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AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AIGCai
GPT-4在AIGC中的微调技巧:让模型更懂你的需求关键词:GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要:AIGC(人工智能生成内容)正在重塑内容创作行业,但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”,或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比,从微调的底层逻辑讲到实战技巧,带你掌握让GPT-4“更懂
- AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCchatgptai
AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
- 在Ubuntu24.04搭建VLLM, SGLang 和 LangChain环境
小熊冲!冲!冲!
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在Ubuntu24.04搭建VLLM,SGLang和LangChain环境[!NOTE]概述整片文章是笔者的回忆(白天忙碌了一天,晚上进行的总结),所以有些地方的描述可能有误差,本文更多的是大体方向问题,细节步骤不是本文的重点,见谅!!!如何安装Ubuntu24.04制作启动U盘,作者使用的是rufus.exe工具下载Ubuntu24.04的ISO镜像使用rufus.exe工具刷入Ubuntu22
- ChatGPT还不能写小说吗?
刘若愚
最近,ChatGPT大热,据说可以写论文,编故事,好像无所不能。于是,我给它出了个题目:写一篇5万字的科幻小说。人物:刘若愚,化学家;刘子琪,大律师;仔仔,刘子琪的宠物猫;周金凝,医生;刘泽余,大侦探;赵政淇,程序猿;杰夫(Jeff)机器人它给我的回答是:我很抱歉,我是一个AI语言模型,无法写出如此长篇的小说。但我可以为您提供一些写作灵感和指导:确定故事背景和时间线:在科幻小说中,背景和时间线非常
- 如何从模型返回结构化数据
努力学习agent
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with_structured_output()方法支持此方法的模型ProviderToolcallingStructuredoutputJSONmodeLocalMultimodalPackageChatAnthropic✅✅❌❌✅langchain-anthropicChatMistralAI✅✅❌❌❌langchain-mistralaiChatFireworks✅✅✅❌❌langchain
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注:本文是Langchain框架的学习笔记;不是教程!不是教程!内容可能有所疏漏,欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记,分享我的学习心得和实践经验。前言在构建基于大语言模型的应用时,文档处理是一个至关重要的环节。无论是构建RAG(检索增强生成)系统,还是进行知识库问答,我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。Langchain提供了强大的文档加载和处理功能,支持多种文件格式,并提
- Langchain学习笔记(十二):Memory机制与对话管理
zhangsan0933
LangChainlangchain学习笔记
注:本文是Langchain框架的学习笔记;不是教程!不是教程!内容可能有所疏漏,欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记,分享我的学习心得和实践经验。前言在构建智能对话系统时,记忆功能是至关重要的。想象一下,如果每次与AI对话都像第一次见面一样,无法记住之前的交流内容,这样的体验将是多么糟糕。LangChain的Memory机制正是为了解决这个问题而设计的,它让AI能够"记住"对话历史,从而提供更加
- 【20年架构师韩艳威整理】CentOS Stream10磁盘管理第4章
韩公子的Linux大集市
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文章目录优化细化1:磁盘识别与扫描(增强版)优化细化2:GPT分区高级操作优化细化3:文件系统优化参数优化细化4:LVM元数据管理优化细化5:LVM高级扩容技巧优化细化6:LVM快照管理优化细化7:LVM精简配置优化细化8:故障处理与恢复优化细化9:性能监控与调优优化细化10:安全与权限管理终极操作对比表:普通分区vsLVM灾难恢复检查清单以下是对CentOSStream10中BashShell磁
- ChatGPT 嵌入 IDE:代码生成、调试一步到位!
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当ChatGPT与IDE(集成开发环境)深度融合,开发领域正迎来颠覆性变革。这种结合不仅让代码生成从繁琐的手动编写转变为智能辅助下的高效创作,更将调试过程化繁为简,实现开发全流程的无缝衔接。本文将从开发效率革新、代码质量提升、调试模式重构、学习曲线优化以及未来挑战与机遇五个维度,详细剖析ChatGPT嵌入IDE的具体价值与实践场景,为开发者呈现这一技术融合带来的全新工作模式。在软件开发的历史长河中
- LangChain specific default response
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题意:LangChain特定的默认响应问题背景:usingLangChainandOpenAI,howcanIhavethemodelreturnaspecificdefaultresponse?forinstance,let'ssayIhavethesestatement/responses使用LangChain和OpenAI时,如何让模型返回特定的默认响应?例如,假设我有如下的陈述/响应:St
- 使用中转API调用OpenAI大模型的指南
引言近年来,人工智能(AI)技术的飞速发展使得各种大模型(如GPT-4)在自然语言处理领域表现出色。然而,中国用户访问OpenAI的API时经常会遇到网络限制问题。本文将介绍如何通过中转API地址(http://api.wlai.vip)调用OpenAI的大模型,并提供示例代码以供参考。使用中转API调用OpenAI大模型步骤一:安装所需的Python库首先,确保你已安装了openai库。可以通过
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文章目录摘要引言:技术融合催生的教育新范式第一章:Qwen3+LangChain+Agent架构的核心能力与优势1.1Qwen3模型:专为复杂推理打造的“智能大脑”1.2LangChain框架:构建智能体的“灵活骨架”1.3Agent智能体:自主解决问题的“执行中枢”1.4部署与成本优势第二章:在数学教育中解决的关键问题2.1从“答案”到“过程”:深度解析与分步式辅导2.2千人千面:实现高度个性化
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2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告执行摘要本报告基于2025年最新数据,深度分析当前最顶尖的5个已发布大语言模型:KimiK2(月之暗面)、Claude3.5Sonnet、GPT-4o、Gemini2.5Pro、DeepSeekR1,从技术架构、成本效益、性能表现、适配场景等多个维度进行全面对比。核心发现KimiK2:中文优化最强,超长上下文处理能力突出,本土化程度最高Claude3.5
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环境配置与TechGPT2配置相同:TechGPT2部署-CSDN博客。模型下载步骤如下。sudoaptupdatesudoaptinstallgit-lfs-ygitlfsinstall学术加速并克隆模型代码库。source/etc/network_turbogitclonehttps://github.com/neukg/TechGPT-3.0.git禁用smudge,防止clone过程中拉大
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优化提示内容生成技术框架:提示工程架构师的坚实后盾引言背景:大语言模型时代的“提示瓶颈”当GPT-4、Claude3、Gemini等大语言模型(LLM)的参数规模突破万亿、上下文窗口扩展至百万token时,一个矛盾逐渐凸显:模型能力的跃升与提示质量的滞后,正在成为制约AI应用落地的核心瓶颈。2023年斯坦福大学的研究显示,在企业级LLM应用中,70%的功能故障源于提示设计缺陷——或因指令模糊导致输
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LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心,主要由大语言模型(LLM)、工具集(Tools)、提示模板(PromptTemplate)、规划器(Planner)、执行器(Executor)和反馈机制六大组件构成。这些组件通过协同工作,实现从用户输入解析到最终结果输出的完整决策流程。
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LangChain文档加载器的接口设计与多种格式解析源码深度解析一、文档加载器概述1.1文档加载器的作用与定位LangChain文档加载器(DocumentLoaders)是整个框架中负责数据输入的核心组件,其主要作用是从不同来源(本地文件、网络资源、数据库等)读取原始文档,并将其转换为LangChain可处理的Document对象格式。在实际应用中,无论是构建问答系统、知识图谱,还是进行文本摘要
- Claude 4深夜爆更:OpenAI都沉默了,这才是AI的天花板!
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“凌晨上线,不打招呼,一上线就是王炸。”2025年5月,一场没有任何预热的更新,Claude4系列在深夜悄悄炸翻了整个AI圈——这不是一次普通的版本升级,而是一次AI军备竞赛的彻底反转!谁能想到,一次更新就让Claude碾压全场?就在大家还沉浸在GPT-4.5的“小步快跑”时,Anthropic直接把Claude4系列一口气拉到:•Claude4.0正式登场•Claude4.1/Opus智力超越G
- Python面向对象编程入门:从类与对象到方法与属性
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一、ChatGPT接入微信:ChatGPT接入微信ChatGPT近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网,可以写代码、改论文、讲故事,几乎无所不能,这让人不禁有个大胆的想法,能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人,可以在与好友对话中给出意想不到的回应,而且再也不用担心女朋友影响我们打游戏工作了。GitHub:https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-w
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- AI技术落地的综合实战经验报告,结合最新行业案例、代码示例及可视化图表,系统阐述AI在开发提效、算法优化与行业应用中的实践路径。
一、自动化开发革命:从代码生成到低代码架构1.1自然语言转代码(NL2Code)实战技术架构基于GPT-4/Codex的代码生成器实现以下流程:graphTDA[自然语言输入]-->B(GPT-4/Codex解析)B-->C{代码解析器}C-->D[Python/Java/SQL]C-->E[测试用例]D-->F[代码质量检测]F-->G[可执行程序]典型场景:数据清洗函数生成python#输入提
- 生成式引擎优化(GEO)在 Google Gemini 中的实践与探索
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2025年,生成式AI(如GoogleGemini、ChatGPT、DeepSeek)已占据全球63%的互联网用户信息获取入口。用户行为从"浏览多个网页"转向"直接获取AI生成的精准答案",这一转变使传统SEO(搜索引擎优化)面临失效风险——即使内容优质,若未被AI模型识别为"可信信源",仍可能被淹没在信息洪流中。在此背景下,生成式引擎优化(GEO,GenerativeEngineOptimiza
- Java AI面试实战:Spring AI与RAG技术落地
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JavaAI面试实战:SpringAI与RAG技术落地面试现场:AI技术终面室面试官:谢飞机同学,今天我们聚焦JavaAI应用开发,重点考察SpringAI和RAG技术栈。谢飞机:(兴奋地)面试官好!我可是AI达人!ChatGPT、Midjourney我天天用,SpringAI这新框架我也研究过!第一轮:SpringAI基础面试官:请详细描述SpringAI的核心组件及PromptTemplate
- 详细指南:如何使用WildCard升级到ChatGPT 4.0
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1.了解ChatGPT自从ChatGPT3.5发布以来,它便吸引了无数人的注意。今天我们要聊的,是它的继任者——ChatGPT-4.0。1.1什么是ChatGPT-4.0?ChatGPT-4.0是由OpenAI研发的一款先进的人工智能语言模型。相比于其前任,它在自然语言的理解和生成上,有了更进一步的提升。想象一下,这个模型能更流畅地对话,理解复杂问题,并且在执行各种任务时都能提供更精准的答案。从信
- WildCard野卡停服倒计时!国内升级ChatGPT Plus的最稳替代方案
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近日,WildCard野卡因"监管合规调整"及"上游政策变化"宣布自7月12日起全面停服,官网、App及客服系统悉数下线,用户充值、提现功能被永久封锁。尽管卡内余额仍可暂时用于订阅Netflix、Spotify等服务,但平台未来走向不明,引发用户对资金安全的广泛担忧。这场突如其来的变故,再次凸显选择合规、稳定服务的重要性。WildCard停服背后:合规风险成企业服务"隐形炸弹"WildCard曾以
- WildCard野卡之后,我们如何解决ChatGPT Plus充值订阅难题?一份深度评测与备选方案
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一、问题的出现:一个开发者工具链的“单点故障”兄弟们,今天这个消息,相信不少人都感同身受。我一直依赖的WildCard平台,刚刚宣布永久暂停服务。这不仅仅是一个工具的消失,更是我们许多人工作流中一个关键节点的“单点故障”。对于我们开发者来说,ChatGPTPlus早已是深度绑定的生产力工具:无论是辅助编码、调试,还是作为架构设计的“陪练”,它的重要性不言而喻。续费渠道的中断,意味着下个月的工作效率
- Language Models are Few-Shot Learners: 开箱即用的GPT-3(三)
新兴AI民工
深度网络/大模型经典论文详解语言模型gpt-3人工智能
Result前面的两个部分介绍了背景,模型的情况和一些测试的方法,这一章就是展示各种尺寸的模型,包括175B的GPT-3在各种任务下的测试情况了。power-law第三章一上来,就用了14不同尺寸的模型来验证这个cross-entropy的线性提升与模型尺寸的指数关系(从最小的100000个参数,一只上升到175B的GPT-3,从10的5次方一直测试到10的11次方),从更大的尺度上来验证这个结论
- LangChain:大模型时代的开发利器
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Python大模型应用全栈实战langchain人工智能python
文章目录什么是LangChain?深入解析其核心理念与组件1.模型(Models)2.提示(Prompts)3.链(Chains)4.索引(Indexes)5.记忆(Memory)6.工具(Tools)7.代理(Agents)LangChain在大模型应用中的核心地位与典型场景核心地位:连接、抽象、赋能典型应用场景:LangChain如何赋能实际业务结语:拥抱LangChain,构建大模型应用的未
- 阿里开源Qwen3-Coder,编程大模型进入高效时代
未来智慧谷
开源Qwen3-Coder
7月23日凌晨,阿里云宣布全面开源其最新AI编程大模型Qwen3-Coder,迅速引发全球开发者关注。该模型在多项编程能力测试中刷新开源模型纪录,并在Agent任务规划、工具调用等关键场景中超越GPT-4.1等闭源模型,达到与当前顶尖编程模型Claude4相近的水平。技术架构与性能突破Qwen3-Coder采用混合专家(MoE)架构,总参数量达480B,但实际激活参数仅35B,在保证性能的同时显著
- 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