- 应用光学的几组公式
萌龙在天
在不同的区域,有不同的计算公式。由于需要对大量光线进行计算,所以计算方法的选择就和重要。优先选择可以消除中间量的计算公式。近轴光线追迹所遵循的公式。其次就是几组放大率的公式,转面公式,拉赫不变量。各个光学系统的分辨率,孔径,入瞳,出瞳之间所遵循的公式。计算像差的公式。符号所代表的意义,以及符号与符号间的联系,需要认真的去用笔去写下来,分析和理解。最主要的就是要明白光学系统所规定的符号规则,正确的标
- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机
格图素书
数码相机目标检测人工智能
目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的,如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化,且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
- 2022-04-17
图灵基因
NatBiotech|组织中单细胞转录组的空间图谱原创图灵基因图灵基因2022-04-1707:03收录于话题#前沿生物大数据分析单细胞RNA测序(scRNA-seq)已经彻底改变了单细胞水平上的基因表达研究。最近,空间技术通过添加空间信息将转录组学提升到了一个新的水平。但是,它缺乏单细胞分辨率。现在,来自德克萨斯大学MD安德森癌症中心的一个小组开发了一种名为CellTrek的计算方法,将这两个数
- 计算机视觉中,如何理解自适应和注意力机制的关系?
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
自适应和注意力机制之间的关系密切相关,注意力机制本质上是一种自适应的计算方法,它能够根据输入数据的不同特点,自主选择和聚焦于输入的某些部分或特征。以下是两者之间的具体关系和如何理解它们:1.注意力机制的自适应特性注意力机制的核心功能是为不同输入元素(如特征、位置、通道等)分配不同的权重。这些权重是通过学习动态生成的,表示模型对不同输入元素的关注程度。由于这些权重是根据具体的输入数据动态计算的,因此
- 子网ip和ip地址一样吗?子网ip地址怎么算
hgdlip
iptcp/ip网络协议网络子网ip
在计算机网络的广阔世界里,IP地址作为设备的唯一标识,扮演着举足轻重的角色。然而,随着网络规模的扩大和复杂性的增加,子网划分成为提升网络管理效率和安全性的重要手段。这时,“子网IP地址”这一概念应运而生,那么。子网IP和IP地址一样吗?本文将深入探讨子网IP地址与普通IP地址之间的差异,并详细解析子网IP地址的计算方法,帮助读者更好地理解和应用这一网络知识。一、子网IP地址
- Python求解微分方程
@星辰大海@
python开发语言
一、引言微分方程表示未知函数、未知函数的导数与自变量之间的关系的方程,叫做微分方程。微分方程种类很多,具体分类可参考以下博主的文章:https://blog.csdn.net/air_729/article/details/139411996微分方程的解又分成通解和特解,在工程中大多数微分方程是很难得到通解的,因此出现了数值分析或者计算方法这门学科,通过一次次迭代得到方程的某一个或某几个特解,本文
- 《比的意义》教学反思
白沙小学唐媛媛
《比的意义》,这部分内容是在学生学过分数与除法的关系,分数乘除法的意义和计算方法,以及分数乘除法应用题的基础上进行教学的。比的概念实质是对两个数量进行比较表示两个数量间的倍比关系。任何相关的两个数量的比都可以抽象为两个数的比,既有同类量的比,又有不同类量的比。教材还介绍了每个比中两项的名称和比值的概念,举例说明比值的求法,以及比和除法、分数的关系,着重说明两点:(1)比值的表示法,通常用分数表示,
- wpl计算方法_C++二叉树计算带权路径长度(WPL)的算法
weixin_39878549
wpl计算方法
题目:二叉树的带权路径长度是二叉树中所有叶子结点的带权路径长度之和。给定二叉链表的存储的结点结构为left|weight|right存储的是叶子结点的非负权值。设计算法求二叉树的带权路径长度WPL。WPL=∑叶子结点的权值×结点到根结点的分支个数例如:非递归算法算法思想:根据公式,需要记录每个结点到根结点的分支个数,这个过程通过对树进行广度遍历(借助队列)进行记录。在非叶子结点weight初值为-
- 【408DS算法题】036基础-14年真题_求二叉树的WPL
Owlet_woodBird
算法二叉树考研后序遍历数据结构
Index真题题目分析实现总结真题题目二叉树的带权路径长度(WPL)是二叉树中所有叶结点的带权路径长度之和。给定一棵二叉树T,采用二叉链表存储,结点结构如下:其中叶结点的weight域保存该结点的非负权值。设root为指向T的根结点的指针,请设计求T的WPL的算法,要求:1-给出算法的基本设计思想。2-使用C或C++语言,给出二叉树结点的数据类型定义。3-根据设计思想,采用C或C++语言描述算法,
- python读二进制格点雷达基数据_radar: 基于python pycinrad 以及多种类库 编写基于java 的雷达基数据统一格式读取...
weixin_39793434
radar-core介绍基于pythonpycinrad以及多种类库编写基于java的雷达基数据统一格式读取包括读取分层ppi、插值到等经纬度的网格化ppi以及cappi、vcs等基本计算方法回波顶高、组合反射率、垂直液态水等产品计算后期增加1、气象局l3、swan雷达格式读取2、降水估计、光流+半拉格朗日外推等多种雷达算法软件架构1、radar-core雷达基数据读取类库(1)读取方法Strin
- 位操作(Bitwise Operation)
学Java的skyyyyyyyy
java位操作数据结构
位操作(BitwiseOperation)是一种直接对整数的二进制位进行操作的计算方法。在计算机中,数据通常以二进制形式存储,位操作允许我们直接操作这些二进制位。位操作通常比常规的算术运算更高效,因为它们直接作用于二进制位而不涉及更复杂的计算。常见的位操作符1.按位与(&):对应位都为1时,结果为1,否则为0。例如:1010&1100=10002.按位或(|):只要对应位有一个为1,结果就为1。例
- 基于Huffman编码的字符串统计及WPL计算
CUGLin
数据结构与算法c++算法数据结构霍夫曼树
一、问题描述问题概括:给定一个字符串或文件,基于Huffman编码方法,实现以下功能:1.统计每个字符的频率。2.输出每个字符的Huffman编码。3.计算并输出WPL(加权路径长度)。这个问题要求对Huffman编码算法进行实现和扩展,具体涉及以下步骤:1.从键盘输入或文件中读取字符串/内容。2.统计每个字符的出现频率。3.根据频率构建Huffman树。4.为每个字符生成对应的Huffman编码
- crc循环冗余校验码c语言,CRC循环冗余校验码的生成
子绘绘
crc循环冗余校验码c语言
众所周知,不可能有永远都不会出错的人,同样也不可能有永远不出错的计算机,永远不出错的数据。人有知错能改的觉悟,计算机也有,不过计算机没有人类聪明,只能通过一个特定的方法进行自我改正,这就是校验码存在的必要了。一般用得比较多的校验码有奇偶校验码,CRC循环冗余校验码,海明校验码等。这里只介绍用的最多的CRC循环冗余校验码。何为校验码校验码是通过一种计算方法,发出端在原始数据的尾部添加若干数据;然后接
- TCP为什么是可靠的传输
healing97
网络
TCP为什么是可靠的传输(1)检验和TCP检验和的计算与UDP一样,在计算时要加上12byte的伪首部,检验范围包括TCP首部及数据部分,但是UDP的检验和字段为可选的,而TCP中是必须有的。计算方法为:在发送方将整个报文段分为多个16位的段,然后将所有段进行反码相加,将结果存放在检验和字段中,接收方用相同的方法进行计算,如最终结果为检验字段所有位是全1则正确(UDP中为0是正确),否则存在错误。
- 机器学习系列12:反向传播算法
SuperFengCode
机器学习系列机器学习神经网络反向传播算法梯度检验机器学习笔记
当我们要运用高级算法进行梯度下降时,需要计算两个值,代价函数和代价函数的偏导数:代价函数我们之前已经知道怎么求了,现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法,先进行前向传播算法,然后再进行反向传播算法(BackpropagationAlgorithm),反向传播算法与前向传播算法方向相反,它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图:用δ作为误差,计算方法为:有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
- 中国各地级市的海拔标准差
小王毕业啦
大数据算法大数据人工智能社科数据
海拔标准差是衡量地理测量准确性的重要指标,它通过计算特定地点的海拔测量值与平均海拔之间的偏差来评估数据的可靠性。较小的标准差意味着测量结果较为一致,而较大的标准差则可能指出数据的波动性或测量误差。计算方法海拔标准差的计算遵循以下公式:\text{标准差}=\sqrt{\frac{1}{N}\sum(\text{海拔数据}-\text{平均海拔})^2}标准差=N1∑(海拔数据−平均海拔)2其中:N
- 基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤(含代码)
LQS2020
卷积神经网络python
详细探讨模型PTQ量化每个步骤,涉及更多的技术细节和实际计算方法,以便更好地理解PTQ(Post-TrainingQuantization,训练后量化)的全过程。1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络(CNN),例如VGG-16。训练完成后,我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。2.收集统计信息在量化之前,我们需要从模型中收集统计信息,以帮助确定量化的参数。收集权重和激活的统
- 盒子滤波(BOX FILTER)方框滤波学习笔记
Hilary煜
学习笔记matlab数据结构
功能:在给定的滑动窗口大小下,对每个窗口内的像素值进行快速相加求和。应用:图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算Haar特征是一种用于物体识别的数字图像特征,特别是在人脸检测领域中得到了广泛应用。Haar特征得名于其与原始的Haar小波变换在计算方式上的相似性。这种特征通过计算图像中相邻矩形区域的像素强度差来捕捉图像的某些特性,如边缘、线条和中心
- 哈夫曼树详解及其应用(哈夫曼编码)
江喜原
算法面试数据结构算法
一、哈夫曼树的基本概念路径:从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点间的路径结点的路径长度:两结点之间路径上的分支数树的路径长度:从树根到每一个结点的路径长度之和.权(weight):将树中结点赋给一个有着某种含义的数值,则这个数值秒针为该结点的权结点的带权路径长度:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积.树的带权路径长度:树中所有叶子结点的带权路径长度之和.记作:WPL(We
- EXCEL 十进制角度转换为度分秒格式
happybubbles
excel算法
写篇比较简单的文章,大家都不屑一顾的问题,但希望有人能够用上。最近同事用到使用EXCEL将十进制角度转度分秒,找我帮忙,网上搜罗一下,大多是度分秒转为十进制的计算方法,偶有这种算法,还要判断度的位数,如30°一个算法,130°又一个算法。且精度只能精确到秒的个位,对于测量坐标转换来说,远远不够。几经演算,反过来在同事的帮助下,写了一个通用的计算公式,可以精确得计算出结果,如下:fx=TEXT(IN
- 高数知识补充----矩阵、行列式、数学符号
chxin14016
笔记高数算法线性代数
矩阵计算参考链接:矩阵如何运算?——线性代数_矩阵计算-CSDN博客矩阵计算:【前找行,后找列,相乘相加】。行列式计算参考链接:实用的行列式计算方法——线性代数(det)_det线性代数-CSDN博客参考链接:行列式的计算方法(含四种,看完就会!)-CSDN博客一、对角线法▍以三阶行列式为例:①将第一、二列平移到行列式右侧②如图做出六条斜对角线③对角线上的元素相乘,红色相加的和减去蓝色相加的和D3
- 家里如何选购空调?购买空调需要注意哪些方面?
高省APP
一,家用空调怎样选1,选择匹数,卧室通常用挂机,挂机的型号有一匹的,也就是26的型号,1.5匹和大1.5匹的也就我们通常说的32和35。2,怎样挑选匹数,这还要看房间面积大小和房子的朝向,例如;西晒,层高,顶层和自建房等,这都和选择匹数有很大关系,3,选择匹数其实也不用那么神秘,也不用复杂公式,说的简单易懂,也方便理解,那就用房间面积乘以2的计算方法,例如:房间面积13平方米乘2就买26的,也就是
- 【Unity3D与23种设计模式】策略模式(Strategy)
林尧彬
设计模式游戏
GoF中定义:“定义一组算法,并封装每个算法,让它们之间可以彼此交换使用。策略模式让这些算法在客户端使用它们时能更加独立。”游戏开发过程中不同的角色会有不同的属性计算方法初级解决方法便是:ifelse,不够再来几个ifelse高级点儿的就用switchcase配合enum对于小型项目或者快速开发验证用的项目而言,这么做是没问题的但是开发规模或产品化项目时,最好还是选择策略模式在策略模式中,算法中的
- echarts瀑布图_一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法与流程
孤独凤凰战士
echarts瀑布图
本发明涉及数据分析技术领域,具体地说是一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法。背景技术:Echarts是一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线
- 什么是C125阶段弱于大盘选股指标?
股票
C125阶段弱于大盘选股指标是一种常用的股票选股指标,它的计算方法如下:C125选股指标的公式:C125=(现阶段股价-上一个交易日收盘价)/上一个交易日收盘价*100其中,C125表示当前阶段的选股指标,上一个交易日收盘价是指前一个交易日的收盘价,现阶段股价是指当前交易日的收盘价。计算出C125指标后,如果该指标的值大于0,则表示当前股票的走势比大盘表现更好;如果该指标的值小于0,则表示当前股票
- 【机器学习】初学者经典案例(随记)
听忆.
机器学习人工智能数据挖掘深度学习语言模型
边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法,属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进,而不需要明确编程。类型监督学习:使用带标签的数据进行训练,包括分类(如垃圾邮件检测)和回归(如房价预测)。无监督学习:使用不带标签的数据进行训练,包括聚类(如客户细分)和降维(如主成分分析)。强化学习:通过与环境的交互学习策略,以最大化累积奖励(如AlphaGo)。
- ADL腾落指标——Σ(上涨家数-下跌家数)
浮云花心
ADL指标中文名:ADL指标计算方法:Σ(上涨家数-下跌家数)领域:股市反应:股市大势的走向与趋势计算公式腾落指标(ADL)=Σ(上涨家数-下跌家数)计算原理ADL指标是以股票每天上涨和下跌的家数作为计算和观察的对象,借此了解股市的人气的兴衰,探测大势内在的动量是强势还是弱势,从而研判股市未来动向的技术指标。它是将在该市场上上市交易的所有股票家数中,每日上涨的股票家数减去下跌股票家数所得到的余额的
- 【数据结构与算法】从左到右快速幂和从右到左快速幂
星眺北海
数据结构与算法算法快速幂
引出问题在计算机科学中,幂运算是一种非常常见且基础的操作,尤其是在涉及到大数运算时,幂运算的效率对整个计算过程至关重要。设想以下场景:在加密算法中,如RSA算法,常常需要计算大数的幂,且这种计算必须在一定时间内完成,以确保安全性。在数值计算中,我们可能需要反复进行大规模的幂运算,如果采用最直接的计算方法,其计算量和时间将非常庞大。如果我们采用朴素的计算方法,例如计算aba^bab时,通过不断相乘a
- 岩土工程中的有限单元法:渗流问题的理论探索与编程实践
2401_83402415
岩土岩土工程PlaxisAbaqusComsolParaviewFlac3D有限单位法
有限单元法在岩土工程问题中应用非常广泛,很多商业软件如Plaxis/Abaqus/Comsol等都采用有限单元解法。尽管各类商业软件使用方便,但其使用对用户来说往往是一个“黑箱子”。相比而言,开源的有限元程序计算方法透明、计算过程可控,用户可根据自己的需求进行必要的修改,这一点对于科研人员特别重要。岩土工程中的渗流问题(后续将进行强度问题、固结问题等专题),如何一步一步地搭建自己的模型,包括前处理
- 进阶岛 - LMDeploy 量化部署进阶实践
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InternLM大模型学习书生浦语InternLM量化AWQ
一、显存计算方法InternLM系列模型的显存使用主要2部分构成:模型权重kvcache以InternLM2.5-7b-chat为例,它的权重类型是bfloat16,即一个参数占用2字节的浮点数。具体信息可以查看模型目录下的config.json文件。因此,对于该7B(70亿)参数的模型,每个参数使用16位浮点数(2字节)表示,另外,lmdeploy默认设置cache-max-entry-coun
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
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- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的