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关然
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在视频处理和流媒体领域,了解帧率、码流和分辨率对视频质量及存储需求至关重要。帧率决定了视频流畅度,分辨率影响清晰度和细节,而码流则关系到视频的压缩程度和质量。三者相互影响,需在实际应用中权衡。此外,DVR硬盘容量计算方法也与这些因素紧密相关。本篇内容将深入解析这些概念及其相互关系,并指导如何在不同需求下进行平衡和选择。1.帧率的定义及其对视频流畅度的影响在数字
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计算机考研408真题解析数据结构时间复杂度
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- 《史蒂夫·乔布斯传》读书笔记之二——苹果诞生
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AppleI1975年,沃兹尼亚克设计了一个蓝盒子——这就是AppleI,只用在键盘上按几个键,那些字母就可以显示在屏幕上。乔布斯看到这个神奇的蓝盒子时,大吃一惊,连问了他好几个问题:这台电脑能联网吗?是否有可能添加一块磁盘作为存储器?乔布斯打了几个电话,免费从英特尔得到了一些芯片(DRAM),他知道怎么跟销售代表说话。而沃兹不一样,他是个害羞的孩子。乔布斯和沃兹一起参加了家酿计算机俱乐部的会议,
- 学数学考研转计算机难不难?
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在如今科技飞速发展的时代,计算机专业凭借广阔的就业前景和丰厚的薪资待遇,吸引着众多学子的目光。不少本科学习数学专业的同学,看到计算机领域的蓬勃发展,也心动于通过考研转入计算机专业。那么,学数学考研转计算机到底难不难呢?针对这一问题,做以下分析,供同学们参考。数学专业的同学在转向计算机专业时,其实有着得天独厚的优势。数学作为一门基础学科,着重培养逻辑思维、抽象思维以及对复杂问题的分析和解决能力。在计
- Doris实战——拈花云科的数据中台实践
吵吵叭火
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目录前言一、业务背景二、数据中台1.0—Lambda三、新架构的设计目标四、数据中台2.0—ApacheDoris4.1新架构数据流转4.2新架构收益五、新架构的落地实践5.1模型选择5.1.1Unique模型5.1.2Aggregate模型5.2资源管理5.3批量建表5.4计算实现5.4.1实时计算5.4.2准实时计算通过JavaUDF生成增量/全量数据基于Doris的大表优化DorisBork
- 分辨率、帧率、平均码率、视点数之间的区别与联系
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信息与通信视频编解码计算机视觉
这四项参数共同决定了视频内容的清晰度、流畅度、数据量以及3D/VR体验,但它们各自的作用和计算方式不同。以下是详细对比:1.分辨率(Resolution)定义表示视频画面的像素数量,通常以宽度×高度(如1920×1080)表示。例如:4K=3840×2160(约830万像素)16K=15360×14400(约2.2亿像素)影响✅清晰度:分辨率越高,画面越细腻(但受屏幕尺寸影响)。❌数据量:分辨率越
- 计算机考研408真题解析(2023-04 哈夫曼编码加权平均长度详解)
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- 摩根士丹利:到2028年,AI投资将推动科技巨头新增1.5万亿美元债务——信贷市场如何填补这一缺口?
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在AI技术快速发展与全球数字化转型的推动下,AI基础设施建设正成为一项巨大的资本需求。摩根士丹利最新的报告指出,到2028年,全球数据中心建设的投资将需要接近2.9万亿美元,其中大部分资金将集中在AI计算与云基础设施的建设上。而最引人注目的是,尽管超大规模云服务商(如亚马逊AWS、微软Azure等)已将大部分资金投入到AI技术基础设施中,但依然存在1.5万亿美元的融资缺口。1️⃣全球AI基础设施的
- 【华为OD机试真题 Python语言】135、采样过滤 | 机试真题+思路参考+代码解析
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文章目录一、题目题目描述输入输出样例1二、思路参考三、代码参考作者:鲨鱼狼臧个人博客首页:鲨鱼狼臧专栏介绍:2024华为OD机试真题,使用Python进行解答,专栏每篇文章都包括真题,思路参考,代码分析,思路参考超过百字,欢迎大家订阅学习一、题目题目描述在做物理实验时,为了计算物体移动的速率,通过相机等工具周期性的采样物体移动距离。由于工具故障,采样数据存在误差甚至相误的情况。需要通过一个算法过滤
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- 从宿主机到虚拟机,云环境下主机端IO路径的变化
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存储技术从入门到精通php开发语言
前文我们对云计算的整体架构进行了介绍,并且了解到云计算的核心是虚拟化技术。这里的虚拟化技术包括计算虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化等技术。以基于Linux操作系统的虚拟化为例,通常在物理机上安装Linux操作系统和虚拟化软件,然后基于虚拟化软件创建虚拟机,并在虚拟机中按照操作系统。简而言之,虚拟化可以认为是通过软件虚拟出CPU、内存和硬盘等硬件,并在其上运行操作系统,具体如下图所示。添加图片注释,不
- MATLAB电力系统暂态稳定分析
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matlab开发语言
MATLAB电力系统暂态稳定分析程序MATLAB电力系统暂态稳定分析程序,包含潮流计算和机电暂态仿真功能。实现电力系统暂态稳定分析流程,包括牛顿-拉夫逊法潮流计算、同步发电机模型、励磁系统模型和数值积分求解。%===================================================%电力系统暂态稳定分析程序%功能:%1.牛顿-拉夫逊法潮流计算%2.机电暂态仿真%3.同
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#Web安全基础web安全安全支付漏洞逻辑漏洞安全性测试安全威胁分析
文章目录前言一、漏洞本质二、攻击原理正常支付流程漏洞触发流程三、抓包的时机选择:生成订单时四、风险场景1.隐藏商品购买(开发人员预留的测试商品)2.付费功能免费使用(添加付费参数:JS中查询、先买个会员抓包查看)3.修改订单类型(0改成-1、1、2、3)4.修改通用参数(自动计算最终折扣)五、检测方式1.黑盒测试:模拟攻击流程2.白盒审计:代码层校验逻辑排查六、防御方案1.严格校验关键参数2.订单
- # 写作潜能挑战赛——激发计算机领域创作激情
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#写作潜能挑战赛——计算机领域创作大赛 ##创作活动邀请 亲爱的大学博主们,如果你热爱写作,渴望展现自己的才华,那么这个机会就是你的了!我们正在举办一场为期14天的计算机领域创作挑战赛,诚邀你的参与。让我们一起发掘写作的魅力,书写出属于我们的故事。 ###活动要求 ####1.创作主题 内容不限,但必须与计算机领域相关。VIP、付费专栏文章不纳入统计范围。 ####2.创作形式
- 【缺陷检测】基于计算机视觉实现电路板智能检测系统附Matlab代码
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍随着信息技术的飞速发展和电子产品的日益普及,印刷电路板(PCB)作为电子产品的核心组件,其质量直接关系到整个系统的性能和可靠性。传统的电路板检测主要依赖人工目检,存在效率低下
- Orange3实战教程:图像分析---图像嵌入
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Orange3实战教程数据挖掘神经网络自然语言处理机器学习计算机视觉深度学习orange3中文版
图像嵌入通过深度神经网络实现图像嵌入。输入图像:图像列表。输出嵌入向量:用数字向量表示的图像。跳过的图像:未计算嵌入向量的图像列表。图像嵌入功能读取图像并将其上传至远程服务器或本地计算。深度学习模型用于为每张图像计算特征向量。该功能返回一个增强的数据表,包含额外的列(图像描述符)。图像可以通过导入图像小部件导入,也可以通过电子表格中的图像路径导入。在这种情况下,包含图像路径的列需要一个三行表头,第
- C++中constexpr
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概述在C++中,constexpr是一个类型说明符,它用于指定一个变量或函数是“常量表达式”。constexpr的主要目的是允许在编译时计算值,而不是在运行时。当一个变量被声明为constexpr时,它的值必须在编译时就可以确定。这通常意味着它必须被初始化为一个常量表达式。使用示例constexpr修饰变量constexprintx=5;//正确:x是一个常量表达式constexprinty=x*
- 一文看懂NTP协议
Neolock
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最近碰到一个NTP协议相关的题,卡了很久,才发现一直在用的NTP协议完全不了解他的原理,遂学习并总结一下1.NTP概述NTP(NetworkTimeProtocol)是一种用于同步计算机系统时钟的网络协议,旨在通过分层架构和精密算法,将设备时间同步至全球协调时间(UTC),精度可达毫秒甚至微秒级。其核心目标是通过减少时钟偏差和网络延迟影响,确保分布式系统的时间一致性2.NTP分层架构(Stratu
- C++之constexpr和常量表达式
掘根
c++开发语言
常量表达式常量表达式(constexpression)是指值不会改变并且在编译过程就能得到计算结果的表达式。显然,字面值属于常量表达式,用常量表达式初始化的const对象也是常量表达式。后面将会提到,C++语言中有几种情况下是要用到常量表达式的。一个对象(或表达式)是不是常量表达式由它的数据类型和初始值共同决定,例如:constintmax_files=20;//max_files是常量表达式co
- CompletableFuture
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python开发语言后端javamysqlide
CompletableFuture是由Java8引入的,在Java8之前我们一般通过Future实现异步。Future用于表示异步计算的结果,只能通过阻塞或者轮询的方式获取结果,而且不支持设置回调方法,Java8之前若要设置回调一般会使用guava的ListenableFuture,回调的引入又会导致臭名昭著的回调地狱。CompletableFuture对Future进行了扩展,可以通过设置回调的
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计算机等级保护2.0标准
《等级保护2.0基本要求-二级三级对比表》由会员分享,可在线阅读,更多相关《等级保护2.0基本要求-二级三级对比表(22页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、1一般技术要求1.1安全的物理环境需要满足要求的,不需要满足要求的或空的序列号姓名具体要求二级三年级1物理位置的选择a)机房应位于具有防震、防风、防雨功能的建筑内;b)机房应避免在建筑物的顶层或地下室,否则应加强防水防潮措施。2物理访问控制计
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AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Hadoop与图像识别与处理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,数据的爆炸性增长对数据处理技术提出了新的挑战。图像数据作为一种重要的数据形式,其处理和分析在许多领域中具有重要意义,如医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等。然而,传统的图像处理方法在面对海量图像数据时显得力不从心。Hadoop作为一种分
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智慧化智能化数字化方案
服务器网络数据库华为安全等保安全等级保护二级安全等保方案三级安全等保方案
华为安全等保二、三级方案围绕网络安全等级保护制度,构建“一个中心三重防护”体系(安全管理中心、安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境)。方案覆盖定级、备案、整改、测评、监督全流程,针对二、三级保护对象提供差异化产品组合(如二级基础版含NGFW、主机杀毒、日志审计;三级增强版增配IPS、APT沙箱等),强调合规要求与技术防护结合,应对网络攻击、数据泄露等风险,保障信息系统安全。详细总结一、等保制度
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文章目录卷积神经网络(CNN)的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层(InputLayer)2.卷积层(ConvolutionalLayer)2.卷积层的核心机制:局部感受野与权值共享3.池化层(PoolingLayer)4.全连接层(FullyConnectedLayer)5.输出层(OutputLayer)6.辅助层二、CNN的工作原理三、CNN的使用场景1.计算机视觉(最核心场景)2.其
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
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论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题,因为模糊不仅来源于多个物体运动,还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊,传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设,例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外,最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
- YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测
在深度学习领域,手写数字识别是一个经典问题,也是入门计算机视觉的重要案例。本文将介绍一个基于YOLOv8和MNIST数据集的手写数字识别系统,该系统不仅能识别静态图像中的数字,还能通过摄像头实时检测手写数字。个人博客:YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测-iDing's博客项目概述这个项目结合了传统的MNIST数据集和现代的目标检测算法YOLOv8,实现了以下功能:将MN
- git 介绍与使用教程
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基础知识gitlab
Git是一个分布式版本控制系统,每个开发者都有一个完整的本地仓库(包含完整历史记录),而远程仓库(如GitHub、GitLab、Gitee)是团队共享的中央仓库。它们的关系如下:本地仓库(LocalRepository)存储在你的计算机上,包含完整的提交历史、分支和代码。你可以独立进行提交(gitcommit)、创建分支(gitbranch)等操作,无需联网。远程仓库(RemoteReposito
- 计算机发展史:晶体管时代的技术飞跃
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在电子管时代,计算机虽然实现了从机械到电子的跨越,但体积庞大、功耗高、可靠性差等问题始终困扰着人们。当历史的车轮驶入20世纪50年代,晶体管的诞生如同一场技术革命,为计算机领域带来了前所未有的变革,开启了计算机发展的崭新篇章——晶体管时代。这一时代从20世纪50年代中期延续到60年代末期,在短短十几年间,计算机在体积、性能、可靠性等方面都取得了质的飞跃,为后续的计算机发展奠定了坚实基础。晶体管的诞
- 基于深度学习的手写数字和符号识别系统:YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成
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深度学习YOLOui人工智能目标检测计算机视觉
1.引言随着人工智能和深度学习技术的发展,手写数字和符号识别已经成为计算机视觉领域的重要研究方向。手写识别在很多实际应用中扮演着关键角色,例如邮政编码识别、表单自动处理和智能教育系统等。传统的手写识别方法通常依赖于复杂的特征工程,而深度学习则能够自动从数据中学习到特征,极大地提高了识别精度和速度。本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型(YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y
- autodl云计算平台 使用ollama 部署lightrag 加入streamlit界面
42fourtytoo
云计算深度学习pytorch学习
1到autodl的算力市场里开一台机器镜像选择:PyTorch2.3.0、Python3.12(ubuntu22.04)、Cuda12.1我本来选择的Cuda12.4,但版本过高疑似会使ollama不使用GPU而只用CPU,后来换个镜像就好了2下载lightrag从lightrag的GitHub界面下载zip开机,上传zip,解压到autodl-tmp/lightrag下安装依赖,在文件夹下:pi
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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