性能分析
C++逆向分析——继承
继承 struct Person { int age; int sex; }; struct Teacher { int age; int sex; int level; int classId; }; 如上代码中可以看见，Teacher类与Person类都存在着相同的2个成员age和sex，那么这 ......
C++逆向分析——引用
引用类型 引用类型就是变量的别名，其在初始化时必须要赋值。 // 基本类型 int x = 1; int& ref = x; ref = 2; printf("%d \n",ref); // 类 Person p; Person& ref = p; ref.x = 10; printf("%d \n ......
C++逆向分析——继承与封装
面向对象程序设计之继承与封装 之前已经学习过继承和封装了，但是要在实际开发中使用，光学语法和原理是不够的，在设计层面我们需要做一些优化。 如下代码是继承的例子： #include <stdio.h> class Person { public: int Age; int Sex; void Work ......
C++逆向分析——多态和虚表
虚表 上一章了解了多态，那么我们来了解一下多态在C++中是如何实现的。 了解本质，那就通过反汇编代码去看就行了，首先我们看下非多态的情况下的反汇编代码： 然后再来看下多态情况下的反汇编代码： 很明显这里多态的情况下会根据edx间接调用，而非多态则会直接调用。 那么我们来看下间接调用的流程是什么： e ......
C++逆向分析——类成员的访问控制
类成员的访问控制 课外 → 好的编程习惯：定义与实现分开写，提升代码可读性。 如下代码，Student这个类的所有成员我们都可以调用，但是我们不想让被人调用Print1这个方法该怎么？ struct Student { int age; int sex; void Print1() { printf ......
C++逆向分析——new和delete new[]和delete[]
在堆中创建对象 我们可以在什么地方创建对象？ 全局变量区，在函数外面 在栈中创建对象，也就是函数内 在堆中创建对象 注意：之前一直提到的堆栈实际上是两个概念->堆、栈，我们之前所讲的就是栈，从本章开始要严格区分。 在C语言中，我们可以通过一个函数去申请一块内存，就是malloc(N)；申请的这一块内 ......
C++逆向分析——构造函数和析构函数
构造函数与析构函数 构造函数 struct Student { int a; int b; Student() { printf("Look."); } void Init(int a, int b) { this->a = a; this->b = b; } }; 如上代码中，我们发现了存在一个函 ......
[数据分析与可视化] Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化
本文主要介绍GeoPandas结合matplotlib实现地图的基础可视化。GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为：GeoPandas ......
m基于PID+kalman滤波的控制器性能MATLAB仿真
1.算法描述 PID控制器，即控制器的控制方式为P比例调整，I积分调整以及D微分调整三个部分构成，PID控制器是目前为止应用最为广泛的控制方式。PID控制器具有结构简单，性能稳定，参数设置简单等优势。PID控制器适用于各种控制对象无法进行测量获得系统参数的情况，其根据控制对象的输出和参考控制变量的输 ......
问卷分析笔记（3）之前问卷分析中存在的一些疑惑
1、这样的验证性因子分子咋做的？ 回答：多因子组合也是验证性因子分析的一种。这个分析是要在amos中的。单因子模型，就是把所有的题项，都归到一个维度上，画amos图时，只有一个椭圆形框，然后对应所有的问题。同理在二因子模型中，HRMS、SE、EIL三个维度的题合为一个维度，然后再计算。后边的三因子、 ......
用成本结构分析来看AIGC的创业机会
ChatGPT太强了，让人觉得AI可以应用于所有行业，重新塑造它们。 但是，我们如何判断哪些行业或场景更适合使用AI？有什么方法论可以指导我们判断呢？ 一个最主要的方法论应该是成本结构分析。 这里的成本结构是要看AIGC替代原先工作后，可优化的成本占原先总成本的比重。 如果只能降低10%～20%，不 ......
前端性能优化-gzip压缩
提纲： GZIP是什么 如何启用gzip 什么时候应该启用gzip 1、gzip压缩是什么 gzip是一种文件压缩格式，它可以将文件压缩为较小的大小，以便更快地在网络上传输或存储在磁盘上。gzip压缩算法适用于文本类型的数据，通常用于压缩Web服务器上的静态资源文件，例如HTML，CSS，JavaS ......
SpringCloud源码学习笔记3——Nacos服务注册源码分析
系列文章目录和关于我 一丶基本概念&Nacos架构 1.为什么需要注册中心 实现服务治理、服务动态扩容，以及调用时能有负载均衡的效果。 如果我们将服务提供方的ip地址配置在服务消费方的配置文件中，当服务提供方实例上线下线，消费方都需要重启服务，导致二者耦合度过高。注册中心就是在二者之间加一层，实现解 ......
基于墨者靶场报错盲注分析SQL注入之报错盲注
报错注入是利用了数据库的某些机制，人为的制造错误条件，是的查询结果能够出现在错误信息中。有 xpath语法错误xpath语法错误利用xpath语法错误进行报错注入时利用了extractvlue与updatexml两个函数。使用条件：nysql版本大于5.1.5extractvalue函数原型：ext ......
分析以下数字的规律1 1 2 3 5 8 13 21用Python语言编程实现输出，此为斐波那契数列
方法一：list1=[] #定义一个空列表for i in range(15): #遍历语句循环15次 if i==0 or i==1: #前两个数字的值都是1 list1.append(1) # print(list1) else: list1.append(list1[i-1]+list1[i- ......
问卷分析笔记（2）信度效度分析
在对量表问卷展开分析之前，必须要经过信度和效度检验。 信度检验，可以理解为可靠性检验（Reliability indices），为可靠度、一致性、稳定性。用于测量样本回答结果是否可靠,即样本有没有真实作答量表类题项，最常用的检验办法是使用科隆巴赫系数(Cronbach’s alpha或Cronbac ......
问卷分析（2） 信度效度分析（续）
Rmsea<0.08 其他的指标也基本符合要求： 评价标准如下表所示。 总之，效度分析一般是比较难的，数据拿到手之后，通过spss的因子分析很难得出与预设维度相同的结果，再加上有些同学说spss不适合做验证性因子分析，所以索性先通过spss的因子分析把不符合预设维度的题删掉，然后剩余的题目放入amo ......
【AIGC未来的发展方向】面向人工智能的第一步，一文告诉你人工智能是什么以及未来的方向分析
人工智能的概念 当人们提到“人工智能（AI）”时，很多人会想到机器人和未来世界的科幻场景，但AI的应用远远不止于此。现在，AI已经广泛应用于各种行业和生活领域，为我们带来了无限可能。 AI是一个广泛的概念，它包括很多不同的技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等等。这些技术都具有不同的功能和应用 ......
Python 进阶指南（编程轻松进阶）：十三、性能测量和大 O 算法分析
原文：http://inventwithpython.com/beyond/chapter13.html 对于大多数小程序来说，性能并不那么重要。我们可能会花一个小时编写一个脚本来自动执行一个只需要几秒钟就能运行的任务。即使需要更长的时间，当我们端着一杯咖啡回到办公桌时，这个项目也可能已经完成了。 ......
请求上下文分析，wtforms（了解）
请求上下文分析，wtforms（了解） 1.1 导出项目的依赖 # -下载语句：pip freeze # 使用第三方模块，更精确的导出依赖 pipreqs 第一步：安装 pip3 install pipreqs 第二步：使用命令，导出项目依赖 pipreqs ./ -win由于编码问题会出错：使用这 ......
第十二章-文字的情感分析
# 代码12-1 评论去重的代码 import pandas as pdimport reimport jieba.posseg as psgimport numpy as np # 去重，去除完全重复的数据reviews = pd.read_csv(r"D:\课程资料\大数据分析\分词\data\ ......
2-程序性能优化
1、C++ 性能测试工具GPROF http://sourceware.org/binutils/docs-2.17/gprof/index.html http://blog.csdn.net/stanjiang2010/article/details/5655143 GPROF是GCC自带的性能测 ......
力扣1070(MySQL)-产品销售分析Ⅲ（中等）
题目： 销售表 Sales： 产品表 Product： 编写一个 SQL 查询，选出每个销售产品 第一年 销售的 产品 id、年份、数量 和 价格。 结果表中的条目可以按 任意顺序 排列。 查询结果格式如下例所示： 示例1： 来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode.cn ......
7个最新的时间序列分析库介绍和代码示例
时间序列分析包括检查随着时间推移收集的数据点，目的是确定可以为未来预测提供信息的模式和趋势。我们已经介绍过很多个时间序列分析库了，但是随着时间推移，新的库和更新也在不断的出现，所以本文将分享8个目前比较常用的，用于处理时间序列问题的Python库。他们是tsfresh, autots, darts, ......
Android性能优化
在如今的移动互联网时代，移动设备的使用越来越普遍，而Android作为一个开放、免费的操作系统，更是占据了全球智能手机市场的绝大部分份额。然而，Android设备的性能问题也是使用者非常关心的问题，因此，Android性能优化也是开发者不得不重视的问题。 Android应用的性能问题主要体现在运行速 ......
力扣1069(MySQL)-产品分析Ⅱ（简单）
题目： 编写一个 SQL 查询，按产品 id product_id 来统计每个产品的销售总量。 查询结果格式如下面例子所示: 解题思路： 没有用到product表，直接在sales表中使用聚合函数： 1 select product_id,sum(quantity) as total_quantit ......
力扣1068(MySQL)-产品销售分析Ⅰ（简单）
题目： 销售表 Sales： 产品表 Product： 写一条SQL 查询语句获取 Sales 表中所有产品对应的 产品名称 product_name 以及该产品的所有 售卖年份 year 和 价格 price 。 查询结果中的顺序无特定要求。 查询结果格式示例如下： 来源：力扣（LeetCode） ......
结合实例来分析SQL的窗口函数
28 人赞同了该文章 这篇主要是用举栗子的方式来理解SQL中的窗口函数，加深大家对SQL窗口函数的理解。 样例表 这个样例表是我为了好理解，随便设计的，不符合数据库设计的三范式，请忽略。 （一）标准聚合函数 标准的聚合函数有avg、count、sum、max和min，接下来分别介绍这些聚合函数的窗口 ......
Java性能权威指南（第2版）读后总结与感想
1. 基本信息 Java性能权威指南（第2版） Java Performance,Second Edition [美]斯科特·奥克斯（Scott Oaks） 人民邮电出版社,2022年4月出版 1.1. 读薄率 书籍总字数516千字，笔记总字数43820字。 读薄率43820÷516000≈8.49 ......
MLIR设计与Dialect体系分析
MLIR设计与Dialect体系分析 特定领域 GPU MLIR 设计 Domain-Specific Multi-Level IR Rewriting for GPU 论文原文: https://arxiv.org/pdf/2005.13014.pdf 项目地址: https://github.c ......