逻各斯
逻各斯

AVX2指令集，error: inlining failed in call to ‘always_inline‘。。。。。。

error: inlining failed in call to 'always_inline' '__m256 _mm256_add_ps(__m256, __m256)': target specific option mismatch
  147 | _mm256_add_ps (__m256 __A, __m256 __B)

在执行AVX2指令集里的加法_mm256_add_ps（）等操作时，有如上报错。

解决方法：添加编译选项-mfma

也即在cmakelists里面添加  add_compile_options(-mfma)

可以通过SSE指令集来使用x86架构下的SIMD能力，也即可以用SSE指令集来兼容AVX2指令集？

sse指令集的具体介绍在如下链接：

机器学习中的高性能计算（二）SSE优化

你可能感兴趣的:(数学建模)

  • 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
  • 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
  • 5G 承载网中的数学函数
    机理分析法，从流量控制、稳定性保障、资源优化和跨层协同四个维度，系统解析5G承载网络中数学函数的作用机制，揭示其如何通过数学建模实现网络性能的动态平衡与优化。一、流量控制函数：网络流建模与路径优化1.组网拓扑与流量函数5G承载网的组网模式（环形、环带链、双归）直接影响流量分布，其数学表征如下：环形组网流量函数：Bi​(t)=NB​⋅η(t)+ΔBstat​(t)B：环网总带宽；N：节点数；η(t)
  • 【2024国赛C题】2024 年全国大学生数学建模比赛思路、代码更新中.....
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️竞赛事件及参赛一、解题思路二、准备建议三、注意事项1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年国赛C题及资源下载4思路、代码分享......⛳️竞赛事件及参赛一、解题思路理解题目背景和要求：仔细阅读题目，理解问题的背景、目的和具体要求。识别问题的关键要素
  • GWO-CNN-BiLSTM-Attention多变量多步时间序列预测 | Matlab实现灰狼算法优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍摘要:时间序列预测在各个领域具有广泛的应用，而多变量多步时间序列预测由于其复杂性和挑战性，一直是研究热点。本文提出了一种基于灰狼算法(GreyWolfOptimizer,GWO)优化的卷积神经网络(Conv
  • 【2024国赛D题】2024 年全国大学生数学建模比赛思路、代码更新中..... 长安程序猿 matlab
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️竞赛事件及参赛一、解题思路二、准备建议三、注意事项1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年国赛D题及资源下载4思路、代码分享......⛳️竞赛事件及参赛竞赛开始时间：北京时间2024年9月5日18:00竞赛结束时间：北京时间2024年9月8日20:
  • 2025年第十五届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛（中文赛项）B题（完整建模过程附python代码） 空脑小白 数学建模数学建模
    问题一：数据预处理与基础统计分析（以stroke.csv为例）一、建模目标对stroke.csv数据进行预处理、特征统计和可视化分析；找出影响中风的关键因素，为后续建模提供数据依据。二、建模过程（1）数据理解stroke.csv包含如下字段（常见字段如下，实际以文件为准）：gender:性别age:年龄hypertension:是否患高血压（0：否，1：是）heart_disease:是否患心脏病
  • 2025超详细的数学建模入门速成指南
    2025数学建模入门速成指南（自用版）作为曾获国赛和华为杯双国一的选手，我认为数学建模入门关键在于掌握基础模型（优化、预测、评价）、数据处理思维（清洗、分析、可视化）以及有效的团队协作模式。这篇笔记结合我的自身经历，分享从【零基础到竞赛获奖】的准备思路。01整体规划1.数模入门数学建模竞赛考察我们解决实际问题的综合能力。在备赛初期首先建立以下认知基础：（1）竞赛特点：命题趋势：近年赛题倾向于跨学科
  • AtCoder Beginner Contest 414(ABCD)
    前言被数学建模分散精力后明显感觉状态不如月初了，这俩赛道看来只能选一个走。TT一、A-StreamerTakahashi#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairpii;voidsolve(){intn,l,r;cin>>n>>l>>r;intcnt=0;for(inti=0,x,y;i>x>>y;if(x=r){cnt++;}}
  • 【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石：神经元模型与感知机的数学本质（附代码实现与收敛性证明） AI_DL_CODE 人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
    摘要：作为深度学习的基础单元，神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发，系统剖析数学建模过程：详解赫布法则的权重更新原理（Δwi=η·xi·y），推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达（y=Θ(∑wixi−b)），重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界，揭示间隔γ对收敛速度的影
  • 第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛-A题：水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型（续）（附MATLAB代码实现） 格图素书 大数据竞赛赛题解析数学建模
    目录5.3.3问题三的总结5.4问题四的模型建立与求解5.4.1问题分析5.4.2计算方位角和航向角5.4.3计算距离D和水平速度5.4.4分析并建立模型5.4.4.1聚类分析方法的提出5.4.4.2模型的建立5.4.5问题四的总结5.5问题五的模型建立与求解5.5.1问题五的分析5.5.2传统的战争评估模型5.5.2.1正规作战模型5.5.2.2游击作战模型5.5.2.3混合作战模型5.5.3信
  • 【Pandas超实用经验汇总-数据建模分析】 Mr.小海 Python数据挖掘数据分析python
    Pandas超实用经验汇总-数据分析前言基本方法1.读取文件2.查看数据3.修改、删除、替换数据等总结前言看见了很多教程虽然很全，但是很多技巧容易忘记且几乎用不上，读起来晦涩难懂，今天我给大家总结了Pandas的一些学习经验技巧，包含常见日常使用的pandas知识，以及一些技巧,这些技巧常见于数学建模，数据分析，数据挖掘比赛等。基本方法1.读取文件方法如下：importpandasaspd#正常写
  • 【2024国赛C题】【农作物的种植策略】2024 年全国大学生数学建模比赛思路、代码更新中..... 程序猿鑫 数学建模
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️竞赛事件及参赛1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年国赛C题及资源下载4思路、代码分享......⛳️竞赛事件及参赛根据乡村的实际情况，充分利用有限的耕地资源，因地制宜，发展有机种植产业，对乡村经济的可持续发展具有重要的现实意义。选择适宜的农作物，
  • 盲超分的核心概念 小冷爱读书 数学建模盲超分超分重建
    一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作↓：下采样（步长为）：加性噪声（如高斯噪声、泊松噪声等）盲超分的核心问题：在未知、、的情况下，从估计。2.为什么传统超分方法会失效？传统方法（如SRCNN、EDSR）假设退化是固定的（如双三次下采
  • 开发智能化的企业并购风险评估模型
    开发智能化的企业并购风险评估模型关键词：企业并购、风险评估、人工智能、机器学习、深度学习、数学建模摘要：本文详细探讨了开发智能化企业并购风险评估模型的背景、核心概念、算法原理、系统架构设计以及项目实战。通过结合机器学习和深度学习技术，提出了一种基于数据驱动的智能化风险评估方法，旨在帮助企业更准确地识别和预测并购过程中的潜在风险，提升决策的科学性和有效性。第1章:企业并购风险评估模型的背景与问题描述
  • 洛谷 B3627 立方根--二分法求解整数立方根问题 jdlxx_dongfangxing 算法c++二分法
    一、问题重述与数学建模给定一个正整数n，我们的目标是计算其立方根的整数部分，即找到最大的整数m满足m³≤n。这个问题可以形式化表述为：数学定义：⌊∛n⌋=max{x∈ℤ⁺|x³≤n}问题特性分析：单调性保证：立方函数f(x)=x³在正整数域上是严格单调递增的函数有界性：解的范围明确限定在[1,n]区间内离散性：我们需要寻找的是整数解而非实数解应用意义：该问题在实际中常用于需要快速估算立方根的场合，
  • 数学建模问题攻略指南 Matlab精灵 数学建模数学建模matlab
    数学建模是一个将现实世界的复杂问题转化成数学形式来对问题进行分析和求解的过程。这个过程涉及将实际问题中的复杂因素简化为数学结构，并用数学语言描述这些因素及其相互关系。引入一个经典问题：长方形（四角连线呈长方形）的椅子是否可以在地面上放稳，数学建模的过程就是需要将其转化成数学形式进行分析和求解，主要分为以下五个步骤。1.提出问题首先分析问题，列出问题中涉及的变量，包括适当的单位。经过分析，可以用变量
  • Pandas 学习（数学建模篇） 停走的风 数学建模pandas学习
    今天学习数学建模2023年C篇（228）优秀论文2023高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示（C228）-2023C题论文-中国大学生在线一.pd.DataFramepd.DataFrame()是pandas库中用于创建二维表格数据结构（DataFrame）的核心函数。它的作用是将各种格式的数据（如字典、列表、Series等）转换为带有行索引和列标签的表格形式，便于数据处理和分析.impor
  • DeepSeek 帮助自己的工作
    引言简述人工智能助手在职场中的普及趋势DeepSeek作为智能创作助手的核心功能概述DeepSeek的核心能力信息检索与整合：基于用户意图精准搜索并生成答案多场景应用：技术文档撰写、数据分析、代码生成等交互优化：遵循用户指定的格式与内容规范职场应用场景与实操案例技术文档撰写自动生成API文档框架根据需求补充技术细节示例代码块与公式的规范化输出数据分析支持快速检索行业数据并生成可视化建议数学建模中的
  • LRU缓存算法在搜索引擎中的应用 数据结构与算法学习 缓存算法搜索引擎ai
    LRU缓存算法在搜索引擎中的应用关键词：LRU算法、缓存淘汰、搜索引擎、哈希表、双向链表、性能优化、访问频率摘要：本文深入探讨了LRU(最近最少使用)缓存算法在搜索引擎中的关键应用。我们将从基本概念出发，通过生活化的比喻解释LRU的工作原理，分析其在搜索引擎架构中的具体实现方式，并通过Python代码示例展示如何构建一个高效的LRU缓存系统。文章还将讨论LRU算法的数学建模、实际应用场景以及未来发
  • AtCoder Beginner Contest 412(ABCDE)
    前言回来喽！！前一阵子期末周快复习疯了，接下来还想准备数学建模，感觉高中都没这么忙过T^T。中间参加了一场百度之星的比赛，只AC了两题，感觉好难啊还是太菜了，希望能混个牌呜呜呜。图论和数论题好难，还得多练啊……一、A-TaskFailedSuccessfully#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairpii;voidsolve(
  • 分布式领域后端服务的限流算法实现 大厂资深架构师 SpringBoot开发实战分布式算法wpfai
    分布式领域后端服务的限流算法实现关键词：分布式系统、限流算法、令牌桶、漏桶、滑动窗口、Redis、高并发摘要：本文深入探讨分布式系统中后端服务的限流算法实现。我们将从基础概念出发，详细分析各种限流算法的原理和适用场景，包括计数器算法、滑动窗口算法、令牌桶算法和漏桶算法。文章将提供Python实现代码和数学建模，并通过实际案例展示如何在分布式环境中使用Redis实现高效的限流机制。最后，我们将讨论限
  • 数学建模_非线性规划
    matlab求解调用示例第二道例题建模matlab求解1.matlab只能处理min问题：max两边取负号变成min2.>=>=>=号变成<=<=<=：两边取负号调用示例第二道例题建模目标函数取平方而不取绝对值后面省略
  • 数学建模_插值 wwer142526363 数学建模
    什么是插值拉格朗日插值法埃尔米特插值法三次样条插值法matlab应用分段三次埃尔米特插值法三次样条插值法（更好更光滑二维插值详见上机篇什么是插值省略插值法定理拉格朗日插值法牛顿插值法省略埃尔米特插值法三次样条插值法省略样条插值法matlab应用分段三次埃尔米特插值法详见上机篇三次样条插值法（更好更光滑二维插值详见上机篇上机篇24分钟开始
  • 回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出 matlab科研社 神经网络回归matlab
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
  • 【锂电池SOC估计】 Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计 天天Matlab代码科研顾问 matlab神经网络开发语言
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍摘要:电池荷电状态(StateofCharge,SOC)的精确估计对于电动汽车、储能系统等应用至关重要。传统的SOC估计方法存在精度受限、算法复杂等问题。本文提出了一种基于反向传播(BackPropagation,BP)神经网络的锂电池SO
  • 分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测 matlab科研社 分类matlab神经网络
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍近年来，随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升，人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中，反向传播神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络）凭借其强大的非
  • 重排利器：行列式点过程（DPP）在推荐系统中的应用 Jay Kay 推荐算法数学建模推荐算法
    在推荐系统的重排阶段，我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆，导致用户体验单调。行列式点过程（DeterminantalPointProcesses,DPP）通过数学建模相关性与多样性的平衡，成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程，其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)（精排输出的Top-N物料），DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
  • 机器学习中的数学：数学建模常用知识点-1 数字化与智能化 机器学习中的数学机器学习凸函数泰勒公式Jensen不等式
    一、凸函数1、凸函数讲解设函数f(x)是定义在区间X上的函数，若对于区间上任意两点x1、x2和任意实数��∈(0,1)，总有如下表达式成立：则称为f(x)是X上的凸函数；反之，如果下式成立：则称为f(x)在X上的凹函数。如图所示：Python实现凸函数：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义凸函数defconvex_function(x):re
  • 前端领域前端框架的优缺点大剖析 前端视界 前端大数据与AI人工智能前端艺匠馆前端前端框架ai
    前端领域主流框架的优缺点大剖析关键词：React、Vue、Angular、Svelte、虚拟DOM、响应式编程、前端工程化摘要：本文深入解析React、Vue、Angular、Svelte四大主流前端框架的核心设计原理，通过架构图解、算法源码剖析、数学建模和实战对比，揭示各框架在性能优化、开发体验、工程实践等方面的本质差异。文章包含6个完整项目案例和20+性能基准测试数据，为技术选型提供科学决策依
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他