- 自动驾驶---Motion Planning之LaneChange
智能汽车人
自动驾驶人工智能
1背景在Apollo中,有比较多的Decider(决策器),上篇博客《自动驾驶---MotionPlanning之Decider》中笔者也大概介绍了每个Deicder的作用。本篇博客笔者主要介绍换道的决策内容,因为在自动驾驶中(严格意义上来讲,目前还属于辅助驾驶),变道的灵活性是用户评价该功能是否好用很重要的一部分,变道迟缓或者激进都是不好的体验,所以本篇博客会结合Apollo中的LaneChan
- Ta-lib:量化金融中的技术分析指标库
盼达思文体科创
Python量化金融金融python算法pandas
一、引言在量化金融领域,技术分析指标是进行市场分析和决策的重要工具。Ta-lib(TechnicalAnalysisLibrary)作为一个广泛使用的技术分析指标库,为量化交易者提供了丰富的函数和工具,帮助他们更好地理解市场趋势、价格波动和交易信号。本文将详细介绍Ta-lib的基本概念、功能特点以及在量化金融中的应用。二、Ta-lib简介Ta-lib是一个开源的技术分析库,支持多种编程语言,如Py
- 农业机器人综述:技术现状、应用场景及未来展望
橙蜂智能
机器人
农业机器人综述:技术现状、应用场景及未来展望引言一、农业机器人的技术现状1.感知模块2.导航与定位模块3.控制与执行模块4.通信与数据传输模块5.决策与人工智能模块6.电源管理与能源模块二、农业机器人的应用场景1.播种与施肥2.植保与除草3.采摘与收获4.土壤和作物监测5.温室管理与环境控制6.多机器人协作三、农业机器人面临的挑战1.成本较高2.环境适应性差3.技术成熟度有待提高4.数据安全和隐私
- 数字化到“数智化”:AI重构商业世界的底层逻辑
橙蜂智能
人工智能数字化转型人工智能
一、从“数据孤岛”到“智能生态”:一场静默的革命1998年,沃尔玛的工程师在分析销售数据时发现,飓风季来临前,手电筒和蛋挞的销量会同步激增。这一发现催生了零售业经典的“啤酒与尿布”式关联营销,也让数据驱动的决策首次成为商业世界的焦点。二十余年过去,数据早已超越“生产要素”的单一角色,转而成为企业竞争的核心战场。但如何让数据从报表中的冰冷数字,蜕变为驱动增长的“活水”?答案藏在AI与业务场景的深度融
- 产品经理学习——AI产品
Li灿灿
产品经理学习人工智能
本篇文章,主要是针对目前不同类型AI公司的产品经理职责和AI产品经理的模型进行介绍。AI产品分类AI产品分为软件型和软硬件结合型,软件型的AI产品主要是具备理解、推理和决策能力的AI,如NLP(自然语言处理)系统或者创造类,创作型内容如音乐、艺术和写作等。软硬结合型AI产品一般和传统领域相关,如医疗AI、教育AI和零售AI等。有些公司是纯粹的AI公司,对应的特点是专注于做底层的算法,做芯片技术,纯
- 构建知识图谱之二(知识图谱构建技术)
tomlone
知识谱图知识图谱人工智能
ArchitectureofKnowledgeGraphConstructionTechniques知识图谱构建技术论文链接:https://acadpubl.eu/jsi/2018-118-19/articles/19b/24.pdf1.为什么我们需要构建知识图谱?构建知识图谱对于保险行业的意义在于它能够将分散的、复杂的行业数据连接起来,促进智能化决策、增强风险控制能力、提高效率并优化客户体验。
- 华为交换机堆叠配置
Rebesa
路由交换网络设备华为网络服务器网络安全运维
华为交换机堆叠(Stack)技术是一种将多台物理交换机虚拟化为单一逻辑设备的高可靠性解决方案,可简化网络管理、提升带宽利用率并增强冗余能力。一、堆叠的核心概念堆叠系统组成:主交换机(Master):负责管理整个堆叠系统,处理配置和协议运算。备交换机(Standby):作为主交换机的备份,实时同步配置和状态。成员交换机(Slave):仅转发业务数据,不参与管理决策。堆叠优势:统一管理:通过一个IP管
- 机器学习-33-机理模型和非机理模型
皮皮冰燃
机器学习机器学习
1建模方法机理模型、经验模型和智能模型是在不同领域中使用的建模方法,它们具有以下特点:1.1机理模型(1)特点:机理模型是基于物理、化学或其他科学原理建立的模型。它们试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为。(2)优点:机理模型能够提供深入的理解和解释,并具有较高的预测准确性。它们可以提供对系统内部机制的洞察,从而支持优化、控制和设计决策。(3)缺点:机理模型的建立需要详细的物理
- 开工有礼|400+页技术实践干货合集,助你开启新旅程
滴滴技术
技术的世界,从来不是孤独的。在这个充满挑战与机遇的领域,没有闭关修炼多年的绝世高手,只有无数怀着愚公移山精神的探索者,他们一步一个脚印,在未知的荒原上修桥补路,共同编织着技术的传奇。随着春节假期的结束,我们迎来了新的一年和新的开始。在这个充满希望和挑战的时刻,滴滴技术公众号特别推出《滴滴技术实践2023年度合集》,本册合集汇聚了过去一年我们所发表的技术实践内容。你将了解滴滴如何运用算法优化决策,如
- 工业相机选型五要素
普密斯科技
数码相机人工智能计算机视觉视觉检测智能手机自动化
在工业自动化、机器视觉等领域,工业相机扮演着至关重要的角色,为后续的分析和决策提供图像数据基础。但面对市场上琳琅满目的工业相机产品,如何正确选型成为众多从业者面临的难题。接下来,我们就深入探讨工业相机选型的关键要素。分辨率分辨率是工业相机最直观的参数之一,它决定了相机所拍摄图像的精细程度。简单来说,分辨率越高,图像中包含的像素点就越多,能够呈现的细节也就越丰富。例如在精密电子元件检测中,高分辨率相
- Python爬虫:高效获取1688商品详情的实战指南
数据小爬虫@
python爬虫开发语言
在电商行业,数据是商家制定策略、优化运营的核心资源。1688作为国内领先的B2B电商平台,拥有海量的商品信息。通过Python爬虫技术,我们可以高效地获取这些商品详情数据,为商业决策提供有力支持。一、为什么选择Python爬虫?Python以其简洁易读的语法和强大的库支持,成为爬虫开发的首选语言之一。利用Python爬虫,可以快速实现从1688平台获取商品详情的功能,包括商品标题、价格、图片、描述
- 《深度Q网络优化:突破高维连续状态空间的束缚》
人工智能深度学习
在人工智能的发展历程中,深度Q网络(DQN)作为强化学习与深度学习融合的关键成果,为解决复杂决策问题开辟了新路径。但当面对高维连续状态空间时,DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题,严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间,成为当下研究的热点。深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中,Q学习通过Q表记录每个状态-动作对
- 数据总线/一致性维度/总线矩阵
DouMiaoO_Oo
数据仓库
数据孤岛企业内部各个系统中的数据被隔离在不同的数据库中,无法进行共享和整合,严重影响了企业的决策能力和运营效率。数据仓库数据总线一种技术解决方案,旨在实现数据仓库与各个数据源之间的数据集成、交换和共享,通常做法是将所有的数据源连接到一条共享的数据总线上。数据总线通过建立数据集成层,实现了不同数据源之间的数据传输和转换,从而打破数据孤岛,实现数据共享。数据总线连接多个数据源,并将数据按照一定的规则进
- 释放TikTok潜力:TK采集器让你轻松掌握热门趋势与目标客户
@ V:ZwaitY09
矩阵
提升TikTok营销效率,TK采集器帮你轻松搞定!你还在手动寻找热门话题、精准粉丝群体、潜在客户吗?是时候升级你的TikTok营销工具了!TK采集器,一款强大的TikTok数据采集工具,助你快速获取精准数据,助力营销决策,轻松提高转化率!TK采集器的五大亮点:1️⃣精准采集目标用户数据:快速筛选热门标签、精准粉丝、潜在客户群体,轻松建立客户数据库。2️⃣高效抓取视频内容与互动数据:无需人工操作,自
- Python数据可视化工具库之lux使用详解
Rocky006
信息可视化数据分析数据挖掘
概要数据可视化在数据科学和分析中扮演着重要的角色。它可以更好地理解数据、发现模式、传达见解,并支持数据驱动的决策。PythonLux(简称Lux)是一个强大的数据可视化工具,它旨在简化数据可视化的过程,使数据探索更加容易和高效。本文将介绍Lux的基本概念、安装和配置、常见用例以及丰富的示例代码,帮助大家掌握这一有用的Python库。什么是PythonLux?PythonLux是一个Python库,
- 《解锁电商成功密码:增加电商评论的妙招》
电子商务支付接口电商
亲爱的小伙伴们,今天我们来聊聊如何为你的电商事业增添一把旺火——增加电商评论。你知道吗?高达93%的消费者表示在线评论会影响他们的购买决策。这意味着,评论的数量和质量对于电商的发展至关重要。一、直接增加电商评论购买后发邮件/短信:客户完成购买后,第一时间送上一封温暖的电子邮件和短信。在邮件/短信中,亲切地询问他们的购物感受,同时附上留下评论的便捷链接。可别小瞧了这封邮件/短信哦,很多客户其实很愿意
- 数字化转型三大核心要素:数据、技术、人才
千千标寻
大数据云计算人工智能ai
数字化转型的三大核心要素——数据、技术和人才,是推动企业在数字经济时代取得成功的关键。数据数据是数字化转型的基础。高质量的数据能够为企业提供深刻的市场洞察和客户行为分析,帮助做出更明智的决策。通过有效管理和利用数据,企业可以优化运营流程,提升产品和服务质量,从而实现更高的效率和客户满意度。技术先进的技术支持是实现数字化转型的关键驱动力。无论是云计算、人工智能、大数据分析还是物联网,这些前沿技术的应
- 优化算法全景解析:从梯度下降到群体智能
welcome_123_
算法python人工智能
一、引言:为什么需要优化算法?在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后,在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间,在推荐系统精准推送内容的过程中,优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练,还是复杂系统的参数调优,优化算法的本质是:在给定的约束条件下,找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用,助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
- 基于Odoo的数据中台建设:助力企业数据驱动决策
邹工转型手札
风吟九宵Duodoo开源企业信息化人工智能开源制造
在数字化时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一。数据中台作为企业数字化转型的核心,承担着整合数据资源、优化业务流程、提升决策效率的重要使命。Odoo作为全球领先的开源ERP系统,凭借其强大的数据整合与分析能力,正在成为企业构建数据中台的理想选择。一、数据中台的重要性数据中台是企业实现数据驱动决策的关键基础设施。它通过打破数据孤岛,整合来自不同业务系统的数据,为企业提供了一个统一的数据管理和分析平台。
- 共享设备管理难?MDM助力Kiosk模式一键部署
EasyControl移动设备管理
MDM功能介绍kiosk霸屏模式移动设备管理运维
目录1.简化设备部署与配置:实现一键式部署2.自动化应用更新与内容推送:确保设备始终保持最新状态3.权限控制与设备安全:防止滥用与数据泄露4.远程管理与故障诊断:保障设备长期稳定运行5.数据分析与报告:优化设备管理决策6.降低管理成本,提高运营效率随着零售行业和餐饮行业自助服务模式的普及,Kiosk模式(自助终端、单一应用模式)逐渐成为提升客户体验和运营效率的关键工具。无论是零售店的自助结账机、餐
- 2025 年最佳测试质量管理平台工具盘点:5 款必备工具
项目管理
随着软件开发过程日益复杂,高效的测试质量管理平台已成为确保产品质量的关键工具。在2025年,这些平台不仅能够帮助团队管理测试用例、跟踪缺陷,还能提供全面的质量分析和报告功能。本文将为您盘点5款领先的测试质量管理平台工具,助您在选型时做出明智决策,提升团队测试效率和产品质量。1.ONES测试管理ONES测试管理是一款功能强大的测试用例管理和缺陷跟踪工具,能够满足编写用例、组织用例库、执行测试计划,以
- Python中的决策树算法探索
Soft_Leader
算法python决策树
在Python中,决策树算法是一种常用的机器学习技术,用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法,并简要介绍其基本概念和用法。1.安装必要的库如果你还没有安装scikit-learn库,你可以使用pip来安装它:bash复制代码pipinstall-Uscikit-learn2.导入必要的库和模块python复制代码fromsklearn.
- 数据仓库与数据挖掘记录 二
匆匆整棹还
数据仓库数据挖掘人工智能
1.数据仓库的产生从20世纪80年代初起直到90年代初,联机事务处理一直是关系数据库应用的主流。然而,应用需求在不断地变化,当联机事务处理系统应用到一定阶段时,企业家们便发现单靠拥有联机事务处理系统已经不足以获得市场竞争的优势,他们需要对其自身业务的运作以及整个市场相关行业的态势进行分析,进而做出有利的决策。这种决策需要对大量的业务数据包括历史业务数据进行分析才能得到。把这种基于业务数据的决策分析
- oltp olap的区别
薛定谔的猫1982
系统架构系统架构
OLTP(联机事务处理)和OLAP(联机分析处理)有以下多方面的区别:应用场景OLTP:用于处理企业的日常业务交易,比如银行的存取款业务、电商网站的订单生成、酒店的客房预订等,侧重于对业务流程的支持,确保事务的快速处理和数据的即时更新。OLAP:主要用于企业的决策支持和数据分析场景,如市场趋势分析、销售业绩评估、财务状况分析等,帮助管理层从宏观角度理解业务数据,为决策提供依据。数据特点OLTP数据
- 工业智能网关如何高效、安全地实现车间数据的采集?
天拓四方_bjttsf
物联网边缘计算
工业智能网关集成了数据采集、处理、传输和存储等功能,能够连接并管理多种生产设备、传感器和控制系统。它不仅实现了设备间的互联互通,还通过高效的数据采集、处理和传输,为企业的智能化管理和决策提供了强有力的支持。随着工业4.0时代的到来,智能制造成为制造业转型升级的重要方向。其中,工业智能网关作为连接物理世界与数字世界的桥梁,在车间数据采集方面发挥着至关重要的作用。车间数据采集的多元途径1、直接连接生产
- 集成学习算法简述
終不似少年遊*
人工智能学习进阶集成学习算法机器学习人工智能提高效率
目录1.必要的导入2.Bagging集成3.基于matplotlib写一个函数对决策边界做可视化4.总结图中结论5.扩展说明1.必要的导入#Tosupportbothpython2andpython3from__future__importdivision,print_function,unicode_literals#Commonimportsimportnumpyasnpimportos#to
- 华为 ADS 3.0 与特斯拉 FSD V12:自动驾驶技术的巅峰对决与未来展望
中科宁图
华为自动驾驶人工智能
一、华为ADS3.0:多传感器融合的卓越代表(一)硬件与技术特色华为ADS3.0智能驾驶系统构建了全面的全息感知体系,融合激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多种设备。激光雷达实现环境三维重建和精确测距,在恶劣条件下仍能准确捕捉物体信息;高分辨率摄像头获取视觉信息;毫米波雷达在极端天气下强化对移动物体探测;超声波传感器辅助近距离障碍物检测。GOD网络融合处理多传感器数据,为决策提供坚实
- 自动驾驶感知系统配置分析——以“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”为例
空间机器人
自动驾驶人工智能机器学习
自动驾驶感知系统配置分析——以“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”为例1.引言自动驾驶系统依赖于传感器来感知周围环境,并基于此做出实时决策。不同类型的传感器各自有不同的特性,能够应对不同的场景和环境条件。摄像头、毫米波雷达、超声波雷达的组合能够在视觉、距离、速度和障碍物感知等方面提供全面的支持。本章节将详细介绍“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”配置的设计思路、优势、各传感器的参数,以
- 果断收藏!4个技巧成功实现测试驱动开发(TDD),使你的开发/测试资源得以最大化
Pokemogo
软件测试tddbdd测试驱动开发软件测试单元测试
您如何在组织中成功推出TDD?在此文中我们将揭示:最大化采用TDD的好处的技巧,以及从纯粹到TDD-ish的TDD采用范围的探索。测试驱动开发(TDD)的全部目的在于编写具有高水平测试覆盖率的精益代码和平均代码。开发人员在编写代码之前就编写了针对需求的测试,并且只要测试通过,就认为代码已完成。听起来不错,但是如何在组织中成功推出TDD?我们将在这里进行探讨,并为您提供一些技巧,以最大程度地采用TD
- 零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习?
山海青风
#机器学习机器学习人工智能python
1.1机器学习的定义机器学习(MachineLearning,ML)是让计算机从数据中学习,然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。传统编程:程序员写出明确的规则,例如“如果温度低于0℃,显示‘结冰’”。机器学习:计算机分析历史天气数据,自行找出“低温→可能结冰”的规律,然后对新数据进行预测。机器学习的核心思想是:数据+算法=经验+预测能力。1.2机器学习vs传统编程特点传统编程机器学习规
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1