- (LeetCode 热题 100) 74. 搜索二维矩阵(二分查找)
岁忧
java版刷题LeetCode热题100LeetCodeleetcode矩阵算法c++java
题目:74.搜索二维矩阵方法一:数组按行拼接为一个不下降的一维数组。采用二分查找,时间复杂度0(lognm)。C++版本:classSolution{public:boolsearchMatrix(vector>&matrix,inttarget){intn=matrix.size(),m=matrix[0].size();intl=0,r=n*m-1;while(ltarget){r=mid-1
- python strip()函数
牛也唱歌
strip函数原型声明:s为字符串,rm为要删除的字符序列.只能删除开头或是结尾的字符或是字符串。不能删除中间的字符或是字符串。s.strip(rm)删除s字符串中开头、结尾处,位于rm删除序列的字符s.lstrip(rm)删除s字符串中开头处,位于rm删除序列的字符s.rstrip(rm)删除s字符串中结尾处,位于rm删除序列的字符注意:1.当rm为空时,默认删除空白符(包括'\n','\r',
- 常见经典目标检测算法
109702008
人工智能#深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
- AI界劳斯莱斯o1 -Pro来了!百万token收费600刀,OpenAI在AI普惠反方向狂奔?
算家计算
话题文章人工智能算家云OpenAIo1-proAPIOpenAI发布最贵模型DeepSeek
刚刚,OpenAI宣布推出其最新的高性能推理模型o1-pro。当大家还在为GPT-4.5的订阅费感到肉痛时,OpenAI用一记价格暴击刷新了认知——全新推理模型o1-pro的API定价,输入每百万token收费150美元,输出每百万token收费600美元,比前代模型贵了10倍,更是将DeepSeek-R1甩出270倍价差。与OpenAI其他模型相比,o1-pro的价格高出了不止一点:目前o1-p
- SM系列密码算法在网络空间安全中的体系化应用研究
安全
一、算法架构与技术特性解析1.1SM2椭圆曲线公钥算法基于Fp-256r1椭圆曲线构建,采用Weierstrass方程形式:y²≡x³+ax+b(modp),其核心安全参数满足:素数模p:256位大素数基域Fp上椭圆曲线阶n满足n>2^191抗MOV约化攻击特性支持高效标量乘运算优化密钥协商协议采用改进的ECMQV机制,通过两步验证实现前向安全性,计算流程包含:临时密钥对生成:(d_A,P_A)←
- RIP路由欺骗攻击与防御实验详解
w2361734601
智能路由器网络
一、基础网络配置1.路由器R1配置interfaceGigabitEthernet0/0/0ipaddress192.1.2.254255.255.255.0!interfaceGigabitEthernet0/0/1ipaddress192.1.3.254255.255.255.0!routerrip1version2network192.1.2.0network192.1.3.02.路由器R2
- 10篇R1相关的研究全面汇总,万字思考!
datawhale
原创长琴DatawhaleDatawhale干货作者:长琴,Datawhale成员本文通过10篇R1相关的研究,介绍R1后LLM的新范式。其核心就是如何进一步增强LLM的能力。本文中的相关阅读,可以在主页找到对应文章:主页地址:https://yam.gift/基本框架首先是整体的框架,如下所示。•Base+SFT•R1冷启动•LIMO(817DataSelection)•s1(1000)•Bas
- 深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求
gs80140
基础知识科谱deepseek
DeepSeek-R1系列模型涵盖从轻量级到超大规模的多个版本,适用于不同的应用场景。了解各版本在不同量化精度下的显存和内存需求,有助于选择适合自身硬件配置的模型。模型参数与量化精度的关系模型的参数量决定了其基础大小,而量化精度(如FP16、INT8、INT4)则影响每个参数所占用的存储空间。通过降低量化精度,可以显著减少模型的显存和内存占用,但可能会对模型性能产生一定影响。以下是不同量化精度下,
- Python文件操作
红虾程序员
Pythonpython
在Python中文件操作是一项基础且重要的功能,它主要包括打开、读写、关闭等操作。1.打开文件使用open()函数来打开文件,其基本语法如下: f=open(file_path,mode,encoding=None)f:是open函数的文件对象,拥有属性和方法。file_path:文件的路径,可以是相对路径或绝对路径。mode:打开文件的模式,常见的模式有:r:以只读模式打开文件,文件指针会放在文
- [科普] EEPROM、NOR Flash、NAND Flash 是常用的非易失性存储器(断电后保留数据)(DS-R1生成)
兴趣使然_
嵌入式硬件相关开发语言
在电子系统中,EEPROM、NORFlash、NANDFlash是常用的非易失性存储器(断电后保留数据),但它们在性能、结构、用途上有显著差异。以下是核心对比:1.EEPROM(ElectricallyErasableProgrammableROM)写入方式支持按字节擦写,无需全片擦除即可修改单个字节数据。容量通常为几KB到几MB,适合存储少量数据(如设备配置参数、校准数据)。速度写入速度较慢(m
- [科普] SRAM 和 PSRAM 易失性存储器(断电后数据丢失)(由DS-R1生成)
兴趣使然_
嵌入式硬件相关fpga开发
在易失性存储器(断电后数据丢失)中,SRAM和PSRAM是两种常见的高速存储方案,但它们的技术原理和应用场景有明显差异。以下是详细对比和扩展说明:1.SRAM(StaticRandom-AccessMemory)核心特性静态存储:通过6晶体管(6T)锁存结构存储数据,无需外部刷新电路,数据在通电时永久保持。速度:读写速度极快(纳秒级延迟),远高于DRAM或Flash,常见于高速缓存场景。功耗:静态
- “平均工作电流 10mA / 24HRAVG” 的含义 (由DS-R1生成)
兴趣使然_
嵌入式硬件相关ai
“平均工作电流10mA/24HRAVG”的含义可解析如下:分解解释平均工作电流10mA指设备在正常工作状态下,平均消耗的电流为10毫安(mA)。这里的“平均”可能包含不同工作模式(如运行、待机、休眠)或周期性任务下的综合电流值。/24HRAVG“24HR”表示24小时(Hour),“AVG”表示平均(Average)。组合含义:按24小时为周期计算的平均电流,即设备在一天内的整体平均功耗为10mA
- 152.HarmonyOS NEXT系列教程之3D立方体旋转轮播案例讲解之Banner模块实现
harmonyos-next
温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT系列教程之3D立方体旋转轮播案例讲解之Banner模块实现效果演示1.Banner模块结构1.1基础布局@BuilderbannerModule(){Column(){Text($r('app.string.cube_animation
- 数据分析_python进行数据筛选1_行筛选
Monkey*王
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以titanic的训练数据为例进行展示,为了简化取前十行为例首先导入模块,导入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\admin\Desktop\train.csv")df=df.head(10)df.index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g']筛选单行1.利用df[行索
- 华为ensp--BGP路径选择Community
华为路由bgp
学习新思想,争做新青年,今天学习的是BGP路径选择Community实验目的·理解团体属性的概念与作用·熟悉运用团体属性来控制路由传递的方法·理解No-Export、No-Advertise、No-Export-Subconfed属性的区别实验内容本实验网络中,R1属于AS100,R2、R3和R4属于AS编号为200的一个联盟,R5属于AS300。在联盟AS200中,R2和R4属于成员AS2001
- 友思特新品 | OCT-3D断层扫描成像测量系统OQ StrataScope升级2.0型号!
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机器视觉3dOCT光学相干断层扫描
ProductUpdate!友思特高精度OCT-3D断层扫描成像测量系统推出OQStrataScope升级2.0/R型号!同时,原有的OQStrataScope1.0型号产品将暂时停产。OCT新品简介OQStrataScope2.0是仅用于研究和工业领域应用的光学相干断层扫描系统,可针对高度散射的样品介质增加极深的成像深度。相较于OQLabScope系列,OQStrataScope中心波长可达13
- GGUF量化模型技术解析与DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B选型指南
每天三杯咖啡
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```markdown#【完全指南】GGUF量化技术与DeepSeek-R1模型选型:从入门到部署##什么是模型量化?(小白扫盲版)###1.1量化就像"模型减肥术"-**传统模型**:每个参数用32位浮点数(好比高清无损图片)-**量化模型**:用4-8位整数存储(类似手机压缩照片)-**核心原理**:`FP32→Int8/Int4`的数学映射,保留关键特征###1.2为什么要量化?|对比项|原
- 力扣Hot100——136. 只出现一次的数字
飞奔的马里奥
leetcode算法职场和发展
难点在于时间与空间复杂度的要求,一般遇到这样的限制,就要考虑使用位运算,位运算效率最高了。异或当且仅当两个输入值不同时,异或运算输出为真(1),否则输出为假(0),即“同为0,异为1”。这是针对二进制运算的规则,整数进行异或运算,需要转换为二进制,一样遵循这个运算规则。异或的运算律:交换律:p⊕q=q⊕p结合律:p⊕(q⊕r)=(p⊕q)⊕r恒等律:p⊕0=p归零律:p⊕p=0对合运算:p⊕q⊕q
- stm32基于HAL库的串口UART中断接收不定长数据代码实现
ls20010901
stm32单片机mcu
总体分析:代码使用的串口USART1,GPIO的复用引脚分别是:PA9复用为RX引脚;PA10复用为TX引脚。数据接收标志符为"\r\n"即回车按键按下,当接收到\r\n时接收停止。接收数据缓冲区只能容纳一个字节数据,设置的接收一个字节数据产生一次接收中断,在中断回调函数中进行串口接收协议的编写。代码现象:将接受的数据重新发送至串口进行回显。代码实现uart.h#ifndef__USART_H#d
- python pyttsx3文本转语音_python 利用pyttsx3文字转语音
木大木大本太
pythonpyttsx3文本转语音
#-*-coding:utf-8-*-importpyttsx3f=open("all.txt",'r')line=f.readline()engine=pyttsx3.init()whileline:line=f.readline()print(line,end='')engine.say(line)engine.runAndWait()f.close()importwin32com.clien
- Moodle + Websoft9:创新教育的强大组合,助力教学与学习
开源软件
Moodle+Websoft9:构建未来课堂的技术基石一、Moodle:开源生态的深度解析•模块化设计:支持超800个官方插件,如H5P交互内容创作、BigBlueButton虚拟课堂,满足个性化教学需求。•学习分析引擎:内置LearningAnalyticsAPI,可集成Python/R语言进行深度学习,预测学生学业风险。•移动优先战略:MoodleApp支持离线学习、扫码签到,2023年新增A
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- leetcode530-二叉搜索树的最小绝对值
记得早睡~
算法小课堂leetcodetypescriptjavascript算法数据结构
leetcode530思路这里题目有确切说明这个二叉树是:二叉搜索树那么我们可以想到二叉搜索树的特性,利用中序遍历:左中右得到的结果是从小到达排列的所以我们就只需要计算出每一个节点和前一个节点之间的差值,然后保存最小的差值就是本题答案所以我们在中序遍历的过程中需要存储最小的差值,我们首先初始化result为无穷大,还需要存储前一个节点,用于进行比较,每次遍历到一个节点的时候,我们比较resul和r
- 通过LoRA(Low-Rank Adaptation)低秩矩阵分解来高效微调权重变化
背太阳的牧羊人
模型微调矩阵线性代数深度学习人工智能自然语言处理LoRA
LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化,而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk}),LoRA的调整方式是:[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低,可以表示为两个低秩矩阵的乘积
- Linux安装Anaconda和Jupyter
硬水果糖
人工智能Linuxlinuxjupyter运维
一、了解Anaconda和Jupyter引言:Anaconda是一个流行的开源数据科学平台,广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程,提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库,这些库涵盖了数据科学的各个方面,包括:数据分析:Pandas、
- python使用pip安装本地包-Python之pip使用详解|附第三方库安装总结
weixin_37988176
首先简单介绍下pip是什么?pip是python的第三方库管理器,可以根据所开发项目的需要,使用pip相关命令安装不同库。Pyhon3.4以后,pip都默认跟Python一块安装,pip在python安装目录中的位置如下:执行方法:运行【win+R】+cmd,执行pip,查看是否安装成功。(找不到命令,则需要手动添加到环境变量)python官方提供了一个pypi库(https://pypi.org
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
人工智能
基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- 打开 WIN10 命令框的几种姿势
夜璨如炽
脚本办公cmd
前言作为一个程序员,命令窗一定是每个人都会接触使用的东西,最近发现身边好多人还只会在开始里找,其实还有很多便捷的打开方式,一定还有很多人不知道吧。这里给分享一下。一、WIN+R键这个应该是知道最多的吧,首先win+R键打开运行框然后输入cmd或者cmd.exe然后回车ENTER,或者点击确定。OK二、文件夹地址栏启动平时一般桌面上都会开启几个文件夹直接在红线地址栏部分,输入cmd回车,OK
- C++学习笔记:引用
etp_
c++学习笔记
引用是已知变量的别名,通过将引用变量用作参数,函数将使用原始数据而不是其副本。下面将r作为a的别名:inta;int&r=a;就像char*是指向char的指针一样,int&是指向int的引用。(a和r指向相同的值和内存单元)注意:&r表示r引用变量的地址。引用和指针的区别1.必须在声明引用时将其初始化,而不能像指针那样先声明再赋值。2.引用更接近const指针,一旦与某个变量关联起来便有一直效忠
- Linux虚拟机安装Redis
lllsure
Redislinux运维服务器redis
1.前提准备安装好虚拟机,这里使用Centos7演示;安装好Xshell,Xftp,一个用来远程登录虚拟机,一个用来远程传输文件。Xshell,Xftp下载地址:家庭/学校免费-NetSarangWebsiteRedis源码包,下载地址:Indexof/releases/2.将安装包通过Xftp传到虚拟机上并解压解压指令:tar-zxvfredis-6.2.6.tar.gz3.引入gcc依赖因为R
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟