- 3-Spring Boot的数据访问
axinawang
springbootspringboot
一、概述在开发中,通常会涉及到对数据库的数据进行操作,SpringBoot在简化项目开发以及实现自动化配置的基础上,对关系型数据库和非关系型数据库的访问操作都提供了非常好的整合支持。SpringBoot默认采用整合SpringData的方式统一处理数据访问层,通过添加大量自动配置,引入各种数据访问模板xxxTemplate以及统一的Repository接口,从而达到简化数据访问层的操作。二、常见数
- 深入详解使用 RabbitMQ 过程中涉及到的多个细节问题(面试可用)
dvlinker
C/C++实战专栏C/C++软件开发从入门到实战rabbitmq面试分布式
目录1、基础类问题2、cluster相关问题3、综合性问题4、参考资料C++软件异常排查从入门到精通系列教程(专栏文章列表,欢迎订阅,持续更新...)https://blog.csdn.net/chenlycly/article/details/125529931
- Python实现链接MinIO,并将文件数据从MinIO批量下载并保存到本地
写python的鑫哥
Python课堂pythonMinIO文件下载数据存储存储桶Buckets文件夹下载
前言本文是该专栏的第43篇,后面会持续分享python的各种干货知识,值得关注。MinIO是一个高性能的对象存储服务,它兼容亚马逊S3云存储服务接口,非常适合于存储大容量非结构化的数据,比如说“图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像”等。MinIO原生支持Kubernetes,可以用于构建云存储服务。MinIO可以在标准硬件上运行,非常适合私有云和边缘计算场景。MinIO提供了存储桶级粒
- 32岁的程序员被裁,Android事件分发机制收藏这一篇就够了,完整版开放下载
2401_89828732
android
(2)特点低耦合可重用易拓展模块职责划分明确(3)实例android本身的设计结构符合MVC模式。(4)MVC优缺点MVC的优点:MVC模式通过Controller来掌控全局,同时将View展示和Model的变化分离开MVC也有局限性:View层对应xml布局文件能做的事情非常有限,所以需要把大部分View相关的操作移到Controller层的activity中。导致activity相当于充当了2
- 柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法及python实现
闲人编程
进阶算法案例python人工智能开发语言柯西变异正余弦改进麻雀搜索
目录柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法第一部分:麻雀搜索算法概述1.1麻雀搜索算法简介1.2算法特点1.3算法流程1.初始化阶段2.觅食者搜索阶段3.监视者逃逸阶段4.判断收敛条件1.4公式描述第二部分:改进方法——柯西变异与正余弦机制2.1改进思路2.2柯西变异公式2.3正余弦公式2.4改进后的流程第三部分:基于改进麻雀搜索算法的Python实现第四部分:案例1——函数优化问题(适配器模式)Ra
- 基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标
pytorchCode
人工智能python算法Matlab
基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)是一种启发式优化算法,灵感来自于麻雀的群体行为。该算法模拟了麻雀在寻找食物时的搜索过程,通过合作和竞争来找到最佳解决方案。在本文中,我们将介绍如何使用SSA算法来求解最优目标,并提供相应的MATLAB源代码。首先,我们需要定义问题的目标函数。假设我们要求解的目标是最小化一个连续的优化问题。那么,我
- 基于elk的springboot web日志收集存储方案
Albertliuc
javaspringbootelkspringboot前端
目录WEB日志分类处理方案ELK安装Elasticsearch安装Logstash安装kibana导入依赖AOP做接口日志输出日志entity类AOPAspect类logback-spring.xml配置YML配置WEB日志分类处理方案web系统的日志按照价值排序分类controller层的接口访问日志(debug日志)自定义包下的其他日志(debug日志)全局日志①全局错误日志②部分组件的deb
- (leetcode 213 打家劫舍ii)
维齐洛波奇特利(male)
leetcode算法数据结构
代码随想录:将一个线性数组换成两个线性数组(去掉头,去掉尾)分别求两个线性数组的最大值最后求这两个数组的最大值代码随想录视频#include#include#include//nums:2,1,1,2//dp:2,2,3,4usingnamespacestd;introp(vector&nums){vectordp(nums.size(),0);dp[0]=nums[0];dp[1]=max(nu
- (动态规划路径基础 最小路径和)leetcode 64
维齐洛波奇特利(male)
动态规划leetcode算法
视频教程1.初始化dp数组,初始化边界2、从[1行到n-1行][1列到m-1列]依次赋值#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){vector>grid={{1,3,1},{1,5,1},{4,2,1}};vector>dp(grid.size(),vector(grid[0].size(),0));dp[0][0]=grid[0][0
- 《Semantic communications - Principles and challenges》语义通信文献阅读与分析总结
snow每天都要好好学习
深度学习深度学习
《语义通信:原理与挑战》文献详细总结1.语义通信的概念语义通信是一种超越传统香农通信范式的全新通信模式,它关注的是信息意义的传递,而不仅仅是数据本身的准确传输。传统通信强调比特级别的准确性,而语义通信更强调信息对接收方执行特定任务的有效性。这种模式被认为是第六代(6G)无线网络的核心技术之一,能够支持包括智能交通、智能监控、视频会议、增强现实(AR)和虚拟现实(VR)在内的多种智能应用。在语义通信
- AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'format'
alittlebai1
初学Pythonpythoncsv
今天写代码的时候出现了一个及其简单的问题,百度很久都没找到是什么原因,最后才发现是print函数少了个括号。#-*-encoding:utf-8-*-fromcsvimportreader#LoadaCSVfiledefload_csv(filename):file=open(filename,"r")lines=reader(file)#此时reader返回的值是csv文件中每行的列表,将每行读
- 猫头虎 分享已解决Bug AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute 解决方案
猫头虎-AI后端
已解决的Bug专栏bugdjangopythonvirtualenvpygamebeautifulsouppip
猫头虎分享已解决BugAttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute解决方案粉丝提问:“猫头虎,我在使用Python开发时总是碰到AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute,这到底是哪里出问题了?怎么解决呀?”引言这是一个Python开发中最常见的错误之一,它通常发生在程序试图访问一个属性或方法时,而该对象
- 深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大(INF)原因及解决办法
余弦的倒数
学习笔记机器学习深度学习pytorch深度学习人工智能机器学习
文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因:学习率过高可能导致梯度爆炸,权重更新幅度过大,导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题,它会让参数
- (python)在一个Python文件中从位于该文件所在文件夹外的另一个文件导入函数或类
ZhangTao_zata
python开发语言
☆问题描述假设有如下目录结构project/│├──utils.py│└──subfolder/└──myfile.py在这种情况下,utils.py文件位于subfolder文件夹的外面。要从myfile.py中导入utils.py中的内容★解决方案要在一个Python文件中从位于该文件所在文件夹外的另一个文件导入函数或类,你需要确保两个文件都在Python的搜索路径中。假设你有如下的目录结构:
- 深度解读大语言模型中的Transformer架构
老三不说话、
transformer
一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构,在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系,对于复杂的自然语言文本,无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题,但依然存在梯度不稳定的情况。而且,RNN和LSTM在计算过程中,
- 模型高效推理--剪枝基础
绒绒毛毛雨
大模型算法剪枝深度学习人工智能
文章目录一、剪枝基础1.剪枝定义2.剪枝时机二、剪枝的分类1.按照剪枝粒度分类(粗➡️细)A.结构化剪枝a.隐藏层剪枝(LayerPruning)b.通道剪枝(ChannelPruning)c.卷积核剪枝(KernelPruning)B.非结构化剪枝a.核内权重剪枝(IntraKernelWeightPruning)b.单个权重剪枝(WeightPruning)C.特殊情况a.Token剪枝(To
- 2.3、numpy 数组:广播机制、遍历数组
融码一生
Python数据处理与分析numpynumpypython开发语言数据分析
点击上方分类专栏、进行系统性学习(文末可扫码领取资料)1、广播机制NumPy中的广播机制(Broadcast)旨在解决不同形状数组之间的算术运算问题。如果进行运算的两个数组形状完全相同,它们直接可以做相应的运算。importnumpyasnpa=np.array([0.1,0.2,0.3,0.4])b=np.array([10,20,30,40])c=a*b#jy:[1.4.9.16.]print
- 云原生网络架构
key_3_feng
云原生网络云原生架构
着云原生技术的不断发展和演进,实现容器间互联的云原生网络架构也在不断地进行优化和完善,从Docker本身的动态端口映射网络模型到CNCF的CNI容器网络接口,再到“ServiceMesh+CNI”层次化的SDN。容器网络以容器的典型实现Docker为例,其自身在网络架构上默认采用桥接模式,即Linux网桥模式,创建的每一个Docker容器都会桥接到这个docker0的网桥上,形成一个二层互联的网络
- 【Unity 渲染插件】GPU Instancer 基于 GPU 实例化技术,旨在解决 Unity 中大量重复对象的渲染瓶颈问题,显著提升游戏性能
Unity游戏资源学习屋
Unity插件
GPUInstancer是一款专注于高性能渲染的Unity插件,基于GPU实例化技术,旨在解决Unity中大量重复对象的渲染瓶颈问题,显著提升游戏性能。通过减少CPU到GPU的数据传输和批处理开销,该插件特别适合渲染复杂的开放世界场景、自然环境、城市布局等需要大量重复物体的场景。核心功能解析实时GPU实例化GPUInstancer能够自动检测和实例化场景中的重复网格对象,将它们的渲染交给GPU实现
- 39【内存条与硬盘的架构逻辑】
学编程的闹钟
从零开始学编程语言学习
内存和硬盘大家应该并不陌生,不过要以文字的形式表述2者的关系难度还是很大的,我们这节课就来讲解这个问题,本节课非常重要,本节课讲的点便是几乎所有的逆向工具研发的理论框架(由于本文是知识手册,因此在后面会有专门的帖子来引用本帖)解下来我使用玄幻小说的情节为大家讲解,有一个功法叫灵体转换,就是可以将自己的身体变成灵魂形态大家把硬盘想象成一个身体,内存想象成灵魂,也就是说一个软件要想运行,windows
- 阿里最全面试116题整理
数据存储张
程序人生数据库使用与原理解析零基础linux入门到精通C\C++入门到精通面试题java阿里
阿里天猫、蚂蚁金服、阿里巴巴面试题整理,可以作为参考。1.junit用法,before,beforeClass,after,afterClass的执行顺序2.分布式锁3.nginx的请求转发算法,如何配置根据权重转发4.用hashmap实现redis有什么问题(死锁,死循环,可用ConcurrentHashmap)5.线程的状态5.线程的阻塞的方式6.sleep和wait的区别7.hashmap的
- 面试经典150题——二叉树层次遍历
Ghost_firejef
面试经典150题面试职场和发展
文章目录1、二叉树的右视图1.1题目链接1.2题目描述1.3解题代码1.4解题思路2、二叉树的层平均值2.1题目链接2.2题目描述2.3解题代码2.4解题思路3、二叉树的层序遍历3.1题目链接3.2题目描述3.3解题代码3.4解题思路4、二叉树的锯齿形层序遍历4.1题目链接4.2题目描述4.3解题代码4.4解题思路1、二叉树的右视图1.1题目链接点击跳转到题目位置1.2题目描述给定一个二叉树的根节
- 贪心算法相关知识
秋夜Autumn
贪心算法算法
目录基础定义工作原理步骤一:分解问题步骤二:确定贪心策略步骤三:求解子问题步骤四:合并结果适用场景活动安排问题找零问题哈夫曼编码局限性高级与动态规划的对比决策方式最优性保证时间复杂度和空间复杂度算法实现要点贪心策略的证明数据结构的选择更多的实际应用示例资源分配问题文件压缩中的行程长度编码(RLE)改进股票买卖问题(简单情况)贪心算法的优化方向贪心算法的挑战与应对贪心算法的未来发展趋势进阶贪心算法的
- 01.01、判定字符是否唯一
Lenyiin
题解哈希算法算法
01.01、[简单]判定字符是否唯一1、题目描述实现一个算法,确定一个字符串s的所有字符是否全都不同。在这一题中,我们的任务是判断一个字符串s中的所有字符是否全都不同。我们将讨论两种不同的方法来解决这个问题,并详细解释每种方法的实现过程。2、方法一:使用哈希表计数2.1、思路解析我们可以利用一个哈希表(数组)来记录字符串中每个字符的出现次数。具体步骤如下:字符数判断:如果字符串的长度超过26,那么
- 爬虫守则--写爬虫,不犯法
Erfec
玩爬虫,技术当然是中立的,浏览了因为爬虫被捕入狱的案例,自己总结了如下爬虫守则,不吃牢饭!1、爬虫速度不要太快,不要给对方服务器造成太大压力2、爬虫不要伪造VIP,绕过对方身份验证,你可以真的买一个VIP做自动化,这没问题3、公民个人信息不要去碰4、爬取的数据不能用于盈利5、爬虫是模拟人,不要做人不能做到的事情
- YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块 包含二次独家创新
Limiiiing
YOLOv10改进专栏YOLO目标检测计算机视觉深度学习
一、本文介绍本文记录的是利用大核选择模块LSK优化YOLOv10的目标检测网络模型。在大尺寸图像中的小目标检测任务中,一直是个难题,无法仅基于外观实现较好的识别,因此需要广泛的上下文信息进行辅助。但不同物体所需的上下文信息范围不同,为了更好地对这些特性进行建模,本文利用大核选择模块二次创新C3k2,使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时,动态地根据输入调整模型的行为,使网络更好地适应图像中
- Python程序员爬取大量视频资源,最终面临刑期2年的惩罚!
夜色恬静一人
python爬虫开发语言Python
Python程序员爬取大量视频资源,最终面临刑期2年的惩罚!近日,一名Python程序员因为涉嫌大规模爬取视频资源而被判处2年有期徒刑。这个案例引起了广泛的关注,也引发了对于网络爬虫合法性和道德问题的讨论。据了解,这名程序员利用Python编程语言开发了一套自动化爬虫工具,通过抓取网站上的视频链接,批量下载了超过13万部视频资源。这些资源包括电影、电视剧以及其他各种类型的视频内容。然而,尽管他成功
- 从0开始使用面对对象C语言搭建一个基于OLED的图形显示框架(OLED设备层封装)
charlie114514191
OLED驱动开发记录c语言教程OLED单片机stm32嵌入式软件
目录OLED设备层驱动开发如何抽象一个OLED完成OLED的功能初始化OLED清空屏幕刷新屏幕与光标设置1刷新屏幕与光标设置2刷新屏幕与光标设置3绘制一个点反色区域化操作区域置位区域反色区域更新区域清空测试我们的抽象整理一下,我们应该如何使用?在上一篇博客:从0开始使用面对对象C语言搭建一个基于OLED的图形显示框架2-CSDN博客中,我们完成了协议层的抽象,现在让我们更近一步,完成对设备层的抽象
- Java小白必Java小白必看!56个项目让你秒变大神!
Python资料站
学习python人工智能职场和发展
从简单的控制台应用到复杂的企业级项目,每个项目都有详细的说明和代码示例造福每一个走在Java路上的后端人,源码可以直接给1.网上订餐管理系统2.健康管理系统3.项目辅导视频4。医院在线挂号5.网上花店销售系统6.私人牙科诊所管理系统7.医院管理住院系统8.码头船只出行管理系统9.超市积分管理系统10.保险业务管理系统11.机场航班起降协调系统12.敬老院管理系统13.网上零食销售系统14.银行排导
- YOLOv10改进,YOLOv10检测头融合DynamicHead,添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要作者提出一种新的检测头,称为“动态头”,旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。如果我们将骨干网络的输出(即检测头的输入)视为一个三维张量,其维度为级别×空间×通道,这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题,直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。然而,直接在所有维度上学习注意力函数过于困难,且计算成本过高。因此,作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制,即在级
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&