- 【华为OD机试真题E卷】54、统一限载货物数最小值 | 机试真题+思路参考+代码解析(C++、Java、Py)
KFickle
JavaPy)华为odc++java华为OD机试真题统一限载货物数最小值
文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++代码Java代码Python代码订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页:KFickle专栏介绍:最新的华为OD机试真题D、E卷,每题都使用C++,Java,Python语言进行解答,每个题目的思路分析都非常详细,持续更新,支持在线OJ刷题,订阅后评论获取权限,有代码问题随时解答,代码仅供学习参考一、题目题目描述火车站附近
- 地球科学数据学习笔记---流向与风向、浪向
fried-ghost
地球科学数据学习笔记学习笔记数据分析
一、流向(current)流向一般指流体前进的方向、去向,一般以正北方向为正,例如流体从南流向北,则流向为0°,其示意图如下二、风向与浪向风向与浪向一般都指来向,与流向相反,例如风从南吹向北,则为南风,风向为180°。气象数据中一般会将风速数据存成u、v两个分量(雷达数据除外),u分量表示纬向风,v分量表示经向风。u为正,表示西风,风向为270°;v为正,表示南风,风向为180°。示意图如下所示,
- 量子计算对区块链技术的影响:革新与挑战
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量子计算对区块链技术的影响:革新与挑战大家好,我是你们的技术伙伴Echo_Wish。今天我们来探讨一个颇具前沿性的话题——量子计算对区块链技术的影响。量子计算作为新一代计算技术,其强大的计算能力为各个领域带来了革新。然而,量子计算的崛起也对区块链技术提出了新的挑战和机遇。本文将详细分析量子计算对区块链技术的潜在影响,并通过代码示例说明具体问题,希望能引发你的深思。一、量子计算的基本概念量子计算是一
- 大数据与物联网(IoT)的完美融合:驱动智能新时代
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大数据与物联网(IoT)的完美融合:驱动智能新时代大家好,我是你们的大数据探索者Echo_Wish。今天,我们将深入探讨大数据与物联网(IoT)整合的重要性及其在现代科技中的应用。物联网通过连接大量智能设备,生成海量数据;而大数据技术则赋予我们从这些数据中提取有价值信息的能力。当两者结合在一起时,能够为各行各业带来革命性的变化,推动智能时代的到来。一、大数据与物联网的基本概念1.物联网(IoT)物
- 迎接AI挑战:Java程序员的技能进化与发展趋势!!!
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1.AI时代,JAVA程序员编码方式的发展趋势在AI时代,JAVA程序员编码方式的发展趋势正在经历显著变化。以下是几个主要发展方向:AI辅助编码工具的普及:像GitHubCopilot、AmazonCodeWhisperer和JetBrainsAIAssistant等工具正在帮助Java开发者更快地编写代码,自动完成常见模式和解决方案。这些工具不仅提供代码补全,还能生成函数、类甚至完整的实现。声明
- 集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案:蓝图规划、总体流程、数据模型设计、数据区定位与数据模型设计流程、基础区数据模型设计、用户标签数据模型设计、数据开发体系框架、数据统一调度管理、ETL调度平台
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集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案蓝图规划数字化转型战略目标数据资源中心定位与功能整体架构与技术选型实施路径与时间表总体流程业务流程梳理与优化数据流程规划与设计技术实施步骤与要点风险评估与应对措施数据模型设计概念数据模型构建逻辑数据模型转换物理数据模型实现模型验证与优化方法数据区定位与数据模型设计流程数据区划分原则及策略各类数据区功能定义数据模型设计流
- 深入理解Kettle:ETL工具的学习与实践
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Kettle(Spoon)是Pentaho公司开发的开源ETL工具,用于数据整合和数据仓库建设。本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎,详细探讨其数据处理的各个步骤,包括数据的输入、转换、输出以及工作原理,提供了一系列的学习资源和实践操作指南,旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎,从而提升数据处理能力。1.Kettle(Spoon)简介与
- matlab空间散点拟合曲线,matlab离散点拟合曲线
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matlab曲线拟合与数值点标注实例_工程科技_专业资料。实例1:现已知两组...Matlab教程曲线拟合工具箱数学科学与技术学院胡金燕lionfr@曲线拟合定义在实际工程应用和科学实践中,经常需要寻求两个(或多个)变量间的关系,而......(p,x);%获得x点处对相应的y值plot(x,y,'r*',x,y1,'b');%画出离散点和拟合曲线xlabel('墨水浓度');ylabel('吸光
- (视频演示)基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件V1.0源码及exe下载
是刃小木啦~
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本文介绍了基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件,该软件通过先进的图像处理技术实现对实时视频中火焰的检测与跟踪,同时支持导入图片进行火焰识别。主要功能包括相机选择、实时跟踪和图片模式。软件适用于多种场合,用于保障人民生命财产安全。源码及exe文件可通过蓝奏云网盘下载。软件简介《基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件》是一款创新的计算机视觉应用软件,旨在通过先进的图像处理技术实现对实时视频中
- 具身智能行业
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具身智能行业综合分析资源下载-具身智能导图.xmind资源下载-具身智能导图.xmind一、行业概况定义与核心特征具身智能(EmbodiedAI)指通过物理实体(如机器人、自动驾驶设备等)与环境的动态交互,实现感知、认知和行动控制的智能系统。其核心特征是“知行合一”,强调通过实际交互提升智能水平,而非仅依赖数据训练。技术融合:结合人工智能(AI)、机器人技术、多模态大模型
- Python Turtle绘图:重现汤姆劈树的经典瞬间
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- Python Turtle召唤童年:喜羊羊与灰太狼之喜羊羊绘画
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- 数据集/API 笔记:湿球黑球温度(WBGT)观测数据
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- PCL 最小二乘拟合空间曲线
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目录一、曲线拟合1、算法原理2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。博客长期更新,最近一次更新时间为:2024年7月14日。①代码在PCL1.14.1中运行;②完善代码;③新增标准测试数据一、曲线拟合1、算法原理 电力线三维重建指将提取得到的单根电力线进行精确矢量化。在理想情况下,
- 【AGI】中国大模型扛把子:通义家族
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- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图
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三维散点图是展示具有三个维度数据的有效工具,通过对数据点在三维空间中的分布进行可视化,可以直观地观察数据间的关系与趋势。借助pyecharts库的Scatter3D类,用户能够快速生成3D散点图,并自定义图表的各项参数,使图表更加符合展示需求。结合强大的视觉映射和交互功能,三维散点图不仅提升了数据分析的精度,还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D:3D散点图Demo总结Scat
- Android OCR技术实现与优化指南
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关于Android上OCR技术的问题。首先,用户可能想知道在Android平台上如何实现OCR识别。我应该先介绍OCR的基本概念,然后讨论不同的实现方法,比如使用Google的MLKit、Tesseract或者其他第三方SDK。接下来可能需要分步骤说明如何集成这些库到Android应用中,比如添加依赖项、编写代码示例等。同时,还要考虑不同方法的优缺点,比如MLKit的准确性和易用性,Tessera
- 存储性能调优:掌握I/O性能调优和缓存策略配置
Morris只会敲命令
缓存
引言在数字化转型加速的今天,数据已成为企业核心资产,而存储系统的性能直接影响业务响应速度、用户体验和IT基础设施的总体效率。无论是高并发交易系统、实时分析平台,还是AI训练场景,存储I/O瓶颈和缓存策略配置不当都可能引发性能雪崩。本文将从硬件层到软件层,系统性地解析存储性能调优的核心技术,并提供可落地的优化策略。1.1存储介质特性与选型HDDvs.SSDvs.NVMeHDD的机械寻道延迟(平均5-
- AdaBoost算法
Mr终游
机器学习算法决策树
目录一、核心原理:二、算法步骤三、关键优势:四.局限与解决五、代码示例(鸢尾花数据集)AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种经典的集成学习算法,通过组合多个弱分类器(如决策树)来构建强分类器。其核心思想是通过迭代优化残差(错误)和动态调整样本权重,逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点:一、核心原理:提升法:通过顺序训练多个弱分类器,每轮专注修正前一个模
- DeepSeek本地部署教程(Windows操作系统笔记本电脑适用)
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最近DeepSeek非常火,你想不想也本地部署,玩转AI呢?一、将DeepSeek部署到自己的电脑有以下好处:1.数据隐私与安全本地存储:所有数据保存在本地,避免第三方服务器存储带来的隐私风险。数据控制:完全掌控数据访问权限,防止未经授权的访问或泄露。2.性能优化低延迟:本地运行减少网络延迟,响应速度更快。资源利用:可根据硬件配置优化性能,充分利用本地计算资源。3.定制化灵活配置:可根据需求调整模
- llama_deploy
伊织code
#文档翻译llamallama_deployllamaindex
本文于240924翻译整理自:https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/workflow/deployment/文章目录一、关于`llama_deploy`为什么使用`llama_deploy`?等等,`llama-agents`在哪里?二、入门1、安装2、高级部署3、部署核心系统4、部署工作流5、与部署交互6、部署嵌套工作流三、一个`l
- 百望股份全面接入DeepSeek,打造企业级AGI革新引擎
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近日,百望股份宣布全面接入DeepSeek大模型,通过将DeepSeek集成至数智商业平台,为企业提供AI驱动的数据综合服务。这不仅标志着百望股份在AI技术应用领域的重大突破,更预示着企业财税数字化转型即将迎来奇点。 五大场景升级,打造智能化产品矩阵 作为港股财税数字化解决方案第一股,百望股份凭借在企业服务领域的深厚积累,已成功为超过2000家大型企业集团、2300万家成长型企业提供全方位的数
- mysql新手常见问题解决方法总结
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1.安装与配置问题1.1无法安装MySQLServerMySQLServer安装失败是新手常见的问题之一,以下是具体原因及解决方案:系统要求不满足:MySQL对操作系统有最低版本要求,如Windows7SP1及以上、macOS10.13及以上。若系统版本过低,安装程序可能无法正常运行。例如,在WindowsXP系统上安装MySQLServer8.0,会直接提示系统不兼容,无法进行安装。安装包选择错
- Bert学习笔记
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一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务:随机屏蔽(masking)部分输入token,然后只预测那些被屏蔽的token。问题:预训练任务与微调任务不一致原因:在finetuning期间从未看到[MASK]token,预训练和finetunin
- Windows零门槛部署DeepSeek大模型:Ollama+7B参数模型本地推理全攻略
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一、为什么选择Ollama+DeepSeek组合?1.1DeepSeek模型的三大核心优势中文语境霸主:在C-Eval榜单中,7B参数版本以82.3%准确率超越Llama2-13B6硬件友好:Int4量化后仅需5.2GB存储空间,GTX1060即可运行多模态扩展:支持与StableDiffusion联动生成图文报告1.2Ollama的颠覆性价值相较于传统部署方式,Ollama带来三大突破:开箱即用
- 标量、向量、矩阵与张量:从维度理解数据结构的层次
舒旻
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在数学和计算机科学中,维度描述了数据结构的复杂性,而标量、向量、矩阵、张量则是不同维度的数据表示形式。它们的关系可以理解为从简单到复杂的扩展,以下是详细解析:1.标量(Scalar):0维数据定义:单个数值,没有方向,只有大小。维度:0维(无索引)。示例:温度(25℃)、年龄(30岁)、灰度图像的单个像素值(128)。特点:基础数据单元,所有复杂结构的起点。2.向量(Vector):1维数据定义:
- 智能录音工牌如何应用在员工培训效果评估上?
DuDuTalk
人工智能录音设备语音分析自然语言处理语音识别
在数字化转型加速的今天,企业对员工培训效果的重视程度日益增加。为了确保培训能够切实提升员工的工作能力和效率,许多公司开始探索新的技术和方法来优化这一过程。智能录音工牌作为新兴的技术解决方案之一,正逐渐成为评估员工培训效果的理想选择。本文将深入探讨智能录音工牌如何助力企业更精准地衡量培训成效,并推动员工技能持续进步。1、真实场景数据收集,构建全面评估体系智能录音工牌能够在员工与客户互动的过程中实时录
- Java接口(3)与图书管理系统
风吹落叶3257
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抽象类与接口的区别1.抽象类包含普通类和抽象方法,子类可以直接调用普通类方法不用重写。接口包含抽象方法和全局变量。2.抽象类有各种权限,接口只有pubilc。3.子类使用抽象类用extend,使用接口用implement。4.一个抽象类可以实现若干个接口,接口不能继承抽象类,但是接口可以继承多个接口5.一个类只能继承一个抽象类,一个子类可以实现多个接口。Object类Object类没有父类,可以引
- 探索数据仓库自动化:ETL流程设计与实践
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大数据高阶实战秘籍数据仓库自动化etl
探索数据仓库自动化:ETL流程设计与实践在大数据时代,数据仓库已成为企业数据管理和决策支持的核心工具。如何高效地提取、转换和加载数据(ETL),是数据仓库建设中的重要环节。本文将围绕数据仓库自动化的ETL流程设计展开,结合实际代码示例,探讨如何构建高效、稳定和可扩展的ETL解决方案。什么是ETL?ETL(Extract,Transform,Load)是指数据抽取、转换和加载,是数据仓库建设的重要步
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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Spring4.1新特性——综述
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
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Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
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<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>