大家好,这段时间我完成了对初稿的第一轮修改,即将开始第二轮的修改
这里是所有的的写书记录:
《3D编程模式》写书记录
本轮修改主要进行了下面的修改:
修改了UML错误、文字错误、代码错误等错误
这一步修改的目的在于使案例中的代码只展示说明思路,隐藏实现细节
读者可以到代码库中去看实现的细节
具体的修改包括:
每个章节、标题都使用“总-分”结构
因为7个模式的写作模板是一样的,所以它们的写作格式和写作风格也应该统一
加入一些过渡语,对文字进行斟酌
补充“扩展”、“具体案例”
完成“遵循的设计原则”
补充“更多资料推荐”
经过本轮修改后,每个模式章节的中文字数大概增加了40%-60%,代码行数大概下降了10%-30%
怎么样写出更好、也更简短的源码分析书
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。java工厂模式分三种:简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式。简单工厂模式(SimpleFactoryPattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式(StaticFactoryMethodPattern),是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式就是通过一个”全能类”,根据外界传递的信息来决定创建哪个具体类的对象。如下图(懒得写demo了,知乎上截了一个。):通过一个简单工厂类,根据name创建相应的产品对象。关于简单类如过还有不明白,更多的资料可以参考http://blog.csdn.net/weiwenlongll/article/details/6918164。简单工厂模式严重违背了“开闭原则”,难以拓展,由此产生了工厂方法模式。工厂方法模式(FACTORYMETHOD)是对简单工厂模式进行了抽象化,符合“开闭原则”,实现了可扩展。工厂方法(FactoryMethod)模式的意义是定义一个创建产品对象的工厂接口,将实际创建工作推迟到子类当中。核心工厂类不再负责产品的创建,这样核
向AI转型的程序员都关注了这个号???机器学习AI算法工程 公众号:datayx。。。。。。。全部代码 ,视频,数据集 获取方式:关注微信公众号datayx 然后回复 唐宇迪 即可获取。机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加:datanlp长按图片,识别二维码阅读过本文的人还看了以下文章:TensorFlow2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank,用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然语言处理》中/英PDF DeepLearning中文版初版-周志华团队 【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解,通俗易懂! 《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 《深度学习:基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版).pdf python就业班学习视频,从入门到实战项目 2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码 《深度学习之pytorch》pdf+
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转载:运维研习社如果我们的服务器配置了企业微信或者钉钉的报警,那么我们可能会收到如下的消息.image-20220117165235844登录服务器,通过df-Hl查看和告警信息一致,接着我们就是要找到导致磁盘空间满的目录或文件,如何找到占用空间大的目录或文件?一种比较笨的方法是,在根目录下,通过du-hs命令,列出各目录所占空间大小之后再用同样的方法继续到对应目录下去找再相对高效一点的方法是通过du的-d参数,或--max-depth,设置查询的目录深度,目录深度增加,所查询的目录,展示出来会很多,这个时候可以通过grep进行过滤du-h-d2|grep[GT]|sort-nr du-h--max-depth=2|grep[GT]|sort-nr 复制通过这样的方式,可以搜出以G或者T为单位的占用磁盘空间的大目录,并排序或者可以通过find来查询find/-typef-size+1G-execdu-h{}\; 复制从效率上来说,find要比du要更快速、灵活通过这两种方法,我们可以快速找到占用磁盘空间的罪魁祸首你以为就这么简单?很多时候,你会发现,通过find或du查半天,发现所有加
慢查询与Explain优化慢查询慢查询日志由long_query_time执行时间超过几秒的SQL语句组成.慢查询日志可用于查找需要很长时间才能执行的查询,因此是优化的候选者。慢查询配置--//查看“慢查询”的配置信息 showvariableslike"%slow%"; --//查看“慢查询”的时间定义 showvariableslike"long%"; --//设置“慢查询”的时间定义 setlong_query_time=2; --//开启慢日志 setglobalslow_query_log='ON';复制查询慢查询日志的开启状态和慢查询日志储存的位置mysql>showvariableslike"%slow%"; +---------------------------+-----------------------------------------------+ |Variable_name|Value| +---------------------------+-----------
在Android的一些界面中,有时候我们需要为一副图片生成大小为n*n的缩略图,有时候需要的缩略图特殊一些,比如:1、带圆角的缩略图:如果我们需要带圆角的缩略图,但提供的图片是n*n的正方形的图片,该怎么办?这时候可以在贴图之前,先利用Paint.setXfermode方法来设置图片叠加时的混合模式,从而达到目的。一般而言,使用方法如下:Paintpaint=newPaint(); paint.setXfermode(newPorterDuffXfermode(PorterDuff.Mode.XXX); canvas.drawBitmap(srcBmp,rc,rc,paint);复制关于PorterDuff.Mode的值,确定了SrcBmp和DstBmp交叠时像素的处理方式,其作用用一幅图片展示如下:我们看出SrcIn这个模式,只保留SrcBmp和DstBmp直接的交集部分,并且只展现SrcBmp上这部分交集的内容。这个模式适合我们做带圆角的缩略图。我们先在Canvas上绘制一个实心圆角矩形,其他部分透明,然后用这个模式把缩略图再绘制到Canvas上即可:BitmaproundThum
我们都知道斐波那契数列是:F0=0F1=1Fi=Fi-1+Fi-2当i≥2011235813213455它有什么应用呢?与集合子集斐波那契数列的第n+2项同时也代表了集合{1,2,...,n}中所有不包含相邻正整数的子集个数。黄金分割随着数列项数的增加,前一项与后一项之比越来越逼近黄金分割的数值0.6180339887..…数字谜题现有长为144cm的铁丝,要截成n小段(n>2),每段的长度不小于1cm,如果其中任意三小段都不能拼成三角形,则n的最大值为多少?分析:由于形成三角形的充要条件是任何两边之和大于第三边,因此不构成三角形的条件就是存在两边之和不超过另一边。截成的铁丝最小为1,因此可以放2个1,第三条线段就是2(为了使得n最大,因此要使剩下来的铁丝尽可能长,因此每一条线段总是前面的相邻2段之和),依次为:1、1、2、3、5、8、13、21、34、55,以上各数之和为143,与144相差1,因此可以取最后一段为56,这时n达到最大为10。排列组合有一段楼梯有10级台阶,规定每一步只能跨一级或两级,要登上第10级台阶有几种不同的走法?这就是一个斐波那契数列:登上第一级台阶有一
首先按照我这篇文章在SAP云平台上给您的账号分配MongboDB服务:如何在SAP云平台的CloudFoundry环境下添加新的Service然后从这个链接下载SAP提供的例子程序。1.使用命令行cfmarketplace查看当前SAP云平台的MongoDB的版本号:在我使用的SAP云平台上是v3.0-dev使用如下命令行创建一个服务实例:cfcreate-servicemongodbv3.0-devmongo-service 2.到例子程序的根目录下,使用命令mvnpackage:该命令会生成一个hcp-cf-mongodb-tutorial-1.0-SNAPSHOT.jar:3.编辑manifest.yml,指定部署到SAP云平台上的程序名称:4.cfpush进行部署。部署成功后,在Cockpit里能看到该应用处于Started状态:访问该应用,能看到如下输出:该输出是RootController产生的:
偶尔,在Linux终端在处理文件,你可能想要清空的内容文件而不打开使用任何Linux命令行编辑器。这该如何实现呢?在本文中,我们将在一些有用的命令帮助下通过几个不同的方法清空文件内容。 警告:在我们继续深入各种方法之前,请注意,因为在Linux一切都是文件,您必须确保你清空的用户文件或系统文件不重要。清空的内容是关键系统文件或配置文件可能导致致命的应用程序/系统错误或失败。 说了这么多,下面是进入从命令行清空文件内容的方法。 重要:我们在本文后续的例子中使用access.log文件。1.清空文件通过重定向到Null一个最简单的清空文件内容的方法是如下使用shell重定向null(不存在的对象)到文件#>access.log复制在Linux中通过重定向清空大文件2.清空文件使用“true”命名重定向这里我们将使用符号**:**也是一个shell内置命令,本质上等同于**true**命令,它可以当作作一个空操作符。 另一种方法是将内置命令**:**或**true**的输出重定向到文件如下所示:#:>access.logOR#true>access.log复制清空大文件使用
traceroute原理开始时发送一个TTL字段为1的UDP数据报,然后将TTL字段每次加一,以确定路径中的每个路由器。每个路由器在丢弃UDP数据报时都返回一个ICMP超时报文2,而最终目的的主机则产生一个ICMP端口不可达的报文。IP源站选路选项严格的源路由选择发送端指明IP数据包所必须采用的确切路由。如果一个路由器发现源路由所指定的下一个路由不在其直接连接的网络上,那么它会返回一个“源站路由失败”的ICMP差错报文。宽松的源站选路发送端指明了一个数据报经过的IP地址清单,但是数据报在清单上指明的任意两个地址之间可以通过其它路由器。IP选路一个简单的路由表DestinationGatewayGenmaskFlagsMetricRefUseIface default192.168.159.20.0.0.0UG000eth0 192.168.159.0*255.255.255.0U000eth0 192.168.159.0*255.255.255.0U000eth1复制注意Flags一列,它有5种不同的标志:U(routeisup)路由启用H(targetisahost)目标是主机G(u
摘要: 你是否为研究数据挖掘预测问题而感到兴奋?那么如何开始呢,本案例选自Kaggle上的数据竞赛的一个数据竞赛项目《泰坦尼克:灾难中的机器学习》,案例涉及一个小型数据集及到一些有趣且易于理解的参数,是一个完美的机器学习入口。泰坦尼克号在进行从英国到纽约的处女航时,不幸的撞到了冰山上并沉没。在这场比赛中,你必须预测泰坦尼克号上乘客们的命运。在这场灾难中,惊恐的人们争先恐后地逃离正在沉没的船是最混乱的事。“女士和儿童优先”是这次灾难中执行的著名准则。由于救生艇数量不足,只有一小部分乘客存活下来。在接下来的一系列教程中,我们将尝试预测究竟谁活了下来。与大多数Kaggle比赛一样,我们能获得两个数据集:一个训练集,它包括一组乘客的逃离结果(即目标变量),以及每名乘客对应的其他参数,比如性别、年龄等。你必须在这个数据集上训练你的模型。一个测试集,这两个数据集提供了同样的非目标变量,但测试集里的目标变量并未提供。你必须根据测试集里的非目标变量来预测目标变量的值(即是否逃离)。由于这是一个初学者的竞赛,Kaggle提供了两个优秀的工具及相关教程,以帮助你朝着正确的方向努力。一个是Excel,另一个
方式一,不需要考虑jquery.easyui.min.js版本<script> $(function(){ //针对设置novalidate:true $('.validatebox-text').bind('blur',function(){ $(this).validatebox('enableValidation').validatebox('validate'); }); $("#btn_ok").click(function(){ //启用 $('.validatebox-text').validatebox('enableValidation').validatebox('validate') $.messager.progress();//显示进度条 varb=$("#ff").form('validate');//验证 if(b){ $.messager.pro
首先需要知道个人微信是没有发送消息的接口的,可以通过微信公众号发送消息,但是公众号认证使用成本都比较高一年要300块钱,且微信公众号发消息有诸多限制 现在腾讯在大力的推广企业微信,周末没事在家试了很多种方法 客户群 企业微信用户和普通微信可以建一个企业微信外部群,但是外部群没法添加群机器人 失败! 企业微信群 普通企业微信群是可以添加群机器人的,个人微信关注企业微信之后可以接收企业微信的消息,但是没有收到群机器人发的消息 失败! 微信客服 企业微信管理后台可以添加一个企业应用微信客服,然后添加一个客服可以获得一个链接,用个人微信打开之后就自动关注微信客服 微信客服发送消息的接口也有限制,大概就是要有一个会话ID,这个会话ID48小时就会过期,也就是说每隔48小时你就得用个人微信打开微信客服。。。。。很麻烦 文档:https://work.weixin.qq.com/api/doc/90000/90135/94638 失败! 企业应用 同样用个人微信关注企业微信,然后调用接口发送消息,遗憾的是不支持markdown 成功! 1、注册企业微信 https://
http://blog.csdn.net/softkexin/article/details/5933589/ android:layout_above="@id/xxx" --将控件置于给定ID控件之上android:layout_below="@id/xxx" --将控件置于给定ID控件之下 android:layout_toLeftOf="@id/xxx" --将控件的右边缘和给定ID控件的左边缘对齐android:layout_toRightOf="@id/xxx" --将控件的左边缘和给定ID控件的右边缘对齐 android:layout_alignLeft="@id/xxx" --将控件的左边缘和给定ID控件的左边缘对齐android:layout_alignTop="@id/xxx" --将控件的上边缘和给定ID控件的上边缘对齐android:layout_alignRight="@id/xxx" --将控件的右边缘和给定ID控件的右边缘对齐android:layout_alignBott
citedfrom: 写在前面: 可能跟自己有些洁癖有关,一直以来都追求极致简洁的高效代码,在高效第一的前提下,追求代码的极致简洁。今天看到前辈的一个函数,里面就是简单的一个计算式,用一个局部变量存储计算式的结果,然后返回这个局部变量。总共就三行。我第一反应就是,如果不是考虑效率的话,为啥这样写?于是搜罗了一圈关于return的效率问题的资料,发现这种方式非但没有提高效率,反而降低了效率,因为中间需要copy操作。我能想到的这样写的原因,恐怕就是“日常思维”所致,当我们想实现一个数学函数时,脑海第一反应就是y=f(x),于是先声明一个局部变量y,然后写出表达式,最后返回这个y。如此coding更符合大家的日常思维,因此不但写起来顺手,读者读起来也顺眼。但,这并不一定让计算机“顺眼顺手”。我以为,当我们在coding时,就应该尽量把自己想象成一台计算机,用计算机的“思维”方式去coding,正如我们平时穿过一个公园时,我们会不由自主地尽可能直线地抄近道穿过,这是人的思维,而计算机的思维,应该是不由自主地以最小的资源消耗、最简洁的表达方式、最快速的处理方式,去实现一个目的,而非人们看起来最
本题要求编写程序,将给定n×n方阵中的每个元素循环向右移m个位置,即将第0、1、⋯、n−1列变换为第n−m、n−m+1、⋯、n−1、0、1、⋯、n−m−1列。 输入格式: 输入第一行给出两个正整数m和n(1)。接下来一共n行,每行n个整数,表示一个n阶的方阵。 输出格式: 按照输入格式输出移动后的方阵:即输出n行,每行n个整数,每个整数后输出一个空格。 输入样例: 23 123 456 789 复制 输出样例: 231 564 897复制 #include<stdio.h> intmain() { intn,m;//n指n*n,m指向右移动m个位置 scanf("%d%d",&m,&n); if(n>=1&&n<=6) { inta
例如:单表中出现了,动辄百万甚至千万级别的数据。“分表分库”就成为解决上述问题的有效工具。 今天和大家一起看看,如何进行分表分库以及期间遇到的问题吧。 为什么会分表分库 数据库数据会随着业务的发展而不断增多,因此数据操作,如增删改查的开销也会越来越大。 再加上物理服务器的资源有限(CPU、磁盘、内存、IO等)。最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 换句话说需要合理的数据库架构来存放不断增长的数据,这个就是分库分表的设计初衷。目的就是为了缓解数据库的压力,最大限度提高数据操作的效率。 数据分表 如果单表的数据量过大,例如千万级甚至更多,那么在操作表的时候就会加大系统的开销。 每次查询会消耗数据库大量资源,如果需要多表的联合查询,这种劣势就更加明显了。 以MySQL为例,在插入数据的时候,会对表进行加锁,分为表锁定和行锁定。 无论是哪种锁定方式,都意味着前面一条数据在操作表或者行的时候,后面的请求都在排队,当访问量增加的时候,都会影响
1、高度 :2U机架式2、CPU:2颗英特尔至强 E5-2620v2 2.1GHz, 15M 缓存, 7.2GT/s QPI, Turbo, HT, 6C, 80W, 最大内存 1600MHz3、内存:64GB DDR3内存,最高可支持1600MHz内存插槽≥24个,最大可扩展不少于768GB;4、硬盘:4x300GB SAS热插拔硬盘,可扩展不低于16个硬盘5、RAID卡:RAID卡,缓存≥512MB,带后备电池保护,支持双RAID卡功能,支持将多个SSD作为本地SAS硬盘的全局缓存,支持RAID0/1/5/6,带1GB NV高速缓存,英特尔X540 10Gb双电口网卡+英特尔 I350 1G双电口网卡6、网卡:4个千兆以太网卡;支持故障切换和负载均衡功能,可指定Intel或broadcom兆网卡,配置独立于交换机的万兆位以太网分区功能(如果配置了万兆网卡)7、管理 前面板上
本文转载:https://blog.csdn.net/qq_30797051/article/details/123837232 1.什么是AMDP(ABAP-ManagedDatabaseProcedure) 1.)AMDP-ABAP管理数据库程序,是一种程序,我们可以使用SQLSCRIPT在AMDP内部编写代码,SQLSCRIPT是一种与SQL脚本相同的数据库语言,这种语言易于理解和编码。将AMDP方法内的逻辑编码后,可以在ABAP报表中使用,也可以在CDSTableFunction中使用AMDP方法。 2.)使用AMDP,可以将ABAPApplication编写的代码通过HANA的新特性(代码下推技术),将逻辑在数据库层执行。2.AMDP的弊端 1.)AMDP还不能在Eclipse、HANAStudio上进行Debug操作 2.)不能使用mseg表,但可以使用MATDOC的代理对象NSDM_V_MSEG代替 3.
LR工具使用之场景设置 一、操作步骤 1、运行loadrunner,进入运行负载测试控件: 2、场景类型选择手动场景,选择测试脚本->添加->确定;如果选择多个测试脚本,勾选“使用百分比模式在脚本间分配Vuser”,可以设置脚本用户之间的比例,用于模拟真实场景。 3、进入场景设置界面 4、选择加压的脚本,点击LoadGenerator点击添加,名称输入localhost,确定: 5、选中添加的信息,点击连接,状态变成就绪,关闭窗口: 6、双击全局计划中的“启动Vuser”,设置场景需要运行的虚拟用户数和虚拟用户数加载方式,加压方式尽量不要选择则“同时”,让用户数呈递增方式上升,便于分析问题。 7、双击全局计划中的“持续时间”,设置用户加载完成后运行的时间: 8、双击全局计划中的“停止Vuser”,设置场景运行完成后的用户退出方式: 9、选择结果->结果设置,设置场景运行结果文件存放的位置和结果名称: 10、点击运行时设置(runtimesett
前言:项目需求:将一个逗号分隔的字符串转换成list,然后将该list克隆后赋值给一个新的newList。执行时出现了标题中的报错 正文: 原代码 publicList<String>test(){ Stringstr="a,b,c"; List<String>list=Arrays.asList(str.split(",")); //只有ArrayList和LinkedList有clone方法,clone的目的是为了之后对list的操作可以不改变原list的值 ArrayList<String>tempList=(ArrayList<String>)list; List<String>newList=(List<String>)tempList.clone; returnnewList; }复制 改正 //替换其中装换的那句代码就可以了 ArrayList<String>tempList=newArrayList<>(list);复制 参考博客: https://bl