- 芒格的“思维格栅“:构建全面的投资分析框架
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekai
芒格的"思维格栅":构建全面的投资分析框架关键词:芒格、思维格栅、投资分析框架、跨学科思维、投资决策摘要:本文深入探讨了芒格的“思维格栅”理论及其在构建全面投资分析框架中的应用。首先介绍了“思维格栅”理论的背景和重要性,接着阐述了其核心概念与联系,包括跨学科思维的原理和架构。通过详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,结合数学模型和公式进行举例说明,帮助读者理解如何运用这一理论进行投资分析。随后通过项
- 人工智能知识架构详解
CodeJourney.
数据库人工智能算法架构
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一,正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融投资,人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能,构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学(一)线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如,在图
- MATLAB语言的编程竞赛
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
MATLAB语言的编程竞赛引言随着计算机科学的飞速发展,编程技能已成为现代社会中不可或缺的一部分。尤其是在科学计算、工程应用和数据分析领域,MATLAB(矩阵实验室)因其强大的数学计算能力和简洁的编程语法而备受青睐。在这一背景下,MATLAB编程竞赛应运而生。本文将围绕MATLAB编程竞赛的意义、内容、组织形式以及如何准备和参与等方面展开讨论,希望能够为参与者提供一些有价值的参考。一、MATLAB
- 区块链Blockchain
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区块链密码学数据结构与算法
区块链Blockchain区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。狭义来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构,并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来
- 人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中,概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题,
- 人工智能之数学基础:线性子空间
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性子空间线性空间
本文重点在前面的课程中,我们学习了线性空间,本文我们我们在此基础上学习线性子空间。在应用中,线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分,它需要满足下面的性质:设V是数域F上的线性空间,W是V的一个非空子集。如果W对于V中的加法运算和数乘运算也构成F上的一个线性空间,则称W为V的线性子空间(或称向量子空间)。具体来说,设V是一个线性空间,W是
- PHP转GO Day3 函数定义与包管理实践(创建数学工具包)
老李要转行
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Day3函数定义与包管理实践(创建数学工具包)数学工具包开发问题指南一、标准包结构示例#项目结构(在GOPATH/src外新建目录)my-math/├──go.mod#模块定义文件├──mathutil/#包目录│├──math.go#包代码│└──math_test.go#测试代码└──main.go#使用示例二、典型问题与解决方案问题1:包导入路径错误现象import"mathutil"提示p
- 使用CPLEX进行C++优化建模:从入门到精通
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使用CPLEX进行C++优化建模:从入门到精通前言CPLEX是IBM开发的一款强大的数学编程求解器,广泛应用于线性规划(LP)、混合整数规划(MIP)和约束规划(CP)等领域。它具有高效的求解能力和灵活的建模功能,是优化领域的重要工具之一。本文将详细介绍如何在C++中使用CPLEX进行优化建模,从基本概念到高级应用,结合具体实例展示其强大功能。通过这篇文章,读者将能够深入理解CPLEX的使用方法,
- 数学建模清风课程笔记——第二章 TOPSIS法
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TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)可翻译为逼近理想解排序法,国内简称为优劣解距离法。TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能够精确地反映各评价方案之间的差距。评价类问题1TOPSIS法TOPSIS法概念:TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,能充分利用原始数据的信息,其结
- 【数学建模】层次分析法(AHP)详解及其应用
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层次分析法(AHP)详解及其应用引言在现实生活和工作中,我们经常面临复杂的决策问题,这些问题通常涉及多个评价准则,且各准则之间可能存在相互影响。如何在这些复杂因素中做出合理的决策?层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)作为一种系统、灵活的多准则决策方法,为我们提供了科学的决策工具。文章目录层次分析法(AHP)详解及其应用引言什么是层次分析法?层次分析法的基本原理层次
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- 【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用
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灰色关联分析模型详解与应用文章目录灰色关联分析模型详解与应用引言灰色系统理论简介灰色关联分析基本原理灰色关联分析计算步骤1.确定分析序列2.数据无量纲化处理3.计算关联系数4.计算关联度灰色关联分析应用实例实例:某企业生产效率影响因素分析灰色关联分析在各领域的应用灰色关联分析的Python实现灰色关联分析的局限性结论引言在数据分析领域,我们经常面临样本量少、信息不完全、数据不确定性高的情况。传统的
- 【数学建模】TOPSIS法简介及应用
烟锁池塘柳0
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文章目录TOPSIS法的基本原理TOPSIS法的基本步骤TOPSIS法的应用总结在多目标决策分析中,我们常常需要在多个选择中找到一个最优解。TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)法是一个广泛应用的决策方法,基于理想解与负理想解的距离来评估各个选项的优劣。本文将简要介绍TOPSIS法的基本原理、步骤以及其在实际决策
- 数学中的“矩”
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数学中的“矩”矩的数学意义,高度总结:数学上,“矩”是一组点组成的模型的特定的数量测度。在力学和统计学中都有用到“矩”。如果这些点代表“质量”,那么:零阶矩表示所有点的质量;一阶矩表示质心;二阶矩表示转动惯量。如果这些点代表“概率密度”,那么:零阶矩表示这些点的总概率(也就是1);一阶矩表示期望;二阶(中心)矩表示方差;三阶(中心)矩表示偏斜度;四阶(中心)矩表示峰度;这个数学上的概念和物理上的“
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13、在没有底层CAD模型的情况下重新擦除STL文件importgmsh#导入Gmsh库,用于几何建模和网格划分importmath#导入数学库,用于计算importos#导入操作系统库,用于处理文件路径importsys#导入系统库,用于处理命令行参数gmsh.initialize()#初始化Gmsh环境defcreateGeometryAndMesh():#清除之前的模型和数据gmsh.cle
- RSA加密算法
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- GGUF量化模型技术解析与DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B选型指南
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```markdown#【完全指南】GGUF量化技术与DeepSeek-R1模型选型:从入门到部署##什么是模型量化?(小白扫盲版)###1.1量化就像"模型减肥术"-**传统模型**:每个参数用32位浮点数(好比高清无损图片)-**量化模型**:用4-8位整数存储(类似手机压缩照片)-**核心原理**:`FP32→Int8/Int4`的数学映射,保留关键特征###1.2为什么要量化?|对比项|原
- 数学领域的跨时代进化与升级:从公理化到智能化的破茧之路
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算法
作者:夏末之花|发布时间:2025-03-16|阅读量:10万+|点赞数:5.6万引言:数学的“破茧时刻”与文明跃迁人类历史上,数学的每一次重大突破都像一次“破茧时刻”,推动文明跨越式发展。从古希腊的几何公理化到牛顿的微积分,再到20世纪的计算机理论,数学始终是科学革命的基石。而在21世纪的今天,随着量子计算、人工智能、生物信息等技术的爆发,数学正迎来新一轮的进化与升级——从纯粹的逻辑工具,演变为
- 本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9?
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银行存款、河流长度等数据的首位数字更容易出现1而不是9,这背后的数学原理是本福特定律(Benford'sLaw)。本福特定律的概述本福特定律(Benford'sLaw)又称首位数字定律,是一种描述自然生成数据中数字分布规律的统计学现象。该定律揭示了在多种实际数据集中,数字1-9作为首位数字出现的概率呈现特定规律性分布。数学表达式首位数字d出现的概率为:P(d)=log₁₀(1+1/d),其中d∈{
- 书籍-《控制理论的数学导论(第三版)》
机器人数学
书籍:AMathematicalIntroductiontoControlTheory作者:ShlomoEngelberg出版:WorldScientificPublishingCompany编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:《控制理论的数学导论(第三版)》01书籍介绍本书在数学严谨性和工程应用之间达到了完美的平衡,有助于学生全面理解控制理论的数学和工程层面。本书不仅有效运用了MATLAB
- 书籍-《优化基础:理论、工具及应用(论文版)》
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书籍:OptimizationEssentials:Theory,Tools,andApplications作者:FaizHamid出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《优化基础:理论、工具及应用(论文版)》01书籍介绍本书探讨了运筹学和数学优化领域的最新发展和令人兴奋的挑战。它以统一且精心编排的方式呈现了以下内容:(a)现实生活中出现的新颖优化问题,并突出每
- AIGC与教育行业的邂逅--其在数学领域的应用与实现
想成为高手499
AIGC
引言在数学教学中,教师往往需要大量的时间准备练习题和答案解析,而学生则需要定制化的练习来满足不同的学习需求。AIGC技术可以通过自动生成数学题目、定制化学习内容、即时反馈等方式,极大地提升数学学习的效率与质量。本文将深入探讨AIGC在数学领域的几种应用场景,并通过Python代码展示具体实现方式。1.自动生成数学题目与解析数学题目生成是AIGC在数学教学中的主要应用之一。通过生成不同难度和类型的题
- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
代码骑士
#机器学习集成学习机器学习人工智能
文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- 蓝桥刷题note4(位1的个数,爬楼梯)
技术小白Byteman
算法数据结构c++学习开发语言
1.位1的个数给定一个正整数n,编写一个函数,获取一个正整数的二进制形式并返回其二进制表达式中设置位的个数(也被称为汉明重量)。中心思路:利用汉明重量,n&(n-1)的操作可以去掉对应二进制数最低位的1.inthammingWeight(intn){intcount=0;while(n){n&=(n-1);//去掉最低位的1count++;}returncount;}2.爬楼梯假设你正在爬楼梯。需
- 设计模式-对象性能
墨染萧然
设计模式设计模式单例模式享元模式C++
对象性能前言1.Singleton1.1模式介绍1.2模式代码1.2.1懒汉模式1.2.2饿汉模式2.Flyweight2.1模式介绍2.2模式代码2.3模式类图2.4要点总结前言"对象性能”模式:面向对象很好地解决了“抽象”的问题,但是不可避免地要付出一定的代价。对于通常情况来讲,面向对象的成本大都可以忽略不计。但是某种情况下,面向对象所带来的成本必须谨慎处理。典型模式:Singleton单例模
- 【初学者】请介绍一下线性与非线性的区别?
lisw05
计算科学线性代数图论数学建模
李升伟整理线性与非线性是数学和科学中常用的概念,主要区别如下:1.定义线性:系统或函数满足叠加性和齐次性。叠加性指输入的和导致输出的和,齐次性指输入按比例缩放时,输出也按相同比例缩放。非线性:不满足叠加性或齐次性的系统或函数。2.数学表达线性:形式为y=ax+b,其中a和b为常数。非线性:形式多样,如y=x2、y=sin(x)、y=ex等。3.图形表现线性:图形为直线。非线性:图形为曲线,如抛物线
- 什么是hessian矩阵
红廉骑士兽
矩阵线性代数算法机器学习numpy
Hessian矩阵是一个数学概念,是用来表示函数关于其自变量的二阶偏导数的矩阵。它是一个实对称矩阵,对于多元函数来说,每一个元素是对应自变量关于该函数的二阶偏导数。Hessian矩阵在优化算法和最优化等领域有着重要的应用。
- HPC综合-心得与笔记【19】
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HPCand3DGraphicsEngine线性规划
Dijkstra算法【2】基础距离数组dist,设置起点距离为0,其他节点距离为无穷大(∞)用最小堆创建优先队列,将起点放入队列。从队列中取出当前距离最小的节点u。遍历u的每个邻接节点v,计算从起点到v的路径长度:alt=dist[u]+weight(u,v)。如果altdist[u]:continue#遍历邻接节点forv,weightingraph[u].items():alt=dist[u]
- Hessian 矩阵(海森矩阵)
Chen_Chance
矩阵算法机器学习
Hessian矩阵(海森矩阵)是一个包含二阶偏导数信息的方阵,在数学和优化中起着重要作用。对于一个多元函数,其Hessian矩阵是由其各个变量的二阶偏导数组成的矩阵。假设有一个函数f(x1,x2,…,xn)f(x_1,x_2,\dots,x_n)f(x1,x2,…,xn),其Hessian矩阵(H)的元素是:Hij=∂2f∂xi∂xjH_{ij}=\frac{\partial^2f}{\parti
- 神经网络之参数初始化
硬水果糖
人工智能神经网络人工智能深度学习
引言:参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤,目的是给网络中权重(weights)和偏置(biases)赋予初始值。合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题,并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸:在深度神经网络中,参数初始化对梯度流动非常重要。如果初始权重值太大或太小,可能导致梯度爆炸或梯度消失,从而增加网络的训练难度。加速收敛:良好的初始化可以帮
- 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