- CesiumJS+SuperMap3D.js混用实现可视域分析 S3M图层加载 裁剪区域绘制
SteveJi666
WebGLcesiumEarthSDKSuperMap3djavascript前端arcgis
版本简介:cesium:1.99;Supermap3D:SuperMapiClientJavaScript11i(2023);官方下载文档链家:SuperMap技术资源中心|为您提供全面的在线技术服务示例参考:support.supermap.com.cn:8090/webgl/Cesium/examples/webgl/examples.html#analysissupport.supermap
- CesiumJS+SuperMap3D.js混用实现通视分析
SteveJi666
WebGLcesiumEarthSDKSuperMap3djavascript前端arcgis
版本简介:cesium:1.99;Supermap3D:SuperMapiClientJavaScript11i(2023);官方下载文档链家:SuperMap技术资源中心|为您提供全面的在线技术服务示例参考:support.supermap.com.cn:8090/webgl/Cesium/examples/webgl/examples.html#analysissupport.supermap
- 概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、共现模型、非线性模型、参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习概率潜在语义分析PLSA
定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
- 算法设计与分析 合并排序的递归实现算法
Jxcupupup
算法算法算法设计与分析
合并排序的递归实现算法。输入:先输入进行合并排序元素的个数,然后依次随机输入(或随机生成)每个数字。输出:元素排序后的结果,数字之间不加任何标识符。示//完整代码在GitHub上//https://github.com/Jxcup/Course_Algorithm_Analysis-Design/blob/main/MergeSort_iteration.cpp//合并排序递归#includeus
- AI学习笔记:pdf-document-layout-analysis
hillstream3
人工智能学习笔记pdfAI编程nlp
一直在学AI,但没有连续的时间来尝试。现在终于失业了,有大把连续的时间来动手。之前准备了一台I5-1400F+RTX360012G的电脑,现在终于派上用场了。由于一直在从事无线通信相关的工作,所以,拿到一份很长的AI可能与通信在哪些方面,能够结合的pdf文档。所以,打算从这份文档开始入手。第一个找到的项目的是这个:https://huggingface.co/HURIDOCS/pdf-docume
- 线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
ALGORITHM LOL
人工智能机器学习算法
线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)通俗易懂算法线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种用于分类和降维的技术。其主要目的是找到一个线性变换,将数据投影到一个低维空间,使得在这个新空间中,不同类别的数据能够更好地分离。线性判别分析的核心思想LDA的基本思路是最大化类间方差(between-classvariance)与
- 404 error when doing workload anlysis using locust on OpenAI API (GPT.35)
营赢盈英
AI人工智能pythonopenailocust
题意:"使用Locust对OpenAIAPI(GPT-3.5)进行工作负载分析时出现404错误。"问题背景:IamtryingtodosomeworkloadanalysisonOpenAIGPT-3.5-TURBOusinglocust."我正在使用Locust对OpenAIGPT-3.5-TURBO进行一些工作负载分析。"fromlocustimportHttpUser,between,tas
- 打卡第13天:《利用python进行数据分析》学习笔记
且不了了
第7章——数据规整化:清理、转换、合并、重塑数据变换http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch7/20180405.ipynb
- 亦菲喊你来学机器学习(20) --PCA数据降维
方世恩
机器学习人工智能深度学习python算法sklearn
文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的数据降维技术,它可以在保留数据集中最重要的特征的同时,减少数据的维度。PCA
- python 自动下载ERA5 netCDF4格式数据 INFO Request is queued
水猪1
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2024-05-2111:18:46,271INFOWelcometotheCDS2024-05-2111:18:46,289INFOSendingrequesttohttps://cds.climate.copernicus.eu/api/v2/resources/reanalysis-era5-pressure-levels2024-05-2111:18:46,512INFORequestis
- Python的情感词典情感分析和情绪计算
yava_free
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- 使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南
快撑死的鱼
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使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理(NLP)领域中的一个重要分支,旨在从文本中识别出情绪、态度或意见等主观信息。在中文文本处理中,由于语言特性不同于英语,如何高效、准确地分词和提取关键词成为情感分析的关键步骤之一。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Python和Jieba库进行中文情感分析,
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Mr_Lowbee
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fromtorchsummaryimportsummarysummary(net,input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万(/1000000)M,fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn(1,3,256,256).cuda()flop_counter=FlopCountAna
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什么是配对交易?配对交易(PairsTrading)是指八十年代中期华尔街著名投行MorganStanley的数量交易员NunzioTartaglia成立的一个数量分析团队提出的一种市场中性投资策略,,其成员主要是物理学家、数学家、以及计算机学家。GanapathyVidyamurthy在《PairsTrading:QuantitativeMethodsandAnalysis》一书中定义配对交易为
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MM1:Methods,Analysis&InsightsfromMultimodalLLMPre-training在这项工作中,我们讨论了建立高性能的多模态大型语言模型(MLLMs)。特别是,我们研究了各种模型结构组件和数据选择的重要性。通过对图像编码器、视觉语言连接器和各种预训练数据选择的仔细而全面的验证,我们确定了几个关键的设计教训。例如,我们证明,与其他已发表的多模式预训练结果相比,对于使
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介绍富集通路散点图(EnrichmentPathwayScatterPlot)是一种数据可视化工具,用于展示基因集富集分析(GeneSetEnrichmentAnalysis,GSEA)的结果。横坐标是对应基因名称,纵坐标是通路名称,图中的点表示该基因在某个通路下的qvalue,可以简单理解为不同环境下的贡献大小。加载R包导入所需要的R包,在导入前需要用户自己安装。library(readxl)l
- CS269I:Incentives in Computer Science 学习笔记 Lecture 16: Revenue-Maximizing Auctions(收入最大化拍卖)
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Lecture16:Revenue-MaximizingAuctions(收入最大化拍卖)1RevenueMaximizationandBayesianAnalysis一直以来,我们关注的都是最大化社会福利的拍卖设计(至少在那些真实出价的场景中)。福利最大化确实是在很多场景中我们最多考虑的事情,比如我们之前看了很长时间的赞助搜索和在线广告。在福利最大化拍卖中,收入也被考虑过,但也仅仅是机制的一个副
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abments
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下载分词器首先确定es对应的版本(假设版本是7.10.0)根据版本下载指定的分词器开始安装在线安装./bin/elasticsearch-plugininstallhttps://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.10.0/elasticsearch-analysis-ik-7.10.0.zip离线安装-
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- Python之Pandas详解
八秒记忆的老男孩
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Pandas是Python语言的一个扩展程序库,用于数据分析。Pandas是一个开放源码、BSD许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas名字衍生自术语“paneldata”(面板数据)和“Pythondataanalysis”(Python数据分析)。Pandas一个强大的分析结构化数据的工具集,基础是NumPy(提供高性能的矩阵运算)。Pandas可以从各种文件格式比
- 数值分析——LU分解(LU Factorization)
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本系列整理自博主21年秋季学期本科课程数值分析I的编程作业,内容相对基础,参考书:DavidKincaid,WardCheney-NumericalAnalysisMathematicsofScientificComputing(2002,AmericalMathematicalSociety)目录背景LU分解(LU-Factorization)辅助部分Doolittle分解Cholesky分解定
- ATAM
stone_flower_rain
软件测试ATAM
1.基本信息ATAM:ArchitectureTradeoffAnalysisMethod(构架权衡分析方法),它是评价软件构架的一种综合全面的方法。这种方法不仅可以揭示出构架满足特定质量目标的情况,而且(因为它认识到了构架决策会影响多个质量属性)可以使我们更清楚地认识到质量目标之间的联系——即如何权衡诸多质量目标。2.参与人员评估小组该小组是所评估构架的项目外部的小组。它通常由3~5个人组成。在
- 架构权衡分析法ATAM
崔世勋
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ArchitectureTradeoffAnalysisMethod使用ATAM方法对软件架构进行评估的目标,是理解架构关于软件的质量属性需求决策的结果。ATAM方法不但提示了架构如何满足特定的质量目标,而且还提供了这些质量目标是如何交互的,即它们之间是如何权衡的。最后欢迎大家访问我的个人网站:1024s
- Xilinx Vivado的RTL分析(RTL analysis)、综合(synthesis)和实现
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理论上,FPGA从编程到下载实现预期功能的过程最少仅需要上述7个步骤中的4、5、6和7,即RTL分析、综合、实现和下载。其中的RTL分析、综合、实现的具体含义和区别又是什么?2、RTL分析(RTLanalysis)一般来讲,通常的设计输入都是Verilog、VHDL或者SystemVerilog等硬件描述语言HDL编写的文件,RTL分析这一步就是将HDL语言转化成逻辑电路图的过程。比如HDL语言描
- 矢量数据的空间分析——叠加分析
进击的码农设计师
叠加分析是对不同的数据进行一系列的集合运算,常用于提取要素的空间隐含信息。1.擦除分析:擦除分析是将输入要素中去除掉与擦除要素的多边形相交的部分,将输入要素处于擦除要素外部边界之外的部分输出到新要素类。打开【系统工具箱→AnalysisTools→叠加分析→擦除】工具,设置输入要素和擦除要素。2.相交分析:相交分析是对输入要素做几何交集操作,输入要素可以是各种几何类型要素(点、线、面)的组合。打开
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URLpp.weekly.statistical_weekly_analysis_chart请求方式POST请求参数参数名类型必填说明token[string]是无skip_type[string]是一级获取查询的类型skip_value[string]是一级获取查询的数据key_value[string]是对应的key,取参类型query_time[string]否查询时间,时间戳秒(默认今天)
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- OHIF Viewer医学影像学习日记
刘斩仙的笔记本
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前言:OHIFViewer一个开源的,基于Web的,医学影像查看器。项目文档GitHub项目大概流程:我们下载OHIFViewer项目运行打包,发布到服务器,然后暴露访问地址;再由后端提供返回固定格式json的接口,完整路径例如:http://www.baidu.com/#/viewer?url=http://www.your.com/apiv1/dicom/analysis/studies把此链
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IT1.LeetCode:各位相加Java编写2020-12-17(258.各位相加)2.《Java从入门到精通》明日科技:P391~395阅读记xmind笔记,并自己实现实例。知识点之前确实都学过,但还是再系统复习一下吧。3.《Semantic-awareWorkflowConstructionandAnalysisforDistributedDataAnalyticsSystems》:精读关键
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f