- 132. Palindrome Partitioning II (Hard)
Ysgc
Description:Givenastrings,partitionssuchthateverysubstringofthepartitionisapalindrome.Returntheminimumcutsneededforapalindromepartitioningofs.Example:Input:"aab"Output:1Explanation:Thepalindromepartit
- 回文子串问题梳理
灵海之森
算法python
https://leetcode.cn/problems/palindromic-substrings/https://leetcode.cn/problems/longest-palindromic-subsequence/https://leetcode.cn/problems/palindrome-partitioning/description/https://leetcode.cn/pr
- MySQL表分区与分表:概念、规则及应用案例
J老熊
MySQL实战秘籍mysql数据库性能优化系统架构面试
MySQL表分区与分表:概念、规则及应用案例在大型业务系统中,随着数据量的急剧增加,优化数据库性能成为关键任务。MySQL提供了两种有效的数据管理技术来应对这些挑战:表分区(Partitioning)和分表(Sharding)。本文将深入探讨表分区和分表的概念、优缺点、具体规则以及适用场景,并通过电商交易系统的具体示例来说明它们的应用。一、表分区(Partitioning)1.概念表分区是将一个大
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
i289292951
kafkakafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- 【Iceberg学习三】Reporting和Partitioning原理
周润发的弟弟
Iceberg学习
MetricsReportingTypeofReports从1.1.0版本开始,Iceberg支持MetricsReporter和MetricsReportAPI。这两个API允许表达不同的度量报告,并支持一种可插拔的方式来报告这些报告。ScanReport(扫描报告)扫描报告(ScanReport)记录了在对一个给定表进行扫描规划时收集的度量指标。除了包含一些关于该表的一般信息,如快照ID或表名
- 【架构论文】SecDCP: Secure dynamic cache partitioning for efficient timing channel protection(2016 DAC)
Destiny
硬件架构架构缓存安全架构硬件架构系统安全
SecDCP:Securedynamiccachepartitioningforefficienttimingchannelprotection摘要多核处理器并发进程共享LLC提高资源利用率,但容易收到定时信道攻击。静态缓存分区可以消除定时信道但是开销大;本文使用动态缓存分区在运行时更改缓存分区大小,安全的同时保证性能。与静态缓存分区相比,性能提高43%,平均提高12.5%。介绍安全问题:最后一级
- Palindrome Partitioning
kotic
leetcode算法学习深度优先算法
ProblemGivenastrings,partitionssuchthateverysubstringofthepartitionisapalindrome.Returnallpossiblepalindromepartitioningofs.Example1:Input:s="aab"Output:[["a","a","b"],["aa","b"]]Example2:Input:s="a"O
- 【算法】Partitioning the Array(数论)
一只大黄猫
算法算法数论codeforcec++
题目Allenhasanarraya1,a2,…,an.Foreverypositiveintegerkthatisadivisorofn,Allendoesthefollowing:Hepartitionsthearrayinton/kdisjointsubarraysoflengthk.Inotherwords,hepartitionsthearrayintothefollowingsubar
- Spark Exchange节点和Partitioning
orange大数据技术探索者
#源码探索文章迁移大数据spark源码shuffle
Exchange在explain时,常看到Exchange节点,这个节点其实就是发生了数据交换此图片来自于网络截取BroadcastExchangeExec主要是用来广播的ShuffleExchangeExec里面决定了数据分布的方式和采用哪种shuffle在这里可以看到好几种不同的分区器shufleManager创建不同的shuffle方式Distribution与PartitioningDis
- 【架构论文】SCALE: Secure and Scalable Cache Partitioning(2023 HOST)
Destiny
硬件架构架构安全架构安全硬件架构系统安全缓存
SCALE:SecureandScalableCachePartitioning摘要LLC可以提高性能,但是会引入安全漏洞,缓存分配的可预测变化可以充当侧信道,提出了一种安全的缓存分配策略,保护缓存免受基于时间的侧信道攻击。SCALE使用随机性实现动态可扩展的分区,添加噪音防止对手观察到分配中的可预测变化,利用差分隐私,并证明SCALE可以提供可量化和信息理论的安全保证。SCALE在具有多编程工作
- 深入理解MySQL——分库分表种类与原则
三月微风
深入理解MySQLmysql数据库MySQL分库分表分库分表原则分库分表种类
分库分表的种类首先说明,这里所说的分库分表是指把数据库中数据物理地拆分到多个实例或多台机器上去,而不是MySQL原生的Partitioning。这里稍微提一下Partitioning,这是MySQL官方版本支持的,在本地针对表的分区进行操作,它可以将一张表的数据分别存储为多个文件。如果在写SQL的时候,遵从了分区规则,就能把原本需要遍历全表的工作转变为只需要遍历表里某一个或某些分区的工作。这样降低
- 131. Palindrome Partitioning (Medium)
Ysgc
Description:Givenastrings,partitionssuchthateverysubstringofthepartitionisapalindrome.Returnallpossiblepalindromepartitioningofs.Example:Input:"aab"Output:[["aa","b"],["a","a","b"]]Solutions:Bruteforc
- C. Partitioning the Array
予你成风
日常刷题c语言算法开发语言
C.PartitioningtheArray题目解题思路对于两个数x、yx、yx、y,如果xxxmodmmm≡yyymodmmm,则有(y−xy-xy−x)≡0(modmmm),则mmm是(y-x)的因数,所有因数的最大公约数非1则是一种方案代码实现voidsolve(){intn;cin>>n;vectora(n+1);for(inti=1;i>a[i];llcnt=0;for(intk=1;k
- Codeforces Round 919 div2 -- C -- Partitioning the Array -- 题解
Studying~
算法
目录C--PartitioningtheArray题目大意:思路解析:代码实现:C--PartitioningtheArray题目大意:给你一个长度为n的数组,你可以选择一个整数k,将数组均分为多个大小为k的子数组。如果你能找到一个整数m(m>=2),并将数组所有元素模上m,并且如果能使得子数组对应位置值相等,则得一分,问你最后这个数组总得分多少。思路解析:对于某些x和y,让我们试着找出所有的m,
- C. Partitioning the Array - 思维 + gcd
.y.a.o.
算法c++思维
题面分析如果让两个数满足对某一个数取模后相等,那么也就是xmodm=ymodmxmodm=ymodmxmodm=ymodm,那么也就是(x−y)modm==0modm(x-y)modm==0modm(x−y)modm==0modm,因此可以推出,对于每一个子数组的相同位置都要满足二者绝对值之差对某一个数取模能够等于0,那么也就是众多绝对值之差的最大公约数,如果最大公约数存在,那么也就存在一个符合的
- 《Designing Data-Intensive Applications》学习笔记 Chapter5
lionel880
分布式的数据为了更高的负载,更高的可用性,更低的延迟,分布式的架构被利用起来,scaleout,扩展能力是一个系统必须考虑的因素数据的分布,常常会有2中途径,复制和分片复制复制主要是提供冗余,高可用。但某些情况下,也可以用于提升性能分片partitioning或者shading,将一份完整数据拆分为多个分片Chapter5复制单独考虑复制的前提是每一个节点可以包含所有的数据,而不需要分片。复制的难
- 分布式系统架构设计之分布式消息队列的水平扩展性、安全可用性以及监控与调优
灸哥漫谈
架构师修炼导航分布式架构消息队列
一、分布式消息队列的水平扩展随着业务的快速发展和数据的不断增长,单一的消息队列服务器往往难以满足高并发、高可用和高吞吐量的需求,因此,如何实现消息队列的水平扩展成为了一个重要的问题。这部分我将从分区、副本、负载均衡等关键概念出发,一起探讨如何实现分布式消息队列的水平扩展。1、分区(Partitioning)分区是实现消息队列水平扩展的关键技术致以,它将消息队列划分为多个逻辑分区,每个分区可以独立处
- PostgreSQL ERROR: no partition for partitioning key
lemon_linaa
数据库
问题:Errorupdatingdatabase.Cause:org.postgresql.util.PSQLException:ERROR:nopartitionforpartitioningkey(seg1server03.dwh.yyzc:40000pid=32718)解决:根据表字段create_time分区,当前日期2018-02-05,理应插入表table_p201802Postgre
- 数据挖掘聚类算法--划分(partitioning)
Mr_Peter_Hu
数据挖掘clusteringpartition
数据挖掘--聚类算法简介聚类是对物理的或者抽象的对象集合分组的过程,聚类生成的组称为簇,而簇是数据对象的集合。所划分的簇有两个特征:(1)簇内部的任意两个对象之间具有较高的相似度(2)属于不同的簇的两个对象间具有较高的相异度。聚类算法--特征处理不同类型属性的能力;对大型数据集的可扩展性;处理高维数据的能力;发现任意形状簇的能力;处理孤立点或“噪声”数据的能力;对“噪声”数据具有较低的敏感性;合理
- H.266/VVC帧间预测技术学习:几何划分模式(Geometric partitioning mode, GPM)
涵小呆
VVC/H.266视频编码H.266/VVC
几何划分模式(Geometricpartitioningmode,GPM)原理针对图像中运动物体的边界部分,VVC采用了几何划分模式进行帧间预测。如下图所示,GPM模式在运动物体的边界处进行了更精细的划分。划分类型使用GPM模式时,通过几何定位的直线将CU划分为两部分(下图所示)。分割线的位置从数学上是根据特定分区的角度参数φ和偏移参数ρ得出的,如下图所示。VVC标准中的GPM规定将360°不等间
- 如何实现:潜在空间划分(Partitioning the Latent Space)+ 将新数据表示放置在独立区域的潜在空间
马鹏森
机器学习基础人工智能
Inthesecond–globalpartofthetraining,wealignthenewlytrainedbandwithalreadyencodedknowledge.ThesimplestmethodtocircumventinterferencebetweenbandsistopartitionthelatentspaceofVAEandplacenewdatarepresenta
- (十一)数据分片(Sharding)和数据分区(PARTITIONing)简述
紫狐挽诗
即便是MariaDB,也有一个想要处理大数据的心。虽然可能跟其它的例如HBase、Hive之类的比有些差异和不足,但并不影响壮志。简单列举两个要处理大量数据的例子:1、IoTSensorNetworks存取特性:很少大量写入,但多大量读取事务需求:少资料量:累积数量庞大2、AIMachineLearning领域搜集大量数据进行分析使用MariaDB处理大量数据,先来了解一下这两点。DATAShar
- 提升Hive效能:实用技巧与最佳实践
昊昊该干饭了
大数据hivehadoop数据仓库
导读:帮助大家更有效地使用这个强大的数据仓库工具。目录优化Hive查询性能分区(Partitioning)代码示例分桶(Bucketing)代码示例使用合适的文件格式ORC文件格式使用Vectorization管理和优化表结构动态分区(DynamicPartitioning)代码示例压缩数据(DataCompression)代码示例使用视图(Views)代码示例数据清理和维护代码示例HiveQL高
- Quick Sort Algorithm
蜉蝣之翼❉
程序员英语面试算法
QuickSortisapopularsortingalgorithmthatusesadivide-and-conquerapproachtosortelementsinanarrayorlist.Here’sanexplanation:QuickSortAlgorithm:Partitioning:Chooseapivotelementfromthearray.Thispivotcanbese
- [LeetCode 131] Palindrome Partitioning (medium)
灰睛眼蓝
Givenastrings,partitionssuchthateverysubstringofthepartitionisapalindrome.Returnallpossiblepalindromepartitioningofs.Example:Input:"aab"Output:[["aa","b"],["a","a","b"]]SolutionItreachestheithcharater
- GAP: Generalizable Approximate Graph Partitioning Framework(广义近似图划分框架)
半度微凉1993
RL
Abstract图划分是将一个图的节点划分为平衡的分区,同时最小化跨分区的边割的问题。由于它的组合性质,许多近似解被开发出来,包括多层次方法和谱聚类的变体。我们提出了GAP,一个可推广的近似划分框架,这需要深入学习图划分的方法。我们定义了一个表示划分目标的可微损失函数,并利用反向传播优化网络参数。与按图重做优化的基线不同,GAP具有泛化能力,允许我们训练在推理时产生性能分区的模型,即使是在看不见的
- Flink DataStream API (十)Flink 物理分区(Physical Partitioning)
Alienware^
#FlinkFlink
文章目录随机分区(shuffle)轮询分区(Round-Robin)重缩放分区(rescale)广播(broadcast)全局分区(global)自定义分区(Custom)常见的物理分区策略有随机分配(Random)、轮询分配(Round-Robin)、重缩放(Rescale)和广播(Broadcast),下边我们分别来做了解。随机分区(shuffle)最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用
- PyFlink 物理分区(Physical Partitioning)
大数据与Python
PyFlinkpythonflink数据仓库大数据etl工程师etl数据库架构
Flink也提供了在转换后精确控制流分区的底层控制(如果需要的话),主要通过以下函数:shuffle()-随机重新分区流global()-将所有数据发送到下游算子的第一个实例broadcast()-向下游的每个并行实例广播流forward()-在可能的情况下保留分区partitionCustom()-通过用户定义的Partitioner进行自定义分区自定义分区(CustomPartitioning
- Flink 中的Physical partitioning(物理分区)及示例代码
Cym02
Flinkflink
Flink通过以下方法对转换后的确切流分区进行了低级控制。Rebalancing(Round-robinpartitioning)分区元素循轮询,为每个分区创建相等的负载。有助于在数据不对称的情况下优化性能。在存在数据偏斜的情况下对性能优化有用。valenv=StreamExecytionEnvironment.getExecutionEnvionmentenv.socketTextStraem(
- Flink 常用物理分区算子(Physical Partitioning)
文文鑫
#Flinkflink大数据
Flink物理分区算子(PhysicalPartitioning)在Flink中,常见的物理分区策略有:随机分配(Random)、轮询分配(Round-Robin)、重缩放(Rescale)和广播(Broadcast)。接下来,我们通过源码和Demo分别了解每种物理分区算子的作用和区别。(1)随机分区(shuffle)最简单的重分区方式就是直接“洗牌”。通过调用DataStream的.shuffl
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round