- 分布式数据库解析
qcidyu
文章归档数据分片高可用架构云数据库共识算法全球一致性分布式事务CAP定理
title:分布式数据库解析date:2025/2/20updated:2025/2/20author:cmdragonexcerpt:通过金融交易、社交平台、物联网等9大真实场景,结合GoogleSpanner跨洲事务、DynamoDB毫秒级扩展等38个生产级案例,揭示分布式数据库的核心原理与工程实践。内容涵盖CAP定理的动态权衡策略、Paxos/Raft协议的工程实现差异、TrueTime时钟
- 分布式理论与分布式算法
红衣女妖仙
springcloud分布式分布式定理分布式算法
分布式定义、主要目标、优缺点、与集中式区别;分布式CAP定理、PACELC理论、BASE理论的核心观点、应用场景等;分布式算法如Paxos算法、Raft算法、Gossip算法、两阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、一致性哈希算法、Bully算法、Chord算法等算法的核心思想、角色、算法过程、特性、应用场景和变种等。——2025年2月3日甲辰年正月初六立春目录1分布式1.1分布式定义1.
- c语言正整数幂尾数循环问题(同余定理)
ᴅᴜᴅ
算法
众所周知,2的正整数次幂最后一位数总是不断的在重复2,4,8,6,2,4,8,6…2,4,8,6,2,4,8,6…我们说2的正整数次幂最后一位的循环长度是4(实际上4的倍数都可以说是循环长度,但我们只考虑最小的循环长度)这时乐乐的问题就出来了:是不是只有最后一位才有这样的循环呢?对于一个整数n的正整数次幂来说,它的后L(L=1,2)位是否会发生循环?如果循环的话,循环长度是多少呢?注意:如果n的某
- matlab中功率因数怎样测量,如何测量功率因数?功率因数测量方法
liubotian1995
matlab中功率因数怎样测量
功率因数测量方法有:1、功率因数表法直接测量。用功率因数表直接测即可。这样测量到的瞬时功率因数值。2、功率法测量:测量负载的有功功率和无功功率(也有测视在功率的),在用勾股定理或三角函数计算出功率因数,这是依据功率因数的定义得出的测量方法。数据也是瞬时功率因数值。3、电量法测量:供电局使用的方法,抄录当期用电的有功电量和无功电量数据,用三角函数计算出功率因数值。这是当期的平均功率因数值。我们都知道
- 四平方和(多种解法)
delim6
算法数据结构哈希算法c++
注意,会列举过不了的一些思路四平方和四平方和定理,又称为拉格朗日定理:每个正整数都可以表示为至多44个正整数的平方和。如果把0包括进去,就正好可以表示为4个数的平方和。比如:5=0^2+0^2+1^2+2^27=1^2+1^2+1^2+2^2对于一个给定的正整数,可能存在多种平方和的表示法。要求你对4个数排序:0≤a≤b≤c≤d并对所有的可能表示法按a,b,c,d为联合主键升序排列,最后输出第一个
- 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用
Ash Butterfield
nlp分类数据挖掘人工智能
朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率,预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单(假设特征之间相互独立),但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色,特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点,并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
- CAP与BASE:分布式系统设计的灵魂与妥协
后端java分布式
CAP理论CAP理论起源于2000年,由加州大学伯克利分校的EricBrewer教授在分布式计算原理研讨会(PODC)上提出,因此CAP定理又被称作布鲁尔定理(Brewer’stheorem)2年后,麻省理工学院的SethGilbert和NancyLynch发表了布鲁尔猜想的证明,CAP理论正式成为分布式领域的定理。简介CAP也就是Consistency(一致性)、Availability(可用性
- C# 使用余弦定理寻找三角形第三边的程序(Program to find third side of triangle using law of cosines)
csdn_aspnet
C#c#开发语言
给定两条边A、B和角C。利用余弦定理求出三角形的第三边。示例:输入:a=5,b=8,c=49输出:6.04339具体来说,当你知道三角形两条边的长度和中间的角度时,余弦定理可以用来求出三角形第三边的长度。参见此处了解如何求余弦值。假设a、b、c是三角形的边,其中c是角C对面的边。然后,c^2=a^2+b^2-2*a*b*cos(c)或c=sqrt(a^2+b^2-2*a*b*cos(c))示例代码
- 有哪些滤波,原理是什么,分别在什么时候用
高力士等十万人
OpenCV计算机视觉图像处理opencvpython
均值滤波(AverageFiltering)原理:通过计算像素点邻域内像素值的平均值来作为该像素点滤波后的新值。例如,对于一个3x3的邻域,将9个像素值相加然后除以9得到滤波后的像素值。优点:简单易实现,能够对信号或图像进行一定程度的平滑处理,降低噪声的影响。应用场景:适用于对精度要求不高的图像或信号平滑场景,如视频监控中的简单图像预处理。中值滤波(MedianFiltering)原理:对于一个给
- 函数的传参、递归函数、预处理命令
m0_71564676
算法linux嵌入式c语言开发语言c++
一、函数的传参1.值传递实参将值传递给形参函数体内部想使用函数体外部变量值的时候,使用值传递形参是实参的副本,形参的变化不会影响实参的变化2.整形数组的传递intfun(intarray[],intlen);注意:1.array后面加[],表示传入的为整形数组名,而不是整数类型2.函数内部的array和外部的数组名为同一数组,里面数据的变化会影响外面数组中值的变化二、递归函数函数定义时调用函数体本
- C#学习笔记——数据与运算(二)
Buling_0
c#学习笔记
1.常量与变量1.1.常量常量是指哪些为人们可读格式的固定数值,在程序的运行过程中值不会发生改变,称为常量。在C#中可以通过关键字const来声明常量,格式如下:const类型标识符常量名=表达式;constdoublePAI=3.14;//定义了一个double类型的常量PAI,值为3.14常量的特点:常量在声明时必须赋予初值,且值在程序的运行中无法改变;定义常量时表达式中的运算符对象只允许出现
- 【论文解读】神经网络就像“数学乐高积木”:多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界
神经美学茂森
无痛入门神经网络神经网络网络人工智能
K.Hornik,M.Stinchcombe,andH.White.Multilayerfeed-forwardnetworksareuniversalapproximators.NeuralNet-works,2(5):359-366,1989论文解读神经网络就像“数学乐高积木”:多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界第一节:通俗解释——万能近似定理的核心思想万能近似定理(UniversalAp
- 中值十字形滤波 matlab,Opencv+python:中值滤波十字形窗口
夏小龙
中值十字形滤波matlab
前言在进行图像空域处理时,对于椒盐噪声的图像,中值滤波是一个很不错的选择,一般来说mask有矩形椭形和十字形,十字形被认为在处理含有少数尖锥基元的图像更能保证尖锥的形状,由于没找到Matlab自带的函数库实现十字窗口,并且论坛上有极少的Opencv基于python的代码,大多还是付费的,于是自己写了一个模板,能够实现基本原理,至于效果和处理速度,有时间以后会进行优化。中值滤波中值滤波的原理很简单,
- python+OpenCv笔记(十一):中值滤波
ReadyGo!!!
OpenCV(Python)opencvpython计算机视觉
中值滤波:原理:中值滤波是一种典型的非线性滤波技术,基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值。应用:中值滤波对椒盐噪声来说尤其有用,因为它不依赖于邻域内那些与典型值差别很大的值。OpenCvAPI:cv2.medianBlur(src,ksize)参数:src:输入的图像ksize:卷积核的大小代码编写:importnumpyasnpimportcv2ascvimportrando
- opencv 中值滤波
菩提本无树007
opencv计算机视觉人工智能
中值滤波是一种常用的图像滤波算法,是在像素点周围进行多个点的中值滤波,将点的灰度值根据其周围像素点的灰度值进行平均,并使这些点的灰度值具有相似性,以达到平滑去噪的目的。中值滤波在图像处理中应用广泛,在图像滤波和图像增强处理中得到了广泛应用。中值滤波的原理如下:(1)中值滤波是一种通过计算灰度图像各像素灰度值的均值来实现去噪的算法。它采用灰度均值来代替灰度方差,在保证灰度图像的基本信息不变的同时,滤
- 【python opencv】中值滤波
人才程序员
PythonOpencv视觉处理opencvpython计算机视觉python3.11人工智能开发语言qt
文章目录中值滤波通俗易懂的介绍简单解释:学术概念数学描述示例代码1.**中值滤波的实现**2.**中值滤波去噪**3.**调整中值滤波窗口大小**4.**自定义中值滤波器**总结中值滤波通俗易懂的介绍中值滤波(MedianFiltering)是一种常用于图像去噪的技术。它的核心思想是在图像的每个像素周围选择一个窗口,然后用这个窗口内所有像素的中值替换当前像素的值。中值滤波特别有效于去除“椒盐噪声”
- 【数论】—— 素数
Tom_wsc
数论算法
素数定义因数只有111和这个数本身的数被称作素数。注意:111既不是素数也不是合数,222是最小的素数。两个关于素数的定理唯一分解定理对于任意大于111的整数xxx,都可以分解成若干个素数的乘积:x=p1a1×p2a2×p3a3×⋯×pnan(ai∈Z+)x=p_1^{a_1}\timesp_2^{a_2}\timesp_3^{a_3}\times\cdots\timesp_n^{a_n}(a_i
- AI学习专题(一)LLM技术路线
王钧石的技术博客
大模型人工智能学习ai
阶段1:AI及大模型基础(1-2个月)数学基础线性代数(矩阵、特征值分解、SVD)概率论与统计(贝叶斯定理、极大似然估计)最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础(监督/无监督学习、正则化、过拟合)反向传播、优化器(
- python学opencv|读取图像(五十六)使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像像素高斯滤波处理
西猫雷婶
python学习笔记pythonopencv计算机视觉
【1】引言前序学习了均值滤波和中值滤波,对图像的滤波处理有了基础认知,相关文章链接为:python学opencv|读取图像(五十四)使用cv2.blur()函数实现图像像素均值处理-CSDN博客python学opencv|读取图像(五十五)使用cv2.medianBlur()函数实现图像像素中值滤波处理-CSDN博客在此基础上,我们可以进入高斯滤波的学习,此时需要使用cv2.GaussianBlu
- 解析数论基础:第三十三章 零点分布(二)
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
解析数论基础:第三十三章零点分布(二)作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:解析数论、黎曼ζ函数、零点分布、素数定理、蒙哥马利猜想、配对相关函数、随机矩阵理论1.背景介绍1.1问题的由来解析数论是现代数学的重要分支,它利用复变函数论等分析学的方法研究数论问题。其中一个核心课题就是研究黎曼ζ函数的性质,特别是它的零点分布。这个问题不仅
- 机器学习算法 —— 朴素贝叶斯
ZShiJ
机器学习算法机器学习算法分类贝叶斯
欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能!博客的简介(文章目录)目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战(贝叶斯分类)莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法=贝叶斯定理+特征条件独立。朴素贝叶斯(NaiveBayes)是基于贝叶斯定理的概率分类算法。该算法假设特征之间相互独立,即某个特征
- 可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质(线性代数基础)
盼达思文体科创
考研数二复习线性代数矩阵机器学习考研学习人工智能
可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质可逆矩阵的概念定义:设AAA为nnn阶矩阵,如果存在nnn阶矩阵BBB使得下式成立:AB=BA=E(E是单位矩阵)AB=BA=E(E是单位矩阵)AB=BA=E(E是单位矩阵)则称AAA是可逆矩阵或者非奇异矩阵,其中BBB是AAA的逆矩阵,记做A−1=BA^{-1}=BA−1=B个人理解:事实上,该公式和数学中倒数的概念很像。对于一个非零实数aaa,它的倒数定义为
- 深度探索:机器学习中的粒子群优化算法(PBMT)原理及应用
生瓜蛋子
机器学习机器学习算法人工智能
目录一、引言与背景二、定理三、算法原理四、算法实现五、优缺点分析优点:缺点:六、案例应用七、对比与其他算法八、结论与展望一、引言与背景随着机器学习技术的迅速发展,优化算法在模型训练、特征选择、参数调优等多个环节扮演着至关重要的角色。粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PBMT)作为一类灵感源自鸟群觅食行为的群体智能优化算法,自1995年提出以来,因其简单、高效的特点,在
- 二项分布:成功与失败概率的交织呈现
进一步有进一步的欢喜
二项分布几何分布伯努利分布概率论深度学习
引言在概率论与数理统计的庞大体系中,二项分布占据着举足轻重的地位。它作为一种离散型概率分布,广泛应用于众多领域,从自然科学到社会科学,从工业生产到日常生活,都能看到它的身影。深入探究二项分布,不仅有助于我们理解随机现象背后的数学原理,还能为解决实际问题提供强大的工具。而回顾其发展历程,能让我们更全面地把握这一概念的来龙去脉。同时,了解二项分布与其他相关概念,如几何分布、二项式定理的联系,将进一步加
- 算法:蓝桥杯——四平方和(C语言)
_DonQuijote
C语言算法c语言算法
目录问题说明设计思路程序代码运行结果反思什么是二分法?什么是打表法?数组排序函数qsort()问题说明四平方和定理,又称为拉格朗日定理:每个正整数都可以表示为至多4个正整数的平方和,如果把0包括进去,就正好可以表示为4个数的平方和。比如:5=0^2+0^2+1^2+2^27=1^2+1^2+1^2+2^2(^符号表示乘方的意思)对于一个给定的正整数,可能存在多种平方和的表示法。要求你对4个数排序:
- (04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度
欲游山河十万里
#opencv-python#深度学习#人工智能pythonopencv图像处理
目录前言一、图像阈值1.1简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、膨胀3、开运算4、闭运算四、图像梯度Sobel和Scharr微分参考文前言在本博文中,进行图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度的学习以及介绍。一、图像阈值在本部分中,你会学到简单阈值法,自适应阈值
- 基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究(Matlab代码实现)
@橘柑橙柠桔柚
神经网络matlabmvc
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述模糊控制(FuzzyControl)是1965年,由美国的Zadeh率先创立了模糊集合论,后来又提出了模糊逻辑控制器的概念和有关定理。于1974年第一次组成了模糊逻辑控制器,并使用于锅炉和汽轮机的控制系统
- 图论复习第二章
sinat_40210730
期末复习图论
最短路径问题针对最短路网络(带权有向无环图)存在性:如果s到v的途径上包含负费用有向圈,则不存在最短s-v途径,否则存在最短s-v简单路最优性原理(最优子结构特征):若图G不存在非负有向圈,则任意最短子路也是相应点对之间的最短路三角不等式定理:d(v,w)指v到w的最短路径长度,则d(v,w)<=d(v,x)+d(x,w)最短路径算法函数方程(使用最优性原理所给出的关于最优解目标值之间的递归关系)
- 物理测试暴击AI圈,DeepSeek R1稳超o1、Claude,我们已进入RL黄金时代
AI生成曾小健
LLM大语言模型人工智能
物理测试暴击AI圈,DeepSeekR1稳超o1、Claude,我们已进入RL黄金时代原创关注大模型的机器之心2025年01月25日12:06北京机器之心报道我们都没预料到,AI领域的2025年是这样开始的。DeepSeekR1真是太厉害了!最近,「神秘的东方力量」DeepSeek正在「硬控」硅谷。我让R1详细解释勾股定理。这一切都是AI在不到30秒时间里一次性完成的,没出任何错。简单来说,its
- 【2024蓝桥杯/C++/B组/小球反弹】
Kent_J_Truman
蓝桥杯蓝桥杯c++
题目分析Sx=2*k1*x;Sy=2*k2*y;(其中k1,k2为整数)Vx*t=Sx;Vy*t=Sy;k1/k2=(15*y)/(17*x);目标1:根据k1与k2的关系,找出一组最小整数组(k1,k2)(为什么最小?因为题目求第一次返回!这实际上是一个循环过程!)目标2:求出Sx,Sy,再根据勾股定理求S代码#include//引入所有的标准库头文件usingnamespacestd;//使用
- 异常的核心类Throwable
无量
java源码异常处理exception
java异常的核心是Throwable,其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage,记录异常信息,getMessage核心方法,获取这个参数的值,我们可以自己定义自己的异常类,去继承这个Exception就可以了,方法基本上,用父类的构造方法就OK,所以这么看异常是不是很easy
package com.natsu;
- mongoDB 游标(cursor) 实现分页 迭代
开窍的石头
mongodb
上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数,现在我们讲mongo中如何做分页查询
如何声明一个游标
var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});
迭代显示游标数
- MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程
0624chenhong
tomcatmysql
最近mysql数据库经常死掉,用命令net stop mysql命令也无法停掉,关闭Tomcat的时候,出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下,大概就是程序没有对数据库连接释放,导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台,内部程序也不可能一下子给改掉的,就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统,用netstat -
- 剖析如何与设计人员沟通
不懂事的小屁孩
工作
最近做图烦死了,不停的改图,改图……。烦,倒不是因为改,而是反反复复的改,人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通,不明白如何使设计人员知道他所要的效果,结果只能是沟通变成了扯淡,改图变成了应付。
那应该如何与设计人员沟通呢?
我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说,整天玩的都是点、线、面、配色,哪种构图看起来协调;哪种配色看起来合理心里跟明镜似的,
- qq空间刷评论工具
换个号韩国红果果
JavaScript
var a=document.getElementsByClassName('textinput');
var b=[];
for(var m=0;m<a.length;m++){
if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null)
b.push(a[m])
}
var l
- S2SH整合之session
灵静志远
springAOPstrutssession
错误信息:
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
- xmp标签
a-john
标签
今天在处理数据的显示上遇到一个问题:
var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user
+ '</span>' + text + '</div></li>';
ulComme
- Ajax的常用技巧(2)---实现Web页面中的级联菜单
aijuans
Ajax
在网络上显示数据,往往只显示数据中的一部分信息,如文章标题,产品名称等。如果浏览器要查看所有信息,只需点击相关链接即可。在web技术中,可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择,动态展开,并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中,一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息,放置到页面中对应的位置,然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
- 天-安-门,好高
atongyeye
情感
我是85后,北漂一族,之前房租1100,因为租房合同到期,再续,房租就要涨150。最近网上新闻,地铁也要涨价。算了一下,涨价之后,每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用,一个月就要涨200。内心苦痛。
晚上躺在床上一个人想了很久,很久。
我生在农
- android 动画
百合不是茶
android透明度平移缩放旋转
android的动画有两种 tween动画和Frame动画
tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果
Animation 动画
AlphaAnimation 渐变透明度
RotateAnimation 画面旋转
ScaleAnimation 渐变尺寸缩放
TranslateAnimation 位置移动
Animation
- 查看本机网络信息的cmd脚本
bijian1013
cmd
@echo 您的用户名是:%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo 您的机器名是:%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo ___________________>>"%userprofile%\
- plsql 清除登录过的用户
征客丶
plsql
tools---preferences----logon history---history 把你想要删除的删除
--------------------------------------------------------------------
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,同时也让我们一起进步。
email : binary_spac
- 【Pig一】Pig入门
bit1129
pig
Pig安装
1.下载pig
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz
2. 解压配置环境变量
如果Pig使用Map/Reduce模式,那么需要在环境变量中,配置HADOOP_HOME环境变量
expor
- Java 线程同步几种方式
BlueSkator
volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
为何要使用同步? java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时(如数据的增删改查), 将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前,被其他线程的调用, 从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
- StringUtils判断字符串是否为空的方法(转帖)
BreakingBad
nullStringUtils“”
转帖地址:http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html
public static boolean isEmpty(String str)
判断某字符串是否为空,为空的标准是 str==
null
或 str.length()==
0
- 编程之美-分层遍历二叉树
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class LevelTraverseBinaryTree {
/**
* 编程之美 分层遍历二叉树
* 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历,但这次要求输出换行,因此要
- jquery取值和ajax提交复习记录
chengxuyuancsdn
jquery取值ajax提交
// 取值
// alert($("input[name='username']").val());
// alert($("input[name='password']").val());
// alert($("input[name='sex']:checked").val());
// alert($("
- 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression
comsci
java应用服务器工作Excel嵌入式
这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的,正如他所说的一样,我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用,并提出意见和建议。。。
----------转帖---------------------------------------------------
IK Expression是一个开源的(OpenSource),可扩展的(Extensible),基于java语言
- 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer
daizj
spring
1、PropertyPlaceholderConfigurer
Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类,它是用来解析Java Properties属性文件值,并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。
基本的使用方法是:(1)
<bean id="propertyConfigurerForWZ&q
- 二叉树:二叉搜索树
dieslrae
二叉树
所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
- C语言字符串函数大全
dcj3sjt126com
cfunction
C语言字符串函数大全
函数名: stpcpy
功 能: 拷贝一个字符串到另一个
用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source);
程序例:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main
- 友盟统计页面技巧
dcj3sjt126com
技巧
在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
{
[super viewWillAppear:animated];
[MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
- window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
flyvszhb
javajdk
window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
本机已经安装了jdk1.7,而比较早期的项目需要依赖jdk1.6,于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7.
安装jdk1.6前,执行java -version得到
C:\Users\liuxiang2>java -version
java version "1.7.0_21&quo
- Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象
happyqing
java创建子类对象父类对象
1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了,子类对象中封装了父类对象,
2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
- 跟我学spring3 目录贴及电子书下载
jinnianshilongnian
spring
一、《跟我学spring3》电子书下载地址:
《跟我学spring3》 (1-7 和 8-13) http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf
跟我学spring3系列 word原版 下载
二、
源代码下载
最新依
- 第12章 Ajax(上)
onestopweb
Ajax
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/
- BI and EIM 4.0 at a glance
blueoxygen
BO
http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787
有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~
New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include:
Real-time in-memory computing –
- Java线程中yield与join方法的区别
tomcat_oracle
java
长期以来,多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中,我得到了一个机会),但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前,我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题,这一次,我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说,实际上我并没有用过其中任何一个方法,所以,如果你感觉有不恰当的地方,请提出讨论。
&nb
- android Manifest.xml选项
阿尔萨斯
Manifest
结构
继承关系
public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest
内部类
class Manifest.permission权限
class Manifest.permission_group权限组
构造函数
public Manifest () 详细 androi
- Oracle实现类split函数的方
zhaoshijie
oracle
关键字:Oracle实现类split函数的方
项目里需要保存结构数据,批量传到后他进行保存,为了减小数据量,子集拼装的格式,使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个,也补全了一下。
CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100);
cr