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H2数据库创建表源码分析

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H2数据库表创建粗滤分析01 创建入口 @Test public void test_h2_mem ( ) throws SQLException { JdbcConnectionPool ds = JdbcConnectionPool . create ( "jdbc:h2:mem:test3" , "sa" , "1" ) ; // JdbcConnectionPool ds = JdbcConnectionPool.create("jdbc:h2:E:/test2", "sa", ""); ds . setMaxConnections ( 1000 ) ; Connection conn = ds . getConnection ( ) ; Statement stat = conn . createStatement ( ) ; // insert data (ddl) String createTableSql = "" ; createTableSql += "create table userInfo( " ; createTableSql += " id int(4) not null primary key auto_increment, " ; createTableSql += " name char(20) not null, " ;

H2数据库查询实现源码分析

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设置一个查询入口 ResultSet result = stat . executeQuery ( "select id,name,sex,degree from userInfo where name like '%Hello World%'" ) ; H2中的JdbcStatement实现了Statement @Override public ResultSet executeQuery ( String sql ) throws SQLException { try { int id = getNextId ( TraceObject . RESULT_SET ) ; if ( isDebugEnabled ( ) ) { debugCodeAssign ( "ResultSet" , TraceObject . RESULT_SET , id , "executeQuery(" + quote ( sql ) + ")" ) ; } synchronized ( session ) { checkClosed ( ) ; closeOldResultSet ( ) ; sql = JdbcConnection . translateSQL ( sql , escapeProcessing ) ; CommandInterface command = conn .

类王者荣耀源码

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出售类王者荣耀游戏的源码（unity），需要的人请加QQ2942863275（备注：源码），还会赠送相关学习视频。（百度网盘）价格：10元。非诚勿扰，谢谢来源： CSDN 作者： qq_46466310 链接： https://blog.csdn.net/qq_46466310/article/details/104639300

深入学习和理解 Redux

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本文首发于 vivo互联网技术微信公众号链接： https://mp.weixin.qq.com/s/jhgQXKp4srsl9_VYMTZXjQ 作者：曾超 Redux官网上是这样描述Redux，Redux is a predictable state container for JavaScript apps.（Redux是JavaScript状态容器，提供可预测性的状态管理）。目前Redux GitHub有5w多star，足以说明 Redux 受欢迎的程度。一、Why Redux 在说为什么用 Redux 之前，让我们先聊聊组件通信有哪些方式。常见的组件通信方式有以下几种：父子组件：props、state/callback回调来进行通信单页面应用：路由传值全局事件比如EventEmitter监听回调传值 react中跨层级组件数据传递Context（上下文）在小型、不太复杂的应用中，一般用以上几种组件通信方式基本就足够了。但随着应用逐渐复杂，数据状态过多（比如服务端响应数据、浏览器缓存数据、UI状态值等）以及状态可能会经常发生变化的情况下，使用以上组件通信方式会很复杂、繁琐以及很难定位、调试相关问题。因此状态管理框架（如 Vuex、MobX、Redux等）就显得十分必要了，而 Redux 就是其中使用最广、生态最完善的。二、Redux Data flow

深入学习和理解 Redux

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【Java源码】集合类-ArrayList

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一、类继承关系 public class ArrayList<E> extends AbstractList<E> implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable ArrayList继承AbstractList,也实现了List和RandomAccess(一个空接口，也就是标记接口。)，Cloneable(可被克隆), Serializable接口。二、类属性 //默认容量 private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10; //空对象数组(initialCapacity == 0时返回) private static final Object[] EMPTY_ELEMENTDATA = {}; //调用无参构造方法，返回的是该数组 private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {}; //元素数组，保存添加到ArrayList中的元素 transient Object[] elementData; //ArrayList大小 private int size; elementData是transient修饰，所以elementData不能被序列化

石家庄地铁售票系统源码及截图（结对作业）

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源代码：前端：主界面index.j <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>石家庄地铁</title> <style type="text/css"> .form{ width: 260px; height :350px; border:5px solid #808080;/*solid细线*/ padding: 10px 20px 30px 40px; margin: 0px auto; background:url("lantian.jpg") ; background-size: 100% 100%; float: left; } .logo{ width:100%; height :100px; background:url("SJZtube.jpg");

zookeeper客户端源码分析

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zookeeper客户端源码分析 zookeeper简介 ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。使用案例 dubbo、disconf、elastic-job、分布式锁、leader选举客户端代码解析接下来的代码可以从的github项目找到 https://github.com/yaojf/zookeeper-learn 。这里我从Client的main方法开始解析（前提启动了Server，即zk服务端），调用点为ZooKeeperMain.main(args)，以下代码都是从这个调用到开始。构造ZooKeeperMain 默认的连接地址是localhost:2181，会话超时为30000毫秒，核心代码 zk = new ZooKeeper(host, Integer.parseInt(cl.getOption("timeout")), new MyWatcher(), readOnly); 参数依次为zk服务器地址，会话超时时间，默认的观察者类，还有是否只读。 ZooKeeper构造方法里，初始化watchManager（处理各种观察，比如dubbo服务提供者监听

[源码分析]HashSet 和LinkedHashSet

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特性 HashSet 是一个可存储不重复元素的容器，底层实现依赖 HashMap ,所以在添加，删除，查找元素时的时间复杂度均为 O(1). 构造方法,初始化内部的 HashMap public HashSet() { map = new HashMap<>(); } public HashSet(Collection<? extends E> c) { map = new HashMap<>(Math.max((int) (c.size()/.75f) + 1, 16)); addAll(c); } public HashSet(int initialCapacity, float loadFactor) { map = new HashMap<>(initialCapacity, loadFactor); } public HashSet(int initialCapacity) { map = new HashMap<>(initialCapacity); } 基础方法 add ，由于 HashSet只存储单个值，所以，内部以值为Key， private static final Object PRESENT = new Object(); 为 value存入HashMap中。当没有元素时候，返回true，已存在，返回false。 public boolean add(E e

PCL源码剖析之MarchingCubes算法

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MarchingCubes算法简介 MarchingCubes(移动立方体)算法是目前三围数据场等值面生成中最常用的方法。它实际上是一个分而治之的方法，把等值面的抽取分布于每个体素中进行。对于每个被处理的体素，以三角面片逼近其内部的等值面片。每个体素是一个小立方体，构造三角面片的处理过程对每个体素都“扫描”一遍，就好像一个处理器在这些体素上移动一样，由此得名移动立方体算法。 MC算法主要有三步：1.将点云数据转换为体素网格数据；2.使用线性插值对每个体素抽取等值面；3.对等值面进行网格三角化 PCL源码剖析之MarchingCubesHoppe PCL中使用MarchingCubesHoppe类进行三维重建执行的函数体为performReconstruction()，其代码如下： template < typename PointNT> void pcl::MarchingCubes<PointNT>::performReconstruction (pcl::PolygonMesh &output) { if (!(iso_level_ >= 0 && iso_level_ < 1 )) { PCL_ERROR ( "[pcl::%s::performReconstruction] Invalid iso level %f! Please use a number between

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