//编译驱动(注意Makefile的编译到移植到开发板的内核) makearch=arm//清除编译生成文件 makeclean//安装驱动 insmodmycdev.ko//卸载驱动 rmmodmycdev//编译fun.c函数(用到交叉工具编译) arm-linux-gnueabihf-gccfun.chead.h#ifndef__HEAD_H__#define__HEAD_H__typedefstruct{unsignedintMODER;unsignedintOTYPER;unsignedintOSPEEDR;unsignedintPUPDR;unsign
(创作不易，感谢有你，你的支持，就是我前行的最大动力，如果看完对你有帮助，请留下您的足迹）目录vant组件库 安装 导入全部导入按需导入浏览器配饰Viewport布局Rem布局适配 vant组件库 目标：认识第三方Vue组件库vant-ui组件库：第三方封装好了很多很多的组件，整合到一起就是一个组件库。https://vant-contrib.gitee.io/vant/v2/#/zh-CN/安装 通过npm安装在现有项目中使用Vant时，可以通过 npm 或 yarn 进行安装：（这是官方给出的代码，如果安装失败，请根据我下面导入步骤重新安装）#Vue3项目，安装最新版Vant：npmiva
代码随想录刷题60天【数组】day2【数组】day1目录链表概述一、链表增删地初次理解二、链表常见六个操作三，链表的转置总结链表概述链表是通过指针将一个个节点串起来的数据结构，其优点是增删方便，灵活性强。以下将结合leetcode上的一些例题介绍链表的一些功能和应用。一、链表增删的初步理解classSolution{public:ListNode*removeElements(ListNode*head,intval){ListNode*temp;while(head&&head->val==val){temp=head;head=head->next;}//得到新的头节点temp=head;
问题根据CentOS安装docker指南，启动hello-world时报错，提示信息中提到了OCIruntime，根本原因是runcdidnotterminatesuccessfully[root@localhostcomposetest]#sudodockerrunhello-worlddocker:Errorresponsefromdaemon:failedtocreatetaskforcontainer:failedtocreateshimtask:OCIruntimecreatefailed:unabletoretrieveOCIruntimeerror(open/run/contai
Day20二叉树654.最大二叉树递归classSolution{TreeNode*build(constvectorint>&nums,intleft,intright){if(left>=right)returnnullptr;intidx=left;for(inti=left+1;iright;++i){if(nums[i]>nums[idx]){idx=i;}}TreeNode*root=newTreeNode(nums[idx]);root->left=build(nums,left,idx);root->right=build(nums,idx+1,right);returnroo
文章目录一、第一种模型（HelloWorld）二、第二种模型（workqueue）自动确认机制的后果和公平分配三、阐述默认交换机这篇博客是以下资料学后的总结：不良人的RabbitMQ的教学视频官方启动教程RabbitMQ中文文档一、第一种模型（HelloWorld）在上图的模型中，有以下概念：P：生产者，也就是要发送消息的程序；C：消费者：消息的接受者，会一直等待消息的到来。queue：消息队列，图中红色部分。类似于一个邮箱，可以缓存消息；生产者向其中投递消息，消费者从其中取出消息。开发生产者 //创建连接mq的连接工厂对象ConnectionFactoryconnectionFactory
今天的三道题感觉都比较简单（当然我借用了其他数据结构），因为之前碰到好多次24.两两交换链表中的节点思路一：使用哈希表保存节点和下标，根据下标直接对节点进行交换classSolution{public:unordered_mapans;ListNode*swapPairs(ListNode*head){if(head==nullptr)returnhead;//思路：使用哈希表保存，然后根据下标交换ListNode*p=head;intindex=0;while(p){ans[++index]=p;p=p->next;}//coutnext=head;ListNode*pre=newHead;
1、Task产生背景Task出现之前，微软的多线程处理方式有：Thread→ThreadPool→委托的异步调用，虽然也可以基本业务需要的多线程场景，但它们在多个线程的等待处理方面、资源占用方面、线程延续和阻塞方面、线程的取消方面等都显得比较笨拙，在面对复杂的业务场景下，显得有点捉襟见肘了。ThreadPool相比Thread来说具备了很多优势，但是ThreadPool却又存在一些使用上的不方便。比如：ThreadPool不支持线程的取消、完成、失败通知等交互性操作；ThreadPool不支持线程执行的先后次序；正是在这种背景下，Task应运而生。Task是微软在.Net4.0时代推出来的，也
本文示例使用的组件：Spark3.x，Hadoop3.x，SparkonYarn一些基本的概念Application:一个sparkcontext就代表了一个ApplicationJob：一个Application里可以有多个Job，在代码中的体现就是一次Spark的action算子执行就代表了一个JobStage：（1）一个Job可划分为多个Stage，Stage代表Job执行的阶段（2）有关联的Stage之间是串行执行的，也就是上一个阶段执行完毕才能执行下一个Stage（3）Stage的划分根据是否有Shuffle（RDD宽依赖，也叫Shuffle依赖）划分的，一个Job的Stage数等于
