- 【hot100】刷题记录(46)-下一个排列
捞鱼哲学家
算法数据结构leetcodepython
题目描述:整数数组的一个排列就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。例如,arr=[1,2,3],以下这些都可以视作arr的排列:[1,2,3]、[1,3,2]、[3,1,2]、[2,3,1]。整数数组的下一个排列是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地,如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中,那么数组的下一个排列就是在这个有序容器中排在它后面的那个排列。如果不存在下一个更大的
- 亿级分布式系统架构演进实战(五)- 横向扩展(缓存策略设计)
power-辰南
java技术架构师成长专栏多级缓存策略springcloud分布式系统缓存一致性高并发缓存问题解决方案
亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)亿级分布式系统架构演进实战(三)-横向扩展(数据库读写分离)亿级分布式系统架构演进实战(四)-横向扩展(负载均衡与弹性伸缩)核心目标降低数据库读压力,提升响应速度一、多级缓存架构客户端CDN/浏览器缓存本地应用缓存分布式缓存数据库缓冲池1.1客户端缓存缓存数据类型:•静态资源(JS/CSS/图片)•
- 密码策略合规性检查仪表盘
闲人编程
python网络服务器异常报警实时监控多因素认证合规性密码策略
目录一、前言二、密码策略合规性背景与意义2.1密码策略的重要性2.2密码策略合规性检查的需求三、系统设计思路与架构3.1数据采集与加解密模块3.2异步任务调度与GPU加速模块3.3密码策略检查算法模块3.4GUI界面模块四、核心数学公式与算法证明4.1AES-GCM加解密公式4.2密码强度评分算法4.3合规性检测算法4.4统计与报告生成五、异步任务调度与GPU加速设计六、GUI界面设计与功能模块七
- QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比
kanhao100
笔记深度学习边缘计算
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域,量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示,量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备),量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具:QKeras、Brevitas和QONNX,从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
- 基于AOP注解+Redisson实现Cache-Aside缓存模式实战
@淡 定
缓存
(2)缓存更新注解一、场景需求在高并发系统中,缓存是提升性能的关键组件。而Cache-Aside模式作为最常用的缓存策略之一,要求开发者手动管理缓存与数据库的交互。本文将结合自定义注解与Redisson客户端,实现声明式的缓存管理方案。二、方案亮点零侵入性:通过注解实现缓存逻辑完整防护:解决缓存穿透/击穿/雪崩问题⚡双删策略:保障数据库与缓存一致性️逻辑删除:支持数据恢复与审计需求三、核心实现1.
- 股票交易之多策略协调规划
leo_厉锵
金融栏金融
前言:在股票交易领域,市场走势受宏观经济、行业竞争、公司基本面及投资者情绪等诸多因素影响,复杂多变。单纯依靠单一技术指标,如均线、MACD等做出买卖决策,犹如盲人摸象,易陷入片面判断,导致投资失误。因此,协调运用多种策略构建完善交易体系十分必要。以下为具体策略内容:一、止损与止盈的协同设置(一)止损点设定原则固定比例止损:单笔亏损不超本金5%,适用于短线及波动适中品种。动态调整止损:加仓后成本下降
- 什么是巨量本地推?
矩阵+本地推+数字人
mongodb深度学习人工智能学习方法职场和发展创业创新交互
本地推(本地化推广)作为针对特定区域客户的营销策略,对商家而言既是提升竞争力的利器,也是适应消费趋势的必然选择。以下从作用、必要性及未来趋势三方面展开分析:一、本地推的核心作用1.精准触达目标客户基于地理位置(LBS)定向推送广告,覆盖周边3-5公里内的潜在消费者,尤其适合餐饮、零售、教育等依赖线下流量的行业。案例:咖啡店通过本地推发放“附近用户专属折扣券”,直接刺激到店消费。2.提升品牌曝光与信
- 2025年中央预算内投资专项(第二批)节能降碳申报指南:方向解析、条件详解与实操攻略
卧涛西安17391873147
人工智能大数据物联网制造
核心提示:2025年中央预算内投资专项(第二批)节能降碳项目申报已进入倒计时!本文深度解析申报方向、条件、资金支持比例,并提供七大行业改造实例与申报策略,助您抢占政策红利先机。一、政策背景与申报时效2025年中央预算内投资专项(第二批)节能降碳是国家"双碳"战略落地的关键举措,旨在通过财政支持加速重点领域低碳转型。本批次申报截止日期为本月底,拟申报单位需立即启动材料准备工作。二、三大申报方向深度解
- 优化Apache Spark性能之JVM参数配置指南
weixin_30777913
jvmspark大数据开发语言性能优化
ApacheSpark运行在JVM之上,JVM的垃圾回收(GC)、内存管理以及堆外内存使用情况,会直接对Spark任务的执行效率产生影响。因此,合理配置JVM参数是优化Spark性能的关键步骤,以下将详细介绍优化策略和配置建议。通过以下优化方法,可以显著减少GC停顿时间、提升内存利用率,进而提高Spark作业吞吐量和数据处理效率。同时,要根据具体的工作负载和集群配置进行调整,并定期监控Spark应
- TK矩阵系统:高效管理与智能化操作平台
m0_74891046
矩阵
随着TikTok等社交媒体平台的快速发展,短视频创作和内容运营逐渐成为互联网行业的重要组成部分。为了帮助内容创作者、品牌运营商以及数据分析人员更高效地管理多个TikTok账号并优化运营策略,TK矩阵系统提供了一种全新的解决方案,结合了先进的软件技术与硬件设施,旨在简化操作流程,提高工作效率。TK矩阵系统概述TK矩阵系统是一款集成软件与硬件的综合平台,专为TikTok内容管理和数据采集设计。系统使用
- LeetCode热题100JS(59/100)第十一天|46|78|17|39|22
Alicesflower
LeetCode热题100JSleetcodejavascript算法
46.全排列题目链接:46.全排列难度:中等刷题状态:2刷新知识:解题过程思考示例1:输入:nums=[1,2,3]输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]题解分析参考题解链接:全排列放下1刷过程/***@param{number[]}nums*@return{number[][]}*///varpermute=function(num
- 【Kafka高级】Kafka性能优化与调优实践
全栈追梦人
kafka性能优化linq
在大规模数据处理和实时消息传递场景中,Kafka的性能优化至关重要。本文将从生产者性能优化、消费者性能优化以及集群性能调优三个方面展开,结合实际代码示例和配置参数,帮助读者更好地理解和应用Kafka性能优化策略。一、生产者性能优化Kafka生产者的性能直接影响消息发送的效率和系统的吞吐量。以下是一些关键优化策略:1.1批量发送生产者会将消息批量发送到Kafka,减少网络请求次数。以下参数对批量发送
- 耦合与解耦:软件工程中的核心矛盾与破局之道
以恒1
软件工程
耦合与解耦:软件工程中的核心矛盾与破局之道在软件开发领域,耦合与解耦是贯穿始终的核心矛盾。它们如同硬币的两面,既相互对立又紧密依存。本文将从概念解析、类型分类、解耦策略到实际应用,全面剖析这对矛盾体的本质与破局之道。一、耦合的本质:依赖关系的多维透视耦合(Coupling)指软件系统中不同模块、组件或服务之间的相互依赖程度。这种依赖可能表现为数据传递、控制流交互或资源共享。根据耦合强度,可分为七种
- 【K8S】ImagePullBackOff状态问题排查。
执键行天涯
K8skubernetes容器云原生
ImagePullBackOff是在使用Kubernetes(K8s)时经常遇到的一种错误状态,下面为你详细介绍其含义、可能的原因及解决办法。含义当你在K8s集群中创建一个Pod时,Kubelet会尝试从指定的镜像仓库拉取所需的容器镜像。如果拉取镜像失败,Kubelet会进行重试。随着重试次数的增加,重试的间隔时间会逐渐变长,这就是所谓的“指数退避”策略。当Kubelet多次尝试拉取镜像都失败后,
- 一文弄懂Python 变量初始化与内存管理
宇寒风暖
python编程python开发语言笔记学习
在Python中,变量的初始化并不一定会开辟新的内存空间。Python的内存管理机制非常灵活,它会根据变量的值、类型以及Python的内部优化策略来决定是否复用已有的内存空间。1.变量初始化的基本概念在Python中,变量是对象的引用。当你初始化一个变量时,Python会执行以下操作:创建一个对象(如果该对象不存在)。将变量名绑定到该对象。例如:a=10b="hello"a是一个整数对象的引用。b
- BRAM消耗与FIFO的关系:有效利用FPGA资源的策略
kanhao100
HLSfpga开发
BRAM消耗与FIFO的关系:有效利用FPGA资源的策略引言在FPGA设计中,BRAM(BlockRAM)是用于存储数据的重要资源。有效管理和利用BRAM对于实现高性能数字系统至关重要。特别是对于需要频繁读写数据的应用,FIFO(先进先出)缓冲区的使用与BRAM的消耗之间存在着密切的关系。本文将探讨BRAM的消耗、FIFO的特性,以及如何正确利用BRAM以优化设计效率。1.BRAM的基本概念1.1
- YOLOv12优化:图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构 ,结合空间和通道自注意力层来增强网络能力
AI小怪兽
YOLOv12魔术师YOLOtransformer深度学习人工智能python
提出了一种基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构,通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。TBSN遵循扩张BSN的架构原则,并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。如何使用:1)结合C3k2二次创新使用;2)结合A2C2f二次创新使用;亮点包括:1.提出了一种新的基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构;2.引入了知识蒸馏策略来提高计算效率;3.在
- 数智读书笔记系列021《大数据医疗》:探索医疗行业的智能变革
Allen_Lyb
数智读书笔记大数据健康医疗人工智能python
一、书籍介绍《大数据医疗》由徐曼、沈江、余海燕合著,由机械工业出版社出版。徐曼是南开大学商学院副教授,在大数据驱动的智能决策研究领域颇有建树,尤其在大数据驱动的医疗与健康决策方面有着深入研究,曾获天津优秀博士论文、教育部博士研究生新人奖。沈江等作者也在相关学术和实践领域有着丰富的经验和深厚的专业知识。这本书系统且深入地探讨了大数据技术在医疗领域的应用与变革,对推动医疗行业的智能化发展具有重要的理论
- 【存储中间件】Redis核心技术与实战(六):Redis的设计与实现(缓存淘汰算法、过期策略与惰性删除)
道友老李
#Redis核心技术与实战架构师进阶-存储中间件缓存中间件redis
文章目录Redis的设计与实现缓存淘汰算法maxmemoryNoevictionvolatile-lruvolatile-ttlvolatile-randomallkeys-lruallkeys-randomLRU算法近似LRU算法LFU算法为什么Redis要缓存系统时间戳过期策略和惰性删除过期惰性删除lazyfree个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区Redis的设计与实现缓存淘汰
- 智见未来:多大模型协同的数据分析新范式
一ge科研小菜菜
人工智能大数据人工智能大数据
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型(LLM)的快速发展,ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。利用多个LLM的协同能力,可以增强数据分析的多角度解读、减少单一模型的偏差,并优化洞察生成的深度和精准度。本文探讨如何结合多个LLM,在数据分析领域实现更可靠的洞察生成,并提供具体的策略、方法和应用场景。2.主要
- 对于项目管理过程,如何减少项目返工?
在项目管理中,返工是吞噬资源、拖延进度、消磨士气的"隐形杀手"。据统计,软件开发项目中因需求变更导致的返工成本占总成本的30%-50%,而在建筑工程领域,返工率超过10%的项目普遍存在利润率下降风险。减少返工不仅是效率问题,更是项目管理的核心能力体现。本文将从返工根源剖析、全流程防控策略到工具方法落地,系统阐述如何构建"一次做对"的项目管理体系。一、返工的五大病根诊断需求模糊症(占比35%)用户需
- 深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求
gs80140
基础知识科谱deepseek
DeepSeek-R1系列模型涵盖从轻量级到超大规模的多个版本,适用于不同的应用场景。了解各版本在不同量化精度下的显存和内存需求,有助于选择适合自身硬件配置的模型。模型参数与量化精度的关系模型的参数量决定了其基础大小,而量化精度(如FP16、INT8、INT4)则影响每个参数所占用的存储空间。通过降低量化精度,可以显著减少模型的显存和内存占用,但可能会对模型性能产生一定影响。以下是不同量化精度下,
- 二维数组每列排序
TXHNY
C语言习题
一个4×5的整型二维数组,从键盘输入数据,并对该数组的每一列按从小到大的顺序排列后输出。输入格式:输入4行5列的矩阵,每行第一个数前没有空格,每行的每个数之间各有一个空格。输出格式:输出4行5列的矩阵,每行第一个数前没有空格,每个数输出占4列列宽。输入样例:51142123458452175364输出样例:11121523427434485565#includeintmain(void){inta
- 【无标题】
gs80140
AI人工智能
KVCache在自回归生成中的作用及显存优化1.什么是KVCache?在大语言模型(LLM)进行自回归(autoregressive)文本生成时,每次生成新token,都需要基于过去的上下文重新计算self-attention机制中的Key(K)和值(V)。KVCache(键值缓存)是一种优化策略,它缓存先前计算的K/V张量,避免重复计算,从而提高生成速度并降低计算成本。2.KVCache在自回归
- 源代码防泄密和安全上外网的关联
cnsinda_sdc
源码安全源代码加密信息安全网络安全服务器源代码防泄露
在数字化办公的时代,企业员工需要频繁访问互联网以获取信息、进行沟通和协作。然而,互联网的开放性也带来了诸多安全风险,如恶意软件、网络攻击、数据泄露等。SPN沙盒作为一种先进的安全上网解决方案,为企业提供了一种安全、可控的上网方式。一、系统构成与部署(一)管理端管理端是SPN沙盒系统的控制中心,负责对整个沙盒系统进行管理控制。它具备以下功能:系统配置与策略管理:管理员可以通过管理端对SPN沙盒系统进
- leetcode刷题(javaScript)——栈、单调栈相关场景题总结
三月的一天
Leetcode刷题技巧总结javascriptleetcodelinux
在LeetCode刷题中,栈是一个常用的数据结构,可以帮助解决很多问题。以下是一些需要使用栈的方法,以及单调栈的应用场景:栈的使用技巧:栈常用于解决与括号匹配相关的问题,如括号序列的有效性、最长有效括号等。栈也常用于解决逆波兰表达式、表达式求值等与计算相关的问题。栈可以用于解决深度优先搜索(DFS)中的回溯问题,如组合、排列等。栈还可以用于解决某些需要“后进先出”(LIFO)特性的问题,如某些遍历
- synchronized 的特性与机制
坚持拒绝熬夜
java开发语言笔记
目录1.synchronized的特性锁策略(1)既是乐观锁也是悲观锁(2)既是轻量级锁,也是重量级锁(3)轻量级锁基于自旋实现,重量级锁基于挂起等待实现(4)不是读写锁(5)是可重入锁(6)是非公平锁2.synchronized的使用3.synchronized的锁机制偏向锁自旋锁和重量级锁4.synchronized的优化策略1.锁的消除2.锁的粗化1.synchronized的特性(1)既是
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK
AICurator
深度学习python机器学习deeplabv3+语义分割
【DeepLabv3+改进专栏!探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁?本专栏重磅推出:✅独家改进策略:融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块:ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络(ConvNet)构建模块,可在不增加推理时间成本的情况下提升性能。该模块名为多样化分支块(DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样化分支
- 【附JS、Python、C++题解】Leetcode面试150题(7)
moz与京
leetcode整理javascriptpythonc++
一、题目167.两数之和II-输入有序数组给你一个下标从1开始的整数数组numbers,该数组已按非递减顺序排列,请你从数组中找出满足相加之和等于目标数target的两个数。如果设这两个数分别是numbers[index1]和numbers[index2],则1targetIndex(vectornums,inttarget){intlength=nums.size();if(length<2){
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,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。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
qindongliang1922
工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。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。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象