VMware虚拟机 之 NAT模式详解

如果你的网络ip资源紧缺,但是你又希望你的虚拟机能够联网,这时候NAT模式是最好的选择。NAT模式借助虚拟NAT设备和虚拟DHCP服务器,使得虚拟机可以联网。其网络结构如下图所示:在NAT模式中,主机网卡直接与虚拟NAT设备相连,然后虚拟NAT设备与虚拟DHCP服务器一起连接在虚拟交换机VMnet8上,这样就实现了虚拟机联网。那么我们会觉得很奇怪,为什么需要虚拟网卡VMware Network Adapter VMnet8呢?原来我们的VMware Network Adapter VMnet8虚拟网
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静态代码块、静态变量、成员变量等加载顺序详解

目录1 单个类的初始化顺序2. 父子类初始化顺序1 .单个类的初始化顺序一个类 无论创建多少对象,静态数据只占用一份存储区域,且只在类第一次初始化的时候进行静态数据初始化顺序如下:单个类而言: 静态变量/静态代码块 --> 成员变量(普通代码块) --> 构造方法 --> 静态方法构造方法本身也是静态方法栗子public class TestStatic { { System.out.println("代码块1"); }
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关于串行、并行 、并发 、同步、异步

目录1.认识进程与线程2.串行的概念3.并行的概念4.并发的概念5.什么是同步?6.什么是异步?7.个人理解1.认识进程与线程首先需要了解一下进程和线程的概念。进程是系统资源分配和调度的基本单位,而线程是程序执行的最小单位。我们可以看成进程是由线程组成的。2.串行的概念串行是指一个时间段内,执行一个任务的同时不能执行其他任务,只能等到第一个任务弯沉过后才能进行第二个。比如排队上厕所,你只有等前一个人上完了,才可以进去。3.并行的概念并行是指一个时间段内
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SCALA、JAVA、以及JVM之间的关系

1. SCALA、JAVA、以及JVM之间的关系2.SCALA编译解读(1)通过scalac编译scalawe文件生成两个字节码文件(2)通过反编译工具查看两个字节码文件内容helloscala.class文件HelloScala$.class(3)反编译结果分析HelloScalaHelloScala..MODULE$.main(paramArrayOfString);此句应是调用HelloScala$的一个静态属性(对象)MODULE$的mai
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日撸 Java 三百行(38 天: Dijkstra 算法与 Prim 算法)

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日撸 Java 三百行(40 天: 过去十天总结)

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日撸 Java 三百行(41 天: 顺序查找与折半查找)

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日撸 Java 三百行(42 天: 哈希表的基础构造)

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日撸 Java 三百行(43 天: 插入排序:从线性结构的插入思想中启发的排序思想)

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日撸 Java 三百行(44 天: 希尔排序:借助插排思想实现的,简单排序中的“ 怪胎 ”)

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日撸 Java 三百行(45 天: 冒泡排序:小巧好用的排序算法,数据的击鼓传花)

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日撸 Java 三百行(46 天: 快速排序:20世纪十大最伟大的算法之一)

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日撸 Java 三百行(47 天: 简单选择排序:最朴实、简单的排序)

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日撸 Java 三百行(48 天: 堆排序:专门设计一个数据结构来实现的排序算法)

注意:这里是JAVA自学与了解的同步笔记与记录,如有问题欢迎指正说明目录一、关于堆排序二、堆积树——堆(Heap)结构· 创建型堆的维护· 创建型堆的维护的代码· 添加型堆维护· 删除型堆维护三、堆排序的实现逻辑四、全部代码及其单元测试性能与特性分析总结一、关于堆排序堆排序是基本的排序算法体系,也就是本科阶段基本要求掌握的算法体系中,是最麻烦的一个算法,因为其涉及了一个全新的数据结构——堆(Heap)。因此在完成堆排序操作时,还需要...
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日撸 Java 三百行(49 天: 迭代法实现二路归并排序:稳定的高级排序)

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日撸 Java 三百行(50 天: 过去十天总结)

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基于 Java 机器学习自学笔记 (第51-53天:kNN)

注意:本篇为50天后的Java自学笔记扩充,内容不再是基础数据结构内容而是机器学习中的各种经典算法。这部分博客更侧重与笔记以方便自己的理解,自我知识的输出明显减少,若有错误欢迎指正!
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基于 Java 机器学习自学笔记 (第54-55天:基于M-distance的推荐系统)

注意:本篇为50天后的Java自学笔记扩充,内容不再是基础数据结构内容而是机器学习中的各种经典算法。这部分博客更侧重与笔记以方便自己的理解,自我知识的输出明显减少,若有错误欢迎指正!
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基于 Java 机器学习自学笔记 (第56-57天:kMeans 聚类)

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基于 Java 机器学习自学笔记 (第58天:符号型数据的Naive Bayes算法)

注意:本篇为50天后的Java自学笔记扩充,内容不再是基础数据结构内容而是机器学习中的各种经典算法。这部分博客更侧重与笔记以方便自己的理解,自我知识的输出明显减少,若有错误欢迎指正!目录一、算法概念· 概率论回顾-条件概率与贝叶斯公式· 基本Naive Bayes推导· 基于程序设计的算法调整· Laplacian 平滑二、代码的变量确定三、代码实现1.构造函数2.计算\(P^{L}(D_i)\)3.计算\(P^{L}(x_jD_i)\)4.计算\(d(\ma
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