- 2024年Python最新Python爬虫淘宝母婴销售数据可视化和商品推荐系统 开题报告(2),2024年最新高级开发面试题及答案大全
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程序员python爬虫信息可视化
文末有福利领取哦~一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。二、Python必备开发工具三、Python视频合集观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。四、实战案例光学理论是没用的,要学会跟着
- 【大数据AI人工智能大模型实战】从0到1 全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐 Feeds 流系统详细方案步骤和代码实例 3
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算大数据人工智能推荐系统
从0到1全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐Feeds流系统详细方案步骤和代码实例关键词:推荐系统、Feeds流、商品推荐、店铺推荐、直播推荐、实时计算、离线计算、数据流处理1.背景介绍在当今的电子商务和社交媒体时代,个性化推荐系统已经成为提升用户体验和增加平台粘性的关键技术。特别是在电商平台中,一个高效的商品、店铺和直播推荐Feeds流系统可以显著提高用户的购物体验,增加商品曝光率,并最终提升平台
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
AI知识分享官
人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战:精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战,人工智能视频课程-多模态大模型,微调技术训练营,大模型多场景实战,AI图像处理,AI量化投资,OPenCV视觉处理,机器学习,Pytorch深度学习,推荐系统,自动驾驶,训练私有大模型,LLM大语言模型,大模型多场景实战,Agent智能应用,AIGC实战落地,ChatGPT虚拟数字人,Djourney智
- 人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)
weixin_58351028
人工智能深度学习神经网络算法机器学习
一.推荐系统介绍和应用(1)推荐系统通俗解读推荐系统就是来了就别想走了。例如在大数据时代中京东越买越想买,抖音越刷越是自己喜欢的东西,微博越刷越过瘾。(2).推荐系统发展简介1)推荐系统无处不在,它是根据用户的行为决定推荐的内容。用户每天在互联网中都会留下足迹,这样就会越来越多的用户画像。2)为什么要推荐系统卖的好的商品就那几种,其它就不管了吗?答案是否定的。80%的销售来自20%的热门商品,要想
- 探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用:Python实战解析
Echo_Wish
前沿技术人工智能机器学习python人工智能
探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用:Python实战解析在信息爆炸的时代,我们每天都被大量的内容包围着。如何在海量的信息中找到真正适合自己的内容?这就是个性化推荐系统的使命。作为一名热爱人工智能和Python的技术人,今天我想和大家聊聊机器学习在个性化推荐系统中的应用,并通过具体的代码示例,带大家一起探索这个领域的奥秘。一、个性化推荐系统的意义首先,我们来思考一个问题:为什么需要个性化推荐系统?
- AI前端开发技能提升路径:从入门到精通,成为AI时代的前端专家
前端
在数字时代飞速发展的今天,AI写代码工具的出现为前端开发带来了革命性的变化。AI前端开发,这个融合人工智能与前端技术的领域,正以前所未有的速度蓬勃发展,为开发者们带来了巨大的机遇与挑战。本文将为你详细解读AI前端开发技能提升路径,助你成为AI时代的前端专家。1.AI前端开发:机遇与挑战并存AI前端开发,简单来说,就是将人工智能技术融入到前端应用中,例如开发智能推荐系统、AI图像处理工具、基于自然语
- 基于深度学习的商品推荐
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基于深度学习的商品推荐系统利用深度学习技术对用户的行为和商品的特征进行分析和建模,从而向用户推荐最相关的商品。这类系统在电子商务、社交媒体和内容推荐等领域中具有广泛应用。以下是对这一领域的系统介绍:1.任务和目标商品推荐系统的主要任务和目标包括:个性化推荐:根据用户的兴趣和行为,向用户推荐个性化的商品列表。提高用户体验:通过精准推荐,提高用户的购物体验和满意度。增加销售额:通过推荐相关商品,增加用
- 19.推荐系统的隐私保护
郑万通
推荐系统隐私保护
接下来我们继续学习推荐系统的最后一个主题:推荐系统的隐私保护。在现代推荐系统中,用户隐私保护是一个至关重要的问题。我们将探讨隐私保护的必要性、常见的隐私保护技术,以及如何在推荐系统中实现这些技术。推荐系统的隐私保护隐私保护的必要性推荐系统通常需要收集和处理大量的用户数据,包括用户的行为数据(如点击、浏览、购买记录)和个人信息(如年龄、性别、地理位置)。这些数据对于提供个性化推荐至关重要,但也存在隐
- 17.推荐系统的在线学习与实时更新
郑万通
推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化,保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种机器学习方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次。这
- 13.推荐系统的性能优化
郑万通
性能优化
接下来我们将学习推荐系统的性能优化。推荐系统的性能优化对于提升推荐结果的生成速度和系统的可扩展性至关重要,尤其是在处理大规模数据和高并发请求时。在这一课中,我们将介绍以下内容:性能优化的重要性常见的性能优化方法实践示例1.性能优化的重要性推荐系统的性能优化主要体现在以下几个方面:响应速度:提高推荐结果的生成速度,减少用户等待时间,提升用户体验。系统可扩展性:支持大规模用户和数据,确保系统在高并发请
- 【关注可白嫖源码】个性化新闻内容推荐系统的设计与实现,怎么设计这个系统呢,不会的看过来吧
WX_BYSJ8341
程序开发程序定制毕设毕设定制毕设代做源码课设
随着互联网的发展,信息的获取变得极其便捷,但与此同时,海量的新闻内容使得用户面临信息过载的困境。为了提高用户体验并帮助他们从中筛选出最感兴趣的新闻,个性化新闻内容推荐系统应运而生。该系统通过分析用户的兴趣、行为和偏好,智能推荐符合其需求的新闻内容。以下是对个性化新闻推荐系统设计与实现的全面探讨。一、设计目标个性化新闻推荐系统的主要设计目标包括:提高用户体验:根据用户兴趣和行为偏好,个性化地推荐最相
- DeepSeek引发的AI思考
几道之旅
人工智能大数据
DeepSeek引发的AI思考:技术浪潮下的应用、焦虑与战略取舍一、AI的重点应用领域:从“替代”到“共生”1.办公自动化:效率与精准的再定义DeepSeek在办公场景中的应用已从简单的信息检索升级为复杂的决策支持。例如,金融行业通过其实时数据分析能力,捕捉市场波动中的套利机会,年化收益率提升15%;电商平台则利用用户行为数据优化推荐系统,购买转化率提升30%。这些案例表明,AI正从“工具”演变为
- 【旅游管理与推荐系统】Python+Django网页界面平台+协同过滤推荐算法+管理系统
网站开发
一、介绍旅游管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要编程语言,前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术实现界面展示平台的开发,后端使用Django框架处理用户响应请求,并使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。本系统主要功能有:系统分为两个角色:用户和管理员对于用户角色可以进行登录、注册、查看旅游景点信息、点赞、收藏、购买景点门票、发布评论、对景点进行评分、查看个人订单、查看个人收
- 深度学习-电商推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
下面为你介绍使用深度学习实现电商推荐系统的代码示例。我们将构建一个基于神经网络的简单推荐模型,以用户的历史购买行为和商品特征为基础,预测用户对商品的偏好。这里我们使用Python的TensorFlow和Keras库来实现。问题分析电商推荐系统的核心目标是根据用户的历史行为和商品特征,预测用户对未购买商品的喜好程度,从而为用户推荐可能感兴趣的商品。我们将通过构建一个神经网络模型,输入用户特征和商品特
- ✅毕业设计:python商品推荐系统+协同过滤推荐算法+网络爬虫 2种推荐算法 计算机毕业设计 大数据(附源码)✅
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博主介绍:✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久,选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌>想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页,了解更多项目!感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业。1、毕业设计:2025年
- DeepSeek图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)基础与实践
Evaporator Core
Python开发经验深度学习DeepSeek快速入门神经网络人工智能深度学习
图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同,GNNs能够捕捉节点之间的关系和图的全局结构,广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练图神经网络。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行图神经网络的基础与实践,并通过代码示例帮助你掌握这些
- Java分布式流处理,flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统
图苑
分布式javaflink
文章目录戳底部名片,一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型训练5.结果输出6.前端展示戳底部名片,一起变现在现代电商环境中,用户每天都会浏览大量商品页面,而这些行为数据中蕴藏着丰富的信息。通过分析用户的浏览历史、购买记录以及对特定商品的兴趣程度,我们可以为用户提供更加个性化的商品推荐,从而提升用户体验和转化率。为了实现实时的个性化推荐,我们需
- 向量数据库之Milvus
james二次元
数据库向量数据库milvus向量数据库数据库图像搜索自然语言处理
Milvus是一个开源的向量数据库,专门设计用于高效存储、管理和搜索大规模向量数据。它常用于机器学习、人工智能、推荐系统、图像搜索、自然语言处理等领域,特别适合处理需要高效相似性搜索的应用场景。Milvus由Zilliz开发,具有高性能、可扩展性和易用性。基本概念与架构1.基本概念向量数据(VectorData):Milvus主要处理高维向量数据,常见于图像、文本、视频等非结构化数据的特征向量表示
- 一步一步生成音乐类小程序的详细指南,结合AI辅助开发的思路
星糖曙光
后端语言(nodejavascriptvue等等)笔记人工智能小程序javascriptnode.js
以下是一步一步生成音乐类小程序的详细指南,结合AI辅助开发的思路:需求分析阶段核心功能梳理音乐播放器(播放/暂停/进度条/音量)歌单分类(流行/古典/摇滚等)用户系统(登录/收藏/历史记录)搜索功能(歌曲/歌手/专辑)推荐系统(根据用户偏好推荐)技术选型前端:微信小程序原生开发或Taro框架(跨平台)后端:Node.js+Express或Python+Flask数据库:MySQL或MongoDB存
- AI代码生成器赋能电商:提升个性化推荐系统前端开发效率
前端
在当今竞争激烈的电子商务环境中,个性化推荐系统已成为提升用户体验和转化率的关键因素。一个优秀的推荐系统能够根据用户的浏览历史、购买行为等数据,精准地推荐他们感兴趣的商品,从而提高用户的粘性和购买意愿。然而,构建一个高效、灵活的个性化推荐系统前端,却面临着诸多挑战:漫长的开发周期、高昂的开发成本以及复杂的维护工作,常常让开发团队疲于奔命。幸运的是,随着人工智能技术的飞速发展,“AI写代码工具”正在彻
- 【文献阅读分享】PAP-REC:个性化自动提示生成框架✨
Sheakan
推荐系统论文阅读总结人工智能推荐系统
标题期刊年份PAP-REC:PersonalizedAutomaticPromptforRecommendationLanguageModelACMTransactionsonInformationSystems(TOIS)2024研究背景在信息爆炸的时代,我们每天都要面对海量的数据和选择,这时候推荐系统就像我们的智能小助手,帮助我们在茫茫信息海洋中找到真正需要的资源。但是,传统的推荐系统模型大多
- Spark图书数据分析系统 Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统 爬虫1万+数据 大屏数据展示 + [手把手视频教程 和 开发文档]
QQ-1305637939
毕业设计大数据毕设图书数据分析sparkspringboot爬虫
Spark图书数据分析系统Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫1万+数据大屏数据展示+[手把手视频教程和开发文档]【亮点功能】1.Springboot+Vue+Element-UI+Mysql前后端分离2.Echarts图表统计数据,直观展示数据情况3.发表评论后,用户可以回复评论,回复的评论可以被再次回复,一级评论可以添加图片附件4.爬虫图书数据1万+5.推荐图书列表展示,推荐图书
- 智能房屋推荐系统 爬虫1w+数据 协同过滤余弦函数推荐
小盼江
课题设计毕设课设爬虫推荐算法毕业设计课程设计
智能房屋推荐系统爬虫1w+数据协同过滤余弦函数推荐毕设课设【亮点功能】1.Springboot+Vue+Element-UI+Mysql前后端分离2.Echarts图表统计数据,直观展示数据情况3.发表评论后,用户可以回复评论,回复的评论可以被再次回复,一级评论可以添加图片附件\4.爬虫房屋数据1万+5.推荐房屋列表展示,使用协同过滤余弦函数根据用户的评论,收藏,浏览历史数据进行推荐6.数据导出和
- Hadoop智能房屋推荐系统 爬虫1w+ 协同过滤余弦函数推荐 代码+视频教程+文档
小盼江
课题设计Hadoop课设hadoop爬虫大数据
Hadoop智能房屋推荐系统爬虫1w+协同过滤余弦函数推荐带视频教程毕设设计课题设计【Hadoop项目】1.data.csv上传到hadoop集群环境2.data.csv数据清洗3.MapReducer数据汇总处理,将Reducer的结果数据保存到本地Mysql数据库中4.Springboot+Echarts+MySQL显示数据分析结果分析数据维度如下:【房屋分类热度】【各分类下房屋数量及占比】【
- Elasticsearch 进阶与实践
AI天才研究院
架构师必知必会系列编程实践Java实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍Elasticsearch是一个开源分布式搜索引擎,它的功能主要包括存储、检索、分析和实时数据分析等,广泛用于日志检索、监控告警、实时数据分析、网站搜索引擎、电商推荐系统等领域。本文将通过介绍Elasticsearch的特点、原理、基本操作、高级特性、最佳实践、架构设计以及未来的发展方向等方面,带领读者深入理解Elasticsearch。Elasticsea
- [数据结构]选型案例:电商平台商品推荐系统
名栩
#算法与数据结构系统设计数据结构
数据结构选型案例:电商平台商品推荐系统一、背景电商平台希望实现一个商品推荐系统,根据用户的历史浏览和购买记录,向用户推荐可能感兴趣的商品。二、需求分析数据存储需求:存储数百万商品和数千万用户的数据。数据操作需求:频繁进行商品的添加、删除和查询操作;用户数据的查询和更新频率较高。性能需求:系统需要快速响应用户请求,特别是商品查询。三、数据结构选型商品信息存储:选择:哈希表(HashMap)原因:哈希
- 计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏 汽车推荐系统 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能
qq+593186283
hadoop大数据人工智能
(1)设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时,根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因,以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车,以提高汽车行驶的安全系数。(2)设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集,Kafka实现高吞吐量的数据传输,DateX进行数据清洗、转换和整
- 个性化音乐生成:生成式AI在音乐推荐与创作中的应用
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Python人工智能python语言模型自然语言处理生成对抗网络知识图谱神经网络
文章目录引言生成式AI与个性化音乐生成1.变分自编码器(VAE)2.生成对抗网络(GAN)3.Transformer模型4.扩散模型(DiffusionModels)技术实现1.音乐特征提取2.基于VAE的音乐生成3.基于Transformer的音乐生成4.基于扩散模型的音乐生成业务分析1.用户体验提升2.音乐创作工具3.音乐推荐系统4.技术挑战结论引言随着生成式人工智能(GenerativeAI
- 【AI知识点】余弦相似度(Cosine Similarity)
AI完全体
AI知识点人工智能机器学习深度学习线性代数相似性比较自然语言处理向量的距离
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】余弦相似度(CosineSimilarity)是一种用于衡量两个向量在方向上的相似程度的指标。它主要用于文本分析、自然语言处理(NLP)、推荐系统等任务中,能够衡量两个向量之间的相似性,而不受向量的长度(模)影响。可对比点积相似性(dot-productsimilarity)来学习1.余弦相似度的定义余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角的
- Baklib赋能下的内容中台智能化推荐系统解析与展望
数字体验运营官
其他
内容概要在数字化时代,内容中台的智能化推荐系统正逐渐成为各类企业提升用户体验与运营效率的重要工具。该系统通过集成和分析大量用户数据及内容信息,能够实现精准的个性化推荐,为用户提供最相关的内容。以下是内容中台智能化推荐系统的核心要素:要素描述用户数据收集通过多种渠道(如网站、APP等)实时获取用户行为数据,构建用户画像。内容特征提取分析内容的主题、类型、受众等特征,为后续推荐提供支持。推荐算法运用机
- 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
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- 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?
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- 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
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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 fred@myhost.com
# 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 = "Jamey친ÑԂ
- 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