案例分析 架构 答案 案例
5.20 面向对象案例分析二
``` class Employee { private long empno; private String ename; private double salary; private double rate; public Employee(){} public Employee(long em ......
5.19 面向对象案例分析一
``` class Address { private String country; private String province; private String city; private String street; private String zipcode; public Addres ......
Map系列集合:应用案例
package com.Map; import java.util.*; public class Test { public static void main(String[] args) { //1.把80个学生选择的景点数据拿到程序中去 List<String> data=new ArrayL ......
GNU gprof分析C性能
## 参考 [gprof的简单使用-anthony1983-ChinaUnix博客](http://blog.chinaunix.net/uid-12656193-id-320091.html) [Top (GNU gprof) (sourceware.org)](https://sourcewar ......
数据仓库项目介绍与分析
### 项目效果展示 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1681090/202305/1681090-20230502091704068-510499366.png) 本身我们这个数据仓库项目其实是一个纯后台项目,不过为了让大家能够更加直观的感受项目 ......
集合:综合案例:斗地主业务分析
package com.GameDemo; public class GameDemo { public static void main(String[] args) { Room s=new Room(); //启动游戏 s.start(); } } package com.GameDemo; ......
云原生第五周--k8s实战案例
## 前言 业务容器化优势: 1. 提高资源利用率、节约部署IT成本。 2. 提高部署效率,基于kubernetes实现微服务的快速部署与交付、容器的批量调度与秒级启动。 3. 实现横向扩容、灰度部署、回滚、链路追踪、服务治理等。 4. 可根据业务负载进行自动弹性伸缩。 5. 容器将环境和代码打包在 ......
情绪分析
情绪分析 Sentiment Analysis 情绪分析是对给定文本的极性进行分类的任务。例如,一条基于文本的推文可以被归类为 "正面"、"负面 "或 "中性"。鉴于文本和附带的标签,可以训练一个模型来预测正确的情绪。 情感分析技术可分为机器学习方法、基于词典的方法,甚至是混合方法。情感分析的一些细 ......
Python单元测试:一步步了解测试框架、测试用例和覆盖率分析
在软件开发中,单元测试是一个非常重要的环节。它可以确保你的代码能够正常运行,并且在将来的修改中不会出现问题。在Python中,单元测试是非常容易实现的。本文将介绍Python单元测试的所有知识点,包括测试框架,测试用例,测试装置,测试套件和覆盖率分析。 ......
5月《中国数据库行业分析报告》正式发布,首发时序、实时数据库两大【全球产业图谱】
墨天轮社区分布的这份行业分析报告梳理了时序数据库、实时数据库的技术原理、应用场景及发展趋势,并发布两类数据库的【全球产业图谱】,一起探索技术发展新趋势! ......
5.15 static 应用案例
``` class Book { private String title; private static int count = 0; public Book(){ // 无参构造 this("NOTITLE - " + count++);// 避免了没有title的情况,调用下面的构造方法,把“ ......
5.14 static 应用案例
### demo 1 ``` public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { print();// 静态方法 调用静态方法; } public static void print(){ System.out.pri ......
6.栈的应用案例(就近匹配)
栈的应用案例(就近匹配).c ```C++ #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include #include #include #include "seqStack.h" /* 从第一个字符开始扫描 当遇见普通字符时忽略, 当遇见左括号时压入栈中 当遇见右括号时从栈 ......
Java应用架构演变史
## 垂直应用架构 以MVC的垂直架构举例,MVC 架构通常分为3层,展示层、控制层、模型层。通常基于 MVC架构开发的应用代码会打成一个 war 包,部署在 Tomcat 等 Web容器中。不同的业务模块间通过本地 API进行调用,基本不存在跨进程的远程服务调用。 垂直应用架构面临的挑战: 1. ......
Kotlin对Springboot的runApplication内联函数结构分析
# 主菜 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1063429/202306/1063429-20230602150941307-1759003535.png) [括号外尾随Lambda](https://kotlinlang.org/docs/functions ......
5.12 综合案例 : 简单java类
* 简单java类,基础很重要,需要手,熟练无误的写出来 ``` class Dept{ private long deptno; private String dname; private String loc; public Dept(){// 必须提供无参构造方法; } public Dept ......
嵌入式进阶之关于SPI通信的案例分享——基于全志科技T3与Xilinx Spartan-6处理器
本文主要介绍基于全志科技T3与Xilinx Spartan-6的通信案例。 适用开发环境: Windows开发环境:Windows 7 64bit、Windows 10 64bit Linux开发环境:Ubuntu18.04.4 64bit 虚拟机:VMware15.1.0 U-Boot:U-Boo ......
强化学习基础篇[2]:SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析
# 强化学习基础篇[2]:SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析 # 1.SARSA SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法,通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niran ......
算法题分析:反转整数
最近刷到了一道medium难度的算法题,比较典型,可以用语法特性和常规解法来解决。题目如下: ``` 给定一个32字节的有符号整型数字x,将x反转过来返回。如果反转x会让其数值超出32位有符号整型数字范围[-2^31, 2^31 -1],那么就返回0。 假设运行环境不允许你存储64位整型数字(有符号 ......
SeaTunnel V2.3.1源码分析--zeta引擎启动过程分析
今天主要看SeaTunnel自研的数据同步引擎,叫Zeta。 首先,如果使用的是zeta引擎,那么第一步一定是运行bin/seatunnel-cluster.sh脚本,这个脚本就是启动zeta的服务端的。 打开seatunnel-cluster.sh看看,可以看到其实是去启动seatunnel-co ......
hazelcast的NodeExtension接口类所有定义的方法分析
在Hazelcast中,`NodeExtension`接口是一个扩展点,用于自定义和定制节点级别的行为。它定义了以下方法: 1. `void beforeStart(Node node, Properties properties)` 此方法在节点启动之前调用。它允许你在节点启动之前执行一些自定义逻 ......
岩土工程中振弦类采集仪的完整解决方案分析
岩土工程中振弦类采集仪的完整解决方案 振弦传感器和振弦采集仪及在线监测系统形成一套完整链条的岩土工程监测案例 一些岩土工程项目需要进行振动监测以确保安全和可靠性。振弦传感器和振弦采集仪是一种常用的监测设备,可以用于监测地基、桥梁和建筑物的振动特征。以下是一个振弦传感器和振弦采集仪及在线监测系统形成一 ......
工作记录:Skywalking 对Java服务进行日志分析指标收集
版本号:8.9.0 目标:通过日志分析生成日志对应级别指标,skywalking页面展示指标采集情况,并配置指标规则告警到钉钉 分析前提:skywalking已收集到对应服务的日志 ,日志列表可查询到服务日志 # 1.日志分析指标配置 ## Application配置 修改config/applic ......
2022-2023 春学期 矩阵与数值分析 C5 插值与逼近
# 2022-2023 春学期 矩阵与数值分析 C5 插值与逼近 ## C5 插值与逼近 [原文](https://owuiviuwo.github.io/2023/06/02/2022-2023-%E6%98%A5%E5%AD%A6%E6%9C%9F-%E7%9F%A9%E9%98%B5%E4%B ......
Python | 数据分析和计算机视觉 | 学习记录
# 计算机视觉 * `empty()`和`vstack(), hstack()` : 使用循环创建新数组时,可以先用`np.empty()`创建空数组并确定数组维度,循环中创建新的行数组,再使用`vstack()`合并数组 ``` A = np.empty([0,2], dtype = "float ......
《需求工程—软件建模与分析》2
最近老师讲了项目的前景与范围,还有相关者分析,正好看书看得这一章。 在一个项目开始之前,首先我们需要考虑一个问题就是为什么要启动这个项目,也就是说,这个项目的目标是什么? 项目的目标是系统的业务需求。在很多情况下,相关者可以清晰地表达出系统的业务需求,这时可以通过安排和相关者的面谈来明确项目的动机。 ......
《需求工程—软件建模与分析》3
需求工程——软件建模与分析》这本书的第二部分的主要讲解了需求获取中的各种活动以及活动中常用的方法与技术,例如背景資料的收集、前景与范围的限定、需求获取源头的确定、重要需求获取方法的应用等。包含了一些必要的分析活动以及分析的方法与技术,前期需求阶段的分析活动、方法及技术,定义前景与范围时涉及的分析活动 ......
R语言用线性混合效应(多水平/层次/嵌套)模型分析声调高低与礼貌态度的关系|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=23681 最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应的研究报告,包括一些图形和统计输出。 线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) ? 线性混合模型(有时被称为 "多层次模型 ......