- 乐鑫ESP-HMI方案人机交互,设备彩屏显示新体验,启明云端乐鑫代理商
启明云端wireless-tag
乐鑫方案物联网乐鑫无线方案交互显示屏
在数字化浪潮的推动下,人机交互的方式正在经历一场深刻的变革。用户对于智能设备的需求不再局限于基本的功能操作,而是期望能够通过更加直观、自然的方式与设备进行交流。这种需求催生了一系列创新的芯片方案,它们通过集成高性能的计算核心和丰富的外设接口,为智能设备赋予了新的生命。这些芯片不仅能够处理复杂的数据和算法,还能够通过触摸、语音甚至视觉识别来响应用户的指令。在数字化时代,用户体验成为了产品设计的核心。
- swap function & copy-and-swap idiom
leon4ever
在C++中,一个资源管理类(例如含有指向堆内存的指针)中需要重新定义拷贝构造函数、赋值运算符以及析构函数(BigThree),在新标准下还可能需要定义移动构造函数和移动赋值预算法(BigFive)。但实际上,这条规则还可以有一个小拓展。就是在资源管理类中,往往需要重新定义自己的swap函数来作为优化手段。1.Swap函数首先考察如下例子,假设类HashPtr中含有一个指向string的指针*ps和
- python正则表达式(.*?)以及compile的用法示例
测试老孔
pythonpython正则表达式
在Python开发爬虫过程中经常会遇到正则表达式,其中(.*?)的使用概率较高,那么这个正则表达式到底什么意思呢?“.*?”表示非贪心算法,表示要精确的配对“.*”表示贪心算法,表示要尽可能多的匹配“()”表示要获取括弧之间的信息Python提供re模块,包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用\转义,所以要特别注意:s='ABC\\-001'#Python的字符串#对应的正则表
- Databend Meta-Service 架构概述
Databend
架构
Databend的meta-service是一个基于Raft共识算法的分布式服务。其核心架构可以概括为一个Raft应用,如图中虚线框所示。Raft协议的主要组成部分包括:分布式日志(Log)状态机(StateMachine)分布式日志日志主要用于记录分布式系统的操作。当一条日志被写入本地并通过网络同步到其他Raft节点后,系统会等待日志在多数节点上完成持久化。一旦达到多数派写入,该日志条目就被视为
- 北航计算机软件技术基础课程作业&笔记【5】
robinbird_
数据结构笔记算法
题目(文章一周后公开~)sort1.快排算法核心思路:选取(一般是)当前数组第一个元素作为中间值mid,将数组按照比mid小/大分为两半,再对子数组进行同样操作(二叉树前序遍历)具体操作:主要是分2半那里,可以巧妙一些地来遍历,所以用到了left和right指针(重合时就遍历完了),同时自己写的时候用了一下right_flag表示是否要看右边与mid做比较(网上有更好的,我只是自己这样写了而已)左
- 周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m
么得感情的日更机器
南昌。二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力[2]:1.听力--十分2.单词--五分3.口语--五分4.英语文档1)编程能力[2]:1.编程语言C语言--O分2.数据结构与算法C语言数据结构--O分3.编程参考书1)陈正冲的《C语
- 前端安全-加密
姜慧慧
前端工程安全前端https
1密码安全1.1泄露渠道数据库被盗服务器被入侵通讯被窃听内部人员泄露其他网站(撞库)1.2防御严禁明文存储单向变换变换复杂度要求密码复杂度要求加盐(防止拆解)1.3哈希算法明文-密文一一对应彩虹表记录明文密文一一对应表,容易破解两次md5加密也容易破解所以密码必须复杂加盐加盐可以使密码更加难破解加盐+字符串+密码雪崩效应-明文:明文小幅度变化,密文加剧变化密文:明文无法反推密文固定长度:md5sh
- 机器学习之 K-均值聚类算法
维生素¥
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值(K-means)聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的中心,直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤:初始化K个簇的中心点(可以随机选择或者根据数据集初始化)。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3,直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
- 硬加密和软加密
Angus sonder
加密算法安全
一、加密方法不同1、软加密:是指通过特定的软件算法进行加密。2、硬加密:作为物理加密技术,其主要是通过芯片对硬盘中的每一个字符、每一个数据进行加密,这有些像早期的微电码。二、数据保护方式不同1、软加密:通过加密软件的方法来实现加密功能,并不对数据进行转换运算。2、硬加密:硬加密可将需要保护的数据转换成不可识别的数据模块。其在2000/XP的加密下,除了安装其本身驱动程序外,不需要安装其它任何驱动软
- 增量更新
世道无情
1.概述在我们开发的过程中,对于版本更新,按照我们一般套路都是在app刚一打开的时候,直接从服务器中下载最新的版本,然后下载安装就行。但是如果你app新的版本比较大,20M、30M的话,如果让用户下载,可能会比较耗流量、耗时间,需要用户去等待,所以这个时候就出现了增量更新。2.增量更新原理图如下增量更新原理.png3.增量更新算法核心比如用户手中当前版本是1.0,服务器中是2.0,并且服务器中肯定
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
安科瑞蒋静
机器学习算法均值算法
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下:初始化K个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
- 高效数据治理策略:筛斗数据带你走进智能化数据管理新时代
筛斗数据
人工智能大数据数据挖掘筛斗数据数据提取数据治理
在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。然而,随着数据量的爆炸性增长,如何高效地管理和利用这些数据,成为了摆在企业面前的一道难题。正是在这一背景下,“筛斗数据”公司凭借其卓越的数据治理策略,引领企业走进了智能化数据管理的新时代。一、精准高效的数据提取:挖掘数据价值的钥匙在数据治理的起始阶段,数据提取是至关重要的第一步。筛斗数据通过先进的算法和智能工具,能够深入复杂的数据源,快
- 用python解读银行家算法
给我起把狙
python算法
用python解读银行家算法银行家算法是一种经典的死锁避免算法,用来决定一个系统是否可以安全分配资源。其主要思想是:银行家在发放贷款之前,需要确保在满足所有用户需求的情况下,仍然有足够的资源剩余,以防止系统进入不安全状态。核心概念:最大需求:每个进程可能需要的最大资源数。已分配:每个进程已经占用的资源数。**需求:进程还需要多少资源才能完成(计算方式:Need=Max-Allocated)。可用资
- 人工智能时代的程序设计教学与课程设计
于仕琪(南科大)
人工智能课程设计
声明:本文已经投稿至“2024年中国高校计算机教育大会”,并发表于微信公众号“于仕琪”,可以转载,但不可修改。作者:于仕琪,郑锋,廖琪梅,田蕾单位:南方科技大学计算机科学与工程系摘要:随着人工智能的兴起,学生对编程的热情逐渐从C/C++向Python迁移,对于计算机硬件体系结构的理解也呈现逐年下降的趋势。当前许多人工智能从业者做的是人工智能算法设计,但参与基础人工智能软件开发的相对较少。我们认为本
- 2024数学建模国赛B题生产过程中的决策问题详细思路:基于抽样检测和多阶段决策模型
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数学建模机器学习算法python
2024高教社杯数学建模竞赛A题B题C题D题E题完整成品文章和全部问题的解题代码完整版本更新如下:https://www.yuque.com/u42168770/qv6z0d/rytbc1nelty1mu4o问题分析这道题目涉及了一个电子产品生产企业的决策问题,主要包括零配件采购、生产过程管理和质量控制等方面。题目分为四个子问题,逐步深入探讨了企业在生产过程中面临的各种决策情况。问题1针对零配件采
- 雪花算法的时间回拨问题的产生和解决办法
CocoaAndYy
java分布式
1.什么是时间回拨问题雪花算法通过时间来即将作为id的区分标准之一,对于同一台id生成机器,它通过时间和序号保证id不重复当机器出现问题,时间可能回到之前,此时,时间就不能区分又或者因为闰秒的出现,导致时间回拨2.如何解决方法1直接抛出异常不处理,直接抛出异常将问题交给人工解决这种方法也是原始的雪花算法,百度的uid-generator采用的太过简单,显然不好方法2延迟等待这种时间回拨(回跳)或许
- gps路径压缩算法
王建文go
算法
公司的gps点位特别多,导致数据存储以及查询都会造成一定的压力.所以我们需要使用gps路径压缩算法我调研了两种:k-means和Douglas-Peuckerk-means压缩的底层原理是:自定义簇的数量,假设是100个,那么就会计算所有gps点,把最相近的点,放在一个簇里,以此类推,计算出100个簇,然后每个簇计算出一个中心点,100簇的中心点也就是我们这段gps的压缩路径.Douglas-Pe
- 分析React fiber
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javascript数据结构与算法ViewUI
Reactfiber是最新react用的算法选择,其大概的介绍点击这里;现在的局限在现有React中,更新过程中是同步的(这个js代码的代码执行相关)同步的递归的渲染和调和fiber目的中断进程,后面还可以回到进程(work)中;为各个进程(work)分优先级;可以再次使用之前完成的进程(work);终止后面不再使用的进程(work);Inordertodoanyofthis,wefirstnee
- 数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化
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线性代数机器学习人工智能
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程,我们能够从原始向量组中构造正交基,并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn},其目标是将这些向量正交化
- nginx负载均衡优化和高可用
小bug大问题
架构学习nginx负载均衡运维linux服务器学习
代理和负载均衡的区别代理负责把连接请求直接转发到后台某个web节点负载均衡负责把请求使用某种调度算法分散发布给后台所有web节点1.配置nginx代理服务器lb1lb1:192.168.8.10web1:192.168.8.20web2:192.168.8.30(1)启动lb1,安装nginxyum-yinstallepel-releaseyum-yinstallnginxsystemctlsta
- React 中的 Fiber 架构
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react.js架构前端
ReactFiber介绍ReactFiber是React的一种重写和改进的核心算法,用于实现更细粒度的更新和高效的调度。它是React16版本中的一个重要更新,使得React能够更好地处理复杂和高频的用户交互。以下是对ReactFiber的详细介绍:为什么需要ReactFiber?在传统的React中,更新操作是同步的,一旦开始更新,整个组件树的更新过程不会被中断。这在处理复杂组件树或高频用户交互
- python设计函数isleapyear_Python实战练习——打印日历教程
群响-刘思毅
很长一段时间没有接触过c语言了,想来做这一行当已经有三两年了。今天突然想起来以前用c语言在vc6上写代码的日子,想了想以前的一些实战练习。所以今天打算用python来写一个c语言以前练习的题目-日历打印器,并根据情况进行优化。效果如上图所示算法思路:首先,关于日历的相关操作都离不开一个根本情况,1990年的1月1日是周一,所以日历的打印需要基于这一事实想要打印日历需要解决的问题最主要便是一个——那
- 9.6学习记录+三场笔试
冰榫
学习
一、去哪儿笔试+挚文集团1.在调度算法中平均等待时间最短的是什么?短作业优先2.给定一个字符串s,最有效的找到其中第一个不重复的字符的方法是?一、使用哈希表创建一个哈希表,用于存储字符及其出现的次数。可以使用编程语言中提供的字典(如Python中的dict)或类似的数据结构。遍历字符串s:对于每个字符,检查它是否在哈希表中。如果不在哈希表中,将其加入哈希表,并将其出现次数初始化为1。如果已经在哈希
- 图片修复去除重影导致的图像模糊
littlebird001
计算机视觉
有些图片由于焦距不准或镜头晃动通常会导致多重影模糊现象,如下图。这种模糊也叫运动型模糊,在计算机视觉中属于破损数据的一种是可以纠正修复的。传统工具PS是很难处理这类问题的,人工修复更是无法下手,需要对破损图像像素级重建。图像重建(imagerestoration)是去除错误像素建立正确像素的过程,是图像逆过程。通常可以解决去模糊、去噪音、补画等图像修复问题。我们使用去模糊算法解决重影模糊问题,进入
- 基于云原生向量数据库 PieCloudVector 的 RAG 实践
OpenPie|拓数派
OpenPie|拓数派云原生向量数据库PieCloudVectorPieCloudDBOpenPie
近年来,人工智能生成内容(AIGC)已然成为最热门的话题之一。工业界出现了各种内容生成工具,能够跨多种模态产生多样化的内容。这些主流的模型能够取得卓越表现,归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展,以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战,检索增强生成(RAG)技术作为LLM的一项重要补充被提出。本文将结合实例演示,和大家一起探索基于PieCloudVector的RAG实践。AIGC强调
- OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影
阿利同学
opencv深度学习人工智能阴影去除图像去阴影
往期热门博客项目回顾:计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线//正文开始!图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述
- 【全网首发】2024数学建模国赛C题39页word版成品论文【附带py+matlab双版本解题代码+可视化图表】
2024数学建模国赛比赛资料分享
2024全国大学生数学建模国赛2024数学建模国赛2024数学建模国赛C题数学建模matlab开发语言2024数学建模国赛2024数学建模国赛C题
基于优化模型的农作物的种植策略完整版成品+py(matlab)代码解题在下面获取:点击链接加入群聊【2024数学建模国赛资料汇总】:http://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?_wv=1027&k=lZncBILk30DuPRI1Bd8X-3Djv7ZVZyAv&authKey=kKqNSSEbbZN%2FVKn%2BICOqJGahEHfhJEe7BSxK5IMua%2BYQq
- 深度学习特征提取魔改版太强了!发文香饽饽!
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- AI 大模型催生的新职业,提示词工程师是什么?
人工智能-猫猫
人工智能语言模型自然语言处理开源
全方位解析“提示词工程师”。AI大模型技术正以前所未有的速度重塑我们的未来。它们不仅仅是冷冰冰的算法集合,更是拥有无限创造力的智能体。而在这个智能体的背后,有一群关键的角色——提示词工程师(PromptEngineer)。顾名思义,这类人是专门负责设计和优化AI大模型的提示词,以提高模型的响应质量和准确性。他们的工作不仅涉及到技术层面的优化,还涉及到对用户需求的深刻理解和预测。这种工作性质使得提示
- 工信教考 | AI智能体应用工程师(模拟试题)
人工智能-猫猫
人工智能开源自然语言处理语言模型架构
关于AI智能体工程师的模拟试题,下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能,设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务?(单选)A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案:B解析:无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务,如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分