- 广告（六）
安安Ro7cie
2018-08-07D09/33【读书感悟】3173-安安消费心理学的17个基本原则第十二个：实例VS.数据实例和统计数据哪个更能吸引人呢？哪个会刺激人们的欲望呢？最重要的是，哪个会真正说服人们呢？大多数人都会选择实例，当然，了解数据也非常必要，但如果想让自己的收银机叮当作响，那就应该始终把重点投放到实例上面。因为，情感是销售的钥匙。实例能够诱发情感，可以让顾客想象自己使用产品或服务时，他们会采取
- 第十四章:AI的数据“集装箱”：彻底搞懂Tensor的Batch与维度
爱分享的飘哥
AI新纪元：120日觉醒计划TensorPyTorchBatchSize数据处理AI基础深度学习教程
AI数据集中箱前言：为什么AI从不“零售”，总是“批发”？1：Batch（批次）——GPU的“灵魂伴侣”1.1单个处理vs.批量处理：CPU与GPU的思维差异1.2DataLoader：PyTorch的“自动化装箱员”2：维度的语言——破译[B,L,D]的含义2.1[L,D]：一个句子的“二维画像”2.2[B,L,D]：一批句子的“三维魔方”2.3用代码直观感受维度的增加3：追踪Tensor的“变
- 运营商级对接方案：FreeSWITCH+IMS的网关健康监控与负载均衡实践
derek2026
部署实践服务器运维信息与通信
运营商级对接方案：FreeSWITCH+IMS的网关健康监控与负载均衡实践一、功能概述在对接运营商IMS系统的过程中，通常会提供多个信令地址以实现高可用性。本文档描述了如何在FreeSWITCH中配置两个SIP网关地址，实现以下功能：负载均衡：外呼时自动轮询使用两个SIP网关地址。健康检查：系统自动检测SIP网关是否可用。故障剔除：自动跳过当前不可用的SIP网关，仅使用健康状态的地址进行外呼。二、
- 专业团队 vs. 微信投票刷票器：谁能助你快速提升票数？
口碑信息传播者
微信投票活动已成为各类组织、企业和个人推广品牌、宣传活动的常用手段。为了在激烈的竞争中脱颖而出，快速提升票数成为许多参与者的首要目标。然而，在追求票数的过程中，参与者面临着两种截然不同的选择：专业团队和微信投票刷票器。那么，究竟谁能助你快速提升票数？本文将从多个角度进行详细分析。一、微信投票刷票器的诱惑与风险微信投票刷票器是一种自动化工具，可以在短时间内为某个选项投下大量虚假票数，从而迅速提升票数
- 【C语言】指针的爱恨纠葛：常量指针vs指向常量的指针
LuckiBit
C语言c语言java指针常量指针指向常量的指针嵌入式内存
目录常量指针vs.指向常量的指针1.综合比较2.常量指针(ConstantPointer)2.1定义与语法2.2示例代码2.3解释2.4应用场景2.5注意事项3.指向常量的指针(PointertoConstant)3.1定义与语法3.2示例代码3.3解释3.4应用场景3.5注意事项4.复杂示例4.1常量指针的复杂示例输出结果4.2指向常量的指针的复杂示例输出结果5.实际应用中的最佳实践5.1使用常
- 二分查找进阶：查找最靠左和最靠右的索引（Java实现）
算法第二深情
算法学习算法javaintellij-idea
一、引言在实际开发中，二分查找（BinarySearch）是一种高效的查找算法，尤其在处理有序数组时表现出色。然而，标准的二分查找只能返回目标值的任意一个位置（例如中间位置）。如果需要找到目标值的最左索引或最右索引（例如统计重复元素的出现次数），或者只需要单纯知道最左或最有二、普通二分查找vs.边界查找1.普通二分查找publicstaticintbinarySearch(int[]arr,int
- 关于NUC+雷达+倍福组网交换机是否完全足够的问题(是否需要一个路由器)
Tipriest_
机器人实际系统网络机器人交换机路由器IO网段
你好！这是一个非常经典和常见的工业自动化/机器人系统组网问题。你的想法完全正确。核心答案：只用一个交换机是完全可以的，而且是标准的做法。你不需要路由器来提供网关(Gateway)。下面我为你详细解释一下，并提供具体的操作步骤和注意事项。1.为什么一个交换机就够了？(交换机vs.路由器)为了理解这一点，我们需要明白交换机和路由器的根本区别：交换机(Switch):作用：连接同一个局域网（LAN）内的
- 带你走进相位解包裹算法课程
Cedric1113
程序人生
第一节：相位解包裹基础理论与核心概念课程导入相位解包裹在三维测量中的重要性（工业检测、生物医学等）包裹相位与真实相位的关系（反正切函数的主值限制）核心概念解析相位跳变的原因与表现（噪声、光照不均等干扰）解包裹算法分类：路径跟踪法vs.全局优化法经典算法初探Goldstein枝切法（残差点检测与枝切线构建）最小二乘法（全局平滑优化原理）实验演示：仿真包裹相位图的生成与基础算法解包裹效果对比第二节：路
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- 【LeetCode102.二叉树的层序遍历】vs.【LeetCode103.二叉树的锯齿形层序遍历】
小鲈鱼-
数据结构c++算法
题目链接LeetCode102.二叉树的层序遍历：102.二叉树的层序遍历-力扣（LeetCode）LeetCode103.二叉树的锯齿形层序遍历：103.二叉树的锯齿形层序遍历-力扣（LeetCode）实现思路定义一个队列，每一轮循环，队列都会放入新的一层的节点；在下一次循环中，取出上一层放入的所有新节点（放入数组中），并依次从队列中踢出这些节点，获取到这些节点的左右孩子，再放入队列中。如此，就
- 全方位解析：AWS vs. Azure vs. Google Cloud
如果你的业务正在增长，并且正在寻求以云服务形式获取IT方面的帮助，那么实际上只有少数供应商可供选择，差不多就是AWS、MicrosoftAzure、GoogleCloud、IBMCloud这几个。当然，还有其他优质公司，包括阿里巴巴、Salesforce、腾讯、甲骨文、戴尔EMC、Rackspace、Equinix以及其他二级和三级玩家。它们的特点在于更小、更个性化——这是许多企业喜欢和寻求的。本
- 黑客 vs. 网安：谁才是数字世界的主宰？ 2024年信息安全人员应该重点学什么？
网安导师小李
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在当今数字化飞速发展的时代，信息安全问题日益严峻。黑客攻击、数据泄露、网络病毒等威胁不断涌现，企业和个人的隐私安全岌岌可危。随着人工智能、物联网、云计算、区块链等新技术的兴起，信息安全行业正面临着新的挑战和机遇。2024年信息安全行业面临的挑战和机遇**1.人工智能（AI）：**AI技术的广泛应用使得攻击者能够利用机器学习和自动化技术进行更具针对性的攻击。例如，恶意软件可以通过AI算法不断自我进化
- 大语言模型应用提示工程Prompt Engineering
全栈你个大西瓜
人工智能大模型自然语言处理prompt人工智能提示工程
提示工程（PromptEngineering）是指通过精心设计和优化输入提示（prompt），以引导人工智能模型（如大型语言模型）生成更符合预期的输出。一、提示工程的核心任务明确任务目标确定模型需要完成的具体任务（如文本生成、翻译、分类、问答等）。示例：需要模型生成一篇产品评测vs.需要模型总结文章要点。设计提示结构包含必要的上下文、示例、格式要求和约束条件。示例：请根据以下产品参数生成一段吸引人
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aws系统运维aws运维
当我们深入使用AWSEventBridge时，常常会发现一个有趣的现象：对于同一个操作（比如启动一个EC2实例），EventBridge中似乎会出现两种事件。一种来自CloudTrail，记录了API调用的行为；另一种则直接来自EC2服务本身，描述了实例状态的变化。这引出了一个至关重要的问题：在创建EventBridge规则时，我应该监听哪一种？它们有什么区别？{"source":[{"prefi
- 噪声预测 vs. 数据预测：扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比
观熵
扩散模型工程指南机器学习算法人工智能
噪声预测vs.数据预测：扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比关键词：噪声预测、数据重建、MSELoss、ELBO、score-basedmodeling、DDPM、EDM、训练目标、采样策略摘要：扩散模型的训练目标设计直接影响模型收敛速度、生成质量与采样路径稳定性。最初的DDPM采用了预测添加噪声ε的方法，但近年来诸如EDM（ElucidatedDiffusionModels）等模型开始转向对原
- AWS Cognito vs. IAM Identity Center：别再混淆了！理清“用户身份”与“员工身份”的区别
运维开发王义杰
aws信息安全系统运维aws云计算
大家好，在AWS庞大的服务家族中，身份管理是构建安全、可扩展应用的核心。而提到身份管理，很多人常常会对AWSCognito和AWSIAMIdentityCenter(曾用名AWSSSO)感到困惑，特别是当看到它们都支持SAML时，会觉得功能似乎有所重合。这种困惑非常正常！它们确实都是处理“谁可以访问什么”的问题，但服务的对象和核心场景却截然不同。简单来说，一句话总结它们的核心区别就是：AWSCog
- Spring AOP 和 AspectJ 有什么区别和联系？
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SpringAOPspringjava后端aop
简单来说，可以把它们的关系比作：智能手机的相机vs.专业单反相机。SpringAOP(智能手机相机)：内置于Spring框架中，开箱即用，非常方便。它能满足95%的日常AOP需求（如日志、事务、安全），性能也足够好。但它的功能相对有限，只能在特定场景下“拍照”（即只能增强方法的执行）。AspectJ(专业单反相机)：是一个独立、完整且功能极其强大的AOP解决方案。它像一台专业相机，有各种镜头（连接
- v-if、display、visibility、opacity隐藏元素的区别
甘露寺
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前端元素隐藏与条件渲染完全指南（Vuevs.Reactvs.CSS）本文对比v-if、v-show、display:none、opacity:0、visibility:hidden以及React条件渲染的差异，帮你彻底掌握它们的适用场景！核心概念1.DOM树vs.渲染树DOM树：完整的HTML节点结构（无论是否隐藏）。渲染树：浏览器实际绘制到屏幕上的内容（隐藏元素可能被跳过）。2.关键差异特性是否
- 【开源项目】「安卓原生3D开源渲染引擎」：Sceneform‑EQR
「安卓原生3D开源渲染引擎」：Sceneform‑EQR渲染引擎“那一夜凌晨3点，第一次提交PR的手在抖……”——我深刻体会这种忐忑与激动。仓库地址：(github.com)。一、前言：开源对我意味着什么DIY的自由Vs.工业化的束缚刚入Android原生开发时，我习惯自己在项目里嵌入各种3D渲染／AR／XR模块，结构臃肿、流程混乱。当我知道GoogleSceneformSDK被弃用，起初只是出于
- Python深入理解迭代器和生成器
TiYong
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当说起Python里面的高级特性时，就不能不提迭代器（Iterators）和生成器（Generators）啦！它们就像是处理数据的一把利器，特别是对付大数据的时候，简直就是神器！咱们今天就来聊聊它们到底是啥，怎么用，还有点啥实际用途吧！目录1.迭代器（Iterators）2.使用迭代器3.自定义迭代器4.生成器（Generators）5.生成器vs.列表推导式6.生成器的惰性计算（LazyEval
- Mysql备份
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Mysql备份MySQL备份类型及优势详解MySQL作为最流行的开源数据库之一，其数据备份策略至关重要。以下是MySQL常见备份类型及其优势的详细解析：一、物理备份vs.逻辑备份1.物理备份（PhysicalBackup）定义：直接复制数据库文件（如数据文件、日志文件）。工具：mysqldump（逻辑+物理混合）、mysqlpump、xtrabackup（推荐）。优势：速度快：无需解析SQL语句，
- 海光x86与Intel/AMD x86的差异解析：技术演进、架构博弈与未来之路
tianyuanwo
x86海光AMD
在信息技术领域，x86架构作为计算产业的基石，历经四十余年演进，形成了以Intel、AMD为主导的全球生态，而海光x86的崛起，则标志着中国在自主可控计算赛道上的关键突破。本文将从技术起源、指令集架构、硬件设计、生态兼容性及未来趋势五个维度，深度剖析海光x86与Intel/AMDx86的差异。一、技术起源：授权合作vs.自主创新1.海光x86：AMD授权下的国产化突围海光x86的技术根基源于AMD
- 【使用Unimrcp和Funasr构建呼叫中心语音识别服务端】
cc_ai_cn
呼叫中心语音识别语音识别人工智能
使用Unimrcp和Funasr构建呼叫中心语音识别服务端1.编译及运行unimrcp2.新增funasr-recog，支持funasr识别3.启动unimrcp4.启动funasr5.freeswitch呼叫测试1.编译及运行unimrcp此次使用的是unimrcp1.6版本，先下载unimrcp-deps-1.6.0以及unimrcp-1.6.0进行构建，此处不过多赘述。2.新增funasr-
- DDD架构实战 充血模型 电商订单
我是Dduo不是dduo
web后端开发#SpringBoot#分布式与微服务java微服务开发语言责任链模式缓存链表jvm
目录一、充血模型的核心概念1.领域对象的职责2.领域层的核心地位二、充血模型的特点1.以领域为中心的设计2.强封装性3.支持复杂业务逻辑4.便于领域知识传递三、充血模型的优势四、充血模型的实现要点1.明确实体与值对象2.领域服务的定位3.领域事件的应用4.仓储模式（Repository）五、充血模型vs.贫血模型六、充血模型的应用挑战七、充血模型的典型应用场景总结代码示例在领域驱动设计（DDD）架
- 矩阵阶数(线性代数) vs. 张量维度(深度学习)：线性代数与深度学习的基石辨析,再也不会被矩阵阶数给混淆了
Ven%
简单入门pytorch线性代数矩阵深度学习pytorchtensor张量人工智能
文章目录前言第一部分：重温矩阵阶数-方阵的专属标签第二部分：深入张量维度-深度学习的多维容器第三部分：核心区别总结第四部分：在深度学习中为何混淆？如何区分？结论前言在线性代数的殿堂里，“矩阵阶数”是一个基础而明确的概念。然而，当我们踏入深度学习的领域，面对的是更高维的数据结构——张量（Tensor），描述其大小的术语变成了“维度（Dimensions）”或更精确地说“形状（Shape）”。这两个概
- QML革命：下一代GUI开发的核心优势详解
智驾
Qt实战qtqml
文章目录引言：为什么需要QML？一、极速开发：声明式语法vs.传统命令式二、解耦架构：MVVM的优雅实践三、跨平台一致性：一次编写，全平台渲染四、动态交互：JavaScript的灵活力量五、性能优化：硬件加速渲染六、现代UI组件：开箱即用的强大套件七、无缝融合：QML与C++的共生之道结语：QML适合哪些场景？引言：为什么需要QML？在传统GUI开发中，开发者常面临代码臃肿、UI与逻辑强耦合、跨平
- MongoDb 有必要分库么
旷野说
数据库mongodb数据库
在MongoDB中，数据分散在多个数据库（DB）中查询与集中在单个数据库中查询的性能差异主要取决于资源分配、并发操作和系统负载。以下是关键区别：资源隔离vs.资源共享多个数据库：优势：每个数据库拥有独立的文件、锁和内存缓存（WiredTiger缓存）。在高并发场景下，不同数据库的查询可减少资源竞争（如锁争用）。劣势：若物理资源（CPU、内存、磁盘I/O）有限，多个数据库可能分散缓
- freeswitch拨号规则-通话录音 详解
skyymrj
freeswitchfreeswitch
//拨号规则名称//匹配目标号码为任意数字//此处不是必须的录音文件属性里面的标题//此处不是必须的录音文件属性里面的时间//是否为立体声录音false为单声道//此处为录音文件路径以及格式为wav不填格式则为原始音频录音//是否接通后才进行录音//最小录音时间这里是1秒一般3秒以上录音才有意义//桥接的网关
- freeswitch 话单写入mysql
skyymrj
freeswitch
适用于Freeswitch1.2以上版本1.编译下mod_odbc_cdr：在fs源码文件夹的/src/mod/event_handlers/mod_odbc_cdr下，make&&makeinstall2.\autoload_configs\modules.conf.xml文件中添加3.在autoload_configs文件夹下新建odbc_cdr.conf.xml文件,内容如下：-->表字段说
- 0_序章导论
39036953
吴恩达《AIfor人工智能
课程整体框架时长：4周终极目标：学完后比大公司CEO更懂AI，能领导团队解决实际问题每周核心内容分解第一周：重新认识AI的本质弱AI（ANI）vs.强AI（AGI）ANI（弱人工智能）：特点：只精通单一任务（如语音助手、自动驾驶）现状：已创造巨大价值，未来将在零售、制造、交通等非软件行业爆发AGI（强人工智能）：目标：达到或超越人类全能智能真相：数十年内难以突破，无需担忧"机器人灭绝人类"破除AI
- ViewController添加button按钮解析。（翻译）
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明，db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包，项目右击，properties—java build path—libraries—Add External jar，加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的，上个图片缩放的代码，供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼：IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统，其包含了对XML，图像存储和Java脚本对象表示（JSON）的支持。DB2可被各种类型的企 业使用，它提供了一个数据平台，同时支持事务和分析操作，通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站，DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程：
1，true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例：（a==b）。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值，返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用，虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值，那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值，例如if(a!=0)。
2，if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术，如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术，非常好，却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术，过程大概是这个样子：
①我们日常工作中，遇到了问题，困难。寻找解决方案，即寻找新的技术；
②为什么要学习这门技术？这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题，困惑。这个问题，非常重要，我们不是为了学习技术而学习技术，而是为了更好的处理我们遇到的问题，才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题，如下：
type AD value
A
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句，都可以查询锁定的表
语句一：
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件［tar.gz］
征客丶
mysqlosx
场景：在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境：mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤：[所有目录请从根“/”目录开始取，以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件，下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir；
下载地址：http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】：
由容器控制程序之间的关系，而非传统实现中，由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在：控制权由应用代码中转到了外部容器，控制权的转移，是所谓反转。
简单的说：对象的创建又容器(比如spring容器)来执行，程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】：SSO的定义是在多个应用系统中，用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口：只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式：是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数，而不是一个对象，并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上，函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用：又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了，这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为：
* 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）;
* 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）;
* 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指：给定一个加权有向图G和源点s，对于图G中的任意一点v，求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法，因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值，其数值范围为0~11，默认值为1。该初始化参数是动态参数，可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下：
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示，但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址，为什么只需要存一个字节的地址，却占了4个字节，虽然只有一个字节，
但是这些字节比较多，所以编号就比较大，
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装（fastcgi模式）的时候，常常有这样一句命令：
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的？
phpize是什么？
phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接：http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处！
无论是通过计数算法判断对象的引用数量，还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达，判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 ：强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包）下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包）
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新，包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中，经常需要一些周期性的操作，比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具，它是由Lionbridge公司（http://www.lionbridge.com）开发。
Webbench能测试处在相同硬件上，不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容：每秒钟相
- 第11章 动画效果（中）
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文；解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常，加密和解密都需要使用一些秘密信息，这些秘密信息叫做密钥，将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥，两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要： ViewStub 是一个隐藏的，不占用内存空间的视图对象，它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt
