- 《Natural Actor-Critic》译读笔记
songyuc
笔记
《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构,即自然演员-评论家(NaturalActor-Critic)。Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现,而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。本文展示了使用自然策略梯度的actor改进特别有吸引力,因为这些梯度与所选策略表示的坐标框架无关,并且比常规策
- 如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3深度学习人工智能
如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制(副标题:智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向)摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用,系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战。传统的故障诊断方法依赖于预设规则和人工干预,难以应对复杂多变的故障场景。本文提出了一种基于深度学习的故障诊断与恢复机制,通过对大量历史日志、监控数据和故障
- 三种优化算法
旅者时光
算法算法python开发语言
本文将总结遗传算法、粒子群算法、模拟退火三种优化算法的核心思路,并使用python完整实现。实际上,越来越多的优秀算法已经被封装为一个易用的接口。很多时候,一行代码就能实现我们的需求。但了解这些算法的基本逻辑,能够使用最基本的代码实现它。无论对于提升我们的编程能力还是解决问题的能力,都会大有裨益。甚至,改变我们思考问题的方式。1、遗传算法遗传算法,顾名思义,就是借鉴了生物通过遗传变异来逐渐适应环境
- 蓝桥杯冲击省一必刷题单(一)
小咖拉眯
蓝桥杯蓝桥杯java算法数据结构
此题单为算法基础精选题单,包含蓝桥杯常考考点以及各种经典算法,可以帮助你打牢基础,查漏补缺。本题单目标是冲击蓝桥杯省一国一,团体程序天梯赛个人国三、XCPC区域赛铜/银奖前言本次题单重点关注日期问题,进制转换问题,排序问题,其中日期问题和进制转换问题,几乎是必考题,几乎每年蓝桥杯都能看到,大家需要重点掌握。日期问题:蓝桥杯热门考点,基本每年省赛必考。进制转换问题:与日期一样蓝桥杯热门考点,基本每年
- 如何在 Dockerfile 中使用 if-else 条件表达式 ?
docker
Docker是容器化应用程序的必要工具,使它们可移植和隔离。Dockerfile是Docker生态系统中的一个关键组件,它允许开发人员指定他们的应用程序应该如何被容器化。通常在Dockerfiles中需要条件逻辑,就像您在编程脚本中发现的那样。但是Dockerfile语法不直接支持if-else条件表达式。在本文中,我们将探讨如何在Dockerfiles中有效地使用条件逻辑,特别是使用外部参数。A
- Vue3 基础教程:从入门到实践 (保姆级教学)
前段技术人
学习前端vue.jsvue
一、Vue3简介Vue.js是一款用于构建用户界面的JavaScript框架,而Vue3作为其最新的主要版本,带来了诸多令人瞩目的改进与新特性,使其在前端开发领域备受青睐。(一)Vue3的优势性能提升:Vue3重写了虚拟DOM算法,显著提高了挂载、更新和渲染的速度。在处理大型列表或频繁数据更新的场景时,Vue3的表现更为出色,能够为用户带来更流畅的交互体验。例如,一个包含大量商品信息的电商产品列表
- 刷题前必学!二叉树!用JavaScript学数据结构与算法
JavaScript算法与数据结构-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学!一、树是什么?数据结构中的树,对于现实世界中的树简化——树根抽象为“根节点”,树枝抽象为“边”,树枝的两个端点抽象为“结点”,树叶抽象为“叶子结点”计算机中的树如下:二、树的重点树的层次计算规则:根结点所在的那一层为第一层,其子节点为第二层,以此类推结点和树的高度计算规则:叶子结点高度为1,每向上一层
- Python Flask 在网页应用程序中处理错误和异常
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pythonflask开发语言
PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常在我们所有的代码示例中,我们没有注意如何处理用户在浏览器中输入错误的URL或向我们的应用程序发送错误的参数集的情况。这不是设计意图,但目的是首先关注网页应用程序的关键组件。网页框架的美妙之处在于,它们通常默认支持错误处理。如果发生任何错误,将自
- 农业生产模拟和农业政策分析:WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备;农田农作物生长模拟和产量预测等
WangYan2022
作物模型农业WOFOST模型PCSE模型农田生态系统作物模型农业生产模拟
WOFOST(WorldFoodStudies)和PCSE(PythonCropSimulationEnvironment)是两个用于农业生产模拟的模型:WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型,被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析;采用了模块化的结构,可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应;WOFOST可用于长期模拟,能够模拟整个作物生长周期,包括播种、生长、收获等各个阶段;WOF
- HSPF模型有哪些优势?可以进行哪些模拟?HSPF模型的原理与组成;前处理、后处理与参数率定;水质与泥沙模块等
WangYan2022
水文水资源HSPF模型水文水质模拟泥沙模拟
HSPF模型与SWAT模型一样都是著名的水文模型软件,在世界各地的水文模拟中得到广泛的应用。由于种种原因,HSPF模型在国内的影响力不如SWAT;但是,HSPF模型也有其自身的优势,比如:1.它有很高集成度的前后处理软件,减轻建模的负担;2.它可以自主调节水文响应单元的大小,模型有更好的灵活性;3.它可以输出最小为小时的结果,比SWAT更方便;4.它可以与EFDC等水动力模型相耦合等。HSPF(H
- MySQL进阶—— 视图(详解)
1加1等于
MySQLsqlmysql
本文全面介绍Mysql视图相关的核心知识。包括介绍视图定义,基于查询结果的虚拟表,有简化查询、保障安全、解耦逻辑等作用。讲解创建、修改、删除视图的操作,以及及视图可更新条件、安全性控制及性能优化方法。本文目录一、视图的定义与作用定义作用二、视图的创建与管理创建视图修改视图方式1:覆盖原有视图方式2:ALTERVIEW删除视图三、视图两种算法MERGE(默认)TEMPTABLE四、视图的可更新性可更
- Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框
CHERISH_KDX
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使用场景检测数据集标注是否有误:在目标检测算法中需要标注自己的数据集,为了更加方便的检查数据集标注是否有误,可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。美化识别结果中的检测框:在一些目标检测场景中,YOLO检测算法原始的检测框绘制会导致重叠、颜色冲突、字体过大等问题。可以使用该工具进行修改。代码importosimportcv2classcheck_label:def__init__(self,c
- C#零基础入门篇(13.List<T>的基本特性)
think__deeply
c#list开发语言visualstudio
在C#中,`List`是一个非常常用且功能强大的泛型集合类,属于`System.Collections.Generic`命名空间。它提供了动态数组的功能,允许开发者存储、管理和操作一组相同类型的元素。以下是关于`List`的详细讲解,包括其特性、常用方法和使用场景。---###1.**`List`的基本特性**-**泛型集合**:`List`是一个泛型类,使用类型参数`T`来指定存储的元素类型。这
- # MAC系统多版本jdk安装
成知节
javajavajdk
#MAC系统多版本jdk安装##说明jdk在macOS下的安装路径为/Library/Java/JavaVirtualMachines/;/usr/libexec/java_home是macOS下提供的工具,类似一个简单的java版本管理工具,可使用-h参数查看使用帮助。第一步官网下载jdk,然后安装配置bash_profile,如果是zsh配置~/.zshrc配置内容exportJAVA_6_H
- 机器学习之KMeans算法
Mr终游
机器学习机器学习算法kmeans
目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点:2.缺点:四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法,主要用于聚类分析(Clustering)。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集(簇,Cluster),使得同一簇内的数据点尽可能相似,不同簇之间的数据点尽可能差异显著
- “大语言模型微调”(Fine-tuning)与“大语言模型应用”(LLM Applications)之间的区别
AI Echoes
人工智能机器学习深度学习
1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上,利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练,从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。目标:使模型更好地适应特定任务(如医疗问答、法律咨询、编程辅助等),提高准确性和专业性。方法:可以是全参数微调,也可以采用参数高效微调(如LoRA、Adapter、PrefixTuning等),后者只调整部分参数而保持原有权重
- 太翌氏文化产业: AGI架构部署
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能agi架构人工智能
在之前RGOA-重力算法等基础上,分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式,是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理RGOA(GravitationalSearchAlgorithm)是一种基于物理引力定律的优化算法,通过模拟粒子在引力场中的运动来寻找最优解。其核心公式为:Fij=GmimjRij2+ϵ和a
- Java线程池选型指南:高并发场景下的最优配置策略
程序猿小白菜
后端java生态圈java线程池
一、线程池核心参数大白话解析五大核心参数就像餐厅运营团队:核心线程数(corePoolSize):常驻员工(正式工),闲时也不裁员最大线程数(maximumPoolSize):最大用工数(正式工+临时工)队列(workQueue):候客区(排队等待的顾客)存活时间(keepAliveTime):临时工空闲多久后解雇拒绝策略(RejectedExecutionHandler):客满时的处理方案二、J
- Spring Cloud之远程调用OpenFeign参数传递
新绿MEHO
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目录OpenFeign参数传递传递单个参数传递多个参数传递对象传递JSONOpenFeign参数传递传递单个参数服务提供方product-service@RequestMapping("/product")@RestControllerpublicclassProductController{@AutowiredprivateProductServiceproductService;@Reques
- 【大模型开发】深入解析 DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码
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大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调deepseekdeepspeedpython人工智能pytorch
深入解析DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎,专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案,让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述,帮助读者更好地理解并使用Deep
- 聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现
皖山文武
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k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法(PartitioningMethod)是基于距离判断样本相似度,通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇,
- 【实战ES】实战 Elasticsearch:快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理
言析数智
实战elasticsearch大数据搜索引擎
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲6.2.2GDPR数据脱敏处理深度实践指南1.GDPR核心要求映射1.1关键条款与技术要求1.2`数据类型与脱敏策略`2.全链路脱敏配置2.1`动态脱敏管道`2.2静态脱敏模板3.`脱敏算法性能对比`3.1算法性能矩阵3.2存储成本分析4.企业级合规方案4.1金融行业案例4.2医疗行业方案5.合规性验证方案5.1自动化检查脚本5.2审计检查清单6.
- C++:入门详解(关于C与C++基本差别)
梅茜Mercy
c++c语言java
目录一.C++的第一个程序二.命名空间(namespace)1.命名空间的定义与使用:(1)命名空间里可以定义变量,函数,结构体等多种类型(2)命名空间调用(::)与展开(3)命名空间的嵌套(4)具体使用场景三.缺省参数1.基本定义:2.几个注意:四.函数重载1.定义与使用:五.引用1.定义:2.引用的特性:3.引用的使用(区别传值返回和传引用返回):4.const引用:六.inline内联一.C
- C语言--正弦、余弦函数
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刘汝佳--算法竞赛入门经典c语言
#include#include#includeintmain(){constdoublepi=acos(-1.0);intn;scanf("%d",&n);printf("%lf%lf",sin(n/180.0*pi),cos(n/180.0*pi));}sin()函数和cos()函数的参数是弧度原型:doublesin(doublex);doublecos(doubley);
- Java函数式接口四部曲之Consumer
sundawei2016
java前端开发语言
Consumer是一个函数式接口,位于java.util.function包中。它表示一个接受单个输入参数并且不返回任何结果的操作。Consumer通常用于需要对输入参数执行某些操作但不产生返回值的场景。Consumer接口定义了一个抽象方法:accept(Tt):接受一个类型为T的参数,并对其执行操作。Consumerdisplay=System.out::println;display.acc
- 【贪心算法2】
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贪心算法算法
力扣122.买卖股票最佳时机Ⅱ链接:link思路要求最大利润,可以分解成子问题求解,在最低价格买入,最高价格卖出。假如第0天价格最低,第3天价格最高,利润=prices[3]-pricnes[0],可以将利润公式拆解成(prices[3]-prices[2])+(prices[2]-prices[1])+(prices[1]-prices[0])最终变成了求相邻两天的利润,所以可以得到一个关于利润
- OpenBayes 教程上新 | 性能比肩满血版 DeepSeek-R1,QwQ-32B 一键部署教程上线
上周,阿里云突发大招,强势开源了全新推理模型通义千问QwQ-32B。在多个关键基准测试上,其以32B的参数量,超越了OpenAI-o1-mini,比肩671B参数的满血版DeepSeek-R1。QwQ-32B不仅性能哇塞,在保持强劲性能的同时,它还大幅降低了部署使用成本,在消费级显卡上也能实现本地部署,堪称实力与性价比的典范。QwQ-32B在多项基准测试中与DeepSeek-R1-671B等推理模
- 领域大模型之微调技术和最佳实践
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人工智能深度学习语言模型金融
BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域,如营销、医疗保健、金融。在本指南中,您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型(LLM)的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小,即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说,L
- React,antd实现自动滚动Table封装组件
前端CV攻城狮
工作中遇到有意思的东西react.jsjavascript前端
这一版在使用过程中会出现一个页面引用多个该组件,获取dom出错的问题,加强版自滚动table已上传点击跳转加强版自滚动组件只是根据工作需要,简单写了这种方如有不妥,你就当看不见…如有好的建议,私我/评论即可.MD参数名称|注释|默认值rollNum|超过多少条开始自动滚动|10rollTop|滚动速度|1.5rollTime|滚动时间|100msscroll|表格大小|y:500pxx:100%f
- 【贪心算法】柠檬水找零
I_Am_Me_
贪心算法贪心算法算法
1.题目解析860.柠檬水找零-力扣(LeetCode)2.讲解算法原理分情况讨论5---》直接收下10---》找五元,收下20----》10+5△----》5+5+5由于5元更有用,则尽可能保留5元3.代码classSolution{publicbooleanlemonadeChange(int[]bills){intfive=0,ten=0;for(intx:bills){if(x==5){f
- 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