- 在CSDN上撰写一篇高质量的博客并有效提升原力值
Ma_si
开发语言
要在CSDN上撰写一篇高质量的博客并有效提升原力值,需兼顾内容质量、平台规则和用户互动。以下是详细步骤和优化建议:一、选题与内容规划选择热门技术主题趋势分析:参考CSDN热搜标签(如“Python实战”“AI算法”“SpringBoot”),选择近期关注度高的技术方向。细分领域:避免泛泛而谈,聚焦具体问题(如“用Python实现人脸识别的5种优化方法”)。内容结构设计清晰标题:标题需包含关键词(如
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
born-stubborn
机器学习算法均值算法
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个不同的簇。其工作原理如下:选择K个初始聚类中心,可以是随机选择或者根据数据集中的数据点来选取。将每个数据点分配到距离其最近的聚类中心所在的簇中。重新计算每个簇的中心点,即将该簇中所有数据点的平均值作为新的中心点。重复步骤2和3,直到簇的分配不再改变或者达到预定的迭代次数。K-均值算法的优点包括:算法简单且易于实现。对大型数据集具有较高
- 使用python和matlab实现BP神经网络算法的分析比较
ChaseDreamRunner
pythonmatlab神经网络
分析和比较使用Python和MATLAB实现BP神经网络算法实现的复杂度、代码可读性、库支持、性能以及应用的灵活性等。1.BP神经网络的基本原理BP神经网络(BackPropagationNeuralNetwork)是一种多层前馈神经网络,通过反向传播算法来训练网络。其基本思想是利用梯度下降法,通过反向传播误差梯度不断调整网络的权值和偏置,使网络的实际输出值与期望输出值之间的误差最小化。2.Pyt
- 【ShuQiHere】 K-means 聚类算法详解:公式、代码与实战
ShuQiHere
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【ShuQiHere】目录K-means简介K-means工作原理理论基础3.1目标函数3.2距离度量K-means算法步骤4.1具体代码实现K-means的优缺点如何选择正确的K值K-means的改进与变体案例分析:如何使用K-means聚类?总结1.K-means简介K-means是一种常见的无监督学习算法(UnsupervisedLearningAlgorithm),用于解决聚类(Clust
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CC‘s World
多模态神经网络人工智能深度学习
MoE可以理解成一种集成算法。其思想是训练多个神经网络(也就是多个专家,每一个专家是一个神经网络)。每个专家被指定应用于数据集的不同部分。这就是说,数据集可能有着多个不同的来源(意思是说数据集中的数据的产生方式不同)。不同来源提供的数据差距较大(但真实),因此我们为每一个来源的数据一个指定的神经网络来处理,而且模型还有一个managingneuralnet用来判断一个输入应该交给哪一个神经网络来处
- AI大模型从0到1记录学习 day17
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第2章数据结构与算法基础2.1数据结构基础2.1.1什么是数据结构数据结构是为了高效访问数据而设计出的一种数据的组织和存储方式。更具体的说,一个数据结构包含一个数据元素的集合、数据元素之间的关系以及访问和操作数据的方法。像前面我们接触到的list、set、dict、tuple其实已经是一种python封装的高级数据结构了,里面封装了对基本数据类型数据的存储以及组织方式。2.1.2数据结构的分类1)
- 当 AI 邂逅自动化,从测试到智能,代码里的狂飙时代
羑悻的小杀马特.
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目录一、背景二、AI在自动化测试中的应用2.1自动化测试概述2.2AI在自动化测试中的优势2.3基于AI的自动化测试2.4测试说明三、AI在算法学习中的应用3.1算法学习的基本概念3.2机器学习算法在算法学习中的应用3.2.1监督学习示例:简单的线性回归3.2.2测试说明3.2.3无监督学习示例:K-均值聚类3.2.4测试说明3.3深度学习算法在算法学习中的应用3.4测试说明四、AI在智能化领域的
- Matlab学习路线(本人)比较简洁易懂,不像教科书那样喜欢装高大上(不讲人话)
硕硕不想秃头
学习matlab笔记
(本人小白一枚,能力有限。如有改进意见十分欢迎评论或私信)第一天学习MATLAB,先学习了通过deepseek推荐的https://ww2.mathworks.cn/,matlab入门和经典MATLAB书籍,大概一上午就可以学完。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。20世纪70年代,美国新墨西哥大
- BFS算法五连击:从入门到精通,解密Node结构体的千面应用
维维宝宝最可爱啦QWQ
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1.腐烂的橘子(LeetCode994)题目描述在m×n网格中,每个单元格可以是:0表示空单元格1表示新鲜橘子2表示腐烂橘子每分钟,腐烂橘子会感染周围4个方向的新鲜橘子。返回所有橘子腐烂所需的最少分钟数,若不可能返回-1。示例输入grid=[[2,1,1],[1,1,0],[0,1,1]]示例输出4解释:第4分钟所有橘子腐烂。解题思路核心思想:多源BFS层序遍历同步扩散:所有腐烂橘子作为起点同时扩
- 【深度学习】python之人工智能应用篇——图像生成技术(一)
@我们的天空
人工智能技术人工智能深度学习python计算机视觉tensorflow图像处理
说明:两篇文章根据应用场景代码示例区分,其他内容相同。图像生成技术(一):包含游戏角色项目实例代码、图像编辑和修复任务的示例代码和图像分类的Python代码示例图像生成技术(二):包含简化伪代码示例、使用GAN生成医学图像代码示例和使用GAN生成产品展示图代码示例图像生成是计算机视觉和计算机图形学领域的一个重要研究方向,它指的是通过计算机算法和技术生成或合成图像的过程。随着深度学习、生成模型等技术
- [实战] 二分查找与哈希表查找:原理、对比与C语言实现(附完整C代码)
jz_ddk
哈希算法散列表算法
二分查找与哈希表查找:原理、对比与C语言实现一、引言在计算机科学中,高效的数据查找是核心问题之一。本文深入解析两种经典查找算法:二分查找与哈希表查找,从算法原理、时间复杂度、适用场景到完整C语言实现,提供系统化的对比与实践指南。二、算法原理详解1.二分查找(BinarySearch)核心思想通过有序数据集的中间元素与目标值的比较,将搜索范围缩小一半,重复此过程直至找到目标或范围为空。算法流程初始化
- STL Set使用总结
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C++入门及项目实战宝典数据结构和算法实战宝典
1.C++STLSet使用简介C++STL之所以得到广泛使用,不只是提供了像vector,string,list等方便的容器,更重要的是STL封装了许多复杂的数据结构算法和大量常用数据结构操作。vector封装数组,list封装了链表,map和set封装了二叉树等,在封装这些数据结构的时候,STL按照程序员的使用习惯,以成员函数方式提供的常用操作,如:插入、排序、删除、查找等。让用户在STL使用过
- DeepSeek入门指南:计算机视觉应用10大核心功能,大师级思维养成
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嘿,AI玩家们!今天我要手把手教你玩转DeepSeek的计算机视觉黑科技。这可不是普通的图像处理,而是能让你瞬间从小白进化成视觉算法大佬的终极武器!1、图像分类:秒懂照片背后的秘密想知道一张照片里到底有啥?DeepSeek分类简直是行家!比如你随手拍了一张街景,它能立刻告诉你:#图像分类示例defclassify_image(image_path):result=deepseek.vision_c
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人工智能(AI)领域近年来取得了显著的进步,其中大模型训练和多模态数据处理技术发挥了至关重要的作用。大模型是指具有巨大参数量和计算能力的人工神经网络模型,而多模态数据处理则是指在一个系统或模型中同时处理多种类型的数据,如文本、图像、音频等。一、大模型训练随着硬件和算法的进步,如GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型和BERT(BidirectionalE
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祖冲之序列密码算法c语言实现
祖冲之序列密码算法祖冲之序列密码算法ZUCstreamcipheralgorithm目 次目 次II祖冲之序列密码算法31术语和定义32符号和缩略语32.1运算符32.2符号42.3缩略语43算法描述43.1算法整体结构43.2线性反馈移位寄存器LFSR53.3比特重组BR63.4非线性函数F63.5密钥装入63.6算法运行7附录AS盒83131附录B模2-1乘法和模2-1加法的实现1
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多模态大模型:技术原理与实战全球多模态大模型介绍文章目录多模态大模型:技术原理与实战全球多模态大模型介绍多模态大模型:技术原理与实战全球多模态大模型介绍1.背景介绍2.核心概念与联系2.1多模态学习2.2跨模态表示学习2.3注意力机制2.4预训练与微调2.5生成模型2.6模态融合2.7零样本学习3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.2.1统一编码器-解码器架构3.2
- 深度剖析现阶段的多模态大模型做不了医疗
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人工智能ai大模型大语言模型医疗大模型多模态大模型计算机技术AGI
导读在人工智能的这波浪潮中,以ChatGPT为首的大语言模型(LLM)不仅在自然语言处理(NLP)领域掀起了一场技术革命,更是在计算机视觉(CV)乃至多模态领域展现出了令人瞩目的潜力。这些先进的技术,以其强大的数据处理能力和深度学习算法,正在被广泛应用于医疗影像分析、辅助诊断、个性化治疗计划制定等多个方面。相信大多数小伙伴都坚定不移地认为大语言模型(LLM)和图文多模态大模型的崛起无疑为医疗领域带
- iOS按键精灵辅助工具在游戏开发中的创新应用
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一、iOS自动化测试辅助工具在移动游戏开发领域,iOS按键精灵类辅助工具不同于传统的安卓自动化方案,iOS环境下的自动化测试面临更严峻的技术挑战,但通过创新方法仍可实现精准控制。#基于图像识别的智能定位算法示例deffind_button(button_template):screen=capture_screenshot()result=cv2.matchTemplate(screen,butt
- Python解题:卡牌翻面求和问题全解析
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力扣刷题笔记矩阵旋转算法时间复杂度空间复杂度原地翻转
题目:给你一幅由N×N矩阵表示的图像,其中每个像素的大小为4字节。请你设计一种算法,将图像旋转90度示例1:给定matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],原地旋转输入矩阵,使其变为:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]思路1:旋转后的数组new_matrix[j][n-i-1]旋转前的数组matrix[i][j]用new_matrix来暂存旋转后的数组解1:c
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题目描述:给你一幅由N×N矩阵表示的图像,其中每个像素的大小为4字节。请你设计一种算法,将图像旋转90度。不占用额外内存空间能否做到?来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/rotate-matrix-lcci著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。示例1:给定matrix=[[1,2,3],[4,5,6],
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交换排序——快速排序4非递归实现和总结快速排序非递归实现快速排序的特性总结快速排序非递归实现无论什么算法,用递归肯定存在栈溢出的风险,需要转化为非递归。如快排,快排进行非递归变化的其实是处理区间,且都是在同一数组上进行操作。因此可节省函数栈的开销将区间的代表数值仅栈。关于快排的非递归细节:将数组的两端下标先入栈,再取出来进行一趟排序;后分割为2个区间,每个区间都有2个端点值,再将他们压栈,顺序不影
- 快速排序(非递归版本)
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引言在排序算法的世界里,快速排序以其高效的性能脱颖而出。它采用分治法的思想,通过选择基准元素将数组分为两部分,递归地对左右两部分进行排序。然而,递归实现的快速排序在处理大规模数据时可能会导致栈溢出的问题。为了解决这个问题,我们可以使用非递归的方式来实现快速排序。快速排序原理回顾快速排序的基本思想是选择一个基准元素,将数组分为两部分,使得左边部分的所有元素都小于等于基准元素,右边部分的所有元素都大于
- Day 7 - Opencv 对连续图像的高速扫描
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Day7-Opencv对连续图像的高速扫描1.前言2.代码3.低层次指针算法1.前言为了提高性能,可以在图像的每行末尾用额外的像素填充到某个数字的整数倍,例如8,图像处理的性能可能会提高,因此最好根据内存配置情况将数据对齐。若去掉填充后,图像仍可看作是W*H像素的长一维数组。//检查矩阵是否连续//检查行的长度(字节数)与“列的个数*单个像素的字节数”是否相等image.step==image.c
- 贪心算法练习
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贪心算法适用问题:一.最优子结构:当一个问题的最优解包含其子问题的最优解,这是问题可以采用动态规划法或贪心法求解的关键性质。二.具有贪心选择性质:指问题整体最优解可以由一系列局部最优解的选择得到,这是贪心法和动态规划的主要区别。1.删数问题题目:有一个正整数n,去掉其中的s个数,使得剩下的新数最小(解法:每次删除一个数,使剩下的数最小,重复n次即为答案)代码:/***贪心算法,删数问题*/publ
- 华为OD机试 - 四则运算(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分)
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2025华为OD机试题库(按算法分类):2025华为OD统一考试题库清单(持续收录中)以及考点说明(Python/JS/C/C++)。专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随
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蓝桥杯贪心算法蓝桥杯算法
资源限制时间限制:1.0s内存限制:256.0MB问题描述JiaoShou在爱琳大陆的旅行完毕,即将回家,为了纪念这次旅行,他决定带回一些礼物给好朋友。在走出了怪物森林以后,JiaoShou看到了排成一排的N个石子。这些石子很漂亮,JiaoShou决定以此为礼物。但是这N个石子被施加了一种特殊的魔法。如果要取走石子,必须按照以下的规则去取。每次必须取连续的2*K个石子,并且满足前K个石子的重量和小
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实验步骤:任务:要求使用自定义函数来实现输入一段文本,统计每个字符出现的次数,按照字符出现次数从多到少,依次输出,格式如下:字符1-个数字符2-个数......解题思路:构建结构体,然后将数据依次输入结构体中,随后进行排序输出。算法代码如下:#include#includestructs{chara;intb;};voidaddup(chars[100]){inth=0;intm=0;intn[2
- 虚实共生时代的情感革命:AI恋爱陪伴的兴起、困境与未来
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一、虚拟对象:从技术奇观到情感刚需在5G网络编织的比特洪流中,AI驱动的虚拟恋人正突破次元壁障。通过深度学习算法解析3000万段真实对话的语料库,结合VR设备提供的多模态交互,当代虚拟对象已能实现瞳孔微表情的精确模拟与声线情感的颗粒化呈现。日本Gatebox公司研发的全息伴侣系统,其用户留存率高达82%,平均每日互动时长突破3.2小时,印证着技术奇观正蜕变为情感刚需的现实。二、解构爆火现象的社会心
- 通信算法之264: DJI O2 协议物理层逆向工程解析
秋风战士
无人机算法
通过研究他们的遥控器发现,通过C2链路控制无人机和相机。来自控制器和智能手机的用户输入被发送到收发器,收发器调制信号并通过OcuSync协议传输。此外,RC接收无人机的下行链路数据,其中包括遥测数据和视频馈送,然后将其传递给智能手机。RC231也使用S1SoC作为收发器,支持最新的DJI无人机,如DJIMini2、MavicAir2、MavicAir2s和Mavic3。这些无人机使用OcuSync
- 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
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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