- PySpark实现导出两个包含多个Parquet数据文件的S3目录里的对应值的差异值分析
weixin_30777913
pythonspark数据分析云计算
编写PySpark代码实现从一个包含多个Parquet数据文件的AmazonS3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据,根据这两个维度字段的数据分组统计,计算度量字段的数据的分组总计值,得到一个包含两个维度字段和度量字段的分组总计值字段的dataframe,再从另一个包含多个Parquet数据文件的S3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据组成一
- Spring 中的依赖注入
web13093320398
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依赖注入当某个java实例需要另一个java实例的协助时,在传统的程序设计过程中,通常由调用者来创建被调用者的实例在spring中,创建被调用者的工作不再由调用者来完成,因此称为控制反转,创建被调用者实例的工作通常由spring容器来完成,然后注入调用者,因此也称为依赖注入注入方式通过构造器注入将被依赖对象通过构造函数的参数注入给依赖对象,并且在初始化对象的时候注入优点:对象初始化完成后便可获得可
- Spring @Around 注解
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面试学习路线阿里巴巴springjava后端
@Around是SpringAOP(面向切面编程)中的一个注解,它用于定义一个环绕通知(AroundAdvice)。环绕通知是AOP中最强大的一种通知类型,因为它能够在方法执行之前和之后都执行自定义的逻辑,并且可以控制方法是否继续执行或改变其返回值。@Around注解的基本用法要使用@Around注解,你需要先定义一个切面(Aspect),然后在该切面中使用@Around注解来标注一个方法,该方法
- Golang实现一个事务型内存数据库
qingwave
Code数据库golangredis
内存数据库经我们经常用到,例如Redis,那么如何从零实现一个内存数据库呢,本文旨在介绍如何使用Golang编写一个KV内存数据库MossDB。特性MossDB是一个纯Golang编写、可嵌入的、键值型内存数据库,包含以下特性可持久化,类似RedisAOF(AppendonlyLog)支持事务支持近实时的TTL(TimetoLive),可以实现毫秒级的过期删除前缀搜索Watch接口,可以监听某个键
- 深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用
@Mr_LiuYang
计算机视觉基础卷积类型非对称卷积深度卷积空洞卷积组卷积深度可分离卷积动态卷积
本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数,通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括:标准卷积、逐点卷积(1x1卷积)、非对称卷积(长宽不等的卷积核)、空洞卷积(扩大感受野)、深度卷积(逐通道滤波)、组卷积(分组独立处理)、深度可分离卷积(深度+逐点组合)、转置卷积(上采样)和动态卷积(动态生成卷积核),帮助读者理解如何通过调整参数灵活
- Flink-DataStreamAPI-生成水印
隔着天花板看星星
flink大数据分布式
下面我们将学习Flink提供的用于处理事件时间戳和水印的API,也会介绍有关事件时间、流转时长和摄取时间,下面就让我们跟着官网来学习吧一、水印策略介绍为了处理事件时间,Flink需要知道事件时间戳,这意味着流中的每个元素都需要分配其事件时间戳。这通常是通过使用TimestampAssigner从元素中的某个字段访问/提取时间戳来完成的。时间戳分配与生成水印密切相关,水印告诉系统事件时间的进度。我们
- Golang分布式事务_golang 分布式事务
2401_87197933
golang分布式开发语言
在TCC事务中,每个事务参与者都需要实现三个方法:Try方法用于执行事务操作,Confirm方法用于确认事务,Cancel方法用于回滚事务。事务协调者通过调用每个参与者的Try方法来执行事务操作,根据返回的结果来决定是否确认或回滚事务。由于TCC事务是用户自定义的,所以可以根据具体的业务需求来实现事务操作的逻辑,并且具有较好的灵活性和可扩展性。消息队列消息队列是一种异步通信机制,可以用于实现分布式
- 对象的介绍及使用
..儒
javascript前端开发语言
对象简介1.对象是什么?对象是一种数据类型无序的数据的集合2.对象有什么特点?无序的数据的集合可以详细的描述描述某个事物对象的使用:用它保存多个数据1.对象声明语法let对象名={} let对象名=newObject()例如://声明了一个person的对象letperson={}实际开发中,我们多用花括号。{}是对象字面量属性数据描述性的信息称为属性,如人的姓名、身高、年龄、性别等,一般是名词性
- 池化的定义与核心思想
code 旭
AI人工智能学习pythonnumpy人工智能
一、池化的定义与核心思想定义:池化是卷积神经网络(CNN)中的一种下采样操作,用于降低特征图的空间维度(宽高),保留主要特征。核心目标:减少计算量:缩小特征图尺寸,降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性:对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合:通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化(MaxPooling)取池化窗口内的最大值:yi,j=maxp=0kh−1maxq=0kw−1xi⋅
- JavaScript面试宝典
傻小胖
javascript面试前端
1.JS由哪三部分组成?JavaScript由以下三部分组成:ECMAScript(ES):JavaScript的核心语法,如变量、作用域、数据类型、函数、对象等。DOM(文档对象模型):用于操作HTML和XML文档的API,可以动态修改网页内容、结构和样式。BOM(浏览器对象模型):用于操作浏览器窗口和页面,例如window、navigator、location、history、screen等对
- 常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现
埃菲尔铁塔_CV算法
opencv计算机视觉人工智能c++算法机器学习
一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支,其目的是改善图像的视觉效果,突出图像中的重要信息,或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。在实际应用中,图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。本文将详细介绍常用的图像增强算法原理,并给出基于OpenCVC++库的实现代码。二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》(3)
诺亚凹凸曼
架构
大型网站架构的核心要素《大型网站技术架构:核心原理与案例分析》第三章聚焦于大型网站架构的核心要素,从技术维度剖析了构建高可用、高性能、可扩展系统的关键设计方向。1.五大核心架构要素(1)性能(Performance)目标:快速响应用户请求,优化用户体验。关键策略:前端优化:CDN加速静态资源、合并压缩JS/CSS、浏览器缓存。服务端优化:缓存(Redis/Memcached)、异步处理(消息队列)
- 算法与数据结构(回文数)
a_j58
数据结构
题目思路对于这个我的第一想法就是转换为字符串然后判断字符串是否为回文,它会消耗额外的地址空间。还有一种想法就是将数字反转并判断是否为回文,但可能需要处理数字溢出的问题。若要避免出现数字溢出的问题,我们可以只反转它的一半,若前半部分和后半部分相同,则说明它是一个回文数。如123321,我们将它的后半部分反转,得到123,它与前半部分相同,说明它是一个回文数。算法首先,我们可以先考虑到它的一些临界情况
- C# 巩固记录(五)
休#威廉姆斯
C#c#开发语言
C#构造函数实例构造函数构造函数是类中特殊的成员函数,它的名称与它所在类的名称相同,并且没有返回值。当我们使用new关键字创建类的对象时,可以使用实例构造函数来创建和初始化类中的任意成员属性。静态构造函数静态构造函数用于初始化类中的静态数据或执行仅需执行一次的特定操作。静态构造函数将在创建第一个实例或引用类中的静态成员之前自动调用。静态构造函数具有以下特性:静态构造函数不使用访问权限修饰符修饰或不
- 储能变流器硬件工程师能力提升路径
DOMINICHZL
硬件能源硬件工程
储能变流器(PCS,PowerConversionSystem)作为储能系统的核心部件,其硬件设计涉及电力电子、控制理论、热管理、电磁兼容(EMC)等多领域技术。以下是储能变流器行业硬件工程师需要具备的核心能力,以及技术提升的路径建议:一、储能变流器硬件工程师的核心能力电力电子基础能力拓扑设计与分析:熟悉Boost/Buck、双向DC-DC、三相逆变器、LLC谐振变换器等拓扑结构,并能根据效率、成
- 【二分算法】-- 三种二分模板总结
雨雨雨雨点子
算法算法java开发语言leetcode
文章目录1.特点2.学习中的侧重点2.1算法原理2.2模板2.2.1朴素二分模板(easy-->有局限)2.2.2查找左边界的二分模板2.2.3查找右边界的二分模板1.特点二分算法是最恶心,细节最多,最容易写出死循环的算法====但是,一旦掌握了之后,二分算法就是最简单的算法。其实并不是一定要二分,三分,四分也都可以,但是根据概率学中的求期望数学中可知,二分是效率最高的。如果是三分的话,我们就像是
- 针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的
爱写BUG的长歌
人工智能计算机视觉算法
在AF(自动对焦)调试中,PD多窗机制(PhaseDetectionMulti-Window)是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术,其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口,分别计算各窗口的相位差(PhaseDifference)并进行综合评分,最终选择最优对焦位置。以下是其打分机制的核心逻辑和调试要点:1.多窗口布局与权重分配窗口划分根据Sensor的PDAF像素分布,将画面划分为多个区域(例如
- 基于Java的智能家居设计:模块化智能插座的设计与实现
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
智能家居,Java,模块化设计,智能插座,物联网,MQTT,RESTfulAPI1.背景介绍智能家居已成为现代生活的重要趋势,它通过将各种智能设备连接到网络,实现对家居环境的自动化控制和远程管理。智能插座作为智能家居的基础设备之一,能够远程控制电器开关,监测电器功耗,并根据用户需求实现定时开关等功能。传统的智能插座往往采用单片机或嵌入式系统,功能相对单一,难以扩展和升级。随着物联网技术的快速发展,
- 决策树的核心思想
code 旭
AI人工智能学习决策树算法机器学习
一、决策树的核心思想本质:通过特征判断对数据集递归划分,形成树形结构。目标:生成一组“若-则”规则,使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程:特征选择:选择最佳分裂特征(如信息增益最大)。节点分裂:根据特征取值划分子节点。停止条件:节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵(InformationEntropy)衡量数据集的混乱程度:H(D)=−∑k=1Kpklog2pk
- 卡尔曼滤波算法从理论到实践:在STM32中的嵌入式实现
DOMINICHZL
STM32算法stm32嵌入式硬件
摘要:卡尔曼滤波(KalmanFilter)是传感器数据融合领域的经典算法,在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波,并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波?卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法,通过融合预测值(系统模型)与观测值(传感器数据),在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核
- uniapp 滚动尺
走,带你去玩
前端javascript开发语言
scale组件代码(部分class样式使用到了uview1.0的样式){{item/10}}exportdefault{name:'Scale',components:{},props:{value:{type:String,default:'0.0'},//最小值min:{type:Number,default:0,},//最大值max:{type:Number,default:100,},//
- MySql索引使用
沐千熏
mysql数据库
索引类型#主键索引:PRIMARY这设立主键后数据库自动建立索引,InnoDB为聚簇索引,主键索引列不能为空(NUll);#唯一索引:UNIQUE索引列的值必须唯一。可以为空值,但是必须只有一个;#普通索引(组合索引):NORMAL也称为非唯一索引,允许重复值和NULL值。一个索引可以包含多个列,多个列共同组成一个复杂的索引;#全文索引:FULLTEXTFullText(MySQL5.7之前,只有
- 大数据面试之路 (一) 数据倾斜
愿与狸花过一生
大数据面试职场和发展
记录大数据面试历程数据倾斜大数据岗位,数据倾斜面试必问的一个问题。一、数据倾斜的表现与原因表现某个或某几个Task执行时间过长,其他Task快速完成。Spark/MapReduce作业卡在某个阶段(如reduce阶段),日志显示少数Task处理大量数据。资源利用率不均衡(如CPU、内存集中在某些节点)。常见场景Key分布不均:如某些Key对应的数据量极大(如用户ID为空的记录、热点事件)。数据分区
- LeetCode hot 100—二叉树的层序遍历
rigidwill666
leetcodeleetcode算法数据结构
题目给你二叉树的根节点root,返回其节点值的层序遍历。(即逐层地,从左到右访问所有节点)。示例示例1:输入:root=[3,9,20,null,null,15,7]输出:[[3],[9,20],[15,7]]示例2:输入:root=[1]输出:[[1]]示例3:输入:root=[]输出:[]分析二叉树的层序遍历可以借助队列来实现。层序遍历的核心思路是从根节点开始,依次访问每一层的节点,并且从左到
- 函数的自定义以及调用函数相关
しんどぅ
学习算法c++
函数自定义以及调用函数相关1、函数的声明结构:【数据类型】【函数名】(参数列表);例如:intfrist(int,int);上面代码表示,定义了一个int类型的Frist函数,要接收两个int类型的数据。2、函数的定义intfrist(inta,intb){//定义intc=a+b;}如果函数有返回值,则需要用return返回;例如:intfrist(int,int);intfrist(inta,
- 从零打造工业级智能二维码识别系统:基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南
蜡笔小新星
PyQt5qt开发语言python图像处理经验分享pyqt扫码读码解码
文章目录第一章:系统全景解析1.1实时识别工作流图解1.2界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章:环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章:多线程视频采集3.1VideoThread类设计剖析3.2图像采集核心循环3.3线程安全停止机制3.4信号槽通信实例第四章:图像预处理流水线4.1预处理方法开关实现4.2自适应二值化算法4.3图像格
- C++:const和constexpr两个关键字
壹十壹
C++c++
在C++中,constexpr和const是两个关键字,用于定义常量,但它们有不同的语义和用途。以下是它们的详细对比和示例:1.const含义:表示变量是只读的,其值在程序运行期间不能被修改。初始化:可以在运行时(run-time)进行初始化。用法:通常用于修饰变量、函数参数或返回值。不能保证变量在编译期求值。示例constintx=10;//编译时常量inty=20;constintz=y;//
- CV:傅里叶变换
壹十壹
CV人工智能计算机视觉python
图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换,我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加,这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。主要概念频域表示幅值谱(MagnitudeSpectrum):反映了各个频率成分的能量或强度。低频部分一般对应图像中的整体轮廓和大致结构,高频部分则反映图像的边缘、细节和噪声。相位谱(PhaseSpectrum):包含了图像的空间位置信息
- 深度学习:CPU和GPU算力
壹十壹
深度学习深度学习gpu算力人工智能
一、算力“算力”(ComputingPower)通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文,算力可以在以下几种场景中具体化:1.单机算力CPU算力:中央处理器的计算能力,通常用核心数量(cores)、时钟频率(GHz)、以及每秒浮点运算次数(FLOPS)等指标衡量。GPU算力:图形处理单元用于并行处理的能力,尤其是在深度学习
- Velodyne16线激光雷达点云数据中的线束(ring)是如何分布的
壹十壹
激光雷达编辑器
将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的点云数据线束(ring)是从下往上进行递增排序。在下图中线束0为深蓝色,线束1是红色,线束2为淡蓝色,线束3为橘黄色,线束4为绿色,线束6为黄色。(一帧激光雷达点云的强度值在RVIZ中显示的颜色与该帧点云数据中激光雷达强度值的最大值有关)
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro