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sului
c++开发语言
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- PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒
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文章目录nn.MSELoss()均方误差损失函数参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差损失函数torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean')Createsacriterionthatmeasuresthemeansquarederror(squaredL2norm)betweeneach
- 2024年阿里云定价策略,自助估算价格,持续管控和优化成本
阿里云最新优惠和活动汇总
2024年阿里云产品再次降价,核心产品价格全线下调,百款产品直降,平均降幅20%,最高幅度达55%,因此,阿里云在2024年的定价策略也有所变化,用户可以通过各种云产品价格计算器自助估算想要购买的云产品价格,持续管控和优化成本。阿里云产品降价官网通报地址:1、2024年阿里云产品降价通告:https://www.aliyun.com/benefit/price/price_reduction2、2
- 又降价啦!2024年阿里云核心产品价格全线下调,最高幅度达55%
阿里云最新优惠和活动汇总
2024年3月1日开始,阿里云将开启新一轮的降价政策,核心产品价格全线下调,平均降幅20%,最高幅度达55%,阿里云希望通过此次大规模降价,让更多企业和开发者用上先进的公共云服务,加速云计算在中国各行各业的普及和发展。官网通报地址:1、2024年阿里云产品降价通告:https://www.aliyun.com/benefit/price/price_reduction2、2023年阿里云产品降价通
- Python在生物信息学中的应用:同时对数据做转换和换算
简说基因-专业生信合作伙伴
python开发语言
我们需要调用一个换算(reduction)函数,例如sum()、min()、max()等,但首先得对数据做转换或筛选。解决方案一种优雅的方式能将数据换算和转换结合在一起,即在函数中使用生成器表达式。例如,要计算平方和,可以这样:nums=[1,2,3,4,5]s=sum(x*xforxinnums)更多的例子:#Determineifany.pyfilesexistinadirectoryimpo
- 降维(Dimensionality Reduction)
时间邮递员
机器学习人工智能机器学习
一、动机一:数据压缩这节我将开始谈论第二种类型的无监督学习问题,称为降维。有几个原因使我们可能想要做降维,其一是数据压缩,它不仅允许我们压缩数据使用较少的计算机内存或磁盘空间,而且它可以加快我们的学习算法。首先,让我们知道降维是什么:假设我们有两个未知的特征::长度,用厘米表示;:用英寸表示同一物体的长度,所以这明显是高度冗余,因而我们希望将这个二维的数据降至一维,如下图:下面的这个例子中我们要将
- WeakTr代码精细解析
Env1sage
论文学习笔记计算机视觉深度学习python人工智能
classWeakTr(VisionTransformer):def__init__(self,depth=12,num_heads=6,reduction=4,pool="avg",embed_dim=384,AdaptiveAttentionFusion=None,feat_reduction=None,*args,**kwargs):super().__init__(embed_dim=em
- TOFU: A Two-Step Floorplan Refinement Framework for Whitespace Reduction
Namnan
布局布线动态规划算法
TOFU:ATwo-StepFloorplanRefinementFrameworkforWhitespaceReduction目录摘要一、简介二、准备工作2.1布局规划2.2基于约束图的合法化3提出的算法A概况B平面图合法化1)约束图构造:C两步空白删除框架1.基于位置的模块2.基于区域重新分配:实验结果A删除空白的有效性B预放置模块的精化结论摘要平面规划作为实体设计的早期步骤,将极大地影响后期
- Hive之set参数大全-20
OnePandas
Hivehive数据仓库
指定在执行大表半连接操作时的最小表大小,以决定是否启用半连接操作的优化在Hive中,hive.tez.bigtable.minsize.semijoin.reduction是一个配置参数,用于指定在执行大表半连接操作时的最小表大小,以决定是否启用半连接操作的优化。以下是有关该参数的一些解释:用途:该参数用于半连接操作的优化。半连接是一种连接操作,其中一个表较小,而另一个表较大。当大表的大小超过一定
- tensorflow2实现coordinate attention
吴天德少侠
tensorflow2深度学习tensorflowkeras深度学习
importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimport(Conv2D,AvgPool2D,Input)defCoordAtt(x,reduction=32):defcoord_act(x):tmpx=tf.nn.relu6(x+3)/6x=x*tmpxreturnxx_shape=x.get_shape().as_list()[b,h,w,c]=
- 降维(Dimensionality Reduction)
清☆茶
信息可视化人工智能机器学习
1.动机一:数据可视化将数据可视化,我们便能寻找到一个更好的解决方案,降维可以帮助我们。假使我们有有关于许多不同国家的数据,每一个特征向量都有50个特征(如GDP,人均GDP,平均寿命等)。如果要将这个50维的数据可视化是不可能的。使用降维的方法将其降至2维,我们便可以将其可视化了。降维的算法只负责减少维数,将多维数据降成低维,然后再进行数据处理。2.动机二:数据压缩数据压缩不仅允许我们压缩数据,
- [pytorch] 8.损失函数和反向传播
晴空对晚照
#pytorch深度学习pytorch深度学习人工智能
损失函数torch提供了很多损失函数,可查看官方文档LossFunctions部分作用:计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据(反向传播),grad损失函数用法差不多,这里以L1Loss和MSEloss为例L1Loss注意传入的数据要为float类型,不然会报错,所以inputs和outputs处要加上类型转换L1Loss的参数reduction,设置了计算loss值的方式,默认
- torch.nn.BCEWithLogitsLoss用法介绍
yuanjun0416
torch基本函数用法介绍pytorch
self.bce=nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none'),None的使用方法可以见官网pytorch代码文档代码举例importtorcha=torch.rand((1,3,3))target=torch.tensor([[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]])print(a)'''ouput:tensor([[[0.2070,0.8432,0.
- 【PyTorch】PyTorch之Reduction Ops
行走的学习机器
pytorch人工智能python
文章目录前言一、ARGMAX二、ARGMIN三、AMAX和AMIN四、ALL和ANY五、MAX和MIN六、MEAN七、MEDIAN八、NORM九、PROD十、STD十一、SUM十二、UNIQUE十三、VAR前言介绍pytorch的ReductionOps。一、ARGMAXtorch.argmax(input,dim,keepdim=False)→LongTensorParameters:input
- VIT(Vision Transformer)学习(三)-纯VIT之swin transformer模型理解
fenghx258
transformer学习深度学习
classBalanceLoss(nn.Module):def__init__(self,ignore_index=255,reduction='mean',weight=None):super(BalanceLoss,self).__init__()self.ignore_label=ignore_indexself.reduction=reductionself.criterion=nn.NL
- L-SHADE(Improving the Search Performance of SHADE Using Linear Population Size Reduction)
看到我请叫我去学java吖
算法
AbstractL-SHADE在SHADE的基础上,扩展了线性种群规模缩减(LPSR),即根据线性函数不断减少种群规模。IISUCCESS-HISTORYBASEDADAPTIVEDEWITHDE表示为实参向量xi=(x1,……,XD),i=1,……,Nx_i=(x_1,……,X_D),i=1,……,Nxi=(x1,……,XD),i=1,……,N,DDD为维度,NNN是种群数。搜索开始时,种群中的
- 混音第一阶段第三课
黑域泡泡
1.人声录音前期注意:2.近讲效应(声音的低频、饱满度、温暖感都会有所提升、易喷麦、设置防喷麦罩)3.设备底噪(背景噪音)X-Noise——Attack触发时间、Release释放时间、Thresh多次反复、Reduction动态降噪电路、resolution解析度、(LearnLearning)学习学习、Audio音频、Difference差别。使用方法,找一段只有底噪的,进行学习,然后调整滑块
- verilog语法进阶
FPGA中国创新中心
FPGA学习fpga开发verilogfpga硬件工程
文章目录前言一、always块(alwaysblock)二、if语句三、case语句四、casez语句五、三目运算(ternaryconditionaloperator)六、递减运算符(reduction)七、for循环语句八、实例化多个模块(generate)总结前言 本文是针对verilog基础语法做进一步的学,通过网站HDLbits中的代码和例子来展开本文要讨论的内容。HDLbits是一个
- PyTorch损失函数(二)
-恰饭第一名-
pytorch深度学习人工智能
损失函数5、nn.L1Lossnn.L1Loss是一个用于计算输入和目标之间差异的损失函数,它计算输入和目标之间的绝对值差异。主要参数:reduction:计算模式,可以是none、sum或mean。none:逐个元素计算损失,返回一个与输入大小相同的张量。sum:将所有元素的损失求和,返回一个标量值。mean:计算所有元素的加权平均损失,返回一个标量值。例如,如果输入是一个大小为(batch_s
- RuntimeError: Expected to have finished reduction
一往而深_
pytorch深度学习人工智能
这个问题是因为模型中定义了一堆函数,但是在loss.backward()后,模型中的某些函数跟loss计算无关。1、可能出现的原因:首先检查model的forward前向过程,可能其中有些函数的计算结果没有参与到loss的计算部分。如果是比较大的框架中,在其他py文件中可能定义了继承nn.module的类,此类中定义的函数也须参与进loss的计算,否则要注释掉。2、有时候一眼找不到报错的信息问题出
- torch.nn.CrossEntropyLoss()
一壶浊酒..
#pytorch深度学习人工智能
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)计算过程nn.CrossEntropyLoss()=nn.LogSoftmax()+nn.NLLLoss()importtorchimporttorch.
- 2019-08-11
常在心Vane
pbmc<-FindClusters(object=pbmc,reduction.type="pca",dims.use=1:10,resolution=0.6,print.output=0,save.SNN=TRUE)
- [算法笔记]如何证明一个问题是NPC问题
Cplus_ruler
数据结构算法图论
[算法笔记]如何证明一个问题是NPC问题步骤(Step)例子(Example)做题经验分析(Analysis)总结(Sumup)步骤(Step)在进入正题前,我想向大家讲解一下归约(reduction)、P和NP的概念。期望(Desiderata’):假如我们能够在多项式时间(polynomial-time)内解决问题Y,我们考虑能在当前的基础下解决其他哪些问题呢?归约(Reduction):当问
- Review of Feature Selection, Dimensionality Reduction and Classification for Chronic Disease Diagnos
aab11235
聚类算法机器学习
ReviewofFeatureSelection,DimensionalityReductionandClassificationforChronicDiseaseDiagnosis-慢性病诊断的特征选择、降维和分类综述摘要慢性病的早期诊断在卫生保健界和生物医学领域发挥着至关重要的作用,在这些领域,有必要在疾病的初始阶段进行检测,以降低死亡率。本文研究了特征选择、降维和分类技术在慢性病预测和诊断中
- 【损失函数】SmoothL1Loss 平滑L1损失函数
daphne odera�
损失函数深度学习机器学习深度学习回归机器学习
1、介绍torch.nn.SmoothL1Loss是PyTorch中的一个损失函数,通常用于回归问题。它是L1损失和L2损失的结合,旨在减少对异常值的敏感性。loss_function=nn.SmoothL1Loss(reduction='mean',beta=1.0)2、参数size_average(已弃用):以前用于确定是否应该对损失的每个元素取平均。如果设置为False,则对损失进行求和。现
- 多因子降维法(MDR,Multifactor Dimensionality Reduction )
wangchuang2017
多因子降维法(MDR,multifactordimensionalityreduction)MDR是近年统计学中发展起来的一种新的分析方法。其中,“因子”即交互作用研究中的变量,“维”是指研究中多因子组合的个数。该方法主要应用于卫生统计学,流行病学及遗传学中,它以疾病易感性分类的方式建模,研究基因—基因、基因一环境之间交互作用。它弥补了Logistic回归在处理高阶交互作用时的局限性。在高血压、糖
- geemap学习笔记036:分析地理空间数据--Earth Engine约简(reductions)
静观云起
geemappython开发语言
前言“reduction”通常指的是将一个数据集合(例如列表)通过某种操作缩减为一个单一的值。这个操作可以是求和、求平均值、找到最大/最小值等。下面将介绍EarthEngine中的Listreductions、ImageCollectionreductions、Imagereductions、FeatureCollectionreductions。1导入库并显示地图importeeimportge
- 电化学仿真的基础知识笔记
awayuk11
SimulationCFDANSYSFluent
1概述电化学反应是一种特殊的化学反应,其能量转移形式为化学能和电能之间互相转换。根据能量转换方向,可分为两类:原电池(Galvaniccells):将化学能转化为电能,对外放电电解槽(electrolyticcells):将电能转化为化学能,需要外界电源电化学设备包括阳极、阴极、电解质、外部设施4个组成部分。阳极发生氧化反应(oxidation,失去电子),阴极发生还原反应(reduction,获
- TypeError: loop of ufunc does not support argument 0 of type Tensor which has no callable sqrt met
Gty_gtygty
tensorflow
使用tensorflow时出现的一错误利用CNN预测时,计算均方根误差报错如下:cross_entropy=np.sqrt(tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys-prediction),reduction_indices=[1])))错误如下:TypeError:loopofufuncdoesnotsupportargument0oftypeTenso
- CUDA规约求和/最大值
痛&快乐着
CUDA编程c++
文章目录1.规约思想2.规约求和/最大值3.CUDA实现规约求和/求最大值4.编程实现5.参考文献1.规约思想假设有一个复杂的问题P,而它看起来与一个已知的问题Q很相似,可以试着在两个问题间找到一个归约(reduction,或者transformation)。对于问题的先后,归约可以达到两个目标:(1)已知Q的算法,那么就可以把使用了Q的黑盒的P的解决方法转化成一个P的算法。(2)如果P是一个已知
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam