- 机器学习:k均值
golemon.
ML机器学习均值算法人工智能
所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com),欢迎查看。在“无监督学习”中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础,较为经典的是聚类。**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇”。**聚
- qt UI设计架构对比
yaofei2006
qtui架构
在Qt中,UI设计架构的选择对应用程序的可维护性、扩展性和开发效率有重要影响。以下是几种常见的QtUI设计架构及其对比:1.MVC(Model-View-Controller)MVC是一种经典的设计模式,将应用程序分为三个部分:Model:管理数据和业务逻辑。View:负责显示数据(UI)。Controller:处理用户输入并更新Model和View。在Qt中的实现Model:使用QAbstrac
- 助力网络安全发展,安全态势攻防赛事可视化
网络安全-杰克
安全web安全网络
前言互联网网络通讯的不断发展,网络安全就如同一扇门,为我们的日常网络活动起到拦截保护的作用。未知攻、焉知防,从网络诞生的那一刻开始,攻与防的战争就从未停息过,因此衍生出了大量网络信息安全管理技能大赛,以此提升社会网络安全责任意识,加强网络安全技术人才队伍的建设。我们也通过Hightopo的产品HT搭建了一款技术人员之间的技术竞赛可视化大屏。模拟一场网络空间里的竞技守卫战,让原本枯燥的信息竞赛通过H
- ASR技术与Whisper引擎
Catformon
whisper
一、ASR技术简介ASR英文全称是AutomaticSpeechRecognition,中文叫做自动语音识别,是利用机器对语音信号进行识别和理解并将其转换成相文本和命令的技术。下面2张图是网上找到的语音识别结构图和流程图。以下为ASR技术的核心技术。特征提取:通过编码将声音转变为数字信号,提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型:声学模型通过处理编码得到的向量,将相
- Python数据永生秘籍:从菜鸟到存储大师的5层通关攻略
李智 - 重庆
Python精讲精练-从入门到实战python案例学习经验分享考试通关错误分析
Python数据永生秘籍:从菜鸟到存储大师的5层通关攻略内容简介本系列文章是为Python3学习者精心设计的一套全面、实用的学习指南,旨在帮助读者从基础入门到项目实战,全面提升编程能力。文章结构由5个版块组成,内容层层递进,逻辑清晰。基础速通:n个浓缩提炼的核心知识点,夯实编程基础;经典范例:10个贴近实际的应用场景,深入理解Python3的编程技巧和应用方法;避坑宝典:10个典型错误解析,提供解
- 《深入浅出多模态》 (五):多模态经典模型ALBEF
GoAI
深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介绍:</
- 【大模型实战】零门槛入门AgentScope多智能体游戏开发:和Agent玩飞花令
南七小僧
服务器开发网站开发人工智能数据库服务器运维
1.项目起因最近,阿里开源了一款全新的多智能体协同的Multi-Agent应用框架-AgentScope,早先的单智能体还只能完成对话类等一些简单的应用,通过调用外部API(如搜索绘画配音等)也只是拓展了单智能体的能力边界。如果能够调用多个智能体,并做好多个智能体之间的协同配合,就能够打造出内容和样式更加丰富的应用。中国古典诗词中的经典游戏(如飞花令尾字接龙即景联诗九宫格)等,非常考验选手的知识储
- 蓝桥杯备考:贪心算法简介
无敌大饺子 1
贪心算法算法
贪心算法就是企图用局部最优的策略找出全局最优步骤就是1,把解决问题的过程分成若干步。2,每一步都选择当前看起来最优的解法。3,希望得到全局最优的结果比较经典的例题一个就是找零问题钞票种类[20,10,5,1]用最小的张数找零46的时候,先把最大的20的找完,然后找10的,再找5的,最后再找1的直到不能再找,过程就是46:找零20---》26:找零20-----》6:找零5-----》1:找零1--
- 2025年美赛数学建模 ICM 问题 F: 网络安全强大吗?
深度学习&目标检测实战项目
2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025美赛F题网络安全强大吗思路代码F题
全部都是公开资料,不代写论文,请勿盲目订阅)2025年数学建模美赛期间,会发布思路和代码,赛前半价,赛前会发布往年美赛的经典案例,赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析,会根据赛题难度,选择合适的题目着重分析,没有代写论文服务,只会发布思路和代码,因为赛制要求,不会回复私信。内容可能达不到大家预期,请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员,会充分利用chatgpto1
- 学习经验 | 计算机网络(谢希仁)高分学习攻略!
Baoyan_cs
CS保研干货学习计算机网络计算机保研
写在前面专业课成绩在专业分流、保研以及奖学金的争取等大学的各个环节中都十分重要。那么专业课该如何学习?期末考试又该如何应对?为了帮助同学们取得专业课好成绩,岛主将为大家带来系列专业课学习经验分享!由于不同院校课程所用教材版本不同,分享以具体的教材版本为准。今天带来的是——计算机网络(谢希仁)第八版!01、教材内容介绍01课程特色《计算机网络(第八版)》是由谢希仁编著,电子工业出版社出版的一本经典教
- 数字化到“数智化”:AI重构商业世界的底层逻辑
橙蜂智能
人工智能数字化转型人工智能
一、从“数据孤岛”到“智能生态”:一场静默的革命1998年,沃尔玛的工程师在分析销售数据时发现,飓风季来临前,手电筒和蛋挞的销量会同步激增。这一发现催生了零售业经典的“啤酒与尿布”式关联营销,也让数据驱动的决策首次成为商业世界的焦点。二十余年过去,数据早已超越“生产要素”的单一角色,转而成为企业竞争的核心战场。但如何让数据从报表中的冰冷数字,蜕变为驱动增长的“活水”?答案藏在AI与业务场景的深度融
- 网络安全从零开始学习CTF——CTF基本概念
Hacker_Oldv
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这一系列把自己学习的CTF的过程详细写出来,方便大家学习时可以参考。一、CTF简介01」简介中文一般译作夺旗赛(对大部分新手也可以叫签到赛),在网络安全领域中指的是网络安全技术人员之间进行技术竞技的一种比赛形式。CTF起源于1996年DEFCON全球黑客大会,以代替之前黑客们通过互相发起真实攻击进行技术比拼的方式。02」竞赛模式解题模式:在解题模式CTF赛制中,参赛队伍可以通过互联网或者现场网络参
- 学习AI大模型用这十种方法,轻松入门
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AI大模型学习在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构:对于AI大模型的学习,首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材,包括但不限于《统计学
- 【笔记】从华为云看4P理论的卓越践行者
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笔记华为云系统架构用户运营产品运营产品经理
在当今竞争激烈的云计算市场中,华为云犹如一颗明星取得了令人瞩目的成绩。其成功的背后,离不开对4P营销理论——产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion)的巧妙运用与深度融合。这一经典的营销理论框架,在华为云的市场战略布局中被赋予了新的活力与内涵,下面就结合最近的学习总结,让我们深入探究华为云是如何运用4P营销理论书写其辉煌篇章的。学习是一种愉悦,一种收
- 深入理解 C++ 算法之 SPFA
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c++算法开发语言
在图论算法的世界里,单源最短路径问题是一个经典且重要的研究方向。SPFA(ShortestPathFasterAlgorithm)算法作为求解单源最短路径问题的一种高效算法,在C++编程中有着广泛的应用。本文将深入探讨SPFA算法的原理、实现步骤以及在C++中的代码实现。SPFA算法原理SPFA算法本质上是对Bellman-Ford算法的一种优化。Bellman-Ford算法通过对所有边进行多次松
- C++之线程池(Thread Pool)
画个逗号给明天"
开发语言c++
1.介绍线程池是一种并发编程的设计模式,用于管理和复用多个线程。以避免频繁创建和销毁线程的开销。线程池的核心思想是预先创建一组线程,并将任务分配给这些线程执行,从而提高程序的性能和资源利用率。2.线程池的核心组件一个经典的线程池包含以下组件:(1)任务队列(TaskQueue):用于存储待执行的任务。通常是一个线程安全的队列(如queue>)。(2)工作线程(workerThreads):一组预先
- 深入浅出:8种常见排序算法的效率对比与应用场景(JAVA)
技术小泽
排序算法算法数据结构java后端
5.归并排序归并排序是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治策略(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。算法核心逻辑如下分割数组首先,把数组分成两半,然后分别对这两半继续进行分割,直到每一部分只有一个元素。每次分割都通过计算中间索引mid=(left+right)/2来进行。排序当数组
- 自学黑客(网络安全),一般人我劝你还是算了吧
网安周星星
web安全安全windows网络网络安全
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包文章讲述了自学网络安全时常见的误区,如先学编程、过度追求深度学习以及收集过多资料,并提供了前期学习的硬件、软件选择建议,强调了基础编程知识和英文能力的重要性。文中给出了详细的学习路线,包括基础操作入门、实战操作以及参加CTF和HVV等竞赛来提升技能,并推荐了一系列相关书籍和学习资源。一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- 如何利用栈和队列实现高效的计算器与任务管理系统
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数据结构python算法栈队列计算器任务管理系统
系列文章目录01-从零开始掌握Python数据结构:提升代码效率的必备技能!02-算法复杂度全解析:时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密:数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表:Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解:Python实现与经典应用场景06-深入理解队列数据结构:从定义到Python实现与应用场景07-双端队列(Deque)详解:Python实现与滑动窗口应
- 新手必看——ctf六大题型介绍及六大题型解析&举例解题
沛哥网络安全
web安全学习安全udp网络协议
CTF(CaptureTheFlag)介绍与六大题型解析一、什么是CTF?CTF(CaptureTheFlag),意为“夺旗赛”,是一种信息安全竞赛形式,广泛应用于网络安全领域。CTF竞赛通过模拟现实中的网络安全攻防战,让参赛者以攻防对抗的形式,利用各种信息安全技术进行解决一系列安全问题,最终获得“旗帜(Flag)”来获得积分。CTF赛事一般分为两种形式:Jeopardy(解题模式):参赛者通过解
- 【Getting Started】-时间复杂度-Time Complexity
zaiyang遇见
#Bronze(青铜组)信息学奥赛程序设计竞赛IOI时间复杂度USACO
文章目录时间复杂度计算-ComplexityCalculations常见的复杂度和限制-CommonComplexitiesandConstraints问题集-Quiz计算算法执行的操作次数。Measuringthenumberofoperationsanalgorithmperforms.在编程竞赛中,程序需要在限定时间内运行才能获得评分。例如,对于USACO,C++提交的时间限制是222秒,J
- 优化算法全景解析:从梯度下降到群体智能
welcome_123_
算法python人工智能
一、引言:为什么需要优化算法?在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后,在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间,在推荐系统精准推送内容的过程中,优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练,还是复杂系统的参数调优,优化算法的本质是:在给定的约束条件下,找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用,助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
- 量子计算 for Everyone?Amazon Braket 如何降低技术门槛?
Anna_Tong
量子计算awsdevops人工智能科技云端量子计算AmazonBraket
在科技飞速发展的今天,量子计算已不再只是理论探索,而是逐步走向实际应用的前沿技术。它被视为计算领域的颠覆性突破,能够解决经典计算机难以处理的复杂问题,如优化算法、材料科学、人工智能、金融建模等。然而,受限于昂贵的硬件成本、高门槛的算法开发,以及复杂的量子物理知识,量子计算的普及仍面临巨大挑战。AmazonBraket作为AWS旗下的云端量子计算平台,正试图改变这一现状。它不仅提供量子计算的基础设施
- FZU ACM 寒假第五讲:搜索算法
ZOEKOFK
算法
第一题:自然数的拆分问题source:洛谷-P2404解题思路:经典的深搜,只是要注意一下结束条件和递归的逻辑顺序;以及保证每行输出的单调ACcode:#includeusingnamespacestd;intn;inta[10];voiddfs(intstep,intsum,intbeg){if(sum>n){return;}if(sum==n){cout>n;dfs(0,0,1);return
- 简单枚举 / 枚举排列
Zhouqi_Hua
Henry学C++Henry的ACM学习笔记蓝桥杯c++算法深度优先力扣
本文参考《算法竞赛入门经典》第七章《暴力枚举法》,提出的是暴力“列举”出所有可能性并一一试验的方法。目录1简单枚举2枚举排列2.1生成1~n的排列2.2生成可重集的排列2.3解答树2.4下一个排列一、简单枚举简单枚举就是枚举一些例如整数、子串的简单类型。但是如果拿到题目直接上手枚举,可能会导致枚举次数过多(甚至引起TLE)。因此在枚举前先要进行分析。比如例题除法(Division,Uva725):
- 正则表达式(竞赛篇)
alien爱吃蛋挞
Javajava
为了更深入了解正则表达式,我们需要首先学习与正则表达式有关的类以及方法。如Pattern和Matcher类,以及部分字符串方法。我们这里先将简单的字符串方法(String类)进行讲解在Java中,String类提供了许多用于字符串操作的方法,其中matches()、split()和replaceAll()等方法是非常有用的几个。这些方法在进行字符串匹配、分割和替换操作时非常高效。同时,Java也提
- 当 LSTM 遇上 ARIMA!!
奋进小青
人工智能
大家好,我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型,各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系,而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合,可以充分发挥它们各自的优势,构建更强大的时间序列预测模型。ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法,适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分,
- 动态规划之背包问题(01背包,完全背包,多重背包,分组背包)
Fansv587
动态规划算法经验分享python
0、1背包问题概述0-1背包问题是一个经典的组合优化问题,属于动态规划算法的典型应用场景。该问题描述如下:有一个容量为C的背包,以及n个物品,每个物品有对应的重量wiw_iwi和价值vi(i=1,2...n)v_i(i=1,2...n)vi(i=1,2...n)。对于每个物品,我们只有两种选择:要么将其放入背包,要么不放入,即“0-1”选择(选是1,不选是0)。目标是在不超过背包容量的前提下,选择
- 模糊数学模型:基础概念
青橘MATLAB学习
模糊数学模型概率论数学建模
1965年,美国计算机与控制专家L.A.Zadeh教授在国际期刊《InformationandControl》上发表了开创性论文《FuzzySets》,标志着模糊数学这一新兴学科的诞生。模糊数学的核心思想是处理现实世界中广泛存在的“模糊现象”,例如“高个子”与“矮个子”、“年轻人”与“老年人”等无法用经典数学精确描述的概念。本文将从模糊数学的基本概念出发,解析其核心理论与应用方法。一、模糊数学简介
- 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 = "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