学糕课后答案解析
学糕课后答案解析

马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析

书籍名称：物理学(第六版)

作者：马文蔚

出版社：高等教育出版社

马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第1张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第2张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第3张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第4张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第5张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第6张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第7张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第8张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第9张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第10张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第11张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第12张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第13张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第14张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第15张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第16张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第17张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第18张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第19张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第20张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第21张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第22张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第23张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第24张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第25张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第26张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第27张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第28张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第29张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第30张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第31张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第32张图片
马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第33张图片

获取更多课后答案完整版

搜索公众号名称：

学糕课后答案解析

或者扫描二维码关注

马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析_第34张图片

你可能感兴趣的:(马文蔚 物理学(第六版)课后习题解析)

  • MySQL存储结构深度解析：Buffer Pool与Page管理 hdzw20 mysql复习mysql数据库
    MySQL存储结构解析：BufferPool与Page管理在MySQL的InnoDB存储引擎中，BufferPool是其核心组件之一，它极大地提升了数据库的性能。理解BufferPool的内部结构和工作机制，对于优化MySQL数据库至关重要。本文将讨论BufferPool的结构、三大链表、改进型LRU算法以及ChangeBuffer机制。1.BufferPool结构：控制块与缓存页BufferPo
  • 语言模型 RLHF 实践指南（一）：策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
    在使用ProximalPolicyOptimization（PPO）对语言模型进行强化学习微调（如RLHF）时，大家经常会问：策略网络的动作概率是怎么来的？价值网络的得分是如何计算的？奖励从哪里来？损失函数怎么构建？微调后的旧轨迹还能用吗？这篇文章将以语言模型强化学习微调为例，结合实际实现和数学公式，深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络：如何计算动作概率？策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
  • AI+区块链：代购系统如何破解碳足迹追踪“数据黑箱”？
    绿色电商趋势：代购系统如何实现碳足迹追踪与可持续物流？在全球气候危机与可持续发展目标的双重驱动下，绿色电商正从概念走向实践。作为跨境电商的核心环节，代购系统如何通过技术创新实现碳足迹追踪与可持续物流，成为行业突破增长瓶颈、构建差异化竞争力的关键。本文结合技术架构、行业实践与未来趋势，解析代购系统在绿色转型中的路径选择。一、碳足迹追踪：从数据孤岛到全链路透明1.技术架构：区块链+IoT构建可信数据链
  • Three.js 实现导出模型文件（.glb,.gltf）功能 GLTFExporter
    Three.js提供了导出（.glb,.gltf）文件的APIGLTFExporter用于实现场景内容导出模型文件的功能导出模型文件主要使用parse方法，该方法接收三个参数：1.scene：要导出的场景对象。2.onComplete：解析完成后的回调函数，接收一个参数result，表示解析后的glTF数据。3.options：可选参数，用于配置导出的选项。下面是options的一些常用参数选项：
  • Python协程从入门到精通：9个案例解析yield、gevent与asyncio实战 python_chai Pythonpython开发语言协程并发yield生成器gerrnletgevent
    引言痛点分析：传统多线程在高并发场景下的性能瓶颈。协程优势：轻量级、高并发、低资源消耗。本文目标：通过9个代码案例，系统讲解协程的核心技术和应用场景。目录引言1.协程基础：理解yield生成器1.1yield的暂停与恢复机制1.2生产者-消费者模型实战1.3双向通信：send()方法详解2.手动协程控制：greenlet进阶2.1greenlet的显式切换原理2.2多任务协作案例3.自动化协程：g
  • IDEA Maven报错 无法解析 com.taobao:parent:pom:1.0.1【100%解决 此类型问题】 Dolphin_Home 私有_案例分析生产环境_场景抽象Debugintellij-ideamavenjava
    IDEAMaven报错无法解析com.taobao:parent:pom:1.0.1【100%解决此类型问题】报错日志PSD:\Learn_Materials\IDEA_WorkSpace\Demo\spring_test_demo>mvncleaninstall-U[INFO]Scanningforprojects...[WARNING][WARNING]Someproblemswereenco
  • Fiddler中文版如何提升API调试效率：本地化优势与开发者实战体验汇总 代码背锅人日志 ios小程序uni-appiphoneandroidwebviewhttps
    在现代软件开发中，调试网络请求是不可或缺的一环。无论是Web前端、移动App，还是后端微服务，只要涉及到API通信，就离不开高效的抓包工具。Fiddler作为全球使用最广泛的抓包调试工具之一，凭借功能强大、灵活扩展和跨平台支持，深受开发者喜爱。而对于中文用户而言，Fiddler中文版的出现，让这款专业工具变得更加亲民、高效和易于掌握。本文将结合开发者日常使用场景，解析Fiddler中文版如何通过本
  • 深入解析：v0、Cursor、Manus等AI编程助手的系统提示词、工具与模型 张道宁 人工智能
    引言在当今快速发展的AI编程领域，涌现出了许多强大的AI编程助手工具，如v0、Cursor、Manus、Same.dev、Lovable、Devin和ReplitAgent等。这些工具通过智能化的代码生成、补全和优化，正在彻底改变开发者的工作流程。v0：Vercel的AIUI生成器系统提示词设计v0的系统提示词专注于将自然语言描述转换为可用的UI代码（主要是React和TailwindCSS）。其
  • 量子传感探针：金刚石NV色心实现细胞级磁弹性成像（分辨率10nm）技术解析 百态老人 人工智能
    一、技术原理与核心突破金刚石氮-空位色心（NV色心）作为原子级量子传感器，其磁弹性成像能力源于电子自旋态与环境磁场的量子相干相互作用，结合纳米探针技术实现细胞级分辨率。核心技术原理包括：1.NV色心量子传感机制磁弹性耦合模型：NV色心的自旋哈密顿量可表示为：H=DSz2+γeB⋅S+λϵ⋅SH=DS_z^2+\gamma_e\mathbf{B}\cdot\mathbf{S}+\lambda\mat
  • MCP在AI驱动场景下的三个典型应用（实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链） CATTLECODE 人工智能自动化运维
    以下是针对MCP在AI驱动场景下的三个典型应用（实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链）的具体Demo实现方案及技术解析，结合真实案例和代码示例说明：️1.实时数据查询：调用气象API返回天气数据场景描述用户通过自然语言提问（如“北京今天天气如何？”），大模型自动调用气象API获取实时数据，无需手动输入或切换界面。Demo实现（基于FastMCP框架）fromfastmcpimportFastM
  • 跨机构医疗影像解析的协议协同架构——基于MCP协议的“巴比伦塔困境“突破 百态老人 架构
    在医疗影像领域，不同医疗机构间因系统异构性形成的"巴比伦塔困境"，本质上是协议标准碎片化与数据语义隔阂的叠加效应。通过融合MCP协议、DICOM标准扩展与新型云架构，协和医院PACS系统与301医院AI模型间的直接解析得以实现。这一技术突破包含以下核心创新层级：一、协议转换层的架构创新1.多协议语义网关基于MCP协议构建的智能协议转换层，实现不同DICOM实现版本的动态适配：
  • 为什么HashMap选择红黑树而非AVL树？揭秘JDK的深度权衡 今天你慧了码码码码码码码码码码 JavaSE基础java开发语言
    当你为HashMap的链表转红黑树机制赞叹时，是否曾疑惑：为什么是红黑树而不是更“平衡”的AVL树？这个看似简单的选择背后，是JDK开发团队在数据结构领域数十年的经验结晶。本文将用真实场景数据，彻底解析这个高频面试题的底层逻辑。一、痛点直击：链表性能崩溃的噩梦想象一个极端场景：恶意攻击者精心构造大量哈希冲突的key，使HashMap退化成超长链表。此时查询效率从O(1)暴跌至O(n)！JDK8的解
  • ollama v0.9.6版本发布详解：修复启动屏幕样式及新增工具名称参数支持 福大大架构师每日一题 文心一言vschatgptollama
    作为近年来备受瞩目的开源对话式人工智能框架之一，ollama持续更新优化其产品，致力于为开发者带来更稳定、高效的使用体验。2025年7月8日，ollama发布了v0.9.6版本，这一版本在用户界面和API的可用性方面做出了重要改进，进一步增强了开发和集成的便捷性。本文将对ollamav0.9.6版本的更新内容进行全面解析，详细介绍新特性、修复的具体问题、应用示例及最佳实践，帮助开发者快速掌握和应用
  • 深入解读 Qwen3 技术报告（一）：引言 小爷毛毛（卓寿杰） 大模型AIGC深度学习基础/原理人工智能自然语言处理python语言模型深度学习
    重磅推荐专栏：《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展1.引言：迎接大型语言模型的新纪元我们正处在一个由人工智能（AI
  • 百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南
    百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南在数字化时代，人口流动数据已成为洞察社会经济活动的关键指标。百度地图依托海量位置数据和AI算法打造的"迁徙大数据"平台，为城市规划、交通管理、商业选址等领域提供了重要决策支持。本文将系统性解析百度地图迁徙大数据的查看方法、核心功能及实战应用场景，帮助读者快速掌握这一数据驱动的决策工具。一、迁徙大数据的核心价值迁徙大数据通过聚合手机用户的定位信息，构建全国范围的人
  • 数字化时代练歌神器：卡拉OK点唱机应用全解析
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：卡拉OK点唱机是一款专为音乐爱好者和练歌者设计的软件，提供网络点播、音轨分离、音调调整、评分系统、回放功能和歌词同步显示等辅助功能，帮助用户随时随地进行歌唱练习，提升演唱技巧。高级版本还提供专业音效处理功能，使得卡拉OK点唱机成为业余爱好者和专业歌手的理想训练工具。1.网络点播功能的实现与应用网络点播功能改变了我们获取媒体内容的方式，赋予了用户前所未有的主动性
  • 上位机软件开发哪家好？ 深圳市由你创科技 上位机开发自动化c#labviewc++pythonc语言matlab
    在工业自动化、医疗设备、新能源等领域，上位机软件如同“指挥官”，负责设备控制、数据分析和人机交互，直接影响生产效率和系统稳定性。然而，面对多协议兼容性差、开发周期不可控、后期维护成本高等难题，企业如何选择一家技术过硬、服务优质的上位机软件开发服务商？深圳市由你创科技有限公司凭借全栈技术能力、垂直行业经验及高效服务体系，深圳市由你创成为众多企业首选的上位机开发合作伙伴。本文深度解析上位机开发的关键要
  • 408考研逐题详解：2010年第23题——系统调用
    2010年第23题下列选项中，操作系统提供给应用程序的接口是（）A.系统调用\qquadB.中断\qquadC.库函数\qquadD.原语解析本题考查对操作系统接口机制的理解，特别是应用程序如何与操作系统内核交互以请求服务（如文件操作、进程管理等）。系统调用：是操作系统内核为应用程序提供的一组预定义接口，允许应用程序请求内核服务（如I/O操作、进程控制、内存分配等）。应用程序通过特定的指令（如in
  • 408考研逐题详解：2010年第22题——显存带宽 CS创新实验室 考研复习408考研计算机考研408真题解析
    2010年第22题假定一台计算机的显示存储器用DRAM芯片实现，若要求显示分辨率为1600×1200，颜色深度为24位，帧频为85Hz，显存总带宽的50%用来刷新屏幕，则需要的显存总带宽至少约为（）A.245Mbps\qquadB.979Mbps\qquadC.1958Mbps\qquadD.7834Mbps解析本题主要考查显存总带宽的计算方法，涉及计算机显示系统的基本参数，包括分辨率、颜色深度、
  • 深入企业内部的MCP知识（二）：FastMCP客户端三大核心能力深度解析：资源、工具与提示的全场景实践 炼丹上岸 大模型#MCPmicrosoft人工智能python交互mcp
    引言：MCP协议交互的“三驾马车”在ModelContextProtocol（MCP）的技术生态中，资源（Resources）、工具（Tools）与提示（Prompts）构成了客户端与服务器交互的核心支柱。FastMCP通过统一的API设计，将这三者转化为可直接调用的编程接口，既隐藏了底层协议的复杂性，又保留了高度的灵活性。本文将从技术原理、实战案例到性能优化，系统拆解这三大能力的使用方法与协同逻
  • MAXCC可编程中控集成音频处理器功能全解析 geffen1688 中控主机3dweb3css3avs3
    格芬MAXCC可编程中控集成音频处理器功能全解析一、技术架构与核心功能格芬MAXCC可编程中控矩阵一体机（如GF-MIXCC系列）通过高度集成化设计，将中控系统、音频矩阵、视频矩阵及环境控制功能融为一体，其音频处理能力尤为突出：音频矩阵与混音功能8进8出音频矩阵：支持Dante网络音频传输，采样率达24bit/48KHz，配备高性能A/DD/A转换器和32-bit浮点DSP处理器，确保音频信号的高
  • 4K超高清无缝切换与画面分割矩阵
    格芬科技4K超高清无缝切换与画面分割矩阵技术解析格芬科技作为音视频传输与控制领域的领先企业，其4K超高清无缝切换与画面分割矩阵产品以高性能、高灵活性和高可靠性为核心优势，广泛应用于会议室、指挥中心、舞台演出、教育培训等场景。以下从产品特性、技术规格、应用场景及选型建议四个维度进行详细解析：一、核心产品与技术特性4K@60Hz超高清支持分辨率与刷新率：格芬科技矩阵产品（如GF-HDMI0404U、G
  • 无缝矩阵支持音频分离带画面分割功能的全面解析 geffen1688 分类分布式
    一、技术原理与实现方式1. 音频分离技术核心功能：HDMI无缝矩阵通过硬件或软件实现音频加嵌与分离功能，支持多设备音频的独立处理与增强。实现方式：音频加嵌：将外部音频信号（如麦克风、调音台）嵌入HDMI信号中传输，适用于家庭影院、会议系统等场景。音频分离：将HDMI信号中的音频独立输出至外部设备（如音响、音频处理器），支持多通道数字音频的交叉切换。技术支撑：采用32bitARM核心芯片（
  • LabVIEW串口通信实战教程：上位机与下位机数据交互 安检
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：LabVIEW作为一种图形化编程工具，非常适合开发用于测试、测量和控制的应用程序。本文介绍了一个LabVIEW串口通信实例——“串口助手.vi”，通过它可以作为上位机接收下位机通过串口发送的数据。文章详细解释了LabVIEW中串口通信的关键技术点，包括串口配置、打开和关闭串口、数据读取与写入、错误处理、数据解析、用户界面设计、事件结构以及实时监控。掌握这些技术
  • Kubernetes Pod DNS 配置 riverz1227 k8sk8s
    一、概述Kubernetes提供多种DNS策略（dnsPolicy），同时kubelet参数也影响最终的DNS行为。二、dnsPolicy策略说明dnsPolicy含义说明Default使用宿主机的DNS配置（kubelet的--resolv-conf）ClusterFirst优先使用集群DNS（如CoreDNS），仅在无法解析时退回宿主机DNS（默认策略）ClusterFirstWithHost
  • 项目构建错误：com.mabang:wms-api:0.0.1-SNAPSHOT 的不可解析父 POM Roam-G SpringBootmaven
    报错信息：Projectbuilderror:Non-resolvableparentPOMforcom.mabang:wms-api:0.0.1-SNAPSHOT:Couldnottransferartifactorg.springframework.boot:spring-boot-starter-parent:pom:2.2.2.RELEASEfrom/tonexus(http://192.
  • 爬虫-数据解析 打酱油的； python自动化+爬虫爬虫
    1.解析概述特性re(正则表达式)bs4(BeautifulSoup)xpath(lxml)pyquery本质文本模式匹配HTML/XML解析器(DOM树操作)XML路径语言(节点导航)jQuery式CSS选择器(封装lxml)学习曲线陡峭中等中等简单(熟悉jQuery/CSS)灵活性极高(处理任意文本)高(容错好，DOM操作)高(路径、轴、谓词)高(jQuery语法)可读性差(模式复杂时难懂)好
  • Python爬虫实战：研究python-nameparser库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战python爬虫开发语言nameparser
    1.引言在当今数字化时代，姓名作为个人身份的重要标识，在许多领域都有着广泛的应用需求。例如，在客户关系管理系统中，准确解析姓名可以帮助企业更好地了解客户背景；在学术研究中，分析作者姓名分布有助于发现研究团队的地域特征；在社交网络分析中，姓名信息可以辅助进行用户画像构建。然而，由于不同文化背景下姓名结构的多样性以及书写方式的差异，准确解析姓名成为一项具有挑战性的任务。Python作为一种功能强大的编
  • 领域驱动设计核心解析
    我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri
  • Python 爬虫实战：解析接口爬取 QQ 空间好友动态（Cookie 复用与反爬规避） Python核芯 Python爬虫实战项目python爬虫开发语言
    前言在当今数字化时代，社交平台的数据蕴含着巨大的价值。QQ空间作为国内知名的社交平台，记录着用户丰富的动态信息，这些信息对于社交网络分析、用户行为研究等具有重要意义。然而，由于QQ空间对数据的保护和限制，直接爬取页面数据困难重重。而通过解析接口进行爬取，成为了一种高效且有效的解决方案。本文将深入探索如何利用Python爬虫，借助Cookie复用与反爬规避技术，实现对QQ空间好友动态的精准爬取。一、
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他