- 【LLM】大语言模型(LLMs)
林九生
人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLMs)1.什么是大型语言模型?大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是基于深度学习的自然语言处理模型,能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练,学习语言的语法、语义和各种语言特征,从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理:1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络,这些参数通过在
- 全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点?
扫地的小何尚
人工智能
Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分,将显著提升AI性能和功能,并助力在几天或几小时内训练大型模型。Transformer模型是当今广泛使用的语言模型(例如asBERT和GPT-3)的支柱。Transformer模型最初针对自然语言处理用例而开发,但因其通用性,现在逐步应用于计算机视觉、药物研发等领域。与此同时,模型大小不断呈指数级增长,现在已达到数万亿个参数。由于计算量巨大,
- 大语言模型(LLMs)入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
大模型零基础教程
语言模型人工智能自然语言处理大模型
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 《AI语言模型的关键技术探析:系统提示、评估方法与提示工程》
XianxinMao
人工智能语言模型自然语言处理
文章主要内容摘要1.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习(RL)应用核心特点:多次采样和交叉验证策略空间探索动态权重调整实践价值
- 《多模态语言模型:一个开放探索的技术新领域》
XianxinMao
语言模型人工智能算法
核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法:后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定,成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
- 1.4走向不同:GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析
少林码僧
AI大模型应用实战专栏自然语言处理gptbert
走向不同:GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理(NLP)领域,GPT(GenerativePretrainedTransformer)和BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)无疑是最具代表性和影响力的两个模型。它们都基于Transformer架构,但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差
- 1.8 GPT-4:开创人工智能的新纪元
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能
GPT-4:开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来,人工智能领域经历了显著的突破。作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员,GPT-4不仅在功能上进行了提升,更在语言处理能力、理解深度以及适应性方面带来了全新的变革。本篇文章将深入探讨GPT-4的特点、创新以及它如何定义未来人工智能技术的发展。GPT-4的技术亮点1.规模与深度的进一步提升GPT-4的规模比前代模型更大,训练数据量和
- Elasticsearch 实战应用
周盛欢
搜索引擎elasticsearchjenkins
一、啥是Elasticsearch嘿,小伙伴们,今天给大家唠唠Elasticsearch。简单来说,它就是一个超厉害的搜索引擎,就像我们平时用的百度、谷歌一样,但它是专门给开发者用的,能帮你在海量数据里快速找到想要的东西。二、为啥要用Elasticsearch想象一下,你有个电商网站,商品信息多得跟天上的星星似的。要是没有Elasticsearch,用户想搜个商品,得等半天才能出结果,那多糟心啊。
- 第83期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.混乱中建立秩序:人
- 使用神经网络拟合6项参数
Andrew_Xzw
神经网络人工智能深度学习开发语言机器学习python
使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss和optimizer3.2train3.3predict1.数据预处理1.1添加参数解析为了方便管理模型和训练等参数,统一用参数解析。defparse_a
- 使用云服务器进行游戏开发的好处
wanhengidc
网络
企业选择使用云服务器来进行游戏开发,能够提供很多传统服务器所不具备的优势,不仅可以改善玩家的游戏体验感,还可以帮助提升开发效率,下面小编就来介绍一下使用云服务器进行游戏开发的好处都有什么。云服务器可以根据游戏的实际负载动态调整资源配置,当游戏在用户高峰期的时候也可以迅速增加计算和网络资源,在低峰期时还能够减少网络资源,为企业自身节省了一定的成本,有着很强的弹性扩展能力。选择使用云服务器也不需要额外
- 【漏洞复现】锐捷 RG-EW1200G 无线路由器 登录绕过
A 八方
漏洞复现安全
》》》产品描述《《《锐捷网络RG-EW1200G是一款有线无线全千兆双频无线路由器Q,适合平层家居、别墅、小型店铺、SOHO办公等场景使用。设备性能卓越,足以满足千兆上网需求;信号强劲,信号功率功率提升3倍,覆盖距离提升近1倍覆盖能力强。》》》漏洞描述《《《锐捷网络RG-EW1200G存在登录绕过逻辑漏洞,允许任何用户无需密码即可获得设备管理员权限》》》搜索语句《《《body="static/cs
- 手摸手系列之---camel ftp监听接收解析xml报文并入库生成Java对象实战
码上艺术家
camelxmlcamel
前言版本:SpringBoot2.4camel3.5.0最近在做跟一个第三方系统的对接,主要流程就是对方生成XML格式的报文,需要我方将其报文发送到海关申报,然后将申报完的数据再组装成XML报文格式发回到对方的FTP服务器。功能其实挺简单,用Apache的camel-ftp很容易就能实现,下面看看具体如何做吧。一、引入camel依赖:org.apache.camel.springbootcamel
- 手摸手系列之---camel ftp监听本地报文目录,并在报文生成后上传到远程第三方ftp服务器实战
码上艺术家
camel服务器运维
前言版本:SpringBoot2.4camel3.5.0上篇文章已经说过项目需求和主要流程,现在已经接收解析xml报文并入库生成Java对象。下一步就是处理完生成的数据生成XML报文,再返回给第三方ftp服务器了。下面看看怎么做。1.增加camel配置,本地监听目录和远程第三方ftp服务器URL。#camel配置camel:#camelftp服务路由地址route:id:XMLRouteftp:s
- Spread.NET 18.0 支持.NET9.0 Crack
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Spread.NETSpread.NET
Spread.NET全球销量第一的C#.NET电子表格,包含500多个Excel函数在C#.NET中提供真正类似Excel的电子表格体验,且不依赖Excel。创建财务、预算/预测、科学、工程、医疗保健、保险、教育、制造和许多其他类似的业务应用程序。使用全面的API创建企业电子表格、高级网格、仪表板、报告和数据输入表单递送类似Excel的电子表格经验,快速利用强大的高速计算引擎完成最复杂的计算导入和
- 大模型prompt提示工程案例
数研妙手
AI技术实践prompt人工智能
一、明确目标和任务在设计Prompt之前,首先要明确你的目标是什么,是文本生成、信息提取、问答、翻译,还是其他任务。例如,如果是文本生成任务,要确定生成的文本类型,如故事、新闻报道、产品描述等。二、Prompt的基本结构指令部分:清晰明确地说明你希望大模型执行的任务。输入部分:提供必要的输入信息,以便大模型理解上下文。约束部分(可选):为大模型的输出设定限制,如字数、格式、语言等。三、设计原则清晰
- 自学记录鸿蒙API 13:PreviewKit从文件预览到应用开发
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学习了一些API13之后,我决定研究一下PreviewKit(文件预览服务)。这个模块可以快速预览多种文件类型,包括文本、图片、视频、音频和PDF等,为文件管理类应用提供了系统级支持。这次学习不仅是技术上的积累,更是个人能力的全面提升。我会从实际开发的角度,带大家了解PreviewKit的功能和实现,并分享如何利用它开发出一款实用的文件预览助手应用。通过我的实践经验,希望能为其他开发者提供灵感与帮
- 关于鸿蒙next的页面布局
harmonyos-next
鸿蒙Next(HarmonyOSNext)是华为推出的新一代操作系统,其页面布局在继承传统设计理念的基础上,融入了更多创新元素。本文将详细介绍鸿蒙Next页面布局的设计理念、布局方式以及实战应用,帮助开发者更好地理解和运用这一系统。设计理念全场景融合鸿蒙Next页面布局以“全场景融合”为设计理念,旨在为用户提供统一、流畅的体验。无论是手机、平板、电视还是智能穿戴设备,鸿蒙Next都能实现无缝切换,
- 高并发问题解决方案
负载均衡缓存异步处理限流微服务
高并发问题是指系统需要处理大量用户请求或大量并发操作时所面临的挑战,通常表现为请求量大、处理时间长、响应速度慢、资源耗尽等问题。为了应对高并发场景,系统需要设计成能够高效地处理并发请求,并确保系统的稳定性和可扩展性。以下是一些常见的解决高并发问题的方法和技术:1.负载均衡目的:分担单个服务器的压力,提高系统处理能力。实现方式:应用层负载均衡:使用负载均衡器(如Nginx、HAProxy、Traef
- 通过Java代码实现图片的放大和缩小
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- 百万架构师第二十二课:源码分析:Spring 源码分析:Spring经典面试答疑|JavaGuide
后端
Spring面试解答上半节:面试中需要注意的细节动脑子,面试是一种交流面试的时候,要用心去感受当时面试场景了解自己,自己的长处、自己的短处(巧妙地扬长避短)了解1.公司的业务场景2.你是去面试什么岗位的?Java高级工程师实际工作经验是1年(如实填写)1、请描述SpringIOC的工作原理答:定位加载注册BeanFactoryBeanDefintion...1-3年1+ApplicationCon
- MATLAB语言的计算机基础
疯狂小小小码农
包罗万象golang开发语言后端
MATLAB语言的计算机基础引言在当今信息技术飞速发展的时代,编程能力已成为当代人士必备的一项基本技能。MATLAB(矩阵实验室)作为一种高级编程语言和环境,广泛应用于数据分析、算法开发、模型创建、数字图像处理和计算机视觉等多个领域。MATLAB以其强大的矩阵运算和可视化能力,成为了科研人员和工程师的重要工具,尤其在数学、物理、工程等学科中,它的应用不可或缺。本文将从MATLAB的基本概念、环境搭
- C语言魔法秀:代码中的“隐藏技能”大揭秘!从位运算到联合体的奇幻之旅
firdawn
c语言算法开发语言
掌握一些有创意和想法的编程技巧对于提升编程能力和写出高效、优雅的代码至关重要。以下是一些我分享的C语言编程技巧,它们不仅深入而且能够增加编程效率。1.利用位运算优化性能C语言中的位运算是一种非常强大的工具,可以用于高效地处理整数数据。通过位运算,我们可以实现快速的数值计算、状态标记和数据压缩。例如,使用位与(&)和位或(|)运算可以高效地合并和分离标志位,使用位移(>)运算可以快速地进行数值的乘除
- 3DUnet实现3D医学影像的有效分割
Andrew_Xzw
python深度学习githubopencv计算机视觉分割
最近涉及到了3D医学影像的分割,网络上相关的实现比较少,因此进行实现记录。3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目,git为:https://github.com/ellisdg/3DUnetCNN.git。安装环境为:nibabel>=4.0.1numpy>=1.23.0#torch>=1.12.0
- Python 爬虫实战案例 - 获取社交平台事件热度并进行影响分析
西攻城狮北
Python实用案例python爬虫事件热度影响分析
目录一、引言二、数据爬取三、数据分析四、可视化展示五、总结一、引言在当今信息爆炸的时代,社交平台成为了各类事件发酵和传播的重要场所。了解社交平台上事件的热度以及其潜在影响,对于舆情监测、市场营销、社会趋势分析等领域具有重要意义。本文将通过一个实际案例,展示如何使用Python爬虫技术获取社交平台上特定事件的相关数据,并对其热度和影响进行深入分析。在本篇博客中,我们将学习如何使用Python编写一个
- 基于生成式人工智能的网联自动驾驶:通感融合决策技术
罗伯特之技术屋
行业信息处理技术与政策研究专栏人工智能自动驾驶机器学习
【摘要】探讨了生成式人工智能在网联自动驾驶技术中的潜在价值。现有研究主要侧重于传统感知决策和车联网技术,但却忽视了生成式人工智能在推动自动驾驶方面的重要作用。首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能,接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色,然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型,最后强调生成式人工智能是实现车辆高级别自
- SDL2:Android APP编译使用 -- SDL2多媒体库使用音频实例
XiaoJ1234567
Envandroid
SDL2:AndroidAPP编译使用3.SDL2:AndroidAPP编译使用3.1AndroidStudio环境准备:3.2构建AndroidAPP(1)方式一:快速构建APK工程(2)方式二:自定义APK工程(3)方式三:CMake构建APK工程3.3android-project项目文件说明SDL2(SimpleDirectMediaLayer2)是一个开源的跨平台多媒体开发库,它提供了一
- 集团公司L1-L5级流程框架方法论:(1)L1级流程:为业务价值链,是业务流程的主干; (2)L2级流程:为运作模式层面的业务子流程,因场景不同而差异化; (3)L3级流程:为实现运营模式所需的业
公众号:优享智库
数字化转型数据治理主数据数据仓库大数据
集团公司L1-L5级流程框架方法论集团公司L1-L5级流程框架方法论L1级流程:业务价值链定义与作用构成要素与其他流程关系案例分析L2级流程:运作模式层面业务子流程场景差异化原因子流程分类与特点跨场景协同策略案例分析L3级流程:业务能力与业务活动业务能力定义及要求业务活动类型与目的与IT系统关系澄清案例分析L4级流程:业务与IT系统交互过程/工作流交互过程描述方法工作流设计原则常见问题与解决方案案
- 深度学习模块C2f代码详解
你是狒狒吗
目标检测人工智能计算机视觉pytorchYOLO神经网络
C2f是一个用于构建卷积神经网络(CNN)的模块,特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。这个模块是一个改进的CSP(CrossStagePartial)Bottleneck结构,旨在提高计算效率和特征提取能力。下面是对C2f类的详细解释:类定义和初始化Python复制classC2f(nn.Module):“”“FasterImplementationofCSPBottleneckw
- 从小白到高手:人工智能学习中的挑战与突破
博雅智信
人工智能深度学习机器学习python大语言模型
引言:人工智能学习之路充满挑战学习过程中常见的问题与困境环境安装与配置问题简单报错反复调试,时间浪费大学习进度慢,难以找到合适的方向网上资料过多,选择困难导师催进度,任务压力大不敢多问:与同事、师兄师姐的尴尬理论与实践脱节,缺乏实战经验专注力不足,容易被干扰找一个师傅带着的好处高效解决问题,避免走弯路个性化学习路线与系统化知识框架实战经验的传授与导师的成长指导1.引言:人工智能学习之路充满挑战人工
- 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