2021-05-20

最新推荐文章于 2021-12-17 10:53:56 发布
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本文将深入浅出地介绍如何在cmd窗口使用javadoc命令为Java HelloWorld类生成API文档，包括设置编码和字符集的过程，适合初学者了解基本用法。

JavaDoc

HelloWorld类文件举例
cmd窗口执行：
javadoc -encoding UTF-8 -charset UTF-8 HelloWorld.java

2021-05-20英文科技论文写作与学术报告Lecture 3习题答案
weixin_48924581的博客
05-20 2万+
英文科技论文写作与学术报告 Lecture 3习题英文科技论文写作与学术报告选择题 3.1选择题 3.2选择题 3.3选择题 3.4 选择题 3.1 1-8 CBBDBACA 选择题 3.2 1-8 ADDACCCC 选择题 3.3 1-5 CDCDC 选择题 3.4 1-5 BDABC 6-10 DDCAA ...
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05-20
熟悉Elasticsearch的朋友肯定都知道Elasticsearch Head，这是一个elasticsearch的很好用的插件之一，以往elasticsearch5.x之前的版本，对应的Elasticsearch Head的安装相对来说还简单一些，5.x之后安装需要依赖于...
2021-05-26
yzpbright的博客
05-26 777
更新了http请求为https后，执行https请求时报错 2021-05-26 18:08:19.705 17359-17444/org.securesms D/PushServiceSocket: Opening URL: https://wallet-server-pre.coming.chat/api/v1/coin/priceAndUsable/5H3U6wPpe5Hi6ozX5LEcAszJ81KY4afHc2jeUxJcSmUShVks 2021-05-26 18:08:19.705 1735
使用ST-LINK V2 下载32程序 2021-05-20
LZYQWER
05-20 4597
ST-Link V2是ST第二代的仿真器，适用于ST的8位单片机和ST的32位单片机。单片机程序是非常抽像的，编写好后，下载到单片机去运行，如果有错误，很难找到问题。所以在调试单片机程序时需要通过仿真器(Debugger)在线仿真和调试，以便找出程序的错误。调试的时候，ST-Link V2通的JTAG或者SWIM/SWD接口与单片机连接，可以通过设置断点、观察寄存器、单片运行等进行除错。ST-Link V2除了可以进行仿真除错外，还可以用于单片机程序烧录。
2021-05-03
ridaimuyatou1989的博客
05-03 2万+
新全制式基站扫频仪 支持2G/3G/4G/5G所有通信制式广播信道的解码，包括：GSM，CDMA，EVDO，WCDMA，TD-SCDMA，TD-LTE，FDD-LTE，5G-NR。 针对不同的应用场景，可以选择扫描模式，锁频模式，中国频段，全球频段。 5~10秒钟完成国内频段所有制式的解码，解码地同时输出当前信号频谱。 支持2G/3G/4G伪基站识别。 支持1GHz/s扫描速度的频谱扫描。 软件无线电架构，支持任意频率，按照任意制式解码，该功能用于专网4G/5G的解码和5G干扰排查。 支持T.
go每日新闻(2021-05-20)——初探 Golang 代码混淆
韩亚军的博客
05-21 1254
每日一谚：”Debuggers don’t remove bugs. They only show them in slow motion.” go中文网每日资讯--2021-05-20 一、Go语言中文网 优化 Golang 服务来减少 40% 以上的 CPU fuckdb 新功能上线，开箱即用、更加强大的代码生成器 二、亚军进化史 Go技术日报(2021-05-19)——pprof++: 一个带有硬件监控的 Go Profiler 三、脑子进煎鱼了 Go 面试官问我如何实现面向对象？ 一文.
2021-05-20 Kafka面试题 Kafka为什么需要复制?
微软MVP Eleven
05-20 7万+
Kafka为什么需要复制? Kafka的信息复制确保了任何已发布的消息不会丢失，并且可以在机器错误、程序错误或更常见些的软件升级中使用。
2021-05-20 Kafka面试题 说说Kafka的使用场景？
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微软MVP Eleven
05-20 7万+
说说Kafka的使用场景？ ①异步处理 ②应用解耦 ③流量削峰 ④日志处理 ⑤消息通讯等。
CVE-2021-24078漏洞分析
qq_36386435的博客
12-17 4050
CVE-2021-24078漏洞分析 漏洞复现证明截图 影响范围 Windows Server 2008 for 32-bit Systems Service Pack 2 Windows Server 2008 for 32-bit Systems Service Pack 2 (Server Core installation) Windows Server 2008 for x64-based Systems Service Pack 2 Windows Server 2008 for x64-bas
2021-05-20 Kafka面试题 Kafka高效文件存储设计特点：
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05-20 7万+
Kafka高效文件存储设计特点： (1).Kafka把topic中一个parition大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。 (2).通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。 (3).通过index元数据全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盘操作。 (4).通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。 ...
2021-05-20 Kafka面试题 请说明什么是Apache Kafka?
微软MVP Eleven
05-20 7万+
请说明什么是Apache Kafka? Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和可复制的提交日志服务。
APToolV7200(2021-02-01)
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APTool-UMPTooV7200 是一款专门用于量产chipsbank主控U盘的工具。这款工具的主要功能是对U盘进行量产操作，也就是通过制作U盘固件，将U盘的物理存储芯片的空间划分为分区，赋予U盘可读写和存储的功能。...
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2021-03-05_20-14-58_Underwater Survival Base.zip
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2021年3月5日20时14分58秒，这个项目被封装在名为"2021-03-05_20-14-58_Underwater Survival Base.zip"的压缩文件中，它可能包含了设计图纸、研究报告、技术文档等一系列珍贵资料，为我们的讨论提供了宝贵的素材。...
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配置过的油猴插件
Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）
12-06
Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍Zernike多项式在不同形状瞳孔（如圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形）上的应用，并提供了相应的Matlab代码实现方法。该技术常用于光学系统中的波前分析与像差校正，能够有效描述各种非标准瞳孔形状下的光学特性，适用于需要精确建模和仿真光学系统的科研与工程场景。文中强调借助Matlab工具进行算法开发与验证，提升科研效率。; 适合人群：具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事光学系统设计的工程师。; 使用场景及目标：① 光学像差分析与建模；② 自适应光学系统仿真；③ 不规则瞳孔条件下波前传感与矫正算法研究；④ 高级光学教学与实验演示。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解Zernike多项式的数学原理及其在不同几何形状瞳孔上的正交性与展开特性，同时可参考文档中提供的其他相关案例进行拓展学习。
斯坦福大学深度学习课程CS231n个人学习与作业记录项目_深度学习计算机视觉卷积神经网络图像分类目标检测语义分割神经网络架构反向传播优化算法激活函数损失函数数据增强模型训练验证测试.zip
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mysqltools8-权威指南项目是一个全面深入的MySQL数据库自动化运维与高效管理解决方案的详细技术文档与最佳实践集合_该项目详细阐述了如何利用ansible自动化工具实现M.zip
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基于Vue与SpringCloud的微服务分布式博客系统设计与实现
12-06
**项目名称：** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述：** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果，旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建，提供响应式用户界面；后端采用Spring Cloud微服务架构，通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术，构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题，体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构：** 1. **前端技术栈：** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈：** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储：** MySQL 8.0（主数据存储）、Redis（缓存与会话管理） 4. **服务通信：** RESTful API、消息队列（可选RabbitMQ/Kafka） 5. **部署与运维：** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块：** - 用户管理：注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理：富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示：首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理：后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理：服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点：** 1. **架构解耦：** 前后端完全分离，通过API网关统一接入，支持独立开发与部署。 2. **服务拆分：** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计：** 采用服务注册发现机制，配合负载均衡与熔断器，提升系统容错能力。 4. **可扩展性：** 模块化设计支持横向扩展，配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果：** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型，通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性，为云原生应用开发提供了实践参考。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lzx2005_Concentration_11224_1764957744447.zip
12-06
lzx2005_Concentration_11224_1764957744447.zip
如下为平台商品促销数据：字段为品牌，打折开始日期，打折结束日期 brand stt edt oppo 2021-06-05 2021-06-09 oppo 2021-06-11 2021-06-21 vivo 2021-06-05 2021-06-15 vivo 2021-06-09 2021-06-21 redmi 2021-06-05 2021-06-21 redmi 2021-06-09 2021-06-15 redmi 2021-06-17 2021-06-26 huawei 2021-06-05 2021-06-26 huawei 2021-06-09 2021-06-15 huawei 2021-06-17 2021-06-21 计算每个品牌总的打折销售天数，注意其中的交叉日期，比如vivo品牌，第一次活动时间为2021-06-05到2021-06-15，第二次活动时间为2021-06-09到2021-06-21其中9号到15号为重复天数，只统计一次，即vivo总打折天数为2021-06-05到2021-06-21共计17天。 1)将当前行以前的数据中最大的edt放置当前行 select id, stt, edt, max(edt) over(partition by id order by stt rows between UNBOUNDED PRECEDING and 1 PRECEDING) maxEdt from test4;t1 redmi 2021-06-05 2021-06-21 null redmi 2021-06-09 2021-06-15 2021-06-21 redmi 2021-06-17 2021-06-26 2021-06-21为什么会有空值存在以及9-15为什么会出现更大的21帮我解释一下
11-20
### 出现空值的原因 - **分区首行**：在使用窗口函数 `max(edt) over(partition by id order by stt rows between UNBOUNDED PRECEDING and 1 PRECEDING)` 时，对于每个 `id` 分区内的第一行数据，`rows between UNBOUNDED PRECEDING and 1 PRECEDING` 表示从分区的起始行到当前行的前一行。由于第一行没有前一行，所以 `max(edt)` 在此情况下没有可比较的行，因此会返回空值。 - **数据本身为空**：如果在分区内除了当前行之外，其他行的 `edt` 字段值都为 `NULL`，那么 `max()` 函数在计算时会将这些 `NULL` 值排除，由于没有有效的非空值可供比较，也会返回 `NULL`。 ### 某行出现更大日期值的原因 - **数据顺序**：窗口函数是按照 `order by stt` 对分区内的数据进行排序的。如果在分区内，后面行的 `edt` 值本身就比前面行的 `edt` 值大，那么随着窗口的移动，`max(edt)` 会不断更新为更大的日期值。例如，在同一个 `id` 分区内，前面行的 `edt` 是较早的日期，而后面行的 `edt` 是较晚的日期，当窗口移动到后面行时，`max(edt)` 就会更新为这个较晚的日期。 - **数据异常**：可能是数据录入错误或者系统异常导致某行的 `edt` 值出现了不合理的大日期。例如，可能在录入促销结束日期时，输入了一个错误的未来日期。 示例代码如下，模拟了该查询过程： ```sql -- 创建示例表 CREATE TABLE test4 ( id INT, stt DATE, edt DATE ); -- 插入示例数据 INSERT INTO test4 (id, stt, edt) VALUES (1, '2023-01-01', '2023-01-10'), (1, '2023-01-15', '2023-01-20'), (2, '2023-02-01', '2023-02-10'), (2, '2023-02-15', '2023-02-20'); -- 执行查询 SELECT id, stt, edt, MAX(edt) OVER (PARTITION BY id ORDER BY stt ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING) AS maxEdt FROM test4; ```
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