Alevel-course
Alevel-course

A-LEVEL PHYSICS 真题实战演练

A-LEVEL PHYSICS 真题实战演练_第1张图片

例题

A-LEVEL PHYSICS 真题实战演练_第2张图片

答案及详解

首先根据couple力偶的定义，两个方向相反，大小相等，且不作用在一条直线上，这样的两个力称之为力偶，图中的两个F就是一对力偶。

力偶所引起的转动的力矩也称之为torque扭矩。扭矩是一种特殊的力矩，等于力和力臂的乘积。在题目中，这对力偶会使物体转动起来，而转动的支点pivot就是两个F连线的中点。所以上面的力F所产生的力矩为F*s/2, 下面的力F所产生的力矩也为F*s/2，且两个力矩方向相同，所以加起来就是总的torque，Fs。这也是扭矩torque的公式，T=Fs，扭矩等于力乘以一对力偶间的垂直距离。

有些同学可能会误选成A，这是没有理解好力臂的概念。力臂是指支点到这个力所在直线的垂直距离；有些同学可能误选成D，这是没有理解好torque公式的推导过程，搞不清支点所在造成的。

综上所述，扭矩等于力乘以两个力之间的垂直距离，Fs，选择B.

你的正确率怎么样呢？下面我们为大家准备了一道同类型的题目，请大家一起来试试解答！

你的演练

A-LEVEL PHYSICS 真题实战演练_第3张图片

你可能感兴趣的:(A-Level,学习)

  • C#串口通信的5大绝招：从菜鸟到大神的通关秘籍！ 墨瑾轩 一起学学C#【十】c#网络开发语言
    关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣你的串口是“快递员”还是“快递刺客”？嘿，C#开发者！今天咱们要破解一个超硬核的谜题——“如何让串口通信像‘超级快递员’一样精准无误，让乱码像‘纸片人’一样秒躺”！有没有遇到过这样的“惊魂现场”：发送数据像“发往火星”一样石沉大海？接收数据像“天书”一样全是乱
  • 机器学习5——非参数估计 平和男人杨争争 山东大学机器学习期末复习机器学习概率论算法
    非参数估计在参数估计中我们已经提到，想要估计后验概率P(ωi∣x)=p(x∣ωi)p(ωi)p(x)P\left(\omega_i\midx\right)=\frac{p\left(x\mid\omega_i\right)p\left(\omega_i\right)}{p(x)}P(ωi∣x)=p(x)p(x∣ωi)p(ωi)，就需要估计类条件概率p(x∣ωi)p\left(x\mid\omega
  • 机器学习4——参数估计之贝叶斯估计 平和男人杨争争 山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能
    贝叶斯估计问题建模：后验概率公式：P(ωi∣x,D)=P(x∣ωi,Di)P(ωi)∑j=1cP(x∣ωj,Dj)P(ωj)P\left(\omega_i\mid\mathbf{x},\mathcal{D}\right)=\frac{P\left(\mathbf{x}\mid\omega_i,\mathcal{D}_i\right)P\left(\omega_i\right)}{\sum_{j=1
  • 强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】 行云流水AI笔记 开源人工智能
    根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
  • 深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发 AIGC应用创新大全 AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
    深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发关键词：嵌入模型（EmbeddingModel）、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要：本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理，结合Python代码实战（BERT/CLIP模型）演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量，并通过“智能客服问答”“
  • 【stm32】标准库学习——USART串口 许白掰 【stm32】标准库学习单片机stm32嵌入式硬件学习
    目录一、USART串口1.串口参数及时序2.USART简介3.配置USART基本结构4.初始化模板(1)接收一个数据(2)发送一个数据一、USART串口1.串口参数及时序波特率:串口通信的速率起始位:标志一个数据帧的开始，固定为低电平数据位:数据帧的有效载荷，1为高电平，0为低电平，低位先行校验位:用于数据验证，根据数据位计算得来停止位:用于数据帧间隔，固定为高电平本节展示串口收发的功能，通常使用
  • 机器学习3——参数估计之极大似然估计 平和男人杨争争 山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能算法
    参数估计问题背景：P(ωi∣x)=p(x∣ωi)P(ωi)p(x)p(x)=∑j=1cp(x∣ωj)P(ωj)\begin{aligned}&P\left(\omega_i\mid\mathbf{x}\right)=\frac{p\left(\mathbf{x}\mid\omega_i\right)P\left(\omega_i\right)}{p(\mathbf{x})}\\&p(\mathbf
  • 我的创作纪念日 BoAiB 其他
    机缘起初，只是因为这个平台学习知识很方便，慢慢的有了记录自己“成长”的想法，也很想一直坚持下去。收获获得了100+粉丝的关注获得了6000+正向的反馈，如赞、评论、阅读量等关注了许多榜样大神学习习惯也变得更好了，会很认真仔细的记录自己的收获，也很开心能被大家认可我的分享日常创作已经是我生活的一部分了一边学习，一边实践，一边记录以前总觉得，做笔记太浪费时间了，总觉得实践才是硬道理，现在想想，真是愚昧
  • 大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
    【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
  • 【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法原理及流程 F_D_Z 机器学习方法数理算法学习机器学习k近邻算法k-近邻算法
    【k近邻】K-NearestNeighbors算法原理及流程【k近邻】K-NearestNeighbors算法距离度量选择与数据维度归一化【k近邻】K-NearestNeighbors算法k值的选择【k近邻】Kd树的构造与最近邻搜索算法【k近邻】Kd树构造与最近邻搜索示例k近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种常用的监督学习算法，可以用于分类和回归问题。在OpenCV中
  • 【iOS越狱开发】iOS越狱步骤1之环境搭建 JR_Wang2491 MAC移动苹果iosiosiphoneipad
    这段时间都是研究iOS越狱事情，如今我会一点一点的把自己学到的遇到的问题会陆续编写出来，让大家一起讨论，也让做逆向的朋友有个交流平台机会，废话不多说！！一、学习条件至少1~2年iOS开发经验基本UI界面操作多线程网络基本操作数据储存基本操作一台苹果手机，建议至少iPhone5S（因为从5S开始支持arm64架构）或者至少是iPadAir、iPadmini2等支持arm64架构的设备系统至少iOS8
  • 2025-6-28-C++ 学习 模拟与高精度（8）
    文章目录2025-6-28-C++学习模拟与高精度（8）P1591阶乘数码题目描述输入格式输出格式输入输出样例#1输入#1输出#1提交代码P1249最大乘积题目描述输入格式输出格式输入输出样例#1输入#1输出#1提交代码P1045[NOIP2003普及组]麦森数题目描述输入格式输出格式输入输出样例#1输入#1输出#1说明/提示提交代码2025-6-28-C++学习模拟与高精度（8）  模拟题，Co
  • 用 Python 开发文字冒险游戏：从零开始的教程 晓天天天向上 pythonmicrosoft开发语言
    文字冒险游戏(Text-basedAdventureGame)是一种经典的游戏类型，玩家通过输入文字指令与游戏世界互动。这种游戏不依赖复杂的图形界面，非常适合初学者学习编程逻辑和用户交互。在本篇博客中，我们将用Python开发一个简单的文字冒险游戏，体验游戏开发的乐趣。1.游戏设计思路游戏背景玩家醒来发现自己身处一个神秘的地下城，需要探索房间、收集物品、战胜敌人并找到出口。核心机制房间导航：玩家可
  • 从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术 AI天才研究院 AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
    从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术关键词：零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要：本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念，通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理，结合Python代码进行详细说明，同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分，带领
  • 2025 VUE常见面试题 hmildj vue.js面试前端
    前言总结一些VUE面试的基础知识，共同学习1.什么是Vue？答案：Vue.js（通常简称为Vue）是一个用于构建用户界面的‌渐进式JavaScript框架，Vue3是Vue.js框架的最新版本，它引入了许多改进和优化，包括性能提升、更好的类型支持、组合API等。2.MVVM模式是什么？Vue如何体现这一模式？‌答案：MVVM将视图（View）与数据（Model）通过ViewModel层解耦，Vue
  • 初学翁凯老师的c语言后对其中一些问题的看法 Obltv #初学c语言c语言
    文章目录初学翁凯老师的c语言后对其中一些问题的看法一、一个课后的简单逻辑语法问题二、解答和一些思考1.**++i++--**2.**i++++**3.**a=b+=c++-d+--e/-f**问题初探原代码逻辑举例初次写博客的看法及感受初学翁凯老师的c语言后对其中一些问题的看法学习c语言已有数天，其中一些问题今日来看仍有研究价值，故记录探讨之一、一个课后的简单逻辑语法问题++i+±-i++++a=
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍：一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征，并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括：卷积层（
  • ResNet（Residual Network） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
    ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
  • P25：LSTM实现糖尿病探索与预测 ?Agony lstm人工智能rnn
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM（长短期记忆网络）是RNN（循环神经网络）的一种变体，它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，特别适合处理序列数据。结构组成：遗忘门：决定丢弃哪些信息，通过sigmoid函数输出0-1之间的值，表示保留或遗忘的程度。输入门：决定更新哪些信息，同样通过sigmoid函数控制更新
  • Python训练营打卡——DAY16（2025.5.5） cosine2025 Python训练营打卡python开发语言机器学习
    目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
  • 深入详解：决策树算法的概念、原理、实现与应用场景 猿享天开 算法决策树机器学习
    深入详解：决策树算法的概念、原理、实现与应用场景决策树（DecisionTree）是机器学习中一种直观且广泛应用的监督学习算法，适用于分类和回归任务。其树形结构易于理解，特别适合初学者。本文将从概念、原理、实现到应用场景，全面讲解决策树，并通过流程图和可视化示例增强理解，通俗易懂，帮助小白快速掌握决策树算法相关知识。1.决策树的概念1.1什么是决策树？决策树通过一系列条件判断（决策节点）将输入数据
  • [学习] PID算法原理与实践（代码示例） 极客不孤独 学习算法c语言
    PID算法原理与实践文章目录PID算法原理与实践一、PID算法原理1.1PID算法概述1.定义2.应用领域3.核心目标1.2基本原理1.3数学表达离散化实现（适用于数字控制）二、实践案例（C语言）1.电机转速控制2.温度控制系统3.时钟驯服系统三、常见问题与优化1.积分饱和（Windup）问题2.噪声干扰问题3.非线性系统适配问题四、扩展方向1.数字PID与模拟PID的差异2.变参数PID（如增益
  • [学习] C语言编程中线程安全的实现方法（示例） 极客不孤独 学习c语言安全
    C语言编程中线程安全的实现方法在多线程编程中，线程安全（ThreadSafety）是一个非常重要的概念。当多个线程同时访问共享资源时，如果没有合理的同步机制，就可能导致数据竞争、死锁甚至程序崩溃。本文将详细介绍在C语言中如何实现线程安全的几种主要方式，并提供可以实际运行的代码示例。文章目录C语言编程中线程安全的实现方法一、什么是线程安全？二、C语言中线程安全的实现方式方法一：互斥锁（Mutex）✅
  • Golang Fiber框架最佳实践：如何构建企业级应用 Golang编程笔记 Golang编程笔记Golang开发实战golang开发语言后端ai
    GolangFiber框架最佳实践：如何构建企业级应用关键词：Golang、Fiber框架、企业级应用、最佳实践、Web开发摘要：本文聚焦于GolangFiber框架在企业级应用构建中的最佳实践。详细介绍了Fiber框架的背景、核心概念、算法原理、数学模型等基础知识，通过具体的代码案例展示了如何搭建开发环境、实现和解读源代码。同时探讨了Fiber框架在实际应用场景中的应用，推荐了相关的学习资源、开
  • 代码随想录算法训练营第52天| 101. 孤岛的总面积、102. 沉没孤岛、103. 水流问题、104.建造最大岛屿 扛过今天777 算法深度优先
    101.孤岛的总面积卡码题目链接：101.孤岛的总面积学习链接：代码随想录题解：法一：count=0defdfs(grid,x,y):globalcountgrid[x][y]=0count+=1directions=[[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]fori,jindirections:next_x=x+inext_y=y+jifnext_x=len(grid)ornext_
  • 算法竞赛备考冲刺必刷题（C++） | 洛谷 P8814 解密 热爱编程的通信人 算法c++开发语言
    本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！附上汇总贴：算法竞赛备考冲刺必刷题（C++）|汇总【题目来源】洛谷：P8814[CSP-J2022]解密-洛
  • Python爬虫实战：全方位爬取知乎学习板块问答数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫学习开发语言scrapy游戏
    1.项目背景与爬取目标知乎是中国最大的知识问答社区，聚集了大量高质量的学习资源和经验分享。爬取知乎“学习”板块的问答数据，可以为学习资料整理、舆情分析、推荐系统开发等提供数据支持。本项目目标：爬取“学习”话题下的热门问答列表抓取每个问答的标题、作者、回答内容、点赞数、评论数等详细信息实现动态加载内容的抓取，包含图片和富文本避免被反爬机制限制，保证数据采集稳定结合数据分析，为后续应用打基础2.知乎“
  • Python爬虫实战：爬取知乎问答与用户信息 Python爬虫项目 python爬虫php数据分析开发语言开源
    简介随着网络信息量的爆炸，如何有效获取有价值的内容，成为了数据分析、机器学习等领域的基础之一。爬虫作为数据采集的基本工具之一，常常被用来获取互联网上的公开数据。在这篇博客中，我们将结合最新的Python爬虫技术，详细讲解如何爬取知乎问答与用户信息。本文将会介绍：Python爬虫的基础知识知乎问答网页结构分析使用Python进行知乎数据爬取爬取知乎问答内容与用户信息如何处理和存储爬取的数据使用最新的
  • 【机器学习&深度学习】反向传播机制
    目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要？四、用生活例子解释：神经网络=烹饪机器人4.1第一步：尝一口（前向传播）4.2第二步：倒着推原因（反向传播）五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比：找山顶（最优参数）七、总结一句人话八、PyTorch代码示例：亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播（Backpropagation）是神经网络中训练过程的核心机制，它就像“
  • 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级 智驱力人工智能 算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
    人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中，传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备，存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度，阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用，构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
  • java数字签名三种方式 知了ing javajdk
    以下3钟数字签名都是基于jdk7的 1，RSA String password="test"; // 1.初始化密钥 KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); keyPairGenerator.initialize(51
  • Hibernate学习笔记 caoyong Hibernate
    1>、Hibernate是数据访问层框架，是一个ORM(Object Relation Mapping)框架，作者为:Gavin King 2>、搭建Hibernate的开发环境      a>、添加jar包:      aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
  • 设计模式之装饰器模式Decorator（结构型） 漂泊一剑客 Decorator
    1. 概述        若你从事过面向对象开发，实现给一个类或对象增加行为，使用继承机制，这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法，或者须要给方法添加更多的功能（魅力），你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。      
  • 读取磁盘文件txt，并输入String 一炮送你回车库 String
    public static void main(String[] args) throws IOException {    String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");    System.out.println(fileContent);   
  • js三级联动下拉框 3213213333332132 三级联动
    //三级联动 省/直辖市<select id="province"></select> 市/省直辖<select id="city"></select> 县/区 <select id="area"></select>
  • erlang之parse_transform编译选项的应用 616050468 parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
             最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码，之前看过C++/lua写的服务器引擎代码，引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能，这也是现在很多游戏服务器的优化方向，在引擎层面去解决数据同步和数据持久化，数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
  • JAVA JSON的解析 darkranger java
    // { // “Total”：“条数”， // Code: 1, // // “PaymentItems”:[ // { // “PaymentItemID”:”支款单ID”, // “PaymentCode”:”支款单编号”, // “PaymentTime”:”支款日期”, // ”ContractNo”:”合同号”， //
  • POJ-1273-Drainage Ditches aijuans ACM_POJ
    POJ-1273-Drainage Ditches http://poj.org/problem?id=1273 基本的最大流，按LRJ的白书写的 #include<iostream> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; #define INF 0x7fffffff int ma
  • 工作流Activiti5表的命名及含义 atongyeye 工作流Activiti
    activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装 activiti5一共23张表 Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。 ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 （图片，规则，等等）。 A
  • android的广播机制和广播的简单使用 百合不是茶 android广播机制广播的注册
          Android广播机制简介 在Android中，有一些操作完成以后，会发送广播，比如说发出一条短信，或打出一个电话，如果某个程序接收了这个广播，就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播，就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”，也就是不管你接收方如何处理。另外，广播可以被不只一个应用程序所接收，当然也可能不被任何应
  • Spring事务传播行为详解 bijian1013 javaspring事务传播行为
            在service类前加上@Transactional，声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。         Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
  • eidtplus operate 征客丶 eidtplus
    开启列模式: Alt+C 鼠标选择   OR   Alt+鼠标左键拖动 列模式替换或复制内容(多行): 右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作 OR Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致) -------------------------------------------------------
  • 【Kafka一】Kafka入门 bit1129 kafka
    这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765)，这里把它单独取出来，作为Kafka的入门吧   下载Kafka http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz 2.10表示Scala的版本，而0.8.1.1表示Kafka
  • Spring 事务实现机制 BlueSkator spring代理事务
    Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象，其实是代理对象的实例，并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象，那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢？为了说明问题，假设有个Service类叫AService，它的Spring事务代理类为AProxyService，AService实现了一个接口
  • bootstrap源码学习与示例：bootstrap-dropdown（转帖） BreakingBad bootstrapdropdown
    bootstrap-dropdown组件是个烂东西，我读后的整体感觉。 一个下拉开菜单的设计： <ul class="nav pull-right"> <li id="fat-menu" class="dropdown">
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator bylijinnan java设计模式
    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/ /* * 中介者模式（Mediator）：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。 * 中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。 * * 在我看来，Mediator模式是把多个对象（
  • 常用代码记录 chenjunt3 UIExcelJ#
      1、单据设置某行或某字段不能修改 //i是行号,"cash"是字段名称 getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false); //取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了 getBillC
  • 搜索引擎与工作流引擎 comsci 算法工作搜索引擎网络应用
          最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想)   -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
  • oracle Health Monitor daizj oracleHealth Monitor
    About Health Monitor Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database. About Health Monitor Checks Health M
  • JSON字符串转换为对象 dieslrae javajson
        作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.   
  • C语言学习八结构体，综合应用，学生管理系统 dcj3sjt126com C语言
    实现功能的代码： # include <stdio.h> # include <malloc.h> struct Student { int age; float score; char name[100]; }; int main(void) { int len; struct Student * pArr; int i,
  • vagrant学习笔记 dcj3sjt126com vagrant
    想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant   1. vagrant virtualbox 下载安装 https://www.vagrantup.com/downloads.html https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads   查看安装在命令行输入vagrant     2.
  • 14.性能优化-优化-软件配置优化 frank1234 软件配置性能优化
    1.Tomcat线程池 修改tomcat的server.xml文件： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
  • 一个不错的shell 脚本教程 入门级 HarborChung linuxshell
    一个不错的shell 脚本教程 入门级 建立一个脚本 　　Linux中有好多中不同的shell，但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程，因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash（但是在大多数情况下，这些脚本同样可以在 bash的大姐，bourne shell中运行）。 　　如同其他语言一样
  • Spring4新特性——核心容器的其他改进 jinnianshilongnian spring动态代理spring4依赖注入
    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
  • Linux设置tomcat开机启动 liuxingguome tomcatlinux开机自启动
    执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6 然后把以下英文部分复制过去。（注意第一句#!/bin/sh如果不写，就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。 #!/bin/bash # # /etc/rc.d/init.d/tomcat # init script for tomcat precesses
  • 第13章 Ajax进阶（下） onestopweb Ajax
    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/
  • Troubleshooting Crystal Reports off BW blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE   Quite useful, especially this part: SAP BW connectivity For t
  • Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle javajvm多线程单元测试
    #1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收 测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置，那么使它成为
  • 正则表达式大全 yang852220741 html编程正则表达式
    今天向大家分享正则表达式大全，它可以大提高你的工作效率 正则表达式也可以被当作是一门语言，当你学习一门新的编程语言的时候，他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义，但是很多时候，你不得不阅读一些教程，或文章来理解这些简单的描述模式。 一、校验数字的表达式 数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他