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前端视界
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前端领域主流框架的优缺点大剖析关键词:React、Vue、Angular、Svelte、虚拟DOM、响应式编程、前端工程化摘要:本文深入解析React、Vue、Angular、Svelte四大主流前端框架的核心设计原理,通过架构图解、算法源码剖析、数学建模和实战对比,揭示各框架在性能优化、开发体验、工程实践等方面的本质差异。文章包含6个完整项目案例和20+性能基准测试数据,为技术选型提供科学决策依
- 数学建模-模糊性综合评价模型
viperrrrrrr
数学建模
前言hellohello~,这里是viperrrrrrr~,欢迎大家点赞关注收藏个人主页:viperrrrrrr的博客欢迎学习数学建模算法、大数据、前端等知识,让我们一起向目标进发!对于算法的都可以在上面数据结构的专栏进行学习哦~有问题可以写在评论区或者私信我哦~目录2.1指标体系构建2.2数据收集及预处理我将通过以下的问题求解来介绍模糊性综合评价:中医药是中国传统文化的重要组成部分,凝聚了中华民
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fvdj0
数学建模笔记
目录一、量二、分类三、模糊函数的三种表示方法四、应用:模糊综合评价(评判)一、量①确定性:经典数学(几何、代数)②不确定性:随机性(概率论、随机过程)灰性(灰色系统)模糊性(模糊数学)二、分类:偏小型:年轻、小、冷中间型:中年、中、暖偏大型:年老、大、热三、模糊函数的三种表示方法(1)模糊统计法(设计调查问卷,不推荐,主观性最弱)(2)借助已有的尺度(需要已有的指标,并能收集到数据)论域模糊集隶属
- 第十六届蓝桥杯C/C++程序设计研究生组国赛 国二
岁忧
刷题那件三两事蓝桥杯蓝桥杯c语言c++算法
应该是最后一次参加蓝桥杯比赛了,很遗憾,还是没有拿到国一。大二第一次参加蓝桥杯,印象最深刻的是居然不知道1s是1000ms,花了很多时间在这题,后面节奏都乱了,抗压能力也不行,身体也不适。最后省二。大三第二次参加蓝桥杯,中间也打了其他比赛,数学建模、ccpc这些,抗压能力提升很大,哈哈哈哈,刷的题也很多啦,印象当中,做出来了很多道dp题,很有成就感,最后国二。大四保研,gap了一年。研一第三次参加
- 基于高灵敏度熔断机制的新旧协议自动回滚体系(2025技术实现)
百态老人
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一、核心设计原理与数学建模1.高灵敏度熔断触发机制为满足0.1%错误率阈值检测与30ms级响应要求,构建基于滑动窗口的实时统计模型:\text{实时错误率}=\frac{\sum_{i=1}^{N}\mathbb{I}(Status_i=Error)}{\sum_{i=1}^{N}\mathbb{I}(Status_i\neqPending)}\times100\%\quad\text{其中}\N
- 2024年数学建模比赛题目及解题代码
yz_518 Nemo
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目录一、引言1.1竞赛背景介绍1.1.1数学建模竞赛概述1.1.2生产过程决策问题在竞赛中的重要性1.2解题前准备1.2.2工具与资源准备1.2.3心态调整与策略规划二、问题理解与分析三、模型构建与求解3.1模型选择与设计3.1.1根据问题特性选择合适的数学模型类型3.1.2设计模型框架,定义变量、参数和方程3.2模型构建3.2.1构建目标函数,反映生产决策的优化目标3.2.2将所有约束条件转化为
- 机器学习、深度学习在数学建模的应用
「已注销」
数学建模机器学习深度学习
数学建模,作为借助数学语言描述现实、解析系统行为并进行预测的关键方法论,长久以来是科学探索与工程实践的智力引擎。与此同时,机器学习,特别是深度学习的崛起,以其从海量数据中萃取复杂模式与高级表征的卓越能力,正在深刻变革知识发现的图景。当前,一个显著的学术趋势是将深度学习的数据驱动洞察与数学建模的机理演绎框架进行深度融合。这种融合并非简单的技术叠加,而是旨在基本原理层面寻求互补,在应用实践中催生创新,
- Transformer-BIGRU多输入多输出 | Matlab实现-Transformer-BIGRU多输入多输出预测,运行环境为Matlab2023及以上
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于Transformer和循环神经网络(RNN)的混合模型在时间序列预测领域展现出强大的优势。本文将深入探讨一种结合Transformer和双向门控循环单元(BiGRU)
- 从理论到实践:情感分析如何提升量化价值投资收益率?
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从理论到实践:情感分析如何提升量化价值投资收益率?关键词:情感分析、量化价值投资、自然语言处理、投资组合优化、收益率提升、金融文本分析、量化策略摘要:本文系统解析情感分析技术在量化价值投资中的理论基础与实践路径。首先构建情感分析与价值投资的理论关联模型,揭示金融文本情感数据对资产定价的影响机制。其次通过数学建模和算法实现,演示如何将情感得分嵌入经典量化模型(如CAPM、Black-Litterma
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数学领域的数学建模团队协作关键词:数学建模、团队协作、模型构建、算法设计、问题解决摘要:本文聚焦于数学领域的数学建模团队协作,深入探讨了团队协作在数学建模中的重要性及关键要素。首先介绍了数学建模的背景知识,包括其目的、适用范围、预期读者和文档结构等。接着阐述了数学建模团队协作涉及的核心概念,如团队角色、沟通机制等,并给出相应的原理和架构示意图。详细讲解了核心算法原理及操作步骤,结合Python代码
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MATLAB中常用的微分函数介绍在MATLAB中,微分运算是数值计算和符号计算中常用的功能。无论是在进行数据分析、优化算法,还是数学建模时,微分都扮演着重要的角色。本文将介绍MATLAB中常用的微分函数,并通过简单的示例帮助大家理解如何在实际应用中使用这些函数。引言微分是数学中重要的运算之一,广泛应用于物理学、工程学、经济学等领域。在MATLAB中,微分函数可以帮助我们对数据进行分析,提取变化趋势
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从单模态到多模态:空间智能新趋势关键词:多模态学习、空间智能、跨模态融合、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示摘要:本文深入探讨了从单模态到多模态的空间智能演进过程。我们将首先回顾单模态系统的局限性,然后详细分析多模态学习的核心原理和技术实现,包括跨模态表示学习、对齐和融合策略。文章将提供数学建模、算法实现和实际应用案例,展示多模态空间智能如何通过整合视觉、语言、听觉等多源信息实现更接近人
- 基于双层优化的微电网系统规划设计方法(Matlab代码实现)
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个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述微电网系统结构微电网系统双层规划设计结构双层优化模型上层容量优化模型下层调度优化模型一、双层优化方法的基本原理及在微电网规划中的作用二、微电网系统规划设计的关键要素三、双层优化在微电网中的具体应用场景与案例四、数学建模方法与约束条件处理(一)典型双层模
- 2024年中科院一区极光优化算法+分解对比!VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:光伏功率预测对于提高电力系统稳定性和可再生能源的有效利用至关重要。本文针对多变量时间序列光伏功率预测问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)、极光优化算法(PLO)、Transformer和长短期记
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一、专业领域KAN方法创新路径领域函数分解策略•数学建模:针对专业领域特性设计专用基函数组合•医学影像:采用小波变换基函数分解图像特征```pythonclassWaveletKAN(nn.Module):def__init__(self):self.wavelet_basis=nn.Parameter(torch.randn(8,32,3))#8通道小波基defforward(self,x):r
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路径=算法=操作:复杂系统行为的统一数学框架融智学应用场景领军人才实训实操实践示范课题组:邹晓辉摘要:本文提出复杂系统研究一个基础性假设:路径=算法=操作。通过整合数学建模、拓扑分析与动力系统理论,证明复杂系统的行为轨迹(路径)、形式化数学描述(算法)及物理/生物实现过程(操作)本质上是统一的。再结合数学生物学、量子力学、信息传输与意识研究的案例,通过关键公式、对比表格与示意图对此框架进行系统解读
- 2025年第二届仿真与电子技术国际学术会议(ICSET 2025)
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- Spring Security 让后端系统的安全管理更高效
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#SpringSecurity让后端系统的安全管理更高效>关键词:SpringSecurity、安全认证、权限控制、过滤器链、OAuth2、JWT、RBAC>摘要:本文深入探讨SpringSecurity如何通过其模块化架构和丰富的安全功能提升后端系统安全管理效率。从核心过滤器链机制到OAuth2集成,从基础表单登录到JWT令牌验证,结合算法原理、实战案例和数学建模,全方位解析现代Web应用安全防
- 基于Python的量化止损策略回测框架搭建指南
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基于Python的量化止损策略回测框架搭建指南关键词:量化交易、止损策略、Python回测、金融科技、风险管理、算法交易、Pandas摘要:本文详细介绍如何使用Python构建一个完整的量化止损策略回测框架。我们将从基础概念出发,逐步讲解止损策略的核心原理、数学建模方法,并通过实际代码示例展示如何实现移动止损、百分比止损等多种策略。文章还将涵盖数据处理、性能优化、可视化分析等关键环节,帮助读者建立
- 【WSN】无线传感器网络(WSN)的AODV路由协议研究附Matlab代码GUI
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:无线传感器网络(WSN)作为一种新型的网络技术,因其在环境监测、军事侦察、医疗保健等领域的广泛应用而备受关注。然而,WSN的节点能量有限、带宽受限以及拓扑结构动态变化等特点,对路由协议的设计提出了严峻
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大数据领域数据产品的成本效益分析关键词:大数据、数据产品、成本效益分析、总拥有成本、投资回报率、净现值、成本模型摘要:本文系统解析大数据领域数据产品的成本效益分析体系,构建涵盖成本结构、效益维度、量化模型的完整框架。通过数学建模与算法实现,结合金融风控、电商推荐等实战案例,阐述如何精准计算数据产品的总拥有成本(TCO)与投资回报率(ROI),并提供工具链与最佳实践。适合数据产品经理、成本分析师及技
- 国赛一等奖水平思路分析:2025 年第七届中青杯全国大学生数学建模竞赛题目 C 题:忧郁症的双重防线:精准预测与有效治疗,更多内容持续更新,麻烦各位uu点赞收藏关注!
极客数模
数学建模思路模型论文免费分享数学建模matlab深度学习贪心算法pythongithub算法
问题一:基于多模态信息构建情绪识别模型一、问题背景与建模目的抑郁症作为一种以情绪低落、兴趣缺失为核心症状的常见精神障碍,其早期识别面临显著挑战。大量临床研究表明,抑郁倾向往往先表现为“隐性情绪波动”,包括语音语调的变化、面部表情的微弱扭曲及生理指标(如心率、皮电反应)等轻微异常。因此,精准识别个体在日常场景中的细微情绪特征,是预测抑郁风险、实现早期干预的前置前提。本问题的目标是建立一个多模态情绪识
- 25年电工杯AB题|超级棒|光伏电站发电功率日前预测问题|城市垃圾分类运输的路径优化与调度|Python、Matlab代码、论文
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️竞赛事件及参赛1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版3电工杯A、B资源下载3.1A题3.2B题3.3完整资源下载4思路、Python代码、Matlab代码、论文⛳️竞赛事件及参赛“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛已成功举办十四届,累计参赛高校
- 数学建模期末速成 聚类分析与判别分析
HCl+NaOH=NaCl+H_2O
数学建模
聚类分析是在不知道有多少类别的前提下,建立某种规则对样本或变量进行分类。判别分析是已知类别,在已知训练样本的前提下,利用训练样本得到判别函数,然后对未知类别的测试样本判别其类别。聚类分析根据样本自身的属性,用数学方法按照某些相似性或差异性指标,定量地确定样本之间的亲疏关系,并按这种亲疏关系程度对样本进行分类。常见的聚类分析方法有系统聚类法、动态聚类法和模糊聚类法等。对样本进行分类称为Q型聚类分析,
- 数学建模-嘉陵江铊污染事件解题全过程文档及程序
数模竞赛Paid answer
数据分析数学建模数学建模数据分析
嘉陵江铊污染事件原题再现: 某年5月5日18时,四川广元市环境监测中心站监测发现嘉陵江入川断面水质异常,西湾水厂水源地水质铊元素超标4.6倍。初步判定污染源为川陕界上游输入型、一次性污染团。此次事件再一次警示民众水污染监控及预警的重要性。水污染可主要分为"点源污染"与"面源污染"两种类型,当出现水质重金属污染超标时,管理部门需要能尽早快速诊断出污染类型及污染源位置,这样能尽快切断污染源,减少污染
- 2024年华为杯数学建模竞赛F题-X射线脉冲星光子到达时间建模思路+代码+论文助攻
matlab科研助手
数学建模思路及matlab代码数学建模
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、期刊写作与指导,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信或扫描文章底部二维码。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击内容介绍脉冲星(Pulsar)是高速自转的中子星,具有体积小、密度大的特征。脉冲星的高速自转会形成脉冲,而脉冲的周期其实就是脉冲星的自转周期。在旋转过
- 24 年第十四届APMCM亚太数模竞赛浅析
小何数模
数学建模
本次万众瞩目的APMCM亚太地区大学生数学建模赛题已正式出炉,无论是赛题难度还是认可度,该比赛都是数模届的独一档,含金量极高,可以用于综测加分、保研、简历添彩等各方面。考虑到大家解题实属不易,为了帮助大家取得好成绩,在APMCM亚太建模中夺得国奖,下面学长就赛题给出个人浅析,供大家参考!从赛题难度来看,个人认为赛题难度从难到易依次为:D题>A题>B题>C题首先是A题:复杂场景下水下图像增强技术的研
- 大数据领域 Kafka 集群搭建与优化策略
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶大数据kafka分布式ai
大数据领域Kafka集群搭建与优化策略关键词:Kafka集群、分布式消息系统、集群搭建、性能优化、吞吐量提升、高可用性、容灾策略摘要:本文系统阐述ApacheKafka集群的核心架构、搭建流程及深度优化策略。从分布式系统基础概念切入,详细解析Kafka的分区机制、副本协议与协调服务原理,提供基于生产环境的集群部署方案。通过数学建模分析吞吐量与延迟的影响因素,结合Python实战代码演示集群搭建与客
- 模块二:C++核心能力进阶(5篇) 篇一:《STL源码剖析:vector扩容策略与迭代器失效》
AI迅剑
c++开发语言
一、前言:重新认识vector的复杂性在C++开发者中,std::vector常被视为"动态数组"的简单实现,但其底层机制实则蕴含着深刻的工程智慧。本篇将通过:多维度源码剖析(GCC/Clang/MSVC三平台实现对比)数学建模分析(时间复杂度与空间局部性)实战工程优化(手写vector的12个关键实现细节)性能攻防实战(百万级数据压力测试)揭示现代C++容器设计的核心思想。二、vector内存管
- 从融智学视角对决策态度进行定理级提炼,结合三标准数学建模
geneculture
融智学应用场景双融共赢省市县知识经济创新融智学的重要应用融智学应用场景数学建模人工智能课程设计人生态度决策态度定理
摘要:本文从融智学视角提出"决策态度定理",构建了态度三要素(化繁为简、迎难而上、乐在其中)的数学模型。定理将人生轨迹表述为复平面路径积分:命运=∫[态度⊗选择]dt,证明三要素协同作用可使决策空间保形扩张。研究揭示态度曲率(R)决定命运轨迹收敛性,当三要素符合黄金分割比例(勇气38.2%、韧性23.6%、热爱38.2%)时,个人进入成就涌现相变点。通过量子隧穿模型和文化基因共振方程,论证了态度优
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C