- 计算机Java项目|基于SpringBoot信息化在线教学平台的设计与实现
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Java项目实战javaspringboot开发语言信息化在线教学平台
作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获取源码项目编号:L-BS-QBBSSPRINGBOOT-126一,环境介绍语言环境:Java:jdk
- 计算机Java项目|基于SpringBoot的IT技术交流和分享平台的设计与实现
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网站平台类项目javaspringboot开发语言IT交流分享平台
作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获取源码项目编号:L-BS-QBBSSPRINGBOOT-91一,环境介绍语言环境:Java:jdk1
- 强化学习中循环神经网络在序列决策中的应用研究
数字扫地僧
计算机视觉rnn深度学习神经网络
I.引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种通过与环境交互学习最优策略的方法。循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNNs)因其在处理序列数据方面的优势,越来越多地应用于强化学习中,尤其是在序列决策任务中。本文将探讨RNNs在强化学习中的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.循环神经网络在强化学习中的角色A.处理时间序列数据在许多RL任务
- Python Django入门(创建应用程序)
钢铁男儿
Python从入门到精通pythondjangosqlite
在本章中,你将学习如何使用Django(http://djangoproject.com/)来开发一个名为“学习笔记”(LearningLog)的项目,这是一个在线日志系统,让你能够记录所学习的有关特定主题的知识。我们将为这个项目制定规范,然后为应用程序使用的数据定义模型。我们将使用Django的管理系统来输入一些初始数据,再学习编写视图和模板,让Django能够为我们的网站创建网页。Django
- 谁在偷看你的数据?联邦学习与差分隐私的安全真相
AI筑梦师
人工智能下的网络安全安全人工智能网络安全
随着生成式AI逐步进入金融、医疗、教育、政务等高敏感行业,“隐私”问题被推上风口浪尖。很多企业将联邦学习(FederatedLearning)和差分隐私(DifferentialPrivacy)视为解决数据合规问题的金钥匙。但现实并不那么乐观。你真的知道联邦学习“去中心化”的模型参数,可能泄露出原始输入?你以为加了差分隐私就“万无一失”?攻击者却在模型梯度里重建了你的用户人脸。本期将系统解构联邦学
- 嵌入式学习第二十八天--顺序栈
嵌入式小黑子
学习
栈的基本代码栈是限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。先进后出、后进先出栈顶:允许操作的一端栈底:不允许操作的一端入栈,出栈。顺序栈链式栈30+2\51.创建CreateSeqStack2.销毁DestroySeqStack3.判断是否为空栈IsEmptySeqStack4.判断是否为满栈IsFullSeqStack5.压栈PushSeqStack6.出栈PopSeqStackseqstack.
- AI问答:transformer 架构 / 模型 / 自注意力机制实现序列数据的并行处理 / AI的底层
快雪时晴-初晴融雪
前端transformer深度学习人工智能
Transformer架构是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初由谷歌团队在2017年提出,用于解决自然语言处理中的序列转导问题,尤其是机器翻译任务。该架构摒弃了传统循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)中的递归和卷积操作,通过自注意力机制实现了对序列数据的并行处理,显著提高了模型的训练速度和性能。一、Transformer架构的组成Transformer架构主要由以下几个部分组成1.
- 程序的浪漫国度-2048天
Marzlam
程序的浪漫国度里程碑
机缘最开始,是想作为一个笔记,记录日常的问题与解决思路在整理笔记的过程中,发现可以锻炼这个思维总结能力尽量就养成写博客的习惯,一方面是自己在有类似问题可翻阅,二是可以帮助他人收获总结的能力不断提升,话能说到点上,对面试起到不少帮助看了很多优秀作者的文章,吸收了不少好的内容可以通过这个博客整理自己的学习路线,以及哪里不足的点能直观反映日常创作是阶段性,在工作不忙阶段可能会把需要的内容分批次创作出来创
- Heldroid:基于语言和静态分析的勒索软件检测方案深度剖析
AI拉呱
勒索病毒
*大家好,我是AI拉呱,一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主,现任资深算法研究员一职,热爱机器学习和深度学习算法应用,拥有丰富的AI项目经验,希望和你一起成长交流。关注AI拉呱一起学习更多AI知识。一、研究背景与创新之处在移动互联网飞速发展的当下,恶意软件的威胁也与日俱增,其中勒索软件凭借其强大的破坏性和隐蔽性,成为了网络安全领域的一大难题。传统的基于签名的检测方法在面对不断变异的勒索软件时,
- 红宝书第十九讲:详解JavaScript的Fetch API与Ajax请求
前端javascript
红宝书第十九讲:详解JavaScript的FetchAPI与Ajax请求资料取自《JavaScript高级程序设计(第5版)》。查看总目录:红宝书学习大纲一、基本概念:为什么需要Fetch?FetchAPI是浏览器提供的现代网络请求工具,替代传统的Ajax(XMLHttpRequest)。核心特点:基于Promise→代码更简洁(告别回调函数嵌套)12支持流式处理→大文件分块传输时不卡死页面3灵活
- 嵌入式LINUX驱动学习之15 i2c总线源码分析
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linux驱动基础学习内核嵌入式
嵌入式LINUX驱动学习之15i2c总线源码分析一、i2c设备的注册1.1、structi2c_board_info结构体及头文件1.2、i2c_register_board_info()函数头文件1.2.1、i2c_register_board_info()函数实现1.2.2i2c_register_board_info的配套函数arch_initcall()1.3i2c_new_device(
- 人工智能与机器学习入门:决策树应用
决策树机器学习入门
在人工智能与机器学习入门:使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中,给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法,本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据,并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树,简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树,有了决策树后,测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。比如根据Titanic的训练数据构造了上次决策树后,便可以根据测试数据的性别
- python调用百度语音api_python通过调用百度api实现语音识别(超详细)
馍菌
python调用百度语音api
最近在学习python,做一些python练习题github上几年前的练习题有一题是这样的:使用Python实现:对着电脑吼一声,自动打开浏览器中的默认网站。例如,对着笔记本电脑吼一声“百度”,浏览器自动打开百度首页。然后开始search相应的功能需要的模块(windows10),理一下思路:本地录音上传录音,获得返回结果组一个map,根据结果打开相应的网页所需模块:PyAudio:录音接口wav
- YOLOv8目标检测算法详解
培根芝士
AIYOLO目标检测
YOLOv8是Ultralytics公司最新推出的Yolo系列目标检测算法,建立在Yolo系列历史版本的基础上,并引入了新的功能和改进点,以进一步提升性能和灵活性。它是实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择之一。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法,其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一次前向传播过程即可完成目标的位置和类别预测。它继承了YOLO系列算法的优点,如速
- Anaconda常用命令小结
长青_416686950
深度学习TensorFlowAnaconda
简介入门机器学习、深度学习,有个神器不得不了解下,最好熟练有它。这就是AnacondaAnaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项.用它来管理、开发等,及其方便,里面集成了相当多的有用的吧,比如:numpy、pandas等。还有个神器也在里面,jupyternotebook,这个用来调试代码等非常方便。现在就简单介绍一些anacon
- 国内的比较有名的机器视觉库有哪些?他们的内核是什么?
yuanpan
计算机视觉图像处理ai
国内机器视觉库近年来发展迅速,尤其在工业自动化领域涌现出多个知名平台。以下是国内主流机器视觉库及其内核技术的对比分析:1.海康威视(Hikvision)机器视觉平台代表产品:VisionMaster内核技术:自研算法:基础算法(如定位、测量)为自主研发,部分借鉴OpenCV优化。深度学习:集成自研深度学习框架(类似CNN架构),支持目标检测、分类等任务。硬件加速:依赖海康自研GPU芯片(如“深眸”
- 都是收费的,halcon与visionpro有什么区别?
yuanpan
计算机视觉图像处理
Halcon和VisionPro(通常指CognexVisionPro)是工业视觉领域的两大主流软件平台,它们在应用场景、易用性、市场占有率等方面各有特点。以下从多个维度进行对比:1.应用层面Halcon适用领域:广泛应用于高精度、复杂视觉任务,如半导体检测、医疗影像、3D重建、深度学习等。灵活性:提供丰富的算法库(如形态学、Blob分析、深度学习等),适合定制化需求高的场景。多平台支持:支持Wi
- transformers中学习率warmup策略具体如何设置
糖葫芦君
LLM学习人工智能机器学习大数据pytorch
在使用get_linear_schedule_with_warmup(如HuggingFaceTransformers库中的学习率调度器)时,参数的合理设置需要结合数据量(datasetsize)、批次大小(batchsize)和训练轮数(epochs)来确定。以下是分步指南和公式说明:1.核心参数解析get_linear_schedule_with_warmup的主要参数:num_warmup_
- C#基础学习(五)函数中的ref和out
FAREWELL00075
学习c#refout
1.引言:为什么需要ref和out?问题背景:函数参数默认按值传递,值类型在函数内修改不影响外部变量;引用类型重新赋值时外部对象不变。核心作用:允许函数内部修改外部变量的值,实现“双向传参”。典型场景:需要函数返回多个值、高效操作大型值类型(如结构体)。2.ref和out的基本使用2.1语法规则ref关键字voidModifyWithRef(refintvalue){value=10;//可修改}
- C++基础知识:封装
LaoWaiHang
c++
在C++看来,存在于现实世界或者虚拟世界的万事万物皆为对象,而对象可以通过其属性和行为进行描述,具有相同性质的对象组成类。而进一步在对类的处理方式方面,C++提出了封装概念。下面通过简单例子学习一下怎样对一个类进行封装。一、关于封装1、所谓封装,其实现手法是将类(或对象)的属性或行为的实现过程隐藏起来,对外仅公开一些接口以便于类外与之联系,达到数据和操作数据的方法(函数)有机统一。2、对属性和行为
- 惊!这个神奇网站,竟能汇聚所有大模型,一键畅享无限可能!
努力敲代码的小火龙
人工智能ZealYearning
在当今这个科技飞速发展的时代,人工智能大模型已经成为了各个领域的热门话题。它们凭借着强大的计算能力和学习能力,为我们带来了前所未有的便利和创新体验。然而,面对市场上琳琅满目的众多大模型,你是否常常感到眼花缭乱,不知道该选择哪一个?又或者,你渴望能够同时拥有多个大模型的强大功能,却苦于没有一个便捷的平台来实现?别担心!今天,我要向大家介绍一个超级神奇的网站——zealyearning,它就像是一个人
- TensorFlow的C#版本TensorFlow.NET初体验
yuanpan
tensorflowc#.net
TensorFlow.NET是一个开源的.NET库,允许开发者使用C#或F#与TensorFlow进行交互。它为.NET开发者提供了构建、训练和部署机器学习模型的能力,同时支持TensorFlow2.x的API。主要特点支持TensorFlow2.x:完全支持TensorFlow2.x的功能和API。与PythonTensorFlow兼容:可以加载和保存与PythonTensorFlow兼容的模型
- C#基础学习(七)函数的重载
FAREWELL00075
学习c#函数重载
试想你有一段代码,你可以用来做两个数的加法,但是现在需要求三个数的加法,你是否需要重新写一段和以前相似的代码呢。答案是不用的,因为你们要实现的功能是一样的,只是传入的参数不同而已,你完全可以复用同一段代码,只需要修改传入参数即可。所以有了今天的主角,函数的重载//重载概念//在同一语句块中(class或者struct)中//函数(方法)名相同//参数的数量不同//或者//参数的数量相同,但参数的类
- 使用PyTorch 的神经网络模型对三维点云数据进行分类
欣然~
pytorch神经网络分类
1.概述本代码旨在构建一个基于PyTorch的神经网络模型,用于对生成的三维点云数据进行分类。通过生成数据集、数据预处理、模型训练、评估以及可视化等一系列操作,展示了一个完整的深度学习分类任务流程。最终通过绘制决策曲面和损失曲线,直观地呈现模型的性能和训练过程。2.依赖库导入pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolk
- 【无标题】
冰蓝蓝
大模型微调语言模型
深度学习核心概念:学习率与梯度深度解析导读学习率(LearningRate)与梯度(Gradient)是深度学习模型训练的核心概念,直接影响模型的收敛速度和效果。本文将通过数学公式、可视化比喻和代码实战,带你彻底理解二者的作用与调优技巧。一、梯度:模型优化的“指南针”1.1数学定义梯度是损失函数对模型参数的偏导数向量:∇θJ(θ)=[∂J∂θ1,∂J∂θ2,… ]\nabla_{\theta}J(
- Django快速上手案例 - 学习笔记项目(下)
孤寒者
Django框架从入门到实战django后端python实战项目学习笔记项目快速上手
目录:每篇前言:1.让用户能够输入数据(1)添加新主题①用于添加主题的表单②URL模式new_topic③视图函数new_topic()④模板new_topic⑤链接到页面new_topic(2)添加新条目①用于添加新条目的表单②URL模式new_entry③视图函数new_entry()④模板new_entry⑤链接到页面new_entry(3)编辑已有条目①URL模式edit_entry②视图
- C#基础学习(八)终章 C#中的结构体
FAREWELL00075
学习c#结构体
假如你要用数据记录一个人,你觉得要记录些什么,身高,体重,名字等。那两个人呢,他是不是也有这样的特征,那我们是不是就可以用一种数据类型将他们共有的特征提取出来,这就是我们今天讲的结构体。一、初识结构体结构体是一种自定义变量类型类似枚举需要自己定义它是数据和函数的集合在结构体中可以声明各种变量和方法作用:用来表现存在关系的数据集合比如用结构体表现学生动物人类等二、结构体的申明//1.结构体一般写在n
- js学习记录之函数
默默的学习君
javascript学习开发语言前端笔记经验分享css
js的学习记录之函数(一)一、函数的定义定义方式functionfine(){....console.log("ok").....}函数是一个标识符varfine2=finefine2()验证fine2与fine的地址是否一致console.log(fine===fine2)得到结果为ture函数也是引用类型的数据函数在对象中的叫法varperson={}person.hello=finepers
- vue对接deepSeek,实现聊天机器人
开心小老虎
vue3知识点+组件人工智能机器人aideepSeek前端
DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的AI助手,免费体验与全球领先AI模型的互动交流,于2025年1月15日正式上线。DeepSeek凭借自然语言处理、机器学习与深度学习、大数据分析等核心技术优势,在推理、自然语言理解与生成、图像与视频分析、语音识别与合成、个性化推荐、大数据处理与分析、跨模态学习以及实时交互与响应等八大领域表现出色。它能进行逻辑推理、解决复杂问题,理解和
- HarmonyOS NEXT 基于原生能力获取视频缩略图
go
不得不佩服HarmonyOSNEXT原生能力的强大,如果你想在鸿蒙APP开发中获取视频缩略图,不用依赖第三方库,就可以高效和稳定的实现,AVMetadataHelper就是一个好帮手,下面V哥整理实现步骤的代码,帮助你快速理解,开整。想要学习鸿蒙开发,一定绕不开学习ArkTS语言,V哥写了三本鸿蒙开发之路的书,第一本《鸿蒙HarmonyOSNEXT开发之路卷1ArkTS篇》已上市,欢迎鸿蒙开发爱好
- 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