- MySQL 8.0 特性的高频面试题及核心知识点
dblens 数据库管理和开发工具
mysqlmysql数据库面试题
1.索引原理与MySQL8.0新特性答案:自适应哈希索引:MySQL8.0自动在频繁查询的索引上构建哈希索引,加速等值查询(如WHEREid=1)。全文索引优化:支持布尔模式(MATCH()AGAINST())和自然语言模式,且索引更新更高效。InnoDB页压缩:支持ZSTD压缩算法,减少存储空间和I/O开销。虚拟列索引:可对虚拟列(ComputedColumns)创建索引,减少存储冗余。2.事务
- STM32 —— 嵌入式系统、通用计算机系统、物联网三层架构
Exhausted、
stm32单片机stm32嵌入式硬件物联网架构
目录一、嵌入式系统的概念二、通用计算机系统与嵌入式系统的比较用途硬件软件性能与功耗开发与维护三、嵌入式系统与物联网的关系四、物联网的三层架构1.感知层(PerceptionLayer)2.网络层(NetworkLayer)3.应用层(ApplicationLayer)三层架构的协作流程一、嵌入式系统的概念嵌入式系统一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统以及应用程序等4部分组成,并且分为
- C++编程:从入门到精通的指南
zifeng0015
c++javajvm
本文将引导读者走进C++编程的世界,从基础知识讲起,逐步深入到高级特性。无论你是编程新手还是希望提升C++技能的开发者,本文都将为你提供有价值的指导和建议。正文:一、C++简介C++是一种面向对象的编程语言,由BjarneStroustrup于1985年开发。它结合了C语言的低级特性和面向对象编程的高级特性,因此既适合进行系统级编程,也适合进行大型应用软件开发。二、C++基础变量和数据类型:C++
- 基于协同过滤推荐算法的景点票务数据系统(python-计算机毕设)
计算机程序设计(接毕设)
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摘要IABSTRACTII第1章引言1研究背景及意义1研究背景1研究意义1国内外研究现状2智慧旅游3旅游大数据3研究内容4本章小结4第2章相关技术概述5基于内容的推荐算法5基于内容的推荐算法原理5基于内容的推荐算法实现5协同过滤推荐算法6协同过滤算法原理6协同过滤算法实现7SpringBoot框架9SpringBoot简介9SpringBoot特性10SpringBoot工作原理10Vue.js框
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别(续)
林聪木
目标检测YOLO人工智能
目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
- c#:使用串口通讯实现数据的发送和接收
妮妮学代码
c#串口通讯c#开发语言
串口通讯(SerialCommunication)是一种常见的硬件设备与计算机之间的数据传输方式,广泛应用于工业控制、嵌入式系统、传感器数据采集等领域。本文将详细介绍如何使用C#实现基于串口通讯的数据发送和接收,并结合代码示例解析其实现过程。1.概述串口通讯的核心是System.IO.Ports.SerialPort类,它封装了串口操作的底层细节,提供了简单易用的接口。以下是串口通讯的基本流程:1
- C语言经典算法之二叉树的后序遍历(递归实现)
JJJ69
C语言经典算法算法c语言开发语言数据结构
目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度:B.空间复杂度:三优缺点A.优点:B.缺点:四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步,而不是记住算法。2.建议读者学习算法的时候,自己手动一步一步地运行算法。tips:文中的(如果有)对数,则均以2为底数B.简介在C语言中,二叉树的后序遍历(PostorderTraversal)是一种按照“左子树-右子树-根节点
- 云原生边缘计算:分布式智能的时代黎明
桂月二二
云原生边缘计算分布式
引言:从集中式算力到万物智联的范式裂变AT&T边缘节点部署超5000个,特斯拉自动驾驶系统每节点200TOPS算力。国家电网通过边缘计算实现毫秒级电网故障隔离,菜鸟物流分拣效率提升400%。IDC预测2027年边缘基础设施支出将达亿,宝马汽车工厂设备预测性维护准确率达9亿运维成本。一、边缘计算范式进化论1.1算力拓扑结构演变世代大型主机中心化云计算分布式雾计算去中心化边缘计算泛在化神经形态计算体计
- OpenCV 图像几何变换:旋转,缩放,斜切
奈何小洪
OPENCVopencv图像旋转缩放
几何变换几何变换可以看成图像中物体(或像素)空间位置改变,或者说是像素的移动。几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值,就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素,该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值,相应比较复杂的还有
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- OpenCV旋转估计(2)用于自动检测波浪校正类型的函数autoDetectWaveCorrectKind()
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::autoDetectWaveCorrectKind是OpenCV中用于自动检测波浪校正类型的函数,它根据输入的旋转矩阵集合来决定使用哪种波浪校正模式。波浪校正(WaveCorrection)是图像拼接过程中的一部分,主要用于纠正由于相机在拍
- 使用fastapi部署stable diffusion模型
明晚十点睡
代码fastapistablediffusionpytorchpython人工智能深度学习计算机视觉
使用vscode运行stablediffusion模型,每次加载模型都需要10+分钟,为算法及prompt调试带来了极大麻烦。使用jupyter解决自然是一个比较好的方案,但如果jupyter由于种种原因不能使用时,fastapi无疑成为了一个很好的选择。参考github链接:https://github.com/jarvislabsai/fastapi-sd-templatefromfastap
- 基于51单片机设计的呼吸灯
鱼弦
单片机系统合集51单片机嵌入式硬件单片机
鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)基于51单片机设计的呼吸灯是一种常见的LED灯效应果,通过控制LED的亮度逐渐增加和减小,模拟人类呼吸的效果。下面将对其原理、应用场景、算法实现、代码实现等进
- 在嵌入式系统中实现低功耗MQTT协议:从协议解析到硬件优化
W说编程
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在嵌入式系统中实现低功耗MQTT协议:从协议解析到硬件优化1.引言:物联网时代的低功耗挑战随着物联网设备的爆炸式增长,设备续航与网络可靠性成为嵌入式系统设计的核心矛盾。据统计,70%的物联网设备因功耗问题导致维护成本倍增。核心需求:在维持TCP/IP协议栈功能的前提下,将设备待机功耗降至μA级;确保弱网环境(如2G/NB-IoT)下的数据传输可靠性。本文将以MQTT协议为例,详解在STM32+LW
- 项目复盘:卓越项目经理的炼金术——将经验转化为组织黄金的终极法则
一、项目复盘的时空坐标:生命周期的涅槃时刻在NASA的项目管理体系中,复盘被称为"经验汲取引擎",位于项目生命周期末端却影响未来所有项目起点。真正的复盘不是终点悼词,而是组织进化的基因重组。阶段复盘:敏捷开发每2周举行迭代复盘,如特斯拉软件团队通过156次迭代复盘将自动驾驶误判率降低83%终局复盘:波音787项目历时7年的终局复盘形成《复合材料应用手册》,成为航空业标准跨期复盘:华为建立"五年战略
- 【科大讯飞笔试题汇总】2024-04-21-科大讯飞春招笔试题-三语言题解(CPP/Python/Java)
春秋招笔试突围
最新互联网春秋招试题合集pythonjava开发语言春招笔试互联网大厂笔试题
大家好这里是KK爱Coding,一枚热爱算法的程序员✨本系列打算持续跟新科大讯飞近期的春秋招笔试题汇总~ACM银牌|多次AK大厂笔试|编程一对一辅导感谢大家的订阅➕和喜欢KK这边最近正在收集近一年互联网各厂的笔试题汇总,如果有需要的小伙伴可以关注后私信一下KK领取,会在飞书进行同步的跟新,5月1日之前限时免费领取哦,后续会由ACM银牌团队持续维护~。文章目录01.硬币最少组合问题问题描述输入格式输
- 用指针实现数组元素循环移动
Stimpay
算法数据结构c语言
任务描述本关任务:编写程序,用指针实现以下功能,n个整数存入一维数组中,将该数组循环左移m位。如一个长度为10的数组中原来的元素顺序为0123456789,则循环左移3个位置后元素的顺序为3456789012。相关知识为了完成本关任务,有两种算法思想:一种是使用辅助数组实现数据移动;另一种是不使用辅助数组,只需一个中间变量就可实现数据移动。使用辅助数组实现数据移动创建一个同样大小辅助数组,存放临时
- 记:应聘北京思特奇信息技术股份有限公司 C++工程师
指针的值是地址
大四求职c++敏捷开发
一轮,软件上的笔试题这里记录几个问题。1.构成C语言的基本单位是函数。2.敏捷开发:相对于“非敏捷”,更强调程序员团队与业务专家之间的紧密协作、面对面的沟通(认为比书面的文档更有效)、频繁交付新的软件版本、紧凑而自我组织型的团队、能够很好地适应需求变化的代码编写和团队组织方法,也更注重软件开发过程中人的作用。(来自百度百科)一个通俗的博客另一个。我个人的理解就是以人为中心,尽量以口头交流为主,以尽
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- RSA加密算法
不会搬砖的淡水鱼
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RSA加密算法:数学魔术背后的安全守护者RSA加密算法(Rivest-Shamir-Adleman)是一种广泛使用的公钥加密算法,它在信息安全领域具有重要作用。RSA是由罗纳德·李维斯特(RonRivest)、阿迪·萨莫尔(AdiShamir)和伦纳德·阿德曼(LeonardAdleman)在1977年一起提出的。当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。RS
- 基础算法--欧拉函数
不会搬砖的淡水鱼
基础算法算法java数据结构
欧拉函数(Euler’stotientfunction),也称为费马函数,是一个与正整数相关的数论函数,用符号φ(n)表示。欧拉函数φ(n)定义为小于或等于n的正整数中与n互质的数的个数。RSA加密算法(Rivest-Shamir-Adleman)就是通过欧拉函数进行公钥加密。具体而言,对于给定的正整数n,欧拉函数φ(n)计算满足以下条件的k的个数:1≤k≤n,且k与n互质(即k和n的最大公约数为
- 基础算法--背包问题
不会搬砖的淡水鱼
基础算法算法java动态规划贪心算法
背包问题概念完全背包(无限背包)0-1背包概念背包问题是一个经典的组合优化问题,其目标是在给定的一组物品中选择一些物品放入背包中,使得物品的总价值最大化,同时要求背包的总重量不超过背包的容量限制。背包问题有两种常见的变体:完全背包和0-1背包。鉴于完全背包计算过程相对0-1背包简单,这里先讲完全背包。完全背包(无限背包)在完全背包问题中,每个物品可以选择放入背包中的次数是无限的,即可以重复选择。每
- 【C语言】交换函数
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一、利用第三个变量交换1.错误的交换函数及原因voidswap1(intx,inty){intz=0;z=x;x=y;y=z;}inta=10;intb=20;printf("交换前:a=%d,b=%d\n",a,b);swap1(a,b);printf("swap1交换后:a=%d,b=%d\n",a,b);原因:传值调用函数,不可以改变实参的值。形参是实参的一份临时调用。调用swap1(a,b
- CUDA编程基础
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一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速通用计算任务,而不仅仅是图形渲染。通过CUDA,开发者可以编写C、C++或Fortran代码,并将其扩展以在GPU上运行,从而显著提高性能,特别是在处理大规模数据集和复杂算法
- 泛目录程序:2025快云站群程序的SEO优化功能
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大数据泛目录
快云站群程序的SEO优化功能围绕搜索引擎算法设计,具体包含以下核心模块:1.关键词智能布局密度检测与优化:自动分析内容关键词密度,建议合理区间(2%-8%),避免堆砌或遗漏;多词策略支持:可针对单篇内容设置主关键词+长尾词组合,覆盖更多搜索场景;标题/摘要自动生成:根据关键词智能生成高点击率的标题和Meta描述,提升搜索展示效果。2.内链自动化系统内容关联推荐:基于语义分析,自动在文章中插入相关内
- 大模型时代的知识焦虑
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引言:浪潮之巅,焦虑暗涌大模型时代已经浩荡而来,如同奔腾的浪潮,以令人惊叹的速度重塑着世界的面貌。从智能客服的温声细语,到AI绘画的妙笔生花,再到自动驾驶的日趋成熟,大型语言模型、图像模型等人工智能技术以前所未有的姿态,渗透进我们生活的方方面面。信息获取前所未有的便捷,知识创造空前高效,人机交互焕然一新,一个充满无限可能的智能化未来似乎触手可及。然而,在这令人眼花缭乱的技术盛景之下,一股无形的焦虑
- 【LeetCode 热题100】 23. 合并 K 个升序链表的算法思路及python代码
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LeetCode热题100算法leetcode链表
23.合并K个升序链表给你一个链表数组,每个链表都已经按升序排列。请你将所有链表合并到一个升序链表中,返回合并后的链表。示例1:输入:lists=[[1,4,5],[1,3,4],[2,6]]输出:[1,1,2,3,4,4,5,6]解释:链表数组如下:[1->4->5,1->3->4,2->6]将它们合并到一个有序链表中得到。1->1->2->3->4->4->5->6示例2:输入:lists=[
- 【Leetcode刷题随笔】59 螺旋矩阵
Poor_DayDreamer
leetcode数组篇MediumTagleetcode矩阵算法
1.题目描述给定一个正整数n,生成一个包含1到n2所有元素,且元素按顺时针顺序螺旋排列的nxn正方形矩阵matrix。可结合以下原题链接阅读。原题链接:59螺旋矩阵2.解题思路本题为模拟矩阵填充过程,不需要设计算法,只要完成正确的填充过程即可。首先初始化一个nxn的二维矩阵(涉及到动态内存分配),从矩阵左上角开始往顺时针填充,关键在于填充的转角处不要重复填充,所以对于每条边都要遵循严格的统一规则,
- 算法入门——二分法
Able Zhao 650829
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二分法真的很容易出错!!!在用dp学习之后总结了一下二分法二分查找关键总结一、核心思想分治策略:每次将搜索范围缩小一半,适用于有序数组。时间复杂度:O(logn),比线性查找高效得多。二、关键点前提条件有序性:数组必须有序(升序或降序),否则需先排序(但排序成本O(nlogn))。静态性:适合静态数据或低频更新的数据(高频更新建议用哈希表或树结构)。两种边界问题左边界:第一个等于目标的位置(或第一
- 关于STM32如何选择:HAL与标准库的抉择及初学者建议
笑靥藏情.
stm32嵌入式硬件单片机
STM32是意法半导体(STMicroelectronics)推出的一系列基于ARMCortex-M内核的32位微控制器,因其高性能、多功能性和成本效益而广受嵌入式系统开发者的欢迎。对于初学者而言,学习STM32编程时面临的第一个重要抉择往往是如何选择编程方式:是使用硬件抽象层(HAL),还是选择标准外设库(StandardPeripheralLibrary)?本文将围绕这一问题展开,详细比较HA
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc