- python 自动化数据提取之正则表达式_python 正则提取(2)
m0_60607245
程序员python学习面试
一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。二、Python必备开发工具工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!三、最新Python学习笔记当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理
- OpenMetadata MySQL 数据库使用率提取管道实现解析
10年JAVA大数据技术研究者
数据治理数据库mysqlopenmetadata源码分析
目录架构概述核心组件源码分析使用率指标定义数据提取流程图源码类图配置与扩展指南架构概述OpenMetadata通过可插拔的元数据摄取框架实现对MySQL使用率数据的采集,核心流程包含三个阶段:数据采集层:从MySQLperformance_schema和sysschema获取原始指标指标处理层:将原始数据转换为统一的使用率指标模型数据存储层:将处理后的指标持久化到OpenMetadata服务核心组
- Python从0到100(三十九):数据提取之正则(文末免费送书)
是Dream呀
pythonmysql开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- java 实现TextRank算法提取文章摘要
melck
java算法开发语言
在Java中,常用的文章摘要提取库是“TextRank”算法。该算法从文本中提取主题和段落,并根据主题和文本中的单词计算权重。使用TextRank实现文章摘要提取具体步骤如下:寻找文章中的关键句子:首先需要分割出文章中的句子,可以使用分词库将文章拆分成句子,然后使用TextRank算法找到文章中与主题相关的句子,这些句子通常包含有标题、关键字等。计算句子的权重:针对关键句子,需要对每个句子计算权重
- 【vue】Mammoth.js的使用:将.docx转换成HTML
暴富暴富暴富啦啦啦
1024程序员节
mammoth.convertToHtml(input,options):把源文档转换为HTML文档mammoth.convertToMarkdown(input,options):把源文档转换为Markdown文档。mammoth.extractRawText(input):提取文档的原始文本。这将忽略文档中的所有格式。每个段落后跟两个换行符。npminstallelement-uimammot
- 【自然语言处理|迁移学习-08】:中文语料完型填空
爱学习不掉头发
深度学习自然语言处理(NLP)自然语言处理迁移学习人工智能
文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍:完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题,[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析:使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征,后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍:数据文件有三个train.csv,test
- 改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积
wei子
YOLO目标跟踪人工智能
改进YOLO系列:动态蛇形卷积(DynamicSnakeConvolution,DSC)简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称,但对于细长目标例如血管、道路等,其性能仍有提升空间。动态蛇形卷积(DSC)是YOLOv5/v7中引入的一种改进,旨在更好地处理细长目标。DSC原理DSC的核心思想是使用类似蛇形运动的卷积核来提取细长目标的特征。具体来说,DSC卷积核沿着一系列控制点移动,并根据每个
- webpack性能优化策略
雅望天堂i
webpack前端node.js
1.代码分割(CodeSplitting)通过代码分割,可以将代码拆分成多个较小的文件,实现按需加载,减少首屏加载时间。使用SplitChunksPlugin将公共代码提取到单独的chunk中,避免重复打包。config.optimization.splitChunks({chunks:'all',cacheGroups:{//第三方组件libs:{name:'chunk-libs',test:/
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
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图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- Python数据分析与可视化
程序媛小果
pythonpython数据分析开发语言
Python数据分析与可视化在数据驱动的商业世界中,数据分析和可视化成为了理解复杂数据集、做出明智决策的关键工具。Python,作为一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了丰富的库和框架,使得数据分析和可视化变得简单高效。本文将探讨Python在数据分析和可视化中的应用,包括数据预处理、分析、以及如何通过可视化工具将数据洞察转化为可操作的策略。1.数据分析的重要性数据分析是提取数据中有用信息的过程
- 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络,实现手写数字0~9识别
知识鱼丸
深度学习神经网络cnn人工智能深度学习AlexNet经典神经网络
深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet,AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN,本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理:AlexNet网络特点采用ReLU激活函数,使训练速度提升6倍采用dropout层,防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化,限制数据大小,防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
- 使用Python获取在线股票交易网站的实时交易数据
嵌入式开发项目
2025年爬虫精通专栏python开发语言爬虫
目录步骤1:选择股票交易网站步骤2:使用requests库发送HTTP请求步骤3:解析HTML内容步骤4:提取实时交易数据步骤5:存储和使用数据在金融市场中,实时交易数据对于投资者来说具有重要的价值。实时的股票价格、交易量和其他市场指标可以帮助投资者做出更准确的决策,同时也是进行金融分析和建模的重要数据源。在本篇博客中,我们将学习如何使用Python获取在线股票交易网站的实时交易数据。在开始之前,
- 8-项目实战-信用卡数字识别
#北极星star
Opencv图像处理框架实战opencv计算机视觉人工智能
目录(1)总体流程与方法(2)代码实现(3)识别结果(1)总体流程与方法①读取模板图像:加载包含数字模板的图像,并提取每个数字的轮廓,将它们作为模板存储。②读取输入图像:加载待识别的信用卡图像,并进行预处理。③提取数字区域:通过一系列图像处理操作(如礼帽操作、梯度计算、闭操作等)提取可能包含数字的区域。④轮廓排序与筛选:找到提取区域的轮廓,并根据轮廓的宽高比和尺寸筛选出符合条件的数字区域。⑤数字识
- mid-360|环境配置及传感器特定方向点云数据提取
yangjh542426
px4rosubuntuubuntu无人机
本文将使用mid360实现简单的识别前方有障碍物时无人机悬停功能环境配置新建文件夹用于存储SDK以及ROS包gitclonehttps://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK2.gitcdLivox-SDK2mkdirbuildcdbuildcmake..makesudomakeinstall完成sdk的安装根目录下gitclonehttps://github.com/L
- python爬虫--安装XPath Helper
S903784597
python爬虫开发语言
给chrome浏览器安装xpath插件。-从网盘下载xpath的插件文件链接:https://pan.baidu.com/s/1B85d5cLDyAz1xUQqmL3uug?pwd=3306提取码:3306-在chrome中输入chrome://extensions/打开扩展程序。-将从百度网盘中下载的xpath.zip文件直接拖到浏览器的扩展程序页面中-得到chrome插件,将插件开关开启,并且
- 数据分析利器:COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法
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外盘期货高频历史行情数据下载数据分析区块链数据挖掘金融
数据分析利器:COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。外盘期货分钟高频历史行情数据链接:https://pan.baidu.com/s/19zhe1CCpDM56amDKO2nMwQ?pwd=4wpq提取码:4wpq请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。关键词:量化;量化;贵金属;计算能力
- 教程 | Ventoy全攻略:2025最新安装与使用教程,打造万能多系统启动盘
The god of big data
教程神器?三叉戟?虚拟系统系统架构
一、Ventoy简介与核心优势Ventoy是一款开源免费的多系统启动盘工具,支持Windows、Linux、macOS等操作系统及各类维护工具。其最大特点是无需反复格式化U盘,只需将ISO/WIM/IMG等镜像文件直接拷贝至U盘即可启动,且支持LegacyBIOS与UEFI双模式。相较于传统工具,Ventoy的优势包括:多系统兼容性:支持超1000种ISO镜像,涵盖主流操作系统及工具(如Windo
- 美股分钟级数据在量化策略回测中的重要性分析
hightick
股票level2逐笔历史数据金融数据库
美股分钟级数据在量化策略回测中的重要性分析为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的历史美股分钟高频数据。历史美股分钟高频数据链接:https://pan.baidu.com/s/132FzyihmcRtKVgQohtLUBw?pwd=sigv提取码:sigv请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。关键词:量化策略优化;量化模型分钟数据;市场情绪监测;历史分钟成交量;
- DeepSeek接入大数据能做什么
PersistDZ
大数据与AI大数据
DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司,在大数据领域可以通过以下方式切入,结合其核心能力提供创新解决方案:一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE(MixtureofExperts)架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
- 自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型
伊一大数据&人工智能学习日志
自然语言处理自然语言处理人工智能语言模型nlp机器学习深度学习
目录语言转化方式1.数据预处理(DataPreprocessing)(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取(FeatureExtraction)(1)词袋模型(BagofWords,BoW)(2)TF-IDF(3)词嵌入(WordEmbedding)3.模型输入(ModelInput)(1)序列编码(2)预训练模型输入4.模型推理(ModelInference)(1)使用传统模型(
- Hu矩的原理及应用
Ring__Rain
算法人工智能机器学习
什么是Hu矩Hu矩是一种描述图像形状特征的数学工具,核心思想:提取图像的形状信息,并对这些信息进行归一化,使得它们对图像的平移、旋转和缩放具有不变性。简单说,Hu矩就是一串数字,这串数字可以唯一的描述图像的形状特征,而且不管图像怎么移动、旋转和缩放,这组数字都不变。Hu矩的原理1,几何矩:图像的像素值的加权和,可以用来描述图像的形状。如:零阶矩(面积):图像中所有像素值的总和;一阶矩(质心):图像
- DeepSeek底层揭秘——多跳推理
9命怪猫
AI人工智能大模型深度学习ai神经网络
1.多跳推理(1)定义多跳推理(Multi-hopReasoning)是一种复杂的推理技术,指模型在回答问题或解决任务时,需要跨越多个信息片段或知识点,逐步推导出最终答案,而不是直接从单一信息源中获取结果。每一次跨越称为一个“跳跃”(hop),多跳推理通常需要模型具备逻辑推理能力、上下文理解能力以及信息整合能力。例如,在自然语言处理(NLP)中,多跳推理任务可能需要模型从多个段落中提取相关信息,并
- springboot java ffmpeg 视频压缩、提取视频帧图片、获取视频分辨率
因我你好久不见
javaspringbootffmpeg
用到的maven依赖:lombok依赖就不贴出来了org.bytedecoffmpeg-platform4.3.2-1.5.5org.apache.commonscommons-lang33.12.0cn.hutoolhutool-all5.5.2工具类:importcn.hutool.core.io.IoUtil;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg
- YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比:性能提升与优化
m0_54717829
YOLO算法目标跟踪
YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比:性能提升与优化提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比:性能提升与优化前言一、YOLOv11算法概述二、训练步骤2.验证数据的数据代码2.改进版YOLOv11算法的创新a.改进的特征提取网络b.多通道特征融合机制c.自适应损失函数d.动态推理优化3.改进版YOLOv11
- Hive的动态分区的原理
肥猪猪爸
大数据hivehadoop数据仓库大数据sql面试
Hive动态分区原理详解1.什么是Hive动态分区?在Hive中,分区(Partition)是对表数据的一种划分方式,类似于关系型数据库中的分区表。例如,在电商数据中,可以按year、month、day进行分区存储,以便提高查询效率。静态分区(StaticPartition):用户在INSERT数据时手动指定分区字段的值。动态分区(DynamicPartition):分区字段的值从数据本身自动提取
- 阿里云百炼通义大模型
The丶Star
deepseekAI应用Python阿里云云计算
阿里云百炼通义大模型Partone(阿里云百炼大模型)一、什么是百炼(一)调用大模型二、支持的大模型三、模型总览四、为什么选择百炼?五、开始使用百炼Parttwo一、开发参考二、模型调用(一)通义千问API参考1.文本输入2.流式输出3.图像输入4.视频输入5.工具调用6.联网搜索7.异步调用8.文档理解9.文字提取Partone(阿里云百炼大模型)阿里云百炼通义大模型企业级服务平台,助力企业轻松
- android8.0自适应图标,适配8.0+的自适应图标
贫民窟的大富翁
安卓8.0自适应图标适配教程图标背景XML文件
工具:mt管理器自适应图标是安卓8.0引入的新特性,可以让图标随系统主题变化,保持高度整齐,这个特性其实适配并不难准备工作:抠取图标前景(这个不用我讲了把),提取背景色步骤1:添加图标前景把图标前景文件丢进安装包,丢哪里都行,记住路径就行图片发自简书App打开arsc,在drawable/drawable下新建资源,类型为文本,把图标前景路径输进去,并记下这个资源的arscID比如7F020006
- Docker-常见手写面试题分享,给你安排的明明白白!
2401_84023482
程序员java学习经验分享
如何批量清理临时镜像文件?答:可以使用dockerrmi$(dockerimages-q-fdangling=rue)命令。如何删除所有本地的镜像?答:可以使用dockerrmi-f$(dockerimages-q)命令。如何清理Docker系统中的无用数据?答:可以使用dockersystemprune--volumes-f命令,这个命令会自动清理处于停止状态的容器、无用的网络和挂载卷、临时镜像
- 基于图像处理的裂缝检测与特征提取
机器懒得学习
图像处理计算机视觉人工智能
一、引言裂缝检测是基础设施监测中至关重要的一项任务,尤其是在土木工程和建筑工程领域。随着自动化技术的发展,传统的人工巡检方法逐渐被基于图像分析的自动化检测系统所取代。通过计算机视觉和图像处理技术,能够高效、精确地提取裂缝的几何特征,如长度、宽度、方向、面积等,从而为工程质量评估提供数据支持。本文将详细介绍一段用于裂缝检测与特征提取的Python代码,重点讲解其实现的核心算法与关键步骤,分析其应用场
- 利用 OpenCV 进行棋盘检测与透视变换
萧鼎
python基础到进阶教程opencv人工智能计算机视觉
利用OpenCV进行棋盘检测与透视变换1.引言在计算机视觉领域,棋盘检测与透视变换是一个常见的任务,广泛应用于摄像机标定、文档扫描、增强现实(AR)等场景。本篇文章将详细介绍如何使用OpenCV进行棋盘检测,并通过透视变换将棋盘区域转换为一个标准的矩形图像。我们将基于一段Python代码进行分析,代码的主要任务包括:读取图像并进行预处理(灰度转换、自适应直方图均衡化、去噪)检测边缘并提取棋盘区域计
- 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
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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