用前景。一、临床决策支持：从海量数据到精准医疗在信息爆炸的时
- Doris、ClickHouse 和 Flink 这三个技术典型的应用场景
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Doris、ClickHouse和Flink这三个技术在不同业务场景下有各自的成功落地方案，主要用于数据分析、实时计算和高性能查询。以下是一些典型的应用场景：1.ApacheDoris落地方案应用场景Doris适用于海量数据的实时查询和分析，尤其适用于报表查询、OLAP分析和BI工具对接。案例某互联网广告公司业务背景：广告业务需要分析用户点击行为，监测广告投放效果，并进行精准推荐。技术方案：数据来
- 从时间同步到智能调度：TSN时间敏感网络如何提升工厂安全性
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在当今智能制造蓬勃发展的时代，工业设备和生产系统高度互联，让工厂运营效率显著提升的同时，也让网络安全成为不容忽视的挑战。为了在海量数据传输和实时控制中确保系统的稳定与安全，TSN（时间敏感网络）技术得以应用。它通过严格控制延迟、优化流量调度以及实现精密时间同步，为工业自动化提供了一层坚固的安全屏障。从根本上说，工业安全的关键在于确保各个设备和控制信号的稳定传输。首先，IEEE802.1AS协议以其
- Elasticsearch集群部署详解
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文章目录Elasticsearch功能与特性：Elasticsearch单节点安装部署Elasticsearch集群安装部署附件1、安装Java（JDK）2、问题一2、问题二Elasticsearch功能与特性：（1）分布式搜索和分析引擎（2）全文检索，结构化检索，数据分析（3）对海量数据进行近实时的处理分布式：ES自动可以将海量数据分散到多台服务器上存储和检索海量数据的处理：分布式后，可采用大量
- Stream流式输出：一种高效的数据处理方式
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在当今的大数据时代，数据量呈爆炸式增长，如何高效地处理这些海量数据成为了一个重要的问题。Stream流式输出作为一种新型的数据处理方式，能够实时处理数据，提高数据处理效率，因此受到了广泛的关注和应用。本文将介绍Stream流式输出的概念、优点、应用场景以及实现方式。一、Stream流式输出的概念Stream流式输出是一种数据处理方式，它将数据以流的形式进行传输和处理。在这种处理方式中，数据不再是集
- 深入探讨Ceph：分布式存储架构的未来
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在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，数据量呈爆发式增长，传统存储系统在应对海量数据存储、高并发访问以及灵活扩展等方面，逐渐显得力不从心。分布式存储技术应运而生，成为解决现代数据存储难题的关键方案，而Ceph作为分布式存储领域的佼佼者，正日益受到广泛关注和应用。Ceph以其卓越的性能、高可靠性、强大的扩展性以及开源的特性，在众多分布式存储系统中脱颖而出，被广泛应用于云计算、大数据、人工智能等前沿领域。无论是
- 对象存储
Mini＇ miss
pythonjavac#phpc++
对象存储（CloudObjectStorage，COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，具有高扩展性、低成本、可靠安全等优点。通过控制台、API、SDK和工具等多样化方式，用户可简单、快速地接入COS，进行多格式文件的上传、下载和管理，实现海量数据存储和管理。产品概述本页目录：对象存储（CloudObjectStorage，COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，用
- 量化交易如何利用算法模型进行股票筛选？其选股策略包含哪些方面？
量化问财
量化投资程序化炒股券商API算法人工智能python
前言量化交易是一种基于数学模型、统计分析和计算机算法的交易方式，通过系统化的方法筛选股票并进行投资决策。与传统交易依赖主观判断不同，量化交易强调数据驱动和模型优化，能够更高效地捕捉市场机会并控制风险。以下是量化交易通过算法模型选择股票的核心逻辑和方法。一、量化交易选股的核心逻辑量化交易选股的核心在于通过数学模型和算法，从海量数据中挖掘出具有潜在收益的股票。其逻辑主要基于以下几个方面：数据驱动的决策
- 从0-1学习Mysql第七章: 分区与分库分表
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掌握Go语言：编程世界的进阶钥匙学习mysql数据库后端面试
第七章:分区与分库分表在大数据时代，单个数据库或表往往难以应对海量数据带来的存储、查询和维护压力。分区、分表和分库分表技术正是在这种背景下应运而生。它们通过将数据进行逻辑或物理拆分，实现数据管理的灵活性和系统性能的优化。1.分区表的概念与使用场景1.1什么是分区表？分区表是将一个大表按照某种规则（如范围、列表、哈希等）划分为多个逻辑子表的技术。虽然物理上数据仍存储在同一张表内，但查询时数据库可以根
- 十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用
IT时代周刊
2019年5月大数据程序员编程语言hadoop
其中主要工作环节包括：♦大数据采集、♦大数据预处理、♦大数据存储及管理、♦大数据分析及挖掘、♦大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取
- 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
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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
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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
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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
