- 【数据结构】常见七大排序总结
多多钟意你吖
阶段一:数据结构数据结构排序算法算法java
目录一、插入排序:直接插入排序【稳定排序方法】二、插入排序:希尔排序【不稳定排序方法】三、选择排序:直接选择排序【不稳定排序方法】四、选择排序:堆排序【不稳定排序方法】五、交换排序:冒泡排序【稳定排序方法】六、交换排序:快速排序【不稳定排序方法】七、归并排序:归并排序【稳定排序方法】前言排序是计算机程序设计中的一种重要操作,其功能是对一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素某个相知有序的序列
- 大神之路-起始篇 | 第13章.计算机科学导论之【文件结构】学习笔记
全栈工程师修炼指南
从业必看书籍专栏学习笔记
欢迎关注「WeiyiGeek」公众号点击下方卡片即可关注我哟!设为「星标⭐」每天带你基础入门到进阶实践再到放弃学习!涉及网络安全运维、应用开发、物联网IOT、学习路径、个人感悟等知识“花开堪折直须折,莫待无花空折枝。”作者主页:[https://www.weiyigeek.top]作者博客:[https://blog.weiyigeek.top]作者答疑学习交流群:
- DeepSeek打破AI天花板:MoE架构+RL推理,效率提升5倍的底层逻辑
m0_74825409
面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、引言二、MoE架构:高效计算的核心支撑(一)MoE架构概述(二)DeepSeekMoE架构的创新点(三)MoE架构的代码实现示例三、RL推理:智能提升的关键驱动(一)RL推理概述(二)R1的训练流程(三)RL推理中的关键技术(四)RL推理的代码实现示例四、MoE架构与RL推理的结合:效率提升的奥秘(一)计算效率的提升(二)推理能力的增强(三)整体性能的飞跃五、结论与展望《DeepSee
- 边缘人工智能与医疗AI融合发展路径:技术融合与应用前景(下)
Allen_Lyb
数智化医院2025人工智能健康医疗数据库矩阵
医疗边缘AI的市场趋势医疗边缘AI市场正经历着显著的增长,根据市场研究公司的数据,2024年的边缘AI市场价值为125亿美元,估计在2025至2034年之间,由于各部门越来越多地采用边缘装置,CAGR为24.8%。保健、制造业、零售业和汽车业的企业拥有综合边缘计算解决方案[36]。这一增长趋势表明,边缘AI技术正在各行各业得到广泛应用,其中医疗保健是一个重要的应用领域。2023年全球边缘人工智能市
- 量子算法:微算法科技用于定位未知哈希图的量子算法,网络安全中的哈希映射突破
MicroTech2025
量子计算哈希算法
近年来,量子计算的飞速发展使其成为各个领域的变革力量。特别是在网络安全领域,量子算法展示了加速并增强威胁检测(如恶意软件识别)方法的巨大潜力。微算法科技(NASDAQ:MLGO)用于定位未知哈希图的量子算法,是针对未知哈希图定位而设计的量子算法。这项技术可能会彻底改变在数据处理中利用哈希值的方式,特别是在恶意软件模式识别中。传统网络安全框架通常依赖哈希函数来生成不同数据结构的唯一标识符,或称之为“
- 百度颠覆了自己,飞算JavaAI造福了中国程序员!
飞算JavaAI开发助手
百度
在当今这个科技日新月异的时代,企业纷纷寻求技术突破,以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。百度,作为中国互联网行业的领军企业之一,凭借其强大的科技实力和创新能力,在人工智能等多个领域取得了显著成就,并正在逐步颠覆自身的传统形象。百度自成立之初,就将技术创新视为企业的生命线。从最初的搜索引擎技术,到如今的深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域,百度始终走在技术革新的前沿。其自主研发的飞桨深度学习平台
- 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)
#深度学习深度学习自然语言处理人工智能
在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000,整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些,Man与Woman会近一些,取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义:指把一个维数
- GoldenDB简述
GoldenDB是国产的分布式数据库。它解决了分布式事务一致性问题。底层存储采用的是SharedNothing不共享数据(分片式存储)的分布式架构,各自节点持有各自的数据。不共享彼此数据,还有其他两种分布式架构,分别是Sharedisk,共享磁盘,例如NFS,网络文件系统,采用的就是这种架构。NFS是一种基于客户端-服务器架构的文件系统。它通过网络,特别是局域网,让多台计算机可以共享文件和目录。还
- 【V5.0 - 视觉篇】AI的“火眼金睛”:用OpenCV量化“第一眼缘”,并用SHAP验证它的“审美”
爱分享的飘哥
AI人工智能opencv计算机视觉
系列回顾:在上一篇《给AI装上“写轮眼”:用SHAP看穿模型决策的每一个细节》中,我们成功地为AI装上了“透视眼镜”,看穿了它基于数字决策的内心世界。但一个巨大的问题暴露了:它的世界里,还只有数字。它能理解“时长60秒”,却无法感受画面的震撼。它是一个强大的“盲人数学家”。计算机视觉我们没有必要为每个视频进行切帧,可以针对开头的视频或者中间关键点视频进行切帧,让计算机识别。承上启下:“现在,我们来
- 计算机视觉 OpenCV Android | Mat像素操作(图像像素的读写、均值方差、算术、逻辑等运算、权重叠加、归一化等操作)...
凌川江雪
本文目录1.像素读写2.图像通道与均值方差计算3.算术操作与调整图像的亮度和对比度4.基于权重的图像叠加5.Mat的其他各种像素操作1.像素读写Mat作为图像容器,其数据部分存储了图像的像素数据,我们可以通过相关的API来获取图像数据部分;在获取图像数据的时候,知道Mat的类型与通道数目关重要,根据Mat的类型与通道数目,开辟适当大小的内存空间,然后通过get方法就可以循环实现每个像素点值的读取、
- 【LangChain编程:从入门到实践】使用LangServe提供服务
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
【LangChain编程:从入门到实践】使用LangServe提供服务作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:LangChain,LangServe,微服务架构,API设计,端到端解决方案1.背景介绍1.1问题的由来随着云计算和互联网技术的发展,企业级应用越来越倾向于采用微服务架构。微服务架构允许将大型应用拆分为一组小的服务,每项服务
- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
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2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
- 知识积累----空转转录因子TF活性的计算框架
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作者,EvilGenius关于我们外显子的分析课程,我们来一次预报名吧,课表如下第一节:外显子分析基础知识与框架(包括基础文件的格式等)第二节:fastq数据处理到callSNV+基础认知(简单判断谱系突变和体系突变、以及GT:AD:AF:DP等基础信息)第三节(可能需要拆分成2节课):各大数据库如何注释突变信息(clinvar、cosmic、gnomad、HGMD、hotspot、oncoKB、
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golang实现从request请求返回的response中提取网站图标的faviconMMH3,faviconMD5,faviconPath,faviconData,faviconURL,其中faviconData类型为[]byte,其余为string类型。在Go中提取网站的favicon(网站图标)并计算其MMH3和MD5哈希值,同时获取路径、原始数据和URL,可以通过以下步骤实现:packa
- python协程与异步并发,同步与阻塞,异步与非阻塞,Python异步IO、协程与同步原语介绍,协程的优势和劣势
网小鱼的学习笔记
Pythonpython服务器开发语言
协程与异步软件系统的并发使用异步IO,无非是我们提的软件系统的并发,这个软件系统,可以是网络爬虫,也可以是web服务等并发的方式有多种,多线程,多进程,异步IO等多线程和多进程更多应用于CPU密集型的场景,比如科学计算的事件都消耗在CPU上面,利用多核CPU来分担计算任务多线程和多进程之间的场景切换和通讯代价很高,不适合IO密集型的场景,而异步IO就是非常适合IO密集型的场景,例如网络爬虫和web
- 产品背景知识——Region和Zone
爱吃芝麻汤圆
#产品背景知识分布式
产品背景知识——Region和Zone一、基本定义1.Region(区域)含义:通常指较大范围的地理区域,可包含多个物理位置或数据中心。例子:在云计算中,如AWS的“亚太地区(东京)”“北美地区(弗吉尼亚)”就是不同的region,每个region是一个独立的地理区域,包含多个可用区(zone)。地图服务中,“华东地区”“欧洲地区”也属于region范畴。2.Zone(可用区/区域)含义:范围小于
- java运行python脚本同时实现传参响应接收
小天丶1
javapythonjava开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、java部分示例二、python代码示例前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:主要帮助从事java开发却涉及一些计算操作的时候发现没有python库更高效的解决方式提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、java部分示例//调用Python脚本//pythonl路径pythonl路径Stringpyth
- 【go从入门到精通】rpc和grpc的使用
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golang从入门到精通golangrpc开发语言golang从入门到精通go从入门到精通grpc
RPC简介远程过程调用(RemoteProcedureCall,RPC)是一个计算机通信协议该协议允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序,而程序员无需额外地为这个交互作用编程如果涉及的软件采用面向对象编程,那么远程过程调用亦可称作远程调用或远程方法调用RPC应用场景RPC的应用场景通常是在复杂的系统中,当单一应用无法承受高流量和复杂业务时,系统会被拆分成多个服务,这些服务可能需要部署在
- 2025华为od机试真题B卷【停车场费用统计】Python实现
MISAYAONE
OD机试华为odpython开发语言华为od机试2025B卷
目录题目思路Code题目停车场统计当日总收费,包月的车不统计,不包月的车半个小时收一块钱,不满半小时不收钱,如果超过半小时,零头不满半小时按半小时算,每天11:30-13:30时间段不收钱,如果一辆车停车时间超过8小时后不收费。现提供停车场进出车辆的统计信息,需要你来计算停车场统计当日的总收费。输入描述第一行输入一个整数n表示今日进出停车场的包月的车辆数下一个行输入包月车的车牌号,以空格分割接下来
- 15、云原生安全的核心原则
二进制温柔
云原生安全:从理论到实践云原生安全最小权限原则深度防御
云原生安全的核心原则1.引言在当今数字化的世界中,信息安全已成为企业生存和发展的重要组成部分。随着云计算的普及,云原生安全(CloudNativeSecurity)逐渐成为信息安全领域的新焦点。云原生安全不仅继承了传统安全的基本原则,还结合了云计算的独特特点,为企业提供了更高效、更灵活的安全解决方案。本文将深入探讨云原生安全的核心原则,帮助读者理解和掌握这些原则在实际应用中的意义和方法。2.云原生
- CNC编程实战解析:钻孔与攻螺纹技巧
Salton Z
CNC编程钻孔循环攻螺纹循环G81G82
背景简介在现代制造业中,CNC(计算机数控)机床扮演着至关重要的角色。通过精确的编程,CNC机床能够在材料上完成复杂的加工任务。本章将深入探讨CNC编程中的两个核心环节:钻孔与攻螺纹,通过具体程序实例,揭示如何编写高效准确的CNC程序。G81与G84循环程序解析首先,我们来看G81钻孔循环和G84攻螺纹循环的程序示例。这些循环是CNC编程中常用的指令,能够简化钻孔和攻螺纹的编程过程。G81钻孔循环
- Y-Combinator推导的Golang描述
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析springbootvue.js宠物管理课程设计java
缘起在做计算的本质指称语义的时候,遇到了需要在Python匿名递归调用。Python的lambda表达式本身不支持,需要借助Y-Combinator技术实现。于是研究了下Y-Combinator。中文世界了很多Blog介绍和推导Y-Combinator的文章。然而大部分的文章都省略了推导的关键步骤和推导的依据。仿佛读者都默认已经懂得Y-Combinator了。最后我在Youtube上找到了Ruby
- ARP 协议全面分析:原理、安全与应用
Dsocc
安全网络网络协议
一、ARP协议基础原理1.1ARP协议的基本概念ARP(AddressResolutionProtocol,地址解析协议)是TCP/IP协议栈中的一个重要低层协议,负责将网络层的IP地址转换为数据链路层的物理MAC地址,使得数据包能够在局域网中准确传输。在计算机网络通信中,当一个设备需要向另一个设备发送数据时,不仅需要知道对方的IP地址,还需要知道其MAC地址。ARP协议就是通过IP地址查询MAC
- 【Go-策略模式】告别if/else hell,拥抱 Go 语言策略模式
c无序
Gogolang策略模式开发语言
引言:为什么你的代码像一棵巨大的圣诞树?想象一下,你正在为你的电商平台开发一个订单价格计算模块。最初,需求很简单:商品原价就是最终价格。但很快,业务部门提出了新的需求:新用户享受9折优惠。VIP用户享受8折优惠。大促活动期间,全场7折。你很自然地写出了这样的代码:funcCalculatePrice(userTypestring,isPromotionbool,pricefloat64)float
- 《R循环:深度解析与高效使用技巧》
沐知全栈开发
开发语言
《R循环:深度解析与高效使用技巧》引言R语言作为一种功能强大的统计计算和图形显示语言,被广泛应用于科研、数据分析、金融等领域。R循环是R语言中的核心概念之一,对于提高编程效率、处理复杂数据至关重要。本文将深度解析R循环,并介绍高效使用技巧,帮助读者更好地掌握R语言。一、R循环概述1.1什么是R循环R循环是指在R语言中,重复执行某个操作或代码段的过程。R循环包括for循环、while循环和repea
- 云原生 CAD 让制造业设计协同更便捷
大腾智能
工业软件CAD数字化
随着互联网、云计算技术的突飞猛进,CAD向着网络化、协同化的方向快速发展,云CAD软件逐渐映入人们的眼帘。云原生CAD不仅打破了传统CAD软件对硬件配置的依赖,更以数据驱动的协同创新模式,重塑了制造业的产品研发流程与组织协作形态。云CAD的特征快速灵活部署云CAD的一大优势就是软件部署的灵活性。基于Web浏览器的SaaS化架构,使设计师无需经历冗长的软件安装与版本适配过程。云端统一维护机制确保所有
- PL-SLAM: Real-Time Monocular Visual SLAM with Points and Lines
PL-SLAM文章目录PL-SLAM摘要系统介绍综述方法综述LINE-BASEDSLAM一、基于线的SLAM二、基于线和点的BA三、全局重定位使用线条初始化地图实验结果说明位姿求解三角化LSD直线检测算法**一、核心原理**⚙️**二、实现方法****三、应用场景**⚖️**四、优缺点与优化****优缺点对比****总结**End摘要译文——众所周知,低纹理场景是依赖点对应的几何计算机视觉算法的主
- ES 和 lucene 的区别是什么?
晚夜微雨问海棠呀
elasticsearchlucene大数据
Elasticsearch(ES)和Lucene都是用于全文搜索和分析的工具,但它们在功能和使用场景上有一些重要的区别:基础与角色:Lucene是一个开源的信息检索软件库,提供了一个高性能、全功能的文本搜索引擎。它是许多搜索应用的核心,包括Elasticsearch。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,构建在Lucene之上。它不仅提供了Lucene的所有功能,还增加了分布式计算
- 计算机网络总结
谭嘉俊
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本文章讲解的内容是计算机网络总结。基本术语节点(node):在电信网络中,一个节点是一个连接点,表示一个再分发点(redistributionpoint)或一个通信端点(一些终端设备),节点的定义依赖于网络和协议层,一个物理网络节点是一个连接到网络的有源电子设备,能够通过通信通道发送、接收或转发信息,要注意的是,无源分发点(例如:配线架或接插板)不是节点,在网络理论或图论中,术语节点表示网络拓扑中
- AR 地产互动沙盘:为地产沙盘带来变革
广州华锐视点
ar
在科技飞速发展的今天,AR(增强现实)技术应运而生,为解决传统地产沙盘的困境提供了全新的思路和方法。AR技术,简单来说,是一种将计算机生成的虚拟信息与真实环境相融合的技术。它通过摄像头、传感器等设备获取真实场景的信息,再利用计算机图形学技术将虚拟内容与真实场景进行融合,最终通过显示器将合成图像呈现给用户,使用户在观察真实世界的同时,获得额外的信息和视觉体验。当AR技术与地产沙盘相结合,便产生了令人
- 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