- DeepMind 发布 AlphaGenome,1 秒内完成所有模态和细胞类型的变异效应预测
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谷歌DeepMind的Alpha系列再添新成员——AlphaGenome,其能够更全面、准确地预测人类DNA序列中单个变异或突变,如何影响一系列调控基因的生物过程。AlphaGenome模型以长达100万个碱基对的DNA序列为输入,预测数千种与其调控活性相关的分子属性,同时还可以通过比较变异与未变异序列的预测结果,评估基因变异或突变的影响。该模型建立在DeepMind此前的基因组模型Enforme
- AI人工智能领域:Bard的崛起之路
AIGC应用创新大全
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AI人工智能领域:Bard的崛起之路关键词:Bard、GoogleAI、大语言模型、对话式AI、自然语言处理、生成式AI、AI竞争摘要:本文深入探讨GoogleBard的发展历程、技术架构及其在AI领域的地位。我们将从Bard的诞生背景开始,分析其核心技术原理,比较与其他大语言模型的异同,并通过实际案例展示其应用场景。最后展望Bard的未来发展方向及面临的挑战。背景介绍目的和范围本文旨在全面解析G
- 前端领域 Vite 与 Webpack 的深度对比
前端视界
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前端领域Vite与Webpack的深度对比关键词:Vite、Webpack、前端构建工具、模块打包、开发体验、性能优化、ESModules摘要:本文深入对比前端领域两大构建工具Vite和Webpack的核心原理、架构设计和使用场景。通过分析它们的底层机制、开发体验、构建流程和性能表现,帮助开发者理解如何在不同项目需求下做出合理选择。文章包含详细的技术原理图解、实际项目对比示例和未来发展趋势分析。背
- Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器
大数据洞察
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Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器关键词Kafka、消息轨迹追踪、分布式系统、调试、消息处理、事件溯源摘要本文聚焦于Kafka消息轨迹追踪这一分布式系统调试的关键技术。首先介绍Kafka消息轨迹追踪的概念基础,包括其在分布式系统中的背景、发展历史以及问题空间。接着阐述其理论框架,从第一性原理进行推导,并分析理论局限性和竞争范式。在架构设计方面,对系统进行分解,构建组件交互模型并可视化展示。
- 【redis】介绍和安装
火龙谷
redisredis数据库缓存
介绍Redis是一款高性能的开源内存数据库,核心采用键值对(Key-Value)存储模型。其最大优势在于数据完全基于内存操作,读写速度远超传统磁盘数据库(内存访问速度可达磁盘的数千倍,固态硬盘仍有显著差距)。支持丰富的数据结构(字符串、哈希、列表、集合等),并非简单存储单一值。提供持久化机制(RDB快照/AOF日志),确保重启后数据可恢复。具备主从复制、哨兵高可用、集群分片等分布式能力,扩展性强。
- AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术
AI学长带你学AI
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AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词:跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要:本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发,详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例,展示如何构建一个跨模态检索系统,并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文,读者将全面理
- matlab 渐进三角网(PTD)地面滤波(基础版)
点云侠
matlab点云工具箱matlab开发语言算法c++计算机视觉
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现,效率极低,只适合学习和理解算法。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 P
- muduo
2301_80355452
php前端开发语言
好的,我们来深入剖析陈硕老师开发的著名C++网络库——muduo。它以“简单、高效、易用”著称,是学习LinuxC++高性能网络编程的绝佳范本。我会尽量详细、通俗地讲解其核心思想、关键组件、源码结构和工作原理。核心思想:Reactor模式(Non-blocking+I/OMultiplexing)muduo的灵魂是Reactor模式。理解它就理解了muduo的一半。想象一下:传统阻塞模型的问题:想
- 编程语言发展史之:逻辑编程语言
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AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介逻辑编程(logicalprogramming)是一种编程范式,旨在以一种逻辑的方式来表示程序,而不是像命令式编程一样直接面向计算模型或执行指令。逻辑编程倾向于通过构造计算机所理解的数学逻辑模型来解决问题。它特别适用于那些对数据结构和算法模型十分敏感的问题。与函数式编程相比,逻辑编程更加强调数据、关系和抽象等抽象概念之间的对应关系,因此更容易设计出正确而优雅的程
- 《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量 ICCL 2022
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《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
- 机器视觉:ransac算法详解
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数字图形和图像处理算法计算机视觉
目录一、说明:二、算法步骤三、算法代码四、其它补充一、说明:RANSAC是一种常用的参数估计方法,全称为RandomSampleConsensus(随机抽样一致性)。它通过随机选择数据中的一部分,然后根据这些数据拟合模型,统计模型与其他数据的偏差,最终筛选出符合一定阈值的数据,用于估计参数。RANSAC可以应用于很多领域,如计算机视觉、机器人和地理信息系统等。其优点在于对噪声数据和异常值有很强的鲁
- matlab有限元相场算法
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研究的目的是证明一种有限元相场算法,其中相场方程是完全耦合并同时求解的。不过,在这种情况下,完全耦合的方程是弹性和非守恒的阶参数;然而,该方法可作为其他相场模型完全耦合公式的模板。这是求解具有弹性不均匀性的Allen-Cohn方程的主要程序。有限元算法。该算法解决了非保守阶参数的演化问题。全耦合模式下应力列场的演化。取决于代码中Isolve参数的选择:对于Isolve-1,代码以长手格式和非优化模
- 【T2I】R&B: REGION AND BOUNDARY AWARE ZERO-SHOT GROUNDED TEXT-TO-IMAGE GENERATION
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CODE:2309https://github.com/StevenShaw1999/RnBABSTRACT近期的文本到图像(T2I)扩散模型在以文本提示作为输入生成高质量图像方面取得了显著进展。然而,这些模型无法传达布局指令所指定的合适空间构图。在这项工作中,我们探索了使用扩散模型进行零样本接地T2I生成,即无需训练辅助模块或微调扩散模型就能生成与输入布局信息相对应的图像。我们提出了一种区域与边
- 【多空三分天下】主图操盘系统 指标技术使用分解及源代码
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炒股主图指标区块链短线指标通达信指标公式炒股指标
如上图,多空三分天下操盘系统主图指标,主要分为如上8大信号及技术功能。当日买比详细的比例数据实时的五档买卖数据总和以及买卖差三条操盘线及对应的当下价格波段操盘买卖信号-波段操作参考强势启动信号-实体红色K线标记+钱袋图标信号关注做多信号-实体紫色+文字“关注做多”提示信号操盘线高位转空三线合一,空头形成操盘线空头三线合一,转多头一线变三线如上图,震荡或短线空头行情,一条指标线,行情转多,一线变三线
- 半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型
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半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型关键词:半监督学习、迁移学习、低成本、高精度AI模型、数据利用摘要:本文主要探讨了如何通过半监督学习和迁移学习相结合的方式来低成本构建高精度的AI模型。首先介绍了半监督学习和迁移学习的背景知识,然后详细解释了这两个核心概念及其相互关系,接着阐述了相关算法原理、数学模型,还给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探讨了未来发展趋
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AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
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论文题目:《ChromaGAN:AdversarialPictureColorizationwithSemanticClassDistribution》《具有语义类别分布的对抗图片着色》论文地址:https://arxiv.org/pdf/1907.09837.pdf源码地址:https://github.com/pvitoria/ChromaGAN声明:仅学习用途。这是WACV2020收录的一篇
- 构建下一代云原生大模型多租户平台:架构设计与关键挑战
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人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- 2025年AI十大趋势:从多模态大模型到自主智能体
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2025年AI十大趋势:从多模态大模型到自主智能体人工智能技术正以前所未有的速度重塑着我们的世界。2025年,AI领域将迎来一系列突破性进展,从多模态大模型的全面进化到自主智能体的广泛应用,这些技术变革正在重新定义人机交互的边界。本文将系统梳理2025年AI发展的十大核心趋势,为读者揭示人工智能技术的最新发展方向及其对社会各领域的深远影响。趋势一:多模态大模型成为基础设施2025年,多模态大模型已
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文章目录前言一、模型导出二、Java推理引擎选型三、SpringBoot实战3.1核心架构3.2分层架构详细实现1.Controller层-请求入口2.Service层-核心业务流程3.关键组件深度优化四、云原生部署:Docker+Kubernetes总结前言在AI浪潮席卷全球的今天,Java工程师如何守住后端主战场?模型部署正是Java工程师融入AI领域的方向。为什么Java工程师必须掌握模型部
- 大数据量下高并发同步的解决方案
大师兄啊
sql大数据量下高并发同步的解决方案
大数据量下高并发同步的讲解(不看,保证你后悔)对于我们开发的网站,如果网站的访问量非常大的话,那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题,但话又说回来了,既然逃避不掉,那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。为了更好的理解并发和同步,我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步1、同步和异步的区别和联系所谓同步,可以理解为在执行完一个函数或
- 合同管理是管理什么?这五大关键环节必须理顺!
jqy2025
合同管理系统
作为在供应链管理领域摸爬滚打了十年的老采购,我见过太多企业因合同管理混乱栽跟头:要么是供应商交货延期却找不到违约条款,要么是付款节点遗漏导致资金链断裂,甚至有公司因为合同归档不规范,在法务纠纷中吃了哑巴亏。直到接触了系统化的合同管理体系,我才意识到:合同管理从来不是简单的"签个字、存个档",而是贯穿商业合作全生命周期的精细化管控。今天就从实战角度,拆解合同管理的五大核心环节,帮你理顺管理逻辑。一、
- NTP网络子母时钟的特点优势及应用场景介绍
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智慧城市
在数字化基础设施高速发展的今天,时间同步已成为金融、医疗、交通等关键领域的核心需求。作为时间频率领域的专业厂商,“同步天下”品牌旗下的SYN6109型NTP网络子钟,以卓越的技术性能和灵活的应用能力,为各行业提供了可靠的时间基准。一、核心功能与技术优势:重新定义工业级时间同步标准SYN6109型NTP网络子钟基于网络时间协议(NTP)构建,支持与时间服务器的高精度同步,其核心技术亮点体现在三大层面
- 多bin技术:为LoRa项目赋能的高效远程升级方案
门思科技
技术分享网络服务器运维
在物联网(IoT)领域,设备的远程维护和固件升级(OTA升级)是保障系统稳定、持续优化的重要环节。然而,对于采用LoRa或LoRaWAN等低功耗广域网(LPWAN)技术的项目而言,受限于带宽窄、数据包尺寸小(通常最大255字节)等特点,传统的大容量固件升级方式并不适用。为了更高效、更安全地实现远程升级,多bin方案(multi-binapproach)应运而生,成为LoRa项目不可或缺的关键技术之
- 使用【重心坐标】在模型上进行插值来获取纹理上每个像素对应的顶点坐标
雨中飞蛾
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前提:纹理在模型上贴好后,能使用blenderpythonapi直接获取的就是,这个模型的每个三角面片上顶点对应的纹理坐标。这其中每个三角面的顶点构成一个三角形(A),每个三角面的顶点对应的纹理坐标也构成一个三角形(B)。(注:实际上blender常用的是四边形,所以处理时要把四边形分成两个三角形)计算步骤:1、遍历每个像素(P)时,先判断这个像素属于一群B三角形中的哪个三角形。2、然后结合这个像
- 本地部署ComfyUI,使用FLUX模型相关的配置以及软链接的使用
九河_
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记录本地部署ComfyUI时,使用FLUX模型相关的配置,包括FLUX模型的下载位置和使用软链接。参考资料:Flux.1ComfyUI对应模型安装及教程指南上面的网站还讲了非常多的ComfyUI以及其他模型,非常好的资料。FLUX.1dev下载网站:black-forest-labsflux1-dev.safetensors是UNET模型,需要放在ComfyUI/models/unet目录下如果从
- Substance Painter:PBR材质工作流程_2024-07-16_10-47-47.Tex
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- 33、探索云计算与安全:基础与挑战
探索云计算与安全:基础与挑战1.云计算简介云计算已经成为现代信息技术的重要组成部分,为企业和个人提供了灵活、高效、低成本的计算资源和服务。本文将深入探讨云计算的基本概念、发展历程、服务模型、部署模型以及面临的主要挑战。1.1云计算的历史与发展云计算的发展可以追溯到多个阶段,包括主机计算、集群计算、网格计算、分布式和并行计算、虚拟化、Web2.0、面向服务的计算(SOC)和实用计算。每个阶段都为云计
- 怎么样才能成为专业的程序员?
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如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
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javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
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网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
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Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found