- 嵌入式面试真题——上半部与下半部
70000cc
嵌入式面试真题面试单片机linuxc语言嵌入式硬件
软中断运行在中断上下文,它是静态分配的,内核编译时就已经确定,不能动态注册或删除。这限制了它们的灵活性,但提高了性能。软中断可以在多个CPU上并行运行,包括同一种类型的软中断,所以需要处理好同步问题,比如使用自旋锁。不过,软中断的代码必须是可以重入的,这增加了实现的复杂性。常见的应用例子是网络和块设备的数据处理。Tasklet也是在中断上下文中运行,它是在软中断的基础上构建的。比如,tasklet
- 解决Windows平台下 Visual Studio 中文显示乱码问题
人生三渡
VisualStudiovisualstudio代码规范预编码
目录常用编码格式介绍中文乱码的原因中文乱码的解决方式下载VisualStudio的扩展插件验证是否乱码问题是否解决常用编码格式介绍我们一般常用的就以下几种编码格式:GBK,UTF-8以及Unicode等。GBK:是一种汉字编码规范,它扩展了GB2312编码标准,增加了更多的汉字和符号。GBK详解UTF-8:是针对Unicode的一种可变长度字符编码。它可以用来表示Unicode标准中的任何字符,而
- Manus开源平替-开源通用智能体
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原文链接:https://i68.ltd/notes/posts/250306-opensource-agi-agent/OWL-比Manus还强的全能开源AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation,现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓
- 一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系
平凡而伟大.
编程语言人工智能架构设计pytorch人工智能python
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU(图形处理单元)进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具,使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解:1.CUDA与GPU:GPU:是一种专门用于
- 利用A、G、DL、P策略来管理网络资源访问权限
lyuharvey
问题描述:如现在某个企业是通过域来管理的。在域中,有三台打印机,其中,销售部门只能够访问打印机A;管理部门只能够使用打印机B;财务部门可以访问打印机C,当打印机C不能够使用时,则可以使用打印机B。在域中,还有三个共享文件夹,其中文件夹甲是销售部门专用文件夹,只有销售员工以及销售总监与财务总监可以访问;文件夹乙是财务专用文件夹,只有财务部门以及财务总监帐户可以访问;文件夹丙是一个公共文件夹,任何部门
- 物联网(IoT)架构中,平台层的应用与技术
小赖同学啊
智能硬件物联网架构
在物联网(IoT)架构中,平台层是连接物理设备(感知层)和应用服务(应用层)的核心部分。它负责数据的采集、处理、存储、分析以及设备管理等功能,是物联网系统的“大脑”。以下是平台层的主要功能及其技术实现手段:平台层的主要功能设备管理:功能:管理物联网设备的注册、配置、监控、维护和故障诊断。技术手段:设备注册与认证:使用MQTT、CoAP等协议实现设备接入,结合OAuth、X.509证书等技术进行设备
- 机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
湫怿
机器学习gpt人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- Spring Boot应用首次请求性能优化实战:从数据库连接池到JVM调优
一休哥助手
javaspringboot性能优化数据库
目录问题现象与背景分析性能瓶颈定位方法论数据库连接池深度优化SpringBean生命周期调优JVM层性能预热策略全链路监控体系建设生产环境验证方案总结与扩展思考1.问题现象与背景分析1.1典型问题场景在某互联网金融项目的SpringBoot应用上线后,运维团队发现一个关键现象:应用重启后首次访问提现接口耗时约1300ms后续请求稳定在200ms以内每日凌晨服务重启后,首笔交易超时率高达30%1.2
- 深入解析 React Diff 算法:原理、优化与实践
赵大仁
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深入解析ReactDiff算法:原理、优化与实践1.引言React作为前端领域的标杆框架,采用虚拟DOM(VirtualDOM)来提升UI更新性能。React的Diff算法(Reconciliation)是虚拟DOM运行机制的核心,它决定了如何高效地对比新旧DOM并执行最少的操作来更新UI。本篇文章将深入探讨ReactDiff算法的原理、优化策略,并通过生动的示例解析其工作方式,让你能够更直观地理
- Java基础编程 找素数
是盈盈啊
笔记
说明:除了1和它本身以外,不能被其他正整数整除,就叫素数。方法是否需要接收数据进行处理?需要接收101以及200,以便找该区间中的素数。方法是否需要返回数据?需要返回找到的素数个数。方法内部的实现逻辑:使用for循环来产生如101到200之间的每个数;每拿到一个数,判断该数是否是素数;判断规则是:从2开始遍历到该数的一半的数据,看是否有数据可以整除它,有则不是素数,没有则是素数;根据判
- 前端面试题---vue项目打包时, 内存不足了怎么办 为什么会出现这样的情况
*星之卡比*
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Vue项目打包时如果出现内存不足(OOM,OutofMemory)简称就是OOM,通常是因为项目代码量较大、依赖过多、打包时Webpack需要处理的文件过多,导致Node.js运行时超出了默认的内存限制。一、为什么会出现内存不足?项目过大:项目代码文件过多,Webpack需要处理的内容太多。第三方库过多:node_modules体积过大,依赖库多且未进行优化。SourceMap过大:默认produ
- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
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梯度下降(GradientDescent)是机器学习中一种常用的优化算法,用于最小化损失函数(LossFunction)。通过迭代调整模型参数,梯度下降帮助模型逐步逼近最优解,从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度(即导数)来指导参数的更新方向。具体来说:梯度:梯度是损失函数对模型参数的偏导数,表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降:通过沿着梯度的反方向(即损失函
- MVVM架构在Android中的DataBinding实现案例
朱佳顺
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本实例展示了如何利用Google官方DataBinding库在Android应用中实现MVVM架构模式。通过DataBinding库,开发者能够简洁地将数据绑定到UI元素,从而提高代码的可读性和可维护性。实例中包括了MVVM架构的核心概念,以及如何使用表达式语言、Observable对象、BindingAdapter、Layout文件和DataBindingU
- 软件2.0的无服务器计算架构
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《软件2.0的无服务器计算架构》关键词无服务器计算软件架构软件2.0事件驱动函数编程微服务云原生摘要本文深入探讨了软件2.0时代的无服务器计算架构。首先,我们回顾了无服务器计算的兴起背景,与传统服务器计算的区别,以及其设计理念。接着,介绍了主流的无服务器平台,并探讨了无服务器计算在软件2.0中的应用。随后,我们详细阐述了无服务器计算的核心技术,包括事件驱动架构、编写无服务器函数、无服务器数据库和无
- 深入解析 React 最新特性:革新、应用与最佳实践
赵大仁
前端ReactNativereact.js前端前端框架
深入解析React最新特性:革新、应用与最佳实践1.引言React作为前端开发的核心技术之一,近年来不断推出新的API和优化机制,从ConcurrentRendering(并发模式)到ServerComponents(服务器组件),都在不断提升开发体验和应用性能。本文将深入解析React最新特性,包括React18并发模式、useTransition、useDeferredValue、ReactS
- 老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常
一臻数据
大数据Doris大数据数据分析数据库
老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常探索Doris与Hudi的完美融合智能查询优化华丽转身-不止于快的进化Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"大数据江湖中流传着这样一个传说:有一位数据科学家,整日为查询性能发愁,夜夜加班优化SQL。直到有一天,他发现了Doris与Hudi的"天作之合",顿时开启了"飞毛腿"模式——查询速度快得连老板都不敢相信!如今,这个传说
- CIR-DFENet:结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别
是Dream呀
神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和求职工作的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
- MySQL数据库备份与恢复
Kboy01
SQL数据库mysql程序人生
好的,我现在需要处理用户关于MySQL数据库备份和恢复的问题。首先,我要仔细阅读提供的搜索结果,从中提取有用的信息,并按照要求引用相应的网页编号。用户的问题是关于MySQL数据库的备份和恢复,我需要确保答案涵盖备份方法、恢复步骤以及最佳实践。根据提供的搜索结果,网页[1]、[2]、[3]、[4]、[5]、[7]、[8]、[9]、[10]都提到了相关内容,而网页[6]虽然涉及远程备份,但内容可能不够
- TiDB删除大量数据需要注意什么
大0马浓
mysql数据库tidb
在TiDB中删除大量数据时,需谨慎处理以避免性能下降、事务冲突或存储空间未及时释放等问题。以下是关键注意事项和优化建议:---1.避免大事务-问题:直接执行`DELETEFROMtable`会导致超大事务,可能触发TiDB事务限制(默认单事务限制为`txn-total-size-limit=100MB`),导致失败或性能问题。-解决方案:-分批次删除:使用`LIMIT`和循环分批删除,控制每批数据
- 使用 Doris 和 Iceberg
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 使用 Doris 和 LakeSoul
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 后端Web开发框架(Java)
测试人子期
软件测试测试开发java前端spring
SpringBoot是由Pivotal团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。讲的通俗一点就是SpringBoot并不是一个新的框架,它只是整合和默认实现了很多框架的配置方式。通过SpringBoot,可以轻松地创建独立的、基于生产级别的基于Spring的应用程序。为什么使用Spri
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 大型网站架构技术一览与Web开发技术发展历程
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文章目录大型网站架构技术一览1.前端架构2.应用层架构3.服务层架构4.存储层架构5.后台架构6.数据采集与监控7.安全架构8.数据中心机房架构Web开发技术发展历程一、静态HTML阶段二、CGI脚本模式阶段三、服务器页面模式阶段大型网站架构技术一览1.前端架构浏览器访问优化:压缩静态资源、减少HTTP请求。CDN加速:将静态资源分发至边缘节点,降低网络延迟。反向代理:缓存热点内容,提供负载均衡与
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》(4)
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瞬时响应:网站的高性能架构章节要点本章聚焦于如何通过系统性优化实现网站快速响应,从多层级、多维度剖析了高性能架构的核心策略。1.高性能架构的优化层级(1)前端性能优化目标:减少用户端请求延迟,提升页面加载速度。核心策略:减少HTTP请求:合并CSS/JS文件、使用CSSSprites(雪碧图)。压缩资源:Gzip压缩文本文件(HTML/CSS/JS)、图片优化(WebP格式)。CDN加速:静态资源
- FastAPI教程——并发async/await
雾重烟秋
大语言模型实战fastapi
本文参考FastAPI教程https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial并发async/await有关路径操作函数的asyncdef语法以及异步代码、并发和并行的一些背景知识。通过asyncdef声明你的路径操作函数:@app.get('/')asyncdefread_results():results=awaitsome_library()returnresul
- 数字孪生对于新基建的价值浅析,算是抛砖引玉。
大牛工控设计师
人工智能信息可视化前端
数字孪生(DigitalTwin)作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术,在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色,其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。一、核心价值:虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体(如工厂、城市、电网)的运行数据,构建高精度虚拟模型,实现**“所见即所控”**的透明化管理。模拟预测与优化利用AI和大数据分析
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能实时音视频通信应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,实时音视频通信是一个极具挑战性和实用价值的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的实时音视频通信应用,涵盖从基础概念到高级优化的完整流程。我们将通过一个实际的案例——实时视频会议应用,来展示如何在HarmonyNext平台上实现高效的音视频通信。1.项目概述1.1目标开
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中,分布式任务调度是一个复杂且关键的技术领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的分布式任务调度系统,涵盖从基础概念到高级优化的完整流程。我们将通过一个实际的案例——分布式计算任务调度系统,来展示如何在HarmonyNext平台上实现高效的任务调度。1.项目概述1.1目标开发
- 2024前端Webpack面试题
司宁
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1、谈谈你对Webpack的理解Webpack是一个模块打包工具,可以使用它管理项目中的模块依赖,并编译输出模块所需的静态文件。它可以很好地管理、打包开发中所用到的HTML,CSS,JavaScript和静态文件(图片,字体)等,让开发更高效。对于不同类型的依赖,Webpack有对应的模块加载器,而且会分析模块间的依赖关系,最后合并生成优化的静态资源。2、Webpack的基本功能代码转换:Type
- 《Windows API开发》:(一)Windows编程概述
下雪就该搓雪球
一些小玩意windows
(一)Windows编程概述1、WindowsAPI简介2、Windows应用程序开发入门2.1、第一个实例程序3、WindowsAPI概要3.1、Windows数据类型3.2、WindowsAPI的功能分类4、WindowsAPI核心DLL5、Unicode和多字节5.1、字符串类型与其初始化5.2、W版本和A版本的API5.3、Unicode和ASCII的转换6、Windows程序设计规范的建
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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