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关于Java中整数类型值比较疑问

本文为joshua317原创文章,转载请注明:转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/164 面试题中经常会考察一些比较基础问题,比如下面关于同样大小整数进行比较...那是因为在此范围内 “小” 整数使用率比大整数要高,因此,使用相同底层对象是有价值,可以减少潜在内存占用。...当然通常情况下,我们在比较两个整数值大小时候,或者说是包装类型间相等判断时候,应该用equals,而不是'=='。...,并不会复用已有对象,所有的包装类对象之间值比较,全部使用equals方法比较。...,并不会复用已有对象,所有的包装类对象之间值比较,全部使用equals方法比较

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    基于业务列表比较

    在很多情况下前端页面或者其他客户端和后台交互提交数据都是单条数据更新和插入, 但是在有些场景下,基于特定业务客户端需要一列表方式提交数据,我们传统解决方案是讲苦中数据删除,然后将客户端传来数据列表批量插入...CompareContext:对比上下文,也可以理解为一个容器,对比数据都是从该类实例中获取 4. CompareRule:对比规则,使用者可以根据自身需要定义特定比较规则 5....CompareResult:比较结果,比较完成后比较器会将结果(新增信息,更新信息,删除信息)放入此类实例返回 6....UserComparetor:这是一个自定义比较器,根据需要自己实现(该案例中我们比较用户信息) 下边贴出了各个类代码实现 IComparator: /** * 执行比较接口 * * @author...StringBuffer(); try { // 用标记把value连起来 Object tmp = null; for (String field : fields) {// 将对比规则中需要比较属性和对应值使用连接符号拼接起来

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    php中字符串和整数比较操作方法

    今天在处理php中循环时候,有个比比较操作,但是结果一直不是自己预判,于是跟踪了一下,发现了字符串和整数进行比较时候,会把字符串转换成整数然后进行比较。...这个在java,c这种强类型语言中不会有问题,因为他们会对字符串进行转换然后比较,但是在php这种弱类型中,可以直接比较时候,就会有问题。...因为a会转换成整数,转换会从第一个字符开始如果不是整数就转换成0....比如下面的例子: $a = "梦回故里1"; if(0==$a){ echo "等于"; }else{ echo "不等于"; } 这个依然会输出等于,因为第一个梦字不是整数,所以转换成0....总结 以上所述是小编给大家介绍php中字符串和整数比较操作方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站支持!

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    php中字符串和整数比较操作方法

    今天在处理php中循环时候,有个比比较/ /操作,但是结果一直不是自己预判,于是跟踪了一下,发现了字符串和整数进行比较时候,会把字符串转换成整数然后进行比较。...这个在java,c这种强类型语言中不会有问题,因为他们会对字符串进行转换然后比较,但是在php这种弱类型中,可以直接比较时候,就会有问题。...因为$a会转换成整数,转换会从第一个字符开始如果不是整数就转换成0....比如下面的例子: $a = "梦回故里1"; if(0==$a){ echo "等于"; }else{ echo "不等于"; } 这个依然会输出等于,因为第一个梦字不是整数,所以转换成0....以上所述是小编给大家介绍php中字符串和整数比较操作方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家。在此也非常感谢大家对网站支持! / /

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    一个比较不错flutter项目模板推荐

    但是对于需要刚入门开发者来说,甚至一些有过flutter开发经验同学来说,选择flutter上手App开发,面对很多库选择,以及开发架构搭建是一件比较麻烦事,那么,有没有一种办法非常简单低成本就生成一个比较友好框架来支持...比如,支持多语言切换,支持主题切换,比较易用全局数据框架,比较方便页面之间路由跳转,好网络请求库,日志,错误上报等等一系列工具支撑。..."# add brickmason get# 基于模板生成项目mason make flutter_template_mason --project_name ${your_project_name}以上就是创建项目的全部过程...下面是运行这个模板项目的效果:图片能力介绍,以下是模板项目中使用到库:库名称好处解决问题介绍go-router更加清晰化路由方式类似web url方式局部导航解决路由混乱问题go_router...支持设置主题图片基于hydrated_bloc实现动态主题管理,自动实现设置好主题缓存,底层hive实现,比pref等性能更好。

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    基于TensorFlow深度学习系列教程 2——常量Constant

    常量概念 在tensorflow中,数据分为几种类型: 常量Constant、变量Variable、占位符Placeholder。...其中: 常量:用于存储一些不变数值,在计算图创建时候,调用初始化方法时,直接保存在计算图中 变量:模型训练参数,比如全连接里面的W和bias 占位符:就是模型每次训练时样本,当计算图固定时,只需要替换占位符里面的内容...概念上跟sparkDAG图差不多,不过图模式更固定一些,不像spark还分为action和transform。 常量简单使用 下面这个例子就是常量最简单使用例子了,定义a和b两个常量,输出x。...常量初始化 1 固定初始化、0或1初始化 最常用初始化方法,就是直接在声明时候赋予一个初始值,也可以根于指定shape进行0和1填充 import tensorflow as tf # tf.constant...# [[8 8 8] [8 8 8]] fill1 = tf.fill([2, 3], 8) # 基于序列创建 # [10. 11. 12. 13.] lnspace1 = tf.linspace(

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    如何使用基于整数手动SQL注入技术

    今天,我将教大家如何使用基于整型手动SQL注入技术来对MySQL数据库进行渗透测试。提醒一下,这是一篇写给newbee文章。话不多说,我们直奔主题! SQL注入线上实验室 1....artist=1′ 此时,我们通过修改查询语句成功接收到了数据库返回错误消息。但是,我们却没有收到关于输入数据(我们所添加那个单引号)错误提示,这也就说明我们输入已经成功了。...现在我们就可以知道,我们所输入这个字符串(单引号)是不会让数据库返回相关错误信息,接下来我们尝试修复一下这个问题,去掉单引号: 上图说明,我们在查询语句中采用了基于整型方法之后就不会在触发错误了,...这也就是我们所说基于整型SQL注入方法。...第五步:导出数据库表中所有列数据 接下来,我们导出目标数据库中user表所有数据: 从上图结果中可以看到,这个数据库表中包含列条目有:uname,pass,cc,address,email,name

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    Apache Velocity-----基于Java模板引擎

    Velocity简介 Apache Velocity是一个基于Java模板引擎,它提供了一个模板语言去引用由Java代码定义对象。...页面再由VelocityViewServlet或任何支持Velocity框架处理。 源代码生成:Velocity可基于模板生成Java、SQL或PostScript源代码。...利用Velocity,电子邮件模板可以存储在一个文本文件,而不是直接嵌入到电子邮件生成器Java代码中。 XML转化:Velocity提供一个Ant任务——Anakia。...Anakia读取XML文件,利用Velocity模板转换成所需文档格式。常见应用是将某种格式文档转换成一个带样式HTML文档。...代码示例 如下Web模板: ## Velocity Hello World #set( $foo = "Velocity" ) ## followed

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    基于 Twemproxy 与 Codis redis 集群方案比较

    方案。...节点与 redis-sentinel 组成集群没有了上述 redis-cluster 诸多限制,让我们可以十分方便使用。...轻量级 — Twemproxy 通过透明连接池、内存零拷贝以及 epoll 模型实现了足够快速和轻量化,源码较为简洁精炼 降低负载 — 透明连接池保持前端连接数,减少后端连接数,让后端 redis...多算法 — 支持多种算法实现一致性哈希分片,包括crc32,crc16,MD5等 配置简单 监控报警丰富 — 虽然他提供原生监控功能一般较少使用,但其提供统计信息,如发送了多少读写命令还是有很大价值...Codis 缺点 Codis 也具有以下明显缺点: 版本滞后 — 因为在 redis 源码基础上进行二次开发,所以很难跟上最新版 redis 脚步,目前最新 Codis-3.2 基于 Redis

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    协同过滤算法:基于用户和基于物品优缺点比较

    定义 UserCF:基于用户协同过滤算法 ItemCF:基于物品协同过滤算法 UserCF和ItemCF优缺点对比 UserCF ItemCF 性能 适用于用户较少场合,如果用户很多,计算用户相似度矩阵代价很大...适用于物品数明显小于用户数场合,如果物品很多(网页),计算物品相似度矩阵代价很大 领域 时效性较强,用户个性化兴趣不太明显领域 长尾物品丰富,用户个性化需求强烈领域 实时性 用户有新行为,不一定造成推荐结果立即变化...用户有新行为,一定会导致推荐结果实时变化 冷启动 在新用户对很少物品产生行为后,不能立即对他进行个性化推荐,因为用户相似度表是每隔一段时间离线计算 新用户只要对一个物品产生行为,就可以给他推荐和该物品相关其他物品...新物品上线后一段时间,一旦有用户对物品产生行为,就可以将新物品推荐给和对它产生行为用户兴趣相似的其他用户 但没有办法在不离线更新物品相似度表情况下将新物品推荐给用户 推荐理由 很难提供令用户信服推荐解释...利用用户历史行为给用户做推荐解释,可以令用户比较信服

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