打赏

相关文章

hugo-stack for github

静态博客框架jekyll、hexo和hugo三者之间的区别与差异 博客生成器? 全名为静态网站生成器, 可在任意拥有主机功能的环境下寄存(托管)可直接配合域名进行全球访问 劣势: 每次更新网页必须重新生成整个网站编译速度(单位:秒) Jek…

HotSpot算法细节实现——安全点

OopMap 垃圾回收时,如何找到垃圾? 在可达性分析算法中从GC Roots集合找引用链分析对象是否可达。 固定可作为GC Roots的节点主要在全局性的引用(例如常量或类静态属性)与执行上下文(例如栈帧中的本地变量表&#xf…

MTK Logo 逆向解析之 raw 转 bmp

文章目录 1、分析源码2、c 版本源码2.1、编译指令2.2、回转 bmp 文件 3、python 版本源码3.1、回转 bmp 文件 4、java 版本源码4.1、回转 bmp 文件 相关文章 MTK Logo 逆向解析之 bin 转 rawx MTK Logo 逆向解析之 rawx 全解压 终于来到最后一步啦,将 raw 转换为…

《windows核心编程》第3章 内核对象

一、内核对象简介 1.1 内核对象有哪些 令牌对象 token、事件对象 Event、文件对象 File、文件映射对象 Mapping_File、线程对象 Thread、时钟对象 Timer、线程池对象 ThreadPool、I/O完成端口对象 Completion port、工作对象 job、邮槽对象 mailslot、互斥对象 Mutex、管道对…

AM@麦克劳林公式逼近以及误差分析

abstract 麦克劳林公式及其近似表示的应用误差估计和分析 Lagrange型泰勒公式的估计误差 由Lagrange型余项泰勒公式可知,多项式 p n ( x ) p_n(x) pn​(x)近似表达函数 f ( x ) f(x) f(x)时,其误差为 ∣ R n ( x ) ∣ |R_{n}(x)| ∣Rn​(x)∣ R n ( x ) R_{n}(x) Rn​(x) f …

微信小程序之微信授权登入及授权的流程讲解

目录 一、流程讲解 1. 图解 2. 讲解 二、官方登入 wxLogin wx.getUserProfile 代码 三、数据交互授权登入 1. 前端 2. 后端代码 一、流程讲解 1. 图解 2. 讲解 这张图片是关于微信小程序授权登录的流程图。流程图展示了使用微信官方提供的登录能力来获取用户身份标识…

mysql 优化 聚簇索引=主键索引吗

在 InnoDB 引擎中,每张表都会有一个特殊的索引“聚簇索引”,也被称之为聚集索引,它是用来存储行数据的。一般情况下,聚簇索引等同于主键索引,但这里有一个前提条件,那就是这张表需要有主键,只有…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部