- 单片机基础模块学习——DS1302时钟芯片
promising-w
单片机嵌入式硬件单片机
一、DS1302时钟简介1.与定时器对比DS1302时钟也称为RTC时钟(RealTimeClock,实时时钟),说到时钟,可能会想到定时器,下表来简单说明一下两者的区别。定时器(Timer)实时时钟(RTC)精度高,可达微秒级精度较低,多为秒级计时范围短计时范围长2.开发板所在位置下面方框里面的是该时钟芯片,左侧的是晶振,晶振的精度也就决定了时钟芯片的精度。二、DS1302时钟原理图1脚对应的V
- PyTorch transpose、permute、view和einops.rearrange
qq_27390023
pytorch人工智能python深度学习
einops.rearrange和PyTorch中的transpose、permute以及view都用于张量的操作,但它们的功能侧重和用法各有不同。以下是它们的详细比较和区别:1.功能和用途对比功能/操作einops.rearrangetorch.transposetorch.permutetorch.view维度交换支持直接通过模式字符串交换维度,同时支持插入、移除维度交换两个特定维度以任意顺序
- STM32系列在电机控制领域的辨析
清风明月自在愁
总结c语言C++
STM32系列在电机控制领域的辨析(F0、F1、F4、G4、H7)STM32系列微控制器在电机控制领域应用广泛,不同系列针对不同的性能需求和成本预算。以下是F0、F1、F4、G4、H7系列在电机控制中的特点对比,特别是针对FOC(磁场定向控制)的应用。—1.STM32F0系列内核:ARMCortex-M0-主频:最高48MHz-特点:-低成本、低功耗,适合入门级应用。-外设资源有限,适合简单的六步
- 学习R语言:数学运算与模拟
Mrrunsen
R语言大学作业r语言开发语言
本文内容来自《R语言编程艺术》(TheArtofRProgramming),有部分修改R内置很多数学函数和统计分布函数。数学函数exp()log()log10()sqrt()abs()sin(),cos()等三角函数min(),max():向量的最小、最大值which.min(),which.max():向量的最小、最大元素的位置索引pmin(),pmax():多个向量逐元素对比sum(),pro
- ES6---var和let const 对比区别
打折瘸子那条好腿
javascript开发语言ecmascript
一、var和letconst区别目录一、目录var,let,const相同点:var,let,const三者都可以声明变量var.let.const不同点:1.var存在变量提升而let与const不存在变量提升2.var定义的变量可以声明很多次,而let.const定义的变量只能声明一次3.var.let声明的变量可以再次赋值,而const声明的变量不能再次赋值4.var声明的变量没有自身的作用
- 到底选谁?五大多智能体 ( Multi-AI Agent) 框架对比
编者按:当前AI技术发展日新月异,多智能体框架如雨后春笋般涌现。如何在AutoGen、LangGraph、CrewAI等众多框架中做出正确选择,找出那一个真正适合你需求的多智能体框架?本文作者通过对五大多智能体AI框架的比较,提出了一个关键观点:不同的AI框架适用于不同的场景和需求,选择的关键在于精准匹配项目特点和技术路线。作者|MehulGupta编译|岳扬在生成式AI领域,Multi-AIAg
- MongoDB vs Redis:相似与区别
码畜sokach
mongodbredis数据库
前言在当今的数据库领域,MongoDB和Redis都是备受关注的非关系型数据库(NoSQL),它们各自具有独特的优势和适用场景。本文将深入探讨MongoDB和Redis的特点,并详细对比它们之间的相似之处和区别,帮助你更好地选择适合自己项目的数据库。一、MongoDB简介1.1什么是MongoDBMongoDB是一个面向文档的数据库管理系统,它使用BSON(BinaryJSON)格式存储数据。这种
- Python3.9、Python3.10、Python3.11和Python3.12的发展历程和区别
Ceeeeen
编程与算法python3.11python开发语言
文章目录1.Python3.9(2020年10月发布)主要新特性2.Python3.10(2021年10月发布)主要新特性:3.Python3.11(2022年10月发布)主要新特性4.Python3.12(2023年10月发布)主要新特性总结对比:1.Python3.9(2020年10月发布)主要新特性引入了新的字典运算符|和|=,简化了字典的合并和更新操作。#合并字典dict1={"a":1,
- element ui Table组件内容自适应的情况下实现表头相对页面固定
木有是我
jshtmlvuecssjs
一、elementuiTable只要在el-table元素中定义了height属性,即可实现固定表头的表格,而不需要额外的代码。此时有一个弊端,如果页面布局内容较多,会出现两个滚动条,一个table的一个页面的,我们的需求是页面高度随着数据数量而自适应撑开,而不是固定table视窗的高度二、效果图对比如下:三、实现步骤1、首先监听页面滚动事件、因为滚动事件触发太过频繁我就带了500毫秒的节流mou
- 深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Pythonpython人工智能神经网络自然语言处理生成对抗网络金融数据挖掘
文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络(DQN)的高频交易策略设计2.1状态空间构建:从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化3.业务视角下的策略优化与风险管理3.1策略有效性验证3.2实时部署与延迟优化3.3合规与伦理考量4.实验:基于NASDAQLOB数据的策略对比4.1数据集与
- 国内外视频编解码标准体系-3GPP 5G标准进程
IT&IC先生
网络视频处理http物联网5g
作者:中国移动李琳针对国内外视频编解码标准,前文回顾讲解了标准组织和联盟包括MPEG、ISO、ITU、AOM、AVS等的阵营、历史、标准关系,并从纵向、横向分析对比视频编解码的特性。说到超高清视频的应用和发展,离不开5G,5G+超高清是未来行业应用、个人应用、家庭应用都可能带来变化的领域。说到5G,就离不开5G标准,5G标准是在3GPP组织负责,本文梳理下5G标准现状,尤其是与视频相关的3GPP标
- 006设计模式--工厂方法模式(Factory Method Pattern)
少年359
设计模式设计模式工厂方法模式
目录一、什么是工厂方法模式二、工厂方法模式的结构三、工厂方法模式的代码实现四、工厂方法模式的优缺点五、工厂方法模式的应用场景六、对比七、总结一、什么是工厂方法模式简单工厂模式存在的问题:类的创建依赖工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了开闭原则。工厂方法模式是一种常用的类创建型设计模式,此模式的核心精神是封装类中变化的部分,提取其中个性化善变的部分为独立类,通过依赖注入
- 网页性能优化之懒加载与预加载:概念、原理、实现及对比
不在··
javascript前端
1.什么是懒加载?懒加载也就是延迟加载。当访问一个页面的时候,先把img元素或是其他元素的背景图片路径替换成一张大小为1*1px图片的路径(这样就只需请求一次,俗称占位图),只有当图片出现在浏览器的可视区域内时,才设置图片正真的路径,让图片显示出来。这就是图片懒加载。2.为什么要使用懒加载?很多页面,内容很丰富,页面很长,图片较多。比如说各种商城页面。这些页面图片数量多,而且比较大,少说百来K,多
- Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现
呵呵爱吃菜
kmeans聚类python
在机器学习领域,聚类算法是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本尽可能相似,而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法,它们都基于划分的思想,但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点(centroid)。距离度量:通常
- ChatGPT是强人工智能吗?
呵呵爱吃菜
chatgpt人工智能
ChatGPT是强人工智能吗?本文从人工智能发展的三个阶段的角度,分析当前强大的AI大模型所处的阶段,并通过对比各阶段的定义,明确各阶段的特点和未来发展方向;NarrowAI(弱人工智能)、AGI(人工通用智能)和ASI(人工超级智能)代表了人工智能发展的三个不同阶段,它们在智能水平、任务范围和应用场景上存在显著差异。以下是它们的总结与对比:1.定义与特点类型NarrowAI(弱人工智能)AGI(
- MySQL与Oracle对比及区别
m0_74823434
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一、比较1、MySQL的特点性能卓越,服务稳定,很少出现异常宕机;开放源代码无版本制约,自主性及使用成本低;历史悠久,社区和用户非常活跃,遇到问题及时寻求帮助;软件体积小,安装使用简单且易于维护,维护成本低;品牌口碑效应;支持多种OS,提供多种API接口,支持多种开发语言,对流行的PHP,Java很好的支持2、Oracle的特点兼容性:Oracle产品采用标准SQL,并经过美国u构架标准技术所(N
- mikro-orm 和typeorm 对比
大耳朵乔乔
NodeJs#SQL#NestJsnode.js数据库
以下是Mikro-ORM和TypeORM的详细对比:设计理念与架构Mikro-ORM:基于数据映射器、工作单元和身份映射模式。这种设计使得它在管理内存中实体状态方面表现优异,能够自动处理事务,当调用em.flush()时,所有计算出的更改都会被包装在一个数据库事务中。TypeORM:支持活跃记录和数据映射器模式,深受Hibernate、Doctrine和Entity框架等传统ORM的影响。它提供了
- 神经网络|(三)线性回归基础知识
西猫雷婶
神经网络线性回归机器学习
【1】引言前序学习进程中,已经对简单神经元的工作模式有所了解,这种二元分类的工作机制,进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为:神经网络|(一)加权平均法,感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上,上述表达模型的一个基本原则是:元素和对应的权重,线性相乘后再和阈值开关作对比,元素的综合影响在本质上是一个线性函数,类似于y=wx+
- 牛客网面试必刷TOP101-03二叉树BM40 重建二叉树
bingw0114
面试数据结构职场和发展
描述给定节点数为n的二叉树的前序遍历和中序遍历结果,请重建出该二叉树并返回它的头结点。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建出如下图所示。提示:1.vin.length==pre.length2.pre和vin均无重复元素3.vin出现的元素均出现在pre里4.只需要返回根结点,系统会自动输出整颗树做答案对比数据范围:n≤20
- 适合画地图的js库对比整理,Leaflet,Google Maps,Mapbox GL JS,OpenLayers,Cesium,D3.js等对应官方网站、Github项目地址、特点、使用场景及应用
飞火流星02027
前台地图GISjavascript地图库LeafletD3.jsMapboxGLJSGoogleMapsOpenLayers
摘要适合画地图的js库对比整理,Leaflet,GoogleMapsJavaScriptAPI,MapboxGLJS,OpenLayers,Cesium,D3.js及对应官方网站、Github项目地址、特点、使用场景地图库对比整理明细表说明维度库名Github项目特点使用场景LeafletLeaflet/Leaflet轻量级、易于使用、功能丰富。支持各种地图服务(如OpenStreetMap、Ma
- Coze,Dify,FastGPT,对比
云连山
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在当今AI技术迅速发展的背景下,AIAgent智能体成为了关键领域,Coze、Dify和FastGPT作为其中的佼佼者,各有千秋。平台介绍-FastGPT:由环界云计算公司发起,是基于大语言模型(LLM)的开源知识库问答系统。其亮点是支持Flow可视化工作流编排,在知识问答领域表现出色,拥有庞大用户群体,包括数百家企业付费客户等。网址为https://fastgpt.cn/。-Dify:苏州语灵人
- java.math 包 中的 BigInteger 类(详细案例拆解)
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前言:小编打算近期更俩三期类的专栏,一些常用的专集类,给大家分好类别总结和详细的代码举例解释。今天是第四个java.lang.Math包中的BigInteger类我们一直都是以这样的形式,让新手小白轻松理解复杂晦涩的概念,把Java代码拆解的清清楚楚,每一步都知道他是怎么来的,为什么用这串代码关键字,对比同类型的代码,让大家真正看完以后融会贯通,举一反三,实践应用!!!!①官方定义和大白话拆解对比
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
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近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
- YOLOV11改进1-检测头篇
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YOLO人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言 目标检测领域里,小目标一直是一个难点问题,虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率,但是他的耗时会线性增强,毕竟一张大图会被切成很多小图去推理,所以在很多场景下无法得到应用。这里,我们从探测头入手,
- 简洁明了:介绍大模型的基本概念(大模型和小模型、模型分类、发展历程、泛化和微调)
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大模型LLMs分类数据挖掘人工智能机器学习生成对抗网络transformer算法
目录前言1、大模型的定义1.1、大模型与小模型的对比2、大模型相关概念区分2.1、基础模型(FoundationModel)2.2、超大模型(Ultra-largeModel)2.3、大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)3、大模型的发展历程3.1、萌芽期(1950-2005)3.2、探索沉淀期(2006-2019)3.3、迅猛发展期(2020-至今)4、大模型的特点5、大模型
- 解析MPU与MCU的核心差异:定义、架构、功能、性能、应用及厂家全方面对比
东辰芯力
单片机risc-v嵌入式硬件人工智能单片机
MPU(MicroProcessorUnit,微处理器单元)和MCU(MicroControllerUnit,微控制器单元)是两种不同的嵌入式处理芯片类型,它们在定义、架构、功能、性能、应用以及厂家方面都有所不同。以下是对这些方面的详细分析:定义MCU:是一种高度集成的单片机,它将CPU、内存(RAM/ROM)、定时器/计数器和其他外设接口集成为一个芯片,用于执行特定控制任务。MPU:通常指的是一
- 经典卷积网络算法-VGG16
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人工智能学习进阶网络算法python人工智能神经网络图像识别
目录前言TensorFlow2.x中的tf.keras.applications使用示例主要参数迁移学习TensorFlow2.x的优势VGG16前置理解:全连接池化层具体作用与1x1池化的区别使用场景示例与1x1池化的对比总结VGG16的原始结构全局平均池化层在VGG16中的应用1.替代全连接层2.优势修改后的VGG16结构示例修改后的模型结构对比原始VGG16和修改后的模型使用场景总结前言ti
- 分布式Id方案选择
东百牧码人
Java分布式
分布式ID方案选择在当今分布式系统日益盛行的背景下,分布式ID生成方案的选择成为了众多开发者关注的焦点。一个优秀的分布式ID方案,不仅能够确保生成的ID全局唯一,避免数据冲突,还能在高并发、大规模的分布式环境中保持高性能、高可用性,同时兼顾易用性和可扩展性。以下将从多个维度对比分析几种主流的分布式ID生成方案,以期为实际业务场景中的选择提供参考。一、基于数据库的方案(一)数据库自增ID数据库自增I
- Opus编解码协议入门
弱冠少年
嵌入式软件嵌入式硬件
主要参考资料:走进音视频的世界——Opus编解码协议:https://blog.csdn.net/u011686167/article/details/126647876目录1.简介2.码率与音质、延时的关系2.1音质与码率比较2.2码率与延时对比3.Opus编解码框架4.DTX非连续传输5.FEC前向纠错1.简介Opus是一种开源免费的音频编解码器,支持音乐和语音,具有低延时、带内FEC、DTX
- 图像效果的一些专业测试工具和指标:
追心嵌入式
C语言测试工具音视频
图像效果的一些专业测试工具和指标:1,色卡:色卡是行业通用的,也是标准的,一般相机出图后会与色卡对比,来衡量是否发生了色偏,颜色还原度,失真度的差异。2,图像测试卡,一般是来测试图像中心和四角的清晰度的。测试方法,用摄像头对着图纸,使摄像头中看到图纸占满,即可测试。3,灰阶值:是反应了该相机对图像灰阶值的解析度。4,帧率,码率,分辨率H264/5i帧间隔。这些指标可以通过potplayer去看,一
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt