- 特斯拉及新能源车企笔试面试题型解析上-21期
启芯硬件笔记
经验分享PCBEMI硬件工程面试职场和发展
本专栏预计更新90期左右。当前第21期-特斯拉硬件.特斯拉作为全球领先的电动汽车、能源存储和人工智能公司,其硬件工程师岗位的招聘通常包括笔试和多轮技术面试,考察领域涵盖数字电路设计、模拟电路、嵌入式系统、电动车技术和自动驾驶等。由于特斯拉的创新性和技术领先地位,其面试问题可能更加注重实际应用和问题解决能力。笔试通常旨在考察候选人的基础理论知识、问题分析能力、电路设计与调试经验、以及对相关工具和方法
- 水文学模型学习笔记:马斯京根(Muskingum)河道汇流算法
Lunar*
水文算法学习笔记
引言在水文学和水资源管理中,河道汇流演算是一个至关重要的环节。它用于预测洪水波在河道中向下游传播时的形态变化,是进行洪水预报、水库调度和防洪规划的基础。马斯京根法(MuskingumMethod)是其中最经典和应用最广泛的河道汇流计算方法之一。本文将从马斯京根法的基础理论出发,推导其演算方程,并重点解析一种更稳定和精确的改进方法——分段连续马斯京根法,最后提供并解读一个完整、鲁棒的Python实现
- 【笔记8】嵌入式系统中的内存分段
玉~你还好吗
嵌入式系统嵌入式C语言微机原理
前几天参加了某外企二面,项目讲完没继续对着质询,上来就问了一道关于嵌入式系统堆栈段分配的问题。当时就已经知道这把又要塔西狼......所以今天赶紧查资料看网课,总算是把这块基础理论补齐了。在嵌入式系统中,内存管理和程序结构与Windows系统类似,但由于资源受限(如内存容量小、处理器性能低),需要更精细的优化。嵌入式系统的内存分段规则如下表所示:低地址CodeSegment(代码段).text程序
- 贪心算法详解:理解贪心算法看这一篇就够了
爪哇学长
Java编程基础及进阶贪心算法算法javapython
文章目录1.贪心算法的基础理论1.1什么是贪心选择性质1.2证明贪心选择性质2.设计步骤2.1定义问题和目标2.2确定数据结构2.3排序和选择策略2.4迭代与决策2.5终止条件3.实例详解3.1活动选择问题3.2分数背包问题3.3最小生成树(Kruskal算法)1.贪心算法的基础理论1.1什么是贪心选择性质贪心选择性质是指一个全局最优解可以通过一系列局部最优的选择构建出来。这意味着在做出每个选择时
- FVCOM 潮流、波浪、泥沙、水质、温盐、染色剂、粒子示踪、嵌套、背景流、自动化全流
weixin_贾
水文水资源水文模型集合气象人必备模型水质数值模拟FVCOM三维水质计算染色剂
【内容简介】:第一章、FVCOM基础理论1、主流海洋数值模式及特点介绍2、FVCOM控制方程介绍3、FVCOM数值方法介绍4、FVCOM程序计算流程介绍5、FVCOM求解过程推导详解第二章、FVCOM运行环境部署1、虚拟机安装及配置2、Linux系统安装配置3、Linux系统下FVCOM常用命令介绍4、INTEL编译器安装配置5、OPENMPI安装配置6、NETCDF库安装配置7、Linux环境变
- FVCOM模型基础理论、运行环境部署、三维水动力、温盐模拟、波浪模拟、泥沙模拟、示踪粒子模拟、染色剂交换模拟及水质数值模拟全过程
小艳加油
水资源FVCOM水环境水质波浪泥沙
近年来,随着计算技术的发展和对海洋、水环境问题认识的加深,数值模拟技术在海洋、水环境等科学研究中的应用越来越广泛。FVCOM因其独特的优点,成为研究海洋动力过程、污染物扩散、水质变化等问题的重要工具。作为一种基于有限体积法的数值模型,以其精确的计算方法和强大的适应性,广泛应用于水环境、潮流、温盐、波浪、泥沙等多种过程的模拟。FVCOM采用非结构化网格,可以灵活地适应复杂地形和不规则边界,这使得它在
- FVCOM基础理论+模型安装、运行环境部署、三维水动力、温盐模拟、波浪模拟、泥沙模拟、示踪粒子模拟、染色剂交换模拟及水质数值模拟的全过程
小新很忙
水文算法经验分享
近年来,随着计算技术的发展和对海洋、水环境问题认识的加深,数值模拟技术在海洋、水环境等科学研究中的应用越来越广泛。FVCOM因其独特的优点,成为研究海洋动力过程、污染物扩散、水质变化等问题的重要工具。作为一种基于有限体积法的数值模型,以其精确的计算方法和强大的适应性,广泛应用于水环境、潮流、温盐、波浪、泥沙等多种过程的模拟。FVCOM采用非结构化网格,可以灵活地适应复杂地形和不规则边界,这使得它在
- FVCOM 潮流、波浪、泥沙、水质、温盐、染色剂、粒子示踪、嵌套、背景流、自动化全流程
青春不败 177-3266-0520
海洋学fvcom海洋学海洋气象海洋水动力海洋数值模拟泥沙波浪数值模拟
FVCOM采用非结构化网格,可以灵活地适应复杂地形和不规则边界,这使得它在模拟中表现非常出色。其次基于有限体积法,确保了计算的保守性和稳定性,能够准确模拟潮流、波浪和泥沙等物理过程。第一:FVCOM基础理论1、主流海洋数值模式及特点2、FVCOM控制方程3、FVCOM数值方法4、FVCOM程序计算流程5、FVCOM求解过程推导第二:FVCOM运行环境部署1、虚拟机安装及配置2、Linux系统安装配
- 【专栏介绍】【2025算法面试通关全攻略】
再见孙悟空_
【2025算法面试通关全攻略】算法面试职场和发展机器学习算法面试题算法工程师面试面试合集
专栏定位:打造算法面试的“百科全书”,覆盖全领域、全难度、全题型无论你是刚入门的“算法小白”,还是追求技术突破的资深工程师,亦或是跨领域求职的转行者,本专栏将通过12大核心领域、300+精选试题、4类题型设计(理论/算法/编程/项目),帮你构建从基础理论到工程实践的完整知识体系,突破面试瓶颈,斩获高薪Offer!核心优势:分层训练、体系化覆盖、紧贴行业脉搏难度分级,适配不同水平基础题(40%):夯
- 智能光学计算成像技术前沿体系解析
m0_75133639
光电光学成像光子学生物医学材料科学计算成像技术全息成像研究生
当前光学成像领域正经历以人工智能为驱动的范式变革。本知识体系涵盖以下核心模块:基础理论层从计算成像物理模型(含波前分析、图像传感器噪声建模)切入,建立光学-算法联合优化理论框架,重点解析正则化逆问题求解(如ADMM算法)与神经表示(NeuralRepresentations)等前沿数学工具。AI融合层深度剖析深度学习在成像中的革新应用:端到端光学设计:通过可微光学模型(衍射/折射/复杂透镜)实现硬
- 资深Java工程师的面试题目(八)AI大模型
刘一说
后端技术栈JavaAI自说java面试人工智能
以下是针对Java面试者的AI大模型相关题目,涵盖基础理论、实际应用、代码实现和部署优化等方向:一、基础理论类题目1.Transformer架构与应用场景题目:请说明Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder架构的区别,并举例说明它们在AI大模型中的典型应用场景。解析:Encoder-Only(如BERT):用于理解型任务(如文本分类、问答系统)。原理:通过
- 线性代数导引:线性方程组
AI大模型应用实战
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线性代数导引:线性方程组线性方程组是线性代数中的基本问题之一,具有广泛的实际应用背景。本篇文章将深入探讨线性方程组的基础理论,阐述其算法原理,并通过实际代码实例详细讲解具体的操作步骤。通过学习本文,你将掌握线性方程组的解法,理解其数学模型,并能够应用相关技术解决实际问题。1.背景介绍1.1问题由来线性方程组在数学、物理、工程等领域有着广泛应用。例如,在电路分析中,线性方程组描述了电路中各节点电位之
- 浙江省计算机三级网络技术全攻略
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本复习资料详细覆盖计算机三级网络技术考试的各个方面,包括网络基础、协议标准、局域网与广域网技术、网络设计规划、设备管理、应用服务以及新兴技术,旨在提升应试者对计算机网络技术的全面理解和实践操作能力。1.计算机网络基础理论1.1计算机网络的定义计算机网络是由多个通过通信线路连接的计算机组成,它们可以共享资源和交换信息。在现代信息社会中,计算机网络已经成为一个不可
- 基于EKF的三自由度车辆定位算法解析与实践
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:扩展卡尔曼滤波器(EKF)是处理非线性系统的有效算法,广泛应用于车辆定位、自动驾驶和机器人导航。本文档提供的源码针对车辆三自由度动态模型实现了EKF,通过传感器数据融合提高了车辆定位的精度。文档详细解析了EKF在车辆定位中的应用,从基础理论到算法流程,再到源码的具体实现,为开发者提供了深入学习EKF的机会,并展示了如何利用EKF实现精确的车辆定位。1.EKF基
- ChatGPT引领的AI面试攻略系列:AI全栈工程师篇
梦想的理由
深度学习chatgpt人工智能面试
系列文章目录AI全栈工程师(本文)文章目录系列文章目录一、前言二、面试题1.基础理论与数据处理2.机器学习3.深度学习4.大模型与迁移学习5.计算机视觉6.自然语言处理(NLP)7.多模态学习8.AI生成内容(AIGC)9.编程语言与工具10.模型评估与优化11.系统部署与维护12.其他前沿技术13.算法与数据结构14.软件工程15.项目管理与团队协作16.伦理和法律17.行业应用18.最新研究与
- 算法第5天|哈希表基础理论总结、有效的字母异位词LeetCode242、两个数组的交集LeetCode349、快乐数LeetCode202、两数之和LeetCode1
孟大本事要学习
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今日整体问题总结:1、在使用map中要注意find(x)查询的是键,而不是值2、要注意多使用迭代器来解决问题,而不是总是使用下标,要知道set、map常用的一些函数,便于简化计算。3、当判断一个值是不是出现过,要注意使用哈希表(数组、map、set要注意使用场合)哈希希表(散列表,hashtable)基础理论总结简单理解:哈希表就是一个数组,通过数组的下标索引访问数组中的元素哈希表作用:1、将一个
- 数学融智学基础理论:元子与元组的自动区分证明
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数学融智学基础理论之一邹晓辉以下是对融智学理论体系中元子(言)与元组(语)在八大形式体系中自动区分能力的清晰表达:融智学理论:元子与元组的自动区分证明核心理论基于融智学理论体系,通过形式化方法证明:元子(言)与元组(语)在字、式、图、表、音、像、立体、活体八大形式体系中具有普适的自动区分能力。这一能力源于两个根本数学原理:其一是,自由幺半群结构:所有元组均可表示为元子的有序组合自由幺半群是代数结构
- 14、 探索并行处理技术及其在现代计算中的应用
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探索并行处理技术及其在现代计算中的应用1.引言随着信息技术的迅猛发展,现代计算环境正经历着前所未有的变革。并行处理技术作为一种提高计算效率的重要手段,逐渐成为研究热点。本文将深入探讨并行处理技术的基础理论、应用场景以及面临的挑战,并通过具体的案例和技术细节,展示如何有效地实现并行处理。2.并行处理技术概述并行处理是指通过多个处理器或核心同时执行多个任务,以提高计算速度和效率。根据不同的硬件架构,并
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股票量价时空理论,实战应用!什么是量价时空理论?量价时空理论,听起来好像很高大上,其实它就是股票分析中的一个基础理论。简单来说,就是通过成交量(量)、价格(价)、时间(时)和空间(空)四个维度来分析股票的走势。这个理论的核心在于,股票价格的变动不是孤立的,而是受到这四个因素共同影响的结果。量:成交量的秘密成交量是市场活跃度的直接体现。成交量大,说明市场对这个股票的兴趣大,可能是资金流入的信号;成交
- 科技发展:人类福祉的保障
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《科技发展:人类福祉的保障》关键词:科技发展,人类福祉,人工智能,生物技术,环境科学,伦理问题摘要:本文探讨了科技发展对人类福祉的深远影响,通过分析人工智能、生物技术和环境科学等领域的进展,探讨了这些技术如何为人类带来福祉,同时探讨了在科技发展中面临的伦理和社会问题,以及如何保障科技发展带来的福祉。目录大纲《科技发展:人类福祉的保障》第一部分:科技发展的基础理论第1章:科技发展的历史与现状1.1科
- 宏观交通流仿真软件:TransCAD_(3).交通需求预测基础理论
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交通需求预测基础理论1.交通需求预测的概念和重要性交通需求预测是城市交通规划和管理中的一项重要任务,旨在通过科学的方法预测未来某个时间段内的交通需求量。这些预测结果对于交通设施的规划、设计、运营和管理具有重要意义。交通需求预测通常涉及以下几个步骤:数据收集:收集必要的交通数据,包括人口、就业、土地使用、交通网络等。模型构建:根据收集的数据构建交通需求预测模型。模型校准:通过历史数据校准模型,以提高
- 深度学习入门:Python搭建简单神经网络模型
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在人工智能浪潮中,深度学习凭借强大的特征提取与模式识别能力成为核心技术,而神经网络则是深度学习的基石。从图像识别到自然语言处理,神经网络以独特的结构和学习机制,让计算机能够模拟人类大脑处理复杂信息的过程。本文将带领你从基础理论出发,使用Python和Keras库搭建一个简单的神经网络模型,开启深度学习的探索之旅。一、神经网络基础理论1.1神经元与网络结构神经网络的基本单元是人工神经元(又称节点或单
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神经网络学习笔记本笔记总结了神经网络基础理论、常见模型结构、优化方法以及PyTorch实践,适用于初学者和进阶者查阅学习。一、神经网络基础1.神经元模型神经元通过输入加权求和后激活:y=f(∑i=1nwixi+b)y=f\left(\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+b\right)y=f(i=1∑nwixi+b)xix_ixi:输入wiw_iwi:权重bbb:偏置fff:激活函数,如ReL
- 测试与测试开发
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测试的职业核心:降低软件质量风险测试工程师:测试基础理论,测试方法,测试用例设计,缺陷管理工具,自动化测试基础,测试文档编写等;测试开发核心知识:编程语言,自动化测试框架开发,持续集成/持续交付,接口和性能的测试。
- 物联网专业核心课程以及就业方向
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物联网专业作为信息技术与产业应用深度融合的交叉学科,其课程体系覆盖硬件、软件、网络、数据等全链条技术,就业方向则随智能技术普及呈现多元化趋势。以下是基于最新行业动态与教育实践的系统分析:一、物联网专业核心课程体系物联网课程设计注重“底层硬件+通信协议+数据处理+行业应用”的贯通能力培养,主要分为四大模块:基础理论与技术电子与嵌入式系统:电路设计、单片机开发(如STM32)、传感器原理、PCB设计,
- 扩散模型(Diffusion Models)的革命性进展
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文章目录1.基础理论突破(2020-2021)(1)DDPM(DenoisingDiffusionProbabilisticModels)(2)DDIM(DenoisingDiffusionImplicitModels)2.加速采样与效率提升(2021-2022)(3)Score-BasedModels(SDE/ODE)(4)LatentDiffusionModels(LDM/StableDiff
- 生成对抗网络(GAN)基础原理深度解析:从直观理解到形式化表达
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对抗网络生成对抗网络GAN生成器判别器目标函数交叉熵损失
摘要本文详细解析生成对抗网络(GAN)的核心原理,从通俗类比入手,结合印假钞与警察博弈的案例阐述生成器与判别器的对抗机制;通过模型结构示意图,解析噪声采样、样本生成及判别流程;基于公式推导目标函数的数学本质,剖析判别器与生成器的优化逻辑;最后对比GAN目标函数与交叉熵损失的关联差异。本文结合公式推导与概念对比,助力读者建立GAN基础理论体系。关键词:生成对抗网络GAN生成器判别器目标函数交叉熵损失
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结构力学仿真软件:Strand7:动力学分析:理论与Strand7实践动力学分析基础理论动力学分析概述动力学分析是结构力学的一个重要分支,它研究结构在动态载荷作用下的响应。动态载荷可以是周期性的(如风、波浪、机器振动),也可以是非周期性的(如地震、爆炸)。动力学分析通常包括模态分析、谐波分析、频谱分析以及瞬态分析等,每种分析方法都有其特定的应用场景和解决的问题。自由度与约束条件在结构动力学分析中,
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目标检测是计算机视觉的核心任务之一,涉及算法学习、应用场景优化和学术创新三个关键方向。以下是系统的总结和建议:一、目标检测算法学习方向1.基础理论核心任务:定位(BoundingBox)+分类(Class)。关键概念:IoU(交并比)、NMS(非极大值抑制)、Anchor机制。损失函数:分类损失(Cross-Entropy)、回归损失(SmoothL1、GIoU)。必学经典模型:Two-Stage
- 【代码训练营Day03】链表part1
十八岁讨厌编程
算法训练营链表数据结构
文章目录链表基础理论移除链表元素设计链表反转链表链表基础理论几个需要关注的知识点:链表与数组的不同之处就在于:链表在内存中不一定是连续的,可以是离散存储的,他们之间通过指针进行连接。这也就决定了链表是不能随机查询的,只能通过指针顺藤摸瓜进行顺序查询。在数组中删除和添加操作会影响到后续的所有元素,而链表是通过指针链接,我们在删除和添加的时候,是对指针所指元素进行修改。数组的长度在初始化的时候就已经定
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include