- Introduction to Apache Flink - CH2 -Traditional Architecture versus Streaming Architecture
耳边的火
传统结构与流式结构的对比传统上,一个数据后端的典型结构是使用数据库来存储业务事务性数据。换句话说,数据库(无论是SQL还是NoSQL数据库)存储着就”新鲜的“(准确的近义词)数据,这些数据代表了业务的当前状态。举例来说,这些新鲜的数据可能代表着有多少用户登录了你的系统,你的网站有多少活跃用户或者每个用户当前账户的余额是多少等等。需要使用新鲜数据的数据应用就是建立再这些数据库的基础上的。另一些数据存
- PPINN Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs
xuelanghanbao
论文阅读算法论文阅读PINN
论文阅读:PPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEsPPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEs简介方法PPINN加速分析实验确定性常微分方程随机常微分方程Burgers方程扩散反应方程总结PPINNPararealphysics-i
- Comprehension from Chaos: Towards Informed Consent for Private Computation
粥粥粥少女的拧发条鸟
CCS2023网络安全
目录笔记后续的研究方向摘要引言ComprehensionfromChaos:TowardsInformedConsentforPrivateComputationCCS2023笔记本文探讨了用户对私有计算的理解和期望,其中包括多方计算和私有查询执行等技术。该研究进行了22次半结构化访谈,以调查用户对私有计算的看法及其对数据共享和隐私的影响。该研究的主要发现如下:参与者对私有计算的抽象定义感到挣扎,
- 【译】Industry Paper: Kafka versus RabbitMQ
seasame711
rabbitmqkafka分布式
今天和大家分享一篇关于Kafka和RabbitMQ对比的论文,该论文是诺基亚贝尔实验室(NokiaBellLabs)发表的工业界论文,系统阐述了二者的区别,可以帮助大家在发布订阅系统选型上提供帮助。文中很多引用,也是很好的扩展点,推荐大家阅读。译文中会忽略某些不好翻译的上下文内容,并且翻译难免会有失原文精髓,还是推荐大家阅读原文论文标题:IndustryPaper:KafkaversusRabbi
- Manipulating the loss calculation to enhance the training process of physics-informed neural
xuelanghanbao
论文阅读python论文阅读神经网络机器学习PINN
论文阅读:Manipulatingthelosscalculationtoenhancethetrainingprocessofphysics-informedneuralnetworkstosolvethe1DwaveequationManipulatingthelosscalculationtoenhancethetrainingprocessofphysics-informedneuraln
- VC-PINN Variable coefficient physics-informed neural network for forward and inverse problems
xuelanghanbao
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VC-PINNVariablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsVC-PINN:Variablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsofPDEswithvariablecoefficient变系数问
- Respecting causality is all you need for training physics-informed neural networks
xuelanghanbao
论文阅读深度学习python论文阅读神经网络
论文阅读:Respectingcausalityisallyouneedfortrainingphysics-informedneuralnetworksRespectingcausalityisallyouneedfortrainingphysics-informedneuralnetworks问题分析以Allen-Cahn方程为例损失函数的重新表述解决方法想法以Allen-Cahn方程为例停止
- Characterizing possible failure modes in physics-informed neural networks
xuelanghanbao
论文阅读神经网络论文阅读人工智能pythondnn
论文阅读:Characterizingpossiblefailuremodesinphysics-informedneuralnetworksCharacterizingpossiblefailuremodesinphysics-informedneuralnetworksPINN的常见故障模式convectionreaction-diffusion软偏微分方程约束和优化困难表现力与优化难度课程正
- Gateway 的职责 及Gateway的模式(单模式及多模式的区别)
魏宁_david
原文:https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/microservices-architecture/architect-microservice-container-applications/direct-client-to-microservice-communication-versus-the-api-gateway-pattern为
- jQuery Mobile 和 Kendo UI 的比较(转)
weixin_33682790
uijavascript测试ViewUI
jQueryMobile和KendoUI的比较转自https://www.oschina.net/translate/jquery-mobile-versus-kendo-ui?cmp英文原文:jQueryMobileversusKendoUI–BrotherhoodDifferentiated返回原文QueryMobileandKendoUIarethepopularJavaScriptfram
- 【行人检测】miss rate versus false positives per image (FPPI) 前世今生(理论篇)
Vincent__Lai
目标检测MATLAB自动驾驶
一、前言最近在做行人检测相关的东西,用到一个指标叫做missrateversusfalsepositivesper-image(FPPI),但是搜了一圈网上发现相关的资料很少,所以自己再梳理一下这个指标相关的知识,也方便后续的人使用这个,如果有不对的地方欢迎指正。二、missrateversusfalsepositivesperwindow(FPPW)在介绍missrateversusfalsep
- DYVAL: GRAPH-INFORMED DYNAMIC EVALUATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
UnknownBody
LLM语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《DYVAL:GRAPH-INFORMEDDYNAMICEVALUATIONOFLARGELANGUAGEMODELS》的翻译。大语言模型的基于图形的动态评估摘要1引言2相关工作3DYVAL4实验5DYVAL帮助进行微调6结论和讨论摘要大型语言模型(llm)在各种评价基准中取得了显著的成绩。然而,对其性能的担忧是由于其大量的训练语料库中潜在的数据污染。此外,当前基准的静态
- DAY 81 The market v the real economy
翼飏_Sa
DAY81Themarketvtherealeconomy市场与实体经济所谓实体经济(RealEconomy)是指物质的、精神的产品和服务的生产、流通等经济活动。最典型的有机械制造、纺织加工、建筑安装、石化冶炼、种养采掘、交通运输versus[ˈvɜːsəs]prep.对,对抗;与……相对,与……相比Financialmarketshavegotoutofwhackwiththeeconomy.S
- Multilevel domain decomposition-based architectures for physics-informed neural networks
xuelanghanbao
论文阅读神经网络论文阅读人工智能pythondnn
论文阅读:Multileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksMultileveldomaindecomposition-basedarchitecturesforphysics-informedneuralnetworksFBPINNFBPINN数学表示MultilevelFBPINNs
- Finite Basis Physics-Informed Neural Networks (FBPINNs) a scalable domain decomposition approa
xuelanghanbao
论文阅读算法论文阅读python深度学习神经网络
@[TOC](论文阅读:FiniteBasisPhysics-InformedNeuralNetworks(FBPINNs)ascalabledomaindecompositionapproachforsolvingdifferentialequations)FiniteBasisPhysics-InformedNeuralNetworks(FBPINNs)ascalabledomaindecom
- A Sequential Meta-Transfer (SMT) Learning to Combat Complexities of Physics-Informed Neural Networks
xuelanghanbao
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论文阅读:ASequentialMeta-TransferSMTLearningtoCombatComplexitiesofPhysics-InformedNeuralNetworksApplicationtoCompositesAutoclaveProcessingASequentialMeta-Transfer(SMT)LearningtoCombatComplexitiesofPhysics
- 论文阅读--Cell-free massive MIMO versus small cells
伊丽莎白鹅
文献阅读论文阅读
无蜂窝大规模MIMO与小蜂窝网络论文信息NgoHQ,AshikhminA,YangH,etal.Cell-freemassiveMIMOversussmallcells[J].IEEETransactionsonWirelessCommunications,2017,16(3):1834-1850. 无蜂窝大规模MIMO中没有小区或者小区边界的界定,所有接入点通过回程网络进行相位相干协作,并通过
- 【论文笔记】Reconstructing Training Data with Informed Adversaries
sugar_e
成员推理论文阅读机器学习人工智能
ReconstructingTrainingDatawithInformedAdversaries摘要&介绍由于机器学习模型可以有“记忆”功能,那么当训练数据涉及隐私信息时,若被攻击者还原出原始训练数据,就会很危险。这个论文就是探讨这样的攻击是否可能。所有的训练数据中,只有一个是未知的。目标就是还原出这一个未知的数据样本,找到攻击的方式、泄露多少信息可以达到被还原、哪些特性会导致可还原、自我检查模
- 【Training versus Testing】Positive intervals
圈圈圈小明
人工智能
GPT的解释:这段话解释了在一维中,针对"Positiveintervals"(正间隔)假设类别H的成长函数mq(N)的计算方式,以及如何得出这个成长函数。1."Positiveintervals"指的是一维情境中的假设,每个假设都由一个区间内的数据点返回+1,而区间之外的点返回-1。每个假设由该区间的两个端点来指定。2.当给定N个点时,这些点将一维空间分割成N+1个区域。每个区域由两个相邻的点之
- 《Fluent Python》读书笔记-Text versus Bytes
雨天独行
概览 "string"的概念很简单,就是字符的序列。但是怎么定义字符是一个问题。在python3,str是由Unicode字符组成,而在python2里str是由原始的byte字符组成。 Unicode标准把字符的标识和字符的二进制表示区分开来:字符的标识,即码位(codepoint),是一个从0到1,114,111的数字,在Unicode标准里是以U+为前缀的4到6位的16进制数字。
- 项目主R?谁R?到底是个啥?
柯树
在美团的项目工作推进中,你的同事会经常说,谁R?谁主R?(指项目)在开水团中,这是个啥意思呢?其实是RACI模型R=Responsible负责A=Accountable批准C=Consulted咨询I=Informed告知可能拓展的还有个S=Support支持
- Jumbo versus the police
瓶子_Alice
1.GreetingsOkaythreetwoone.Nowlet’sbeginourclass.Goodmorning,everyone.Lookhere,Ihaveaball.Nowcanyoupasstheball?Okaygiveyoufifteensecondsnow.OK,timeisup.Here’saquestionforyou:howmanytimesdoyoupasstheba
- 【读点论文】FemtoDet: An Object Detection Baseline for Energy Versus Performance Tradeoffs
羞儿
论文笔记目标检测人工智能深度学习
FemtoDet:AnObjectDetectionBaselineforEnergyVersusPerformanceTradeoffsAbstract边缘设备的高效检测器通常针对参数或速度指标进行优化,这些参数或速度计数指标与检测器的能量保持弱相关。然而,卷积神经网络的一些视觉应用,如始终在线的监控摄像头,对能量限制至关重要。本文旨在通过设计检测器作为基线,从两个角度实现能量和性能之间的权衡:
- 第五章. Training Versus Testing
归途^ω^
林轩田《机器学习基石》机器学习人工智能
第五章.TrainingVersusTesting上一章主要介绍机器学习的可行性。由NFL定理可知,机器学习貌似是不可行的,但是随后引入了统计学知识,如果样本数量足够大,且hypothesis数量有限,那么机器学习一般是可行的,本章将讨论机器学习的核心问题,严格证明为什么机器学习可以进行学习,从上一节最后的问题出发,即当hypothesis的数量是无限多的时候,机器学习的可行性是否依然成立?5.1
- 《唱片中的西方古典音乐史》2.3.1
静默斋谈乐
第一节词乐关系歌曲(song)在中世纪拉丁语文献中最广泛的写法有多种:cantus、carmen、cantio、canticum等,还有一些特殊类型:versus、conductus、ritmus、metrum、planctus,实际上,在中世纪作者的著作中,这些术语是可以互换和灵活使用的。从语言上,一般将中世纪歌曲分为拉丁语和本地语两类。这两类歌曲之间的界线也不是泾渭分明的,可以通过换词歌和双语
- 12.30阅读论文笔记:Physics-Informed Neural Networks for Power Systems
HJ
神经网络算法机器学习
Physics-InformedNeuralNetworksforPowerSystemsGeorgeS.Misyris,AndreasVenzkeandSpyrosChatzivasileiadisPhysicsInformedNeuralNetworks:自动微分:神经网络输出相对于输入的导数可以在训练过程中计算物理系统的微分代数模型可以包含在神经网络训练中神经网络现在可以利用实际物理系统的知
- 常用网址4
七七八八九九
chatgpt
pixel-me:https://pixel-me.tokyo/FocoClipping:https://www.fococlipping.com/鸭力山大:http://www.yalijuda.com/知犀思维导图:https://www.zhixi.com/ringer:https://ringer.org/zh/Versus:https://versus.com/cn在线文件批量重命名工具
- 规划算法之informed RRT star
菜菜的肥柴
规划算法
从RRTstar到informedRRTstar上篇博客中已经对RRT*进行了介绍,可以知道RRT是一个渐进最优的基于采样的规划算法。但是RRT在提高了规划出来的路径的质量的同时,消耗的时间也大大增长。因此在保证规划出来的路径的质量的同时,缩短搜索时间是一个探索的方向,也就是想办法在同样长的时间内,得到尽可能好的规划结果。informedRRT*就是向这个方向探索的一种。根据高中数学知识可以知道,
- 从RRT到RRT*,再到Informed RRT*,路径规划算法怎么写
听得见我的声音吗
路径规划算法算法自动驾驶机器学习
从RRT到RRT*,再到InformedRRT*,路径规划算法怎么写1、RRT算法1.1假设1.2RRT算法步骤与实现1.3伪代码2、RRT*算法3、InformedRRT*算法做个正直的人RRT中文名字是“快速搜索随机树”(Rapidly-exploringRandomTree),是一种比较常用的基于采样的静态路径规划算法。我们可以这么理解:小明住在北京,小红住在南京,有一天小红给小明发了一条短
- (Visual Navigation)路径规划算法(三)RRT RRT* Informed RRT*及前三种算法总结
Hoyyyaard
VisualNavigation算法css3前端
文章目录RRT实现过程算法缺点RRT*实现过程InformedRRT*RRT*和InformedRRT*的结果比较具体实现路径规划总结RRT算法全称“快速扩展随机树算法”通过随机地图取点的方法进行路径规划RRT实现过程①在地图中随机选择一个点Xrand②当前点设置为Xnear③沿着Xnear和Xrand连线方向行进步长StepSize且没有遇到障碍④第二次采样⑤行进步长长度时遇到障碍则重新采样⑥直
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!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/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri