- WebRTC(九):JitterBuffer
却道天凉_好个秋
WebRTCwebrtc
JitterBufferJitter“Jitter”指的是连续到达的媒体包之间时间间隔的变化。在网络传输中,由于:网络拥塞路由路径变化队列排队不同链路带宽差异导致包之间的接收时间不一致,这就是网络“抖动”。作用**JitterBuffer(抖动缓冲区)**的作用是:缓冲网络传输过来的数据包重新排序乱序的包缓冲一定时间再输出实现稳定的音视频帧输出,避免播放中出现卡顿、跳帧、音频破音工作流程图网络接收
- B站视频下载技术揭秘:从浏览器抓包到FFmpeg音视频合成
soonlyai
音视频ffmpeg
摘要本文旨在深入探讨B站(哔哩哔哩)视频的实际加载与分发机制,并通过Python脚本实现一个功能性的视频下载器。我们将从使用浏览器开发者工具分析B站播放页的网络请求入手,定位获取视频流地址的关键API。在此基础上,本文将详细讲解如何利用Python的requests库模拟API请求、通过携带Cookie获取登录后才能访问的4K高清视频流,并最终调用ffmpeg工具将B站特有的音、视频分离流合并为完
- [Java恶补day32] 2. 两数相加
Morri3
leetcodejavaleetcode算法
给你两个非空的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照逆序的方式存储的,并且每个节点只能存储一位数字。请你将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。你可以假设除了数字0之外,这两个数都不会以0开头。示例1:输入:l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:342+465=807.示例2:输入:l1=[0],l2=[0]输出:[0]示例3:输入:l1=[9,9,9
- 机器学习数据预处理:L2正则化(岭回归)
数字化与智能化
人工智能机器学习机器学习L2正则化岭回归
一、L2正则化介绍L2正则化,也称为岭回归(RidgeRegression),是一种常用的正则化方法。它在线性回归模型中通过在损失函数中添加L2范数的平方来惩罚模型的复杂度,从而防止过拟合。在线性回归中,我们的目标是最小化损失函数,通常以最小化均方误差来衡量。而L2正则化通过在损失函数中添加模型参数的L2范数的平方来进行正则化。L2范数是指模型参数的平方和的开方。正则化惩罚的目标是使模型参数尽量接
- LeetCode剑指offer算法备战春招-合并两个排序的链表
wangshuo(24考研上岸版)
leetcode算法职场和发展
剑指Offer25.合并两个排序的链表输入两个递增排序的链表,合并这两个链表并使新链表中的节点仍然是递增排序的。示例1:输入:1->2->4,1->3->4输出:1->1->2->3->4->4限制:0l2.val){list.next=l2;//l2大先接上l2=l2.next;//l2往后走}else{list.next=l1;l1=l1.next;}list=list.next;//新链表继
- # 内存管理中的缓存分类与分页机制关系 —— 实战代码与现象解读
嵌入式Jerry
内核+内存管理缓存linux运维服务器算法架构
推荐阅读《Yocto项目实战教程:高效定制嵌入式Linux系统》京东购买链接内存管理中的缓存分类与分页机制关系——实战代码与现象解读一、Linux系统中常见的“缓存”类型1.CPUCache(L1/L2/L3)作用:CPU内部缓存,非操作系统可控。理解时可跳过,不归OS内存管理范畴。2.PageCache(页缓存)用途:文件/块设备I/O加速,占用大量物理内存。现象:读/写大文件,free命令bu
- ModaHub魔搭社区:基于 Amazon EKS 搭建开源向量数据库 Milvus
大禹智库
《向量数据库指南》《实战AI智能体》开源数据库milvus向量数据库ModaHubAI模型魔搭社区
目录01前言02架构说明03先决条件04创建EKS集群05部署Milvus数据库06优化Milvus配置07测试Milvus集群08总结01前言生成式AI(GenerativeAI)的火爆引发了广泛的关注,也彻底点燃了向量数据库(VectorDatabase)市场,众多的向量数据库产品开始真正出圈,走进大众的视野。根据IDC的预测,到2025年,超过80%的业务数据将是非结构化的,以文本、图像、音
- 虚幻4的标准命名规则(规范)
鬼泣依旧
虚幻C++游戏开发其他经验分享
UE4资产的标准命名规范大全AssetsNamingConvention[资产命名标准]-Overview[概观]Thisarticlecontainsideasforassetsnamingconventionandcontentfoldersstructure.[本文包含资产命名约定和内容文件夹结构的概念。]-Basics[基本]1.[1。]AllnamesareinEnglish.[所有名字
- PS4工具软件 文件管理器最新版-Xplorer 2.05 支持 FW 12.02
jinshu452
杂谈游戏PS4
PS4工具软件文件管理器最新版-Xplorer2.05支持FW12.025.05-12.02更新:PS4-Xplorer2.05-增加了对固件版本12.02的支持可以添加自己喜欢的ogg格式背景音乐,名字auto.ogg,复制到/data/PS4Xplorer/文件夹内。换头像方便,背景音乐可以换自己喜欢的,支持查看以安装游戏详情DLC,MOD文件里有改好的头像文件,复制到U盘插主机用这个软件L2
- python微信公众号开发音乐功能_python利用微信公众号实现报警功能
知一声
python利用微信公众号实现报警功能发布时间:2020-09-2309:54:05来源:脚本之家阅读:84作者:Python火火微信公众号共有三种,服务号、订阅号、企业号。它们在获取AccessToken上各有不同。其中订阅号比较坑,它的AccessToken是需定时刷新,重复获取将导致上次获取的AccessToken失效。而企业号就比较好,AccessToken有效期同样为7200秒,但有效期
- 京东面试:MySQL MVCC是如何实现的?如何通过MVCC实现读已提交、可重复读隔离级别的?
45岁资深老架构师尼恩
面试mysql职场和发展
尼恩说在前面在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中,最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格,遇到很多很重要的面试题:1.请解释什么是MVCC,它在数据库中的作用是什么?2.在MySQL中,MVCC是如何实现的?请简述其工作原理。3.MVCC是如何解决读-写和写-写冲突的?4.在并发环境中,当多个事务同时读取同一行数据时,MVCC是如何
- 华为OD 机试 2025B卷 - 相对开音节 (C++&Python&JAVA&JS&GO)
无限码力
华为OD机试真题刷题笔记华为od华为OD机试华为OD2025B卷华为机试2025B卷华为OD机考2025B卷
相对开音节华为OD机试真题目录:点击去查看2025B卷100分题型题目描述相对开音节构成的结构为:辅音+元音(aeiou)+辅音(r除外)+e。常见的单词有bike、cake等。给定一个字符串,以空格为分隔符,反转每个单词中的字母,若单词中包含如数字等其他非字母时不进行反转。反转后计算其中含有相对开音节结构的子串个数(连续的子串中部分字符可以重复)。输入描述字符串,以空格分割的多个单词,字符串长度
- 在linux安装MySQL 8.0.42 源码步骤
DBA老曾
MySQLlinuxmysqldba
1、主机信息root@u24-mysql-50:~/soft#cat/etc/issueUbuntu24.04.2LTS\n\l2、mysql版本mysql-boost-8.0.42.tar.gz3、mysql编译参数aptinstall-ygccg++makecmake\libncurses-devlibssl-dev\libaio-devlibnuma-dev\zlib1g-devbisonc
- 5.安装IK分词器
卷土重来…
ElasticSearch开发语言elasticsearch
es创建倒排索引的时候,需要对文档进行分词。搜索时,需要对用户输入的内容分词。但是默认的分词规则对中文处理并不友好。英语分词器,一个汉子分成一个词,对于java英文单词会分成一个词。POST/_analyze{"text":"我住在北京这个大城市学习java","analyzer":"english"}中文分词器也是一样,一个汉子分成一个词POST/_analyze{"text":"我住在北京这个
- MP34DT05TR-A MEMS音频传感器全向数字麦克风:122.5dB AOP抗爆破音设计在工业警报系统中的应用验证
Hailey深力科
MP34DT05TR-AMEMS麦克风MEMS音频传感器全向数字麦克风
一、产品架构与核心性能MP34DT05TR-A采用硅微加工电容传感单元+CMOSASIC双芯片集成架构,通过PDM接口输出数字音频流。其突破性在于:122.5dB声学过载点(AOP):超越消费级麦克风常规100dB极限,耐受强声压冲击64dBSNR:1kHz频点底噪低至29dBA,保留语音高频细节(>6kHz)-26dBFS±3dB灵敏度一致性:产线匹配公差缩小50%,降低阵列设计校准成本二、关键
- 提升 SC性能的技术
__pop_
verilog内存一致性
文章目录**逻辑架构****总结要点**✅**修正版总结(精炼版)**:L->L例子✅**设定目标**:**例子:L1→L2场景中,L2读取值改变**系统设定:程序:在P1:在P2:⏱️执行时序:最终结果:✅结论:S->L例子1.加快内存访问执行速度1.一旦load/store的目标地址已知,就发起预取数据(prefetch)请求;2.一旦load/store的目标地址能预测地址,就提前预取数据;
- 华为OD机考-最长的指定瑕疵度的元音子串-字符串(JAVA 2025B卷)
小猫咪怎么会有坏心思呢
华为机考华为odjava开发语言
publicclassMaxYuanyinStr{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);while(sc.hasNextLine()){inta=Integer.parseInt(sc.nextLine());Strings=sc.nextLine();solve(s,a);}}privatestati
- 端侧可用的 GPT-4V 级单图、多图、视频多模态大模型
强化学习曾小健
多模态MLLM大模型面试指南音视频
端侧可用的GPT-4V级单图、多图、视频多模态大模型中文|EnglishMiniCPM-V2.6|MiniCPM-Llama3-V2.5|MiniCPM-Llama3-V2.5技术报告M
- 使用 espeak-ng 实现文本转语音
Mr_Chenph
AI乱炖espeaknlp自然语言处理
初识命令行语音工具espeak-ng,用它给你的终端加点“声音”!为什么选择espeak-ng?espeak-ng是一个轻量级、开源的命令行文本转语音(TTS,Text-to-Speech)工具,支持多语言和IPA(国际音标)发音,尤其适合快速测试音素发音、语言学习辅助以及嵌入式语音开发场景。相比大多数TTS工具,espeak-ng有几个独特的优势:完全本地运行,隐私友好;可定制音素发音;支持音标
- 打破系统限制:强制固定Windows麦克风音量方法
sinat_33351887
window音量音量锁定音量降噪
有没有遇到过这种情况:当你使用语音类工具时,它们会“自以为是”地对你的麦克风进行噪音检测,并自动降低音量?这种所谓的智能调节不仅多余,还常常适得其反,尤其是当你使用一些低端耳机时,音量被压得特别严重,简直让人抓狂。这是一款轻量级工具,专治这类“自动降音”问题。它能让你一键锁定麦克风与扬声器的音量,彻底摆脱系统或软件对你声音设置的“越界干预”。这款工具仅有812KB大小,完全绿色免安装,双击即可直接
- 研读论文《Attention Is All You Need》(15)
CS创新实验室
研读论文注意力机制大模型transformer
原文406.2ModelVariationsToevaluatetheimportanceofdifferentcomponentsoftheTransformer,wevariedourbasemodelindifferentways,measuringthechangeinperformanceonEnglish-to-Germantranslationonthedevelopmentset,
- 鸿蒙开发实战之Ringtone Kit打造美颜相机音效互动体系
harmonyos-next
一、核心音效场景通过RingtoneKit实现三大音效升级:定制化快门声音100+风格音效库(机械/电子/自然声等)支持用户音频导入(MP3/AAC格式)智能场景音效根据拍摄内容匹配音效(人像/风景/夜景)地理位置触发特色铃声(城市主题音)沉浸式反馈3D环绕快门声(头部追踪HRTF技术)振动与音效联动(触觉反馈同步)二、关键技术实现importringtonefrom'@ohos.ringtone
- 线性回归讲解L1和L2正则化
XiaoQiong.Zhang
Datamining人工智能机器学习数据挖掘
假设我们有一个线性回归问题:用房屋的面积(size)和房龄(age)两个特征来预测房价(price)。特征:size(面积,平方米),age(房龄,年)目标:price(价格,万元)1.没有正则化的普通线性回归(最容易过拟合)模型的公式是:预测价格=w1*size+w2*age+b其中w1和w2是我们要学习的权重(也叫系数),b是偏置项(也叫截距)。模型的损失函数通常是最小均方误差:MSE=(1/
- 深度学习小项目合集之音频语音识别-视频介绍下自取
no_work
深度学习深度学习音视频语音识别pytorch梅卡尔cnn
内容包括:基于python深度学习对动物的异常声音识别179基于python深度学习对动物的异常声音识别_哔哩哔哩_bilibili简介:本代码python代码,pytorch框架下运行,是将data文件夹下动物的异常声音的wav格式的音频文件读取,转化成了梅尔卡图,再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练,最后得到ckpt格式的模型,然后运行pyqt界面后,即可通过点击按钮来加载数据音
- 华为OD机考2025B卷 - 相对开音节(Java & Python& JS & C++ & C )
算法大师
最新华为OD机试真题华为OD机试真题(Java/JS/Py/C)华为odjavapythonjavascriptc++
最新华为OD机试真题目录:点击查看目录华为OD面试真题精选:点击立即查看题目描述相对开音节构成的结构为辅音+元音(aeiou)+辅音(r除外)+e,常见的单词有bike、cake等。给定一个字符串,以空格为分隔符,反转每个单词中的字母,若单词中包含如数字等其他非字母时不进行反转。反转后计算其中含有相对开音节结构的子串个数(连续的子串中部分字符可以重复)。输入描述字符串,以空格分割的多个单词,字符串
- 【C#】多级缓存与多核CPU
汪小白JIY
C#/WPF/串口框架c#缓存多级缓存
多级缓存(如CPU的L1/L2/L3缓存)与多核处理器之间存在紧密的协同与竞争关系,直接影响系统性能。以下是关键影响及优化策略:一、缓存层级与多核的协作机制缓存结构L1缓存私有缓存:每个CPU核心独享,容量小(通常32KB-64KB),访问延迟最低(约1-3周期)。分数据(L1d)和指令(L1i)缓存:避免指令和数据争用。L2缓存私有或共享:现代CPU中,L2通常为每个核心私有(如IntelSky
- DSPy Prompt自动生成最佳实践
ToTensor
随笔LLM人工智能dspy
文章目录什么是DSPy数据准备数据读取定义评估指标配置LLM、优化器开始优化后的prompt总结什么是DSPy这里直接引用文章DSPy入门:再见提示,你好编程中的介绍,详细内容请看原文DSPy(“DeclarativeSelf-improvingLanguagePrograms(inPython)”,发音为“dee-es-pie”)是斯坦福大学NLP研究人员开发的"基础模型编程"框架。它强调编程而
- 数学融智学基础理论:元子与元组的自动区分证明
geneculture
融智学全球语言定位系统全球知识定位系统算法人工智能
数学融智学基础理论之一邹晓辉以下是对融智学理论体系中元子(言)与元组(语)在八大形式体系中自动区分能力的清晰表达:融智学理论:元子与元组的自动区分证明核心理论基于融智学理论体系,通过形式化方法证明:元子(言)与元组(语)在字、式、图、表、音、像、立体、活体八大形式体系中具有普适的自动区分能力。这一能力源于两个根本数学原理:其一是,自由幺半群结构:所有元组均可表示为元子的有序组合自由幺半群是代数结构
- 华为OD机考-英文输入法-逻辑分析(JAVA 2025B卷)
小猫咪怎么会有坏心思呢
华为机考华为odjava开发语言
importjava.util.*;publicclassEnglishSpell{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);while(sc.hasNextLine()){Stringline=sc.nextLine();//don’t->dontif(line.contains("’")){line=l
- Android多媒体——音/视同步锚点更新(二十一)
c小旭
Android多媒体android多媒体
音视频同步(AVSync)是多媒体处理中的核心问题,而音频锚点时间(AudioAnchorTime)的更新机制直接影响同步精度,当音频解码、渲染或动态调整(如变速、跳转)时,需高效修正时间锚点以避免唇音不同步(LipSyncError)或卡顿。一、锚点时间介绍1、基础介绍锚点时间是音视频同步(AVSync)中的核心概念,用于建立媒体时间轴(MediaTimeline)和系统时间轴(Real-Tim
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo