- 【嵌入式学习2】指针 - 数组
XYN5114
嵌入式学习学习笔记嵌入式硬件c语言
目录##概述##指针###指针特点##指针变量###指针变量特点##区别##指针变量的使用定义指针变量时:使用指针变量时:##通过指针间接修改变量的值##指针大小指针大小与数据类型无关:无论指针指向什么类型的数据(int、char、double等),指针本身的大小只取决于系统的位数(32位或64位)。##指针步长###指针步长的计算方式##空指针和野指针##多级指针##指针与常量##函数参数传递内
- Camera2 实现重力感应四个方向调试相机预览
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CameraCamera2Camera重力感应适配方向预览
Camera2API实现重力感应四个方向调试相机预览文章目录需求场景需求实现setAspectRatio设置显示长宽postScalepostRotate设置缩放和旋转manager.openCamera打开相机startPreviewgetPreviewRequestBuilder设置预览参数:createCaptureSession预览准备工作setRepeatingRequest请求预览总结
- C++:函数指针进阶(三):Lambda函数详解:概念详解
FishAnd_Yu
#C++精华c++C++Lamdba
1:Lambda函数语法C++语法的基本格式为:[capture](parameters)->return_type{/*...*/}(1)[capture]:[]内为外部变量的传递方式,值、引用等,如下[]//表示的是在lambda定义之前的域,对外部参数的调用;[=]//表示外部参数直接传值[&]//表示外部参数传引用,可修改值。当默认捕获符是&时,后继的简单捕获符必须不以&开始。而当默认捕获
- sqlmap笔记
君如尘
网络安全-渗透笔记笔记
1.运行环境sqlmap是用Python编写的,因此首先需要确保你的系统上安装了Python。sqlmap支持Python2.6、2.7和Python3.4及以上版本。2.常用命令通用格式:bythonsqlmap.py-r注入点地址--参数-rpost请求-uget请求--level=测试等级--risk=测试风险-v显示详细信息级别-p针对某个注入点注入-threads更改线程数,加速--ba
- Linux系统编程:目录操作、文件权限与库管理
网恋东雪莲被骗114514
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Linux系统编程:目录操作、文件权限与库管理目录的读取在Linux系统编程中,目录操作是常见的任务之一。以下是用于目录操作的核心函数及其用法:1.opendir功能:打开一个目录,返回指向目录流的指针。原型:#includeDIR*opendir(constchar*name);参数:name:目录路径字符串。返回值:成功:返回DIR*指针;失败返回NULL。示例:DIR*dir=opendir
- Uni-App 双栏联动滚动组件开发详解 (电梯导航)
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本文基于提供的代码实现一个左右联动的滚动组件,以下是详细的代码解析与实现原理说明:{{item}}{{section.title}}{{para}}exportdefault{//组件参数定义props:{leftData:{//左侧导航数据type:Array,default:()=>['章节1','章节2','章节3','章节4','章节5','章节6'],},rightData:{//右侧内
- spark explain如何使用
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Sparkspark执行计划
在Spark中,explain是分析SQL或DataFrame执行计划的核心工具,通过不同模式可展示查询优化和执行的详细信息,默认情况下,这个语句只提供关于物理计划的信息。以下是具体使用方法及不同模式的作用:1.explain的基本语法在Spark3.0及以上版本,explain支持多种模式参数,通过mode指定输出格式:#DataFrame调用方式df.explain(mode="simple"
- C++缺省参数函数重载
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缺省参数大家知道什么是备胎吗?C++中函数的参数也可以配备胎。3.1缺省参数概念缺省参数是声明或定义函数时为函数的参数指定一个默认值。在调用该函数时,如果没有指定实参则采用该默认值,否则使用指定的实参。voidTestFunc(inta=0){cout_a=(int*)malloc(sizeof(int)*capacity);ps->_top=0;ps->_capacity=capacity;}i
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
开心星人
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将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- V Rising夜族崛起的管理员指令大全
莱卡云(Lcayun)
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使用方法:如果没有启用控制台需要先启用控制台打开游戏点击选项(如果在游戏内点击ESC即可),在通用页面找到启用控制台,勾选右边的方框启用在游戏内点击键盘ESC下方的波浪键(~)使用控制台指令:addtime向前调整游戏时间,addtime+空格+参数(参数必填),参数区间(1~12),可用于调节游戏中的白天天和黑夜的节奏,或者刷怪的节奏,但不能用于植物成熟和仆人打工时间的加快AdminAuth管理
- 【指标对比】SMA 和 EMA区别
T-I-M
时间序列
在描述时间序列趋势(如股票价格)时,简单移动平均(SMA)和指数移动平均(EMA)各有特点。以下是详细分析:一、核心对比指标SMAEMA权重分配等权重指数衰减权重滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA(简单移动平均)公式:SMAt=1n∑i=0n−1Pt−iSMA_t=\frac{1}{n}\sum_{i=0}^
- NLP高频面试题(十)——目前常见的几种大模型架构是啥样的
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NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
深入浅出:目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展,语言大模型迅速崛起,已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构,帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM(大语言模型)?LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型,它们通过海量的文本数据训练而成,能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
- epoll成员函数介绍
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epoll_create1epoll_create1是Linux系统中用于创建一个新的epoll实例的系统调用。epoll是一种高效的I/O事件通知机制,常用于处理大量的文件描述符(如套接字)。epoll_create1是epoll_create的改进版本,提供了更多的灵活性。函数原型intepoll_create1(intflags);参数说明flags类型:int描述:用于指定创建epoll实
- Python画词云图,Python画圆形词云图,API详解
请一直在路上
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在Python中,词云图的常用库是wordcloud。以下是核心API参数的详细讲解,以及一个完整的使用示例。一、参数类型默认值说明参数类型默认值说明widthint400词云图的宽度(像素)heightint200词云图的高度(像素)background_colorstr“black”背景颜色,可以是颜色名称(如“white”)或十六进制值(如“#FFFFFF”)colormapstr/matp
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- MATLAB的function函数的使用
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在工程应用中,我们经常会遇到算法的计算较为复杂,很多算法的过程重复次数过多的问题,针对这个问题我们可以考虑使用function函数简化代码编写的工作量。1、单个传参在使用function的函数时,我们首先需要定义function函数的结构;function[输出参数]=函数名(输入参数)%注释:function函数的使用一般是比较多的,因此需要注意注释的编写,避免后期工作的误导;主要代码:****
- 第十七章:Future Directions_《C++ Templates》notes
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FutureDirections核心重难点:示例代码:设计题多选题答案设计题详解核心重难点:泛型非类型模板参数允许任意类型作为非类型模板参数(如template)需解决类型推导和链接问题编译期控制流constexprif替代模板偏特化(减少代码膨胀)折叠表达式优化可变参数模板处理反射与元编程增强类型检查(is_convertible_v等)反射提案(如成员变量/函数查询)模块化支持解决传统头文件包
- 策略模式
烟沙九洲
设计模式策略模式java
策略(Strategy)模式属于行为型模式的一种。策略模式的核心思想是定义一系列算法,将每个算法封装起来,并使它们可以互换。策略模式让算法独立于使用它的客户而变化,从而实现了算法族的独立扩展和替换。策略模式指在一个方法中,某些关键步骤的算法依赖调用方传入的策略,传入不同的策略,即可获得不同的结果,大大增强了系统的灵活性。策略模式的核心思想是在一个计算方法中把容易变化的算法抽出来作为“策略”参数传进
- python processpoolexecutor_Python线程和进程池并行编程
三千香蕉三千
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Python3.2版本之后发布了concurrent.futures模块,用以支持和管理并发编程,内容涵盖了进程和线程池(ThreadandProcessPooling)、非确定性执行流(NondeterministicExecutionFlows)以及进程和线程同步。本文通过将带有可选参数的任务提交(Submit)给执行器(Executor)来实例化futures对象。执行器是线程或者进程执行池
- Python 高手编程系列一千七百零八:在事件循环中使用 executors
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Executor.submit()方法返回的Future类实例在概念上非常接近异步编程中使用的协程。这就是为什么我们可以使用执行器在协同多任务和多进程或多线程之间进行混合。此解决方法的核心是事件循环类的BaseEventLoop.run_in_executor(executor,func,*args)方法。它会在进程池或线程池中调度执行由executor参数表示的func函数。这个方法最重要的是它
- Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读
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DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向(实波束雷达领域)4.1挑战
- Spring Data JPA 的分页魔法:Pageable vs PageRequest,谁才是真正的“分页王”?✨
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- Sklearn.model_selection.GridSearchCV
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sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中,主要是使用网格搜索,即GridSearchCV类。estimator:即调整的模型param_grid:即要调参的参数列表,以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数,即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话,可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
- 机器学习——KNN超参数
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sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具,通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍:一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合,通过交叉验证评估每组参数的性能,最终选择最优参数组合。其核心价值在于:自动化调参:替代手动参数调试,提升效率3。交叉验证支持:通
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Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍(一)、概述总结(二)、详细说明四、简单代码示例(一)、建立集合和索引示例(二)、搜索示例(三)、参考文档五、数据搜索(一)、基础搜索参数说明(二)、范围搜索1.概述总结2.详细说明(三)、全文搜索(BM25)1.概述2.使用全文搜索步骤(四)、其他搜索一、度量类型(metric_type)相似度量
- RK3568平台SDIO接口驱动能力提升指南
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使用RK3568主控通过SDIO连接Wi-Fi模块(如RealtekRTL8733BS)时,出现了CMD53读写失败等不稳定现象,我们尝试了通过提高SDIO引脚的驱动能力(DriveStrength)的方法来增强了信号稳定性。本文将从驱动能力配置方法、内核和Bootloader阶段的调整、修改时的注意事项以及推荐参数四个方面,提供相关解说,以供大家参考。1.SDIOIO驱动强度的配置方法设备树配置
- 大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验
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问题导读:1、项目中遇到过哪些问题?2、Kafka消息数据积压,Kafka消费能力不足怎么处理?3、Sqoop数据导出一致性问题?4、整体项目框架如何设计?项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机(1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存
- Python匿名函数Lambda,不止是省略函数名这么简单
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- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- 模型优化驱动产业应用创新
智能计算研究中心
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内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进,其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略,显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力,而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化,降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面,边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟,更通
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
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java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不