- 数据库领域下的时序数据库并发控制
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&Agent数据库时序数据库ai
时序数据库并发控制:原理、实现与最佳实践关键词:时序数据库、并发控制、MVCC、时间戳排序、乐观并发控制、分布式事务、性能优化摘要:本文深入探讨时序数据库中的并发控制机制,从基本原理到实际实现进行全面剖析。文章首先介绍时序数据库的特点和并发控制挑战,然后详细分析MVCC、时间戳排序等核心算法原理,并通过代码示例展示实现细节。接着探讨分布式环境下的特殊考量,提供性能优化策略和实际应用案例。最后展望未
- 普通话的调域中值
音元系统
语音识别自然语言处理语言模型python
普通话调域中值测算为五度标调法的3.81及其取整为4的准确性与合理性研究摘要本研究通过对比分析不同计算方法得出的普通话调域中值,探讨了将调域中值测算为3.81并取整为4的准确性与合理性。研究比较了本中值算法与刘俐李(2004)算法的差异,结合石锋(1986)等实证研究数据,验证了3.81作为调域中值的科学性。结果表明,该取值不仅符合普通话声调的实际分布特征,也为五度标调法的应用提供了更精确的参考标
- ros学习之路径规划
许卿768503
学习
一、全局路径规划中的地图1、栅格地图(GridMap)2、概率图(CostMap)3、特征地图(FeatureMap4、拓扑地图(TopologicalMap)二、全局路径规划算法1、Dijkstra算法2、最佳路径优先搜索算法(BFS)3、A*搜索算法双向A*搜索算法重复A*搜索算法AnytimeRepairingA*(ARA*)搜索算法实时学习A*搜索(LRTA*)算法实时适应性A*搜索(RT
- 学而思编程周赛语言普及奠基组 | 2025年春第15周T1 新二进制
热爱编程的通信人
算法c++
欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- 学而思编程周赛语言普及奠基组 | 2025年春第15周T2 散步
热爱编程的通信人
算法c++
欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- ROS常用的路径规划算法介绍
Xian-HHappy
机器人-Robot算法机器人路径规划ROS
在ROS中,常用的路径规划算法主要有以下几种:全局路径规划算法A*算法:在Dijkstra算法基础上加入启发式函数,如曼哈顿距离或欧氏距离,优先探索靠近目标的节点,效率更高。需使用可容许的启发式函数以保证最优性,其通过配置启发式权重可平衡最优性与速度。在ROS中,nav2_planner中的SmacPlanner支持2D/3D的A*算法。Dijkstra算法:代价地图中的基础路径搜索方法,采用广度
- CARLsim开源程序 是一个高效、易用、GPU 加速的软件框架,用于模拟具有高度生物细节的大规模脉冲神经网络 (SNN) 模型。
struggle2025
神经网络人工智能深度学习
一、软件介绍文末提供程序和源码下载CARLsim是一个高效、易用的GPU加速库,用于模拟具有高度生物学细节的大规模脉冲神经网络(SNN)模型。CARLsim允许在通用x86CPU和标准现成GPU上以逼真的突触动力学执行Izhikevich脉冲神经元网络。该模拟器在C/C++中提供了一个类似PyNN的编程接口,允许在突触、神经元和网络级别指定详细信息和参数。二、CARLsim6的新功能包括:CUDA
- PMP备考神器:免费刷题小程序推荐
才聚PMP
人工智能职场和发展
【PMP考试通】是一款专门为备考PMP的免费刷题小程序。【PMP考试通】涵盖了考试中的所有考点,能帮你顺利通过PMP考试。还有最新的考试咨讯提供给大家,随时了解考试的动态,考试更安心。有两种练习模式,可以实现不同的练习需求。1、考试模式:完全模拟考试,做完之后计算得分,并可以查看相应解析2、练习模式:练习与学习,遇到不能解答的题目时,可以直接查看解析,学习当前知识点3、做题类型:章节练习、每日一练
- 遥感影像数据处理-大图滑窗切分为小图
GIS潮流
遥感语义分割
功能需求据所周知,遥感影像的尺寸有大有小,大的达到几万x几万像素,而图像分割算法模型在训练中尺寸适中,比如256x256,512x512,1024x1024等等,如果直接将遥感影像的原图输入模型中进行训练,大概率会提示内存和显存不足,因此针对遥感影像的模型训练,一般都需要将影像裁剪为小图。裁剪后的效果图如下:解决思路基于上面的需求,写了一套裁剪算法流程。主要考虑的是在裁剪过程中,从左往右、从上到下
- 数据结构学习——KMP算法
uwvwko
算法数据结构学习c++kmp
//KMP算法#include#include#include#includeusingnamespacestd;//next数组值的推导voidgetNext(string&str,vector&next){intstrlong=str.size();//next数组的0位为0next[0]=0;//i为当前字符的位置,从1位(第2个开始)inti=1;//length为当前字符之前的最长匹配子
- 大模型之提示词工程十指令——结合认知科学与高效学习法的AI协作指南
SEVEN-YEARS
学习人工智能
1.费曼学习法:用“教学”倒逼模型理解复杂概念原理:通过模拟教学场景,迫使模型深入理解知识本质。指令示例:“请用‘小学数学老师’的身份,向孩子解释区块链的基本原理。”输出:“区块链就像一个透明的记账本,每个人都可以看到上面的记录。比如你和同学一起买零食,大家轮流在本子上记录谁买了什么,这样没有人能偷偷修改记录。”应用场景:技术概念简化、跨领域知识迁移、科普内容生成。2.帕累托法则:聚焦关键20%的
- python递归实现乘法_算法-递归
weixin_39817012
python递归实现乘法
我们在前面学习过递归函数,递归函数采用的就是递归算法,前面我们通过最常见的菲波那切数列去学习了递归函数,这一节我们再来详细了解一下递归算法。1.递归算法递归算法(英语:recursionalgorithm)在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法。递归式方法可以被用于解决很多的计算机科学问题,因此它是计算机科学中十分重要的一个概念,递归算法有三个特点:1)递归的过程一
- 自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据自然语言处理easyui人工智能ai
自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术关键词:文本生成、可控生成、语言模型、Prompt工程、解码策略、条件控制、评估指标摘要:本文深入探讨自然语言处理中文本生成控制技术的最新进展。我们将从基础概念出发,系统分析各种控制方法的原理和实现,包括Prompt设计、解码策略优化、条件控制机制等核心内容。文章将结合数学模型、算法实现和实际案例,全面展示如何实现高质量、可控的文本生成,并探讨该领域面临的
- 算法-基础算法-枚举算法(Python)
总裁余(余登武)
算法与数据结构算法leetcode
文章目录前言解题思路题目1两数之和2计数质数前言 枚举算法(EnumerationAlgorithm):也称为穷举算法,指的是按照问题本身的性质,一一列举出该问题所有可能的解,并在逐一列举的过程中,将它们逐一与目标状态进行比较以得出满足问题要求的解。在列举的过程中,既不能遗漏也不能重复。 枚举算法的核心思想是:通过列举问题的所有状态,将它们逐一与目标状态进行比较,从而得到满足条件的解。 由于
- 论软件设计方法及其应用
怎么可能-怎么可能
系统架构软件设计方法
20250427-作题目软件设计(SoftwareDesign,SD)根据软件需求规格说明书设计软件系统的整体结构、划分功能模块、确定每个模块的实现算法以及程序流程等,形成软件的具体设计方案。软件设计把许多事物和问题按不同的层次和角度进行抽象,将问题或事物进行模块化分解,以便更容易解决问题。分解得越细,模块数量也就越多,设计者需要考虑模块之间的耦合度。请围绕“论软件设计方法及其应用”论题,依次从以
- 从 O(n³) 到按需计算:Swift 玩转稀疏矩阵乘法
网罗开发
Swiftswift矩阵开发语言
文章目录摘要描述解题思路代码实现(Swift)分析这个代码是怎么做的?示例测试与输出结果时间复杂度空间复杂度总结摘要在大多数算法题里,矩阵乘法都不算太陌生了。但一旦题目提示“稀疏矩阵”——也就是大部分值都是0的那种,这就提示我们:有优化空间。这篇文章就用Swift带大家一步步搞懂怎么写一个更高效的稀疏矩阵乘法逻辑,顺便聊聊背后的思路。描述我们手上有两个矩阵,A和B,想把它们乘起来。和普通乘法不同的
- 解释神经网络的普适逼近定理(面试题200合集,中频、实用)
快撑死的鱼
算法工程师宝典(面试学习最新技术必备)深度学习人工智能
神经网络的普适逼近定理(UniversalApproximationTheorem,UAT)是理解为什么神经网络如此强大和灵活的理论基石之一。它为我们提供了信心,即在某些条件下,一个相对简单的神经网络结构原则上能够模拟出几乎任何复杂的函数。这个定理在深度学习领域中经常被提及,尤其是在讨论模型表达能力的时候。普适逼近定理(UniversalApproximationTheorem)概述普适逼近定理的
- python爬虫登录校验之滑块验证、图形验证码(OCR)
yuwinter
Pythonpython爬虫ocr滑块验证
在爬虫过程中,验证码和滑块验证是常见的反爬措施。针对这些挑战,通常采用OCR识别图形验证码和模拟滑块拖动来处理滑块验证。以下是如何处理这两种类型验证的详细方法。1.图形验证码(OCR)a.使用tesserocr和Pillow处理图形验证码tesserocr是基于TesseractOCR引擎的Python封装,常用来识别简单的图形验证码。如果验证码不太复杂,可以用它来识别文本。步骤:安装依赖:pip
- java 签名 ecdsa_数字签名算法ECDSA
哈全文
java签名ecdsa
一介绍ECDSA:EllipticCurvDigstalSignatureAlgorithm椭圆曲线数字签名算法。速度快、强度高、签名短二参数说明三代码实现packagecom.imooc.security.ecdsa;importjava.security.KeyFactory;importjava.security.KeyPair;importjava.security.KeyPairGene
- java 签名 ecdsa_Java数字签名——ECDSA算法
随缘惜情
java签名ecdsa
ECDSA例如微软产品的序列号的验证算法。EllipticCurveDigitalSignatureAlgorithm,椭圆曲线数字签名算法。速度快,强度高,签名短——————————————————————————————————密钥长度112~571默认256——————————————————————————————————NONEwithECDSA签名长度:128实现方:JDK/BCRIP
- 什么是对称加密和非对称加密
MonkeyKing.sun
网络服务器运维
对称加密和非对称加密是现代密码学中的两大核心技术体系,它们用于保护数据的机密性、完整性和安全性,是构建区块链、电子支付、SSL、VPN、数字签名等系统的基础。一、什么是对称加密(SymmetricEncryption)?定义:加密和解密使用同一把密钥,称为“对称密钥”。工作原理:明文+密钥→加密算法→密文密文+同样密钥→解密算法→明文示例算法:算法简要说明AES(高级加密标准)最常用、快速、安全D
- ECDSA数字签名
ECDSA算法(深入浅出密码学笔记)ECDSA标准中的步骤与DSA方案的步骤在概念上紧密相连,但ECDSA中的离散对数问题是在椭圆曲线群中构建起来的。因此,实际计算一个ECDSA签名所执行的算术运算与DSA中的完全不同。ECDSA标准是针对素数域Zp\mathbb{Z}_pZp和有限域GF(2m)GF(2^m)GF(2m)上的椭圆曲线定义的密钥生成使用椭圆曲线EEE,其中:模数为ppp;系数为aa
- 计算机系统中隐藏的‘时间陷阱’——为什么你的代码总比预期慢10倍?
尤物程序猿
java开发语言
引言大家经常遇到一个诡异现象:明明算法时间复杂度算得好好的,为什么实际运行速度总比预期慢得多?你以为是数据库查询的锅,优化了SQL却收效甚微;你怀疑是网络延迟,但抓包数据又显示一切正常。这背后可能隐藏着计算机系统中鲜为人知的“时间陷阱”——那些未被计入传统性能分析,却真实吞噬效率的底层机制。本文将揭示5个最典型的陷阱,从CPU缓存失效到操作系统调度暗坑,并用真实案例展示如何绕过它们。陷阱1:CPU
- 【学习】《算法图解》第九章学习笔记:迪杰斯特拉算法
程序员
一、迪杰斯特拉算法概述迪杰斯特拉算法(Dijkstra'salgorithm)是一种解决带权有向图上单源最短路径问题的贪心算法,由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉(EdsgerW.Dijkstra)于1956年提出。该算法常用于路由协议,也可以用作其他图算法的子程序。(一)算法适用场景迪杰斯特拉算法适用于:带权有向图(每条边都有权重)所有权重都为非负值(不能有负权边)需要找出从一个顶点到图中所
- 互联网大厂Java面试指南:从基础到高阶技术栈与业务场景实战
yiiyx
Java场景面试宝典JavaSpringBoot微服务面试分布式系统
互联网大厂Java面试指南:从基础到高阶技术栈与业务场景实战场景介绍本文模拟互联网大厂高级Java工程师面试场景,涵盖JavaSE、Spring生态、微服务、数据库、缓存、消息队列等技术栈,结合音视频、电商、金融等业务场景,提供3轮渐进式提问与详细解析。技术栈核心语言与平台:JavaSE(8/11/17),JakartaEE(JavaEE),JVM构建工具:Maven,Gradle,AntWeb框
- 人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN(网格状数据处理:输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层,输出层等)
weisian151
人工智能人工智能cnn神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频、音频)设计的深度学习模型。它通过模拟生物视觉机制,从原始数据中自动提取多层次的特征,最终实现高效的分类、检测或生成任务。1、核心概念与原理1、生物视觉启发局部感受野:模仿人类视觉皮层神经元仅响应局部区域刺激的特性,每个神经元关注输入数据的局部区域(如图像的一小块区域)。权值共享:同一
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景
SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1:文本预处理与特征提取**3.**步骤2:特征向量化与哈希映射**4.**步骤3:特征向量聚合**5.**步骤4:降维生成SimHash值**6.**步骤5:计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码(Python简化示例)四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设
- 选择排序算法详解
老一岁
排序算法数据结构算法
时间复杂度:O(n²)——无论数据初始排列如何,都需要进行n(n-1)/2次比较空间复杂度:O(1)——原地排序,不需要额外存储空间稳定性:不稳定排序(可能改变相同元素的相对位置)适用场景:小规模数据排序,或对内存使用要求严格的场景前言一、算法概述选择排序(SelectionSort)是一种简单直观的排序算法,其基本思想是:每次从未排序的部分中选择最小(或最大)的元素,放到已排序部分的末尾。这种排
- 本地运行大型语言模型(LLM)的实践指南
yunwu12777
语言模型人工智能自然语言处理
技术背景介绍近年来,项目如llama.cpp、Ollama、GPT4All等的流行标志着在本地设备上运行大型语言模型(LLM)的需求日益增长。选择在本地运行LLM,至少有两个重要的好处:隐私和成本。隐私上,数据不需要发送到第三方,避免了商业服务条款的限制;成本方面,无需支付推理费用,尤其是对于那些需要大量计算的应用,如长时间的模拟和总结。核心原理解析在本地运行LLM,需要准备以下几个条件:开源LL
- 银行家算法
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算法算法
文章目录银行家算法概述银行贷款案例A再次申请50万,能批准吗?B再次申请40万,能批准吗?或者C申请20万,能批准吗?安全序列和不安全序列多维度资源分配操作系统资源分配银行家算法总结数据结构银行家算法的步骤安全性算法步骤死锁的避免银行家算法概述银行家算法(Banker’sAlgorithm)是一个避免死锁(Deadlock)的著名算法,是由艾兹格·迪杰斯特拉在1965年为T.H.E系统设计的一种避
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep