- 搞定leetcode面试经典150题之双指针
醒了就刷牙
LeetCode刷题leetcode面试算法java
系列博客目录文章目录系列博客目录理论知识例题125.验证回文串392.判断子序列167.两数之和Ⅱ-输入有序数组283.移动零简单非面试经典150题11.盛最多水的容器中等15.三数之和中等很多内容借鉴B站蜜糖,他讲的很好理论知识双指针虽然是直接用它的理论知识来命名,但是使用两个指针的这一点只是它的表象。双指针:由于数据特征的有序性(大小或者正负),所以可以证明当前节点一定是优于过往节点,从而可以
- Linux C++ 编程死锁详解
PM简读馆
Linux嵌入式驱动开发开发语言c++linux
作者简介:程序员转项目管理领域优质创作者个人邮箱:[
[email protected]]PMP资料导航:PM菜鸟(查阅PMP大纲考点)座右铭:上善若水,水善利万物而不争。绿泡泡:PM简读馆(包含更多PM常用免费资料)目录概要一、死锁的四个必要条件二、常见死锁场景三、代码解释1、资源申请顺序不一致问题描述解决方案2.优先级倒置问题描述解决方案3.线程间循环等待问题描述解决方案4.锁嵌套(LockNe
- LeetCode刷题 -- 贪心(一)
英雄不问出处~
题解leetcode算法职场和发展
目录柠檬水找零题目解析算法原理代码证明方法柠檬水找零题目链接题目解析柠檬水5块一杯(如果顾客给你5块你就收下)顾客是排队来购买的(只能按顺序找零)并且最开始你手里是没有钱的算法原理1.给5块钱,收下2.给10块钱,找5块钱或者没有5块钱可找3.给20块钱,优先考虑找5块钱和10块钱,这种最优,因为5块钱是最有用的,比如[20,10]你现在有三个5块,1个10块,第二种找10,5第二次还可以找5块钱
- 卷积神经网络(CNN)详解:从原理到应用的全景解析
彩旗工作室
人工智能cnn人工智能神经网络卷积神经网络
一、定义与核心特征卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频)设计的深度前馈神经网络,其核心特征包括:局部连接:卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接,减少参数数量;权重共享:同一卷积核在整个输入数据上滑动,增强平移不变性;层级特征提取:从低级特征(边缘、纹理)到高级特征(物体部件)的逐层抽象。二、历史演进与关键突破1960年
- 3.孤岛的总面积
六便士460
代码随想录之图论题解图论算法广度优先
题目描述给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,岛屿指的是由水平或垂直方向上相邻的陆地单元格组成的区域,且完全被水域单元格包围。孤岛是那些位于矩阵内部、所有单元格都不接触边缘的岛屿。现在你需要计算所有孤岛的总面积,岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。输入描述第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。之后N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述输出一个整数,表示所有孤岛的总面积
- PMP冲刺每日一题(29)答案解析
PM简读馆
PMP每日打卡产品经理
作者简介:程序员转项目管理领域优质创作者个人邮箱:[
[email protected]]PMP资料导航:PM菜鸟(查阅PMP大纲考点)座右铭:上善若水,水善利万物而不争。绿泡泡:PM简读馆(包含更多PM常用免费资料)目录试题1试题2试题3试题4试题5试题1标题:尽管出现了资源到位和范围变更的问题,但是项目相对来说进展还是比较顺利。到目前为止,项目第一阶段已经完成。发起人在阶段结束后的评审会议上所考
- 离线安装tiny cuda nn
GUSONGEN
linux运维服务器
GitHub-NVlabs/tiny-cuda-nn:LightningfastC++/CUDAneuralnetworkframework在mac上递归clonetinycudann仓库gitclone--recurse-submodules-j8https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn.git打包zip-rtiny-cuda-nn.ziptiny-cuda-
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白鹭鸣鸣!
算法java
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- ThinkPHP6中间件深度解析:原理、流程与实战指南
一、中间件的核心价值在Web开发中,中间件是处理HTTP请求/响应的重要机制。ThinkPHP6通过中间件实现了:解耦处理逻辑:将非业务代码(如鉴权、日志)从控制器中剥离灵活组合:按需为不同路由配置不同处理流程双向处理:支持请求到达前和响应返回前的双向处理统一管理:集中处理通用逻辑,提升代码复用性二、核心原理剖析1.管道模式(Pipeline)ThinkPHP6中间件基于经典管道模式实现,请求像水
- 【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(2021)
Bosenya12
论文阅读
摘要State-of-the-art(最先进的)computervisionsystems(计算机视觉系统)aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories(被训练来预测一组固定的预定对象类别).Thisrestrictedformofsupervision(受限制的监督形式)limitstheirgenerality(通用性)
- LLM大模型技术实战6:一文总结大模型微调方法
AIG暴躁猫叔
人工智能深度学习机器学习
大模型会成为AI时代的一项基础设施。作为像水、电一样的基础设施,预训练大模型这样的艰巨任务,只会有少数技术实力强、财力雄厚的公司去做。绝大多数人,是水、电的应用者。对这部分人来说,掌握如何用好大模型的技术,更加重要。用好大模型的第一个层次,是掌握提示词工程(PromptEngineering)用好大模型的第二个层次,是大模型的微调(FineTuning),这也是今天这篇文章的主题。为什么要对大模型
- 算法系列之深度/广度优先搜索解决水桶分水的最优解及全部解
修己xj
算法算法宽度优先
在算法学习中,广度优先搜索(BFS)适用于解决最短路径问题、状态转换问题等。深度优先搜索(DFS)适合路径搜索等问题。本文将介绍如何利用广度优先搜索解决寻找3个3、5、8升水桶均分8升水的最优解及深度优先搜索寻找可以解决此问题的所有解决方案。问题描述我们有三个水桶,容量分别为3升、5升和8升。初始状态下,8升的水桶装满水,其他两个水桶为空。我们的目标是通过一系列倒水操作,最终使得8升水桶中的水被均
- 《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探
shiter
AI重制版】预训练NLP自然语言处理
文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展,各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务,如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络(g
- 【AI深度学习网络】Transformer时代,RNN(循环神经网络)为何仍是时序建模的“秘密武器”?
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人工智能rnn人工智能深度学习循环神经网络记忆序列数据循环连接
引言:什么是循环神经网络(RNN)?循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专门处理序列数据(如文本、语音、时间序列)的深度学习模型。与传统神经网络不同,RNN具有“记忆”能力,能够通过内部状态(隐藏状态)保留历史信息,从而捕捉序列中的时间依赖关系。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域,数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前
- letcode hot 100 第5题
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letcode热题100leetcode数据结构c++算法
letcodehot100第5题题目盛最多水的容器给定一个长度为n的整数数组height。有n条垂线,第i条线的两个端点是(i,0)和(i,height[i])。找出其中的两条线,使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明:你不能倾斜容器。示例1:输入:[1,8,6,2,5,4,8,3,7]输出:49解释:图中垂直线代表输入数组[1,8,6,2,5,4,8,3,
- 高纯氢能源在线监测分析系统组成和作用
GUOYUGRA
人工智能算法机器学习
高纯氢能源在线监测分析系统是一种用于实时监测和分析高纯氢气(H₂)质量、成分和浓度的设备系统,广泛应用于氢气生产、储存、运输及使用的各个环节。随着氢能源作为清洁能源的逐渐普及,对氢气的质量要求越来越高,尤其是在燃料电池、电解水制氢、氢气储存和输送等应用领域,必须确保氢气的纯度和成分符合严格的标准和要求。该系统的主要作用是实时监测高纯氢气中的杂质成分(如氧气、氮气、水蒸气、二氧化碳等),确保氢气的质
- 飞控简析-从入门到跑路序章
skyman满天星
飞控简析pixhawk无人机开源飞控
一、序言茫茫天数此中求,世道兴衰不自由万万千千说不尽,不如推背去归休本人搞飞控差不多两年了,从一开始什么都不懂的真·小白,到现在的高级小白,我已经经历了太多太多。因为感觉飞控是一个比较小众的产品,所以国内的资料并不是很完善,有些文章重复太多了,而且每个人看问题的视角是不一样的。我虽然只是个半瓶水,但是也想为国内的飞控圈子做一点贡献。二、学飞控有没有前途这个话题有点小,大一点的问法应该是学嵌入式有没
- Spike Neural Network Introduction and Research Directions
Debug_Snail
SNNNeuralnetwork人工智能AIGC
1.SNNs是一类神经网络,其中的神经元通过脉冲(spikes)来传递信息,而不是像传统的人工神经网络中那样使用实数值激活。SNNs更接近生物学上的神经系统,因为生物神经元也是通过电信号脉冲来传递信息的。与传统神经网络相比,SNNs具有以下几个特点:更低的功耗-因为只在发生脉冲时才激活神经元,所以整体功耗会比传统神经网络低很多。这使得SNNs很适合应用在对功耗要求非常严格的场景,如边缘计算。时序编
- 灵犀X2:人形机器人的新篇章
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机器人
简介灵犀X2是智元机器人推出的最新款人形机器人,很可能是其前代产品灵犀X1的升级版本。灵犀X1作为一款开源的模块化机器人,其机械设计和软件代码完全公开,全球开发者都可以参与优化和创新。这款机器人身高130厘米,体重33公斤,具备34到44个自由度(DegreesofFreedom,DoF,即关节活动范围),能够执行轻型任务,如端茶送水、整理房间等。灵犀X2在继承这些特性的基础上,可能进一步提升了动
- 新导则下的防洪评价报告编制方法及洪水建模实践技术
吹翻书页的风
水文水利地质地下水环境科学arcgis防洪评价报告编制HEC-RAS软件二维水动力模型计算
目录1、《防洪评价报告编制导则解读河道管理范围内建设项目编制导则》(SL/T808-2021)解读2、防洪评价相关制度与解析3、防洪评价地形获取及常用计算4、HEC-RAS软件原理及特点5、HEC-RAS地形导入6、一维数学模型计算7、基于数学模型软件的一维构筑物的水动力模型计算及本章内容在报告中编写方法8、数值模型软件概述及数据基础处理9、基于数学模型软件的二维水动力模型计算析及结果输出及评价章
- 06 - gldas水文模型数据处理 - 下载、matlab读取
咋(za)说
论文笔记笔记经验分享
gldas水文模型数据处理-下载、matlab读取0.引言1.GLDAS水文数据介绍2.GLDAS数据下载3.GLDAS数据读取的matlab程序0.引言 根据水量平衡方程,陆地水储量变化(Δtws\DeltatwsΔtws
- 《Natural Actor-Critic》译读笔记
songyuc
笔记
《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构,即自然演员-评论家(NaturalActor-Critic)。Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现,而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。本文展示了使用自然策略梯度的actor改进特别有吸引力,因为这些梯度与所选策略表示的坐标框架无关,并且比常规策
- 知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》
宇直不会放弃
GKD-Outputlayer人工智能数据挖掘机器学习深度学习神经网络cnnpytorch
(GFKD)无图知识蒸馏《Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang,来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)通过强制学生网络模仿在训练数据上预训练老师网络的输出,从而将知识从老师网络转移到学生网络。然而,在
- HSPF模型有哪些优势?可以进行哪些模拟?HSPF模型的原理与组成;前处理、后处理与参数率定;水质与泥沙模块等
WangYan2022
水文水资源HSPF模型水文水质模拟泥沙模拟
HSPF模型与SWAT模型一样都是著名的水文模型软件,在世界各地的水文模拟中得到广泛的应用。由于种种原因,HSPF模型在国内的影响力不如SWAT;但是,HSPF模型也有其自身的优势,比如:1.它有很高集成度的前后处理软件,减轻建模的负担;2.它可以自主调节水文响应单元的大小,模型有更好的灵活性;3.它可以输出最小为小时的结果,比SWAT更方便;4.它可以与EFDC等水动力模型相耦合等。HSPF(H
- 【贪心算法】柠檬水找零
I_Am_Me_
贪心算法贪心算法算法
1.题目解析860.柠檬水找零-力扣(LeetCode)2.讲解算法原理分情况讨论5---》直接收下10---》找五元,收下20----》10+5△----》5+5+5由于5元更有用,则尽可能保留5元3.代码classSolution{publicbooleanlemonadeChange(int[]bills){intfive=0,ten=0;for(intx:bills){if(x==5){f
- ONNX GraphSurgeon详细介绍
Lntano__y
模型部署算法
ONNXGraphSurgeon(ONNX-GS)是一个用于操作和修改ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型图的Python库。它允许开发者在ONNX模型的图结构中进行修改、优化、插入节点、删除节点以及其他图结构操作,是在深度学习推理部署过程中非常有用的工具。ONNXGraphSurgeon常用于TensorRT中,用来优化和调整ONNX模型,以便于模型可以高效地在GP
- leetcode hot100 图论
yadanuof
yy的刷题之路leetcode图论深度优先
9️⃣图论200.岛屿数量给你一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外,你可以假设该网格的四条边均被水包围。题解:二维数组,遍历遇到当前值为1的,岛屿数加一,然后进行岛屿治理–dfs深度遍历当前值所在的岛屿,将该岛屿所在的其他值全部置为’2’,那么继续遍历时就不会重复计算cla
- PSPNet在图像超分辨率中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
- Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights(预览版本)
境心镜
免训练深度学习人工智能NAS
代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉,但它使用深度网络架构取得了巨大的成功,而这些架构大多是手工制作的,因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距,该范式系统地寻找最佳架构,给定客观标准,例如最大分类准确度。然而,NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本,因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中,我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
- 7 大类 30 多种 C++ 内存泄漏场景详解,建议收藏!
c++
你是否遇到过这样的情况:程序运行一段时间后莫名其妙变得越来越慢,应用程序内存占用居高不下,最后不得不重启程序?那么恭喜你,你可能遇到了内存泄漏!大家好啊,我是小康。今天咱们就来聊聊C++中的内存泄漏这个老大难问题。别看这个话题听起来挺高大上的,但其实就跟日常生活中的"漏水"一样简单。想象一下,你家水龙头没关紧,水一直在滴,时间长了水费肯定哗哗往上涨,这就是内存泄漏的真实写照!微信搜索【跟着小康学编
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
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import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持