[贪夜教程]易语言如何取出指定文本

UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS liferecords LLM 语言模型人工智能自然语言处理
UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界 2401_83550420 chatgpt4.0 chatgpt chatgpt 人工智能 AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
AI大模型学习：开启智能时代的新篇章游向大厂的咸鱼人工智能学习
随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
【循环神经网络rnn】一篇文章讲透 CX330的烟花 rnn 人工智能深度学习算法 python 机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN）等算法结
ChatGPT神技：AI成为你的编程良友 2401_83481083 chatgpt4.0 chatgpt chatgpt 人工智能 AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技：AI成为你的编程良友近年来，人工智能技术的发展迅猛，ChatGPT作为其中一项创新技术，正逐渐走进我们的生活。在编程领域，AI不仅可以助力我们提高效率，还能成为我们的良友，帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型，能够理解输入的文本并生成
智合同如何助力建筑行业合同智能化管理智合同（小智）合同智能应用 AI技术降本增效提质人工智能自然语言处理知识图谱深度学习大数据
#建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术，为企业提供专业的合同相关的智能服务。其主要服务包含：合同智能审查、合同要素智能提取、合同版本对比、合同智能起草、ICR智能识别、合同履约追踪、文本一致性对比、广告审查、合同范本库等服务。智合同在助力建筑行业合同智能化管理方面具有显著的优势。首先，智合同利用A
GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析 AIzmjl GPT 生态遥感大数据 gpt gee 灾害预警水体湿地遥感
随着遥感技术的快速发展，云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据，我们能够实时获取灾害发生地的影像信息，为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时，在水体与湿地监测方面，遥感云大数据也发挥着重要作用，帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来，GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果，其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
自然语言处理概念以及发展黑夜照亮前行的路自然语言处理
自然语言概念总结自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是计算机科学领域与人工智能领域的一个重要方向，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理旨在帮助计算机理解和处理自然语言，使计算机能够像人类一样处理和生成语言。从概念上讲，自然语言处理融合了语言学、计算机科学和数学等多学科的知识。它并不仅仅是一般地研究自然语言，而是侧重
什么是分布式搜索引擎罗彬桦分布式搜索引擎搜索引擎分布式
什么是分布式搜索引擎搜索引擎所谓搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。分布
自然语言处理（NLP）技术的概念及优势刘小董学习心得自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的形式和含义。NLP技术的优势包括：实现人机交互：NLP技术可以使计算机与人类之间实现自然的语言交互，使人们可以通过语音识别、语义理解等方式与计算机进行交流。大规模文本处理：NLP技术可以对大规模文本进行自动化处理和分析，提取关键信息和知识，从而实现文本分类、情感分析、信息检索等任务。自动化翻译：N
大型语言模型RAG（检索增强生成）：检索技术的应用与挑战 in_tsz 语言模型人工智能自然语言处理
摘要检索增强生成（RAG）系统通过结合传统的语言模型生成能力和结构化数据检索，为复杂的问题提供精确的答案。本文深入探讨了RAG系统中检索技术的工作原理、实现方式以及面临的挑战，并对未来的发展方向提出了展望。随着大型预训练语言模型（LLMs）如GPT-3和BERT的出现，自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。然而，这些模型在处理知识密集型任务时仍存在局限性，特别是在需要最新或特定领域知识的情况下
AI人工智能小程序系统开发修行者对666 安卓gradle android adb
开发AI人工智能小程序系统需要以下步骤：1.确定需求：了解客户对人工智能小程序的期望，并分析系统的实际应用场景。2.设计架构：选择合适的技术框架和人工智能算法，进行小程序系统架构的设计。3.数据采集和处理：收集必要的数据，并进行预处理和特征提取，为人工智能算法提供支持。4.开发算法模型：根据需求和设计，开发相应的算法模型，如自然语言处理、图像识别等。5.实现小程序功能：将算法模型集成到小程序系统中
NLP技术小天才dhsb 网络其他
自然语言处理（NLP）技术可以应用在多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类等。以下是几个例子：1.机器翻译：NLP技术可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译就是应用了NLP技术，它可以将英语的文本翻译成其他语言，如法语、西班牙语等。2.情感分析：NLP技术可以分析文本中的情感倾向。例如，通过分析社交媒体上用户的评论和推文，可以判断用户对某个产品或事件的情感态度是正面的、负面的
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第八十二期】Tue, 5 Mar 2024 hitrjj LLM NLP Papers 人工智能自然语言处理 NLP 预训练模型文本摘要情绪识别推理训练
AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue,5Mar2024(showingfirst100of175entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersKey-Point-DrivenDataSynthesiswithitsEnhancementonMathematicalReasoningAut
Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型 Jiang_Immortals 人工智能自然语言处理 transformer bert
Transformer、BERT和GPT都是自然语言处理领域的重要模型，它们之间有一些区别和联系。区别：架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于Transformer架构的双向编码模型，用于学习上下文无关的词向量表示。GP
大语言模型可信性浅谈 MarkHD 语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型可信性的研究摘要：随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在自然语言处理领域的应用越来越广泛。然而，大语言模型的可信性一直是人们关注的焦点。本文将从多个维度探讨大语言模型的可信性问题，包括模型性能、数据质量、隐私保护等方面，并提出相应的解决方案。一、引言大语言模型是指能够处理大规模文本数据的深度学习模型，如BERT、GPT等。这些模型在自然语言处理任务中取得了显著的成果，包括文本分类、情感
ChatGPT介绍程序媛9688 gpt
ChatGPT概述ChatGPT是一种前沿的大型语言模型（LargeLanguageModel,LLM），由人工智能研究组织OpenAI研发并推出。它基于Transformer架构，这是一种在自然语言处理（NLP）领域取得突破的深度学习方法。通过在海量的互联网文本数据上进行预训练，ChatGPT获得了强大的语言理解和生成能力。语言理解能力ChatGPT能够理解和分析复杂的自然语言文本。无论是用户提
Python中的自然语言处理和文本挖掘 api77 电商api api python 自然语言处理 easyui 开发语言网络前端 java
在Python中，自然语言处理（NLP）和文本挖掘通常涉及对文本数据进行清洗、转换、分析和提取有用信息的过程。Python有许多库和工具可以帮助我们完成这些任务，其中最常用的包括nltk（自然语言处理工具包）、spaCy、gensim、textblob和scikit-learn等。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Python和nltk库进行基本的自然语言处理和文本挖掘。安装必要的库首先，确保你
Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现肆十二 Pytorch语法 transformer 深度学习人工智能
Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现关注B站查看更多手把手教学：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本结构介绍Transformer结构是近年来自然语言处理（NLP）领域的重要突破，它完全基于注意力机制（AttentionMechanism）来实现，克服了传统RNN模型无法并行计算以及容易丢失长距离依赖信息的问题。Transformer
【探索AI】四：AI（人工智能）自然语言处理（NLP）美少女战士1@ 学习笔记 AI 人工智能自然语言处理
自然语言处理（NLP）的概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是一门交叉学科，涉及人工智能、计算机科学和语言学等领域，旨在让计算机能够理解、分析、生成和处理人类语言。NLP技术致力于使计算机能够与人类以自然语言进行交流，从而实现更加智能、便捷的人机交互。在自然语言处理中，常见的任务包括但不限于：文本分类：将文本按照预定义的类别进行分类，如垃圾邮件分类、新闻分
ChatGPT 4.0：革新文献检索与推荐体验 chatgpt
ChatGPT4.0：革新文献检索与推荐体验随着信息时代的到来，学术文献的数量急剧增加，如何快速而准确地检索到所需的文献，以及发现潜在有价值的研究，成为了学术界的一大挑战。ChatGPT4.0作为最新一代的自然语言处理模型，不仅在文献检索方面展现出强大的能力，更是在文献推荐领域发挥着越来越重要的作用。文献检索：精准、快速、深入ChatGPT4.0在文献检索方面的优势主要体现在三个方面：精准性、速度
Phoncent：开启AI创作与学习的新时代庄泽峰人工智能 gpt AIGC AI写作
随着人工智能技术的飞速发展，我们生活中的许多方面都正在经历着深刻的变革。在这个大背景下，Phoncent平台的出现，无疑为我们提供了一个全新的、一站式的AI创作与学习体验。Phoncent的核心优势在于其深度整合了GPT技术。GPT，作为一种先进的大型语言模型，已经在自然语言处理领域展现出了惊人的能力。它能够理解并生成人类语言，为我们提供了与机器进行自然、流畅交流的可能性。在Phoncent平台上
深度学习的进展 CuiXg 深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得显著进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等方面实现了突破性进展。方向一：深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念，涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
Attention注意力机制 xieyan0811
网上的文章总把Attention注意力机制和Transformer模型结合来讲，看起来非常复杂。实际上Attention不仅作用于自然语言处理领域，目前已是很通用的技术。本篇来看看Attention的原理，以及在各个领域的典型应用。原理越来越多的模型用到注意力机制，它已成为与全连接，卷积，循环网络同等重要的技术。简单地说，当人观察图片时，一般先扫一眼，确定大概信息，然后聚焦在图中的重要区域，这个区
掌握Python编程与ChatGPT的强强联手：开启人工智能助手新时代快乐非自愿 python chatgpt 人工智能
本文将介绍如何利用Python编程语言和ChatGPT技术实现强强联手，以打造功能强大的人工智能助手。我们将探讨Python编程在ChatGPT应用中的重要性，并展示如何利用Python与ChatGPT共同构建一个智能对话系统。最后，我们将探讨如何将这一技术应用于实际场景，为用户提供高效、实用的解决方案。随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）已经成为当今科技领域的热点。在众多NLP技术
探索卷积神经网络的奇妙世界-JSP hkmaike cnn 人工智能神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）是一种深度学习模型，被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它的特殊结构使得它在处理具有空间结构的数据时表现出色。本文将深入介绍卷积神经网络的原理、应用和未来发展方向。卷积神经网络的基本结构卷积神经网络的核心是卷积层（ConvolutionalLayer）。卷积层通过滤波器（Filter）在输入数据上进行滑动
【人工智能学习思维脉络导图】 AK@ 人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）自然语言处理
合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具 Komorebi_9999 知识图谱问答系统自然语言处理
下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具：1.知识图谱构建技术/工具：Neo4j或ArangoDB（图数据库）RDF2Neo（将RDF数据导入Neo4j的工具）D2RQ（将关系型数据库转化为SPARQL端点）模型算法：资源描述框架（RDF）Web本体语言（OWL）2.自然语言处理（NLP）技术/工具：spaCy（用于文本处理、词性标注、命名实体识别等）NLTK或HuggingF
【无标题】 Komorebi_9999 知识图谱问答系统自然语言处理
要构建一个基于知识图谱的问答系统，你需要进行以下工作：知识图谱构建：数据采集：从各种来源（如公开数据库、API、网页等）收集与你的领域相关的数据。数据清洗和预处理：清洗数据，去除重复、错误或不相关的信息，对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取：从数据中识别出实体（如人、地点、概念等）和它们之间的关系。构建图谱：将实体和关系组织成图谱结构，通常使用图数据库来存储。自然语言处理（NLP）：分
人工智能出海业务：快速发展的新趋势金鸣识别人工智能 ocr 图像处理机器学习目标检测神经网络视觉检测
随着全球人工智能技术的持续进步和应用领域的不断拓展，人工智能在海外市场的出海业务正呈现出蓬勃发展的势头。从美国硅谷到中国北京中关村，从欧洲伦敦到新加坡科技园，越来越多的人工智能企业纷纷将目光投向海外，寻求更广阔的市场空间和更多的商业机会。人工智能技术的快速发展为企业的出海提供了有力支撑。人工智能在图像识别、自然语言处理、智能驾驶等领域取得了显著进展，为企业走出国门打下了坚实基础。越来越多的人工智能
Spring中@Value注解，需要注意的地方无量 spring bean @Value xml
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 JavaScript canvas
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 java jvm jsp 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 calendar getinstance
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 android Context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 by distinct
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 mac opration vi
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 ios iOS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 c language malloc
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Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
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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 =
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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
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Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle java sql
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

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