UIBackgroundTaskInvalid的实际原始整数值是0。
前言 本来是打算次条每天更新面试题和算法刷题的，加上头条一共要三篇文章，实在更不来，而且两篇都看的人也不多，所以我就算法刷题和面试题论着更新，更新的时候多更新几道。...题目描述 给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。...1 / base : base; 15 } 方法2：位运算 我直接举个例子吧，例如 base = 2, exponent = 13，则 exponent 的二进制表示为 1101, 那么 2 的...1 / sum : sum; 18 } 其实有很多题是可以利用位的与，或，异或来解决的，大家可以思考下平时遇到哪些题是用这种方法解决的，我后面会给出几道题，这些题都可以用异或位运算巧妙解决。...发的另一道题也用到了位运算。 其实我是想跟大家说，做题的时候，有时候想想是否可以用位运算来解决。
phoenix的写法对数据类型限制比较严格，对于字符串类型，需要使用to_number将字符串转换成数字，但是在使用过程中，发现一个很奇怪的现象，那就是以整10为倍数的数据，比如说100，就会被显示成科学计数法...下面详细讲一下具体的问题。...首先，我的表在设计的时候，采用字符串来保存ID，但是另外一个表是采用BIGINT类型存储的，所有需要对该字段进行转换，转成数组，写法为：to_number(TRIM(f_test),'###0')。...),to_number('100','##########E0') from dwb.t_test where f_test4 = 3000700 在使用过程中，发现以整10为倍数的数据，比如说...后来才发现，这是Phoenix的一个bug，跟sql的写法无关，在正常使用中，并无发现异常情况，如果大家发现无法正常显示，可以使用to_char将数据转成字符串再显示出来就行。
UIApplication.sharedApplication().endBackgroundTask(self.backgroundTask); self.backgroundTask = UIBackgroundTaskInvalid...终止后台任务 UIApplication.sharedApplication().endBackgroundTask(self.backgroundTask); self.backgroundTask = UIBackgroundTaskInvalid...正所谓有借有还 所以每一次我们申请额外的时间 我们都要取消一次 如果我们连续申请两次 只取消一次的话 程序依旧不会挂起 例子中 我用了一个循环事件 来判断程序是否在后台执行 以及剩余的后台时间是多少...; var backgroundTask = UIBackgroundTaskInvalid; func application(application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions...UIApplication.sharedApplication().endBackgroundTask(self.backgroundTask); self.backgroundTask = UIBackgroundTaskInvalid
那么负数的情况下呢？在计算机中无法识别你给的符号“+”,"-"，计算机只认识0和1 那么在二进制中如何表示负数。...先简单介绍一下负数如何转二进制，八进制，十六进制： 比如给的是-4 那么先算出+4的二进制表示： 1 0 0 但是请记住我们需要在前面补0，因为在计算机中一个Int32为的数字是一个长度为32的内存空间...1111 1111 1111 1111 1111 1111 1100 得到4的补码之后，其实这个补码就是-4的二进制表示，那么-4的八进制就是将每3位换算成数字结果是： 37777777774 那么16...那么结果就是4294967295 在c++中： unsigned int: 4294967295(2^32-1) signed int: 2^31-1 因为，计算机需要留一个最高位来判断你这个数字是正的还是负的...下面附上java写的十进制转十六进制的代码 package com.company; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray
(应用程序实际接收的CPU时间通常要少得多。)使用额外的时间完成任务，并在完成后立即调用endBackgroundTask(_:)方法。如果应用程序不能及时完成任务，系统就会终止它。...即是--在执行任何长时间运行的任务之前都可调用该方法。如果你的应用在任务处于活动状态时移动到后台，系统会给你30多秒的时间来完成任务。...你应该在任务未完成时调用此方法，这可能不利于应用程序的用户体验。例如，你的应用程序可以调用此方法以确保有足够的时间将重要文件传输到远程服务器，或者至少尝试进行传输并注意任何错误。...self.backgroundTaskID = UIBackgroundTaskInvalid } // 同步发送数据....self.backgroundTaskID = UIBackgroundTaskInvalid } } beginBackgroundTaskWithName:expirationHandler:
) 描述 写出一个程序，接受一个正浮点数值，输出该数值的近似整数值。...如果小数点后数值大于等于 0.5 ,向上取整；小于 0.5 ，则向下取整。...再将这个数赋值给一个整形变量，就可以拿到这个数向上取整的结果。...（整形是向下取整的，无论小数位是多少都是向下取整） 浮点数直接以整数的形式输出具有不确定性，所以用一个整形临时变量作为中转站 #include int main() {...给出任意一个正整数k，求该数列的第k项模以32767的结果是多少？ 输入描述： 第1行是测试数据的组数n，后面跟着n行输入。每组测试数据占1行，包括一个正整数k (1 ≤ k < 1000000)。
4 使用Math对象的方法进行取整 前面几期我们接触过了使用parseInt()方法来进行取整，但是该方法不管后面小数的值是多少，都是直接舍去小数部分，比如parseInt(1.7);等于1，parseInt...注意：负数的值越大，数值就要越小，所以负数向上取整的时候，数值要变小； round()它将数值四舍五入为最接近的整数 实例： console.log...注意：当负数的小数等于0.5的时候，不会发生“整数进一”的现象，只有负数的小数大于0.5的时候，才会发生“整数进一”的现象； floor()它将数值向下舍入为最接近的整数 实例： <script type...注意：负数的值越小，数值就要越大，所以负数向下取整的时候，数值要变大； 5 根据范围产生随机数 现在我们可以使用random()方法产生0~1的随机数，那如何产生0~15（不包括0和15）的随机数？...；1乘以小于1（Math.random()）的数结果肯定是小于1的小数，再向上取整最大只能是1；14乘以小于1（Math.random()）的数结果肯定是小于14的数（包含小数部分），再向上取整最大只能是
无符号数 十进制——>R进制（整数部分小数部分分开转化，取到的第一个余或第一个整最接近小数点） 将十进制的217转化为二进制数（除基取余法） ?...所以转换结果为11011001 将十进制的0.6875转化为二进制数（乘基取整法） ? 转化结果为0.1011 所以217.6875转成二进制是多少你知道了吗？...原码：符号位用0表示正1表示负，数值位与真值一样 反码：符号位用0表示正1表示负，正数时数值位还是真值，负数时数值位是真值的按位取反 补码：符号位用0表示正1表示负，整数补码的数值位和真值相同，负数补码的数值位是真值的按位取反...反码零的表示也有两种，运算时符号位与数值位一同进行运算。当符号位出现进位时，需要将进位加到运算结果的最低位，才能得到最后结果。而补码中0的表示只有一种，加法计算的规律也和无符号数一样。...小技巧： X的补码符号位连同数值位变反加一就可以得到-X的补码 对与反码、补码来说，扩展的数据位的值和原来的符号位的值是一样的
多结合业务实际看看这个表格。...搜索速度和吞吐量受许多因素影响，包括集群的配置、索引、查询和硬件。 实际的容量规划取决于应用上述优化配置后的大量测试实践结果。...每天增量数据是多少？ 您将强制执行多少个副本分片？ 您将为每个数据节点分配多少内存？ 您的内存：数据比率是多少？ 第二，预留存储以备错误。...这些目标可能需要更多的内存和计算资源。 第一：问自己几个问题 您期望每秒的峰值搜索量是多少？ 您期望平均搜索响应时间是多少毫秒？ 您期望的数据节点上几核 CPU，每核有多少个线程？...第三：吞吐量预估方法 峰值线程数 = 向上取整（每秒峰值检索请求数 _ 每个请求的平均响应时间（毫秒）/1000） 线程队列大小 = 向上取整（(每个节点的物理 cpu 核数 _ 每核的线程数 * 3
权重初始化 （Weight Initialization） 永远用小的随机数字初始化权重，以打破不同单元间的对称性（symmetry）。但权重应该是多小呢？推荐的上限是多少？...L2正则化与权重衰减系数 L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项： 其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。...λ就是正则项系数，权衡正则项与C0项的比重。另外还有一个系数1/2，1/2 1/211经常会看到，主要是为了后面求导的结果方便，后面那一项求导会产生一个2，与1/2相乘刚好凑整为1。...原理：（1）从模型的复杂度上解释：更小的权值w，从某种意义上说，表示网络的复杂度更低，对数据的拟合更好（这个法则也叫做奥卡姆剃刀），而在实际应用中，也验证了这一点，L2正则化的效果往往好于未经正则化的效果...这就意味着函数在某些小区间里的导数值（绝对值）非常大，由于自变量值可大可小，所以只有系数足够大，才能保证导数值很大。
ROI池化层一般跟在卷积层后面，它的输入是任意大小的卷积，输出是固定维数的向量，如图所示： 为什么ROI池化层能够把任意大小的卷积特征转换成固定长度的向量 不妨设卷积层的输出的宽度为w...不管输入的图像尺寸是多少，卷积层的通道数都不会变，也就是说c是一个常数。而w，h会随着输入图像尺寸的变化而变化，可以看做是两个变量。...以上图中的ROI池化层为例，它首先把卷积层划分为4*4的网格，每个网格的宽度是w/4，高是h/4，通道数为c。当不能整除时，需要取整。...接着，再把网络划分成2*2的网络，同样的方法提取特征，提取的特征的长度为4c。再把网络划分为1*1的网络，提取的特征的长度就是c，最后的1*1的划分实际是去处卷积中每个通道的最大值。...可以这样考虑问题：网络的输入是一张图像，中间进过若干卷积形成了卷积特征，这个卷积特征实际上和原始图像在位置上是有一定的关系的。因此，原始图像中的候选框，实际上也可以对应到卷积特征中相同位置的框。
只接受0.0 - 1.0之间的实数（实际上就是百分比）作为反馈、给定与控制输出的有效数值。...由于PID指令块只接受0.0 - 1.0之间的实数（实际上就是百分比）作为反馈、给定与控制输出的有效数值。因此，必须把外围实际的物理量与PID功能块需要的（或者输出的）数据之间进行转换。...数据块内设定值与过程变量以及输出的范围是多少？...虽然有理论上计算PID参数的方法，但由于闭环调节的影响因素很多而不能全部在数学上精确地描述，计算出的数值往往没有什么实际意义。因此，除了实际调试获得参数外，没有什么可用的经验参数值存在。...甚至对于两套看似一样的系统，都可能通过实际调试得到完全不同的参数值。 PID控制不稳定怎么办？如何调试PID？ 闭环系统的调试，首先应当做开环测试。
SQL，原版存在些排版格式的错误，我这里实际测试验证结合实际需求，最终修正如下，下面SQL可直接执行，只需按提示输入你要查询的表空间： col tablespace_name for a30 set lines...比如先搞清楚上面这条SQL的思路： ceil()函数，实现向上取整，因为高水位要用于后续resize参考，所以选择向上取整； nvl(b.hwm, 1)函数，如果b.hwm值为null，则用指定值1...：在dba_extents中找到 max(block_id + blocks - 1)，然后按file_id分组，这样就可以定位每个数据文件中有数据的部分高水位线是多少，再结合实际块大小算出具体数值。...8号数据文件就是之前说的比较特殊的例子，实际是没有被使用的，用1代替了空值，那么是否可以将还没使用过的数据文件缩小到1M呢？...实际测试发现1M是不可以的，原因是1M比最小值还要小，而resize到2M就可以成功。如果你好奇到底最小是多大，可以继续用二分法去验证，但这个实际的意义并不大。
你好，我是田哥 一位朋友找我做模拟面试，我看他简历上写了，有着实际项目的性能调优经验。这个不错，可以算是他的简历亮点之一。 虽说是亮点，亮点也可能是个坑。...我当时回答的是对MySQL数据库和一些SQL进行了调优，其中MySQL数据库调优主要是一些参数，比如连接数。 紧接着面试官马上问我为什么要调整连接参数？ MySQL默认连接数是多少？...最大连接数是多少？ 如何查看当前数据库默认最大连接数？ 4连环把我给整懵圈了~ 连接数 默认连接数和最大连接数 MySQL的最大连接数可以通过参数max_connections进行设置。...最大连接数的设置可以参考以下建议（假设5.7版本）： 最大连接数的默认值是151，但是考虑到并发连接的需求，特别是对于并发连接多的应用，这个数值可能不够用。...因此，实际设定的最大连接数应该大于默认值，以满足业务需求。 在设置最大连接数时，应遵循一个规则，即最大连接数占上限连接数的85%左右。
也就是说，目前我们手里有1,3两个数据，我们通过一次随机选择，以1/3的概率留下数据3，以2/3的概率留下数据1。那么数据1被最终留下的概率是多少呢？...加权抽样 首先来解释加权：加权是通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即权重)，使样本呈现希望的相对重要性程度。 那么在抽样时为什么要加权呢？...例如，调查中学生患近视眼的情况，抽某一个班做统计，进行产品检验，每隔8个小时抽1个小时生产的全部产品进行检验等。 整群抽样与分层抽样在形式上有相似之处，但实际上差别很大。...我们收集了一些关于战斗场景的数据，并希望按照特定的条件对数据进行过滤，然后按一定的数据比例，对原始数据进行抽样。原始数据前10条见下表： ?...▲随机抽样结果 从抽样结果看出，加权抽样依赖权重列数值的权重大小进行抽样；分层抽样根据分组列，先对数据进行分组，然后在每个组中进行抽样；随机抽样就是按照抽样比例，对数据进行抽样。
使用场景： 在企业的 OA 或其他的人力系统中，经常会提供的有这样一个功能，每一个员工登录上来之后都能 够看到当前员工入职的天数。...而在数据库中，存储的是学生的 分数值，如 98/75，如何快速判定分数的等级呢？ 其实，上述的这一类的需求呢，我们通过 MySQL 中的函数都可以很方便的实现 。...MySQL 中的函数主要分为以下四类： 字符串函数、数值函数、日期函数、流程函数。 2....数值函数 常见的数值函数如下： 演示如下： 1. ceil：向上取整 语法： select ceil(1.1); 结果显示： 2. floor：向下取整 语法： select floor(1.9...(); 结果显示： 5. round：四舍五入 语法： select round(2.344,2); 个人理解：round() 函数 ， 后面的数字是多少就前面的数字就保留多少位小数 结果显示：
即FIFO至少深度是多少时才能保证读写流畅不卡顿。尤其同时需要严格保证performance和area，并且缓冲FIFO/buffer在chip中分布较为密集的架构，此问题会很关键甚至成为瓶颈。...当然，如果FIFO在chip里不是critical path，gate count什么的在架构上也不关注，这问题实际上无关紧要，depth合理即可。...比如通常的选取值为: D = write_burst_len X (Wclk/Rclk)， 其中选择比D大且最接近D值的一个2^N数值即可， 或者直接把(Wclk/Rclk)向上取整，等等。...上述问题所谓corner case实际上是：burst write最大长度连续写（每cycle写一数据）的同时burst read尽可能长地保持0读出，则写和读的差即是fifo depth. ?...，根据实际情况选取即可，此处不深入讨论，直接以一般情况下的X/Y代替 此时FIFO Depth简化为：BST_LEN *(1-(Rclk /Wclk) *(X/Y)) 如果读写两边的burst_len
int 是我们常说的整形数字，是 Java 的 8 个原始数据类型（Primitive Types，boolean、byte、short、char、int、float、double、long）之一。...Java 语言虽然号称一切都是对象，但原始数据类型是例外。 关于 Integer 的值缓存 这涉及 Java 5 中另一个改进。...但是根据实践，我们发现大部分数据操作都是集中在有限的、较小的数值范围，因而，在 Java 5 中新增了静态工厂方法 valueOf，在调用它的时候会利用一个缓存机制，带来了明显的性能改进。...那么Integer对象的大小是多少呢？ 要知道一个对象的大小，那么必须需要知道对象在虚拟机中的结构是怎样的，来看看Hotspot中对象在内存中的结构： ?...Integer只有一个int类型的成员变量value，所以其对象实际数据部分的大小是4个字节，然后再在后面填充4个字节达到8字节的对齐，所以可以得出Integer对象的大小是16个字节。
因为int/2的向下取整问题,导致计算结果的值小一些 导致正向和和负向结果可能不一致的原因是绝对参考系和相对参考系方向不一致的时候,会有1的差距 如果要想两个公司结果保持一致,可以这样写,代码如下:...("aa = " + aa); System.out.println("bb = " + bb); 实际运行结果: aa = -4 bb = -5 原因: int类型的取整是向0取整,即使被取整的数绝对值变小...而右移是向下取整,即使被取整的数值变小 所以对于正数时两者相同,而到了负数则变大 小结:在对负数进行右移运算时候,运算计算跟平时大脑运算的结果不一样,所以一般情况下乖乖用/除号,省得考虑不周,出现诡异的...上述的定义只是狭义上的二分查找定义,在上述定义中提到了一个概念:有序,但实际上,我们只需要让线性表满足二段性即可使用二分....现在我们需要找出该数组的原始起点（当然，直接遍历一遍是一种有效但并不优美的做法）。
计算机要处理的信息是多种多样的，如数字、文字、符号、图形、音频、视频等，这些信息在人们的眼里是不同的。但对于计算机来说，它们在内存中都是一样的，都是以二进制的形式来表示。...这些元器件，实际上就是电路；电路的电压会变化，要么是 0V，要么是 5V，只有这两种电压。5V 是通电，用1来表示，0V 是断电，用0来表示。所以，一个元器件有2种状态，0 或者 1。...虽然一个元器件只能表示2个数值，但是多个结合起来就可以表示很多数值了。...现在，你知道1GB的内存有多少个元器件了吧。我们通常所说的文件大小是多少 KB、多少 MB，就是这个意思。...给你凑个整，1024，拿去吧。” 你看懂这个笑话了吗？请选出正确答案。
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