- 蓝桥杯历届试题 正则问题(非dfs解决)
C+G
Leetcode中级算法
文章目录题目题目解析解题代码题外话–网上清一色的dfs模拟也是够离谱,搁这一个接着一个抄呢?题目oj平台题目解析如果围绕着如何从左到右进行遍历更新那我觉得确实半天难以得到分数,但只要转念一想:我们如果是处理没有括号的正则计数,会发现非常的容易,那么我们找到一种方法:通过一个函数将一个括号范围内的正则表达式的最大值进行更新。我们通过另一个函数将整个括号的表达式替换为对应的x数量。不断重复1、2过程,
- 数据结构-栈基本运算的实现及其应用
Ssaty.
数据结构算法c++
第1关:顺序栈的实现本关任务:实现顺序栈的入栈、出栈和取栈顶功能。/*************************************************************顺序存储的栈实现文件更新于2020年4月27日**************************************************************/#include#include#
- N个数求和
vir02
算法数据结构
本题的要求很简单,就是求N个数字的和。麻烦的是,这些数字是以有理数分子/分母的形式给出的,你输出的和也必须是有理数的形式。输入格式:输入第一行给出一个正整数N(≤100)。随后一行按格式a1/b1a2/b2...给出N个有理数。题目保证所有分子和分母都在长整型范围内。另外,负数的符号一定出现在分子前面。输出格式:输出上述数字和的最简形式——即将结果写成整数部分分数部分,其中分数部分写成分子/分母,
- ollama+qwq小试牛刀
llm
序本文主要演示一下ollama运行QwQ-32B模型步骤pullollamapullqwqpullingmanifestpullingc62ccde5630c...100%▕███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏19GBpulli
- 如何应对 IT 项目中的需求变更?
需求管理
在IT项目管理中,需求变更是常见且难以避免的问题,无论是由于市场环境变化、技术更新还是用户需求调整,需求变更都可能影响项目进度、成本和质量。因此,项目团队必须具备有效的应对策略。首先,明确需求管理的流程、设立变更控制机制以及与客户和相关方保持密切沟通是确保项目顺利推进的关键。在此基础上,项目经理需要做出适时的决策,灵活调整计划,并保持对变更带来影响的预判能力。本文将深入探讨如何有效管理和应对IT项
- 深入理解cocotb的Timing Model (一)
数据库github
写在前面达坦科技即将开源的100GRDMARTL代码采用cocotb对其功能进行验证。因此,本文预先介绍一些cocotb验证框架相关的内容,希望以此抛砖引玉,引起大家对基于cocotb的敏捷验证的相关讨论交流。关于Cocotb的话题,会有一系列文章进行讨论,本篇是此系列的第一篇,欢迎大家关注达坦科技公众号,第一时间阅读最新文章。01、抛出问题在使用cocotb编写测试脚本时,大家肯定对类似awai
- C++设计模式-观察者模式:从基本介绍,内部原理、应用场景、使用方法,常见问题和解决方案进行深度解析
牵牛老人
C++专栏c++设计模式观察者模式
一、基本介绍1.1模式定义与核心思想观察者模式(ObserverPattern)是一种行为型设计模式,它定义了对象间一对多的依赖关系。当被观察对象(Subject)状态改变时,所有依赖它的观察者(Observer)都会自动收到通知并更新。这种模式类似于报纸订阅机制——报社发布新刊时,所有订阅者都会收到最新报纸。1.2模式价值体现解耦利器:将事件发布者与订阅者解耦,提升系统扩展性动态响应:支持运行时
- ESP-IDF中FreeRTOS的三种任务调度算法
蓝天居士
ESP-IDFESP32-S3ESP32-C3ESP-IDF
本文内容参考:STM32F103移植FreeRTOS必须搞明白的系列知识---2(FreeRTOS任务优先级)_freertos最多支持多少个任务-CSDN博客浅析FreeRTOS任务调度器的三种调度算法和应用-电子发烧友网特此致谢!FreeRTOS中的任务调度算法FreeRTOS支持多种任务调度算法,可通过配置来满足不同应用的需求。可以通过配置configUSE_PREEMPTION和confi
- 国产 DeepSeek V3 被秒成“前浪“?谷歌开放最强 Gemini 2.0 全家桶:速度快60倍,上下文还长16倍!
Bryan Ding
人工智能深度学习
谷歌向所有人发布了Gemini2.0——迄今为止谷歌“功能最强大”的人工智能模型套件。1谷歌Gemini2.0向所有人开放去年12月,谷歌发布Gemini2.0Flash的实验版本,正式开启了代理型AI的新时代。Gemini2.0Flash是谷歌为开发者群体打造的高效主力模型,具有低延迟、高性能等优势。今年早些时候,谷歌在GoogleAIStudio中更新了2.0FlashThinkingExpe
- 让 Deepseek 写一个计算器(网页)
—Qeyser
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完整代码简单计算器body{font-family:Arial,sans-serif;display:flex;justify-content:center;align-items:center;height:100vh;background-color:#f4f4f4;}.calculator{background-color:#fff;padding:20px;border-radius:10
- CESM1.2.1移植使用说明
༊.枕星'听光.ঌ
人工智能linux
文章目录概述环境配置cesm1_2_1配置部分环境软件压缩包改变CLM陆面模式结果文件的输出变量、特征值及频率小结概述记录用户如何在Linux系统上移植CESM1.2.1模型,并且使用CLM4.5模式创建并单点模拟算例I_2000_CLM45。环境配置1.更新系统软件源2.更新系统安装软件安装git、make、python等。3.安装MPI(openmpi4.1.5)//下载并解压进入文件夹wge
- springboot kafka spring boot搭建 单机 集群 集成入门
木秀林
环境配置kafkaspringbootdocker
搭建kafka(单机版)使用虚拟机+docker参考https://blog.csdn.net/qq_35394891/article/details/84349955https://www.cnblogs.com/xiaohanlin/p/10078865.html拉取镜像(kafka依赖zookeeper,所有两个都要)dockerpullwurstmeister/zookeeperdocke
- 门控循环单元(GRU)
six.学长
机器学习深度学习gru深度学习人工智能
门控循环单元(GRU)门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)是长短期记忆(LSTM)的简化版本。GRU通过减少门控机制的数量,提高了计算效率,同时在很多任务上性能与LSTM相近。GRU由两个主要的门组成:重置门和更新门。这些门帮助GRU决定如何在每个时间步更新和传递信息。GRU结构GRU的结构相比LSTM更简单,没有独立的记忆细胞状态。它通过两个门(重置门和更新门)来控制信息
- llm数据存储基础设施
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链接:https://i68.ltd/notes/posts/20250310-llm-db/infinity专为LLM应用程序构建的AI原生数据库,可提供对密集向量、稀疏向量、张量(多向量)和全文的快速混合搜索项目仓库:https://github.com/infiniflow/infinity关键特性令人难以置信的快在百万级矢量数据集上实现0.1毫秒查询延迟和15K+QPS在33M文档的全文搜
- [Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘
江南蜡笔小新
杂记pytorch深度学习神经网络
最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作,Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档,只有logical_not和logical_xor的实现。但在1.9的文档中有logical_and遂查阅相关更新,得知logical_and在1.5之后的新功能,pytorch更新到>=1.5即可解决问题。1.3.1搜索结果1.5.1搜索结果
- Orin NX 安装Jetpack 6.2 及部署pytorch tips
MYVision_ MY视界
Pythonpytorch人工智能python
刷机tips:刷完系统之后,如果需要安装其它软件,这个时候不需要跳线,然后输入真实的IP,确保你的x86ubuntu能ping通OrinNX.其它安装环境时遇到的问题如下:1.GPUenable=False-installtorch-2.3.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl2.ImportError:/home/platform/miniconda3/envs/cel
- 训练模型时,步长为什么不能太大也不能太小?
yuanpan
人工智能
在训练模型时,步长(也称为学习率,LearningRate)是一个关键的超参数,它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大,也不能太小,原因如下:1.步长太大的问题如果步长过大,会导致以下问题:模型发散(Divergence):参数更新幅度过大,可能导致损失函数的值不断增大,甚至无法收敛,模型性能急剧下降。错过最优解:过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡,甚至直接跳过最优解,无法找到良好的模型参
- k8s基础架构介绍
忍界英雄
dockerkubernetes容器云原生
k8s基础架构介绍k8s是对容器进行编排的一种工具。通过k8s可以实现对容器的编排、部署、更新等学习k8s之前,先了解相关的一些使用和配置k8s的一些工具。k8s的常用工具在kubernetes中,主要有三个日常使用的工具,这些工具使用kube前缀命名,这三个工具如下:kubeadm用来初始化集群的指令,能够创建集群,并且添加新的节点。可用其它部署工具替代。具体功能有:初始化集群:在控制平面节点(
- 六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门:useState 深度解析
编程星辰海
#前端前端react.jsjavascript
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗,谢谢大佬!目录一、知识讲解1.Hooks是什么?2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
- 深入解析React 18核心特性:构建未来级Web应用的全面指南
斯~内克
react知识点前端react.js前端框架
一、React18的里程碑意义React18作为近年来最具革命性的版本更新,标志着前端开发正式进入并发渲染时代。这个版本不仅带来了底层架构的革新,更重新定义了现代Web应用的性能标准与开发范式。根据npm官方统计,React18发布首周下载量突破1800万次,GitHub星标数新增3.4万,充分展现了开发者社区对其技术价值的认可。二、架构革命:并发模式深度解析2.1并发渲染原理//传统同步渲染模式
- Windows域渗透之域管理
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红队笔记之域渗透windows笔记学习网络安全域渗透红队笔记
Windows域管理一、使用组策略进行软件分发1、操作步骤2、PowerShell命令示例二、配置组策略(GPO)设置1、设置密码策略2、禁用USB存储设备三、批量用户管理1、创建单个用户2、批量导入用户四、部署和管理共享驱动器1、使用组策略登录脚本自动映射驱动器2、使用PowerShell映射网络驱动器五、管理Windows更新1、使用组策略配置自动更新2、使用PowerShell管理Windo
- 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
- Android Jetpack
qq_39892855
AndroidJetpack翻译Jetpack是一套让开发者更容易开发出完美安卓应用的组件。这个组件帮助你遵循最好的实践,让你减少写一些模板代码,简化复杂的task任务,能让你更加专注自己的业务代码。Jetpack使用的是androidx.*包名,与旧的android.*分开。这意味着它提供向后兼容性并且他会更频繁地更新,确保您始终可以访问最新和最好的Jetpack组件版本。特点加速开发组件可以单
- 打造高性能的react
大鸡腿最好吃
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根本目的就是减少重复渲染使用使用shouldComponentUpdate规避冗余的更新逻辑shouldComponentUpdate触发的条件是只要父组件更新了,就会被触发,在里面判断传入的pros是否改变,不变则返回falsePureComponent+Immutable.jsPureComponent其实就是内置了对shouldComponentUpdate的实现,不过其对props的比对是
- 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
- Android 架构MVC MVP MVVM+实例
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android架构mvc
1.View接收用户交互请求2.View将请求转交给ViewModel3.ViewModel操作Model数据更新4.Model更新完数据,通知ViewModel数据发生变化5.ViewModel更新View数据View/Model的变动,只要改其中一方,另一方都能够及时更新到MVVM的优点1.提高可维护性。DataBinding可以实现双向的交互,使得视图和控制层之间的耦合程度进一步降低,分离更
- 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
- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
yuanpan
机器学习人工智能
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
- 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
- 六月份阶段性大总结之Doris/Clickhouse/Hudi一网打尽
王知无(import_bigdata)
大数据编程语言人工智能java数据分析
点击上方蓝色字体,选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜全网最全大数据面试提升手册!这是个阶段性小总结,后面会持续更新。ClickHouse「Clickhouse系列」分布式表&本地表详解「ClickHouse系列」ClickHouse之MergeTree原理「ClickHouse系列」Replication机制详解「ClickHouse系列」ClickHouseSQL基本语法和导入导出实战「C
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟