- 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
南风寺山
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
算法散列表哈希算法
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
geneculture
融智学全球语言定位系统全球知识定位系统算法人工智能
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
AWS云计算
并行处理多核处理器集群计算
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
- 股票量价时空理论,实战应用!
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量化炒股量化交易股票开户Python程序化交易PTradeQMT量化交易量化股票deepseek
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
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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
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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
- 结构力学仿真软件:Strand7:动力学分析:理论与Strand7实践_2024-08-10_22-42-51.Tex
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材料力学2算法人工智能java前端数据库
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,
- 目标检测领域最新突破:2025年你必须掌握的5大创新方向!附教程!
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目标检测人工智能计算机视觉机器学习深度学习自然语言处理大模型
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
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓