- 【硬件-笔试面试题】硬件/电子工程师,笔试面试题-32,(知识点:模数转换器,信噪比,计算公式,)
目录1、题目2、解答步骤一:明确理想ADC的信噪比公式步骤二:推导公式的来源步骤三:得出答案3、相关知识点一、信噪比(SNR)的定义二、理想ADC的量化噪声三、满量程正弦波信号的功率四、信噪比公式的推导题目汇总版--链接:【硬件-笔试面试题】硬件/电子工程师,笔试面试题汇总版,持续更新学习,加油!!!-CSDN博客【硬件-笔试面试题】硬件/电子工程师,笔试面试题-32,(知识点:模数转换器,信噪比
- MySQL回表机制深度解析:原理、优化与实战指南
北辰alk
javamysqlandroid数据库
文章目录一、回表概念解析1.1什么是回表?1.2核心流程示意图二、回表原理深度剖析2.1MySQL索引结构基础2.1.1聚簇索引(主键索引)2.1.2二级索引(辅助索引)2.2回表示例分析表结构查询场景对比2.3执行计划解读三、回表性能影响因素3.1主要性能开销3.2计算公式3.3性能对比测试四、优化回表操作的6大策略4.1索引覆盖优化4.2使用联合索引4.3使用主键查询4.4减少SELECT*4
- OpenGL--- (六)OpenGL中的向量、矩阵
阿木小丸子
向量在3D笛卡尔坐标系中,基本上一个顶点就是XYZ坐标空间上的一个位置,而在空间中给定的一个位置恰恰是由一个单独的XYZ定义的。而这样的XYZ就是向量。在数学思维中,一个顶点也就是一个向量。向量长度(向量的模)计算公式:计算公式.png在X轴上的向量(1,0,0),向量的长度为1,我们称长度为1的向量为单位向量。如果一个向量不是单位向量,而我们把它缩放到1,这个过程叫标准化。那么将一个向量进行标准
- 【Tomcat】Tomcat线程池深度调优手册(终极版)
夜雨hiyeyu.com
javatomcatjavajvmspringspringbootnginxapache
Tomcat线程池深度调优手册(终极版)一、Tomcat线程池架构全解析二、精准参数计算公式(带场景适配)三、线程池溢出故障树分析四、生产环境全链路调优五、极限性能压测方案六、特殊场景应对策略七、调优禁忌清单八、调优效果验证一、Tomcat线程池架构全解析三层处理模型accept队列任务分发响应TCP层NIO线程业务线程池网络层TCP层:内核维护的SYN队列(受net.core.somaxconn
- 基于机器学习的加密货币资金费率预测与套利策略
云梦量化科技
python
一、资金费率机制解析永续合约的资金费率是加密货币衍生品市场独有的机制,旨在使永续合约价格锚定现货价格。资金费率每8小时结算一次,结算时多空双方互相支付资金费用:费率为正时,多头支付给空头;费率为负时,空头支付给多头。此机制既促使永续合约价格回归现货价格,也反映市场多空情绪。某安永续合约资金费率计算公式通常为:资金费率 F = 平均溢价指数 P + Clamp(综合利率 I − 溢价指数 P, +0
- 光缆弹性模量计算_光纤光缆布线基础知识及系统设计
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光缆弹性模量计算
光纤作为高带宽、高安全的数据传输介质被广泛应用于各种大中型网络之中。由于线缆和设备造价昂贵,光纤大多只被用于网络主干,即应用于垂直主干子系统和建筑群子系统的系统布线,实现楼宇之间以及楼层之间的连接,目前也应用于对传输速率和安全性有较高要求的水平布线子系统。一、光纤1、光及其特性:1)光是一种电磁波可见光部分波长范围是:390~760nm(毫微米)。大于760nm部分是红外光,小于390nm部分是紫
- 数据分析常用指标名词解释及计算公式
走过冬季
学习笔记数据分析大数据
数据分析中有大量常用指标,它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式,按常见类别分类:一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释:用户访问网站或应用时,每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式:PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释:在特定时间范围内(如一天、一周、一月),访问网站
- max open files mysql_MySQL性能优化之open_files_limit,table_open_cache和max_connections配置关系...
Moriarty K
maxopenfilesmysql
MySQL的变量open_files_limit,table_open_cache和max_connections是相互关联的。如果对有些变量进行了设置,有的变量没有设置,mysql会根据一定的计算公式进行计算得出其他的,当然有些时候会触发mysql的一些警告来。本文探讨的均基于Linux系统首先,mysql会基于max_connections和table_open_cache的值计算最低需要的文
- Android PNG/JPG图ARGB_8888/RGB_565解码形成Bitmap在物理内存占用大小的简单计算
AndroidPNG/JPG图ARGB_8888/RGB_565解码形成Bitmap在物理内存占用大小的简单计算Android的Bitmap是一个用于表示图像数据的核心类,代表一张图片在内存中的存储,Bitmap存储了图像的像素信息数据。Bitmap把图像理解为像素点组成的二维矩阵,每个像素点存储对应位置的一系列ARGB值(透明度+红绿蓝通道)。Bitmap在内存中占用大小的关键计算公式:内存
- 广告监测中的iGRP:概念解析与计算方法
weixin_47233946
算法广告分析
1.什么是iGRP?iGRP(InternetGrossRatingPoints,互联网总收视点)是衡量数字广告活动效果的核心指标之一,由传统电视广告中的GRP(GrossRatingPoints)演变而来。它综合评估了广告在目标人群中的覆盖广度(到达率)和触达深度(频次),为广告主提供跨渠道效果对比的统一标准。2.传统GRP的计算逻辑回顾传统GRP的计算公式为:[\text{GRP}=\text
- 数据处理与统计分析——03-Numpy的np.dot()方法&点积与矩阵乘法
零光速
数据分析numpy矩阵python开发语言数据结构
np.dot()np.dot()在NumPy中既可以用于向量的点积,也可以用于矩阵乘法,这两种运算的本质不同,取决于输入是向量还是矩阵。1.点积(DotProduct)定义当np.dot()的输入是两个一维向量时,计算的是点积,即两个向量的对应元素相乘并求和,结果是一个标量。公式对于两个n维向量a=[a1,a2,…,an]和b=[b1,b2,…,bn]点积的计算公式为:a⋅b=a1*b1+a2*b
- 中证500股指期货一手多少钱呢?风险如何?
致***锌
笔记
本文主要介绍中证500股指期货一手多少钱呢?风险如何?中证500指数期货的合约代码应该是IC,对吧?然后,每个点的价格是200元,因为股指期货通常都是指数点乘以固定金额。中证500股指期货(代码:IC)的交易成本和风险如下:一、一手多少钱?计算公式:合约价值=中证500指数点位×合约乘数(200元/点)保证金=合约价值×保证金比例(交易所标准约12%-15%,期货公司可能上浮)示例(以当前点位约5
- 第一章 城镇道路工程 1.4 挡土墙施工
泽克
一建市政章节复习笔记
1.4挡土墙施工1.4.1挡土墙结构形式及分类1.挡土墙类型1.重力式砌体挡土墙混凝土压顶、浆砌块石挡墙、浆砌块石基础依靠墙体自重抵挡土压力作用形式简单、就地取材、施工方便、造价低人工耗用量大、工效低、工期长、挡土墙高度受限2.重力式混凝土挡土墙依靠墙体自重抵抗土压力作用一般采用现浇混凝土或片石混凝土形式简单、就地取材、施工简便3.重力式钢筋混凝土挡土墙墙趾、凸榫、钢筋依靠墙体自重抵挡土压力作用墙
- 第一章 城市道路工程
泽克
一建市政实务笔记
1.城市道路工程1.1道路结构特征1.城镇道路分类道路网地位、交通功能、对沿线服务功能划分快速路水泥30沥青20砌块混凝土10,石材20完全交通功能服务,必须有中央分隔带主干路水泥30沥青20砌块混凝土10,石材20交通功能为主,连接主要干路,城市道路网的主要骨架,应有中央分隔带次干路水泥20沥青15砌块混凝土10,石材20兼有服务功能,组成干路网,区域交通集散支路水泥20沥青10砌块混凝土10,
- 层归一化Layer Normalization
Summer_Anny
python人工智能
层归一化层归一化(LayerNormalization)是一种神经网络中常用的归一化技朧,用于在训练过程中加速收敛、稳定训练,并提高模型的泛化能力。与批归一化(BatchNormalization)类似,层归一化是一种归一化技朧,但是它是对每个样本的特征进行归一化,而不是对整个批次的特征进行归一化。层归一化的计算公式如下:[LayerNorm(x)=γx−μσ2+ϵ+β][\text{LayerN
- LSTM、GRU 与 Transformer网络模型参数计算
suixinm
lstmgrutransformer
参数计算公式对比模型类型参数计算公式关键组成部分LSTM4×(embed_dim×hidden_size+hidden_size²+hidden_size)4个门控结构GRU3×(embed_dim×hidden_size+hidden_size²+hidden_size)3个门控结构Transformer(Encoder)12×embed_dim²+9×embed_dim×ff_dim+14×e
- GPU 寿命的物理极限:实验室服务器运维的科学方法论
Finehoo
运维服务器人工智能
1.GPU衰减的物理机制解析1.1热力学衰减模型阿伦尼乌斯方程应用:k=A⋅e−Ea/(kBT)k:化学反应速率(电子迁移速度)Ea:激活能(约0.5-1.0eV)T:绝对温度(℃+273.15)寿命计算公式:寿命=k1∝eEa/(kBT)示例:85℃寿命是75℃的1/2,95℃寿命仅为75℃的1/4。1.2电子迁移现象微观机制:高电流密度导致金属原子脱离晶格(如铝互连层)空洞形成与晶须生长引发短
- 2025.06.16【Ribo-seq】|sORF翻译能力预测:ORFscore计算与解读
穆易青
RNA-seq读书笔记数据处理读书笔记信息可视化
文章目录1.前言2.ORFscore原理Ribo-seq数据分析:ORFscore计算与解读1.前言2.ORFscore原理2.1计算公式Ribo-seq数据分析:ORFscore计算与解读1.前言2.ORFscore原理2.1计算公式2.2计算原理2.3阈值设定3.分析流程3.1数据准备所需文件3.2提取ORF信息3.3计算ORFscore4.结果解读4.1ORFscore分布4.2功能注释分析
- 《金融风控:授信额度设置模型训练全过程》附完整python代码
搞技术的妹子
python人工智能机器学习金融算法数据分析
《银行授信额度计算深度解析:从风险概率到额度优化》1.基于模型输出概率进行授信额度计算2.分段额度策略3.风险调整的额度计算公式4.额度上下限5.额度计算代码实现6.分段额度计算7.考虑风险调整系数8.最终授信额度1.基于模型输出概率进行授信额度计算在实际金融业务中,银行通常会基于客户的风险评估结果(通常通过模型输出的概率)来计算最终的授信额度。我们可以假设每个客户的授信额度是基于模型预测的违约概
- ceph计算PG
计算公式:pg_num={(TargetPGsperOSD)x(OSD#)x(%Data)}/Size注释:TargetPGsperOSD:预估每个OSD的PG数,一般取100计算。当预估以后集群OSD数不会增加时,一般取100计算OSD#:集群OSD数量。%Data:预估该pool占该OSD集群总容量的近似百分比。Size:该pool的副本数。
- OpenLayers 计算GeoTIFF影像NDVI
GIS之路
OpenLayersWebGIS前端信息可视化
前言NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)即归一化植被指数,是反应农作物长势和营养信息的重要参数之一,用于监测植物生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差。其值在[-1,1]之间,-1表示可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆盖,且值越大,表明植被覆盖度越高。计算公式:NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)1.
- 使用 Python 的 Sympy 库对向量进行单位化
老歌老听老掉牙
python开发语言
在数学和工程应用中,向量单位化是一种常见的操作。单位化后的向量具有模长为1的特性,这在方向表示、几何计算等场景中非常有用。Python的Sympy库提供了强大的符号计算功能,可以方便地对向量进行单位化操作。向量单位化的数学原理向量单位化的本质是将一个非零向量转换为与其方向相同的单位向量。对于一个向量v\mathbf{v}v,其单位化后的向量v^\mathbf{\hat{v}}v^的计算公式为:v^
- 关于metrics.classification_report报告中指标解读
junjunzai123
人工智能
函数的应用主要是对类目分类相关的业务做评测使用主要介绍一下:macroavg和weightedavg区别指标解释1.macroavg(宏平均)定义:对每个类别的指标(如精确率、召回率、F1-score)取算术平均值,不考虑类别样本数量。计算公式:macro_avg=(指标_类别1+指标_类别2+...+指标_类别N)/N特点:平等对待每个类别:无论类别样本数量多少,每个类别的权重相同。适用场景:当
- RSI指标
函数指针
股票指标笔记
目录一.什么是RSI二.核心原理三.计算公式主要应用方式重要注意事项与局限性四.总结一.什么是RSIRSI(相对强弱指标)是技术分析中最常用、最经典的动力振荡指标之一,由威尔斯·威尔德于1978年在其著作《技术交易系统新概念》中首次提出。它的核心功能是衡量证券(如股票、外汇、期货等)价格变动速度和幅度,从而评估其内在动能的强弱以及潜在的超买或超卖状态。二.核心原理SI通过比较特定时期内价格上涨的平
- 6.11打卡
tt卡丁车
python
知识点回顾:1.随机张量的生成:torch.randn函数2.卷积和池化的计算公式(可以不掌握,会自动计算的)3.pytorch的广播机制:加法和乘法的广播机制ps:numpy运算也有类似的广播机制,基本一致作业:自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可importtorch#生成一个2x3的随机张量,元素来自标准正态分布a=torch.randn(2,3)print("随机张量a:\n",a)#
- 如何炒股基础知识,交易规则详解之涨停板跌停板规则(新股/ST/北交所差异)
股票程序化交易接口
股票基础知识股票基础知识涨停规则跌停规则
第一章交易规则详角:涨跌停板机制(新股/ST/北交所差异)一、涨跌停板机制的核心逻辑与计算规则基本定义涨跌停板制度是中国A股市场特有的价格稳定机制,指单只股票在连续竞价阶段的交易价格相对前收盘价的最大波动幅度限制,其核心作用在于抑制过度投机,防范市场剧烈波动价格计算公式涨停价=前收盘价×(1+涨跌幅限制比例)跌停价=前收盘价×(1-涨跌幅限制比例)注:计算结果四舍五入至最小价格变动单位(主板0.0
- python打卡day48
ZHPEN1
Python打卡python
随机函数与广播机制知识点回顾:随机张量的生成:torch.randn函数卷积和池化的计算公式(可以不掌握,会自动计算的)pytorch的广播机制:加法和乘法的广播机制ps:numpy运算也有类似的广播机制,基本一致一、随机张量生成#生成3x224x224的正态分布随机张量random_tensor=torch.randn(3,224,224)#生成5x5的0-1均匀分布随机张量uniform_te
- 电阻篇---上拉电阻的取值
Atticus-Orion
电阻篇单片机嵌入式硬件上拉电阻
上拉电阻的阻值选择:从理论计算到工程实践一、核心参数与计算公式上拉电阻的阻值选择需围绕三个关键要素:电源电压、目标电平阈值、电路负载能力,其本质是通过欧姆定律平衡电流与电压的关系。1.基础公式与参数定义最大电阻值(R_MAX):确保节点在空载时能达到有效高电平R_MAX=(VCC-VIH_MIN)/ILVCC:电源电压(如3.3V、5V)VIH_MIN:芯片能识别的最低有效高电平(如CMOS芯片通
- 偶数项收敛半径
hitsz_syl
线性代数
背景:幂级数与收敛半径一个幂级数(powerseries):∑n=0∞anxn\sum_{n=0}^{\infty}a_nx^nn=0∑∞anxn其收敛半径RRR表示该级数在哪些xxx的取值范围内收敛。其计算公式:1R=limn→∞∣an∣n\frac{1}{R}=\lim_{n\to\infty}\sqrt[n]{|a_n|}R1=n→∞limn∣an∣或者若极限存在,也可使用:1R=lim
- python打卡第48天
whyeekkk
python开发语言
知识点回顾:随机张量的生成:torch.randn函数卷积和池化的计算公式(可以不掌握,会自动计算的)pytorch的广播机制:加法和乘法的广播机制ps:numpy运算也有类似的广播机制,基本一致**torch.randn**:快速生成随机张量,适用于初始化和数据增强。卷积与池化:通过滑动窗口提取局部特征,公式决定输出尺寸。广播机制:自动扩展维度,简化代码逻辑,提升计算效率。1.随机张量的生成:t
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro