使用antlr规则引擎解析sql成对象.里面只有查询语句,但是也预留了update,delete,insert等语句的接口.可以非常方便的扩展

1.虚函数是可以[New一个对象的时候要根据虚函数的函数体来填虚表；
而内联函数没有函数体，只是在预编译阶段展开]内联的，这样就可以减少函数调用的开销，提高效率（错误）2.一个类里可以同时存在[同一个类里无论什么函数都不能函数名和参数完全一样]参数和函数名都相同的虚函数与静态函数（错误）3.父类的析构函数是非虚的，但是子类的析构函数是虚的，delete子类指针(指向该子类对象)[特殊情况，参见题5]，会调用父类的析构函数（正确）//任何情况下删除子类都会调用到父类的析构函数4．对于下面的类CA，sizeof(CA)=_B_：A.4B.8C.12D.16classCA{public:CA();virtual~CA();//因为有虚函数，所以会有4个字节的虚表指针private:intm_iTime;//成员变量4个字节public:intGetTime();intSetTime(intiTime);};5．下面这段程序，打印结果是_A_：A.1B.2C.3D.以上都不对intg_iCount=0;classCParent{public:CParent(){}~CParent(){g_iCount+=1;}};classCSon:publicCParent{public:CSon(){}~CSon(){g_iCount+=2;}};main(){CParent*p=newCSon();deletep[由于p被声明成父类指针，并且父类和子类的析构函数都非虚，因此delete操作只能根据p指针声明的类型来调用父类的析构函数];std::coutPrint();[由于父类和子类的Print函数都非虚，所以根据指针类型决定调用关系]}8．请问下面这段程序的输出结果是_C_：A.2,1,B.2,2,C.1,2,D.1,1,classCP

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ObjectConstraintLanguage（OCL）是UML的子集，对于后续基于UML的建模方法的学习，OCL是必须掌握的。
本书是OMG（对象管理组织）官网推荐的读物，值得拥有。

韩顺平javascript笔记js面向对象笔记韩顺平完整版

使用swoole实现http，已经封装写好成对象方式

目录引言 5第一章面向对象的UML建模 71.1面向对象的基本思想 71.2面向对象的软件建模 71.3UML建模语言简介 91.4RUP过程指导与本系统分析设计过程 10第二章仓储系统业务用例建模 132.1仓储系统业务流程分析 132.1.1入库流程分析 132.2业务需求用例建模阶段 152.2.1业务角色的查找及建立 152.2.3业务用例图 182.2.3业务活动图 182.3系统基本功能描述 20第三章仓储系统系统需求用例建模 213.1入库管理需求用例分析 213.1.1确定系统角色 213.1.2确定系统顶层用例 213.1.3入库管理功能性分析 223.1.4到站日报录入管理用例描述 233.1.5码单管理用例描述 253.1.6入库单管理用例描述 273.1.7审核管理用例描述 293.2系统扩展功能需求用例分析 303.3系统整体功能描述 32第四章业务领域分析与设计 334.1系统顺序图，状态图 334.2定义基本对象与类 404.3入库系统类图 414.4定义对象与类的属性与操作 414.5系统设计顺序图，入库类图 534.6系统扩展功能 554.7系统构架设计 63第五章系统实现测试与配置 645.1系统实现的工具与技术 645.2系统实现方式图 655.3系统测试与系统实现界面 66第六章系统开发的思考 686.1数据库设计问题 686.2数据库访问设计问题 69结束语 70参考文献 71致谢 72

灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较,比较它们之间的贴近度,并分别量化,计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度,通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度。
关联度计算的预处理，一般初值化或者均值化，根据我的实际需要，本程序中使用的是比较序列与参考序列组成的矩阵除以参考序列的列均值等到的，当然也可以是其他方法。

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

c++面向对象程序设计C++是由C发展而来的,与C兼容｡用C语言写的程序基本上可以不加修改地用于C++｡从C++的名字可以看出它是C的超集｡C++既可用于面向过程的结构化程序设计,又可用于面向对象的程序设计,是一种功能强大的混合型的程序设计语言｡

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。