- c51中断优先级c语言,51单片机的中断优先级及中断嵌套
金融四十人论坛
c51中断优先级c语言
说最基本的,老的51单片机(80C51系列)有5个中断源,2个优先级,可以实现二级中断服务嵌套。现在很多扩展的51单片机已经有4个优先级(或更多)和更多的中断源了。在说到中断之前,我先来定义一下优先级,明白了什么是优先级,后面的阐述就容易明白了。实际上很多人都是混淆了优先级的含义,所以才觉得糊里糊涂。中断的优先级有两个:查询优先级和执行优先级。什么是查询优级呢?我们从datasheet或书上看到的
- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- Python-有效字母异位词
m0_37763377
python哈希算法算法数据结构
一、什么是字母异位词字母异位词是指由相同字母组成但排列顺序不同的单词。例如,"eat"、"tea"和"ate"都是字母异位词,因为它们由相同的字母组成,只是排列顺序不同。二、思路(一)暴力解法这里可以用两层循环来判断2个字符串的元素是否一样,显然时间复杂度为O(n²),在这里大家可以自己写一下,文章就不再提供演示。(二)哈希表解法1.什么是哈希表?哈希表(HashTable),也称为散列表,是
- LeetCode56☞合并区间
fantasy_4
LeetCode刷题leetcodepythonjava算法贪心算法
关联LeetCode题号56本题特点贪心本题思路将二维数组排序按照左边界排序。排序后,右边界的大小成为找到局部最大值的关键。由题意合并区间可知,应该取数组的’并集‘,局部最优解推出全局最优解,每次找到局部最大的范围,整体就会合并成一个大区间Python写法defmerge(self,intervals):result=[]iflen(intervals)==0:returnresult#区间集合为
- C语言中,#define和typedef 定义int* 一个容易混淆的点
阿龍1787
C++随记c语言
前言首先来看一个代码:#include#include#defineint_ptrint*intmain(){intc=100;int_ptra,b;//等效于int*a,b;那么b就是int类型,不是int*类型a=&c;b=&c;//报错return0;}原意,我本来想让a和b都是int*类型,但是发现并不是。这段代码的主要问题在于宏定义和指针声明的使用方式上:当使用#defineint_pt
- Win10系统Docker搭建单机Redis环境
夜璨如炽
容器部署笔记dockerredis数据库
一、背景很多时候在本地开发需要快速搭建需要的软件环境,Redis就是常用的开发环境之一,本文主要讲述怎么利用Win10Docker搭建Redis环境。系统:Win1064位Docker:DockerDesktop二、搭建1.准备默认的DockerDesktop镜像服务器在海外,国内的拉取不理想可以考虑更换镜像源。在设置-》DockerEngine-》registry-mirrors一栏添加以下镜像
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- NLP高频面试题(三)——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
普通RNN(循环神经网络)的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题:一、梯度消失(VanishingGradient)梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层传播时变得越来越小,最终趋于接近0,导致模型前层的参数难以更新。原因:在反向传播时,每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值(小于1),随着层数或时间步的增加,梯度将指数级
- 【免费】1952-2020年全国人均GDP数据
2501_90487648
数据#全国全国人均GDP
1952-2020年全国人均GDP数据1、时间:1952-2020年2、来源:国家统计局、统计年鉴3、指标:全国人均GDP4、范围:全国层面5、指标解释:人均GDP(GrossDomesticProductpercapita)是指一个国家或地区在一定时期内(通常为一年)创造的国内生产总值(GDP)与该地区人口总数的比值。它是衡量国家经济发展水平和居民生活水平的重要指标之一。6、下载链接:1952-
- 关于使用python进行处理雷达数据笔记
六毛驴
python数据分析
好久不见,甚是想念本人深知这段时间鸽了一篇博(上一篇博),后续会补上的,今天想写一下关于使用python进行TI雷达接收回波数据处理的一些常见问题和解决方法。这也是前几天领导给我布置的任务,所以我将这段时间自己遇到的并且已经解决的问题进行了简单的汇总,也会推荐几本这几天阅读了python书籍。python书籍推荐:python学习手册MarkLutz著(对应python版本3.X,2.X都可)Py
- flink从kafka读取数据写入clickhouse本地表的实现
Breatrice_li
kafkaflink分布式大数据
实现功能因为直接写clickhouse的分布式表在数据量比较大的时候会有各种问题,所以做了一个flink读取kafka数据然后路由写入到相应的本地表节点,并且关于不同的表的配置信息可以随时更改并设置生效时间。实现流程首先从kafka将数据读取过来然后进行相应的处理及逻辑判断写入到对应的clickhouse表格中最后根据CDC读取来的配置信息进行相应节点的hash路由,直接写入本地表读取kafka数
- 【Kafka】Kafka写入数据
此木|西贝
Kafkakafka分布式
不管是把Kafka作为消息队列还是数据存储平台,总是需要一个可以往Kafka写入数据的生产者,一个可以从Kafka读取数据的消费者。生产者创建一个ProducerRecord对象,包含目标topic和发送的内容;另外可以指定键、分区、时间戳或标头对数据进行分区;如果没有显示指定分区,数据将会传给分区器,确定往哪个主题和分区发送数据。消息添加到一个消息批次,该批次所有的消息被发送到同一个主题和分区;
- 深度剖析C语言数组和指针的区别(非常详细)
xiecoding.cn
c语言算法开发语言c++青少年编程C语言入门数据结构
对于刚刚接触C语言指针的初学者,很容易认为数组和指针是等价的,数组名表示数组的首地址。不幸的是,这是一种非常危险的想法,并不完全正确。耐心看完本文,我保证会颠覆你的认知。数组和指针绝不等价数组和指针不等价的一个典型案例就是求数组的长度,这个时候只能使用数组名,不能使用数组指针,前面我们已经强调过了,这里不妨再来演示一下:#includeintmain(){inta[6]={0,1,2,3,4,5}
- HTML音频、视频--课后作业实践
Heetun
html5
浅学了web一段时间,用浅显的知识做了一个小小的实践,各位大佬们多多包涵,指正。主要知识重现:标记语法:src:设置媒体文件的路径width、height:设置媒体文件的宽度、高度autostart:逻辑值,true为自动播放;false为不自动播放loop:逻辑值,true自动循环播放;false不循环播放2.CSS的内部样式表选择器1{属性1:属性值1;属性2:属性值2;......}选择器2
- 做电池寿命预测有福了---2024最新退化数据集,来自cell子刊
优化算法侠Swarm-Opti
深度学习数据集电池寿命预测深度学习人工智能
引言本期介绍2024年最新发表在cell子刊CellReportsPhysicalScience上的电池退化数据集。该数据集是世界上规模最大,最贴近实际运行场景,持续时间最长的电池退化数据集。在实验室和现实生活中对电池退化进行了为期4年的广泛实验调查,考虑了随机充放电电流、频率、深度以及多电池成组、环境温度的影响,涉及数百个电池和电池组的大约546,000次充放电循环。参考文献DongzhenLy
- 超小巧且经济的CMOS工业相机——Vieworks的VZ系列
51camera
工业相机
今天我们来看一款超级紧凑小巧且具有成本效益的工业相机——Vieworks的VZ系列。它主要有以下四大特点:1、超紧凑的工业相机VZ系列是最小的相机,适用于广泛的机器视觉应用。由于其29mmx29mm的紧凑外壳尺寸和重量轻,VZ系列可以简单地取代大多数工业相机。2、无缝安装和高可用性PoE千兆以太网和USB3.0接口使得系统集成相对容易,减少了电缆长度和多个摄像头设置。VZ系列通过使用千兆以太网和U
- 专门为高速连续扫描设计的TDI工业相机
51camera
工业相机线阵工业相机TDI工业相机
TDI(TimeDelayIntegration,时间延迟积分)工业相机是一种基于特殊CCD(电荷耦合器件)技术的成像设备,主要用于高速、高灵敏度、高分辨率的图像采集场景。其核心原理是通过多级积分和同步电荷转移技术,在物体连续运动时逐行扫描并累积信号,显著提升图像质量和信噪比(SNR)。它是一种特殊的线阵工业相机。核心原理1.多级积分:TDI相机通过多行感光单元(如多级CCD)对同一运动目标进行多
- PDCA循环:从目标设定到持续改进的流程图
数据可视化
通过图形天下的关系数据可视化,PDCA循环关系清晰地展现了从目标设定到改进措施的动态流程。通过计划制定、任务分解与资源配置,再到执行控制、监控调整,直至评估反馈,每个阶段紧密相连,形成持续优化的闭环。通过这种可视化方式,用户可以更容易地理解PDCA循环的本质,并应用到实际工作中去。 PDCA循环图 PDCA循环,即计划(Plan)、执行(Do)、检查(C
- 按照时间排序的分布式游标分页
像云~
记录分布式
背景最近有这么一个需求,就是在分页查询的时候,需要返回最近的pagesize条记录,即按照时间倒序的近pagesize条记录。有两个问题:一个就是这些记录来自于不同的存储位置,不能通过一次查询统一排序取数据,而需要分开查询读入,再汇总统一排序另一个就是在进行分页的时候,要保证当前页数据与上一页的连贯性,有点类似刷短视频的瀑布流。即分页查询是统一的,而数据存储是分布式的。方案由于是在高并发的场景下,
- 项目管理软件的十大核心功能,一文解读!
项目管理
一、项目管理软件必备的十大功能任务管理任务管理是项目管理的基石。以一个新产品发布项目为例,你可以为每个阶段创建独立任务,如市场调研、产品设计、开发和测试,并为团队成员分配责任。甘特图甘特图是在视觉上查看项目进度的最佳工具之一。通过条形图的方式来显示项目时间安排,使项目经理可以清晰地看到任务的起始和结束日期。例如,当计划一个产品发布周期时,甘特图可以帮助确定各项任务的进展,并有助于提前识别和解决潜在
- 【css酷炫效果】纯CSS实现动态云雾效果
冰夏之夜影
css前端
【css酷炫效果】纯CSS实现动态云雾效果缘创作背景html结构css样式完整代码效果图想直接拿走的老板,链接放在这里:上传后更新缘创作随缘,不定时更新。创作背景刚看到csdn出活动了,赶时间,直接上代码。html结构css样式body{margin:0;min-height:100vh;}.cloud-bg{position:relative;height:100vh;background:ra
- 【css酷炫效果】纯CSS实现流动岩浆纹理效果
冰夏之夜影
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【css酷炫效果】纯CSS实现流动岩浆纹理效果缘创作背景html结构css样式完整代码效果图想直接拿走的老板,链接放在这里:上传后更新缘创作随缘,不定时更新。创作背景刚看到csdn出活动了,赶时间,直接上代码。html结构css样式.lava-texture{position:relative;width:400px;height:300px;overflow:hidden;border-radi
- 【css酷炫效果】实现鱼群游动动态效果
冰夏之夜影
web前端css前端
【css酷炫效果】实现小鱼游动动态效果缘创作背景css代码创建div容器引入jquery引入鱼群js完整代码效果图成品资源下载链接:点击下载缘在开发系统功能的时候,无意间看到了小鱼游动特效,感觉很有意思,就在网上找了相关教程,分享给大家。创作背景刚看到csdn出活动了,赶时间,直接上代码。css代码.container{background-color:transparent;position:f
- 华为OD E卷 #30 围棋的气
时光回响
华为OD机试E卷华为od链表算法
题目题目描述围棋棋盘由纵横各19条线垂直相交组成,棋盘上一共19x19=361个交点,对弈双方一方执白棋,一方执黑棋,落子时只能将棋子置于交点上。“气”是围棋中很重要的一个概念,某个棋子有几口气,是指其上下左右方向四个相邻的交叉点中,有几个交叉点没有棋子,由此可知:1、在棋盘的边缘上的棋子最多有3口气(黑1),在棋盘角点的棋子最多有2口气(黑2),其他情况最多有4口气(白1)2、所有同色棋子的气之
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能体育赛事直播数据分析与观众互动优化中的应用(142)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据体育赛事直播数据分析观众互动数据采集个性化推荐
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- C#搭建Json RPC2.0 Server/Client
Flora*.*
rpcc#
写在前面这篇文章写了改,改了写,中间耽搁好长时间,最终还是决定坚持写下来,因为我自己在学习这部分开发时也花了很长时间去理解,所以这篇文章也相当于是对我这部分开发和学习的一个总结,希望它能给你带来帮助。因为本人能力有限,所以文中有些写的不明白或者有错误的地方还请大佬批评指正,我也会不断在项目中进行总结,更新这篇文章,让其更加通俗易懂!背景介绍在MES项目开发中,我们不希望经常改动主程序,但因为不同客
- web端 -- RPC - 通用方案
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爬虫爬虫
背景当一个目标站加密字段特别多,而且我们对其并不需要大规模爬取时,考虑到时间成本,我们就可以使用RPC来获取加密数据。原理:搭建一个后端服务器,然后在浏览器中hook加密函数,注册到web.js端中,最后通过client端来回调加密函数,实现rpc远程调用以上就是整个RPC获取加密数据的流程。自己封装了一个通用框架,使用时只需修改一个点就行:自定义client端的type自定义web端typecl
- Docker(1-常用命令)
k小天
docker容器运维
docker的常用命令帮助命令#查看版本信息dockerversion#查看详细信息dockerinfo#查看该命令使用信息docker命令--help镜像命令查看所有本机的镜像dockerimages*REPOSITORY镜像的仓库源*TAG镜像的标签*IMAGEID镜像的ID*CREATED镜像的创建时间*SIZE镜像的大小可选项:-a列出所有的镜像;-q只显示镜像的ID搜索镜像dockers
- 现在的AI,到底是背答案的高手,还是真正的会思考
沐凡资源
人工智能
你的孩子用AI写作业,你以为他在抄答案,但AI可能连自己都不知道答案是怎么来的。最近朋友圈被小学生用DeepSeek秒杀作业的新闻给刷屏了。家长们一方面惊叹,“这玩意儿比家教还靠谱呢”,另一方面又焦虑,“孩子会不会被AI养废啦”。这让我也产生了一个疑问:现在的AI究竟是背答案的复读机呢,还是真会推理的最强大脑?于是我搜索了很多资料来了解这件事。毕竟这事儿可不单单跟作业有关系——它对未来的AI起着决
- Python 模拟鼠标轨迹算法
a485240
鼠标轨迹计算机外设
一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型,如直线或曲线路径。然而,这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现,使得能够通过深度学习技术,学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据,能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤:数据收集:收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据,包括
- 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