- 【腾讯TMQ】【浅谈Chromium中的设计模式(一)】——Chromium中模块分层和进程模型
腾讯移动品质中心TMQ
测试分析
背景“EP”(中文:工程生产力)是目前项目中提升研发能力的一个很重要的衡量指标。笔者重点学习了Chromium产品是如何从代码和设计层面来保证快速高效的工程生产力。本文就是基于此背影下关于Chromium的设计模式的一部分总结。Chromium中模块分层和进程模型任何好的架构就要做到模块之间高内聚,低耦合,并符合SOLID(单一功能、开闭原则、里氏替换、接口隔离以及依赖反转)的设计原则。Chrom
- C#上位机工作感想1(2020.7.1-2021.4.4)
有追求的菜鸟
C#WinFormc#
C#上位机工作感想(2020.7.1-2021.4.4)前言一、2020年二、2021年总结前言不知不觉工作已九个月有余了,从刚来公司还是个啥也不太懂得小菜鸟,现在已经是负责两个项目的大菜鸟啦。这大半年的时间内,师傅教给了我很多业务上的知识,自己也在工作和闲暇时间里学到了很多编程知识。对C#语言的底层实现和一些简单设计模式的应用都有了更深的理解。一、2020年先来说说项目路线吧,去年七月份刚来公司
- FFmpeg音视频编解码优化
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
FFmpeg音视频编解码优化关键词FFmpeg音视频编解码优化策略性能测试实战案例摘要本文将围绕FFmpeg音视频编解码优化这一主题,详细介绍FFmpeg的基础知识、安装配置、音视频编解码原理、性能优化方法,以及实际应用中的实战案例。通过对FFmpeg的深入分析,读者将了解到如何高效地利用FFmpeg进行音视频处理,提升编解码性能,为音视频处理项目提供实用的优化方案。目录大纲第一部分:FFmpeg
- 元宇宙展厅:真三维漫游+自由DIY创作+数字人互动
jimumeta
虚拟展厅3D展厅3d展厅3d元宇宙虚拟展厅
在科技日新月异的今天,数字化转型已成为各行各业不可逆转的趋势。作为展示与交流的重要平台,展厅的形式也在不断创新,元宇宙展厅凭借其独特的真三维漫游体验、自由创作的DIY功能、炫酷的场景特效以及数字人互动社交,为用户带来了前所未有的展示与互动体验。真三维漫游,无死角体验在元宇宙展厅中,用户能够享受到全空间无死角的真三维漫游体验。这种体验突破了传统展厅的限制,无论是旋转、俯视还是调整视角高度,用户都能随
- 使用OpenAI的API构建聊天机器人
dgay_hua
机器人python
技术背景介绍聊天机器人是近年来热门的AI应用之一,无论是客服系统、智能助手还是社交娱乐,都可以看到其身影。构建一个高效的聊天机器人,离不开强大的自然语言处理模型。OpenAI提供的API为开发者简化了这一过程,本文将介绍如何使用OpenAI的API服务构建一个基本的聊天机器人。核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型(GPT),它通过大量文本数据训练,学习语言模式和上下文关联,从而能够生成
- 城电科技|海岛为什么要用智能光伏太阳花
城电科技
科技
海岛为什么要用智能光伏太阳花?海岛选用智能光伏太阳花的原因有:1、占地与地域优势:海岛土地资源相对稀缺,光伏太阳花占地面积小的特点,能有效节省海岛宝贵的土地。并且其安装不受地域限制,无论是在海岛的平坦海岸,还是地形复杂的山地,都能因地制宜地进行安装,充分利用海岛的空间资源来获取清洁能源。2、安装与成本优势:在海岛环境下,人力运输和作业难度较大。光伏太阳花安装便捷,大大降低了人工成本投入。同时,其节
- OpenAI 神话崩塌!DeepSeek-R1升至全球风格控制类第一,国内开源大模型集体给奥特曼上了一课!...
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距离深度求索推理大模型DeepSeek-R1发布已经过去约一周时间。1月24日,在国外大模型排名Arena上,DeepSeek-R1基准测试已经升至全类别大模型第三,其中在风格控制类模型(StyleCtrl)分类中与OpenAIo1并列第一。而其竞技场得分达到1357分,略超OpenAIo1的1352分。这是继DeepSeek-V3在剔除OpenAIo1等闭源模型排名开源模型类第一后,DeepSe
- 机器学习·逻辑回归
AAA顶置摸鱼
python深度学习机器学习逻辑回归人工智能
前言逻辑回归虽然名称中有“回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类(二分类为主)回归(预测连续值)输出范围(0,1)(概率值)(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数(交叉熵)均方误差(MSE)
- 阿里巴巴“大中台“战略(合)在2015年缔造双11奇迹,2021年又拆分为六大业务集团(分),组织敏捷度提升40%
百态老人
人工智能机器学习深度学习
阿里巴巴的"大中台"战略与后续组织变革体现了其在不同发展阶段对敏捷性的探索。具体发展脉络如下:一、2015年"大中台"战略缔造双11奇迹2015年张勇主导实施"大中台、小前台"战略,通过整合数据技术、产品研发等共性能力形成统一支撑平台。这种架构在当年双11中发挥关键作用:中台系统实现超过75亿次数据调用,支撑起淘宝、天猫等前台业务的爆发式增长,创造了912亿元成交额的商业奇迹。中台战略不仅减少了业
- LVS负载均衡DR模式、NAT模式、TUN模式的比较
sinceNow
lvs三种模式的比较DR模式NAT模式TUN模式LVS的特点
LVS四种模式的比较LVS的简单介绍LVS的特点LVS三种模式LVS三种模式的部署一.LVS的简单介绍LVS是LinuxVirtualServer的简称,也就是Linux虚拟服务器,是一个由章文嵩博士发起的自由软件项目。现在LVS已经是Linux标准内核的一部分,在Linux2.4内核以前,使用LVS时必须要重新编译内核以支持LVS功能模块,但是从Linux2.4内核以后,已经完全内置了LVS的各
- Docker 常用命令基础详解(一)
计算机毕设定制辅导-无忧学长
#Dockerdockereureka容器
一、Docker初相识在当今数字化时代,软件开发和部署的效率与灵活性成为了关键因素。Docker,作为一款开源的应用容器引擎,犹如一颗璀璨的明星,照亮了软件开发与部署的道路,为开发者们带来了前所未有的便利。它就像是一个神奇的“集装箱”,可以将应用程序及其所有的依赖项打包在一起,形成一个独立的、可移植的运行环境。无论你是在开发、测试还是生产环境中,Docker都能确保你的应用程序稳定运行,就像在一个
- SRS:软件需求规格说明书
柯西没科气
工程实验综合课程软件工程
SRS:SoftwareRequirementSpecification,软件需求规格说明书。文档结构如下:1.引言引言提出了对软件需求规格说明的纵览,这有助于读者理解文档如何编写并且如何阅读和解释。1.1.目的对产品进行定义,在该文档中详尽说明了这个产品的软件需求,包括修正或发行版本号。如果这个软件需求规格说明只与整个系统的一部分有关系,那么只定义文档中说明的部分或子系统。1.2.文档约定(实际
- Python取整的方法
HackDyno
python开发语言Python
Python取整的方法在Python编程中,我们经常需要对数字进行取整操作。无论是向下取整、向上取整还是四舍五入,Python都提供了相应的方法和函数来实现这些操作。本文将介绍几种常用的取整方法,并提供相应的源代码示例。向下取整向下取整是指将一个数值向下舍入到最接近的较小整数。在Python中,可以使用math模块的floor函数来实现向下取整操作。下面是一个示例代码:importmathnum=
- 高效利用Python爬虫开发批量获取商品信息
数据小小爬虫
python爬虫开发语言
在当今电商行业竞争激烈的环境下,精准且高效地获取商品信息对于商家和数据分析师来说至关重要。无论是进行市场调研、优化商品布局,还是制定竞争策略,商品信息的全面掌握都是关键。Python爬虫技术以其强大的功能和灵活性,成为批量获取商品信息的理想选择。本文将详细介绍如何高效利用Python爬虫开发批量获取商品信息,助力电商从业者在市场中脱颖而出。一、Python爬虫技术的优势Python作为一种广泛使用
- 面向生成式语言模型场景到底是选择4卡5080还是选择两卡5090D
weixin_40941102
语言模型人工智能自然语言处理
四卡RTX5080VS两卡RTX5090D:AI大模型性能比拼实践与思考本文主要从算力、显存、多卡扩展效率以及性价比等多个角度,分析在部署和训练大规模AI模型时,采用四卡RTX5080方案与两卡RTX5090D方案的优劣对比。对于从事AI开发的同学来说,如何在有限预算内选择最合适的硬件平台至关重要。下面将详细解读各项指标及实际应用场景下的影响,并给出总结建议。1.算力对比——单卡TOPS与总算力在
- Python面试宝典:Python中与Django相关的面试笔试题(1000加面试笔试题助你轻松捕获大厂Offer)
脑洞笔记
python全栈面试宝典python面试django
Python面试宝典:1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer【第二部分:Python高级特性:第十六章:Web开发:第二节:Django】第十六章:Web开发第二节:DjangoMTV架构(模型-模板-视图)特性快速开始数据库和模型URL路由和视图模板Django面试题面试题1面试题2面试题3面试题4面试题5面试题6面试题7面试题8面试题9面试题10更多面试题请查阅:Python面
- R 语言 必备 十大资源
后端
引言R是进行统计计算和数据分析的热门编程语言之一,广泛应用于数据科学家、研究者和统计学家之间,用于处理大数据、执行复杂分析和结果可视化。如果你是R的新手或希望提升你的R技能,这里有一些核心资源可以助你一臂之力,无论是从基础学起还是提高现有水平,包括官方站点、知名学府和互动式学习平台。1.R项目官网(r-project.org)R项目的官方网站是开启R学习之旅的首选,它提供免费的R软件、文档、教程和
- 数据分析的 10 个最佳 Python 库
程序员
引言Python因其简洁、灵活以及功能强大的库,在数据分析界备受青睐,这些库使得Python成为了处理数据、制作图表和进行复杂分析的利器。无论你是数据分析的新手,还是想要丰富你的技能库,掌握合适的Python库都能让你在使用Python时事半功倍。本文将介绍每位数据分析师都应掌握的10个Python库,并用简单的语言和实例说明如何利用它们来解决数据分析中的难题。1.Pandas—简化数据处理Pan
- 《玩转AI大模型:从入门到创新实践》(5)第三章 对话AI:从“尬聊”到高效助手
caridle
工作日志人工智能
第三章对话AI:从“尬聊”到高效助手3.1文本对话实战:ChatGPT与国产大模型一、青铜到王者的三段式提问进化论新手村任务:从“社恐”到“社牛”的进化还是要经历很多的阶段和AI毒打,父母直男式的话语总是不受欢迎,而温情的诉说总会让人暖心。每个人使用AI的人都是从新手村出发,一路从青铜打到王者,当然不乏各种攻略辅助。阶段一:人类の社恐式提问(青铜段位)症状诊断:当人类初次面对AI,提问水平堪比直男
- DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)的公式推导
AndrewHZ
机器学习人工智能深度学习算法
总结:DDPM通过最小化预测噪声的均方误差,使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题,大幅简化了训练目标。1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声,最终得到纯噪声\(x_T\)。每步定义为:\[q(x_t|x_{t-1})=\mathcal{N}\left(x_t;\sqrt{1-\beta_t}x_{t-1},\beta
- 能不能解释一下本地方法栈?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
本地方法栈(NativeMethodStack)本地方法栈是JVM运行时数据区的一部分,类似于Java虚拟机栈,但用于支持本地方法(通常是用C/C++编写的)的调用。本地方法栈主要用于存储本地方法的信息,如局部变量、操作数栈等。特点线程私有:每个线程都有自己的本地方法栈,互不影响。生命周期:本地方法栈的生命周期与线程相同,线程启动时创建,线程结束时销毁。栈帧:每个本地方法调用时都会创建一个栈帧,方
- Abstract Syntax Tree (AST)(抽象语法树)
Ash Butterfield
nlpnpl
AbstractSyntaxTree(AST)(抽象语法树)是表示源代码结构的树形数据结构,广泛用于编程语言的解析和编译过程中。它是一种用于表达程序代码结构的树状表示,忽略了代码中的一些细节(如括号和分号),仅保留代码的语法结构和语义信息。AST的组成:节点:每个节点表示源代码中的一个语法元素,如表达式、语句或操作符。子节点:节点的子节点表示更小的组成部分。例如,一个算术表达式可能有两个子节点,分
- 前端常用正则校验规则
我欲连梦
JS正则校验表单验证javascript开发语言ecmascript
1、IP地址校验varreg=/^(\d{1,2}|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.(\d{1,2}|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.(\d{1,2}|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.(\d{1,2}|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])$/;if((!reg.test(value))&&value!=''){console.log(
- COCO数据集
是小果果蛋儿啊
机器学习算法计算机视觉人工智能深度学习
官网地址:http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。COCO具有以下特点:物体分割上下文识别超像素材质分割33万张图片(超过20万张有标注)150万个物体实例80个物体类别91个材质类别每张图片有5个描述25万人的关键点COCO数据集是一个多用途的计算机视觉数据集,它支持多种任务,包括但不限于:物体检测(ObjectDetec
- 3-wifidog代码流程
creatorly
portal网安认证openwrt
wifidog的做法是先全部黑名单,然后再放行白名单的做法。1.wifidog流程wifidog由两部分组成,一个是运行在路由器上的程序,另一部分是运行在认证服务器上的程序。wifidog的认证流程大致是:1.首先,用户的终端可以连接上wifi,然后发起访问网站的请求,如www.baidu.com;2.网关根据防火墙规则,将用户的请求重定向到本地端口(wifidog的监听端口2060);3.网关将
- DeepSeek与ChatGPT正在改写学历规则?2025教育革命深度解析
笑傲江湖2023
人工智能chatgpt
一、颠覆性现状:AI如何解构学历价值1.知识获取民主化随着AI技术的不断进步,知识获取的方式正在发生翻天覆地的变化:DeepSeek-R1通过仅10%的训练成本,实现了与GPT-4o相当的性能,技术文档的生成效率提升了70%。这种高效的知识生成方式,使得人人都可以轻松获取和应用知识。斯坦福大学的研究显示,使用ChatGPT的大学生平均GPA提升了0.43分,但课程通过率却下降了11%(2024)。
- Stable Diffusion AI软件绘画速成从入门到精通
课兴兴
stablediffusion人工智能
课兴兴资源圈创始人,更多课程干货,欢迎关注(课兴兴)KMastery-StableDiffusionAI软件绘画速成从入门到精通-中英字幕KMasteryStableDiffusionFromNovicetoArtist英文+中英字幕|1080P|14.5GBAI绘画软件速成课程:从初学者到专业人士欢迎来到人工智能绘画软件初学者速成班!无论您是刚刚开始探索绘画世界,还是希望使用人工智能技术增强您的
- Windows下安装CPU用的Tensorflow
Coder LM Wang
Python
刚在电脑上安装了Tensorflow,还是碰到了一些麻烦,记录一下:很多教程是介绍怎么在Linux平台下安装的,或者是Windows平台下GPU用的,很可惜,这些教程对我来说太麻烦了。安装步骤:1)安装Python。版本:python-3.6.4-amd64.exe。2)cmd,命令行输入:python,查看Python版本号,以验证Python是否安装成功了。3)继续在命令行输入:pipinst
- DeepSeek 近况大揭秘:市场、技术与合作的多面剖析
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最近,AI领域的DeepSeek可谓是赚足了眼球,无论是在资本市场,还是在技术创新和行业应用方面,都有着令人瞩目的表现。今天,就让我们一起来深入了解一下DeepSeek的最新动态。DeepSeek概念股:分化与澄清并存在股票市场上,DeepSeek概念股曾一路高歌猛进,不过近期开始出现分化迹象。据Choice数据显示,2月12日,DeepSeek概念股中,青云科技、创业黑马、新致软件等70余股上涨
- 亚马逊旺季余温犹存,销量排名如何维稳?
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冬季旺季过后,不少卖家都可以清晰感受到销量断崖式的下跌,诚然旺季带来的流量消减会带来大量的下跌,虽然说这是旺季狂欢后的惨淡,但实际上需求还是有待挖掘,我们应该做什么来稳住销量与排名呢?一、旺季复盘,精准定位旺季后复盘爆单打法,可以作为未来同一时段的重要参考,可以查看对比每一个商品的转化率,转化率=产品销量÷客户访问量,由此可以重点关注旺季期间这两个数值的变化情况。那么在旺季期间,核心的流量即访问量
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置