特征放大算法学习

计算机网络——绪论 systemyff 计算机网络网络
6个章节，外加实验和复习课时。题目来自于题库，重在理解+翻译。概述物理层链路层网络层传输层应用层复习课实验课一、计算机网络的基本概念•21世纪的一些重要特征就是数字化、网络化和信息化，是一个以网络为核心的信息时代。•网络现已成为信息社会的命脉和发展知识经济的重要基础。发展最快的并起到核心作用的是计算机网络Ø第一代以主机为中心Ø第二代以通信子网为中心Ø第三代ISO/OSI-RM、InternetØ第
css动画详解丸子猪的dady css 前端 html
过渡：transitiontransition的中文含义是过渡。过渡是CSS3中具有颠覆性的一个特征，可以实现元素不同状态间的平滑过渡（补间动画），经常用来制作动画效果。transition包括以下属性：transition-property:all;如果希望所有的属性都发生过渡，就使用all。transition-property:width，意思是只让盒子的宽度在变化时进行过渡transiti
计算机技术：哈佛架构 InnoLink_1024 操作系统嵌入式架构
1.哈佛架构简介哈佛架构（HarvardArchitecture）是一种计算机设计模型，与冯诺伊曼架构不同，其核心特征是将程序指令和数据分开存储和传输。这一架构最早起源于哈佛大学的MarkI计算机，因此得名。2.核心特点独立的存储器哈佛架构中，指令存储器和数据存储器是分开的。这意味着：指令和数据各自拥有独立的存储空间。它们通过不同的总线进行传输，不共享带宽。独立的总线哈佛架构采用两套总线系统：一条
【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？ 985小水博一枚呀深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习域适应
【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？文章目录【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？1.背景介绍2.理论基础2.1分布差异（DomainShift）2.2迁移学习理论（TransferLearningTheory）2.3领域不变特征（Domain-invariantFeatures）
迁移学习基础知识 zhooooooou 深度学习迁移学习人工智能机器学习
简介使用迁移学习的优势：1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意：在使用别人预训练的参数模型时，要注意别人的预处理方式。原理：对于浅层的网络结构，他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的，将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中，这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力，从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式：1、载入权重后训练所有参数
什么是机器视觉3D引导大模型视觉人机器视觉机器视觉3D 3d 数码相机机器人人工智能大数据
机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer）进行特征提取与融合。例如，油田机
基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究算法如诗电池建模(RUL BC)粒子滤波锂离子电池放电时间预测
基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究一、研究背景与意义锂离子电池作为现代储能系统的核心组件，其放电时间（End-of-DischargeTime,EOD）的准确预测对电池管理系统（BMS）的可靠性和安全性至关重要。传统方法（如安时积分法）易受噪声、温度漂移等因素干扰，而基于状态估计的滤波算法（粒子滤波/PF、卡尔曼滤波/KF）通过动态更新模型参数，能显著提升预测精度。二、
HarmonyOS Next 用户认证应用架构教育
随着HarmonyOSNext的不断发展，其用户认证功能在安全性、个性化和分布式场景中的应用展现了强大的扩展性和适应性。本文将从进阶功能、分布式场景应用以及定制与优化案例三个方面，深入探讨HarmonyOSNext用户认证的创新与优势。一、HarmonyOSNext用户认证的进阶功能生物特征认证的高级特性HarmonyOSNext在生物特征认证方面引入了多项先进技术。指纹认证通过活体检测技术，能够
【机器学习】主成分分析法（PCA）若兰幽竹机器学习机器学习信息可视化人工智能
【机器学习】主成分分析法（PCA）一、摘要二、主成分分析的基本概念三、主成分分析的数学模型五、主成分分析法目标函数公式推导（`梯度上升法`求解目标函数）六、梯度上升法求解目标函数第一个主成分七、求解前n个主成分及PCA在数据预处理中的处理步骤（后续实现）一、摘要本文主要讲述了主成分分析法（PCA）的原理和应用。PCA通过选择最重要的特征，将高维数据映射到低维空间，同时保持数据间的关系，实现降维和去
C++学习笔记:函数重载及函数模板 etp_ c++学习笔记
函数重载默认参数能让你使用不同数目的参数调用同一个函数，而函数多态（函数重载）能让你使用多个同名函数。----一般完成类似的工作，但一定使用不同的参数列表（函数特征标）。下面定义一组原型如下的print()函数voidprint(constchar*str,intwidth);voidprint(doubled,intwidth);voidprint(longl,intwidth);编译器根据参数
深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用 Zoro｜ PyTorch Deep Learning 机器学习 pytorch 语音识别人工智能
深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中，我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务，重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义：音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
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
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
医疗影像联邦学习可解释性算法研究智能计算研究中心其他
内容概要医疗影像分析领域的联邦学习技术正面临数据隐私保护与模型可解释性的双重挑战。本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心，系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径，重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。通过引入动态特征选择机制与可解释性注意力模块，算法在保持数据本地化处理的同时，实现了关键病灶特征的跨域关联与可视化解析。研究同步整合自动化数据增强流程与多维度评估指标（如F1值、召
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换 Fansv587 Torch框架学习深度学习 pytorch 人工智能 python 经验分享
转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集
c# 正则表达式基础知识观无 c#正则表达式 mysql
一、使用原理模式匹配机制：在C#中，正则表达式通过定义一种模式来描述文本的特征。例如，\d表示匹配任意一个数字字符。当使用正则表达式进行匹配时，正则表达式引擎会从输入文本的起始位置开始，逐个字符地将输入文本与模式进行比较。引擎尝试找到一个连续的字符序列，该序列与整个模式完全匹配。如果找到了这样的序列，则匹配成功；否则，匹配失败。回溯机制：当正则表达式中存在可选部分（如a?表示a可选出现一次或不出现
扫盲系列--Web3智能合约+Solidity简介「已注销」前端框架
前言这几天web3智能合约这个概念，频繁映入我的眼帘。web3.0这个概念我听说过，核心特征是去中心化、开放性、隐私保护和数据所有权回归个人。Web1.0是信息浏览时代，Web2.0是用户参与和社交网络时代，Web3.0是去中心化与智能化时代。在Web3.0这一新的互联网架构下，用户不再仅仅是内容的消费者，更是自己数字身份和数据的拥有者。Web3.0旨在构建一个更加透明、安全且高效的信息网络。我对
消融实验（Ablation Study） xwhking 深度学习机器学习深度学习消融实验
消融实验（AblationStudy）定义：消融实验是一种科学研究方法，通过逐步移除模型、算法或系统中的某个组件（如模块、层、特征、数据等），观察其对整体性能的影响，从而验证该组件的必要性和有效性。其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？1.验证组件的有效性核心目的：确认模型中某个设计（如注意力机制、
全面解析手机租赁平台开发的关键要素与实施策略红点聊租赁其他
内容概要在手机租赁平台开发的过程中，市场调研是至关重要的一步。只有深入了解用户需求和行业趋势，才能确保平台的成功。首先要考虑潜在用户，他们究竟对手机租赁有什么期望？是希望租金更便宜，还是更看重手机的款式和新旧程度？通过问卷、访谈等方式收集相关数据，可以帮助确定目标市场的特征。接下来，我们需要关注行业趋势。近年来，随着环保意识的增强和消费习惯的改变，越来越多的人开始倾向于租赁而非购买。这一趋势不仅改
MATLAB 控制系统设计与仿真 - 28 东雁西飞 MATLAB 控制系统设计与仿真 matlab 算法开发语言机器人自动控制 AI算法
MATLAB状态空间控制系统分析-极点配置就受控系统的控制律的设计而言，由状态反馈极点配置和输出反馈极点配置。状态反馈极点配置问题就是：通过状态反馈矩阵K的选取，使闭环系统的极点，即(A-BK)的特征值恰好处于所希望的一组给定闭环极点的位置。另外，线性定常系统可以用状态反馈任意配置极点的充分必要条件是：该系统必须是完全能控的。所以，在实现极点的任意配置前，必须判别受控系统的能控性。下面结合例子介绍
机器学习之向量化珠峰日记 AI理论与实践机器学习人工智能
文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程。在机器学习与深度学习的范畴内，现实中的各类数据，像文本、图像
RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成 hy098543 AIGC
目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展，数据呈现出多模态的特性，即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV
注意力机制：GPT等大模型的基石人工智能
1啥是注意力？人类观察事物，能快速判断一种事物，是因为大脑能很快把注意力放在事物最具辨识度的部分从而作出判断，而非从头到尾一览无遗观察一遍才能有判断。基于这样的观察实践，产生了注意力机制（AttentionMechanism）。想象你在人群中找一个穿红衣服的人。你不会一一检查每个人的鞋子、裤子、头发，而是直接把目光锁定在衣服颜色，因为那是“最有辨识度的特征”。大脑就是这么高效工作的。注意力机制是模
OpenCV图像拼接（2）特征查找与图像匹配之基于仿射变换的图像匹配的一个类cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher 村北头的码农 OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher是OpenCV库中用于实现基于仿射变换的图像匹配的一个类。这个类主要用于在图像拼接流程中，寻找图像间的对应关系，并假设图像间存在仿射变换（即考虑缩放、旋转和平移的变换）。它通过使用“最佳
前端面试：ajax 和 xhr 是什么关系？ returnShitBoy 前端面试 ajax
在前端开发中，AJAX（AsynchronousJavaScriptandXML）和XHR（XMLHttpRequest）是两个密切相关但有些不同的概念。以下是对这两者的详细解释及其关系：1.AJAX定义：AJAX是一个用于创建异步web应用程序的技术。它允许网页在不完全重新加载整页的情况下，与服务器交换数据并更新部分网页内容。主要特征：异步操作：AJAX使得页面可以在后台与服务器进行数据交换，用
VLLM专题（三十五）—多模态数据处理 AI专题精讲大模型专题系列人工智能
为了在vLLM中实现各种优化，例如分块预填充和前缀缓存，我们使用BaseMultiModalProcessor来提供占位符特征标记（例如）与多模态输入（例如原始输入图像）之间的对应关系，基于HF处理器的输出。以下是BaseMultiModalProcessor的主要特性：提示更新检测HF处理器的主要职责之一是使用占位符标记更新提示。例如：在字符串的开头插入特征占位符标记（例如…，其数量等于特征大小
c++STL常用算法之排序算法——全面总结（附案例解析）（二十四）磊磊cpp C/C++STL详细教学 C++STL
这里有C++STL——全面总结详细教程（附案例解析）（持续更新中）常用排序算法学习目标：掌握常用的排序算法算法简介：sort//对容器内元素进行排序random_shuffle//洗牌指定范围内的元素随机调整次序merge//容器元素合并，并存储到另一容器中reverse//反转指定范围的元素sort功能描述：对容器内元素进行排序函数原型：sort(iteratorbeg,iteratorend,
YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8 码上有潜 YOLOv8 YOLO
YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性：YOLOv8在保持高检测速度的同时，进一步提高了检测精度。端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
注意力机制+多尺度卷积一只小小的土拨鼠解构前沿：文献精读深度学习 python 人工智能 YOLO 深度学习
多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来，不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率，显著提升模型性能，还可以增强模型的可解释性。MPARN:multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法：论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构，称为多尺度路
指纹浏览器：隐私保护利器与技术实践指南——从身份隐匿到多账号管理的核心解析 Hotlogin 前端
一、浏览器指纹：数字身份追踪的底层逻辑浏览器指纹通过收集设备参数（如Canvas渲染特征、字体列表、WebGL硬件信息等）生成用户唯一标识，无需Cookie即可实现精准追踪。根据EFF研究，其识别准确率可达90%以上。▶核心技术解析Canvas指纹：不同设备的抗锯齿算法差异生成唯一哈希值，成为主流追踪手段WebGL指纹：提取GPU驱动版本等硬件信息，构建设备画像环境参数交叉验证：时区、屏幕分辨率、
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
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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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./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
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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

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