- 常见的深度学习模型总结
编码时空的诗意行者
深度学习人工智能
1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析
智能计算研究中心
其他
内容概要自动驾驶技术自诞生以来经历了多个发展阶段。最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建,随后进入了数据处理和算法的优化阶段,如今,随着人工智能和机器学习技术的快速应用,自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。当前,行业内涌现出多种解决方案,各大汽车制造商与科技公司纷纷加大投入,推动这一领域的技术进步。市场需求不断增加,为自动驾驶技术注入活力。城市交通拥堵、环境污染等问题促使人们寻求更加智能
- 基于联邦学习的政务大数据平台应用研究
宋罗世家技术屋
计算机软件及理论发展专栏政务大数据
摘要当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先,介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状;然后,分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战;接着,阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决
- DeepSeek预言未来5年升值最快的东西
ZhuBin365
其它人工智能机器人
Thinking好的,我现在需要思考未来5年哪些东西可能会升值最快。首先,我得考虑当前的经济趋势和技术发展的方向。通货膨胀可能继续,所以实物资产可能保值。然后是科技领域,比如人工智能、量子计算这些前沿技术相关的资产可能会有增长。接着,环保和可持续发展是热门话题,可再生能源相关的产业可能会增值。例如,太阳能、风能的公司股票或者相关技术专利。另外,电动汽车和电池技术也可能持续发展,锂、钴等稀有金属的需
- LLM大模型产品经理学习指南【2025全新版】:极致详细,一篇搞定!
大模型入门学习
产品经理语言模型人工智能DeepSeek大模型学习LLM
前言·随着人工智能技术的蓬勃发展,尤其是大模型(LargeModel)的强势兴起,越来越多的企业对这一领域愈发重视并加大投入。作为大模型产品经理,需具备一系列跨学科的知识与技能,方能有效地推动产品的开发、优化以及市场化进程。以下是一份详尽的大模型产品经理学习路线,旨在助力你构建所需的知识体系,实现从零基础到精通的蜕变。一、基础知识阶段(一)计算机科学基础数据结构与算法:深入理解基本的数据结构(如数
- 销售易、极兔、珍客CRM:产品功能特色与企业适用性分析
程序员机器学习人工智能
销售易CRM产品功能移动化与社交化:销售易CRM支持iOS、Android等主流操作系统,销售人员可以随时随地访问客户信息、更新销售进度、创建任务等。同时,它还具备社交化功能,能够整合企业内部的社交网络,促进员工之间的协作与沟通。AI与大数据驱动:销售易CRM融合了人工智能和大数据技术,通过智能数据分析,帮助企业洞察客户行为和需求,预测销售趋势。例如,AI可以对客户数据进行深度挖掘,识别出高价值客
- 前瞻技术:塑造未来生活的新趋势
火龙果wa
生活人工智能经验分享
人工智能在艺术创作中的应用越来越普遍。AI可以生成画作、音乐和文学作品。它通过分析大量数据,学习艺术风格,并能创造出独特的作品。AI创作的艺术作品有几个特点。首先,它可以快速完成创作,节省时间。第二,AI能够融合多种风格。这使得作品更加多样化,有了新的表现形式。此外,AI常常会产生一些意想不到的创意,这能激发人们的灵感。艺术家与AI的合作也在逐渐发展。很多艺术家开始尝试与AI共同创作。他们使用AI
- 4.Python教程--项目部署篇(全)
花开如雨
笔记
Python人工智能总目录人工智能总目录网页链接文章目录Python人工智能总目录13、Python运维Day0113.1运维1.运维概述2.运维工具3.Linux常用命令4.周期性计划任务5.awk的使用14、Python项目部署Day0114.1项目部署1.概念2.项目部署(nginx+uwsgi+django)3.部署在线商城项目13、Python运维Day0113.1运维1.运维概述1、运
- 政务数据标识技术研究进展及下一代政务数据标识体系
宋罗世家技术屋
计算机软件及理论发展专栏政务
摘要政务数据标识是建设全国一体化政务大数据体系的一项基础性工作。对数据标识技术的研究进展进行了总结,比较了不同数据标识技术编码规则的异同,并进一步总结了政务数据标识及应用进展。结合政务数据所具有的权责明确、安全性要求高、兼容性需求强等特点,提出了下一代政务数据标识体系Gcode。Gcode由外部码、内部码和安全码3个部分组成。其中,外部码兼容了统一社会信息用代码,内部码建立了“机构部门-系统-数据
- DeepSeek深度探索:从新手到高手的蜕变之旅
古龙飞扬
ai人工智能
引言在当今数字化与智能化的浪潮中,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。DeepSeek,作为一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能模型,凭借其强大的功能和灵活的应用场景,成为了众多企业和专业人士的得力助手。本文将带你深入了解DeepSeek,从新手入门到高手进阶,掌握其核心功能与使用技巧,实现个人能力的蜕变。一、初识DeepSeek:人工智能的“
- 浅谈Java中Excel导入导出的技术详解
foolhuman
javaexcel
引言在Java开发中,Excel文件的导入导出是一个常见的需求。无论是数据批量处理、报表生成还是数据迁移,Excel都是一个不可或缺的工具。然而,Excel导入导出过程中涉及到的技术细节和潜在问题常常让开发者感到头疼。本文将从技术难点出发,结合代码示例,详细介绍如何在Java中高效地实现Excel的导入导出功能。技术难点分析在Excel导入导出过程中,以下几个技术难点需要特别关注:大数据量处理当处
- AI前端开发的国际化发展机遇:ScriptEcho助力全球化布局
2401_89747417
人工智能前端
在全球化的今天,互联网应用已不再局限于单一市场。高效便捷的前端开发方案成为企业拓展国际市场的关键。得益于人工智能技术的飞速发展,AI代码生成器正在深刻改变前端开发模式,为国际化应用开发带来前所未有的机遇。然而,国际化开发也面临着诸多挑战,例如不同地区用户习惯、技术标准、语言差异等等。本文将探讨AI前端开发在国际化市场中的机遇与挑战,并以ScriptEcho为例,分析AI工具如何助力企业实现高效的全
- 中国人工智能的起步/发展,与这位数学家密切相关
东锋1.3
人工智能人工智能
1979年在中国是一个重要的年份。这一年发生了诸多大事,也被视为中国在政治、经济、科技、文化等多个领域的一个重要转折点和中国近现代历史重要的时期断代点之一。相比1979年所开启的波澜壮阔的新时代,中国人工智能(ArtificialIntelligence,AI)研究在1979年的起步只能算历史大潮中的一朵不起眼的浪花,但在中国人工智能的历史里,这是开天辟地的大事件。人工智能最早的学派是符号主义学派
- 大数据SQL调优专题——引入
黄雪超
技术基础大数据
从巴别塔开始我们先从一个神话故事开始本专栏的内容:在人类的早期,世界上的所有人说着同一种语言,彼此之间沟通毫无障碍。这种统一的语言让人们心生野心,他们决定联合起来建造一座高耸入云的塔,这座塔就是巴别塔。人们希望通过这座塔能够直达天堂,以此展示他们的力量和智慧。然而,他们的行为引起了上帝的关注。上帝看到人类如此团结,担心他们一旦成功建造巴别塔,将会变得无比强大,甚至可能威胁到神的权威。于是,上帝决定
- 今日AI和商界事件(2025-02-07)
LS_learner
AI和商界事件人工智能
今日AI领域的相关事件包括但不限于以下几个方面:一、政策与监管美国众议员推动禁止政府设备使用中国AI应用DeepSeek:美国众议院两名来自两党的议员提议立法,禁止联邦政府设备使用中国人工智能应用DeepSeek,理由是中国政府可能利用该应用进行监视和散布虚假信息。这一事件反映了地缘政治紧张背景下,各国在关键技术领域对自主性和安全性的重视。二、行业动态与发展OpenAI推进“星际之门”项目:Ope
- 精通LangChain:如何使用Unstructured处理多种格式的图像文档
hshahtjtbh
langchainpython
#引言随着人工智能和深度学习的快速发展,文档图像分析(DocumentImageAnalysis,DIA)在许多领域中变得至关重要。然而,处理多种图像格式的文档仍然是一个挑战。本文将介绍如何使用Unstructured库,通过LangChain框架加载和处理多种格式的图像文档,帮助您在DIA任务中实现更高效的工作流程。#主要内容##安装Unstructured在开始之前,确保安装了Unstruct
- 《深入了解Unstructured包:在LangChain中使用Unstructured.IO提取干净文本》
cgsayuclv
langchainpython
引言在现代数据处理和人工智能应用中,解析和清洗文本数据是一个重要的环节。无论是PDF文件、Word文档还是CSV文件,能够高效地提取有用信息对下游任务至关重要。这篇文章将介绍如何使用Unstructured.IO的Unstructured包来从原始文档中提取干净文本,并在LangChain框架中使用它。本文将包含安装与设置指南、详细教程、代码示例、常见问题及解决方案,并提供进一步学习的资源。主要内
- DeepSeek-V2模型版本更新:探索高效经济的多专家混合架构
姜葵烽
DeepSeek-V2模型版本更新:探索高效经济的多专家混合架构DeepSeek-V2项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-V2在人工智能模型的发展进程中,每一次版本更新都是对前一次成果的深化与完善。今天,我们将详细介绍DeepSeek-V2模型的新版本特性,以及它如何通过创新的架构设计,实现了在性能和成本之间的最佳平衡。新
- 【人工智能】Python中的深度学习优化器:从SGD到Adam
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python深度学习
《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》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中,优化器起着至关重要的作用,它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。本文将介绍深度学习中常用的优化器,从传统的随机梯度下降(SGD)到现代的自适应优化器(如Adam)。我们将深入探讨每种优化器的原理、优缺点,并通过Python实现
- 【人工智能】基于Python和OpenCV实现实时人脸识别系统:从基础到应用
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能python开发语言
随着人工智能和计算机视觉的快速发展,人脸识别技术已广泛应用于监控、安全、社交媒体、金融和医疗等领域。本文将介绍如何利用Python和OpenCV库,结合dlib进行实时人脸识别的实现。通过构建一个基础的实时人脸识别系统,读者将深入了解人脸检测与识别的核心原理,掌握如何使用现有的计算机视觉工具快速开发一个有效的实时系统。本文将详细介绍如何通过OpenCV和dlib来实现人脸检测与识别,如何实时获取摄
- Hive数据库及表操作
亦576
hive数据库hadoop
数仓原理以及Hive入门:数仓原理:数仓(DataWarehouse)是用于支持企业决策的数据存储和分析系统。数仓原理包括以下几个方面:1.数据抽取(Extraction):从各个业务系统中抽取数据,并进行清洗和转换,以适应数仓的数据模型。2.数据存储(Storage):将清洗和转换后的数据存储到数仓中,通常使用关系型数据库或大数据存储技术来存储大量的数据。3.数据整合(Integration):
- 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
qq742234984
机器学习线性回归逻辑回归
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
- 【AI】人工智能没那么神秘!
仇辉攻防
人工智能ai语言模型自然语言处理机器学习深度学习网络安全
AI是什么?人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。AI人工智能不是简单的应用程序,而是一类技术,包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成,其中代码用于实现算法,数据用于训练模型,最终形成智能决策能力。AI可以嵌入到应用程序中,但其本身是一个复杂的技术体系。AI为什么这么聪明?AI之所以看起来很聪明,主要是因为它通
- 强化学习算法:蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
强化学习算法:蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词:蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习(ReinforcementLearning,RL)是人工智能领域的一个核心分支,专注于通过与环境交互,学习最优策略以实现特定目标。传统的强化学习算法,如Q-learning、SARSA等,通常依
- 大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求
Kelaru
LLM基础知识语言模型分类人工智能
1、大语言模型概念及作用大语言模型:(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习的人工智能模型,它能够理解和生成自然语言[1]。简单来说,它就像一个“超级大脑”,能够处理各种语言任务,比如写文章、回答问题、翻译语言等;它通过训练大量的文本数据,学习语言的结构、语法、语义以及上下文关联,从而能够理解和生成与人类语言相似的文本。举个例子:如果你问它一个问题,比如:“为什么天空是蓝
- 什么是数字化项目管理?
项目管理
数字化项目管理是利用信息技术和数字化工具对项目管理过程进行自动化和智能化的管理方式,能够显著提高效率、降低错误率、提升决策的透明度和实时性。在传统项目管理中,团队成员往往依赖于手动跟踪进度和沟通,而数字化项目管理则通过集成的工具和系统实现数据共享、资源优化和实时反馈,从而减少了沟通成本并加速了决策过程。例如,建筑行业运用建筑信息模型(BIM)和物联网技术,不仅能提高施工现场的管理效率,还能通过实时
- 开源mes系统_如何快速构建基于MES的开源云平台
weixin_39926613
开源mes系统
导读本文为2019工业互联网平台活动盘点文章,同时也欢迎广大工业互联网平台企业参与本次盘点。具体参与方式可加编辑微信号(13517202453)详细咨询。随着智能制造转型战略的持续推进,MES作为承载智能化生产制造过程的核心系统正在受到越来越多企业的关注。与此同时,工业互联网、大数据、云计算等技术的飞速发展和日渐成熟,正在不断赋予MES更多新功能。由此推动MES朝着智能化、平台化、云化的方向发展。
- 超级人类模型:机遇与挑战并存
XianxinMao
人工智能算法机器学习
标题:超级人类模型:机遇与挑战并存文章信息摘要:超级人类模型的对齐问题是人工智能领域最紧迫的挑战之一,既可能带来医疗、科学和经济等领域的巨大进步,也可能因认知鸿沟、失控风险和不可逆性导致灾难性后果。尽管OpenAI提出的“弱到强泛化”方法在某些任务上取得了一定成功,但其效果仍有限,且存在能力损失和任务依赖性等挑战。解决对齐问题需要提前研究、跨学科合作和国际协调,以确保超级人类模型的发展始终与人类价
- 新型大数据架构之湖仓一体(Lakehouse)架构特性说明——Lakehouse 架构(一)
m0_74825238
面试学习路线阿里巴巴大数据架构
文章目录为什么需要新的数据架构?湖仓一体(Lakehouse)——新的大数据架构模式同时具备数仓与数据湖的优点湖仓一体架构存储层计算层湖仓一体特性单一存储拥有数据仓库的查询性能存算分离开放式架构支持各种数据源类型支持各种使用方式架构简单数据共享schema过滤和推演时间回溯为什么需要新的数据架构?数据仓库和数据湖一直是实现数据平台最流行的架构,然而,过去几年,社区一直在努力利用不同的数据架构方法来
- Flux如何工作?这款新图像生成AI可与Midjourney一较高下
硅基创想家
AI-人工智能与大模型人工智能midjourneyFlux大模型人工智能生成图片
Flux是什么?Flux是黑森林实验室(BlackForestLabs)开发的一款新型人工智能图像生成模型。它代表了人工智能生成艺术领域的重大进展,采用了一种“混合架构”,将transformer和diffusion技术相结合,参数规模达120亿。该模型在图像生成方面具备顶尖性能,在精准遵循提示词、视觉质量、图像细节和输出多样性等方面表现卓越。谁创造了Flux?该模型由黑森林实验室推出。这是一家新
- 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