- “八皇后问题”解题思路与 C 语言代码实现
CoreFMEA软件
技术算法c语言算法八皇后问题解题思路
简介“八皇后问题”是一个经典的算法问题,也是回溯算法的典型应用案例。它的目标是在一个8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任意两个皇后都不能互相攻击,即不能处于同一行、同一列或同一斜线上。问题背景提出:由德国数学家马克斯·贝瑟尔于1848年提出,后经高斯等数学家研究。解的数量:高斯最初认为有76种解,后来通过图论方法确定共有92种不同的摆放方式。扩展:该问题可推广为“n皇后问题”,即在n×n的棋
- 【算法】滑动窗口 算法详解
让我们一起加油好吗
算法算法c语言数据结构滑动窗口leetcode
文章目录1.滑动窗口简介2.OJ练习2.1长度最小的子数组思路一:暴力求解优化:由暴力求解到滑动窗口滑动窗口的使用思路二:滑动窗口2.2最大连续1的个数思路:滑动窗口+zero计数器2.3将x减到0的最小操作数思路:逆向思维+滑动窗口1.滑动窗口简介滑动窗口(SlidingWindow)是一种在计算机科学中用于解决各种子数组或子字符串问题的技术。滑动窗口技术通过维护一个固定大小的窗口在数组或字符串
- 算法随笔_62: 买卖股票的最佳时机
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上一篇:算法随笔_61:二进制求和-CSDN博客=====题目描述如下:给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第
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信奥赛CSP-J复赛集训(模拟算法专题)(1):P8813[CSP-J2022]乘方题目描述小文同学刚刚接触了信息学竞赛,有一天她遇到了这样一个题:给定正整数aaa和bbb,求aba^bab的值是多少。aba^bab即bbb个aaa相乘的值,例如232^323即为333个222相乘,结果为2×2×2=82\times2\times2=82×2×2=8。“简单!”小文心想,同时很快就写出了一份程序,
- 代码随想录算法训练营Day5| LeetCode 242 有效的字母异位词、349 两个数组的交集、202 快乐数、1 两数之和
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哈希表基本概念哈希表(hashtable)是一种数据结构,用于储存键值对数据。它可以理解为一个固定大小(NNN)的桶数组,每个桶都有一个编号([0,N−1][0,N-1][0,N−1])。当你想存一个键值对时,哈希函数会把键转换成一个对应的索引,告知你这个值应该存入哪个桶。即将条目(k,v)(k,v)(k,v)储存在桶A[h(k)]A[h(k)]A[h(k)]中。查找时,只需用相同的哈希函数计算出
- 【从零开始的LeetCode-算法】3270. 求出数字答案
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给你三个正整数num1,num2和num3。数字num1,num2和num3的数字答案key是一个四位数,定义如下:一开始,如果有数字少于四位数,给它补前导0。答案key的第i个数位(1=1;i/=10){intnum=Math.min(Math.min(num1/i,num2/i),num3/i);num1%=i;num2%=i;num3%=i;res+=num*i;}returnres;}}
- std::sort 排序算法本质
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使用了内省排序(Introsort)现代标准库实现中,std::sort通常使用内省排序(Introsort),它是一种混合排序算法,结合了以下三种算法的优点:快速排序作为主要算法,平均情况下效率很高O(nlogn)O(n\logn)O(nlogn)堆排序当快速排序的递归深度过大(可能导致O(n^2))的最坏情况)时,切换到堆排序,保证最坏复杂度为O(nlogn)O(n\logn)O(nlog
- 基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
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一、介绍害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)","蜜蜂(bees)","甲虫(beetle)","毛虫(catterpillar)","蚯蚓(earthworms)","蜚蠊(earwig)","蚱蜢(grasshopper)","飞蛾(moth)","鼻涕虫(slug)","蜗牛
- 遗传算法基础讲解
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一、遗传算法基础1.什么是遗传算法?一种模拟生物进化过程的优化算法,基于达尔文的“自然选择”和“遗传学理论”。核心思想:通过选择(优胜劣汰)、交叉(基因重组)、变异(基因突变)操作,逐步逼近问题的最优解。2.为什么用遗传算法?适用性强:解决复杂的非线性、多峰、离散或连续优化问题。无需梯度信息:对目标函数的数学性质要求低,适合黑箱优化。全局搜索能力:通过种群并行搜索,避免陷入局部最优,适合多维优化。
- 大模型入门
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大模型技术演进的核心脉络当前大模型技术已进入"参数规模+架构创新"双轮驱动阶段。2025年的最新趋势显示,万亿级参数模型在稀疏激活(如Mixture-of-Experts)与动态路由技术加持下,推理成本较传统密集模型降低57%。Transformer架构的持续演进体现在位置编码改进(如RoPE旋转位置编码)、注意力机制优化(FlashAttention算法提升30%训练速度)以及层级结构创新(深度
- 【计算机网络入门】TCP拥塞控制
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目录1.TCP拥塞控制和TCP流量控制的区别2.检测到拥塞该怎么办2.1如何判断网络拥塞?3.慢开始算法+拥塞避免算法4.快重传事件->快恢复算法5.总结1.TCP拥塞控制和TCP流量控制的区别TCP流量控制是控制端对端的数据发送量。是局部的概念。TCP拥塞控制是控制整个网络中每台主机的数据发送量。是整体的概念。2.检测到拥塞该怎么办接收窗口代表数据的接收方接收数据的能力;拥塞窗口代表当前网络传输
- 力扣的第34题 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
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1.题目给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums,和一个目标值target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值target,返回[-1,-1]。你必须设计并实现时间复杂度为O(logn)的算法解决此问题。1.1示例输入:nums=[5,7,7,8,8,10],target=8输出:[3,4]输入:nums=[5,7,7,8,8,10],target=6输出:
- 2024论文AIGC降重避雷指南:这些“坑”千万别踩!
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政策背景:“2024年知网/维普新增AIGC检测模块,高校严查AI生成内容。据公开数据,某985院校硕士论文初检AIGC率超标比例达35%。”常见误区分析:误区1:直接复制AI生成的口语化结论→被算法标记“非学术表达”;误区2:虚构参考文献→查重率飙升+学术诚信风险;误区3:忽略图表公式规范性→格式问题被导师驳回。合规建议:表达优化:使用专业工具替换AI生成的松散句式(例:将“总而言之”改为“综上
- 基于hive的电信离线用户的行为分析系统
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标题:基于hive的电信离线用户的行为分析系统内容:1.摘要随着电信行业的快速发展,用户行为数据呈现出海量、复杂的特点。为了深入了解用户行为模式,提升电信服务质量和精准营销能力,本研究旨在构建基于Hive的电信离线用户行为分析系统。通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据,利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理,采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明,该系统
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同城拉货搬家APP小程序:重塑便捷货运新体验针对同城拉货搬家APP小程序的优化方案,可围绕用户体验、服务效率、安全信任及商业模式创新四个维度展开,结合现有功能提出以下结构化改进策略:一、用户体验优化1.动态定价与高峰调度智能调价系统:引入基于供需关系的动态定价算法,高峰时段自动上浮价格激励司机接单,同时提供“闲时折扣”吸引价格敏感用户。动态定价算法(Python示例)#基于供需比的动态定价模型im
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MoeCTF2023CRYPTO部分wp前言MoeCTF2023CRYPTO方向的部分赛题0x01、baby_e知识点:低加密指数攻击0x02、bad_E知识点:e和phi不互素0x03:bad_random知识点:线性同余算法生成伪随机数0x04.|p-q|知识点:p和q很接近直接爆破0x05.minipack知识点:背包密码,贪心算法总结前言作者通过写文章记录自己的CTF经历,有不对的地方还请
- 拉货搬家小程序开发中保障用户隐私和数据安全的方法
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拉货搬家小程序开发中保障用户隐私和数据安全的方法在开发拉货搬家类小程序时,保障用户隐私和数据安全需通过多维度技术手段和管理措施协同实现。以下是系统化的解决方案框架及实施要点:一、数据全生命周期加密保护1.存储层加密采用AES256算法对用户身份信息、订单轨迹、支付凭证等敏感字段加密存储,结合盐值(Salt)增强密码学安全性。敏感数据(如身份证号)建议脱敏后存储,例如仅保留部分字段并用哈希值关联业务
- 简述KMP模式匹配算法,next函数和nextval函数
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KMP算法 首先KMP算法是基于next函数而实现的,与BF算法相比,KMP算法是没有了主串指针回溯的情况。改进后的算法复杂度为O(m+n).KMP算法的简述 每一次比较时,当子串与主串不相等的时候,主串的指针不回溯,而是通过next函数所求得的值当作下一位子串开始比较的位置。(即尽可能地向右边滑动一段的距离,从而减少比较的次数)。KMP算法匹配过程示例 第一趟匹配: ababcabcac
- 常用的分布式 ID 设计方案
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文章目录1.UUID2.数据库自增ID3.雪花算法4.Redis生成ID5.美团Leaf1.UUID原理:UUID是由数字和字母组成的128位标识符,通过特定算法随机生成,包括时间戳、计算机网卡地址等信息。常见的版本有版本1(基于时间戳和MAC地址)、版本4(纯随机数)等。优点:生成简单,本地生成,不需要依赖额外的组件或服务,能有效减少网络开销。全球唯一,基本能保证在任何场景下不会重复。缺点:长度
- 如何实现对用户密码的加密
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摘要算法:同样的明文,经过同样的摘要算法,得到的结果是一样的验证方法:验证经过摘要算法处理后的结果,如果密文一样那么就认为明文是一样的//数据库存储的一定是密文,用户输入的是明文;把用户输入的明文经过MD5处理后和数据库的内容进行对比,结果一样就认为密码正确网站解密MD5的原理是将一些较常见的密码经过MD5处理后的结果存储下来之后再与我们输入的需要解密的MD5数据进行比对达成的盐值salt明文+s
- 功能优化的解耦点
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经验分享笔记
1.基于稳定性来设计解耦点和功能边界;2.功能边界要依赖明显的硬件边界、稳定的算法边界;3.保持接口文档,无明显优势情况下,不能删除接口;是否增加接口评审;组件接口评审;全体评审;可试行一次;4.功能优化要用明显的优势;如可扩展性、flash占用、负载率、可维护性;
- 基于RK3588的AI摄像头应用解决方案
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linuxARM嵌入式开发嵌入式硬件
随着人工智能(AI)技术的快速发展,越来越多的视频监控系统开始直接在摄像头上部署AI分析,视频监控从早期的图像记录发展到如今具备AI运算能力和算法,可进行目标识别、行为分析以及事件反馈,实现从被动记录到主动预警的转变。目前有三种算力部署方式:AI分析部署在云端、AI分析部署在边缘、AI分析部署在摄像头,也就是我们常说的云,边,端。但越来越多的摄像头本身就集成了AI分析能力,这一趋势的出现存在多方面
- OpenCV计算摄影学(15)无缝克隆(Seamless Cloning)调整图像颜色的函数colorChange()
村北头的码农
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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cv::colorChange是OpenCV中用于调整图像颜色的函数。它允许你通过乘以不同的系数来独立地改变输入图像中红色、绿色和蓝色通道的强度,从而实现对图像色彩的调整。这个功能对于需要精细控制图像色调的应用非常有用。函数原型voidcv::colorChang
- 行业首个AI课上线!粉笔战略布局加速技术商业化进程
量子位教育
继推出AI老师后,粉笔AI产品矩阵进一步扩充。粉笔宣布,将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”,为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。粉笔介绍,AI刷题系统班以AI为主导,采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式,资深教师直播授课,AI教师启发式教学,具备DeepSeek同款深度思考能力,由数字人老师全程伴学,提供交互式学习体验,依托AI算法实现用户全周期学习管
- 国密算法SSL证书:自主可控的网络安全新选择
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国密算法SSL证书:自主可控的网络安全新选择一、什么是国密算法SSL证书?国密算法SSL证书是基于中国自主研发的密码算法(SM2/SM3/SM4)打造的加密证书,遵循国家密码管理局(GM/T0024-2014)标准。与国际通用的RSA、ECC算法不同,国密算法通过国家认证,具备自主知识产权,旨在满足国内网络安全合规要求,保障数据传输安全。二、为何需要国密算法SSL证书?政策合规性金融、政务、能源等
- 手写数字识别项目:从原理到实践
北屿升:
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在当今数字化时代,手写数字识别作为模式识别和人工智能领域的重要应用,有着广泛的用途,如邮政信封上的邮编识别、银行支票上的数字处理等。本文将详细介绍手写数字识别项目的相关内容,包括原理、数据集、实现步骤和应用前景。一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号,然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
- BP神经网络计算过程:从数学原理到实践优化
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BP神经网络神经网络人工智能深度学习
引言:神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天(Goodfellowetal.,2016),误差反向传播(Backpropagation,BP)算法作为神经网络训练的基石,其数学优雅性和工程实用性完美统一。本文将深入剖析BP神经网络的计算本质,揭示其如何在非线性空间中构建认知通道。第1章神经网络拓扑结构的数学建模1.1生物神经元到M-P模型的抽象跃迁McCulloch-Pi
- 关于网络数通工程师 OSPF 协议的常见面试问题
他不爱吃香菜
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基础理论部分OSPF是什么?其核心设计目标及主要特性有哪些?OSPF(开放式最短路径优先)是基于链路状态的内部网关协议(IGP),使用Dijkstra的SPF算法计算最短路径树,核心目标包括快速收敛、分层网络设计(区域划分)和避免路由环路12。主要特性:支持VLSM/CIDR,适用于复杂IP规划12。通过组播(224.0.0.5/224.0.0.6)传递协议报文,减少广播流量13。
- 深度学习进阶:TensorFlow实战指南
ELSON麦香包
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《TensorFlow实战Google深度学习框架》详细指导读者学习TensorFlow,涵盖基础概念、数据流图、API使用、张量和变量操作,深度学习基础如CNN和RNN,以及自定义层和优化算法。书中还提供使用TensorFlow构建和训练深度学习模型的实例,包括AlexNet、VGG、ResNet以及LSTM和GRU,并通过图像分类和文本情感分析等实战案例,
- 图像识别技术与应用课后总结(14)
一元钱面包
人工智能
训练模型加载预处理数据集:可以借助PyTorch的数据处理工具,如torch.utils和torchvision等定义损失函数:既可以自定义,也能使用PyTorch内置的,像回归任务常用nn.MSELoss(),分类任务常用nn.BCELoss()定义优化方法:PyTorch的优化方法封装在torch.optim中,基于基类optim.Optimizer,能实现自定义优化步骤。常用的优化算法如梯度
- 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