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[学习] C语言<string.h>中字符串函数全解析
C语言<string.h>中字符串函数全解析 在 C 语言中,字符串处理是程序开发中的重要组成部分。C 标准库 <string.h> 提供了一系列函数用于操作字符数组(即字符串)。这些函数以 str 开头,功能强大、使用广泛,掌握它们对编写高效、安全的字符串处理代码至关重要。下面将详细介绍所有常用的字符串处理函数,包括其 函数原型、参数说明、返回值含义 以及 完整示例代码。 📢 如果你正在学习 C 语言或准备面试,请收藏此篇,作为你的字符串函数速查手册! 文章目录 C语言<string.h>中
2025-06-24
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Rust解析器组合库Winnow:轻松构建高效文本解析器
在Rust生态系统中,文本解析是一个常见但又具有挑战性的任务。无论是解析配置文件、处理自定义数据格式,还是构建编程语言的编译器,我们都需要高效且可靠的解析工具。今天,我将向大家介绍一个强大而灵活的Rust解析器组合库——Winnow,它能够帮助我们轻松构建高效的文本解析器。 GitHub仓库: https://github.com/zhouByte-hub/rust-study 欢迎来到Rust学习项目的世界!这是一个综合性的Rust学习仓库,涵盖了Rust生态系统中的各种常用库和最佳实践。无论
2025-09-05
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JVM 的生命周期是怎么样的
JVM 的生命周期是指 JVM 实例从启动到终止的整个过程。一个 Java 应用程序通常对应一个 JVM 实例(除非使用 JNI 等技术在同一进程中创建多个 JVM 实例,但这并不常见)。 JVM 的生命周期阶段: 启动 (Startup): 创建 JVM 实例: 当你使用 java 命令运行 Java 程序时,操作系统会创建一个新的进程,并在该进程中启动一个 JVM 实例。 加载和初始化: 查找并加载 JDK: 找到 JRE (Java Runtime Environment) 的位置. 创建
2025-03-08
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【网络编程】WSAAsyncSelect 模型
十、基于I/O模型的网络开发 接着上次的博客继续分享:select模型 10.8 异步选择模型WSAAsyncSelect 10.8.1 基本概念 WSAAsyncSelect模型是Windows socket的一个异步I/O 模型,利用这个模型,应用程序 可在一个套接字上接收以Windows 消息为基础的网络事件通知。 Windows sockets应用程序在 创建套接字后,调用WSAAsyncSelect 函数注册感兴趣的网络事件,当该事件发生时Windows 窗口收到消息,应用程序就可以对
2025-03-10
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Go语言通过goroutine实现多协程文件上传
文章推荐 1 作为程序员,开发用过最好用的AI工具有哪些? 2 Github Copilot正版的激活成功,终于可以chat了 3 idea,pycharm等的ai assistant已成功激活 4 新手如何拿捏 Github Copilot AI助手,帮助你提高写代码效率 5 Jetbrains的ai assistant已经激活成功,好用! 文章正文 多协程文件上传是指利用多线程或多协程技术,同时上传一个或多个文件,以提高上传效率和速度。通过将文件分块,每个块由单独的协程处理上传,可以有效
2024-05-21
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PDF注释的加载和保存的实现
PDF注释功能文档 概述 本文档详细说明了PDF注释功能的实现,包括注释的加载和保存功能。该功能基于Android PDFBox库实现,支持Ink类型注释的读取和写入。 功能模块 1. 注释加载功能 (getAnnotation()) 功能描述 从PDF文件中加载已存在的注释,并将其显示在PDFView上。 实现流程 private fun getAnnotation() { // 1. 加载PDF文档 val document = loadPdfFromAssets(this,
2025-08-07
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C#实现ClientWebSocket请求服务端,接收完所有返回值,解决接收数据不全
private async Task ConnectWebSocketAsync(Uri serverUri) { using (ClientWebSocket client = new ClientWebSocket()) { await client.ConnectAsync(serverUri, CancellationToken.None); // Consol
2024-11-03
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SpringBoot整合RabbitMQ实现消息延迟队列
环境依赖 SpringBoot 3.1.0 JDK 17 前期准备 安装MQ: liunx+docker+rabbitmq安装延迟队列插件 实例 实现延迟队列的一种方式是在 RabbitMQ 中使用消息延迟插件,这个插件可以让你在消息发送时设置一个延迟时间,超过这个时间后消息才会被消费者接收到。下面是 SpringBoot 整合 RabbitMQ 实现延迟队列的简单步骤: 1.添加 RabbitMQ 的 Maven 依赖 <dependency> <groupId>org.springf
2024-06-12
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基于定制开发开源AI智能名片与S2B2C商城小程序的旅游日志创新应用研究
摘要:本文探讨了旅游日志在记录旅行美景与人物中的重要性,结合当下数字化发展趋势,引入定制开发开源AI智能名片与S2B2C商城小程序的概念。分析如何将这两者与旅游日志风格元素相融合,打造一种创新的旅游记录与分享模式,为旅行者提供更丰富、便捷且具有商业价值的体验,同时探讨该模式在实际应用中的优势、挑战及发展前景。 关键词:旅游日志;定制开发;开源AI智能名片;S2B2C商城小程序 一、引言 在旅行成为人们生活中重要休闲方式的当下,记录旅途中的所见所闻、所感所悟成为众多旅行者的需求。旅游日志作为一种传
2025-07-12
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使用手机做PC机摄像头
准备工作: 带摄像头的安卓手机一部 模拟相机软件:Iriun 、DroidCam 、IP摄像头 python+opencv 一、Iriun 1、分别在PC和手机上安装 2、手机和PC在同一个局域网 3、分别打开PC和手机端软件,电脑端就可以使用手机相机 二、 DroidCam 1、安装软件 2、打开软件 3、手机和PC在同一个局域网 4、python 打开手机相机 import cv2 url = "http://192.168.1.20:4747/video" cap = cv2.Video
2024-06-11
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【办公软件】使用NPOI库在C#中导出Excel文件写入单元格内容和格式时可能出现的相互覆盖问题
文章目录 一、NPOI导出到Excel的代码 二、单元格内容和单元格数值相互覆盖问题 三、问题解决 四、总结 一、NPOI导出到Excel的代码 using System.IO; using NPOI.HSSF.UserModel; using NPOI.SS.UserModel; using NPOI.XSSF.UserModel; using System.Data; namespace project { class ExcelWrite { private
2024-04-14
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腿足机器人之六- 前向运动学
腿足机器人之六- 前向运动学 刚体运动学基础 坐标系定义 旋转矩阵与欧拉角 齐次变换矩阵(平移+旋转的统一表示) 运动链建模 串联运动链结构(从基座到末端的关节连接) 标准Denavit-Hartenberg(D-H)参数法 改进D-H参数法(针对复杂关节轴对齐问题) 多腿协调与基座标系转换 基座标系(机器人本体)到世界坐标系的变换 多腿独立运动学链的全局坐标统一 真实机器人中的挑战 仿真工具推荐 想象一下,你正在控制一个四足机器人(比如波士顿动力的Spot)在复杂地形中行走。要让它的“脚”准确
2025-02-19
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MySQL MHA 故障转移-VIP
MHA故障转移-VIP #手工在主库添加VIP ifconfig ens33:1 192.168.80.200/24 配置VIP脚本 vim /usr/local/bin/master_ip_failover chmod +x /usr/local/bin/ #!/usr/bin/env perl use strict; use warnings FATAL => 'all'; use Getopt::Long; my ( $command, $ssh_user, $orig_mast
2025-06-25
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VSCode - 设置Python venv
Python environments in VS Code #创建Python venv 1, 在扩展插件里搜索“Python”并安装,支持python语言开发的相关功能。 2, 在微软的应用商店里选择安装相应版本的Python,或者下载官网所需版本的安装文件来安装。 C:\Users\me>where python C:\Users\me\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\python.exe C:\Users\me>python Python 3.13
2025-08-12
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【更新完毕】2025华中杯C题数学建模网络挑战赛思路代码文章教学数学建模思路:就业状态分析与预测
完整内容请看文末最后的推广群 先展示文章和代码、再给出四个问题详细的模型 基于多模型下的就业状态研究 摘要 随着全球经济一体化和信息技术的迅猛发展,失业问题和就业市场的匹配性问题愈加突出。为了解决这一问题,本文提出了一种基于统计学习和机器学习的方法,通过构建求职者与招聘岗位的匹配模型来提高工作岗位推荐的准确性和实用性。 数据预处理,首先,基于给出的数据集进行数据清洗(缺失值、异常值处理工作)。由于样本之间相互独立使用插值处理无意义,本文对于缺失值、异常值直接进行删除处理。对数据清洗后的数据,进行
2025-04-20
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C语言双向链表
1. 链表的分类 链表的种类很多,主要由三个要素决定:是否带头,单向还是双向,是否循环。 根据这三个要素的组合,共可得到8(2*2*2)种链表 而我们常用的链表有两种: 1. 单链表:不带头单向不循环链表。 2. 双向链表:带头双向循环链表。 之前我们已经实现过单链表C语言单链表-CSDN博客 单链表在三个元素的选择中,选择的都是较为简单的选项,结构简单那就意味着我们在对其进行操作时所能用的现成条件较少,操作函数的实现就较为复杂。 双向链表作为单链表的另一个极端,每个元素都选择了较为复杂的那个,
2024-04-16
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NSubstitute单元测试Mock框架,开启你单元测试的学习!
我们在这里使用NSubstitute+FluentAssertions(断言库)进行代码的演示和讲解,FluentAssertions的功能较为简单,我们在这里直接使用,在别的文章进行专门的讲解 在本文中我将以以下两个类为背景,进行单元测试的讲解,测试框架我们使用NUnit TestService主要包含Login功能,在其中调用IApiService进行登陆验证 public class TestService : ITestService { private readonly
2025-08-13
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Spring Boot 项目启动优化
Spring Boot 项目启动优化是一个非常重要的话题,尤其是在微服务和云原生环境下,快速启动意味着更快的部署、更高效的弹性伸缩和更好的开发体验。 下面我将从分析诊断、优化策略和终极方案三个层面,为你提供一个全面、可操作的优化指南。 一、 分析诊断:找到启动瓶颈 在优化之前,必须先知道时间花在了哪里。工欲善其事,必先利其器。 1. 使用 Spring Boot Actuator 的 startup 端点 这是官方推荐的首选分析工具,自 Spring Boot 2.4 版本引入,可以精确分析应用
2025-06-20
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关于ENVI遥感影像的hdr元数据信息设置与读取(C++ 、Python)
最近在做遥感影像高光谱纠正部分,要求输出ENVI格式(*.img),ENVI格式影像一般包括img文件(*.img)和hdr文件(*.hdr)两部分组成 C++ 基于GDAL获取ENVI格式影像元数据 C++常规做法使用GDAL获取元数据信息,然后再设置元数据,下面这段代码是基于GDAL的,前面初始化影像部分这里就不展示了,代码如下: char** SrcMeta = SrcRCPImg->m_SrcImg->poDataset->GetMetadataDomainList();#获取所有元数据
2024-04-27
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专为KOReader打造的同步服务KOmpanion
本文题图背景由 AI 生成; 简介 什么是 KOReader ? KOReader 是一款维护了十多年的开源项目,他是主要针对电子墨水阅读器的文档查看器,它支持几乎所有主流的电子书格式。 包括 EPUB、MOBI、PDF,TXT 、DJVU,KOReader 都能轻松应对。 什么是 KOmpanion ? KOmpanion 是一个为 KOReader 用户设计的极简自托管 Web 应用程序,旨在方便用户管理和同步阅读数据。它主要提供书籍上传和查看、OPDS 下载、KOReader 同步进度 A
2025-03-14
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