- 【教程4>第7章>第26节】基于FPGA的RS(204,188)译码verilog实现10——RS译码模块整体实现与性能仿真评估
fpga和matlab
#第7章·通信—信道编译码fpga开发RSverilogRS译码教程4
本课程学习成果预览目录1.软件版本2.RS译码模块整体实现介绍2.1伴随式计算(SyndromeCalculation)2.2擦除位置处理(ErasureHandling)2.3多项式乘法(PolynomialMultiplication)2.4欧几里得算法(EuclideanAlgorithm)2.5钱搜索(ChienSearch)3.RS译码模块整体FPGA实现4.RS译码仿真测试5.视频操作
- 从0实现llama3
讨厌编程但喜欢LLM的学院派
人工智能python开发语言深度学习机器学习pytorch
分享一下从0实现llama的过程流程如下:word-->embeddinglayer-->n*decoderlayer-->finallinearlayer-->output分词器在embedding之前,需要进行分词,将句子分成单词。llama3采用了基于BPE算法的分词器。这个链接实现了一个非常简洁的BPE分词器简易分词器实现BPE分词器(选看)1)训练tokenizer词汇表并合并给定文本,
- 强人工智能是否会诞生于现在的AI之中
一花·一叶
人工智能语言模型
为什么我认为当前AI方法无法实现真正的人工智能?随着大模型的发展日新月异,越来越多的人开始相信我们正在接近通用人工智能(AGI)。然而,作为一名人工智能领域的算法工程师,我反而越来越确信:现有的技术路径——以Transformer为核心的深度神经网络,可能已经达到了它的能力上限。我们或许正站在一个新时代的门槛上:真正的强人工智能将不会诞生于现有的范式中,而需要一条全新的算法路径。Transform
- 字节跳动抖音电商2-2 算法 20220331
史上最强的弟子
字节面试算法算法字节
题目:////n==nums.length//1<=n<=104//0<=nums[i]<=n//nums中的所有数字都独一无二//给定一个包含[0,n]中n个数的数组nums,找出[0,n]这个范围内没有出现在数组中的那个数。//输入:nums=[3,0,1]//输出:2//解释:n=3,因为有3个数字,所以所有的数字都在范围[0,3]内。2是丢失的数字,因为它没有出现在nums中。packag
- 解锁数据潜能——亮数据Web数据集,精准、全面、即时
程序猿追
其他领域嵌入式效率性能优化科技计算机外设
解锁数据潜能——亮数据Web数据集,精准、全面、即时在数据驱动的时代,获取高质量的网络数据成为许多企业与研究机构的核心需求。亮数据推出的Web数据集产品,试图通过技术手段解决传统数据采集中的痛点,为使用者提供更高效的数据支持方案。该数据集的核心优势体现在三个维度:数据精准度、覆盖全面性和更新即时性。在精准度方面,通过动态IP网络与智能解析算法的结合,有效降低了传统爬虫常遇到的反爬干扰,使获取的数据
- AI+大数据:社交网络分析在金融风控中的完整流程
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶人工智能大数据ai
AI+大数据:社交网络分析在金融风控中的完整流程关键词:AI、大数据、社交网络分析、金融风控、完整流程摘要:本文详细讲述了在金融风控领域运用AI和大数据进行社交网络分析的完整流程。通过通俗易懂的语言,从背景知识入手,解释核心概念,阐述算法原理,分享项目实战经验,探讨实际应用场景,推荐相关工具资源,展望未来发展趋势与挑战,旨在让读者全面了解这一复杂技术在金融风控中的应用。背景介绍目的和范围我们的目的
- AUTOSAR从入门到精通-【自动驾驶】自动驾驶中的摄像头技术(二)
格图素书
人工智能深度学习
目录前言算法原理摄像头在自动驾驶中的作用与意义分类按通信协议区分按不同感光芯片按像元排列方式摄像头核心关键指标多传感器融合在自动驾驶中的应用▲不同自动驾驶等级的传感器配置▲L2级别▲L2+/3级别▲L4/5级别摄像头的种类与应用车载智能前视像头关键参数如何选择摄像头全车摄像头布置及功能前视摄像头环视摄像头后视摄像头侧视摄像头内置/外置后视摄像头雷达的种类与应用摄像头与雷达的数量配置产业与行业现状摄
- 计算机网络深度解析:HTTPS协议架构与安全机制全揭秘(2025演进版)
知识产权13937636601
计算机计算机网络https架构
摘要2025年全球HTTPS流量占比达99.7%(W3Techs数据),本文系统剖析HTTPS协议的技术演进与安全机制。从加密算法体系(国密SM2/3/4vsRSA/ECC)、TLS1.3协议超时优化、后量子密码迁移路径三大突破切入,结合OpenSSL3.2、BoringSSL实战案例,详解协议握手时延降低80%的底层逻辑,并首次公开混合加密、证书透明度、密钥交换攻击防御等关键工程部署策略,为开发
- JVM GC学习记录
不会吃萝卜的兔子
JVMGCjvm学习javaGC
垃圾标记算法:引用计数:解决不了垃圾对象循环引用问题。root扫描(可达性分析):从根对象(线程、main函数、静态变量、常量)扫描。三色标记:黑:其下所有子树,引用均被标记完成,是存活的最终状态。灰:其下所有子树,但引用的对象尚未完全检查,是存活的过渡状态。白:对象未被标记,默认初始状态,标记结束后仍为白色的对象将被回收。标记时会STW扫描根节点,然后标记线程与业务线程并行存在;会产生情况2,业
- 【基于C# + HALCON的工业视系统开发实战】十七、航空级精度!涡轮叶片三维型面检测:激光扫描与CAD模型比对技术
AI_DL_CODE
c#halcon三维检测涡轮叶片点云配准型面偏差激光扫描
摘要:涡轮叶片是航空发动机的核心部件,其型面精度直接影响发动机效率与安全性。传统三坐标测量存在效率低(单叶片需40分钟)、覆盖率不足(仅检测关键截面)等问题。本文基于C#.NETCore6与HALCON24.11,构建三维型面检测系统:通过激光线扫描(每秒2000线)获取百万级点云,经MLS滤波降噪(保留0.03mm细节)与快速采样(0.1mm间隔)优化数据;采用ICP算法实现点云与CAD模型配准
- Python与自动驾驶仿真平台AirSim:未来驾驶的“练兵场”如何用代码玩转现实?
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Python!实战!python自动驾驶开发语言
Python与自动驾驶仿真平台AirSim:未来驾驶的“练兵场”如何用代码玩转现实?今天咱们聊聊一个非常火但又特别实用的技术方向——自动驾驶仿真。具体点,就是用Python怎么玩转微软出品的自动驾驶仿真平台AirSim。别看名字叫AirSim,实际上它不仅支持无人机,还对自动驾驶汽车的模拟提供了强大支持。自动驾驶不是科幻,背后需要海量数据、复杂算法和大量实车测试。而现实世界测试成本高、风险大,怎么
- .net密码加密解密AES
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.NET中使用AES进行密码加密解密技术解析在当今数字化的时代,数据安全至关重要。密码作为保护个人和敏感信息的第一道防线,其加密和解密的安全性显得尤为重要。AES(AdvancedEncryptionStandard)作为一种广泛使用的对称加密算法,在.NET中也有着很好的支持。本文将深入探讨在.NET中如何使用AES算法进行密码的加密和解密。什么是AES算法AES,即高级加密标准,它是美国联邦政
- 【随机数真的是随机数吗?】
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在计算机科学中,随机数是一个非常有趣且复杂的话题。我们常常在各种应用程序中看到随机数的应用,比如游戏、加密、统计模拟等。然而,许多人可能并不清楚计算机生成的随机数到底有多“随机”。本文将详细解释程序中的随机数,探讨其生成机制以及不同类型的随机数。伪随机数与真随机数首先,我们需要明确两个关键概念:伪随机数和真随机数。伪随机数(PseudorandomNumbers):伪随机数是由计算机算法生成的数字
- 强化学习【chapter0】-学习路线图
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前言:主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程:从零开始到透彻理解(完结)_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段(Ch1-Ch7):掌握表格型算法,理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段(Ch8-Ch9):动手实现DQN/策略梯度,熟悉PyTorch/TensorFlow3️⃣前沿阶段(Ch10:阅读论文(OpenAISpinningUp/RLlib文档)Chapter1:基
- LeetCode 热题 100 - 贪心算法 - 买卖股票的最佳时机 - javascript
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题目给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天(股票价格=1)的时候买入,在第5天(股票价格=6)的时候卖出,
- 【算法系列】买卖股票的最佳时机【JS代码】
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算法系列#前端基础入门三大核心之JS算法javascript最佳时机
【算法系列】买卖股票的最佳时机【JS代码】问题描述基本概念和作用说明解决方案暴力解法一次遍历法代码示例总结与讨论在前端开发中,虽然我们主要关注的是构建用户界面和交互逻辑,但掌握一些基本的算法和数据结构知识也是非常有用的。今天,我们就来探讨一个经典的问题:“买卖股票的最佳时机”。这个问题看似与前端开发无关,但实际上,它背后的算法思想对于优化我们的程序和解决问题有着极大的帮助。问题描述假设你有一个数组
- 买卖股票的最佳时机--js 算法
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一、买卖股票的最佳时机给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0;贪心算法:每次发现更低价格立即更新买入点(minPrice)每次发现更高利润立即更新卖出收益(maxProf
- ArrayList剖析
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大家天天在用List,ArrayList一般来讲应该是程序员用的最多的集合类了。我们今天研究一下ArrayList。总体来讲,从底层数据结构或者源码的角度看,List比Map或者Set要简单。底层数据结构ArryList其实就是可变长数组。初始化的时候,可以指定容量,不指定容量的话,ArrayList被初始化为空数组,首次存入数据的时候才进行容量初始化,初始化最小容量为10。ArrayList的容
- 使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等
文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中,如果涉及到模型落地,那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式,如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性,从而判断模型转换是否成功。1、numpy用到的核心代码就一行,就是:importnumpyasnpnp.testing.assert_allclose(act
- 游戏配置表导出工具深度解析
你一身傲骨怎能输
游戏工具链游戏
文章摘要TableExportTool是一个用于表格数据导出的工具,主要包含表格读取、数据解析、导出和代码生成四大模块。它支持读取Excel/CSV文件,解析字段和类型后转换为JSON、二进制、Lua等多种格式,并自动生成C#、Lua等数据结构代码。工具还提供Unity集成功能,支持一键导出、Asset生成和热更新。核心流程包括读取表头、类型校验、数据组装和导出,通过NPOI/EPPlus实现表格
- 【深度学习pytorch-6】张量与numpy相互转换
超华东算法王
DL-pytorch深度学习pytorchnumpy
张量与Numpy数组之间的互相转换在深度学习中,张量(tensor)和Numpy数组(numpyarray)是两种常见的数据结构。张量通常用于深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等),而Numpy数组在科学计算中被广泛使用。为了便于数据处理和计算,常常需要在它们之间进行转换。下面介绍张量和Numpy数组之间的互相转换。1.PyTorch张量与Numpy数组的互相转换PyTorch提
- CppCon 2018 学习:A Little Order! Delving into the STL sorting algorithms
虾球xz
CppCon学习c++排序算法
记录一下一个编译器加密的算法#include#include#include#include#include#include#includenamespacedetail{//编译期伪随机key:每个字符对应不同keytemplateconstexprstd::uint8_tkey8(){returnstatic_cast((N*31+57)^0xAA);}}//namespacedetail//
- Java基础 集合框架 队列架构 阻塞双端队列BlockingDeque架构
BlockingDequeBlockingDeque核心特性BlockingDeque核心方法唯一标准实现:LinkedBlockingDequeLinkedBlockingDeque构造方法LinkedBlockingDeque数据结构及管理逻辑LinkedBlockingDeque核心特性LinkedBlockingDeque核心操作方法逻辑LinkedBlockingDeque总结Linke
- 使用c++编写一段人脸识别眨眼检测的代码
语嫣凝冰
c++opencv计算机视觉图像处理开发语言
我可以给你一些大致的步骤:使用摄像头或图像文件获取视频帧。使用人脸检测算法检测视频帧中的人脸。对检测到的人脸进行眼睛检测。判断眼睛是否闭合,如果是则认为该人在眨眼。以下是一段使用OpenCV库编写的C代码示例:```#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//使用摄像头获取视频帧Vid
- 欧盟AI法案、中国《生成式AI管理办法》规范数据隐私与算法歧视
DK_Allen
大模型人工智能算法
一、全球AI治理框架:双轨并行1.欧盟《AI法案》(2025全面生效)风险等级监管要求典型场景不可接受风险全面禁止社会评分系统、实时生物识别(公共场所)高风险强制注册+第三方评估+人工监督医疗诊断、关键基础设施管理有限风险透明度披露(AI生成内容标注)聊天机器人、深度伪造最小风险无限制垃圾邮件过滤、游戏AI处罚机制:最高罚金≈全球营收6%(或3000万欧元,取较高者)典型判例:ClearviewA
- 数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库数据仓库ai
数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比关键词:数据仓库、星型模型、雪花模型、数据建模、对比分析摘要:本文深入探讨了数据库领域数据仓库中的星型模型与雪花模型。首先介绍了数据仓库建模的背景知识,包括目的、预期读者和文档结构等。接着详细阐述了星型模型和雪花模型的核心概念、联系以及各自的架构特点,并通过Mermaid流程图进行直观展示。然后对两种模型的核心算法原理展开分析,结合Python源代码进行说
- 27.访问者模式
原文地址:访问者模式更多内容请关注:智想天开1.访问者模式简介访问者模式(VisitorPattern)是一种行为型设计模式,它允许在不改变元素类的前提下,向元素添加新的操作。通过将操作封装到访问者对象中,访问者模式实现了操作与数据结构的分离,使得可以在不修改元素类的情况下,新增操作。关键点:操作封装:将不同的操作封装到独立的访问者类中。分离数据结构与操作:访问者模式将数据结构(元素类)与对其执行
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- AWS WebRTC: 判断viewer端拉流是否稳定的算法
Jasper张
AWSWebRTCwebrtcaws服务器linux
在使用sdk-cviewer端进行拉流的过程中,viewer端拉取的是视频帧和音频帧,不会在播放器中播放,所以要根据收到的流来判断拉流过程是否稳定流畅。我这边采用的算法是:依据相邻帧之间的时间间隔是否落在期望值的±20%范围内。音频帧、视频帧的日志打印如下:07:19:26.263VERBOSEsampleAudioFrameHandler():AudioFramereceived.TrackId
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
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学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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