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小云很优秀
开发工具安全windowsbatch命令microsoft
安全地自动重新启动Windows资源管理器脚本可以直接运行的Windows批处理脚本,用于安全地自动重新启动Windows资源管理器。该脚本会在杀死资源管理器之前检查是否有其他进程正在使用资源管理器相关的文件。Bat脚本@echoofftitle资源管理器安全重启工具color0A::检查是否以管理员权限运行netsession>nul2>&1if%errorLevel%neq0(echo此脚本需
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量子计算威胁模型分析传统公钥密码体系(RSA/ECC)的安全假设基于:大数分解问题的计算复杂度(RSA)椭圆曲线离散对数问题(ECC)有限域离散对数问题(DSA)Shor算法的时间复杂度为O((logN)^3),当量子比特数达到阈值时:2048位RSA可在8小时内破解(理论值)ECC-256的破解时间将降至多项式级别Grover算法对对称密码的影响:AES-256的有效安全性降至2^128哈希函数
- 求解一次最佳平方逼近多项式
F_D_Z
数理数值分析一次最佳平方逼近多项式
例设f(x)=1+x2f(x)=\sqrt{1+x^2}f(x)=1+x2,求[0,1][0,1][0,1]上的一个一次最佳平方逼近多项式。解:d0=∫011+x2dx=12ln(1+2)+22≈1.147d_0=\int_{0}^{1}\sqrt{1+x^2}dx=\frac{1}{2}\ln(1+\sqrt{2})+\frac{\sqrt{2}}{2}\approx1.147d0=∫011+
- 勒让德多项式
F_D_Z
数理数值分析勒让德多项式Legendre
勒让德多项式(Legendre)当区间为[−1,1][-1,1][−1,1],权函数ρ(x)=1ρ(x)=1ρ(x)=1时,由1,x,...,xn,...{1,x,...,x^n,...}1,x,...,xn,...正交化得到的多项式称为勒让德多项式,并用P0(x),P1(x),...,Pn(x),...P_0(x),P_1(x),...,P_n(x),...P0(x),P1(x),...,Pn(
- 《突破性能瓶颈,用 Rust + WASM 实现浏览器端FFT加速300%实战》
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引言:当JavaScript遇上硬核计算**“为什么我的音频分析页面卡到崩溃?”这是前端工程师在实现实时频谱可视化时最常见的噩梦。传统JavaScript的FFT计算在万级数据点时就会引发严重卡顿,但今天我们将用**Rust+WebAssembly**的组合拳,在浏览器中实现**零依赖、300%加速的傅里叶变换**。无需WebGL黑魔法,直接上硬核代码!---###**一、血腥现场:JS的Type
- DIFFERENTIAL TRANSFORMER
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本文是LLM系列文章,针对《DIFFERENTIALTRANSFORMER》的翻译。差分Transformer摘要1引言2差分Transformer3实验4结论摘要Transformer倾向于将注意力过度分配到无关的上下文中。在这项工作中,我们引入了DIFFTransformer,它在消除噪声的同时增强了对相关上下文的关注。具体而言,差分注意力机制将注意力得分计算为两个单独的softmax注意力图
- P=NP问题
太翌修仙笔录
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P=NP是什么难题P=NP问题是计算机科学和数学领域中一个著名的未解难题,涉及计算复杂性理论的核心内容。以下是对该问题的详细分析:###**1.P与NP的定义**-**P类(PolynomialTime)**:包含所有能在多项式时间内被**确定性图灵机**解决的决策问题。例如,排序、最短路径问题等均属于P类。-**NP类(NondeterministicPolynomialTime)**:包含所有
- 数据传输中的守护者:深度解析CRC的错误检测能力
不会写算法的小沈
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文章目录CRC检测能力命名规范单比特错误检测双比特错误检测双比特检测失效突发错误多比特错误检测突发错误长度大于生成多项式的长度突发错误长度小于等于生成多项式的长度能否完全避免比特检测错误人为干扰的检测能力本篇内容为上课受老师启发,在课后加以思考的产物。如果错误,欢迎指出!本内容不讨论任何关于CRC如何计算以及验证的问题,仅仅讨论CRC是如何实现检测错误的。对于仅仅需要备考的朋友们就可以选择忽视该文
- 蓝桥杯-刷题(铺地毯,多项式输出,玩具谜题,乒乓球,数字统计,明明的随机数)
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铺地毯题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼,组织者在会场的一片矩形区域(可看做是平面直角坐标系的第一象限)铺上一些矩形地毯。一共有n张地毯,编号从1到n。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设,后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。地毯铺设完成后,组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意:在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2行。第一行
- 7-3 一元多项式求导 分数 20
超级翼小子
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作者DS课程组设计函数求一元多项式的导数。单位浙江大学输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数)。数字间以空格分隔。注意:零多项式用00表示。输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格。输入样例:34-5261-20输出样例:123-10160代码长度限制16KB时间限制400ms内存限制64MB栈
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好大一口果汁
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1.多项式拟合>>p=polyfit(DateNum,Pclose,1);%多项式拟合>>value=p(1)%将斜率赋值给value,作为股票的价值value=0.1212代码分析:%后面的内容是注释,ployfit()有三个参数,第三个参数表示多项式的阶数,也就是最高次数。比如:第三个参数为1,说明为1次项,即一次函数,第三个参数为你要拟合的阶数,一阶直线拟合,二阶抛物线拟合,并非阶次越高越好
- 【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务
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多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯(MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB)是一种常用于文本分类的算法,特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据(如文本数据中的词频)时表现优异,可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析:识别用户评论的情感,例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测:鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类:将新
- 3D FFT在波束形成中的详细解释
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3DFFT在波束形成中的详细解释1.引言在雷达、声呐和无线通信等领域,为了从空间中获取目标或信号的方向信息,通常需要用到波束形成(Beamforming)技术。波束形成可以理解为一种通过数字信号处理手段,将天线阵列(或传感器阵列)接收的多路信号进行加权和,形成对特定方向(或多个方向)的增强或抑制,从而实现对目标/信号的方位估计与检测的技术。1.11D,2D,和3D波束形成1D波束形成通常针对线阵(
- 干货:Farrow设计实现详解
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算法机器学习人工智能python
Farrow结构的系数设计是其实现可变分数延迟或动态群时延调整的关键步骤。其核心思想是将每个滤波器抽头的系数表示为多项式函数(通常以参数uuu为变量),通过优化多项式系数实现不同延迟下的滤波特性。以下是Farrow系数设计的主要方法及步骤:1.设计目标与基本模型Farrow结构的一般形式为:H(z,μ)=∑m=0Mμm⋅(∑k=0Nck,mz−k)H(z,\mu)=\sum_{m=0}^{M}\m
- 非对称加密算法——SIDH加密算法
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JavaSIDH算法解析理论背景1.1后量子密码学随着量子计算机的发展,传统公钥密码体系(如RSA、ECC)面临被Shor算法破解的风险。后量子密码学(Post-QuantumCryptography)研究能够抵御量子攻击的新型加密算法,主要包含以下类型:基于格的密码学基于编码的密码学多元多项式密码学基于超奇异椭圆曲线同源的密码学(SIDH)1.2椭圆曲线基础SIDH基于超奇异椭圆曲线及其同源映射
- 参数化曲线——参数三次样条曲线(实例)
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线性代数矩阵机器学习算法机器人数学建模数据分析
问题及相关理论给定空间中n+1个数据点pi(i=0,1,...,n)\bm{p}_i(i=0,1,...,n)pi(i=0,1,...,n),如何构造一条通过这些数据点并满足二阶连续的三次样条曲线?参数化曲线——参数三次样条曲线(1)介绍了数据点的参数化方法。参数化曲线——参数三次样条曲线(2)介绍了埃尔米特基形式的三次多项式曲线及其域变换。参数化曲线——参数三次样条曲线(3)推导了满足二阶连续的
- 【电脑垃圾清理BAT脚本】
开心呆哥
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@echoofftitle垃圾清工具,正在清理中@作者天天卫士...echo正在清除系统垃圾文件,请稍等......echo删除腾讯QQ缓存文件del/f/s/q"%userprofile%\AppData\Roaming\Tencent*.*"del/f/s/q"%userprofile%\AppData\Roaming\360Login*.*"del/f/s/q"%userprofile%\A
- 差分革命:清华微软携手,用物理智慧重塑Transformer“慧眼”
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人工智能科技AI人工智能科技ai
当物理学遇上AI,一场精准捕捉的变革悄然上演想象一下,在信息的汪洋大海中,寻找一根至关重要的“针”,难度无异于“大海捞针”。然而,随着诺贝尔物理学奖的光芒照耀到“机器学习之父”GeoffreyHinton的肩头,另一场跨界融合也在悄然进行——微软与清华大学的科研团队携手,将物理学的智慧融入AI,推出DifferentialTransformer(DIFFTransformer),让Transfor
- 基于线性回归和多项式回归的完整代码
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1.导入必要库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.metricsi
- 数字信号处理之 快速傅里叶变换(FFT)
墨痕_777
信号处理算法
文章目录快速傅里叶变换(FFT)一、直接计算DFT的问题和改善DFT运算效率的基本途径直接计算DFT的问题改善DFT运算效率的基本途径二、按时间抽取(DIT)的FFT算法(库利-图基算法)算法原理按时间抽取的FFT算法与直接计算DFT运算量的比较按时间抽取的FFT算法的特点按时间抽取的FFT算法的若干变体三、按频率抽取(DIF)的FFT算法(桑德-图基算法)算法原理时间抽取算法与频率抽取算法的比较
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- 拉格朗日插值多项式(Lagrange Interpolation)原理 + Python 代码
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原理部分见:拉格朗日插值—Homev1.2023.11文档https://illusionna.readthedocs.io/zh/latest/projects/Mathematics/Numerical%20Analysis/%E6%8B%89%E6%A0%BC%E6%9C%97%E6%97%A5%E6%8F%92%E5%80%BC/Lagrange.html代码依赖第三方库:1.numpy2
- PTA 运用顺序表实现多项式相加
方的言*
算法数据结构
本题要求输入两个一元多项式,然后输出它们的和(相加后得到的一元多项式)输入格式:输入一个整数n(表示输入组数),然后依次输入每一组数据:输入一个整数A(表示多项式的项数,小于100),然后输入A对整数,每一对整数表示对应项的指数和系数。输出格式:对每一组输入,在一行中输出得到的一元多项式。输入样例:在这里给出一组输入。例如:25021457710819403264195-9303478230-35
- 鸿蒙文件传输三方库上线开源鸿蒙社区 十行代码实现大文件高速传输
互联网
近日,华为在OpenHarmony社区上线了“super_fast_file_trans”文件传输三方库(以下简称“SFFT”)。这一三方库的推出,为开发者提供了一套支持大文件多线程并发分块下载、断点续下、分片上传、断点续传、自动重试等多个特性的高性能文件传输解决方案,让开发者开箱即用,轻松实现高效稳定的文件传输功能。在应用开发过程中,许多场景涉及到大文件的传输,尤其是在文件上传和下载的过程中,开
- 用matlab语言进行傅里叶分析
贫僧法号止尘
matlab傅立叶分析开发语言
在MATLAB中,可以使用fft函数执行快速傅里叶变换(FFT)并获取信号的频谱信息。下面是一些用于进行傅里叶分析的MATLAB代码示例:假设我们有一个长度为N的时域信号x,我们可以使用以下代码将其转换为频域信号X:%定义信号长度和采样频率N=1024;Fs=1000;%创建一个随机信号t=(0:N-1)/Fs;x=randn(1,N);%计算信号的傅里叶变换X=fft(x);%计算频率向量f=(
- 嵌入式开发:磁通门传感器开发(6):在STM32上实现FFT需要的空间资源
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嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机傅里叶变换MCU资源计算
文章目录空间资源计算综合考虑结论在STM32上使用CMSIS-DSP库进行FFT计算时,我们这里进行的是128点的实数FFT(使用arm_rfft_fast_f32),每个点用一个float表示(占4字节),那么我们可以从以下几个方面来估算所需要的空间资源:空间资源计算原始采样数据:128个float数据占据的空间:128*4=512FFT输出数据:对于实数FFT,输出通常也会用128个float
- LabVIEW基于双通道FFT共轭相乘的噪声抑制
LabVIEW开发
LabVIEW知识LabVIEW参考程序LabVIEW功能LabVIEW伺服阀
对于双通道采集的含噪信号,通过FFT获取复数频谱后,对第二通道频谱取共轭并与第一通道频谱相乘,理论上可增强相关信号成分并抑制非相关噪声。此方法适用于通道间信号高度相关、噪声独立的场景(如共模干扰抑制)。以下为LabVIEW实现方案及案例验证。实现原理与步骤1.核心数学推导设两通道信号为:通道1:S1(t)=Signal(t)+Noise1(t)通道2:S2(t)=Signal(t)+Noise2(
- 洛谷 P1067 [NOIP 2009 普及组] 多项式输出(详解)c++
h^hh
基础算法算法
题目链接:P1067[NOIP2009普及组]多项式输出-洛谷1.题目分析1:5x^4,系数就是5,次项就是42:x^5x^4x^3x^2x3:100x^5-1x^41x^3-3x^20x(省略删除)104:100x^5是正数,不输出+号,-30x^3是负数,输出-5:比如2次项的系数是1,输出x^22.算法原理解法:根据题意模拟即可+分类讨论一项一项输出,每一项关心三个部分:符号+数+次数代码#
- 参数化曲线——参数三次样条曲线(1)
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算法机器人数据分析
若已知n+1个数据点pi(i=0,1,...,n)\bm{p}_i(i=0,1,...,n)pi(i=0,1,...,n),构造一条通过这些数据点的参数化多项式曲线,那么曲线方程的待定系数矢量必然等于数据点的个数:p(u)=∑i=0naiuii=0,1,...,n\bm{p}(u)=\sum_{i=0}^{n}\bm{a_i}u^i\qquadi=0,1,...,np(u)=i=0∑naiuii=
- 频谱泄露与加窗
Luis Li 的猫猫
机器学习人工智能信号处理
wave1,wave2实际在时域中是一样的正弦波,表达式y=sin(2πft),其中频率f=20Hz,但是经过快速傅里叶FFT变换之后,wave2的频域图中除了有冲激响应的峰之外,还出现了额外的频率元素,这个就是频谱泄露(SpectrumLeakage)。很显然,频谱泄露和信号泄露无关,从根本上说,它就是算法引起的。那同样的快速傅里叶算法,怎么会有这个差异?简单说来,造成这个问题的原因是:采样信号
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
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javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
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File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
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PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
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