初始化

理解数组 Java的数组要求所有的数组元素具有相同的数据类型，换句话说一个数组里只能存储一种数据类型的数据 一旦数组的的初始化完成，数组在内存中所占的空间将被固定下来，因此数组的长度将不可改变，即使把某个数组元素的数据清空，但它所占的空间依然保留，依然属于该数组，数组的长度依然不变 Java的数组既可以存储基本类型的数据，也可以存储引用类型的数据，只要所有的数据属于相同的数据类型即可 数组也是一种数据类型，它本身是一种引用类型，因此用它定义一个变量时，仅仅表示定义了一个引用变量（也就是一个指针），这个引用变量还未指定任何内存 数组的定义和初始化 Java提供了两种定义数组的语法 type[] arrayName; type arrayName[]; 数组是个引用类型，因此用它定义一个变量时，仅仅表示定义了一个引用变量（也就是一个指针），这个时候引用变量还未指定任何内存，因此定义数组时不能指定数组的长度，并且没有指定内存就没有内存空间来存储数组元素，因此这个数组也就不能直接使用，只有对数组进行初始化后才可以使用。 数组初始化 所谓初始化就是给数组分配内存空间，并为数组元素赋初始值，一旦为数组的每个数组元素分配了内存，每个内存空间里存储的内容就是该数组元素的值，即使这个内存空间存储的内容是空，这个空也是一个值（null），只要为数组元素分配了内存空间，数组元素就具有了初始值

C++引用其实就是给变量起个别名，定义引用时必须要初始化为变量，不能初始化为常量。 定义引用变量 int i = 100; int& ref1 = i;//引用必须初始化，不可以先定义在复制==赋值 cout << ref1;//输出就是i的值 //直接修改引用变量的值就可以修改原来变量的值,修改原来变量的值，引用变量的值也会被修改。 ref1 = 2000; //引用时必须类型对应 double db1 = 99.9; int ref2 = db1;//错误的，两个类型不一致 //不可以将非常量引用初始化为常量 int ref3 = 100;//错误的，初始化时不可以初始化为常量 const int ref4 = 100;//这个是正确的，使用const的引用可以初始化为常量。 引用变量做参数 这里将一些信息写入到文件中，使用<sstream>库，可以将字符串和变量连接。 //将用户信息存入指定文件名(动态的)的文件中 void storguserinfo(const string& username, const unsigned long& account, const string& phonenumber){ stringstream ss;//字符串拼接变量，ss.str()返回拼接后的字符串 string tempfile = "G:\\SpeedOffical-wh

上一篇笔记( Spring MVC源码——Root WebApplicationContext )中记录了下 Root WebApplicationContext 的初始化代码.这一篇来看 Servlet WebApplicationContext 的初始化代码 DispatcherServlet 是另一个需要在 web.xml 中配置的类, Servlet WebApplicationContext 就由它来创建和初始化. HttpServletBean HttpServletBean 简单继承了 HttpServlet , 负责将 init-param 中的参数注入到当前 Servlet 实例的属性中, 并且为子类提供了增加 requiredProperties 的能力. HttpServletBean 并不依赖于 Spring 容器. 来看一下它的 init() 方法: public final void init() throws ServletException { // Set bean properties from init parameters. // 从 ServletConfig 中取出初始化参数到 PropertyValues。ServletConfigPropertyValues 的构造器中将会检查是否缺失了必要属性 PropertyValues pvs

变量的的创建、初始化、保存和加载 其实变量的作用在语言中相当，都有存储一些临时值的作用或者长久存储。在Tensorflow中当训练模型时，用变量来存储和更新参数。变量包含张量（Tensor）存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘。值可在之后模型训练和分析是被加载。 Variable类 tf.Variable.init(initial_value, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, name=None) 创建一个带值的新变量initial_value initial_value:A Tensor或Python对象可转换为a Tensor.变量的初始值.必须具有指定的形状,除非 validate_shape设置为False. trainable:如果True，默认值也将该变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,该集合用作Optimizer类要使用的变量的默认列表 collections:图表集合键列表,新变量添加到这些集合中.默认为[GraphKeys.VARIABLES] validate_shape:如果False允许使用未知形状的值初始化变量,如果True，默认形状initial_value必须提供. name:变量的可选名称

系统linux-5.0.1 32位 为加快大家查看源码的调用关系 提供 https://elixir.bootlin.com/linux/v5.0.1/source/net/ipv4/tcp_ipv4.c#L202 以下调试都是基于下图的理解进行的，针对图中1，2两个点，博文主要解决四个问题 1 int 0x80中断向量是如何与中断向量表绑定的？ 2 socketAPI是如何进入内核调用socket 接口的？ 3 socket接口是如何与传输层协议绑定的？ 4 sokcet接口是如何调用具体协议的 Linux 引导过程综述 BIOS->Bootloader->内核初始化：体系结构相关部分-><内核初始化：体系结构无关部分> 内核初始化：体系结构相关部分 1 内核映像结构 2 初始化与保护模式 3 自解压内核 <4 startup_32(head_32.c)> startup_32(head_32.c) 1 初始化参数(设置段的值，清楚BSS,初始化栈) 2 开启分页机制 3 初始化 Eflags 4 检查处理器类型 5 载入 GDT、IDT <6 i386_start_kernel> i386_start_kernel 执行与体系结构无关部分的内核初始化 1 检查中断向量表(IDT)是否已经启动,em，IDT要被初始化第一次 <2 调用start

数据库初始化 默认情况下，数据已经初始化好，数据可参见默认配置文件/etc/my.cnf 在其他位置重新初始化MySQL数据库： basedir是mysql的安装根目录，ldata是数据初始化的目录 mysql_install_db --basedir=/ --ldata=./data 相关提示： To start mysqld at boot time you have to copy support-files/mysql.server to the right place for your system PLEASE REMEMBER TO SET A PASSWORD FOR THE MySQL root USER ! To do so, start the server, then issue the following commands: mysqladmin -u root password 'new-password' mysqladmin -u root -h xxx.xxx.xxx.xxx password 'new-password' Alternatively you can run: mysql_secure_installation which will also give you the option of removing the test

import tensorflow as tf x=tf.Variable([1,2]) a=tf.constant([3,3]) sub=tf.subtract(x,a) #增加一个减法op add=tf.add(x,sub) #增加一个加法op #注意变量再使用之前要再sess中做初始化，但是下边这种初始化方法不会指定变量的初始化顺序 init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) print(sess.run(sub)) print(sess.run(add)) #################分割线##################### #创建一个名字为‘counter’的变量 初始化0 state=tf.Variable(0,name='counter') new_value=tf.add(state,1) #创建一个op，作用是使state加1 update=tf.assign(state,new_value) #赋值op init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) print(sess.run(state)) for _ in

一、动态内存管理 动态内存管理是一个真实的堆（Heap）内存管理模块，可以在当前资源满足的情况下，根据用户的需求分配任意大小的内存块。而当用户不需要再使用这些内存块时，又可以释放回堆中供其他应用分配使用。RT-Thread系统为了满足不同的需求，提供了两套不同的动态内存管理算法，分别是 小内存管理算法 和 SLAB内存管理算法 。小堆内存管理模块主要针对系统资源比较少，一般用于小于2M内存空间的系统；而SLAB内存管理模块则主要是在系统资源比较丰富时，提供了一种近似多内存池管理算法的快速算法。 两种内存管理模块在系统运行时只能选择其中之一或者完全不使用动态堆内存管理器。这两种管理模块提供的API接口完全相同。 因为动态内存管理器要满足多线程情况下的安全分配，会考虑多线程间的互斥问题，所以请不要在中断服务例程中分配或释放动态内存块。因为它可能会引起当前上下文被挂起等待。 二、小内存管理算法 本文主要介绍小内存管理算法，至于SLAB内存管理算法则在后续文章中介绍。小内存管理算法是一个简单的内存分配算法。初始时，它是一块大的内存。当需要分配内存块时，将从这个大的内存块上分割出相匹配的内存块，然后把分割出来的空闲内存块还回给堆管理系统中。每个内存块都包含一个管理用的数据头，通过这个头把使用块与空闲块用双向链表的方式链接起来，如 内存块链表图所示：

一、LongAdder简介 https://segmentfault.com/a/1190000015865714 JDK1.8时，java.util.concurrent.atomic包中提供了一个新的原子类：LongAdder。 根据Oracle官方文档的介绍，LongAdder在高并发的场景下会比它的前辈————AtomicLong 具有更好的性能，代价是消耗更多的内存空间： clipboard.png 那么，问题来了： 为什么要引入LongAdder？ AtomicLong在高并发的场景下有什么问题吗？ 如果低并发环境下，LongAdder和AtomicLong性能差不多，那LongAdder是否就可以替代AtomicLong了？ 为什么要引入LongAdder？ 我们知道，AtomicLong是利用了底层的CAS操作来提供并发性的，比如addAndGet方法： clipboard.png 上述方法调用了Unsafe类的getAndAddLong方法，该方法是个native方法，它的逻辑是采用自旋的方式不断更新目标值，直到更新成功。 在并发量较低的环境下，线程冲突的概率比较小，自旋的次数不会很多。但是，高并发环境下，N个线程同时进行自旋操作，会出现大量失败并不断自旋的情况，此时AtomicLong的自旋会成为瓶颈。 这就是LongAdder引入的初衷—

1.init（）方法是初始化，在applet整个生命周期中只被运行一次 2.最终类就是被final修饰的类不能被继承，最终方法就是被final修饰的方法不能被重写 3.局部变量可以声明不用初始化，但是使用到时一定要初始化 4.Java关键字不能作为标识符！！！！！！！！！！！！ 5.float中 ”==“是进行地址比较 “equals”比较的是内容 6.默认RMI采用的是TCP\IP通信协议（远程通讯的主要手段） 7.中文和英文一样看作一个字符 8.Statement继承自Wrapper、 PreparedStatement继承自Statement、 CallableStatement继承自PreparedStatement。 9.String、StringBuilder 、StringBuffer都是final修饰的 10.& 位与运算符：将两个数按位求与，即将两个数转换为二进制数进行与运算，两个都为1，则位1，否则为0 来源： CSDN 作者： Séries de 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43182648/article/details/104283056