冷月学长
冷月学长

冷月手撕408之计算机组成原理(1)-导学

在408中，其中数据结构和组成原理各占45分,操作系统占35分,计算机网络占25分。 计算机组成原理的知识点非常的多，且杂。很多人朋友都喜欢直接背组成原理的知识点。但是冷月认为，背很有局限性。只有融合贯通了，才能以不变应万变。

组成原理这门学科的细的零碎的知识点非常非常的多，大家一定要按章节来把梳理清楚。遇到一些难的知识点其实不用仔细的扣懂，只用可以会用就行。

其实，408的4门科目都非常的有关联性。科目与科目之间非常有关联性。我们一定要把知识点串起来，这样才能方便我们的记忆。

今天冷月开始了组成原理的知识点整理，组成原理的主要构架如下图（pdf版或xmind源文件请关注公众号：学长冷月，回复组成原理）。

冷月手撕408之计算机组成原理(1)-导学_第1张图片

冷月点睛

计算机系统概述

主要以选择题为主，重点理解计算机软硬件的发展、 计算机系统组成及体系结构、 冯诺依曼机结构、计算机的各种性能性能指标。

数据的表示和运算

重点掌握：定点数的表示及运算、 浮点数的表示及运算

存储系统

主要讲解 主存储器和Cache，理解各种半导体随机存储器，cache的结构、虚拟存储器的结构

指令系统

重点掌握指令的格式 和 寻址方式

中央存储器

核心章节，掌握指令执行过程，硬布线控制器，微程序控制器，指令流水线

总线

重点掌握总线的分类和总线的各种总裁方式

设备管理

参考操作系统部分的IO管理

如果这篇博文有帮助到您，可以帮冷月点一个赞或者加一个关注哦！

欢迎关注我的公众号：学长冷月，获得独家整理的学习资源和日常干货推送。
如果您对我的专题内容感兴趣，也可以关注我的博客： guoyu7.com

你可能感兴趣的:(人工智能)

  • 基于人工智能的图表生成器 警世龙 开发记录人工智能自然语言处理
    基于人工智能的图表生成器软件需求分析本项目旨在开发一个基于Web的图表生成工具，利用人工智能技术将自然语言描述转换为专业的流程图、时序图等可视化图表。具体需求如下：支持用户输入自然语言描述来生成图表。提供实时预览功能，让用户能够即时看到生成的图表。允许用户对生成的Mermaid代码进行编辑。支持图表的缩放和平移操作。提供代码保存和图片导出功能。具备快捷键支持，提高用户操作效率。技术选型前端HTML
  • Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用
    Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用作者：本人是一名县级融媒体中心的工程师，多年来一直坚持学习、提升自己。喜欢Python编程、人工智能、网络安全等多领域的技术。摘要随着人工智能技术的快速发展，文字转语音(Text-to-Speech,TTS)系统已成为多种应用的重要组成部分，尤其在广播电视领域。本文介绍了一种基于Edge-TTS大模型的文字转语音工具，该工具结合了现代文本处理和语
  • 掌握编程：数字时代的必备技能 afsdfewasdf AI编程
    编程在现代社会的必要性学习编程在当今数字化时代具有显著优势。随着科技发展，编程技能已成为许多行业的基础需求，从软件开发到数据分析，甚至传统行业也在逐步依赖技术解决方案。掌握编程能力可以提升个人竞争力，开拓职业机会。就业市场需求旺盛技术岗位如软件工程师、数据科学家、人工智能专家等持续增长。非技术岗位如市场营销、金融分析也要求基础编程知识处理自动化任务或数据分析。掌握编程技能能显著提高薪资水平和职业发
  • 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化 AI云原生与云计算技术学院 人工智能自动驾驶机器学习ai
    深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词：AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要：本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手，详细解释了相关核心概念，如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系，介绍了核心算法原理和具体操作步骤，还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例，分析了实际应用场景，推荐了相关工具和资源，最后探
  • AI教父Hinton：别太相信科技领袖们的公开说辞，他们私下对AI的看法会让你不安 | 不摸鱼的独立开发者日报（第36期） 不摸鱼_ 不摸鱼的独立开发者日报人工智能科技产品经理microsoft个人开发游戏
    ✍️说明日报相关信息：网站：https://daily.nomoyu.com/RSS：https://daily.nomoyu.com/rss/rss.xml欢迎一起沟通交流AI教父Hinton：别太相信科技领袖们的公开说辞，他们私下对AI的看法会让你不安“人工智能教父”GeoffreyHinton在访谈中表示，他对自己毕生的工作成果表示深切忧虑，并致力于警告世界AI带来的巨大风险，他的主要观点如
  • openai-go v1.6.0版本详解：新增功能与优化全面解析 福大大架构师每日一题 文心一言vschatgptgolangeasyui开发语言
    一、前言openai-go作为OpenAI官方提供的Go语言客户端库，一直备受广大Go语言开发者关注和喜爱。随着人工智能技术的飞速发展，openai-go的迭代速度也在不断加快。最近，openai-go发布了v1.6.0版本，该版本带来了多项新功能和优化，进一步提升了API的灵活性和开发者体验。本文将基于官方发布的完整更新日志，深入解析v1.6.0版本的新增功能、改进细节及实际应用，帮助读者全面掌
  • Deepseek：多轮对话与上下文拼接 chilavert318 熬之滴水穿石ai
    今天的内容，应该很好理解。我们先从场景切入来理解。首先，你回想一下，有没有遇到过这样的情况：和朋友聊天时，聊了一会儿，突然朋友说起之前的某个话题，你却有点反应不过来，得努力回忆之前说了啥。人工智能之所以“智能”，因为它就不可能这么健忘。在和Deepseek聊天，在多轮对话中，Deepseek就像一个记忆力超强的小伙伴，能清楚记得你们聊过的每一个重要细节，让对话一直顺顺畅畅。这背后呀，藏着Deeps
  • MCP 与 AI 任务分解：如何让 AI 高效执行复杂任务？ Echo_Wish Python进阶人工智能
    MCP与AI任务分解：如何让AI高效执行复杂任务？在人工智能应用中，任务分解（TaskDecomposition）是一个绕不开的话题。无论是自动驾驶、智能客服，还是代码生成，AI都需要将复杂问题拆解成可执行的小任务，逐步完成目标。而在AI领域，MCP（Multi-StepCognitiveProcessing，多步认知处理）是一种前沿技术，旨在提升AI的任务分解能力，使其能够更精准、高效地执行复杂
  • AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用 AI天才研究院 ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCpromptai
    AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用关键词：Prompt工程、大语言模型（LLM）、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链（CoT）、提示优化摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，大语言模型（如GPT-4、LLaMA、通义千问）的性能已达到前所未有的高度。然而，模型的强大能力能否被充分释放，很大程度上依赖于"提示（Prompt）"的设计质量。本文系统解析Prom
  • 大语言模型中的思维链提示：解锁高效互动的秘密 t0_54program 大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
    在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已然成为一颗耀眼的明星，它经过海量训练，能够理解并生成人类语言，在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而，若想与这些模型实现高效沟通，掌握正确的请求方式至关重要，而思维链提示（Chainofthoughtprompting）便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示（Prompting）？LLMs基于海量数据集进行训练，以理解并生成类人文本。其
  • 人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    文章目录人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践：代码实例和详细解释说明5.1基于
  • AlphaStar 星际首秀，人工智能走向星辰大海 谷歌开发者
    文/王晶，资深工程师，GoogleBrain团队作者王晶，现为GoogleBrain团队的资深工程师，主要致力深度强化学习的研发，和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点，DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍，AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5：0全胜的战绩击
  • **双生“基尼”**：跨越世纪的术语撞车与学科分野
    在学术的宇宙中，“基尼”（Gini）这个名字如同一个奇特的星标，闪耀在两个看似毫不相关的领域：衡量社会贫富差距的经济学与驱动人工智能的机器学习。然而，当人们在这两个领域都遇到“基尼指数”或“基尼系数”时，困惑油然而生——它们为何如此不同？又为何共享同一个名字？这不是某个“傻逼”的随意命名，而是一场跨越学科与世纪的“术语交通事故”，其背后是学术传承与概念抽象的交织。本文由「大千AI助手」原创发布，专
  • AI算力综述和资料整理 木鱼时刻 人工智能
    目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施，涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%，FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16（半精度浮点数），但并不是只使用FP16，而是采用**混合精度
  • 【学习】《算法图解》第七章学习笔记：树 程序员
    前言在前面的章节中，我们学习了数组、链表、散列表等基本数据结构，以及一些基础算法。本章将介绍一种非常重要的数据结构——树(Tree)，特别是二叉搜索树(BinarySearchTree)。树结构在计算机科学中应用广泛，从文件系统到数据库再到人工智能，都能看到树的身影。《算法图解》第七章深入浅出地介绍了树的基本概念、实现和应用，帮助读者理解这一关键数据结构。一、树的基本概念（一）什么是树树是一种分层
  • 智能体综述和参考资料整理 木鱼时刻 大模型人工智能
    目录总体介绍核心组件记忆系统工具系统计划与推理开发框架Single-AgentMulti-Agent智能体平台技术实现通信协议角色系统对话记忆MCP协议参考链接总体介绍智能体（AIAgents）是人工智能领域的重要发展方向，它们能够通过传感器感知环境并通过执行器对环境采取行动。根据罗素和诺维格在《人工智能：一种现代方法》（2016年）中的定义，AIAgent是任何可以通过传感器感知其环境并通过执行
  • 主流AI代码编程工具分享 scuter_yu aiai编程
    在当今数字化时代，AI代码编程工具已成为提升开发效率、优化代码质量的重要助手。这些工具利用人工智能技术，为开发者提供从代码生成、补全到调试、优化等一系列功能，极大地简化了编程流程，让编程变得更加高效、便捷和智能。以下将介绍几款热门的AI代码编程工具。通义灵码产品介绍：通义灵码是阿里云出品的基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成
  • Deepoc大模型在半导体技术芯片性能应用协助突破物理极限 Deepoch 人工智能网络智能化AI科技数据分析硬件工程信息与通信
    半导体垂直大模型在芯片设计中的应用与技术突破半导体垂直大模型（SemiconductorVerticalLLM）是专为芯片设计、制造与优化领域训练的大规模人工智能模型，其通过融合半导体物理、工艺知识、设计规则及行业经验，正在重构芯片开发全流程。以下从设计流程革新、性能优化、可靠性提升三大维度，结合具体技术路径与行业案例，解析其应用场景与价值。Deepoc模型在半导体技术应用中取得了巨大突破，可以协
  • 卷积神经网络 亿只小灿灿 Python算法与数据结构人工智能cnn人工智能神经网络
    一、引言在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功，极大地推动了人工智能技术的发展。那么，什么是卷积神经网络？它的算法原理是什么？本文将深入探讨这些问题，并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络，以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
  • Python pdfminer.six库【PDF解析库】全面使用指南 老胖闲聊 Python库大全pythonpdf开发语言
    想全面了解DeepSeek的看过来【包邮】DeepSeek全攻略人人需要的AI通识课零基础掌握DeepSeek的实用操作手册指南【限量作者亲笔签名版售完即止】玩转DeepSeek这本就够了【自营包邮】DeepSeek实战指南deepseek从入门到精通实用操作指南现代科技科普读物AI普及知识读物人工智能使用教程中小学读物京东超级618Python初学者的入门教程动手学深度学习PyTorch版李沐和
  • HCCDA – AI华为云人工智能开发者认证-60道单选题题库及答案_华为人工智能入门级开发者认证题库 2401_89172925 人工智能华为云华为
    单选题及答案AI模型的评测指标主要分为精度指标和性能指标，以下哪一项不属于常用的性能指标？A.FPS(FramesPerSecond)B.FLOPs(Floating-pointOperationsPerSecond)C.aPs（QueryPerSecond）D．F1值Mask＿Detection技能模板提供了口罩检测技能，针对每个人，若没有检测到人脸，也没有检测到口罩，则会显示什么信息？A.No
  • Agent-to-Agent (A2A) 协议全面解析：定义、原理、应用与未来 C7211BA a2allmmcp
    Agent-to-Agent(A2A)协议全面解析：定义、原理、应用与未来在人工智能技术迅猛发展的今天，AI智能体(Agent)正从独立运作向协同工作演进，而Agent-to-Agent(A2A)协议作为这一转变的关键基础设施，正在重塑AI生态系统的协作方式。本文将从A2A协议的基本定义出发，深入剖析其设计原则、核心机制、技术实现、与MCP协议的对比关系、安全考量以及实际应用场景，帮助读者全面理解
  • 人工智能中的知识图谱与向量数据库：选择与应用指南 AI Agent首席体验官 人工智能知识图谱数据库
    1.人工智能领域，知识图谱是什么？知识图谱是人工智能和语义网领域的一个重要概念，它是一种结构化的知识表示方法，用于存储实体之间的语义关系。知识图谱基本上是由节点（实体）和边（关系）组成的图结构：节点：代表现实世界中的实体或概念，如人物、地点、组织等边：代表实体间的语义关系，如"出生于"、“工作于”、"创立了"等知识图谱的主要特点和应用包括：语义网络表示：以三元组形式（主体-关系-客体）存储知识，如
  • 【AI大模型】26、算力受限下的模型工程：从LoRA到弹性智能系统的优化实践 无心水 AI大模型人工智能搜索引擎LoRA大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
    引言：算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域，大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数，模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而，对于大多数企业和研究者而言，动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时，模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
  • 这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners wylee 人工智能机器学习
    引言：告别迷茫，拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅，人工智能（AI）无疑是最璀璨的明星。机器学习（MachineLearning），作为AI的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：从智能推荐系统到自动驾驶，从疾病诊断到金融风控，其应用场景几乎无处不在。然而，对于无数渴望投身AI领域的学习者而言，机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑：面对海量的在线课程和资料，眼花缭
  • 【学习】《算法图解》第七章学习笔记：树 自学也学好编程 程序人生
    前言在前面的章节中，我们学习了数组、链表、散列表等基本数据结构，以及一些基础算法。本章将介绍一种非常重要的数据结构——树(Tree)，特别是二叉搜索树(BinarySearchTree)。树结构在计算机科学中应用广泛，从文件系统到数据库再到人工智能，都能看到树的身影。《算法图解》第七章深入浅出地介绍了树的基本概念、实现和应用，帮助读者理解这一关键数据结构。一、树的基本概念（一）什么是树树是一种分层
  • 微软人工智能证书AI-102 | 如何快速通过？ 全球认证考试中心 人工智能微软
    微软AI-102考试，全称“DesigningandImplementingaMicrosoftAzureAISolution”，是微软推出的用于验证考生在Azure平台上设计和实施AI解决方案核心能力的认证考试。以下是具体介绍：考试描述：考试主要衡量考生实施计划和管理Azure认知服务解决方案、计算机视觉解决方案、自然语言处理解决方案、知识挖掘解决方案、对话式AI解决方案的能力。考试题型通常包括
  • Bagel: 开源协作式AI数据管理平台的使用指南 llzwxh888 人工智能python
    Bagel:开源协作式AI数据管理平台的使用指南引言在人工智能和机器学习领域，高质量的数据集对于模型训练和推理至关重要。Bagel作为一个开源的协作式AI数据管理平台，为开发者和研究人员提供了一个强大的工具，用于创建、共享和管理推理数据集。本文将深入探讨Bagel的特性、安装方法以及如何使用它来处理和管理向量数据。Bagel简介Bagel（OpenInferenceplatformforAI）可以
  • 使用LangChain构建智能应用：从入门到实战 afTFODguAKBF langchainpython
    引言在当今的人工智能时代，构建智能应用程序已经成为越来越多开发者的目标。LangChain是一个强大的工具，可以帮助我们快速开发基于大型语言模型（LLM）的应用。本篇文章将带你了解如何从零开始使用LangChain，构建一个简单的LLM应用程序，并逐步探索更复杂的功能。主要内容构建简单的LLM应用使用LangChain，我们可以快速构建一个简单的LLM应用程序。接下来，我将带你一步步实现。什么是L
  • 端侧开发详解 初赛收官盛宴 | 2025高通边缘智能创新应用大赛第九场公开课来袭！ 阿加犀智能 人工智能智能硬件
    各位开发者、技术爱好者，2025高通边缘智能创新应用大赛即将迎来初赛阶段的最后一堂重磅公开课！诚邀大家于7月3日（星期四）晚8点，准时收看由瑞莎的嵌入式开发工程师张子烽（Morgan）带来的专题分享，共同探索端侧智能应用开发的创新技术路径。聚焦前沿平台掌握端侧智能开发流程本次课程将聚焦基于瑞莎DragonQ6A开发板的端侧人工智能应用开发。该开发板搭载高通跃龙™QCS6490平台（由阿加犀提供开发
  • ios内付费 374016526 ios内付费
    近年来写了很多IOS的程序，内付费也用到不少，使用IOS的内付费实现起来比较麻烦，这里我写了一个简单的内付费包，希望对大家有帮助。   具体使用如下: 这里的sender其实就是调用者，这里主要是为了回调使用。 [KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
  • 20 款优秀的 Linux 终端仿真器 brotherlamp linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
      终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。（LCTT 译注：终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟，不过在当今的 Linux 环境中，常指通过远程或本地方式连接的伪终端，俗称“终端”。） 你能从开源世界中找到大量的终端仿真器，它们
  • Solr Deep Paging(solr 深分页) eksliang solr深分页solr分页性能问题
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2148370 作者：eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述 长期以来，我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数，查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
  • 数据库面试题 18289753290 面试题 数据库
    1.union ,union all 网络搜索出的最佳答案： union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。 Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序； Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序； 2.索引有哪些分类？作用是
  • Android TV屏幕适配 酷的飞上天空 android
    先说下现在市面上TV分辨率的大概情况 两种分辨率为主 1.720标清，分辨率为1280x720. 屏幕尺寸以32寸为主，部分电视为42寸 2.1080p全高清，分辨率为1920x1080 屏幕尺寸以42寸为主，此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有   适配遇到问题，已1080p尺寸为例： 分辨率固定不变，屏幕尺寸变化较大。 如：效果图尺寸为1920x1080，如果使用d
  • Timer定时器与ActionListener联合应用 永夜-极光 java
    功能:在控制台每秒输出一次   代码: package Main; import javax.swing.Timer; import java.awt.event.*; public class T { private static int count = 0; public static void main(String[] args){
  • Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决 随便小屋 Ubuntu 14.04
    Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全，解决办法如下：   1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件（需要root权限） sudo vi /etc/bash.bashrc  接下来会提示输入密码 2、找到文件中的下列代码 #enable bash completion in interactive shells #if
  • 学会人际关系三招 轻松走职场 aijuans 职场
    要想成功，仅有专业能力是不够的，处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢？在此，教您简单实用的三个窍门。 　　第一，多汇报 最近，管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们，做下属最关键的就是要多请示汇报，让上司随时了解你的工作进度，有了新想法也要及时建议。不知不觉，你就有了“追随力”，上司会越来越了解和信任你。 　　第二，勤沟通 团队的力
  • 《O2O：移动互联网时代的商业革命》读书笔记 aoyouzi 读书笔记
    移动互联网的未来：碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。   O2O：Online to OffLine 线上线下活动 O2O就是在移动互联网时代，生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。   手机二维码本质：O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。   线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟，让不同地域、不同需求的人
  • js实现图片随鼠标滚动的效果 百合不是茶 JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
    1,获取样式属性值 top 与顶部的距离 left 与左边的距离 right 与右边的距离 bottom 与下边的距离 zIndex 层叠层次     例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时 <div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
  • ajax同步异步参数async bijian1013 jqueryAjaxasync
            开发项目开发过程中，需要将ajax的返回值赋到全局变量中，然后在该页面其他地方引用，因为ajax异步的原因一直无法成功，需将async:false，使其变成同步的。         格式： $.ajax({ type: 'POST', ur
  • Webx3框架（1） Bill_chen eclipsespringmaven框架ibatis
    Webx是淘宝开发的一套Web开发框架，Webx3是其第三个升级版本；采用Eclipse的开发环境，现在支持java开发； 采用turbine原型的MVC框架，扩展了Spring容器，利用Maven进行项目的构建管理，灵活的ibatis持久层支持，总的来说，还是一套很不错的Web框架。 Webx3遵循turbine风格，velocity的模板被分为layout/screen/control三部
  • 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述 bit1129 mongodb
    MongoDB是面向文档的NoSQL数据库，尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音，比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好，但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能，而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩)，同时它提供的近似于SQL的查询能力，也是在做NoSQL技术选型时，考虑的一个重要因素。Mo
  • spring/hibernate/struts2常见异常总结 白糖_ Hibernate
    Spring ①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException 缺少aspectjweaver.jar，该jar包常用于spring aop中   ②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
  • jquery easyui表单重置(reset)扩展思路 bozch formjquery easyuireset
    在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能，这就需要自己对其进行扩展。 扩展的时候要考虑的控件有： combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox 需要对其添加reset方法，reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件，这就需要在组件的初始化时将值保存下来。 在所有的reset方法添加完毕之后，就需要对fo
  • 编程之美-烙饼排序 bylijinnan 编程之美
    package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; /* *《编程之美》的思路是：搜索+剪枝。有点像是写下棋程序：当前情况下，把所有可能的下一步都做一遍；在这每一遍操作里面，计算出如果按这一步走的话，能不能赢（得出最优结果）。 *《编程之美》上代码有很多错误，且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码： */
  • Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理 chenbowen00 struts
    struts1在处理请求参数之前，首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性，却找不到对应的ActionForm类也不会报错，只是不会处理本次请求的请求参数。 如果找到了对应的ActionForm类，则先判断是否已经存在ActionForm的实例，如果不存在则创建实例，并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
  • [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度 comsci 资源
          这里有一个常识性的问题:       地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....       就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制.... &
  • ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS daizj oracle临时表
    ORACLE临时表 转 临时表：像普通表一样，有结构，但是对数据的管理上不一样，临时表存储事务或会话的中间结果集，临时表中保存的数据只对当前 会话可见，所有会话都看不到其他会话的数据，即使其他会话提交了，也看不到。临时表不存在并发行为，因为他们对于当前会话都是独立的。 创建临时表时，ORACLE只创建了表的结构（在数据字典中定义），并没有初始化内存空间，当某一会话使用临时表时，ORALCE会
  • 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载 denger 应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
        在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式，如下代码所示。 @RequestMapping("/courseware/{id}") public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
  • scanf接受char类型的字符 dcj3sjt126com c
    /* 2013年3月11日22:35:54 目的：学习char只接受一个字符 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i; char ch; scanf("%d", &i); printf("i = %d\n", i); scanf("%
  • 学编程的价值 dcj3sjt126com 编程
    发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助   像这位朋友学习:   http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html   VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员，资深的
  • 二维数组（矩阵）对角线输出 飞天奔月 二维数组
    今天在BBS里面看到这样的面试题目,   1，二维数组（N*N），沿对角线方向，从右上角打印到左下角如N=4： 4*4二维数组  { 1 2 3 4 } { 5 6 7 8 } { 9 10 11 12 } {13 14 15 16 } 打印顺序  4 3 8 2 7 12 1 6 11 16 5 10 15 9 14 13 要
  • Ehcache（08）——可阻塞的Cache——BlockingCache 234390216 并发ehcacheBlockingCache阻塞
    可阻塞的Cache—BlockingCache          在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题，其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁，那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类，可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
  • mysqldiff对数据库间进行差异比较 jackyrong mysqld
      mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本，可以用来对比不同数据库之间的表结构，或者同个数据库间的表结构    如果在windows下，直接下载mysql-utilities安装就可以了，然后运行后，会跑到命令行下： 1） 基本用法    mysqldiff --server1=admin:12345
  • spring data jpa 方法中可用的关键字 lawrence.li javaspring
    spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。 查询的关键字为find 删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x) 统计的关键字为count (>=1.7.x)   修改需要使用@Modifying注解 @Modifying @Query("update User u set u.firstna
  • Spring的ModelAndView类 nicegege spring
    项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类，一直很好奇spring怎么实现的？ /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * yo
  • 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda rensanning centos
    （一）rsync Server端 # yum install rsync # vi /etc/xinetd.d/rsync service rsync { disable = no flags = IPv6 socket_type = stream wait
  • Learn Nodejs 02 toknowme nodejs
    （1）npm是什么 npm is the package manager for node 官方网站：https://www.npmjs.com/ npm上有很多优秀的nodejs包，来解决常见的一些问题，比如用node-mysql，就可以方便通过nodejs链接到mysql，进行数据库的操作 在开发过程往往会需要用到其他的包，使用npm就可以下载这些包来供程序调用 &nb
  • Spring MVC 拦截器 xp9802 spring mvc
    Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter HandlerInterceptorAdapter.java  1  public   abstract   class  HandlerInterceptorAdapter  implements  HandlerIntercep
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他