首先我们先来了解一下这几个单词的意思和完全的英文 Iaas:Infrastructure as a service    基础设施即服务 Paas:Platform as a service   平台即服务 Saas:Sofware as a service   软件基服务 怎么说,看这几个上面的单词是不是看的一脸懵逼了,不是说好了通俗易懂的理解吗?不要着急,且听我慢慢道来 我们来举一个例子来理解这个吧 首先,以我们吃饭的例子来介绍这几个东西吧 1.什么都自己来干,不管买食材还是做饭啥的都是自己

一.Jdbc访问数据库步骤通俗解释(吃饭) 1)加载驱动 Class.forName(“com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServer”); 2) 与数据库建立连接 Connection ct=DreverManager.getConnection(“jdbc:Microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=dbUser,”sa”,”sa”); 3) 创建statement对象 语句对象将sql语句发送到相应的数据

Spring的IOC原理[通俗解释一下] 1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有

通俗解释glLoadIdentity(),glPushMatrix(),glPopMatrix()的作用 (2012-04-02 09:17:28) 转载▼   对于glLoadIdentity(),glPushMatrix(),glPopMatrix()的作用虽然网上有很多的帖子,而且都试图解释得很详细,但是效果总是越说越黑,模棱两可的.今天我就简单滴说几句,言简意赅,希望大家随便看看之余能把这些个问题搞清楚了.glLoadIdentity()的作用就是把矩阵堆栈中的在栈顶的那个矩阵置为单位矩

JVM分代通俗解释 学习了:https://www.cnblogs.com/zgghb/p/6428395.html

Oracle 0至6级锁的通俗解释及实验案例_ITPUB博客 http://blog.itpub.net/30126024/viewspace-2156232/

在一次操作系统课程上听老师说了这么一个有意思的东西,windows的自映射方案居然达到了把4K的页目录的线性地址“藏”在4M页表里的效果,感觉甚是奇特,于是乎就想着说怎么去算.光会算之后仍旧不满足,我又感觉对我而言有两个问题是很模糊的: 为什么说0xC0300000是可行的页目录线性地址起始处? 在以0xC0000000为页表的线性地址的条件下,页目录的线性地址的起始处必须是0xC0300000吗? 为了解决这两个问题,我查看了很多个博客,但是大多数博客或文章对原理进行了充分的解释,但是并没有例

特征匹配(Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础,比如说图像配准,摄像机跟踪,三维重建,物体识别,人脸识别,所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的.本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程,以及在过程中遇到的一些问题. 首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配,以及特征匹配的过程. 图像一:彩色圆圈为图像的特征点 图像二: 图像一与图像二的匹配: 概念理解:什么是特征,什么是特征描述,什么是特征匹配 假设这样的一个场景,小白和小黑都在看一个图片,但是他们想知道他们

小波变换 小波,一个神奇的波,可长可短可胖可瘦(伸缩平移),当去学习小波的时候,第一个首先要做的就是回顾傅立叶变换(又回来了,唉),因为他们都是频率变换的方法,而傅立叶变换是最入门的,也是最先了解的,通过傅立叶变换,了解缺点,改进,慢慢的就成了小波变换.主要的关键的方向是傅立叶变换.短时傅立叶变换,小波变换等,第二代小波的什么的就不说了,太多了没太多意义.当然,其中会看到很多的名词,例如,内积,基,归一化正交,投影,Hilbert空间,多分辨率,父小波,母小波,这些不同的名词也是学习小波路上的标

通俗理解傅里叶变换,先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解! 接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析: 一.一些关键概念的引入 1.离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是傅里叶分析的核心,通过它把信号从时间域变换到频率域,进而研究信号的频谱结构和变化规律.但是它的致命缺点是:计算量太大,时间复杂度太高,当采样点数太高的时候,计算缓慢,由此出现了DFT的快速实现,即下面的快速傅里叶

1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有一个齿轮出了问题,就可能会影响到整个齿轮组

这些概念以前老是犯糊涂,今天整清楚.摘要:P: Polynomial SolvableNP: Non-determinstic Polynomial Solvable 0)词语解释:Polynomial [数]多项式的: 由平方,立方等常数次方或者更小的运算符和+,-,*,/等构成的式子及其这种式子的和Non-deterministic: 非确定性的;Turing-machine: 图灵机; 英国数学家图灵提出的计算模型, 一个两端无限长的由小格子组成的带子,每个格子可以存储一个数,一个可以在带

Dijkstra算法 说明:求解从起点到任意点的最短距离,注意该算法应用于没有负边的图. 来,看图. 用邻接矩阵表示 int[][] m = { {0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 4, 2, 0, 0}, {0, 0, 0, 3, 2, 3}, {0, 0, 1, 0, 4, 5}, {0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 1, 0}}; 备注:第一行(从第零行开始)表示A,第一列(从第零列开始)表示A.m[1][2]表示A到B的距离,如果没有相连则

转载自知乎,通俗易懂的讲解了RESTful链接:https://www.zhihu.com/question/28557115/answer/48094438 REST -- REpresentational State Transfer 直接翻译:表现层状态转移.这个中文直译经常出现在很多博客中.尼玛谁听得懂"表现层状态转移"? @Ivony 老师的一句话概括很精辟:URL定位资源,用HTTP动词(GET,POST,DELETE,DETC)描述操作.--- 简洁版 --- 0. RE

接口 为什么要用接口?好处在哪里? 如果你的工作是一个修水管的,一天客户找上你让你帮装水管,但是有个要求,就是客户喜欢管子是三角形的. 你立马买了三角形的水管回来,在墙上弄个三角形的口子,客户付了钱,你很开心今天有了收入,如下图,很好: 但是好景不长,客户过了一个星期又来找,因为他觉得三角形不好看,要让你换成正方形的水管,你不得不换,因为顾客就是上帝.好吧,继续在墙上弄个正方形的口子,然后又换成正方形的管子来接上.好了,如下图:(但是可能觉得为什么一开始不说要正方形的?因为需求总在变化...)

原文:https://blog.csdn.net/yearn520/article/details/6729426 我们在一个母字符串中查找一个子字符串有很多方法.KMP是一种最常见的改进算法,它可以在匹配过程中失配的情况下,有效地多往后面跳几个字符,加快匹配速度. 当然我们可以看到这个算法针对的是子串有对称属性,如果有对称属性,那么就需要向前查找是否有可以再次匹配的内容. 在KMP算法中有个数组,叫做前缀数组,也有的叫next数组,每一个子串有一个固定的next数组,它记录着字符串匹配过程中失

1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有一个齿轮出了问题,就可能会影响到整个齿轮组

你有听说过 ContainerCache,ElastiCast 和 QR72 这些 AWS 的新服务吗? 没有就对了,这些都是我编的:) 不过,AWS 有 50 多个服务,从名称也不能看出这些服务是做什么的.下面我将为你通俗地介绍一下这些 AWS 服务的作用. 运行应用程序的服务 无论你使用 AWS 做什么,最终都会使用这些服务,因为其他的服务都与应用程序服务进行交互. EC2 别名:亚马逊虚拟服务器 用途:托管在你看来是计算机的东西. 类似于:你在 DigitalOcean 或 Rackspa

CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性),这三个基本需求,最多只能同时满足其中的2个.尽管没有严谨的证明,但这一假设被广泛认可,以致被作为一种事实来接受. Consistency (一致性) 简单的说就是在分布式环境中,用于存储相同数据的多个节点中所保存的数据是否完全相同,如果完全相同就是一致,否则就是不一致. Availability(可用性) 指系统提供的服

这或许是众多OIer最大的误区之一.    你会经常看到网上出现“这怎么做,这不是NP问题吗”.“这个只有搜了,这已经被证明是NP问题 了”之类的话.你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题.他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念.NP问题并不是那种“只有搜才 行”的问题,NPC问题才是.好,行了,基本上这个误解已经被澄清了.下面的内容都是在讲什么是P问题,什么是NP问题,什么是NPC问题,你如果不是很 感兴趣就可以不看了.接下来你可以看到,把NP问题当成是 NPC问题是一个

1. IoC理论的背景 我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械式手表的后盖,就会看到与上面类似的情形,各个齿轮分别带动时针.分针和秒 针顺时针旋转,从而在表盘上产生正确的时间.图1中描述的就是这样的一个齿轮组,它拥有多个独立的齿轮,这些齿轮相互啮合在一起,协同工作,共同完成某项 任务.我们可以看到,在这样的齿轮组中,如果有一个齿轮出了问题,就可能会影响到整个