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AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介随着移动支付、银行卡发行等金融服务的普及,传统商业模式面临越来越多的挑战。其中最重要的是保障用户信息安全的需求,防止个人隐私泄露,保障金融数据的完整性,有效应对各种金融风险,从而实现价值的实现。区块链技术作为一种全新的分布式账本技术已经成为解决这些问题的一种途径。它可以记录所有发生的交易,并通过加密算法将数据不可篡改,确保交易信息真实可靠、完整准确,提供可追溯、
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尤物程序猿
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一、AI算法的核心概念与原理AI算法,即人工智能算法,是让计算机模拟人类智能行为、从数据中学习并进行决策的一系列数学方法与规则集合。其核心目标是赋予机器从经验中学习、对未知情况做出合理判断与决策的能力。机器学习是AI算法的重要基础领域,它使计算机能基于数据进行学习并改进性能。监督学习作为机器学习的关键分支,依靠已标记数据进行模型训练。例如在图像分类任务中,为算法提供大量已标注好类别(如“猫”“狗”
- C++ STL常用算法
会思想的苇草i
C++c++算法开发语言stl经验分享
C++STL常用算法STL-常用算法1常用遍历算法1.1for_each1.2transform2常用查找算法2.1find2.2find_if2.3adjacent_find2.4binary_search2.5count2.6count_if3常用排序算法3.1sort3.2random_shuffle3.3merge3.4reverse4常用拷贝和替换算法4.1copy4.2replace4
- 蓝桥杯备考---》贪心算法之矩阵消除游戏
无敌大饺子 dot
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我们第一次想到的贪心策略一定是找出和最大的行或者列来删除,每次都更新行和列比如如图这种情况,这种情况就不如直接删除两行的多,所以本贪心策略有误so我们可以枚举选的行的情况,然后再贪心的选择列和最大的列来做#include#include#includeusingnamespacestd;intn,m,k;typedeflonglongll;constintN=20;intsum;intcol[N]
- TF-IDF算法及sklearn实现
雪顶猫的鳄
pythontf-idf算法sklearnpython
一、TF-IDF算法介绍TF-IDF(termfrequency-inversedoumentfrequency,词频-逆向文档频率)是一种用于信息检索(informationretrieval)与文本挖掘(textmining)的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对与一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比的增加,但同时会
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听风Q
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文章目录TF-IDF算法TF-IDF算法介绍TF=>词频(TermFrequency)IDF=>逆向文件频率(InverseDocumentFrequency)TF-IDF实际上是:TF*IDFpython3实现NLTK实现Sklearn实现jiaba实现TF-IDF算法缺点TF-IWF算法TF-IDF算法TF-IDF算法介绍TF-IDF(termfrequency–inversedocument
- 算法之Java动态连通性问题:union-find算法解析
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算法精讲算法java性能优化
算法之Java动态连通性问题:union-find算法解析在编程的学习旅程中,不断探索新的算法和数据结构是提升能力的关键。今天,我们一起深入研究Java中处理动态连通性问题的union-find算法,从问题的定义、API的设计,到具体的算法实现,希望能和大家共同进步,让我们的编程技能更上一层楼!一、动态连通性问题与union-find算法概述在实际编程场景中,经常会遇到需要判断元素之间连接关系的问
- python以图搜图api_以图搜图(二):python dHash算法
啟潍
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differentHash算法dHash中文叫差异哈希算法,在对图片进行哈希转换时,通过左右两个像素大小的比较,得到最终哈希序列。相比于aHash算法。dHash速度快,判断效果也要好。实现过程缩小尺寸。将图片缩小为9*8大小,此时照片有72个像素点。灰度化处理。计算差异值,获得最后哈希值(与aHash主要区别处)。比较每行左右两个像素,如果左边的像素比右边的更亮(左边像素值大于右边像素值),则记
- 大模型提示优化|双模型协作优化:迭代效率飙升300%!破局人工试错的智能优化方案
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颠覆性突破!百度智能提示优化技术让大模型迭代效率提升300%核心价值北京百度网讯科技通过双模型协作优化机制实现提示文本生成效率提升3倍,解决传统Prompt工程人力成本高、评估标准缺失的行业难题。一、技术原理深度剖析痛点定位传统Prompt优化存在三大致命缺陷:人工试错平均耗时72小时/次评估依赖黄金答案标注成本高复杂场景优化成功率不足40%算法突破采用双模型协作架构:LLM1(生成模型)→执行P
- 大模型训练|动态梯度压缩+混合精度架构:显存直降65%、效率飙升300%!攻克显存爆炸与带宽瓶颈
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革命性创新!百度自研动态梯度压缩技术让大模型训练效率提升300%核心价值北京百度网讯科技有限公司通过动态梯度压缩算法(DynamicGradientCompression,DGC)与混合精度分布式训练框架,实现训练速度提升300%、显存占用降低65%,解决大模型训练中显存资源浪费与通信带宽瓶颈问题。一、技术原理深度剖析痛点定位当前大模型训练面临两大核心难题:显存占用过高:传统全精度训练(FP32)
- C/C++蓝桥杯算法真题打卡(Day5)
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一、P8772[蓝桥杯2022省A]求和-洛谷算法代码:#include//包含标准库中的所有头文件,方便编程usingnamespacestd;//使用标准命名空间,避免每次调用标准库函数时都要加std::intmain(){intn;//声明一个整数变量n,用于存储输入的整数个数cin>>n;//从标准输入读取n的值vectora(n);//声明一个大小为n的整数向量a,用于存储输入的n个整数
- 多智能体协作|动态任务分解算法:复杂任务处理效率飙升200%!突破实时响应瓶颈的异步架构方案
CodePatentMaster
算法架构
颠覆性突破!百度多智能体协作技术让复杂任务处理效率提升200%[核心价值]北京百度网讯科技有限公司通过多智能体异步协作架构实现任务处理效率提升200%,解决大模型时代复杂任务拆解与实时反馈难题一、技术原理深度剖析痛点定位当前智能体技术面临三大挑战:全栈式处理瓶颈:单一智能体处理复杂任务时存在显存占用高、响应延迟大(传统方案延迟>5s)即时信息处理真空:87%的查询类任务需要实时外部验证(如餐厅订座
- 每日一博 - 一致性哈希:分布式系统的数据分配利器
小小工匠
【每日一博】哈希算法一致性哈希
文章目录概述1、一致性哈希算法的诞生背景2、一致性哈希的基本原理3、一致性哈希的优势和挑战4、虚拟节点的引入5、Java代码实现概述在现代分布式系统中,如何高效地将数据分布在多个服务器上,同时保证扩展性和容错性,是一个至关重要的问题。一致性哈希算法(ConsistentHashing)正是为了解决这些挑战而设计的。今天,我们来深入探讨这个经典的分布式算法,包括它的基本原理、优缺点,以及实际应用中的
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林聪木
目标检测YOLO算法
目录前言国内外研究现状目标检测研究现状目标检测数据集研究现状基于深度学习的通用目标检测方法2.1数据集构建2.2基于深度学习的目标检测框架2.2.1双阶段检测算法分析2.2.2YOLO系列单阶段检测算法分析2.3多标签分类检测交通多样化数据集构建3.1交通场景的特点3.2数据集构建准备3.2.1现有数据集特点3.2.2样本数据采集流程3.3基于LabelImg的标注优化工具3.3.1目标预检测功能
- 计算机视觉技术的优势与挑战:深入探讨与未来展望
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目录计算机视觉技术的优势与挑战:深入探讨与未来展望计算机视觉技术的优势1.高效处理大量数据2.自动化和高精度3.实时应用4.多领域应用计算机视觉技术的挑战1.数据质量和多样性2.复杂场景和语义理解3.训练数据和算法设计4.隐私与安全问题未来展望1.数据增强与合成2.多模态学习3.轻量化模型4.隐私保护与安全保障结语计算机视觉(ComputerVision,CV)技术是一种利用计算机和算法来模拟和实
- 基于深度学习的烟雾检测系统——YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10及UI界面的实现
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引言随着科技的进步,深度学习在计算机视觉中的应用得到了广泛的应用,尤其在烟雾检测领域,具有重要的意义。烟雾检测系统不仅有助于火灾的预防与早期发现,还在工业、交通等领域有着广泛的需求。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法的快速发展,为烟雾检测提供了强大的支持。在本篇博客中,我们将深入探讨如何利用YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10来构建一个高效的烟雾检测系统,并设
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越甲八千
【道阻且长C++】【C++STL】c++算法开发语言
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- 计算机视觉算法实战——烟雾检测
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- C++位运算精要:高效解题的利器
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引言在算法竞赛和底层开发中,位运算(BitManipulation)因其极高的执行效率而广受青睐。它能在O(1)时间复杂度内完成某些复杂操作,大幅优化程序性能。本文系统梳理C++位运算的核心技巧,涵盖基础操作、经典应用、优化策略及实战例题,帮助读者掌握这一高效工具。一、位运算基础1.六大基本操作运算符名称示例(二进制)说明&按位与1010&1100=1000同1为1,否则为0|按位或1010|11
- A10应用优化与高效部署实战
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内容概要A10应用优化与高效部署涉及从基础架构设计到资源管理的全流程技术实践。本文将从核心配置原则、部署策略设计、性能调优路径三大维度展开论述,重点剖析负载均衡算法选择、会话保持机制配置、硬件资源动态分配等关键技术环节。通过对比基准测试数据、解读压力场景下的系统响应曲线等方式,系统阐述如何平衡吞吐量与延迟的关系,同时结合自动化编排工具实现部署效率的跃升。文中深度拆解的银行交易系统扩容案例与电商大促
- 模型优化技术演进与行业场景突破
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内容概要模型优化技术正经历从算法改进到系统级创新的范式跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与联邦学习技术的成熟,模型开发效率与隐私保护能力显著提升,而模型压缩技术则推动轻量化部署在边缘计算场景中加速落地。与此同时,量子计算为优化算法提供了新的计算维度,MXNet、PyTorch等框架通过动态计算图特性,在医疗影像识别和语音交互领域实现推理速度的突破性进展。技术演进阶段核心技术突破典型应用场景主
- 前沿算法优化与多场景应用实践
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内容概要《前沿算法优化与多场景应用实践》围绕算法技术的创新与落地,系统性梳理了从底层理论到场景化落地的关键路径。在基础算法层,量子算法通过叠加态与纠缠态特性突破经典计算瓶颈,联邦学习结合差分隐私与模型聚合技术构建分布式安全框架,生成对抗网络(GAN)则通过生成器与判别器的动态博弈优化图像合成效果。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策树可视化提升模型透明度,超参数调优策略则结合贝叶斯优化与
- 智能模型优化与跨行业应用趋势
智能计算研究中心
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内容概要智能模型优化技术正经历多维度的范式突破,从算法架构到部署模式均呈现显著变革。核心演进路径涵盖三大维度:在技术层,自动化机器学习(AutoML)与自适应学习优化技术大幅降低建模门槛,结合超参数优化与正则化方法,实现模型性能与效率的平衡;在架构层,边缘计算与联邦学习推动分布式模型部署,MXNet、PyTorch等框架通过模型压缩与量化技术,适配低功耗设备部署需求;在应用层,医疗诊断、金融预测等
- 算法竞赛备赛——【数据结构】二叉树
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法数据结构c++蓝桥杯
二叉树二叉树的问题大多基于递归实现(面试较多力扣的二叉树的题会多一些竞赛遇到的较少)n个节点x个度为0的节点有x-1个度为2的节点(线的总数2n2+n1=n2+n1+n0-1)n0=n2+1有一个先序序列1234,有___棵树二叉树满足这个先序序列:卡特兰数:C2nn/(n+1)C^{n}_{2n}/(n+1)C2nn/(n+1)先序+中序可以确定一棵树先序对应入栈中序对应出栈顺序用卡特兰数可求L
- 数字图像处理 -- 霍夫曼编码(无损压缩)练习
_安晓
数字图像处理图像处理计算机视觉人工智能
算法的设计说明目标对彩色图像进行压缩,使用霍夫曼编码方法对图像的每个像素进行编码,从而减少其存储空间。解码时,能够恢复图像的原始像素数据,确保图像在经过压缩和解压后与原图像一致。输入原始图像(以RGB格式存储)霍夫曼编码的输入是图像的像素数据(RGB元组),每个像素表示为一个(R,G,B)的三元组输出霍夫曼编码后的图像数据(以二进制字符串形式存储)解码后的图像(还原为原始的RGB图像)算法设计1.
- Python----机器学习(基于PyTorch的线性回归)
蹦蹦跳跳真可爱589
Pytroch机器学习Python机器学习pythonpytorch人工智能线性回归
一、自求导线性回归与PyTorch的区别自求导线性回归:需要手动定义参数ww(权重)和bb(偏置)。通过数学公式求导,以便在反向传播中更新参数,通常使用梯度下降法来降低损失值。PyTorch实现:自动处理梯度计算和参数更新。使用框架内置的自动微分机制,简化实现过程。主要精力放在准备数据、定义模型以及选择损失函数和优化器上。二、数据准备和模型定义在使用PyTorch实现线性回归算法时,我们需要准备好
- squarified算法
淬渊阁
算法算法c++qt数据结构前端
其他参考资料:https://www.docin.com/p-1509919023.htmlSquarifiedTreemaps论文算法复现_squarified算法-CSDN博客手绘草图,发觉之前网上很多的图都会误导大家去理解算法前处理1首先对输入数据进行排序2对数据数据总和和窗口面积进行等比换手。算法基本思路:原始数据:{6,6,4,3,2,2,1}step1:首先确认最短边,将第一个元素6放
- JobFit AI-帮你找到合适的工作
数据分析能量站
机器学习人工智能
JobFitAI是一个全面的简历分析项目,旨在通过人工智能技术优化招聘流程和人才匹配。核心功能简历解析与评估:利用先进的自然语言处理(NLP)和机器学习技术,JobFitAI能够快速解析简历内容,提取关键信息,如工作经历、教育背景、技能等,并对简历的整体质量进行评估。岗位匹配算法:基于大量的岗位数据和人才画像,JobFitAI通过智能匹配算法,将候选人的简历与岗位要求进行精准匹配,帮助招聘人员快速
- FEDGLOSS算法BEYOND LOCAL SHARPNESS:COMMUNICATION-EFFICIENT GLOBALSHARPNESS-AWARE MINIMIZATIONFOR
还不秃顶的计科生
联邦学习人工智能
第一部分:解决的问题数据异构性:客户端数据分布差异导致本地和全局损失地形(losslandscape)不一致,本地优化可能收敛到尖锐最小值,影响全局模型的泛化。现有方法的局限性:如FEDSAM在客户端使用SAM优化本地尖锐性,但无法保证全局平坦性;FEDSMOO引入全局信息但通信开销翻倍。第二部分:论文idea解决客户端更新与全局模型不一致的问题。(1)全局锐度优化在服务器端,使用SAM技术来寻找
- 真正适合小白的机器学习入门(python基础小白也能行)
一心向上的小奥
机器学习入门机器学习python人工智能
算法一Kmeans聚类原理:K-Means是一种非常经典的聚类算法,其基本思想是:基于给定的数据点集合,通过迭代过程寻找k个聚类中心,使得各数据点到其最近聚类中心的距离之和最小。方法概述:初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。分配:将每个数据点分配给最近的聚类中心。更新:根据分配的结果,重新计算每个聚类的中心。重复:重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数代码实现impo
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
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jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
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c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
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/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交