- 安装CUDA以及GPU版本的pytorch
lskkkkkkkkkkkk
Pythonpytorch人工智能python
使用pytorch进行深度学习的时候,往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议:检查cuda的版本是否适配自己的GPU。打开NVDIA控制面板,点击左下角“系统信息”,然后就可以看到NVDIAGPU的详细信息,其中就包含了CUDA的版本。在官网安装合适版本的cuda-toolkit。安装了cuda,但是命令行输入nvcc-V报错显示没有nvcc这时候可能没
- 医院HIS接入大模型:算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算
Allen_LVyingbo
数智化医院2025健康医疗人工智能动态规划python
一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下,医院信息系统(HospitalInformationSystem,HIS)作为医疗信息化的核心枢纽,承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据,对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而,传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时,逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展,大模型
- 读论文:Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)
LastWhisperw
语言模型人工智能自然语言处理
基于线性序列(例如SMILES)或图表示的的分子生成模型已经吸引了基于结构的药物设计领域的广泛关注,但这些模型在捕获3维空间交互时还不够强,也因此经常生成我们不希望产生的分子结构。为了解决这些问题,我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案,将语言模型和几何深度学习技术结合起来。为了帮助模型学习分子拓扑学和原子的空间位置,我们还提出一个新的分子表示方法,基于片段的简化分子xxxx
- 都在这,DeepSeek完整版学习手册【清华大学1-5弹】(无套路,免费下载)
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学习AIGC人工智能AI写作AI编程
DeepSeek课程链接:https://pan.quark.cn/s/517afdb4419c前段时间,清华大学发布了一份AI教学课程—《DeepSeek从入门到精通》,课程以浅显易懂的方式讲解了DeepSeek的相关知识,比如提示词的应用技巧、调教AI的秘籍等,课程发布当天就在网络上迅速走红,被誉为“清华第一版”。紧接着,清华大学又推出了第二弹课程—《DeepSeek如何赋能职场应用?》。很快
- 点云配准技术的演进与前沿探索:从传统算法到深度学习融合(1)
点云SLAM
点云数据处理技术算法深度学习点云数据处理点云配准刚体变换
1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中,点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看,点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构,每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息,这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如,在对古建筑进行三维建模时,通过点云数据
- 手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对(附源码)
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痛点目前,常用的人脸识别算法大多基于Python开发,因为Python对深度学习框架的支持较好,且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而,对于Java开发者来说,这种情况并不十分友好。传统上,Java开发的人脸识别算法主要依赖OpenCV,但与基于深度学习的算法相比,OpenCV的精度相对较低。此外,若Java开发者希望使用Python实现的算法,还需要安装Python环境,并且熟
- 书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》
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书籍:BuildingScalableDeepLearningPipelinesonAWS:Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者:AbdelazizTestas出版:Apress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》01书籍介绍本书是您在亚马逊网络服务(AWS)上创建强大且端到端深度学
- 人工智能和云时代的五大DBA关注点
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数据库管理员(DBA)的角色在不断演变,以适应技术和应用开发方式的变化。过去,DBA主要侧重于管理物理硬件和软件,而现在,他们发现自己正在驾驭由云技术、人工智能驱动的自动化以及不断增长的数据所构成的复杂情况。2025年伊始,让我们来探讨一下让DBA夜不能寐的五大问题。数据安全和隐私数据泄露事件不断成为头条新闻,其后果可能是毁灭性的。DBA站在保护敏感信息的第一线。根据IBM最近的一项研究,数据泄露
- 全面分析 DeepSeek 的新开源 FlashMLA
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导言著名的人工智能公司DeepSeek最近开源了FlashMLA,这是一款针对HopperGPU上的多头潜意识(MLA)进行了优化的高性能解码内核。这一进展对于大型语言模型(LLM)来说意义重大,因为大型语言模型在推理过程中面临内存和计算方面的挑战,尤其是长序列。本报告深入探讨了FlashMLA的技术细节、性能指标、应用和未来影响,为研究人员、开发人员和人工智能爱好者提供了全面的了解。背景介绍多头
- DeepSeep开源周,第三天:DeepGEMM是啥?
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DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库,专为深度学习场景设计。矩阵乘法(GEMM)是深度学习模型的核心运算(如全连接层、卷积层等),其性能直接影响训练和推理效率。DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术,显著提升计算速度,适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务(如LLM训练/推理),降低延迟,提升吞吐量。支持混合精度计算
- 评估您的数据是否可用于人工智能的三个考虑因素
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评估您的数据是否可用于人工智能的三个考虑因素多数组织正在人工智能和生成性人工智能的炒作中迷失方向。在许多情况下,他们并没有准备好人工智能项目所需的数据基础。三分之一的高管认为,只有不到50%的组织有了人工智能所需的数据,而多数组织并未准备好。因此,在开展人工智能项目之前,奠定正确的基础至关重要。在评估准备情况时,主要考虑因素如下:可用性:您的数据在哪里?类目:您将如何记录和协调您的数据?质量:优质
- 【DeepSeek从入门到精通】清华大学出品300页DeepSeek教程,最新完整版。
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学习自然语言处理AIGCAI写作python
DeepSeek资料链接:https://pan.quark.cn/s/862e3c3fcdbf今年,DeepSeek热度居高不下,从硅谷巨头到国内BAT,从MIT实验室到清华智算中心,DeepSeek正以王者之姿横扫AI圈!年后清华大学团队相继推出了DeepSeek相关的5份学习教程,帮助用户高效学习AI,从入门到精通,300页资料汇总!完整版资料已放在开头,大家自行领取。
- DeepSeek 开源周:DeepEP 项目详解,GPU 压榨计划启动!
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引言就在今天,2025年2月25日,DeepSeek再次为人工智能社区带来了一场技术盛宴——DeepEP项目的开源。这个旨在优化GPU性能的工具一经发布便迅速获得了广泛的关注和赞誉,短短两小时内就斩获了超过1000个Star。本文将详细介绍DeepEP的功能、应用场景以及如何使用它来提升AI训练和推理的效率。DeepEP概述功能与作用DeepEP是一个专门针对Mixture-of-Experts(
- DeepSeek API是什么
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DeepSeekAPI是一个提供人工智能服务的接口,它允许开发者通过简单的API调用来实现各种高级的自然语言处理(NLP)任务,如文本生成、对话系统、文本摘要、问答系统等。DeepSeekAPI通常基于先进的大模型,如Transformer架构的模型,提供了强大的语言理解和生成能力。DeepSeekAPI的特点易于集成:开发者可以通过简单的HTTP请求调用API,无需深入了解底层模型的具体实现。高
- 无人机定点运输技术!
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核心要点定位与导航GPS/北斗定位:依赖卫星系统实现高精度定位。视觉导航:通过摄像头和计算机视觉技术识别环境。惯性导航:利用加速度计和陀螺仪进行位置推算。路径规划避障算法:实时检测并避开障碍物。动态路径调整:根据环境和任务需求实时优化路径。通信系统实时通信:确保无人机与控制中心保持稳定连接。数据加密:保障通信安全,防止干扰或劫持。负载与续航电池技术:提升续航能力。负载能力:优化设计以承载更多货物。
- 电子科大考研经验分享
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最近有好多学弟学妹问我考研相关的问题,我大致总结了一下,无非就是考研和就业相关的问题。趁着我还没忘记,写一篇博客跟大家分享一下我的考研经历,给大家做个参考。先说考研选择大于努力选择大于努力,这是我考完研之后最大的感受。举个栗子:今年中科大的软件,400多分的人有400多个,这意味着如果你初试成绩不在400以上,上岸的机会就很渺茫了,反观中山大学的人工智能,320多分就排到了第二名。所以正确评估自己
- DeepSeek为云厂商带来新机遇,东吴证券看好AI带动百度智能云增长
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近日,摩根士丹利(亚洲)发布研究报告《DeepSeek-AlBifurcation》,报告指出DeepSeek的爆火催生了低成本人工智能市场,为数据中心、芯片及云服务提供商带来新的发展机遇。同时,东吴证券发布研究报告维持百度“买入”评级,看好AI给集团云业务带来新发展机遇。在百度发布的2024年第四季度及全年财报中显示,百度智能云业务第四季度营收同比增长26%,在国内大模型市场中标项目数、行业覆盖
- 计算机视觉实战|Mask2Former实战:轻松掌握全景分割、实例分割与语义分割
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一、引言上一篇文章《计算机视觉|Mask2Former:开启实例分割新范式》,我们学习了Mask2Former的框架原理、优缺点以及应用领域。今天要带大家一起探索一个强大的图像分割工具——Mask2Former。作为一名技术博主,我的目标是让复杂的概念变得简单易懂,即使你是刚入门的小白,也能通过这篇文章学会使用Mask2Former进行全景分割、实例分割和语义分割。我会用通俗的语言一步步讲解,还会
- 当AI搜索撕开传统搜索的裂缝,警惕AI搜索的“信息茧房”
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大家好,我是Shelly,一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练,体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具,拥抱AI时代的到来。人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI:年度展望:2025年AI与社会发展关键事件的深度思考(每年一篇,十年为期)数字世界正在经历一场无声的地震,谷歌工程师发现,
- 在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入
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在现代人工智能应用中,尤其在诸如检索增强生成(RAG)和文档问答等任务中,低延迟是一个至关重要的指标。Intel的IPEX-LLM是一种专门为IntelCPU和GPU优化的PyTorch库,能够在包括本地PC上的集成显卡和独立显卡(如Arc、Flex和Max)在内的Intel硬件上以极低的延迟运行大型语言模型(LLM)。本文将介绍如何在IntelGPU上结合LangChain使用IPEX-LLM进
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目录文心大模型简介文心大模型vs.OpenAIGPT系列应用构建实例API集成详细步骤准备工作获取AccessToken发起API请求API的调试和常见问题的解决进阶应用安全性和最佳实践总结与未来展望随着大型语言模型(LLMs)在全球范围内的兴起,百度文心大模型(ERNIE)已成为人工智能领域的一颗耀眼新星。对标OpenAI的GPT系列,文心大模型致力于为中文用户提供卓越的自然语言处理能力,广泛赋
- 用 ActionNode 重构技术文档助手:从原理到实践的深度解析
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目录什么是ActionNode?为什么用ActionNode重构技术文档助手?系统架构:从多智能体到ActionNode示例代码实现:技术文档助手中的ActionNode总结在数字化时代,技术文档的重要性日益凸显。一份清晰、准确的文档不仅能帮助用户快速上手,还能提升产品的专业形象。然而,撰写高质量的技术文档往往耗时费力。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自动生成技术文档成为可能。MetaGPT框
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述原始-对偶算法是用于解决特定类型变分问题(即,寻找一个函数以最小化某个泛函)的算法。特别地,图像去噪可以被视为一种变分问题,因此可以使用原始-对偶算法来进行去噪,这正是这里实现的内容。需要注意的是,此实现取自2013年7月的一篇博客文章[194],该文章还包含了(
- 专访微软CEO:AGI并非真正基准,AI行业也不会“赢家通吃”
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【编者按】日前,微软首席执行官SatyaNadella在参加由知名科技播客主持人DwarkeshPatel主持的播客节目DwarkeshPodcast时,谈到了他对当前人工智能(AI)/通用人工智能(AGI)的前景、量子计算的革命性进展,以及科技如何推动全球经济变革的看法。当各家公司都在争先恐后地追逐AGI时,Nadella在访谈中却语出惊人,“我们自己宣称达成某个AGI的里程碑,对我来说,那只是
- 人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才
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FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮,在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。随着人工智能理论和技术日益成熟,FPGA在人工智能方面的应用也越来越多,特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。人工智能与FPGA的灵活应用,对人工智能专业人才培养提出了更高要求。英特尔®FPGA
- 正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力
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在机器学习和深度学习中,提高模型的泛化能力至关重要,正则化技术和模型融合是两种有效的手段,以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项,来限制模型的复杂度,防止模型过拟合训练数据,从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。正则化项通常与模型的参数相关,通过惩罚过大的参数值,使模型更加平滑和简单。常见方法L1正则化(Lasso正则化)原理:在损失函
- 【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习:深入解读矩阵及其运算
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人工智能基础知识学习线性代数人工智能学习矩阵及其运算
矩阵及其运算:人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能(AI)和机器学习的数学基础,而矩阵作为其核心概念之一,承担着数据表示、变换和运算的重任。矩阵不仅在数据科学中广泛应用,更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。本文将深入探讨矩阵的基本概念、性质及其运算,通过详细的数学公式、推导过程和代码示例,帮助读者更好地理解矩阵在AI中的应用。第一章:矩阵的基本概念1.1矩阵的定义
- 深度学习笔记线性代数方面,记录一些每日学习到的知识
肆——
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记录一些每日学习到的新知识:torch:Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架,是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter:JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序,便于创建和共享程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown。用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。只有一个轴的张量,形状只有一个元素torch.a
- AI 在未来相机领域的应用前景如何?
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人工智能数码相机智能电视
和你一起终身学习,这里是程序员Android人工智能(AI)在手机相机领域的应用已成为近年来技术创新的核心驱动力之一。随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步,AI正在重新定义手机摄影的可能性,并为未来带来更多颠覆性潜力。以下是AI在手机相机中的关键潜力方向及具体应用场景:经典好文推荐,通过阅读本文,您将收获以下知识点:1.计算摄影的深度进化多帧合成与超分辨率:AI通过分析多张连续拍摄的帧(
- 云平台结合DeepSeek的AI模型优化实践:技术突破与应用革新
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程序员的知识储备1经验分享
云平台与AI模型的深度结合已成为推动人工智能技术落地的重要驱动力。DeepSeek(深度求索)作为前沿AI模型的代表,通过与云计算的深度融合,在技术架构和应用场景层面实现了突破性进展。以下从技术突破和应用革新两个维度进行系统解析:---###**一、技术突破:云原生AI架构的进化**####1.**弹性算力调度体系**-**动态资源分配**:基于Kubernetes的智能调度器实现GPU资源的细粒
- 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