- 蚂蚁在觅食过程中通过释放信息素来引导同伴的行为,这种自然现象确实为蚂蚁算法(Ant Colony Optimization, ACO)的设计提供了灵感
Bol5261
engineering)ACO(AntColonyOptimization)Data(StructuresAlgorithms)算法
蚂蚁在觅食过程中通过释放信息素来引导同伴的行为,这种自然现象确实为蚂蚁算法(AntColonyOptimization,ACO)的设计提供了灵感。以下是关于蚂蚁算法的一些详细解释:蚂蚁算法的基本原理模拟蚂蚁的行为:每只蚂蚁在路径上移动时,会根据路径上的信息素浓度来选择下一步的移动方向。信息素浓度越高,选择该路径的概率越大。蚂蚁在找到食物后返回蚁巢时,会在路径上释放信息素,增强该路径的信息素浓度。随
- Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models
樱花的浪漫
大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习
2025.acl-long.549.pdfhttps://aclanthology.org/2025.acl-long.549.pdf1.概述大型语言模型(LLMs)(Anthropic,2023;OpenAI,2024)已经在广泛的实际应用中展示了显著的能力(Bubecketal.,2023),包括内容创作(Yuanetal.,2022)、编程辅助(Chenetal.,2021;Gaoetal.
- 【对比】群体智能优化算法 vs 贝叶斯优化
TIM老师
transformer深度学习人工智能
在机器学习、工程优化和科学计算中,优化算法的选择直接影响问题求解的效率与效果。群体智能优化算法(SwarmIntelligence,SI)和贝叶斯优化(BayesianOptimization,BO)是两种截然不同的优化范式,分别以不同的哲学和数学基础解决高维、非凸、多峰等问题。本文将从原理、特点到应用场景,深入解析两者的异同。一、基础概念1.群体智能优化算法群体智能算法受自然界生物群体行为启发(
- 生成式引擎优化(GEO):重构品牌价值传递的智能新范式
GEO优化助手
GEO优化AI搜索优化生成式引擎优化重构人工智能chatgpt搜索引擎GEO优化AI搜索
在人工智能大模型从简单对话工具进化为智能决策助手的时代背景下,信息获取的"最后一公里"正在经历根本性变革。用户不再满足于传统搜索结果列表,而是期望通过AI生成式回答直接获得精准答案。这种转变催生了生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)这一全新学科,其核心在于通过语义适配、多模态内容优化和权威性建设,使品牌信息成为AI生成答案的优先引用源。一、GEO的技术
- 生成式引擎优化(GEO):重构 AI 时代的品牌流量入口
jz20092020
人工智能
一、GEO的核心价值与技术演进生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)是应对AI搜索革命的核心策略,其目标是让品牌内容被ChatGPT、文心一言等生成式AI优先引用并整合到回答中。与传统SEO不同,GEO通过动态知识图谱、多模态内容适配、权威信号强化三大技术路径,实现从“链接排名”到“语义主权”的跨越。动态知识图谱的智能基座作用动态知识图谱通过实时整合企业
- 生成式引擎优化(GEO):重构搜索引擎优化的新范式
GEO优化助手
GEO优化AI搜索优化生成式引擎优化重构搜索引擎GEO优化AI搜索营销人工智能知识图谱生成式引擎优化
2025年,生成式AI的普及正在重塑信息获取方式。根据极光大数据《2024生成式AI使用趋势研究报告》,AI×搜索已成为用户最高频的刚需场景,62%的网民转向DeepSeek、文心一言等平台进行对话式查询。这种转变催生了全新的优化范式——生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)。不同于传统SEO聚焦关键词排名,GEO的核心在于构建"AI可读性内容"。猛犸世
- PPO:强化学习中的近端策略优化——原理、演进与大规模应用实践
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法PPO近端策略优化优化
近端策略优化(ProximalPolicyOptimization,PPO)是由OpenAI团队于2017年提出的策略梯度强化学习算法,通过裁剪概率比目标函数约束策略更新幅度,解决了传统策略梯度方法训练不稳定、易发散的核心问题。该算法兼具信赖域策略优化(TRPO)的稳定性与一阶优化的简洁性,已成为深度强化学习(DRL)和大语言模型对齐(RLHF)的事实标准算法。本文由「大千AI助手」原创发布,专注
- 生成式引擎优化(GEO):AI搜索引领信息检索的创新与变革
GEO优化助手
生成式引擎优化AI搜索优化GEO优化人工智能生成式引擎优化GEOSEO
生成式引擎优化(GEO):AI搜索引领信息检索的创新与变革引言:搜索范式的根本性跃迁在人工智能技术突破性发展的背景下,传统搜索引擎正经历着从"链接导航"到"认知建构"的质变。生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)作为数字营销领域的新范式,标志着企业信息传播从被动展示到主动构建认知的转型。这种转变不仅重构了用户获取信息的路径,更深刻影响着品牌在AI时代的生
- 生成式引擎优化(GEO):AI搜索改写在线可见性规则,传统搜索时代或将终结
生成式引擎优化(GEO):AI搜索改写在线可见性规则,传统搜索时代或将终结一、GEO的核心机制与范式跃迁生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)是AI搜索时代的新型内容优化策略,其本质是通过结构化数据、语义关联和权威性信号,提升品牌内容在生成式AI(如ChatGPT、DeepSeek、秘塔AI)答案中的引用优先级。与传统搜索引擎优化(SEO)相比,GEO实
- 一文了解前端的SEO
二倍速播放
vue.js前端面试
第一章:SEO是什么?SEO的全称是SearchEngineOptimization,中文叫“搜索引擎优化”。一句话解释:就是通过一系列技术和策略,让你的网站在Google、百度、Bing等搜索引擎里,获得更高的自然排名,从而吸引更多免费的、精准的用户来访问。一个生动的比喻:你的网站=一本书搜索引擎(比如Google)=一个超级图书馆的管理员(爬虫)用户搜索关键词=读者向管理员询问:“我想找一本关
- LLM指纹底层技术——模型压缩与优化
下面介绍一下“LLM指纹”一个决定性的环节——模型压缩与优化(ModelCompressionandOptimization)。“模型压缩与优化”是RLHF、解码策略、CKA等“指纹来源的”“万法归宗”之地。它是一个覆盖模型从“设计图纸”到“流水线生产”再到“日常运行”全生命周期的系统性工程。几乎每一个压缩或优化的决策,都会像基因突变一样,在模型的行为、结构和效率上打下深刻且独特的烙印,最终共同塑
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | LLM优化RTL代码:在时序逻辑面前栽了跟头?—— 一项基于变形策略的实证研究
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能
LLM优化RTL代码:在时序逻辑面前栽了跟头?——一项基于变形策略的实证研究论文标题:RethinkingLLM-BasedRTLCodeOptimizationViaTimingLogicMetamorphosisarXiv:2507.16808[pdf,html,other]RethinkingLLM-BasedRTLCodeOptimizationViaTimingLogicMetamorp
- 深度学习超参数优化(HPO)终极指南:从入门到前沿
摘要:在深度学习的实践中,模型性能的好坏不仅取决于算法和数据,更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。本文是一篇关于超参数优化(HyperparameterOptimization,HPO)的综合性指南,旨在带领读者从最基础的概念出发,系统性地梳理从经典到前沿的各类优化方法,并最终落地于实用策略和现代工具。无论您是初学者还是资深从业者,都能从中获得宝贵的见解。第一部分:夯实基础——HPO的核心概念1
- MySQL 中如何优化 DISTINCT 查询:基于 Java 的实践与应用
喵手
数据库mysqljava数据库
全文目录:开篇语前言摘要简介概述1.使用索引优化2.限制选择字段3.使用`GROUPBY`替代`DISTINCT`核心源码解读Java代码示例:优化`DISTINCT`查询代码说明案例分析案例一:数据去重优化应用场景演示场景一:日志数据去重场景二:用户信息检索优缺点分析优点缺点类代码方法介绍及演示MySQLDistinctOptimization类测试用例main函数测试用例测试结果预期测试代码分
- TCYB_双层优化问题下进化算法的高效建模方法
爱看论文的小小马喽
算法
EfficientSurrogateModelingMethodforEvolutionaryAlgorithmtoSolveBilevelOptimizationProblems作者:HaoJiang,KangChou,YeTian,XingyiZhang,SeniorMember,IEEE,andYaochuJin,Fellow,IEEE动机/要解决的问题:上层问题的解决取决于相应下层问题的最
- KTO(Kahneman-Tversky Optimization)技术详解与工程实现
DK_Allen
大模型深度学习pytorch人工智能KTO
KTO(Kahneman-TverskyOptimization)技术详解与工程实现一、KTO核心思想KTO是基于行为经济学前景理论(ProspectTheory)的偏好优化方法,突破传统偏好学习需要成对数据的限制,仅需单样本绝对标注(好/坏)即可优化模型。其创新性在于:损失函数设计:将人类对"收益"和"损失"的非对称心理反应量化数据效率:无需构建偏好对(y_w>y_l),直接利用松散标注二、KT
- 语言模型 RLHF 实践指南(一):策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
在使用ProximalPolicyOptimization(PPO)对语言模型进行强化学习微调(如RLHF)时,大家经常会问:策略网络的动作概率是怎么来的?价值网络的得分是如何计算的?奖励从哪里来?损失函数怎么构建?微调后的旧轨迹还能用吗?这篇文章将以语言模型强化学习微调为例,结合实际实现和数学公式,深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络:如何计算动作概率?策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
- ffmpeg下编译tsan
泰勒朗斯
FFmpegffmpeg
如何在ffmpeg下编译tsan,如下配置:./configure\--prefix=/workspace/ffmpeg_gcu\--disable-stripping\--disable-optimizations\--disable-x86asm\--toolchain=gcc-tsan\--enable-pic\--enable-swscale\--enable-static\--enabl
- 粒子群算法的原理与实现示例
禺垣
人工智能算法粒子群算法群体智能优化算法
粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种基于群体智能的优化算法,由Kennedy和Eberhart于1995年提出,其灵感来源于鸟群觅食、鱼群游动等自然界中群体行为的协作与信息共享机制。该算法通过模拟群体中个体(粒子)的运动和信息交互,在解空间中搜索最优解,具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点,被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。一、算法
- SIGMOD论文解读|在自下而上优化中添加布隆过滤器
Gauss松鼠会
技术交流数据库gaussdbdatabase
6月22日至27日,2025ACMSIGMOD/PODS国际学术会议在德国柏林举行。25日,华为多伦多分布式调度和数据引擎实验室主任工程师TimothyZeyl受邀出席,就入选的《IncludingBloomFiltersinBottom-upOptimization》论文进行了解读该论文创新性地首次提出了在自下而上的优化器的基于成本的优化过程中添加布隆过滤器(BloomFilter)的技术。该技
- 动手学深度学习13.7. 单发多框检测(SSD)-笔记&练习(PyTorch)
scdifsn
深度学习笔记pytorchssd单发多框检测(SSD)目标检测mAP评价
以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:45SSD实现【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:13.7.单发多框检测(SSD)—动手学深度学习2.0.0documentation本节开源代码:…>d2l-zh>pytorch>chapter_optimization>ssd.ipynb单发多框
- ESP32-S3驱动RGB屏幕显示飘移问题
为什么驱动RGBLCD屏幕时出现偏移(显示画面整体漂移)?原因PCLK设置过高,PSRAM带宽跟不上。Listitem受写flash操作影响,期间PSRAM被禁用。配置方面提高PSRAM和flash带宽,设置flash为QIO120M,PSRAM为Octal120M。开启CONFIG_COMPILER_OPTIMIZATION_PERF。降低data_cache_line_size到32Byte。
- FPGA的开发流程
InnoLink_1024
FPGARTL设计Verilogfpga开发
FPGA(现场可编程门阵列)的开发流程是一个系统化的过程,涉及从设计构思到最终硬件实现的多步骤工作。以下以XilinxKintex-7系列FPGA为例,详细介绍典型的FPGA开发流程,涵盖设计、实现、验证和部署等阶段,力求清晰、全面且简洁。FPGA开发流程概述FPGA开发流程通常包括以下主要阶段:需求分析与架构设计RTL设计(硬件描述语言编码)功能仿真综合(Synthesis)实现(Impleme
- CppCon 2018 学习:Return Value Optimization
什么是“返回槽”?在C++或其他编译型语言中,返回槽(ReturnSlot)是编译器在调用函数时为其返回值提前分配的一块内存空间。函数执行完成后,它会把计算出来的返回值写入这块区域,然后控制权返回给调用者,调用者再从这块区域读取结果。举个简单例子:intapple(){return42;}intpear(){return1+apple();//apple返回42,pear返回43}这段代码你觉得看
- Python实现蚁群算法
闲人编程
pythonpython算法开发语言蚁群
目录蚁群算法的基本原理蚁群算法的步骤Python实现蚁群算法解决TSP问题解释举例说明蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的仿生算法,最早由MarcoDorigo在1992年提出。它是一种用于解决组合优化问题的概率算法,特别适用于解决旅行商问题(TSP)、路径规划等问题。蚁群算法的基本原理蚂蚁在寻找食物的过程中会在路径上留下信息素(pherom
- python源码编译安装和常见问题解决
运维天坑笔记
python开发语言linux
python编译安装1、下载源码包wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.9.10/Python-3.9.10.tgztar-zxfPython-3.9.10.tgzcdpython39/2、编译安装./configure--prefix=/usr/local/python39--enable-shared--enable-optimizationsmake
- 数字IC后端流程简述
roc-ever
芯片数字ic
1.设计输入目标:接收前端设计(如RTL代码和约束文件)的输出。工具:前端设计工具(如SynopsysDesignCompiler或CadenceGenus)。步骤:确保前端设计的RTL代码经过综合并生成了门级网表(Netlist)。收集约束文件(Constraints),如时序约束(SDC文件)、功率约束等。2.综合(Synthesis)目标:将高层次的RTL代码转化为门级网表。工具:Synop
- HOW - 图像加载自动优化方案
@PHARAOH
javaspring前端
文章目录前言next/image自动优化的实现原理1.图像请求通过ImageOptimizationAPI拦截2.根据设备屏幕密度自动调整图像尺寸3.自动格式转换(WebP/AVIF)4.CDN缓存与重用(在Vercel上)5.LazyLoading&优化加载顺序总结:自动优化是如何做到的生成的HTMLsrc设置:w=750&q=75的含义为什么要调整尺寸w?1.响应式设计需求2.节省带宽,避免加
- 第14章 内容革命:GEO驱动下的官网智能内容架构重塑
白雪讲堂
人工智能大数据
第14章内容革命:GEO驱动下的官网智能内容架构重塑14.2官网GEO优化的实践路径:从“展示橱窗”到“AI信源”在生成式AI成为主流信息获取工具的今天,企业官网的战略地位迎来前所未有的重塑时刻。不再是被动展示信息的静态页面集合,官网正迅速演变为企业知识资产的外化平台,是AI信息整合器主动抓取和引用的核心信息源。GEO(GenerativeEngineOptimization,生成式引擎优化)应运
- AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题
AI学长带你学AI
ai
AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题关键词:粒子群优化(PSO)、全局优化、工程问题、智能算法、参数调优摘要:本文以“鸟群觅食”为灵感来源,深入浅出地讲解粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法的核心原理,并通过机械结构轻量化设计的实战案例,展示其在复杂工程问题中的应用。文章从算法起源到数学模型,从代码实现到工程落地,层层拆解技术细节,帮助读者快速掌
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe