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力扣leetcode矩阵java
给你一个m行n列的矩阵matrix，请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。示例1：输入：matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5]示例2：输入：matrix=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]输出：[1,2,3,4,8,12,11,10,9,5,6,7]提示：m==matrix.lengthn
- 48. 旋转图像 - 力扣（LeetCode）
Fiee-77
#数组leetcode算法python数据结构数组
题目：给定一个n×n的二维矩阵matrix表示一个图像。请你将图像顺时针旋转90度。你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。示例1：输入：matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]示例2：输入：matrix=[[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,
- 力扣面试题07 - 旋转矩阵
茶猫_
leetcode矩阵算法c语言
题目：给你一幅由N×N矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为4字节。请你设计一种算法，将图像旋转90度。不占用额外内存空间能否做到？示例1:给定matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],原地旋转输入矩阵，使其变为:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]示例2:给定matrix=[[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[15,14,12,
- Matrix-Breakout 2 Morpheus靶场解题过程
信息收集目标探测靶机目标很明显就是61.139.2.141了扫描开放端口发现22、80、81访问端口主机访问80翻译一下，并没有发现什么审查源代码发现里面有一张图片，下载下来看看是否有图片的隐写wgethttp://61.139.2.141/trinity.jpegstegoveritas-itrinity.jpeg-o/home/kali/Desktop/11分解后发现什么都没有，里面的keep
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867.转置矩阵简单提示给你一个二维整数数组matrix，返回matrix的转置矩阵。矩阵的转置是指将矩阵的主对角线翻转，交换矩阵的行索引与列索引。示例1：输入：matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]示例2：输入：matrix=[[1,2,3],[4,5,6]]输出：[[1,4],[2,5],[3,6]]提示：m==
- 【LeetCode】算法详解#8 ---螺旋矩阵
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1.题目介绍给定一个m行n列的矩阵matrix，请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。提示：m==matrix.lengthn==matrix[i].length1spiralOrder(int[][]matrix){intm=matrix.length;intn=matrix[0].length;//定义临时数组记录访问位置int[][]temp=newint[matrix.length]
- Python点阵字生成与优化：从基础实现到高级渲染技术
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Python点阵字生成与优化：从基础实现到高级渲染技术前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.点阵字概述与技术背景点阵字（DotMatrixFont）是一种以二维点阵形式表示字符的字体技术，广泛应用于早期的计算机显示系统、LED显示屏、打印机输出等领域。与矢量字体不同，点阵字通过精确的像素点排列来呈现字符形状，具有渲染速度
- 深度学习-数据操作
数据操作首先，我们来介绍n维数组，也称为张量（tensor）。GPU很好地支持加速计算，而NumPy仅支持CPU计算；并且张量类支持自动微分。这些功能使得张量类更适合深度学习。张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）；具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）；具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。上图分别是1维到5维的张量的表
- 数据结构：对角矩阵（Diagonal Matrix）
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目录矩阵的传统表示：二维数组真正有用的数据是哪些？从二维数组转为一维数组用C++类实现对角矩阵1.对角矩阵真正需要存什么？2.对角矩阵允许哪些行为？3.为什么要动态分配数组？接下来推导每个函数如何实现什么是对角矩阵？在一个正方形矩阵中：只有主对角线（左上到右下）上的元素可能非零，其余全为零。举个例子：3x3对角矩阵A=|100||020||003|只有A[0][0],A[1][1],A[2][2]
- 力扣HOT100之矩阵：48. 旋转图像
这道题本来想用剥洋葱的办法的，一直写不对，放弃了。。。直接去看题解，用剥洋葱其实也可以做，就是要从外层处理到内层，每一个边界上的元素为matrix[0].size()-1个，这样一来，四条边界上的元素个数都相同，然后直接狂用swap函数交换就完事了，但是我看评论区还有更加简洁的办法，就是通过找规律可以看出来，将矩阵顺时针旋转90°等价于先将矩阵进行转置，再逐行逆序排列，我想了一下，剥洋葱还是有点太
- LeetCode Hot 100 - 48. 旋转图像（beats 100%）
yimik
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描述给定一个n×n的二维矩阵matrix表示一个图像。请你将图像顺时针旋转90度。你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/rotate-image思路拆分矩阵，一圈一圈旋转矩阵：代码classSolution{public:voidrotate(
- leetcode hot100【LeetCode 48.旋转图像】java实现
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LeetCode48.旋转图像题目描述给定一个nxn的二维矩阵matrix，表示一个图像。请你将该图像顺时针旋转90度。说明：你必须在原地修改输入的二维矩阵。你可以假设矩阵的所有元素将会是整数。示例1:输入:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]示例2:输入:[[5,1,9,11],[2,4,8,10],[13,3,6,7],[1
- 【矩阵专题】Leetcode54.螺旋矩阵（Hot100）
螺旋矩阵一、题目描述给你一个mxn的矩阵matrix，请按照螺旋顺序返回矩阵中的所有元素。示例：输入：matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5]二、解题思路：模拟“画圈圈”的过程这道题最直接的做法是模拟“从外到内逐层遍历”的过程，也就是四个方向依次遍历：从左到右遍历顶部行从上到下遍历右侧列从右到左遍历底部行从下到上遍历左侧列然后不断
- 【矩阵专题】Leetcode48.旋转图像（Hot100）
目录旋转矩阵题目描述解题思路第一步：**矩阵转置**第二步：**左右翻转每一行**Java代码实现图示理解时间与空间复杂度分析旋转矩阵题目描述给定一个n×n的二维矩阵matrix表示一个图像。请你将图像原地顺时针旋转90度。示例：输入：[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]要求必须在原地旋转，也就是说不能使用额外的矩阵。解题思路这
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- 【数据结构课设】稀疏矩阵的三元组存储和转置 C语言
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随便教点C语言矩阵数据结构c语言
注：着急想要源代码的请自取哦，项目地址在https://github.com/littlewith/Matrix-transpose个人主页：https://littlewith.top博客：https://littlewith.github.io程序设计：1.1课程设计课题：利用稀疏矩阵的三元组表示法求其转置矩阵，并输出转置后的矩阵和其三元组的表示。（限一人完成）1.2课程设计程序需求分析：（1
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题目描述给定一个mxn的矩阵matrix，其中每个元素不是0就是非零整数。如果一个元素是0，则将它所在的整行和整列都置为0。请你实现这个操作，要求空间复杂度O(1)。示例示例1：输入：matrix=[[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]示例2：输入：matrix=[[0,1,2,0],[3,4,5,2],[1,3,1,5]]输出：
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2x2矩阵教程1.简介2x2矩阵是线性代数中的基本概念，用于表示二维线性变换。本教程将介绍如何使用C++实现2x2矩阵的基本运算，包括矩阵加减、乘法、行列式、逆矩阵等操作。2.代码实现2.1头文件(matrix2x2.h)#ifndefMATRIX2X2_H#defineMATRIX2X2_H#include#include#includenamespacemath{namespacelinear
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目录一、概念二、相关属性三、ndarray及其实例创建（一）ndarray介绍（二）zeros（）、ones（）、empty（）函数（三）**arange(),**类似python的range()，创建一个一维ndarray数组。（四）**matrix()**,是ndarray的子类，只能生成2维的矩阵（五）rand（）、randn（）、randint（）、uniform（）（都是numpy.ra
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Mono2Depth_Mat转换矩阵，代表了mono和depth的相对关系，depth有深度信息，3d空间；mono是2d图像，通过转换矩阵可以将3d空间投影到2d空间，也就是图像中的物体有了深度信息。物体在空间中的姿态可以理解为坐标+方向，一个向量（6个数），那么一个四维的转换矩阵参数是够用的。位姿矩阵(PoseMatrix):位姿矩阵描述了一个物体在3D空间中的位置和方向。它通常是一个4x4的
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已知相机的内外参数矩阵，可以求得相机在世界坐标系下的原点坐标。这里需要理解几个概念：内参数矩阵（IntrinsicMatrix）:描述相机本身的属性，比如焦距、主点位置等。外参数矩阵（ExtrinsicMatrix）:描述相机相对于世界坐标系的位置和姿态。外参数矩阵通常由旋转矩阵RRR和平移向量ttt组成，它们一起描述了从世界坐标系到相机坐标系的转换。如果要计算相机原点在世界坐标系中的位置，则需要
- 【图像处理基石】什么是CCM？
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在颜色科学中，CCM通常指ColorCorrectionMatrix（颜色校正矩阵），是一种用于校正图像或色彩数据中颜色偏差的数学工具。它通过线性变换（矩阵运算）调整三原色（如RGB）的数值，使输出颜色更接近真实场景或目标标准，广泛应用于数字成像、图像处理、显示技术等领域。一、CCM的核心作用颜色校正矩阵的核心目的是解决设备间的颜色偏差。例如：相机传感器捕获的RGB数据可能因滤光片特性、光照条件等
- 海森矩阵（Hessian Matrix）在SLAM图优化和点云配准中的应用介绍
点云SLAM
算法矩阵概率论机器学习数值优化最小二乘法算法机器人
在非线性最小二乘问题中（如SLAM或点云配准），通常我们有一个误差函数：f(x)=∑i∥ei(x)∥2f(x)=\sum_i\|e_i(x)\|^2f(x)=i∑∥ei(x)∥2其中ei(x)e_i(x)ei(x)是残差项，对它求Hessian就需要用雅可比矩阵：H=J⊤J+∑iei⊤HeiH=J^\topJ+\sum_ie_i^\topH_{e_i}H=J⊤J+i∑ei⊤Hei通常我们近似为：H
- leetcode 搜索二维矩阵 II python 四分法
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利用矩阵左上角元素总是最小，右下角总是最大的特性，将矩阵分成四部分，分别递归。请各位大佬多多提意见。classSolution(object):defsearchMatrix(self,matrix,target):""":typematrix:List[List[int]]:typetarget:int:rtype:bool"""row_num=len(matrix)ifrow_num==0:r
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slam线性代数矩阵
--这是目录--1.本质矩阵内在性质表述2.预备知识2.1线性代数基础2.1.1奇异值与特征值的关系2.1.2矩阵加减单位阵后特征值的变化2.2引理：一个常用的矩阵变换3.证明1.本质矩阵内在性质表述 本质矩阵(EssentialMatrix)EEE是一个3阶方阵，满足E=t∧RE=t^{\land}RE=t∧R其中RRR为旋转矩阵，ttt为平移量，t∧t^{\land}t∧运算定义如下（参考了
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- [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
Spring4.1新特性——综述
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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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 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
