- <sa8650>QCX Usecase 使用详解— Spectra Studio工程建立
waterAdmin
数据库车载系统视觉检测c++c语言
<sa8650>QCXUsecase使用详解—SpectraStudio工程建立一前言二建立usecase工程2.1前提2.2创建usecase工程3.2查看usecase2三总结一前言目前高通平台在camera模块中,我们会使用到usecase这么一个功能模块;本文主要讲解sa8650平台中,通过SpectraStudio可视化配置usecase的使用。usecase的配置涉及到视频流在CAMX
- <sa8650>sa8650 qcxserver-之-摄像头传感器VB56G4A驱动开发<1>
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驱动开发linuxxml车载系统视觉检测汽车
<sa8650>sa8650qcxserver-之-摄像头传感器VB56G4A驱动开发一、前言二、QCX架构三、QCX传感器驱动程序定制开发3.1sensor硬件接口3.2sensor配置文件3.2.1cameraconfig.c3.2.2cameraconfigsa8650_water.c3.2.3新增编译MK3.2.4参数解析3.2.4.1structCameraConfigI2CDevice
- <sa8650>sa8650 qcxser-之-sensor中断分析
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车载系统视觉检测视频编解码c++c语言
<sa8650>sa8650qcxser-之-sensor中断分析1前言2cameraConfig参数2.1定义cameraConfig参数2.2GPIO选择2.2平台获取cameraConfig参数3sensor(解串器)中断初始化3.1sensor(解串器)中断配置3.2平台中sensor(解串器)中断配置3.2.1pCtxt->platform_fcn_tbl.SetupGpioInterr
- 费雪的线性判别分析(2)
CS创新实验室
数学基础人工智能机器学习线性代数
《费雪的线性判别分析》分为两部分,这是第二部分,第一部分的连接如下:费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类,必须计算出阈值w0w_0w0,求解方法有两种:贝叶斯方法。此方法在另外一篇《线性判别分析》中详解最小二乘法。此处演示此方法的求解过程3.1最小二乘法[6]^{[6]}[6]关于最小二乘法的详细讲解,请阅读参考资料[2]的有关章节,在其中对最小二乘法通过多个角度给
- GD32 基于 CAN 总线 IAP 升级方案
jiuri_1215
MCU开发mcu单片机c语言
一、引言GD32作为一款性能优异的微控制器,通过基于CAN总线的IAP(InApplicationProgramming,在应用编程)升级方案,能够实现高效、可靠的远程软件更新,为设备的持续优化和维护提供了便捷途径。二、GD32IAP升级方案概览GD32的IAP升级方案打破了传统需要现场连接编程器进行程序更新的局限。借助CAN总线的高可靠性和远距离传输能力,实现了设备在运行状态下的远程自主升级。这
- ESP32 之 ESP-IDF 教学(十二)WiFi篇—— LwIP 之 TCP 通信
Augtons正(单片机)
ESP32教学专栏(基于ESP-IDF)udptcp/ip单片机物联网c语言
本文章来自原创专栏《ESP32教学专栏(基于ESP-IDF)》,讲解如何使用ESP-IDF构建ESP32程序,发布文章并会持续为已发布文章添加新内容!每篇文章都经过了精打细磨!↓↓↓通过下方对话框进入专栏目录页↓↓↓CSDN请求进入目录_Ox是否进入ESP32教学导航(基于ESP-IDF)?确定文章目录一、建立连接——ESP32作TCPClient客户端1.TCPClient的基本思路2.TCPC
- 关于cv2.solvePnP和cv2.solveP3P
ulimate_
opencvopencv人工智能计算机视觉
一、cv2.solvePnP()函数是OpenCV中的一种用于计算相机位姿的函数。它可以根据一组已知的二维坐标点和对应的三维坐标点,以及相机的内参和畸变系数,计算出相机的位姿(旋转和平移向量)。以下是cv2.solvePnP()函数的基本用法:cv2.solvePnP(objectPoints,imagePoints,cameraMatrix,distCoeffs[,rvec[,tvec]])参数
- docker部署redis最佳实践
kucoll
dockerdockerredis容器
使用docker部署mysql最佳实践拉取镜像创建目录及配置文件Redis配置说明创建目录创建配置文件运行容器redis数据管理进入容器并登录redisredis基本命令备份RedisRDB数据恢复RedisRDB数据备份RedisAOF数据恢复RedisAOF数据防火墙配置常见问题处理日志警告WARNINGovercommit_memory拉取镜像dockerpullredis:6.2.6创建目
- 深入EPnP算法
JesseChen79
SLAM计算机视觉EPnPComputerVisionPnP位姿估计
[原创]深入EPnP算法本文是JesseChen的原创文章。PnP问题是研究如何从3D-2D匹配对中求解摄像头位姿,EPnP算法是一种非迭代的PnP算法。本文作者用baidu搜索了“EPnP算法”时,能找到的中文介绍不多,而且这些网文并没有深入研究这个算法,找出这个算法的精妙点。因此贴出这篇文章,希望能给大家带来我对EPnP算法的理解。有问题的同学,可以联系
[email protected]讨论。文
- leetcode_链表 203.移除链表元素
MiyamiKK57
leetcode链表算法
203.移除链表元素给你一个链表的头节点head和一个整数val,请你删除链表中所有满足Node.val==val的节点,并返回新的头节点。#Definitionforsingly-linkedlist.#classListNode(object):#def__init__(self,val=0,next=None):#self.val=val#self.next=nextclassSolutio
- 使用Python调用OpenCV中的solvePnP函数
WzisTypescript
pythonopencv开发语言OpenCV
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多用于处理图像和视频的功能。其中一个重要的功能是解决透视投影问题,也就是通过已知的3D点和对应的2D图像点来计算相机的位姿。在OpenCV中,solvePnP函数就是用于解决这个问题的。solvePnP函数使用了一种称为Perspective-n-Point(PnP)问题的算法,它可以估计相机的旋转和平移向量,从而确定相机在3D空间中的位置。这对
- 影视制作的未来:云渲染+虚拟制作+AI生成技术
LhcyyVSO
AIGC云渲染影视动画人工智能3d云渲染渲染农场AIAICG虚拟制作
在计算机技术和人工智能技术飞速发展的2024年,影视制作正在经历一场前所未有的变革。云渲染、虚拟制作和AI生成等新影视制作技术的结合,正在重新定义数字内容的创作流程,为影视产业带来了全新的可能性和机遇。这些前沿技术不仅提高了制作效率,还打开了无限的创作空间,有望引领未来的影视制作走向新的高峰。云渲染:加速创意实现影视的后期特效制作阶段需要大量的计算机参与渲染。传统的渲染过程耗时长且成本高,而云渲染
- python-leetcode-翻转二叉树
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leetcode算法职场和发展
226.翻转二叉树-力扣(LeetCode)#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution:definvertTree(self,root:Opti
- 【ESP32】ESP-IDF开发 | UART通用异步收发传输器+串口收发例程
马浩同学
ESP32单片机嵌入式硬件c语言mcu
1.简介UART可以说是开发者使用得最多的外设之一了,打印log几乎都是使用串口来实现的。UART是一种异步全双工的通信方式,异步传输的特性使得它仅需2根线就可以完成全双工的传输,但这也要求发送端和接收端的速率、停止位、奇偶校验位等都要相同,通信才能成功。一个典型的UART帧开始于一个起始位,紧接着是有效数据,然后是奇偶校验位(可有可无),最后是停止位。ESP32上的UART控制器支持多种字符长度
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之12 方案再探之3:特定于领域的模板 之2 首次尝试和遗留问题解决
一水鉴天
软件智能智能制造人工语言人工智能
本文提要现在就剩下“体”本身的约定了--这必然是自律自省的,或者称为“戒律”--即“体”的自我训导discipline。完整表述为:严格双相的庄严“相”(侧),完全双性的本质“性”(侧)和双侧side双面face的外观“体”(自身)。通过Class(),Type()和Method()的声明来确保结构化最终能形式化(终结符号),以及形式化最初能结构化(初始断言)。在文档中相关的描述:两种描述文件下面
- python2 中使用pip2 install package_name的时候报错:AttributeError: ‘int‘ object has no attribute ‘endswith‘
点亮~黑夜
16—各种错误和bug(你的痛我的痛痛痛痛)python
文章目录1错误说明2错误解决方式1错误说明1、在python2的环境下使用pip2install安装库包的时候报错:AttributeError:'int'objecthasnoattribute'endswith'2、具体报错信息如下(base)shl@zhihui-mint:~/tools$pip2installpyquaternionException:Traceback(mostrecen
- 【练习】PAT 乙 1024 科学计数法
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- Microchip 系列:SAM L 系列 (基于 ARM Cortex-M0+)_(7).外设驱动开发
kkchenkx
单片机开发arm开发驱动开发架构java数据库嵌入式硬件
外设驱动开发在外设驱动开发中,我们将详细介绍如何使用Microchip的SAML系列单片机(基于ARMCortex-M0+)来开发各种外设驱动程序。这部分内容将涵盖常见的外设,如GPIO、UART、SPI、I2C、ADC和DAC等,并提供具体的代码示例和操作步骤。GPIO驱动开发GPIO引脚配置GPIO(GeneralPurposeInput/Output)是单片机中最基本的外设之一。通过配置GP
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看到这句话的时候证明:此刻你我都在努力加油陌生人br/>个人主页:GuGuStudy专栏:用Java学习数据结构系列喜欢的一句话:常常会回顾努力的自己,所以要为自己的努力留下足迹喜欢的话可以点个赞谢谢了。作者:小闭前言好久没有更新文章了,大概断更了20天,想着今天就写一下文章吧!最近也是又温习了一下数据结构,其实之前我写过关于数据结构的一个专栏那个专栏是写了顺序表,链表,栈和队列,但是那时是用C语
- 深入剖析移动通信系统的架构与关键技术
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:移动通信系统是现代通信技术的重要组成部分,支持移动设备上的多种通信活动。本讲深入探讨了移动通信系统的基本原理、架构以及关键技术,如无线接口设计、核心网络功能和频谱效率优化。此外,分析了覆盖与容量平衡的策略,以及4G向5G演进所面临的挑战与机遇。通过本讲,学生将获得对移动通信系统全面而深入的认识。1.移动通信系统原理与架构移动通信系统是现代无线通讯的核心,它支持
- OpenCV实现Python视频播放控制详解
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍了如何使用OpenCV库在Python环境中播放视频,并展示了实现视频快进、后退控制的方法。首先通过cv2.VideoCapture()函数实现基础播放,然后利用set(cv2.CAP_PROP_FPS)函数控制播放速度实现快进和慢速播放,最后结合cv2.CAP_PROP_POS_MSEC属性实现精确的快进和后退。开发者可以根据实际需求选择合适的方
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课程学习记录排序算法算法数据结构冒泡排序快速排序
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- <sa8650>QCX Usecase 使用详解—高通下一代camera< QCX >架构
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<sa8650>QCXUsecase使用详解—高通下一代camera架构一、QualcommCameraNext(QCX)architecture1.1ClientApplication:1.2ClientManager:1.3QCarCamAPI:1.4StreamManager:1.5CamXLib/Component:1.6CHIcustomizations:1.7CamXCorelib:1
- CentOS7 编译安装Python3.12
topxiasz
linuxpython
Tom更新于2024.8.201.说明CentOS7已成为历史,不过很多人还在这段是历史奋战。Python2的Python2.7.5是CentOS7默认安装的版本;Python3的Python3.6.8是CentOS7可以通过默认repo,直接用yum安装的版本。yuminstall-ypython3本文主要针对CentOS7中较高版本如3.12的编译安装。2.安装OpenSSL-1.1.1根据P
- 一篇带你搞懂 为什么Vue3比Vue2效率更高!
一朵好运莲
前端javascriptvue.jshtml5css前端框架
众所周知,vue3比vue2效率有很大的提升,渲染效率提升了1.3~2倍,SSR效率提升了2~3倍。那么vue3是如何提升效率的呢?目录一、静态提升二、预字符串化三、缓存事件处理函数四、BlockTree五、PatchFlag一、静态提升Vue3中的静态提升(StaticTreeHoisting)是一种编译阶段的优化技术,它能够提高组件的渲染性能。具体来说,静态提升通过以下方式工作:1、提升静态节
- 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法
梦回楼~
最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法(LeastSquaresMethod,LSE)是一种数学优化技术,主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是,我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值),但是(xn,yn)
- 容器化检索增强框架(R2R)
deepdata_cn
RAGRAG
R2RbySciPhi-AI是一个专门的RAG框架,专注于通过迭代细化来改进检索过程。主要特点包括实现新颖的检索算法,支持多步检索过程,与各种嵌入模型和向量存储集成,以及用于分析和可视化检索性能的工具。适合有兴趣突破检索技术界限的开发人员和研究人员,特别是在需要创新检索方法的场景。具有RESTfulAPI的容器化检索增强一代(RAG)。具有生产就绪型功能,包括多模式内容摄取、混合搜索功能、可配置的
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 华为鲲鹏ARM处理器920、916系列
itmanll
服务器
鲲鹏处理器-鲲鹏社区(hikunpeng.com)产品规格鲲鹏920系列型号:7260(64核)、5250(48核)、5220(32核)、3210(24核)7260核数64核主频2.6GHz内存通道8TDP功耗180W组件规格计算核兼容Armv8.2架构,华为自研核主频最高2.6GHz缓存L1:64KB指令缓存和数据缓存L2:512KB每核独立缓存L3:24~64MB共享缓存(1MB每核)内存8个
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>