知识在于分享
知识在于分享

pycharm设置运行环境目录

pycharm设置运行环境目录_第1张图片

有时候我们运行pycharm，py文件可能在tools中，但是我们希望环境是从当前文件夹下运行，如果简单的使用脚本，完全可以做到

python tools/train.py

但是如果使用pycharm，我们该怎么做，

我们打开当前目录为主目录

pycharm设置运行环境目录_第2张图片

working directory

原本应该是在tools目录下

pycharm设置运行环境目录_第3张图片

我们改成上一级目录即可：

Parameters参数这一块，和脚本运行也不太一样

脚本：

python tools/train.py --net 'ONet' --gpu 0 --weight './project/car/proto/per_trained.caffemodel'

而在pycharm中，使用双引号，不然报错

--net "ONet" --gpu 0 --weight "./project/car/proto/per_trained.caffemodel"

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • 智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen... 智源社区 机器学习人工智能深度学习编程语言大数据
    汇聚每周必看AI观点、研究和各类资源，不错过一条重要资讯！欢迎扫码订阅，获取邮件推送。观点“我们会在未来的五年内破解这些（人脑的）程序......现有的一切人工智能，都是建立在与大脑高层次上所做的事情完全不同的基础上......假设有数十亿的参数，这些神经元间的权重在大量训练实例的基础上去调整，会发生奇妙的事情。大脑是如此，深度学习也是如此。但问题在于，如何获得调整参数的梯度......目前我的信
  • 想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？ 张登杰踩 人工智能python
    转行到人工智能（AI）领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等），结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验
  • 深度学习-94-大语言模型LLM之基于langchain的链Chain的基础应用和调用方式 皮皮冰燃 深度学习深度学习语言模型langchain
    文章目录1Chain链的分类1.1LCELChains(链构造器)1.2LegacyChains(遗留链)2链的基础应用2.1OllamaLLM2.2是否使用chain的对比2.2.1不使用Chain2.2.2使用Chain3链的调用方式3.1通过invoke方法【推荐】3.2通过predict方法3.3通过apply方法3.4通过generate方法4参考附录1Chain链的分类为开发更复杂的应
  • Swin-Unet：图像分割领域的强大工具 陈凯韵
    Swin-Unet：图像分割领域的强大工具【下载地址】Swin-UnetPyTorch代码仓库本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Swin-Unet模型的代码资源。Swin-Unet是一种结合了SwinTransformer和U-Net结构的深度学习模型，适用于图像分割任务。该代码可以帮助研究人员和开发者快速上手并应用Swin-Unet模型进行图像分割实验项目地址:https://gitcod
  • 新质生产力与核心竞争力提升 AI大模型应用之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    新质生产力、人工智能、机器学习、深度学习、算法优化、数据驱动、核心竞争力、数字化转型1.背景介绍在当今数字化时代，科技创新正以惊人的速度推动着社会发展。人工智能（AI）作为科技发展的重要驱动力，正在深刻地改变着生产方式和生活方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手，从个性化推荐系统到医疗诊断辅助，AI技术的应用场景日益广泛，为人类社会带来了前所未有的机遇。然而，AI技术的应用并非一帆风顺。如何有效地利用
  • 李开复：苹果发布AI应用的未来 AI大模型应用之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，并开始渗透到人们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。作为科技巨头，苹果也积极布局AI领域，并将其融入到其产品和服务中。2017年，苹果发布了其首款AI芯片A11Bionic，并将其应用于iPhoneX等产品。该芯片拥有强大的神经网络处理能力，为
  • 推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化 AI天才研究院 计算大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    《推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化》关键词：推荐系统，大模型，深度学习，人工智能，未来趋势摘要：本文深入探讨了推荐系统的发展历程及其在当前人工智能时代的重要性。重点分析了深度学习在大模型中的应用，探讨了大模型的主流化趋势及其面临的挑战。通过案例研究，展示了大模型在实际推荐系统中的应用效果，并对未来的发展方向进行了展望。目录大纲推荐系统的概述1.1推荐系统的发展历程1.2推荐系统的基本架构深度
  • 自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖 AI架构设计之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    自动驾驶,迁移学习,虚实环境,数据效率,深度学习,强化学习1.背景介绍自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一，其发展离不开海量真实世界驾驶数据。然而，收集和标注真实世界驾驶数据成本高昂，且存在安全隐患。因此，如何降低对真实世界数据的依赖，提高自动驾驶系统的训练效率和安全性，成为一个亟待解决的关键问题。虚实迁移学习(Virtual-to-RealTransferLearning)作为一种新兴的机
  • 详细介绍 NVIDIA GeForce RTX 系列，各显卡配置参数（长期更新 - 2024.12） JiaWen技术圈 人工智能深度学习机器学习gpu算力AIGC人工智能图形渲染
    NVIDIAGeForceRTX系列是NVIDIA面向消费级市场的高性能GPU产品线，注重提供高性能的图形处理能力和游戏特性。主要面向游戏玩家和普通用户，同时也被广泛用于深度学习推理和训练等计算密集型任务。主要GPU产品有：50Series、40Series、30Series、20Series、10Series。其主要参数如下：NVIDIAGeForceRTX50Series规格架构：Blackw
  • 自动检测和机器审核系统实现 ╰つ゛木槿 javaeasyuijavascriptpythonjava自然语言处理
    目录一、自动检测和机器审核实现步骤1.文本预处理步骤细节：2.关键词检测步骤细节：3.情感分析与情境理解步骤细节：4.机器学习模型训练步骤细节：5.深度学习模型步骤细节：6.多模态审查步骤细节：7.用户行为分析与违规预测步骤细节：总结二、常用的分词工具1.jieba2.THULAC3.HanLP4.SnowNLP5.LAC（LexicalAnalysisofChinese）6.PyLDAvis（结
  • Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析 程序员徐师兄 Python入门专栏pythonbert开发语言情感分析
    前言在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感，例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。在过去的几年中，随着深度学习的发展，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，它能够
  • PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别 盼小辉丶 深度学习pytorch人工智能
    PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别，也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)，是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务。与印刷文本不同，手
  • 算法中的时间复杂度和空间复杂度 CM莫问 人工智能算法常见概念算法人工智能python时间复杂度空间复杂度
    一、背景随着人工智能的纵深发展，我们会发现现在做算法很多时候都是通过掉包来解决问题了。Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量，而且在张量运算、反向传播等环节，这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度，从而不需要我们额外进行过多的干预。如果不是科班读计算机相关专业的，相信不少朋友第一次听说时间复杂度和空间复杂度的概念是在找工作刷lee
  • ARM Cortex-M3与Cortex-M4权威指南 胡妃意
    ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南【下载地址】ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南欢迎阅读《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南（第3版）》，这是一本针对嵌入式系统开发者量身打造的深度学习手册项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tu
  • 【数据挖掘实战】 房价预测 机器学习司猫白 数据挖掘人工智能python机器学习
    本次对kaggle中的入门级数据集，房价回归数据集进行数据挖掘，预测房屋价格。本人主页：机器学习司猫白机器学习专栏：机器学习实战PyTorch入门专栏：PyTorch入门深度学习实战：深度学习ok，话不多说，我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面，需要预测每套住宅的最终价格。数据集描述本次数据集已经上传，大家可以自行下载尝试文件说明train.csv-
  • GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代 Echo_Wish 前沿技术人工智能python人工智能gpt
    GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代随着人工智能技术的迅猛发展，基于深度学习的对话模型在各个领域中得到了广泛应用。其中，GPT-4对话模型在客服系统中的应用尤为引人注目。本文将探讨GPT-4在客服中的应用与未来发展前景，并结合具体代码示例进行说明。一、GPT-4对话模型概述GPT-4（GenerativePre-trainedTransformer4）是OpenAI开发的一种
  • 模型压缩与优化技术——神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS） DuHz 轻量化模型机器学习计算机视觉人工智能神经网络深度学习数据挖掘语音识别
    模型压缩与优化技术中的神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）技术1.引言在深度学习领域，神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。传统的手动设计网络架构的过程费时费力，且通常依赖于经验和直觉。为了提升效率与效果，神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）作为一种自动化的方法，能够通过算法寻找和优化最佳的神经网络架构。NAS可以在图像识别
  • QAT与PTQ模型量化方法的区别 old_power 计算机视觉模型量化深度学习计算机视觉
    QAT（QuantizationAwareTraining）和PTQ（PostTrainingQuantization）是两种常见的模型量化方法，用于减少深度学习模型的计算和存储开销，同时尽量保持模型的性能。1.QAT（QuantizationAwareTraining）定义：QAT是在模型训练过程中引入量化操作，使模型在训练时就能感知到量化带来的影响，从而更好地适应量化后的精度损失。流程：在训练
  • 毕设分享 深度学习街道行人流量计数系统 fawubio_A 毕业设计python毕设
    文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测？发展阶段2.2行人检测行人检测简介行人检测技术难点行人检测实现效果4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要
  • Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘 小深ai硬件分享 人工智能深度学习服务器
    深度学习框架：开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中，深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别，到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等，其身影无处不在，改变着生活与工作方式。在深度学习领域，Keras、TensorFlow和PyTorch是主流框架，能助开发者构建强大智能模型。但这些框架要充分发挥作用，离不开合适的服务器配置，就像魔法师需要魔法棒和魔力，下面我们就来看看这些具体的框架吧:框
  • 深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜局部链接是什么？｜06 漂亮_大男孩 表示学习深度学习学习cnn
    如是我闻：局部连接（LocalConnectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。什么是局部连接（LocalConnectivity）？局部连接指的是：在卷积操作中，每个神经元（或输出单元）只与输入数据的一个局部区域相关联，而不是与整个输入数据相连。换句话说：全连接网络（FullyConnectedLayer）中，每个神经元会与上一层所有的神经元相连。卷积网络（Convoluti
  • 深度学习中交叉熵函数的导数:(极简) 洪小帅 深度学习人工智能神经网络python
    文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
  • 【Python】已完美解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re 屿小夏 python开发语言
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 下载马斯克Grok-1模型的实战代码 herosunly 大模型grok-1下载模型实战代码
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码，希望能对学习大模型的同学们有所帮助
  • 吴恩达深度学习笔记（七）——机器学习策略 子非鱼icon 深度学习自学笔记深度学习机器学习人工智能神经网络吴恩达
    一、正交化通俗的理解就是：要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里，以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率（precision）：在分类器中标记为猫的例子中，有多少是真的猫召回率（recall）：对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标，就很难去选择一个更好的分类器，如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法，也即F1分数，定义如下
  • 深度学习中的通道(Channel)概念详解 小·恐·龙 大模型深度学习人工智能
    1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念，它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入：[batch_size,input_features]权重：[input_features,output_features]输出：[batch_size,output_fe
  • 大语言模型原理与工程实践：网页数据 AI大模型应用之禅 计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    大语言模型原理与工程实践：网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代，网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息，还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）作为自然语言处理（NLP）领域的前沿技术，能够从海量的网页数据中提取有价值的信息，进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
  • 大语言模型原理与工程实践：案例介绍 AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    大语言模型原理与工程实践：案例介绍作者：禅与计算机程序设计艺术近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出强大的文本生成、理解和推理能力。从智能对话到机器翻译，从代码生成到诗歌创作，LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式，并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的
  • AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用 AI天才研究院 大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    文章标题《AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用》关键词：人工智能，电商搜索导购，机器学习，深度学习，推荐系统，自然语言处理，个性化搜索，图像识别，应用案例，未来展望。摘要：本文旨在探讨人工智能（AI）在电商搜索导购领域的应用，分析其技术创新和实际应用案例，探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势，然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着，文章
  • 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集 坐望云起 深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
    一、简述如何学习机器学习/深度学习，理论和实践都很重要，理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手，实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践？借用欧阳修《卖油翁》的话”无他，但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合，不定期会添加新的示例，可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
  • tomcat基础与部署发布 暗黑小菠萝 Tomcat java web
    从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。 做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。 一、Tomcat安装     安装方式：①运行.exe安装包      &n
  • 网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
    1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
  • [信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
          如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题   如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?    是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?  &n
  • 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码 商人shang mavendebug查看源码tomcat-plugin
    *首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
  • 大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
    大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简 要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
  • cache 服务器 小猪猪08 cache
    Cache   即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。 　　1.Cache   是怎么样工作的? 　　Cache   是分配在服务器上
  • mysql存储过程 香水浓 mysql
    Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
  • CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScriptUI框架Ajaxcss
      CSS的class、id、css文件名的常用命名规则     (一)常用的CSS命名规则 　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
  • 全局数据源 AILIKES javatomcatmysqljdbcJNDI
    实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
  • MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
    MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
  • JAVA的getBytes()方法 bijian1013 javaeclipseunixOS
        在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！      String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
  • AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScriptAngularJSCookies
            如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。         幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
  • [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
    Maven聚合   在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
  • 【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
      1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
  • linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
    在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
  • unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频unity资料unity自学unityunity教程
    问：unity中运用Resources.Load的方法？ 答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
  • 线段树-入门 bylijinnan java算法线段树
    /** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
  • 全选与反选 chicony 全选
      <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
  • vim一些简单记录 chenchao051 vim
    mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc   1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？       答：在vimrc中加入set backspace=2   2、问：如何控制tab键的缩进？       答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
  • Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键sublime
    [size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
  • php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
    在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容  复制代码代码如下: <?  $a="ABC";  $b =&$a;  echo
  • SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
    Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
  • 对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法ssh活动
    软件设计的宏观与微观    软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
  • 同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
    同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。   同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。 场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。   异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。 实现：
  • Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
    實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
  • Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
    Hibernate中的缓存   一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
  • 对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP架构延迟加载
    形象化设计模式实战     HELLO!架构   一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。 延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。     二、实现延迟加载 实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
  • xml 验证 pengfeicao521 xmlxml解析
    有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str =       "Jamey&#52828;&#01;&#02;&#209;&#1282
  • div设置半透明效果 spjich css半透明
    为div设置如下样式：   div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}        说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
  • 你真的了解单例模式么？ w574240966 java单例设计模式jvm
        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他