- C 语言字符大小写互转:tolower / toupper 详解与实战
BabyZZの秘密日记
C语言c语言开发语言
个人主页:BabyZZの秘密日记收入专栏:C语言文章目入一、函数原型二、实现原理(glibc2.39源码节选)三、常见陷阱与最佳实践四、完整示例:大小写不敏感查找子串五、性能扩展:批量转换的SIMD思路六、小结在文本处理、协议解析、命令行解析等场景中,“大小写不敏感”是十分常见的需求。C标准库提供了两个最常用的工具函数:inttolower(intc);——大写→小写inttoupper(intc
- 向量化编程:SIMD(Single Instruction, Multiple Data)深度解析
在现代处理器架构中,向量化编程已成为提升计算密集型应用性能的关键技术。SIMD(SingleInstruction,MultipleData)作为向量化编程的核心,通过一条指令同时处理多个数据,能够显著提高数据并行度。本文将从SIMD的基础概念出发,深入探讨其硬件实现、编程模型、性能优化及典型应用场景,帮助开发者充分利用SIMD技术提升代码性能。一、SIMD基础概念1.1什么是SIMD?SIMD是
- 浏览器游戏的次世代革命:WebAssembly 3.0 实战指南
Lucas55555555
游戏wasm
破局开篇:开发者必须跨越的性能鸿沟在2025年,WebAssembly(WASM)技术已经成为高性能Web应用的核心驱动力。特别是WASM3引擎的广泛应用,使得在浏览器中实现主机级游戏画质成为可能。本文将深入探讨WASM3的关键特性、性能优势、核心代码实现以及未来的发展趋势。WASM3技术栈的性能优势WASM3技术栈在性能方面的优势主要体现在以下三个维度:1.SIMD并行计算SIMD(Single
- opencv实现点到region最小距离,distance_pr
isyoungboy
opencv人工智能计算机视觉
distance_pr的算子很快使用opencv模仿实现一下halcon的region使用rle编码,还有可能使用凸包优化,simd,二分查找,多线程计算,这里只实现基础的功能#include#include#include#include//结构体表示RLE编码的区域点structRLEPoint{inty;intx_start;intx_end;};//从二值图像生成RLE编码的区域表示std
- OPENPPP2 内置 SIMD-AES-128-CFB 算法实现分析及优化路线
liulilittle
MarkdownExtensionC/C++算法网络协议AES安全密码学网络通信
引用源:OPENPPP2/simd_aes_128_cfb.cpp核心组件结构图AES-128-CFB加密系统密钥扩展CFB加密CFB解密加载初始密钥10轮密钥扩展使用aeskeygenassist字节移位与异或初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块块加密块加密AES加密核心初始轮密钥加9轮AESENC最终轮AESENCLAST详细流程分析一、密钥扩展流程(aes
- SIMD 的使用与限制介绍
写代码的橘子n
语言模型云计算
SIMD的使用与限制介绍什么是SIMD?SIMD(SingleInstruction,MultipleData,单指令多数据流)是一种并行计算技术,允许一个指令在多组数据上同时操作。SIMD通常被用于向量化计算,以加速循环中具有相同操作的数据处理。1.SIMD的使用:Julia中支持通过@simd宏来显式提示编译器使用SIMD优化。但需要注意以下几点:基本使用在循环中添加@simd宏,可以让编译器
- Python, C ++开发出版物销量排行APP
Geeker-2025
pythonc++
以下是针对出版物销排行APP的开发方案,结合Python的数据智能与C++的高性能特性,构建实时、精准的图书销售分析平台:---一、系统架构设计1.技术栈分层模块Python应用场景C++应用场景核心算法引擎销售预测模型(Prophet/LSTM)实时排名计算(跳表+SIMD)数据采集与清洗网络爬虫(Scrapy)高频API请求处理(cpphttplib)业务逻辑层FastAPI(RESTfulA
- C++性能优化笔记-11-使用向量操作
^Moon^
架构与开发技巧程序优化c++c++向量化优化
使用向量操作AVX指令集和YMM寄存器AVX512指令集和ZMM寄存器自动向量化使用内建函数对齐数据向量化表查找使用向量类向量类的CPU分发转换串行代码到向量化代码数学函数的向量化对齐动态分配的内存对齐RGB视频或三维向量结论今天的微处理器有向量指令,这让在一个向量的所有元素上进行操作成为可能。这样叫单指令多数据(SIMD)操作。每个向量的大小可以是64位(MMX),128位(XMM),256位(
- Android高级开发第四篇 - JNI性能优化技巧和高级调试方法
我的青春不太冷
android性能优化
文章目录Android高级开发第四篇-JNI性能优化技巧和高级调试方法引言为什么JNI性能优化如此重要?第一部分:JNI性能基础知识JNI调用的性能开销何时使用JNI才有意义?第二部分:核心性能优化技巧1.减少JNI调用频率2.高效的数组操作3.缓存Java对象引用4.内存管理优化5.SIMD指令优化第三部分:高级调试方法1.性能分析工具2.内存泄漏检测3.崩溃调试技巧4.性能基准测试框架第四部分
- JVM——JNI 的运行机制
黄雪超
JVMjvm开发语言java
引入在Java开发中,我们常常会遇到一些Java语言难以直接处理的场景,例如需要调用特定体系架构或操作系统的功能,或者利用汇编语言的SIMD指令来优化关键代码性能。这时,JavaNativeInterface(JNI)就成为了我们实现跨语言调用的强大工具。JNI允许我们在Java代码中调用C/C++代码,以实现所需功能。JNI的基本概念JNI是Java虚拟机提供的一种机制,用于在Java代码中调用
- Doris高性能读能力与实时性实现原理
jiedaodezhuti
大数据
一、读性能优异的核心原因MPP分布式架构:采用大规模并行处理架构,将查询请求拆解为多个子任务并行执行,BE节点之间通过数据分片并行计算实现负载均衡,线性扩展处理能力。单查询可同时利用多节点CPU资源,10PB级数据亚秒级响应(P95响应时间<1秒)。向量化执行引擎基于SIMD指令集的向量化处理,单次运算处理1024行数据块,相比传统行式引擎效率提升5-10倍。通过减少虚函数调用、提升C
- [C#] 对24位图像进行水平翻转(FlipX)的跨平台SIMD硬件加速向量算法-第2部分:使用YShuffleX2Kernel优化程序
zyl910
VectorTraitsc#算法开发语言图像处理SIMD
文章目录一、算法思路1.1瓶颈分析1.2优化思路1.3计算索引二、算法实现2.1程序里计算索引2.2思路A的实现2.3思路B的实现三、基准测试结果3.1X86架构3.1.1X86架构上`.NET6.0`程序的测试结果3.1.2X86架构上`.NET7.0`程序的测试结果3.1.3X86架构上`.NET8.0`程序的测试结果3.2Arm架构3.2.1Arm架构上`.NET6.0`程序的测试结果3.2
- 青少年编程与数学 02-018 C++数据结构与算法 22课题、并行算法
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程算法c++编程与数学并行计算
青少年编程与数学02-018C++数据结构与算法22课题、并行算法一、GPU并行计算矩阵乘法示例二、MPI并行计算allgather操作示例三、C++中的并行计算多线程并行计算多进程并行计算四、SIMD并行计算SIMD并行计算示例课题摘要并行算法是通过同时执行多个任务或操作来提高计算效率的算法。一、GPU并行计算GPU(图形处理单元)并行计算利用GPU的多核心架构,同时处理多个任务或数据片段,特别
- 【首款Armv9开源芯片“星睿“O6测评】SVE2指令集介绍与测试
极术社区
开发板测评嵌入式系统CPU
SVE2指令集介绍与测试一、什么是SVE2在Neon架构扩展(其指令集向量长度固定为128位)的基础上,Arm设计了可伸缩向量扩展(Scalablevectorextension,SVE)。SVE是一种新的单指令多数据(SIMD)指令集,用于AArch64的扩展,支持灵活的向量长度实现。SVE提高了体系结构对需要大量数据处理的高性能计算(HighPerformanceComputing,HPC)应
- 高翔视觉slam中常见的OpenCV和Eigen的几种数据类型的内存布局及分配方式详解
xMathematics
opencv人工智能计算机视觉内存布局c++slam机器人
vector>内存布局及分配方式详解1.内存对齐的必要性Eigen的固定大小类型(如Eigen::Vector2d、Eigen::Matrix4d等)需要16字节内存对齐,以支持SIMD指令(如SSE/AVX)的并行计算。若未对齐,可能导致程序崩溃或性能下降。2.默认分配器的潜在问题若直接使用std::vector,其默认分配器std::allocator可能无法保证内存对齐。例如:若容器内存起始
- [C#] Bgr24彩色位图转为Gray8灰度位图的跨平台SIMD硬件加速向量算法(第2版: 增加512位向量算法、RGB2Y算法的测试对比)
zyl910
VectorTraits算法c#.net图像处理SIMD
文章目录一、标量算法1.1算法原理1.1.1彩色转灰度的计算公式1.1.2像素格式说明1.2算法实现1.3基准测试代码二、向量算法2.1算法思路2.1.1难点说明2.1.2前人的经验(RGB2Y)2.1.3更好的办法2.2算法实现2.2.1怎样处理非整数倍数据2.3基准测试代码2.4128位向量的算法2.5512位向量的算法三、基准测试结果3.1X86架构3.1.1X86架构上`.NET7.0`程
- ARM Cortex系列(A8/A9/A15/A7) NEON多媒体处理SIMD引擎优化
chiyikou1762
人工智能开发工具嵌入式
出处:http://houh-1984.blog.163.com/blog/static/31127834201211275111378/Cortex-A9的NEON多媒体处理器是基于ARMv7的SIMD(SingleInstructionMultipleData)和向量浮点VFPv3(VectorFloating-Point)指令集的,在具体的芯片设计中NEON组件是可选的,NEON处理器是面向
- SIMD向量化优化与内存访问重排的微架构级性能提升
学习ing1
架构
1.SIMD向量化优化基础1.1SIMD指令集概述单指令多数据(SIMD)指令集是现代处理器架构的重要组成部分,能够显著提升数据处理效率。从早期的MMX指令集到如今广泛应用的AVX-512指令集,SIMD指令集不断发展,支持的数据类型和操作种类日益丰富。例如,AVX-512指令集可以同时处理512位宽的数据,相比传统的标量指令,其数据吞吐量提升了数倍。在图像处理领域,使用AVX-512指令集进行像
- 硬件层次结构并行情况
Mundaneman
warpgpu架构
叹滚滚长河东逝水文章目录前言一、Warp内部的并行性二、Warp之间的并行性三、SM内部的并行性四、SM之间的并行性总结前言从将抽象概念线程层次结构装载到具象的硬件层次结构的角度来思考和记忆一、Warp内部的并行性并行级别:最高并行策略:Warp是CUDA中最小的执行单元,通常由32个线程组成。在硬件层面,warp内的32个线程以SIMD(SingleInstruction,MultipleDat
- 【C++ SIMD】第3篇:数据对齐与跨步访问(Windows/VS2022版)——以AVX为例
JuicyActiveGilbert
C++SIMDc++开发语言
一、理解数据对齐1.1什么是数据对齐数据对齐指数据在内存中的起始地址是特定数值的整数倍。对于AVX指令集:AVX-256要求32字节对齐(地址末5位为0)AVX-512要求64字节对齐(地址末6位为0)//VS2022中测试地址对齐的简单方法#include__m256aligned_data;//自动对齐的栈变量printf("Alignedaddress:%p\n",&aligned_data
- 【C++游戏引擎开发】《线性代数》(5):四元数的3D旋转原理与实现(含新增Vector3、修改Matrix为非SIMD版本)
JuicyActiveGilbert
C++游戏引擎开发知识点c++游戏引擎线性代数
一、四元数基础理论四元数(Quaternions)是一种扩展了复数系统的数学工具,由威廉·哈密顿(WilliamRowanHamilton)于1843年提出。它在三维空间旋转表示和计算中具有重要应用,尤其在计算机图形学、机器人学和航空航天等领域中因其高效性和无万向节锁的特性而被广泛使用。1.1四元数的定义四元数是一个四维超复数,形式为:q=a+bi+cj+dkq=a+b\mathbf{i}+c\m
- C++20 std::execution::unseq:使用SIMD提速代码从入门到精通
码事漫谈
C++20c++20
文章目录一、引言二、`std::execution::unseq`入门(一)执行策略概述(二)`std::execution::unseq`的含义(三)适用场景三、`std::execution::unseq`的使用方法(一)支持的算法(二)代码示例四、`std::execution::unseq`与其他执行策略的对比(一)与`std::execution::seq`的对比(二)与`std::ex
- 【C++游戏引擎开发】第1周《线性代数》(3):矩阵乘法的SIMD优化与转置加速
JuicyActiveGilbert
C++游戏引擎开发知识点线性代数c++游戏引擎
一、矩阵乘法数学原理与性能瓶颈1.1数学原理矩阵乘法定义为:给定两个矩阵A(m×n)\mathrm{A}(m×n)A(m×n)和B(n×p)\mathrm{B}(n×p)B(n×p),它们的乘积C=A×B\mathrm{C}=A×BC=A×B是一个m×p\mathrm{m}×pm×p的矩阵,其中:Ci,j=∑k=1nAi,k⋅Bk,jC_{i,j}=\sum_{k=1}^{n}A_{i,k}\cd
- 深入理解现代C++在IT行业中的核心地位与应用实践
六七_Shmily
#C++c++java开发语言
深入理解现代C++在IT行业中的核心地位与应用实践一、C++在IT行业中的不可替代性现代IT行业中,C++凭借其零成本抽象和系统级控制能力,在以下关键领域保持不可替代地位:应用领域C++优势体现典型应用案例高性能计算直接内存管理,SIMD指令优化科学计算、金融建模游戏开发实时渲染,物理引擎UnrealEngine、Unity底层嵌入式系统资源受限环境下的高效控制自动驾驶ECU、IoT设备基础设施软
- 机器学习 Day01人工智能概述
山北雨夜漫步
机器学习人工智能
1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序:此类程序主要运算集中在寄存器,寄存器读写速度快,而GPU拥有强大的计算能力,能高效处理大量的寄存器运算,因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序,都属于计算密集型,在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序:GPU采用SIMD架构,有众多核心,同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
- 系统结构知识点
落——枫
系统架构
1.主存和辅存以页面交换数据2.计算机系统=硬件固体+软件3.计算机系统结构概念的实质是确定计算机系统中软,硬件的界面,界面之上是软件实现的功能,界面之下是硬件和固体实现的功能4.计算机组成是指计算机系统结构的逻辑实现。计算机实现是指计算机组成的物理实现。5.计算机系统结构分类法:冯氏分类法和Flynn分类法Flynn分类法是按照指令流和数据流的多重性进行分类。如SISD;SIMD;MISD;MI
- T31ZX T31ZL 北京君正T31电池特别版 SOC芯片
HXW-lin0312
人工智能单片机
T31针对市场不同需求,T31分为以下版本,T31正常(标准版,简称T31N),T31Lite(简,简称T31L),T31eXtra(增强版,T31X),T31AI(AI版,简称T31A),T31ZL,T31ZX。T31N为普通版,配备全功能,内含512MbitDDR2,在充分发挥T31的各种能力同时,更可提供极高算力,实现高性价比.T31N标配SIMD128加速指令及1.5Ghz主频,由此T31
- CPU架构 -- ARMv7与ARMv8协处理器比较
sz66cm
架构cpuarm
ARMv7和ARMv8的协处理器比较相同点功能扩展:两个架构中的协处理器都用于扩展处理器的功能,包括但不限于浮点运算、SIMD(SingleInstructionMultipleData)运算、系统控制寄存器访问等。协处理器接口指令:ARMv7和ARMv8(AArch32状态下)都使用MCR(MovetoCoprocessorfromARMRegister)和MRC(MovetoARMRegist
- 【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】1.29 内存奥秘:跨语言内存管理实战
精通代码大仙
numpypythonnumpypython开发语言
1.29内存奥秘:跨语言内存管理实战目录内存奥秘:跨语言内存管理实战Cython内存视图高级用法与C++共享内存的案例使用tracemalloc调试内存泄漏SIMD指令的内存对齐自定义内存分配器内存映射的原子操作非对齐内存访问的性能影响优化非对齐内存访问的方法共享内存的安全性和效率内存管理的最佳实践1.29.1Cython内存视图高级用法1.29.2与C++共享内存的案例1.29.3使用trace
- [C#] 对24位图像进行水平翻转(FlipX)的跨平台SIMD硬件加速向量算法(使用YShuffleX3Kernel)
zyl910
VectorTraitsc#算法开发语言SIMD图像处理
文章目录一、标量算法1.1算法实现1.2基准测试代码二、向量算法2.1算法思路2.1.1难点说明2.1.2解决办法:每次处理3个向量2.1.3用YShuffleX3Kernel对3个向量内的24位像素进行翻转2.2算法实现2.3基准测试代码2.4使用YShuffleX3Kernel_Args来做进一步的优化三、基准测试结果3.1X86架构3.1.1X86架构上`.NET6.0`程序的测试结果3.1
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数