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简单的艾伦
树莓派用c语言pwm控制电机
树莓派控制PWM控制电机转速一、硬件树莓派12V直流电机L298N电机驱动器220V转12V变压器二、连线树莓派与L298N需要共地L298N驱动模块树莓派接线三、树莓派python库配置安装GPIO库sudoapt-getinstallpython3-rpi.gpio电机控制程序importtimeimportRPi.GPIOasGPIO#定义树莓派BCM编码引脚Motor_A_EN=16Mot
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- mot数据集_MOT数据集转化成VOC格式脚本(mot2voc)
飞啦不休
mot数据集
使用mmdetection检测框架进行相关的训练,由于MOT的数据集标注格式和检测常用的VOC以及COCO格式有很大的差距,因此用于检测任务的时候,需要将mot格式的数据集转化成VOC格式用于检测任务的训练,评估。HUST小菜鸡:将MOT17-Det数据集转成VOC格式zhuanlan.zhihu.com之前我写过一篇将MOT17转化成VOC格式的文章,但是该方法是一个分布的步骤,而且在实际操作过
- 图像检索评价指标:mAP@k、mAP的计算
/home/liupc
11Python/DL/ML
mAP,meanAveragePrecision,平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释,确实画的很好了,不过略有瑕疵,我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是,在前10张图片中,把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰:没检索出来的但是又相似的图片怎么办??改了之后,就清晰多了。
- 【翻译】多标签分类评价指标metrices multi-label classification
surrender2u
NLP自然语言处理
翻译日期:2020-05-15翻译来源:LohithmunakalaAug28,2020MetricsforMulti-LabelClassification原地址:https://medium.com/analytics-vidhya/metrics-for-multi-label-classification-49cc5aeba1c3删减版本正文:用于多标签分类的最常见指标如下:Precisi
- 临床试验评价指标解析
qq_34062333
临床试验统计学
一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义:随机至全因死亡的时间统计方法:Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限:金标准,无测量偏倚;但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(PFS)定义:随机至疾病进展/死亡的时间统计方法:同上优势/局限:敏感、不受后续治疗影响;但评估易受主观性干扰1.1.3客观缓解率(ORR)定义:肿瘤缩小≥30%的患者比例(RECIST标准)统计方
- 【向上教育】国企面试手册(OCR).pdf
㏕追忆似水年华あ
人工智能大数据算法旅游c语言
国企各省面试的形式主要是结构化面试,也有少部分单位采用无领导小组讨论的面试形式。全面了解面试形式是考生须知的重要信息之一。一、结构化面试结构化面试,也称标准化面试,是相对于传统的经验型面试而言的,是根据科学制定的评价指标,运用特定的问题、评价方法和评价标准,严格遵循特定程序,通过测评人员与被测试者进行语言交流,对被测试者进行评价的标准化过程。(一)结构化面试之三大规范1.考题规范化(1)测评要素一
- DeepSeek:开启教育测评智能化新时代
奔跑吧邓邓子
DeepSeek实战DeepSeek教育测评应用
目录一、引言二、DeepSeek技术概述2.1DeepSeek的发展历程与特点2.2工作原理与技术架构三、测评试题智能生成3.1生成原理与技术实现3.2生成试题的类型与应用场景3.3优势与面临的挑战四、学生学习评价报告4.1评价指标体系与数据来源4.2DeepSeek生成评价报告的流程与方法4.3评价报告的特点与应用价值五、教育测评系统优化5.1DeepSeek对教育测评系统的优化作用5.2实际案
- 关于结构体,排序,递推的详细讲解(从属于GESP四级)
本章内容排序算法基础结构体递推简单双指针一、排序算法基础三剑客冒泡Bubble、选择Selection、插入Insertion1.预备知识1.1排序算法评价指标指标含义影响答题的典型问法时间复杂度算法在最坏、平均或最好情况下所需比较/交换次数“写出此算法最坏复杂度”空间复杂度额外占用的内存字节数“此算法是否原地排序”稳定性等值元素排序后相对次序是否保持“选择排序稳定吗?为什么”交换/移动次数对不同
- 机器学习之结果评价指标
维生素¥
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在机器学习中,结果评价指标是用来评估模型性能和预测结果的重要指标,可以帮助我们了解模型的准确性、稳定性和泛化能力。以下是一些常用的结果评价指标及其详细描述:目录一、准确率(Accuracy):二、精确率(Precision):三、召回率(Recall):四、F1分数:五、ROC曲线和AUC:<
- 【图像质量评价技术专题】-PSNR和SSIM
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最常见的图像评价指标-PSNR和SSIM专题介绍一、PSNR原理讲解代码讲解二、SSIM原理讲解代码讲解三、总结本文将介绍讲解学术界最常见的全参考图像质量评价指标,PSNR和SSIM,可以有效的对图像算法的保真度(Fidelity)进行评估。参考资料如下,其中代码实现的部分,博主准备参考一个GitHub开源的IQA集合实现,IQA-pytorch,大家也可以尝试用pip来安装IQA-pytorch
- 计算机视觉与深度学习 | 低照度图像增强算法综述(开源链接,原理,公式,代码)
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低照度图像增强低照度图像处理计算机视觉算法
低照度图像增强算法综述1算法分类与原理1.1传统方法1.2深度学习方法2核心算法详解2.1多尺度Retinex(MSRCR)实现2.2SCI自校准光照学习2.3自适应伽马校正2.4WaveletMamba架构3开源资源与实现3.1主流算法开源库3.2关键代码实现4评估与实验对比4.1客观评价指标4.2算法性能对比5未来研究方向全面综述低照度图像增强算法,包括开源链接、原理、公式和代码实现。主要内容
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深入解析FID:深度学习生成模型评价指标前言在生成模型的研究中,如何客观、准确地评估生成图像的质量一直是深度学习领域的重要课题。传统的指标如均方误差(MSE)或峰值信噪比(PSNR)在图像生成任务中往往难以捕捉人类感知上的质量差异。因此,研究者们提出了多种更贴近视觉感知的评价方法,其中FréchetInceptionDistance(FID)因其鲁棒性和广泛适用性,成为当前生成模型评估的主流指标之
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
高校评教教师工作量管理系统设计与实现作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1高校评教的重要性1.2教师工作量管理的必要性1.3现有系统存在的问题1.3.1数据收集效率低下1.3.2数据统计分析能力不足1.3.3缺乏有效的反馈机制2.核心概念与联系2.1评教指标体系2.1.1教学质量评价指标2.1.2教学工作量统计指标2.1.3科研工作量统计指标2.2工作量计算规则2.2.1教学工作量计算2.
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文章主要内容总结本文介绍了字节跳动开源的多模态基础模型BAGEL,其核心目标是通过大规模交错多模态数据预训练,实现统一的多模态理解与生成能力。BAGEL采用仅解码器架构和混合Transformer专家(MoT)设计,在文本、图像、视频和网页数据上进行训练,展现出复杂多模态推理的新兴能力,如自由形式图像操作、未来帧预测、3D操作和世界导航等。实验表明,BAGEL在标准基准测试中显著优于开源模型,并通
- 【MLLM】字节BAGEL多模态理解和生成统一模型
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LLM大模型#多模态大模型多模态LLM大模型多模态生成
Note字节跳动发布BAGEL-7B-MoT混合专家多模态模型,支持视觉理解,文本到图像生成,图像编辑,并且思考模式可以选择开启。官方说要比Qwen2.5-VL和InternVL-2.5表现好。这个模型本身是基于Qwen2.5-7B-Instruct和siglip-so400m-14-980-flash-attn2-navit模型微调的,并使用FLUX.1-schnellVAE模型。多模态模型效果
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努力毕业的小土博^_^
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【机器学习|评价指标1】真正例(TruePositive)、假正例(FalsePositive)、真负例(TrueNegative)、假负例(FalseNegative)详解,附代码。【机器学习|评价指标1】真正例(TruePositive)、假正例(FalsePositive)、真负例(TrueNegative)、假负例(FalseNegative)详解,附代码。文章目录【机器学习|评价指标1】
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)三种算法都是优化器,用来求最佳参数的组合,使得指标达到最优,区别在于每一个算法的策略有所区别。下表是总体介绍。遗传算法策略是以适应度为评价指标(可以是一些结果方面的指标),通过选择,交叉和变异三种操作,生成子代,作为新的种群去替换旧的种群(保留适应度高的个体),循环往复,知到适应度收敛或者
- 字节跳动BAGEL-7B-MoT模型开源:多模态AI技术的新范式与行业涟漪
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字节跳动技术开源BAGEL-7B-MoT
在人工智能领域,技术开源与商业化落地的平衡始终是核心议题。2025年5月26日,字节跳动发布开源多模态AI模型BAGEL-7B-MoT,凭借其混合架构设计与跨模态处理能力,在图像生成、视觉理解等任务中展现出与GPT-4o等闭源模型抗衡的实力。这一动作不仅标志着多模态技术进入“轻量化+高性能”的新阶段,更在产业生态中激起多重连锁反应。BAGEL-7B-MoT的核心创新在于混合Transformer专
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目录一、常见概念应用(Application)/系统(System)模块(Module)/组件(Component)分布式(Distributed)集群(Cluster)主(Master)/从(Slave)中间件(Middleware)容器(Docker)容器编排(K8S)评价指标(Metric)可用性(Availability)响应时长(ResponseTimeRT)吞吐(Throughput)
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超体积指标(HV,Hypervolume):算法获得的非支配解集与参照点围成的目标空间中区域的体积。HV值越大,说明算法的综合性能越好。优点:1.同时评价收敛性和多样性;2.能够以单个数字得到解与最优集合的接近程度,并在某种程度上得到目标空间上解的分布。缺点:1.计算复杂度高,尤其是高维多目标优化问题;2.参考点的选择在一定程度上决定超体积指标值的准确性。
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在目标检测任务中,评价指标是衡量模型性能的核心工具。其中,mAP(meanAveragePrecision)、AP50(AveragePrecisionatIoU=0.5)和AR50(AverageRecallatIoU=0.5)是最常用的指标。本文将从定义、计算方法和应用场景三方面展开解析。一、指标定义与核心概念AP(AveragePrecision)平均精度(AP)用于衡量模型在单类别目标上的
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- 视频人像抠图技术选型--截止2025年4月
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前言:我是一名算法工程师,经常需要对某个AI功能做技术调研和输出技术选型报告,在过去多年的工作当中,积累了很多内容,我会陆陆续续将这些内容整理出来分享给大家,希望大家喜欢,感谢您的阅读!文章目录1.AI功能定义:视频人像抠图原理与意义2.评价指标说明:SAD、MSE、Grad、Conn、时序一致性3.当前痛点与技术难点4.主流模型演进路线(2000–2025)早期传统抠图方法(2000s)深度学习
- 从代码学习深度学习 - 语义分割和数据集 PyTorch版
飞雪白鹿€
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文章目录前言什么是语义分割?图像分割和实例分割PascalVOC2012语义分割数据集PascalVOC2012语义分割数据集介绍基本信息语义分割部分特点数据格式评价指标应用价值数据集获取使用提示辅助工具代码(`utils_for_huitu.py`)读取数据预处理数据自定义语义分割数据集类读取数据集整合所有组件总结前言大家好!欢迎来到“从代码学习深度学习”系列。今天,我们将深入探讨计算机视觉中一
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cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found