- AGI的学习与适应能力
AGI大模型与大数据研究院
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
“AGI的学习与适应能力”1.背景介绍1.1人工通用智能(AGI)的定义人工通用智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是指能够像人类一样具有广泛的理解和学习能力、可以完成多种复杂任务的人工智能系统。与狭义人工智能(NarrowAI)专注于特定领域和特定任务不同,AGI旨在模拟人类整体认知能力,包括感知、推理、学习、计划、创造力和自我意识等。1.2AGI的重要性和
- 【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论:K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)
SomeB1oody
Python机器学习机器学习算法python聚类分类算法
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(关注即可查看全文),对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(=・ω・=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类,是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离:dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
- LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key
背太阳的牧羊人
模型微调llama人工智能大模型微调
在LLaMA-Factory进行SFT(Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调)时,训练数据的格式非常重要,因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。identity.json文件的数据采用了“instruction”、“input”、“output”这三个key,它们的作用如下:Key作用示例“instruction”代表用户给AI的指令(问题或任务
- Umi-OCR 使用与安装教程
平依佩Ula
Umi-OCR使用与安装教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/um/Umi-OCR1.项目目录结构及介绍Umi-OCR的项目结构精心组织,以支持其多方面功能。以下是主要组成部分的概览:Umi-OCR├──Umi-OCR.exe#主执行文件,Windows平台上直接运行的程序├──umi-ocr.sh#Linux上的启动脚本└──UmiOCR-data├──ma
- node mysql limit,nodejs mysql 实现分页的方法
日签君AIUX
nodemysqllimit
这两天学习了nodejsmysql实现分页,很重要,所以,今天添加一点小笔记。代码如下varexpress=require('express');varrouter=express.Router();varsettings=require('../settings.js');varmysql=require('mysql2');router.get('/',function(req,res,nex
- Tailwindcss开启黑夜模式
巴巴博一
vue.jscss
本篇讲述如何使用tailwindcss切换白天黑夜主题tailwindcss自带的暗夜切换会比css自带的theme主体切换来得方便很多,学习成本也很低,只要求会用tailiwndcss1,tailwindcss.config有两种暗夜模式切换,媒体查询和手动类切换。手动控制需要开启类模式//tailwind.config.jsexportdefault{...darkMode:'class',/
- Vue2快速入门
Vic2334
前端vue.js前端框架vue快速入门
1.概念理解什么是vue?Vue.js是一套构建用户界面的渐进式框架。Vue从设计角度来讲,虽然能够涵盖这张图上所有的东西,但是你并不需要一上手就把所有东西全用上,因为没有必要。无论从学习角度,还是实际情况,这都是可选的。声明式渲染和组件系统是Vue的核心库所包含内容,而客户端路由、状态管理、构建工具都有专门解决方案。这些解决方案相互独立,你可以在核心的基础上任意选用其他的部件,不一定要全部整合在
- FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架
陆可鹃Joey
FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型,专注于视频去噪。该项目由MatteoTassano开发并维护,旨在提供一种快速且有效的解决方案,以消除视频中的噪声,同时保持图像细节和自然纹理。它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量,确保在
- 手撕multi-head self attention 代码
心若成风、
自然语言处理语言模型transformer
在深度学习和自然语言处理领域,多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕获到丰富的上下文信息。下面,我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换,然后分别计算自注意力得分,最后将所有头的输出进行拼接,并通
- 【STM32】USART串口收发HEX数据包&收发文本数据包
傍晚冰川
stm32网络嵌入式硬件单片机笔记学习c语言
有关串口知识参考:【STM32】USART串口协议&串口外设-学习笔记-CSDN博客HEX模式/十六进制模式/二进制模式:以原始数据的形式显示文本模式/字符模式:以原始数据编码后的形式显示参考上面文章查看ASCII编码表HEX数据包包头包尾和载荷数据重复问题的解决方法:解决思路方法文本数据包文本模式有大量的字符可以作为包头包尾,可以有效避免载荷数据和包头包尾重复的问题HEX数据包和文本数据包两者的
- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
odoo中国
AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
- DeepSeek-辅助NS3学习和功能调试
wenxin-
学习php开发语言DeepSeekNS3
文章目录一、前言二、DeepSeek回答**1.MAC层替换导致的兼容性问题****可能原因**:**验证方法**:**2.路由表未正确建立****可能原因**:**验证方法**:**3.LR-WPAN物理层限制****可能原因**:**验证方法**:**4.AODV协议配置错误****可能原因**:**验证方法**:**5.网络层与MAC层地址映射问题****可能原因**:**验证方法**:**
- 深入理解C++内存管理机制
qzw1210
C++c++学习笔记
侯捷C++系列课程学习笔记:深入理解C++内存管理机制在侯捷老师的C++系列课程中,内存管理是一个极其重要且深刻的主题。通过对这部分内容的学习,我对C++的内存管理机制有了更深入的理解,特别是关于new/delete操作符、内存池设计以及智能指针的应用。一、C++内存分配的层次结构侯捷老师在课程中清晰地阐述了C++内存分配的层次结构,这让我对整个内存管理体系有了全局的认识:最底层:操作系统提供的内
- RAW图与BAYER图异同
越甲八千
【opencv学习】【海康相机视觉案例】计算机视觉人工智能
RAW图是一种未经处理、未压缩的图像文件格式,它记录了图像传感器捕捉到的原始数据,包含了拍摄时的大量图像信息。下面从多个方面详细介绍RAW图:参考:B站大清光学定义与基本概念定义:RAW文件是图像传感器将捕捉到的光源信号转化为数字信号的原始数据。相机在拍摄时,光线通过镜头到达图像传感器,传感器将光线的强度、颜色等信息转化为电信号,再经过模数转换变成数字数据,RAW格式直接保存这些原始数据,而不经过
- TidyBot++:用于机器人学习开源的完整移动机械手
三谷秋水
计算机视觉智能体人工智能机器人开源人工智能机器学习深度学习
24年12月来自普林斯顿、斯坦福和dexterity.ai的论文“TidyBot++:AnOpen-SourceHolonomicMobileManipulatorforRobotLearning”。要充分利用模仿学习在移动机械操作方面的最新进展,需要收集大量人工引导的演示。本文提出一种开源设计,用于设计一种廉价、坚固、灵活的移动机械手,该机械手可支撑任意臂,从而实现各种现实世界的家用移动机械操作
- elasticsearch analyzer 学习笔记
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elasticsearch代码分析及扩展elasticsearchanalyzertoken
基本定义analyzer执行将输入字符流分解为token的过程使用场景在indexing的时候,也即在建立索引的时候在searching的时候,也即在搜索时,分析需要搜索的词语analysisCharacterfiltering(字符过滤器):使用字符过滤器转换字符Breakingtextintotokens(把文字转化为标记):将文本分成一组一个或多个标记Tokenfiltering:使用标记过
- Android StrictMode 使用与原理深度解析
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AndroidStrictMode是Android系统提供的一种开发者工具,用于检测应用主线程中不合理的耗时操作(如磁盘I/O、网络请求等)和内存泄漏问题。通过配置策略和惩罚机制,它帮助开发者在早期发现潜在性能问题,提升应用流畅性。以下从使用方式和实现原理两方面进行深度解析。一、StrictMode使用详解1.基础配置在Application或Activity的onCreate()中初始化Stri
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目录为什么要做特征归一化/标准化?常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling?什么时候不需要FeatureScaling?归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
- Redis7——进阶篇(四)
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Redis系列redis缓存学习redis经典面试题
前言:此篇文章系本人学习过程中记录下来的笔记,里面难免会有不少欠缺的地方,诚心期待大家多多给予指教。基础篇:Redis(一)Redis(二)Redis(三)Redis(四)Redis(五)Redis(六)Redis(七)Redis(八)进阶篇:Redis(九)Redis(十)Redis(十一)接上期内容:上期完成了缓存双写一致性方面的学习。下面学习HyperLogLog/Geo/Bitmap实际案
- 面试运维没工作经验怎么办?_没有运维经验去面试运维岗位
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面试运维职场和发展网络安全web安全网络程序员
面试运维没工作经验怎么办大家都知道面试,都是需要工作经验,刚转行或者刚毕业哪里有什么经验呢?面试时候基本都是被拒之门外怎么办:今天我分享下我的经验:面试简历方面:一定要对自己的简历很熟悉,简历写得技能一定能说出一二,因为面试官很多问题都是挑的你的简历你写得问的,比如你写了熟练mysql主从同步原理集群搭建,一般肯定会问你,主从同步原理呀,如果你写了都说不出来,面试官咋样,肯定回家等通知了如果面试官
- 【Gee】项目总结:模仿 GIN 实现简单的 Golang Web 框架
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文章目录Gee项目回顾Gee项目总结Golang已经具备基础的web功能,为什么还需要web框架?作为web框架,Gee框架完成了哪些功能?如何用Gee来构建web项目?Gee项目回顾上个月月末我按照Geektutu的教程,实现了Gee这个基于Golang的简单Web框架,但是一直没有进行复盘总结。学习Gee的八篇文章的链接如下:【Gee】7天用Go从零实现Web框架Gee【Gee】Day1:HT
- Julia语言的学习路线
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包罗万象golang开发语言后端
Julia语言学习路线指南引言在编程语言层出不穷的今天,Julia作为一门新兴的高级编程语言,以其出色的性能和易用性逐渐获得了越来越多的关注。特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域,Julia的表现十分出色,成为研究人员和开发者的热门选择。本文将为希望学习Julia语言的读者提供一条详细的学习路线,包括基础知识、工具、库、项目和实践经验等,帮助大家有效地掌握这门语言。一、了解Julia语言在开
- 软考高级《系统架构设计师》知识点(十三)
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系统架构
系统架构设计软件架构的概念一个程序和计算系统软件体系结构是指系统的一个或者多个结构。结构中包括软件的构件,构件的外部可见属性以及它们之间的相互关系。体系结构并非可运行软件。确切地说,它是一种表达,使软件工程师能够:分析设计在满足所规定的需求方面的有效性:在设计变更相对容易的阶段,考虑体系结构可能的选择方案;降低与软件构造相关联的风险。软件构件简单到可以是程序模块或者面向对象的类,也可以扩充到包含数
- php openssl tls1.2,openssl建立tls1连接过程(s->state的变化过程)
开源故事
phpopenssltls1.2
以下是调用openssl建立tls1连接过程中,openssl内部对握手阶段的处理过程,可以对照抓包观察以下服务端和客户端是并行进行的,只是需要接收对端消息时才会进入等待状态.为方面理解,所以将客户端和服务端的处理按顺序排好.具体的状态转换代码请见:server端/ssl/s3_srvr.c的ssl3_accept方法client端/ssl/s3_clnt.c的ssl3_connect方法clie
- N个utils(处理日期)
庖丁解java
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解释一下为什么会在java学习教程中放js的代码.1,最直接的肯定是我有时候会写js,而一些经典的逻辑,又不想新开前端文章,索性就放一起.2,java的面向对象太完善了,这也是我写文章的原因,导致写java代码很难学习到面向过程的编程思想,正好,原生js的代码,很大程度上写起来用的思维方式,很雷同面向过程的思考方式.算个补全,对写java代码,理解java代码,大有裨益.(这不是作者胡乱找补,写j
- 大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&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
大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、LaMDA等,在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力,但同时也引发了
- 提出机器人自主学习新范式,深大团队最新顶会论文,刷新6大复杂任务SOTA
量子位
关注前沿科技量子位让机器人轻松学习复杂技能有新框架了!深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室李坚强教授团队联合鹏城国家实验室、北京理工莫斯科大学,提出了奖励函数与策略协同进化框架ROSKA。在多个高维度机器人任务上,在仅使用89%训练样本的情况下,比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知,随着机器人技术的快速发展,其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。然而在多自由度机器人控制领域,传统
- 这些 JavaScript 编码习惯,让你最大程度提高你的项目可维护性!
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javascript开发语言ecmascript
前言:因为JavaScript语言是一门极其松散、极其自由的语言,这意味着我们可以随心所欲的操作它,这是他的优点,但同时也是它的缺点。在编码过程中,我们需要一种良好的规范或者习惯来保持应用程序的一致性和可维护性。而今天我们要说的就是,怎么在日常编码中通过一些的良好的编码习惯,从你编码的基础层面就能使得你的JavaScript代码可以更好维护。什么是可维护性?很多人学习前端,可能是从各种不同的渠道获
- 【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程
无水先生
AI原理和python实现人工智能综合人工智能算法
一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间(通常是2D或3D)来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类,以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中,我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么?2.1什么是t-SNE?
- 数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践
kkchenkx
数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域,数据降维是一种关键的技术,用于减少数据集的维度,同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据,还能在高维数据中发现潜在的模式和结构,这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解,通过降维,我们可以将其转换为二维或三维空间,便于可视化
- 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