- 【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持
kakaZhui
llama深度学习pytorchAIGCchatgpt
1.引言Llama模型的一个重要特性是支持长上下文处理。本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点,包括位置编码(positionembedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。2.位置编码的外推实现2.1旋转位置编码(RoPE)基础Llama采用旋转位置编码(RoPE,RotaryPositionEmbedding)来编码token的位置
- 深入解析Vue3响应式系统:从Proxy实现到依赖收集的核心原理
苹果酱0567
面试题汇总与解析课程设计springbootvue.jsjavamysql
深入解析Vue3响应式系统:从Proxy实现到依赖收集的核心原理响应式系统的基本原理作为一个热门的JavaScript框架,Vue在3.x版本中引入了基于Proxy的响应式系统。这个系统的核心思想是利用Proxy对象拦截对数据的访问和修改,从而实现数据的自动更新。当我们改变一个被代理的对象时,相关的视图会自动更新,无需手动干预。这一创新的设计让Vue3在性能和开发体验上都有了大幅度的改进。如何实现
- 对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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
1.背景介绍1.1对话系统的发展历程对话系统,又称聊天机器人(Chatbots),是模拟人类对话的计算机程序。从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体,对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段:基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。例如,ELIZA(1966)是一个模拟心理治疗师的程序,通过模式匹配和关键词识别来生成回复。这些系统只能处理有限的对
- 【llm对话系统】大模型 RAG 之回答生成:融合检索信息,生成精准答案
kakaZhui
人工智能AIGCchatgptllama
今天,我们将深入RAG流程的最后一步,也是至关重要的一步:回答生成(AnswerGeneration)。在这一步,LLM将融合用户问题和检索到的文档片段,生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接,更需要LLM对检索结果进行理解、推理和整合,才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。一、回答生成的目标RAG中回答生成的目标主要包括:准确性(Accuracy):生成的答案需要准确回答用户的问题,并
- 大模型问答机器人的智能化程度
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来,人工智能技术取得了飞速发展,特别是深度学习的兴起,为自然语言处理(NLP)领域带来了革命性的变革。其中,大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统,凭借其强大的语言理解和生成能力,在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
- 用自然语言与mysql数据库对话几种方案的思考
闲云野鹤_SG
数据库mysqlAItext2sql自然语言本地部署大模型
如何用自然语言与mysql数据库对话,而不是用sql语句去查询数据库?处于安全考虑,可训练一个本地大语言模型来完成此项任务,mysql服务器中的数据大约有两万多条记录,服务器的作用主要是记录设备的出库和回库的流水账(即以时间为序的记录),但有一些sql查询比较复杂,必须根据特定的sql语句查询,否则很难得到准确稳定的答案,调试和训练大模型的方法有多种方式,比如lora训练模型,提示词方式,rag方
- 抓包工具:Mitmproxy
一张假钞
爬虫网络httphttps
Mitmproxy是一组工具,它们为HTTP/1、HTTP/2和WebSocket提供交互式、支持SSL/TLS的拦截代理。特性拦截HTTP和HTTPS请求和响应并动态修改它们。保存完整的HTTP对话,以便以后重放和分析。重放HTTP会话的客户端。重放以前记录的服务器的HTTP响应。反向代理模式将流量转发到指定的服务器。MacOS和Linux上的透明代理模式。使用Python脚本对HTTP流量进行
- Java框架介绍:Quartz从入门到进阶(图)
hdy007
Javaquartz框架java作业存储struts
你曾经需要应用执行一个任务吗?这个任务每天或每周星期二晚上11:30,或许仅仅每个月的最后一天执行。一个自动执行而无须干预的任务在执行过程中如果发生一个严重错误,应用能够知到其执行失败并尝试重新执行吗?你和你的团队是用java编程吗?如果这些问题中任何一个你回答是,那么你应该使用Quartz调度器。旁注:Matrix目前就大量使用到了Quartz。比如,排名统计功能的实现,在Jmatrix里通过Q
- 【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE
kakaZhui
llama深度学习人工智能AIGCchatgpt
在自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型已经成为主流。然而,Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。为了让模型理解文本中词语的相对位置,我们需要引入位置编码(PositionalEncoding)。本文将深入探讨LLaMA模型中使用的RotaryEmbedding(旋转式嵌入)位置编码方法,并对比传统的Transformer位置编码方案,分析其设计与实现的优势。1.传
- 社科数据整理汇总 - 3
小王毕业啦
大数据人工智能大数据物联网社科数据
搜索指南:Ctrl+F根据关键字搜索,点击标题可直达下载搜索指南:Ctrl+F根据关键字搜索,点击标题可直达下载搜索指南:Ctrl+F根据关键字搜索,点击标题可直达下载最新全国77个城市建筑物轮廓矢量数据整理2000年-2022年全国31省对外开放程度、经济发展水平、政府干预程度指标数据2007-2022年上市企业气候风险披露、报表词频、文本分析数据2005-2021年上市企业绿色信贷水平全国、分
- DeepSeek简介
RobinDevNotes
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一、DeepSeek是什么?DeepSeek是由中国顶尖AI团队深度求索(DeepSeekInc.)自主研发的通用大语言模型体系,其研发始于2023年,致力于突破认知智能的边界。作为国内首个全面对标GPT-4技术架构的AI大模型,DeepSeek系列涵盖从7B到超千亿参数的完整模型矩阵,在数学推理、代码生成、多轮对话等核心能力上达到国际领先水平。目前已衍生出DeepSeek-R1、DeepSeek
- et中计算机的快捷键,ET软件快捷键
Gyrolt
et中计算机的快捷键
ET软件快捷键1.点模式:F4:要素点模式F5:任意点模式F5:智能点模式2.显示:F6、V:全屏显示F7、B:单屏全屏显示F8:关闭所有皮尺显示F9:显示分类对话框F10:前画面F11:显示隐藏后的裁片F12:关闭英寸白圈表示X:缩小Z:放大C:视图查询Shift+滚轮:按鼠标指定位置放缩,向上放大向下缩小工具面板切换:Alt+Q:打版工具与放码工具切换Alt+W或Alt+E:专业工具与测量工具
- et中计算机的快捷键,ET制版快捷键
weixin_39654465
et中计算机的快捷键
《ET制版快捷键》由会员分享,可在线阅读,更多相关《ET制版快捷键(3页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、ET制版快捷键单键:智能工具P平行线VK_RETURN点偏移A任意文字Q对称修改VK_SPACE清空系统对话框B波浪线R要素镜像VK_F2保存-0C屏幕移动S形状对接VK_F3打开-0D刀口T水平垂直镜像VK_F4要素点捕捉模式E删除U贴边VK_F5任意点捕捉模式F旋转V全屏VK_F6全屏-
- **LLM Gateway:您的智能对话门户**
芮奕滢Kirby
LLMGateway:您的智能对话门户llm-gatewayGatewayforsecure&reliablecommunicationswithOpenAIandotherLLMproviders项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-gateway在人工智能和自然语言处理的浪潮中,LLMGateway以其卓越的设计与功能脱颖而出,为开发者和用户提供
- C# PDF操作之-PDF转EXCEL
Diamond 、
C#C#PDFPDF转EXCELPDF操作
特别说明:需引用Aspose.PDF.dll代码案例:OpenFileDialogopenFileDialog1=newOpenFileDialog();//显示选择文件对话框openFileDialog1.Filter="Allfiles(*.*)|*.*|pdffiles(*.pdf)|*.pdf";openFileDialog1.FilterIndex=2;openFileDialog1.R
- 微信聊天记录批量导出
小软件大世界
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是否曾因为WX聊天记录太多无法导出而苦恼?在手机上导出时间太长,还占用手机使用?网络还不稳定?或者想保存某些重要对话,却发现操作复杂,甚至需要额外工具?今天给大家推荐一款非常实用的PC端WX聊天记录导出神器:wechatDataBackup!功能亮点wechatDataBackup提供了一个类似微信的简易操作界面,让导出聊天记录变得像聊天一样简单。以下是它的核心功能:1、一键导出多类型信息支持的内
- 深入解析Vue3响应式系统:从Proxy实现到依赖收集的核心原理
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深入解析Vue3响应式系统:从Proxy实现到依赖收集的核心原理响应式系统的基本原理作为一个热门的JavaScript框架,Vue在3.x版本中引入了基于Proxy的响应式系统。这个系统的核心思想是利用Proxy对象拦截对数据的访问和修改,从而实现数据的自动更新。当我们改变一个被代理的对象时,相关的视图会自动更新,无需手动干预。这一创新的设计让Vue3在性能和开发体验上都有了大幅度的改进。如何实现
- 盘点50个AI大模型企业和典型产品
大模型玩家
人工智能语言模型ai自然语言处理深度学习大模型
OpenAI:-ChatGPT:是OpenAI推出的非常具有影响力的聊天机器人程序,能够进行自然流畅的对话、文本创作、问题解答等,不断迭代升级,引发了全球对大模型的广泛关注。-GPT-4O:OpenAI的新一代AI模型,在语言理解和生成能力上有进一步提升,能够感知用户的情绪,并针对问题以带有情绪的“嗓音”做出反馈。-Sora:文生视频大模型,可根据文本指令生成复杂且具有一定时长的视频,具有多个镜头
- 检索增强(Retrieval Augmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术
大霸王龙
系统分析业务人工智能
检索增强(RetrievalAugmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术,旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中,如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合,利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说,检索增强包括以
- 一款自适应的 AI 集成开发环境 (IDE)—Trae
蚂蚁在飞-
人工智能
Trae是一款自适应的AI集成开发环境(IDE),通过与您协作工作,帮助您更高效地运行并加速开发进程。Builder模式聊天式项目构建,让开发更快速在构建者模式下,Trae会自动分解并执行任务,优化每个步骤,同时让您能够预览和掌控整个过程。Chat模式在编码过程中,可以随时与AI助手对话,获取关于编程的帮助。无论是解释代码、添加注释、修复错误等,AI助手都能快速响应。•代码片段生成您只需用自然语言
- 轻松实现 vLLM Chat:用 LangChain 替代 OpenAI API
ahdfwcevnhrtds
langchainpython
引言在现代应用中,使用语言模型进行自动化对话生成已经成为一个重要趋势。vLLM作为开源的语言模型实现,可以部署成一个模拟OpenAIAPI协议的服务器,方便成为应用中的替代方案。本篇文章将介绍如何使用LangChain的langchain-openai包来轻松实现vLLMChat。主要内容vLLM概述vLLM可以作为一个服务部署,模拟OpenAIAPI协议,从而成为OpenAIAPI的替代方案。通
- 【ComfyUI专栏】ComfyUI部署质谱CogVideo自定义节点生成视频效果
雾岛心情
ComfyUIAIGC
智谱是一家北京的科技公司,通过提供了各类对话助手和文生图、文生视频等等各类的AI功能,大家可以通过访问网站来了解到质谱的产品,目前有非常多的不同的智谱产品。智普提供了多个不同的AI解决方案,目前能够在ComfyUI中运行的是文生是视频方案CogVideo。ChatGLMhttps://github.com/THUDM/ChatGLM3CogVLMhttps://github.com/THUDM/C
- ESP32 之 ESP-IDF 教学(十二)WiFi篇—— LwIP 之 TCP 通信
Augtons正(单片机)
ESP32教学专栏(基于ESP-IDF)udptcp/ip单片机物联网c语言
本文章来自原创专栏《ESP32教学专栏(基于ESP-IDF)》,讲解如何使用ESP-IDF构建ESP32程序,发布文章并会持续为已发布文章添加新内容!每篇文章都经过了精打细磨!↓↓↓通过下方对话框进入专栏目录页↓↓↓CSDN请求进入目录_Ox是否进入ESP32教学导航(基于ESP-IDF)?确定文章目录一、建立连接——ESP32作TCPClient客户端1.TCPClient的基本思路2.TCPC
- 打造你的聊天助手:使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端
墨夶
C#学习资料1c#chatgpt开发语言
打造你的聊天助手:使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端在这个人工智能飞速发展的时代,ChatGPT以其卓越的对话能力和智能回答在聊天领域引起了革命。你是否想过将这种能力融入到你的控制台应用中,让命令行界面也能拥有智能对话的体验?本文将带你一步步使用C#、OpenAI的API和Spectre.Console库,创建一个功能强大的控制台ChatGPT客户
- 探索未来对话的边界:Mixture-of-Agents(MoA)——大型语言模型的集体智慧引擎
潘俭渝Erik
探索未来对话的边界:Mixture-of-Agents(MoA)——大型语言模型的集体智慧引擎项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoA在当前人工智能的浪潮中,我们迎来了一个令人兴奋的技术突破——Mixture-of-Agents(MoA),它标志着大型语言模型(LLM)能力提升的新纪元。本文将引领您深入探索这一革命性项目,揭示其技术精粹,展望应用前景,并
- 【llm对话系统】大模型RAG之基本逻辑
kakaZhui
人工智能数据库AIGCchatgptllama
大模型RAG之基本逻辑:让LLM更精准地回答你的问题(降低幻觉)你是否遇到过这样的情况:当你向LLM提问时,它可能会给出一些“一本正经胡说八道”的答案,或者无法回答一些特定领域的专业问题?为了解决这个问题,RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)技术应运而生。RAG将检索(Retrieval)和生成(Generation)结合起来,让LLM在回答问题时,能
- 【llm对话系统】基于llm的实时多轮对话如何做kv cache
kakaZhui
人工智能前端算法chatgptAIGC
问题分析用户流式输入,同步KVCache轮次切换,context动态新增如何同步进行KVCache整体方案随着用户输入新的信息,context会动态增长。为了提高LLM的响应速度和效率,我们通常会使用KVCache来存储context的向量表示,以便快速检索相关信息。当context动态新增时,我们需要同步更新KVCache,以下是几种常见的方法:1.实时计算:原理:每当context新增内容时,
- 【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF
kakaZhui
人工智能chatgptllama
一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界,对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。
- 解决elementui的dialog对话框过高会被拖动的bug
_best
前端elementuivue.jsjavascript
在使用elementUI过程中,当dialog对话元素过多长处浏览器高度是,点击标题就会跳成如下图这样,上方会被遮挡且无法拖动上去:解决方法是通过设置css固定top及left禁止拖动,核心css代码:/deep/.el-dialog{top:15%!important;left:0!important;}
- el-dialog内容大于高度时可滑动
大叔是90后大叔
vue前端vue.jsjavascriptelementui
el-dialog内容大于高度时可滑动在ElementUI中,当el-dialog对话框的内容高度超过其可视区域时,默认情况下并不会自动出现滚动条。为了让内容在高度超出时能够滚动,你需要对el-dialog的内容部分进行一些样式调整。以下是一个简单的实现方法,通过给el-dialog__wrapper或el-dialog__body添加自定义样式来实现滚动:打开对话框这是第{{n}}行内容。取消确
- 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