- 数据结构:导论
梁辰兴
数据结构学习笔记数据结构导论算法时间复杂度空间复杂度
目录一,数据结构的研究内容二,基本概念与术语(一)数据、数据元素、数据项与数据对象(二)数据结构(三)数据类型与抽象数据类型️三,抽象数据类型的表示与实现⚙️四,算法与算法分析⚖️(一)算法的定义及特性(二)评价算法优劣的基本标准⏱️(三)算法的时间复杂度(四)算法的空间复杂度章结一,数据结构的研究内容数据结构是计算机科学的核心基础,其研究内容可概括为三大维度:数据组织形式:探索如何将现实世界中的
- C++ 标准库 <numeric>
以下对C++标准库中头文件所提供的数值算法与工具做一次系统、深入的梳理,包括算法功能、示例代码、复杂度分析及实践建议。一、概述中定义了一组对数值序列进行累加、内积、差分、扫描等操作的算法,以及部分辅助工具(如std::iota、std::gcd/std::lcm等)。所有算法均作用于迭代器区间,符合STL风格,可与任意容器或原始数组配合使用。从C++17、20起,又陆续加入了并行友好的std::r
- 具身语义导航算法总揽
Shilong Wang
具身导航算法算法
端到端方法小脑大脑GNMNavDPNaVILAViNTNomadNavidStreamVLNMapNavNavGPTUni-NavidOctoNavNavGPT2模仿学习行为克隆BCDAgger模块化方法GOATVLFMSayPlanLM-NavETPNavVoroNavEmbodiedRAGVL-NavStairwaytoSuccess业内大佬北大王鹤NavidUni-NavidOctoNav吴
- android去除gps漂移代码,GPS漂移过滤算法
扇贝君
GPS漂移过滤算法基本思想:逐点过滤,再经过基础过滤后,进行判断运动状态,静止状态和运动中。如果静止,则使用电子围栏;如果运动,则先过滤大速度,再过滤加速度,然后过滤距离(包括超大距离,和速度相关距离)。对于要过滤的点,采用之前最近的可靠点,进行替换,同时,无效次数+1,如果后面是有效点,则无效次数-1,如果无效次数归0,认为这个点才是真正可靠点(无效次数为正时,都为要被替换的点)。如果遇到不定点
- 项目开发日记
框架整理学习UIMgr:一、数据结构与算法1.1关键数据结构成员变量类型说明m_CtrlsList当前正在显示的所有UI页面m_CachesList已打开过、但现在不显示的页面(缓存池)1.2算法逻辑查找缓存页面:从m_Caches中倒序查找是否已有对应ePageType页面,找到则重用。页面加载:从资源管理器ResMgr加载prefab并绑定控制器/视图组件。页面关闭:从m_Ctrls移除,添加
- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- 《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读 第一章
v俊逸
C++性能优化指南性能优化C++性能优化性能优化
概述:目录概述:性能优化的必要性:C++代码优化策略总结用好的编译器并用好编译器使用更好的算法使用更好的库减少内存分配和复制移除计算使用更好的数据结构提高并发性优化内存管理性能优化的必要性:按照当今的CPU运行速度来说,执行一条指令所需要的时间是10的-9次方的时间单位,如此快速的执行速度是否就没有性能优化的必要了呢?其实不然,性能优化与CPU的执行速度并无非常大的关系,试想一下,一段代码,如果用
- 《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读 第四章
v俊逸
C++性能优化指南性能优化C++性能优化指南性能优化
目录概述为什么字符串很麻烦字符串是动态分配的字符串赋值背后的操作如何面对字符串会进行大量复制写时复制COW(copyonwrite)尝试优化字符串避免临时字符串通过预留存储空间减少内存分配通过传递引用减少实参复制使用迭代器操作减少循环中的比较操作减少返回值的复制还没有结束,使用字符数组代替字符串再次优化字符串尝试其他的算法叠加以前的优化方式使用其他的编译器使用其他字符串的库功能丰富的字符串库使用s
- rtos内存管理
林内克思
javalinux算法
FreeRTOS将内存分配API保留在其可移植层,提供了五种内存管理算法:heap_1:最简单,不允许释放内存。heap_2:允许释放内存,但不会合并相邻的空闲块。heap_3:简单包装了标准malloc()和free(),以保证线程安全。heap_4:合并相邻的空闲块以避免碎片化。包含绝对地址放置选项。heap_5:如同heap_4,能够跨越多个不相邻内存区域的堆。特点缺点heap_1简单、不支
- c++中迭代器的本质
三月微风
c++开发语言
C++迭代器的本质与实现原理迭代器是C++标准模板库(STL)的核心组件之一,它作为容器与算法之间的桥梁,提供了统一访问容器元素的方式。下面从多个维度深入解析迭代器的本质特性。一、迭代器的基本定义与分类迭代器的本质迭代器是一种行为类似指针的对象,用于遍历和操作容器中的元素。它提供了一种统一的方式来访问不同容器中的元素,而无需关心容器的具体实现细节。标准分类体系C++标准定义了5种迭代器类型,按功能
- 微算法科技的前沿探索:量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
MicroTech2025
量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天,计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别,从医疗影像分析到安防监控,计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而,随着视觉任务复杂度的不断提升,传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下,量子计算作为一种颠覆性的计算模式,以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间,为解决这一难题提供了新的思路。微算
- 目标检测中的NMS算法详解
好的,我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS?问题:目标检测模型(如FasterR-CNN,YOLO,SSD等)在推理时,对于同一个目标物体,通常会预测出多个重叠的、不同置信度(confidencescore)的候选边界框(BoundingBoxes)。直接输出所有这些框会导致:结果冗余:同一个物体
- AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。
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人工智能
AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。以下是具体变革方向及实际影响:1.实验设计智能化:告别“猜猜看”传统痛点:依赖经验选择测试变量(如按钮颜色、文案),忽略潜在高价值组合。AI解决方案:多臂老虎机算法(MAB):动态分配流量至表现最优的变体(如:80%流量给当前最优,20%探索新选项),减少流量浪费高达70%(Netflix案例)
- 分布式选举算法<一> Bully算法
分布式选举算法详解:Bully算法引言在分布式系统中,节点故障是不可避免的。当主节点(Leader)发生故障时,系统需要快速选举出新的主节点来保证服务的连续性。Bully算法是一种经典的分布式选举算法,以其简单高效的特点被广泛应用于各种分布式系统中。什么是Bully算法?Bully算法是一种基于优先级的分布式选举算法。每个节点都有一个唯一的ID,ID值越大的节点优先级越高。当主节点故障时,优先级最
- 正义的算法迷宫—人工智能重构司法体系的技术悖论与文明试炼
一、法庭的数字化迁徙当美国威斯康星州法院采纳COMPAS算法评估被告再犯风险,当中国"智慧法院"系统年处理1.2亿件案件,司法体系正经历从石柱法典到代码裁判的范式革命。这场转型的核心驱动力是司法效率与公正的永恒张力:美国重罪案件平均审理周期达18个月,中国基层法官年人均结案357件(是德国同行的6倍),而算法能在0.3秒内完成百万份文书比对。人工智能渗透司法引发三重裂变:证据分析从经验推断转向数据
- GMSK调制解调算法的仿真与研究(源码+万字报告+讲解)
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目录GMSK调制解调算法的仿真与研究1摘要1Abstract11绪论51.1研究背景及意义51.2国内外研究现状61.3研究内容102几种数字调制方式112.1GMSK调制112.1.1GMSK简介112.1.2GMSK调制原理122.2QPSK调制152.3二进制相移键控(BPSK)163GMSK调制与解调方案与研究173.1GMSK传统调制方法173.1.1直接产生GMSK信号173.1.2P
- LeetCode第317题_离建筑物最近的距离
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算法leetcodelinux算法c#学习pythonc++
LeetCode第317题:离建筑物最近的距离文章摘要本文详细解析LeetCode第317题"离建筑物最近的距离",这是一道图论和广度优先搜索的问题。文章提供了基于多源BFS的解法,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法分析和性能对比。适合想要提升图论算法能力的程序员。核心知识点:广度优先搜索、图论、矩阵遍历难度等级:困难推荐人群:具有图论基础,想要提升算法能力的程序员题目描述
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Matplotlib-图像处理与可视化一、图像数据的本质:从数组到像素二、基础操作:加载与显示图像1.加载图像数据2.显示单张图像3.显示灰度图像三、进阶可视化:通道分离与色彩调整1.分离RGB通道2.调整亮度与对比度四、实用技巧:色彩映射与像素值分析1.自定义色彩映射(Colormap)2.像素值分布直方图五、多图对比与标注:算法结果可视化1.边缘检测结果对比2.图像标注:突出感兴趣区域六、注意
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总结客户端发送一个http请求,告诉服务器支持哪些hash算法。服务端发送证书(公钥、网址、证书机构等)给客户端。验证证书生成随机密码(RSA签名):对称密码用公钥加密,服务器用私钥解密。进行传输生成对称加密算法说一下HTTPS的加密过程HTTPS(HyperTextTransferProtocolSecure)是HTTP协议的安全版本,通过SSL/TLS协议实现数据加密传输,确保客户端与服务器之
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矩阵3due4
文章底部获取资源教程概述本视频教程专为游戏开发者和安全研究人员设计,涵盖FPS游戏设计、矩阵运算、骨骼绘制、自瞄算法、U3D和UE4逆向辅助等实战内容。通过102节详细视频教程,您将掌握从基础到高级的游戏开发与安全防护技能。教程内容1.FPS类型游戏的设计研究和游戏安全,反外挂研究2.二维向量和平面距离3.atan2和tan4.三维向量和空间距离5.补充向量乘法6.矩阵和矩阵的运算7.矩阵的特性8
- MATLAB实现快速非局部均值图像去噪方法
一只爪子
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:非局部均值滤波是一种先进的图像去噪技术,与传统方法相比,它利用图像的全局信息来去除噪声,同时保持图像细节。该算法通过搜索和利用整个图像中相似的像素块,对每个像素点进行去噪处理。本文提供的MATLAB代码FAST_NLM_II.m实现此算法,并包含必要的参数设置、相似性计算、加权平均和图像更新步骤。了解并应用此代码是学习和进一步改进非局部均值滤波技术的基础。1.
- 【JMeter】接口加密
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文章目录哈希对称加密非对称加密JMeter实现加密调用函数示例加密是信息安全的重要手段,常用在身份认证、访问控制等安全场景。原理:对原有内容的特殊变换,从而隐藏内容,无法伪造内容。常见的算法:哈希对称加密非对称加密哈希优点:速度快缺点:无法还原场景:签名、内容校验著名算法:MD5、SHA-512对称加密优点:速度相当快,可以还原,加密密钥和解密密钥相同(逻辑简单)缺点:安全系数不高,解密者完全可以
- 《算法备案全攻略:规范与流程引领数字时代新秩序》
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7月7日,知名数码博主爆料了华为Mate80系列的影像配置,引发广泛关注。从曝光信息来看,Mate80系列在影像方面延续华为的技术探索,通过硬件升级与算法优化,力图为用户带来更出色的拍摄体验。爆料显示,Mate80系列主摄将采用5000万像素的1/1.28英寸超大底传感器,支持物理可变光圈与定制模组。这一配置虽未达到“超大杯”的极致堆料,但在影像硬件上的创新依旧可圈可点。其主摄传感器型号为SC59
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探索Python领域pip的强大功能关键词:Python包管理、pip工具、依赖管理、虚拟环境、PyPI、wheel包、开发工作流摘要:本文深入探讨Python生态系统中pip工具的核心功能和应用场景。我们将从基础概念出发,逐步分析pip的架构原理、依赖解析算法,并通过实际案例展示其在项目开发中的高级用法。文章还将介绍pip与虚拟环境的协同工作方式,以及如何利用pip优化Python开发工作流。最
- Python 取证学习指南第二版(三)
原文:annas-archive.org/md5/46c71d4b3d6fceaba506eebc55284aa5译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第七章:模糊哈希哈希是DFIR中最常见的处理过程之一。这个过程允许我们总结文件内容,并分配一个代表文件内容的独特且可重复的签名。我们通常使用MD5、SHA1和SHA256等算法对文件和内容进行哈希。这些哈希算法非常有价值,因为我们可以用它们进行
- Python 实战人工智能数学基础:推荐系统应用
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作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
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前言YOLO(YouOnlyLookOnce)系列是目标检测领域的经典算法,凭借速度快、精度高的特点被广泛应用。最新的YOLO11在模型结构和性能上进一步优化,本文将从环境搭建到实战应用,详细讲解YOLO11的使用方法,适合新手快速上手。一、环境准备1.系统要求操作系统:Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件:CPU可运行,GPU(NVIDIA)可加速(推荐,需支持CU
- AI产品经理需要了解的算法知识
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人工智能产品经理AI产品经理AI产品经理入门零基础入门产品经理算法语言模型
1、自然语言生成(NLG)自然语言生成(NaturalLanguageGeneration,简称NLG)是一种人工智能技术,它的目标是将计算机的数据、逻辑或算法产生的信息转换成人类可读的自然语言文本。换句话说,NLG能让机器“学会”写文章、报告、故事或者其他任何形式的文字,就像人类作家那样。这项技术使得机器能够理解复杂的数据并将其转化为易于理解的语言,以适应不同的受众和情境。应用实例:金融报告自动
- 怎么样才能成为专业的程序员?
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如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
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java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
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struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
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public class CopySpecialLinkedList {
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* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
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JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
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在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
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Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
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单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
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- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
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service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
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全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
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在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
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使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found