- 机器学习:让计算机学会思考的艺术
平凡而伟大.
机器学习机器学习人工智能
目录什么是机器学习?机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习?结语在当今数字化时代,机器学习(MachineLearning,ML)已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车,再到语音助手,机器学习的应用无处不在。然而,对于许多人来说,机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言,带你走进机器学习的世界,了解它的基本原理和应用。什么是机器学习?
- Opencv之计算机视觉一
闭月之泪舞
计算机视觉计算机视觉opencvpython
一、环境准备使用opencv库来实现简单的计算机视觉。需要安装两个库:opencv-python和opencv-contrib-python,版本可以自行选择,注意不同版本的opencv中的某些函数名和用法可能不同pipinstallopencv-python==3.4.18.65-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepipinstallopencv-
- 自动驾驶系统的车辆动力学建模:自行车模型与汽车模型的对比分析
赛卡
自动驾驶自动驾驶数学建模pythonnumpymatplotlib算法
在自动驾驶系统的车辆动力学建模中,自行车模型(BicycleModel)和更复杂的汽车模型(如双轨模型或多体动力学模型)各有其适用场景和优缺点。以下是两者的详细对比及选择原因解析:1.模型定义与核心差异特性自行车模型复杂汽车模型(如双轨模型)简化假设将四轮车辆简化为两轮(前轮转向,后轮驱动)考虑四轮独立运动、悬架系统、轮胎侧偏特性自由度2-3自由度(位置x,y,航向角θ)6+自由度(含横向、俯仰、
- 景联文科技:以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展
景联文科技
科技人工智能数据标注
在当今这个由数据驱动的时代,高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工,通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式,从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括:图像标注:指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息,如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
- OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南
土城三富
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库,包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块(opencv_contrib),版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能,有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库,并提
- OpenCV ML 模块使用指南
ice_junjun
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法,可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法,包括支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-Means)和神经网络(ANN),并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解(一)支持向量机(SVM):cv.ml.SVM_create()功能支持向量机(SVM)是一种强大
- opencv对图像处理
syfirst1111
图像处理opencv计算机视觉
形态学转换:基于图像形状的操作,通常在二进制图像上执行。腐蚀、膨胀:腐蚀:求局部最小值,原图高亮部分被蚕食膨胀:求局部最大值,原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大,填充孔洞图像平滑(去噪
- OpenCV图像处理基础2
指尖下的技术
OpenCVopencv图像处理计算机视觉
接着上一篇OpenCV图像处理基础1继续说。图像阈值处理1、简单阈值处理ret,thresholded_image=cv2.threshold(image,thresh,maxval,cv2.THRESH_BINARY)thresh是阈值,maxval是最大值。2、自适应阈值处理thresholded_image=cv2.adaptiveThreshold(image,maxval,cv2.ADA
- C++基础系列【26】排序和查找算法
程序喵大人
C++基础系列c语言算法开发语言c++
博主介绍:程序喵大人35-资深C/C++/Rust/Android/iOS客户端开发10年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章,首发gzh,见文末记得订阅专栏,以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏C++大佬养成攻略专栏C++训练营排序与查找算法的重要性不用过多介绍了吧,面试也经常考察。
- 初始OpenCV
指尖下的技术
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库,它为开发人员提供了丰富的工具和算法,可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展,OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具,广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识,OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
- 行业分析---小米汽车2024全年财报
智能汽车人
人工智能行业研究汽车自动驾驶
1背景其实,关于小米汽车,笔者之前已经多次介绍过了,包括小米汽车成功的原因、智驾进展以及雷军个人的魅力,见博客《自动驾驶---小米汽车智驾进展》和《微自传系列---雷军》。小米汽车取得的成绩,出乎很多人的意料,其它新势力车企花了5---10年的时间,小米汽车三年就成功造出了第一辆车,在小米SU7月销2万+的同时,获得了非常不错的口碑。并且在刚刚发布的财报中,小米汽车在第一个完整财年的财务表现也是相
- GStreamer —— 3.2、Qt+GStreamer+OpenCV制作图像处理播放器(对每帧图像处理),支持本地mp4文件、rtsp流、usb摄像头等(可跨平台,附源码)
信必诺
GStreamerQtGStreamerQt
运行效果 介绍 本项目是一个结合了Qt、GStreamer和OpenCV的跨平台图像处理播放器项目。该
- 人脸识别的一些代码
饿了就干饭
CV相关人脸识别
1、cv2入门函数imread及其相关操作2、(详解)opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图(这个看着写的挺好的)6、face_recognition和图像处理中left、top、right、bottom解释7、使用pillow库对图片
- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- Windows配置opencv详细教程
吃旺旺雪饼的小男孩
环境配置windowsopencv人工智能计算机视觉
Windows配置opencv1.安装CMakeCMake安装步骤:2.安装VisualStudioVisualStudio安装步骤:3.下载OpenCV源码下载步骤:4.配置OpenCV使用CMake4.1.配置CMakeGUI4.2.配置选项5.使用VisualStudio编译OpenCV5.1.打开VisualStudio项目5.2.编译OpenCV6.配置开发环境(VisualStudio
- 车牌识别技术揭秘:如何用 C# 实现自动车牌识别系统
威哥说编程
c#开发语言
车牌识别(LicensePlateRecognition,LPR)是一项计算机视觉技术,用于自动识别车辆的车牌号码。在实际应用中,车牌识别技术被广泛用于停车场管理、交通监控和安防系统等领域。实现车牌识别系统的关键步骤包括图像预处理、车牌检测、字符分割、字符识别等。C#中可以通过结合OpenCV、EmguCV、TesseractOCR等工具来实现车牌识别系统。一、所需工具和库EmguCV:这是一个封
- 自动驾驶中间件技术辨析:ROS、Apex.Grace、DDS、AutoSAR和AutoSAR Adaptive
赛卡
自动驾驶中间件人工智能
在自动驾驶技术的演进中,中间件作为连接硬件、操作系统与应用软件的核心枢纽,其安全性、实时性和可扩展性至关重要。当前市场上主流的中间件技术包括ROS/ROS2、Apex.Grace(Apex.OS)、DDS、AutoSAR(经典平台CP)和AutoSARAdaptive(自适应平台AP)。这些技术各有特点,但也存在交叉与互补。本文将从功能定位、技术架构、安全认证和应用场景等方面,深入分析它们的联系与
- 用Python实现SFM
薄辉
pythonopencv计算机视觉人工智能图像处理
SFM(结构化光流法)是一种用于解决三维重建问题的方法,它可以根据许多二维图像和它们之间的相对位置,估计出三维场景的深度和摄像机的姿态。在Python中,你可以使用OpenCV库来实现SFM。下面是一个简单的例子,展示了如何使用OpenCV库的cv2.sfm_create函数来实现SFM:importcv2#读入图像,存入列表images中images=[]foriinrange(1,11):im
- cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构
是佐罗而非索隆
cv2orb图像拼接
请看赵春江https://me.csdn.net/zhaocj的主页,他已经对Opencv图像拼接流程中的代码做了很详细的解释。前人栽树,后人乘凉。一.本文所做的事1.重构了Opencv图像拼接的源代码,整个代码是面向过程的;2.在赵春江源码分析基础上,对一些细节部分进行说明。代码链接:https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码Ptrf
- OpenCV图像拼接(2)基于羽化(feathering)技术的图像融合算法拼接类cv::detail::FeatherBlender
村北头的码农
OpenCVopencv算法人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::FeatherBlender是OpenCV中用于图像拼接的一个类,它属于stitching模块的一部分。这个类实现了基于羽化(feathering)技术的图像融合算法,用于平滑地混合重叠区域中的图像,从而生成无缝的全景图。主要特点羽化技术:
- OpenCV图像拼接(1)自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况,比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵(HomographyMatrices)中
- 17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子(Harris 角点检测)
观视界
#opencv人工智能计算机视觉图像处理矩阵
专栏地址:《OpenCV功能使用详解200篇》《OpenCV算子使用详解300篇》《Halcon算子使用详解300篇》内容持续更新,欢迎点击订阅在OpenCVSharp中实现类似于Halcon中的Points_Harris算子,实际上就是实现Harris角点检测算法。Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征,可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri
- 自动驾驶AVM环视算法--鱼眼相机的畸变矫正原理和实测(图片和视频测试)
金书世界
手撸AVM全景代码数码相机
参考:金书世界测试工程和视频:链接:https://pan.baidu.com/s/11GNLuIxcONGCeobp0MbXFQ?pwd=0z6l提取码:0z6l1、平面相机的成像和坐标系如下所示说明1、f(ud,vd)就是以图像中心为原点坐标(和p(x,y)坐标相对,就是坐表原点不同)。2、p(x,y)就是在图像坐标系下的坐标点,坐标点的为图像的左上角点,这个和世界图像的保存数据的坐标一直。3
- 人工智能知识架构详解
CodeJourney.
数据库人工智能算法架构
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一,正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融投资,人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能,构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学(一)线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如,在图
- 云原生边缘计算:分布式智能的时代黎明
桂月二二
云原生边缘计算分布式
引言:从集中式算力到万物智联的范式裂变AT&T边缘节点部署超5000个,特斯拉自动驾驶系统每节点200TOPS算力。国家电网通过边缘计算实现毫秒级电网故障隔离,菜鸟物流分拣效率提升400%。IDC预测2027年边缘基础设施支出将达亿,宝马汽车工厂设备预测性维护准确率达9亿运维成本。一、边缘计算范式进化论1.1算力拓扑结构演变世代大型主机中心化云计算分布式雾计算去中心化边缘计算泛在化神经形态计算体计
- OpenCV 图像几何变换:旋转,缩放,斜切
奈何小洪
OPENCVopencv图像旋转缩放
几何变换几何变换可以看成图像中物体(或像素)空间位置改变,或者说是像素的移动。几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值,就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素,该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值,相应比较复杂的还有
- OpenCV旋转估计(2)用于自动检测波浪校正类型的函数autoDetectWaveCorrectKind()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::autoDetectWaveCorrectKind是OpenCV中用于自动检测波浪校正类型的函数,它根据输入的旋转矩阵集合来决定使用哪种波浪校正模式。波浪校正(WaveCorrection)是图像拼接过程中的一部分,主要用于纠正由于相机在拍
- 项目复盘:卓越项目经理的炼金术——将经验转化为组织黄金的终极法则
一、项目复盘的时空坐标:生命周期的涅槃时刻在NASA的项目管理体系中,复盘被称为"经验汲取引擎",位于项目生命周期末端却影响未来所有项目起点。真正的复盘不是终点悼词,而是组织进化的基因重组。阶段复盘:敏捷开发每2周举行迭代复盘,如特斯拉软件团队通过156次迭代复盘将自动驾驶误判率降低83%终局复盘:波音787项目历时7年的终局复盘形成《复合材料应用手册》,成为航空业标准跨期复盘:华为建立"五年战略
- 大模型时代的知识焦虑
机载软件与适航
机器学习-建模算法-代理模型人工智能大数据
引言:浪潮之巅,焦虑暗涌大模型时代已经浩荡而来,如同奔腾的浪潮,以令人惊叹的速度重塑着世界的面貌。从智能客服的温声细语,到AI绘画的妙笔生花,再到自动驾驶的日趋成熟,大型语言模型、图像模型等人工智能技术以前所未有的姿态,渗透进我们生活的方方面面。信息获取前所未有的便捷,知识创造空前高效,人机交互焕然一新,一个充满无限可能的智能化未来似乎触手可及。然而,在这令人眼花缭乱的技术盛景之下,一股无形的焦虑
- 图像分割技术的应用
不要不开心了
计算机视觉dashpython
今天的内容为:图像分割技术与应用,以下是内容总结1.图像分割概述图像分割是指预测目标的轮廓,将不同的像素划分到不同的类别,属于非常细粒度的分类任务。其应用场景广泛,包括人像抠图、医学组织提取、遥感图像分析、自动驾驶、材料图像分析等。2.图像分割的前景与背景-物体(Things):可数的前景目标,如行人、车辆等。-事物(Stuff):不可数的背景,如天空、草地、路面等。3.图像分割的三层境界-语义分
- 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
----广告--------------------------------------------------------------
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