高斯

Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型) 亚图跨际算法交叉知识 Python 视频图像修复模数转换信号链噪音频谱计算量化周期性视觉刺激高斯噪声的矩形脉冲心率失常检测算法
要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法，用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。高于1:1（大于0dB）的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理
MATLAB车牌识别系统清风明月来几时图像算法处理 matlab 开发语言
MATLAB车牌识别系统是一个基于MATLAB开发的用于识别和提取车牌信息的系统。该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。以下是一个基本的MATLAB车牌识别系统的工作流程：图像预处理：首先，将输入的图像进行预处理，包括灰度化、高斯平滑、边缘检测等操作，以提高后续的车牌定位和字符识别的准确性。车牌定位：在预处理后的图像中，使用形态学运算和边缘检测算法来寻找车牌的位置。这可以通过
机器学习实战笔记5——线性判别分析绍少阿机器学习笔记可视化机器学习 python 人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
数字图像处理（一系列对图像进行处理、分析和改进的技术）编程日记✧ 智能医疗计算机视觉图像处理人工智能
数字图像处理是指对图像进行一系列的数学和算法处理，以增强、分析或理解图像的内容。这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。常见方法有：均值滤波：将像素邻域内的像素值取平均值，从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。高斯滤波：使用高斯函数为权重对像素进行加权平均，可以更好地平滑
图像分割任务在设计模型损失函数时，高斯函数会被如何应用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能深度学习
什么是高斯函数？Gaussianfunction，又称为高斯函数，是一种常见的数学函数，定义为一种特定形状的钟形曲线。其表达式通常为：f(x)=a⋅exp⁡(−(x−b)22c2)f(x)=a\cdot\exp\left(-\frac{(x-b)^2}{2c^2}\right)f(x)=a⋅exp(−2c2(x−b)2)其中：aaa决定了曲线的高度（峰值）。bbb是曲线中心位置的均值，决定曲线的对
双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图 tpHRlIi pdf
双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图可设置双峰组合分布中不同正态参数的分布比例，也可以对多个组合进行计算matlab代码，备注清楚，更改为自己需要的分布比例与参数即可双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图在现代数据科学中，探究数据的分布状态是非常重要的。而在实际应用场景中，数据不一定总是符合单一的分布模型。双峰高斯分布是一种较为常见的数据分布模型，它适用于许多实际场景，比如人口年龄分布、
2-85 基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计 'Matlab学习与应用 matlab工程应用 matlab 人工智能算法一维插值峰值搜索方式二维峰值搜索算法下时变幅度LFM信号参数估计 FrFT
基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计，输入高斯白噪声LFM信号(信噪比可定义)，采用二维峰值搜索算法及一维插值峰值搜索方式提供计算速度，输出LFM信号参数估计结果。程序已调通，可直接运行。2-85一维插值峰值搜索方式-小红书(xiaohongshu.com)
Python实用技巧: 获取后缀名(扩展名) 或文件名高斯小哥 Python基础【高质量合集】python 开发语言 str 扩展名后缀名
Python实用技巧:获取后缀名(扩展名)或文件名个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文章目录一、引言二、获取文件名三、获取文件扩展名四、实战案例五、总结六、最后一、引言
java编程题——八皇后问题 sdg_advance java 算法排序算法数据结构
背景及问题介绍：八皇后问题（英文：Eightqueens），是由国际象棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题，是回溯算法的典型案例。问题表述为：在8×8格的国际象棋上摆放8个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解，后来有人用图论的方法解出92种结果。如果经过±9
随机过程【张颢】第一章模拟IC和AI的Learner 随机过程机器学习人工智能
学习目标随机过程主要研究多个随机变量之间的联系。主要分为两个大类：一，线性相关对线性相关的研究主要从以下方面：（1）从时域角度（2）从频域角度主要研究一个重要的过程：（3）高斯过程二，马尔可夫性主要学习：（1）离散时间的马尔可夫链（2）连续时间的马尔可夫链还会学习一个典型的过程（最简单、应用最广泛的马尔可夫过程）：（3）泊松过程三，鞅（研究较少，主要用在金融方面）
【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str 高斯小哥 BUG解决方案合集 python list 新手入门学习 debug
【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页，我是高斯小哥！博主档案：广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
版本匹配指南：PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系高斯小哥版本对应关系 python pytorch 人工智能新手入门学习深度学习机器学习
版本匹配指南：PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！博主简介：我是高斯小哥，一名来自985高校的普通本硕生，曾有幸在中科院顶刊发表过一作论文。多年的深度学习研究和实践，让我逐渐熟练掌握了PyTorch框架，每一步成长都离不开持续的学习和积累。技术专长：在深度学习的广阔天地中
颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）吃个糖糖 Halcon 人工智能机器学习
文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm训练一个高斯混合模型(GMM)clear_class_gmm清除模型create_class_lut_gmm基于已训练的高斯混合模型(GMM)创建一个查找表(LUT)，用于分
Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图亚图跨际 Python 交叉知识算法去噪预测算法聚焦荧光团伪影消除算法囊泡动力学自动化多尺度统计物距
要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。例如，高斯掩模包含由高斯函数确定的元素。这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说，平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均
基于语言的三种图像简单去噪算法：高效C++实现 m0_57781768 C语言（C++）算法研究和解读算法 c++计算机视觉
基于语言的三种图像简单去噪算法：高效C++实现图像处理在现代计算机视觉中占有重要地位，而去噪处理则是图像处理的重要环节之一。本文将介绍三种基于语言的简单图像去噪算法，并提供详细的C++实现。我们将重点介绍均值滤波、中值滤波和高斯滤波三种方法，并探讨它们在图像去噪中的应用和效果。引言在数字图像处理中，噪声是不可避免的。它可能是由传感器噪声、传输错误或压缩伪影引起的。去噪的目的是在保留图像重要特征的同
『点云处理任务』用PCL库还是深度学习模型？爱钓鱼的歪猴点云深度学习人工智能 pcl库
深度学习和PCL库都可以用来做点云处理任务，但是二者侧重点有所不同。1、PCL库（点云库）是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库，常用于以下任务：1、点云滤波：用于去除噪音、下采样和平滑等操作，入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。2、特征提取和描述：用于捕获地点云数据的表面特征，入法线估计、曲率计算、局部特征描述子（如FPFH、SHOT）等。3、点云配准：，用于将不同视角或不同时间的点云数据
线性代数 --- LU分解（Gauss消元法的矩阵表示）松下J27 Linear Algebra 线性代数矩阵 LU分解高斯消元矩阵运行 gaussian LU
Gauss消元法等价于把系数矩阵A分解成两个三角矩阵L和U的乘法首先，LU分解实际上就是用矩阵的形式来记录的高斯消元的过程。其中，对矩阵A进行高斯消元后的结果为矩阵U，是LU分解后的两个三角矩阵中其中之一。U是一个上三角矩阵，U就是上三角矩阵uppertriangle的首字母的大写。高斯消元的每一步都能用基本消元矩阵E来表示。而所有的E都可以收录在一个矩阵当中，我这里叫他Z矩阵。Z矩阵就是集所有基
mysql迁移到高斯DB_将数据导入高斯数据库 GaussDB 高光杰 mysql迁移到高斯DB
启动GDS非SSL模式传输数据的情况下，使用如下命令启动GDS。gds-d/input_data/-p192.168.0.90:5000-H10.10.0.1/24-l/opt/bin/gds/gds_log.txt-D使用SSL加密方式传输数据时，在确保执行了步骤4后，使用如下命令启动GDS。gds-d/input_data/-p192.168.0.90:5000-H10.10.0.1/24-l
11.4 看不懂就慢慢看啊反复练习的阿离很笨吧
记得组合数学正交拉丁方从0开始！突然觉得老师说得很有道理，演化计算里活得最好的，不是最优秀的但也不是最差的，是最能适应环境的，别人怎么做，他就怎么做。动态规划，运筹学贝叶斯是生成学习算法，生成一个概率模型判别学习算法高斯判别分析/**NB.java*Copyright2005LiangxiaoJiang*/packageweka.classifiers.gla;importweka.core.*;
【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：模糊降噪 leafpipi ITK 学习图像处理 c++算法
目录1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯2、itkBinomialBlurImageFilter二项式模糊3、itkSmoothingRecursiveGaussianImageFilter图像模糊可以削弱图像频谱的高频部门1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯该类通过图像与离散高斯算子（内核）的可分离卷积来模糊图像。如果Set
【Test 】五种滤波函数你了解多少呢？未来可期LJ opencv 人工智能计算机视觉
文章目录1.图像滤波的概念2.方框滤波1.图像滤波的概念尽可能将图像细节特征保留下来，对目标图像的噪声进行抑制。图像中的噪声：随机的亮度或颜色干扰。⚽根据空间滤波特性可分为：线性滤波和非线性滤波。线性滤波：方框滤波、高斯滤波、均值滤波非线性滤波：双边滤波、中值滤波目的：使图像的视觉效果更好，不能破坏图像轮廓和边缘。2.方框滤波官方文档链接代码#include#includeusingnamespa
OpenCV图像处理技术之图像金字塔 WYOLO opencv
FuXianjun.AllRightsReserved.所有素材来自于小傅老师。开始今天的学习吧！学习的是图像金字塔。我们的学习目标：能够理解高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的处理过程能够使用相关函数进行高斯金字塔可逆性分析能够使用相关函数进行拉普拉斯金字塔无损恢复图像能够掌握ROI的应用处理能够掌握泛洪填充算法并使用相关函数进行处理冲冲冲！任务一：高斯金字塔高斯金字塔由cv2.pyrDown()与cv
Fréchet Inception Distance（FID）原理代维7 生成式模型计算机视觉
原理概述：FID的核心思想是通过比较真实图像和生成图像在Inception模型特征空间中的分布差异，来评估生成模型的性能。它假设从真实数据和生成数据中提取的特征都近似服从高斯分布。具体步骤：特征提取：使用预训练的Inception模型分别对真实图像和生成图像进行处理，得到各自的特征向量。计算均值和协方差：对于真实图像的特征向量集合，计算其均值向量μreal\mu_{real}μreal和协方差矩阵
MATLAB图像去噪和边缘检测柯咪侠笔记 matlab 图像处理
本文涉及分别使用均值滤波器和中值滤波器来除去高斯噪声、椒盐噪声以及sobel边缘检测。程序：//a=imread('C:\图片\dog.jpg');I=rgb2gray(a);%将彩色图变成灰色图subplot(3,3,1);imshow(I);xlabel('原始图像');b=imnoise(I,'salt&pepper',0.01);%添加椒盐噪声subplot(3,3,2<
NDT算法 Joeybee SLAM 算法
上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法，其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法，本次博客学习NDT算法的源码。NDT算法与ICP算法的最大不同之处，在我看来是NDT考虑了均值和方差这两个局部统计量。从最后的求解方法来看，NDT采用了加权最小二乘问题的高斯-牛顿法，和ICP算法的最明显区别是多了权重分布。从高翔书中的测试结果来看，NDT的收敛速度稍弱于点对面I
高等代数精解【9】叶绿先锋基础数学与应用数学线性代数矩阵
文章目录向量空间与矩阵矩阵的行列式矩阵A的秩保持不变方阵的行列式线性无关的条件1.线性组合为零向量的唯一性2.矩阵的秩3.几何解释（对于二维和三维空间）4.行列式（对于方阵）总结矩阵的非零子式基础重要性例子注意事项非奇异矩阵（也称为可逆矩阵或满秩矩阵）定义性质例子结论逆矩阵的计算高斯-约旦消元法Julia代码使用伴随矩阵和行列式的倒数来计算逆矩阵参考文献向量空间与矩阵矩阵的行列式矩阵A的秩保持不变
python奇数平方和_平方和 weixin_39807352 python奇数平方和
平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算1.简单回顾一下多项式回归y组合模型方法2020-12-0813:01:57不同的定性预测模型方法或定量预测模型方法各有其优点和缺点，它们之间并不是相互排斥的，而是相互联系
2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM) 'Matlab学习与应用 matlab工程应用算法 matlab 均值算法自适应正则化核模糊均值聚类框架脑磁共振图像的分割
基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)，用于脑磁共振图像的分割。该框架采用三种算法，分别平均滤波器、中值滤波器和设计的加权图像的灰度来代替局部平均灰度。利用邻域中灰度的异质性获取局部信息，并用高斯径向基核函数替换标准欧几里德距离。程序已调通，可直接运行。2-83脑磁共振图像的分割-小红书(xiaohongshu.com)
【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性石溪机器学习中的数学（全集）概率论图论自然语言处理机器学习人工智能
在这个专栏中，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础，例如线性高斯模型（卡尔曼滤波）、高斯过程等等。因此我们首先在这一讲当中，结合一元高斯分布，来讨论一下极大似然估计，估计的有偏性、无偏性等基本建模问题。1.极大似然估计问题背
高斯分布推导章靓概率论
GaussianDistribution基础概念：似然性：用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn，利用fDf_DfD计算出其似然函数：L(
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
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Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
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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
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Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle java sql
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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

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