- Flutter-完整开发实战详解(一、Dart-语言和-Flutter-基础)
2401_85122662
flutter
《Android学习笔记总结+最新移动架构视频+大厂安卓面试真题+项目实战源码讲义》完整开源地址:https://docs.qq.com/doc/DSkNLaERkbnFoS0ZF基本类型var可以定义变量,如vartag=“666”,这和JS、Kotlin等语言类似,同时Dart属于动态类型语言,支持闭包。Dart中number类型分为int和double,其中java中的long对应的也是Da
- 学习笔记:oracle online系列:oracle:Per-Process PGA memory limit
认真就输DBA
Oracle学习随笔学习笔记oracle
我们的文章会在微信公众号IT民工的龙马人生和博客网站(www.htz.pw)同步更新,欢迎关注收藏,也欢迎大家转载,但是请在文章开始地方标注文章出处,谢谢!由于博客中有大量代码,通过页面浏览效果更佳。本文转自朋友的真实案例分享。oracleonline系列:oracle:Per-ProcessPGAmemorylimit前几日,东区某客户的19crac出现了ORA-04030,从报错的trace来
- 机器学习知识点复习 上(保研、复试、面试)百面机器学习笔记
机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化?2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离?4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析(PrinalComponentsAnalysis,PCA)降维中最经典的方法2.线性判别分析
- 移远三款主流5G模块RM500U,RM520N,RG200U比较
行之文
5G
文章目录概要一、技术架构差异1.3GPP协议版本2.芯片平台与性能3.频段覆盖与区域适配4.协议增强与特殊功能二、功能与应用定位1.网络兼容性2.封装与接口扩展三、典型应用场景总结概要本文介绍下移远两款主流5G模块RM500URM520NRG200U。一、技术架构差异1.3GPP协议版本RM500U:基于3GPPRelease15,16标准开发,支持NSA和SA双模
- DPDK探测设备并初始化
分享放大价值
DPDKdpdkprobe设备初始化mmap
本文整理下之前的学习笔记,基于DPDK17.11版本源码分析。主要看一下DPDK探测网卡设备,并进行初始化的流程,用到了类似kernel中的总线-设备-驱动模型。本文的重点之一是DPDK如何在用户态操作网卡寄存器,这里先给个答案:想要操作网卡寄存器,需要用到网卡的基地址BAR,intel网卡一般使用BAR0就行,通过mmap此文件/sys/bus/pci/devices/'pciaddress'/
- XILINX Ultrascale+ Kintex系列FPGA的架构
InnoLink_1024
FPGARTL设计芯片fpga开发架构
Xilinx(现为AMD)KintexUltraScale+系列FPGA是基于16nmFinFET工艺的高性能、中等成本的现场可编程门阵列,专为高带宽、低功耗和成本效益的应用设计,广泛用于5G通信、数据中心、视频处理、航空航天等领域。以下详细介绍KintexUltraScale+系列FPGA的架构,结合其关键组件、特性和功能模块,并提供示例代码以展示时序约束的定义。1.KintexUltraSca
- 动手学深度学习13.7. 单发多框检测(SSD)-笔记&练习(PyTorch)
scdifsn
深度学习笔记pytorchssd单发多框检测(SSD)目标检测mAP评价
以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:45SSD实现【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:13.7.单发多框检测(SSD)—动手学深度学习2.0.0documentation本节开源代码:…>d2l-zh>pytorch>chapter_optimization>ssd.ipynb单发多框
- 动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习(PyTorch)
scdifsn
深度学习线性回归笔记pytorch
以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:线性回归的简洁实现_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:3.3.线性回归的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码:...>d2l-zh>pytorch>chapter_linear-networks>linear-regre
- Python学习笔记2-垃圾回收机制
Carrie_Lei
Pythonpython学习笔记
Python的垃圾回收机制是自动管理内存的系统,用于回收不再使用的内存,以避免内存泄漏和优化内存使用。Python使用引用计数(ReferenceCounting)和垃圾回收(GarbageCollection)两种方式来管理内存。1.引用计数(ReferenceCounting)引用计数是Python内存管理的基础机制。每个对象都维护一个引用计数器,记录有多少个引用指向该对象。当一个新的引用指向
- Python数据分析学习笔记:字符串统计
NIKEeri
pythonpandas字符串匹配python数据分析学习
一、题目来源KagglePandas-Exercise:SummaryFunctionsandMaps章节二、题目要求描述一瓶葡萄酒时,可用的词汇有限。哪种词出现频率更高:“tropical”还是“fruity”?统计description列中这两个词的出现次数。忽略大小写。三、我的思路(使用str.contains统计总次数)tropical_count=reviews['description
- 【机器学习|学习笔记】随机森林(Random Forest, RF)详解,附代码。
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记1机器学习学习笔记随机森林人工智能
【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。前言起源随机子空间法与Bagging的萌芽原理算法机制理论保障发展应用优缺点优点缺点Python实现示例(Scikit-learn)欢迎铁子们点赞、关注、收藏
- PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第1-11个视频笔记)
胡说八道的Dr. Zhu
深度学习pytorch学习
本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程:PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】本博客是该视频教程中第1-11个视频的详细学习笔记,第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下:PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第12-22个视频笔记)PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第23-33个视频笔记)目录1、P
- 关于 Linux中系统调优的一些笔记
山河已无恙
Linux笔记Linux性能调优1024程序员节linux运维
写在前面推送的的邮件里看到有大佬讲的公共课,听了之后这里整理学习笔记。因为是公开课,所以讲的很浅,没接触过,这里做为了解,长长见识。博文内容包括系统调优原理概述如何检测系统的性能瓶颈如何进行内核参数调优如何限制服务的资源占用自定义tuned调优配置集我突然又明白,死亡是聪明的兄长,我们可以放心地把自己托付给他,他会知道在我们有所准备的适当时刻前来。我也突然懂得,原来痛苦、失望和悲愁不是为了惹恼我们
- CSC研修计划的书写
博主最近在申请CSC,所以也会更新一下自己的学习笔记,有需要的可以关注我一下,同时有问题大家可以一起交流一下啊一要求(fromCSC官网)①拟留学专业(研究课题)在国内外研究情况及水平;②拟选择的留学国别、留学单位及选择原因(应简单评述对方国家及留学单位在申请人所从事学科、专业领域的水平、优势,申请人及所在单位与对方有无合作基础及业务联系);③达到本次出国学习预期目标的可行性,结合本人目前从事的工
- 【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法,涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术:一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC:通过绘制真正例率(TPR)vs假正例率(FPR)曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1:完美分类;AUC=0.5:随机猜测。适用于二分类及多分类(OvR或OvO策略)。混淆矩阵:可视化模型在各类别上的具体错误(如将
- 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记分类
1.多类分类(Multi-classClassification)定义多类分类是指目标变量(标签)有超过两个类别的分类任务。例如:手写数字识别:10个类别(0~9)。图像分类:区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类:政治、经济、体育等。特点互斥性:每个样本仅属于一个类别(区别于多标签分类)。输出要求:模型需输出每个类别的概率分布,且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR):训练K个二分类器(
- 【DeepSeek开源周】Day 4:DualPipe & EPLB 学习笔记
蓝海星梦
DeepSeek开源周探秘开源学习笔记人工智能云计算分布式
目录一、DualPipe&EPLB概述二、DualPipe详解1.流水线并行策略(1)F-then-B策略(2)1F1B策略2.朴素流水线并行3.GPipe微批次流水线并行4.PipeStream5.ZBPP6.DualPipe7.DualPipeV8.流水线并行方案对比三、EPLB详解1.专家并行(EP)2.EPLB冗余专家策略3.负载均衡策略(1)分层负载均衡(2)全局负载均衡(3)接口和示例
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
推理(Inference)是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同,推理阶段不计算梯度也不更新权重,仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析:1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数(权重和偏置)。前向传播:输入数据逐层计算,得到输出。后处理:根据任务类型解析输出(如分类取概率最大值,回归直接输出)。2.代码实现(Python+NumPy)(1)定义模型
- 【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记算法
异常检测算法(AnomalyDetection)详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本(离群点)的技术,广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析:1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常(如时间序列)夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
- 【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
特征选择(FeatureSelection)系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤,通过筛选最相关、信息量最大的特征,提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论:1.特征选择的核心目标提升模型性能:去除噪声和冗余特征,增强泛化能力。降低计算成本:减少训练和预测时间。增强可解释性:简化模型,便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法(FilterMethods
- 机器学习笔记二-回归
回归是统计学和机器学习中的一种基本方法,用于建模变量之间的关系,特别是用一个或多个自变量(输入变量)来预测一个因变量(输出变量)的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质,可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念:自变量(IndependentVariable):也称为预测变量、解释变量,是模型中的输入变量,用于预测或解释因变量的变化。因变量(Dependent
- OpenHarmony解读之设备认证:Pake协议详解与实战
陈乔布斯
鸿蒙开发HarmonyOSOpenHarmonyharmonyos分布式鸿蒙开发软总线openHarmony嵌入式硬件
往期推文全新看点(文中附带最新·鸿蒙全栈学习笔记)①鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?②嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~③对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?④鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?⑤记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~⑥持续更新中……一、概述在设备认证过程中,pake协议用于认证会话密钥协商,基于该会话密钥,双方可以安全地交换各自的
- 不上榜 抖音火山版1128设备参数 给大家分享 已经激活mssdk
qq_1771238069
算法
{"server_time":1751355543,"device_id":1145030648043035,"install_id":1145030648047131,"new_user":1,"device_id_str":"1145030648043035","install_id_str":"1145030648047131","device_token":"AAAZZQU5GIDSLXB
- 【ESP32最全学习笔记(基础篇)——7.ESP32 ADC – 使用 Arduino IDE 读取模拟值】
「已注销」
ESP32学习笔记学习ESP32单片机嵌入式硬件Arduino
关于本教程:ESP32基础篇1.ESP32简介2.ESP32Arduino集成开发环境3.VS代码和PlatformIO4.ESP32引脚5.ESP32输入输出6.ESP32脉宽调制7.ESP32模拟输入☑8.ESP32中断定时器9.ESP32深度睡眠
- 计算机网络(网页显示过程,TCP三次握手,HTTP1.0,1.1,2.0,3.0,JWT cookie)
老虎0627
计算机网络计算机网络tcp/ip网络协议
前言最近一直在看后端开发的面经,里面涉及到了好多计算机网络的知识,在这里以问题的形式写一个学习笔记(其中参考了:JavaGuide和小林coding这两个很好的学习网站)1.当键入网址后,到网页显示,其间发生了什么?(1)首先浏览器会解析URL。(如确定协议像Http或Https)(2)然后通过DNS服务器把域名解析为IP地址。(找到服务器啦)(3)接着TCP协议三次握手和服务器建立连接。(客户端
- PyQt5—QTextEdit 学习笔记
寄思~
Python——PyQt5笔记qt学习笔记python
第二章控件学习一、QTextEdit基础认知QTextEdit是PyQt/PySide框架中用于处理富文本内容的强大控件,它不仅支持纯文本编辑,还能处理HTML、图片等复杂内容,是开发文本编辑器、日志查看器等应用的核心组件。二、最简单的QTextEdit实现下面是一个创建QTextEdit并显示的基础案例,适合零基础入门:importsysfromPyQt5.QtWidgetsimportQApp
- 陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新
WangSoooCute
学习笔记
1导论1.1什么是计量经济学econometrics几种关系:相关关系、因果关系、逆向因果关系reversecausality、双向因果关系被解释变量dependentvariable解释变量explanatoryvariable=regressor=自变量independentvariable=协变量covariateunobservable的误差项errorterm=随机扰动项stochast
- 医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析
Unacandoit
stata单因素方差分析
单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设:(1)因变量为连续变量(2)至少有一个分类变量(大于等于2类)(3)观测值相互独立(4)没有异常值(5)服从正态分布(6)方差齐性2.准备工作(1)导入数据集:webusesystolic,clear(2)检验是否存在异常值:方法一:图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二:grahboxsystolic,ov
- 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记决策树
决策树模型(DecisionTree)详解决策树是一种树形结构的监督学习模型,通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程,通过不断提问(基于特征划分)逐步逼近答案。1.核心概念节点类型:根节点:起始问题(最佳特征划分点)。内部节点:中间决策步骤(特征判断)。叶节点:最终预测结果(类别或数值)。分支:对应特征的取值或条件判断(如“年龄≥30?”)。2.构建决策树的关键步骤(1)
- 【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
机器学习的完整生命周期(End-to-EndPipeline)机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程,以下是系统化的步骤分解和关键要点:1.问题定义(ProblemDefinition)目标:明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题:这是分类、回归、聚类还是强化学习问题?成功的标准是什么?(如准确率>90%、降低10%成本)输出:项目目标文档(含评估指标)。2.数据收集(DataC
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo