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2+2=?
lbj985
2008-11-11 04:40:47
2+2=?
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迈克揉索芙特
2008-11-11
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我来接分顶帖的
SYSSZ
2008-11-11
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如果两个2都是字符,2+2=22
请看
Private Sub Form_Load()
a = "2"
b = "2"
c = a + b
Debug.Print c
End Sub
嗷嗷叫的老马
2008-11-11
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进来看MM的
moyifeng
2008-11-11
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2
lbj985
2008-11-11
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.......
打死不掉牙
2008-11-11
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冲星小号?
jhone99
2008-11-11
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2+2=0
相互血拼,0
zuoxingyu
2008-11-11
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标准答案:2+2=5
Amy_Dream
2008-11-11
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[Quote=引用 1 楼 jhone99 的回复:]
lz,亏大了
[/Quote]
(*^__^*)
jhone99
2008-11-11
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lz,亏大了
SpringBoot2集成Quartz+Vue动态定时任务(前后分离)
【课程导图】 【教学设计】 课程采用番茄教学法,安装人脑记忆力和思维导图的方式+实战例子=完成课程授课,每一个课时可以独立观看,且可以利用碎片化学习,让你悄悄强大,弯道超车。【内容特色】 课程所采用的的案例,均是企业真实案例的脱敏后的教学案例,符合互联网的生产场景和技术要求【讲解方式】 番茄教学法+实操方式讲解【与其他课程差异化】 企业真是案例脱敏操作
Galera 高可用 MySQL 集群(PXC v5.7+Hapro)
Re: 《Galera 高可用 MySQL 集群》 (Percona Xtradb Cluster)PXC v5.7 + Haproxy + Keepalived========================================================# Galera Cluster 如何解决问题 我们知道 Galera Cluster 是 MySQL封装了具有高一致性,支持多点写入的同步通信模块Galera而做的,它是建立在MySQL同步基础之上的,使用 Galera Cluster时,应用程序可以直接读、写某个节点的最新数据,并且可以在不影响应用程序读写的情况下,下线某个节点,因为支持多点写入,使得 Failover 变得非常简单。 目前Galera Cluster具备的功能包括如下几个方面: 1) 多主架构:真正的多点读写的集群,在任何时候读写数据,都是最新的。 2) 同步复制:集群不同节点之间数据同步,没有延迟,在数据库挂掉之后,数据不会丢失。 3) 并发复制:从节点在APPLY数据时,支持并行执行,有更好的性能表现。 4) 故障切换:在出现数据库故障时,因为支持多点写入,切的非常容易。 5) 热插拔 :在服务期间,如果数据库挂了,只要监控程序发现的够快,不可服务时间就会非常少。在节点故障期间,节点本身对集群的影响非常小。 6) 自动节点克隆:在新增节点,或者停机维护时,增量数据或者基础数据不需要人工手动备份提供, Galera Cluster会自动拉取在线节点数据,最终集群会变为一致。 7) 对应用透明:集群的维护,对应用程序是透明的,几乎感觉不到。以上几点,足以说明Galera Cluster是一个既稳健,又在数据一致性、完整性及高性能方面有出色表现的高可用解决方案
KVM+RHCS+ORACLE11GR2+HA+GFS2
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FFmpeg4.3系列之34:FFmpeg+DXVA2+D3D硬件加速
FFmpeg+DXVA2+D3D硬件加速原理与案例实战FFmpeg系列之34:FFmpeg+DXVA2+D3D硬件加速原理与案例实战,带领大家一起来学习dxva与dxva2的入门知识,学习D3D开发入门实战,然后使用FFmpeg+dxva2+d3d进行硬件加速案例实战。大家在学习中需要认真观看视频,并分析知识点,然后需要动手实践。 目前FFmpeg第二季【编解码专题】,主要包括以下课程:FFmpeg4.3系列之31:图像格式与压缩FFmpeg4.3系列之32:MPEG-1/2视频编解码FFmpeg4.3系列之33:H.264/H.265视频编码FFmpeg4.3系列之34:FFmpeg+DXVA2+D3D硬件加速FFmpeg4.3系列之35:FFmpeg+CUDA硬件加速
神经辐射场(NeRF)原理与源码详解
1-课程内容本课程将深入探讨神经辐射场(NeRF)的原理和应用。课程将从纯AI视角出发,介绍NeRF的模型结构,包括多层感知机(MLP)、位置编码等关键组件。同时,为了帮助学员更好地理解NeRF的工作原理,课程还将补充计算机图形学的基础知识,涵盖相机原理、图像渲染和体渲染等内容。在NeRF模型的训练和推理方面,课程将详细介绍全流程和流程步骤。通过本课程的学习,学员将能够全面了解NeRF的原理和应用,并具备阅读和理解NeRF源代码的能力。2-课程安排这是本门课程的章节安排:第一章:NeRF概述1-NeRF简介2-NeRF应用3-课程安排第二章:从纯AI视角理解NeRF1-模型结构2-MLP+位置编码+?=NeRF第三章:计算机图形学背景补充1-相机原理2-图像渲染3-体渲染第四章:NeRF模型训练与推理1-模型训练全流程2-模型推理流程第五章:NeRF源码讲解【录制ing】......3-部分截图
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