- Boost.Asio 的 TCP 通信教程
FHKHH
网络编程tcp/ip网络协议网络
一、引言本教程将详细介绍如何使用Boost.Asio库实现一个简单的TCP通信示例,包括服务器端和客户端的代码编写、编译以及运行流程。同时,我们会对通信过程中的各个关键步骤进行详细讲解,帮助读者理解TCP通信在Boost.Asio中的实现方式。后续如果需要扩展功能,例如并发处理多个客户端连接或使用异步通信等,可以在此基础上进行修改。二、准备工作确保系统中已安装Boost库。确保编译器(如g++)能
- 【unitrix】 4.12 通用2D仿射变换矩阵(matrix/types.rs)
liuyuan77
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一、源码这段代码定义了一个通用的2D仿射变换矩阵结构,可用于表示二维空间中的各种线性变换。///通用2D仿射变换矩阵(元素仅需实现Copytrait)//////该矩阵可用于表示二维空间中的任意仿射变换,支持以下应用场景:///1.平面几何转换(平移/旋转/缩放/剪切)///2.颜色空间线性变换(如RGB到YUV转换)///3.带物理单位的量值转换(如像素到毫米的映射)///4.动画系统中的插值变
- 【Rust日报】Rust稳定2024版本将于 2025年2月20日发布
fastembed-rs-AI嵌入库FastEmbed的Rust实现,提供了快速的文本嵌入、图像嵌入和候选项重新排序功能。它具有以下主要特性:支持同步使用,无需依赖Tokio。使用@pykeio/ort进行高性能的ONNX推理。使用@huggingface/tokenizers进行快速编码。支持使用@rayon-rs/rayon进行批量嵌入生成和并行计算。默认模型是FlagEmbedding,在M
- C++标准库大全(STL)
C++标准库大全(STL)1.容器(Containers)*问题类型:序列容器(std::vector,std::deque,std::list,std::forward_list,std::array,std::string):各自的特点、底层实现、优缺点和适用场景?容器特点底层实现优点缺点适用场景std::vector动态数组,支持快速随机访问连续内存+三指针(数据头/尾/容量尾)随机访问O(
- 彻底解决Qt中文乱码以及汉字编码的问题(UTF-8/GBK)
梦新嵌入式
qt
原文链接:https://blog.csdn.net/m0_46577050/article/details/133804929
- 全方位守护代码安全:一款高效自动化工具的深度解析
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安全自动化运维
在当今数字化时代,软件安全问题日益凸显,代码被反编译、反调试、篡改和窃取的风险无处不在。对于开发者来说,如何有效保护自己的软件成果,防止其被恶意利用,成为了亟待解决的问题。今天,就让我们来深入了解一下VirboxProtector这款强大的软件保护工具,看看它是如何为代码安全保驾护航的。一、关于VirboxProtectorVirboxProtector是北京深盾科技股份有限公司经过多年技术深耕开
- Github 2025-06-28 Rust开源项目日报 Top10
老孙正经胡说
githubrust开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,今日(2025-06-28统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Rust项目10Rust实现的非官方Bitwarden兼容服务器创建周期:2317天开发语言:Rust协议类型:GNUAfferoGeneralPublicLicensev3.0Star数量:34391个Fork数量:1671次关注人数:34391人
- 【unitrix】 4.13 类型级加一计算(add1.rs)
liuyuan77
我的unitrix库rust
一、源码这段代码实现了一个类型系统中的"加一"操作,通过Rust的特性(trait)和泛型编程来实现。//!类型级别的加一实现//!编制人:$ource//!修改版次:0版完成版//!本版次创建时间:2025年7月2日//!最后修改时间:无//!待完善问题:Float+1未实现//!实现规则://!1.基础类型:Z0(0)→P1(1),P1(1)→B0(2),N1(-1)→Z0(0)//!2.B0
- NUMA 架构科普:双路 CPU 系统是如何构建的?
NUMA(Non-UniformMemoryAccess,非一致性内存访问)是一种用于多处理器系统的内存架构设计,主要应用于服务器、工作站和高性能计算(HPC)领域。它的核心特点是不同CPU访问不同内存区域的速度不一致,这与传统的UMA(UniformMemoryAccess,一致性内存访问)架构不同。1.NUMA的物理结构(1)双路CPU系统的硬件组成在典型的双路(2P)服务器主板上,会有:2颗
- 给定一个长度为n的数列,将这个数列按从小到大的顺序排列。1<=n<=200 (蓝桥杯训练题库)c/c++
#includeinti,n,j,v;intsort(int*a,intn){for(i=0;ia[j]){v=a[i];a[i]=a[j];a[j]=v;}}intmain(){scanf("%d",&n);inta[200];for(i=0;i#includeusingnamespacestd;intmain(){intn;cin>>n;inta[200];for(inti=0;i>a[i];
- YOLOv8 轴承缺陷检测 使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果 包含1440张图片的轴承缺陷检测数据集 YOLO格式或XML格式
OICQQ67658008
YOLOxml深度学习轴承缺陷数据检测算法人工智能
轴承缺陷检测4类1440张names:[‘aocao’,‘aoxian’,‘cashang’,‘huahen’]名称::[‘凹槽’,‘凹陷’,‘卡伤’,‘划痕’]共1440张,8:1:1比例划分train:1152张,val:144张,test:144张标注文件为YOLO适用的txt格式或xml格式。可以直接用于模型训练。YOLOv8轴承缺陷检测importosimporttorchfromIPy
- Web 服务器架构选择深度解析
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在Web服务与API设计中,服务器架构的选择直接决定系统的可扩展性、维护成本与性能上限。本文从架构演进脉络出发,系统解析单体架构、微服务、服务网格、Serverless等主流架构的核心特性、适用场景及Java技术栈实现。一、架构演进与核心分类1.1架构演进脉络1.2核心架构对比表架构类型核心特点典型技术栈(Java)部署复杂度扩展性单体架构所有功能模块打包为单一应用,共享数据库SpringBoot
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在当今大数据时代,如何高效管理和处理海量数据成为了许多企业的首要挑战。针对这一问题,选择合适的数据库系统至关重要。尤其是在大数据场景中,诸如数据存储、数据访问效率和并发控制等技术要求提高,给数据库的选择带来了更高的标准。YashanDB作为一款高性能数据库,以其独特的架构设计与一系列优秀的功能,成为大数据处理的理想选择。高度可扩展的部署架构YashanDB支持多种部署形态,包括单机部署、分布式集群
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- YashanDB的事务处理特性
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在数据库技术领域,事务处理是保障数据完整性和一致性的重要机制。尤其在高并发环境下,如何有效管理多个事务对数据的访问和修改,是许多数据库系统面临的挑战。在此背景下,YashanDB作为一款具备高性能、高可用性特性的数据库,提供了先进的事务处理特性来应对这一挑战。本文旨在深入探讨YashanDB的事务处理特性,帮助读者理解其设计原理和优势。事务ACID特性YashanDB的事务遵循ACID原则,这四个
- 企业如何选择合适的YashanDB数据库部署策略
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在当今数据驱动的商业环境中,企业面临着多种数据库技术选择,如何满足对性能、可用性和扩展性的高要求成为了一项重要挑战。尤其是在高并发、高可用性和性能优化等方面,企业必须在数种数据库部署策略中做出明智选择。YashanDB作为一款高性能数据库,提供了多种部署选项,如单机部署、分布式集群部署和共享集群部署。本文将深入分析这些部署策略的技术原理及其适用场景,帮助企业根据自身需求选择最合适的YashanDB
- 企业如何通过YashanDB实现数据的实时同步与备份?
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在当今数据驱动的商业环境中,数据的实时同步与备份变得越来越重要。企业在运作中倘若未能有效管理数据同步及备份,不仅会影响业务效率,也会增加数据丢失的风险。如何实现高效、可靠的数据实时同步与备份,成为企业IT部门亟待解决的技术问题。YashanDB作为一款优秀的数据库,具备强大的实时同步与备份能力,为企业提供了有效的解决方案。YashanDB的部署架构YashanDB支持三种部署形态:单机部署、共享集
- 企业如何利用YashanDB提升系统稳定性
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在现代多变的商业环境中,企业面临着信息处理能力的诸多挑战,如系统崩溃、数据丢失等。为应对这些挑战,提升数据库系统的稳定性显得尤为重要。YashanDB作为一款先进的分布式数据库,凭借其独特的架构和技术特性,能够为企业提供更为可靠的系统稳定性保障。本文将深入分析YashanDB提升系统稳定性的核心技术点及其优势。核心技术点高可用性架构YashanDB支持多种部署模式,如单机主备部署、分布式集群部署以
- 企业如何利用YashanDB实现数据资产价值最大化
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在当今数据驱动的经济环境中,企业面临着如何有效优化数据管理以提升业务竞争力的挑战。尤其是数据库技术的应用能力,往往会直接影响到数据处理效率和决策支持的速度。因此,企业需要寻找有效的战略,比如"如何优化查询速度?"来实现数据资产的最大化。从而提升组织的决策质量及用户体验,有效推动业务创新。YashanDB体系架构与核心技术优势YashanDB作为一款现代化的数据库管理系统,其体系架构灵活多样,支持单
- YashanDB数据库安装流程和配置指南
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在现代数据库技术中,企业面临着诸多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性问题、数据安全性等。YashanDB作为一款新兴数据库,凭借其高性能、高可用性和灵活的配置选项,为企业提供了可靠的数据管理解决方案。本文旨在深入探讨YashanDB数据库的安装流程和配置指南,帮助用户快速上手并有效配置数据库环境。YashanDB数据库安装流程准备环境在安装YashanDB之前,需要提前准备好环境。具体包括:确保操作系
- 从入门到精通:YashanDB数据库学习指南
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在现代的数据库技术领域,性能瓶颈和数据一致性问题是开发人员和数据库管理员(DBA)面临的重要挑战。随着数据量的激增和对实时分析的需求上升,如何有效管理和利用数据库显得尤为重要。YashanDB作为一款新兴数据库,提供了一系列功能以应对这些挑战,适合希望深入理解数据库体系结构的开发者和DBA。本文旨在提供一份全面的YashanDB学习指南,内容涵盖系统架构、核心功能,并为实际应用提供具体建议,使读者
- Skia图形库:绘制2D世界的核心组件
文章摘要Skia是Google开发的跨平台2D图形库,核心组件包括:SkCanvas(绘图入口)、SkPaint(画笔样式)、SkPath(几何形状)、SkImage/SkBitmap(图片处理)、SkFont/SkTypeface(文本渲染)以及SkSurface(画布载体)。支持CPU/GPU/PDF/SVG多种渲染后端,广泛应用于Chrome、Flutter等项目中,提供从基础绘图到高级特效
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- 10倍速开发!飞算JavaAI实战:5分钟生成SpringCloud完整工程
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目录一、颠覆性架构设计二、5分钟生成实战步骤1:定义服务架构(YAML配置)步骤2:执行AI生成命令(Python驱动)步骤3:验证生成结果(终端操作)三、双流程图解析横向对比:传统开发vsAI生成纵向核心流程四、量化性能对比五、生产级部署方案安全审计实现高可用部署架构六、技术前瞻性分析七、附录:完整技术图谱传统SpringCloud工程搭建平均耗时8小时,而使用飞算JavaAI只需5分钟,开发效
- 时序数据库 TDengine × Node-RED:连接你的“数”与“控”
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在工业场景中,我们经常会遇到这样的需求:设备数据上来之后,既要能存、能查,还希望能实时触发告警、控制现场设备。但如果从头写程序、配接口,成本不低、周期也长。这时候,一款能低代码快速串起“采集-存储-分析-控制”全流程的工具,往往能省下不少力气。现在,时序数据库TDengine与Node-RED正式打通,二者结合可为工业IoT打造一套真正“开箱即用”的全栈式解决方案。从毫秒级数据写入,到实时查询,再
- 微服务介绍
背景:从单体架构到微服务的驱动力单体架构的痛点:初期简单:开发部署快,适合创业公司或小型项目(如简单的博客系统或早期电商平台)。后期瓶颈显著:可伸缩性差:用户量和流量激增时,单服务器性能成为瓶颈。单纯通过集群(复制整个应用)缓解,资源利用率不高且成本增加。复杂性高、耦合紧:业务膨胀导致代码库庞大臃肿,模块间高度耦合。修改一个小功能可能需编译、测试、部署整个应用,风险高、效率低。技术栈僵化:整个应用
- AI+大数据:社交网络分析在金融风控中的完整流程
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AI+大数据:社交网络分析在金融风控中的完整流程关键词:AI、大数据、社交网络分析、金融风控、完整流程摘要:本文详细讲述了在金融风控领域运用AI和大数据进行社交网络分析的完整流程。通过通俗易懂的语言,从背景知识入手,解释核心概念,阐述算法原理,分享项目实战经验,探讨实际应用场景,推荐相关工具资源,展望未来发展趋势与挑战,旨在让读者全面了解这一复杂技术在金融风控中的应用。背景介绍目的和范围我们的目的
- JVM GC学习记录
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垃圾标记算法:引用计数:解决不了垃圾对象循环引用问题。root扫描(可达性分析):从根对象(线程、main函数、静态变量、常量)扫描。三色标记:黑:其下所有子树,引用均被标记完成,是存活的最终状态。灰:其下所有子树,但引用的对象尚未完全检查,是存活的过渡状态。白:对象未被标记,默认初始状态,标记结束后仍为白色的对象将被回收。标记时会STW扫描根节点,然后标记线程与业务线程并行存在;会产生情况2,业
- 解密GPT工作原理:Transformer架构详解与自注意力机制剖析
AI智能应用
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解密GPT工作原理:Transformer架构详解与自注意力机制剖析关键词:GPT、Transformer、自注意力机制、神经网络、语言模型、深度学习、人工智能摘要:本文将深入浅出地解析GPT模型的核心架构——Transformer,重点剖析其革命性的自注意力机制。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释复杂的技术原理,并用Python代码示例展示实现细节,最后探讨这一技术的应用场景和未来发展方
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟