- JVM 内存模型深度解析:原子性、可见性与有序性的实现
练习时长两年半的程序员小胡
JVM深度剖析:从面试考点到生产实践jvmjava内存模型
在了解了JVM的基础架构和类加载机制后,我们需要进一步探索Java程序在多线程环境下的内存交互规则。JVM内存模型(JavaMemoryModel,JMM)定义了线程和主内存之间的抽象关系,它通过规范共享变量的访问方式,解决了多线程并发时的数据一致性问题。本文将从内存模型的核心目标出发,详解原子性、可见性、有序性的实现机制,以及volatile、synchronized等关键字在其中的作用。一、J
- 5G-RAN与语义通信RAN
一去不复返的通信er
智简网络&语义通信5G人工智能语义通信
1️⃣RAN协议栈与TCP/IP五层协议栈的对应关系a.物理层(TCP/IP)↔PHY(RAN)对应关系:5GNRRAN的物理层直接对应TCP/IP的物理层。功能对比:TCP/IP物理层:负责比特流的物理传输,如通过电缆、光纤或无线介质传输信号。RAN物理层:处理无线信号的调制、编码、信道估计和传输(如OFDM、LDPC编码)。在5GNR中,物理层负责将数据映射到无线信道(如PDSCH、PUSCH
- Effective C++ 条款10:令operator=返回一个reference to *this
君鼎
C++c++
EffectiveC++条款10:令operator=返回一个referenceto*this核心思想:赋值操作符(operator=)应始终返回当前对象的引用(*this),以实现连锁赋值并保持与内置类型一致的语义。⚠️1.问题场景:违反连锁赋值语义classWidget{public:voidoperator=(constWidget&rhs){//错误:返回voidvalue=rhs.val
- 企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱
南七小僧
AI技术产品经理网站开发人工智能数据库知识图谱人工智能
如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性,特别是针对企业规模的检索增强生成(RAG)。看看海外人工智能企业Writer是如何利用知识图谱增强企业级RAG。要点概要:矢量数据库高效存储数据,但缺乏上下文和关联信息。图数据库优先考虑数据点之间的关系,受益于关系结构。知识图谱在语义存储方面表现出色,由于其能够编码丰富的上下文信息,
- BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中,通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤,因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息(或选择合适的工具)以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中,我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一,即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索(稠密向量densevect
- 【速通RAG实战:进阶】16、AI生成思维导图全技术解析
无心水
速通RAG实战!解锁AI2.0高薪密码人工智能AI思维导图知识图谱markmap-jsQwen-long模型CSDN技术干货
一、AI生成思维导图的底层技术逻辑(一)知识结构化的核心流程AI生成思维导图的本质是非结构化文本到结构化知识图谱的转化,其技术流程可拆解为五大核心环节:1.语义解析与实体抽取多模态输入处理:支持文本(Markdown/Word/PDF)、语音(会议录音)、手写笔记(图片OCR)等多形式输入,通过TesseractOCR识别图片文字,Whisper处理语音流。实体识别技术栈:#中英文混合实体识别示例
- 【绪论】两万字长文——深度解析24种软件系统架构风格
深度解析软件系统架构风格软件架构风格(ArchitecturalStyle)是描述软件系统组织方式的高层范式,它定义了系统的结构元素及其交互模式、约束条件和语义。选择合适的架构风格是系统成功的关键,它决定了系统的可扩展性、可维护性、性能、可靠性、部署复杂度和团队协作方式。从经典的分层架构到前沿的量子计算架构,架构风格的演进反映了软件工程应对复杂性、分布式、实时性和智能化需求的持续探索。掌握这些风格
- 前端面试题
大大。
前端vue.jsjavascript
HTML5的新特性和CSS3的新特性引入了一系列语义化标签使文档结构更加清晰(header,nav,aside,article,footer,section),多媒体支持video,audio,Canvas绘图div上下居中对齐的几种方式第一种:flex布局display:flex;justify-content:center;/*水平居中/align-items:center;/垂直居中/第二种
- Flink Checkpoint 状态后端详解:类型、特性对比及场景化选型指南
ApacheFlink提供了多种状态后端以支持Checkpoint机制下的状态持久化,确保在故障发生时能够快速恢复状态并实现Exactly-Once处理语义。以下是几种常见状态后端的详细介绍及其对比情况,以及不同场景下的选型建议:1.MemoryStateBackend(内存状态后端)描述:MemoryStateBackend将状态数据存储在TaskManager的JVM堆内存中,并在Checkp
- 表征学习:机器认知世界的核心能力与前沿突破
大千AI助手
人工智能#OTHERPython学习人工智能机器学习神经网络表征学习RL特征工程
一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- AIGC领域MCP模型上下文协议:数据处理的新方案
AI大模型应用工坊
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AIGC领域MCP模型上下文协议:数据处理的新方案关键词:AIGC、MCP模型、上下文协议、多模态数据处理、动态上下文管理、长序列建模、语义连贯性摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的快速发展,多模态生成、长文本创作、跨场景对话等任务对上下文管理提出了更高要求。传统上下文处理方案因碎片化、语义断层、动态适应性差等问题,难以满足复杂场景需求。本文聚焦AIGC领域的MCP(Multi-Conte
- 设计自己的小传输协议 导论与概念
charlie114514191
网络编程Qt深入研究笔记c++qt通信协议网络协议设计
设计自己的小传输协议导论与概念1:聊一聊协议头设计早在《TCP/IP详解》中的第一句话中,我们就知道协议的含义是这样的:协议是通信双方共同遵守的一套规则,提供格式定义、语义解释等,使不同设备或软件能够正确交换信息。但是,就像我们的写邮件,需要有一定的格式,告知首发地址,收信人和送信人一样,我们的网络协议一样要有协议头,来告诉我们解析收发程序如何正确的收发包。网络协议常使用分层封装,每一层都在数据上
- 【Python】Python+sentence-transformers框架实现相似文本识别
宅男很神经
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第一章:文本相似度与语义表示概述在深入sentence-transformers框架之前,我们首先需要对文本相似度计算及其背后的核心概念——语义表示,有一个清晰且全面的理解。这构成了后续所有讨论的基础。1.1什么是文本相似度?1.1.1定义与重要性文本相似度(TextSimilarity)是指衡量两段文本(可以是词、短语、句子、段落或整个文档)在意义或内容上相近程度的指标。这种相近可以是字面上的(
- 云鲸智能嵌入式面试及参考答案
大模型大数据攻城狮
selectepollRTOS系统高电平用户态cache一致linux内存
目录指针函数和函数指针的区别是什么?请介绍构造函数和析构函数的相关内容。请详细说明C++虚函数的相关知识。请详细说明C++智能指针的相关知识。new和malloc的区别是什么?volatile关键字的含义是什么?C和C++混合编译时,为什么需要头文件?其底层实现原理是什么?堆和栈的区别是什么?除了堆和栈,还有哪些存储区?请详细说明C++内存管理的相关知识。Linux内存泄露检测工具的实现原理是什么
- Linux: 为什么不应该在内核代码中使用 volatile ?
JiMoKuangXiangQu
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文章目录1.前言2.背景3.为什么不应该在内核代码中使用volatile?4.参考资料1.前言限于作者能力水平,本文可能存在谬误,因此而给读者带来的损失,作者不做任何承诺。2.背景本文基于Linux内核文档Whythe“volatile”typeclassshouldnotbeused进行翻译,加上了笔者的理解后整理而成。本文并非对原文一对一的翻译,这一点提请读者注意。3.为什么不应该在内核代码中
- 【语义分割专栏】4:deeplab系列实战篇(附上完整可运行的代码pytorch)
fouen
语义分割pytorch人工智能python计算机视觉深度学习
文章目录前言Deeplab系列全流程代码模型搭建(model)backbone的搭建Deeplabv1Deeplabv2Deeplabv3Deeplabv3+数据处理(dataloader)评价指标(metric)训练流程(train)模型测试(test)效果图结语前言Deeplab系列原理篇讲解:【语义分割专栏】4:deeplab系列原理篇_deeplab系列详解-CSDN博客代码地址,下载可复
- 动效总监的“文本魔法”:精通AE文本动画器,实现程序化文字特效
Kingsdesigner
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在动态视觉设计中,我们常常探讨一对核心的“对立统一”:一方面是**“作为信息载体的文本”(TextasInformation),它静默、规整,承载着语义;另一方面是“作为动态主角的文本”(TextasMotion)**,它需要富有表现力、充满情感,能通过自身的运动来强化叙事。如何让前者,优雅地、系统性地,转变为后者?在海外设计界工作的十余年间,我发现,对“程序化”思维的掌握,是连接“信息”与“情感
- 生成式引擎优化(GEO):重构品牌价值传递的智能新范式
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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):AI技术如何重塑你的工作与行业?
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生成式引擎优化(GEO)作为一种新兴的数字营销范式,正以颠覆性的方式重塑企业内容战略与信息分发机制。随着AI大模型从简单对话工具进化为提供精准答案的决策助手,GEO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,从而在信息获取的"最后一公里"实现品牌价值的高效传递。本文将系统剖析GEO的技术架构、行业应用价值、商业模式变革及未来发展趋势,为企业在AI搜索时代的内容
- 生成式引擎优化(GEO):AI携手迈向搜索引擎智能新时代
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生成式引擎优化(GEO):AI携手迈向搜索引擎智能新时代一、技术范式重构:从关键词匹配到语义共生在人工智能技术驱动下,搜索引擎正经历从"信息检索工具"向"认知决策伙伴"的范式转变。生成式引擎优化(GEO)作为连接内容生产与AI理解的桥梁,通过三大技术支柱重塑搜索生态:检索增强生成(RAG)架构夸克平台采用自研Qwen推理模型构建向量数据库,实现分钟级知识图谱更新。医疗设备企业通过API接口同步实时
- 动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径
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动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径一、动态知识图谱的定义与技术背景1.定义与特性动态知识图谱(DynamicKnowledgeGraph,DKG)是一种基于图的语义网络,通过实体-关系-属性的三元组结构描述现实世界中的知识,并具备以下核心特性:实时性:通过API接口、爬虫技术或用户行为日志实时捕获最新数据(如产品参数更新、用户评价、市场趋势)。自适应性:利用机器学习算法(如图神经网络、
- 生成式引擎优化(GEO):重构 AI 时代的品牌流量入口
jz20092020
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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
- 语义网络技术解析:AI人工智能的知识表示方法
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语义网络技术解析:AI人工智能的知识表示方法关键词:语义网络、知识表示、人工智能、节点与边、本体论、推理引擎、知识图谱摘要:在人工智能的世界里,“让机器理解知识"是一个核心难题。如果把AI比作一个正在上学的孩子,那么"知识表示"就是教孩子如何整理书包里的课本和文具——既要知道每个物品是什么,还要明白它们之间的关系(比如"数学书"和"铅笔"都属于"学习用品”)。语义网络(SemanticNetwor
- 计算机网络简答题(大雪圣期末参考资料)
yc_hu
计算机网络408简答题
1、网络性能指标/计算机网络有哪些常用的性能指标?答:速率,带宽,吞吐量,时延(发送时延、传播时延、处理时延、排队时延),时延带宽积,往返时间RTT和信道(或网络)利用率。2、网络协议的三个要素是什么?各有什么含义?答:网络协议:为进行网络中的数据交换而建立的规则、标准或约定。由以下三个要素组成:(1)语法:即数据与控制信息的结构或格式。(2)语义:即需要发出何种控制信息,完成何种动作以及做出何种
- 主要分布在背侧海马体(dHPC)CA1区域(dCA1)的时空联合细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
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脑神经科学与NLP自然语言处理人工智能神经网络
时空联合细胞(SpatiotemporalConjunctiveCells)主要分布在背侧海马体CA1区(dCA1),其核心功能是同步编码空间位置、时间信息和行为意图,形成动态的情景记忆表征。这种神经机制为自然语言处理(NLP)中的深层语义分析提供了突破性的启示,尤其在解决语义连贯性、上下文建模和长期依赖等核心挑战上。以下是具体影响和技术实现路径:一、时空联合细胞的核心机制及其NLP关联背侧海马体
- RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库(ANN、FAISS、Milvus 等)
不务正业的猿
面试LangChainAI面试职场和发展大模型RAGAI人工智能算法
向量检索利用向量空间的相似度来查找相关内容,是近年来兴起的检索技术核心。其基础是在语义嵌入(embedding)模型的支持下,将文本、图像等数据表示为高维向量,以便通过向量相似度(如余弦相似度或欧氏距离)找到内容上的邻近项。由于直接精确计算所有向量之间的距离在大规模下计算开销巨大,实际系统通常采用近似最近邻搜索(ApproximateNearestNeighbor,ANN)算法,在保证结果精度接近
- Netty中AbstractReferenceCountedByteBuf对AtomicIntegerFieldUpdater的使用
Jooou
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AtomicIntegerFieldUpdater使用java.util.concurrent.atomic.AtomicIntegerFieldUpdater是Java并发包中一个非常强大的工具,它允许你以原子方式更新指定对象的volatileint字段,而无需使用锁。这在实现高性能、非阻塞的并发算法时非常有用,就像Netty在其ByteBuf引用计数管理中所做的那样。1.AtomicInteg
- PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南
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自然语言处理pytorchembedding人工智能
一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入,语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。为什么需要词嵌入?解决维度灾难:传统one-hot编码维度等于词汇表大小,而词嵌入维度可自定义捕捉语义关系:通过向量空间中的距离反映词语间的语义关系迁移学习:预训练的词嵌入可以在不同任务间共享二、PyTorch中的n
- 语义层+白标SDK:衡石SENSE 6.0如何实现行业解决方案的零代码嵌入?
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文章博客BIAgent零代码嵌入式白标SDK语义层衡石科技
解耦式架构设计、CSS变量引擎与微前端沙箱的技术实践引言:ISV的嵌入困境与衡石破局行业ISV(独立软件开发商)在整合分析能力时面临三重阻碍:定制成本高:每适配新客户需重写数据管道与UI,占开发成本60%+品牌割裂:第三方BI工具难以实现100%界面风格统一性能损耗:嵌入式组件拖慢主系统响应速度衡石SENSE6.0的答案:语义层统一业务逻辑+白标SDK实现像素级嵌入+WebAssembly加速引擎
- 论文:SOLO: Segmenting Objects by Locations
小仙女呀灬
图像分割计算机视觉机器学习人工智能
作者摘要我们提出了一种新的、非常简单的实例分割方法。与许多其他密集预测任务(例如语义分割)相比,任意数量的实例使实例分割更具挑战性。为了预测每个实例的掩码,主流方法要么遵循“先检测后分割”策略(例如,MaskR-CNN),要么先预测嵌入向量,然后使用聚类技术将像素分组到单个实例中。我们通过引入“实例类别”的概念,从全新的角度看待实例分割的任务,它根据实例的位置和大小为实例中的每个像素分配类别,从而
- 怎么样才能成为专业的程序员?
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编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found