- Day08-综合练习
坚持学习每一天
Java基础java算法排序算法
importjava.util.Random;publicclasstest3{/*定义方法实现随机产生一个5位的验证码验证码格式:长度为s前四位是大写字母或者小写字母最后一位是数字*///方法://在一堆没有什么规律的数据中随机抽取//可以先把这些数据放到数组当中//再随机抽取一个索引publicstaticvoidmain(String[]args){char[]chs=newchar[52]
- Qt基础之四十一:记一次QVector的bad alloc问题追踪
草上爬
Qt那些事儿qtQVectorvectorbadalloc
目录一.QVector的特点二.QVector的内存分配策略三.badalloc问题追踪一.QVector的特点QVector是Qt容器类库中的一个重要组成部分,它提供了类似于C++标准库中的std::vector的功能,但同时拥有Qt独特的优势。QVector是一个动态数组,支持添加、插入和删除元素。与其他容器相比,QVector在随机访问元素时具有出色的性能,同时在尾部添加和删除元素时依然高效
- 朗之万动力学(Langevin dynamics)
xwhking
算法
朗之万动力学(Langevindynamics)是一种模拟经典粒子运动的方法,常用于物理、化学和材料科学等领域。它是由法国物理学家保罗·朗之万(PaulLangevin)于1908年提出的,用于描述布朗运动,即微小粒子在流体中的随机运动。在朗之万动力学中,粒子的运动不仅受到经典力学中描述的确定性力的作用(如势能场产生的力),还受到一种随机力(噪声项)和阻力(摩擦项)的作用。这种随机力和阻力项用来模
- 从零开始学C语言文件操作:理论与代码详解
愚润泽
C语言入门基础c语言开发语言语法文件操作
前言:本文主要讲解C语言中的基础文件操作个人简介:努力学习ing个人专栏:C语言入门基础CSDN主页愚润求学每日鸡汤:doitforjoyanddoitforever文件操作一、为什么要使用文件二、什么是文件三、二进制文件和文本文件四、文件的打开和关闭(一)流和标准流(二)文件指针(三)文件的打开与关闭函数五、文件的顺序读写六、文件的随机读写七、文件读取结束的判定(一)feof()函数1.文本文件
- C++ 各种容器的详细说明 (td::vector、std::list、std::deque、std::set、std::map 和 std::unordered_map)
david_bang_1980
c++开发语言
C++标准库提供了多种容器,用于存储和管理数据。每种容器都有其独特的特点和适用场景。本文将详细介绍几种常见的C++容器,包括std::vector、std::list、std::deque、std::set、std::map和std::unordered_map等。1.std::vector概述std::vector是一个动态数组,能够自动调整大小。它在内存中连续存储元素,支持快速随机访问。主要特
- 简单的双色球随机号码程序
huangdou666
c++排序算法
#include#include#include//在这个修正后的代码中,我们使用了一个临时变量unique来存储isUnique函数的返回值,//并在do-while循环中检查这个值。//如果unique为0(即isUnique返回0),则循环继续,重新生成随机数,直到生成一个唯一的随机数为止。//双色//检查随机数是否已经存在于数组中intisUnique(intarr[],intsize,i
- Mysql 复习笔记- 基础篇9 [数据库索引概述]
void.bug
mysql断言mysql数据库
索引的优缺点优点索引大大减小了服务器需要扫描的数据量索引可以帮助服务器避免排序和临时表索引可以将随机IO变成顺序IO索引对于InnoDB(对索引支持行级锁)非常重要,因为它可以让查询锁更少的元组。在MySQL5.1和更新的版本中,InnoDB可以在服务器端过滤掉行后就释放锁,但在早期的MySQL版本中,InnoDB直到事务提交时才会解锁。对不需要的元组的加锁,会增加锁的开销,降低并发性。InnoD
- GPT-4o 随机性揭秘:可控与不可控的奥秘
真智AI
java前端人工智能机器学习语言模型chatgpt
GPT-4o中可避免与不可避免的随机性探讨GPT-4o生成随机性的来源,从已知且可控的因素到不透明且不可控的机制。GPT-4o结果中的随机性:无可避免的现实毫无疑问,GPT-4o的输出存在随机性。毕竟,模型在选择每个token时是从概率分布中进行采样的。但我一直没有意识到,这些概率本身并不是完全确定性的。即使在使用相同的提示词、固定的随机种子(seed)以及将温度(temperature)设为0的
- 【人工智能】随机森林的智慧:集成学习的理论与实践
蒙娜丽宁
人工智能人工智能随机森林集成学习
随机森林(RandomForest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础,包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制,并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着,我们详细描述了随机森林的算法流程,分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法(如SVM)的性能,探
- Python实战项目(Hands-on Python Project)
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无悔青春追梦绿意编程师Pythonpython开发语言sql运维开发云计算mysql数据库
Python实战项目奖本章总结了20个适合Python初学者的实战项目,这些项目涵盖了不同的主题和难度,能够帮助你巩固基础知识并提升编程技能。1.计算器创建一个简单的命令行计算器,支持基本的加、减、乘、除运算。2.猜数字游戏编写一个程序,让用户猜一个随机生成的数字,提供提示(如“太高了”或“太低了”)。3.待办事项列表实现一个命令行待办事项管理器,允许用户添加、删除和查看待办事项。4.文本文件分析
- leetcode138.随机链表的复制
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leetcode138.随机链表的复制随机链表的复制首先,我们需要一个类型为的哈希表,命名为hash,hash.first存的是旧链表的节点,hash.second存的是新链表的结点,一次遍历旧链表后,我们的就把新节点“挂”在与旧链表一一对应的旧节点下while(cur){hash.insert({cur,newNode(cur->val)});cur=cur->next;}此时新节点的next和
- Shell 编程:生成随机数与字符串的高效技巧
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在Shell编程中,生成随机数与随机字母是一项非常常见的操作,尤其是在涉及到密码生成、令牌生成或者测试中。下面,我们将介绍几种常见的生成随机数和随机字符串的方式,并且逐步解析每一种方法的原理和应用场景。1.使用$RANDOM生成简单的随机数echo$(($RANDOM%10))解释:$RANDOM是Bash中的一个内置变量,用于返回一个0到32767之间的随机整数。$(($RANDOM%10))是
- 《DeepSeek-V3:动态温度调节算法,开启推理新境界!》
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在人工智能领域不断探索的征程中,DeepSeek-V3以其卓越的创新技术,尤其是动态温度调节算法,成为了备受瞩目的焦点。这项算法犹如一把神奇的钥匙,巧妙地开启了推理速度与精度动态平衡的大门,为大语言模型的发展开辟了新的道路。温度,在大语言模型的世界里,是一个极为关键的参数,它掌控着模型输出的随机性。这一概念,脱胎于热力学,却在人工智能的领域中被赋予了全新的使命。当温度较低时,模型倾向于选择高概率词
- 数字识别项目
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集成算法·Bagging·随机森林构造树模型:由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样。集成算法·Stacking·堆叠:很暴力,拿来一堆直接上(各种分类器都来了)·可以堆叠各种各样的分类器(KNN,SVM,RF等等)·分阶段:第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch内置函数mnist下载数据。·利用torchvision对数据进
- chatgpt赋能python:Python生成噪声:让你的声音不再单调无味
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Python生成噪声:让你的声音不再单调无味如果你的项目需要制作音效或者游戏开发,你可能需要一些噪声来为场景增添真实感。而在Python中,生成各种形态的噪声将会变得非常容易。这篇文章将会探讨Python中如何生成多种类型的噪声,并且如何利用它们来让你的项目变得更加动态和生动。什么是噪声在音效和图形处理中,噪声是一种随机产生的信号,通常被用来模拟自然事件中的随机变化。在图像处理中,噪声常常被用来为
- 详细介绍c++标准库中的vector容器
成风693
c++算法
std::vector是C++标准库中的一个动态数组容器,属于序列容器的一种。它能够存储一组相同类型的元素,并且支持动态调整大小。std::vector提供了高效的随机访问、动态扩展和收缩功能,是C++中最常用的容器之一。主要特性动态数组:std::vector在内部使用动态分配的数组来存储元素,因此它可以在运行时动态调整大小。连续存储:元素在内存中是连续存储的,这使得std::vector支持高
- 复杂网络;社交网络;社区检测;节点重要性(重要节点识别);舆论动力学模型; 传染病模型 ;蓄意攻击 、随机攻击;网络鲁棒性、脆弱性、稳定性
xiao黄
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复杂网络社交网络社区检测节点重要性(重要节点识别)舆论动力学模型传染病模型蓄意攻击随机攻击网络鲁棒性、脆弱性、稳定性Python基本的网络分析详细私聊网络拓扑图连通性网络效率下降
- DNS隧道检测的原理
嗨起飞了
网络安全计算机原理计算机网络安全威胁分析
DNS隧道检测的核心原理是通过分析DNS流量中的异常特征,识别出隐藏在正常DNS协议中的非授权数据传输。以下是其技术原理的详细拆解:一、DNS隧道的基本特征异常高频查询单客户端每秒>50次超长域名平均长度>100字符随机子域如xx3sa.example.com非标准记录TXT/NULL/SRV等持续心跳固定间隔存活检测二、核心检测维度1.流量行为分析请求频率检测正常用户每小时DNS请求量通常100
- 扩散模型中三种加入条件的方式:Vanilla Guidance,Classifier Guidance 以及 Classifier-Free Guidance
AIGC_ZY
DiffusionModels机器学习计算机视觉深度学习
扩散模型主要包括两个过程:前向扩散过程和反向去噪过程。前向过程逐渐给数据添加噪声,直到数据变成纯噪声;反向过程则是学习如何从噪声中逐步恢复出原始数据。在生成过程中,模型从一个随机噪声开始,通过多次迭代去噪,最终生成有意义的数据,比如图像。这时候,如果需要生成特定类别的数据,比如生成猫的图像而不是狗的,就需要加入条件引导,控制生成的方向。这就是条件扩散模型的作用。VanillaGuidance、Cl
- 2025自动化采集豆瓣选电影20年代以来的推荐数据并进行结构化分析及数据缺失值处理方案
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python开发语言单元测试
今天在豆瓣数据中采集20年代以来的电影时遇到了取得电影标题/评分/年份等大量缺失值核心功能动态分页采集:通过API参数迭代获取全量数据反爬策略:请求头模拟、Cookies自动化、随机延迟数据清洗:缺失值填充、嵌套JSON解析持久化存储:JSON结构化存储与PandasDataFrame转换技术栈请求处理:requests库实现API调用数据解析:json模块处理结构化响应异常管理:try-exce
- 无人机遥控链路测试
奚海蛟
嵌入式应用开发-无人机飞控单片机stm32c语言嵌入式物联网
更多交流欢迎关注作者抖音号:81849645041本章节使用的遥控器为富斯10通道遥控器。目的了解遥控器发射机、接收机工作原理,信号特性,配对方法,以及调试方法。原理用到的遥控器为2.4G跳频数字系统,跳频通信是一种扩频通信。跳频是指载波频率在很宽频带范围内按某种图案(序列)进行跳变。信息数据经适当编码后成为带宽为Bd的基带信号,再对带宽为Bd的基带信号进行载波调制。载波频率受伪随机码发生器控制,
- 无人机遥控器扩频技术解析!
云卓SKYDROID
无人机人工智能云卓科技科普高科技
一、扩频技术基本原理扩频技术(SpreadSpectrum,SS)通过将信号的频谱扩展至远大于原始带宽进行传输,提升抗干扰性、隐蔽性和多用户能力。其核心原理包括:直接序列扩频(DSSS)利用高速伪随机码(PN码)调制基带信号,扩展频谱。接收端通过同步PN码解扩,恢复原始信号。优点:抗窄带干扰强,隐蔽性高;缺点:需高精度同步。跳频扩频(FHSS)信号载波频率按伪随机序列快速跳变。收发双方同步跳频图案
- 第七课:Python反爬攻防战:Headers/IP代理与验证码
deming_su
pythontcp/ip开发语言ocrproxy模式beautifulsoup
在爬虫开发过程中,反爬虫机制成为了我们必须面对的挑战。本文将深入探讨Python爬虫中常见的反爬机制,并详细解析如何通过随机User-Agent生成、代理IP池搭建以及验证码识别来应对这些反爬策略。文章将包含完整的示例代码,帮助读者更好地理解和应用这些技术。一、常见反爬机制解析1.1基于Headers的反爬许多网站通过检查请求头(Headers)中的User-Agent字段来判断请求是否来自爬虫。
- 【numpy2】python计算BMI指数、numpy(数组、数据类型、常用属性、常见方法、索引与切片、比较运算符、基本函数、必会函数、随机数模块、赌场案例)
林光虚霁晓
数据分析pythonnumpy开发语言
1python计算BMI指数2numpy中数组的概念3numpy的数据类型4numpy的常用属性5numpy的常见方法6numpy的索引与切片7numpy的比较运算符8numpy的基本函数8.1numpy的必会函数8.2numpy的随机数模块9numpy的赌场案例1python计算BMI指数#身高height=[170,173,178,180,183]#体重weight=[76,65,70,77,
- C++STL(逐渐更新中)
邪恶的贝利亚
c++开发语言
1.容器(Containers)序列容器vector:动态数组,支持快速随机访问,在尾部插入和删除元素效率高,自动管理内存,可动态增长或缩小。list:双向链表,在任何位置插入和删除元素都很快,但不支持随机访问。deque:双端队列,兼具vector和list的部分特性,可在两端快速插入和删除元素,也支持随机访问。三者对比关联容器map:键值对集合,按键有序存储,可快速根据键查找、插入和删除元素,
- R语言 决策树、svm支持向量机、随机森林
别叫我名字20
R语言决策树支持向量机r语言
本人正在学习R语言,想利用这个平台记录自己一些自己的学习情况,方便以后查找,也想分享出来提供一些资料给同样学习R语言的同学们。(如果内容有错误,欢迎大家批评指正)1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。#######################决策树模型install.packages("rpart")#安装库library("rpart")dt<-function(dat
- 转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点
qq_43625764
笔记KNN算法随机森林朴素贝叶斯算法机器学习算法决策树
转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后,已经把这个模型训练出来了2KNN算法根据你的邻居来推测你的类别,如何确定谁是你的邻居(用距离公式,最常用的是欧式距离)还有曼哈顿距离–求绝对值,明可夫斯基距离(欧式距离和曼哈顿距离的一个退p=1曼哈顿距离
- 决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现
生信与基因组学
生信分析项目进阶技能合集算法机器学习r语言
基本逻辑(1)使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5,并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y;(2)将生成的数据存储在数据框中,处理缺失值,并将响应变量转换为因子类型;(3)使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估;(4)将各个模型的准确率和AUC值存储在结果数据框中,并通过柱状图展示结果。1.R包
- C语言文件操作相关函数详解:fread、fwrite、fseek、ftell、fclose
杨咩咩ing
c语言算法开发语言
在C语言中,文件操作是程序开发中非常重要的一部分。无论是读取文件内容、写入数据,还是对文件进行随机访问,C标准库都提供了丰富的函数来支持这些操作。本文将详细介绍常用的文件操作函数,包括fread、fwrite、fseek、ftell和fclose,并通过实例介绍这些函数的使用方法。目录1.fread函数2.fwrite函数3.fseek函数4.ftell函数5.fclose函数6.综合示例:文件的
- 用matlab语言进行傅里叶分析
贫僧法号止尘
matlab傅立叶分析开发语言
在MATLAB中,可以使用fft函数执行快速傅里叶变换(FFT)并获取信号的频谱信息。下面是一些用于进行傅里叶分析的MATLAB代码示例:假设我们有一个长度为N的时域信号x,我们可以使用以下代码将其转换为频域信号X:%定义信号长度和采样频率N=1024;Fs=1000;%创建一个随机信号t=(0:N-1)/Fs;x=randn(1,N);%计算信号的傅里叶变换X=fft(x);%计算频率向量f=(
- 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