- python中random中uniform怎么用_Python中的random.uniform()函数教程与实例解析
weixin_39763640
random.uniform()函数教程与实例解析1.uniform()函数说明random.uniform(x,y)方法将随机生成一个实数,它在[x,y]范围内。2.uniform()的语法与参数2.1语法#_*_coding:utf-8_*_importrandomrandom.uniform(x,y)或#_*_coding:utf-8_*_fromrandomimportuniformuni
- Python实例题:基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求:实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能:使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能(准确率、混淆矩阵等)添加用户交互界面,允许用户绘制数字并进行识别。解题思路:使用sklearn加载MNIST数据
- Python实例题:基于遗传算法的旅行商问题求解
狐凄
实例python开发语言
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于遗传算法的旅行商问题求解要求:使用遗传算法解决旅行商问题(TSP)。支持以下功能:随机生成城市坐标或导入预定义城市实现遗传算法的基本操作(选择、交叉、变异)可视化进化过程和最终路径统计进化过程中的适应度变化允许用户调整遗传算法参数(种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等)。解题思路:用列表表示城市访问顺序作为染色体。使用欧
- Python Flask Web教程004:Flask 变量规则
若北辰
flaskpython前端
FlaskWeb教程004:Flask变量规则1.Flask变量规则2.实例3.转换器构建规则4.规范的URL5.路由尾部有无斜杠的区别路由尾部斜杠的影响推荐使用带尾斜杠的路由结论1.Flask变量规则通过向规则参数添加变量部分,可以动态构建URL。此变量部分标记为。它作为关键字参数传递给与规则相关联的函数。2.实例在以下示例中,route()装饰器的规则参数包含附加到URL'/hello’的。因
- Club_IntelliMatch_Development_Guide
Joseit
pythonpythonpygamedjangoflask
ClubIntelliMatch系统-全栈开发流程文档概述ClubIntelliMatch系统是一个现代化的社团活动智能匹配平台,采用前后端分离架构。系统基于PythonFlask构建RESTfulAPI后端,Vue.js3+Vite构建现代化前端,MySQL作为持久化数据存储。本文档深入分析了整个开发流程的技术架构、设计原则和实现细节。系统架构流程图后端API架构前端组件架构app.pyFlas
- Python实例题:基于 Flask 的博客系统
狐凄
实例python开发语言
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:1.base.html2.index.html3.post.html4.create_post.html5.login.html6.register.htmlPython实例题题目基于Flask的博客系统要求:使用Flask框架构建一个简单的博客系统。实现用户认证(注册、登录、注销)。支持博客文章的创建、编辑、删除和查看。使用SQLite数据库存
- Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略
Echo_Wish
Python!实战!python自动驾驶深度学习
Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶,大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等,背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为,甚至实时做出决策。可是,跑在车上的这些模型不仅要精准,还得轻量、实时、稳定,这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天,咱们就从Python开发者的视角,聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
- Ansible部署MySQL实操
码农运维知识
运维mysqlansiblemysql
一、Ansible概述Ansible是一款开源的自动化运维工具,由MichaelDeHaan于2012年创建,2015年被红帽(RedHat)收购(收购金额超1亿美元)。它基于Python开发,通过SSH协议实现远程节点管理,无需在被控端安装任何客户端代理(Agentless)。这种设计使其成为轻量级、易部署的自动化解决方案,特别适合批量系统配置、应用程序部署和任务编排等场景。核心特点无代理架构:
- AI绘画背后的技术:Stable Diffusion原理详解与实战
AI学长带你学AI
ai
AI绘画背后的技术:StableDiffusion原理详解与实战关键词:StableDiffusion、扩散模型、AI绘画、潜在空间、文本生成图像摘要:本文将带你揭开AI绘画“魔法”背后的核心技术——StableDiffusion的神秘面纱。我们会用“给小学生讲故事”的方式,从生活中的例子出发,逐步解释扩散模型的底层逻辑、StableDiffusion的关键创新,并用Python代码实战演示如何生
- matplotlib 绘制热力图
扶子
pythonmatplotlib绘图代码matplotlibpython经验分享热力图
1、功能介绍:使用了matplotlib和seaborn两个python库来创建并显示一个热力图。热力图是一种通过颜色变化来表示二维表格数据集中值分布的图形,适合用于展示矩阵数据或数据分析结果中的模式和趋势。2、代码部分:importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnp#设置中文字体plt.rcParams['font.sa
- open3d 使用 RANSAC 算法拟合平面
扶子
python点云处理平面pythonopen3d经验分享点云拟合平面
1、功能介绍:一个python代码演示了如何使用open3d和numpy来完成一个完整的点云平面拟合任务。它包括以下几个主要部分:生成符合某一平面方程的随机点云数据、使用RANSAC算法对这些点云进行平面拟合、可视化原始点云和平面拟合结果2、代码部分:importnumpyasnpimportopen3daso3d#生成随机点云np.random.seed(42)n_points=100#假设这些
- pycharm——djiango之数据迁移,终端操作
Pop–
python
首先在pycharm中找到terminal(终端),输入指令:pythonmanage.pymakemigrations之后你会看到如下图:这表示创建成功。接着输入指令:pythonmanage.pymigrate就能看到好多ok,你在数据库中也能看到很多表你可以在终端打开数据库查看表,也可以使用客户端的可视化界面查看,还可以在pycharm中右边的database里边打开查看,如下图:之后你就可
- python 百度云api_Python使用百度API上传文件到百度网盘代码分享
weixin_39775577
python百度云api
#coding:UTF-8importurllibimporturllib2__author__='Administrator'fromposter.encodeimportmultipart_encodefromposter.streaminghttpimportregister_openersregister_openers()defupload(fileName):"""通过百度开发者API
- Flask入门基础1
浅清陌
Flaskflaskpython后端
1Flask简介Flask诞生于2010年,是Arminronacher(阿明·罗纳彻)用Python语言基于Werkzeug工具箱编写的轻量级Web开发框架。Flask本身相当于一个内核,其他几乎所有的功能都要用到扩展(邮件扩展Flask-Mail,用户认证Flask-Login,数据库Flask-SQLAlchemy),都需要用第三方的扩展来实现。比如可以用Flask扩展加入ORM、窗体验证工
- C++封装python调用库
技术大白
c++开发语言
传结构体中间用空字符串问题使用callback传输结构体,中间出现\0字符,使用std::vector类型voidPyProcessInterface::ProcessContent(constchar*buff,UINT32size,boolfromSelf){if(callback){std::vectordataVec(buff,buff+size);callback(std::move(d
- 量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用
量化价值投资入门到精通
ai
量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用关键词:量化投资、Fama-French三因子模型、价值投资、因子投资、资产定价、Python实现、投资组合管理摘要:本文深入解析Fama-French三因子模型的理论基础、数学原理和实际应用。作为现代金融学最重要的资产定价模型之一,三因子模型通过市场因子、规模因子和价值因子解释股票收益差异。我们将从模型起源开始,详细讲解其数学表达和
- Python操作百度网盘指南
weixin_47233946
编程python开发语言
##介绍百度网盘是中国流行的云存储服务,通过API可以实现自动化操作。本指南介绍如何使用Python操作百度网盘,包括上传、下载、管理文件等功能。##准备工作###1.获取百度网盘开发者权限1.访问[百度开发者中心](https://pan.baidu.com/union/home)2.注册开发者账号并创建应用3.获取API密钥(AppKey和SecretKey)###2.安装必要的Python库
- python读取sas数据集_SASpy模块,利用Python操作SAS
SASpy模块打通了Python与SAS之间的连接。有了SASpy模块,我们就能够在Python中操控SAS。本文将首先介绍SASpy模块的一些基本方法,最后通过一个聚类分析的例子,来展示如何在Python中调用SAS的机器学习过程,以及对聚类结果的可视化。SASpy模块特点1、需要Python3.X及以上,SAS9.4及以上,需要Java环境;2、无论是本地SAS还是远程服务器上的SAS,都可以
- 从数据抓取到分析:用Python爬虫获取、清洗与可视化数据
程序员威哥
python爬虫c++
在数据科学领域,数据的获取、清洗与分析是整个数据处理过程中的关键步骤。随着互联网上数据的不断增多,使用Python爬虫抓取网站数据并进行分析已成为数据科学家和分析师的常见任务。本篇文章将通过具体的实例,展示如何使用Python从零开始抓取数据,清洗数据,并进行数据分析和可视化。1.数据抓取:用Python爬虫获取网页数据1.1选择爬虫工具Python提供了多个强大的爬虫框架和库,常用的工具包括:r
- Python基础(吃洋葱小游戏)
aaiier
pythonpygame开发语言
下面我将为你设计一个"吃洋葱小游戏"的Python实现方案,使用Pygame库开发。这个游戏模拟吃洋葱的过程,玩家需要收集不同种类的洋葱以获得高分,同时避免吃到辣椒。吃洋葱小游戏-Python实现方案1.游戏设计概念游戏目标:玩家控制角色吃掉尽可能多的洋葱获得高分核心机制:洋葱从屏幕上方随机下落玩家左右移动角色接住洋葱不同洋葱有不同分值(普通洋葱+10,红洋葱+20,紫洋葱+50)辣椒会扣减生命值
- 模拟工作队列 - 华为OD机试真题(JavaScript卷)
什码情况
算法面试javascript数据结构华为od
华为OD机试题库《C++》限时优惠9.9华为OD机试题库《Python》限时优惠9.9华为OD机试题库《JavaScript》限时优惠9.9针对刷题难,效率慢,我们提供一对一算法辅导,针对个人情况定制化的提高计划(全称1V1效率更高)。看不懂有疑问需要答疑辅导欢迎私VX:code5bug题目描述让我们来模拟一个工作队列的运作,有一个任务提交者和若干任务执行者,执行者从1开始编号。提交者会在给定的时
- 数据分类 - 华为OD机试真题(JavaScript 题解)
什码情况
华为odjavascript开发语言数据结构算法机试
华为OD机试题库《C++》限时优惠9.9华为OD机试题库《Python》限时优惠9.9华为OD机试题库《JavaScript》限时优惠9.9针对刷题难,效率慢,我们提供一对一算法辅导,针对个人情况定制化的提高计划(全称1V1效率更高)。看不懂有疑问需要答疑辅导欢迎私VX:code5bug题目描述对一个数据a进行分类,分类方法为:此数据a(四个字节大小)的四个字节相加对一个给定的值b取模,如果得到的
- odrive软件的版本
m0_55305757
stm32电机嵌入式硬件odrive
odrive软件的版本0.4.0通信方面引入一个fibre变复杂了(节点还是手工生成的),cpp程序开始变多了。(sensorless我看到变成独立文件了)pythontool开始使用pip安装形式。0.5.0开始支持spi的encoder,as5047之类0.5.1据说之后的版本controlloop开始变化0.5.2开始应该是大修改了//RequiredtouseOC4forADCtrigge
- 说说自己Python 代码优化实践
chilavert318
大数据linux运维python
今年上半年在外省做一个大数据相关的项目,在review项目组成员的代码时,发现一段处理大数据集的模块存在明显性能瓶颈:10万条数据的清洗流程耗时近20分钟,CPU占用率却始终在30%以下。深入分析后发现,看似简洁的Python代码背后,隐藏着诸多可以优化的细节——这并非个例,我们的程序在追求代码可读性时,往往忽略了Python特有的性能陷阱。今天抽点时间,从我实践中的代码就python开发,从内存
- ROS学习笔记5:常用API和模块导入
前言本人ROS小白,利用寒假时间学习ROS,在此以笔记的方式记录自己每天的学习过程。争取写满15篇(5/15)。环境:Ubuntu20.04、ROS1:noetic环境配置:严格按照下方学习链接的教程配置,基本一次成功。学习链接:【Autolabor初级教程】ROS机器人入门对应链接文档:ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》笔记绝大部分代码使用Python语言编写。本期关键词:初始化,话题服务
- 一个简单测试Deepseek吞吐量的脚本,国内环境可跑
谢平康
深度学习pytorch人工智能
一个简单测试Deepseek吞吐量的脚本,这里用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B,支持单卡409024G可跑,具体看你的硬件情况做调整,理论支持所有的模型,看你需要,可以修改模型名称,重点是pip使用国内的源,模型下载用阿里的ModelScope,无障碍下载,使用.最后可以生成一个txt与html报表.前提是你安装了python与python-venv,你可以不用venv来
- OpenCV图像添加水印
一、前言在数字图像处理中,为图片添加水印是一项常见且重要的技术。无论是版权保护、品牌宣传还是防止未经授权的使用,水印都能发挥重要作用。OpenCV作为一款强大的计算机视觉库,提供了丰富的功能来实现各种水印效果。本教程将详细介绍如何使用OpenCV为图像添加文字水印和图片水印。二、环境准备在开始之前,请确保已安装以下环境:Python3.xOpenCV库(可通过pipinstallopencv-py
- Ast解析Python代码示例
X1A0RAN
python开发语言
#-*-coding:utf-8-*-#@Desc:Ast代码解析示例importastclassCodeParse():def__init__(self):self.visited_nodes=set()#解析装饰器defparse_decorator(self,decorator):returnast.dump(decorator)#解析函数defparse_func(self,node,st
- Python编程实战:爬虫与数据可视化的全过程
草莓味儿柠檬
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目通过Python编程实现网络数据爬取和数据可视化,适合初学者深入了解Python。我们将涵盖基础语法、网络爬虫技术、数据处理、可视化技术、文件操作和错误处理等关键知识点,最终完成从爬取各省降水量数据到可视化展示的全过程。1.Python基础语法使用Python作为一门流行的编程语言,因其简洁和易读性被广泛应用于网络爬虫、数据处理和可视化等领域。本章将帮助
- GESP认证C++编程真题解析 | GESP202409 三级 单选题和判断题
热爱编程的通信人
历年GESPCSP-JCSP-S真题解析c++开发语言
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
- 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