本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.ldbm.cn/database/71184.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程新知网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！相关文章
关于AOT、JIT编译模式以及基于静态编译构建微服务应用
JDK 9 引入了一种新的编译模式 AOT(Ahead of Time Compilation) 。和 JIT 不同的是，这种编译模式会在程序被执行前就将其编译成机器码，属于静态编译（C、 C，Rust，Go 等语言就是静态编译）。AOT 避免了 JIT 预…
《Programming from the Ground Up》阅读笔记：p181-p216
《Programming from the Ground Up》学习第10天，p181-p216总结，总计34页。
一、技术总结
第10章主要讲计算机是如何计算的，如十进制、二进制、八进制、十六进制以及浮点数和负数的表示。属于比较基础的内容，如果有一定基础&…
![[JAVA]连接数据库 并在Java中实现查询员工信息功能](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/aa708e6220284872a600832eaa48259b.png)
[JAVA]连接数据库 并在Java中实现查询员工信息功能
在进行这些操作之前，我们需要先了解JDBC入门，JDBC是一种用于执行SQL语句的JavaAPL，可以为多种关系数据库提供统一访问。
一，主要作用
1.连接数据库
允许Java程序与各种不同的数据库建立连接。无论使用的是MySQL，Ora…
Linux：进程控制（一）
目录
一、写时拷贝
1.创建子进程 2.写时拷贝 二、进程终止
1.函数返回值
2.错误码
3.异常退出
4.exit
5._exit
三、进程等待
1.进程等待的必要性
2.验证进程等待
3.获取具体退出信息
4.子进程退出和waitpid返回值 一、写时拷贝 父子进程，代码共享&#…
基于SpringBoot的国家基础信息管理功能的设计与实现
目录 前言
一、标准信息参考
1、信息来源
二、后台基础信息的维护管理
1、实体类和Mapper类
2、业务层和控制层设计
3、前端界面实现
三、管理页面效果
1、列表管理界面
2、国家信息调整
四、总结 前言 在之前的博客中，我们基于GeoTools工具实现了全球各个…
Pikachu-Sql-Inject - 暴力破解
之前的破解，一般都需要 information_schema.schemata 、 information_schema.tables 、information_schema.columns 的权限，如果没有权限，就需要暴力破解； 如构造payload ,这个 abc 表就是我们要确定是否存在的表
vince and ex…
算法：双指针系列（一）
双指针系列 一、移动零（一）题目分析（二）代码展示二、复写零（一）题目分析（二）代码展示三、快乐数（一）题目分析（二）代码展示（…
架构设计笔记-7-系统架构设计基础知识
目录
知识要点
单选
案例分析
1.质量属性 / 管道过滤器 / 数据仓库风格
2.面向对象风格 / 控制环路风格
3.软件架构风格 / 架构风格选择
4.体系结构方案对比
5.面向对象风格 / 基于规则风格
6.解释器风格 / 管道过滤器风格
7.面向对象风格 / 解释器风格
8.软件架构复…
Genome varScant | 基因组结构变异 | 基于TBtools
引言
今分享基因组结构变异检测的教程，大家常用的软件基本是minimap2软件，这个软件也是出自李恒大佬之手，但是对于新手小白，或是没有服务器的同学而言，直接在本地使用minimap2是不现实的。
然而，今天可以…
Python数据分析教程09：层次分析法的方根法和求和法的实现
目录
1 求和法计算权重的方法以及代码示例
1.1 理论原理
1.2 代码实现
2 方根法计算权重的方法以及代码示例
2.1 理论方法
2.2 代码实现 感谢B站博主的视频：https://www.bilibili.com/video/BV1At421E7jE
作者详细推导了方根法和求和法两类方案的计算过程，有兴趣的同学…
使用激光跟踪仪提升码垛机器人精度
标题1.背景
码垛机器人是一种用于工业自动化的机器人，专门设计用来将物品按照一定的顺序和结构堆叠起来，通常用于仓库、物流中心和生产线上，它们可以自动执行重复的、高强度的搬运和堆垛任务。
图1 码垛机器人 传统调整码垛机器人的方法&a…
智能猫砂盆怎么选购？cewey、鸟语花香、霍曼全方位测评性能大PK
智能猫砂盆怎么选购？cewey、鸟语花香、霍曼全方位测评性能大PK
现在的生活节奏越来越快，我们经常会外出不在家，这时候猫咪的粑粑就不能及时清理，会出现猫咪嫌猫砂盆脏乱拉，家里空气也会充满臭味。针对这个问题&#x…
【AI知识点】机器学习中的常用优化算法（梯度下降、SGD、Adam等）
更多AI知识点总结见我的专栏：【AI知识点】 AI论文精读、项目和一些个人思考见我另一专栏：【AI修炼之路】 有什么问题、批评和建议都非常欢迎交流，三人行必有我师焉😁 1. 什么是优化算法？
在机器学习中优化算法&#x…
【网络】初识https协议加密过程
初识https协议加密过程 为什么不用http而要使用https常见的加密方式对称加密非对称加密数据摘要&&数据指纹 https的工作过程探究方案一：只使用对称加密方案二：只使用非对称加密方案三：双方都使用对称加密方案四：非对称加密…
【UE】简单介绍“Extra Win Function”插件的功能
“Extra Win Function”插件包含32个C类封住成的蓝图节点供用户使用，下面简单介绍19个可能常用的节点的功能。 1. “Is Internet Available”
检查是否可接入互联网 2. “Get Device Platform” 获取设备平台名称 3. “Get Android Device RAMSize” 获取RAM 大小 …
纠删码参数自适应匹配问题ECP-AMP实验方案（下）
7.参数选择
7.1.综合性能goal
根据权重和性能指标，本方案为每个文件确定最佳的纠删码参数，并将文件分组到不同的数据池中。本文使用了以下公式计算每个文件的评分，表示该文件在使用不同的纠删码参数时的综合性能。 s i j k ∑ j 1 6 c j…
跟李沐学AI：使用注意力机制的seq2seq
动机
机器翻译中，每个生成的单词可能相关于源句子中的不同词。但Seq2sqe模型不能对此直接建模。
简单的Seq2Seq模型存在一个问题，即它将整个输入序列的信息压缩到了一个固定长度的向量中，这可能导致信息丢失，尤其是当输入序列很…
车辆重识别（2022ACM SIGGRAPH调色板:图像到图像的扩散模型）论文阅读2024/10/09
[2] Palette: Image-to-Image Diffusion Models ( ACM SIGGRAPH 2022) 作者：Chitwan Saharia、William Chan、Huiwen Chang 单位：Google Research, Brain Team
摘要： 本文基于条件扩散模型开发了一个统一的图像到图像翻译框架，并…
Python数据分析-城市空气质量与健康影响分析
一、研究背景
随着全球城市化进程的加速，越来越多的人口集中在城市地区，城市空气污染成为了一个全球性的环境问题。空气污染物如PM2.5、二氧化氮（NO2）和臭氧（O3）等，对人类的健康构成了严重威胁…