Mockplus目前是国内比较流行的原型设计工具，功能上，相比Axure不算全面和强大，但在不少功能上有它独到之处。 Axure有个比较让人头疼的地方，就是对于移动App项目的预览和演示比较麻烦，而这
IdentityHashMap的使用场景 JDK1.4就加入了这个map类型，它是使用 == 判断相等，而不是hashmap的equals方法判断相等。 那么，它有什么应用场合呢？ 当然是需要我们必须使用地址相等来判断值相等的场合，以及我们确定只要其地址不相等，则其equals方法的结果也必定不相等的场合。 例如：ThreadLocal类 这个类的原理是根据thread从其内部map中获取线程独立的值，那么，我们使用只判断相等的IdentityHashMap，就会比用HashMap要快些。 然而，当我去看T
论文阅读一直是科研过程中至关重要的一环，如何收集论文，快速选取和课题匹配的论文，高效地把握论文核心思想是每个科研人员的必备素养，也是每个科研萌新（硕士研究生）苦恼的问题。 台湾国立清华大学的彭明辉教授曾出版过一份《研究生手册》，其中关于论文阅读的内容详实精彩，将其整理如下，希望对大家有所帮助。
论文阅读一直是科研过程中至关重要的一环，如何收集论文，快速选取和课题匹配的论文，高效地把握论文核心思想是每个科研人员的必备素养，也是每个科研萌新（硕士研究生）苦恼的问题。
本文主要对GPS时钟从定义上做了简单的介绍，并对GPS时钟的应用选择做了具体的阐述，主要以输出类型作为说明依据，方便部分客户对GPS时钟为物料名称的设备咨询做出有效的信息反馈。
根据 2017 年的 DevOps 发展报告，高效能组织和低效能组织在软件交付的效率上有数量级上的差异。技术组织的软件交付能力是一种综合能力，涉及众多环节，其中发布是尤为重要的环节。
文章介绍 “数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问到，它们的特点
从Spark的设计理念（基于内存的迭代计算框架）出发，其最适合有迭代运算的或者需要多次操作特定数据集的应用场合。并且迭代次数越多，读取的数据量越大，Spark的应用效果就越明显。
1 为什么要用数据可视化？ 2 如何做数据可视化？ "数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。
图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。
"数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是"数据可视化"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点
数据湖听起来很简单：把数据或信息汇集到一个结合处理速度和存储空间的大数据系统――Hadoop集群或内存解决方案，那样业务部门就能访问数据，获取新的洞察力。不过，与IT行业的许多技术一样，现实比梦想困难
AI起跑线原创文章 海豚小号 欢迎关注 上一回我们说到，软银董事长孙正义，在软银集团成立30周年的纪念大会上，发表了《新30年远景》的演讲和提出了“脑型计算机”的概念（本质就是AI）。 作为这一思想落地的一部分，软银推出了一款叫做Pepper的智能机器人，这个机器人最牛逼的地方，就是：拥有“情感”。 我们过去说到机器人，基本说的都是产业机器人，其最大的优势是，能够正确、精密、快速地完成规定的操作性作业。 但是，Pepper这款机器人，完全不会这些！ Pepper身高120CM，大概和小学生差不多高
白盒测试：测试人员需要了解代码程序结构和处理过程，按照代码逻辑进行测试，比如接口测试。
循环结构while while循环-图例 while循环-格式 while ( 条件 ) { 语句1; 语句2; .... }
无线路由器上一般有AP(接入点)模式、Router(无线路由)模式、Repeater(中继)模式、Bridge(桥接)模式、 Client(客户端)模式，下面将对我们需要的几种模式进行详细的介绍。
自从Hadoop2出现之后，其迅速取代了Hadoop1的地位，并丰富了Hadoop的应用场景。如果现在有公司使用Hadoop的话，往往直接采用Hadoop2了。
DC电源模块是现代电子设备的必备部件之一，其可提供稳定的直流电源，保证电子设备正常运行。DC电源模块尺寸的选择直接影响到其适应的应用场景及其性能表现。本文将从尺寸方面分析DC电源模块的适应性，探讨其不同尺寸之间在实际应用场景中的差异。
转自:http://blog.csdn.net/lisenyang/article/details/18312067 WPF中存在5种布局元素 Grid：网格。可以自定义行和列并通过行列的数量，行高，列宽来调整控件的布局。近似于HTML中的Table StackPanel：栈式面板。可将包含的元素在水平或垂直方向排成一条线，当移除一个元素后，后面的元素会自动向前填充空缺 Cannas:画布。内部元素可以使用以像素为单位的绝对坐标进行定位，类似于Windows Fom的布局方式 DockPanel：泊靠式面
激光三角测量法，是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述，包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。
GNU Radio 中 FFT 模块的窗函数包括以下几种：矩形窗（Rectangular Window）、汉明窗（Hamming Window）、汉宁窗（Hann Window）、黑曼窗（Blackman Window）、黑曼-哈里斯窗（Blackman-Harris Window）、凯泽窗（Kaiser Window）、巴特利特窗（Bartlett Window）、平顶窗（Flattop Window），本文对窗函数实现的结果做一个记录对比。
在编程的世界里，数据结构是构建高效算法的基石。它们就像是武侠小说中的武功秘籍，掌握了它们，就能在代码的江湖中游刃有余。今天，我们就来深入探讨数据结构界的“六脉神剑”——数组、链表、哈希表、栈、队列和树。这六种数据结构，每一种都有其独特的运行原理和应用场景，它们是编程高手的必备技能。
感兴趣区域(ROI，region of interest)，在机器视觉、图像处理中，在被处理的图像上以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，简称ROI。在图像处理领域，感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理，或使用ROI圈定你想处理的目标，可以减少处理时间，提高精度。
PS:这里的存储指的是内存层面的存储，而不是持久化存储（.txt,.avi,.jpg,数据库）。
resultType:将查询结果按照sql列名pojo属性名一致性映射到pojo中
AC/DC电源模块是一种广泛应用于工业控制器中的电源设备，它的作用是将交流电源转换为直流电源，为工业控制器提供稳定可靠的电源供应。在工业控制器中，AC/DC电源模块的应用不仅可以提高系统的稳定性和可靠性，还可以实现节能和环保，降低系统维护成本，因此备受欢迎。
依据WLAN 系统工程设计相关规范，WLAN无线信号覆盖分为室内覆盖和室外覆盖两种。
CSS中颜色取值主要由以下几种方法： CSS命名颜色。在CSS2.1中，CSS规范定义了17个颜色名。\ 用RGB指定颜色。可以使用0~255取值或者0%~100%。
1.var object = new Object() 时，发生了什么？ 1.创建一个空对象作为 this 2.this.proto指向构造函数的prototype 3.运行构造函数 4.返回 this 以上步骤通过关键字 new 全部搞定 2.如何手动指定对象的原型链 1.object.__proto__ = {...} 优点：简单直接； 缺点：这是ES6的方法，IE8以下不支持； 2.借用 new var myProto = { name: 'foo' } var obj = {} va
云计算一开始致力于为互动系统(systems of engagement)改善应用架构，而在高性能计算方面提供不了什么。而如今，领先的云服务提供商正在重构解决方案及相关的基础设施，让计算密集型应用切合
峰会开场，上海推进科技创新中心建设办公室执行副主任彭崧发表致辞。他指出，创新必然是开放的、合作的、共享的，这是上海建设具有全球影响力的科技中心的核心理念之一，也是上海一以贯之的城市精神。峰会当天共举行了11场大咖专题分享和行业圆桌讨论，邀请多位重量级外部嘉宾，包括商汤科技总裁张文、AWS首席云计算技术顾问费良宏、创新工场合伙人、创新奇智CEO、联合创始人徐辉，围绕中国及全球创新生态、AI、5G、新零售、云计算等前沿话题分享了全新洞见与启示。
Redis是一种高性能的内存数据库，其应用场合非常广泛，在一些实时性要求比较高的场景中，以Redis作为架构来实现的是比较多的。
应用系统的使用周期是很多开发者都非常注重的，如何延长应用系统的存货周期，也是他们最为关注的一个问题。第一可以通过运营，第二可以通过提高应用程序的稳定性从而提升其使用周期。通过场景化应用性能监控平台，可以对应用系统进行监控，从而提升应用系统的使用周期，下面再为大家具体介绍一下场景化应用性能监控平台。
对象方法 减号 - 开头 只能由对象来调用 对象方法中能访问当前对象的成员变量（实例变量） 类方法 加号 + 开头 只能由类（名）来调用 类方法中不能访问成员变量（实例变量） 类方法的好处和使用场合 不依赖于对象，执行效率高 能用类方法，尽量用类方法 场合：当方法内部不需要使用到成员变量时，就可以改为类方法 可以允许类方法和对象方法同名 参考博客：https://www.cnblogs.com/oc-bowen/p/5021409.h
基于AXI的DMA对内部寄存器的读写有着相同的方式。在普通传输模式下，DMA内部的寄存器都是由处理器通过AXI-Lite总线进行读写的；但基于AXI总线的三种ＤＭＡ，都增加了S/G传输模式，它卸载了处理器对寄存器的读写，通过独立的S/G读写通道对存储着命令描述符的内存进行访问读取、处理描述符，然后更新描述符写入内存。
一般地，PID是三种控制量的综合，如果某一个量设为0，那么就可以变化成PI控制器、PD控制器等。
大部分情况下，“给定场景下应该使用这两个产品中哪个”这个问题，大家都会容易决定，而且不需要多少讨论。
XML是什么？XML是可扩展标记语言，它可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。
Iterator 和 for...of 循环.png Iterator 和 for...of 循环 Iterator（遍历器）的概念 一种统一的接口机制，来处理所有不同的数据结构 为各种不同的数据结构提供统一的访问机制。任何数据结构只要部署 Iterator 接口，就可以完成遍历操作 一是为各种数据结构，提供一个统一的、简便的访问接口； 二是使得数据结构的成员能够按某种次序排列； 三是 ES6 创造了一种新的遍历命令for...of循环，Iterator 接口主要供for...of消费 默认 Iterat
刚使用Mockito来做Java项目的单元测试时，对doAnswer…when的使用场合不怎么理解，查了Mockito的官方文档和网上的各种资料，感觉都说得不够清楚。后来自己用它在项目中做了些unit tests，终于弄明白了。
在大数据的发展当中，大数据技术生态的组件，也在不断地拓展开来，而其中的Hive组件，作为Hadoop的数据仓库工具，可以实现对Hadoop集群当中的大规模数据进行相应的数据处理。今天我们的大数据入门分享，就主要来讲讲，Hive应用场景。
背景：在航天飞机、高超声速航空飞机服役过程中，飞行器在大气层内以高超声速飞行，高速气流流过机体，在表面产生大量的热量，引起外部隔热结构承受超高温、大热流、非线性气动热等载荷。外部隔热结构从外到内分别是表面涂层、防热瓦、耐高温胶粘剂、应变隔离垫和机身主结构。在飞行器服役过程中，由于隔热结构各层具有不同的热膨胀系数，当存在温度梯度时，造成隔热结构各层之间存在热应力；其次，高速气流流过机体的时候，隔热结构受到空气的作用力。综上所述，在热力耦合疲劳载荷的作用下，隔热结构隔热性能以及承载性能逐渐降低，最终使得隔热瓦胶结失效，造成隔热瓦脱落。
Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map,分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下图所示：
二进制运算符 由于计算机内部的数据都以二进制的形式存在，所以在Java语言中提供了直接操作二进制的运算符，这就是下面要讲解的位运算符和移位运算符。 使用二进制的运算符，可以直接在二进制的基础上对数字进行操作，执行的效率比一般的数学运算符高的多，该类运算符大量适用于网络编程、硬件编程等领域。 二进制运算符在数学上的意义比较有限。 在Java代码中，直接书写和输出的数值默认是十进制，Java代码中无法直接书写二进制数值，但是可以书写八进制和十六进制数字，八进制以数字0开头，例如016，十六进制以
我们常常迷失在数据中，纷繁复杂的数据让我们无所适从。可视化作为解决这问题的有效手段，通过视觉的方式让数字易于理解。 数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 本文梳理了可视化相
幅值（Amplitude）：模拟信号的幅值是指信号的峰值或峰-to-峰值，它表示信号变化的程度或振幅大小。幅值通常用伏特（V）或分贝（dB）表示。
扫读并不是近几年才出现的现象，它的历史几乎和阅读本身一样悠久。随着文明的进步和教育水平的提高，人们逐渐认识到并不是所有文字信息都需要仔细阅读和分析。某些场合下，速度和效率可能更加重要。因此，扫读应运而生，成为一种主流的阅读技巧。
在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE查询条件后的可选择率以及结果集的Cardinality，进而据此来计算成本值并选择执行计划。但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。对这样的列如果还按照均匀分布的原则去计算可选择率与Cardinality，并据此来计算成本、选择执行计划，那么CBO所选择的执行计划就很可能是不合理的，甚至是错误的，所以，此时应该收集列的直方图。
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