- C语言找到学生成绩最高分(一维数组)
圆圆滚滚小企鹅。
这是练习使用一维数组的一个小程序,笔者编程菜鸡,只能先写个这个了,因为笔者在写这个程序之前连一维数组都不会用。1.一维数组:(数组名称由num代替)现在假如你定义了yi个数组num[N](1)数组的定义方式:第一部分:num,变量值为num的num[0]地址第二部分:num[0~N-1],每个数组由num[0]开始,值就是数组的元素(2)数组的存储首地址:num存储num[0]地址数组地址:num
- 2023第十四届蓝桥杯Python大学生A组真题?(真题+附链接)
大C爱编程
蓝桥杯职场和发展
第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛Python大学A组试题A:特殊日期本题总分:5分【问题描述】记一个日期为yy年mm月dd日,统计从2000年1月1日到2000000年1月1日,有多少个日期满足年份yy是月份mm的倍数,同时也是dd的倍数。【答案提交】这是一道结果填空的题,你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数,在提交答案时只填写这个整数,填写多余的内容将无法得分。试题B:分糖果本题总分:5
- RAG理论到实践:高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(Advanced RAG✨)
汀、人工智能
LLM工业级落地实践人工智能AIAgentRAG知识问答智能问答
RAG理论到实践:高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(AdvancedRAG✨)1.RAG简介词汇解释说明embedding嵌入(embedding)是指将高维数据映射为低维表示的过程。在机器学习和自然语言处理中,嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。在自然语言处理中,词嵌入(wordembedding)是一种常见的技术,它将单词映射到实数向量,以便
- 振动分析-7-轴承数据库之时频域连续小波变换CWT
皮皮冰燃
振动分析振动分析
Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理滚动轴承发生故障时,其振动信号往往具有非线性、非平稳性特点。相比传统的时域和频域分析方法,在处理非线性、非平稳信号时,时频分析方法更加有效。时频分析方法采用时域和频域的二维联合表示,可以实现非平稳信号局部特性的精确描述,具有时域和频域等传统方法无法比拟的优势,已经被广泛地应用于机械故障诊断领域。常用的时频分析方法有:(1)傅里叶变换(Fo
- Leecode刷题C语言之统计好节点的数目
带多刺的玫瑰
c语言算法数据结构
执行结果:通过执行用时和内存消耗如下:题目:统计好节点的数目现有一棵无向树,树中包含n个节点,按从0到n-1标记。树的根节点是节点0。给你一个长度为n-1的二维整数数组edges,其中edges[i]=[ai,bi]表示树中节点ai与节点bi之间存在一条边。如果一个节点的所有子节点为根的子树包含的节点数相同,则认为该节点是一个好节点。返回给定树中好节点的数量。子树指的是一个节点以及它所有后代节点构
- 双目视觉之获取三维坐标(立体校正、Q矩阵与三角测量原理)
乐平要加油啊
YOLO+双目视觉计算机视觉opencv
前言双目视觉是一种模拟人类立体视觉的计算机视觉技术,它通过两个相机从不同的角度拍摄同一个场景,然后利用三角测量原理,计算出场景中物体的三维坐标信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶、物体跟踪、三维重建等领域有广泛的应用。获取三维坐标是双目视觉的核心任务之一。通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算,我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异,它与物体距离
- gcd之和(一维)
骑狗看夕阳
算法c++
gcd之和求∑i=1ngcd(n,i)\sum_{i=1}^{n}\gcd(n,i)∑i=1ngcd(n,i)。那么我们这一道题讲得详细一点。因为这一道题目的n≤109n\leq10^9n≤109。这也就导致了一些算法是过不了的,那么我们就先从最简单的讲起:对每一项来一遍gcd\gcdgcd,然后gcd\gcdgcd我们也使用最简单的哪一种去做,也就是从小到大跑,时间复杂度O(n2)O(n^
- leetcode——搜索二维矩阵II(java)
gentle_ice
leetcode矩阵算法java
编写一个高效的算法来搜索*m*x*n*矩阵matrix中的一个目标值target。该矩阵具有以下特性:每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。示例1:输入:matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5输出:true示例2:输入:matrix=
- np.newaxis()函数
TheMountainGhost
numpynp.newaxis维度增加矩阵转换数据操作
np.newaxisnp.newaxis的功能是增加新的维度,但是要注意np.newaxis放的位置不同,产生的矩阵形状也不同。通常按照如下规则:np.newaxis放在哪个位置,就会给哪个位置增加维度x[:,np.newaxis],放在后面,会给列上增加维度x[np.newaxis,:],放在前面,会给行上增加维度用途:通常用它将一维的数据转换成一个矩阵,这样就可以与其他矩阵进行相乘。例1:这里
- 机位:解锁摄影视角的多维度密码
长安er
光电摄影数码相机摄影小年机位相机佳能镜头
目录一、机位的构成要素(一)高度维度(二)角度维度(三)距离维度二、移动机位的魅力(一)推镜头(二)拉镜头(三)摇镜头(四)移镜头三、选择机位的考量因素(一)拍摄主题(二)拍摄场景(三)想要传达的情感四、综合运用机位要素在摄影艺术的领域中,机位的巧妙运用宛如一把神奇的钥匙,能够开启通往独特视觉体验的大门。机位并非单一维度的概念,它涵盖了高度、角度以及距离这三个关键要素,每个要素都如同一个独立的变量
- 【TCN回归预测】蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6222期】
Matlab领域
matlab
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击①Matlab神经网络预测与分类(进阶版)②付费专栏Matlab智能算法神经网络预
- 代码随想录算法训练营第三十七天-动态规划-完全背包-理论基础
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
完全背包与01背包根本区别就是物品的数量完全背包,物品的数量是无限的,可以任意取多个01背包物品的数量则只有一个遍历顺序01背包的一维滚动数组必须要从后向前遍历,这是防止一个物品被多次加入背包中而完全背包就是要多次加入物品,所以遍历自然而然就变成正序遍历了for(intj=weight[i];j<=capacityOfCurrentBag;++j)因为是二层遍历,且这两层遍历可以交换可以交换的本质
- 【ELM回归预测】蜣螂算法优化极限学习机DBO-ELM数据回归预测【含Matlab源码 3566期】
Matlab仿真科研站
matlab
欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。⛄更多Matlab神经网络预测与分类(仿真科研站版)仿真内容点击Matlab神经网络预测与分类(仿真科研站版)⛄一、蜣螂算法优化
- 代码随想录算法训练营第三十六天-动态规划-474.一和零
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
背包问题本身就已经够反思维的了,竟然物品会有两个维度的情况,这是闹哪样?题目要求是最大子集的个数题目中的mmm和nnn可以类比为容器,要装潢这个容器,最多要多少个元素的个数,就是结果,这个容器最多有mmm个0,nnn个1这个容器相当于一个背包,这个背包是有两个维度,最多有mmm个0,nnn个1,装潢这个背包最多需要多少个物品给出的数据集就是物品这是一道01背包问题动规五部曲这里要使用一个二维的动规
- 通用免杀概论
曦梦逐影
安全
免杀:病毒木马免于被杀毒软件查杀,基于免杀的技术包含逆向工程、反汇编、系统漏洞等hack技术企业目前标配防护:EDR(终端主机防护)、IPS、IDS、HDR(流量监控)、XDR(相较于EDR更高级),早期的话,基于Server端、Agent端,以及后面更高级的Sass云端部署,早期赛门铁克比较多,目前亚信防毒墙。国内金融、护网:卡巴斯基居多。国外的话强对抗:猎鹰、S1(7x24小时人工智能)架构为
- 蓝桥与力扣刷题(240 搜索二维矩阵||)
এ旧栎
leetcode矩阵算法学习方法
题目:编写一个高效的算法来搜索mxn矩阵matrix中的一个目标值target。该矩阵具有以下特性:每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。示例1:输入:matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5输出:true示例2:输入:matrix=[
- 探索云端阅读新纪元:云借阅图书管理系统
翁莹灵Ernest
探索云端阅读新纪元:云借阅图书管理系统【下载地址】云借阅图书管理系统-JavaWeb结课作业本项目是一个基于JavaWeb的结课作业,名为“云借阅图书管理系统”。该系统旨在提供一个在线的图书借阅平台,方便用户进行图书的借阅、归还、查询等操作。通过该系统,用户可以轻松管理自己的借阅记录,图书馆管理员也可以方便地管理图书库存和借阅情况项目地址:https://gitcode.com/open-sour
- 信息学奥赛一本通 1346:【例4-7】亲戚(relation)
GXLZGBCDS
算法c++图论数据结构
【题目描述】或许你并不知道,你的某个朋友是你的亲戚。他可能是你的曾祖父的外公的女婿的外甥女的表姐的孙子。如果能得到完整的家谱,判断两个人是否是亲戚应该是可行的,但如果两个人的最近公共祖先与他们相隔好几代,使得家谱十分庞大,那么检验亲戚关系实非人力所能及。在这种情况下,最好的帮手就是计算机。为了将问题简化,你将得到一些亲戚关系的信息,如Marry和Tom是亲戚,Tom和Ben是亲戚,等等。从这些信息
- 微信小程序picker表单选择器的使用
yueyecheshou1980
微信小程序微信小程序javascript小程序
微信小程序picker表单选择器的使用微信小程序picker表单选择器的使用bindchange:当选择项改变时触发的方法range:选项数组可以是二维数组range-key:如果是二维数组时,用此属性指定第二维数组的键以达到在选择项中显示这个键对应的键值value:是当前值是当前选中的数组的索引,是第一维数组的键,当改变选项后js会吧这个值改为用户所选择的项目第一维数组的键,注意picker只是
- TensorFlow 的基本概念和使用场景
秃头小饼干
tensorflow人工智能python
一、基本概念(一)张量(Tensor)张量是TensorFlow中最基本的数据结构,它可以看作是多维数组或列表。零阶张量表示标量(单个数字),一阶张量表示向量(一维数组),二阶张量表示矩阵(二维数组),而三阶及以上的张量则是更高维度的数组。例如,在图像识别任务中,一张彩色图像可以表示为一个三阶张量,三个维度分别对应图像的高度、宽度和颜色通道(红、绿、蓝)。张量是计算图中数据流动的载体,各种操作都是
- 击浪前行!第三届生成式 AI 应用创新挑战赛即日开启
在中国经济新变革的浪潮中,出海已成为中国企业最确定的机遇之一。随着中国企业发展路径从“走出去”向更高层次的“全球化”迈进,生成式AI技术也正与海外市场洞察、本土化落地、供应链和物流优化,以及全球客户支持等诸多出海场景融合,带来更多基于数据的洞察力,深刻影响着企业的风险决策、运营效率、客户体验,推动着产品与服务的创新。可以看到,在生成式AI的加持下,中国出海企业已从技术使用者转变为服务创新者,在全球
- 【力扣每日一题】LeetCode 2412: 完成所有交易的初始最少钱数
迪小莫学AI
每日算法leetcode算法职场和发展
LeetCode2412:完成所有交易的初始最少钱数题目解析问题描述给定一个二维数组transactions,每个元素transactions[i]=[costi,cashbacki]表示一个交易。对于每笔交易,要求你完成该交易时有足够的初始资金money,并且交易会减少或增加你账户中的资金。具体地,交易的费用为costi,交易后的现金返还为cashbacki。执行交易后,money会变成mone
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取
格图素书
3d
目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points前言国内外研究现状卷积神经网络三维卷积神经网络稀疏卷积[21]基于3D点云数据的目标分
- 华为OD机试 - 微服务的集成测试(Java & Python& JS & C++ & C )
算法大师
最新华为OD机试华为华为OD华为od华为机试算法
最新华为OD机试真题目录:点击查看目录华为OD面试真题精选:点击立即查看题目描述现在有n个容器服务,服务的启动可能有一定的依赖性(有些服务启动没有依赖),其次服务自身启动加载会消耗一些时间。给你一个nxn的二维矩阵useTime,其中useTime[i][i]=10表示服务i自身启动加载需要消耗10suseTime[i][j]=1表示服务i启动依赖服务j启动完成useTime[i][k]=0表示服
- Python | 基于支持向量机(SVM)的图像分类案例
python收藏家
python机器学习python机器学习
支持向量机(SVM)是一种监督机器学习算法,可用于分类和回归任务。在本文中,我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时,它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率,例如,如果图像是200像素宽和200像素高,则数组的尺寸为200x200x3。前两个维度分别表示图像的宽度和高度,而第三个维度表示RGB颜色通道。数组中的值范围为0到255,表示每个点处像素的强度。为了使用SVM
- 【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】1.4 切片大师:高效操作多维数据的23个技巧
精通代码大仙
numpypythonnumpypythonandroid
1.4切片大师:高效操作多维数据的23个技巧基础切片start:end:step省略写法负索引多维切片高级技巧视图机制布尔索引花式索引动态切片对象1.4切片大师:高效操作多维数据的23个技巧1.4.1切片操作符的完整语法表NumPy数组的切片操作符与标准Python列表的切片操作符类似,但更加强大,支持多维数组的操作。以下是一个完整的切片操作符语法表,包括正负索引的示意图。1.4.1.1一维数组切
- CTF学习笔记——[ACTF2020 新生赛]BackupFile
Obs_cure
网络安全
一、[ACTF2020新生赛]BackupFile1.题目2.解题步骤看了一眼源码什么都没有。难道要暴力扫目录?先试试flag.php阿这还真有…但是还是什么都没有显示。再试试index.php的备份呢?备份有点东西。审计一下发现是弱类型。这段源码的大意就是输入一个key变量,如果key=str(123ffwsfwefwf24r2f32ir23jrw923rskfjwtsw54w3),那么打印fl
- 题解 洛谷 Luogu P4715 【深基16.例1】淘汰赛 C++
qwq_ovo_pwp
c++算法
题目传送门P4715【深基16.例1】淘汰赛-洛谷|计算机科学教育新生态https://www.luogu.com.cn/problem/P4715https://www.luogu.com.cn/problem/P4715https://www.luogu.com.cn/problem/P4715https://www.luogu.com.cn/problem/P4715思路2^7也就128个数
- 信息学奥赛c++语言:求分数序列和
敲代码的八戒
信息学奥赛c++c++算法开发语言数据结构
题目描述有一个分数序列q1/p1,q2/p2,q3/p3,q4/p4,q5/p5,....,其中q(i+1)=qi+pi,p(i+1)=qi,p1=1,q1=2。比如这个序列前6项分别是2/1,3/2,5/3,8/5,13/8,21/13,求这个分数序列的前n项之和。输入输入有一行,包含一个正整数n(n≤30)。输出输出有一行,包含一个浮点数,表示分数序列前n项的和,精确到小数点后4位。样例输入2
- 浅析AI大模型现状及其应用,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
程序员_大白
互联网程序员大模型人工智能数据挖掘大模型
随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型已经成为全球科技竞争的焦点,展现出巨大的发展潜力和广阔的应用前景。AI大模型的应用落地正引发行业关注,技术进步正促使AI大模型的应用逐步从云端向终端设备延伸,从通用模型向针对特定行业的定制化解决方案转变,其商业潜力和对行业的影响不断增强。与此同时,国内外企业在大模型领域的竞争日趋激烈。AI大模型蓬勃发展AI大模型主要特征AI大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
weblogic部署失败
好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持