前言 Jetpack Compose中想更新界面上的任何东西都需要重组，重组本质就是再执行一次当前函数。...触发重组方式有 State值改变 调用方法刷新 State 创建State有以下几种方式 注意 只有在Kotlin中才能生效，在Java中是不行的。...(User()) val user = stete.value //这种情况是不会触发重组的，这里修改的user对象内部的属性，并没有改变stete.value user.name = "new value..." //还有一种更常用的写法，使用by关键字，by是kotlin的语法糖 var user:User by mutableStateOf(User()) //State的by是对stete.value的包装...//不会更新 list[index].name = "new value" //会更新 list[index] = list[index].copy(name = "new value") List的中括号
目录 1-0常见的浮点数 1-1浮点数在内存中的存储引入 1-2浮点数存的规则 1-3浮点数取的规则 1-4重新研究引入的那一题：（结合存和取） 1-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1-7 完结...，可使用软件everything里搜索） 1-1浮点数在内存中的存储引入 先来看一道题引入 #include //浮点型数据在内存中的存储 int main() { int...，同时按照整数（浮点数）的视角拿出来是正常的 2.但是按整数（浮点数）的方式存进去，同时按照浮点数（整数）的视角拿出来不正常（和我们开始想的不一样）的 总结： 从这里我们可以看出整数和浮点数在内存中的存储方式是有区别的...M表示有效数字，1<=M<2 2^E表示指数位： 浮点型数据写成二进制时各个位的位权： 举例子： 对于float: S表示的数据占1bite E表示的数据占8bite M表示的数据占23bite...-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1.较长型数据转换成短型数据输出时，其值不能超出短型数据允许的值范围，否则 转换时将出错。
在某些情况下，需要清空cos中的数据，如果是少量数据，则可以直接进行前台清空操作图片根据实际情况，如果清除的量很大，比如500G以上，这样的方法，如果浏览器关闭则会停止删除，并删除清空任务。...所以根据提示中的建议，采用生命周期的方式进行删除。...图片图片那么如果是用Terraform管理的cos存储桶，应该如下操作；resource "tencentcloud_cos_bucket" "mycos" { bucket = "testdel-1254434039...non_current_expiration { non_current_days = 1 } expiration { days = 1 } }}操作结果也会产生同样的生命周期规则
在计算机中，通常使用补码来表示和存储有符号整数，因为它可以简化算术运算。 部分类型数据的存储 在内存中，整数的存储通常是以二进制形式表示的。整数占用的存储空间取决于其数据类型的位数。...大小端字节序和字节序判断 我们以一个数据为开始，来观察它在内存中的存储 #include int main() { int a = 0x11223344; return 0;...这种方式符合我们阅读整数的习惯，也使得多字节整数在内存中的表示更加直观。 而在小端字节序中，整数的低位字节存储在内存的低地址处，高位字节存储在内存的高地址处。...这种周期性行为是底层数据类型和算术操作直接的结果。这也说明了为什么在实际编程中很重要的一点，那就是确保不会意外地造成数据类型溢出，因为这会导致不可预期的行为。...这正是因为浮点数在内存中存储的特殊性 浮点数在内存中的存储遵循IEEE 754标准，是目前最广泛使用的浮点数表示方法。
一、整数在内存中的存储 计算机中有3中二进制存储方法，即原码、补码、反码 正整数的原码、反码、补码都相同 负整数原码、反码、补码各不相同： 原码：直接将数值按照正负数的形式翻译成⼆进制得到的就是原码。...反码：将原码的符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到反码。 补码：反码+1就得到补码。 对于整型数据，数据内存其实存放的是补码 why？ 在计算机系统中，数值⼀律⽤补码来表⽰和存储。...大小端的介绍 其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储，下⾯是具体的概念： ⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的⾼地址处。...三、浮点数在内存中的存储 常⻅的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。
---- 数据在内存中的存储：： 整型及其浮点型存储方式: 1.数据类型介绍 内置类型: char 字符型 short 短整型 int 整型 long 长整型 long long 更长的整型 C99标准中引入...注：数据在内存中存储的是补码的二进制序列，只是显示的时候将其十六进制化. 3.大小端字节序介绍及判断 大小端介绍： 大端存储模式：是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位保存在内存的低地址中....小端存储模式：是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位保存在内存的高地址中....#include 大端存储模式：是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位保存在内存的低地址中....小端存储模式：是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位保存在内存的高地址中.
要想学习编程，就必须了解二进制，它是计算机处理数据的基础。 内存条是一个非常精密的部件，包含了上亿个电子元器件，它们很小，达到了纳米级别。...我们可以给每一种组合赋予特定的含义，例如，可以分别用 1101000、00011100、11111111、00000000、01010101、10101010 来表示 C、语、言、中、文、网 这几个字，...1PB = 1024TB = 250Byte 1EB = 1024PB = 260Byte 我们平时使用计算机时，通常只会设计到 KB、MB、GB、TB 这几个单位，PB 和 EB 这两个高级单位一般在大数据处理过程中才会用到...你看，在内存中没有abc这样的字符，也没有gif、jpg这样的图片，只有0和1两个数字，计算机也只认识0和1。...所以，计算机使用二进制，而不是我们熟悉的十进制，写入内存中的数据，都会被转换成0和1的组合。 我们将在《C语言调试》中的《查看、修改运行时的内存》一节教大家如何操作C语言程序的内存。
整形在内存中的存储 对于整形来说，数据存放在内存中其实存放的是补码。原因在于，使用补码，可以将符号位和数值域同一处理。...大小端介绍 大端字节序存储：把一个数据的低位字节数处的数据存放在内存的高地址处，高位字节处的数据存放在内存的低地址处 小端字节序存储：把一个数据的低位字节数处的数据存放在内存的低地址处，高位字节处的数据存放在内存的低地址处...浮点型在内存中的存储 我们先看一个例子： 如果我们浮点型在内存中的存储方式与整形相同的话，第一个*pfloat的值应该为9.000000，可是我们看到结果却是0.000000。...显然，浮点型与整形在内存中的存储方式不同。...因为打印时是有符号的整形，第一位是0（是正数），原码等于补码，直接转成十进制的数后，结果就是一个很大的数。 以上就是数据在内存中的存储的简单介绍。
划分了之后，就能更好的学习，所以在对数据在内存的存储的学习中，我们学习完了整数在内存中的存储。接下来就学习另一大块浮点数在内存中的存储。...整数在内存中的存储练习题 大小端字节和字节序判断（练习1） 基础知识点认知 对于内部字节为多个的单个数据来说，有大小端存储模式 那么为什么会存在大小端存储模式呢？...到这我们的整数在内存中的存储就结束了，接下来将给大家讲述单个数据另一大块：浮点数在内存中的存储。...浮点数在内存中的存储 浮点数在内存中的存储都是以二进制形式存储。...(对于浮点数在内存中的计算在之后的文章会讲到，现在还没到时候) 全文总结 这就是数据在内存中的存储，分为整数和浮点数两大块，现在讲完了（之后可能还会再讲一些与其相关的知识点，但现在已把最重要的点都讲完
一、S3存储桶概述 存储桶(Bucket)是对象的载体，可理解为存放对象的“容器”，且该“容器”无容量上限、对象以扁平化结构存放在存储桶中，无文件夹和目录的概念，用户可选择将对象存放到单个或多个存储桶中...表1 近五年S3存储桶数据泄露事件示例 在表1所展示的12个数据泄露事件中，可以发现有10个事件涉及到的S3存储桶是公开访问的。...总之，S3存储桶数据泄露风险的主要原因是人为错误配置导致的某些存储桶中的某些敏感信息被公开。...笔者对已经发现的268个可以公开访问的存储桶中的数据进行了统计分析，具体信息如表2所示。...图7 可公开访问存储桶数据类型分布图 另外，从目前发现的97569个存储桶数据中，仍有37389个数据文件是不可访问的，另外60180个数据文件可以公开访问。
二、两类浮点型数据(float、double)在内存中的存储方式 2.1两类浮点型数据的存储模型 根据IEEE754标准规定，浮点型数据的存储和读取按照公式： Value为浮点型数据的二进制值 S表示浮点型数据的正负...下面为双精度浮点型数据double在内存中的存储模型，符号位S占用1bit内存，指数为E占用11bit的内存，M占用52bit的内存。...图4.1 展示了整型数据 int n = 9 在内存中的存储形式，若以浮点型数据的视角去读数，则，，E的二进制位全部为0，由3.5.2中提到的知识，E的二进制位全为0时表示为一个无穷小的数据，且以%f...这是因为 n1 = 9.0 以浮点型数据的存储方式存入到了内存中（存储方式如图4.2所示），但在读取并打印这个数据的时候，却是对一个整型指针进行解应用，将9.0以整型数据的视角进行读取和打印。...故打印结果为： 四、总结 本文详细介绍了单精度浮点型数据和双精度浮点型数据在内存中存储的方法，给出了浮点型数据的存储模型和读取模型，并以案例的形式进行了介绍。浮点型数据可表示为： 。
+1） 2、大小端字节序，字节序判断 在知道存储的方法后，那我们不经想起到底是怎么，才把这样的4个字节的数字在内存中存储的呢？...==大端：==是指数据的低位字节内容保存在内存中的高地址处，而数据高字节内容，保存在内存中的低地址处。...==小端：==是指数据的低位字节内容保存在内存中的低地址处，而数据高字节内容，保存在内存中的高地址处。 记住大小端的区别，方便区分！...int check_sys() { union { int i; char c; }un; un.i = 1; return un.c; } 3、关于数据存储的问题 3、1整型提升...还有剩下来的浮点数在内存中的存储，下章解释清楚
数据类型介绍 前面我们已经学习了基本的内置类型以及它们所占存储空间的大小（单位：字节）： char — 字符数据类型 — 1 short — 短整型 — 2 int — 整形 — 4 long...整形在内存中的存储 我们之前讲过一个变量的创建是要在内存中开辟空间的，空间的大小是根据不同的类型而决定的。...#include int main() { INT_MAX; return 0; } 那接下来我们谈谈数据在所开辟内存中到底是如何存储的？...2.2 大小端介绍 int main() { int a = 0x11223344; return 0; } 字节序是以字节为单位，讨论存储顺序的 大端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的高地址中...，而数据的高位，保存在内存的低地址中 小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位，保存在内存的高地址中 为什么有大端和小端： 为什么会有大小端模式之分呢？
浮点型在内存中的存储 常见的浮点数： 3.14159 1E10 ------ 1.0 * 10^10 浮点数家族包括： float、double、long double 类型 浮点数表示的范围：...float.h中定义 3.1 一个例子 浮点数存储的例子： #include int main() { int n = 9; float* pFloat = (float*...因此，我们可以推出：整型和浮点型在内存中的存储方式是有差异的！ 3.2 浮点数存储规则 num 和 *pFloat 在内存中明明是同一个数，为什么浮点数和整数的解读结果会差别这么大？...但是，我们知道，科学计数法中的E是可以出现负数的，所以IEEE 754规定，存入内存时E的真实值必须再加上一个中间数，对于8位的E，这个中间数是127；对于11位的E，这个中间数是1023。...//0 00000000 00000000000000000001001 //S E M //E在内存中是全0 //0 -126 0.00000000000000000001001
本章重点 数据类型详细介绍 整形在内存中的存储：原码、反码、补码 大小端字节序介绍及判断 浮点型在内存中的存储解析 1....整形在内存中的存储 我们之前说过一个变量的创建是要在内存中开辟空间的。空间的大小是根据不同的类型而决定的 那接下来我们谈谈数据在所开辟内存中到底是如何存储的？...补码 反码+1就得到补码 对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。...进制数列以字节为单位产生了倒序，究其原因，且让我们看以下内容 2.2 大小端介绍 当数据在内存中数值大于一个字节时，就有了存储顺序的问题，这里就规定了两种存储方式 什么大端小端： 大端（存储）模式，...是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址中； 小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位,，保存在内存的高地址中。
关于 Python 数据处理，之前有写过一系列文章 最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶（Mysql 篇） 最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶（Sqlite篇） 最全总结 |...聊聊 Python 数据处理全家桶（MongoDB 篇） 最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶（Redis篇） 最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶（Memcached篇） 如果项目涉及复杂的...给变量赋值有 2 种方式：普通 set 语法、select into 语法 其中 set 语法可以通过表达式设置变量的值 select into 语法是通过查询数据库表，将查询结果设置到变量中 # 变量定义...declare name varchar(255) default null; # 变量赋值 # set语法 set name = 'xag'; # select into语法 # 查询name_table表中的第一条记录中的...，如果存储过程涉及到更新、新增等操作，需要显式调用 commit() 函数，才会真正提交到数据库中 4.
关于 Python 数据处理，之前有写过一系列文章 最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶（Mysql 篇） 最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶（Sqlite篇） 最全总结 |...聊聊 Python 数据处理全家桶（MongoDB 篇） 最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶（Redis篇） 最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶（Memcached篇） 如果项目涉及复杂的...给变量赋值有 2 种方式：普通 set 语法、select into 语法 其中 set 语法可以通过表达式设置变量的值 select into 语法是通过查询数据库表，将查询结果设置到变量中 # 变量定义...declare name varchar(255) default null; # 变量赋值 # set语法 set name = 'xag'; # select into语法 # 查询name_table表中的第一条记录中的...，如果存储过程涉及到更新、新增等操作，需要显式调用 commit() 函数，才会真正提交到数据库中 4.
2-1二进制和十六进制 数据在内存中是以2进制存储，VS在展示的时候是以16进制展示的 一个字节占8个二进制位，等价也等于2个十六进制位 调试->窗口->内存->&a如何使用vs在调试时查看内存...总体来看： 只要是整数，在内存中的都是以补码的形式存储 举个例子： unsigned int a=1; int a=1;//signed int a=1; 原码&反码&补码：0000 0000...这也类似我们的大小端字节序 为什么有大小端字节序 由上面数据以二进制补码的形式存储在内存中，如果现有一个十六进制数0x112223344，我们知道电脑内存被划分为一个个聂村单元，每一个内存单元就是一个字节...，那么我们还得再细分这个0x11223344这个数，从字节的角度考虑这个数是怎么存储的，即是数据的每一个字节究竟是怎么存储的，这也就是大小端存储存在的理由了。...("大端"); } else { printf("小端"); } return 0; } 二进制+大小端=整型数据在内存中的存储 4.相关笔试题 4-1 猜一猜打印的结果 int main
前言 Jetpack Compose光下拉刷新，官方就提供了三种不同的方式，使用的依赖也不相同，特别的混乱。 所以在网络上看到的示例可能找不到依赖就是这个原因。...isRefreshing = true // 在协程作用域中启动异步任务 coroutineScope.launch { // 执行异步操作，例如网络请求或数据库查询...Log.i("刷新", "") delay(3000) isRefreshing = false } }...Text(text = index.toString()) } } } } PullToRefreshContainer 把libs.version.toml中的...androidx.compose.material3", name = "material3-android", version.ref = "material3Android" } build.gradle.kts中
传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在...数据库以行、列的二维表的形式存储数据，但是却以一维字符串的方式存储，例如以下的一个表： ? 行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推。...在基于列式存储的数据库中， 数据是按照列为基础逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。 ?...列式存储引擎的适用场景包括： 1、查询过程中，可针对各列的运算并发执行(SMP)，在内存中聚合完整记录集，可降低查询响应时间; 2、可在数据列中高效查找数据，无需维护索引(任何列都能作为索引)，查询过程中能够尽量减少无关...主要包括： 1.数据需要频繁更新的交易场景 2.表中列属性较少的小量数据库场景 3.不适合做含有删除和更新的实时操作 随着列式数据库的发展，传统的行式数据库加入了列式存储的支持，形成具有两种存储方式的数据库系统
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