- SpringBoot缓存技术全解析:Redis+Caffeine二级缓存架构
fanxbl957
Web缓存springbootredis
博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人SpringBoot缓存技术全解析:
- 后端开发:Spring Boot 的分布式缓存方案
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战springboot分布式缓存ai
后端开发:SpringBoot的分布式缓存方案关键词:SpringBoot、分布式缓存、Redis、Caffeine、缓存策略、缓存失效摘要:本文深入探讨了在SpringBoot后端开发中分布式缓存方案的相关技术。首先介绍了分布式缓存在现代应用中的重要性及本文的研究范围,接着阐述了核心概念如分布式缓存的原理与架构,详细讲解了常用的核心算法原理及具体操作步骤,包括使用Python代码示例说明。通过数
- 避免mac进入休眠状态
NextStepPeng
不要进入休眠状态:当你临时不希望电脑进入休眠状态时,可以使用caffeinate命令让电脑时刻清醒。当你需要其恢复正常时,按下⌃Control-C即可停止该命令。image.png参考:https://sspai.com/post/45534
- 【TensorRT】TensorRT及加速原理
浩瀚之水_csdn
tensorrt
一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器,专为GPU加速设计。其核心架构分为三层:前端解析器支持ONNX/UFF/Caffe等格式的模型解析执行格式验证和初步结构优化优化引擎核心优化层(层融合、精度校准、内存优化等)生成优化后的计算图(OptimizedGraph)运行时环境管理GPU内存分配执行优化后的计算图二、核心加速原理(8大关键技术)1.层融合(La
- Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南
浅沫云归
后端技术栈小结RedisCaffeine缓存
Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南在高并发场景下,缓存是提升系统性能和并发处理能力的关键手段。常见的缓存方案包括远程缓存(如Redis)和本地缓存(如Caffeine)。单层缓存各有优劣,结合两者优势的双层缓存架构已成为生产环境中的最佳实践。本文将基于SpringBoot,从方案对比分析出发,深入探讨Redis、本地Caffeine与双层缓存的实现与性能差异,并给出选型建议与实
- spring boot + caffeine使用
月光一族吖
springbootspringjava
一、Caffeine缓存背景Caffeine是一个高性能、可扩展的Java缓存库,由Google的BenManes开发。Caffeine基于ConcurrentHashMap设计,采用了近似LRU(LeastRecentlyUsed,最近最少使用)算法,以实现高速缓存淘汰策略。Caffeine广泛应用于各类Java项目中,作为一种提高数据读取性能的优秀解决方案。二、Caffeine缓存优点与缺点优
- 两级缓存 Caffeine + Redis 架构:原理、实现与实践
大只鹅
缓存redis架构
一、前言在高性能服务架构设计里,缓存是关键环节。常规做法是将热点数据存于Redis/MemCache等远程缓存,缓存未命中时再查数据库,以此提升访问速度、降低数据库压力。随着发展,架构有了改进,部分场景下单纯远程缓存不够,需结合本地缓存(如Guavacache、Caffeine),形成本地缓存(一级缓存)+远程缓存(二级缓存)的两级缓存架构,进一步提升程序响应与服务性能,其基础访问流程如下(暂不考
- Ehcache、Caffeine、Spring Cache、Redis、J2Cache、Memcached 和 Guava Cache 的主要区别
MonkeyKing.sun
springredismemcached
主流缓存技术Ehcache、Caffeine、SpringCache、Redis、J2Cache、Memcached和GuavaCache的主要区别,涵盖其架构、功能、适用场景和优缺点等方面:Ehcache类型:本地缓存(JVM内存缓存)特点:轻量级,运行在JVM内部,易于集成到Java应用中。支持堆内、堆外和磁盘缓存,适合处理中小型数据集。提供丰富的缓存配置,如TTL(生存时间)、TTI(空闲时
- 《高并发系统性能优化三板斧:缓存 + 异步 + 限流》
猕员桃
10篇关于分布式和高并发性能优化缓存
高并发系统性能优化三板斧:缓存+异步+限流引言在互联网应用的高并发场景下,系统性能面临巨大挑战。以某电商平台会员活动为例,活动期间瞬时QPS可达10万+,若未进行有效优化,服务器将迅速崩溃。本文从缓存、异步、限流三个核心维度,结合实际案例详细解析高并发系统的性能优化策略,并分享全链路压测与问题定位的实战经验。一、缓存策略分层:从本地到分布式的立体防护1.1本地缓存选型与实战(Caffeine)本地
- 2.6 Spring Boot缓存实战:Redis与Caffeine性能对比
SpringBoot缓存实战:Redis与Caffeine深度性能对比一、缓存技术选型核心指标维度Redis(分布式)Caffeine(本地)数据存储位置独立内存服务器应用进程堆内存数据一致性强一致(集群版)最终一致(需额外同步)网络开销存在TCP/IP通信无网络延迟数据容量支持TB级存储受限于JVM堆大小数据结构支持5种核心数据结构仅Key-Value结构持久化能力RDB/AOF需结合其他存储二
- 深入实践Caffeine+Redis两级缓存架构:从原理到高可用设计
搬砖的小熊猫
缓存redis架构
一、为何需要两级缓存架构?在分布式系统中,Redis作为分布式缓存已广泛应用。但当系统面临超高并发读取(如热点商品详情页访问)或超低延迟要求(如金融行情数据推送)时,纯远程缓存面临两大瓶颈:网络IO开销:每次Redis访问需10-50ms的网络延迟带宽瓶颈:单节点Redis吞吐量上限约10万QPS通过引入Caffeine本地缓存作为一级缓存,Redis作为二级缓存,可实现:命中未命中命中未命中客户
- python opencv rgb_opencv-python的RGB与BGR互转方式
weixin_39798497
pythonopencvrgb
一、格式转换opencv读取图片的默认像素排列是BGR,需要转换。PIL库是RGB格式。caffe底层的图像处理是基于opencv,其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red),而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。在Python中,将RGB顺序的图像转成BGR顺序,需要调整channeldimension的各颜色通道顺序。方法1:img=cv2.imread("001.jpg
- caffe之利用mnist数据集训练好的lenet_iter_10000.caffemodel模型测试一张自己的手写体数字
xunan003
深度学习caffe
一、前沿写这篇博文,是因为一开始在做《21天学习caffe》第6天6.4练习题1的时候看着自己搜索的博文,在不理解其根本的情况下做的,结果显然是错的。在接下来阅读完源代码之后,在第10天学习完caffemodelzoo之后,明白了其中原理,反过来再去做那个习题,一开始在网上搜索并没有完完整整解释整个过程的一篇博文,而是写的不知所云,本着我们初学者互相共享的精神,也方便自己查阅,特详细写一下,将自己
- caffe安装:基于anaconda3---python3.6, linux, 仅CPU
喵酱ooo
目标检测caffeanaconda3python3.6linuxCPU
caffe安装:基于anaconda3---python3.6,linux,仅CPUcaffe安装安装Anaconda3下载caffe配置caffe的Makefile.config安装libboost(基于python3.6)的库编译caffecaffe安装安装Anaconda3下载:Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh默认路径安装(最终安装位置为/home/usenam
- ubuntu 编译caffe makefile.config
AI算法网奇
win/ubuntu
这个是我以前总结的:sudoapt-getinstall-ylibopencv-devpython-opencvsudoapt-getinstall-ybuild-essentialcmakegitpkg-configsudoapt-getinstall-ylibatlas-base-devsudoapt-getinstall-ylibgflags-devlibgoogle-glog-devlib
- caffe中Makefile.config详解
《一夜飘零》
##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome!#cuDNNaccelerationswitch(uncommenttobuildwithcuDNN).#USE_CUDNN:=1"CuDNN是NVIDIA专门
- 【性能飙升】Caffeine缓存框架:SpringBoot的高性能秘籍!
码农Q!
程序员JavaIT缓存springbootspringwindows开发语言javalist
高性能Java本地缓存Caffeine框架介绍及在SpringBoot中的使用代码加详解1.引包importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Auto
- 一站式讲解本地缓存Caffeine
想用offer打牌
后台缓存缓存
文章目录theme:condensed-night-purple引言本地缓存的必要性多级缓存访问流程使用Caffeine作为本地缓存️添加**SpringCache和Guava依赖**配置Caffeine缓存启用缓存使用缓存注解总结❤️theme:condensed-night-purple引言上次我们讲了本地缓存guava,那么有没有比它更加优秀的本地缓存呢?有的,兄弟,有的。这次我们来讲本地
- 开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe
wangxiaobei2017
深度学习训练与移植pytorchcaffe人工智能
开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe0.前沿开放词汇检测的概念CLIP模型1.YOLOE环境配置1.1虚拟环境1.2YOLOE模型推理测试1.2.1文本提示检测和分割测试1.2.2无提示检测和分割2.YOLOE网络结构分析2.1网络结构概述2.2可重参数化区域-文本对齐(Re-parameterizableregion-textalignment:RepRTA)2.3语义激活视觉
- 本地缓存Caffeine的基本使用
海光之蓝
工具类spring
1.本地缓存有ehcache,guavacache,caffein这几种常用的实现,下面介绍caffeine在springboot中的使用caffeine官网:github-caffeinjsr-107缓存规范与spring的对照:jsr-107缓存规范与spring的对照caffeine-plus:caffeine-plus单独使用:2.添加依赖com.github.ben-manes.caff
- Web 架构之缓存策略实战:从本地缓存到分布式缓存
互联网搬砖工老肖
web架构原力计划前端架构缓存
文章目录一、思维导图二、正文内容(一)本地缓存1.简介2.常见实现3.使用场景4.优缺点(二)分布式缓存1.简介2.常见实现3.使用场景4.优缺点5.缓存问题及解决方案三、总结一、思维导图缓存策略实战本地缓存分布式缓存简介常见实现使用场景优缺点GuavaCacheCaffeine简介常见实现使用场景优缺点RedisMemcached缓存穿透缓存击穿缓存雪崩解决方案解决方案解决方案二、正文内容(一)
- 解锁Java多级缓存:性能飞升的秘密武器
bxlj_jcj
缓存面试架构缓存架构java面试
一、引言文末有彩蛋在当今高并发、低延迟的应用场景中,传统的单级缓存策略往往难以满足性能需求。随着系统规模扩大,数据访问的瓶颈逐渐显现,如何高效管理缓存成为开发者面临的重大挑战。多级缓存架构应运而生,通过分层缓存设计(如本地缓存+分布式缓存+后端存储),显著减少网络开销、降低数据库压力,成为提升Java应用性能的“秘密武器”。本文将深入剖析多级缓存的核心理念,结合Caffeine、Redis等主流技
- Spring Boot缓存组件Ehcache、Caffeine、Redis、Hazelcast
一只帆記
SpringBoot缓存springbootredis
一、SpringBoot缓存架构核心SpringBoot通过spring-boot-starter-cache提供统一的缓存抽象层:业务代码CacheAbstractionCacheManagerCacheImplementationEhcacheCaffeineRedisHazelcast二、主流缓存工具深度对比特性EhcacheCaffeineRedisHazelcast类型本地缓存本地缓存分
- 【Redis】热点key问题,的原因和处理,一致性哈希,删除大key的方法
{⌐■_■}
redisredis哈希算法数据库
热点Key指单个Key被高并发访问(如爆款商品),导致Redis压力骤增。解决方案应针对“单个Key高并发”:分片缓存:将热点Key分散到不同Redis节点(如按一致性哈希算法分片)。本地缓存:在应用层缓存热点数据(如Caffeine),减少Redis压力。增加缓存副本:为热点数据增加缓存副本,将热点数据复制到多个缓存节点上,分散访问压力。(例如,使用Redis的主从复制,将热点数据存储在多个从节
- 在Windows系统下安装caffe
sunmingliu
最近,在怼着球面卷积神经网络源码看,虽然不出意外的看傻了,但caffe的安装还是需要记录一下的。一开始我是想在Linux系统下实现的,毕竟一开始我把电脑一大块空间给了Linux系统。于是我先颠颠的照着网上的教程把anaconda先安装了。anaconda在Linux下的安装还顺道下了一个COCO数据集,官网没法正常打开,就找到了一个不需要的下载方法,贴一个链接:简单的MSCOCO数据集下载方法然后
- 深度学习FPGA开发方式
jack_201316888
FPGAAI
https://blog.csdn.net/weixin_35729512/article/details/79763952FPGA深度学习的方向概述传统的CNN(Tensorflow、caffe)是在GPU、CPU上面进行的,但因为其功耗高、散热不好、价格昂贵。但是在单纯的FPGA这类芯片上进行深度学习类的算法,往往开发难度大,开发周期漫长,不适合CNN算法的实现。CNN算法的步骤划分,训练(P
- Caffeine 深度解析:从核心原理到生产实践
Pasregret
缓存缓存java面试
Caffeine深度解析:从核心原理到生产实践一、Caffeine核心定位与架构设计1.核心能力矩阵深度解析Caffeine作为Java领域高性能本地缓存库,其设计目标围绕高吞吐量、低延迟、高效内存管理展开,核心能力可从技术特性与业务价值两个维度拆解:缓存策略先进性WindowTinyLfu回收算法:结合时间窗口(Window)与TinyLfu频率统计,相比传统LRU提升10%-15%命中率,尤其
- 多级缓存架构深度解析:从设计原理到生产实践
Pasregret
缓存缓存架构
多级缓存架构深度解析:从设计原理到生产实践一、多级缓存架构核心定位与设计原则1.架构分层与角色定位多级缓存通过分层存储、流量削峰、数据分级实现性能与成本的平衡,典型三层架构如下:层级代表组件存储介质数据特征命中目标成本级别一级缓存Caffeine/Guava本地堆内存热数据(访问量前10%)70%+高二级缓存Redis远程内存温数据(访问量20%-30%)25%+中三级缓存MySQL/ES磁盘/S
- 搭建Caffeine+Redis多级缓存机制
moxiaoran5753
缓存redis数据库
本地缓存的简单实现方案有HashMap,CucurrentHashMap,成熟的本地缓存方案有Guava与Caffeine,企业级应用推荐下面说下两者的区别1.核心异同对比特性GuavaCacheCaffeine诞生背景GoogleGuava库的一部分(2011年)基于GuavaCache重构的现代缓存库(2015+)性能中等(锁竞争较多)极高(优化并发设计,吞吐量提升5~10倍)内存管理基于LR
- 3.JVM调优与内存管理
zizisuo
java
目录一、缓存场景下的内存管理核心挑战堆内缓存与堆外缓存的取舍•堆内缓存(Caffeine/Guava)的GC压力分析•堆外缓存(EhcacheOffheap/MapDB)的内存泄漏防护•混合缓存架构的性能与资源平衡高并发下的内存分配优化•TLAB(Thread-LocalAllocationBuffer)与缓存对象分配效率•大对象(缓存Value)直接进入老年代的策略•年轻代与老年代比例调优(避免
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C