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<JVM中篇:字节码与类的加载篇>04-再谈类的加载器
1. 概述 1.1. 大厂面试题 1.2. 类加载器的分类 1.3. 类加载器的必要性 1.4. 命名空间 1.5. 类加载机制的基本特征 1.6. 类加载器之间的关系 2. 类的加载器分类 2.1. 引导类加载器 2.2. 扩展类加载器 2.3. 系统类加载器 2.4. 用户自定义类加载器 3. ... ...
分类:其他好文   时间:2021-05-04 15:40:43    阅读次数:0
修改官方cubestore 支持minio s3
支持s3是cubestore 一个很不错的特性,可以提高系统的扩展性 参考修改 主要是添加endpoint 以及配置使用path格式请求 s3.rs impl S3RemoteFs { pub fn new( dir: PathBuf, region: String, endpoint:String ...
分类:其他好文   时间:2021-05-04 15:33:00    阅读次数:0
.net5 core Razor项目实战系列之三:数据访问实体EntityFramework的生成
EntityFramework是一种ORM框架,能够将数据库表的操作对应到实体上, 而不需要像传统的ADO.NET那样用Connection、Command、DataSet等对象结合SQL去操作数据库, 一个实体就是一个c#类,只不过这个类比较特殊,只有属性,没有方法。 下面我们就用EntityFr ...
分类:Web程序   时间:2021-05-03 12:59:39    阅读次数:0
C++11新特性
一、原生字符串(raw string literals) 比如我们写硬盘上一个文件的访问路径:"C:\Program Files\Microsoft.NET\ADOMD.NET",你需要把它写成以下格式 string path = "C:\\Program Files\\Microsoft.NET\ ...
分类:编程语言   时间:2021-05-03 12:40:02    阅读次数:0
Python 3.10 的首个 PEP 诞生,内置类型 zip() 迎来新特性
> 译者前言:相信凡是用过 zip() 内置函数的人,都会赞同它很有用,但是,它的最大问题是可能会产生出非预期的结果。PEP-618 提出给它增加一个参数,可以有效地解决大家的痛点。 > > 这是 Python 3.10 版本正式采纳的第一个 PEP,「Python猫」一直有跟进社区最新动态的习惯, ...
分类:编程语言   时间:2021-05-03 12:25:22    阅读次数:0
给临时停车号码牌插上翅膀:lua脚本语言加入—鲁哇客智能挪车号码牌技术升级之路
预计6月中旬上线的,带语音的智能挪车号码牌,会新增lua编程脚本的支持。类似于我们的手机,从功能机到智能机的进化,有着划时代的意义:产品功能不再由厂家决定,她可由lua编程脚本书写,随时编辑修改。 lua编程脚本是什么? LUA脚本语言是一个易学易用、使用文本编辑器就可以任意书写的编程语言。详细的请 ...
分类:编程语言   时间:2021-05-03 11:56:31    阅读次数:0
C# 关键字extern用法
修饰符用于声明在外部实现的方法。extern 修饰符的常见用法是在使用 Interop 服务调入非托管代码时与 DllImport 属性一起使用;在这种情况下,该方法还必须声明为 static,如下面的示例所示:[DllImport("avifil32.dll")]private static ex ...
分类:Windows程序   时间:2021-04-30 12:40:47    阅读次数:0
实验4 函数和数组应用编程
实验任务1 #include <stdio.h> long long fun(int n); // 函数声明 int main() { int n; long long f; while(scanf("%d", &n) != EOF) { f = fun(n); // 函数调用 printf("n ...
分类:编程语言   时间:2021-04-30 12:31:46    阅读次数:0
希尔,归并,快速排序
1. 希尔排序 思路: 是优化了的插入排序,可以改进当最值处于头或尾需要多次移动元素的问题,因为它会设置步长k(>=1),初始步长是len/2, 先保证步长为k的每个子数组有序,再进一步缩小步长直到为1的时候,数组基本有序。 ''' 希尔排序 时间复杂度 平均:O(nlogn) 最好:O(nlogn ...
分类:编程语言   时间:2021-04-29 11:58:13    阅读次数:0
一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
一、线性回归 一、线性回归 ? 假设有数据有 ,其中 , 。其中m为训练集样本数,n为样本维度,y是样本的真实值。线性回归采用一个多维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点,最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方(概率解释-高斯分布加最大似然估计)。即有如下目标函数: 其中线性函数如下: ? ...
分类:其他好文   时间:2021-04-28 12:19:06    阅读次数:0
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