- 燥邪﹌干燥也是外邪
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课程总结:第六节一.含义凡致病具有干燥,收敛等特性的外邪称为燥邪。二.性质1.秋之主气2.干燥三.致病特点1.病机伤津(短时间内大量伤津才会耗气,若伤津量少,不足以耗气)2.症状表现出各种干燥症状3.病位体表-皮毛干枯,皮肤干燥,脱屑瘙痒肺-干咳无痰胃-胃中津液受损,饥不欲食大肠-大肠津液亏虚-肠燥便秘第六节课后思考题:燥邪有阴阳的区分吗?燥邪有阴阳之分,有凉燥和温燥的区别。两者主要区别:感受气候
- 实时流式计算
实时流式计算一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中,输入是持续的,可以认为在时间上是无界的,也就意味着,永远拿不到全量数据去做计算。同时,计算结果是持续输出的,也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高,同时一般是先定义目标计算,然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率,往往尽可能采用增量计算代替全量计算。KafkaStreamKafkaStream是
- 阿里云代理商:云计算如何推动人工智能与大数据的结合
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阿里云代理商阿里云服务器阿里云优惠券云计算阿里云人工智能
目录一、云计算为人工智能提供强大的计算资源1.海量计算能力2.多层次的数据处理能力二、云计算促进大数据与人工智能的融合1.数据存储与访问的灵活性2.大数据分析与AI模型训练的协同三、云计算的可扩展性推动AI与大数据的深度融合1.按需资源扩展与高效利用2.跨云平台协同工作四、云计算的AI服务简化大数据分析流程1.自动化机器学习平台2.智能化数据预处理与分析工具五、云计算与AI推动行业应用创新1.智能
- 帧率、码流与分辨率:视频技术核心概念详解及关系分析
关然
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在视频处理和流媒体领域,了解帧率、码流和分辨率对视频质量及存储需求至关重要。帧率决定了视频流畅度,分辨率影响清晰度和细节,而码流则关系到视频的压缩程度和质量。三者相互影响,需在实际应用中权衡。此外,DVR硬盘容量计算方法也与这些因素紧密相关。本篇内容将深入解析这些概念及其相互关系,并指导如何在不同需求下进行平衡和选择。1.帧率的定义及其对视频流畅度的影响在数字
- 《我们的过山车》
Hecate0523
上我们的过山车这一节课时,先让学生对前面六节内容有个回顾,然后借运用这些知识来开展过山车活动。活动开始中,我设计了一个让小朋友上台用动作语言来描述一下自己坐过山车的经历,一下子就引入了学生兴趣,还让通过看到的动作变化了解到学生已有的一些前知识,比如过山车有坡度变化和直线运动、曲线运动,以及过山车最后结束是直道并且有缓冲功能等。这些对于我们提出的设计内容有一定的铺垫。但是通过三个班发现的最重要一点是
- 纸板制造学习3·DOE实验(如正交试验)优化压力组合
xinzheng新政
制造学习
·DOE实验(如正交试验)优化压力组合DOE(DesignofExperiments,实验设计)是一种通过科学规划实验方案,系统分析多因素对结果影响的方法,正交试验是其核心工具之一。在纸板生产中,DOE可通过少量实验快速找到气缸压力、原纸克重等变量的最优组合,提升效率与质量。以下是简要科普:一、DOE的核心目标识别关键因素:确定哪些变量(如热板压力、原纸克重)对结果(如纸板厚度、粘合强度)影响最大
- 一个项目的带宽流量是如何计算的?
余很多之很多
思路汇总带宽
一个项目的带宽流量是如何计算的?项目业务量评估进行带宽流量计算之前,首先需要对项目的业务量进行评估和假设。本项目业务量假设预估:客户数:按上线时600万客户,首年底获客2000万计算,以后每年30%增长率计;业务指标投产时一年后三年后客户数600万2000万3380万接入网络带宽测算介绍带宽的单位是字节1Mb/s=(1024*1024)/8=131072Byte/s(字节)=131072/1024
- Paimon对比基于消息队列(如Kafka)的传统实时数仓方案的优势
lifallen
Paimon大数据数据库数据结构java分布式apache数据仓库
弊端:数据重复->优势:Paimon主键表原生去重原方案弊端(Kafka)问题:消息队列(Kafka)是仅支持追加(Append-Only)的日志流。当Flink作业发生故障恢复(Failover)或业务逻辑迭代重跑数据时,同样的数据会被再次写入消息队列,形成重复数据。影响:下游应用(如DWS层、ADS层或直接对接的BI报表)必须自己实现复杂的去重逻辑,这不仅消耗大量计算资源(“资源消耗至少增加一
- 光缆弹性模量计算_光纤光缆布线基础知识及系统设计
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光缆弹性模量计算
光纤作为高带宽、高安全的数据传输介质被广泛应用于各种大中型网络之中。由于线缆和设备造价昂贵,光纤大多只被用于网络主干,即应用于垂直主干子系统和建筑群子系统的系统布线,实现楼宇之间以及楼层之间的连接,目前也应用于对传输速率和安全性有较高要求的水平布线子系统。一、光纤1、光及其特性:1)光是一种电磁波可见光部分波长范围是:390~760nm(毫微米)。大于760nm部分是红外光,小于390nm部分是紫
- 区块链技术如何促进算力生态的发展?
VV- Wxiaoxwen
软件工程开源软件软件构建
区块链技术可通过优化共识机制、推动分布式算力发展、促进算力资源共享等方式,从提升效率、拓展应用场景、优化资源配置等方面促进算力生态的发展,具体如下:-优化共识机制提升算力效率:传统的工作量证明(PoW)共识机制依赖大量计算资源,能耗高且效率低。而权益证明(PoS)、委任权益证明(DPoS)等新型共识机制的出现,减少了对挖矿算力的依赖,能在保证安全性的前提下,大幅降低算力需求,提高能源利用效率,使区
- 样本量计算:配对样本定量资料——平均值法
今天介绍的是配对样本定量资料采用平均值法的样本量计算。先来看一下案例。一、案例为明确某种新的训练计划是否能显著提高运动员的100米短跑成绩,欲招募一批志愿者,分别记录运动员在进行新训练计划前后的100米短跑成绩(秒)。据早期研究,两配对样本差值的标准差为5秒,若接受新的训练计划前后的100米短跑成绩平均值差为3秒,问至少需要招募多少志愿者?运动员的100米短跑成绩属于连续性数据。经正态性检验,成绩
- SAM 图像分割算法计算物体表面积
loong_XL
深度学习图像CV算法SAM图像面积计算图像算法cv图像分割
参考:https://enpeicv.com/forum.php?mod=viewthread&tid=90&extra=page%3D1使用SAM算法进行图像分割,计算出分割图像有多少像素,然后根据像素数量计算实际面积局限:此方法适用于物体与参考物体一个平面内,如果物体在参考物体的前后立体位置,准确性可能不大好SAM安装及模型下载:https://github.com/facebookresea
- Redis 单线程的“天花板”与集群的必要性
未来并未来
redis数据库缓存
虽然Redis以其单线程模型(主要是处理请求的核心逻辑)带来了极高的性能和简洁性,但这并不意味着它没有瓶颈。CPU瓶颈:当业务逻辑复杂,或者Redis执行大量计算密集型操作(比如使用Lua脚本进行复杂处理)时,单个CPU核心可能成为性能瓶颈。内存瓶颈:单个Redis实例能使用的内存是有限的。当数据量巨大,单个实例无法容纳所有数据时,就需要分片存储。网络I/O瓶颈:虽然Redis使用I/O多路复用技
- 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)
#深度学习深度学习自然语言处理人工智能
在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000,整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些,Man与Woman会近一些,取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义:指把一个维数
- X86和ARM架构的优缺点?
心对元&鑫鑫
arm开发架构
x86和ARM是当前主流的两种处理器架构,分别主导不同领域(如PC/服务器和移动/嵌入式设备)。它们的优缺点对比如下:1.x86架构(Intel/AMD)优点:高性能:复杂指令集(CISC)设计,单条指令功能强大,适合高吞吐量计算。强大的单线程性能,尤其在浮点运算和多媒体处理(如视频编辑、游戏)。软件生态成熟:主导PC和服务器市场,兼容Windows、Linux等主流操作系统。支持大量专业软件(如
- 【大模型学习 | BLIP2原理】
九年义务漏网鲨鱼
人工智能深度学习语言模型多模态大模型
BLIP-2:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels目前(2023)的图文模型都是基于端到端训练方式,大规模的模型和数据集导致了在预训练过程需要的大量计算。作者提出一种从离线、梯度冻结的图像、语言模型中提升图文的预训练模型。为了联系两个不同模态预训练模型,作者提出一种使
- YUV420格式详解
lianghu666
嵌入式LinuxC/C++linux
以下从原理到实现逐步详解YUV420格式,结合Mermaid图表与C++代码,为音视频开发者提供系统指南。1.YUV420核心原理1.1采样结构与数据量原始像素Y分量全采样UV分量2x2降采样Y(亮度):全分辨率存储(每个像素独立)U/V(色度):每2x2像素共享一组UV值,水平和垂直分辨率减半数据量计算(8位深度)://计算YUV420图像字节数inty_size=width*height;//
- 口扫系统软件的架构设计流程
老猿的春天
三维c++口扫三维重建
[结构光图像流]↓解码结构光图案↓三角测量计算深度↓点云生成并去噪滤波↓实时配准/拼接(可选ICP/Odometry)↓网格重建(如MarchingCubes或BallPivoting)↓GPU显示(OpenGL/Open3D/VTK)
- 一个 new 操作耗时1秒?用原型模式,性能提升100倍!
java干货
Springboot原型模式
你是否也曾深陷在对象创建的性能泥潭,当new一个对象的成本极其高昂(例如,需要复杂的数据库查询、网络IO或大量计算),导致你的SpringBoot应用响应缓慢,资源消耗巨大?是时候用原型设计模式(PrototypeDesignPattern)来解脱了!这是一种创建型设计模式,它允许你通过复制现有的实例来创建新的对象,而不是从头开始创建,从而大幅提升性能和灵活性。在SpringBoot中,这个模式的
- 本地运行大型语言模型(LLM)的实践指南
yunwu12777
语言模型人工智能自然语言处理
技术背景介绍近年来,项目如llama.cpp、Ollama、GPT4All等的流行标志着在本地设备上运行大型语言模型(LLM)的需求日益增长。选择在本地运行LLM,至少有两个重要的好处:隐私和成本。隐私上,数据不需要发送到第三方,避免了商业服务条款的限制;成本方面,无需支付推理费用,尤其是对于那些需要大量计算的应用,如长时间的模拟和总结。核心原理解析在本地运行LLM,需要准备以下几个条件:开源LL
- 线程池中的线程数量设置为多少比较合适?
Mutig_s
java后端面试
影响因素影响线程数设定的因素,主要有CPU核心数、以及应用类型。CPU密集型应用CPU密集型应用主要是指需要大量计算资源的应用,常见类型包括:科学计算:气象模拟、流体动力学模拟。图形渲染:3D动画制作、电影特效渲染。密码学运算:区块链挖矿、数据加密。机器学习和人工智能:神经网络训练、深度学习。金融分析:量化分析、高频交易。图像和视频处理:视频编辑、编码解码。编译器和代码分析:代码编译、大型软件项目
- 网络模块尺寸多样导致的内存碎片
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在给网络换了编码器之后,出现了显存不足的报错,于是出现了两个问题,一个是为什么服务器上有5G的显存不可用,由于除了数据集之外,配置和模型相同的另一个设备上还有接近一半的占用,而这里显然高出了几G,所以先不解决这个问题,而是改模型的尺寸,如何调整使其符合当前的显存,由于编码之后使用3*3的卷积进行了通道的调整,想着改成1*1的显存会下降,因为从参数量计算上看后者的结果更小,但事实上相反,由于后者对应
- TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新
双囍菜菜
AI深度学习tensorflow架构
TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新文章目录TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新一、计算范式革命:从静态图到动态执行的深度架构剖析1.1静态计算图的编译优化体系1.2动态图模式的实现原理1.3混合执行模式的编译原理二、张量计算引擎的深度架构解析2.1运行时核心组件2.2计算图优化技术2.3分布式训练架构三、可微分编程范式的实现奥秘3.1自动微分系
- DGA(域名生成算法)
DGA1.介绍域名生成算法(DGA)是一个可以生成大量新域名的程序。网络犯罪分子和僵尸网络运营者会使用域名生成算法来频繁更改所使用的域名,从而花样翻新地发起各种恶意软件攻击。利用这项技术,黑客可以避开用于拦截特定域名和静态IP地址的恶意软件检测解决方案。2.黑客为什么使用域名生成算法?攻击者利用恶意软件来感染企业IT环境内的大量计算机或设备。通过使用命令和控制服务器(即C2服务器,通常也托管在被入
- Incremental Transformer Structure EnhancedImage Inpainting with Masking Positional Encoding笔记
毕设做完了吗?
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摘要:近年来,图像修复取得了重大进展。然而,恢复具有生动纹理和合理结构的损坏图像仍然具有挑战性。由于卷积神经网络(CNN)的感受野有限,一些特定方法只能处理常规纹理,同时失去整体结构。另一方面,基于注意力的模型可以更好地学习结构恢复的长程依赖性,但它们受到大图像尺寸推理的大量计算的限制。为了解决这些问题,我们建议利用一个额外的结构恢复器来促进图像的增量修复。所提出的模型在固定的低分辨率草图空间中,
- 革新引擎调校:第三代高精度爆震监测系统重塑性能边界
Triv2025
爆震监测系统CAN总线记录多核DSP处理数据分析引擎调校工业级防水气缸独立增益
在竞技级引擎调校领域,毫秒级的爆震信号决定成败。新一代PLEXKNOCKMONITORV3发动机爆震分析仪,爆震监测系统以多核DSP架构、气缸级动态分析及实时FFT技术,将振动信号转化为可视化数据图谱,为工程师提供超越传统阈值的诊断维度。一、核心突破▍纳米级振动捕获44kHz高频采样率精准抓取燃烧室压力波动专用音频DSP芯片实现背景噪声动态滤波(信噪比提升300%)▍三维爆震建模独创3D动态阈值算
- 大型企业终端管理五大困境
卓豪终端管理
网络服务器运维安全人工智能web安全
随着网络攻击的加剧和企业安全管理的要求提高,大企业在管理内部计算机时遇到到了数量大、难统一、通信安全难保障、管理资源消耗大、服务中断等难题。本文将逐一分析这5大困境,并为大企业提供走出困境的方法。困境一:终端数量大,分布松散大型企业,特别是那些有1万以上员工或1万台以上计算机要管理的时候,大量计算机往往分散在不同的网络、不同的物理位置、用户的计算机知识水平和使用习惯千差万别,桌面运维管理难度大。不
- 频谱显示中每个点的能量如何计算?
九层指针
单片机基础知识单片机
频谱显示中每个点的能量如何计算?一、问题背景在嵌入式系统中,尤其是基于STM32等微控制器的音频可视化项目中,实现一个跳动的音乐频谱是一个非常常见的需求。这类项目通常涉及音频信号的采集、处理和显示,最终通过LED、LCD或其他显示设备呈现出动态的频谱效果。在这些项目中,频谱显示中每个点的能量计算是一个关键环节。它决定了频谱的动态效果是否自然、流畅,以及是否能够准确反映音频信号的频率分布。理解能量的
- PyTorch 是一个 Python 包,提供两个高级功能:具有强大 GPU 加速的张量计算(如 NumPy);基于基于磁带的 autograd 系统构建的深度神经网络;
struggle2025
python神经网络开发语言pytorchC++
一、软件介绍文末提供程序和源码下载PyTorch是一个Python包,提供两个高级功能:具有强大GPU加速的张量计算(如NumPy);基于基于磁带的autograd系统构建的深度神经网络;您可以在需要时重复使用自己喜欢的Python包(如NumPy、SciPy和Cython)来扩展PyTorch。二、在粒度级别上,PyTorch是一个由以下组件组成的库:在粒度级别上,PyTorch是一个由以下组件
- 微信小程序实现睡眠质量计算
蒜鸟小窝
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微信小程序睡眠质量评估工具实现指南先贴上一个具体的实现图片示例如下:一、项目概述本文将详细介绍如何实现一个微信小程序睡眠质量评估工具,通过用户输入的入睡时间、醒来时间和觉醒次数,计算睡眠时长并评估睡眠质量。这个工具可以帮助用户了解自己的睡眠状况,提供相应的健康建议。二、实现步骤1.创建小程序项目首先,使用微信开发者工具创建一个新的小程序项目,选择合适的目录和项目名称。2.页面结构设计在pages目
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1