- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- 【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
Lossya
机器学习人工智能python贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
- 解决AttributeError: module ‘PIL.Image‘ has no attribute ‘ANTIALIAS‘
前行居士
javascript开发语言ecmascriptpytorchpythonubuntu
报错如下:因为当前版本PIL==10.0.1经查询文档发现所以需将Image.ANTIALIAS改为Image.Resampling.LANCZOS问题解决
- Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding
小蜗子
知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上,张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样,值得注意的是,基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
- Python 将一维数组或矩阵变为三维
勤奋的大熊猫
Python科学计算基础python
Python将一维数组或矩阵变为三维正文正文话不多说直接上代码:importnumpyasnpsampling_points=10001arr=np.linspace(0,2,sampling_points)arr_3D=arr.reshape(1,1,-1)print(arr_3D)"""result:[[[0.0000e+002.0000e-044.0000e-04...1.9996e+001
- Python 将二维数组或矩阵变为三维
勤奋的大熊猫
Python科学计算基础python矩阵
Python将二维数组或矩阵变为三维引言正文基础拓展引言之前,我们已经介绍过了Python将一维数组或矩阵变为三维。然而,很多时候,我们也需要对二维矩阵进行操作,这里特来介绍一下如何将二维矩阵扩展为三维。阅读这一篇前推荐优先阅读np.concatenate()函数。正文基础importnumpyasnpsampling_points=10001arr=np.array([[1,2],[3,4]])
- 长拖尾数据的采样方法
武小胖儿
数据分析机器学习算法人工智能数据处理
以下内容来自于ChatGPT长拖尾数据的采样方式:对于具有长拖尾(长尾)分布的数据,通常使用传统的随机抽样方法可能不太适用,因为这样的分布意味着有一些极端值(outliers)会对整体分布产生较大影响。为了更有效地对长拖尾分布的数据进行取样,可以考虑以下一些方法:截断抽样(TruncatedSampling):选择数据中的一个截断范围,只保留在这个范围内的数据。这样可以排除极端值对样本的影响。截断
- 【AIGC】Stable Diffusion的生成参数入门
AIGCExplore
AIGCAIGCstablediffusion
StableDiffusion的生成参数是用来控制图像生成过程的重要设置,下面是一些常见的生成参数及其详解1、采样器,关于采样器的选择参照作者的上一篇文章2、采样步数(SamplingSteps)是指在生成图像时模型执行的总步数,每一步都包含了一系列操作,例如在潜在空间中移动、噪声注入、反向传播等。采样步数决定了生成过程中的总计算量和时间,同时也会影响到生成图像的质量和多样性。较大的采样步数意味着
- vllm的SamplingParams参数
致Great
算法
vllm部署示例fromvllmimportLLM,SamplingParams#Sampleprompts.prompts=["Hello,mynameis","ThepresidentoftheUnitedStatesis","ThecapitalofFranceis","ThefutureofAIis",]#Createasamplingparamsobject.sampling_param
- 处理一下异常值
红老鼠
matlab
clearclccloseall%生成风速时程time_length=5*60;%5分钟,单位:秒sampling_rate=15;%采样频率,单位:Hztotal_samples=time_length*sampling_rate;%总采样点数%生成随机风速数据wind_speed=randn(1,total_samples);wind_speed(100)=6;wind_speed(300)=
- Mac版 stable diffusion点生成没反应(M2)
duan030
macosstablediffusion人工智能
报错信息:RuntimeError:"upsample_nearest2d_channels_last"notimplementedfor'Half'查阅资料后发现有两种方法:1.打开webui-macos-env.sh文件进行如下更改Change:exportCOMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test--upcast-sampling--no-half-va
- 计算机图形学三:光栅化-Rasterization
西电卢本伟
图形学图形学光栅化
文章目录什么是光栅化?像素和屏幕直线光栅化(LinearRasterization)DDA数值微分算法中点Bresenham算法三角形光栅化(TriangleRasterization)为什么是三角形?如何光栅化光栅化带来的锯齿/走样(Aliasing)如何抗锯齿/反走样?(Antialiasing)超采样反走样(SuperSamplingAnti-Aliasing,SSAA)多采样反走样(Mul
- 统计学 (番外 )
呼吸化为空气
1.研究方法入门总体均值μ样本均值x-bar抽样误差(samplingerror):μ-(x-bar)单盲双盲随机样本比便利样本更能够得出总体结论2.数据可视化频数频率直方图(hist)柱状图(bar)偏斜分布正态分布均匀分布多峰分布3.集中趋势modemedianmean4.差异性IQRoutliersvariancesigma贝塞尔校正正态分布
- 应用ANN+SMOTE+Keras Tuner算法进行信用卡交易欺诈侦测
取名真难.
机器学习深度学习机器学习python神经网络keras人工智能
目录SMOTE:ANN:ANN(MLP)三种预测-CSDN博客KerasTuner:CNN应用KerasTuner寻找最佳HiddenLayers层数和神经元数量-CSDN博客数据:建模:SMOTESampling:KerasTuner:SMOTE:SMOTE(SyntheticMinorityOver-samplingTechnique)是一种用于处理不均衡数据集的采样方法。在不均衡数据集中,某
- PyTorch 2.2 中文官方教程(六)
绝不原创的飞龙
人工智能pytorch人工智能python
音频音频I/Opytorch.org/tutorials/beginner/audio_io_tutorial.html此教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_io_tutorial.html3秒后将重定向。音频重采样原文:pytorch.org/tutorials/beginner/audio_resampling_tutorial.html
- stable-diffusion | v1-5-pruned.ckpt和v1-5-pruned-emaonly.ckpt的区别
ASKCOS
stablediffusion
https://github.com/runwayml/stable-diffusion?tab=readme-ov-file#reference-sampling-script对于1.5模型,其中可能包括四部分:标准模型、文本编码器、VAE模型、EMA模型。标准模型:生成图片的核心模块,潜空间中的前向扩散和反向扩散就是通过它做的,对应到图中左侧的U-Net。文本编码器:将文本提示词转换为数学向量
- Jaeger的客户端采样配置(Java版)
程序员欣宸
欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;关于采样(Sampling)采样很好理解:使用Jaeger时,未必需要将所有请求都上报到Jaeger,有时候只要抽取其中一部分观察即可,这就是按照一定策略进行采样;JaegerSDK是支持多种采样配置
- Convolutional Neural Networks CNN -- Explained
许喜远
机器学习——通俗易懂机器学习python神经网络
ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要卷积神经网络?卷积神经网络如何工作?特征映射和多个通道池化基础大步前进和下采样Stridesanddown-sampling填充Padding为什么在卷积神经网络中使用池化?最后的图片全连接层在PyTorch中实现卷积神经网络加载数据集建立模型训练模型测试模型为什么要卷积神经网络?仅有几层的全连接网络只能做很
- 一文打通RLHF的来龙去脉
orangerfun
AI算法自然语言处理人工智能语言模型AIGCchatgpt强化学习RLHF
文章目录1.RLHF的发展历程2.强化学习2.1强化学习基本概念2.2强化学习分类2.3PolicyGradient2.3.1addabaseline2.3.2assignsuitablecredit2.4TRPO和PPO算法2.4.1on-policy2.4.2ImportantSampling2.4.3OffPolicy2.4.4TRPO和PPO算法2.4.5P
- python 交互式可视化库_Bokeh 0.9.0 发布 Python 交互式可视化库
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python交互式可视化库
Bokeh0.9.0发布,此版本更新内容如下:*CallbackAction,serverlessinteractivityinstaticplots*Hoverinspectionalonglines*ClientsideLODdownsamplingforinteractivetools*FullUserguiderewrite*ReduceBokehJSboilerplateandswitc
- Stratified Sampling(分层采样)
ZJU_TEDA
图形学随机过程理论与应用
一、问题描述在一个正方形内采样点,假设正方形的面积为A,如果使用完全随机均匀采样,期望是?方差是?如果将正方形均匀分成N*N个网格,在每个网格中进行随机均匀采样,那么整体的期望和方差与之前的策略相比有什么变化?
- DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day4
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MachineLearningDataScience算法学习笔记面试机器学习
Q1.Whatisupsamplinganddownsamplingwithexamples?Theclassificationdatasetwithskewedclassproportionsiscalledanimbalanceddataset.Classeswhichmakeupalargeproportionofthedatasetsarecalledmajorityclasses.Tho
- 《图机器学习》-GNN Augmentation and Training
白色的生活
图机器学习机器学习人工智能算法
GNNAugmentationandTraining一、GraphAugmentationforGNNs1、FeatureAugmentation2、Structureaugmentation3、NodeNeighborhoodSampling二、GNNTrainingPipeline1、Predictionheads2、SupervisedVSUnsupervised3、LossFunction
- 2019-04-04 SubsamplingScaleImageView初步使用(仅限使用)
兣甅
1.修改SubsamplingScaleImageView长图展示位置:①新增方法/**添加的代码,在{@link#checkReady()}中调用*/privatevoidsetNewDefaultScale(){intw1=getWidth();inth1=getHeight();intw2=sWidth;inth2=sHeight;//保证控件大小和显示的图片大小都大于0if(w1>0&&h
- 【论文翻译】Generation of Non-Deterministic Synthetic Face Datasets Guided by Identity Priors(21.12)
联系丝信
计算机视觉
文章目录读后感Abstract1Introduction1.1Ourcontributions2RelatedWorks2.1SyntheticImageGeneration2.2MatedSampleGeneration2.3LimitationsinState-of-the-art3PCA-FR-GuidedSampling4SyntheticMatedFace(SymFace)Dataset
- CAN和CAN FD通信采样点原理介绍及计算测量 AutoSAR
KwyxLibrary
算法网络人工智能AutoSAR
CAN(ControllerAreaNetwork)是一种常用于汽车和其他嵌入式系统中的串行通信协议。CANFD(FlexibleDataRate)是CAN的扩展版本,提供更高的数据传输速率和更大的数据帧长度。在AutoSAR(AUTomotiveOpenSystemARchitecture)中,CAN和CANFD是广泛应用的通信协议。通信采样点(SamplingPoint)是CAN和CANFD通
- 空洞卷积(扩张卷积dilated convolution)
NeroChang
图像分割空洞卷积图像分割
为什么用空洞卷积?普通的DeepCNN中普遍包含Up-sampling/poolinglayer,导致内部数据结构丢失;空间层级化信息丢失。小物体信息无法重建(假设有四个poolinglayer则任何小于2^4=16pixel的物体信息在理论上将无法重建和分割。)普通卷积过程如下:在这样显著缺陷问题的存在下,语义分割问题一直处在瓶颈期无法再明显提高精度,而dilatedconvolution的设计
- 蒙特卡洛模拟之逆变换法
亦旧sea
机器学习人工智能
蒙特卡洛模拟(MonteCarlosimulation)是一种使用随机数进行数值计算或决策分析的方法。在蒙特卡洛模拟中,通过生成大量随机样本,并对这些样本进行统计分析,来估计不确定性和风险。逆变换法(InverseTransformSampling)是蒙特卡洛模拟中常用的一种随机数生成方法。逆变换法的基本思想是,通过对一个已知概率分布函数的随机变量进行逆变换,得到符合另一个概率分布函数的随机变量。
- NRF52832 SAADC 多通道双缓冲的理解
思途积跬
单片机arm
为了实现ADC采样速度更快,可以使用双缓冲功能。先说下SAADC的工作模式一、SAADC的工作模式根据规格书SAADC共有4中工作模式:oneshot、Continuousmode、Oversampling、Scanmode。oneshot:一次触发,只运行单个通道,采样一次。Continousmode:持续触发模式,本质是通过timer定时去不断的oneshot。Oversampling:过采样
- 过采样和欠采样是处理类别不平衡问题的两种常见方法,它们的特点是什么?
神笔馬良
机器学习人工智能
问题描述:过采样和欠采样是处理类别不平衡问题的两种常见方法,它们的特点是什么?问题解答:过采样和欠采样是处理类别不平衡问题的两种常见方法,它们各自具有一些特点:过采样(Oversampling):特点:通过创建少数类的新样本来平衡类别分布。不会删除任何数据,而是通过复制或生成新样本来增加少数类的样本数量。能够保留原始数据的全部信息。可以通过不同的过采样方法,如随机过采样、SMOTE(Synthet
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
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Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f