- 密码学与网络安全 - 11 密码学Hash函数
shiyivei
#密码学与网络安全哈希算法web安全安全Hash函数消息认证
11密码学Hash函数Hash函数输入长度可变,而输出长度固定合格的Hash函数输出应该均匀分布,看起来随机Hash函数两个要求:1.抗碰撞性(找到两个不同的输入对应相同的输出在计算上不可行),2.单向性(通过Hash值找到输入值在计算上不可行)Hash函数的操作过程:把输入数据的长度填充成固定长度分组的整数倍,填充内容包括原始消息的位长度信息,填充长度信息能够增加攻击者更改数据而要保持hash值
- [密码学实战]Java实现国密(SM2)密钥协商详解:原理、代码与实践
曼岛_
国密实战密码学java开发语言
一、代码运行结果二、国密算法与密钥协商背景2.1什么是国密算法?国密算法是由中国国家密码管理局制定的商用密码标准,包括:SM2:椭圆曲线公钥密码算法(非对称加密/签名/密钥协商)SM3:密码杂凑算法(哈希)SM4:分组密码算法(对称加密)2.2密钥协商的意义在安全通信中,双方需要在不安全的信道上协商出相同的会话密钥,用于后续对称加密。SM2密钥协商协议解决了以下问题:避免预先共享密钥抵抗中间人攻击
- 线性秩检验
木子算法
非参数统计数学建模概率论
线性秩检验一、引言在统计学的广袤领域中,参数检验通常基于数据服从特定分布(如正态分布)的假设。然而,在实际场景里,数据往往并不满足这些严格假设,此时非参数检验方法便展现出独特优势。线性秩检验作为一种强大的非参数检验手段,能够在不依赖数据分布的前提下,对数据进行深入分析,探寻其中隐藏的规律与差异。本文将全方位深入剖析线性秩检验,涵盖其原理、公式推导以及实际案例应用,助力读者全面掌握这一重要的统计方法
- 机器学习 第一章 绪论
太炀
机器学习机器学习人工智能
1.1引言什么是机器学习(machinelearning)?机器学习是致力于研究如何通过计算手段,利用经验来改善系统自身的性能的学科。在计算机系统中,“经验”以“数据”的形式表现。通过这些数据产生模型(model)的算法,即“学习算法”(learningalgorithm)。如果说计算机科学是研究“算法”的学问,那机器学习就是研究“学习算法”的学问。ps:本系列所说“模型(model)”泛指数据学
- 使用 nodejs 和 ElasticSearch 快速搭建全文检索
dbLenis
数据库java编程语言大数据linux
点击蓝色“有关SQL”关注我哟加个“星标”,天天与10000人一起快乐成长上次群友问我,Python怎么学,我说四个小时足够了,你们不信。这次,我用2个小时,仅仅用Google,快速搭建了一个nodejs+Elasticsearch的小Demo.足可见,在有搜索的年代,快速上手一门技术,已经不是什么难事。1安装1.1下载地址https://nodejs.org/en/download提供windo
- 学习dify第二天-web下篇
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学习dify第二天-web下篇引言web目录结构配置入口文件分析下怎么封装的请求最后总结:参考阅读:React基础用next.js写个页面跳转的应用seo搜索引擎优化引言react:ReactFoundations:AboutReactandNext.js|Next.js如果不会next.js可以先看看这个,不看其实也没关系,学下思路也可以。next_web小demoweb目录结构*mocks*:
- 首发实测:地表最强AI?马斯克发布新一代AI模型Grok3
Code_流苏
AI漫谈先知实用软件与高效工具人工智能grok3AI实测首发测评AI
近年来,人工智能的迅猛发展让人们对其未来充满了无限期待。尤其是以马斯克为首的企业家们,始终走在AI技术的前沿。就在近期,马斯克宣布推出新一代AI模型——Grok3。这一消息无疑引起了行业的广泛关注,大家都在猜测,这款新AI模型究竟有何独特之处,是否能够在众多强大AI模型中脱颖而出?名人说:悟已往之不谏,知来者之可追。——《归去来兮辞》陶渊明创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的
- CAD插件技术真心不难,无非是画点线条,CAD内部能实现的,C#调用acdbmgd.dll和acmgd.dll也能实现
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c#
CAD插件看起来很神秘,其实一个合格码农经过几天就能快速掌握。没什么秘密,开发CAD插件和winform一样简单学几个类库用法就是(只是太多人不喜欢知识分享),在CAD里展现界面和winform略有不同(整个项目工程在文章的最后有下载)。学习CAD插件开发的动机是为了薪水,由于公司是做显示屏和触摸屏的,养了一堆CAD的设计工程师拿着8K以上的薪水,当时我做为信息系统开发人员才拿4K,4个人要开发维
- 跟我一起学Python数据处理(一百零三)之命令行参数解析与云服务应用
lilye66
pythonlinux开发语言
跟我一起学Python数据处理(一百零三)之命令行参数解析与云服务应用大家好!我写这系列博客的初衷是想和大家一起学习进步。在学习Python数据处理的过程中,我发现其中有很多有趣又实用的知识,所以迫不及待地想和大家分享。接下来,咱们就一起深入学习相关的知识点。一、Python命令行参数解析在Python编程里,有时候我们希望通过命令行给脚本传递额外信息,让脚本根据这些信息执行不同任务。比如有个数据
- 《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章:2.4-2.6节详解
环工人学Python
深度学习pytorch人工智能python机器学习学习
写在前面:不知不觉已经更了第一个章节,目前的内容都是很基础的内容,有人会问现在ai时代,还有必要学习这些内容吗,我想说的是,越是基础的内容我们越要认真去学习和分析,ai可以快速解决问题,但是我希望我们可以知其所以然,感谢所有支持的收藏和粉丝,希望这些文章对你们有些许帮助!点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写
- 什么是欧拉公式
玄湖白虎
数学建模正则表达式
欧拉公式在不同的学科中有着不同的含义。复变函数中,e^(ix)=(cosx+isinx)称为欧拉公式,e是自然对数的底,i是虚数单位。拓扑学中,在任何一个规则球面地图上,用R记区域个数,V记顶点个数,E记边界个数,则R+V-E=2,这就是欧拉定理,它于1640年由笛卡尔首先给出证明,后来欧拉于1752年又独立地给出证明,我们称其为欧拉定理,在国外也有人称其为笛卡尔定理。他被称为世界上最简洁的公式中
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学习网络安全为什么要学python?1、在实际的渗透测试过程中,面对复杂多变的网络环境,当常用工具不能满足实际需求的时候,往往需要对现有工具进行扩展,或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本,这个时候就需要具备一定的编程能力。2、python是一门编程语言经常用它来写脚本怎么学习python?1、通过本课程能够用python写基本的脚本2、在以后工作中多使用熟练使用那么就让我们先了解一下python
- ACL2024最佳论文揭榜,中国本科生破译3000年前的甲骨文密码
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标题:ACL2024最佳论文揭榜!中国本科生破译3000年前的甲骨文密码一、会议介绍ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)2024,即第62届国际计算语言学年会,正在2024年8月11日至8月16日在泰国曼谷召开。作为计算语言学和自然语言处理领域的顶级会议,ACL是学者们展示最新成果、交流思想的重要平台。它被CCF
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通上次学的SpringBoot来整合一、使用注解版的Mybatis整合SpringBoot1、实体类(entity)packagecom.cxy.entity;importlombok.Data;@DatapublicclassUser{privateLongid;privateStringname;privateIntegerage;privateStringemail;}2、mapperpac
- 北风下的电子田野
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北风下的电子田野北风呼呼地吹着,黄昏时分的天色慢慢染上了一层暮色。这是冬末春初的季节,寒冷的气息在田间流动,玉米碎撒满已耕的田地,吸引了一群麻雀和鸽子。许先生站在田边,沉思着,手里捏着一把玉米碎,看着飞来飞去的鸟儿。他的心却并不在田地上,而是在另一个世界里——电子的世界。许先生是一名电子工程师,年轻时因热爱电子学,常在家中绕制谐振线圈,自制收音机。他的母亲和胞弟当年总在厨房忙碌,瓦斯炉上炒着面,电
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简介本文主要是对传统六自由度机器人进行正逆运动学求解,选取大族机器人Elfin05为分析的对象,开发语言是C++。(完善中)机器人正运动学机器人正运动学推导过程各关节坐标系确定的通用方法:坐标系的Z轴,与各关节的旋转中心轴线重合坐标系的X轴,与沿着相邻两个Z轴的公垂线重合坐标系的Y轴,可以通过右手定则来确定当相邻两个Z轴相交时,确定坐标系的方法如下:坐标系的Y轴,沿着第一个Z轴与下一个X轴相交的延
- 丹尼尔·卡尼曼《噪声》——读书笔记
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好久没有写博客了,趁着出差有时间,读完了《噪声》这本买了很久的书,整体感觉还是有一些认知层面的迭代的,也整理下书中的一些内容,让自己能够沉下心来把思维和逻辑整理清楚,也能给大家做个分享。书籍介绍这本书是已故诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的新书,之前就是在这位作者去世的时候买回来学习的。本书主要讲的是人类在判断过程中的一个常见“噪声”问题,由于人或者时间原因导致决策的随机性偏差。这本书通过对人类决
- 建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2
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1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络,被模仿出了简化的人工神经网络(ANN,artificialneuralnetwork)。ANN结构为:输入层、隐藏层、输出层人工神经元:基于生物神经元的数学模型ANN过程:输入---加权求和---激活函数激活函数:类似生物神经元的阈值,达到阈值输出信号(‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数)2、深度学
- 自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念
山海青风
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本部分主要介绍NLP的基础概念,并通过实际案例演示NLP的核心任务,同时引导你搭建NLP开发环境,确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理(NLP)1.1NLP的定义自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个子领域,专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习,以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
- 全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章:2.1-2.3节详解,篇幅超了,缺的后面再补吧
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深度学习pytorch人工智能python机器学习
写在前面:点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写代码。在深度学习的世界里,理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念,并通过PyTorch实现这些概念。这一章的内容非常重要,因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理,还介绍了激活函数、损失函数和优
- SQL 插入数据详解
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本文介绍如何利用SQL的INSERT语句将数据插入表中。1.数据插入顾名思义,INSERT用来将行插入(或添加)到数据库表。插入有几种方式:插入完整的行;插入行的一部分;插入某些查询的结果。下面逐一介绍这些内容。1.1插入完整的行把数据插入表中的最简单方法是使用基本的INSERT语法,它要求指定表名和插入到新行中的值。下面举一个例子:INSERTINTOCustomersVALUES(100000
- Java-static关键字详解
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目录1.static关键字的用途和作用用途作用2.在类中使用static修饰成员变量、方法和代码块修饰成员变量修饰方法修饰代码块修饰内部类3.常见误区误区1:静态变量在每个实例中都有一份误区2:静态方法可以访问实例变量和实例方法误区3:静态代码块在每次创建对象时都会执行4.示例代码及解析解析5.结论边走、边悟迟早会好static关键字在Java中用于修饰类的成员变量、方法、代码块和内部类。它的主要
- 解构R语言底层逻辑:用语言学思维进行降维打击
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以我多年自学以及辅导身边同学、同事的经验来看,许多人不是学不会R语言,而是刚开始就对“编程”这两个字带有一种潜意识里面的恐惧感,然后想着编程肯定需要数学基础,自己没学过等等负面情绪。实际上,对于R语言来讲,和我们以前学过的英语没有任何区别,用语言学的方法去带入,就可以非常快速的对R语言产生理解。下面,我将利用语言学思维,对R语言的底层逻辑进行降维打击。一、R语言赋值语句就是主系表结构在刚开始学英语
- 非对称加密算法——DSA加密算法
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- OpenCV计算摄影学(10)将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的实现类cv::MergeDebevec
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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resultingHDR图像被计算为考虑了曝光值和相机响应的各次曝光的加权平均值。cv::MergeDebevec是OpenCV中用于将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的具体实现类之一。它基于PaulDebevec提出的方法,通过利用相机响应函
- 2月27日全球科技信息差:技术浪潮下的信息博弈与应对策略
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第一章信息差的定义与科技行业的特殊性**信息差(InformationAsymmetry)是经济学中的核心概念,指交易双方因信息获取能力或时效性差异导致的不平等博弈。在科技领域,这种不对称性尤为显著,原因在于:技术迭代速度快:例如量子计算、人工智能模型(如DeepSeekR2)的研发进展往往由少数企业或机构主导,公众与普通投资者难以实时掌握动态。行业专业壁垒高:生物技术(如CRISPR基因编辑)和
- 芯片测试:WAT、CP、FT
TrustZone_
数字IC1024程序员节IC量产测试CPFT
Perface最近部门来了一个日本回来的同事,虽然他尽量用非常Poor的中文给我解释一些东西,其中还夹杂着一些英文让我很受挫,于是最近来学一下WAT中的常用的单词含义。直接去查缩写、查单词很难去记住,要把具体的东西放在具体的场景,引发知识的连接才会在脑子里留下一定的映像。感兴趣的一起来学习一下这篇不错的文章吧。注释是我查询记录,如有不妥,欢迎指出修正。正文CP是把坏的Die挑出来,可以减少封装和测
- SpringBoot学习路线总结(附思维导图)
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面试学习路线阿里巴巴springbootjava学习python开发语言
??作者简介:CSDN2021博客之星亚军??、新星计划导师、博客专家????哪吒多年工作总结:Java学习路线总结,搬砖工逆袭Java架构师??关注公众号【哪吒编程】,回复1024,获取Java学习路线思维导图、大厂面试真题、加入万粉计划交流群、一起学习进步目录立志存高远,笃行践初心?一、SpringBoot学习路线思维导图?二、什么是SpringBoot三、使用SpringBoot有什么好处四
- 【机器学习】平均绝对误差(MAE:Mean Absolute Error)
IT古董
机器学习人工智能机器学习人工智能python
平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用,用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同,MAE使用误差的绝对值,因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值,MAE的公式为:其中:n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值
- 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
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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