swagger2 注解整体说明 @Api:用在请求的类上,表示对类的说明 tags="说明该类的作用,可以在UI界面上看到的注解" value="该参数没什么意义,在UI界面上也看到,所以不需要配置 :用在请求的类上,说明该类的作用 tags="说明该类的作用" value="该参数没什么意义,所以不需要配置" 例子: @Api(tags="APP用户注册Controller") 2、
【access类型】 分别把sw1的E0/0/0与sw2的E0/0/0接口加入vlan2与vlan3就可以实现两vlan的通信 【trunk类型】 首先把sw1与sw2的E0/0/0 sw1中允许vlan2通过(port trunk permit vlan 2),sw2中允许vlan3通过。 然后设置sw1与sw2上从E0/0/0出去的vlan哪些是要去标记哪些是不需要的,sw1把vlan2去标记(porthybrid vlan 2 untagged),sw2把vlan3去标记。 最后处理没有标记的帧打上什么标记,sw1打上vlan2标记(port hybridpvid vlan 2),sw2打上vlan3标记。 在E0/1中Hybrid的一些属性为:vlan2与vlan6是不带标记的,而在E0/2接口中是vlan3与vlan6没带标记,在E0/24则是vlan2,vlan3和vlan6都没带标记。
接上篇文章《clock oscillator,generator,buffer选型杂谈》,今天我们来说下PCIE时钟的要求:
1, cur); } } } } 优化: //优化 public static void bubbleSort2( == false){ break; } } } 性能分析 时间复杂度: 最好:O(N) {数据有序} 平均:O(N^2) 最坏:O(N^2) {数组逆序} 空间复杂度: O(1) 稳定性: 稳定排序
三步接入流程:Skill+CLI+APPKey全配置第1步:给AI助手导入Skill文件(装上"解说大脑")第2步:安装CLI工具(接上"操作双手")第3步:配置APPKey,开始对话出片简易版安装:把仓库地址丢给 Step2:安装Git(Windows/macOS双平台)Windows:打开git下载,安装过程所有页面全部点Next,最后点Install→Finish。 安装验证:一句话触发电影解说全流程在AI助手对话框输入:帮我做一个《飞驰人生》的电影解说视频想要更精确的效果,指令越具体越好:帮我做《飞驰人生》的解说,解说风格用爆笑喜剧,配音用男声热血风,BGM用轻快节奏 AI解说大师内置93部电影素材、146首BGM、63个配音角色(支持11种语言)、90+种解说风格模板,全部开箱即用,无需上传任何素材。 Q:AI自动选了不想要的风格或配音指令越具体效果越精确。说"解说风格用爆笑喜剧,配音用男声热血风",远好于只说"帮我做个解说"。
虚拟内存与物理内存的映射关系是通过 页表 来关联的,如下图: 但 页表 并不是按字节来进行映射的,而是按照 内存页 为单位进行映射,一般一个 内存页 的大小为 4KB(为什么要加一般呢,这是因为除了4KB,还有其他大小的内存页,如2MB 的确是,因为进程很多虚拟内存地址并不会用到,为了节省页表使用的内存,x86 CPU 把页表分为 2 级,如下图: 如上图所示,把原来的 页表 划分为 页目录 和 页表,它们的大小均为 4KB。
思路分析 希尔排序的主要实现逻辑还是基于插入排序的,插入排序的过程在上一篇文章中讲过啦,如果有兴趣的老铁可以查看以下文章:插入排序详细解说 了解了插入排序后,希尔排序就可以迎刃而解了 可以将整个数组分为 gap组,这里的gap=array.length/2,然后进行插入排序,再将gap/2,再次进行插入排序,直到gap=1的时候,就可以得到最终的已排序数组 图解 代码实现 public static void shellsertSort(int[] array){ int gap = array.length/2; while (gap > 1){ insertGap(array,gap); gap = gap / 2; } insertGap(array,gap); } private 数据接近有序的时候,速度快 性能分析 时间复杂度: 最好:O(N) {数据有序} 平均:O(N^1.3) 最坏:O(N^2) {比较难构造} 空间复杂度: O(1) 稳定性: 不稳定排序
= array[bound]; array[bound] = array[cur]; array[cur] = tmp; } 性能分析 时间复杂度: O(N^2)
思路解析 1)取最右侧的值为基准值base,从数组的左右两边分别开始查找,先从左往右找比基准值大的值,再从右往左找比基准值小的数,找到之后,将两个找到的数进行交换 2)在继续刚才的步骤,继续进行交换 //当i和j重合的时候,最后一步,要把重合位置的元素和基准值进行交换 exchange(array,i,right); return i; } 2) stack.push(left); } } 性能分析 时间复杂度: 最好:O(n * log(n)) 平均:O(n * log(n)) 最坏:O(n^2) 2)效率和基准值的好坏相关:基准值的是一个接近数组中位数的元素,划分出来的左右区间比较均衡,此时效率就比较高,如果当前取到的基准值是最大值或者最小值,此时的划分就不均匀,效率就低。 优化分析 1.优化基准值的取法:三个元素取中(最左侧元素,中间未知元素,最右侧元素)取中间基准值,把确认的基准值交换到数组末尾或者开始,为了后面整理动作做铺垫 2.当区间已经比较小的时候,再去递归其实效率已经不高了
f56be70f3463daa659b1a5df2a571618.png f56be70f3463daa659b1a5df2a571618.png 三、 Service生命周期 Service的生命周期并不像 break; case R.id.stop: // stop music op = 2; case 1: play(); break; case 2: <activity 2. android:name=".service.PlayMusicService" 3.android:label="@string/app_name" /> 注册service 2 一个可用进程没有任何前台组件,但它仍然可以影响到用户的界面。下面两种情况发生时,可以称该进程为可用进程。
; } catch(e) { AgentACS = “http://agent.microsoft.com/agent2/chars/” + NewAgent + “ 你需要首先下载 MicroSoft 语音识别引擎 activex.microsoft.com/activex/controls/agent2/actcnc.exe (目前只支持美国英语),下面介绍一下语音参数的句法 ; } else if ((UserInput.Alt2Name ! msdn.microsoft.com/library/en-us/msagent/paface_73c5.asp Events: msdn.microsoft.com/library/en-us/msagent/paface_2xet.asp
int parent = index; int child = 2*parent + 1; while (child < size){ if (child }else { break; } parent = child; child = 2 } private static void creatHeap(int[] array) { for (int i = (array.length - 1 - 1)/2;
hello docker" // dockerfile1 FROM centos ENV name Docker ENTRYPOINT echo "hello $name" // dockerfile2 FROM centos ENV name Docker ENTRYPOINT "/bin/echo" ,"hello $name" 复制代码 dockerfile2中输出的结果为hello $name, 如果想要输出hello Docker,则可以dockerfile2中的 "/bin/echo","hello &name" 改为 "/bin/bash","-c","echo hello &name",
JVM & GC 详细解说图: Java虚拟机(JVM): [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hdUWhxrF-1692065823370)(https:
int outputIndex = 0;//记录当前output数组中被放入了多少元素 int cur1 = low;//第一个区间的起始下标 int cur2 < high){ output[outputIndex] = array[cur2]; outputIndex++; cur2++ //当gap为2的时候,就是[0,1]和【2,3】是一组。。。。 //当gap为4的时候,【0,1,2,3】和【4,5,6,7】是一组 for (int gap = 1; gap < array.length; gap *= 2){ //接下来进行具体的分组合并 for (int i = 0; i < array.length; i+= 2*gap){ int beg = i;
2. 实分析:在实数理论和测度理论上建立起现代分析 在19世纪中后期,不连续函数的可积性问题一直是分析的重要课题。对于定义在闭区间上的黎曼积分的研究发现,可积性的关键在于“不连续的点足够少”。 (2)Continuous function 连续函数 连续函数在微积分里面有个用epsilon-delta语言给出的定义,在拓扑学中它的定义是“开集的原像是开集的函数”。 我个人认为,它的第三个(等价)定义才从根本上揭示连续函数的本质——“连续函数是保持极限运算的函数” ——比如y是数列x1, x2, x3, … 的极限, 那么如果 f 是连续函数,那么 f(y) 就是 f(x1), f(x2), f(x3), …的极限。 2. 线性代数:“线性”的基础地位 对于做Learning, vision, optimization或者statistics的人来说,接触最多的莫过于线性代数——这也是我们在大学低年级就开始学习的。
} } array[cur + 1] = v; } } 两个特性 1.数据量少的时候,速度快 2. 数据接近有序的时候,速度快 性能分析 时间复杂度: 最好:O(N) {数据有序} 平均:O(N^2) 最坏:O(N^2) {数组逆序} 空间复杂度: O(1) 稳定性: 稳定排序
刚刚过去的一周,AI不仅晋升为游戏赢家,还逐步掌握看视频写故事和看笔迹鉴定国籍的能力。更多精彩可来围观本周AI资讯,预计阅读时间4分钟。 OpenAI击败Dota 2人类半职业选手战队 北京时间 8 月 6 日凌晨,OpenAI Five系统同半职业选手战队进行Dota 2比赛,最终2:1 战胜了人类队伍。 此次比赛旨在检验 AI 系统是否具备在 TI8(2018 年 Dota2 国际邀请赛)上与顶尖职业强队一较高低的水平。 AI进行笔迹鉴定,或可确认国籍 近期,一项名为AI鉴定笔迹鉴定确认国籍的研究成果备受关注。 看完视频后AI也可以写故事 AI技术可以根据长视频生成简介、连贯的描述性故事,来自新加坡国立大学与明尼苏达大学的研究者们围绕这个新功能展开研究。为此,他们建立了新的数据集并提出了新的模型。
@BindingAdapter("contentPadding") 2、允许重写android的命名空间。 1、适配 login 2、适配 logout 3、适配 login + logout @BindingBuildInfo @BindingBuildInfo( buildId="3fefc6ba DataBinding都会扫描一遍现有的资源,生成不包含<layout>的data-binding-layout-out以及DataBinding所需要的data-binding-info; STEP2 ProcessMethodAdapter生成DataBindingComponents.class; 执行ProcessExpressions生成ViewDataBinding.class子类(ActivityDetail2Binding.class
javascript事件列表解说 事件 浏览器支持 解说 一般事件 onclick IE3、N2 鼠标点击时触发此事件 ondblclick IE4、N4 鼠标双击时触发此事件 onmousedown IE4、N4 按下鼠标时触发此事件 onmouseup IE4、N4 鼠标按下后松开鼠标时触发此事件 onmouseover IE3、N2 当鼠标移动到某对象范围的上方时触发此事件 、N3 图片在下载时被用户中断 onbeforeunload IE4、N 当前页面的内容将要被改变时触发此事件 onerror IE4、N3 出现错误时触发此事件 onload IE3、N2 当前页面将被改变时触发此事件 表单相关事件 onblur IE3、N2 当前元素失去焦点时触发此事件 onchange IE3、N2 当前元素失去焦点并且元素的内容发生改变而触发此事件 onfocus IE3 、N2 当某个元素获得焦点时触发此事件 onreset IE4 、N3 当表单中RESET的属性被激发时触发此事件 onsubmit IE3 、N2 一个表单被递交时触发此事件 滚动字幕事件