- 2025前端最新面试题-网络篇
大麦大麦
前端网络面试网络安全网络协议
1.现代浏览器为何要禁用第三方cookie为了用户的安全(安全和隐私是浏览器永恒的话题)第三方cookie会记录用户的行为和数据,方便做广告有些浏览器默认禁止,Chrome增加了SameSite(谷歌有广告)cookie可以实现不同域共享吗同一主域名下的子域名,cookie可以共享2.实现心跳检验-用于断线重连functionHeartbeaet(){lettimer=0functionfn(){
- Grok-3和DeepSeek-R1,谁更胜一筹?
xiaocang668888
人工智能DeepSeek
关于Grok-3(xAI研发)与DeepSeek-R1(深度求索公司产品)的技术竞合,需从核心定位、场景穿透力和战略生态三重维度展开深度解构。两大模型代表两种技术演化路径的终极对决,其胜负取决于问题域的边界定义。一、基础能力的对称平衡能力维度Grok-3DeepSeek-R1参数量级混合专家模型(MoE)架构,总参量4.2T,活跃参数860B稠密神经架构,320B全激活参数知识保鲜动态知识注入(每
- 取消endnotes参考文献格式域的步骤_从来没有打开过的尾注功能,居然可以实现参考文献的引用...
xu kaihe
在写论文的时候,免不了要引用外部文献或者书刊杂志的内容来辅助表达观点。论文中需要在引用了参考文献的地方予以标明,并在论文的参考文献章节对应列出。一般来讲,插入参考文献在word中需要做到:①如何正确生成参考文献格式②如何让参考文献完成自动编号快速获取正确参考文献格式正确的参考文献格式在GB/T7714-2005《文后参考文献著录规则》中详细规定了,我就不一一援引了,这里告诉大家一个快速获得格式文段
- 卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解
abments
人工智能cnn深度学习计算机视觉
卷积的定义数学概念:在数学上,卷积是一种操作,通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言,这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用:卷积操作是通过滑动窗口(卷积核)与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核:一个卷积核是一个小矩阵,通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重(weights),这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗
- 从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践分类数据挖掘人工智能
引言:为什么选择DeepSeek进行图像分类?在计算机视觉领域,图像分类作为基础任务,其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架,凭借其高效计算优化和灵活架构设计,在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
- Python学习(八):返回值&变量的作用域&参数的传递&浅拷贝和深拷贝&类对象和方法
追梦梓辰
Pythonpython开发语言
Python学习分享:今日学习:返回值&变量的作用域&参数的传递&浅拷贝和深拷贝&类对象和方法返回值return返回值要点:1.如果函数体中包含return语句,则结束函数执行并返回值2.如果函数体中不包含return语句,则返回none值3.要返回多个返回值,使用列表,元组,字典,集合将多个值“存起来”即可。#定义一个返回两个数平均值的函数:defmy_avg(a,b):return(a+b)/
- lambda表达式
苜柠
java前端服务器
//lambda表达式//[]:必须存在不能省略,空表示没有参数//=表示作用于该模块的所有局部变量(值传递)(推荐)//&表示作用于该模块的所有局部变量(引用传递)//this可以使用在lambda表达式类中的成员变量[作用域](参数)mutable->返回类型{};QPushButton*button=newQPushButton;//[=](){//button->setText("Butt
- yolo目标检测项目
m0_75047393
YOLO目标检测人工智能
一、前言(一)、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤:目标分类:确定图像中出现的物体属于哪一类别,例如汽车、行人、狗等。目标定位:确定图像中物体的位置,通常通过绘制边界框或遮罩来标识物体的位置。目标识别:将检测到的目标与预定义的类别进行匹配,以便为目标添加语义标签。多目标检测:在一张图像中检测并识别多个目标,包括重叠目标和不
- 蓝桥杯学习-字符串string类
c田野
蓝桥杯学习职场和发展
一、cout控制符【I/O操作重点】#include//必须包含的头文件常用控制符:setw(n)【作用】设置输出域宽(仅对下一个输出有效)【示例】cout//必须包含的头文件1.初始化方式strings1;//空字符串strings2="hello";//直接赋值strings3(5,'A');//生成"AAAAA"strings4(s2);//拷贝构造strings5=s2+"world";/
- 错误:ORA-01034: ORACLE不可用ORA-27101:共享内存域不存在
走到哪,爬到哪
oraleoracle数据库database
出现原因出现的原因有多种,我出现的原因是,登录oracle后,非正常退出,比如直接关闭窗口。解决方法在虚拟机命令窗口输入sqlplus/assysdba启动oraclestartup
- 特征提取:如何从不同模态中获取有效信息?
Ash Butterfield
自然语言处理(NLP)专栏nlp人工智能
在多模态学习中,特征提取是一个至关重要的过程。它是将原始数据(如文本、图像、视频和语音等)转化为机器能够理解和处理的特征的核心步骤。不同于传统的单一模态任务,在多模态学习中,如何有效地从每种模态中提取出有意义的信息并进行融合,直接影响到最终模型的性能和准确性。本篇文章将详细讲解如何从不同的模态(文本、图像、语音)中进行特征提取,涵盖常用的技术、方法、挑战以及应用。1.什么是特征提取?在机器学习中,
- 在Python中高效操作三维和四维数组相乘:人工智能基础 NumPy部分
秋.
pythonnumpy开发语言人工智能
一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域,处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作,通过NumPy库演示各种实用技巧。二、核心概念梳理1.数组维度理解三维数组:(层,行,列)可理解为多个二维矩阵的堆叠四维数组:(批次大小,通道数,高度,宽度)常见于图像处理2.关键函数对比函数特性说明支持维度np.multiply元素级相乘任意np.dot标准矩阵点积≤2np.matmul广
- 基于STM32F103的0.96寸OLED显示屏驱动程序IIC(注释详细_复制可用)
巨大蜗牛
常用器件驱动stm32嵌入式硬件单片机
先介绍一下OLEDOLED被称为有机激光二极管显示,OLED采用有机材料涂层和玻璃基板,当有电流通过时有机材料就会发光,所以OLED具有自发光特性,不需要背光源的特点。显示的原理是将图像或文字分解为一组组小点,并通过控制每个点的亮度或颜色来显示信息。这些小点通常是很小的正方形,并且由有机发光二极管组成。常用的点阵大小有12x12、14x14、16x16、8x16等,每个点用0或1表示,0代表没有点
- AI绘画工具Stable Diffusion+ComfyUI的配置
AIGC龙哥
AI作画stablediffusiongpt-3文心一言DALL·E2
ComfyUI是一个基于图形用户界面的开源工具,用于搭建和运行复杂的图像生成和处理工作流。它主要围绕使用StableDiffusion模型来生成高质量的图像。这种工具通常允许用户通过拖放不同的模块或节点,定义数据处理和生成流程,然后通过这些流程生成图像。ComfyUI的核心功能包括图形化工作流设计:用户可以通过连接不同的模块或节点(例如,模型加载、图像处理、生成等)来构建自定义的图像生成流程。支持
- 终极指南:styled-components 深度解析与实战对比
ox0080
#北漂+滴滴出行WebVIP激励styled-comCSS
一、CSS-in-JS革命:现代Web样式新范式1.1传统CSS的三大痛点全局污染:class命名冲突导致"样式战争"状态隔离:动态样式需要操作DOM类名架构割裂:样式文件与组件逻辑分离//传统CSS的典型问题实例//Button.css.btn{background:blue;}//全局作用域//App.css.btn{padding:10px;}//意外覆盖1.2CSS-in-JS的核心优势真
- 前端:HTML
00&00
前端前端html
HTML(超文本标记语言,HyperTextMarkupLanguage)是构建网页的标准标记语言。它被广泛用于创建和设计网页内容,使得文本、图像、链接、表格等元素能够在浏览器中以结构化的形式展示。以下是HTML的详细介绍:1.HTML的基本结构HTML文档通常由一系列嵌套的元素和标签构成,具有以下基本结构: 文档标题 欢迎使用HTML! 这是一个段落。``:声明文档类型,告知浏览器
- 如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络(CNN)的优化
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践cnn人工智能神经网络机器学习深度学习
如何用DeepSeek进行卷积神经网络(CNN)的优化卷积神经网络(CNN)在计算机视觉任务中取得了巨大的成功,例如图像分类、目标检测和图像生成。然而,尽管CNN在这些任务中表现出色,它们通常需要大量的计算资源,并且在优化过程中可能会遇到一些挑战,如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。为了更好地优化CNN模型,提高其性能和训练效率,DeepSeek提供了多种优化技术和工具,可以帮助我们系统地进行
- 机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型
视觉人机器视觉
杂说数码相机计算机视觉人工智能
在机器视觉系统中,线阵相机的分时频闪技术通过单次扫描切换不同光源或亮度,实现在一幅图像中捕捉多角度光照效果,从而提升缺陷检测效率并降低成本。以下是分时频闪线阵相机的选型要点及关键考量因素:一、分时频闪技术的核心需求多光源同步控制分时频闪需相机支持多路光源独立控制,每行图像采集时切换光源类型(如明场、暗场、侧光等)或亮度。例如:苏州大视通智能科技CL-L8KM-R1-100KT相机提供8路光源控制信
- JAVA【微服务】Spring AI 使用详解
C_V_Better
javaAI人工智能人工智能java微服务后端数据结构开发语言
目录一、前言二、SpringAI概述2.1什么是SpringAI2.2SpringAI特点2.3SpringAI带来的便利2.4SpringAI应用领域2.4.1聊天模型2.4.2文本到图像模型2.4.3音频转文本2.4.4嵌入大模型使用2.4.5矢量数据库支持2.4.6数据工程ETL框架三、SpringAI对接ChatGPT3.1前置准备3.2添加必要的依赖3.3接入操作流程3.3.1配置文件3
- 深度学习开源数据集大全:从入门到前沿
念九_ysl
AI人工智能
在深度学习中,数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集,涵盖图像、视频、自然语言处理(NLP)、语音与音频等方向,帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介:手写数字识别领域的“HelloWorld”,包含6万张训练图像和1万张测试图像,尺寸为28×28的灰度图。特点:适合入门级图像分类任务,支持快速验证算法原型28。下载地址:MNIST官网2.I
- Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南
万事可爱^
机器学习修仙之旅#无监督学习算法聚类数据挖掘MeanShift均值漂移聚类均值算法
一、算法全景视角MeanShift(均值漂移)是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法,无需预设聚类数量,通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用,尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计,高斯核函数为:K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
- Terser 与 Esbuild 比较
TE-茶叶蛋
前端项目性能优化javascript
参考链接1.esbuild2.terser前言Terser为什么比esbuild压缩体积更小?原理分析terser之所以比esbuild产生的打包体积更小,主要是因为它提供了更高级的优化手段,包括作用域折叠(ScopeHoisting)、变量提升、代码混淆、AST级别优化、更多高级压缩策略,而esbuild的压缩主要是简单的语法转换和删除无用空格/换行符,缺少深入的AST级别优化。下面我们从代码优
- 图像识别-pytorch
星辰瑞云
机器学习cnnpytorch
Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层:包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构,输入张量通过层后变为输出张量。模型:由层构成的网络结构,如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的,也可以自己搭建。损失函数:用于衡量预测值与真实值之间的差距,如均方误差。损失函数越小越好。优化器:用于调整权重和偏置,使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传(
- (图像梯度处理、图像边缘化检测、图像轮廓查找和绘制、透视变换、举例轮廓的外接边界框)
GWY_uu
计算机视觉人工智能图像处理
梯度处理的Sobel算子函数功能:Sobel算子是一种用于边缘检测的梯度计算方法,它通过计算图像在水平方向和垂直方向上的梯度来增强边缘信息。参数:src:输入图像。ddepth:输出图像的深度,通常选择为CV_16S以避免溢出。dx和dy:分别指定是否对x轴或y轴求导数,0表示不求导,1表示求一阶导数。ksize(可选):使用的Sobel核大小,默认为3。返回值:经过Sobel算子处理后的图像,通
- 网络配置的常用命令及其具体操作
富褸陶白
网络php开发语言
1.通过ping命令检测网络故障正常情况下,当用ping命令来查找问题所在或检验网络运行情况时,需要使用许多ping命令,如果所有都运行正确,就可以相信基本的连通性和配置参数没有问题;如果某些ping命令出现运行故障,它也可以指明到何处去查找问题。下面就给出一个典型的检测顺序及可能出现的故障。①ping127.0.0.1,该命令被送到本地计算机的IP软件。如果没有收到回应,就表TCP/P/IP的安
- C++ unordered_map与unordered_set的模拟实现
康熙38bdc
C++c++算法开发语言
目录0.前言1.哈希表(HashTable)设计1.1设计思想1.2HashTable.h1.3设计思路2.unordered_map封装2.1UnorderedMap.h2.2代码解释2.3测试函数3.unordered_set封装3.1UnorderedSet.h3.2代码解释3.3测试函数4.结语(图像由AI生成)0.前言在C++标准库中,unordered_map和unordered_se
- YOLOv8 赋能道路状况检测:革新交通基础设施监测
他是只猫
YOLOv8在交通领域的应用YOLO目标跟踪人工智能
文章目录一、YOLOv8在道路状况检测中的原理与优势(一)检测原理(二)相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例(一)裂缝检测(二)坑洼检测(三)积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程(一)图像采集(二)数据预处理(三)模型训练与评估(四)检测与结果输出四、YOLOv8用于道路状况检测面临的挑战与应对策略(一)面临的挑战(二)应对策略五、基于YOLOv8的道路状况
- T23N 君正(Ingenic)T系列芯片是专为智能视频和物联网应用设计的高性能、低功耗处理器 提供软硬件资料及样品测试
li15817260414
音视频物联网
T23N是一款由君正(Ingenic)推出的智能视频应用处理器(SoC),广泛应用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等领域。该芯片采用创新架构,满足高性能计算和高质量图像视频编码的需求。主要特性:处理器:T23N配备XBurst®CPU核心,主频高达1.2GHz,内置16KB指令缓存、16KB数据缓存和64KB二级缓存,支持全功能内存管理单元(MMU),适用于操作系统相关任务。视频处理:集
- 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术,专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型,结合经过标注和处理的医学影像数据集,能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点,在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
- (脑肿瘤分割笔记:五十二)RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation
不想敲代码的小杨
脑肿瘤分割论文笔记计算机视觉人工智能
目录摘要:Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要:在现有的脑肿瘤分割方法中,常常会出现缺少某些模态图像的问题,从而导致分割网络的性能下降--遇到的问题在本文中提出了一个区域感知融合网络(RFNet),它能够自适应和有效利用多模态的数据进行组合进行肿瘤分割,考虑到不同模态对不同的脑肿瘤区域的敏感
- 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&