- 错误moduleNotFoundError: No module named 'matplotlib'
逆着tensor
tensorflow2.0学习tensorflow
错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matplotlib’问题tensorflow2.0中jupyternotebook编写线性回归例子,出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matplotlib’错误解决办法好了,重新加载程序,已经可以用了。
- Spring Boot 性能优化:如何解决高并发下的瓶颈问题?
zhyoobo
springboot性能优化后端
一、高并发场景的挑战与诊断方法论1.1典型性能瓶颈四层模型在2000+QPS的电商秒杀场景中,SpringBoot应用常面临四层压力传导:网络层瓶颈TCP连接耗尽导致SYN队列溢出(Linux默认仅1024个)SSL握手消耗大量CPU资源(RSA2048单次握手约需10ms)HTTP/1.1的队头阻塞问题(单个连接只能顺序处理请求)应用层瓶颈线程池配置不当引发的上下文切换风暴(默认Tomcat线程
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
智能计算研究中心
其他
内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- H800核心性能优化技术
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体,H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计,实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强,以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比,更通过精细化任务调度机制,解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
- TikTokenizer 项目常见问题解决方案
齐飞锴Timothea
TikTokenizer项目常见问题解决方案tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目,主要用于文本处理,特别是将文本转化为可用于深度学习的格式。该项目是基于TensorFlow和Keras开发
- C语言的回溯算法
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
C语言中的回溯算法引言回溯算法(Backtracking)是一种通过搜索所有可能的候选解,找到符合条件的解的算法。它常用于解决一些组合问题、约束满足问题和优化问题。回溯算法的核心思想是通过尝试并逐步构建解的过程,在发现某个解不能继续时,从当前解的最后一个决策点“回溯”到之前的状态,进行其他可能性的探索。在这篇文章中,我们将探讨回溯算法的基本思想、基本框架及其在C语言中的具体实现,应用实例等。回溯算
- Objective-C语言的调试工具
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
Objective-C调试工具详解Objective-C是一种面向对象的编程语言,广泛应用于macOS和iOS开发。由于其动态性和灵活性,Objective-C在开发过程中可能会遇到各种复杂的调试问题。为了帮助开发者更高效地定位和解决问题,Objective-C提供了多种调试工具和技术。本文将详细介绍这些工具,并探讨如何在实际开发中使用它们。1.Xcode调试器Xcode是苹果官方提供的集成开发环
- 一种基于swagger 2.0 yaml文件的接口异常用例生成算法,单因子变量法
xiyubaby.17
java测试用例
详细解决方案一、设计思路基于Swagger2.0的YAML定义,为每个参数生成两类测试用例:正常用例:所有参数均符合约束。异常用例:仅一个参数违反约束,其他参数正常,且每个参数需覆盖所有可能的异常场景。二、实现步骤解析Swagger文件使用SnakeYAML解析YAML,提取参数定义(类型、约束、是否必填等)。生成正常值根据参数类型和约束生成合法值。生成异常值针对每个参数的所有约束,生成违反每个约
- 解决 OBS 截图黑屏问题 —— 确保源处于 Active 和 Showing 状态
吃面不喝汤66
OBS二次开发c++
在OBS插件或二次开发中,很多开发者遇到过这样的问题:在录制过程中使用OBS内部接口进行截图时,得到的图像却始终为黑屏。本文将详细介绍出现黑屏的原因,并分享一种简单有效的解决方案——通过手动激活源来确保OBS渲染出有效帧。问题背景在我们的项目中,我们通过AreaCaptureStrategy搭建了一个主场景(mainScene),用于实现区域录制。在录制过程中,OBS内部已经在后台采集屏幕内容,并
- @GitHub 送了我这个礼物 - Github 星星奖????
krishnaik06
gitAIGCgithub人工智能开发语言
这位博主收到了GitHub颁发的“GitHubStarAwards”奖品,并进行了开箱视频。他表示,这些奖品是由于他在2021年对GitHub开源项目的持续贡献而获得的,包括上传项目、解决问题等。开箱视频展示了奖品内容,包括:一张感谢信,感谢博主在社区中的贡献。一只毛绒玩具熊。一顶GitHub帽子。一件GitHubT恤。一件GitHub连帽衫。一个麦克风和一个防喷罩。一个GitHub马克杯。一堆G
- [科普] EEPROM、NOR Flash、NAND Flash 是常用的非易失性存储器(断电后保留数据)(DS-R1生成)
兴趣使然_
嵌入式硬件相关开发语言
在电子系统中,EEPROM、NORFlash、NANDFlash是常用的非易失性存储器(断电后保留数据),但它们在性能、结构、用途上有显著差异。以下是核心对比:1.EEPROM(ElectricallyErasableProgrammableROM)写入方式支持按字节擦写,无需全片擦除即可修改单个字节数据。容量通常为几KB到几MB,适合存储少量数据(如设备配置参数、校准数据)。速度写入速度较慢(m
- [科普] SRAM 和 PSRAM 易失性存储器(断电后数据丢失)(由DS-R1生成)
兴趣使然_
嵌入式硬件相关fpga开发
在易失性存储器(断电后数据丢失)中,SRAM和PSRAM是两种常见的高速存储方案,但它们的技术原理和应用场景有明显差异。以下是详细对比和扩展说明:1.SRAM(StaticRandom-AccessMemory)核心特性静态存储:通过6晶体管(6T)锁存结构存储数据,无需外部刷新电路,数据在通电时永久保持。速度:读写速度极快(纳秒级延迟),远高于DRAM或Flash,常见于高速缓存场景。功耗:静态
- Spring中的循环依赖问题是什么?
上官美丽
javaidejavaspringboot
在使用Spring框架进行开发时,可能会遇到一个比较棘手的问题,那就是循环依赖。说到循环依赖,很多人可能会感到有些困惑,难道这个问题真的有那么复杂吗?其实,理解循环依赖并不是很难。我们可以从Spring的依赖注入机制入手,看看循环依赖是如何产生的,以及如何解决这个问题,让项目运行得更加顺利。**什么是循环依赖呢?**简单来说,循环依赖就是在两个或多个Bean之间相互引用的情况。举个例子,假设有两个
- 【AI论文】ReCamMaster:基于单视频的相机控制式生成渲染
东临碣石82
人工智能数码相机计算机视觉
摘要:相机控制在基于文本或图像条件的视频生成任务中已得到积极研究。然而,尽管改变给定视频的相机轨迹在视频创作领域具有重要意义,但这一领域的研究仍显不足。由于需要保持多帧外观和动态同步的额外约束,这一任务颇具挑战性。为解决这一问题,我们提出了ReCamMaster,这是一个相机控制的生成式视频重渲染框架,能够在新的相机轨迹下重现输入视频中的动态场景。其核心创新在于通过一种简单而强大的视频条件机制,利
- 解决 开发FFMPEG视频播放器右侧白色线问题
吃面不喝汤66
OBS二次开发ffmpeg音视频
在开发基于Qt和FFmpeg的视频播放器时,我遇到一个常见但令人困惑的问题:在使用VideoWidget(继承自QOpenGLWidget)播放某些视频时,窗口右侧会出现一条白色线。这不仅影响视觉效果,还可能暴露潜在的渲染或缓冲区问题。本文将详细分析这一现象的成因,并提供经过验证的解决方案。问题现象在使用自定义的VideoDecoder和VideoWidget类播放视频时,大多数视频都能正常显示,
- 客户总是提出不合理的需求,如何破局?
在项目管理中,“客户提出不合理需求”是项目经理最常遇到的挑战之一。这些需求可能超出合同范围、违背技术可行性、突破预算或时间限制,甚至逻辑上自相矛盾。但真正的困境往往不在于需求本身是否合理,而在于如何平衡客户期望与项目边界,将对抗转化为合作。本文将从需求本质剖析、结构化应对策略到高阶破局思维,提供一套系统化的解决方案。一、需求“不合理”的本质诊断表象与根源的错位冰山模型:客户表面需求(如“界面要更酷
- 探索 Tavily Search API:为 AI 提供快速准确的搜索结果
nseejrukjhad
人工智能python开发语言
引言在当今的技术时代,AI代理(如大型语言模型)日益需要实时、准确和事实性强的搜索结果。TavilySearchAPI就是为此而生的。这篇文章将介绍如何将TavilySearchAPI集成为一个检索器,使开发者可以在应用中快速获取所需信息。此外,我们将讨论这一集成过程中的挑战及其解决方案。主要内容1.TavilySearchAPI简介TavilySearchAPI是一个专门为AI代理设计的搜索引擎
- PHP转GO Day3 函数定义与包管理实践(创建数学工具包)
老李要转行
phpgolang开发语言
Day3函数定义与包管理实践(创建数学工具包)数学工具包开发问题指南一、标准包结构示例#项目结构(在GOPATH/src外新建目录)my-math/├──go.mod#模块定义文件├──mathutil/#包目录│├──math.go#包代码│└──math_test.go#测试代码└──main.go#使用示例二、典型问题与解决方案问题1:包导入路径错误现象import"mathutil"提示p
- 【手把手教学】DeepSeek官方搜索API博查本地使用指南:从原理到实战,全面解锁智能搜索!
BigNorthBear
python人工智能自然语言处理机器学习语言模型
前言:当大模型遇见本地搜索你是否遇到过这些问题?想在企业内网部署智能搜索,但担心数据泄露风险?需要定制搜索逻辑,但云端API灵活性不足?网络环境不稳定时,搜索服务频繁中断?博查AI搜索API的本地化方案完美解决了这些问题!通过将本地大模型与云端API结合,既能保障数据安全,又能享受实时搜索能力。本文将手把手教你如何实现这一技术方案,即使你是零基础开发者,也能轻松上手!一、本地化原理:为什么能“既本
- 【leetcode hot 100 46】全排列
longii11
leetcode算法数据结构
解法一:回溯法回溯法:一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解(或者至少不是最后一个解),回溯算法会通过在上一步进行一些变化抛弃该解,即回溯并且再次尝试。用回溯算法来解决,遍历数组的每一个元素,然后尝试生成所有的排列,当生成一个完整的排列时,记录该排列,并退回到上一步,然后继续生成新的排列。就比如说“123”,我们可以先固定1,然后递归处理“23”。把“123”
- 园林无线灌溉控制系统组成与功能
北京聚英翱翔电子有限公司
物联网监控系统工业物联网物联网人工智能大数据
随着信息技术的飞速发展和全球水资源日益紧张,无线灌溉控制系统作为一种高效、智能的灌溉方式,在园林行业中得到了广泛的应用。该系统基于物联网技术传感器技术、无线通信技术等,通过远程监控和自动控制,实现了对园林灌溉的精准管理和优化。园林无线灌溉控制解决方案,集成改造原有灌溉系统中的阀门、控制器等部件,配合监测园林环境信息的采集器,利用LORA无线网络进行通讯,经智慧农业云平台调控执行灌溉作业,实现远程手
- 水肥一体化智能灌溉系统
北京聚英翱翔电子有限公司
监控系统智慧农业物联网
农作物生长茂盛,收成好,与水肥有很大的关系,是保障农作物生长的必要元素。对于大面积栽培农作物,种植瓜果蔬菜的地区,很适合使用水肥一体化智能灌溉系统,远程管理水肥灌溉作业,帮助用户更快解决水肥浇灌的问题。水肥一体化智能灌溉的优势体现在节水、节肥、节人力,同时还能提升水肥资源利用率,适用于设施农业栽培,果园栽培,棉花栽培等大田经济作物栽培使用。对于附近有水库,水井,蓄水池等固定水源的农田环境,也能联动
- YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声
一勺汤
YOLOv11模型改进系列目标检测魔改模块YOLOYOLOv11YOLOv11改进改进
在图像去雾领域,深度学习在白天图像去雾方面成果显著,但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战,其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性,以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。为解决这些,我们使用FSDA模块,处理频率不一致特性。FSDA先对频谱信息聚合,再计算通道权重并应用,最后映射回空间域,以此优化频谱信息,使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合,增强YO
- YOLO魔改之频率分割模块(FDM)
清风AI
YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术,旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法,如FasterR-CNN和YOLO系列,已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略,通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中,为克服分辨率低和特征不明显的问题,模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理,以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
- 暗链威胁与检测方法之Screaming Frog SEO Spider
qq_39541626
黑帽研究windows
尖叫青蛙,网站暗链检测方法网站暗链是指那些隐藏在网页上,对普通用户不可见或难以察觉的超链接。这些链接可能被故意设置为与背景颜色相同、使用极小的字体、或通过CSS技巧使其隐藏,从而在视觉上对用户隐藏。暗链通常用于不良的SEO实践,如操纵搜索引擎排名,或链接到恶意网站。这种做法可能导致网站在搜索引擎中被降级或罚款,损害网站的可信度和用户体验为了解决网站暗链,一次性筛选所有暗链买了一个软件Screami
- 分布式事务解决方案:Seata原理详解与实战教程
Cloud_.
分布式wpfseata
一、为什么需要Seata?在微服务架构中,跨服务的事务管理成为核心痛点:传统事务失效:服务拆分导致无法使用本地事务数据不一致风险:网络抖动、服务宕机等情况导致数据错乱复杂场景处理难:涉及多个数据库、消息队列等异构存储Seata(SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture)是阿里开源的分布式事务解决方案,提供AT模式、TCC模式、Saga模式三
- LeetCode 第30题:串联所有单词的子串
Gemini技术窝
leetcode算法数据结构java
大家好!今天我们要探讨的是一道非常有趣的字符串处理题目——LeetCode第30题:串联所有单词的子串。这个问题就像是在寻找字符串中的藏宝图,每个单词都是一个线索,我们需要把这些线索串联起来,找到它们在字符串中的位置。准备好了吗?让我们一起解锁这个问题的解决方案吧!文章目录问题描述解题思路高效代码实现详细讲解代码逻辑图解过程举例说明例子1:简单例子例子2:无匹配项例子3:重复单总结问题描述首先,让
- stm32 栈 HardFault_Handler 硬件中断 解决问题
月骑荞面山
stm32嵌入式硬件单片机
stm32进入硬件中断分析stm32的栈空间,是用于在发生中断时,保存CPU的一些寄存器(不是全部CPU寄存器)和保存函数的局部变量、等(注意这个等,说明是不仅仅包含这些)的空间,这就是入栈。中断函数运行完,CPU将使用栈空间的内容,恢复自己所有的寄存器,以及局部变量,这就是出栈。栈空间大小,由自己设置,如下图,不会的话,就去看其他文章栈空间大小设置好后,编译后,栈将会分配被分配真实的内存地址,怎
- 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