雪云飞星
雪云飞星

SOME/IP协议详解「4.1·经典AutoSAR下的SOME/IP架构」

SOME/IP协议详解「4.1·经典AutoSAR下的SOME/IP架构」

点击返回雪云飞星的SOME/IP协议详解「总目录」

  • SOME/IP协议详解「4.1·经典AutoSAR下的SOME/IP架构」
    • 1 CP的SOME/IP架构概览
    • 2 业务报文通信流
    • 3 服务发现通信和控制流

1 CP的SOME/IP架构概览

在autosar cp框架下，someip业务涉及Rte、SomeIpXf、LdCom、PduR、SoAd、TcpIp、EthIf和Eth几个模块；而服务发现涉及Rte、BswM、Sd、SoAd、TcpIp、EthIf和Eth几个模块

  • 其中SoAd、TcpIp、EthIf和Eth是Eth公用模块，不光someip可以使用其发送报文，DoIp、Xcp等需要走Eth发包的都需要这4个模块。SoAd主要作用是将上层模块中的Pdu和Eth概念中的Socket做转换，对上做了一层封装和隔离，上层只需要接触Pdu概念即可；TcpIp主要就是针对Tcp/Udp和Ip层进行封包/解包的过程；

你可能感兴趣的:(SOME/IP协议详解,someip,网络,流程,通信流程,服务发现流程)

  • 量化交易中用到的回测评估指标（策略收益、基准收益、Alpha比率、Beta比率、夏普比率、索提诺比率）详解 林不更新 量化交易python
    前言近日在做A股的过程中接触到了量化交易。通过一个月时间的了解发现并非全自动印钞机，也有可能有全自动接盘侠的潜质。故现阶段以学习量化交易的知识为主，多学多问总是没错的嘛~现阶段使用Python爬取交易数据来验证自己的一些选股逻辑，笔者目前去一家民营的券商开户后，券商赠送了Ptrade作为量化软件供客户使用，可回测可交易（后续详细讲解记录该软件的使用过程）。目前是作为辅助选股使用，开启自动交易为时尚
  • 2025最新QwQ-32B模型使用教程：从部署到实战，手把手教你玩转AI推理模型（附保姆级指南） emmm形成中 AI科技前沿人工智能
    2025最新QwQ-32B模型使用教程：从部署到实战，手把手教你玩转AI推理模型（附保姆级指南）目录QwQ-32B模型简介与核心优势本地部署教程：从环境配置到模型运行实战案例：数学、编程与逻辑推理能力测试高级功能：Agent能力与FunctionCall详解常见问题与解决方案资源推荐与学习路径一、QwQ-32B模型简介与核心优势1.1模型简介QwQ-32B是阿里巴巴推出的最新推理模型，仅用320亿
  • python读取多张图片文字为表格_python批量给图片加图文水印+读取excel weixin_39612220
    在python3.7环境实现给图片添加图片水印以及文字水印。另附python读取excel单元格内容。利用本程序修改后可以实现，给商品sku图片批量添加水印的功能。excel操作仅测试了读取单元格内容的代码。#fromPILimportImagefromPILimportImage,ImageDraw,ImageFont##pipinstallpillow##importdatetimeimpor
  • python开发环境spyder_Spyder：科学的Python 开发环境IDE 黑脸V
    Somesourcefilesandiconsmaybeunderotherauthorship/licenses;seeNOTICE.txt.Projectstatus
  • Vue.js 基础入门：从零开始构建你的第一个 Vue 应用 vvilkim vuevue.js前端javascript
    Vue.js是一个轻量级、易上手的渐进式JavaScript框架，广泛用于构建现代化的用户界面。无论你是前端新手还是有一定经验的开发者，Vue.js都能帮助你快速构建高效、可维护的Web应用。本文将带你从零开始学习Vue.js的基础知识，并完成一个简单的Vue应用。1.什么是Vue.js？Vue.js是一个用于构建用户界面的渐进式框架。它的核心库专注于视图层，易于与其他库或现有项目集成。Vue的主
  • DeepSeek开源周：面向大模型训练的三个工具包 花生糖@ AIGC学习资料库DeepSeek实用集DualPipeEPLBProfile-dataDeepseek
    在2025年的开源周中，DeepSeek推出了一系列旨在优化大规模模型训练效率的工具。这些工具包括DualPipe、EPLB以及Profile-data，它们分别从不同的角度解决了万亿参数模型训练中的算力瓶颈问题，为行业带来了前所未有的加速和效率提升。DualPipe：双向流水线架构的创新DualPipe通过其首创的双向流水线架构，极大地提高了计算与通信的重叠率至92%，相比NVIDIAMegat
  • java使用SXSSFWorkbook生成具有图片与文字的Excel表格 「已注销」 apachejavapoiexcel
    在这里是一个Maven工程，在pom.xml中引入poi依赖org.apache.poipoi3.9org.apache.poipoi-ooxml3.9例子中的情景是从数据库查出了许多记录，记录的是地理信息。记录有几个字段记录的图片保存的绝对路径。根据这些字段的内容生成图片。例如picOneAddr。记录分为不同的类型，比如楼房，桥梁等。将每种类型生成一个sheet进行分开保存。具体导出表格的一个
  • Simple Baselines for Image Restoration Adagrad paper深度学习
    Abstract.尽管近年来在图像恢复领域取得了长足的进步，但SOTA方法的系统复杂性也在不断增加，这可能会阻碍对方法的分析和比较。在本文中，我们提出了一个简单的基线，超过了SOTA方法，是计算效率。为了进一步简化基线，我们揭示了非线性激活函数，如Sigmoid、ReLU、GELU、Softmax等是不必要的:它们可以用乘法替换或删除。因此，我们从基线推导出一个非线性激活自由网络，即NAFNet。
  • 云原生服务网格：微服务通信的智能中 桂月二二 云原生微服务架构
    引言：微服务通信的范式迁移Istio日均管理3000亿服务请求，LinkedIn通过服务网格降低40%网络延迟。阿里巴巴双十一流量洪峰时，MOSN支撑百万级TPS跨集群通信。GoogleAnthos实现跨云服务治理统一，Envoy代理处理Cilium的eBPF加速提升70%吞吐。CNCF调查显示78%企业采用服务网格，华为云ASM支持万级服务自动拓扑发现，AWSAppMesh延迟优化至亚毫秒级。一
  • 机器学习模型-从线性回归到神经网络 Earth explosion 机器学习线性回归神经网络
    在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中，我们将探索几种基础的机器学习模型，并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=
  • 神经网络探秘：原理、架构与实战案例 二川bro 智能AI神经网络人工智能深度学习
    神经网络探秘：原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc在人工智能的浪潮中，神经网络作为核心驱动力之一，正引领着技术革新与产业变革。本文旨在深入剖析神经网络的原理、常见架构，并通过一个实际的代码案例，带领读者亲手实践神经网络的构建与训练过程。无论你是机器学习初学者，还
  • 【鸿蒙开发】MongoDB入门 牧歌悠悠 开发数据库mongodb数据库
    https://www.mongodb.com/try/download/community下载MongoDB:varmongoose=require("mongoose");//localhost域名，代表本机//127.0.0.1ip,代码本机mongoose.connect("mongodb://localhost:27017/jiaju").then(()=>{console.log("数
  • 搞懂 Manus 技术原理，用开源的 Proxy Lite 你也可以构建自己的智能助理 程序猿李巡天 人工智能neo4j知识图谱机器人学习
    Manus的技术并没有多么高大上，技术原理主要基于其创新的“多代理架构”（MultipleAgentArchitecture），这一架构通过将复杂任务分解为规划、执行和验证三个阶段，并由多个独立的AI代理协同完成，从而实现高效、可靠的任务处理。多代理架构：Manus的核心技术是其多代理架构，该架构模仿人类的“Plan-Do-Check-Act”（计划-执行-检查-行动）工作流程。具体来说，任务被拆
  • 自动化流程的新星：Automatisch - 开源Zapier替代方案 解然嫚Keegan
    自动化流程的新星：Automatisch-开源Zapier替代方案去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在日益数字化的商业世界中，高效的工作流程自动化是关键。Automatisch，一个强大的开放式业务自动化工具，应运而生，它允许您轻松地将Twitter、Slack等不同服务连接在一起，以实现您的业务流程自动化。项目介绍Automatisch不仅简单易用，而且无需编程知识
  • Hoarder：快速高效的数字取证与事件响应工具 裴若音Nola
    Hoarder：快速高效的数字取证与事件响应工具HoarderThisscriptismadetocollectthemostvaliableartifactsforforeniscsorincidentreponseinvestigationratherthanimagingthewholehardrive.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hoa/Hoar
  • OmniParser omnitool 使用体验和使用中踩过的坑 yiheng2000 docker人工智能
    我来帮你重新组织这篇技术体验文章，让它更有结构性和可读性。OmniParser与OmniTool实践体验总结前言最近我尝试了Microsoft开源的OmniParser和OmniTool这两个工具，这里记录一下使用体验和踩坑经历。作为一名开发者，我觉得这套工具组合挺有意思的，特别是在AI控制计算机这个领域。工具介绍OmniParserOmniParser是一个图像识别工具，主要功能是：自动识别图片
  • 如何实现动态IP代理？动态IP代理技术原理解析 蓝色小坏爷 网络linux数据库
    在当今的互联网环境中，动态IP代理是数据采集、匿名浏览、广告验证、自动化测试等应用场景中不可或缺的技术之一。相比于固定IP代理，动态IP代理能够不断更换IP地址，避免封锁，提高访问成功率。那么，如何实现动态IP代理？它的技术原理是什么？本文将详细解析动态IP代理的工作机制，并介绍如何高效使用这一技术。1.什么是动态IP代理？动态IP代理（RotatingProxy）是指代理服务器会在一定时间间隔（
  • 微软的OmniParser简介 RA AI衍生者训练营 java数据库人工智能ai开发语言
    介绍AI代理可以通过一系列思维过程分解高度模糊的问题，类似于人类的推理，从而处理这些问题。这些代理可以使用各种工具（包括程序、API、网络搜索等）来执行任务并寻找解决方案。该图说明了组成AIAgent的各种组件，包括其网页浏览功能以及导出手机屏幕、桌面视图和网页浏览器的功能。限制AI代理主要依靠基于API的方法来访问数据和其他资源。为了使AI代理实现更高水平的自主性，引入更多模式至关重要。最近，人
  • iOS widget小组件-Today Extension wahkim iOS开发iOS应用扩展objective-cios
    TodayExtension前言样图创建布局TodayViewControler`NCWidgetProviding`协议数据共享交互方式引用CocoaPods管理的第三方库例子源码其他参考前言前段时间采用WidgetKit、SwiftUI写了哥支持iOS14及以上的小组件，那么iOS14以下无法支持，Xcode的版本也是在12.2的版本，没办法创建TodayExtension,怎么办呢？重新下了
  • 三级等保的技术要求和管理制度要求，从零基础到精通，收藏这篇就够了！ 慕烟疏雨 网络网络安全web安全程序员计算机编程
    技术要求，包括物理、网络、主机、应用、数据5个方面；一、物理安全部分；1、机房应区域划分至少分为主机房和监控区两个部分；2、机房应配备电子门禁系统、防盗报警系统、监控系统；3、机房不应该有窗户，应配备专用的气体灭火、备用发；二、网络安全部分；1、应绘制与当前运行情况相符合的拓扑图；2、交换机、防火墙等设备配置应符合要求，例如应进行Vlan划分并各Vlan逻辑隔离，应配置Qos流量控制策略，应配备访
  • Python自动化识别与删除Excel表格空白行和列 Eiceblue PythonXLSpython自动化excel开发语言
    在处理Excel数据时，经常会遇到含有空白行和空白列的情况。这些空白区域不仅占用表格显示空间，还可能导致数据分析时出现偏差，影响数据处理的效率与结果的准确性，如空白行可能干扰数据聚合操作，导致统计计数不准确；空白列则可能误导数据解析逻辑，影响后续的数据分析流程。因此，删除Excel表格中的空白行和空白列也是数据预处理中的一项基础任务。本文将介绍如何利用Python来自动化识别并删除Excel文件中
  • 用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践 青橘MATLAB学习 深度学习网络设计人工智能深度学习物理信息神经网络强化学习
    摘要本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）在解决实际优化问题中的创新应用。通过将物理定律与神经网络深度融合，PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。实验表明，PINN相比传统数值方法及强化学习（RL）/遗传算法（GA），在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词：物理信息神经网络；优化任务；深度学习；强化学习；航天器轨道一、
  • 如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析 AI-AIGC-7744423 目标跟踪人工智能计算机视觉
    YOLOv8增加P2层通过牺牲部分计算效率换取了小目标检测性能的显著提升，尤其适用于高分辨率、小目标密集的场景。开发者需根据具体任务需求，在精度与速度之间进行合理权衡，并通过模型轻量化技术优化部署效果。更多技术细节可参考微软等机构的开源实现136。YOLOv8增加P2层的性能变化解析一、性能提升方向小目标检测精度显著提高原理：P2层对应更高分辨率的浅层特征图（如1/4下采样），能捕捉更细粒度的纹理
  • OmniParser技术分析（一） _深海凉_ 深度学习自动化目标检测ui
    1.引言通过上篇文章介绍OmniParser:下一代纯视觉UI自动化测试先驱相信大家已经对OmniParser有初步了解，接下来详细介绍下OmniParser使用了哪些技术模型实现了对UI纯视觉的检测和理解。2.整体方案通过阅读OmniParser提供的运行Demo代码知道，其实整个UI纯视觉检测主要分为2部分，涉及3个环节分别是：图片OCR、图片icon检测、图片元素理解，分别使用的模型为：环节
  • 初识开源云原生数仓Databend 开源项目精选 云原生
    Databend是一款开源的数据仓库产品，主要定位于OLAP场景，采用云原生架构理念（可对比snowflake），有非常好的扩展性、同时具备低成本、高性能的优势，兼容MySQL协议。Stars数8,245Forks数765主要特点针对对象存储平台进行优化的云原生架构。符合SQL:2011标准，支持复杂查询和数据版本回溯（时间旅行）功能。与流行的商业智能（BI）、提取、转换和加载（ETL）以及数据科
  • Scira：极简AI驱动搜索引擎 开源项目精选 人工智能
    Scira（原名MiniPerplx）是一款极简的AI驱动搜索引擎，可帮助您在互联网上查找信息。它由VercelAISDK提供支持，并可使用Grok2.0等模型进行搜索。Stars数7,186Forks数845主要特点AI驱动的智能搜索：借助Anthropic的模型，快速获取问题的答案，让搜索变得更加智能化。网页搜索：使用Tavily的API来进行高效的网页搜索，无需额外的插件即可快速得到网页内容
  • 面试基础---微服务架构深度解析：服务拆分、数据一致性与服务调用 WeiLai1112 后端架构面试微服务职场和发展java后端分布式
    微服务架构深度解析：服务拆分、数据一致性与服务调用引言：从抖音日活7亿看微服务架构的重要性在2023年，抖音日活用户突破7亿，其核心系统通过微服务架构实现了高并发、高可用的业务支撑。本文将深入探讨微服务架构的设计与实现，结合工业级实践与源码解析，揭示高并发场景下的微服务之道。一、微服务拆分原则1.1拆分策略业务能力：按业务领域划分数据边界：确保数据独立性团队结构：匹配团队职责1.2拆分流程单体应用
  • Google Chrome 60版本的全新特性与优势 xinwuji312
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Chrome60是GoogleChrome浏览器的一个重大更新，它在2017年推出，为用户和开发者提供了多项改进。新版浏览器通过升级V8JavaScript引擎，增强WebAssembly支持，改进CSSGrid布局，更新ServiceWorker，增强安全性，改进开发者工具，增加新的WebAPI，优化性能，增强隐私控制以及支持64位架构，从而提升浏览体验和开
  • Linux学习(十五)(故障排除(ICMP,Ping,Traceroute,网络统计,数据包分析)) solomonzw linux学习网络
    故障排除是任何Linux用户或管理员的基本技能。这涉及识别和解决Linux系统中的问题。这些问题的范围包括常见的系统错误、硬件或软件问题、网络连接问题以及系统资源的管理。Linux中的故障排除过程通常涉及使用命令行工具、检查系统和应用程序日志文件、了解系统进程，有时还涉及深入研究Linux内核。有效故障排除的关键是了解Linux的工作原理并熟悉常见的命令行工具。此外，能够解释错误消息、使用Linu
  • 推荐一款好用的智能工单系统，有哪些智能化应用场景 运维人工智能
    AI在ITSM的应用已经成为it服务管理的必然趋势，其中智能工单不仅能够帮助企业快速响应和处理各类IT问题，还能优化服务流程，降低运营成本。今天，我们就来探讨一下智能工单系统有哪些典型应用场景？以目前市场上一款备受好评的智能工单SaaS产品——轻帆云为例，看看它是如何在这些场景中发挥作用的。智能工单场景一：事件管理，桌面运维服务的得力助手企业日常运营中，桌面运维服务是最常见也最需要效率的一环。员工
  • 戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7戴尔改装系统win8
    戴尔win8 系统改装win7 系统详述 第一步：使用U盘制作虚拟光驱：         1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。         2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
  • BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
    BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。 既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
  • MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
    一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。 在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。 在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
  • 发送邮件 不懂事的小屁孩 send email
    import org.apache.commons.mail.EmailAttachment; import org.apache.commons.mail.EmailException; import org.apache.commons.mail.HtmlEmail; import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
  • 动画合集 换个号韩国红果果 htmlcss
    动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition  制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
  • 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入 蓝儿唯美 sql注入
    NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。 信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
  • java笔记2 a-john java
    类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性：       4.1设置
  • [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx” aijuans 学习Android遇到的错误
            最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。 昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。 我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
  • 自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java转换繁体filter简体
              今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。          实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。          
  • android意图和意图监听器技术 百合不是茶 android显示意图隐式意图意图监听器
    Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递   显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。   隐式意图;不指明调用的名称,根据设
  • spring3中新增的@value注解 bijian1013 javaspring@Value
            在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入：  <beans xmlns="http://www.springframework.
  • Jboss启用CXF日志 sunjing logjbossCXF
    1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：     <system-properties>        <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
  • 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
      编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包       Firebugs3.0.0   http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
  • struts2验证框架的使用和扩展 白糖_ 框架xmlbeanstruts正则表达式
    struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。 本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
  • 记录-感悟 braveCS 感悟
    再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。   2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
  • 编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美 数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
  • 读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交struts2的token验证
    1、重复提交 2、struts2的token验证 3、用response返回xml时的注意 1、重复提交 (1)应用场景 (1-1)点击提交按钮两次。 (1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。 (1-3)刷新页面 (1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。 (1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。 (2)解决方法 (2-1)禁掉提交按钮 (2-2)
  • [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
         二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验   至今给我们大家留下很多迷团.....      关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了      在这里,我的意思是,现在
  • easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracleORA-12154
    用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/pwd@192.168.0.5:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
  • 简单排序:归并排序 dieslrae 归并排序
    public void mergeSort(int[] array){ int temp = array.length/2; if(temp == 0){ return; } int[] a = new int[temp]; int
  • C语言中字符串的\0和空格 dcj3sjt126com c
       \0 为字符串结束符，比如说：                       abcd (空格)cdefg； 存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
  • 解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
    用法： 有两种方式启用本镜像服务： 1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1” 2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2” 为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
  • 高效可伸缩的结果缓存 shuizhaosi888 高效可伸缩的结果缓存
    /** * 要执行的算法，返回结果v */ public interface Computable<A, V> { public V comput(final A arg); }   /** * 用于缓存数据 */ public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
  • 三点定位的算法 haoningabc c算法
    三点定位， 已知a,b,c三个顶点的x,y坐标 和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标 原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求 但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果， 所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
  • epoll使用详解 jimmee clinux服务端编程epoll
    epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
  • Hibernate对Enum的映射的基本使用方法 linzx0212 enumHibernate
      枚举   /** * 性别枚举 */ public enum Gender { MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2); private Gender(int i) { this.i = i; } private int i; public int getI
  • 第10章 高级事件（下） onestopweb 事件
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • 孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
    始计第一 孙子曰： 兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。 故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五 曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑 、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法 者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校 之以计，而索其情，曰
  • MySQL双向复制 tomcat_oracle mysql
    本文包括: 主机配置 从机配置 建立主-从复制 建立双向复制   背景 按照以下简单的步骤: 参考一下： 在机器A配置主机(192.168.1.30) 在机器B配置从机(192.168.1.29) 我们可以使用下面的步骤来实现这一点   步骤1：机器A设置主机 在主机中打开配置文件 ,
  • zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
    题目链接：zoj 3822 Domination 题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。 解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他