- 4.连续小波变换的示例应用
赵孝正
小波分析人工智能算法机器学习
目录引言0数据介绍1短时傅里叶1.1缩小窗口2小波分析2.1小波变换步骤(CWT)2.1.1比较过程2.1.2系数产生过程2.2实验结果3.参考资料引言将演示如何使用连续小波变换,对信号进行理想的时频分析。许多自然发生的信号具有相似的特征,它们由缓慢变化的成分组成,中间穿插着剧变,小波在分析这类信号时非常有用,0数据介绍下面是一段地震信号,2次地震分别发生在30min和35min处。该信号以1Hz
- Python计算离差与标准计分
Mr数据杨
Python数据分析师python数据分析开发语言
离差和标准计分是统计学和数据分析中的重要概念,广泛应用于各类数据集的处理和分析过程中。掌握离差和标准计分有助于理解数据的分布情况,评估数据在群体中的相对位置,尤其在处理大规模数据或数据分析时非常重要。本教程将通过详细解释离差与标准计分的概念,并结合实际示例,帮助读者在编程环境下应用这些知识。离差与标准计分不仅在统计学中有理论意义,在实际工作场景中,比如教育测评、金融分析、科研实验等领域,也能帮助数
- 1.6 在7类LSA中利用FA地址解决次优路径问题
2301_80344964
网络
1.实验目的了解OSPF的7类LSA的FA地址的作用2.实验拓扑3.基础配置R1[R1]discu[V200R003C00]#sysnameR1#interfaceGigabitEthernet0/0/0ipaddress10.0.13.1255.255.255.0#interfaceGigabitEthernet0/0/1ipaddress10.0.12.1255.255.255.0#inter
- Evaluation of OpenAI o1: Opportunities and Challenges of AGI
UnknownBody
LLMDailyLLMEvaluationagi人工智能大数据语言模型
本文是LLM系列文章,针对《EvaluationofOpenAIo1:OpportunitiesandChallengesofAGI》的翻译。OpenAIo1评估:AGI的机遇和挑战摘要1引言1.1背景:o1的新功能2研究范围和使用的公共数据集3相关工作4实验和观察5讨论5.1LLMAgents和o1:推进科学与工程中的问题解决6结论摘要这项全面的研究评估了OpenAI的o1-preview大型语
- 数字图像处理——matlab实现 图像灰度等级化(2个等级,4个等级,8个等级,16个等级,32个等级,64个等级,128个等级的灰度图)
miilue
实验报告图像处理MATLAB图像处理灰度等级化RGB转灰度代码实现
图像灰度等级化相关知识读者可以自行百度,本篇文章只放matlab的实现代码。在做这个实验时,在网上没有找到好用的代码,自己后来试了一些他人的方法,最后修改完善得到了该篇文章的代码,希望有所帮助。My=imread('E:\informt\lesson\数字图像处理与安全\图像集\Fruit.bmp');%读取图像MyGrayPic=rgb2gray(My);%灰度图像等级化holdon;figur
- 如何开启Chrome浏览器、Edge浏览器、Firefox浏览器的实验室功能
new code Boy
chromeedgefirefox
Chrome浏览器:chrome://flagsEdge浏览器:edge://flagsFirefox浏览器:about:config以下Chrome、Edge常用配置开启并行下载:enable-parallel-downloading标签页分组功能:tab-groups开启阅读模式:enable-reader-mode开启深色模式:enable-force-dark开启全局媒体播放控制:glob
- 机器学习day3
ኈ ቼ ዽ
机器学习人工智能
自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0
- 深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Pythonpython人工智能神经网络自然语言处理生成对抗网络金融数据挖掘
文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络(DQN)的高频交易策略设计2.1状态空间构建:从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化3.业务视角下的策略优化与风险管理3.1策略有效性验证3.2实时部署与延迟优化3.3合规与伦理考量4.实验:基于NASDAQLOB数据的策略对比4.1数据集与
- 计组实验报告-阵列乘法器设计
厂里英才
作业logisim计算机组成原理
目录一、实验目的二、实验原理(1)实验内容与要求(2)原理(3)斜向进位阵列乘法器的原理图三、实验步骤与运行结果四、附录一、实验目的①利用1位全加器做子电路构成5×5位横向进位或斜向进位的原码阵列乘法器。②分析斜向进位和横向进位的时间延迟。二、实验原理(1)实验内容与要求分析横向进位或斜向进位5×5位原码阵列乘法器所需要的全加器个数和总延时,自主设计成本最低总延时最少的原码阵列乘法器,完成实验报告
- KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS
绒绒毛毛雨
语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2相关工作2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型(LMs)在初始预训练过程中记忆了大量知识,包括可能侵犯个人隐私和身份的信息。以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上,这两者都需
- 速看:华为云云原生实践与应用大阅兵
CSDN云原生
分布式java编程语言大数据人工智能
出品|CSDN云原生2022年6月9日,CSDN云原生系列在线峰会第8期“华为云云原生实践与应用峰会”盛大举行,本期峰会出品人、中信银行技术专家、华为云MVP马超携手华为云数字化平台技术专家高红霞、边缘云创新实验室主任工程师郑子木、微服务产品经理丛琳琳、应用魔方AppCube产品经理邢博洋,全面分享了华为云的云原生应用实践。下面先简单回顾本期峰会的内容。演讲视频、完整文章将在本公众号陆续发布,敬请
- VxLAN 分布式对称 IRB 实验
jiecy
数通运维分布式网络运维
一、拓扑描述:CE1上的VRFA上开启用户A的vlan10、20网关,CE2的VRFA上开启用户A的vlan20、30的网关要求:全域互访二、配置思路:1、网络侧配置underlayer底层互通1)CE1、2配置IGP,让loo0互通2)CE1、2建立BGPEVPN邻居,建立EVPN路由传输通道(全局要先开启e-overlayenable)2、配置overlayer上层互通1)网络侧:a、配置BD
- H3C-交换机telnet远程配置案例
仓鼠OO
网络配置(H3C)H3C网络运维
目录1.telnet简述2.网络拓扑3.实验需求4.配置步骤4.1网络基本配置4.2telnet配置5.telnet测试远程6.小结1.telnet简述Telnet是远程登录服务的一个协议,该协议定义了远程登录用户与服务器交互的方式。它允许用户在一台联网的计算机上登录到一个远程分时系统中,然后像使用自己的计算机一样使用该远程系统。Telnet使用客户-服务器模式进行工作。在用户端,需要启动一个Te
- 论文阅读:DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection(Deepfake模型快速调参)
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读论文论文阅读
一、论文信息论文名称:DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队:项目主页:https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter(代码暂未开源)二、动机与创新动机:目前的deepfake检测模型泛化能力差,将其归因于过拟合于低级的伪造模式,现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪
- 2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
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文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习:问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习文章参考网站:https://sklearn.apachecn.org/和https
- PointNet++改进策略 :模块改进 | OA-CNNs | , 全自适应3D稀疏卷积神经网络(OA-CNNs),超越基于Transformer的模型,同时显著降低计算和内存成本
我是瓦力
PointNet++改进策略3dtransformer深度学习计算机视觉人工智能神经网络
目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
- 国外各领域专家学者的一些谏言:如何使AI代理架构变得成功
强哥之神
人工智能语言模型AI代理智能体大模型Agent
最近在研究AI代理架构为什么比较难落地,看到有一篇文章是关于各领域专家学者对AI代理架构的一些看法,值得关注。我将其整理成了中文,大家可一起细品各家观点,全文如下。代理型人工智能被寄予厚望,其潜力在于能够独立完成复杂任务。然而,目前该领域的炒作热潮远超实际成功案例,背后原因复杂多样。“2024年,AI代理已成为众多供应商的营销热词。但对于用户组织而言,代理技术还处于早期探索阶段,充满好奇心与实验性
- origin软件有python好用吗_Origin 2021大大改进了与Python的交互
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经常收到同学咨询如何在Origin中管理下载Python包的问题,可以翻看上期专栏Origin2021对使用Python编程进行了重大改进。这些改进主要包括:新的originpro程序包,可使用Python语言轻松访问Origin对象和数据Python代码编辑器IDE现支持自动补完和调试功能可通过脚本或图形用户界面来安装和管理Python包设置列值,拟合函数和文本对象中使用Python函数从Lab
- 线性回归——最小二乘法代数详细计算过程
在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝
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Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考:最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义:通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程,就是线性回归的过程。在上图呈现的这个过程中,通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程,就是线性回归的过程。而线性回归中的「线性」代指线性关系,也就是图中所绘制的红色直线。所以,找到最适合的那一条红色直线,就成为了线性回归中需要解决的目
- Pytorch实现论文:对GAN的交替优化
LJ1147517021
GAN系列生成对抗网络计算机视觉人工智能pytorch机器学习深度学习
简介这次带来的是ClosingtheGapBetweenTheoryandPracticeDuringAlternatingOptimizationforGANs,Gans交替优化中缩小理论与实践的差距这篇论文的一个核心代码在ACGAN模型上的效果测试,核心是修改了损失函数部分的计算。作者的实验是在StyleGAN上进行的。论文简介论文题目:ClosingtheGapBetweenTheoryan
- NCNN推理
呆呆珝
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1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
- C# OpenCV机器视觉:卡尔曼滤波
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C#OpenCV机器视觉c#opencv人工智能机器视觉卡尔曼滤波
在一个阳光有些慵懒的午后,阿强像往常一样窝在他那被各种电子元件和乱糟糟电线堆满的实验室里,百无聊赖地翻看着一本本厚重的技术书籍。突然,一阵急促的敲门声打破了平静,阿强趿拉着拖鞋,嘟囔着跑去开门,只见好友二胖火急火燎地冲了进来,手里还挥舞着一个小型无人机模型。“阿强啊,我这新买的无人机出大问题了!”二胖气喘吁吁地说道,额头上豆大的汗珠滚落,“我本来想在公园里拍点酷炫的飞行视频,结果它在空中晃得厉害,
- java jdbc实验_实验七Java之Jdbc
weixin_39969976
javajdbc实验
实验七Jdbc编程1.实验目的(1)掌握通过JDBC方式操作数据库的基本步骤。(2)掌握增、删、改、查记录等的方法。(3)掌握查询记录以及遍历查询结果的方法。2.实验内容实验题1学生信息管理。创建student表,包含学生的学号、姓名、年龄信息。①根据学号,可以查询到学生的姓名和年龄;②给定学生的学号、姓名、年龄,在表中追加一行信息;③给定学生的学号,可以从表中删除该学生的信息;[基本要求]对上面
- 自动控制原理实验:解锁典型环节时域响应的奥秘
戒了9
人工智能网络算法课程设计
实验背景与目的在自动控制原理的学习旅程中,实验环节犹如一把钥匙,为我们打开了通往深入理解和实际应用的大门。它不仅仅是理论知识的简单验证,更是将抽象概念转化为实际认知的关键桥梁。通过实验,我们能够在实践中探索自动控制的奥秘,将书本上的公式和原理与真实的系统行为联系起来,从而深化对知识的理解,提升解决实际问题的能力。本次实验聚焦于典型环节的时域响应,这是自动控制领域中至关重要的研究内容。典型环节作为构
- 用Java提取Word文档表格数据
Word文档作为一种广泛使用的文件格式,常常承载着丰富的表格信息,这些信息可能涉及到财务报表、项目规划、实验数据记录等多方面内容。将这些表格数据提取出来,能够方便进行数据分析以及内容再创作等场景。通过使用Java实现Word文档表格数据的提取,可以确保数据处理的一致性和准确性,同时大大减少所需的时间和成本。本文将介绍如何使用Java提取Word文档中的表格数据。用Java提取Word文档表格到文本
- DSP实验五 基于MATLAB的数字滤波器设计
BeBeter」
DigitalSignalProcessingmatlab开发语言DSP
实验目的:加深对数字滤波器的常用指标和设计过程的理解。实验原理:低通滤波器的常用指标:补充1、buttord函数:生成巴特沃斯滤波器的阶次N和截止频率Wc截止频率Wc:幅度响应衰减为为原来的0.707时的频率点,衰减大小为3dB阶次N:阶次越高,在截止频率两侧衰减越快,滤波器越复杂,成本越高[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s');有参数‘s’时,表示生成巴特沃斯模拟滤波器的
- linux 实验感悟_linux实训总结(共10篇).docx
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linux实训总结(共10篇)实习报告实习性质:linux操作系统课程实习学生姓名:xx专业班级:xx指导教师:xx实习时间:XX年12月16日-XX年12月20日实习地点:4112、4212、4312、4412重庆工程职业技术学院学生实习考核表目录1.实习目的.....................................................................
- Swin-Unet:图像分割领域的强大工具
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Swin-Unet:图像分割领域的强大工具【下载地址】Swin-UnetPyTorch代码仓库本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Swin-Unet模型的代码资源。Swin-Unet是一种结合了SwinTransformer和U-Net结构的深度学习模型,适用于图像分割任务。该代码可以帮助研究人员和开发者快速上手并应用Swin-Unet模型进行图像分割实验项目地址:https://gitcod
- ArcGIS小白入门——ArcMap应用基础讲解
YXGiser
Arcgisarcgis
一、实验目的通过实验操作,掌握ArcMap软件的基础操作,主要包括地图文档打开与保存、图层显示与数据查看、简单符号化、要素标识、注记添加、地图元素添加、地图排版与打印,对ArcMap软件的基础操作加以熟悉。二、实验数据(1)地图文档文件(airport.mxd);(2)源数据文件(airport.gdb),其中各图层含义如下:“Schools”表示初级、中级、高级和私立学校的位置;“Runways
- 在KubeFATE中定制化部署联邦学习组件的深入分析
亨利笔记
dockerkubernetes数据库java大数据
题图摄于国家大剧院(本文作者系VMware中国研发云原生实验室架构师,联邦学习开源项目KubeFATE/FATE-Operator维护者。)需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学,请关注亨利笔记公众号后回复“kubefate”即可。相关文章在JuypterNotebook中构建联邦学习任务云原生联邦学习平台KubeFATE原理详解用KubeFATE在K8s上部署联邦学习FATEv1.5使用D
- 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