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2022最新Vue面试题1、Vue的最大的优势是什么?(必会)2、Vue和jQuery两者之间的区别是什么?(必会)3、MVVM和MVC区别是什么?哪些场景适合?(必会)4、Vue数据双向绑定的原理是什么?(必会)5、Object.defineProperty和Proxy的区别(必会)6、Vue生命周期总共分为几个阶段?(必会)7、第一次加载页面会触发哪几个钩子函数?(必会)8、请说下封装Vue组
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hello啊,各位观众姥爷们!!!本baby今天来报道了!哈哈哈哈哈嗝面试官:ArrayList和Vector的区别是什么?ArrayList与Vector的区别详解ArrayList和Vector都是Java中基于动态数组实现的List接口的实现类,但它们在设计、性能和线程安全性上有显著差异。以下是两者的核心区别:1.线程安全性特性ArrayListVector线程安全非线程安全(方法未同步)线
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SpringBoot整合RocketMQ需要注意的是SpringBoot的starter集成包时,要注意版本。因为SpringBoot集成的RocketMQ的starter依赖由Spring社区提供,迭代比较快,版本之间的差异还是比较大的。可能版本不同,就导致使用的时候出现错误。maven依赖,直接把我的maven工程的配置放到这里了。普通消息maven工程创建我直接创建了一个空的maven工程,
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在学习Spark的过程中,分区和分桶乍一看很像,都能为了计算加速,但是仔细一想,一查还是有些差异的,甚至说差异很大。那么具体有什么差异点,有什么相同点。我做出了如下的整理,供大家参考,欢迎指正。相同点分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)在很多方面具有相似性,它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的:优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来
- 不神话大模型,不做技术乌托邦,用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型
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一、开篇:AI革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代,灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则":•不颠覆的智慧:MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新:大模型仅承担"认知苦力",在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程:通过D2R映射、低代码工具、元数据治理实现可落地的智能装配二、核心价值:智能开发的工业流水线技术要素原子化拆解将复杂需求分解为可执行的"技术
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深入浅出:目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展,语言大模型迅速崛起,已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构,帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM(大语言模型)?LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型,它们通过海量的文本数据训练而成,能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
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在SPSS中进行单因素方差分析(One-WayANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤:---###1.**数据准备**-**因变量**:需要分析的连续变量(如成绩、收入等)。-**自变量**:分类变量(如组别、性别等),通常是一个名义变量。数据结构示例:|组别(自变量)|成绩(因变量)||----------------|-
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在SPSS的单因素方差分析(One-WayANOVA)中,F值和t值是两种不同的统计量,用于不同的分析场景,具体含义如下:###1.**F值**F值是单因素方差分析中的统计量,用于检验多个组之间的均值是否存在显著差异。它是通过比较组间方差与组内方差的比值来计算的,具体公式为:**F值=组间方差/组内方差**-**F值的意义**:-F值越大,说明组间差异相对于组内差异越大,即不同组之间的均值差异越显
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对于中国大陆的网站,即使已使用Lighthouse进行性能优化,WebPageTest仍有不可替代的价值。两者并非互斥,而是互补工具,适用于不同维度的性能分析。以下是具体原因和场景说明:一、核心结论:Lighthouse与WebPageTest的定位差异工具核心价值适用场景中国大陆场景的局限性Lighthouse提供代码级优化建议(如压缩资源、渲染阻塞修复)本地开发调试、快速生成优化清单仅反映本地
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目录Hashmap模块概述核心概念解析配置步骤详解应用场景分析注意事项与扩展1.Hashmap模块概述OpenStack的Rating模块负责资源使用量的计费统计,而Hashmap是其核心组件,用于定义灵活的计价规则。通过Hashmap,管理员可以:根据资源类型(如CPU、存储、网络)设置差异化单价实现阶梯计价(如使用量超过阈值后单价打折)将资源与服务、服务组绑定,支持复杂计费策略2.核心概念解析
- React Native 迁移的阵痛
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背景由于我们的移动应用程序已经存在多年,经历了许多开发者的更替,因此变得越来越臃肿和难以维护。此外,我们团队中的Android开发人员一直很短缺,这导致我们在两个平台上的开发进度和质量存在巨大差异。因此,我们决定采用ReactNative技术,将原生工程迁移到该平台上,以提高应用程序的可维护性和整体性能。我在《ReactNative技术选型分析》中,阐述了对现有原生工程集成ReactNative的
- 【Python Qt 基本概念】深入探讨 PySide6 与 PyQt6:选择、共存与最佳实践
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目录标题第一章:Python绑定的Qt库——PySide6与PyQt6的比较1.1PySide6与PyQt6的基本介绍1.1.1PySide6:Qt官方推荐的Python绑定1.1.2PyQt6:成熟的第三方Python绑定1.1.3主要差异:许可证1.2两者的相似性与差异性1.2.1功能和性能差异1.2.2API差异与兼容性1.3总结:选择的自由与责任第二章:在VSCode中使用PySide6与
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目录数字签名什么时候公钥加密数据,什么时候私钥加密数据?消息认证码(MAC)和数字签名区别数字证书如何使用数字证书验证服务器身份?数字签名定义:它类似于现实生活中的手写签名。手写签名的法律效力1、每个人的笔迹因生理和心理差异而独一无二,难以复制。签名被视为真实性和有效性的直接证明。2、手写签名是法律文件生效的核心要件之一,能证明签署人对文件内容的认可与授权。具有不可否认性。数字签名的过程(1)签名
- 小白学AI量化:DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人
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作者:老余捞鱼原创不易,转载请标明出处及原作者。写在前面的话:在机构主导的量化交易时代,普通投资者如何用一杯奶茶的钱(15元/天)打造专业级智能量化产品?本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取,更能深度应用于金融领域,精准捕捉市场信号。本文“干货”很多,请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
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systemd-networkd和NetworkManager的详细介绍systemd-networkd和NetworkManager都是Linux系统中常用的网络管理工具,但它们的设计目标和使用场景不同。以下是它们的详细介绍、功能、使用场景和差异。1.systemd-networkdsystemd-networkd是一个由systemd提供的网络管理工具,旨在为Linux系统提供网络配置和管理的
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关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
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SpringDataJPA的分页魔法:PageablevsPageRequest,谁才是真正的“分页王”?嘿,各位技术探险家!今天我们要解锁SpringDataJPA的分页秘籍,聊聊Pageable和PageRequest这对“分页双人组”的爱恨情仇!从它们的关系到使用场景,再到一个让我抓狂的参数陷阱,这篇博客带你从迷雾走向光明,还有流程图助阵,快跟我一起跳进这个技术冒险吧!第一幕:分页的“魔法钥
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condainstall和pipinstall是两个常用的包安装命令,但它们在很多方面存在差异。1.所属管理系统不同1.1condainstallcondainstall是Anaconda和Miniconda发行版自带的包管理工具conda的安装命令。conda是一个跨平台的开源包管理系统和环境管理系统,它不仅可以管理Python包,还能管理其他语言(如R、C++等)的包。conda更侧重于数据科
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安卓和iOS的差异远不止于界面和生态,它们的文件系统设计更是体现了两种截然不同的技术哲学。安卓的开放目录允许用户“为所欲为”,而iOS的沙盒机制则像一座密不透风的堡垒。本文将通过技术细节对比、真实场景案例、用户操作指南,深度剖析两大系统的核心设计,回答一个关键问题:谁的设计更能平衡自由与安全?一、文件系统架构:从根目录到沙盒1.安卓:Linux的开放基因目录结构全景根目录(/):包含所有系统层级(
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base:车联网,uniapp小程序。面试时间:2025-03月(应届)投递岗位:前端(转正实习)面试流程比较短,可能是因为经历不匹配或者第一题答的不好Tvt时间:上午约一面,下午约二面,隔一天(第三天)约hr面。整体流程还是很快的。HR面去公司线下参观了,整体地理环境也很nice。最后因为个人原因没有入职,也是相当可惜一面自我介绍&BG:两端实习,介绍了一下自己的工作。面试官表示不太感兴趣(问了
- 全国一体化算力网演进与多域协同发展
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内容概要全国一体化算力网的建设正从技术探索迈向系统性布局,其核心目标是通过多源异构资源的动态调度与协同管理,构建覆盖全域的智能化算力基础设施。当前,东数西算战略通过跨区域算力资源整合,推动智能算力、超级算力与边缘计算的有机衔接,逐步形成支撑工业互联网、元宇宙、智能家居等多元化场景的泛在服务能力。技术层面,异构计算架构的突破与量子计算、模型压缩等创新技术的融合,正在重塑算力系统的可扩展性与可靠性边界
- DeepSeek多语言AI高效应用实践
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内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下,DeepSeek系列模型凭借混合专家架构(MoE)与670亿参数规模,在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑,聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景,分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
- 算力技术创新与多场景应用突破
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内容概要算力技术创新正成为驱动数字经济发展的核心引擎,其演进路径呈现出多维度突破态势。从量子计算颠覆性架构到光子计算超高速特性,从异构计算资源动态整合到边缘计算实时响应机制,技术革新持续突破物理边界与能耗瓶颈。应用层面,工业互联网实时控制、元宇宙沉浸式交互、生物计算精准建模等场景对算力提出差异化需求,推动智能调度算法与能效管理体系的协同优化。与此同时,全国一体化算力网络建设加速芯片制程迭代、数据中
- 10分钟读完《每天最重要的2小时》读书
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关于作者乔西・戴维斯(JoséDavis),美国知名作家、演讲家和效率专家。他长期致力于研究人类行为、认知科学以及时间管理等领域,通过结合前沿科学研究成果与实际案例,为读者提供实用且有效的个人成长建议。其作品风格深入浅出,深受广大读者喜爱与认可。关于本书《每天最重要的2小时》是一本聚焦于时间管理与个人效率提升的实用指南。书中,作者乔西・戴维斯基于神经科学、心理学等多学科研究成果,深入剖析了人们在日
- Axure常用交互设计一——选中效果
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亲爱的小伙伴,在您浏览之前,烦请关注一下,在此深表感谢!从本节课开始,将陆续给大家展示Axure在产品设计中的常见的交互效果,欢迎大家持续关注我。交互效果不难做出,难的是我们要通过学习交互,懂得在哪些场景下使用,以及交互逻辑是什么才是最重要的。课程主题:选中效果主要内容:鼠标点击按钮或文字,按钮或文字背景变色,字号变大,字体变粗;应用场景:菜单模块切换、功能按钮应用步骤一:拉出矩形元件,输入功能菜
- 从指令集鸿沟到硬件抽象:AI 如何重塑手机与电脑编程语言差异——PanLang 原型全栈设计方案与实验性探索1
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AI如何跨越指令集鸿沟?手机与电脑编程语言差异溯源与统一路径——PanLang原型全栈设计方案与实验性探索1文章目录AI如何跨越指令集鸿沟?手机与电脑编程语言差异溯源与统一路径——PanLang原型全栈设计方案与实验性探索1前言一、手机与电脑编程语言的核心差异二、实现语言统一的技术路径1.硬件抽象层设计(HAL2.0)2.自适应运行时系统3.跨平台UI引擎三、新型统一语言设计要素1.核心特性2.编
- 同一个App开发需求,为什么不同的App开发公司报价天差地别
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在进行App开发项目时,不同公司的报价差异是多方面因素共同作用的结果。以下是导致这种差异的一些主要原因:地域差异不同地区的经济发展水平、生活成本和人力成本存在显著差异,一线城市的人力成本、办公成本等普遍高于二三线城市,因此位于一线城市的开发公司报价往往会更高,位于这些低人力成本地区的App开发公司往往能够提供更具竞争力的价格。技术实力与团队经验技术实力无疑是决定App开发报价的核心要素之一。一家拥
- 自动驾驶系统的车辆动力学建模:自行车模型与汽车模型的对比分析
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在自动驾驶系统的车辆动力学建模中,自行车模型(BicycleModel)和更复杂的汽车模型(如双轨模型或多体动力学模型)各有其适用场景和优缺点。以下是两者的详细对比及选择原因解析:1.模型定义与核心差异特性自行车模型复杂汽车模型(如双轨模型)简化假设将四轮车辆简化为两轮(前轮转向,后轮驱动)考虑四轮独立运动、悬架系统、轮胎侧偏特性自由度2-3自由度(位置x,y,航向角θ)6+自由度(含横向、俯仰、
- 如何用 Python 实现树结构
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一、树结构基础认知1.1树的四大特征层级关系:父子节点的从属关系唯一根节点:访问起点无循环:从根到叶的路径不形成环N叉分支:每个节点可有多个子节点1.2核心组件解析classTreeNode:def__init__(self,data):self.data=data#节点存储的数据self.children=[]#子节点容器(多叉树特性)defadd_child(self,node):self.c
- 春招,作为普通IT实习生的我有哪些想法和准备?
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想法&随记对即将毕业的大学生来说,秋招和春招是求职的好机会,也是一次尝试向社会进行"自我推销"的机会,体现自己的综合能力,是“意满签Offer”?还是“露出马脚,社死场面”?“准备-天时地利人和-行动”后,我们会有答案。话题回到自己,春招,我有哪些想法?去年,在学校举办校园秋招招聘之前,我已经通过线上投递+线下面试找到实习,在一家人数规模100~200的公司当前端实习生,到现在已有四个多月,没有经
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
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无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
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算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f