- Android——SQLite数据库使用详解
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数据库androidsqlite
登录后的页面activity_index.xml,这个页面就显示了一个用户的姓名(开始还有几个测试按钮,之后感觉不好看删除了O(∩_∩)O哈哈~,你们可以自己加几个按钮测试)页面,样式代码都在这里了,还一张背景图片,可以到网上随便找一张。下面来看看数据库操作的代码。TUser.java相当于实体类。packagecom.example.androiddemo01.model;publicclass
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
transformer深度学习人工智能机器学习算法回归算法神经网络
###一、背景在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功,但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足,导致模型训练时间漫长,并在处理较长文本时效果不佳。2017年,Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
- bjtu人机交互技术期末复习
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人机交互
HCI复习笔记绪论人机交互的概念笼统:研究人、“计算机”以及它们相互影响的技术具体:人机交互技术主要研究的是人与“计算机”之间的信息交换人机交互的历史三个阶段及特点CLI命令行界面:键盘GUI(WIMP)用户图形界面:鼠标MMI自然人机交互界面/多通道智能用户界面:摄像头、麦克风人机交互的发展趋势目前主流是WIMP,正向MMI过渡,未来更强调“以人为本,随时随地”、“自然、和谐”,“集成化、网络化
- android room
freshfox
android
注意点:1.gradle中加入'kotlin-kapt'插件,依赖加入implementation"androidx.work:work-runtime:2.2.0"kapt"androidx.room:room-compiler:2.1.0"2.主activity中用thread执行。packagecom.example.testroomimportandroid.content.Context
- Java系统线上生产问题排查一把梭
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java开发语言
还有测试环境是允许造数据来模拟我们需要的场景的哦,因此这时遇到问题记得主动沟通测试人员造数据让bug更容易复现。1.3Prd该环境下开发人员的权限最低,所以排查问题时障碍很大:无法使用调试工具从远程附加进程快速恢复为先,即使在结婚,也得赶紧修复线上问题。而且生产环境流量大、网络权限严格、调用链路复杂,因此更容易出问题,也是出问题最多的环境。2监控==========================
- 【离线环境迁移】使用Conda打包和还原Python环境指南
Zhijun.li@Studio
condapython
本文介绍了一种利用Conda工具快速打包和迁移Python环境的方法。通过简单的步骤,轻松实现离线服务器的环境配置,解决网络限制问题。1.创建环境并安装相关依赖condacreate-nmyenvpython=3.xcondaactivatemyenvcondainstall2.把环境打包condainstall-cconda-forgeconda-packcondapack-nmyenv-omy
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一、目录定义:MOE架构代表类型如何解决expert平衡的?而不是集中到某一专家。如何训练、微调MOE模型?基础架构优缺点不同MOE模型实现方式、训练方法二、实现定义:MOE架构MOE:混合专家模型,多个专家共同决策的模型。实现:将transformer模型中的每个前馈网络(FFN)层替换为MoE层,其中MoE层由两个核心部分组成:一个路由器(或者叫门控网络)和若干数量的专家。代表类型谷歌MOE,
- 基于深度学习的物体分割技术:从理论到实践
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深度学习人工智能神经网络机器学习lstm
1.引言物体分割(ObjectSegmentation)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来,通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展,尤其是卷积神经网络(CNN)的应用,物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中,我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术,介绍其发展历程、核心原
- WebSocket 技术详解与实践
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在当今的互联网应用开发中,实时通信的需求日益增长。WebSocket作为一种全双工通信协议,为前后端之间的实时数据交互提供了高效、可靠的解决方案。本文将深入探讨WebSocket技术的原理、特点、应用场景以及实际开发中的相关要点,并通过代码示例帮助读者更好地理解和运用这一技术。一、WebSocket概述(一)定义与原理WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的网络协议。它允许服务器
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小佟
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本文介绍了Python中的上下文管理器,包括其基本概念、组成、标准库中的应用、自定义上下文管理器的实现以及contextlib模块的使用。重点强调了上下文管理器在资源管理、异常处理和代码整洁性方面的优势。✨前言:什么是上下文管理器?在Python中,上下文管理器是支持with语句的对象,用于为代码块提供设置及清理代码。上下文管理器广泛应用于资源管理场景,例如文件操作、网络连接、数据库会话等,其目的
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在WEB3应用的广阔天地中,BSC智能链交易所的AI量化策略机器人正逐渐崭露头角,成为推动加密货币交易迈向智能化的关键力量。这篇文章将深入探讨其技术原理及实现过程,为开发人员和投资者提供一个全面的技术视角。一、BSC智能链基础BSC智能链是建立在Binance生态系统之上的区块链网络,它具备高性能、低延迟和低成本的优势,这为AI量化策略机器人的运行提供了坚实的基础。它采用了权益证明(PoSA)共识
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Perl语言的函数实现引言Perl是一种强大的脚本语言,以其简洁与灵活性著称。它广泛应用于文本处理、系统管理、网络编程等多个领域。其中,函数作为编程的重要组成部分,能够帮助我们封装代码,提高代码的重用性和可读性。本文将深入探讨Perl语言中的函数实现,包括其定义、调用、参数传递、返回值及其在实际应用中的示例。一、Perl函数的基本概念在Perl中,函数是一组可重复使用的代码块,能够接收输入(参数)
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Lua语言的网络编程引言在现代软件开发中,网络编程是一个非常重要的领域。不同于其他编程语言,Lua语言以其简洁、灵活和高效著称,被广泛应用于游戏开发、嵌入式系统以及各种脚本环境中。尽管Lua在网络编程方面的库和框架并不如Java、Python等语言丰富,但其轻量级的特性和易于嵌入的特性使得Lua成为许多网络应用的理想选择。本篇文章将讨论Lua语言在网络编程中的应用,介绍如何使用Lua进行网络编程的
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一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取
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MemGPT项目使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/me/MemGPT1.项目的目录结构及介绍MemGPT项目的目录结构如下:MemGPT/├──README.md├──LICENSE├──pyproject.toml├──memgpt/│├──__init__.py│├──core.py│├──utils.py│└──...├──examples/│├
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JavaScript性能优化技术详解⚡今天,让我们继续深入研究JavaScript的性能优化技术。掌握这些技术对于构建高性能的JavaScript应用至关重要。性能优化基础概念小知识:JavaScript性能优化涉及多个方面,包括代码执行效率、内存使用、DOM操作、网络请求等。通过合理的优化策略,可以显著提升应用的响应速度和用户体验。性能分析工具实现//1.性能计时器classPerformanc
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问题描述:python中如何判断一个键是否在一个字典中,如果在打印输出在,用代码示例?问题解答:在Python中,你可以使用in关键字来判断一个键是否存在于字典中。这个操作会返回一个布尔值,如果键存在于字典中则为True,否则为False。my_dict={'a':1,'b':2,'c':3}#判断键'a'是否在字典中if'a'inmy_dict:print("'a'存在于字典中")else:pr
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解密Python字典的键是否可以相同的疑问,带你深入了解字典的特性。在Python中,字典是一种无序的数据结构,它由键值对组成,其中键是唯一的。这意味着每个键只能在字典中出现一次。当尝试使用相同的键插入或更新字典时,后面的键值对会覆盖前面的。让我们通过源代码来验证这一点:my_dict={'key1':'value1','key2':'value2','key1':
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在Python中,检查字典中是否存在某个键可通过以下方法实现:使用in关键字:最常用且直接,检查键是否存在于字典的键集合中。my_dict={'a':1,'b':2}if'a'inmy_dict:print("Key'a'exists.")else:print("Key'a'doesnotexist.")使用get()方法:尝试获取键对应的值,若键不存在则返回默认值(默认为None)。通过返回值是
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题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业.题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征,然
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1.安装GitLab注意关闭网络防火墙和网络安全组#1.下载镜像wgethttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gitlab-ce/yum/el7/gitlab-ce-14.10.5-ce.0.el7.x86_64.rpm#2.安装依赖yuminstall-ypolicycoreutilsopenssh-serveropenssh-clientspostfixpo
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研究背景人格特质对个体的行为、偏好和决策过程有重要影响,因此自动化人格识别成为一个重要的研究领域。本文提出了一种新的深度多模态融合方法,用于从多种数据模态(包括文本、音频和视觉输入)预测人格特质。研究方法模型架构:视觉特征提取:使用预训练模型ViT-B16和VGG16。音频特征提取:使用预训练模型VGGish。文本分析:使用预训练模型GloVe。融合方法:使用早期融合和模型融合技术,结合自注意力和
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骁龙(SnapDragon)神经处理引擎(SNPE)是一个针对高通骁龙加速深层神经网络的运行时软件,高通在CSDN和其官网都提供了下载。本文以SNPE1.23为基准,将结合高通官方的SDK说明文档(高通在CSDN也提供了开发者社区,中文社区论坛,以及SNPE部分文档),介绍SNPE这一高通官方的神经网络处理引擎开发包。开发中有疑问可在高通的CreatePoint检索相关文档或者在SNPE论坛提交疑
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qustion1.问题背景在数据中心部署PrometheusPushGateway服务时,遇到了一个典型的容器网络访问问题。相同的部署配置在不同数据中心呈现出不同的网络访问结果,本文将详细分析问题的排查过程和解决方案。2.问题现象搭建典型的pushgateway服务,使用了nginx与pushgateway整合,为什么整合呢?主要原因是安全扫描扫描出来很多pushgateway的安全漏洞,也木有经
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配置KubernetesPod使用代理上网在企业网络环境中进行Kubernetes集群的管理时,经常会遇到需要配置Pods通过HTTP代理服务器访问Internet的情况。这可能是由于各种原因,如安全策略限制、网络架构要求或者访问特定资源的需要。本文将介绍配置Kubernetes中Pod使用代理的两种常见方式:通过ConfigMap和直接在应用程序环境变量中设置。使用场景Kubernetes集群中
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
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BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found