- JVM垃圾回收调优知识点整理
图灵农场
个人笔记jvm
目录1、JVM内存模型1.2、堆及垃圾回收1.3、JVM参数设置经验:1.4、对象逃逸分析:2、类加载2.1、类加载过程:2.2、类加载器分类:2.3、类加载机制:2.4、打破双亲委派机制:3、JVM内存分配机制4、如何判断对象可以被回收4.1、引用计数法4.2、可达性分析算法4.3、常见引用类型4.4、finalize()方法最终判定对象是否存活4.5、如何判断一个类是无用的类5、垃圾收集算法5
- 彻头彻尾搞定JVM系列之五:JVM垃圾回收算法
慕枫技术笔记
JVM从入门到精通jvm
引言做C++开发的同学特别羡慕Java开发的同学,因为Java开发的同学在开发过程中不用手动去申请内存以及释放内存,因为JVM虚拟机会帮助我们进行垃圾回收,虽然有时候它可能会崩掉,但是至少比手动进行内存申请以及释放幸福的多。本篇文章主要介绍JVM的垃圾回收机制。一、什么是垃圾在探讨垃圾回收机制之前,我们先来搞清楚Java中的垃圾指的是什么。既然叫做垃圾,那肯定是没用的东西,没用的东西就需要进行回收
- JVM垃圾回收(笔记)
Coder-thinking
Javajvm笔记
文章目录完全垃圾回收其他垃圾回收类型垃圾回收器1.Serial垃圾回收器2.ParNew垃圾回收器3.ParallelScavenge垃圾回收器4.CMS(ConcurrentMarkSweep)垃圾回收器5.G1(GarbageFirst)垃圾回收器6.ZGC(ZGarbageCollector)和Shenandoah垃圾回收器垃圾回收算法1.标记-清除(Mark-Sweep)算法2.复制(Co
- MCU、LIN收发器、LIN总线、节点,它们之间是如何协作的?
Electron-er
汽车电子LIN总线通讯LIN总线单片机MCU
在LIN总线系统中,MCU(微控制器)、LIN收发器、LIN总线与节点通过分层协作实现数据通信。以下从硬件连接、通信流程、协议层级三方面解析它们的关系:一、硬件连接:从个体到网络的物理架构1.基础单元:节点的内部组成节点=MCU+LIN收发器+外围电路MCU:运行应用程序,处理数据逻辑(如传感器采样、控制算法)。LIN收发器(如TJA1020):实现TTL/CMOS电平与LIN总线电平的转换。外围
- LFM信号脉冲压缩时的关键问题仿真
kaikaile1995
matlab
matlab程序对雷达常用的线性调频信号(lfm信号)进行脉冲压缩时的关键问题进行了仿真,其中包括旁瓣抑制影响(加窗与不加窗)、多卜勒频移影响,并对时域脉压与频域脉压结果进行了对比分析,供相关技术人员参考。hanming.m对LFM信号时域加窗(海明窗)与未加窗进行了对比。duobule.m对LFM信号在不同多卜勒频移状况下进行了对比。lfm_pc.m对LFM信号时域脉压与频域脉压结果进行了对比。
- 30、法律案例的关联检索:提升法律实践的信息处理能力
android
法律案例关联检索信息处理
法律案例的关联检索:提升法律实践的信息处理能力1.引言在当今信息爆炸的时代,法律从业者面临着前所未有的挑战。大量的法律案例、法规和判例使得信息检索变得复杂而耗时。为了提高工作效率和决策质量,法律从业者迫切需要一种高效的工具来发现和检索相互关联的法律案例。本文将探讨如何通过先进的信息检索技术和算法来实现这一点。2.关联模型关联模型是法律案例关联检索的核心。为了确定案例之间的关联性,通常采用以下几种模
- Halcon 初步了解
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
图形编程c#视觉处理Halcon
1.Halcon概述Halcon是德国MVTec公司开发的一套完善的机器视觉算法包,也是一款功能强大的视觉处理软件,为工业自动化领域提供了全面的解决方案。它拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境,提供了一套丰富的图像处理和机器视觉算法,可以在各种工业应用中进行图像分析、目标检测、测量、定位、识别等任务。Halcon的核心功能包括图像处理、特征提取与匹配、3D视觉、深度学习、条码识别、OCR识别以及视觉
- 边缘计算与 CDN 融合技术实践教程
快快网络-三七
云计算优化边缘计算人工智能
目录前言一、核心技术原理与架构设计1.1边缘计算与CDN协同架构1.2智能调度算法二、数据同步与一致性实现2.1边缘节点数据缓存机制2.2一致性哈希算法应用三、典型应用场景实践3.1实时视频直播优化3.2物联网数据处理四、部署与运维要点4.1容器化部署4.2监控与告警五、未来技术演进方向总结前言在互联网流量爆发式增长、低延迟应用场景不断涌现的背景下,边缘计算与CDN的融合已成为提升网络性能的核心技
- 基于MATLAB代码DWA算法的移动车路径规划
985计算机硕士
路径规划matlab算法android
基于MATLAB代码DWA算法的移动车路径规划,可实现动态避障和静态避障文章目录DWA(DynamicWindowApproach)是一种常用于移动机器人路径规划的局部路径规划算法。它通过在速度空间中采样,结合机器人的运动学约束和环境信息,选择最优的速度组合来实现避障和目标点导航。以下是一个基于DWA算法的MATLAB代码示例,用于实现移动车的路径规划:%DWA(DynamicWindowAppr
- 大学专业科普 | 计算机应用、视觉与算法
鸭鸭鸭进京赶烤
计算机应用
一、专业概述计算机应用专业是一门实践性很强的学科,专注于将计算机技术转化为实际应用,服务于各个行业和领域,为社会的数字化转型提供人才支撑。二、课程设置专业基础课程:包括计算机组成原理、操作系统、数据结构、计算机网络等,为学生构建坚实的理论基础。专业核心课程:聚焦于程序设计语言(如C、C++、Java、Python等)、数据库原理与应用、软件工程、Web前端开发等,使学生具备开发各类软件系统的能力。
- 【算法】动态规划 斐波那契类型: 740. 删除并获得点数
740.删除并获得点数中等题目给你一个整数数组nums,你可以对它进行一些操作。每次操作中,选择任意一个nums[i],删除它并获得nums[i]的点数。之后,你必须删除所有等于nums[i]-1和nums[i]+1的元素。开始你拥有0个点数。返回你能通过这些操作获得的最大点数。示例1:输入:nums=[3,4,2]输出:6解释:删除4获得4个点数,因此3也被删除。之后,删除2获得2个点数。总共获
- 【算法】动态规划 斐波那契类型: 198. 打家劫舍
等风来不如迎风去
算法/数据结构算法leetcode动态规划
198.打家劫舍中等你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你不触动警报装置的情况下,一夜之内能够偷窃到的最高金额。示例1:输入:[1,2,3,1]输出:4解释:偷窃1号房屋(金额=1),然后偷窃3号房屋(金
- 题解:二叉树的中序遍历(94.二叉树的中序遍历)
微白..
算法数据结构leetcode
题目描述给定一个二叉树的根节点root,返回它的中序遍历。解题思路二叉树的中序遍历是一种常见的树遍历方法。它按照访问左子树——根节点——右子树的顺序进行。本文将介绍三种实现二叉树中序遍历的方法:递归、迭代和Morris遍历,并详细分析每种方法的复杂度。方法一:递归思路与算法递归是最直观的中序遍历实现方式。中序遍历的特点是先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树。因此,可以通过递归函数来实现这一
- java opencv 数字识别算法_[机器学习]基于OpenCV实现最简单的数字识别
后期小雨
javaopencv数字识别算法
本文将基于OpenCV实现简单的数字识别。这里以游戏AngryBirds为例,通过以下几个主要步骤对其中右上角的分数部分进行自动识别。1.学习分类器根据训练样本,选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库(如NIST等),也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。前者优在泛化性,后者强在准确率,当然常用做法是将这两者结合,即在通用数字库基础上做修改。另外这里由于模式并不复杂,计算
- OpenCV CUDA模块设备层-----双曲正切函数tanh()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备函数,用于在GPU上对uchar4类型的向量(如RGBA像素)进行双曲正切(hyperbolictangent)运算,并返回一个float4类型的结果。函数原型__device____forceinline__f
- 双指针题解——反转字符串【LeetCode】
潮_
我的学习记录双指针篇_刷题笔记开发语言数据结构算法leetcodepython
344.反转字符串一、算法逻辑(逐步通顺讲解每一步思路)该题要求将字符数组s原地反转,即不能使用额外数组,直接在输入数组上进行修改。✅1️⃣初始化双指针指针left指向起始位置(索引0);指针right指向末尾位置(索引len(s)-1);✅2️⃣使用双指针交换字符每次将s[left]与s[right]对换;然后将left向右移动一位,right向左移动一位;重复此过程,直到两个指针相遇或交叉(即
- 二叉树题解——二叉树的中序遍历【LeetCode】统一写法版本
94.二叉树的中序遍历一、算法逻辑(逐步通顺地讲解)这段代码的目标是实现中序遍历,即按照顺序:左子树→当前节点→右子树遍历整个二叉树,并返回节点值的列表。与常见的递归或传统栈方法不同,这里使用的是一种“统一写法”技巧,将“节点值访问”与“节点展开”分开处理,流程如下:1️⃣初始化结构使用一个栈保存待处理元素(可能是TreeNode或int);初始栈中放入整棵树的根节点;结果数组rst用来保存最终遍
- 算法学习day6----双指针-最长不重复子序列
阴暗老鼠人
学习
Givenanintegersequenceoflengthn,pleasefindthelongestcontinuousintervalwithoutduplicatenumbersandoutputitslength.Thefirstlinecontainsanintegern.Thesecondlinecontainsnintegers(allwithintherangeof0to105)
- 刷题巩固-----DAY6(最长上升子序列和)
一颗铜豌豆
刷题巩固算法c++
题目链接活动-AcWing本课程系统讲解常用算法与数据结构的应用方式与技巧。https://www.acwing.com/problem/content/1018/这道题是最后一道刷的lis题,下周开始刷背包九讲这道题的题目虽然有最长上升子序列,但是却不是用最长上升子序列的办法来做的,因为要求从一个上升子序列的和最大,感觉更像01背包的做法解题代码为#includeusingnamespacest
- OpenCV CUDA模块设备层-----二值化阈值操作函数thresh_binary_func()
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备和主机通用函数(host/devicefunction),用于创建一个二值化阈值操作函数对象(functor)。这个函数返回一个仿函数(functor),用于在GPU上执行二值化阈值处理(ThresholdBin
- Keras环境复现代码(三)
yanyiche_
keras深度学习人工智能
DQN雅达利Breakout强化学习实验要求明确实验目的:学习和实现深度Q学习(DQN),这是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习算法,用于解决复杂的决策问题。清楚实验原理:1、深度Q学习(DeepQ-Network)将卷积神经网络与Q学习结合,解决高维视觉输入的强化学习问题:2、经验回放:将状态转换存储到缓冲区,打破数据相关性,稳定训练。3、目标网络:定期更新目标Q值计算网络,减少训练中的目
- Keras环境复现代码(二)
yanyiche_
Keras机器学习人工智能
PPOCartPole控制算法实践实验要求明确实验目的:学习和实现PPO算法,这是一种改进的策略梯度方法,通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。清楚实验原理:PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法,它旨在解决传统策略梯度方法(如REINFORCE算法)在训练过程中可能出现的策略更新不稳定问题。PPO算法通过引入一种新的策略更新机制,限制每次更新的幅度,从而提高训练的稳定性和效率。PPO算法
- 基于开源AI大模型AI智能名片S2B2C商城小程序的流量转化与价值沉淀研究
说私域
开源人工智能小程序
摘要:在数字化商业生态中,公域流量转化已成为企业竞争的核心战场。本文以开源AI大模型AI智能名片S2B2C商城小程序为研究对象,结合服装、健康食品、快时尚等行业的实践案例,系统分析其通过技术赋能实现精准获客、用户留存与商业闭环的机制。研究发现,该系统通过“AI算法+用户行为分析”双轮驱动,将公域流量转化为高黏性私域用户,同时提出“尊重用户价值”的伦理框架,警示企业需警惕流量霸凌与数据滥用风险。研究
- vLLM调度部署Qwen3
你好,此用户已存在
人工智能linux大模型
vLLM介绍在之前的文章中,我们介绍了如何使用ollama部署qwen3,一般而言,ollama适合个人部署使用,在面对企业级的模型部署时,一般更建议使用vLLMvLLM(高效大语言模型推理库)是一个专为大语言模型(LLMs)优化推理速度的开源框架,由斯坦福大学系统研究组开发。其核心目标是通过创新的软件和算法设计,大幅提升LLM在生成文本时的吞吐量和效率,尤其适用于处理高并发的推理请求。从各种基准
- 马拉车算法史诗:最长回文子串的镜城传奇
一只咸鱼大王
故事版本数据结构与算法算法最长回文子串数据结构C++字符串
镜城传说:马拉车大师的觉醒——最长回文子串史诗之旅完整版·故事×技术×哲学×代码第一章:迷雾之城·字符串的混沌时代在遥远的东方,有一座被浓雾笼罩的城市——镜城(MirrorCity)。这里没有镜子,却有无数对称的影子。街道、建筑、甚至语言都崇尚对称之美。但随着时间推移,镜城的语言逐渐失传,人们只能依靠残存的铭文寻找真理之门的线索——而这些铭文中隐藏着一个秘密:“唯有找到最长回文者,方能开启真相之门
- 商品中心—14.库存分桶初始化的技术文档
东阳马生架构
商品中心商品系统库存系统
大纲1.库存分桶缓存初始化时涉及的数据表2.库存分桶架构的初始化+扣减+上下线+扩容+下线+预警补货流程3.商品库存⼊桶流程概览4.商品库存分桶缓存初始化请求处理5.商品库存分桶缓存初始化的加分布式锁处理+插入库存变更记录6.商品库存分桶元数据本地+远程缓存查询7.商品库存动态分桶算法实现8.基于分桶算法结果构建库存分桶元数据9.剩余库存写入中心桶缓存+分桶库存写入分桶缓存+分桶元数据写入本地缓存
- 揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能自然语言处理easyuiai
揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词:自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要:本文深入探讨了自然语言处理(NLP)在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并用Python源代码进行阐述。分
- Java 编程之策略模式详解
勤奋的知更鸟
Javajava策略模式设计模式
一、策略模式策略模式(StrategyPattern)是一种行为型设计模式,它将一组算法或行为封装成独立的类,使它们可以在运行时互相替换。这让你在使用它们时,无需关心内部实现,只要“调度策略”即可。外卖平台下单时,你可以选择专送、自取、商家送,每种方式都是不同的策略,但送达的目的相同。二、举例说明外卖的“配送方式”就是策略!在美团/饿了么平台点外卖时,配送方式多种多样:骑手专送:平台调度骑手商家自
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- Django REST framework - 序列器关系
djangopython
简介数据结构而非算法是编程的核心。—RobPike关系字段用于表示模型间的关系。它们可以应用于ForeignKey、ManyToManyField和OneToOneField关系,以及反向关系和自定义关系(如GenericForeignKey)。注意:关系字段在relations.py中声明,但按照惯例,应从serializers模块导入,使用fromrest_frameworkimportser
- 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