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牛马baby
面试职场和发展java哈希算法HashMap
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:为什么hash函数能降哈希碰撞?哈希函数通过以下核心机制有效降低碰撞概率,确保不同输入尽可能映射到不同的哈希值:一、设计原理与数学基础均匀分布(UniformDistribution)目标:使任意输入经过哈希计算后,结果在输出空间中均匀分布。数学方法:利用模运算、位操作等,确保输入变化时哈希值的变化无规律。示例:#简单哈
- 加快推进工业互联网,图扑“智”绘发展新蓝图
智慧园区
数字孪生3d网络人工智能物联网前端
当前,智能制造已成为我国实现从制造大国走向制造强国的战略目标,在迈向“钢铁强国”的征程上,“智慧”正成为钢铁产业的鲜明特征。图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切方大九钢公司围绕钢铁企业管理模式变革的需求,借力能源绿色低碳转型的契机,以信息技术广泛应用为主导,大力推进“智能制造”,“淬炼”智慧钢铁。并与图扑软件合作,率先将5G、可视化、GIS相关技术引入钢铁行业。打造基于5G+云平台的智慧
- 一、Python入门基础
MeyrlNotFound
python开发语言
1.Python简介与环境搭建•了解Python的历史、特点和应用领域Python的历史Python是一种高级编程语言,由GuidovanRossum于1989年发明。Python语言的设计目标是让代码易读、易写、易维护,从而提高开发效率和代码质量。自其诞生以来,Python已从一个简单的系统管理工具发展成为一种广泛应用于多个领域的编程语言。Python的特点1.简单易学:Python的语法简洁明
- 股票量化交易开发 Yfinance
数字化转型2025
python开发语言
以下是一段基于Python的股票量化分析代码,包含数据获取、技术指标计算、策略回测和可视化功能:pythonimportyfinanceasyfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfrombacktestingimportBacktest,Strategyfrombacktesti
- 计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答
部分分式
计算机网络
计算机网络课程是一门系统讲解网络体系结构、通信协议、网络技术和应用的专业课程,旨在帮助学生理解计算机网络的工作原理、设计思想和实际应用。以下是计算机网络课程内容的详细介绍,涵盖知识结构、主要内容及应用方向。一、课程目标掌握计算机网络的基本概念、结构及运行原理。理解计算机网络分层模型(如OSI七层模型和TCP/IP四层模型)。掌握常见的通信协议及其功能(如HTTP、FTP、DNS等)。学会网络设备(
- 微信视频号禁止下载?3招隐藏技巧秒存!安卓/iOS双端亲测有效,最后1招官方都默许
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值得分享视频下载视频号里面的短视频怎样下载
一、视频号不提供下载按钮的原因版权保护为保护创作者原创内容,避免未经授权的传播和侵权行为[1][2]。平台生态维护鼓励用户在微信生态内互动(点赞、评论、分享),减少内容外流[1]。用户体验优化避免用户因下载导致存储空间不足或下载速度问题[1]。二、安卓用户下载方法1分钟提取缓存文件完整播放目标视频(确保缓存生成)。进入手机【文件管理】→【内部存储】→【Android】→【data】→【com.te
- 【架构实战营】模块四 3.存储架构模式 - 分片架构和分区架构
qxlxi
#架构实战训练营架构系统架构微服务
教学目标掌握分片架构的设计和本质掌握分区架构的设计和本质目录分片架构分区架构分片架构分片架构的本质分片架构设计核心分片架构设计核心-分片规则分片架构设计核心-路由规则
- 【Spark】查询优化中分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)是什么关系?什么时候应当分区,什么时候应当分桶?
petrel2015
spark大数据分布式数据库
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
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
开心星人
论文阅读论文阅读
将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 【指标对比】SMA 和 EMA区别
T-I-M
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在描述时间序列趋势(如股票价格)时,简单移动平均(SMA)和指数移动平均(EMA)各有特点。以下是详细分析:一、核心对比指标SMAEMA权重分配等权重指数衰减权重滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA(简单移动平均)公式:SMAt=1n∑i=0n−1Pt−iSMA_t=\frac{1}{n}\sum_{i=0}^
- 金鼎量化助手中的板块与成份股如何实时联动以及股票代码与股软联动
wxqq_541182238
金鼎量化助手经验分享笔记其他人工智能
在专栏之前的文章中有介绍板块强度的作用,使用了哪些参考指标等,下面介绍金鼎量化助手板块强度页面中的板块与成份个股的联动以及如何实现个股与股软:如同花顺、通达信之间的联动。通过股票代码直接联动到股软快速查看。一、板块强度与成份股的关联在金鼎量化助手的板块强度页面中分了两列,第一列是板块,第二列是板块对应的成份股,每天打开软件后会实时获取到板块的最新强度排名情况(需保证勾选上实时刷新选项框),板块列表
- 前端性能优化-知识点
甲亿
前端性能优化
Web性能优化意义1.减少整体加载时间:减小文件体积、减少HTTP请求、使用预加载。2.使网站尽快可用:仅加载首屏内容,其他内容根据需要进行懒加载。3.平滑和交互性:使用CSS替代JS动画、减少UI重绘。4.加载表现形式:使用加载动画、进度条、骨架屏等过渡信息,让用户感觉到页面加载更快。5.性能监测:性能指标、性能测试、性能监控持续优化等Web性能指标RAIL性能模型Response(响应):快速
- 网络空间安全专业培养方案及学习建议
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一、网络空间安全专业培养方案(示例)本文以武汉大学网络空间安全专业培养方案为例,列举本科期间学习的课程。详情参见:https://cse.whu.edu.cn/rcpy/lxspy/zyjs/wlkjaqzypyfa.htm1、培养目标网络空间安全学科是综台计算机、通信、电子、数学、物理、生物、管理、法律和教育等学科,并发展演绎而形成的交叉学科。培养的本科生要求掌握网络空间安全学科的基本理论、基本
- 开发者必看!添加 RTT 功能的详细指南
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NXP产线大大通RTT调试工程笔记经验分享
SEGGERRTT(Real-TimeTransfer)是一种高效的实时调试技术,通过J-Link调试器实现主机与目标设备间的双向通信。相比传统调试手段(如串口),RTT无需额外硬件引脚,且传输速度更快,特别适合资源受限的嵌入式场景。本文以NXPKW38芯片为例,详细介绍如何将SEGGERRTT功能集成到SDK工程中,助力开发者快速捕获调试信息。一、准备工作1.安装J-Link软件包确保已安装SE
- Python 常用内建模块-HTMLParser
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目录HTMLParser小结练习HTMLParser如果我们要编写一个搜索引擎,第一步是用爬虫把目标网站的页面抓下来,第二步就是解析该HTML页面,看看里面的内容到底是新闻、图片还是视频。假设第一步已经完成了,第二步应该如何解析HTML呢?HTML本质上是XML的子集,但是HTML的语法没有XML那么严格,所以不能用标准的DOM或SAX来解析HTML。好在Python提供了HTMLParser来非
- 三维点云重建的原理及代码
晚风微凉~
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点云重建是将来自各种传感器(如激光雷达、相机等)采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。在这个过程中,算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征,并将这些特征组合成相应的物体模型。在实际应用中,无法获得物体所有表面的三维坐标数据,因此点云重建算法必须处理部分点云数据,尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理,根据它们的
- 回归模型评价指标——衡量预测能力
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目录一、指标说明1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)3.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)4.决定系数(CoefficientofDetermination,R²)5.解释方差(ExplainedVariance,EV)6.最大误差(MaximumError)二、代码一、指标说明回归模型
- 回归任务中的评价指标MAE,MSE,RMSE,R-Squared
旺旺棒棒冰
统计学习方法机器学习回归评价指标r2mse
转自博客。仅供自己学习使用,如有侵权,请联系删除分类任务的评价指标有准确率,P值,R值,F1值,而回归任务的评价指标就是MSE,RMSE,MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导,所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i
- 图像质量评价学习笔记02:IQA模型性能评价指标(PLCC、SROCC、KROCC、RMSE)
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图像质量评估IQA图像处理计算机视觉人工智能算法
性能好的图像质量评价(IQA)算法,其质量评测分数会与主观质量分数高度一致,IQA有许多评价指标,为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性,视频质量专家组VQEG(VideoQualityExpertsGroup,目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织)提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标:PLCC、SROCC、KROCC和RMSE,也是目前最常用的I
- 转 C# .NET4.0 混合模式程序集异常
weixin_30516243
1.引用Microsoft.DirectX.dll和Microsoft.DirectX.Directsound.dll这2个文件。2.项目属性里边,把目标平台改成X86。3.App.Config修改下:123456在.NET4.0下使用Dirext3D托管库,出现“混合模式程序集是针对“v1.1.4322”版的运行时生成的,在没有配置其他信息的情况下,无法在4.0运行时中加载该程序集。”异常信息,
- 【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法
点云侠
点云配准专题开发语言计算机视觉算法3dc++
目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述 在点云配准过程中,针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法。首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA
- 【最低2万搞定!】10万双枪充电桩平台神级配置:服务器成本直降80%+日志/数据库存储全拆解!慧知开源充电桩平台!!!必看攻略
文慧的科技江湖
更新日志-(慧哥)慧知充电桩平台服务器数据库开源直流充电桩充电桩springcloud架构
10万台充电桩设备双枪,需要最小的服务器配置?服务器费用控制2-3万,服务器日志产生多少g,数据库订单数据产生多少g!-慧知开源充电桩平台一、服务器配置方案及逻辑(阿里云)1.需求分析设备规模:10万台双枪充电桩,理论最大并发连接数为20万(每个枪独立通信)。请求类型:心跳包(高频)、充电启停、支付、状态上报等,假设平均每秒请求量约5,000QPS。费用目标:总成本控制在2-3万元/月(按包年包月
- 计算机网络笔记(四)——1.4计算机网络在我国的发展
xiao--xin
计算机网络计算机网络笔记面试学习
一、早期探索与奠基(1980-1994年)国际联网的起点1986年:中国启动首个国际联网项目“中国学术网(CANET)”,由北京计算机应用技术研究所与德国卡尔斯鲁厄大学合作,目标是实现电子邮件通信。1987年9月20日:中国发出第一封电子邮件《越过长城,走向世界》,标志着中国首次接入国际互联网。科研网络的突破1989年:中关村地区教育与科研示范网络(NCFC)立项,由中国科学院、北京大学、清华大学
- 2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据
-夜深-
数据区县区县数字普惠金融指数
2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据1、时间:2014-2023年2、来源:北大数字普惠金融指数3、范围:2800个县4、指标:综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务、信用业务、信贷业务、数字化程度5、参考文献:郭峰,王靖一,王芳,孔涛,张勋,程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征6、下载链接:2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据
- 项目解决方案:博物馆视频监控系统建设解决方案
威迪斯特
解决方案博物馆视频联网资源汇聚监控软件音视频客户端
目录一.相关项目背景1.1技术革新背景1.2技术提升背景1.3发展趋势背景1.4合规性要求背景二.与客户确认的需求2.1实时远程监控与高清识别2.2权限管理灵活且安全2.3多平台访问,随时随地监控2.4视频汇聚,集中管理三.实现特点3.1智能预警,守护安全3.2全面支持,无忧运营3.3成本控制,效益最大化3.4拓展集成,信息联动四.必实现的建设目标4.1安全可靠4.2贴合需要4.3易于拓展4.4性
- 【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备
腊肉芥末果
机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章:第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声(noise)3.2.4偏差(bias)3.2.5预测能力低(lowpredictivepower)3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
- systemd-networkd NetworkManager 介绍
追心嵌入式
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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
- 新需求如何实现
火火PM打怪中
考公笔记笔记
作为产品经理,面对新需求时,我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑,采用以下结构化流程,确保需求既能满足用户价值,又能高效落地:一、需求澄清与价值验证(NPDP核心逻辑)需求背景挖掘与需求提出方(用户/业务/领导)深度沟通,明确:痛点场景:需求解决的具体问题(例如“政务数据共享接口调用失败率高”)。期望目标:量化成功标准(如“接口成功率从70%提升至95%”)。工具:5W1H分析法、用户故事地图(U
- 【机器学习】机器学习工程实战-第2章 项目开始前
腊肉芥末果
机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章:第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么2.3.2成功模型的属性2.4构建机器学习团队2.4.1两种文化2.4.2机器学习团队的成员2.5机器学习项目为何失败2.5.1缺乏有经验的人才2.5.2缺乏领
- Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读
青铜锁00
论文阅读Radar论文阅读
DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向(实波束雷达领域)4.1挑战
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
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scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要