- Selenium自动化测试入门:从零到精通
文章目录一、前言1.浏览器驱动下载2.配置二、seleium使用教学1.基础框架2.常用操控浏览器的方法3.定位元素八种方法及其优缺点4.元素定位的隐性等待一、前言1.浏览器驱动下载chromedriver下载地址:https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/#stable谷歌浏览器网址栏输入:chrome://version查看你的
- linux----docker配置nginx详细教程
黑子哥呢?
运维linuxdockernginx运维
在Docker中配置Nginx涉及多个步骤,包括拉取Nginx镜像、运行Nginx容器、配置Nginx以及管理Nginx容器等。以下是一个详细的指南:一、拉取Nginx镜像首先,需要从DockerHub拉取官方的Nginx镜像。可以使用以下命令:dockerpullnginx或者,如果需要特定版本的Nginx,可以指定版本号,例如:dockerpullnginx:stable#拉取最新稳定版本do
- 探索结合ChatGPT、Midjourney/Nijijourney、Stable Diffusion和Procreate创作动漫图片的工作流程
iCloudEnd
第一节:嘿ChatGPT,你能帮我写提示吗?引用OpenAI自己的描述,ChatGPT是InstructGPT的同级模型,它经过训练可以遵循提示中的指令并提供详细的响应。并且它还能够为图像生成编写提示:)首先,我首先选择了当天的服装:上衣:轻盈的白色长袖衬衫,带有精致的花卉印花。这件衬衫有V领口和飘逸的袖子。下装:我选择了一条高腰A字型中长半身裙,颜色为柔和的淡绿色,外加一双超透明连裤袜。这条裙子
- stable diffusion No module named taming
图片gan模型部署报错。pipinstalltaming-transformersImportError:cannotimportname'VectorQuantizer2'from'taming.modules.vqvae.quantize',用https://github.com/CompVis/taming-transformers/blob/master/taming/modules/vq
- OEC 刷机Armbain 25.05后配置说明
DHCP调整为固定IPnano/etc/netplan/00-default-use-network-manager.yaml#AddedbyArmbian##Reference:https://netplan.readthedocs.io/en/stable/netplan-yaml/##LetNetworkManagermanagealldevicesonthissystem.#Anydevi
- 【扩散模型】正向扩散过程(Forward Diffusion)
爱吃羊的老虎
深度学习生成式模型机器学习人工智能深度学习python
0.Diffusion模型是什么?DiffusionModel(扩散模型)是一类生成模型,可以从随机噪声逐步“还原”出高质量数据(如图像),其核心思想是:正向过程把数据逐步加噪变成纯噪声,反向过程学会从噪声中一步步“去噪”还原出原始数据。正向扩散过程(ForwardDiffusion)输入原始数据(如一张图像x0x_0x0);按照某个“时间步数”t=1,2,...,Tt=1,2,...,Tt=1,
- stable diffusion-系统课程:0基础系统性学习AI绘画,小白也能轻松上手
顺心网创
本课程是AI绘画工具stablediffusion的系统课程,内容通俗且细致,让小白也能上手。课程大纲基础部分1.前置要求+整合包安装+启动器使用2.纯净原版安装+使用介绍3.文生图精讲4.图生图精讲5.涂鸦、局部重绘、涂鸦重绘6.上传蒙版、批量处理7.模型精讲8.提示词精讲9.插件的认识与安装10.脚本的安装及使用11controlnet基础讲解12.cn-线性控制类型13.cn-深度和法线进阶
- Duckdb处理excel文件
__风__
duckdbexcel
duckdb通过xlsx扩展读写excel文件,但是不支持xls格式。具体可以参考https://duckdb.org/docs/stable/guides/file_formats/excel_importhttps://duckdb.org/docs/stable/guides/file_formats/excel_export常用测试例子:使用duckdbcli工具将PG的数据导入到exce
- 银河麒麟V10离线安装Docker
checkQQ
安装部署记录Devops工具使用Liunx运维工具docker容器运维
场景:内网环境,无法连接公网,需要在麒麟系统部署一个docker环境运行容器。一、准备docker离线安装包:Indexoflinux/static/stable/x86_64/https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/选择合适的版本,这里个人选择的20.10.14二、上传压缩包到服务器后进行解压tar--strip-compon
- 扩散模型(Diffusion Model)简介
参考:Diffusionmodel—扩散模型-CSDN博客;由浅入深了解DiffusionModel-知乎;https://arxiv.org/abs/2308.093881.概述 扩散模型是一种生成模型。可用在视觉生成任务上,如图像超分辨率、去模糊、JPEG伪影移除、阴影移除、去雾/霾/雨等等。 扩散模型分为前向(扩散)过程和逆过程。前向过程逐步为图像增加逐像素噪声,直到图像满足高斯噪声;逆
- 鲲鹏麒麟离线安装Docker
angushine
docker
服务器信息[root@testinstall]#cat/etc/kylin-releaseKylinLinuxAdvancedServerreleaseV10(Tercel)下载安装包访问https://download.docker.com/linux/static/stable/aarch64/找到合适的版本,这里采用18.09.9这个版本访问如下链接下载安装包wgethttps://down
- 科研:diffusion生成MNIST程序实现
Menger_Wen
科研:diffusion人工智能机器学习stablediffusionpython
科研:diffusion生成MNIST程序实现第一部分:填写部分的详细解释1.`diffusion.py`中的`batch_extend_like`方法2.`diffusion.py`中的`ode_reverse`方法3.`sde_schedule.py`中的`sde_forward`方法第二部分:逐行解释两个程序1.`diffusion.py`(Diffusion类)`__init__`方法`b
- AI人工智能领域,Stable Diffusion掀起的技术风暴
AI大模型应用工坊
人工智能stablediffusionai
AI人工智能领域,StableDiffusion掀起的技术风暴关键词:AI人工智能、StableDiffusion、技术风暴、图像生成、扩散模型摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域中StableDiffusion所掀起的技术风暴。首先介绍了StableDiffusion的背景,包括其目的、预期读者和文档结构等。详细阐述了核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。对核心算法原
- 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models
Bosenya12
论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先,扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着,模型生成一个增强的数据集,并进一步优化以提高保真度。最后,这些合成数据与少量样本训练数据集结合,用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色,这表明模型与真实数据更加吻合,如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff(Bi-GuidedDiffusion)
- python笔记-Selenium谷歌浏览器驱动下载
hero.zhong
python笔记selenium
Selenium谷歌浏览器驱动下载地址:https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/#stable下面是遇到的问题:python网络爬虫技术中使用谷歌浏览器代码,报错:OSError:[WinError193]%1不是有效的Win32应用程序:遇到错误OSError:[WinError193]%1不是有效的Win32应用程序通常意味着
- 【Linux学习】Linux安装并配置Redis
安装Redis在Linux系统上安装Redis可以通过包管理器或源码编译两种方式进行。以下是两种方法的详细步骤。使用包管理器安装Redis(以Ubuntu为例):sudoaptupdatesudoaptinstallredis-server通过源码编译安装Redis:wgethttps://download.redis.io/redis-stable.tar.gztar-xzvfredis-sta
- DPDK网卡PMD驱动
风流网民
DPDKDPDK
以/home/user/dpdk-stable-18.11.11/drivers/net/i40e目录下的驱动为例源代码文件有#lsbasei40e_ethdev_vf.ci40e_logs.hi40e_regs.hi40e_rxtx_vec_altivec.ci40e_rxtx_vec_neon.ci40e_vf_representor.crte_pmd_i40e.ci40e_ethdev.ci
- 《从Backprop到Diffusion:深度学习的算法进化树全景图》
HeartException
学习人工智能
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《从Backprop到Diffusion:深度学习的算法进化树全景图》**展开系统性解析。全文基于算法原理-技术突破-产业重塑的三层逻辑链,融合2025年最新研究成果与产业数据,呈现深度学习四十年的底层技术迁徙路径从Backprop到Diffusion:深度学习的算法进化树全景图副标题:一部算法
- PHP接单涨薪系列(九)之计算机视觉实战:PHP+Stable Diffusion接单指南(2025高溢价秘籍)
攻城狮凌霄
PHPPHP接单涨薪AIphp计算机视觉stablediffusion
案例场景某电商公司使用本方案后,产品图制作成本降低90%,广告转化率提升35%,单月节省设计费用超¥80,000。本文将彻底解密如何用PHP+AI视觉技术接取高单价设计外包,让你在竞争激烈的市场中脱颖而出!一、视觉设计市场的AI革命1.1传统设计vsAI设计设计任务传统流程AI流程需求沟通初稿设计反复修改最终交付AI生成微调即时交付2025年设计市场数据对比:指标传统设计AI设计提升幅度单图制作时
- Stable Diffusion生成素描风格的技术要点
AI智能应用
stablediffusion人工智能ai
StableDiffusion生成素描风格的技术要点关键词:StableDiffusion、素描风格、图像生成、技术要点、AI绘画摘要:本文围绕StableDiffusion生成素描风格图像展开,深入探讨了其中的技术要点。先介绍了StableDiffusion和素描风格的背景知识,接着详细解释了核心概念,包括StableDiffusion的工作原理和素描风格的特征。然后阐述了生成素描风格图像的核心
- NVIDIA Isaac GR00T N1.5 人形机器人强化学习入门教程(五)
强化学习与机器人控制仿真
机器人与具身智能人工智能机器人深度学习神经网络强化学习模仿学习具身智能
系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器(tune_visual)1.2.1.2语言模型(tune_llm)1.2.1.3投影器(tune_projector)1.2.1.4扩散模型(tune_diffusion_model)1.2.2理解数据转换1.2
- Flutter开发 -flutter1.22.x升级踩坑记
CodingFire
Flutter实用开发技巧合集Flutter升级flutter1.22升级1.22.1flutterSDK升级
1.22版本相关:flutterSDK:1.22.1(目前最新版为1.22.2)dart:2.10.1LHHdeMacBook-Pro:nextzcy$dart--versionDartSDKversion:2.10.1(stable)(TueOct610:54:
- MIT 6.S184 Lec01 Flow and Diffusion Models
克斯维尔的明天_
机器学习人工智能
MIT6.S184Lec01FlowandDiffusionModels本节中,我们将描述如何通过模拟一个适当构造的微分方程来获得所需的转换。例如,流匹配和扩散模型分别涉及模拟常微分方程(ODE)和随机微分方程(SDE)。因此,本节的目标是定义和构建这些生成模型。具体来说,我们首先定义ODE和SDE,并讨论它们的模拟。其次,我们描述如何使用深度神经网络对ODE/SDE进行参数化。从中推导出流模型和
- WebRTC入门与提高2:WebRTC开发环境
音视频开发老马
音视频开发流媒体服务器音视频实时音视频视频编解码webrtcc++
2.1安装vscode下载和安装vscodevscode官网:VisualStudioCode-CodeEditing.Redefined下载地址:https://vscode.cdn.azure.cn/stable/1b8e8302e405050205e69b59abb3559592bb9e60/VSCodeUserSetup-x64-1.31.1.exe下载完后按引导安装即可2.1.1配置vs
- Step-by-Step Diffusion&Flow Model Notes
克斯维尔的明天_
机器学习人工智能深度学习算法
Step-by-StepNotesFundamentalsofDiffusion生成模型的目标与扩散模型的基本思想生成模型的目标生成模型的目的是给定一组来自某个未知分布p∗(x)p^{*}(x)p∗(x)的独立同分布(i.i.d.)样本,构建一个采样器,能够近似地从相同的分布中生成新的样本。例如,假设我们有一组狗的图像训练集,这些图像来自某个潜在分布pdogp_{\text{dog}}pdog,我
- 离线配置vscode ssh信息
ma1096539894
vscodeide编辑器
1、在有网环境下下载vscode**.exe;并配置ssh插件***;2、将.vscode路径下的extensions。替换到内网同路径下;3、获取内网的vscode唯一id;4、在外网中拼接id;下载对应的https://vscode.download.prss.microsoft.com/dbazure/download/stable/******************/vscode-ser
- Dimba: Transformer-Mamba Diffusion Models————3 Methodology
图解图片中的每个模块详解1.文本输入(Text)描述:输入的文本描述了一个具有具体特征的场景。功能:提供关于要生成图像的详细信息。2.T5模型(TexttoFeature)描述:使用T5模型将文本转换为特征向量。功能:提取文本中的语义信息,为后续的图像生成提供条件。3.图像输入(Image)描述:输入图像通过变分自编码器(VAE)编码器处理。功能:将图像转换为潜在表示,用于添加噪声并进行扩散过程。
- 1、 快速上手 [代码级手把手解析diffusers库]
Yuezero_
AIGC人工智能深度学习
快速上手Pipeline内部执行步骤后续更新计划diffusers是HuggingFace推出的一个diffusion库,它提供了简单方便的diffusion推理训练pipe,同时拥有一个模型和数据社区,代码可以像torchhub一样直接从指定的仓库去调用别人上传的数据集和pretraincheckpoint。除此之外,安装方便,代码结构清晰,注释齐全,二次开发会十分有效率。diffusers使用
- linux深度学习问题汇总
不想改代码
备忘录linuxpython深度学习pytorch人工智能1024程序员节
目录一、异常问题1.segementationfault(coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练,单机多卡,pytorch四、专业内容方法1.微调diffusion类模型本文记录一些在使用linux服务器进行深度学习时遇到的问题
- 离线安装 Docker 和 Docker Compose 教程
海洋猿
云原生docker运维linuxubuntu
一、离线安装(一)安装Docker下载Docker安装包访问Docker官方静态安装包页面:https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/Indexoflinux/static/stable/x86_64/解压安装包并移动文件tar-xvfdocker-27.1.0.tgzmvdocker/*/usr/bin/将Docker注册为sy
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found