- PCIe学习笔记(26)
IC纯小白
学习笔记网络
ErrorForwarding(错误转发)错误转发(也称为数据中毒),通过设置EP位表示。下面是一些使用错误转发的例子:•例#1:从主存读取遇到不可纠正的错误•例#2:PCI写到主存的奇偶校验错误•例#3:内部数据缓冲区或缓存上的数据完整性错误错误转发使用模型•错误转发仅用于读取完成数据,AtomicOp完成数据,AtomicOp请求数据或写数据,从不用于错误在“头”(请求阶段,地址/命令等)的情
- SapphireRapids NVMe Aggregate Performance with灵活IO测试--学习笔记(二)
向阳生活
学习笔记网络
4.主机系统配置由于NVMe控制器使用队列和数据缓冲区,这些队列和数据缓冲区可以托管在主机系统内存空间的任何位置,因此假设主机系统具有足够的内存容量和内存带宽来同时处理多个NVMe访问,以避免受到内存带宽限制。主机系统是Sapphire-Rapid2S系统,每个插槽上配置了8个DDR564GB,1DPC,运行在每个插槽上的速度为4800MTS(例如,共1TB内存容量)。4.1根端口的硬盘数量Sap
- Linux学习笔记:PCIe内核篇(1):初始化与枚举流程
ZH_2025
嵌入式协议篇PCIE
根据system.map查看内核中PCIe加载流程:root@zh-vm:~#cat/boot/System.map-5.15.0-130-generic|greppci|grepinitcallffffffff8350ff68d__initcall__kmod_pci__453_6907_pci_realloc_setup_params0ffffffff83510098d__initcall__
- UBOOT学习笔记(六):UBOOT启动--CPU架构及板级初始化阶段
ZH_2025
uboot&linux启动篇linuxarm
3.1、_mainENTRY(_main)#ifdefined(CONFIG_TPL_BUILD)&&defined(CONFIG_TPL_NEEDS_SEPARATE_STACK)ldrr0,=(CONFIG_TPL_STACK)/*TPL(三级引导)使用独立栈*/#elifdefined(CONFIG_SPL_BUILD)&&defined(CONFIG_SPL_STACK)ldrr0,=(C
- FOC学习笔记(3)结构性凸极与饱和性凸极的区别及其在无感FOC中的影响
desssq
FOC记录笔记单片机嵌入式硬件foc算法
电机凸极性(Saliency)是指由于转子磁路不对称性导致的直轴(d轴)和交轴(q轴)磁阻或电感存在差异的特性。这种不对称性表现为d轴(与转子永磁体磁场方向一致)磁阻通常较大(电感较小),而与之正交的q轴磁阻通常较小(电感较大)。凸极性是无位置传感器控制(特别是高频注入法)实现转子位置估算的关键物理基础,尤其在零速和低速工况下至关重要。凸极性主要来源于两种机制:结构性凸极和饱和性凸极。结构性凸极是
- 学习笔记2:redis基本操作
学习笔记2:redis基本操作启动服务在命令行中输入以下指令即可启动redis服务:[redis-server文件的路径][redis.conf文件的路径]进入客户端在命令行中输入以下指令即可进入操作redis的客户端:[redis-cli文件的路径]常用操作redis服务的指令#启动redis服务systemctlstartredis#重启redis服务systemctlrestartredis
- python + selenium通过滑块验证
weixin_51144854
pythonselenium爬虫opencv
1、介绍使用python进行自动化操作或者爬虫过程中,可能会遇到需要进行验证的情况。本文介绍了两种通过滑块验证的方法:轮廓检测通过OpenCV进行轮廓检测,找到滑块背景中缺口的位置,计算缺口到滑块的距离。模板匹配通过OpenCV分析滑块背景图与滑块的相似度,找到滑块背景图中与滑块最相似的区域就是缺口的位置,然后计算缺口到滑块的距离。2、轮廓检测测试地址:https://accounts.douba
- 【学习】《算法图解》第九章学习笔记:迪杰斯特拉算法
程序员
一、迪杰斯特拉算法概述迪杰斯特拉算法(Dijkstra'salgorithm)是一种解决带权有向图上单源最短路径问题的贪心算法,由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉(EdsgerW.Dijkstra)于1956年提出。该算法常用于路由协议,也可以用作其他图算法的子程序。(一)算法适用场景迪杰斯特拉算法适用于:带权有向图(每条边都有权重)所有权重都为非负值(不能有负权边)需要找出从一个顶点到图中所
- CNN-GRU混合模型学习笔记
weixin_54372988
cnngru学习
GRU学习笔记CNN:卷积神经网络GRU(GateRecurrentUnit),门控循环单元CNN:卷积神经网络3个组成部分:1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维(防止过拟合)3.全连接层——输出结果一个卷积核扫完整张图片,得到每个小区域的特征值具体应用中通常有多个卷积核CNN可能有多层结构,如LeNet-5:卷积层–池化层–卷积层–池化层–卷积层–全连接层处理时间序列(1D序列):(
- Kyle的天机学堂学习笔记
Z2475269074
学习笔记
本文将展示一个小白从0->1完成项目的全部历练已经心得PS:要求做到真正的自我思考而不是对着教程敲代码,并借用AI进行辅佐与思考DAY1Maven子工程会继承父工程所有依赖有三套生命周期,互不干扰且同一生命周期内执行命令会以此完成之前的命令1.clean2.default(compile,test,package,install)3.site(deploy)对象DTO数据传输对象,用于服务端与客户
- WPF学习笔记(6)——WPF+Stylet+MVVM:ListBox添加项、获取所选项、删除项、删除所选项
billy_gisboy
#WPF/MVVMwpfmvvmc#
功能描述使用Stylet框架,对WPF进行MVVM模式下的开发。不在xaml.cs中写业务逻辑,业务逻辑均在VM中,且业务逻辑只针对属性,不涉及ListBox控件。实现功能:(1)ListBox添加一个项,项具有图片、信息(2)展示一个所选项的信息(3)删除一个项(4)删除所选项实现效果首先创建学生类namespaceStyletTest.Model{publicclassStudent{////
- WPF学习笔记(8)数据绑定方向与INotifyPropertyChanged
三千道应用题
WPF学习笔记wpf
数据绑定方向与INotifyPropertyChanged一、数据绑定方向1.OneWayToSource2.OneWay3.TwoWay二、INotifyPropertyChanged总结一、数据绑定方向Binding类的Mode属性可以指定数据绑定的方向:官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.windows.data.
- Qt 各种功能学习笔记
栈不收
qt学习笔记
目录1.Qt关于数据库1.1Qt链接数据库1.2将数据库的模型显示在控件中2.Qt关于控件2.1用正则表达式设置输入框只能输入正浮点数2.2设置QDateTimeEdit的时间格式和设置为当前时间1.Qt关于数据库1.1Qt链接数据库基础教学:使用Qt链接MySql数据库_qt连接mysql_栈不收的博客-CSDN博客需要注意的问题:在链接MySQL的时候,首先要确保MySQL已经安装成功在目录Q
- 【学习】《算法图解》第八章学习笔记:平衡树
自学也学好编程
程序人生
前言在上一章中,我们学习了二叉搜索树(BST)的基本概念和操作。虽然BST在平均情况下提供了O(logn)的搜索、插入和删除效率,但在最坏情况下(如按顺序插入数据),它可能退化为链表,导致操作效率降为O(n)。为了解决这个问题,《算法图解》第八章介绍了平衡树的概念和几种主要的平衡树结构,这些结构能够在各种情况下保持较好的平衡性,确保操作的高效性。一、平衡树的基本概念(一)什么是平衡树平衡树是一种特
- 【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?
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【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?文章目录【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?一、什么是K折交叉验证?✅目的:二、K折交叉验证的发展背景三、K折交叉验证的步骤详解步骤如下:数学
- 【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。
努力毕业的小土博^_^
深度学习学习笔记深度学习学习笔记机器学习人工智能
【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。文章目录【深度学习|学习笔记】网格搜索(GridSearchCV)和随机搜索(RandomizedSearchCV)详解,附代码。一、背景与发展:为什么需要
- opencv —— floodFill 漫水填充法 实现证件照换背景
老干妈就泡面
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漫水填充:floodFill函数简单来说,漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域,利用指定颜色进行区域颜色填充。Windows画图工具中的油漆桶功能和Photoshop的魔法棒选择工具,都是漫水填充的改进和延伸。//第一个版本intfloodFill(InputOutputArrayimage,PointseedPoint,ScalarnewVal,Rect*rect=0,ScalarloDif
- 车牌识别与标注:基于百度OCR与OpenCV的实现(一)
喜欢踢足球的老罗
大模型应用开发实践之旅ocropencv人工智能
车牌识别与标注:基于百度OCR与OpenCV的实现在计算机视觉领域,车牌识别是一项极具实用价值的技术,广泛应用于交通监控、智能停车场管理等领域。本文将介绍如何在macOS系统下,利用百度OCRAPI进行车牌识别,并结合OpenCV库在图片上绘制标注框和车牌号码,实现一个完整的车牌识别与标注流程。整个工程将使用PyCharm进行组织和开发。一、系统环境与工程结构系统环境操作系统:macOS开发工具:
- golang游戏开发学习笔记-开发一个简单的2D游戏(基础篇)
2.人物运动图(只展示第一帧)2.方块纹理图将资源准备完成之后,就能开始代码的开发了五.开始实现!1.资源管理在上一篇文章中我们将纹理和着色器分别封装成了两个类,这里我们创建一个资源管理类对这两个类进行管理,由于golang中是没有静态变量的,需要用包内变量对其进行模拟shader.gopackageresourceimport(“github.com/go-gl/gl/v4.1-core/gl”
- Git 学习笔记
笑衬人心。
git学习笔记
Git简介Git是一个分布式版本控制系统,用于跟踪文件更改,协作开发软件项目。特点:分布式:每个开发者本地都有完整仓库。高效:分支和合并操作快速。安全:数据通过哈希存储,不易被篡改。安装GitWindows:下载地址:https://git-scm.com/安装后可使用GitBash。macOS:brewinstallgitLinux:sudoaptupdatesudoaptinstallgitG
- AD20学习笔记——BOM表输出
Fz@
EDA学习学习笔记
BOM表输出脚本链接GitHub上-lianlian33/InteractiveHtmlBomForAD网盘链接链接:https://pan.baidu.com/s/1uGpwDyWKNgzghY5EH1Aj8A?pwd=72tx提取码:72tx1、下载文件并解压2、复制文件路径3、将脚本导入AD①点击设置中的ScriptingSystem中的GlobalProjects,选择从文件夹安装。②粘贴
- ROS学习笔记5:常用API和模块导入
前言本人ROS小白,利用寒假时间学习ROS,在此以笔记的方式记录自己每天的学习过程。争取写满15篇(5/15)。环境:Ubuntu20.04、ROS1:noetic环境配置:严格按照下方学习链接的教程配置,基本一次成功。学习链接:【Autolabor初级教程】ROS机器人入门对应链接文档:ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》笔记绝大部分代码使用Python语言编写。本期关键词:初始化,话题服务
- 【深度学习|学习笔记】什么是正则化?如何理解正则化?L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解,附代码。
努力毕业的小土博^_^
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【深度学习|学习笔记】什么是正则化?如何理解正则化?L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解,附代码。【深度学习|学习笔记】什么是正则化?如何理解正则化?L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解,附代码。文章目录【深度学习|学习笔记】什么是正则化?如何理解正则化?L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解,附代码。前言一、什么是正则化?为什么需要它?✅
- OpenCV实战:图像颜色识别与提取、掩膜制作
前言在计算机视觉和图像处理领域,颜色识别是一项基础而重要的技术。无论是交通标志识别、工业分拣还是美颜滤镜开发,都离不开对特定颜色的处理。本文将带你全面掌握使用OpenCV进行颜色识别的关键技术,包含完整的代码实现和原理讲解。一、颜色空间基础1.1RGB颜色空间在图像处理中,最常见的就是RGB颜色空间。RGB颜色空间是我们接触最多的颜色空间,是一种用于表示和显示彩色图像的一种颜色模型。RGB代表红色
- OpenCV图像添加水印
一、前言在数字图像处理中,为图片添加水印是一项常见且重要的技术。无论是版权保护、品牌宣传还是防止未经授权的使用,水印都能发挥重要作用。OpenCV作为一款强大的计算机视觉库,提供了丰富的功能来实现各种水印效果。本教程将详细介绍如何使用OpenCV为图像添加文字水印和图片水印。二、环境准备在开始之前,请确保已安装以下环境:Python3.xOpenCV库(可通过pipinstallopencv-py
- C++语言学习笔记:常对象和常引用
对于既需要共享、又需要防止改变的数据应该声明为常量。一、常对象1、声明对象时用const修饰,称之为常对象。const类型说明符对象名;2、常对象的数据成员值在对象的整个生存期间不能被改变。常对象必须进行初始化,而且不能被更新。3、在定义一个变量或常量时为它指定初值叫作初始化,而在定义一个变量或常量以后使用赋值运算符修改它的值叫作赋值。4、改变对象的数据成员值有两个途径:一是通过对象名访问其成员对
- OpenCV图像噪点消除五大滤波方法
慕婉0307
opencv基础opencv人工智能计算机视觉
在数字图像处理中,噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库,详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波,并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声:符合正态分布的随机噪声椒盐噪声:随机出现的黑白像素点泊松噪声:光子计数噪声量化噪声:模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
- 【学习】《算法图解》第七章学习笔记:树
程序员
前言在前面的章节中,我们学习了数组、链表、散列表等基本数据结构,以及一些基础算法。本章将介绍一种非常重要的数据结构——树(Tree),特别是二叉搜索树(BinarySearchTree)。树结构在计算机科学中应用广泛,从文件系统到数据库再到人工智能,都能看到树的身影。《算法图解》第七章深入浅出地介绍了树的基本概念、实现和应用,帮助读者理解这一关键数据结构。一、树的基本概念(一)什么是树树是一种分层
- 基于OpenCV图像分割与PyTorch的增强图像分类方案
从零开始学习人工智能
opencvpytorch分类
在图像分类任务中,背景噪声和复杂场景常常会对分类准确率产生负面影响。为了应对这一挑战,本文介绍了一种结合OpenCV图像分割与PyTorch深度学习框架的增强图像分类方案。通过先对图像进行分割提取感兴趣区域(RegionofInterest,ROI),再进行分类,可以有效减少背景干扰,突出关键特征,从而提高分类准确率。该方案在多种复杂场景下表现出色,尤其适用于图像背景复杂或包含多个对象的情况。一、
- OpenCV 三维重建实战:从工业检测到自动驾驶,3 大场景代码全解析
从零开始学习人工智能
opencv自动驾驶数码相机
:工业零部件三维建模与检测案例背景:在汽车制造工厂,对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求,需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限,而三维重建技术可快速获取零部件三维信息,实现高效检测与设计优化。技术实现:使用多个相机从不同角度拍摄零部件,利用calib3d模块进行相机标定,获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法(如SIFT、ORB等)找到不同图像间的对应点,再用
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f