- Mistral 发布 Mistral OCR,号称「世界上最好的 OCR 模型」
自不量力的A同学
ocr
Mistral发布的MistralOCR号称“世界上最好的OCR模型”,以下是对它的详细介绍:产品概述MistralOCR是一种光学字符识别API,以图像和PDF作为输入,可从有序交错的文本和图像中提取内容,能理解文档的每个元素,包括媒体、文本、表格、公式等,可与RAG系统结合,处理多模式文档。核心优势顶尖的复杂文档理解能力:可精准识别科学论文、技术文献中的图表、公式(含LaTeX)、表格及混合排
- 简记_ MCU管脚的防静电处理
土豆19891021
EMC嵌入式硬件
一、分析(一)接口处的信号要先过ESD/TVS管,然后拉到被保护器件;建个ESD电路发生器的模型,代入到我们的电路中去分析:继电器实现这两个“开关”,并且还会感应出一些额外的RLC寄生。ESD的频谱是宽带的(指的是各种频率分量都有),频率范围大概是几十MHz到500MHz,ESD波形具有0.7~1ns的上升沿,通过上升沿跟最大带宽的计算公式0.35/tr,可得最大带宽约为:0.35/0.7ns=0
- 《职场趣事:“懂哥”的电脑乌龙记》
故障抖机灵大师
职场经验生活片段电脑生活程序人生
系列文章目录文章目录系列文章目录引子一、懂哥强行认机二、又又又打脸的懂哥总结引子在职场这片满是公式的“神秘丛林”里,“懂哥”宛如一个独特的“神奇变数”,总能凭借那些令人啼笑皆非的“神操作”,为平淡如水的工作日常添上一抹别样的“魔幻色彩”。上次硬盘闹剧刚华丽落幕,最近,一场电脑乌龙事件又在“懂哥”这位“超级导演”的精心策划下,精彩开场,简直像一部永不停歇的荒诞喜剧。一、懂哥强行认机那天清晨,在我正一
- 【更新至2024年】1978-2024年全国GDP平减指数、实际GDP测算数据(可任意调整基期)
m0_71334485
数据#全国GDP平减指数实际GDP
1978-2024年全国GDP平减指数、实际GDP测算数据(可任意调整基期)1、时间:1978-2024年2、来源:国家统计局、统计年鉴3、指标:名义GDP、实际GDP、国内生产总值指数、GDP平减指数4、数据内含原始数据计算公式代码,可以给定基期,自动计算平减指数和实际GDP。可根据需要任意调整基期5、计算说明:GDP平减指数=名义GDP/实际GDP。6、范围:全国层面7、指标解释:GDP平减指
- QT/C++获取电脑CPU实时占用率
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qtc++单片机
在计算CPU的占用率时,我们首先了解一下CPU使用率的计算方式,无论是单个进程cpu占用率还是系统整个cpu使用率,都是一样的计算公式:1、cpu使用率=运行时间/间隔时间2、运行时间=内核时间+用户时间-空闲时间3、间隔时间=内核时间+用户时间因此,根据上述公式的原理,在计算CPU使用率时需要阻塞/等待线程若干时间。由于需要阻塞线程,所以计算CPU使用率的函数是绝对不能写在主线程里的,因此另开一
- 004-获取CPU占用率
郑天佐
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获取CPU占用率windows平台在Windows系统下使用C++获取CPU占用率,常见方法可分为系统整体占用率和特定进程占用率两类。以下是具体实现方法及核心代码示例:一、获取系统整体CPU占用率方法1:基于GetSystemTimes函数原理:通过计算两次采样的系统空闲时间、内核时间和用户时间差值,结合公式得出整体CPU使用率。#include#includedoubleGetCpuUsage(
- BMI值(Body Mass Index,简称BMI),是指身高体重指数,是国际上常用的衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准,BMI的计算公式是:体重指数(BMI)=体重(kg)÷身高2(m)。
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#includevoidisFit(){intkg;doubleBMI,m;printf("请输入体重:");scanf("%d",&kg);printf("请输入身高:");scanf("%lf",&m);BMI=kg/(m*m);if(BMI24){printf("超重");}}intmain(){isFit();}
- 【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)
秋冬无暖阳°
搜广推等—算法面经面试职场和发展
【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)文章目录【面经&八股】搜广推方向:面试记录(九)1.自我介绍2.科研-项目经历问答3.实习经历问答4.八股5.编程题6.反问1.自我介绍。。。。。。2.科研-项目经历问答挑了我的论文,一直揪着问,建议一定要熟悉自己的工作。3.实习经历问答这个基本上没问。4.八股写一下LR—逻辑回归损失公式:当y=1时,损失函数等于y_hat的负对数,即越接近1,损失越小;越
- 8.6 “6.7GB→3.9GB!“Facebook OPT模型4-bit量化实战:显存狂降85%教程
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力语言模型人工智能gpt
6.7GB→3.9GB!FacebookOPT模型4-bit量化实战:显存狂降85%教程实战FacebookOPT模型量化模型量化原理与技术选型在模型量化实战前,我们需要理解OPT模型的显存占用特点。以OPT-6.7B模型为例,其参数量为6.7B,每个参数默认使用FP32(4字节)存储时,显存占用计算公式为:显存占用=参数量×数据类型字节数=6.7B×4B=26.8GB当前主流的量化技术路线对比如
- 2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用
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第一章、注意力(Attention)机制1、注意力机制的背景和动机(为什么需要注意力机制?注意力机制的起源和发展里程碑)。2、注意力机制的基本原理(什么是注意力机制?注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重?)3、注意力机制的主要类型:键值对注意力机制(Key-ValueAttention)、自注意力(Self-Attention)与多头注意
- 常用的三角函数公式
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数学笔记
sin2x+cos2x=1\sin^2x+\cos^2x=1sin2x+cos2x=1tanx=sinxcosx\tanx=\dfrac{\sinx}{\cosx}tanx=cosxsinxcotx=1tanx=cosxsinx\cotx=\dfrac{1}{\tanx}=\dfrac{\cosx}{\sinx}cotx=tanx1=sinxcosxsecx=1cosx\se
- Permute 3 for Mac v3.11.9fix 全能媒体格式转换器
文件传输a
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Permute3作为一款功能强大的媒体转换工具,其卓越的性能与广泛的应用范围,使得它成为了媒体处理领域的佼佼者。它几乎支持所有主流的媒体格式,包括但不限于MP4、AVI、MOV、MKV、WMV、FLV等视频格式,以及MP3、WAV、AAC、FLAC、OGG等音频格式。无论是常见的视频格式还是较为特殊的音频编码,Permute3都能轻松应对,为用户提供了极大的便利。前往Mac香蕉下载Permute3
- Permute 3 for mac(全能媒体格式转换器)v3.11.4中文版
不知名女娃
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Permute3功能介绍Permute3是Macos上一款全能媒体格式转换器,能轻松转换视频、音乐和图像,非常便捷,Permutemac版还支持批量文件转换处理。Permute3formac(全能媒体格式转换器)软件地址https://www.macv.com/mac/75.html?id=Mzc1MjAz易于使用从头开始构建,Permute是Mac应用程序的完美示例。凭借华丽的界面和拖放简单,无
- 总体方差和样本方差
然后就去远行吧
疑难杂症
在统计描述中,方差用来计算每一个变量*(观察值)与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零,离均差平方和受样本含量的影响,统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式:σ2=∑(X−μ)2N\sigma^2=\frac{\sum(X-\mu)^2}{N}σ2=N∑(X−μ)2公式中σ2\sigma^2σ2为总体方差,XXX为变量,μ\muμ为总体均值,NNN为总体例数。在实
- 转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点
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笔记KNN算法随机森林朴素贝叶斯算法机器学习算法决策树
转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后,已经把这个模型训练出来了2KNN算法根据你的邻居来推测你的类别,如何确定谁是你的邻居(用距离公式,最常用的是欧式距离)还有曼哈顿距离–求绝对值,明可夫斯基距离(欧式距离和曼哈顿距离的一个退p=1曼哈顿距离
- c程序设计-3.1(求我国国民生产总值与现在相比增长多少百分比)
小年客
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假如我国国民生产总值的年增长率为7%,计算10年后我国国民生产总值与现在相比增长多少百分比:*运行结果:1.967152*计算公式:p=(1+r)^n*r为年增长率,n为年数,p为与现在相比的倍数#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include//要用到平方:pow()所要引用#includeintmain(){floatr,n,p;printf("请输入现在我国国民生
- python量化数据8:计算东方财富KDJ指标数值金叉死叉
ETF股债基指标
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一、KDJ计算公式K:SMA(RSV,5,1);D:SMA(K,M1,1);J:3*K-2*D;defKDJ(CLOSE,HIGH,LOW,N=9,M1=3,M2=3):'''超卖超买类RSV赋值:(收盘价-N日内最低价的最低值)/(N日内最高价的最高值-N日内最低价的最低值)*100输出K:RSV的M1日[1日权重]移动平均输出D:K的M2日[1日权重]移动平均输出J:3*K-2*D'''RSV
- 华为OD机试 C++ - Excel单元格数值统计
steven_moda
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Excel单元格数值统计题目描述Excel工作表中对选定区域的数值进行统计的功能非常实用。仿照Excel的这个功能,请对给定表格中选中区域中的单元格进行求和统计,并输出统计结果。为简化计算,假设当前输入中每个单元格内容仅为数字或公式两种。如果为数字,则是一个非负整数,形如3、77如果为公式,则固定以=开头,且仅包含下面三种情况:等于某单元格的值,例如=B12两个单元格的双目运算(仅为+或-),形如
- 华为OD机试-Excel单元格数值统计(Java 2024 E卷 200分)
蓝白咖啡
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题目描述我们需要实现一个功能,类似于Excel中对选定区域的数值进行求和统计。给定一个表格区域,每个单元格的内容可能是数字或公式。公式可以是引用其他单元格的值,或者进行简单的加减运算。我们的任务是计算选定区域内所有单元格的数值总和。输入描述第一行两个整数rows和cols,表示表格区域的行数和列数。接下来rows行,每行cols个以空格分隔的字符串,表示表格的单元格内容。最后一行给出一个字符串,表
- 看视频学习方法总结
长勺
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以下是提高教学视频吸收率的系统性方法,结合认知科学原理和实际学习场景,帮助您最大化学习效果:一、观看前的黄金准备阶段60秒快速扫描法用1分钟快速浏览视频目录、章节标题和简介,建立知识框架。荷兰伊拉斯姆斯大学实验表明,这种预习可提升20%的专注力,消除60%的焦虑感。目标拆解技术将视频内容分解为「核心概念」「操作步骤」「应用场景」三部分,提前标注重点(如:视频05:30处有关键公式推导)。场景化学习
- 矩阵压缩(数组降维,对角矩阵,对称矩阵,稀疏矩阵)
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数据结构与算法矩阵线性代数数据结构
矩阵压缩(降维,对角矩阵,对称矩阵,稀疏矩阵)1.二维数组降一维问题描述:将二维数组压缩成一维数组,可以节省空间或提高计算效率。常见的方式是按行或按列将二维数组展平为一维数组。映射公式:按行优先展平(Row-majororder):二维数组A[m][n]展开成一维数组B[m*n],映射公式为:B[i×n+j]=A[i][j]\mathbf{{\color{Red}B[i×n+j]=A[i][j]}
- 量化企业间合作关系、竞争关系和资源流动
Atlas Shepherd
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用于计算不同类型的权重、校正度中心性以及模块增益。公式被用来量化企业间合作关系、竞争关系和资源流动的程度,并通过分析网络结构来识别产业链中的关键企业和集群合作权重(W_cooperation)公式:Wcooperation(i,j)=α⋅max(freq)freq(i,j)+β⋅max(amount)amount(i,j)+γ⋅max(duration)duration(i,j)⋅e−δ(t−tl
- iOS:如何使用OpenVC库计算照片相似度
zzialx
ioscocoamacos
图像格式转换使用UIImage到cv::Mat的转换时,注意通道顺序(iOS使用BGRA格式)。性能优化对于移动端,可降低HOG参数复杂度(如减少方向数)。使用@autoreleasepool管理内存。动态阈值建议根据实际数据集通过ROC曲线确定最佳阈值。错误处理增加对空图像、无轮廓等异常情况的检查。**关键步骤:**1.引入OpenCV库2.涉及C++,需要将.m文件更新为.mm文件#pragm
- 为啥图片会模糊,canvas显示优化
图片的原始尺寸,就是图片原始的拍摄或者生成出来的大小naturalWidth,原始宽度naturalHeight,原始高度样式尺寸img标签上的width,height缩放倍率,受浏览器缩放影响大小,跟操作系统设置也有关系,反正最后就是个值window.devicePixelRatio清晰度高满足如下公式原始尺寸=样式尺寸*缩放倍率画一个canvas来试试/*样式尺寸*/.canvas{width
- 机器学习|决策树|Gini指数和熵的区别|简单示例
漂亮_大男孩
机器学习决策树人工智能
如是我闻:在决策树模型中,Gini指数和熵(Entropy)是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏,以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义,然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中,它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低,数据的纯度越高。其计算公式为:Gini=1−∑i=1npi2Gi
- 第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach(perfedavg联邦学习+元学习)2020个性化联邦学习使用Hessian
还不秃顶的计科生
联邦学习学习
第一部分:解决的问题联邦学习(FL)在多用户协同训练模型时,因数据隐私和通信限制,用户仅与中央服务器交互。传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据,导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分:idea基于模型无关元学习(MAML)框架,提出个性化联邦学习问题的新公式。通过寻找一个初始共享模型,让用户基于自身数据执行少量梯度下降步骤就能快速适应
- 多独立样本秩检验:Kruskal-Wallis检验
木子算法
非参数统计非参数检验概率论统计
多独立样本秩检验:Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中,当数据不满足正态分布或方差齐性假设时,传统的参数检验(如方差分析ANOVA)可能失效。此时,非参数检验方法(如秩检验)成为更可靠的选择。本文将详细介绍多独立样本秩检验的核心方法——Kruskal-Wallis检验,包括其理论基础、公式推导、案例分析及Python实现。二、理论基础1.问题定义假设我们有kkk个独立样本
- Leetcode 刷题笔记1 动态规划part05
平乐君
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开始完全背包不同于01背包,完全背包的特色在于元素可以重复拿取,因此在递归公式和遍历顺序上都有些许不同。leetcode518零钱兑换||在组合方式中所用到的递推公式是dp[j]=dp[j-coins[i]]+dp[j]对于coins[i]>j的情况,forjinrange(coin[i],amount+1)不会执行,即实现dp[i][j]=dp[i-1][j]classSolution:defc
- Leetcode 刷题笔记1 动态规划part06
平乐君
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leetcode322零钱兑换由于本题所求为最少零钱数所以递推公式中应该为dp[j]=min(dp[j],dp[j-coin]+1)classSolution:defcoinChange(self,coins:List[int],amount:int)->int:dp=[float('inf')]*(amount+1)dp[0]=0forcoinincoins:forjinrange(coin,a
- 飞书即将上线的多维表格和vika维格表有什么区别?
Eva洞小仙
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飞书多维表格还没有正式开放测试,所以无法提供太多比较。但我们可以在此分享下vika维格表的特点,以便为你提供更多的产品选择指引与参考比较。面对一堆杂乱无章的数据,我们时常会借助EXCEL进行整理统计。当误输入数据,EXCEL常常显示「ERROR」的字体,着实令人崩溃。受够了结构固定、无法随意变换的表格,却又不懂得复杂的公式和函数计算,多希望有一款宝藏软件来拯救代码小白!有没有一种表格能简单粗暴快速
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1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
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- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
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scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
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jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
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工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
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ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
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- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开