- ZYNQ无DMA的四路HP总线极限性能探索
芯作者
D1:ZYNQ设计fpga开发硬件工程智能硬件
深入挖掘AXIHP总线的直接传输潜力,突破传统DMA的性能瓶颈一、HP总线:ZYNQ系统的"高速公路"在XilinxZYNQ架构中,HP(HighPerformance)总线是连接PS(处理器系统)和PL(可编程逻辑)的关键通道。传统方案依赖DMA控制器进行数据传输,但当我们需要超低延迟或确定性响应时,无DMA的直接CPU控制成为更优选择。本文将揭示如何通过四路HP总线实现惊人的24GB/s理论带
- 邮科百兆2光2电工业交换机:极端环境中的网络中枢
邮科工业交换机定制
网络
工业数字化转型中,网络可靠性至关重要。广州邮科推出的百兆2光2电工业级交换机,秉持“极简设计+极限可靠”理念,在智能制造、智慧交通、能源监控等领域价值独特。该非网管型交换机剥离冗余功能,聚焦环境适应性与数据传输确定性。采用2电2光口组合设计,支持速率/双工自适应及自动MDI/MDI-X,即插即用。数据链路层通过存储转发确保数据完整性,线速转发满足工业控制带宽需求。其工业级设计体现在:环境适应上,
- 学习笔记丨信号处理新趋势:量子计算将如何颠覆传统DSP?
棱镜研途
量子计算信号处理学习人工智能单片机网络安全密码学
在算力需求爆炸式增长的今天,传统数字信号处理(DSP)芯片正面临物理极限的严峻挑战。当经典计算机架构在摩尔定律的黄昏中挣扎时,量子计算正以颠覆性姿态崛起,准备重新定义信号处理的未来图景。目录传统DSP的瓶颈:经典架构的物理极限量子新突破:从理论优越到实用跨越量子DSP的颠覆性优势:算法与架构的双重变革应用场景:从芯片校准到生命科学技术挑战与产业化路径未来已来:量子重塑信号处理传统DSP的瓶颈:经典
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- 设计师的魔法书:5个颠覆你工作流的Adobe冷门绝技
reddingtons
adobe组合模式photoshopillustrator平面Premiere
哈喽,各位好久不见,我又来炫耀(划掉)分享好东西了。不知不觉,深度使用奥地利Skyy艺术学院的Adobe正版教育订阅已经快四个月了,整体感受就一个字:稳。今天就和大家简单聊聊我的体验。最直观的一点,Firefly积分给得相当大方,足足1500点,这应该是我用过的版本里给得最多的了,AI功能可以放开手脚玩。订阅支持4台设备,不过我平时也就一台主力机干活,实在是囊中羞涩,没那么多设备去测试极限。最让我
- 60天python训练营打卡day20
tan90�=
python60天打卡python开发语言
学习目标:60天python训练营打卡学习内容:DAY20奇异值SVD分解奇异值分解这个理论,对于你未来无论是做图像处理、信号处理、特征提取、推荐系统等都非常重要,所以需要单独抽出来说一下这个思想。—甚至我在非常多文章中都看到单独用它来做特征提取(伪造的很高大上),学会这个思想并不复杂没学过线代的不必在意,推导可以不掌握,关注输入输出即可。今天这期有点类似于帮助大家形成闭环—考研数学不是白考的知识
- 如何在直播SDK中实现高性能面具贴纸渲染?底层架构与优化方案详解
美狐美颜sdk
直播美颜SDK第三方美颜SDK视频美颜SDK架构
如今,面具贴纸作为一种兼具趣味性与互动感的视觉玩法,已经被广泛应用于直播、社交、电商、娱乐等场景。但在实际开发中,很多团队都会遇到一个不小的难题:如何在直播SDK中实现高性能、低延迟的面具贴纸渲染?这不仅仅是一个图像合成的问题,更涉及到算法效率、资源调度、跨平台兼容性乃至用户终端的性能极限。今天,我们就一起来拆解这一技术难题,从底层架构到优化方案,聊聊一个“真正好用”的面具贴纸系统,是怎么炼成的。
- MySQL性能测试模块
引言:为什么MySQL性能测试如此重要?你是否遇到过这些问题:线上数据库突然卡顿,QPS暴跌?业务高峰期MySQL服务器CPU100%,却找不到瓶颈?新功能上线后,数据库性能不升反降?性能测试是提前发现这些问题的关键。通过模拟真实负载,我们能精准评估MySQL的极限能力、定位瓶颈,并验证优化效果。本文基于实战经验,整理出一套完整的MySQL性能测试模板,从环境搭建到结果分析,带你零基础掌握性能测试
- GPU 寿命的物理极限:实验室服务器运维的科学方法论
Finehoo
运维服务器人工智能
1.GPU衰减的物理机制解析1.1热力学衰减模型阿伦尼乌斯方程应用:k=A⋅e−Ea/(kBT)k:化学反应速率(电子迁移速度)Ea:激活能(约0.5-1.0eV)T:绝对温度(℃+273.15)寿命计算公式:寿命=k1∝eEa/(kBT)示例:85℃寿命是75℃的1/2,95℃寿命仅为75℃的1/4。1.2电子迁移现象微观机制:高电流密度导致金属原子脱离晶格(如铝互连层)空洞形成与晶须生长引发短
- 算力新纪元前夜:AI 算力架构迎来迭代升级,三大技术突破开启产业新局
Finehoo
人工智能架构
当AI算力需求以年均300%的增速冲击基础设施极限时,全球科技界正屏息以待英伟达2025年GTC大会的到来。这场将于3月17日启幕的技术盛会,或将成为AI算力架构从"量变"到"质变"的转折点。结合行业动态与技术演进趋势,三大突破性方向正浮出水面,预示着产业格局的深度重构。一、异构计算架构的范式突破随着大模型参数突破万亿级,传统冯・诺依曼架构的"内存墙"问题愈发凸显。英伟达BlackwellUltr
- 基于沙猫群算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测
智能算法研学社(Jack旭)
#正则极限学习机(RELM)智能优化算法应用算法回归数据挖掘
基于沙猫群算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测文章目录基于沙猫群算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测1.RELM原理2.预测问题求解3.基于沙猫群算法优化的RELM4.实验结果5.Matlab代码1.RELM原理极限学习机(ELM)具有训练速度快、泛化性能好的优点。极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFN)。极限学习机的结构见图RELM算法:若NNN个训练样
- 基于战争策略算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测
基于战争策略算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测文章目录基于战争策略算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测1.RELM原理2.预测问题求解3.基于战争策略算法优化的RELM4.实验结果5.Matlab代码1.RELM原理极限学习机(ELM)具有训练速度快、泛化性能好的优点。极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFN)。极限学习机的结构见图RELM算法:若NNN个
- AI学习指南高数篇-泛函分析
俞兆鹏
AI学习指南ai
AI学习指南高数篇-泛函分析概述在数学领域中,泛函分析是研究无限维向量空间及其内涵结构的分支学科。泛函分析通过研究向量空间内的连续线性泛函,解决了无限维空间上函数序列的极限性质以及函数空间的拓扑性质等问题。泛函分析在AI中的使用场景泛函分析在人工智能领域中发挥着重要作用,特别是在机器学习和深度学习领域。通过泛函分析的方法,AI系统可以更好地处理高维数据,从而更准确地进行模式识别、数据建模和预测分析
- Kafka性能压测报告撰写
在大数据生态体系中,Kafka以其卓越的高吞吐、低延迟特性,成为消息队列领域的中流砥柱。然而,随着业务规模不断扩张,数据流量日益激增,Kafka的性能表现直接关乎业务系统的稳定运行与效率提升。通过科学严谨的性能压测,能够全方位评估Kafka在不同负载场景下的处理能力、资源消耗状况以及潜在瓶颈。一份高质量的Kafka性能压测报告,不仅是参数调优、架构优化的重要依据,更是团队预判系统承载极限的关键参考
- 开源大型语言模型的文本记忆新突破!
在现代科技的推动下,人工智能领域正在不断地突破人类认知的极限。今年,由斯坦福大学、康奈尔大学和西弗吉尼亚大学的计算机科学家们,与法律学者共同展开了一项引人入胜的研究,聚焦于开源大型语言模型的文本记忆表现。这项研究不仅探讨了AI在重现经典书籍内容方面的潜力,还揭示了这些模型在大规模数据集上的能力提升。这次研究着眼于五种开放权重模型。其中,三种是由科技巨头Meta推出,另外两种则由微软和Eleuthe
- MP34DT05TR-A MEMS音频传感器全向数字麦克风:122.5dB AOP抗爆破音设计在工业警报系统中的应用验证
Hailey深力科
MP34DT05TR-AMEMS麦克风MEMS音频传感器全向数字麦克风
一、产品架构与核心性能MP34DT05TR-A采用硅微加工电容传感单元+CMOSASIC双芯片集成架构,通过PDM接口输出数字音频流。其突破性在于:122.5dB声学过载点(AOP):超越消费级麦克风常规100dB极限,耐受强声压冲击64dBSNR:1kHz频点底噪低至29dBA,保留语音高频细节(>6kHz)-26dBFS±3dB灵敏度一致性:产线匹配公差缩小50%,降低阵列设计校准成本二、关键
- 【狂飙AGI】第6课:前沿技术-文生图(系列2)
LeeZhao@
狂飙AGI系列agi自然语言处理人工智能AIGCembedding
目录(一)美学理论(8)错时空美学(9)无厘头美学(10)迷融汇美学(11)大撕裂美学(12)乱混沌美学(13)寂幻流美学(14)越极限美学(二)AIGC作品展(三)AI自动化工作流(一)美学理论(8)错时空美学(9)无厘头美学(10)迷融汇美学(11)大撕裂美学(12)乱混沌美学(13)寂幻流美学(14)越极限美学(二)AIGC作品展(三)AI自动化工作流参考资料:【狂飙AGI】第5课:前沿技术
- 云端算力革命:川翔云电脑如何重新定义创作自由
渲染101专业云渲染
电脑云计算houdiniblendermaya
在设计与科技深度融合的时代,高性能硬件的桎梏正成为创意释放的最大障碍。川翔云电脑以云端算力为支点,通过弹性算力、高效存储、多端接入三大核心优势,让顶级GPU资源触手可及。一、核心优势:突破物理极限的云端工作站弹性算力调度:提供RTX3090至48GB显存的RTX4090Plus全系列GPU配置,支持1-8卡集群并行计算。例如,八卡2080Ti机型(28元/小时)可将12小时的4K动画渲染压缩至90
- AI大模型从0到1记录学习 大模型技术之数学基础 day26
Gsen2819
算法人工智能大模型人工智能学习算法机器学习目标检测深度学习
高等数学导数导数的概念导数(derivative)是微积分中的一个概念。函数在某一点的导数是指这个函数在这一点附近的变化率(即函数在这一点的切线斜率)。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数f的自变量在一点x_0上产生一个增量h时,函数输出值的增量∆y与自变量增量∆x的比值在∆x趋于0时的极限如果存在,即为f在x_0处的导数,记作f’(x_0)、df/dx(x_0)或〖df/d
- 软件测试之压力测试详细整理
测试界萧萧
软件测试压力测试软件测试功能测试自动化测试程序人生职场和发展
压力测试压力测试是一种软件测试,用于验证软件应用程序的稳定性和可靠性。压力测试的目标是在极其沉重的负载条件下测量软件的健壮性和错误处理能力,并确保软件在危急情况下不会崩溃。它甚至可以测试超出正常工作点的测试,并评估软件在极端条件下的工作情况。在软件工程中,压力测试也被称为耐力测试。在压力测试中,对AUT进行短时间的压力测试,以了解其承受能力。压力测试最突出的用途是确定系统或软件或硬件崩溃的极限。它
- 2026考研复习资料免费分享【超全】专业课 、公共课网课和真题推荐,持续更新!
zjsx138
考研考研资料考研网课学习考研资料分享考研专业课考研公共课考研备考
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- 大数定律与中心极限定理:概率论的双子星
Algo-hx
概率论与数理统计概率论
目录引言5大数定律与中心极限定理5.1大数定律:频率的稳定性5.1.1辛钦大数定律定理内容5.1.2伯努利大数定律定理内容5.1.3切比雪夫大数定律定理内容对比总结表5.2中心极限定理:正态分布的普适性5.2.1独立同分布情形定理内容图释5.2.2李雅普诺夫定理定理内容核心思想图释5.2.3棣莫弗-拉普拉斯定理定理内容应用条件图释对比总结表5.3定理对比:LLNvsCLT引言当随机现象的个体行为无
- Moonlight-16B-A3B: 变革性的高效大语言模型,凭借Muon优化器打破训练效率极限
OpenCSG
语言模型人工智能自然语言处理社区
近日,由MoonshotAI团队推出的Moonlight-16B-A3B模型,再次在AI领域引发了广泛关注。这款全新的Mixture-of-Experts(MoE)架构的大型语言模型,凭借其创新的训练优化技术,特别是Muon优化器的使用,成功突破了训练效率的极限,展现出强大的性能表现。这篇文章将带你了解Moonlight-16B-A3B的技术亮点及其在行业中的重要意义。技术创新:Muon优化器的突
- 可持续AI的基石:液冷数据中心的关键技术解析与能效优化实践
梦玄海
人工智能量子计算神经网络自动化重构
一、AI算力爆发下的能效危机随着千亿级参数大模型训练成为常态,单机柜功率密度从10kW猛增至50kW+(NVIDIADGXH100系统达70kW)。传统风冷系统的热承载极限(≈15kW/柜)与散热效率(PUE≈1.5)已无法满足需求,液冷技术正从边缘方案演进为AI算力中心的刚性选择。二、液冷技术的核心原理与拓扑架构2.1热传导效率对比冷却方式导热系数(W/m·K)热传递效率空气0.0241X水0.
- 偶数项收敛半径
hitsz_syl
线性代数
背景:幂级数与收敛半径一个幂级数(powerseries):∑n=0∞anxn\sum_{n=0}^{\infty}a_nx^nn=0∑∞anxn其收敛半径RRR表示该级数在哪些xxx的取值范围内收敛。其计算公式:1R=limn→∞∣an∣n\frac{1}{R}=\lim_{n\to\infty}\sqrt[n]{|a_n|}R1=n→∞limn∣an∣或者若极限存在,也可使用:1R=lim
- 基于哈里斯鹰算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测
智能算法研学社(Jack旭)
#正则极限学习机(RELM)智能优化算法应用算法回归数据挖掘
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- 【概率论】正态分布的由来——从大一同学的视角出发
应有光
基础知识概率论机器学习
数学系大佬勿喷,本文以非数同学的视角出发0.启发与思考正态分布平时常常遇到,无论是在概率论中的“中心极限定理”,还是平时在学习ML中遇到的“高斯混合模型”,或者是在深度学习中,常常将一些数据假设为正态分布的情况。我们平时可能由于知到中心极限定理,因此默认正态分布是一个很好的分布。但是,这为什么不能是平均分布呢?二项分布呢?泊松分布?或者是其它抽样分布?接下来我们将简要探讨正态分布的由来:1.背景我
- 荒原之梦:致力于考研数学实战
荒原之梦考研数学
考研资讯考研数学考研考研数学
考研数学网:www.zhaokaifeng.com在这个信息爆炸的时代,每天都有无数的内容涌现,又有无数的内容被遗忘。但总有一些创作者,试图在这瞬息万变的世界里,留下一些真正有价值、能够经得起时间考验的东西。荒原之梦考研数学网就是这样一个平台,它的诞生源于一个简单而执着的初心——为考研学子提供真正实用的数学学习内容。"荒原之梦"这个颇具诗意的名字,并非随意而来。它源自创始人高中时期的一首诗歌,承载
- OLI光纤微裂纹检测仪:突破精度极限,引领光通信检测革新
东隆科技
信息与通信
在光通信网络高速发展的今天,光纤及光器件的质量直接决定了通信系统的稳定性和传输效率。然而,传统检测技术存在精度不足、效率低下等问题,难以满足日益严苛的行业需求。国产自研的OLI光纤微裂纹检测仪,以秒级检测、微米级定位、分布式回损分析为核心优势,为行业树立了高精度分布式检测的新标杆。四大技术突破,重塑检测效率与精度1、秒级测量,效率跃升传统检测流程因耗时过长,常导致生产环节“断档”。OLI设备凭借自
- 《三生原理》与非标准分析?
葫三生
三生学派算法人工智能机器学习量子计算数学建模
AI辅助创作:非标准分析(NonstandardAnalysis)是由美国数学家亚伯拉罕·鲁滨逊(AbrahamRobinson)于1960年创立的数学分支,旨在通过严格定义“无穷小量”和“无穷大量”重构分析学基础。其核心思想是将实数域ℝ扩展为包含无穷小(infinitesimal)和无穷大(infinite)元素的超实数域ℝ,从而绕过传统极限理论(ε-δ语言),直接以无穷小运算刻画微积分、拓扑等
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默