- 关于前端的性能优化
性能优化主要涵盖了以下四个方面:(tip:仅代表个人总结,如有不当,还希望看到的大佬多多指示)减少网络请求:合并文件、使用CDN、启用缓存。优化资源加载:代码分割、懒加载、图片压缩。提升渲染性能:减少重绘回流、防抖节流、使用WebWorker。监控和迭代:定期使用工具检测性能,持续优化。一、网络层面优化减少HTTP请求合并文件:将多个CSS或JavaScript文件合并成一个,减少请求次数。使用C
- 滑动窗口算法介绍及使用(上)
啊吧怪不啊吧
基础算法算法C++c++
1.什么是滑动窗口滑动窗口算法是一种高效处理数组或字符串子序列问题的技巧,核心思想是通过维护一个动态变化的“窗口”(连续的子序列),在遍历过程中调整窗口的左右边界,避免重复计算,从而将时间复杂度从O(n²)优化到O(n)。滑动窗口的适用场景处理连续子数组/子字符串相关问题(如求最长/最短子序列、满足条件的子序列和等)。问题中存在明确的约束条件(如子序列长度固定、元素和满足某阈值等)。滑动窗口的两种
- AI Agent开发第60课-巧用QWEN3.0 0.6B:小身板扛大旗,AI界的轻骑兵
TGITCIC
AIAgent开发大全qwen3qwenaliqwen国产大模型小模型开源小模型aiagent
第一章:小模型的生存法则——为什么0.6B参数就够了?1.1参数量的"黄金分割点"模型类型参数量推理延迟(ms)并发量(QPS)Qwen-0.6B6亿15-3010万+Qwen-1.5B15亿50-805万Qwen-7B70亿200+1万数据对比显示,当参数量超过6亿后,性能提升与成本增长呈现"抛物线"关系。就像智能手机从4G到5G的迭代,用户感知不到的速度提升,却要为硬件升级买单。Qwen-0.
- PyTorch 使用指南
PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库,以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作,包括张量创建、自动求导,以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类(以CIFAR-10为例)和自然语言处理(以灾难推文分类为例)等特定领域的应用,并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
- 《谷子书店》第六节 这是一个最好的时代,也是一个最坏的时代。
幸福de飞鱼
今天,阅读的是《谷子书店》第十一章《查泰莱夫人的情人》和第十二章《悲惨世界》。《查泰莱夫人的情人》主要讲的是年轻时的阿婆对爱的的期待和向往。正如“查泰莱夫人的雨”也落在了阿婆的世界里悸动。“你所经历的现在正是未来的一部分,正如过去也是现在的一部分。它们不能分割,彼此吞噬。我们这些时间的奴仆,终将要带着现在犯下的罪孽走向未来。”——摘自司徒老师未出版的书稿。《悲惨世界》这一章引用了冉阿让历经苦难的故
- 华为OD机考2025B卷 - 仿LISP运算 (Java & Python& JS & C++ & C )
算法大师
最新华为OD机试真题华为OD机试真题(Java/JS/Py/C)华为odjavalispjavascriptc++python
最新华为OD机试真题目录:点击查看目录华为OD面试真题精选:点击立即查看2025华为od机试2025B卷-华为机考OD2025年B卷题目描述LISP语言唯一的语法就是括号要配对。形如(OPP1P2…),括号内元素由单个空格分割。其中第一个元素OP为操作符,后续元素均为其参数,参数个数取决于操作符类型。注意:参数P1,P2也有可能是另外一个嵌套的(OPP1P2…),当前OP类型为add/sub/mu
- 小白学视觉 | 在OpenCV中进行图像预处理
双木的木
深度学习拓展阅读人工智能机器学习深度学习opencv计算机视觉图像处理ai
本文来源公众号“小白学视觉”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:在OpenCV中进行图像预处理今天,我们进一步深入,并处理在图像处理中常用的形态学操作。形态学操作用于提取区域、边缘、形状等。什么是形态学操作?形态学操作是在二值图像上进行的。二值图像可能包含许多不完美之处。特别是由一些简单的阈值操作产生的二值图像(如果你对阈值不熟悉,现在不用担心)可能包含许多噪声和畸变。OpenCV库中提
- 【Python】pandas.cut()函数的用法
pandas.cut()函数是一个非常有用的工具,用于将数值型数据按照指定的分箱或区间进行分割,从而将连续的数值变量转换为离散的类别变量。这在数据分析和机器学习的特征工程中尤其有用,因为它可以帮助揭示不同区间内的数据分布特征,或者简化模型的输入。基本用法pandas.cut()的基本语法如下:pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=Fals
- Python Pandas.cut函数解析与实战教程
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pandaspythonpandas开发语言
PythonPandas.cut函数解析与实战教程摘要pandas.cut是数据分析工具库Pandas中一个极其强大且常用的函数。它的核心功能是将连续的数值型数据根据指定的间断点(bins)进行分割,转换成离散化的区间类别(categoricaldata)。这种操作在数据预处理、特征工程和数据可视化中至关重要,例如,将用户的年龄分段、将考试分数评级、或将销售额划分为不同的等级。本文章将从基础用法到
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云服务器又称为云主机,是通过大规模统一调度,将一些硬件设备虚拟为现实中的主机的技术。VPS是将一台真实的主机通过软件虚拟成多个小主机的技术。二者区别:云服务器就是一台主机,和真实的主机没有区别,还可以弹性调整配置。VPS是由一个主机分割的,独立性更差,多个VPS有可能共享一个CPU内存。用租房子来比喻的话,云服务器是租一个房子,VPS是租一个房子分出来的一个单元。AlexeyRuban2016-0
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上一期【人工智能-13】OpenCV插值方法,边缘填充,图像矫正,图像掩膜,图像融合与噪点消除文章目录一、梯度处理1.图像梯度2.垂直边缘提取3.Sobel算子4.Laplacian算子二、边缘检测1.高斯模糊(降噪)2.计算梯度强度和方向3.非极大值抑制(NMS)4.双阈值检测5.边缘连接(滞后阈值)三、绘制轮廓1.什么是轮廓2.寻找轮廓3.轮廓绘制四、凸包检测1.穷举法2.QuickHull五
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深入详解:决策树在医学影像分割特征选择中的应用与实现决策树(DecisionTree)作为一种经典的机器学习算法,以其简单、直观和可解释性强的特点,在医学影像分割的特征选择中扮演了重要角色。医学影像分割(如分割脑肿瘤、肝脏、肺结节等)需要从高维影像数据中提取关键特征,以提升分割模型的精度和效率。决策树通过构建树形结构,筛选对分割任务最重要的特征,降低数据维度,同时提供可解释的规则。本文将从原理、实
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131.分割回文串-力扣(LeetCode)classSolution{private:vector>result;vectorpath;voidbacktracking(string&s,intstartIndex){if(startIndex>=s.size()){result.push_back(path);return;}for(inti=startIndex;i>partition(st
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39.组合总和:文档讲解:代码随想录|39.组合总和视频讲解:带你学透回溯算法-组合总和(对应「leetcode」力扣题目:39.组合总和)|回溯法精讲!_哔哩哔哩_bilibili状态:已做出思路:这道题目的关键点是给出的数组是无重复的元素,并且同一个数字能无限重复使用,那么使用回溯的话递归条件就按照题目要求,就是组合数的和等于目标值。题目并没有限制组合数个数,所以不用记录每次组合个数。设置三个
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引言对于一个线上程序或者服务而言,重要的是要有日志输出,这样才能方便运维。而日志的输出需要有一定的规划,如日志命名、日志大小,日志分割的文件个数等。在Spring的框架下,我们可以使用log4j来进行日志的设置,高版本的SpringBoot会使用log4j2。介绍log4j2概述截取官网的原话:ApacheLog4j2isanupgradetoLog4jthatprovidessignifican
- GaussDB 数据库架构师修炼(八) 等待事件(2)-ASP报告分析
小云数据库服务专线
GaussDB数据库架构师修炼之路gaussdb数据库架构数据库
1ASP报告简介ASP-ActiveSesionProfile(活跃会话档案信息),ASP每秒获取活跃会话事件,放到内存中,内存中的数据达阈值,会落盘gs_asp表中。ASPReport根据输入的时间段与slot个数,从内存和磁盘中取数据可视化到html中。2生成ASP报各-GUC参数说明ASP相关GUC参数GUC参数默认值说明enable_aspon是否开启活跃会话信息activesession
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#分布式八股微服务架构云原生java
什么是微服务?将一个大型的单体项目分割成一个个可以独立开发和部署的小服务,服务之间松耦合,可以通过轻量级通信机制(比如HTTP)相互协作微服务带来了哪些挑战?介绍一下一下Dubbo?Dubbo是一个高性能、轻量级的Java微服务框架,它提供了服务的注册与发现(配合注册中心)、服务间调用(RPC)、负载均衡(权重)、容错(重试、快速失败)等功能Dubbo使用是基于RPC的通信模型,支持多种传输协议,
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在TypeScript中,export用于将模块中的变量、函数、类、类型等暴露给外部使用。export语法允许将模块化的代码分割并在其他文件中导入。1.命名导出(NamedExport)命名导出是TypeScript中最常见的一种导出方式,它允许你导出多个实体,导入时需要使用相同的名字。语法export{,,...};或者直接在声明时进行导出:export;示例//math.tsexportcon
- 图像处理全栈指南:从传统算法到深度学习,再到FPGA移植
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图像处理全栈指南:从传统算法到深度学习,再到FPGA移植一、引言:图像处理是光学类产品的“大脑”光学类产品(可见光摄像头、红外热成像、光谱仪)的核心价值,在于将光信号转化为可理解的图像信息。而图像处理算法,就是解读这些信息的“大脑”——从传统的边缘检测到深度学习的目标识别,从实时降噪到高维光谱分割,每一步都决定了产品的性能(如分辨率、帧率、功耗)。对于算法移植工程师(科研助理1)岗位而言,需要掌握
- gis怎么提取水系_深度学习在GIS中的应用
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gis怎么提取水系
近年来,人工智能(AI)飞速发展,在诸如图像识别,图像分割和目标智能提取等任务上,达到甚至在某些方面超过了人工的准确度。人工智能在图像识别方面的优势,为AI和GIS的结合提供了前所未有的契机。人工智能,机器学习和深度学习正在帮助我们认识世界、改善世界。AI是计算机科学的一个重要分支,在某种程度上具有类似人类工作的执行能力,能以一种新的与人类相似的方式做出智能的反应,机器学习利用数据驱动算法从数据中
- 14、基于无人机与CNN技术的森林研究:原木识别与冠层空隙分析
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计算科学前沿:ICCSA2021精选无人机CNN原木识别
基于无人机与CNN技术的森林研究:原木识别与冠层空隙分析基于CNN的原木识别研究近年来,基于单根原木追踪圆木的方法备受关注。此前的研究提出了一种基于原木端面图像的物理自由方法,借鉴了指纹和虹膜识别的技术,在使用真实分割数据时取得了不错的效果。但在实际应用中,需要一个完全自动化的系统。为了填补这一空白,研究采用了基于卷积神经网络(CNN)的分割方法与原木识别方法相结合的方式,并与传统原木识别方法在自
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视觉算法开发yolov8rk3588
使用rk3588开发板对yolov8-seg进行推理时,瑞芯微官方代码中对推理的结果进行了封装,返回的分割结果是所有目标的mask,而不是单个目标的mask。yolov8seg怎么获得每个结果的mask,不是一整个的mask:https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/issues/175解决postprocess.h中关于检测结果的结构体解析type
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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
- 华为OD机试_2025 B卷_人气最高的店铺(Python,200分)(附详细解题思路)
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华为OD机试Python版华为odpython算法
题目描述某购物城有m个商铺,现决定举办一场活动选出人气最高店铺。活动共有n位市民参与,每位市民只能投一票,但1号店铺如果给该市民发放q元的购物补贴,该市民会改为投1号店铺。请计算1号店铺需要最少发放多少元购物补贴才能成为人气最高店铺(即获得的票数要大于其他店铺),如果1号店铺本身就是票数最高店铺,返回0。输入描述第一行为小写逗号分割的两个整数n,m,其中:第一个整数n表示参与的市民总数第二个整数m
- logrotate&timer使用与介绍
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logrotatelogrotate程序是一个日志文件管理工具。用于分割日志文件,删除旧的日志文件,并创建新的日志文件,起到“转储”作用。可以节省磁盘空间。1、配置文件介绍Linux系统默认安装logrotate工具,它默认的配置文件在/etc/logrotate.conf/etc/logrotate.d/logrotate.conf是主要的配置文件,logrotate.d是一个目录,该目录里的所
- 超超详细的指针讲解
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C语言jvm数据结构c语言
本篇将先初步介绍指针的各种有关知识,然后再讲解指针与数组、指针与函数等目录内存指针基本有关知识指针有关操作符:指针变量的定义:指针变量的大小:指针变量类型的意义:指针运算:野指针:二级指针:特殊点的指针类型数组指针:函数指针空指针首先要清楚一点,指针和内存是不可分割的,所以我们要先对内存有一定了解才能学懂指针。内存内存被划分为一个个内存单元,大小取一个字节,我们可以这样理解:把内存看作一个个房间,
- [2025CVPR-图象合成、生成方向]ODA-GAN:由弱监督学习辅助的正交解耦比对GAN 虚拟免疫组织化学染色
清风AI
计算机视觉算法深度学习算法详解及代码复现生成对抗网络机器学习目标检测目标跟踪人工智能傅立叶分析深度学习
目录1.背景和动机2.方法概述:ODA-GAN框架2.1弱监督分割管道2.2样本重新划分策略2.3ODA-GAN核心模块3.实验设置与结果3.1数据集和评估指标3.2性能比较3.3消融研究4.结论与贡献1.背景和动机虚拟免疫组化(IHC)染色技术旨在通过生成模型将H&E染色图像转换为IHC染色图像,从而避免繁琐的物理染色过程(如重复切片和抗体处理)。然而,现有方法面临关键挑战:染色不真实与不可靠性
- 工业缺陷检测的计算机视觉方法总结
思绪漂移
计算机视觉人工智能缺陷检测
工业缺陷检测的计算机视觉方法总结传统方法特征提取方式:颜色:基于HSV/RGB空间分析,如颜色直方图、颜色矩等纹理:采用LBP、Haar、Gabor滤波器等算子提取纹理模式形状:基于Hu矩、Zernike矩等数学描述符刻画几何特性尺寸:通过连通域分析计算物体像素面积、周长等参数典型处理流程:手动设计特征提取算法建立规则分类器(如SVM、决策树)基于阈值分割目标区域深度学习方法核心特点:端到端学习:
- 将Detection 2模型实例分割功能集成到大模型后门攻击实验中的完整指南
神经网络15044
算法python深度学习人工智能神经网络算法图像处理
将Detection2模型实例分割功能集成到大模型后门攻击实验中的完整指南前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言1.1研究背景与意义在计算机视觉领域,实例分割是一项关键任务,它不仅能识别图像中的物体类别,还能精确地分割出每个实例的像素区域。FacebookAIResearch开发的Detectron2框架提供了高效的
- MySQL中的事务支持详解
事务支持是数据库管理系统(如MySQL)中确保数据完整性和一致性的核心功能。在MySQL中,只有部分存储引擎(如InnoDB)支持完整的事务功能。事务的基本概念事务(Transaction)是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,这些操作要么全部成功执行,要么全部不执行,保持数据库从一个一致状态转变为另一个一致状态。事务的四个关键特性(ACID)原子性(Atomicity):事务是不可分割的工作
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
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java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt