- 三维点云重建的原理及代码
晚风微凉~
matlab图像处理
点云重建是将来自各种传感器(如激光雷达、相机等)采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。在这个过程中,算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征,并将这些特征组合成相应的物体模型。在实际应用中,无法获得物体所有表面的三维坐标数据,因此点云重建算法必须处理部分点云数据,尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理,根据它们的
- Android端ReactNative环境搭建——上
hzulwy
reactnativereactnativeandroidreact.js
前言最近一年,因为公司业务需要,部门引入了rn这门跨段技术来开发业务需求。从去年部门大佬调研rn这个框架到现在已有超过一年的时间了。而我从当时毕业不到1年的小白成长到现在负责维护项目的Android端代码的主力。同时,自己对rn相关的技术有了不少理解。因此,想要分享一些知识点,希望可以帮助到大家。我会以一个专栏的方式述说在这一年当中使用rn开发需求遇到的困难。大家可以借鉴参考下,共同进步!!!使用
- autojs之乐旅商城自动报名自动约
恶猫
javascript前端开发语言autojs安卓脚本
之前用的。现在能不能用不知道了啊。自己测试吧。//一键亮屏device.wakeUp();device.wakeUpIfNeeded();sleep(1000);//滑开swipe(device.width/2,device.height*0.8,device.width/2,device.height*0.1,2000);sleep(2000);//一键开微信launchApp("微信");sl
- 回归任务中的评价指标MAE,MSE,RMSE,R-Squared
旺旺棒棒冰
统计学习方法机器学习回归评价指标r2mse
转自博客。仅供自己学习使用,如有侵权,请联系删除分类任务的评价指标有准确率,P值,R值,F1值,而回归任务的评价指标就是MSE,RMSE,MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导,所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i
- AI大模型编程能力对比:Deepseek&Claude&Gemini
黑夜路人(heiyeluren)
AI人工智能人工智能aiAIGC语言模型
在当今快速发展的技术领域,人工智能(AI)模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势,适用于不同的编程任务和场景。本文将对三种主流的AI模型——DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude3.5Sonnet的编程能力进行详细对比,帮助读者根据具体需求选择最合适的工具。同时对DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude
- React Native 迁移的阵痛
Ethan. L
ReactNative&JSreactnativereact.jsandroidios
背景由于我们的移动应用程序已经存在多年,经历了许多开发者的更替,因此变得越来越臃肿和难以维护。此外,我们团队中的Android开发人员一直很短缺,这导致我们在两个平台上的开发进度和质量存在巨大差异。因此,我们决定采用ReactNative技术,将原生工程迁移到该平台上,以提高应用程序的可维护性和整体性能。我在《ReactNative技术选型分析》中,阐述了对现有原生工程集成ReactNative的
- 图像质量评价学习笔记02:IQA模型性能评价指标(PLCC、SROCC、KROCC、RMSE)
可靠的豆包蟹同志
图像质量评估IQA图像处理计算机视觉人工智能算法
性能好的图像质量评价(IQA)算法,其质量评测分数会与主观质量分数高度一致,IQA有许多评价指标,为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性,视频质量专家组VQEG(VideoQualityExpertsGroup,目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织)提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标:PLCC、SROCC、KROCC和RMSE,也是目前最常用的I
- 【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓
ThinkPet
移动app开发androidflutterdart跨平台
基于2025年国内移动开发环境现状,结合多份行业分析报告和技术文档,对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下:一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的Skia自渲染引擎和Dart的AOT/JIT双编译模式,实现了90%以上的原生性能表现,在电商、社交、工具类应用中已无明显性能瓶颈。实测数据显示,列表滚动帧率稳定在55-60FPS,与原生开发差距小
- 【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法
点云侠
点云配准专题开发语言计算机视觉算法3dc++
目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述 在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法。首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA
- SSLTLS加密传输与数字证书的前世今生
云来雁去
.NET源代码探案系列数字证书HTTPS加密SSL
Hi,大家好,我是飞鸿踏雪,欢迎大家关注我的博客。近来,博主经历了一次服务器迁移,本以为有Docker-Compose加持,一切应该会非常顺利,没想到最终还是在证书上栽了跟头,因为它的证书是和IP地址绑定的。对,你没听错,这个世界上还真就有这么别扭的设定,尤其是你折腾了一整天,发现你需要到一个CA服务器上去申请证书的时候,那种绝望你晓得吧?数字证书、HTTPS、SSL/TLS、加密……无数的词汇在
- 【分治法】最接近点对问题 C++(附代码分析及实例)
haaaaaaarry
算法设计与分析算法
问题描述给定平面上n个点,找其中的一对点,使得在n个点组成的所有点对中,该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下,取中间某个点m,将所有点划分为两个集合,递归的找出左右集合的最接近点对,最后再和最靠近点m的左右两点间的距离作比较,最小的就是整个点对中最接近的现在将一维的情况扩展到二维,二维比一维复杂的地方在于每个点都有两个坐标,我们用一条直线l将平面上的所有点同样分成两个集合,再递归的去两个
- 数字签名与数字证书
TABE_
计算机网络数字签名数字证书
这里写目录标题数字签名数字证书数字证书的原理数字证书的特点如何验证证书机构的公钥不是伪造的数字签名数字签名是非对称密钥加密技术与数字摘要技术的应用,数字签名就是用加密算法加密报文文本的摘要(摘要通过hash函数得到)而生成的内容。发送报文时,发送方用一个哈希函数从报文文本中生成报文摘要,然后用发送方的私钥对这个摘要进行加密生成数字签名,之后将数字签名和报文一起发送给接收方,即数字证书。接收方首先用
- 小白学AI量化:DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人
老余捞鱼
AI顾投高级策略AI探讨与学习人工智能python金融deepseek
作者:老余捞鱼原创不易,转载请标明出处及原作者。写在前面的话:在机构主导的量化交易时代,普通投资者如何用一杯奶茶的钱(15元/天)打造专业级智能量化产品?本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取,更能深度应用于金融领域,精准捕捉市场信号。本文“干货”很多,请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
- HTML+CSS案例展示(CSS3D效果旋转相册)
hacalili
htmlcss前端css3
参考来源:黑马程序员pink老师前端入门教程,零基础必看的h5(html5)+css3+移动端前端视频教程_哔哩哔哩_bilibili效果展示:总结:transform:translate(x,y)rotate(180deg)scale()...顺序对最后的效果有影响,需要根据需求安排位移和其他属性的顺序;实现暂停动画效果:animation-play-state:paused;经常和鼠标经过等其
- python 底层原理processpoolexecutor_Python 并发编程:PoolExecutor 篇
风投小虾
python
个人笔记,如有疏漏,还请指正。使用多线程(threading)和多进程(multiprocessing)完成常规的并发需求,在启动的时候start、join等步骤不能省,复杂的需要还要用1-2个队列。随着需求越来越复杂,如果没有良好的设计和抽象这部分的功能层次,代码量越多调试的难度就越大。对于需要并发执行、但是对实时性要求不高的任务,我们可以使用concurrent.futures包中的PoolE
- 数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型
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数据挖掘实战合集数据挖掘机器学习人工智能python
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
- systemctl restart 和 systemctl reload 和 systemctl daemon-reload 对比 笔记250322
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#LinuxCentOSUbuntu等#控制台命令行Shell脚本shcmd等笔记bash
systemctlrestart和systemctlreload和systemctldaemon-reload对比以下是systemctlrestart、systemctlreload和systemctldaemon-reload的对比总结:命令作用对象行为适用场景对服务的影响systemctlrestart服务名具体服务强制停止服务,再重新启动。配置或代码有重大变更,或服务出现异常需完全重启。服
- (含import)两行代码,将ppt的每一页幻灯片保存为图片。(如果你没装office,只装了WPS也可以,只不过更麻烦一些)
几道之旅
人工智能智能体及数字员工powerpointwps
文章目录第一步:安装包第二步:写代码,运行第三步:如果你是Office,现在已经搞定了。但我是WPS,会报错:第四步:直接去包里改代码第五步:保存对包中代码的修改,重新运行咱最开头的代码第六步:成功了第一步:安装包pipinstallpython-office第二步:写代码,运行#安装库:pipinstallpython-officeimportoffice#单页转图片office.ppt.ppt
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ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output,即一种通用外设,可以通过MIO(MultiuseI/O)模块对器件的引脚做观测(input)和控制(output)。ZYNQ的PS端上的GPIO也可以通过EMIO(ExtraMIO)模块对PL端的IP
- Spring Data JPA 的分页魔法:Pageable vs PageRequest,谁才是真正的“分页王”?✨
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SpringDataJPA的分页魔法:PageablevsPageRequest,谁才是真正的“分页王”?嘿,各位技术探险家!今天我们要解锁SpringDataJPA的分页秘籍,聊聊Pageable和PageRequest这对“分页双人组”的爱恨情仇!从它们的关系到使用场景,再到一个让我抓狂的参数陷阱,这篇博客带你从迷雾走向光明,还有流程图助阵,快跟我一起跳进这个技术冒险吧!第一幕:分页的“魔法钥
- 机器学习怎么做特征工程
全栈你个大西瓜
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一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理:原始数据是“生肉和蔬菜”,特征工程是“切块、腌制、调料搭配”,目的是让机器学习模型(食客)更容易消化吸收,做出更好预测(品尝美味)。二、为什么要做特征工程?数据质量差:原始数据常有缺失、噪声、不一致问题(如年龄列混入“未知”)。模型限制:算法无法直接理解原始数据(如文本、日期需要数值化)。提升效果:好特征能显著提升模型性能(准确率提升10%~5
- AutoImageProcessor代码分析
fydw_715
Transformers人工智能
以下是对AutoImageProcessor类的整理,按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类,并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。全局方法IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES1.遍历IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES字典formodel_type,image_processorsinIMAGE_PROCESSOR_MA
- 基于Step-Mxo2-LCP的3-8译码器
城里有一颗星星
FPGA基础模块fpga开发fpga笔记
译码器的基本概念:译码器的逻辑功能是将每个输入的二进制代码译成对应的输出高、低电平信号或另外一个代码。一般有二进制译码器、二-十进制译码器和显示译码器。二进制译码器:二进制译码器的输入是一组二进制代码,输出是一组与输入代码一一对应的高、低电平信号。Verilog代码1:每一个输入代码译成对应输出端的低电平信号,LED1~LED8,输出对应的LED灯为亮/*3-8译码器*/moduledecode3
- Conda常用命令汇总(持续更新中)
X-future426
condalinux运维
原文章:安装和使用Miniconda来管理Python环境-CSDN博客一、Miniconda的使用Miniconda没有GUI界面,只能通过conda命令对Python环境和软件包进行管理,所以这里主要介绍一下conda的常用命令。1.Conda相关(1)查询conda版本conda--version(2)更新conda版本condaupdateconda2.环境管理(1)查询已创建的虚拟环境c
- Ubuntu实时读取音乐软件的音频流
冬瓜~
Linux开发ubuntu音视频数据库portaudio
文章目录一.前言二.开发环境三.具体操作四.实际效果一.前言起因是这样的,我需要在Ubuntu中,实时读取正在播放音乐的音频流,然后对音频进行相关的处理。本来打算使用的Pipewire+Helvum的方式实现,好处是可以直接利用Helvum图形化工具对软件输出的音频进行重定向,但是由于使用的是Ubuntu20.04,默认的音频服务器使用的是PulseAudio,替换为Pipewire后,播放的音频
- 环形链表判断、入环问题
学习编程的gas
链表数据结构
给你一个单链表如何去判断有环呢?如何求环形链表第一次入环的节点呢?在还未接触这种题之前是一点头绪都没有,十分佩服能解决的人。问题是:给定一个链表的头节点head,返回链表开始入环的第一个节点。如果链表无环,则返回null。对于这个问题第一步肯定先是判断该链表是否有环,想要判断该链表是否有环那就需要用到快慢指针,什么是快慢指针呢?就是一个指针走一步,另一个指针走两步,如果两个指针会相等就说明该链表有
- 高频交易:当速度与智慧在金融市场中“飙车”(策略+算法)
西蒙斯.果
pythonnumpypandas
高频交易:当速度与智慧在金融市场中“飙车”高频交易(High-FrequencyTrading,HFT)就像金融市场的“闪电侠”,利用强大的计算机和复杂的算法,在毫秒甚至微秒内完成交易。它的目标是抓住市场中的微小机会,赚取“快钱”。以下是对高频交易策略和算法的详细介绍,带点幽默感,让你在了解金融科技的同时也能会心一笑。---一、高频交易策略:金融市场的“快闪族”1\.做市策略:买卖价差的“中间商”
- Macrorit Partition Expert:守护硬盘数据的「分区手术专家」
KJ-拾荒者
职场和发展经验分享性能优化软件推荐效率提升
你是否经历过这些崩溃瞬间?想给C盘扩容却怕误删文件,硬盘买回来发现系统不认大容量分区,或是想彻底清除隐私数据却担心被恢复软件找回……传统分区工具要么功能受限,要么操作风险高,稍有不慎就会导致数据灾难。MacroritPartitionExpert的出现,为普通用户和专业运维人员提供了一站式解决方案。作为兼容性极强的分区管理工具,它同时支持MBR和GPT分区表,轻松突破传统系统对2TB以上大硬盘的识
- 如何用3个月零基础入门网络安全?_网络安全零基础怎么学习
白帽黑客啊一
学习web安全安全python网安入门
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行网络安全,实现自己的“黑客梦”。文章的宗旨是:1.指出一些自学的误区2.提供客观可行的学习表3.推荐我认为适合小白学习的资源.大佬绕道哈!基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员(以编程为基础的学习)
- C++ 地图 + 配对组合!3 分钟吃透 map 和 pair 的黄金搭档
Reese_Cool
STL数据结构与算法c++算法开发语言stl
文章目录pair一、基本概念二、pair的声明与初始化三、成员访问与修改四、常用操作1.比较运算2.交换值3.tie函数(解包pair)五、pair的应用场景六、pair与结构体/类的对比七、pair与tuple的对比八、代码示例1.返回多个值2.存储键值对九、总结map一、基本概念二、map的声明与初始化三、常用操作四、map的应用场景五、注意事项在C++编程里,map和pair是标准库中十分实
- 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