/** * 简易四则运算（栈实现） * #include <stack> * #include <cstring> */ std::stack<char> opr; std::stack<double> num; char oprPRI[256]; //初始化调用 void initCalc() { //优先级设置 char oprMap[7][2] = { {'+', 1}, {'-', 1}, {'*', 2}, {'/', 2}, {'^', 3}, {'(', 100}, {
在上一博客中，我们正式开始了单片机的学习之路，讲了单片机的概念，以及我们使用的ESP32系列的单片机的IO引脚，讲了什么是GPIO，以及相关的总线通讯概念（UART,IIC,SPI），脉冲调制概念(PWM),以及信号数字互转的(ADC和DAC),板子自带的一些功能，在今天的博客中，我会带你们正式进入控制硬件的第一课；
其中OPR用除立即数外的任何寻址方式。移位次数由CNT决定，在8086中可以是1或CL，CNT为1时只移一位；如果需要移位的次数大于1时，需要先将移位次数存入CL寄存器中，而移位指令中的CNT写为CL即可。在其他机型中可使用CL和CNT，且CNT的值除可用1外，还可以用8位立即数指定范围从1到31的移位次数。有关OPR和CNT的规定适用于以下所有指令操作。具体格式如下所述。以逻辑右移为例。
元编程（英语：Metaprogramming），又译超编程，是指某类计算机程序的编写，这类计算机程序编写或者操纵其它程序（或者自身）作为它们的资料，或者在运行时完成部分本应在编译时完成的工作。多数情况下，与手工编写全部代码相比，程序员可以获得更高的工作效率，或者给与程序更大的灵活度去处理新的情形而无需重新编译。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/163909.html原文链接：https://javaforall.cn
注意：123是搜索关键字。这不是重点，因为必须要搜索，才能在网页右侧出现百度热搜。
楼主的意思大约是用X2来检测有没有罐子，X1用来定位灌装位置，现在需要把检测罐子的X2位置，移动到灌装位置的前面，应该是提供图片的下面的那种应用吧，
SAP中可以根据消息号控制指导与控制业务操作，给与用户错误提示、操作提醒等直观信息。
使用方法：Message I001(zme) with 'var1' 'var2' 'var3'.
AND, OR , XOR 和 TEST都是双字节操作指令,操作数的寻址方式的规定与算术运算指令相同.
本文介绍了什么是RESTful API，以及其在软件开发中的重要性。RESTful API是一种基于HTTP协议的网络应用程序接口，它遵循一定的约束和规范，使得开发人员能够更加容易和高效地构建和部署API。RESTful API具有可扩展性、可维护性和可重用性的特点，因此被广泛应用于各种软件开发场景中。
对于数据整合式迁移，基本就是小霸王的二合一，四合一，八合一这样的节奏，把几个尽可能相关业务的数据库中的数据整合到一个库里。彼此还是独立的schema，倒也是相安无事。 在这种整合式迁移中，比较让人纠结的部分就是性能不是排第一位，而是迁移前的准备比较琐碎。 如果环境中有大量的db link，那就好像蜘蛛网一般，每个环境之间都有着千丝万缕的联系，如果准备不当，出了一点小的差错，那可能就是伤筋动骨的影响了。或者环境中存在这大量 的连接用户，有的环境关联业务多，连接用户可能几十上百个。这个时候准备脚本的时候就感觉
SLT版本 string,queue /* * 祖玛 Zuma * * hello@shezw.com 2020.06.29 */ #include <iostream> #include <string> #include <queue> using namespace std; struct opr{ int t; char c; opr( int target, char color ){ t = target; c = col
预计分数:30+30+0=60 实际分数:30+20+0=50 题解部分全部来自http://www.cnblogs.com/TheRoadToTheGold/p/7723564.html T1htt
LIR类似于三操作数的实现，但多了一些诸如对象分配和加锁的高级指令。C1遍历HIR的每个基本块，为每个基本块的每条SSA指令生成对应的LIR指令。从HIR到LIR的转换过程由LIRGenerator完成，如代码清单8-15所示。
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define ERROR 0 #define OK 1 typedef struct Stack { int *elements; int max_size, top_index; }Stack; void init(Stack *s, int length_input) { s->elements = (int *)malloc(sizeof(int) * length_input); s
旷视天元（MegEngine）是一个深度学习框架，它主要包含训练和推理两方面内容。训练侧一般使用 Python 搭建网络；而推理侧考虑到产品性能的因素，一般使用 C++ 语言集成天元框架。无论在训练侧还是推理侧，天元都担负着将训练和推理的代码运行到各种计算后端上的任务。目前天元支持的计算后端有 CPU、GPU、ARM 和一些领域专用的加速器，覆盖了云、端、芯等各个场景。
期望得分：30+100+0=130 实际得分：30+100+20=150 忍者钩爪 (ninja.pas/c/cpp) 【问题描述】 小Q是一名酷爱钩爪的忍者，最喜欢飞檐走壁的感觉，有一天小Q发现一个练习使用钩爪的好地方，决定在这里大显身手。 场景的天花板可以被描述为一个无穷长的数轴，初始小Q挂在原点上。数轴上有N个坐标为整数的圆环供小Q实现钩爪移动。具体操作为：小Q可以将钩爪挂到圆环上，进而荡到关于圆环坐标轴对称的位置。例如小Q在3，圆环在7，则小Q可以通过该圆环移动到11。 现在一个问题难倒了小Q，如何
最近复习到数字逻辑的时候，看到的这一章节，想去上网找个计算器转换下，结果没有... 我们没有办法，没有办法，只好自己动手写了一个 代码能够控制数字码的长度，对于长度不适合的处理的部分，回来可能会添加个自动配置长度的函数，但是现在还是需要手动输入长度 现在没这么多的需求进行完善； TODO// 1.可以根据输入的数字，自动确定合适的长度，也能根据选择的长度来； 2.完全可以用位运算进行解决，但是不够直观 3.对于负数的处理不够完善，这一点和1 关系密切，正是处理问题关键所在。 #include <bits/s
窗口函数也称为OLAP函数，OLAP 是OnLine Analytical Processing 的简称，意思是对数据库数据进行实时分析处理。例如，市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性商务工作。窗口函数就是为了实现OLAP 而添加的标准SQL 功能。
小程序云函数数据表增删整合操作 如果官方提供的云函数位置不够使用，可以把数据表操作之类的整合一下，省下来几个位置 主要是读取次数不频繁的表可以使用这个方法。 // 云函数入口文件 const cloud = require('wx-server-sdk') cloud.init({ env: '你的云环境id' }) const db = cloud.database() // 云函数入口函数 exports.main = async(event, context) => { //集合数据增加
比如将二进制数 1100 1111 左移 1 位，该数就变为 1001 1110，cf=1:
该文介绍了如何实现一个带头的单链表，并能够逆置。文章首先介绍了相关知识点，然后给出了具体的实现方法，最后通过测试程序对方法进行了验证。
该文介绍了堆栈操作合法性的判断方法，使用输入序列进行模拟，并输出序列的合法性结果。
二、窗口函数的基本用法 1.基本语法 2.设置窗口的方法 1）window_name 2）partition by 子句 3) order by子句 4）rows 指定窗口大小 3.开窗函数中加order by 和 不加 order by的区别
比如JavaWeb中学习的Filter过滤器，正是采用的责任链模式，通过将请求一级一级不断向下传递，来对我们所需要的请求进行过滤和处理。
发布的信息还要携带上发布者的身份识别码、昵称 和 头像 , 可以选择性的带上位置信息（不需要要进行功能拓展的话就不用加上该字段）。
在GreatSQL中，Binlog可以说是 GreatSQL 中比较重要的日志了，在日常开发及运维过程中经常会遇到。Binlog即Binary Log，二进制日志文件，也叫作变更日志（Update Log）。 详细Binglog日志介绍：https://greatsql.cn/docs/8032-25/user-manual/2-about-greatsql/4-3-greatsql-binary-log.html Binglog主要应用于数据恢复和数据复制，但是在Binlog中也含有非常多有价值的信息，比如说：
事务控制事件涵盖了事务的起始时间、起始位置、结束时间和结束位置。通过这些详细信息，我们能够计算事务的大小，进而评估其是否属于大型事务，以及是否可能引起主从同步的延迟问题，及时发现大事务,可避免复制故障。 简介 本文分享的神器的名字就叫做binlog_summary，出自陈臣老师的手笔，也是开源的Python脚本文件，开源地址：https://github.com/slowtech/dba-toolkit/blob/master/mysql/binlog_summary.py 下载 运行此工具需要有Python环境，若没有python环境请自行下载 下载binlog_summary.py脚本，并授权 $ wget https://raw.githubusercontent.com/slowtech/dba-toolkit/master/mysql/binlog_summary.py $ chmod 755 binlog_summary.py 先用./binlog_summary.py -h查看下帮助 $ ./binlog_summary.py -h usage: binlog_summary.py [-h] [-f BINLOG_TEXT_FILE] [--new] [-c {tps,opr,transaction}] [--start START_DATETIME] [--stop STOP_DATETIME] [--sort SORT_CONDITION] [-e] [--limit LIMIT] options: -h, --help show this help message and exit -f BINLOG_TEXT_FILE, --file BINLOG_TEXT_FILE Binlog text file, not the Raw binary file --new Make a fresh start -c {tps,opr,transaction}, --command {tps,opr,transaction} Command type: [tps, opr, transaction],tps: transaction per second, opr: dml per table, transaction: show transaction info --start START_DATETIME Start datetime, for example: 2004-12-25 11:25:56 --stop STOP_DATETIME Stop datetime, for example: 2004-12-25 11:25:56 --sort SORT_CONDITION Sort condition: time or size, you can use it when command type is transaction -e, --extend Show transaction info in detail,you can use it when command type is transaction --limit LIMIT Limit the number of rows to display 其中参数介绍:
今年开始接触更改产品的FPGA代码，感觉公司虽然搞了很多年了，但是FPGA这块缺乏一些“软件工程”上的概念导入。
selenium-browser-back-forward from selenium import webdriver import time # 声明浏览器对象 driver = webdriver.Chrome() # 访问百度 driver.get("http://www.baidu.com") time.sleep(2) # 访问微博 driver.get("https://weibo.com") time.sleep(2) # 访问知乎 driver.get("http://www.zhihu
我们接下来操作的命令用的是Redis自带的客户端工具，在安装redis的目录下面有个redis-cli的，我们启动它即可，启动之前要先启动redis喔！
前面介绍了事件源（EventSource）和集群（cluster），现在到了讨论CQRS的时候了。CQRS即读写分离模式，由独立的写方程序和读方程序组成，具体原理在以前的博客里介绍过了。akka-typed应该自然支持CQRS模式，最起码本身提供了对写方编程的支持，这点从EventSourcedBehavior 可以知道。akka-typed提供了新的EventSourcedBehavior-Actor，极大方便了对persistentActor的应用开发，但同时也给编程者造成了一些限制。如手工改变状态会更困难了、EventSourcedBehavior不支持多层式的persist，也就是说通过persist某些特定的event然后在event-handler程序里进行状态处理是不可能的了。我这里有个例子，是个购物车应用：当完成支付后需要取个快照(snapshot)，下面是这个snapshot的代码：
该文是关于Scala实现函数式编程的概述。通过使用Scalaz库，可以定义类型安全的函数式编程抽象。通过使用这些抽象，可以避免“副作用”并实现依赖编程。
在前面的的讨论里已经介绍了CQRS读写分离模式的一些原理和在akka-typed应用中的实现方式。通过一段时间akka-typed的具体使用对一些经典akka应用的迁移升级，感觉最深的是EvenSourcedBehavior和akka-cluster-sharding了。前者是经典akka中persistenceActor的替换，后者是在原有组件基础上在使用方面的升级版。两者都在使用便捷性方面提供了大幅度的提升。在我看来，cluster-sharding是分布式应用的核心，如果能够比较容易掌握，对开发正确的分布式系统有着莫大的裨益。但这篇讨论的重点将会集中在EventSourcedBehavior上，因为它是实现CQRS的关键。而CQRS又是大数据应用数据采集（输入）管理最新的一个重要模式。
首先，我们可以有一个前置操作，里面包括了大部分对指令可执行性判断逻辑，这样我们可以把许多重复代码从Receive函数中移走，如下：
switch 语句专门用来设计多分支条件结构。与 else/if 多分支结构相比，switch 结构更简洁，执行效率更高。 语法格式
2-4 依次在初始为空的队列中插入元素a,b,c,d以后，紧接着做了两次删除操作，此时的队头元素是（ ） 删除，移动头指针； 增加，移动尾指针； 删除a，b ，队头c 2-3 在一个链队列中，front和rear分别为头指针和尾指针，则插入一个结点s的操作为（ ） 这道题目，我坚持自己的答案，就是这个答案！ 2-1 若用大小为6的数组来实现循环队列，且当前front和rear的值分别为0和4。当从队列中删除两个元素，再加入两个元素后，front和rear的值分别为多少？ 删除，front+
通常，正整数 n 的阶乘是所有小于或等于 n 的正整数的乘积。例如，factorial(10) = 10 * 9 * 8 * 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1。
用户在使用CO02 修改生产订单的时候，系统直接SHORT DUMP。用ST22查看日志如下：
之前写过一个urllib的爬虫方法，这个库是python内建的，从那篇文章也可以看到，使用起来很繁琐。现在更流行的一个爬虫库就是requests，他是基于urllib3封装的，也就是将之前比较繁琐的步骤封装到一块，更适合人来使用。
由于公司业务比较多，部署的站点也比较多。为了网站安全运行，以防故障发生时能第一时间知晓，特意编写下面监控脚本，对网站访问状态和超时时间进行监控：当code状态为5xx或者访问超时时间大于10s时进行报警。脚本脚本如下： [root@qd-inf-logcollector01 web_monit]$ pwd /app/script/web_monit [root@qd-inf-logcollector01 web_monit]$ ll total 12 -rwxr-xr-x 1 root root 870
很多时候你在douyin里看到了一个短视频，想复制下来自己编辑文字来发布，可是视频里的水印却是原者的。这个时候你想把水印去掉，你要如何做呢？这里提供PHP实现去除水印的主要方法，其实很简单。
我们在这篇通过一个具体CQRS-Reader-Actor的例子来示范akka-persistence的query端编程和应用。在前面的博客里我们设计了一个CQRS模式POS机程序的操作动作录入过程，并示范了如何实现CQRS的写端编程。现在我们可以根据这个例子来示范如何通过CQRS的读端reader-actor读取由writer-actor所写入的操作事件并将二进制格式的事件恢复成数据库表的行数据。
A、接口含body和head部分，其中body中的某些变量为必填字段，包含用户的信息。
1.个别场景不能从根本上提高查询速度 在Oracle10g时不支持自动生成分区，技术人员都是手动创建一年或者半年的分区或者当超过限制时把数据都load到最大值分区，但是一年半年过后要么出现数据无法插入或者某个分区数据剧增，这个时候出现了Oracle11g的自动分区功能，但是自动分区名称不能人为设置。如果说数据量过大或者出现跨分区查询会出现性能问题。 举个栗子：线上有一个日志储存系统，每天大概存储1000W左右的数据，支持分页排序并且按照日期查询功能（如果不排序，这个数据量对于Oracle是小ks）于是我们采用了分区+覆盖索引（如果想进一步了解.....）查询的的功能，性能稍微提升。但是一段时间后发现还是拖死系统。(因为这就是CAP问题，想从根本上解决问题，请建议公司采用nosql（habase、ELK）实现)。 如果有这样一种这样场景，工资小于等于5000，大于5000并且小于等于12000，大于12000并且小于25000，大于等于25000分别按照这些工资级别创建分区则非常高效，因为可以指定分区进行查询（` select * from TBL_OPR_CNT partition(5000_part);`），因为指定分区查询，效率直接提升。
前面我们完成了一个CQRS模式的数据采集（录入）平台。可以预见：数据的产生是在线下各式各样的终端系统中，包括web、桌面、移动终端。那么，为了实现一个完整的系统，必须把前端设备通过某种网络连接形式与数据采集平台集成为一体。有两种方式可以实现需要的网络连接：Restful-api, gRPC。由于gRPC支持http/2通讯协议，支持持久连接方式及双向数据流。所以对于POS设备这样的前端选择gRPC作为网络连接方式来实现实时的操作控制应该是正确的选择，毕竟采用恒久连接和双向数据流效率会高很多。gRPC是google公司的标准，基于protobuffer消息：一种二进制序列化数据交换机制。gRPC的优势在这里就不再细说，读者可以参考前面有关gRPC的讨论博文。
第一章 JSP概述 1-1 JSP的全称是什么？JSP有什么优点？JSP与ASP、PHP的相同点是什么？
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