- 信息技术导论 第二章 物联网技术 笔记
新世紀渾水摸魚戰士
信息技术导论笔记信息与通信
第二章物联网技术2.1物联网概述2.1.1物联网的基本概念物联网的定义是:通过射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。当每个而不是每种物品能够被唯一标识后,利用识别、通信和计算等技术,在互联网基础上,构建的连接各种物品的网络,就是人们常说的物联网。物
- Vue3CompositionAPI
jpruby
vue
Vue3CompositionAPI第一章最终效果演示1.下载依赖npminstall2.启动前端npmrundev3.启动数据json-server--watchdata/db.json--port=3003第二章创建项目1.vite创建项目npminitvite@latestvite-blog----templatevue2.App.vueApp.vue3.Home.vue1.测试setup的
- 基于单片机的智能家居电控系统(源码+万字报告+实物)
炳烛之明科技
单片机智能家居嵌入式硬件
目录摘要IAbstractII第一章绪论11.1设计背景11.2国内外研究现状11.3设计的主要内容2第二章设计方案32.1设计思路32.2模块的选择42.2.1单片机模块的选择42.2.2声音传感器的选择42.2.3人体传感器介绍52.2.4OLED液晶介绍52.2.5一氧化碳采集检测模块62.2.6独立按键式模块62.2.7数模转换器62.2.8指纹识别模块72.2.9WiFi模块72.3系统
- VMware安全从我做起,vCenter和Esxi端口加固建议方案
虚拟化爱好者
VMwareVMwareESXivCentervSphere云桌面虚拟化
哈喽大家好,欢迎来到虚拟化时代君(XNHCYL),收不到通知请将我点击星标!“大家好,我是虚拟化时代君,一位潜心于互联网的技术宅男。这里每天为你分享各种你感兴趣的技术、教程、软件、资源、福利…(每天更新不间断,福利不见不散)第一章、引言最近私信比较频繁,很多兄弟们想要VMwarevCenter和ESXi常见高危端口的修改方法,以及安全加固措施。今天粗略整理一些,望大家指正!第二章、vCenter和
- python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为?(附代码)...
weixin_39576066
python学习曲线函数
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作,里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节,具体如下:第一章:什么是LSTMs?第二章:怎么样训练
- python程序设计案例教程胡国胜第二章答案_Python程序设计案例教程
长发在船头舞蹈
章Python基础知识1.1Python简介1.1.1Python语言特点1.1.2Python版本1.1.3Python语言的实现1.1.4安装Python1.2Python开发环境1.2.1启动IDLE1.2.2Python代码编辑器1.2.3个小程序习题1第2章数据类型2.1数值2.1.1数值类型2.1.2变量章Python基础知识1.1Python简介1.1.1Python语言特点1.1.
- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- 第二章:12.4 学习曲线
望云山190
深度学习机器学习人工智能
学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
- 操作系统——复习题(一)
尘埃于光年
操作系统操作系统
操作系统——复习题(一)-第二章进程和线程练习题一、单项选择题1.在操作系统中引入“进程”概念的主要目的是(B)。A.改善用户编程环境B.描述程序动态执行过程的性质C.使程序与计算过程一一对应D.提高程序的运行速度2.已经获得除(C)以外的所有运行所需要资源的进程处于就绪状态A、存储器B、打印机C、CPUD、磁盘空间3.某进程在运行过程中需要等待从磁盘上读入数据,此时该进程的状态将(C)。当系统完
- 计算机视觉中图像的基础认知
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中,图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度(W)和高度(H)定义了图像的像素分辨率,单位通常是像素。例如,一张1920x1080的图像有1920列(
- Etcd教程 — 第二章 Etcd集群静态发现_etcd 双节点集群
2401_87361150
etcd数据库
监听用于和节点之间通信的url,可监听多个,集群内部将通过这些url进行数据交互(如选举,数据同步等)–initial-advertise-peer-urls建议用于和节点之间通信的url,节点间将以该值进行通信。–listen-client-urls监听的用于和客户端通信的url,同样可以监听多个。–advertise-client-urls建议使用的和客户端通信url,该值用于etcd代理或e
- 非线性动力学笔记C2.1-2.2 一维流动中的不动点和稳定性
阿北Ben
笔记
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言C2一维流动(flowonaline)引言2.1几何思考方式2.不动点(fixedpoint)与稳定性(stability)Appendix1前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:参考书《Nonlineardynamicsandchaos》StevenH.Strogatz本节重点Note第二章内容的引言的1-2小节,
- Qt中多ui使用及简单布局实现交互界面
liangyunshan123
Qt开发技巧1024程序员节qtuic++
系列文章目录第一章Qt中C++代码搭配UI文件实现交互界面第二章Qt中多ui使用及简单布局实现交互界面文章目录前言一、新增两个新UI文件二、使用这两个新增的UI及简单布局三.添加简单联动逻辑四.编译运行及动态效果展示总结前言前一段时间,写了一篇关于Qt中C++代码搭配UI文件实现简单的交互界面的文章,当时是计划作为一个系列来写的,希望交流一下循序渐进的学习和使用Qt心得。前几天评论中有人催更了,所
- Python自学知识清单(持续更新中...)
彩虹小黑馬
Pythonpython开发语言
Python自学知识清单第一章:数据结构Python自学-变量及对象Python自学-函数的使用Python自学-进制转换Python自学-字符串转义、查找及切片Python自学-字符串处理函数Python自学-字符串格式化输出详解Python自学-列表的用法Python自学-元组的用法Python自学-字典的用法Python自学-集合的用法Python自学-引用与拷贝第二章:语句Python自学
- 《Python编程轻松进阶》干货整理
KLZZ66
python开发语言idejupyter
《Python编程轻松进阶》干货整理最近把《Python编程轻松进阶》看完了,看得过程中顺便整理了一些自己觉得比较重要的点,分享出来,共同进步!文章目录《Python编程轻松进阶》干货整理第一章处理错误和寻求帮助1.1如何查看模块版本第二章环境设置和命令行2.1使用pathlib库可以让Python脚本跨平台兼容2.2Path常用命令2.3命令行参数2.3.1/?2.3.2python-c2.3.
- 第二章:13.1 机器学习的迭代发展
望云山190
机器学习人工智能
目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
- Vue.js前端开发实战学习笔记
cai-4
前端vue.js学习前端
Vue.js前端开发实战学习笔记一、学习教材Vue.js3前端开发实战————————张益珲github仓库地址gitee仓库地址二、第一章从前端基础到Vue.js3三、第二章Vue模板应用四、第三章Vue组件的属性和方法五、第四章处理用户交互六、第五章组件基础七、第六章组件进阶八、第七章Vue响应式编程九、第八章动画十、第九章构建工具VueCLI的使用十一、第十章基于Vue3的UI组件库——El
- 【西电考研复试】软件工程
chaser&upper
一研为定考研软件工程
【考研复试】软件工程第一章第二章可行性分析第三章需求分析第四章统一建模语言UML第五章总体设计第六章详细设计第七章面向对象设计第八章软件实现最后两章第一章什么是软件工程、软件工程研究什么、什么是软件软件工程软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。把工程学的基本原理和方法引进到软件的设计和生产中,研制软件设计和生产的方法和工具什么是软件运行时能提供所要求功能和性能
- django入门到精通三部曲(第一部)
玉江仙。
Django入门到入土djangopython后端
第一章:Django入门注意,第一章是开发基础,第二章是高级开发必备,第三章是项目实战,如果要进行第三章实战开发,必须熟练掌握第一章第二章,如有问题自行百度1.1Django简介Django简介MVC/MVT设计模式Django的优势和缺点Django简介Django是一个使用Python编程语言开发的开源Web框架,它遵循了MVC(Model-View-Controller)或者更准确地说是MV
- 新手21天学java后端-day4-oracle数据库
大人物i
java
oracle数据库前言oraclesql第一章SelectingRows第二章Sorting&LimitingSelectedRows第三章SingleRowFunctions第四章DisplayingDatafromMultipleTables第五章GroupFunction第六章Subqueries第七章SpecifyingVariablesatRuntime第八章OverviewofData
- 软考中级 软件设计师 第二章 第五节 段页式存储
烟锁迷城
软考中级笔记
目录1、页式存储1.1、概述1.2、页式存储组织2、段式存储3、段页式存储1、页式存储1.1、概述页式存储,即将程序与内存均划分为同样大小的块,以页为单位将程序调入内存。在用户程序中,会存储页号,页号与块号(页帧号)对应,因此。逻辑地址=页号+页内地址物理地址=页帧号+页内地址页帧号可以由页号获得。总容量=存储个数×编址内存(默认为1B)比如:一个页大小为4KB,逻辑地址为101100110111
- 第二章:9.5 多个输出的分类
望云山190
分类数据挖掘人工智能
多标签分类问题多标签分类问题是一种特殊的分类问题,其中每个输入样本可以同时属于多个类别。这与单标签分类问题不同,在单标签分类问题中,每个输入样本只能属于一个类别。例如,在自动驾驶汽车的场景中,一张图像可能同时包含汽车、公交车和行人,因此在这种情况下,每个图像可以有多个相关的标签。构建多标签分类神经网络的方法方法一:独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说,
- 软考中级 软件设计师 第二章 第六节 磁盘管理
烟锁迷城
笔记
目录1、磁盘读取时间2、移臂调度算法3、关于缓冲区和时间3.1、单缓冲区3.2、双缓冲区4、I/O管理软件1、磁盘读取时间每一个磁盘都是由磁道和扇区组成,最外一层被称为0磁道。想要寻找到某个数据,就要从磁道开始寻找,扇区会自己旋转,这样一定能找到自己要找的数据,只是需要进行等待,因此,存取时间的计算公式为:存取时间=寻道时间+等待时间寻道时间:磁头移动到磁道所需的时间。等待时间:等待读写的扇区转到
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 利用IDEA将Java.class文件反编译为Java文件:原理、实践与深度解析
.猫的树
Java反编译IDEA技巧逆向工程
文章目录引言:当.class文件遇到源代码缺失第一章:反编译技术基础认知1.1Java编译执行原理1.2反编译的本质1.3法律与道德边界第二章:IDEA内置反编译工具详解2.1环境准备2.2三步完成基础反编译2.3高级反编译技巧2.3.1调试模式反编译2.3.2Lambda表达式处理2.3.3泛型类型恢复第三章:Fernflower反编译引擎深度配置3.1引擎参数调优3.2多文件批量反编译3.3结
- 【性能优化】C++ 编码规范 之性能优化篇
泡沫o0
软件编码规范性能优化c++系统架构开发语言linux嵌入式c++11
目录标题第一章:引言第二章:背景和标准对比2.1Qt规范概览2.2微软规范概览2.3谷歌规范概览2.4综合对比表格2.5对比规范在特定方面的异同第三章:详细分析3.1深入分析3.2规范的优缺点及其对项目的潜在影响第四章:项目定制规范4.1项目需求4.2根据不同的需求来参考不同的规范结语第一章:引言在当今的高性能计算和资源密集型应用中,C++性能优化已成为开发者不可忽视的关键环节。随着项目规模的增长
- 第二章 Linux基础入门 (一)
Raymond运维
Linux云计算SRE运维--入门阶段(已完结)linux服务器云计算云原生运维
文章目录第二章Linux基础入门和帮助内容概述1.Linux基础1.1用户类型1.2远程连接工具1.2.1WindowsPowerShell工具1.2.2Xshell软件使用1.2.3MobaXterm软件使用1.3终端terminal1.3.1终端类型1.3.2查看当前的终端设备1.4交互式接口1.4.1交互式接口类型1.4.2什么是shell1.4.3各种Shell1.4.4bashshell
- 高项 第四版 第二章 信息技术及其发展考点
赏我一分钱啦
职场和发展学习方法
信息技术发展信息技术定义信息技术是对信息进行获取、加工、处理、存储和使用的技术。计算机硬件计算机硬件是由电子、机械和光电元件等组成的各种物理装置的总称。计算机网络OSI七层协议应用层:具体的网络应用,如FTP、SMTP、HTTP、Telent、POP3。表示层:定义数据格式,加密,例如GIF、JPEG、DES、ASCLL、MPEG。会话层:两点之间建立和维持会话,像SQL、NFS、RPC。传输层:
- DeepSeek-v3笔记(1)
蒸土豆的技术细节
笔记
v3链接直接从第二章Architecture开始2.1BasicArchitecture基本方法就是v2的那一套,仍然是moe架构,采用MLA降显存,常驻专家和路由专家的混合使用。与v2不同的是,这里用了更加强力的路由平衡算法,叫Auxiliary-Loss-FreeLoadBalancing。它主要解决不同routeexpert训练不平衡问题,思路就是谁训得少了就把谁被选中的概率抬高。至于MLA
- 【《深入浅出python量化交易交易实战》Python复现(第二章:(二)移动平均策略)】
xulu010
量化交易python开发语言数据分析pandas
深入浅出Python量化交易实学习(三)第二章回测与经典策略2.2移动平均线及双均线策略2.2.1单一移动平均指标2.2.2双移动平均策略的实现2.2.3双移动均线的回测第二章回测与经典策略2.2移动平均线及双均线策略2.2.1单一移动平均指标移动平均策略的核心思想非常简单,且十分容易理解当股价上升且向上穿过N日的均线时,说明股价在向上突破,此时下单买入;当股价下降且向下穿过N日的均线时,说明股价
- 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&