- 数据预处理 泰坦尼克号_了解泰坦尼克号数据集的数据预处理
张_伟_杰
机器学习python人工智能大数据
数据预处理泰坦尼克号什么是数据预处理?(WhatisDataPre-Processing?)Weknowfrommylastblogthatdatapreprocessingisadataminingtechniquethatinvolvestransformingrawdataintoanunderstandableformat.Real-worlddataisoftenincomplete,i
- 开源模型应用落地-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B与vllm实现推理加速的正确姿势(一)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#人工智能自然语言处理语言模型深度学习
一、前言在当今人工智能技术迅猛发展的时代,各类人工智能模型如雨后春笋般不断涌现,其性能的优劣直接影响着应用的广度与深度。从自然语言处理到计算机视觉,从智能安防到医疗诊断,AI模型广泛应用于各个领域,人们对其准确性、稳定性和高效性的期望也与日俱增。在此背景下,DeepSeek模型的出现为行业带来了新的曙光。DeepSeek团队开发的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型,利用蒸馏
- 自定义数据集 ,使用朴素贝叶斯对其进行分类
Z211613347
python
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.散点输入class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[
- Diffusion--人工智能领域的革命性技术
油泼辣子多加
专业名词解释人工智能
在人工智能领域,“diffusion”一词通常指的是“扩散模型”(DiffusionModels),其全称为“DenoisingDiffusionProbabilisticModels”(DDPMs)。扩散模型是一类生成式模型,它通过逐步去噪的方式,从随机噪声中生成高质量的数据,近年来在图像、音频、视频等多个领域取得了显著进展。1.发展历史扩散模型的概念源于物理学中的扩散过程,即粒子在介质中的随机
- python中keras_Python深度学习——keras(一)
weixin_39534321
python中keras
神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据,出来的数据变得更加有用(吃进去的是草,挤出来的是奶)。大多数深度学习,都是将若干个简单的层给链接起来,实现渐进式的数据过滤,也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist#加载keras中的mn
- 探索2025年的编程新趋势:技术、工具与未来展望
桂月二二
wasm人工智能前端
随着2025年的到来,编程技术领域依旧在高速发展。一些新兴的技术方向、工具和方法正在悄然改变开发者的日常实践。如果您是一名开发者,无论是资深还是初入门道,跟上这些趋势将让您的技能保持前沿,并为职业发展打下坚实基础。本文将从多个维度深入探讨当前最值得关注的编程技术,希望为您的技术提升带来启发。一、AI驱动的编程辅助工具人工智能已成为程序开发的重要组成部分。以下是几款2025年值得关注的AI驱动编程工
- 基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客
qq742234984
计算机githubgitnpmnode.jshexo
公众号:数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接(SSH)二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2.查看安装是否成功(版本号)3.配置环境变量三、下载Hexo并配置fluid主题1.下载Hexo2.配置fluid主题1.安装fluid2.配置fluid3.更新部署博客页面4.部署到git
- 缓存增强生成(CAG)对比检索增强生成(RAG):谁才是大语言模型的最优解?
人工智能
缓存增强生成(CAG)对比检索增强生成(RAG):谁才是大语言模型的最优解?1.前期准备:RAG与KV-Cache(CAG)RAG是什么RAG是一种检索增强生成方法,它利用检索器查找相关文档,然后将这些文档传递给大语言模型,以生成最终答案。优势处理大型或频繁更新的数据集时,无需一次性加载全部内容。避免了大量提示信息导致的截断或上下文过载问题。关键局限增加了检索步骤,可能会导致速度变慢。通常依赖外部
- 为什么尽量避免使用 `IN` 和 `NOT IN`?
数据库数据库性能优化后端
为什么尽量避免使用IN和NOTIN?前言在SQL查询中,IN和NOTIN是常用的关键字,用于筛选符合条件的数据。然而,尽管它们使用方便,但在某些情况下,使用它们可能会导致效率低下或查询结果不准确。本文将从效率和潜在问题两个角度,深入探讨为什么应尽量避免使用IN和NOTIN,并提供替代方案。一、效率问题1.NOTIN的性能瓶颈在SQL查询中,NOTIN往往会导致性能问题,尤其是在处理大数据集时。以下
- 机器学习笔记20241017
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学习笔记深度学习机器学习笔记人工智能
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性(GradientVanishing)梯度消失原因解决方法梯度爆炸(GradientExplosion)定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库,主要用于处理图像数据集
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- 关于双塔模型的简单介绍
eso1983
python算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下:importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
- DeepSeek在协同过滤和深度学习技术中的应用场景
python算法(魔法师版)
深度学习人工智能
DeepSeek作为一个集成多种先进技术的平台,利用协同过滤和深度学习技术在多个领域实现了创新应用。以下是一些具体的场景和示例,展示了这些技术如何被应用于实际问题中。一、推荐系统电子商务协同过滤:在电商平台中,协同过滤用于根据用户的历史行为(如购买记录、浏览历史等)推荐相关商品。基于用户的相似性或项目的相似性来生成个性化推荐。Python深色版本fromsurpriseimportDataset,
- 一篇文章了解AI大神何凯明
Ai知识精灵
人工智能
何凯明(KaimingHe)是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍:个人背景:何凯明出生于中国,后赴美国深造。他分别在2007年和2011年在清华大学获得学士和博士学位,专业是电子工程。职业经历:在完成博士学位后,何凯明加入了微软亚洲研究院(MicrosoftResearchAsia)。2015年,他加入了FacebookAIResearch(FAIR),成
- 【自我修炼】 大疆技术总监对于大学生学习机器人工程师路线建议 ( 大一 篇)
2401_89323952
学习机器人
很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣,该怎么展开学习。最近稍微有点空,我写写我的看法。两年前,我在知乎回答如何定义「机器人」?YY硕的回答中试图给机器人做出一个比较仔细的定义,我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎回答里对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗?-YY硕的回答我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来,我又在知乎回答有哪些与
- 【C++】C++回调函数基本用法(详细讲解)
米码收割机
C/C++c++php开发语言
博__主:米码收割机技__能:C++/Python语言公众号:测试开发自动化【获取源码+商业合作】荣__誉:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主专__注:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。一文详解C++回调函数目录一文详解C++回调函数1.什么是回调函数?2.为什么需要回调函数3.回调函数的应用场合4.举例说明5.高级回调方式1.什么是回调函数?回调函数可以被简单地理解为:A函
- DeepSeek 详细使用教程
神探阿航
计算机产业科普与思考大模型人工智能
1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的多功能工具,旨在帮助用户高效处理和分析数据、生成内容、解答问题、进行语言翻译等。无论是学术研究、商业分析还是日常使用,DeepSeek都能提供强大的支持。本教程将详细介绍DeepSeek的各项功能及使用方法。2.注册与登录注册:访问DeepSeek官网(https://www.deepseek.com)。点击“注册”按钮。填写邮箱地址、设置密码,并完
- 基于深度学习的物体分割技术:从理论到实践
人工智能_SYBH
深度学习人工智能神经网络机器学习lstm
1.引言物体分割(ObjectSegmentation)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来,通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展,尤其是卷积神经网络(CNN)的应用,物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中,我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术,介绍其发展历程、核心原
- 人工智能第2章-知识点与学习笔记
想拿高薪的韭菜
人工智能学习笔记
结合教材2.1节,阐述什么是知识、知识的特性,以及知识的表示。人工智能最早应用的两种逻辑是什么?阐述你对这两种逻辑表示的内涵理解。什么谓词,什么是谓词逻辑,什么是谓词公式。谈谈你对谓词逻辑中的量词的理解。阐述谓词公式的解释的含义。介绍谓词公式表示知识的一般步骤,阐述谓词逻辑表示知识的优点与局限性。什么是知识表示的产生式,请详细阐释产生式和谓词逻辑蕴涵式的差异。什么是产生式系统,请详细阐述产生式系统
- 微软推出GRIN-MoE:开创专家路由新范式
OpenCSG
microsoft
前沿科技速递在人工智能领域,模型的性能和可扩展性一直是研究的热点。微软最近推出的GRIN-MoE(Gradient-InformedMixture-of-Experts)模型,以其独特的架构和显著的性能表现,正引领着AI技术的前沿,特别是在编码和数学任务上展现出强大的能力。GRIN-MoE的发布标志着企业级应用中AI技术的又一次飞跃,旨在提升处理复杂任务的效率和准确性。来源:传神社区01模型简介G
- 动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
王国平
pytorch人工智能数据分析python数据挖掘
在人工智能时代,机器学习技术日新月异,深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点,它是机器学习的一种,也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能技术的革新,已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域,具有巨大的发展潜力和价值。本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南,重点介绍了基于P
- R语言绘图实现—使用R语言绘制科研图形
kaka_R-Py
r语言开发语言
###6.1常用图形参数####6.1.1颜色#对women数据集绘制散点图,并用红色表示散点。plot(women,col="red")#通过颜色名称plot(women,col=554)#通过颜色下标plot(women,col="#FF0000")#通过十六进制的颜色值mycolor=1)){points(x,y,pch=i,col="blue",bg="yellow",cex=2)}els
- AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路
nbsaas-boot
人工智能
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当今时代,人工智能(AI)无疑是最为耀眼的技术领域之一。从早期简单的专家系统到如今复杂的深度学习模型,AI技术经历了从理论探索到广泛应用的巨大跨越,正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。近年来,AI技术取得了一系列突破性进展。以GPT系列为代表的大型语言模型,展现出强大的自然语言处理能力,能够实现文本生成、对话交互、代码编写等多种任务。根据《20
- TensorFlow实现卷积神经网络CNN
红叶骑士之初
Tensorflow
一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取
- DeepSeek的出现对全球GPT产业产生的冲击
不要em0啦
机器学习gpt
引言近年来,人工智能技术的迅猛发展推动了自然语言处理(NLP)领域的革命性进步。特别是以GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型为代表的大规模预训练语言模型,已经在全球范围内引发了广泛关注和应用。然而,随着技术的不断演进,新兴的GPT模型如DeepSeek的出现,正在对全球GPT产业产生深远的影响。本文将从技术、市场、应用场景和产业生态等多个维度,深入探讨
- 目标检测的超级英雄:YOLO带你识别世界
星际编程喵
Python探索之旅目标检测YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉python
前言YOLO(YouOnlyLookOnce)是计算机视觉领域一颗璀璨的明星,它以高效、快速著称,成为目标检测算法的代表。今天,我们一起走进YOLO的世界,看看它如何神奇地识别图像中的物体。当然,不用担心,这篇文章会让你轻松理解,并且我会用幽默、通俗的语言给大家展示这项技术。相信我,看完之后,你会觉得YOLO不仅是个算法,更像是个看得懂、说得清的技术伙伴。简介YOLO不仅是一个简单的目标检测模型,
- 国产AI疯卷!DeepSeek-R1成开源霸主,字节腾讯纷纷放大招?
盼达思文体科创
经验分享
引言家人们,最近的AI圈简直是“火药味”十足,热闹程度堪比世界杯!在科技飞速发展的当下,人工智能领域已经成为全球科技竞争的焦点,各国科技企业都在这个赛道上你追我赶,试图占据一席之地。AI技术不仅深刻改变了我们的生活方式,像智能语音助手让生活更便捷,智能推荐算法让信息获取更精准,还推动了众多行业的变革,如医疗、交通、金融等。今天咱们要聊的这几件AI大事,每一件都可能会对未来的科技走向产生深远影响。先
- python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤
weixin_39969060
python图像特征提取
题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业.题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征,然
- 打架检测系统:基于YOLOv5的实时人群打架行为识别
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习ui计算机视觉视觉检测
1.引言打架检测,作为一个复杂且具有挑战性的任务,已经在多个领域展现出其巨大的应用潜力,尤其是在公共安全监控、安防摄像头、智能城市等应用场景中。通过深度学习技术,尤其是基于YOLOv5的目标检测,我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控,并有效地检测和识别人群中的打架行为。本博客将详细介绍如何使用YOLOv5模型搭建一个打架检测系统,包含数据集准备、YOLOv5训练、UI界面设计以及优化和部署
- 深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现 关键点及改进建议
QQ_767172261
单目测距深度学习目标检测人工智能
深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距:网上有很多关于单目测距的文章,主要借鉴的是OpenCV学习笔记(二十一)——简单的单目视觉测距尝试和单目摄像机测距(python+opencv)两篇文章,在这里特别作出说明。工作环境:Ubunt
- windows下源码安装golang
616050468
golang安装golang环境windows
系统: 64位win7, 开发环境:sublime text 2, go版本: 1.4.1
1. 安装前准备(gcc, gdb, git)
golang在64位系
- redis批量删除带空格的key
bylijinnan
redis
redis批量删除的通常做法:
redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del
上面的命令在key的前后没有空格时是可以的,但有空格就不行了:
$redis-cli keys "blacklist*"
1) "blacklist:12:
[email protected]
- oracle正则表达式的用法
0624chenhong
oracle正则表达式
方括号表达示
方括号表达式
描述
[[:alnum:]]
字母和数字混合的字符
[[:alpha:]]
字母字符
[[:cntrl:]]
控制字符
[[:digit:]]
数字字符
[[:graph:]]
图像字符
[[:lower:]]
小写字母字符
[[:print:]]
打印字符
[[:punct:]]
标点符号字符
[[:space:]]
- 2048源码(核心算法有,缺少几个anctionbar,以后补上)
不懂事的小屁孩
2048
2048游戏基本上有四部分组成,
1:主activity,包含游戏块的16个方格,上面统计分数的模块
2:底下的gridview,监听上下左右的滑动,进行事件处理,
3:每一个卡片,里面的内容很简单,只有一个text,记录显示的数字
4:Actionbar,是游戏用重新开始,设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现)
写代码的流程
1:设计游戏的布局,基本是两块,上面是分
- jquery内部链式调用机理
换个号韩国红果果
JavaScriptjquery
只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象(通过this 因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this(结合下面的setStyles)指向这个对象)
function create(type){
var element=document.createElement(type);
//this=element;
- 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算
蓝儿唯美
NoSQL
全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司,它运营着89个网站,跨越68个国家,三年前开始实验公有云,以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。
云端本身是用于驱动网站的部分小功能的,如搜索框的自动推荐功能,还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。
Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
- java笔记1
a-john
java
1,面向对象程序设计(Object-oriented Propramming,OOP):java就是一种面向对象程序设计。
2,对象:我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说,对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型,哈士奇可以是狗的一个实例,也就是对象。
3,面向对象程序设计方式的特性:
3.1 万物皆为对象。
- C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点(一)
aijuans
C/C++求职面试必备考点
找工作在即,以后决定每天至少写一个知识点,主要是记录,逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益,后学幸运之至也。如有错误,还希望大家帮忙指出来。感激不尽。
后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的,咱人笨,以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
- 程序员写代码时就不要管需求了吗?
asia007
程序员不能一味跟需求走
编程也有2年了,刚开始不懂的什么都跟需求走,需求是怎样就用代码实现就行,也不管这个需求是否合理,是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样,但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码,而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理,那么,我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。
我的技术不是很好,但是就不代
- Activity的四种启动模式
百合不是茶
android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;
启动模式xml中配置
<activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
- Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别
bijian1013
javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
Spring不但支持自己定义的@Autowired注解,还支持由JSR-250规范定义的几个注解,如:@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。
1. @Autowired @Autowired是Spring 提供的,需导入 Package:org.springframewo
- Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2
sunjing
ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
JAX-WS
SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)
Which style of WSDL
- 【Hadoop二】Hadoop常用命令
bit1129
hadoop
以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例,
hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop,需要说明的是,这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行
Hadoop HDFS相关命令
hadoop fs -ls
列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
- java异常处理(初级)
白糖_
javaDAOspring虚拟机Ajax
从学习到现在从事java开发一年多了,个人觉得对java只了解皮毛,很多东西都是用到再去慢慢学习,编程真的是一项艺术,要完成一段好的代码,需要懂得很多。
最近项目经理让我负责一个组件开发,框架都由自己搭建,最让我头疼的是异常处理,我看了一些网上的源码,发现他们对异常的处理不是很重视,研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码,通过他们对异常处理的解决方案,我终
- 记录整理-工作问题
braveCS
工作
1)那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。
2)今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题,以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
- org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压,支持中文
bylijinnan
apache
刚开始用java.util.Zip,发现不支持中文(网上有修改的方法,但比较麻烦)
后改用org.apache.tools.zip
org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子
下面的程序根据实际需求,实现了压缩指定目录下指定文件的方法
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWrit
- 读书笔记-4
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、JSTL 核心标签库标签
2、避免SQL注入
3、字符串逆转方法
4、字符串比较compareTo
5、字符串替换replace
6、分拆字符串
1、JSTL 核心标签库标签共有13个,
学习资料:http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html
功能上分为4类:
(1)表达式控制标签:out
- [物理与电子]半导体教材的一个小问题
comsci
问题
各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴
书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴
我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
- Flashback Database --闪回数据库
daizj
oracle闪回数据库
Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的, 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性,必须启用自动撤销管理表空间。
在Oracle 10g中, Flash back家族分为以下成员: Flashback Database, Flashback Drop,Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
- 简单排序:插入排序
dieslrae
插入排序
public void insertSort(int[] array){
int temp;
for(int i=1;i<array.length;i++){
temp = array[i];
for(int k=i-1;k>=0;k--)
- C语言学习六指针小示例、一维数组名含义,定义一个函数输出数组的内容
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p;
int i = 5;
char ch = 'A';
//p = 5; //error
//p = &ch; //error
//p = ch; //error
p = &i; //
- centos下php redis扩展的安装配置3种方法
dcj3sjt126com
redis
方法一
1.下载php redis扩展包 代码如下 复制代码
#wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz
2 tar -zxvf 解压压缩包,cd /扩展包 (进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录,/usr/local/php/bin/phpize (一定要
- 线程池(Executors)
shuizhaosi888
线程池
在java类库中,任务执行的主要抽象不是Thread,而是Executor,将任务的提交过程和执行过程解耦
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
public class RunMain implements Executor{
@Override
pub
- openstack 快速安装笔记
haoningabc
openstack
前提是要配置好yum源
版本icehouse,操作系统redhat6.5
最简化安装,不要cinder和swift
三个节点
172 control节点keystone glance horizon
173 compute节点nova
173 network节点neutron
control
/etc/sysctl.conf
net.ipv4.ip_forward =
- 从c面向对象的实现理解c++的对象(二)
jimmee
C++面向对象虚函数
1. 类就可以看作一个struct,类的方法,可以理解为通过函数指针的方式实现的,类对象分配内存时,只分配成员变量的,函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。
2. c++中类的构造函数,就是进行内存分配(malloc),调用构造函数
3. c++中类的析构函数,就时回收内存(free)
4. c++是基于栈和全局数据分配内存的,如果是一个方法内创建的对象,就直接在栈上分配内存了。
专门在
- 如何让那个一个div可以拖动
lingfeng520240
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/1999/xhtml
- 第10章 高级事件(中)
onestopweb
事件
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/
- 计算两个经纬度之间的距离
roadrunners
计算纬度LBS经度距离
要解决这个问题的时候,到网上查了很多方案,最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。
/**
*
* @param longitudeA
* 经度A点
* @param latitudeA
* 纬度A点
* @param longitudeB
*
- 最具争议的10个Java话题
tomcat_oracle
java
1、Java8已经到来。什么!? Java8 支持lambda。哇哦,RIP Scala! 随着Java8 的发布,出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论,最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围,但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。
2、Java 9 即将到来
Oracle早在8月份就发布
- zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟)
阿尔萨斯
rar
题目链接:zoj 3826 Hierarchical Notation
题目大意:给定一些结构体,结构体有value值和key值,Q次询问,输出每个key值对应的value值。
解题思路:思路很简单,写个类词法的递归函数,每次将key值映射成一个hash值,用map映射每个key的value起始终止位置,预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的,因为没有考虑value为{}的情