- 下一代c语言标准,C语言:超越C++下一代C++ —C++/CLI简介
一、绪论当微软推出VS.NET7实现了可扩展的托管C++后,C++程序员们反映不一。尽管大部分的程序员对于能够继续使用C++感到很欣慰,但几乎所有的人对于托管C++提供的晦涩语法感到很痛苦。微软明显从反馈中感觉到托管C++不是那么成功。2003年10月6日,ECMA(欧洲计算机制造商协会)宣布成立专家组,负责结合ISO标准C++与通用语言,开发一个可扩展语言的标准,这个新的可扩展语言被称为C++/
- 构建量化交易系统核心技术栈详解:从数据到实盘的全链路实践(含代码)
Natsume1710
pythonc++c语言githubmysql
1.引言量化交易系统是一个集数据处理、策略研究、高速执行、风险控制及系统运维于一体的复杂工程。本文旨在为读者提供一个从零开始构建量化交易系统的实践指南,详细阐述其核心技术栈,并通过具体的代码示例,帮助开发者深入理解每个模块的实现细节和技术选型考量。我们将系统分为五个核心层级进行讲解:数据层、策略研究与回测层、交易执行层、风险管理层,以及监控与运维层。每个层级都将探讨其主要功能、涉及的技术挑战及相应
- Java 中的锁机制详解
笑衬人心。
JAVA学习笔记java开发语言面试
Java中的锁机制是实现多线程并发控制的核心手段,用于保证临界资源在多线程访问时的安全性。锁的设计与实现主要依赖JDK提供的synchronized和java.util.concurrent.locks包。一、锁的分类总览分类维度锁类型实现层面Java内置锁(synchronized)JUC显式锁(ReentrantLock等)可重入性可重入锁/非可重入锁公平性公平锁/非公平锁读写粒度独占锁/共享
- 计算机组成原理知识点汇总(考研用)——第六章:总线
happy19991001
计算机组成原理
计算机组成原理知识点汇总(考研用)——第六章:总线 本文参考于《2021年计算机组成原理考研复习指导》(王道考研),《计算机组成原理》思维导图:文章目录计算机组成原理知识点汇总(考研用)——第六章:总线6.总线6.1总线概述 6.1.1总线基本概念 1.总线的定义 2.总线设备 3.总线特性 4.总线的猝发传输方式 6.1.2总线的分类 1.片内总线 2.系统总线 3.通信总线 6.
- Oracle RMAN技术原理详解
pengdott
数据库oracle数据库
目录一、RMAN概述二、RMAN核心组件1.RMAN客户端2.目标数据库(TargetDatabase)3.RMAN资料库(RMANRepository)4.恢复目录(RecoveryCatalog-可选)三、RMAN备份原理1.备份类型2.备份集与备份片3.备份过程四、RMAN恢复原理1.恢复类型2.恢复过程五、RMAN高级特性1.块变更跟踪(BlockChangeTracking)2.压缩备份
- Kubernetes 资源调度中标签(Label)和选择器(Selector)深入理解
pengdott
云原生kubernetesjava容器
目录前言:一、什么是标签(Label)二、什么是选择器(Selector)三、标签和选择器的应用四、最佳实践五、总结前言:在Kubernetes中,标签(Label)和选择器(Selector)是资源调度中非常重要的概念。它们帮助我们组织、分类和选择集群中的资源对象。通过标签和选择器,Kubernetes可以轻松地管理和调度Pods、服务(Services)以及其他资源对象。本文将深入探讨Kube
- 深入解析Linux分页机制:从虚拟内存到物理地址的魔法转换
pengdott
运维监控linux运维服务器
目录引言:为什么需要分页机制?一、分页机制基础概念1.1虚拟地址与物理地址1.2页与页框1.3为什么是4KB?二、多级页表结构2.1为什么需要多级页表?2.2x86_64的四级页表结构2.3页表项详解三、Linux分页实现机制3.1内核中的页表管理数据结构3.2地址转换过程3.3缺页异常处理四、高级话题与优化技术4.1大页(HugePage)支持4.2反向映射(ReverseMapping)4.3
- 基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胸椎管狭窄预测的优势四、术前大模型预测4.1预测指标与数据收集4.2模型训练与验证4.3预测结果分析与临床意义五、基于预测的手术方案制定5.1手术方式选择依据5
- 基于大模型的慢性肾炎全流程预测与诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术原理与应用现状2.1大模型的基本原理与架构2.2医疗领域大模型的应用案例与成效三、慢性肾炎术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与特征提取3.2大模型预测术前慢性肾炎风险的方法3.3基于预测结果的手术方案制定四、慢性肾炎术中监测与风险应对4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中风险预测的应用4.3术中突发状况的应对策略
- 5G URLLC网络中的时间敏感通信:破解工业控制场景的确定性传输困局
LCG元
物联网5G网络
目录一、工业控制场景三大技术痛点痛点1:运动控制时延波动导致精度崩塌痛点2:极端场景可靠性雪崩痛点3:多租户资源争抢引发确定性失效二、核心方案:双时钟域同步+动态帧抢占✅技术原理1:亚微秒级双时钟域同步✅技术原理2:物理层动态帧抢占三、端到端实施路径步骤1:环境配置(Linux实时内核优化)步骤2:O-RANCU/DU拆分配置(TS代码片段)步骤3:验证指标与压力测试四、边界场景容灾方案场景1:毫
- Verilog HDL基础语法1-1
酱酱酱酱酱
Verilog与FPGAfpga开发
一、语法特点及规则①Verilog采用模块化结构,数据类型和变量、基本运算符等基本语法,语法类型和C语言很相似。②每行只写一个声明语句或说明,每个VerilogHDL源文件中只能写一个顶层模块,也不能把一个顶层模块分成几部分写在几个源文件中。③源文件名字和文件内容有关,最好与顶层文件同名,命名时,第一个字符为字母或下划线。④源文件用层层缩进的格式来写。⑤变量名的大小写应自始至终保持一致。⑥对关键步
- 认知引擎的逻辑架构设计:从“投影”到“本体”的知识进化系统
将“投影—>本体”的认知机制延伸到多个领域,并从不同角度(认识论、科学方法、决策框架、元认知、知识演化)切入,给出一套框架。在这里将其统一为一个“认知引擎”的系统性架构,并加入多模态数据处理、不确定性处理、知识融合、动态演化、系统反馈与优化机制,使之成为一个能够自主学习、自我组织、自我演化的“知识宇宙探照灯”,最终目标是构建真正强大的“认知系统”以逼近“知识奇点”。认知引擎逻辑架构图以下是认知引擎
- 【置顶】【GESP】C++ 认证学习资源汇总
CoderCodingNo
GESPc++学习开发语言
其余详见:【置顶】【GESP】C++认证学习资源汇总|OneCoder【置顶】【GESP】C++认证学习资源汇总|OneCoder本置顶将汇总本站发布的GESP认证考试相关资源,并进行了分类整理,不定期更新。https://www.coderli.com/gesp-resource-summary/考纲解析一级(考纲)考点知识讲解考试级别(1)了解计算机的基本构成(CPU,内存,I/O设备等),了
- 【2025/07/03】GitHub 今日热门项目
Albert_Lsk
Github推荐github
GitHub今日热门项目每日精选优质开源项目|发现优质开源项目,跟上技术发展趋势报告概览统计项数值说明报告日期2025-07-03(周四)GitHubTrending每日快照数据时间09:57:11实时爬取生成项目总数16个精选热门开源项目⭐总星数452.7K社区认可度指标今日热度+5.6K24小时新增关注数据洞察核心指标项目总览16个精选项目⭐社区认可452.7K总星标数今日热度5.6K新增关注
- 【AI总结】Git vs GitHub vs GitLab:深度解析三者联系与核心区别
荔枝吻
JavaGitLab人工智能gitgithub
目录1Git:版本控制的核心引擎1.1Git的核心架构与工作原理1.2Git的工作流程与区域划分1.3Git的核心能力2GitHubvsGitLab:云端双雄的差异化定位2.1核心定位与市场策略2.2技术架构深度对比2.2.1核心功能差异2.2.2AI能力演进路线(2025-2026)2.3工作流模型对比3三位一体的技术关系网3.1技术栈中的定位3.2互补与集成实践4如何选择:从场景出发的决策指南
- Python面向对象编程:继承与多态
三笠o.0
Pythonpython开发语言
1.继承概念:继承是面向对象编程的核心特性之一,它允许一个类(子类/派生类)继承另一个类(父类/基类)的属性和方法,从而建立类之间的父子关系。通过继承,子类可以复用父类的功能,同时还能扩展或修改父类的行为。语法:class子类名(父类名):#子类的代码块pass关键特性:单继承子类仅继承一个父类,形成简单的层级关系。总结:子类可以继承父类的属性和方法,就算子类自己没有,也可以使用父类的#1.继承#
- 坚石ET ARM加密狗复制模拟介绍
加密狗复制模拟
个人开发软件工程安全
ETARM加密狗是一种基于ARM处理器架构的硬件加密设备,主要用于软件保护、版权控制及授权管理。其核心原理是通过硬件芯片存储密钥或执行特定算法,与软件进行交互验证。复制此类加密狗涉及硬件逆向、固件提取及模拟技术。硬件分析与固件提取拆解物理加密狗获取芯片型号及电路设计是第一步。常见工具包括逻辑分析仪、示波器和编程器。通过编程器读取ARM芯片的Flash或EEPROM存储内容,获取固件二进制文件。部分
- Python遇到SyntaxError报错怎么解决?
zhou525193851
python开发语言
SyntaxError是Python里常见的错误,意味着代码里存在语法方面的问题,Python解释器无法对代码进行解析。下面介绍一些常见的SyntaxError错误原因以及对应的解决办法:1.括号、引号不匹配代码里的括号、引号等符号必须成对出现。若缺失或者多余,就会引发SyntaxError。错误示例:pythonprint('Hello,World!)这里单引号不匹配,会造成语法错误。解决办法:
- 数学视频动画引擎Python库 -- Manim Voiceover 安装 Installation
文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不构成任何投资建议。ManimVoiceover是一个为Manim打造的专注于语音旁白的插件:直接在Python中添加语音旁白:无需使用视频编辑器,即可为Manim视频添加语音旁白。在渲染期间录制旁白:通过简单的命令行界面(参见RecorderService),可使用麦克风在渲染过程中录制语音旁白。使用AI生成旁白:利用多种
- 蚁群算法原理与应用详解
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:蚁群算法是一种基于蚂蚁寻找食物路径行为的优化算法,它能够有效解决包括旅行商问题、网络路由和多目标优化在内的复杂问题。该算法模拟蚂蚁释放信息素来找到最短路径的过程,通过模拟蚂蚁的行为,算法逐步优化选择路径。蚁群算法具有并行性和全局优化能力,但也面临早熟收敛和参数调整的挑战。它已成功应用于物流优化、通信网络、任务调度、机器学习、图像处理和生物医学等众多领域。1.蚁
- MATLAB蚁群算法完整教程与代码实现
Emmamkq~~
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径行为的全局优化方法,具有强大的数值优化能力。本资源详细介绍了在MATLAB中实现蚁群算法的关键步骤,包括初始化、规则迭代、信息素更新和停止条件等,并通过实例代码展示了算法的实用应用。这为工程师和科研人员提供了一个学习和应用蚁群算法的平台,特别是在解决旅行商问题、网络路由、生产调度等优化问题方面。1.蚁群算法简介蚁群算法,灵感来
- 基于Java的蚁群算法深度解析与完整实现
一枚码农404
算法java算法蚁群算法强化学习优化算法java算法
基于Java的蚁群算法深度解析与完整实现本文深入剖析蚁群算法(ACO)的核心原理与实现细节,结合旅行商问题(TSP)场景,提供完整的Java代码实现及工程级优化方案。文章从蚂蚁觅食行为的信息素机制出发,详解路径选择概率模型、动态信息素更新策略及参数调优方法。通过面向对象设计构建蚁群算法核心类库,实现包括路径构建、轮盘赌选择、局部/全局信息素更新等关键算法模块,并给出参数动态调整、精英策略、并行化计
- 《明远智睿RK3506开发板:多核异构,赋能高可靠性工业应用新型形》
riveting
人工智能嵌入式硬件智能硬件3506LGA封装电力能源工业机器人
在工业4.0与物联网技术飞速发展的今天,嵌入式系统作为连接物理世界与数字世界的桥梁,其性能与可靠性直接关系到各类智能设备的运行效率与稳定性。明远智睿推出的RK3506开发板,凭借其独特的多核异构架构、卓越的能效比、丰富的外设资源以及强大的图形处理能力,正逐步成为电力、工业网关、HMI(人机界面)、商用显示器等领域高可靠性、高实时性应用场景的理想选择。多核异构,高效协同RK3506开发板采用了三核A
- Flink TiDB CDC 环境配置与验证
一、TiDB数据库核心配置1.启用TiCDC服务确保TiDB集群已部署TiCDC组件(版本需兼容FlinkCDC3.0.1),并启动同步服务:#示例:启动TiCDC捕获changefeedcdcclichangefeedcreate\--pd="localhost:2379"\--sink-uri="blackhole://"\--changefeed-id="flink-cdc-demo"2.验
- Flink CDC支持Oracle RAC架构CDB+PDB模式的实时数据同步吗,可以上生产环境吗
智海观潮
Flinkflinkcdcoracleflink数据同步大数据
众所周知,FlinkCDC是一个流数据集成工具,支持多种数据源的实时数据同步,包括大家所熟知的MySQL,MongoDB等。原本是作为Flink的子项目运行,后来捐献给Apache基金会,底层实现比较依赖于Flink生态。具体到数据同步底层实现则相对比较依赖于Debezium。对于Oracle实时数据同步有需求的用户来说,经常会有疑问,比如FlinkCDC支持Oracle实时数据同步吗,可以应用到
- Python实现蚁群算法
闲人编程
pythonpython算法开发语言蚁群
目录蚁群算法的基本原理蚁群算法的步骤Python实现蚁群算法解决TSP问题解释举例说明蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的仿生算法,最早由MarcoDorigo在1992年提出。它是一种用于解决组合优化问题的概率算法,特别适用于解决旅行商问题(TSP)、路径规划等问题。蚁群算法的基本原理蚂蚁在寻找食物的过程中会在路径上留下信息素(pherom
- Flink Oracle CDC 环境配置与验证
一、Oracle数据库核心配置详解1.启用归档日志(ArchivingLog)OracleCDC依赖归档日志获取增量变更数据,需按以下步骤启用:非CDB数据库配置:--以DBA身份连接数据库CONNECTsys/passwordASSYSDBA;--配置归档目标路径和大小ALTERSYSTEMSETdb_recovery_file_dest_size=10G;ALTERSYSTEMSETdb_re
- MySQL八股学习总览-from 小林coding
c++终结者
mysql学习数据库
MySQL八股学习总览-from小林codingMySql执行流程连接MySQL服务器查询缓存解析SQL执行SQL预处理器优化器执行器MySql执行流程连接MySQL服务器经过如下的命令,就可以与MySQL服务器建立起连接,三次握手mysql-h$ip-u$user-p服务端查询多少个客户端连接showprocesslistMySQL的连接是长连接,MySQL定义了空闲连接的最大空闲时长,由wai
- 【Python打卡Day48】随机张量与广播机制@浙大疏锦行
可能是猫猫人
Python打卡训练营内容python开发语言
在继续讲解模块消融前,先补充几个之前没提的基础概念尤其需要搞懂张量的维度、以及计算后的维度,这对于你未来理解复杂的网络至关重要一、随机张量的生成在深度学习中经常需要随机生成一些张量,比如权重的初始化,或者计算输入纬度经过模块后输出的维度,都可以用一个随机函数来实现需要的张量格式,而无需像之前一样必须加载一张真实的图片。“张量”概念它听起来可能有点抽象,但在数学和物理学(尤其是广义相对论、连续介质力
- 【八股学习】MySQL——三大日志、索引
illus10n_CHOU
八股学习mysql数据库
首先,三大日志分别是:redolog、binlog、undolog重点也就是如下部分:每个日志的作用、刷盘时机日志redolog作用让MySQL拥有了崩溃恢复能力。比如MySQL实例挂了或宕机了,重启时,InnoDB存储引擎会使用redolog恢复数据,保证数据的持久性与完整性。刷盘时机在查询时,InnoDB会将数据页读入BufferPool以便后续查找,减少磁盘IO。同理,更新数据时,Buffe
- 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
hcx2013
list
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
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
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
pda158
mysql脚本
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
shoothao
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
uule
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>