概念理解: Netty是基于NIO的框架  传统IO与NIO的区别:       1.传统IO会造成阻塞点:       2.单一的客户端处理消息 解决阻塞问题:建立线程池,达到收到一个消息就建立一个客户端交互       3. 用socket实现长连接的缺陷:              (1)消耗巨大              (2)没建立一次交互,就会产生一个新的线程池连接,线程长时间被一个客户端占用 (举例:一个餐厅,每来一个客户,都分配一个单独的服务员,为其服务)     传统socke…

3.1.5 LTP(Linux Test Project)学习(五)-LTP代码学习 Hello小崔 ​ 华为技术有限公司 Linux内核开发 2 人赞同了该文章 LTP代码学习方法主要介绍两个步骤,个人认为效果最好,见效也快. 方法1 查看官方介绍文档(如果你最开始接触ltp,那么步骤1一定要看) 1)用例Makefile配置介绍,见:linux-test-project/ltp 用例介绍,见:linux-test-project/ltp 上面两个网址,是LTP官方Guidelines,学习L…

第五节 单件商品金额计算和单选全选功能 1.vue精髓在于操作data模型来改变dom,渲染页面,而不是直接去改变dom 2.加减改变总金额功能: html:<div class="cart-tab-3"> <div class="item-quantity"> <div class="select-self select-self-open"> <div class="quentity&quo…

NIO与传统IO对应使用的类: ServerSocketChannel相当于ServerSocket SocketChannel 相当于Socket Selector是NIO的核心类,是负责监听ServerSocketChannel和SocketChannel  (所以NIO是可以实现单线程为多个客户端服务的,而传统IO是不可以的) SelectionKey 返回的监听结果   原理实例解析: 比如如果餐厅是一个系统的话,serverSocket相当于一个餐厅的大门,只负责大门的看护(监视),也…

概念: 核心是“过程”二字,“过程”指的是解决问题的步骤,即先干什么再干什么......,基于面向过程设计程序就好比在设计一条流水线,是一种机械式的思维方式.若程序一开始是要着手解决一个大的问题,面向过程的基本设计思路就是把这个大的问题分解成很多个小问题或子过程,这些子过程在执行的过程中继续分解,直到小问题足够简单到可以在一个小步骤范围内解决. 优点是: 复杂的问题流程化,进而简单化(一个复杂的问题,分成一个个小的步骤去实现,实现小的步骤将会非常简单) 举个典型的面向过程的例子, 写一个数据远程…

一.普通组件映射配置 1.创建组件类,代码如下: package learn.hibernate.bean; /** * 组件类 */ public class Phones { private String companyPhone; private String homePhone; private String personalPhone; public Phones() { } public Phones(String companyPhone, String homePhone, St…

1.在上一节可在数据库中看到创建出来的表和字段,是通过 Entity bean 来创建的,而创建表名和字段名的规则是怎样的? 有类,代码如下: package learn.jpa.bean; import javax.persistence.Entity; import javax.persistence.GeneratedValue; import javax.persistence.Id; @Entity public class Person { @Id @GeneratedValue p…

图像的平滑与滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术,是图像模糊.消除噪声. 一.2D滤波器cv2.filter2D() 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作,低通滤波(LPF)有利于去噪声,模糊图像,高通(HPF)有利于找到图像边界. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('dog.jpg', 0) kernel = np.ones((5, 5), np.float32)/25 dst = cv2.filter2D(img, -1,…

一.假设函数与决策边界 二.求解代价函数 这样推导后最后发现,逻辑回归参数更新公式跟线性回归参数更新方式一摸一样. 为什么线性回归采用最小二乘法作为求解代价函数,而逻辑回归却用极大似然估计求解? 解答: 1)因为线性回归采用最小二乘法作为代价函数,这个函数是一个凸函数,能够得到全局最优解.如下图所示,因为其二阶导数在每个维度的偏导都是一个大于等于0的常数,满足凸函数的充要条件. 2)但是在逻辑回归中却会出现问题,因为将逻辑回归的表达式带入到最小二乘函数中得到的是一个非凸函数的图像,那么就会存在多…

Junit3 和 Junit4 有本质上的区别 1.普通java类,代码如下: package learn.junit; public class HelloWorld { public String Hello(){ return "world"; } public String World(){ return "hello"; } public String Nil(){ return null; } public String NotNil(){ return…