- 「分块」数列分块入门1 – 9 by hzwer 解题记录
GA_PK
出处学习蓝书的时候感觉书上关于分块的题目太少了.而且都是难度较大的一些分块题目,想巩固一下分块方面的知识,就找到了hzwer大佬的分块入门知识介绍.用这篇博客记录一下.从树状数组到线段树再到分块.都是对区间信息的快速处理来达到想要的效果.树状数组效率最优,可是拓展性实在不高.线段树效率稍微差一点但是拓展性较好,可是在信息不满足区间可加性的情况下代码难度会高很多.而分块效率上最差但是可以接受,且拓展
- 基于深度学习的大规模模型训练
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络,以处理复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。以下是关于基于深度学习的大规模模型训练的详细介绍:1.背景和动机数据和模型规模增长:随着数据量和模型复杂度的增加,传统的单机或小规模集群训练难以满足需求。计算资源需求:大规模模型训练需要大量计算资源和存储,单一设备无法满足。任务复杂性:处理复杂任务(如GPT-3、BE
- GNU编译优化级别-O -O1 -O2 -O3
hemmingway
C++Linux
最近做一个算法的GPU加速,发现实际上使用gcc的-O3(最高级编译优化)选项,可以获得很高的加速比,我的程序里达到了3倍的样子,有时效果甚至比GPU加速好。因此小小学习了下GNU的编译优化。附言一句,在进行调试的时候,最好关闭编译优化,不然程序自动优化,执行的步骤可能稍有变化。GNU编译器提供-O选项供程序优化使用:-O提供基础级别的优化-O2提供更加高级的代码优化,会占用更长的编译时间-O3提
- 「DeepSeek接班OpenAI」,最新开源的R1推理模型,让AI圈爆了
人工智能学家
人工智能
来源:前沿科技分享圈近日,AI领域迎来了一次重大突破,DeepSeek正式推出了其最新研发的开源推理模型——DeepSeek-R1。这一模型在数学、代码和自然语言推理等关键任务上的表现,已经能够与OpenAI的o1正式版相媲美,引发了AI研究者和从业者的广泛关注。多阶段训练:创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略,具体包括基础训练、强化学习(RL)、微调等多个阶段。这
- DeepSeek R1:AI领域的新标杆
XianxinMao
人工智能
标题:DeepSeekR1:AI领域的新标杆文章信息摘要:DeepSeek的R1模型在性能上与OpenAI的o1模型相当,甚至在某些方面更具优势,尤其在成本控制上表现出色。R1模型通过开源策略展示了其在AI领域的开放态度,推动了技术的广泛发展。此外,R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力,无需监督微调数据,标志着中国在AI领域的快速崛起,挑战美国的主导地位。AI模型在推理能
- 38字以上的标题:OTFS仿真 MIMO-OTFS MP检测算法:详细注释、ZF均衡、低复杂度LU分解和误差纠正MMSE均衡检测:OMP及基本信道估计、MRC检测,结合索引调制IM、空间调制SM、正交
PGCUZcQeR
网络matlab人工智能
OTFS仿真MIMO-OTFSMP检测算法(详细注释),ZF均衡,低复杂度lu分解和误差纠正mmse均衡检测omp及基本信道估计,MRC检测,结合索引调制IM,空间调制SM,正交空间调制,SM-OFDM,多天线MIMO,AF,DF中继,理想脉冲/矩形脉冲,TDTF域DD域信道以及最新OTSM调制OFDM和OTFS性能对比。代码均可出,均可正常运行。适合本科B设及研究生学习。ID:971873550
- 【学习心得】几种特殊但非常必要学习的pip安装小知识
小oo呆
【学习心得】学习pippython
在学习Python全栈的过程中要接触非常多的库,很多库都是直接pipinstall就搞定了!但有一些总是特立独行!一、安装时的名字与导包时名字不同的首先举例大名鼎鼎的OpenCV#安装OpenCVpipinstallopencv-python#导包importcv2再来一个大名鼎鼎的sklearn#安装pipinstallscikit-learn#导包举例fromsklearn.preproces
- 【Python TensorFlow】入门到精通
极客代码
玩转Pythonpythontensorflow开发语言人工智能深度学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发,广泛应用于机器学习和深度学习领域。本篇将详细介绍TensorFlow的基础知识,并通过一系列示例来帮助读者从入门到精通TensorFlow的使用。1.TensorFlow简介1.1什么是TensorFlow?TensorFlow是一个开源的软件库,主要用于数值计算,特别是在机器学习和深度学习领域。它提供了一个灵活的架构来定义复杂的数
- 【学习心得】Python好库推荐——PEFT
小oo呆
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一、PEFT是什么?PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中,目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT,可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集,而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。二、PEFT使用场景在计算资源有限的情况下,如边缘设备、移动设备或低成本
- Python 机器学习 基础 之 【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库
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Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、创建数组4、数组操作5、常用函数6、矩阵运算7、广播机制8、随机数三、在机器学习中使用到Numpy的简单示例1、数据预处理1.1数据归一化1.2数据标准化2、特征工程1.1多项式特征3、简单线性回归
- 深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大(INF)原因及解决办法
余弦的倒数
学习笔记机器学习深度学习pytorch深度学习人工智能机器学习
文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因:学习率过高可能导致梯度爆炸,权重更新幅度过大,导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题,它会让参数
- 深度解读大语言模型中的Transformer架构
老三不说话、
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一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构,在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系,对于复杂的自然语言文本,无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题,但依然存在梯度不稳定的情况。而且,RNN和LSTM在计算过程中,
- 2.3、numpy 数组:广播机制、遍历数组
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Python数据处理与分析numpynumpypython开发语言数据分析
点击上方分类专栏、进行系统性学习(文末可扫码领取资料)1、广播机制NumPy中的广播机制(Broadcast)旨在解决不同形状数组之间的算术运算问题。如果进行运算的两个数组形状完全相同,它们直接可以做相应的运算。importnumpyasnpa=np.array([0.1,0.2,0.3,0.4])b=np.array([10,20,30,40])c=a*b#jy:[1.4.9.16.]print
- 通过命令行工作流提升工作效率的实战教程(持续更新)
herosunly
大模型工作流实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了通过命令行工作流提升工作效率的实战教程,希望对使用大语言模型的同学们有所
- Python进阶————迭代器与生成器
记得多吃点
Python进阶知识python开发语言
迭代器与生成器前言一、迭代器二、生成器2.1创建生成器的两种方式2.1.1生成器推导式2.1.2yield关键字2.2使用生成器生成批次数据三、区别与联系3.1区别3.2联系总结前言我们之前学习遍历的时候,系统会一下子给我们显示所有的数据,我们希望当我们需要数据的时候再给我们数据,那么,我们就需要迭代器与生成器的帮助。迭代器和生成器在Python中都是用来处理数据序列的重要工具,它们之间的主要区别
- python入门教程jupyter_Jupyter Notebooks的安装和使用介绍
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最近又开始重新学习Python,学习中使用到了一款编辑器JupyterNotebooks,非常想安利给初学python的同学。注:本文内容仅针对windows环境下安装和配置JupyterNotebooks。1.JupyterNotebooks简介国际惯例还是来一段官方的介绍:Notebooks其实就像是你的python笔记本一样,不仅可以运行书写的python代码,同时还支持markdown格式
- 第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook
红色石头Will
深度学习PyTorch极简入门人工智能深度学习PyTorch
本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具:Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序,可以使用集成开发环境或集成管理系统,最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda,是因为Anacon
- 【PHP】Laravel 介绍 史上最优雅的 PHP 框架
Ustinian_310
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1.Laravel介绍Laravel是一个开源的PHPWeb应用框架,由TaylorOtwell创建并于2011年6月首次发布。它遵循模型-视图-控制器(MVC)架构模式,旨在简化Web开发的任务,提供了一套丰富的功能,帮助开发者快速构建安全、可扩展的Web应用程序。附注:文末附有Laravel的社区入口,感兴趣的小伙伴可以去社区寻找更多学习资料以下是Laravel的一些主要特点和组件:核心特点M
- PyQt5中的QObject对象
strive_one
QObject在Qt中QObject是所有类的基类,换而言之是在Qt中所有的类均继承自QObject,这使得QObject中的所有方法在其它类中使用。所以学习QObject中的方法有其特殊的意义。继承结构测试的方法fromPyQt5.QtCoreimportQObject#创建一个QObject对象obj=QObject()#获得父类mros=QObject.mro()formroinmros:p
- 深度学习(DL/ML)学习路径
jackl的科研日常
深度学习学习人工智能
最近几年,尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后,人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好,大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中,亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
- YOLOv10改进,YOLOv10检测头融合DynamicHead,添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要作者提出一种新的检测头,称为“动态头”,旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。如果我们将骨干网络的输出(即检测头的输入)视为一个三维张量,其维度为级别×空间×通道,这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题,直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。然而,直接在所有维度上学习注意力函数过于困难,且计算成本过高。因此,作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制,即在级
- hive表指定分区字段搜索_Hive学习-Hive基本操作(建库、建表、分区表、写数据)...
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hive表指定分区字段搜索
hive简单认识Hive是建立在HDFS之上的数据仓库,所以Hive的数据全部存储在HDFS上。Hive的数据分为两部分,一部分是存在HDFS上的具体数据,一部分是描述这些具体数据的元数据信息,一般Hive的元数据存在MySQL上。Hive是类SQL语法的数据查询、计算、分析工具,执行引擎默认的是MapReduce,可以设置为Spark、Tez。Hive分内部表和外部表,外部表在建表的同时指定一个
- R语言 安装zip包
毕崇亮
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我整理的一些关于【管理】的项目学习资料(附讲解~~)和大家一起分享、学习一下:https://d.51cto.com/eDOcp1如何在R语言中安装zip包作为一名刚入行的开发者,你可能对R语言中的包管理有些困惑。今天,我将带你一步步了解如何在R语言中安装zip包,并通过简单的示例帮助你掌握这一技能。安装包可以让你使用更丰富的功能与工具,所以这是一项非常重要的基础技能。安装zip包的流程在开始之前
- 【hadoop学习之路】Hive HQL 语句实现查询
新世纪debug战士
hadoop学习之路hive
目录表数据表1students_data.txt表2course.txt实验步骤结论表数据表1students_data.txt21434,Sara,F,21,20,73,classC41443,Mary,M,19,30,90,classA43333,Dery,F,20,40,85,classB45454,Mary,F,22,10,91,classA14634,Henry,M,18,50,56,c
- 鸿蒙5.0版开发:媒体数据封装
炫酷盖茨猫先生
鸿蒙5.0开发ArkTS组件harmonyos华为视频编解码androidArkTS媒体前端
往期鸿蒙全套实战文章必看:鸿蒙开发核心知识点,看这篇文章就够了最新版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目,看这一篇文章就够了(部分项目附源码)媒体数据封装开发者可以调用本模块的NativeAPI接口,完成音视频封装,即将音频、视频等编码后的媒体数据,按一定的格式存储到文件里。当前支持的封装能力如下:封装格式视
- 基于深度学习的行人检测与识别系统:YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用,广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容,自动识别并定位行人,这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战,如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来,深度学习的进步,尤其是目标检测领域的快速发展,为行人检测提供了强有力的支持。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,作为目前目标检测领域
- 基于深度学习的行人检测识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域,广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战,如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的方法,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,继承了YOLO一贯的高效性和准确性,在速度
- Doris实战——特步集团零售数据仓库项目实践
吵吵叭火
#Doris大数据大数据数据仓库
目录一、背景二、总体架构三、ETL实践3.1批量数据的导入3.2实时数据接入3.3数据加工3.4BI查询四、实时需求响应五、其他经验5.1DorisBE内存溢出5.2SQL任务超时5.3删除语句不支持表达式5.4Drop表闪回六、未来展望原文大佬的这篇Doris数仓建设案例有借鉴意义,这里摘抄下来用作学习和知识沉淀。如有侵权等告知~一、背景特步集团有限公司是中国领先的体育用品企业之一,为了提高特步
- C# 实现 “Hello World” 教程
来恩1003
C#从入门到精通c#java开发语言.NET.net
.NET学习资料.NET学习资料.NET学习资料C#作为一种广泛应用于.NET开发的编程语言,以其简洁、高效和类型安全等特性,深受开发者喜爱。在踏入C#编程领域时,编写经典的“HelloWorld”程序是重要的起点,它能帮助我们快速熟悉C#的开发流程与基本语法。下面,就让我们一同开启C#的“HelloWorld”之旅。一、开发环境搭建要编写C#程序,首先需要安装合适的开发环境。微软官方提供的Vis
- 狂神说学习——SpringMVC
new worker
狂神说学习springmvcjava
1、回顾MVC1.1、什么是MVCMVC是模型(Model)、视图(View)、控制器(Controller)的简写,是一种软件设计规范。是将业务逻辑、数据、显示分离的方法来组织代码。MVC主要作用是降低了视图与业务逻辑间的双向偶合。MVC不是一种设计模式,MVC是一种架构模式。当然不同的MVC存在差异。**Model(模型):**数据模型,提供要展示的数据,因此包含数据和行为,可以认为是领域模型
- 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