- 华为OD2023(A卷)基础题21【日志采集系统】
大司码
算法华为od
日志采集系统题目日志采集是运维系统的的核心组件。日志是按行生成,每行记做一条,由采集系统分批上报。如果上报太频繁,会对服务端造成压力;如果上报太晚,会降低用户的体验;如果一次上报的条数太多,会导致超时失败。为此,项目组设计了如下的上报策略:每成功上报一条日志,奖励1分每条日志每延迟上报1秒,扣1分积累日志达到100条,必须立即上报给出日志序列,根据该规则,计算首次上报能获得的最多积分数。输入按时序
- 用户行为路径分析(Google Analytics数据挖掘)
闲人编程
Python数据分析实战精要数据挖掘人工智能用户行为路径分析Analytics数据分析用户习惯
目录用户行为路径分析(GoogleAnalytics数据挖掘)1.引言2.项目背景与意义2.1用户行为路径的重要性2.2GoogleAnalytics数据概述2.3数据规模与挑战3.数据集生成与介绍4.数据预处理与GPU加速5.用户行为路径分析方法5.1用户行为路径构建5.2行为路径挖掘与模式分析5.3常用指标计算6.数据可视化与指标展示7.PyQtGUI设计与实现8.GPU加速与性能优化9.系统
- COBOL语言的信号量
俞嫦曦
包罗万象golang开发语言后端
COBOL语言中的信号量机制引言在现代计算机科学中,信号量作为一种同步机制,广泛应用于多线程和并发编程中。尽管COBOL(CommonBusinessOrientedLanguage)是一种相对较老的编程语言,但它依然被一些企业应用于业务系统中。本文将深入探讨COBOL语言中的信号量机制,包括其基本概念、实现方法,以及在实际应用中的示例。信号量的基本概念信号量是一种用于管理访问共享资源的同步工具。
- SparkSQL编程-RDD、DataFrame、DataSet
早拾碗吧
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三者之间的关系在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象,分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢?首先从版本的产生上来看:RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构,他们分别计算之后,都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的Spark版本中
- 用 C++ 打造综合管理系统:功能实现与代码解析
他是只猫
C++教程c++算法学习开发语言
文章目录系统功能概述设计与实现可逆素数模块计算数字总和模块各位数字之和排序模块字符串中的最大整数模块字符串解压模块输出指定图形模块计算学生信息操作之最高分模块字符串反转模块菜单界面与主函数总结完整代码在C++编程学习过程中,将所学知识应用到实际项目里是提升编程能力的有效途径。今天,我们就来构建一个综合管理系统,这个系统集成了多个实用功能模块,能帮助我们解决不同类别的问题。通过这个项目,我们不仅能巩
- 如何运用python爬虫爬取图片素材网站的图片?(附完整代码)
大懒猫软件
vue.jspython网络爬虫图像处理bash
在当今数字化时代,高质量的图片资源对于设计师、开发者以及任何需要视觉素材的用户来说都至关重要。壁纸社作为一个提供丰富壁纸资源的网站,涵盖了从普通高清到4K、5K甚至8K超高清的多种分辨率,满足了不同用户的需求。然而,手动下载这些壁纸不仅耗时,而且效率低下。因此,开发一个自动化爬虫程序,批量下载高质量壁纸,不仅能节省时间,还能提高工作效率。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术从壁纸社爬取并保存
- python-leetcode-除自身以外数组的乘积
Joyner2018
pythonleetcode算法职场和发展
238.除自身以外数组的乘积-力扣(LeetCode)classSolution:defproductExceptSelf(self,nums:List[int])->List[int]:n=len(nums)#初始化结果数组answer=[1]*n#计算前缀乘积prefix=1foriinrange(n):answer[i]=prefixprefix*=nums[i]#计算后缀乘积,同时更新结果
- MySQL 重复数据操作
一只小熊猫呀
#MySQLMySQL重复数据操作查询重复数据删除重复数据
1、查询重复数据SELECTa.*FROMtable_aaINNERJOIN(SELECTid_customerFROMtable_aGROUPBYid_customerHAVINGCOUNT(*)>1)bONa.id_customer=b.id_customer;说明:子查询(子选择b)选择所有id_customer并计算每个id_customer的出现次数。通过HAVINGCOUNT(*)>1
- MNIST数据集&手写数字识别
Zoro|
kerastensorflow人工智能机器学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型,用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量(Tensor)和流图(Graph)。张量是TensorFlow中的基本数据单位,可以理解为多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。流图是由一系列操作(Operation)和张量组成的。操作定义了计算和转换张量的方式。
- Linux运维技术之Linux云计算架构
极客事纪
Linux《Linux一学就会》程序员linux运维服务器
我以下图为基础,说明Linux的架构(architecture)。最内层是硬件,最外层是用户常用的应用,比如说firefox浏览器,evolution查看邮件,一个计算流体模型等等。硬件是物质基础,而应用提供服务。但在两者之间,还要经过一番周折。还记得Linux启动。Linux首先启动内核(kernel),内核是一段计算机程序,这个程序直接管理管理硬件,包括CPU、内存空间、硬盘接口、网络接口等等
- 三分钟让你搞懂云计算中的CDN是什么?
云上的阿七
云计算
随着互联网的快速发展,网站的访问速度和稳定性越来越受到重视。而在众多提升网站性能的技术中,CDN(内容分发网络)无疑是一个非常重要的工具。今天,我们就来聊聊云计算中的CDN是什么,以及它是如何为网站带来显著好处的。CDN是什么?CDN,全称ContentDeliveryNetwork,翻译过来就是“内容分发网络”。它是一种分布式的网络架构,通过将网站的静态资源(如图片、视频、JavaScript文
- 烧钱大户注意!这5类云资源浪费正在吞噬你的预算
云上的阿七
云计算
烧钱大户注意!这5类云资源浪费正在吞噬你的预算企业在上云的过程中,虽然享受到了弹性计算的便利,但如果管理不当,云资源的浪费可能会大幅推高IT成本。很多企业在不知不觉中被云服务的“隐形成本”吞噬,导致预算超支。本文将揭示云计算中最常见的5类资源浪费,并提供优化建议,帮助企业减少不必要的支出。1.过度配置的计算实例问题企业常常为了应对偶尔的高流量,选择配置超大规格的计算实例,如EC2、ECS等,导致大
- 5G时代新基建:边缘节点如何将云计算响应速度提升300%“
云上的阿七
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随着5G技术的普及,云计算正在迈向一个全新的阶段。传统云计算模式虽然提供了强大的算力和存储能力,但由于数据中心与用户终端的物理距离,网络时延问题始终是一个挑战。为了解决这一问题,边缘计算应运而生,并成为5G时代新基建的重要组成部分。本文将探讨边缘节点如何结合5G技术,将云计算响应速度提升300%,为企业和用户带来更流畅的数字体验。边缘计算的核心优势边缘计算(EdgeComputing)是一种分布式
- 深入解析BM25:LangChain中的高效检索算法
AI Agent首席体验官
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1.BM25算法BM25是信息检索领域中一个重要的排序算法,它用来计算查询与文档之间的相关性。让我们通过一个图书馆的例子来理解:想象你是一个图书馆管理员,有人来问你:“我想找关于太空探索和火星的书”。传统TF-IDF方法:就像你先数一数每本书中"太空探索"和"火星"这些词出现的次数,然后优先推荐这些词出现最多的书。但这有个问题:如果一本1000页的书和一本100页的书都提到"火星"10次,按理说短
- 从经典到现代:BM25在LangChain中的应用与优势
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- 中电金信25/3/18面前笔试(需求分析岗+数据开发岗)
苍曦
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部分相同题目在第二次数据开发岗中不做解析,本次解析来源于豆包AI,正确与否有待商榷,本文只提供一个速查与知识点的补充。一、需求分析第1题,单选题,Hadoop的核心组件包括HDFS和以下哪个?MapReduceSparkStormFlink解析:Hadoop的核心组件是HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。Spark、Storm、Flink虽然也是大数据处理相关技术,但
- 【从零开始学习计算机科学】软件工程(四)结构化需求分析 与 面向对象需求分析
贫苦游商
学习软件工程需求分析ER图DFD数据字典数据流图
【从零开始学习计算机科学】软件工程(四)结构化需求分析与面向对象需求分析结构化需求分析数据模型E-R图基于E-R图的建模过程功能模型分层DFD简介基于DFD的建模原则DFD建模流程DFD的建模中的核心过程分层DFD的改进DFD建模中的注意事项行为模型STD建模的过程数据字典结构化分析总结面向对象需求分析OOAOA的过程时序图状态图面向对象需求建模总结结构化需求分析结构化分析(SA,Structur
- 苏姿丰亮相AMD AI PC创新峰会:AI是50年来最具变革性的技术,AMD赋能下一轮AI创新浪潮
CSDN资讯
人工智能AMD
2025年3月18日,AMD在北京举办“ADVANCINGAI”AMDAIPC创新峰会,展示了其在中国AIPC生态系统中的强劲发展势头,并迎来了性能与智能的新高度。AMD董事会主席及首席执行官LisaSu博士携手AMD高级副总裁、大中华区总裁潘晓明,AMD高级副总裁、计算与图形总经理JackHuynh出席活动。同时,AMD重要合作伙伴包括联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军、华硕电脑全球副总裁石文宏
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
深度学习
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。适用场景:广泛应用于图像处理相关的
- OpenLSD是一个自适应开源数据集,旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。
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2024-11-14,由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集,目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中,通过机器学习方法提升效率和质量。一、研究背景:逻辑综合是电子设计自动化(EDA)流程中的关键环节,它负责将高级设计规范转化为门级网络列表。近年来
- RTX3060帧率优化与电竞级配置实战
智能计算研究中心
其他
内容概要《RTX3060帧率优化与电竞级配置实战》围绕NVIDIAGeForceRTX3060显卡的性能释放展开,系统梳理从硬件适配到软件调校的全链路优化策略。内容涵盖显卡驱动参数的精细化设置、游戏画质与帧率平衡的实战技巧,以及1080P与2K分辨率下的帧率对比测试数据。此外,针对电竞场景需求,文章详细解析了CPU、内存与散热系统的协同配置方案,确保硬件组合在高负载下的稳定性。核心章节优化方向显卡
- RTX4070Ti性能实测与优化解析
智能计算研究中心
其他
内容概要本文将以NVIDIAGeForceRTX4070Ti显卡为核心,系统化呈现其在4K与2K分辨率下的性能表现差异,并深入解析光线追踪与DLSS3.0技术对游戏体验的实际影响。通过15款主流3A大作的帧数实测数据,结合《赛博朋克2077》《艾尔登法环》等典型场景的测试结果,量化对比不同画质预设下的流畅度变化。此外,文章将提供经过验证的超频参数配置方案,涵盖电压调节、核心频率偏移及显存时序优化,
- 算力技术创新驱动多场景应用演进
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力,从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破,技术演进不断突破物理与算法的双重边界。在工业互联网场景中,边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应,支撑智能制造产线的实时控制;智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术,完成海量视频数据的动态解析;而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术,将基因测序、气候模拟等复杂任务的效率提升至新量级。值得注意的
- DeepSeek高能低耗AI创作突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术向垂直领域加速渗透,生成式模型的应用边界正经历革命性拓展。DeepSeek系列产品通过670亿参数混合专家架构,构建起覆盖学术研究、内容创作与编程开发的多模态解决方案。该架构融合视觉语言理解与多语言处理能力,在保持高响应速度的同时,显著降低算力消耗,其单位计算成本仅为同类产品的三分之一。值得关注的是,系统搭载的DeepSeekProver学术引擎可自动生成文献综述框架,而D
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看,可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制,而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面,TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例,验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是,工具链整合已成为技术落地的关键环节,MXNet与
- 算力未来演进与多场景创新
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心生产力,其技术架构与应用场景正经历多维突破。从技术架构层面来看,异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升,边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率,而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。在应用场景维度,工业互联网通过实时数据分析优化产线效率,智能安防依托视频流结构化处理增强预警能力,元宇宙则依赖高密度渲染与低延迟传输构建沉浸式
- CAPL系统事件-01 on preStart
正当少年
CAPLCAPL
在CAPL(CANAccessProgrammingLanguage)中,onpreStart事件是一个特殊的事件处理程序,用于在仿真节点(SimulationNode)启动之前执行特定的初始化操作。这个事件通常用于设置仿真环境的初始状态、初始化变量、配置总线参数等。1.onpreStart事件的基本功能触发时机:在仿真节点启动之前触发。主要用途:初始化变量和信号。配置总线参数(如波特率、通道模式
- 【计算机网络考研-408】——应用层——课程思维逻辑翻转课堂
海宁不掉头发
人工智能软件工程408计算机网络计算机网络笔记软件工程人工智能
标题:《应用层:互联网的"外卖小哥"与"快递系统"》配图:快递员骑电动车送货+外卖APP界面副标题:“从抢优惠券到收情书,全靠这一层!”因为比如现在我们在电商APP上边或者各大型购物网站上边抢购限时优惠券,需要快速获取数据并且提交订单的话。需要使用的应用层的协议:有HTTP/HTTPS这两个协议主要用于传输网页内容和用户请求的过程。需优惠券信息通过HTTP协议从服务器传输到用户设备。用户点击“领取
- 未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势
海宁不掉头发
人工智能软件工程人工智能人工智能软件工程笔记chatgpt
未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径(一)算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代,字节跳动云雀模型通过动态结构优化,在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10,推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破,中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
- 融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下,NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性,导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格,2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群,实现对所有可用GPU资源的充分调度,不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
- 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
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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