- 三菱PLC全套学习资料及应用手册
good2know
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:三菱PLC作为工业自动化领域的核心设备,其系列产品的学习和应用需要全面深入的知识。本次资料包为学习者提供从基础到进阶的全方位学习资源,包括各种型号PLC的操作手册、编程指南、软件操作教程以及实际案例分析,旨在帮助用户系统掌握PLC的编程语言、指令系统及在各类工业应用中的实施。1.三菱PLC基础知识入门1.1PLC的基本概念可编程逻辑控制器(PLC)是工业自动化
- (二)SAP Group Reporting (GR) 核心子模块功能及数据流向架构解析
数据如何从子公司流转到合并报表的全过程,即数据采集→合并引擎→报表输出,特别是HANA内存计算如何优化传统ETL瓶颈。SAPGroupReporting(GR)核心模块功能及数据流向的架构解析,涵盖核心组件、数据处理流程和关键集成点,适用于S/4HANA1809+版本:一、核心功能模块概览模块功能关键事务码/FioriApp数据采集(DataCollection)整合子公司财务数据(SAP/非SA
- Git 与 GitHub 的对比与使用指南
一念&
其它gitgithub
Git与GitHub的对比与使用指南在软件开发中,Git和GitHub是两个密切相关但本质不同的工具。下面我将逐步解释它们的定义、区别、核心概念以及如何协同使用,确保内容真实可靠,基于广泛的技术实践。1.什么是Git?Git是一个分布式版本控制系统,由LinusTorvalds于2005年创建。它的核心功能是跟踪代码文件的变化,帮助开发者管理项目历史记录、协作和回滚错误。Git是开源的,可以在本地
- 英伟达靠什么支撑起了4万亿?AI泡沫还能撑多久?
英伟达市值突破4万亿美元,既是AI算力需求爆发的直接体现,也暗含市场对未来的狂热预期。其支撑逻辑与潜在风险并存,而AI泡沫的可持续性则取决于技术、商业与地缘政治的复杂博弈。⚙️一、英伟达4万亿市值的核心支撑因素技术垄断与生态壁垒硬件优势:英伟达GPU在AI训练市场占有率超87%,H100芯片的FP16算力达1979TFLOPS,领先竞品3-5倍。CUDA生态:400万开发者构建的软件护城河,成为A
- 深入解析JVM工作原理:从字节码到机器指令的全过程
一、JVM概述Java虚拟机(JVM)是Java平台的核心组件,它实现了Java"一次编写,到处运行"的理念。JVM是一个抽象的计算机器,它有自己的指令集和运行时内存管理机制。JVM的主要职责:加载:读取.class文件并验证其正确性存储:管理内存分配和垃圾回收执行:解释或编译字节码为机器指令安全:提供沙箱环境限制恶意代码二、JVM架构详解JVM由三个主要子系统组成:1.类加载子系统类加载过程分为
- 关于流媒体播放器EasyPlayer和EasyPlayerPro的介绍以及其区别
EasyDarwin
EasyDarwin音视频ffmpeg人工智能大数据ar
EasyPlayer是一款流媒体播放器系列项目,它支持多种流媒体协议的播放,包括但不限于RTSP、RTMP、HTTP、HLS、UDP、RTP、File等。除此之外,EasyPlayer还支持本地文件播放和多种功能特性,包括本地抓拍、本地录像、播放旋转、多屏播放、倍数播放等。EasyPlayer核心基于ffmpeg,稳定、高效、可靠、可控。随着多年的不断发展和迭代,EasyPlayer基于成功的实践
- JVM 内存模型深度解析:原子性、可见性与有序性的实现
练习时长两年半的程序员小胡
JVM深度剖析:从面试考点到生产实践jvmjava内存模型
在了解了JVM的基础架构和类加载机制后,我们需要进一步探索Java程序在多线程环境下的内存交互规则。JVM内存模型(JavaMemoryModel,JMM)定义了线程和主内存之间的抽象关系,它通过规范共享变量的访问方式,解决了多线程并发时的数据一致性问题。本文将从内存模型的核心目标出发,详解原子性、可见性、有序性的实现机制,以及volatile、synchronized等关键字在其中的作用。一、J
- Flowable 实战落地核心:选型决策与坑点破解
练习时长两年半的程序员小胡
Flowable流程引擎实战指南低代码BPMN流程引擎flowable后端java
在企业级流程引擎的落地过程中,选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”,结合真实项目经验,提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型:从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时,需避免陷入“技术崇拜”,应回归业务本质。评估Flowable是否适用,可从三个维度判断:业务复杂度若流程涉及动态审批链(如按金额自动升级审批)
- 互信息:理论框架、跨学科应用与前沿进展
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习算法互信息香农通信随机变量
1.起源与核心定义互信息(MutualInformation,MI)由克劳德·香农(ClaudeShannon)在1948年开创性论文《AMathematicalTheoryofCommunication》中首次提出,该论文奠定了现代信息论的基础。互信息用于量化两个随机变量之间的统计依赖关系,定义为:若已知一个随机变量的取值,能为另一个随机变量提供的信息量。数学上,对于离散随机变量XXX和YYY,
- 企业级区块链平台Hyperchain核心原理剖析
boyedu
区块链区块链企业级区块链平台Hyperchain
Hyperchain作为国产自主可控的企业级联盟区块链平台,其核心原理围绕高性能共识、隐私保护、智能合约引擎及可扩展架构展开,通过多模块协同实现企业级区块链网络的高效部署与安全运行。以下从核心架构、关键技术、性能优化、安全机制、应用场景五个维度展开剖析:一、核心架构:分层解耦与模块化设计Hyperchain采用分层架构,将区块链功能解耦为独立模块,支持灵活组合与扩展:P2P网络层由验证节点(VP)
- 通义万相2.2:开启高清视频生成新纪元
Liudef06小白
特殊专栏AIGC人工智能人工智能通义万相2.2图生视频
通义万相2.2:开启高清视频生成新纪元2025年7月28日,中国AI领域迎来里程碑时刻——通义万相团队正式开源其革命性视频生成模型Wan2.2的核心权重,这标志着开源社区首次获得支持720P高清视频生成的先进模型架构。一、架构革新:混合专家系统1.1MoE视频扩散架构通义万相2.2首次将混合专家(MoE)架构引入视频扩散模型,通过双专家系统实现计算效率与模型容量的平衡:classMoEVideoD
- 最新阿里四面面试真题46道:面试技巧+核心问题+面试心得
风平浪静如码
前言做技术的有一种资历,叫做通过了阿里的面试。这些阿里Java相关问题,都是之前通过不断优秀人才的铺垫总结的,先自己弄懂了再去阿里面试,不然就是去丢脸,被虐。希望对大家帮助,祝面试成功,有个更好的职业规划。一,阿里常见技术面1、微信红包怎么实现。2、海量数据分析。3、测试职位问的线程安全和非线程安全。4、HTTP2.0、thrift。5、面试电话沟通可能先让自我介绍。6、分布式事务一致性。7、ni
- 【ARM】FPU,VFP,ASE,NEON,SVE...是什么意思?
亿道电子Emdoor
ARMarm开发ARM
1、文档目标对执行浮点和SIMD操作的逻辑的各种名称的缩写词进行简要解释。2、问题场景Arm处理器内核中有用于执行浮点和SIMD操作的逻辑,有各种名称。它们通常是一系列的缩写形式,因此本文旨在对每一个缩写词进行简要解释。3、软硬件环境1、软件版本:不涉及2、电脑环境:不涉及4、相关缩写FPU(Floating-PointUnit)浮点单元浮点单元是处理器核心中的一个模块,用于使用浮点数执行算术运算
- 深入理解汇编语言子程序设计与系统调用
网安spinage
汇编语言开发语言汇编算法
本文将全面解析汇编语言中子程序设计的核心技术以及系统调用的实现方法,涵盖参数传递的多种方式、堆栈管理、API调用等关键知识点,并提供实际案例演示。一、子程序设计:参数传递的艺术1.寄存器传参:高效简洁.386.modelflat,stdcalloptioncasemap:none.dataxdd5;定义变量ydd6sumdd?.code;函数定义:addxy1addxy1procpushebpmo
- 编程算法:技术创新的引擎与业务增长的核心驱动力
在数字经济时代,算法已成为推动技术创新与业务增长的隐形引擎。从存内计算突破冯·诺依曼瓶颈,到动态规划优化万亿级金融交易,编程算法正在重塑产业竞争格局。一、存内计算:突破冯·诺依曼瓶颈的算法革命1.1存内计算的基本原理传统计算架构中90%的能耗消耗在数据搬运上。存内计算(Processing-in-Memory)通过直接在存储单元执行计算,实现能效10-100倍提升:#传统计算vs存内计算能耗模型i
- 图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战
周童學
数据结构与算法深度优先算法图论
图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战图论问题是算法面试中的高频考点,本博客将通过四道LeetCode经典题目(均来自"Top100Liked"题库),深入讲解图论的核心算法思想和实现技巧。涵盖DFS、BFS、拓扑排序和前缀树等知识点,每道题配有Java实现和易错点分析。1.岛屿数量(DFS遍历)问题描述给定一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的二维网格,计算岛屿的数量。岛屿由水平或
- 【项目实战】 容错机制与故障恢复:保障系统连续性的核心体系
本本本添哥
004-研效与DevOps运维工具链002-进阶开发能力分布式
在分布式系统中,硬件故障、网络波动、软件异常等问题难以避免。容错机制与故障恢复的核心目标是:通过主动检测故障、自动隔离风险、快速转移负载、重建数据一致性,最大限度减少故障对业务的影响,保障系统“持续可用”与“数据不丢失”。以下从核心机制、实现方式、典型案例等维度展开说明。一、故障检测:及时发现异常节点故障检测是容错的第一步,需通过多维度手段实时感知系统组件状态,确保故障被快速识别。1.健康检查与心
- Java并发核心:线程池使用技巧与最佳实践! | 多线程篇(五)
bug菌¹
Java实战(进阶版)javaJava零基础入门Java并发线程池多线程篇
本文收录于「Java进阶实战」专栏,专业攻坚指数级提升,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!环境说明:Windows10+IntelliJIDEA2021.3.2+Jdk1.8本文目录前言摘要正文何为线程池?为什么需要线程池?线程池的好处线程池使用场景如何创建线程池?线程池的常见配置源码解析案例分享案例代码演示案例运行
- Effective C++ 条款10:令operator=返回一个reference to *this
君鼎
C++c++
EffectiveC++条款10:令operator=返回一个referenceto*this核心思想:赋值操作符(operator=)应始终返回当前对象的引用(*this),以实现连锁赋值并保持与内置类型一致的语义。⚠️1.问题场景:违反连锁赋值语义classWidget{public:voidoperator=(constWidget&rhs){//错误:返回voidvalue=rhs.val
- JVM 内存分配与回收策略:从对象创建到内存释放的全流程
在JVM的运行机制中,内存分配与回收策略是连接对象生命周期与垃圾收集器的桥梁。它决定了对象在堆内存中的创建位置、存活过程中的区域迁移,以及最终被回收的时机。合理的内存分配策略能减少GC频率、降低停顿时间,是优化Java应用性能的核心环节。本文将系统解析JVM的内存分配规则、对象晋升机制,以及实战中的内存优化技巧。一、对象优先在Eden区分配:新生代的“临时缓冲区”大多数情况下,Java对象在新生代
- 猎板 PCB 控深槽工艺:5G 基站散热模块的关键支撑
猎板PCB黄浩
5G运维数据库
PCB控深槽工艺在5G基站散热模块中的关键作用:猎板PCB的技术突破在5G基站的密集高频信号与高功率运行环境下,散热性能直接决定了设备的稳定性和寿命。猎板PCB通过创新性的控深槽工艺(控深锣/控深铣),结合材料科学与结构优化,为5G基站散热模块提供了高精度、高可靠性的解决方案,有效攻克了高热负荷下的技术瓶颈。一、5G基站散热的核心挑战热负荷激增:5G基站的射频功放(PA)、电源管理模块等器件功耗显
- 为了在未来的人工智能世界中取得成功,学生们必须学习人类写作的优点
睿邸管家
澳大利亚各地的学生在新学年开始使用铅笔、钢笔和键盘学习写字。在工作场所,机器也在学习写作,如此有效,几年之内,它们可能会写得比人类更好。有时它们已经做到了,就像Grammarly这样的应用程序所展示的那样。当然,人类现在的日常写作可能很快就会由具有人工智能(AI)的机器来完成。手机和电子邮件软件常用的预测文本是无数人每天都在使用的一种人工智能写作形式。据AI行业研究机构称,到2022年,人工智能及
- AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么?
workflower
人工智能算法人工智能数据分析
在AI模型训练中,过拟合和欠拟合是两种常见的模型性能问题,核心区别在于模型对数据的学习程度和泛化能力:欠拟合(Underfitting)-定义:模型未能充分学习到数据中的规律,对训练数据的拟合程度较差,在训练集和测试集上的表现都不好(如准确率低、损失值高)。-原因:-模型结构过于简单(如用线性模型解决非线性问题);-训练数据量不足或特征信息不充分;-训练时间太短,模型尚未学到有效模式。-表现:训练
- 元宇宙中的视觉技术:虚拟化身与场景生成
xcLeigh
计算机视觉CV元宇宙虚拟化身场景生成AIGC数字孪生
元宇宙中的视觉技术:虚拟化身与场景生成前言一、元宇宙与视觉技术的深度关联1.1元宇宙概念深度剖析1.2视觉技术:元宇宙的“灵魂之窗”二、虚拟化身:数字世界的“第二自我”2.1虚拟化身技术的深度解析2.1.1核心技术构成2.1.2技术实现原理与流程2.2虚拟化身的应用领域及案例展示2.2.1游戏娱乐领域2.2.2教育培训领域三、场景生成:构建元宇宙的虚拟天地3.1场景生成技术全景透视3.1.1关键技
- 【Coze搞钱实战】3. 避坑指南:对话流设计中的6个致命错误(真实案例)
AI_DL_CODE
Coze平台对话流设计客服Bot避坑用户流失封号风险智能客服配置故障修复指南
摘要:对话流设计是智能客服Bot能否落地的核心环节,直接影响用户体验与业务安全。本文基于50+企业Bot部署故障分析,聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误:无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。通过真实案例拆解每个错误的表现形式、技术根因及工业级解决方案,提供可直接复用的Coze配置代码、工作流模板和检测工具。文中包含对话流健康度检测工具使
- C++编程基础与面向对象概念解析
侯昂
面向对象编程C++语法函数类与对象继承与多态性
C++编程基础与面向对象概念解析背景简介C++是一种广泛使用的面向对象编程语言,它允许开发者创建高效、灵活且功能强大的程序。本文基于《C++Primer》一书的章节内容,深入解析C++的核心概念和面向对象编程原则,旨在帮助读者构建扎实的C++编程基础。面向对象编程的原则软件危机与进化介绍了软件危机的产生和软件进化的必要性,强调了面向对象编程(OOP)在应对这些问题中的优势。面向对象编程范式讨论了面
- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 大模型量化终极对决:FP8 vs AWQ INT4,谁才是性能与精度的王者?
曦紫沐
大模型人工智能大模型量化FP8AWQ_INT4
摘要在大模型部署与优化中,量化技术是突破性能瓶颈的关键。FP8量化与AWQINT4量化作为当前主流方案,分别以“高精度”和“极致压缩”为核心优势。本文通过表格对比二者的数据格式、精度损失、硬件依赖及适用场景,助您在不同需求下精准选择最优方案。一、数据格式:浮点与整数的底层差异FP8量化采用浮点数(FP8),包含E4M3(4位阶码+3位尾数)和E5M2(5位阶码+2位尾数)两种格式,保留动态范围;而
- Pandas:数据科学的超级瑞士军刀
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
**——从零基础到高效分析的进化指南**###**一、Pandas诞生:数据革命的救世主****2010年前的数据分析噩梦**:```python#传统Python处理表格数据data=[]forrowincsv_file:ifrow[3]>100androw[2]=="China":data.append(float(row[5])#代码冗长易错!```**核心痛点**:-Excel处理百万行崩
- 大数据之路:阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
为什么需要数据建模核心痛点数据冗余:不同业务重复存储相同数据(如用户基础信息),导致存储成本激增。计算资源浪费:未经聚合的明细数据直接参与计算(如全表扫描),消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失:同一指标在不同业务线的口径差异(如“活跃用户”定义不同),引发决策冲突。开发效率低下:每次分析需重新编写复杂逻辑,无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升:分层设计(ODS→DWD→DWS→ADS)
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理