高斯

《三生原理》如何改进阴阳参数冷启动？葫三生三生学派人工智能平面线性代数概率论算法
AI辅助创作：《三生原理》通过‌动态参数耦合‌与‌跨域迁移学习‌优化阴阳参数冷启动问题，显著降低15%的初始化成本并提升收敛效率，具体技术路径如下：一、动态参数化生成引擎‌‌阴阳本体的递归约束‌基于素数基底（阴元=2，阳元=3）构建参数化公式：p=3(2n+1)+2(2n+m+1)(m∈{0,1,2,3,4})通过约束参数mm的取值空间（对应五行属性），压缩冷启动搜索范围在华为高斯实验室的量子加密
OpenCV图像噪点消除五大滤波方法慕婉0307 opencv基础 opencv 人工智能计算机视觉
在数字图像处理中，噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库，详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波，并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声：符合正态分布的随机噪声椒盐噪声：随机出现的黑白像素点泊松噪声：光子计数噪声量化噪声：模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
AEPR人像磨皮润肤美容插件的使用指南觉昧
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：AEPR人像磨皮润肤美容插件是一款结合AdobeAfterEffects和Photoshop的专业图像处理工具，用于视频和图像后期制作。该插件简化了人像美容过程，提供美白、磨皮和润色功能，帮助用户获得理想的视觉美感。通过使用该插件，用户能够轻松改善肤色和皮肤质地，而高斯模糊、斑点修复和色彩平衡调整等技术则保证了皮肤质感的自然与细腻。为了实现最佳效果，用户需要遵
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）不想秃头的程序神经网络语音识别人工智能深度学习网络
高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种概率模型，用于表示数据点由多个高斯分布（GaussianDistribution）混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域，尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍：一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的，每个高斯分布代表一个簇（Cluster），并引入隐变量（Lat
高斯混合模型GMM&K均值（十三-1）——K均值是高斯混合模型的特例 phoenix@Capricornus 模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后，可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬（hard）分配到聚类中，每个数据点唯一地与一个聚类相关联，而EM算法基于后验概率进行软（soft）分配。事实上，可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型，其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出，其中σ2{\sig
刚入门3DGS的新手小白能够做的工作一碗姜汤计算机视觉 3d 计算机视觉
作为刚入门3DGaussianSplatting（3DGS）的新手，你可以从以下几个方向入手，逐步掌握核心概念并参与实践：1.基础学习与工具熟悉(1)理解核心概念必读资料原论文：3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering（Kerbletal.,SIGGRAPH2023）。通俗解读：博客或视频教程（如YouTube解析）。关键点：高斯球
详解3DGS 一碗姜汤计算机视觉人工智能计算机视觉
4可微分的3D高斯splatting核心目标与表示选择我们的目标是从无法线的稀疏SfM点出发，优化出一种能够实现高质量新视角合成的场景表示。为此，我们选择3D高斯作为基本图元，它兼具可微分的体表示特性和非结构化的显式表示优势，既能支持优化过程，又能实现快速渲染。高斯参数与投影模型3D高斯定义高斯由世界空间中的均值（位置）μ\muμ和协方差矩阵∑\sum∑定义，其概率密度函数为：G(x)=e−12(
对SPM12的认识（二）
对SPM12的认识（二）四、SegmentDataChannel体积（Volumes）偏差正则化（Biasregularisation）偏差的FWHM（BiasFWHM）保存偏差校正图像（SaveBiasCorrected）Tissues组织组织概率图（Tissueprobabilitymap）高斯数（Num.Gaussians）原始组织（NativeTissue）变形组织（WarpedTissu
OpenCV边缘填充方式详解慕婉0307 opencv基础 opencv 计算机视觉人工智能
一、边缘填充概述在图像处理中，边缘填充（BorderPadding）是一项基础而重要的技术，特别是在进行卷积操作（如滤波、边缘检测等）时，处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域，因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括：图像滤波（如高斯滤波、中值滤波等）卷积神经网络（CNN）中的卷积层形态学操作（如膨胀、腐蚀）图像特征提取二、OpenCV中
国产数据库华为高斯的GaussDB创建数据表和添加字段及注释 ls65535 数据库 gaussdb oracle
国产数据库华为高斯的GaussDB创建数据表和添加字段及注释一、创建数据库二、修改数据库（重命名）三、创建数据表并加字段注释四、修改表结构1.添加字段➕添加字段的注释2.修改字段类型3.修改字段默认值4.删除字段5.修改字段名五、添加表注释六、查看结构和注释（用psql工具）查看表结构：✅总结常用语法汇总一、创建数据库CREATEDATABASEyour_database_name;示例：CREA
华为高斯数据库的数据类型 ls65535 华为数据库
华为高斯数据库的数据类型国产数据库华为高斯的GaussDB的数据类型华为高斯数据库的数据类型✅一、数值类型（NumericTypes）✅二、字符类型（CharacterTypes）✅三、布尔类型（BooleanType）✅四、日期和时间类型（Date&TimeTypes）✅五、二进制类型（BinaryTypes）✅六、JSON和XML类型✅七、网络类型（NetworkAddressTypes）✅八
3D Gaussian Splatting综述三谷秋水人工智能机器学习计算机视觉 3d 人工智能机器学习深度学习计算机视觉
24年1月来自浙江大学的论文“3DGaussiansplatting”。3DGaussiansplatting(3DGS)最近成为显式辐射场和计算机图形领域的一项变革性技术。这种创新方法的特点是利用数百万个3D高斯，与神经辐射场(NeRF)方法有很大不同，后者主要使用隐式基于坐标的模型将空间坐标映射到像素值。3DGS具有显式场景表示和可微分渲染算法，不仅保证了实时渲染能力，而且还引入了前所未有的控
OpenCV计算机视觉实战（12）——图像金字塔与特征缩放 AI technophile OpenCV项目实践指南计算机视觉 opencv 人工智能
OpenCV计算机视觉实战（12）——图像金字塔与特征缩放0.前言1.高斯金字塔1.1应用场景1.2实现过程2.拉普拉斯金字塔2.1应用场景2.2实现过程3.图像融合实例3.1应用场景3.2实现过程小结系列链接0.前言图像金字塔技术通过对原始图像按不同分辨率进行多层次表示，不仅能提升计算效率，还能为图像融合、检测与识别提供多尺度特征。高斯金字塔(GaussianPyramid)用于构建多级低通图像
EM求解的高斯混合模型——Q函数的极大似然估计（九） phoenix@Capricornus 概率论机器学习人工智能
先导：EM求解的混合密度模型——Q函数p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)p(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\theta}_k)\rightarrow{N}(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\mu_k},\boldsymbol{\Sigma}_k)p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)由上述推导即可获得高斯混合模型的EM算法：在每步迭代中，先
基于matlab的语音信号去噪
文章目录前言1.获取音频1.1读取原始音频1.2读取代码展示1.3截取音频1.4可视化处理1.4.1原始信号时域图1.4.2原始信号频谱图2.加噪处理2.1高斯白噪声2.2高通滤波器2.2.1filterDesigner2.2.2信号分析器2.3噪音叠加处理2.4可视化处理2.4.1加噪时域图2.4.2加噪频域图3.滤波降噪3.1技术指标3.2设计巴特沃斯低通滤波器滤波3.3滤波结果可视化3.3.
在VTK中捕捉体绘制图像并实时图像处理点PY 三维渲染图像处理人工智能 VTK
0.概要这段代码实现了一个高级的医学图像可视化系统，主要特点包括双窗口交互式体绘制、图像后处理和实时同步。1.核心功能架构主窗口：3D体绘制视图（GPU加速的体积渲染）副窗口：2D截图视图（带高斯模糊后处理）交互机制：副窗口的交互操作会实时影响主窗口的3D视图2.关键组件分析2.1自定义交互器(CustomInteractorStyle)classCustomInteractorStyle:
机器学习笔记【Week9】 kuiini 人工智能机器学习人工智能
一、异常检测问题动机在现实中，我们经常会遇到“异常检测”的任务：识别罕见、异常、不符合正常模式的数据点。例：工业设备故障检测，银行欺诈识别，异常流量检测等。核心特点：异常样本稀少，难以用监督学习训练模型。二、高斯分布建立算法前，需要假设每个特征满足高斯（正态）分布。在单一特征xjx_jxj上：p(xj;μj,σj2)=12π σjexp⁡(−(xj−μj)22σj2)p(x_j;\mu_j,\si
在signal 这个信号上加一个高斯噪声，噪声的水平可以调节，如何实现？ fK0pS PYTHON
要在信号signal上添加可调节水平的高斯噪声，可以使用NumPy的random.normal函数生成高斯噪声。高斯噪声的水平可以通过标准差（std）参数来控制，标准差越大，噪声水平越高。以下是实现代码：importnumpyasnp#原始信号生成代码signal_duration_s=60#信号长度为1秒##changeunittosecondsampling_freq=1000#采样频率为10
【数据挖掘】期末复习模拟题（暨考试题） chaser&upper 数据分析随笔小记数据挖掘 python 聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
图像坐标球面投影_比较常用的坐标几种投影 weixin_39737492 图像坐标球面投影
只谈比较常用的几种：“墨卡托投影”、“高斯-克吕格投影”、“UTM投影”、“兰勃特等角投影”1．墨卡托(Mercator)投影1.1墨卡托投影简介墨卡托(Mercator)投影，是一种"等角正切圆柱投影”，荷兰地图学家墨卡托(GerhardusMercator1512－1594)在1569年拟定，假设地球被围在一中空的圆柱里，其标准纬线与圆柱相切接触，然后再假想地球中心有一盏灯，把球面上的图形投影
【图像处理入门】9. 基础项目实战：从去噪到图像加密小米玄戒Andrew 图像处理：从入门到专家图像处理人工智能计算机视觉 CV 图像加密 python opencv
摘要理论需与实践结合，才能真正掌握图像处理的核心。本文围绕三大实用项目展开：基于混合滤波的图像去噪系统、证件照背景替换，以及简单图像加密算法。通过完整代码实现与优化思路，带你将OpenCV操作、颜色空间转换等知识转化为工程能力，解决实际场景中的图像处理需求。一、项目1：智能图像去噪系统1.需求分析现实场景中的图像常混合多种噪声（如高斯噪声+椒盐噪声），单一滤波效果有限。本项目需实现：自动检测噪声类
matlab基于图像的人员计数 kaikaile1995 matlab 计算机视觉人工智能
以室内、外不同空间的人数统计为背景，研究基于图像的人员计数技术，对某时段内进出摄像机视野中指定区域的人数，或指定区域内在景人数进行统计。主要研究内容有以下几点：（1）人员计数方案论证本文分析对比了不同人员计数算法，研究分析了基于像素、基于Hough变换的人员计数算法的优缺点。（2）基于像素统计的人员计数系统实现：①分别采用近似中值背景模型和高斯混合背景模型提取前景图像；②采用基于HSV颜色空间变换
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）爱看烟花的码农 ML 机器学习概率论人工智能
一、GMM是什么？高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种概率模型，用于表示数据分布是由多个高斯分布（正态分布）的加权组合构成的。它假设数据点是从若干个高斯分布中生成的，每个高斯分布代表一个“簇”或“子群体”。GMM是一种软聚类方法，与K-Means不同，它不仅能将数据点分配到某个簇，还能给出数据点属于每个簇的概率。1.1核心思想混合模型：GMM认为数据集中的每个数据
（详细介绍）什么是 Spherical Gaussian（球形高斯分布）音程数学数学
文章目录什么是SphericalGaussian？几何意义：为什么叫“球形”？特点总结：应用场景举例：✅示例代码（Python）相关概念对比：SphericalGaussian（球形高斯分布）是概率论与统计学中一个非常常见且重要的概念，尤其在机器学习、信号处理、模式识别等领域有广泛应用。什么是SphericalGaussian？SphericalGaussianDistribution（球形高斯分
使用Halcon进行图像预处理的策略 AI_Guru人工智能计算机视觉图像处理人工智能
图像预处理是机器视觉系统中的一个关键步骤，它有助于提高图像质量，从而使得后续的图像分析和特征提取更加准确。在Halcon中，图像预处理通常包括滤波、对比度增强、归一化、边缘增强等操作。以下是一些使用Halcon进行图像预处理的策略，以及相应的示例代码。图像预处理策略滤波：去除图像噪声，如高斯滤波、中值滤波等。对比度增强：提高图像的对比度，如直方图均衡化、对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）。
Noise噪音halcon算子，持续更新小邢同学 #Halcon算子解读
目录add_noise_distributionadd_noise_whitegauss_distributionnoise_distribution_meansp_distributionadd_noise_distribution功能：向一个图像添加噪声。add_noise_white功能：向一个图像添加噪声。gauss_distribution功能：产生一个高斯噪声分布。noise_dist
PCL 点云按百分比添加高斯随机噪声（C++详细过程版）点云侠 PCL 算法实现与优化 c++开发语言算法计算机视觉 3d
目录一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，首发于：2025年6月12日。在研究中，为了验证算法的鲁棒性往往需要添加噪声点，目前：PCL点云添加高斯噪声并保存一文中的方法，严格意义上来说是添加高斯挠动，而不是噪声点，全网所有的添加高斯噪声的代码也都是实现的这一功能(90%都是抄这篇的）。本文给出在点云配准研究中，标准的高斯随机噪声添加方法。一、算法原理
OpenCV Video 模块使用指南（Python 版） ice_junjun OpenCV opencv python 人工智能
一、模块概述video模块是OpenCV的视频分析核心，提供以下核心功能：背景建模：运动检测（MOG2/KNN背景减除）光流法：物体运动估计（LK金字塔光流）目标跟踪：单目标/多目标跟踪（KCF、MOSSE等算法）视频分析：运动轨迹提取、异常行为检测二、核心功能详解与实战1.背景减除（运动检测）1.1算法对比算法名称特点适用场景核心参数示例代码MOG2混合高斯模型，自适应学习率室内外场景（如监控视
【概率论】正态分布的由来——从大一同学的视角出发应有光基础知识概率论机器学习
数学系大佬勿喷，本文以非数同学的视角出发0.启发与思考正态分布平时常常遇到，无论是在概率论中的“中心极限定理”，还是平时在学习ML中遇到的“高斯混合模型”，或者是在深度学习中，常常将一些数据假设为正态分布的情况。我们平时可能由于知到中心极限定理，因此默认正态分布是一个很好的分布。但是，这为什么不能是平均分布呢？二项分布呢？泊松分布？或者是其它抽样分布？接下来我们将简要探讨正态分布的由来：1.背景我
图像处理之添加高斯与泊松噪声
from：http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/8258052数学基础：什么是泊松噪声，就是噪声分布符合泊松分布模型。泊松分布(PoissonDi)的公式如下：关于泊松分布的详细解释看这里：http://zh.wikipedia.org/wiki/泊松分佈关于高斯分布与高斯噪声看这里：http://blog.csdn.net/jia20003/
Spring中@Value注解，需要注意的地方无量 spring bean @Value xml
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 JavaScript canvas
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 java jvm jsp 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 calendar getinstance
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 android Context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 by distinct
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 mac opration vi
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 ios iOS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 c language malloc
/* 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 java sql
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

高斯

你可能感兴趣的:(高斯)