- TEngine学习
关于静态类中的静态变量赋值:publicstaticclassActorEventDefine{publicstaticreadonlyintScoreChange=RuntimeId.ToRuntimeId("ActorEventDefine.ScoreChange");publicstaticreadonlyintGameOver=RuntimeId.ToRuntimeId("ActorEve
- 第6章 循环结构作业题 (1)
1.在选秀节目中有10个评委为参赛选手打分,分数为1到100分,选手最后的得分为去掉一个最高分和去掉一个最低分后其余8个分数的平均分,编写程序,输入10个分数,输出选手的最后得分(保留2位小数)。实现思路在for循环中使用if语句使用输入输出语句#includeintmain(){floatscore,max,min,s=0;inti;scanf("%f",&score);max=min=scor
- 2018-12-01
11bbc2c5d0c6
练习题1小明varscore=prompt('请输入小明的期末成绩(0-100):');if(score==100){alert('BMW');}elseif(score>=80&&score=60&&score练习题2嫁女儿varH=180,M=10000000,F=500;if(H>=180&&M>=10000000&&F>=500){alert('我一定要嫁给他');}elseif(H>=1
- day 27 打卡
weixin_39908253
AI学习笔记python人工智能数据分析
#绘制评估指标图,增加点论文中的工作量plt.figure(figsize=(15,10))#轮廓系数图plt.subplot(2,2,1)formin_samplesinmin_samples_range:subset=results_df[results_df['min_samples']==min_samples]plt.plot(subset['eps'],subset['ch_score
- U3复盘
庄新妍
复盘1.从本单元中我学到的最重要的理念精读:ManagingPersonalFinances2.我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词精读:entertainnotoriousimpulseprepaiddebitreloadallowancesparinglyornateresidencecomposerscorecopyistmisspendbeabouttogorgeousstrik
- Day7 作业
ququququ
使用一个变量all_students保存一个班的学生信息(4个),每个学生需要保存:姓名、年龄、成绩、电话all_students=[{'name':'stu1','age':19,'score':81,'tel':'192222'},{'name':'stu2','age':29,'score':90,'tel':'211222'},{'name':'stu3','age':12,'score'
- Python 字典(dict)和集合(set)新手指南
一、字典(dict)基础什么是字典?字典就像现实中的字典一样,通过"键(key)"快速查找对应的"值(value)"。#创建字典student_scores={"小明":90,"小红":85,"小刚":92}#查找成绩print(student_scores["小明"])#输出:90为什么字典查找快?字典使用哈希表实现,查找速度是O(1)级别,不会随着数据量增加而变慢。二、字典常用操作1.添加/修
- 目标检测中的NMS算法详解
好的,我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS?问题:目标检测模型(如FasterR-CNN,YOLO,SSD等)在推理时,对于同一个目标物体,通常会预测出多个重叠的、不同置信度(confidencescore)的候选边界框(BoundingBoxes)。直接输出所有这些框会导致:结果冗余:同一个物体
- Elasticsearch混合搜索深度解析(下):执行机制与完整流程
GeminiJM
ES学习笔记elasticsearchjenkins大数据
引言在上篇中,我们发现了KNN结果通过SubSearch机制被保留的关键事实。本篇将继续深入分析混合搜索的执行机制,揭示完整的处理流程,并解答之前的所有疑惑。深入源码分析1.SubSearch的执行机制1.1KnnScoreDocQueryBuilder的实现KNN结果被转换为KnnScoreDocQueryBuilder,这个类负责在查询阶段重新执行KNN搜索://server/src/main
- 【MySQL数据库】解决ONLY_FULL_GROUP_BY模式异常
大猫和小黄
数据库数据库mysql
错误报告:表达式#38在SELECT列表中未包含在GROUPBY子句中,并且包含了非聚合列'platform.oai.score',此列并非在GROUPBY子句中的列的功能性依赖;这与sql_mode设置为only_full_group_by不兼容。错误起因:在MySQL数据库版本5.7及以上版本中,默认激活了ONLY_FULL_GROUP_BYSQL模式。在此模式下,执行GROUPBY操作时,若
- C#灵魂解剖图:从变量囚徒到架构主宰的7层蜕变!
洁辉
c#架构开发语言
一、基础语法核心1.数据类型与变量//值类型intage=30;//整型doublepi=3.14159;//双精度浮点decimalprice=99.95m;//精确小数boolisActive=true;//布尔值DateTimenow=DateTime.Now;//日期时间//引用类型stringname="JohnDoe";//字符串int[]scores={90,85,95};//数组o
- XML通过标签定义条件和逻辑分支,结合属性或子元素实现动态逻辑判断
age>18grantAccess()score>=60passExam()retakeExam()dayOfWeekprint("Monday")print("Tuesday")print("Weekend")
- 「日拱一码」020 机器学习——数据处理
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能数据处理python
目录数据清洗缺失值处理删除缺失值:填充缺失值:重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法IQR方法(四分位距)数据一致性检查数据转换规范化(归一化)Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步,目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值,使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值:如果数据集中缺失值较少,可以直接删除包含缺
- 【Elasticsearch】function_score
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
如果你希望在Elasticsearch查询中降低某些特定`id`的文档评分,可以通过`function_score`查询结合`script_score`函数来实现。`script_score`允许你使用自定义脚本对文档的评分进行调整。以下是一个示例,展示如何降低某些特定`id`的文档评分:示例场景假设我们有一个索引`my_index`,其中包含一些文档,每个文档都有一个`id`字段。我们希望降低某
- 华为OD机试_2025 B卷_最差产品奖(Python,100分)(附详细解题思路)
蜗牛的旷野
华为OD机试Python版华为odpython开发语言
题目描述A公司准备对他下面的N个产品评选最差奖,评选的方式是首先对每个产品进行评分,然后根据评分区间计算相邻几个产品中最差的产品。评选的标准是依次找到从当前产品开始前M个产品中最差的产品,请给出最差产品的评分序列。输入描述第一行,数字M,表示评分区间的长度,取值范围是0len(scores):print("")returnresult=[]#存储结果dq=deque()#双端队列(存储索引)for
- c++编程题示例
摆脱过敏
c++算法开发语言
classmyclass{public:int*arr;intsize;myclass(stringname,intsize,int*score_arr);~myclass();intoperator+(myclass&temp);booloperator>(myclass&temp);myclass&operator+(intval);friendostream&operatorcname=na
- uniapp用checkbox实现整个页面单选功能
成长中的向日葵
uniappuni-app
1.uniapp使用checkbox实现整个页面单选功能,整个页面只能选择一个选项,还是很有趣的,记录一下。{{checkIndex+1}}.{{item.FixedItemDic.Text}}{{fixedItem.Text}}{{fixedItem.FixedScore}}分data(){return{checkBusinessList:[],//业态规模数组}},checkboxChange
- Z-score异常值检测法
吴闹闹(●'◡'●)
人工智能算法
Z-score异常值检测法是一种基于统计学原理的异常值检测技术。它通过计算数据点与数据集平均值的标准化距离来判断该数据点是否为异常值。一、原理Z-score异常值检测法的原理是基于标准正态分布。它通过计算每个数据点与数据集平均值的差距,并将其转换为标准差的倍数,以此来评估数据点的异常程度。在标准正态分布中,大约68%的数据点位于平均值的一个标准差之内,95%的数据点位于两个标准差之内,而99.7%
- 【Elasticsearch】自定义评分检索
G皮T
#Elasticelasticsearch大数据自定义评分查询检索_score搜索引擎
自定义评分检索1.自定义评分2.为什么需要自定义评分3.搜索结果相关度4.影响相关度评分的查询子句5.控制相关度评分的方法5.1FunctionScoreQuery5.1.1基础查询部分5.1.2评分函数部分(functions数组)第一个函数:品牌加权第二个函数:销量因子第三个函数:时间衰减5.1.3评分组合方式score_modeboost_mode5.1.4整体效果5.2使用Boosting
- DPDK — App EAL options 指令行参数详解
范桂飓
C/C++语言与网络编程手册linuxbash运维
目录文章目录目录Lcore-relatedoptions(lcore相关选项)查看CPU布局系统层面的CPU隔离-cCOREMASK-lCORELIST--lcoresCOREMAPS--master-lcoreCOREID-sSERVICE_CORE_MASKMemory-relatedoptions(Memory相关参数)查看MainMemory布局OptionsOthersDevice-re
- ros-noetic搭建turtlebot3测试
qq_43133135
嵌入式ros
准备先要搭建好ros环境,并用roscore验证,cmake--version查看版本不能低于3.2turtlebot3安装创建目录mkdir-pcatkin_turtlebot3/srccdcatkin_turtlebot3/src克隆最新的turtlebot3包gitclone-bnoetic-develhttps://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msg
- 数据分析全流程:从收集到可视化的高效实战
晨曦543210
python
1.数据收集来源:数据库、API、传感器、日志文件、社交媒体、问卷调查等。工具:Python(requests、Scrapy)、SQL、Excel、Kafka(实时流数据)。2.数据清洗处理缺失、重复、错误或不一致的数据:缺失值:删除、填充(均值/中位数/众数)、插值或预测。异常值:使用箱线图、Z-score或IQR方法检测并处理。格式标准化:统一日期、单位、文本格式(如大小写、去除空格)。去重:
- Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解
让AI成为我们的得力助手:《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn(简称sklearn)是Python最流行的机器学习库之一,提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建,广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计:所有模型使用一致的接口(fit()、predict()、score())丰富的算法:覆
- 【微信小程序】小程序的双线程架构,为什么要设计成双线程的,双线程之间如何通信
我有一棵树
小程序微信小程序
在开始学习之前,建议看一下官方文档逻辑层和渲染层微信小程序是双线程的,有渲染层和逻辑层两个执行环境,渲染层负责页面的渲染和样式,逻辑层负责小程序的逻辑和数据处理。渲染线程:渲染层使用了WebView负责渲染界面,包括解析wxml,wxss,样式计算,布局排版和绘制试图等操作。一个页面是一个WebView,所以渲染层会有多个webview逻辑线程:基于有JsCore运行js脚本,负责处理业务逻辑和数
- 普通Attention,FlashAttention和FlashAttention2的比较
ALGORITHM LOL
深度学习人工智能
FlashAttention、普通Attention和FlashAttention2的比较一、普通Attention的实现与问题普通Attention实现#标准注意力计算defstandard_attention(Q,K,V,mask=None):#计算注意力分数scores=torch.matmul(Q,K.transpose(-2,-1))/math.sqrt(d_k)#应用掩码ifmaski
- 基于python+django+vue.js开发的学生成绩管理系统
西门吹雪1998
毕业设计合集pythondjangovue.js
功能介绍平台采用B/S结构,后端采用主流的Python语言进行开发,前端采用主流的Vue.js进行开发。功能包括:成绩管理、学生管理、课程管理、班级管理、用户管理、日志管理、系统信息模块。源码地址https://github.com/geeeeeeeek/python_score演示地址http://score.gitapp.cn演示帐号:用户名:admin123密码:admin123主要使用技术
- Swift 小技巧:用单边区间优雅处理模糊范围
狼_夏天
SwiftTipsswift开发语言ios
进入正题之前先科普一下Swift区间的知识。Swift中的区间有两种类型:闭区间和半开区间。闭区间:用a...b表示,包含a和b。半开区间:用a..=0&&number=2.0&&score=3.5&&score<=5.0{print("好评")}else{print("评分超出范围")}3.用单边区间优雅处理letscore=4.2guard(0.0...5.0).contains(score)
- SQL SELECT语句的基本用法
Mnioc
学习SQL
SQLSELECT语句的基本用法表S有三个字段:学生学号Sno,课程号Cno,成绩score。求每个学生的总分。这是一个很简单的问题,这篇博客就是源于这个问题,博主是一个大三即将入坑的菜鸟,进入公司实习的第一天,就被几个SQL查询问题难倒了。通过这篇文章复习一下数据库基本的SELECT语句,仅供参考,如有错误或不当之处还望大神们告知。这里使用的是SQLFiddle,一款在线的SQL语句练习网站链接
- 一封邮件读懂准确率、精准率、召回率、F1 Score
fairymt
产品经理的AI秘籍AIGC人工智能AI作画chatgptai
文章目录场景设定核心目标定义样本类别模拟评估结果四大核心指标详解①准确率(Accuracy)②精准率(Precision)③召回率(Recall)④F1Score如何选对指标?总结场景设定场景:公司开发了一个AI邮箱垃圾邮件(Spam)过滤器。我要评估这款AI垃圾邮件过滤器,判断它是否“合格”。核心目标核心目标:我们希望它能尽可能识别出所有垃圾邮件(别放过坏人);尽量不误伤正常邮件(不冤枉好人)。
- 噪声预测 vs. 数据预测:扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比
观熵
扩散模型工程指南机器学习算法人工智能
噪声预测vs.数据预测:扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比关键词:噪声预测、数据重建、MSELoss、ELBO、score-basedmodeling、DDPM、EDM、训练目标、采样策略摘要:扩散模型的训练目标设计直接影响模型收敛速度、生成质量与采样路径稳定性。最初的DDPM采用了预测添加噪声ε的方法,但近年来诸如EDM(ElucidatedDiffusionModels)等模型开始转向对原
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分