- Github 2024-06-05 开源项目日报 Top10
老孙正经胡说
github开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,今日(2024-06-05统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Python项目7JupyterNotebook项目2Rust项目1初学者的生成式人工智能(第2版)创建周期:259天开发语言:JupyterNotebook协议类型:MITLicenseStar数量:25764个Fork数量:16105次关注人数:
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nlp自然语言处理人工智能
什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
- Abstract Syntax Tree (AST)(抽象语法树)
Ash Butterfield
nlpnpl
AbstractSyntaxTree(AST)(抽象语法树)是表示源代码结构的树形数据结构,广泛用于编程语言的解析和编译过程中。它是一种用于表达程序代码结构的树状表示,忽略了代码中的一些细节(如括号和分号),仅保留代码的语法结构和语义信息。AST的组成:节点:每个节点表示源代码中的一个语法元素,如表达式、语句或操作符。子节点:节点的子节点表示更小的组成部分。例如,一个算术表达式可能有两个子节点,分
- 机器学习算法工程师笔试选择题(1)
Ash Butterfield
机器学习算法人工智能
1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
- Java NIO基础与实战:如何提升IO操作性能
薛伟同学
Netty:高性能网络编程技巧javanio
JavaNIO概述JavaNIO(新I/O)是Java提供的一个更为高效的I/O处理框架。JavaNIO(NewI/O)是对传统I/O(java.io)模型的改进,它引入了非阻塞I/O操作和面向缓冲区的数据读写方式,解决了传统I/O模型中的性能瓶颈。NIO的设计目标是使I/O操作更加高效,特别是在大数据量、高并发情况下,能够充分利用操作系统的底层I/O多路复用机制。JavaNIO的核心概念包括:B
- Python 适合大型软件项目(不是基于 Web 的)吗?
潮易
python开发语言
Python适合大型软件项目(不是基于Web的)吗?Python非常适合于大型软件项目的开发,尤其是那些不依赖于Web技术的项目。以下是一些关于如何在Python中开发大型软件项目的建议:1.设计明确的架构:在编写代码之前,你需要明确你的软件系统的架构。你应该考虑模块化的设计,以便更容易地扩展和维护。2.使用合适的数据结构和算法:根据你的需求,选择合适的数据结构或算法可以提高你的程序的性能。3.测
- COCO数据集
是小果果蛋儿啊
机器学习算法计算机视觉人工智能深度学习
官网地址:http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。COCO具有以下特点:物体分割上下文识别超像素材质分割33万张图片(超过20万张有标注)150万个物体实例80个物体类别91个材质类别每张图片有5个描述25万人的关键点COCO数据集是一个多用途的计算机视觉数据集,它支持多种任务,包括但不限于:物体检测(ObjectDetec
- 【AI论文】OmniHuman-1: 重新思考一阶段条件式人体动画模型的扩展升级
东临碣石82
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摘要:端到端的人体动画技术,如音频驱动的说话人物生成,近年来取得了显著的进步。然而,现有方法在大规模通用视频生成模型方面的扩展仍然存在困难,限制了它们在实际应用中的潜力。在本文中,我们提出了OmniHuman,一个基于扩散变换器的框架,该框架通过将运动相关条件融入训练阶段来扩展数据规模。为此,我们为这些混合条件引入了两种训练原则,以及相应的模型架构和推理策略。这些设计使OmniHuman能够充分利
- 大型语言模型的核心机制解析
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能Deepseek
摘要大型语言模型的核心机制依赖于Transformer架构,该架构通过嵌入层将输入数据转换为向量形式,并结合位置编码以保留序列中单词的顺序信息。随后,这些向量进入多头自注意力层,能够同时关注输入序列的不同部分。自注意力层的输出经过残差连接和层归一化处理,以增强模型的学习能力和稳定性。接着,数据流经前馈网络进一步处理,最终再次通过残差连接和层归一化,得到编码器层的输出。模型性能高度依赖大规模和高质量
- 信息技术革新引领时代变革
JiYan_xiaohei
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信息技术革新引领时代变革一、信息技术的飞速发展1.信息技术的概念及重要性信息技术,即信息的获取、传输、存储、处理和应用等技术的综合,已经成为现代社会不可或缺的基础设施。信息技术的飞速发展极大地改变了人们的生活方式和工作模式,推动了社会进步。2.信息技术的快速发展现状近年来,人工智能、大数据、云计算等前沿技术不断突破,展现出强大的潜力。这些新技术的出现不仅改变了数据处理和分析的方式,还催生了新的产业
- 信息技术革新引领社会变革
JiYan_yellow
业界资讯
信息技术革新引领社会变革一、信息技术推动数字化转型随着信息技术的迅猛发展,我们正处在一个数字化的时代。信息技术在推动产业数字化转型方面发挥着重要作用。云计算、大数据、人工智能等先进技术的应用,使得企业能够实现更高效的生产和运营。例如,在制造业领域,智能制造技术能够提高生产效率和质量,降低运营成本。此外,信息技术还在促进供应链管理、市场营销等环节的数字化转型,为企业提供更广阔的发展空间。信息技术还深
- 2024年办公协作新趋势:8种值得瞩目的工作方式
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过去两年中,疫情的爆发推动了远程办公业务的发展,并且随着疫情的常态化和企业数字化转型的加速,中国企业对协作办公软件的需求显著增加。数据显示,2021年中国协作办公市场规模已达264.2亿元,预计到2023年将增长至330.1亿元。在线团队协作就像在不同应用场景中搭建了一座虚拟桥梁,打破了企业内部的数据孤岛,促进了各部门之间的多维协作。在线协作设计软件则成为企业数字化转型的理想选择,满足了企业在数字
- 【AI系列】从零开始学习大模型GPT (2)- Build a Large Language Model (From Scratch)
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前序文章【AI系列】从零开始学习大模型GPT(1)-BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)BuildaLargeLanguageModel背景第1章:理解大型语言模型第2章:处理文本数据第3章:编码Attention机制什么是Attention机制?Attention机制的基本原理数学表示应用总结为什么要使用注意力机制如何实现?简单注意力机制带训练权重的注意力机
- 自学人工智能大模型,满足7B模型的训练和微调以及推理,预算3万,如何选购电脑
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如果你的预算是3万元人民币,希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型(如LLaMA、Mistral等),你需要一台高性能的深度学习工作站。在这个预算范围内,以下是推荐的配置:1.关键硬件配置(1)GPU(显卡)推荐显卡:NVIDIARTX4090(24GBVRAM)或者RTX3090(24GBVRAM)理由:7B模型推理:24GB显存足够跑7B模型的推理,但全参数训练可能吃力,适合LoRA等微调
- 功能测试常用方法概述
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功能测试常用方法概述一、功能测试简介功能测试,亦称黑盒测试,其核心目标是验证软件功能是否按照需求规格说明书的要求准确运行,即确保软件各功能模块均能正常运作。在测试过程中,测试人员无需深入了解软件内部结构,仅依据需求规格说明书来设计测试用例,重点检验功能的正确性,涵盖输入数据、预期结果、界面操作、业务流程等多个方面。二、测试方法概述测试方法是在软件开发过程中用于验证和确认软件产品质量的一系列技术和策
- 多模态大模型(LMMs)与大语言模型(LLMs)的比较
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前言现在的大模型分为两大类:大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)和多模态大模型(LargeMultimodalModels,简称LMMs)。本文将从基础定义、输入数据、应用场景、训练过程这几方面讨论下两者的区别。基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一,是基于深度学习的大规模机器学习模型,通常由数十亿到数万亿个参数构
- Vue3笔记_<入门基础篇>
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目录Setup语法糖ref:定义一个数据的响应式reactive:定义一个对象类型的响应式数据toRef()toRefs()计算属性watchEffect函数生命周期Vue3获取DomPropsVue3自定义事件Setup语法糖setup是一个专门用于组合式API的特殊钩子函数,只在初始化时执行一次。setup有两种返回值:对象。对象中的属性,方法在模板中都可以直接使用函数。自定义渲染内容,覆盖模
- 人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)
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人工智能深度学习神经网络算法机器学习
一.推荐系统介绍和应用(1)推荐系统通俗解读推荐系统就是来了就别想走了。例如在大数据时代中京东越买越想买,抖音越刷越是自己喜欢的东西,微博越刷越过瘾。(2).推荐系统发展简介1)推荐系统无处不在,它是根据用户的行为决定推荐的内容。用户每天在互联网中都会留下足迹,这样就会越来越多的用户画像。2)为什么要推荐系统卖的好的商品就那几种,其它就不管了吗?答案是否定的。80%的销售来自20%的热门商品,要想
- javax.imageio.IIOException: Can‘t read input file
阿俊仔(摸鱼版)
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问题描述根据路径地址读取图片存入数据库时,提示我没法读取图片。原因分析:大致就是各种情况导致路径不对或者文件不对路径格式写错了(windows路径分隔符是\,Linux是/)文件格式写错(文件名写错或者文件后缀写错)该路径下此文件不存在(复制路径去本地找找核对一下)解决方案:先看报错信息检查出错的语句(那边没什么问题),然后我又检查了所有写了文件路径的语句,发现我写入数据库的那个文件的路径没把文件
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MVC1.MVC是一种使用MVC(ModelViewController模型-视图-控制器)设计创建Web应用程序的模式.(1)Model(模型)表示应用程序核心(比如数据库记录列表).(2)View(视图)显示数据(数据库记录).(3)Controller(控制器)处理输入(写入数据库记录).2.MVC模式同时提供了对HTML、CSS和JavaScript的完全控制.(1)Model(模式)是应
- 手把手教你给 windows装个vmware虚拟机
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- RESTful API 和 WebSocket 的区别
戎梓漩
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在Podman中配置DifySandbox服务与外部PostgreSQL服务的网络连接引言在容器化环境中,确保不同服务之间的可靠通信是至关重要的。本文将指导你如何使用Podman来配置DifySandbox服务与外部通过docker-compose管理的PostgreSQL数据库服务之间的网络连接。我们将逐步介绍每一步骤,并适时融入相关概念,帮助读者更好地理解配置过程。网络基础:理解容器间的通信在
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- 一、C语言编程LeetCode数据结构题
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一、链表1、两数相加算法思想:1、设置两个指针p,q,分别指向两个链表的头结点2、设置一个临时变量temp,用来记录两个数相加时是否有进位,初始化为0。只要p,q指针不指向空,就循环把两个指针所指向节点的值和temp相加。如果大于9,就让一个临时变量设置为1,并把相加结果减10,把结果赋给两个指针所指向节点的值;如果小于9就直接赋值给两个节点所指向的值。然后p,q指针分别后移一个节点。3、最后,判
- 定了,2025年数据库运维就这样干
我科绝伦(Huanhuan Zhou)
mysqloracle数据库运维oracle
在数字化浪潮中,数据库作为企业数据资产的核心载体,其稳定运行与高效管理至关重要。新的一年,为应对日益增长的数据量和业务复杂度,我们为数据库运维制定了一系列全面且细致的计划,旨在提升数据库性能、保障数据安全,为企业业务发展筑牢坚实基础。一、强化巡检,防患未然数据库的稳定运行离不开日常的精心呵护。2025年,我们将进一步加强巡检工作,利用专业工具和自主研发的系统,对数据库进行全面“体检”。不仅关注数据
- 不要直接返回DTO给前端
Coder LM Wang
Javajava
Entity(实体类):对应数据库表结构包含所有的数据库字段可能包含敏感信息,如密码哈希、状态标记等DTO(数据传输对象):专门设计用于数据传输只包含前端需要的字段可以自定义字段名和数据格式
- 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