- Dify知识库构建流程及示例
cqbelt
ai笔记AI应用
总体流程1.数据预处理清洗:去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化:拆分文本为单词或子词单元(如使用Tokenizer)。元数据关联:附加来源、时间戳等信息,支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块:按字符或Token数切分,简单高效。语义分块:基于句子边界或主题分割(如NLP模型识别段落主旨)。重叠策略:相邻块间部分重叠,避免上下文断裂。3.向量化(Embedding)嵌入模型:调用预训练
- 基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现
赵谨言
论文毕业设计经验分享
标题:基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现内容:1.摘要随着信息时代的发展,文本数据呈爆炸式增长,如何从海量文本中高效挖掘有价值的知识成为重要问题。本文旨在设计并实现一个基于关键词的文本知识挖掘系统。方法上,该系统先对输入的文本进行预处理,包括分词、去除停用词等操作,然后基于关键词匹配算法从文本中提取相关信息,最后将提取的知识进行整理和存储。通过实际测试,该系统能够在平均3秒内对一篇5000
- Java面试系列-ElasticSearch面试题20道,文档,索引,搜索,聚合,分词器,集群管理,索引模版,数据备份和恢复,安全机制,集群扩展,实时搜索,索引生命周期,节点发现,批量操作,基本架构
图苑
java面试elasticsearch
文章目录1.Elasticsearch的基本架构是什么?2.Elasticsearch中的Shard和Replica是如何工作的?3.Elasticsearch中的文档是如何存储的?4.Elasticsearch中的索引是如何创建的?5.Elasticsearch中的搜索是如何工作的?6.Elasticsearch中的聚合是如何工作的?7.Elasticsearch中的分词器是如何工作的?8.El
- ES的预置分词器
阿湯哥
elasticsearch服务器linux
Elasticsearch(简称ES)提供了多种预置的分词器(Analyzer),用于对文本进行分词处理。分词器通常由字符过滤器(CharacterFilters)、分词器(Tokenizer)和词元过滤器(TokenFilters)组成。以下是一些常用的预置分词器及其示例:1.StandardAnalyzer(标准分词器)默认分词器,适用于大多数语言。处理步骤:使用标准分词器(StandardT
- MySQL 全文搜索 (FULLTEXT) vs 合并字段模糊查询 (LIKE) 对比
曹天骄
mysql数据库
在MySQL中,使用FULLTEXT索引通常比将多个字段合并到一个新字段(如search_text)中进行模糊查询更快,尤其是在数据量较大时。以下是详细对比:1.FULLTEXT索引的优势专门优化:FULLTEXT索引是为全文搜索设计的,能够高效处理文本匹配。分词搜索:FULLTEXT支持分词搜索(基于空格或特定字符),可以快速定位关键词。性能更好:对于大文本字段或多字段联合搜索,FULLTEXT
- LLM之Colossal-LLaMA-2:源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr
一个处女座的程序猿
CaseCodeNLP/LLMs精选(人工智能)-中级ColossalLLaMA-2自然语言处理
LLM之Colossal-LLaMA-2:源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表,然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理
- LLMs之Colossal-LLaMA-2:源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插
一个处女座的程序猿
NLP/LLMs精选(人工智能)-中级Colossal-AILLaMA-2大语言模型自然语言处理
LLMs之Colossal-LLaMA-2:源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点/Flash-Attention/设置数据类型/是否加载预训练模型/从上一次训练点继续训
- python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统
mosquito_lover1
python知识图谱
基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术(如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等)来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理:-收集论文数据(标题、摘要、关键词、作者信息等)。-收集期刊/会议数据(领域、主题、影响因子、投稿要求等)。-对文本数据进行预处理(分词、去停用词、向量化等)。2.推荐算法设计
- 数学建模之数学模型-3:动态规划
^ω^宇博
数学模型数学建模动态规划算法
文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下666个要素:以下是对动态规划中阶段、状态、决策、策略、状态转移方程、
- DeepSeek面试——分词算法
mzgong
人工智能算法
DeepSeek-V3分词算法一、核心算法:字节级BPE(Byte-levelBPE,BBPE)DeepSeek-V3采用字节级BPE(BBPE)作为核心分词算法,这是对传统BPE(BytePairEncoding)算法的改进版本。其核心原理是将文本分解为字节(Byte)序列,通过统计高频相邻字节对的共现频率进行逐层合并,最终形成128K扩展词表。二、BBPE的核心优势1.多语言统一处理能力跨语言
- C# JIEBA.NET分词器开发指南
老胖闲聊
C#c#.net开发语言
JIEBA.NET是Jieba分词器的.NET实现版本。Jieba是一个流行的中文分词工具,最初是用Python编写的,而JIEBA.NET将其移植到了.NET平台。它的核心功能是将连续的中文文本切分成有意义的词语(分词),并支持关键词提取、词性标注等功能。以下将通过JIEBA.NET的工作原理、分词过程拆解和案例实战三部分来进行详细讲解:一、工作原理1.分词的基本原理中文分词是将连续的中文字符序
- LLM填坑:训练自己的分词器-Tokenizer
微风❤水墨
LLM&AIGC&VLP人工智能
说明:文本搬运以下文章,略微调整,有需求可参考原文。paper:https://zhuanlan.zhihu.com/p/625715830code:Chatterbox/example/TrainTokenizersExample/train_tokenizers.pyatmain·enze5088/Chatterbox·GitHubHuaggingface教程:
- LLM填坑:训练自己的分词器-Tokenizer 2
微风❤水墨
LLM&AIGC&VLPLLMtokenizer
本文记录另外一个例子,例子中涉及如何手动配置config,实现与Huaggingface兼容。merges.txtmerges文件存放的是训练tokenizer阶段所得到的合并词表结果,就是tokenizer.json中,model.merges下的内容。tokenizer_config.json分词器的配置信息,定义了分词器的版本、额外添加的标记(tokens)、结构/代码和模型参数等信息,比如
- 2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。
BigSharkTech 必杀技
用AI来理解AI人工智能语言模型自然语言处理
文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列,它结合了深度学习和自然语言处理的技术,旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。以下是该过程的主要步骤:输入文本的解析:当用户输入一段文本时,大语言模型首先会通过一个称为分词器的工具(tokenizer)对输入文本进行解析。分词器会将文本分解为一系列的单词或子词(tokens),并将它们转换为数字形式的序列。这些数字通常是单词在模型词典(voca
- 论文摘要生成器:用TextRank算法实现文献关键信息提取
Atlas Shepherd
python算法自然语言处理python信息可视化
我们基于python代码,使用PyQt5创建图形用户界面(GUI),同时支持中英文两种语言的文本论文文献关键信息提取。PyQt5:用于创建GUI应用程序。jieba:中文分词库,用于中文文本的处理。re:正则表达式模块,用于文本清理和句子分割。numpy:提供数值计算能力,如数组操作、矩阵运算等,主要用于TextRank算法的实现。importsysimportreimportjiebaimpor
- 【LLM】预训练的具体流程
FOUR_A
LLMpython人工智能深度学习大模型
分词器训练预训练模型:就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”,我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如,有些模型已经学会了英语,但中文学得不够好。中文预训练:为了让这个“大脑”更好地理解中文,我们需要用大量的中文数据继续训练它。分词器(Tokenizer):它的作用是把一句话拆分成一个个小单元(比如词语或字)。比如,“我喜欢学习”会被拆成“我/喜欢/学习”。这些拆分后的单元会被转换成数字,方便模型
- 【LLM】从零开始实现 LLaMA3
FOUR_A
LLM人工智能机器学习大模型llama算法
分词器在这里,我们不会实现一个BPE分词器(但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现)。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)是一种数据压缩算法,也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元(tokens),从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下:初始化:首先,将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
小白_laughter
课程学习transformer机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- java ik分词器
大波V5
java开发语言
org.apache.lucenelucene-core7.4.0org.apache.lucenelucene-analyzers-common7.4.0com.github.mageseik-analyzer8.5.0publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Stringtext="今天是个好日子";//创建一个StringReader
- Elasticsearch在Linux环境下部署(单机版)
Handsome Mr.Li
elasticsearchelasticsearchlinux搜索引擎
目录1.前言2.Centos下安装2.1下载完成后进行解压操作2.2修改内存参数2.3创建ES专属用户2.4修改ES核心配置信息3.配置Elasticsearch的用户名密码3.1编辑配置文件3.2重启es服务3.3设置用户名密码3.4验证是否生效4.安装ik中文分词器1.前言我的Elasticsearch版本为7.3.2Elasticsearch下载地址:下载地址2.Centos下安装2.1下载
- 关于自然语言处理(三)深度学习中的文字序列数据的分词操作
MatrixSparse
大模型人工智能自然语言处理深度学习人工智能
深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中,样本与样本之间的联系是语义的联系,语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系,因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字(对英文来说大部分时候是一个单词,偶尔也可以是更小的语言单位,如字母或半词),故而在中文文字数据中,一张二维表往往是一个句子或一段话,而单个样本则表示单词或字。此时,不能够打乱顺序的维度是vocab_size,它代表了一个句子/一
- Java项目中ES作为时序库
大丈夫在世当日食一鲲
javaelasticsearch开发语言
一、ES作为时序库的核心优势高写入性能通过BulkAPI支持批量插入/更新,优化吞吐量,适合流式数据(如监控指标、IoT设备数据)的高频写入。使用Logstash作为数据管道时,可通过调整pipeline.workers和batch.size进一步提升并发处理能力。高效的查询与分析倒排索引:对文本字段(如标签)的分词处理,支持快速多条件匹配(如tagslike‘%tag1%’ANDtagslike
- 大模型中的Token究竟是什么?从原理到作用深度解析
自然语言处理算法人工智能
引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如GPT-4、Claude等系统性地改变了人机交互方式。这些模型处理文本的核心单元被称为"Token",这个看似简单的概念实则蕴含复杂的工程设计和语言学原理。本文将深入解析Token的本质、技术实现及其在模型运作中的关键作用。Token化技术全景图核心处理流程原始文本→预处理→分词算法→词表映射→模型输入↓↓↓大小写转换子词拆分策略特殊Token添加标点规
- 基于规则的分词
李昊哲小课
人工智能大数据数据分析python人工智能中文分词自然语言处理
基于规则的分词基于规则或词典的分词方法是一种较为机械的分词方法,其基本思想如下。将待分词语句中的字符串和词典逐个匹配。找到匹配的字符串则切分,不匹配则减去边缘的某些字符。从头再次匹配,直至匹配完毕或者没有找到词典的字符串而结束。基于规则分词主要方法如下。正向最大匹配法(MaximumMatchMethod,MM法)。逆向最大匹配法(ReverseMaximumMatchMethod,RMM法)。双
- 爬虫和词云
一缕白烟
爬虫pythonnumpy
目录爬虫词云1.1.引入库1.2.设置文件路径2.文本处理2.1读取文本2.2分词和过滤2.3统计词频:3.1默认颜色爬虫对于爬虫顾名思义就是爬的虫子,而对于网络上的爬虫的作用是爬取网页上的信息并且把它保存在用户的电脑中我的爬虫是由python来实现的对于python来说原始的库并不能满足对于爬虫的实现还需要添加一些额外的包比如BeautifulSoup包以及re正则包urllib包下边是添加的包
- Elasticsearch常用命令
墨明&棋妙
elasticsearchspringcloud全文检索搜索引擎
1、安装教程windows环境下elasticsearch安装教程(超详细)-hualess-博客园(cnblogs.com)Elasticsearch下载地址:https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.17.18-windows-x86_64.zip2、安装分词器,elasticsearch-anal
- MLM: 掩码语言模型的预训练任务
XianxinMao
语言模型人工智能自然语言处理
MLM:掩码语言模型的预训练任务掩码语言模型(MaskedLanguageModel,MLM)是一种用于训练语言模型的预训练任务,其核心目标是帮助模型理解和预测语言中的上下文关系。以下是对这一概念的详细说明:基本定义:MLM是一种通过将输入文本中的部分词语随机掩盖(即用掩码标记替代),让模型在观察到其他未掩盖词语的情况下,预测这些被掩盖词的任务。任务流程:首先,将一段文本输入到模型中。该文本的一部
- java 庖丁解牛_“庖丁解牛” 分词器实现
weixin_39813009
java庖丁解牛
importjava.io.IOException;importjava.io.StringReader;importnet.paoding.analysis.analyzer.PaodingAnalyzer;importorg.apache.lucene.analysis.Analyzer;importorg.apache.lucene.analysis.Token;importorg.apac
- Elasticsearch(一):安装Elasticsearch + kibana + ik分词器
Gooooa
Elasticsearchelasticsearch安装es安装ik分词器kibana安装
原文来源自黑马的课程1.Elasticsearch介绍和安装用户访问我们的首页,一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。而商品的数量非常多,而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品,并进行合理的过滤,尽快促成交易,是搜索系统要研究的核心。面对这样复杂的搜索业务和数据量,使用传统数据库搜索就显得力不从心,一般我们都会使用全文检索技术,比如之前大家学习过的Solr。不过今天,我们要讲的是另一个
- 大数据处理实践探索 ---- 笔试面试题:ElasticSearch
shiter
大数据机器学习实践探索笔试面试题elasticsearch
ES中的倒排索引是什么?传统的检索方式是通过文章,逐个遍历找到对应关键词的位置。倒排索引,是通过分词策略,形成了词和文章的映射关系表,也称倒排表,这种词典+映射表即为倒排索引。其中词典中存储词元,倒排表中存储该词元在哪些文中出现的位置。有了倒排索引,就能实现O(1)时间复杂度的效率检索文章了,极大的提高了检索效率。加分项:倒排索引的底层实现是基于:FST(FiniteStateTransducer
- 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
----广告--------------------------------------------------------------
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