架构 处理器 结构arm
API架构风格
浅谈6种流行的API架构风格 前言 API在现代软件开发中扮演着重要的角色，它们是不同应用程序之间的桥梁。编写业务API是日常开发工作中最常见的一部分，选择合适的API框架对项目的成功起到了至关重要的作用。本篇文章将浅谈一下当前6种流行的API架构风格的优点、缺点以及适用场景。 6种流行的API架构 ......
（坚持每天写算法）基础算法复习与学习part1基础算法1-7——高精度减法（处理t=1和t>1代码的写法，t为操作次数）
题目： 思路：这一道题其实和高精度加法的思路是差不多的，都是使用算式进行模拟。 重点：关于代码怎么写，在高精度加法那里还看不太出来（我也没有写），但是在高精度减法这里就完全可以看出来了。我们在加法算式里面，一般是A[i]+B[i]+t，但是也可以这么写：t+A[i]+B[i]，我们可以先写进位，然后 ......
X86/ARM 寄存器
1、X86 64寄存器 1.1、x86 通用寄存器16个 寄存器名 寄存器作用 rdi 第一个入参 rsi 第二个入参 rdx 第三个入参 rcx 第四个入参 r8 第五个入参 r9 第六个入参 更多的参数则通过压栈传入 r10--r15 临时数据 rax rax 寄存器可以用来存储函数的返回值、临 ......
写代码时如何合理的画图表达逻辑结构
在解决编程基础练习题时，使用图表是一种非常有效的方法，可以帮助你更清晰地表达逻辑结构。以下是一些建议： 流程图： 流程图是表达程序逻辑结构最常见的一种图表。在流程图中，你可以使用不同的图形表示不同的操作，如矩形表示处理步骤，菱形表示判断条件，箭头表示流程的流向。 例子：计算 1 到 10 的和 + ......
OpenCV计算机视觉学习（15）——浅谈图像处理的饱和运算和取模运算
如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本来在前面博客 OpenCV计算机视觉学习（2）——图像算术运算 &图像阈值（数值计算，掩膜ma ......
Spring事务状态处理
Spring事务提交后执行：深入理解和实践 在Java开发中，Spring框架的事务管理是一个核心概念，尤其是在企业级应用中。理解和正确使用Spring事务对于保证应用的数据一致性和稳定性至关重要。本文将深入探讨在Spring中事务提交后的执行逻辑，这是一个经常被忽视但又极为重要的部分。 事务的基础 ......
成绩管理系统软件体系结构设计说明书
 中的工作线程。把任务提交到这个池，必须 ......
浅谈6种流行的API架构风格
前言 API在现代软件开发中扮演着重要的角色，它们是不同应用程序之间的桥梁。编写业务API是日常开发工作中最常见的一部分，选择合适的API框架对项目的成功起到了至关重要的作用。本篇文章将浅谈一下当前6种流行的API架构风格的优点、缺点以及适用场景。 6种流行的API架构风格图 SOAP SOAP全拼 ......
Spring Boot和 Spring Cloud的区别；单体架构与微服务架构的区别以及优缺点
Spring Boot 简介 Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(r ......
软件架构实践 V2：第二章
第二章 什么是软件架构 如果一个项目的系统构架 (包括理论基础) 尚未确定，就不应该进行此系统的全面开发。只有对构架做出明确清楚的表述，才能使之在整个开发和维护过程中加以充分利用。 ——Barry Boehm 本章我们将严格地从软件工程的角度对构架进行讨论，即除了第1章中所讲到的企业所获得的价值外， ......
BS 架构 和 CS 架构
软件开发架构 【1】C / S 架构 C/S是美国Borland公司最早研发 C ：client (客户端) S : server (服务端) 【2】B / S 架构 B/S是美国微软公司研发。 B ：browser (网页端) S ： Server (服务端) 【3】C/S与B/S区别 Clien ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
解析x86与x64：架构之争、性能较量与未来趋势
在计算机体系结构领域，x86和x64是两种备受关注的架构，它们在硬件设计、内存寻址、性能表现等方面有着显著的差异。本文将深入探讨x86和x64的详细区别以及各自的优点，帮助读者更全面地理解这两种计算机体系结构。 架构概述 x86 x86架构最初设计用于Intel的16位微处理器，后来扩展到32位。它 ......
Spark On YARN架构
Spark On YARN模式遵循YARN的官方规范，YARN只负责资源的管理和调度，运行哪种应用程序由用户自己决定，因此可能在YARN上同时运行MapReduce程序和Spark程序，YARN对每一个程序很好地实现了资源的隔离。这使得Spark与MapReduce可以运行于同一个集群中，共享集群存 ......
基于SkyEye仿真6678处理器：实现国产操作系统ReWorks仿真运行
信号处理的数据量以及实时性的要求随着嵌入式技术的发展不断提高，众多厂商和研究所选择多核DSP处理器芯片去替代原有的单核DSP，并运行嵌入式操作系统来保证信号处理的实时性以及精确性。然而受到硬件资源或者项目实施周期限制，软件工程师调试软件程序经常受阻。基于数字仿真平台搭建仿真系统便是这一问题的解决方 ......
数据结构里的一棵树
一、树是什么？ 有根有枝叶便是树！根只有一个，枝叶可以有，也可以没有，可以有一个，也可以有很多。 就像这样： 嗯，应该是这样： 二、一些概念 1、高度 树有多高，嗯，我一米八三！ 树的高度怎么算？ 高度是啥，就是从下往上到最顶端，从叶节点到根节点。 从每个叶节点开始，一个节点一个节点往上数，数到根节 ......
ARM ELF文件格式
ELF 文件、镜像（Image）文件、可执行文件、对象文件详解 2023-04-09 17:30 来源: 电脑爱好者小陆 发布于：山西省 原标题：ELF 文件、镜像（Image）文件、可执行文件、对象文件详解 作者：ZC·Shou ELF 文件规范 ELF（Executable and Linkin ......
dremio jdbc 插件时间增量处理的一些问题
dremio 支持一些增量数据处理能力，同时可以选择增量字段，目前dremio 是提供了一些实现，比如反射数据基于iceberg对于增量 可以是不同的数据源（jdbc 的，文件系统的，iceberg 的），日常大家可能选择基于时间戳的（尤其业务系统是基于时间标识的append 类型的） 对于时间类型 ......
mac M2 arm 架构模拟器运行 x86 apk
设置当前的架构 arch -x86_64 zsh 安装apk adb install app-release.apk 打开应用 adb shell am start -n com.td.flutter_tv/.MainActivity ......
Sql Server中同步两个数据库表的数据结构(转)
RT 转自 Sql Server中同步两个数据库表的数据结构_sqlserver同步表结构-CSDN博客 --功能：源数据库和本地目标数据库中同步表,如有增加的列,在此备库中也自动增加列 --##UserTables_Source ： 存放来源数据库用户表和表中字段 --##UserTables ： ......
10.Sidecar代理：日志架构
官方文档：https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/cluster-administration/logging/ 题目：Sidecar代理 设置配置环境kubectl config use-context k8s 将一个现有的 Pod 集成到 Kubern ......
使用WPF开发自定义用户控件，以及实现相关自定义事件的处理
在前面随笔《使用Winform开发自定义用户控件，以及实现相关自定义事件的处理》中介绍了Winform用户自定义控件的处理，对于Winform自定义的用户控件来说，它的呈现方式主要就是基于GDI+进行渲染的，对于数量不多的控件呈现，一般不会觉察性能有太多的问题，随着控件的数量大量的增加，就会产生性能... ......
处理Prometheus监控取值为+Inf
pod_memory_use表达式: sum (container_memory_working_set_bytes{container !="",container!="POD"}) by (container, pod) / sum(container_spec_memory_limit_byt ......
pandas修改json数据结构
需求 { "sex": { "tome": "male", "jack": "female" }, "age": { "tome": 18, "jack": 20 } } 转换成 {'tome': {'sex': 'male', 'age': 18}, 'jack': {'sex': 'female ......