- [并发并行]_[中级]_[C++实现synchronized方式的对象锁2.0]
Peter(阿斯拉达)
C++语言特性和标准库C/C++多线程并发并行c++同步synchronized对象锁Javamutexthread
场景在前面的文章说过C++实现synchronized方式的对象锁[1]可以实现Java的synchronized易用特性。这个第一版的例子并没有说明如何删除pthread_mutex_t对象,随着加锁的对象增加会出现内存泄漏的情况,怎么解决?说明在C++11提供了可复制的共享的指针std::shared_ptr,利用这个指针我们可以判断mutex有没有被其他线程使用,从而释放mutex。改进版的
- 什么时候用MPP,什么时候用TiDB?
狮歌~资深攻城狮
tidb数据仓库数据分析数据库分布式
什么时候用MPP,什么时候用TiDB?在面对海量数据时,我们常常需要选择适合的数据库架构来满足业务需求。常见的选择之一是MPP(大规模并行处理)架构,而TiDB作为一种分布式数据库,也逐渐成为了很多开发者的选择。那么,这两者有什么区别,我们应该如何选择呢?今天,我们就来聊聊这两者的适用场景。1.什么是MPP,什么是TiDB?MPP(大规模并行处理)MPP是一种数据处理架构,它通过将任务分割成多个子
- MPP数据库:大数据处理的“高手”
狮歌~资深攻城狮
数据仓库数据分析数据库
MPP数据库:大数据处理的“高手”最近听到很多朋友讨论大数据处理的技术,其中就有一个词常常被提起,那就是MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)。那么,什么是MPP数据库呢?简单来说,它是一种专门用于大数据分析和处理的数据库技术,通过将数据和计算任务分配到多个节点上,达到高效、快速地处理海量数据的效果。1.MPP数据库是如何工作的?MPP数据库的工作方式和我
- MPP 和 TiDB:大数据处理的两大“巨头”
狮歌~资深攻城狮
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MPP和TiDB:大数据处理的两大“巨头”在大数据处理的世界里,MPP(MassivelyParallelProcessing)和TiDB都是非常强大的工具,它们都能帮助我们高效地处理海量的数据。但它们的工作原理和使用场景有所不同。今天,我们就来看看这两个技术的对比,帮助你了解它们各自的优缺点,选出最适合你项目的解决方案。MPP系统是什么?如前所述,MPP(大规模并行处理)是一种通过将数据分布到多
- Swift 并发
xiaoxiaobukuang
Swift教程V5.5swift服务器开发语言ios
并发一、定义和调用异步函数二、异步序列三、并行的调用异步方法四、任务和任务组1、非结构化并发2、任务取消五、ActorsSwift对于结构化的编写异步和并行代码有着原生的支持。异步代码可以被挂起并在之后继续执行,同一时间只能有一段代码被执行。代码支持挂起和继续执行,就可以在执行耗时很长的任务时抽空执行一些快速的操作,比如在下载文件、解析文件的过程中更新UI。并行代码指的是多段代码同时执行;比如一个
- 深度学习Transformer框架
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Transformer是一种深度学习框架,专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的,在NLP领域取得了很大的成功。Transformer的主要优势在于它可以并行地处理输入序列中的所有元素,并且不依赖于序列长度。它使用了self-attention机制,可以在序列中不同位置的元素之间建立联系。这使得Transformer在许多NLP任务中取得了最先进的性能。此外,Transfo
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哎呦,帅小伙哦
#async++c++异步编程async++
1、背景async++框架中提供了多种并行计算的工具,其中包括parallel_for、parallel_invoke、parallel_reduce。这3中工具的使用场景略有不同,下面将对它们进行比较详细的介绍。2、parallel_for2.1、核心模板函数//这个函数是一个递归设计//为什么只限制了前半部分任务完成后才可以执行后半部分任务呢?//我理解是因为前半部分任务使用了异步方法,而后半
- C++ 线程安全之互斥锁
__雨夜星辰__
c++开发语言学习笔记visualstudio多线程
目录线程安全1.原子性2.可见性3.顺序性互斥锁1.mutex类2.timed_mutex类3.recursive_mutex类4.lock_guard类线程安全线程安全是多线程编程是的计算机程序代码中的一个概念。在拥有共享数据的多条线程并行执行的程序中,线程安全的代码会通过同步机制保证各个线程都可以正常且准确的执行,不会出现数据污染等意外情况。上述是百度百科给出的一个概念解释。换言之,线程安全就
- Erlang语言研究综述
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javashell数据结构与算法
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>摘要:本文前半部分主要是关于Erlang编程语言相关的内容;着重就一般学习编程语言的一般的关注点来阐述了Erlang编程语言的基本语法点,主要包括:Erlang的变量、Erlang的数据类型、Erlang的语句和Erlang编程语言的函数与模块四个方面;本文的后半部分主要就Erlang语言的并行化编程的实践:Erlang的并行化编程与Erlan
- 使用 RunnableParallel 并行执行步骤的实践指南
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服务器linux运维python
在现代软件开发中,优化计算效率是非常关键的任务。尤其在涉及大规模数据处理或复杂计算时,并行执行成为提高性能的重要手段。LangChain提供了RunnableParallel工具,能够方便地将多个计算过程并行化执行。本文将通过实例代码,深入解析如何利用RunnableParallel实现计算过程的并行化。技术背景介绍RunnableParallel是一个强大的工具,可以将多个可运行的任务(即Run
- FPGA在高速数据采集系统中的应用!!!
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FPGA(现场可编程门阵列)在高速数据采集系统中的应用非常广泛,主要得益于其并行处理能力、可编程性和高速接口特性。以下是FPGA在高速数据采集系统中的详细应用,以及一些具体例子:1.应用背景高速数据采集系统通常用于需要高采样率和大数据量处理的场合,如雷达信号处理、医疗成像、高速通信等。FPGA因其独特的硬件架构,能够有效处理高速数据流,因此在这些系统中扮演着关键角色。2.应用内容2.1数据采集接口
- MPP(Massively Parallel Processing,大规模并行处理)架构
唯心-fja
架构
MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)架构是一种数据库系统的设计模式,它允许数据处理任务在多个计算节点上并行执行。这种架构非常适合处理大规模数据集和执行复杂的查询操作。下面是一些关于MPP架构的关键概念和特点:MPP架构的特点并行处理:MPP架构的核心优势在于能够将数据处理任务分解并在多个节点上并行执行。每个节点都有自己的处理器、内存和本地存储,可以独立执
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1、什么是MPP?MPP(MassivelyParallelProcessing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。简单来说,MPP
- 国产编辑器EverEdit - 合并行
彩虹小黑馬
妙用编辑器编辑器EverEditEmEditornotepad++
1合并行1.1应用场景 在编写代码或其他场景下,有时需要把多行的内容缩减成一行,或者纯粹减少行数进行合并,比如:下面的字典的定义,每个元素占了一行,有点浪费,现在需要把它们缩减行数。typeDict={"姓名":"name","出生日期":"passport_dob","职位":"job","手机号":"phone_number","身份证":"ssn","国家":"country","地址":
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随着软件开发复杂度的提升,如何在并行开发模式中有效管理资源与进度成为团队面临的重要挑战。而看板工具以其对瓶颈的直观展示与管理能力,成为解决这一问题的关键手段。一、并行开发中的典型瓶颈问题并行开发是一种高效但复杂的模式,其主要瓶颈包括:1.资源分配不均:各模块开发进度不一致,导致部分资源被长期占用或闲置。2.信息传递延迟:多团队并行推进时,沟通效率低下容易引发任务滞后。3.缺乏全局视图:团队对整体进
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m0_74823021
面试学习路线阿里巴巴资料职业发展matlabjava数据库后端
简介这里需要明白的概念有:多核、多进程、多线程、并行计算、并发计算的区别。什么是多核在计算机设计早期,为了响应更多计算性能的需要,单处理器系统发展成为多处理器系统。更现代的、类似的系统设计趋势是将多个计算核放到单个芯片。无论多个计算核是在多个CPU芯片上还是在单个CPU芯片上,我们称之为多核或多处理器系统。多进程进程就是正在进行的一个程序或者任务,而负责执行任务的是CPU,执行任务的地方是内存。程
- 电子电气架构 —— 刷写模式:并行刷写
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电子电器架构——刷写方案架构网络电子电器架构网络拓扑刷写Softwareupdate
电子电气架构——刷写模式:并行刷写我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:人们会在生活中不断攻击你。他们的主要武器是向你灌输对自己的怀疑:你的价值、你的能力、你的潜力。他们往往会将此伪装成客观意见,但无一例外的是,他们想让你怀疑自己。本文主要讲述如下内容:->1、背景信息->2、并行刷写->3、总结一、背景信息刷写,对于汽车诊断工
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首先,开启gc日志。-XX:+PrintGCDetails疏散阶段疏散阶段,主要是将内存中的数据从一些分区复制到其他分区0.522:[GCpause(young),0.15877971secs]#这次疏散只涉及年轻代,总耗时0.15877971.如果是混合gc则可能是[GCpause(mixed),0.32714353secs][ParallelTime:157.1ms]#并行疏散,总耗时157.
- Linux下比ack更快的ag搜索命令详解
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简介ag命令(TheSilverSearcher)是一款用C编写的快速且对开发人员友好的文本搜索工具,针对源代码搜索进行了优化。它与ack类似,但速度更快,因此深受开发人员喜爱,可用于搜索代码库。它最初是ack的克隆版,但此后其功能集略有不同。在典型使用中,ag比ack快5-10倍,使用Pthreads来利用多个CPU核心并行搜索文件。默认情况下,ag将忽略文件名匹配.gitignore、.hgi
- 深入Flink : 源码解读数据倾斜代码落地
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大家好,我是大圣,很高兴又和大家见面。上篇文章,我们详细说了通过使得Flink每个并行子任务上面都有对应的key来解决数据倾斜。但是我们只说了这个方案的思想和设计理解,还没有把这种方案真正应用到我们的Flink任务当中。这篇文章我们就重点把这种方案实践到我们写的Flink任务当中。什么是数据倾斜解决方案回顾代码如下:publicclassRebalanceKeyCreator{privateint
- 什么是AI显卡,英伟达与AMD显卡的全面对比
wit_@
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什么是AI显卡?AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器(GPU)。相比传统显卡,AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。在人工智能领域,尤其是深度学习中,训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算,这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构,可以显著提升训练速度和模型性能,同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括:深度学习模
- 【学习总结|DAY028】后端Web实战(部门管理)
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在Web后端开发领域,构建高效、规范且功能完备的系统是核心目标。本文将围绕Tlias智能学习辅助系统的后端开发展开,详细阐述从开发准备工作到各部门管理功能实现,以及日志技术应用的全过程,为开发者提供全面的实践参考。一、开发准备(一)开发模式与规范前后端分离开发已成为主流趋势。在这种模式下,前端项目和后端项目的开发、部署相互独立。其开发流程包括需求分析、接口设计、前后端并行开发、测试以及联调等环节。
- C语言变长嵌套数组常量初始化定义技巧
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有时候,我们需要在代码里配置一些常量结构,比如一个固定的动作流程ActionFlow:包含N(即flow_num)个动作列表(ActionArray),每个动作列表包含M(即act_num)个可并行执行的动作ID。//动作序列:并行执行的动作ID列表typedefstruct{ int*p_act_arr;//元素指针 intact_num;//元素数量}ActionArray;//动作列表:
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引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展,GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而,随着模型规模的增长和技术的进步,构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下,合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
- 程序控制的角度
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计算机操作系统(骆斌葛季栋)计算机
多道程序同时计算CPU速度与I/O速度不匹配的矛盾,非常突出只有让多道程序同时进入内存争抢CPU运行,才可以够使得CPU和外围设备充分并行,从而提高计算机系统的使用效率多道程序同时计算例多道程序同时计算例多道程序同时计算的宏观分析甲、乙两道程序独占计算机单道运行时均需1小时,占用CPU时间18分钟,CPU利用率为30%按多道程序设计方法同时运行,CPU利用率50%,由于要提供36分钟的CPU时间,
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人工智能(AI)的发展,正以前所未有的速度重塑我们的世界。了解AI技术架构,不仅能帮助我们看懂AI的底层逻辑,还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。一、基础设施层:AI技术的坚实地基基础设施层是AI技术架构的“地基”,为整个系统提供计算能力和存储保障。没有强大的基础设施,复杂的AI模型和应用无法落地。1.GPU(图形处理单元):并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎,专为大规模并行计算设计。技术优
- 第八讲 SPU密态引擎
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第八讲SPU密态引擎为什么做SPU?模型对用户加密提示词对公司加密同时保护模型和提示词为什么要隐私计算?数据是敏感的数据是重要的技术路线:多方安全计算同态加密差分隐私可信硬件挑战:易用性差,性能差需要:原生AI框架支持,编译器运行时协同优化SPU简介前端:支持主流AI前端,降低学习成本,复用AI前端能力编译器:隐私保护领域IR,复用AI编译器部分优化,加密计算的优化运行时:指令并行,数据并行,多种
- 【2024年华为OD机试】 (B卷,100分)- 流水线(Java & JS & Python&C/C++)
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一、问题描述题目描述一个工厂有m条流水线,来并行完成n个独立的作业,该工厂设置了一个调度系统,在安排作业时,总是优先执行处理时间最短的作业。现给定流水线个数m,需要完成的作业数n,每个作业的处理时间分别为t1,t2,...,tn。请你编程计算处理完所有作业的耗时为多少?当n>m时,首先处理时间短的m个作业进入流水线,其他的等待,当某个作业完成时,依次从剩余作业中取处理时间最短的进入处理。输入描述第
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以下是一些提升C#程序运行效率的完整解决方法,包括代码优化、内存管理、并行和异步处理、编译和运行时优化、以及性能分析和监控。1.优化代码逻辑避免不必要的计算和方法调用//避免重复计算doubleresult=Math.Sqrt(2);//计算一次for(inti=0;i();dictionary[1]="one";dictionary[2]="two";//查找比在列表中更快if(dictiona
- 使用工具深度优化Docker镜像
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运维docker容器云原生
1.引言Docker镜像优化是容器化应用开发中的关键环节。一个优化良好的镜像不仅可以减少存储和传输成本,还能提升应用的启动速度和安全性。然而,优化镜像的同时,必须确保镜像的功能不受影响。本文将从专业研究员的角度,详细介绍如何使用工具深度优化Docker镜像,并确保优化后的镜像能够正常运行。2.Docker镜像优化的核心目标减小镜像体积:减少存储和传输成本。提升构建效率:通过缓存和并行构建减少构建时
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
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Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
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linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
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http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/