- 产品经理知识体系学习与实践指南
liuyuanfeng_7
产品运营
新产品开发管理:从流程到体系0.3产品经理:角色与知识体系产品经理对产品生命周期的各个阶段,产品的孕育、创意、概念、开发、上市负责,以及对产品线和产品组合负责;不仅对实体产品负责,还要对服务、解决方案负责,对客户体验负责,对产品的运营和迭代负责。1.产品责任人2.迷你CEO3.客户代言人2.产品经理与项目经理的区别项目经理主要负责产品生命周期的某个阶段,如开发、上市、需求调研,最常见的是产品开发阶
- Blender学习方法与技巧
自动化专业爱好者
网络
以下是针对Blender零基础用户的学习教程推荐与高效学习方法总结,结合了多个优质资源整理而成,帮助快速入门:一、Blender学习方法与技巧制定学习计划与目标明确短期目标(如掌握基础操作)和长期目标(如独立完成场景建模),建议每天投入2-3小时系统学习。初期以熟悉界面、快捷键和基础工具为主,逐步过渡到建模、材质和渲染的综合应用。高效利用教程资源视频教程优先:视觉化学习更直观,推荐B站、YouTu
- 【算法学习之路】11.并查集
零零时
算法学习之路算法学习c++开发语言数据结构并查集c
并查集前言一.简介二.基础并查集三.基础并查集题目12四.种类并查集(扩展域并查集)五.种类并查集的题目前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完,形成一套完整的算法体系,以及大量的各个难度的题目,目前算法也写了几篇,题单正在更新,其他的也会陆陆续续的更新,希望大家点赞收藏我会尽快更新的!!!一.简介查找两个元素是否在一个(树形)集合中二.基础并查集一开始:所有的元素相互独立,每个元素单独成树给
- 从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略
一键难忘
剪枝深度学习算法知识蒸馏
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
- 从零开始开发微信小程序:全面指南
百态老人
经验分享微信小程序小程序
学习制作微信小程序,希望通过这次学习能够实现跨平台的统一开发,从而提高自己的编程和开发能力。第一部分需要事先准备的工具和环境:一、工具:1、微信开发者工具:用于开发、调试和预览微信小程序。微信开发者工具是专门为微信小程序开发提供的集成开发环境(IDE)。它的主要功能包括:1)开发:可以编写、编辑、管理小程序的代码,支持多种编程语言和框架(如JavaScript、TypeScript、WXML、WX
- macbook air怎么安装python_Python3安装完全攻略 Mac篇-Go语言中文社区
郑丢丢
macbookair怎么安装python
前言:mac系统自带python,不过以当前mac系统的最新版本为例,自带的python版本都是2.X版本,虽然不影响老版本项目的运行,但是python最新的3.X版本的一些语法与2.X版本并不相同,网上的教程大神们也肯定都更新出了最新版的教程,我们不论是学习还是使用,当然用最新版会更好一点。我的电脑是MacBookAir,系统版本是最新的macOSCatalina10.15.1一、熟悉系统自带的
- useSelector的第二个参数shallowEqual
BBbila
前端javascriptreact
先学习useSelector的含义与用法useSelector是React-Redux库提供的一个钩子(Hook),它允许函数组件从Reduxstore中提取数据。它是connect函数的替代方案,用于在React组件中访问Redux的状态。useSelector的作用:它接收一个选择器函数作为参数。选择器函数会接收到整个Redux的状态(state),并返回组件需要的部分状态。当Reduxsto
- PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝
小风_
模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)4.总结目前大部分最先进的(SOTA)深度学习技术虽然效果好,但由于其模型参数量和计算量过高,难以用于实际部署。而众所周知,生物神经网络使用高效的稀疏连接(生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的),考虑到这一点,为了减少内存、容量和硬件消耗,同时又不牺牲模型预测的精度,在设备上部署轻量级模型,并通过私有的设备
- 行业首个AI课上线!粉笔战略布局加速技术商业化进程
量子位教育
继推出AI老师后,粉笔AI产品矩阵进一步扩充。粉笔宣布,将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”,为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。粉笔介绍,AI刷题系统班以AI为主导,采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式,资深教师直播授课,AI教师启发式教学,具备DeepSeek同款深度思考能力,由数字人老师全程伴学,提供交互式学习体验,依托AI算法实现用户全周期学习管
- LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现(留作学习使用)
再坚持一下!!!
学习
ROS一键安装参考:ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考:https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1:Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
- Unreal Engine开发:Unreal Engine基础入门_静态网格物体与材质基础
chenlz2007
游戏开发2虚幻材质游戏引擎关卡设计网络java
静态网格物体与材质基础在上一节中,我们探讨了如何在UnrealEngine中创建和配置基本的游戏场景。现在,我们将深入学习静态网格物体(StaticMesh)和材质(Material)的基础知识,这是构建游戏世界的重要组成部分。静态网格物体什么是静态网格物体?静态网格物体是UnrealEngine中用于表示不可变形的3D物体的基本资源类型。它们通常用于游戏环境中的建筑、装饰物、地面等。静态网格物体
- SvelteKit 最新中文文档教程(4)—— 表单 actions
前言Svelte,一个语法简洁、入门容易,面向未来的前端框架。从Svelte诞生之初,就备受开发者的喜爱,根据统计,从2019年到2024年,连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1:Svelte以其独特的编译时优化机制著称,具有轻量级、高性能、易上手等特性,非常适合构建轻量级Web项目。为了帮助大家学习Svelte,我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习,也可以入手我
- 优化深度学习模型:PyTorch中的模型剪枝技术详解
代码之光_1980
深度学习pytorch剪枝
标题:优化深度学习模型:PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域,模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。通过剪枝,我们可以去除模型中的冗余权重,从而减少模型的复杂度和提高运算速度,同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝,并提供相应的代码示例。1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型:结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个
- Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术
冰蓝蓝
自然语言处理神经网络人工智能深度学习
在深度学习中,过拟合是一个常见的问题,尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好,但在未见过的数据上表现不佳,即泛化能力差。为了解决这个问题,研究者们提出了多种正则化技术,其中之一就是Dropout。什么是Dropout?Dropout是一种正则化技术,由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”(即暂时移除)网络中的一些神经元
- 模型保存与加载:PyTorch中的实践指南
冰蓝蓝
自然语言处理pytorch人工智能python
在深度学习项目中,模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度,还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型,本文将详细介绍这些方法。模型保存在PyTorch中,有两种主要的模型保存方法:保存整个模型和仅保存模型参数。保存整个模型保存整个模型意味着保存模型的结构和参数。这种方法简单直接,但文件体积较大,且依赖于模型的具体实现。importto
- 深度学习中的注意力机制:解锁智能模型的新视角
冰蓝蓝
深度学习深度学习人工智能
在人工智能的快速发展中,深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而,随着数据量的激增和任务的复杂化,传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。在这样的背景下,注意力机制(AttentionMechanism)应运而生,它不仅提升了模型的处理能力,还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制?注意力机制是一种受人类视觉注意力启发的技术,它允许模型在处理大量信息时,能够动态地聚
- torch.unsqueeze:灵活调整张量维度的利器
冰蓝蓝
transformertransformer深度学习
在深度学习框架PyTorch中,张量(Tensor)是最基本的数据结构,它类似于NumPy中的数组,但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中,我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。torch.unsqueeze函数就是PyTorch提供的一个非常有用的工具,用于在指定位置增加张量的维度。本文将详细介绍torch.unsqueeze的用法和一些实际应用场景。什么是torch.unsqu
- 自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊
冰蓝蓝
自然语言处理人工智能
在自然语言处理(NLP)这一蓬勃发展的领域,研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会(CCF)推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。1.ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)ACL是自然语言处理领域的顶级会议之一,由Associ
- 40岁重启人生学python,今天搞明白了,啥是循环结构?
飞哥知行录
中年人python经验分享开发语言
今天学习了循环结构,其实说心里话,不是太明白,尤其是老师讲了那些高深的理论之后,就更加糊涂了。后来还是借助deepseek,它说:循环结构就是让计算机重复执行某段代码,直到满足特定条件(比如吃饱了就停止吃饭)。吃饱了就停止吃饭,多么简单的一句话,我一下就明白了,忽然觉得那些讲课喜欢高深理论的人,他们真的好可悲。总是抱着概念和教条的东西,不知道你们是怎么听明白的。循环结构的三种常见类型是`for循环
- 机器学习Pandas_learn3
XW-ABAP
机器学习pandas
frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
- 如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练?
百态老人
matlab深度学习开发语言
要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练,可以遵循以下步骤和策略:选择合适的GPU硬件:首先,确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU,并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。安装必要的工具箱:确保安装了MATLAB的DeepLearningToolbox和ParallelComputingToolbox,这些工具箱提供
- 【CSDN】java使用POI&EasyExcel操作文件学习笔记
骑鱼过海的猫123
java学习笔记
文章目录1.Apachepoi参考CSDNurl:[CSDNPOI文档](https://blog.csdn.net/fgghhfg574/article/details/103343030)参考B站视频:[B站POI视频](https://www.bilibili.com/video/BV1cG411M7ut?p=6&vd_source=31d376c1e57cf8a26a31cd3b47080
- Matlab GPU加速技术
算法工程师y
matlab开发语言
1.GPU加速简介(1)为什么使用GPU加速?CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务,而GPU拥有数千个流处理器,专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务,GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。(2)Matlab的GPU支持功能依赖:需安装ParallelComputingToolbox(并行计算工具箱)。硬件要求:支持CUDA的NVIDIAGPU(如Tesla、GeForc
- 【python爬虫实战】——基于全国各城市快递网点的数据采集
小L工程师
python爬虫实战爬虫网络爬虫pythonselenium开发语言数据分析数据可视化
一、项目背景随着电子商务的快速发展,快递行业成为了现代物流的重要组成部分。快递网点的分布和服务质量直接影响到用户的物流体验。为了更好地了解快递网点的分布情况、服务范围以及联系方式等信息,本项目通过爬虫技术从公开的快递信息网站上采集相关数据。‘>本文章中所有内容仅供学习交流使用,不用于其他任何目的,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关!二、项目目的和意义本项目的主要目的是通
- 从零开始学习鸿蒙系统
Ning.L
华为harmonyos
1.移动通讯技术的发展-1G时代:1980年摩托罗拉开发出了第一部手机,使用的就是1G的技术。只能进行语音通话。就是大哥大。-2G时代:1996年到1997年出现了第二代GSM、CDMA等数字制式手机,增加了接收数据的功能。2G不仅可以通话,还可以数据收发的功能,最开始的速度只有9K/S。如果我想收发一些图片或者音频技术是不可能的,因为速度太慢了。后来随着互联网多媒体的流行,多了图片,视频等,所以
- 嵌入式开发之STM32学习笔记day06
小程同学>o<
嵌入式学习之STM32stm32学习笔记
基于STM32F103C8T6的开发实践——从入门到精通011.引言STM32系列微控制器是STMicroelectronics推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器,广泛应用于嵌入式系统中。STM32F103C8T6是其中非常受欢迎的一款,凭借其强大的性能、丰富的外设接口和低廉的价格,成为了开发者的首选之一。本文将通过实例,详细介绍如何基于STM32F103C8T6进行开发,并带领读者完成从简
- pytorch中的DataLoader
朋也透william
pytorch人工智能python
在PyTorch中,DataLoader是一个工具类,用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作,是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本,并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用:Dataset:定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader:负责从D
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
爱吃土豆的程序员
机器学习基础机器学习人工智能Tokens
随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- 【深度学习基础】第二十四课:softmax函数的导数
x-jeff
深度学习基础深度学习人工智能
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数,用以解决多分类问题。在反向传播时,就需要计算softmax函数的导数,这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可,其余层和之前介绍的二分类模型一样,不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
- AI如何创作音乐及其案例
alankuo
人工智能
AI创作音乐主要有以下几种方式:基于深度学习的生成模型深度神经网络:通过大量的音乐数据训练,让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构,其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性,能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络(GAN):包含生成器和判别器,生成器负责生成音乐样本,判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化,使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器(
- 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