目录🏂前言🏂：🏇一、详解编译与链接🏇： 1.程序的翻译环境与执行环境： 2.翻译环境： 3.翻译阶段： ①.编译： ②.链接： 4.运行环境：🚵♂️二、预处理详解🚵♂️： 1.预定义符号： 2.#define： ①.#define定义标识符： ②.#define定义宏： ③.#define替换规则： ④.带副作用的宏参数：🤹总结🤹：🛰️博客主页：✈️銮同学的干货分享基地🛰️欢迎关注：👍点赞🙌收藏✍️留言🛰️系列专栏：💐【进阶】C语言学习 🧧 C语言学习🛰️代码仓库：🎉VS2022
目录🥅二维数组❤️二维数组的遍历❤️动态初始化二维数组🥅数组知识点总结🥅习题练习❤️用数组模拟栈❤️模拟酒店的订房退房功能❤️杨辉三角❤️把数据存入数组，保证值各不相同❤️数组元素的赋值与数组复制❤️数组元素的反转❤️数组的扩容与缩容🥅查找和排序算法❤️直接调用封装好的工具类来排序❤️冒泡排序算法❤️选择排序算法❤️二分查找❤️Arrays工具类的使用🥅二维数组（1）二维数组其实是一个特殊的一维数组，特殊在这个一维数组当中的每一个元素是一个一维数组。（2）三维数组是什么？ 三维数组是一个特殊的二维数组，特殊在这个二维数组中每一个元素是一个一维数组。 实际的开发中使用最多的就是一维数
文章目录Distributed引擎深入了解一、简单介绍二、分布式表插入数据
视频信号（以下简称为视频）是非常重要的视觉信息来源，它是视觉处理过程中经常要处理的一类信号。实际上，视频是由一系列图像构成的，这一系列图像被称为帧，帧是以固定的时间间隔从视频中获取的。获取（播放）帧的速度称为帧速率，其单位通常使用“帧/秒”表示，代表在1秒内所出现的帧数，对应的英文是FPS（FramesPerSecond）。如果从视频中提取出独立的帧，就可以使用图像处理的方法对其进行处理，达到处理视频的目的。OpenCV提供了cv2.VideoCapture类和cv2.VideoWriter类来支持各种类型的视频文件。在不同的操作系统中，它们支持的文件类型可能有所不同，但是在各种操作系统中均支
🌅*🔹**φ(゜▽゜*)♪**🔹*🌅欢迎来到馒头侠的博客，该类目主要讲数学建模的知识，大家一起学习，联系最后的横幅！喜欢的朋友可以关注下，私信下次更新不迷路！资源链接：点击这里获取众多源码、数模资料、思路精讲、论文模板latex和word、学习书籍等文章目录💧fmincon函数说明目标优化问题的基本形式fmincon语法和参数💧算例实战初始解x0的设定线性等式和不等式约束非线性等式和不等式约束含有求和公式目标函数💧fmincon函数说明Matlab的fmincon函数：寻找约束非线性多变量函数的最小值。适用于：线性函数非线性函数线性等式和不等式约束非线性等式和不等式约束目标优化问题的基本形式m
Flink批和流案例总结关于Flink批数据处理和流式数据处理案例有以下几个点需要注意：一、Flink程序编写流程总结编写Flink代码要符合一定的流程，Flink代码编写流程如下：a.获取flink的执行环境，批和流不同，ExecutionEnvironment。b.加载数据数据--soure。c.对加载的数据进行转换--transformation。d.对结果进行保存或者打印--sink。e.触发flink程序的执行--env.execute()
Docker进阶：mysql主从复制、redis集群3主3从【扩缩容案例】一、Docker常规软件安装1.1docker安装tomcat（默认最新版）1.2docker指定安装tomcat8.01.3docker安装mysql5.7（数据卷配置）1.4演示--删除mysql容器，里面的数据是否能正常恢复1.5docker安装redis7.0.9（数据卷配置）1.6宿主机修改redis.conf配置文件，验证redis容器内生效二、Docker复杂软件安装（mysql主从复制）2.1启动主节点容器mysql-master（3306）2.2启动从节点容器mysql-slave（3307）2.3主数
opencv中创建决策树cv::ml::DTrees类表示单个决策树或决策树集合，它是RTrees和Boost的基类。CART是二叉树，可用于分类或回归。对于分类，每个叶子节点都标有类标签，多个叶子节点可能具有相同的标签。对于回归，每个叶子节点都被分配了常数，因此近似函数是分段常数。创建空决策树cv::ml::DTrees::create函数可使用指定的参数创建空决策树，之后使用cv::ml::StatModel::train函数训练该决策树模型；或者使用Algorithm::load(filename)从文件中加载决策树模型。模型的基本设置以下是构建决策树模型的必要参数，绝大部分参数有默认值
一、前言在这个微服务多节点、多线程的环境中，多个任务可能会同时竞争访问共享资源，从而导致数据错误和不一致。一般的JVM层面的加锁显然无法满足多个节点的情况！分布式锁就出现了，在redis官网推荐Java使用Redisson去实现分布式锁！这是基本api调用，今天我们使用自定义注解来完成，一劳永逸，减少出错！二、Redisson简介Redisson是一个用于Java应用程序的开源的、基于Redis的分布式和高性能数据结构服务库。它提供了一系列的分布式对象和服务，帮助开发人员更轻松地在分布式环境中使用Java编程语言。Redisson通过封装Redis的功能，使得开发者能够更方便地利用分布式特性，
单机&集群 单台Elasticsearch服务器提供服务，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用，所以生产环境中，一般都是运行在指定服务器集群中 配置服务器集群时，集群中节点数量没有限制，大于等于2个节点就可以看做是集群了。一般出于高性能及高可用方面来考虑集群中节点数量都是3个以上。集群Cluster 一个集群就是由一个或多个服务器节点组织在一起，共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个Elasticsearch集群有一个唯一的名字标识，这个名字默认就是”elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加
