这么多年了，我还在搞技术

最新推荐文章于 2024-07-19 16:40:37 发布
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抓狂
时隔多年又搞起了jmeter
09-18
时隔多年重新使用jmeter，这是一款广泛应用于性能测试和负载测试领域的开源软件。随着软件技术的不断进步和应用需求的多样化，性能测试已经成为软件开发生命周期中的一个重要环节。jmeter在性能测试领域的重要性和...
原创 QT 5.15.0中Qrand函数更换为QRandomGenerator的问题处理.pdf
08-16
在QT 5.15.0版本中，Qrand函数被抑制，建议更换为QRandomGenerator，涉及到原函数的随机数的范围和新函数的应用，本文分析并解决此问题。
Qt初学，使用qrand函数提示找不到标识符
qq_45940757的博客
02-15 1603
使用qrand函数提示找不到标识符。使用QRandomGenerator::global()->generate()替换。
Qt生成随机数 qrand 及 QRandomGenerator
波风水门
08-20 3217
最近采用Qt使用随机数，发现了新的使用方法，更简便，现记录如下： 老方法 qsrand 利用qrand和qsrand生成随机数 位于QtGlobal中 例，生成一个0和10之间的随机数 //设置种子，该种子作为qrand生成随机数的起始值，RAND_MAX为32767，即随机数在种子值到32767之间 qsrand(QTime::currentTime().msec()); qrand()%10; 新方法 QRandomGenerator 利用QRandomGenerator类 Qt5.10之后新增该类
Qt随机数生成器：QRandomGenerator
友善啊，朋友的博客
01-11 9529
一、描述 QRandomGenerator 可用于从高质量随机数生成器生成随机值。与 C++ 随机引擎一样，QRandomGenerator 可以通过构造函数使用用户提供的值作为种子。播种时，此类生成的数字序列是确定性的。也就是说，给定相同的种子数据，QRandomGenerator 会生成相同的数字序列。给定不同的种子，结果则会不同。 1.1、标准 C++ 库兼容性 QRandomGenerator 是根据 C++ 标准库中对随机数引擎的要求建模的，并且可以在标准库引擎可以使用的几乎所有上下文中使用
QRandomGenerator: No such file or directory
全粘工程师
03-04 1931
后好得知，QRandomGenerator类是qt5.10中才有，我自己qt的版本是5.9，没办法，只能升级qt，才能编译。构建一个工程，报这个错，
【C++软件调试技术】C++软件开发维护过程中典型软件异常问题的排查与总结
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dvlinker的技术专栏
04-15 17万+
本文以问答的方式进行展开，罗列了C++软件日常开发和维护中遇到的多个软件调试问题及有代表性的场景，给出详细的处置思路和处理办法，以供大家借鉴和参考。
为什么要学习C++软件调试技术？掌握软件调试技术都有哪些好处？
dvlinker的技术专栏
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本文详细讲解为什么要学习C++软件调试技术，以及掌握调试技术都有哪些好处。
C++软件调试与异常排查技术从入门到精通学习路线分享
dvlinker的技术专栏
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详细讲述C++软件调试与异常排查技术从入门到精通学习路线。
做了这么多年程序员第一次搞懂微服务架构的数据一致性
mfmfmfo的博客
09-04 360
在不同的分布式应用架构下，实现一个分布式事务要考虑的问题并不完全一样，比如对多资源的协调、事务的跨服务传播、业务的侵入性、隔离性等，实现机制也是复杂多变的。微服务架构大师Chris Richardson在介绍微服务架构与数据一致性技术时，提出了Saga模式，将微服务中的分布式事务划分为一组小的事务，所划分事务或者全部提交，或者全部回滚。强调在微服务中，每个单独的微服务都可以确保ACID，因为每一个微服务都具备自己的数据库，但是，Saga模式作为整体并不保证隔离性，所以需要对异常情况进行补偿操作。
Qt之‘qsrand’未找到，原因以及解决方案
lml521lml927的博客
08-18 5945
1、问题背景 在最新版本中，有一些函数或者方法已经更改，所以在老版本可以运行的程序代码，在新版本中可能就会产生问题。最近在测试QT中customplot实时绘制曲线功能时，需要使用随机数字，在网站上找了一段代码，测试后出现以下问题： 说明： 系统：windows10 X86 QT版本：6.1.2 2、尝试 包含头文件QtGlobal <<之前的版本qrand(), qsrand()的头文件>> 重启QT，删除构造文件重新构造 创建新项目，单独测试这两个函数 3、出现问题原因
QT (纯C++)项目 ‘Qxxx‘ file not found 和 编译报错问题(已解决)
乐亦Lee的博客
05-22 2393
因为某个项目需求，利用QT编译器创建了一个纯C++项目(选项：Plain C++ Application)默认创建main.cpp。然后简单写了一个c++类后进行编译，但编译报错。然后再次进行编译即可，显示编译成功。再在文件的.pro末尾中添加。
【Qt之·类QRandomGenerator】
m0_66203017的博客
07-19 706
/ 生成一个0到99之间的随机数// 生成一个0.0到1.0之间的浮点数// 生成一个64位随机数运行结果：// 使用当前时间的毫秒数来设置种子// 生成一个0到99之间的随机数。
Qt 工具类（01）：随机数QRandomGenerator类
读书笔记
10-15 1万+
文章目录一、前言二、详述1、播种和确定性2、批量数据3、系统范围内的随机数生成器4、后备质量5、可重入和线程安全6、标准C++库兼容性三、公共类型四、公共函数五、静态公用函数六、有关系的非成员函数七、示例八、总结 一、前言 QRandomGenerator类允许从高质量随机数生成器获取随机值。  Header : #include < QRandomGenerator >  qmake : QT += core  Since : Qt 5.10  Inherited By : QRan
QT的QRandomGenerator类的使用
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-22 4844
详细说明 QRandomGenerator类允许从高质量随机数生成器获取随机值。 QRandomGenerator可用于从高质量随机数生成器生成随机值。像C ++随机引擎一样，QRandomGenerator可以通过构造函数以用户提供的值作为种子。播种后，此类生成的数字序列是确定性的。也就是说，给定相同的种子数据，QRandomGenerator将生成相同的数字序列。但是给定不同的种子，结果应该有很大的不同。 QRandomGenerator :: securelySeeded（）可用于创建QRandomG
Qt生成随机数-qrand及QRandomGenerator
tgtsml
06-18 2万+
//老方法 //利用qrand和qsrand生成随机数 //位于QtGlobal中 //例，生成一个0和10之间的随机数 qsrand(QTime::currentTime().msec()); //设置种子，该种子作为qrand生成随机数的起始值，RAND_MAX为32767，即随机数在种子值到32767之间 qrand()%10; //新方法 //利用QRandomGenerator类 //...
云服务器与自己搭建哪个成本搞
最新发布
03-18
### 云服务器与自建服务器的成本对比分析 #### 初始投资成本 自建服务器需要一次性投入大量的资金用于采购硬件设备、搭建机房环境以及安装必要的基础设施。这些费用通常较高，尤其是对于大规模的数据中心建设而言[^1]。而云服务器采用按需付费模式，无需前期高额资本支出即可快速获取计算资源。 #### 运维管理费用 自建数据中心涉及到日常运营维护工作，包括但不限于电力供应保障、空调制冷降温处理、网络安全防护措施实施等方面；同时还需要雇佣专业技术团队负责故障排查修复等工作，长期累积下来会形成一笔可观开支 。相比之下 ，云计算服务商能够提供专业的技术支持服务，并且由于规模效应的存在使得单位算力价格更低廉 [^2]. #### 设备折旧损耗 随着时间推移 , 物理机器不可避免地会出现老化现象 导致其工作效率逐渐降低 . 当达到一定年限 (一般为5至8年 ) 后往往就需要更换新型号产品 才能满足业务发展需求 . 而基于订阅制 的云端实例则不存在此类顾虑 用户始终可以享受到最新技术成果 带来的便利 . #### 安全性考量因素 尽管构建专属内部网络可能带来更高程度的信息保护水平 [^4],但对于大多数中小企业来说 实现同等效果所需付出的努力远超预期范围之外 ; 另一方面 商业化运作多年的头部平台凭借多年积累的经验教训 不仅建立了完善的风险防控体系 更承诺全天候应急响应机制 来应对突发状况 发生概率极低却影响巨大 的灾难事件 [^3]. 综上所述，在综合考虑初始购置费、后续保养开销、资产贬值速度等多个维度之后可以看出：除非特殊行业领域存在强制规定 或者出于战略规划角度出发确实有必要自行部署 IT 架构 外 ，绝大多数情况下选用第三方提供的虚拟主机解决方案更具经济效益和社会价值体现意义重大. ```python def cost_analysis(self_build, cloud): """ Compare the costs between self-built server and cloud server. Parameters: self_build (float): Cost of building a private data center per year. cloud (float): Annual expense on using public clouds like Alibaba Cloud or Tencent Cloud. Returns: str: Which option is more economical based on given inputs? """ if self_build >= 2 * cloud: return f"Cloud service ({cloud}) saves at least half compared to self-building ({self_build})." else: return "Self-build may be cheaper under specific circumstances." ```
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