- 蓝桥杯Python组最后几天冲刺———吐血总结,练题总结,很管用我学会了
晚风时亦鹿
学习笔记Python算法笔记python
一、重要知识要点1、穷举法2、枚举法3、动态规划4、回溯法5、图论6、深度优先搜索(DFS)7、广度优先搜索(BFS)8、二叉树9、递归10、分治法、矩阵法11、排列组合12、素数、质数、水仙花数13、欧几里得定理gcd14、求最大公约数、最小公倍数15、海伦公式(求三角形面积)16、博弈论17、贪心18、二分查找法19、hash表20、日期计算21、矩形快速幂22、树形DP23、最短路径24、最
- 七.网络模型
Kylin524
运筹学python
最小(支撑)树问题最小部分树求解:破圈法:任取一圈,去掉圈中最长边,直到无圈;加边法:取图G的n个孤立点{v1,v2,…,vn}作为一个支撑图,从最短边开始往支撑图中添加,见圈回避,直到连通(有n-1条边)最短路问题求最短路有两种算法:求从某一点至其它各点之间最短离的狄克斯屈拉(Dijkstra)算法求网络图上任意两点之间最短路的Floyd(弗洛伊德)矩阵算法最短路问题的数学模型最大流问题:最大流
- 解锁C#中Regex.Replace的高阶玩法
myshare2022
c#
一、引言在C#的编程世界里,字符串处理是一项极为常见且重要的任务。而Regex.Replace作为C#中强大的字符串处理工具,如同一位技艺精湛的工匠,能够按照我们设定的规则,对字符串进行精准的修改和调整。它不仅能实现简单的查找与替换,还在处理复杂文本模式时展现出卓越的能力。在文本解析、数据清洗、格式转换等众多场景中,Regex.Replace都发挥着不可替代的作用。接下来,就让我们一同深入探索Re
- ospf收敛特性及其他的小特性
大丈夫立于天地间
hcie笔记智能路由器网络信息与通信学习算法网络协议
1.收敛特性快速收敛: ·只第一次计算时计算全部节点FullSPF ·增量最短路径优先算法I-SPF(Incremental) 只对受影响的节点进行路由计算 ·全部路由计算PRC 只对发生变化的路由进行重新计算; 根据I-SPF算出来的SPT来更新路由。开销:RPCOspf1 spf-schedule-intervalxxxxxxmax-interva为OSPF SPF计算的最长间隔时
- pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
weixin_39878698
pythonsvm模型优化
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
weixin_39747075
差分进化算法
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- OSPF(1):基础知识与数据包、状态机、工作过程
小度爱学习
网络安全从小白到大神网络
引言上一篇我们学习了RIP:RIP基础知识与配置,可是通过学习,我们发现RIP似乎只能运用在中小型网络中,那么中大型网络应该怎么做呢?这一篇博客我们就来学习OSPFOSPF---开放式最短路径优先协议动态路由优势评价维度:选路佳,收敛快,占用资源少RIP与OSPF比较1.OSPF本身是链路状态型协议,所以计算出的路径不会存在环路,并且使用带宽作为选路依据,所以,OSPF在选路的角度上优于RIP;2
- 深入理解 ECMAScript 2024 新特性:正则表达式 /v 标志
李游Leo
前端ECMAScriptecmascript正则表达式前端
ECMAScript2024(ES15)标准引入了新的正则表达式标志/v,这一新增功能不仅优化了多行匹配的处理,还增加了对特殊字符匹配的支持。这一变革对于需要处理复杂文本数据的应用场景尤为重要,比如日志分析、代码审核等。接下来,本文将深入探讨/v标志的实际应用价值,并通过多个编程案例来展示其强大的实际应用能力。/v标志的技术背景与应用正则表达式作为开发者的有力工具,经常被用于字符串搜索、验证和替换
- 深入浅出广度优先搜索(BFS):从原理到 Python 代码实现
纪至训至
算法python
引言在图论和计算机科学中,广度优先搜索(Breadth-FirstSearch,简称BFS)是一种用于遍历或搜索图或树结构的算法。它从给定的起始节点开始,以广度优先的方式逐层探索图的节点,直到找到目标节点或遍历完整个图。BFS在许多实际问题中都有广泛应用,如路径规划、迷宫求解、社交网络分析等。本文将详细介绍BFS的原理,并通过一个Python代码示例,即使用BFS查找二维网格中从起点到终点的最短路
- 图论算法——最短路问题
青云遮夜雨
数据结构算法数据结构c语言图论
最短路问题无权最短路简单介绍算法优化(借助队列)Dijkstra算法具有负边值的图的最短路算法无权最短路简单介绍对于无权图G(边没有权值或认为权值为1),如果G是连通的,则每个顶点之间都存在路径。最短路径算法就是要找到一条连接不同顶点的最短路径。例如:V2到V5可以是V2->V5,也可以是V2->V0->V3->V5,很明显最短路是前者算法主要思路:广度优先搜索(bfs):对于每个顶点,我们将跟踪
- 后端架构师技术图谱
dreamcasher
架构师后端
《后端架构师技术图谱》(转)数据结构队列集合链表、数组字典、关联数组栈树二叉树完全二叉树平衡二叉树二叉查找树(BST)红黑树B-,B+,B*树LSM树BitSet常用算法排序、查找算法选择排序冒泡排序插入排序快速排序归并排序希尔排序堆排序计数排序桶排序基数排序二分查找Java中的排序工具布隆过滤器字符串比较KMP算法深度优先、广度优先贪心算法回溯算法剪枝算法动态规划朴素贝叶斯推荐算法最小生成树算法
- 算法之图论
专业刷题Pia
算法图论
连接图有向图问题无向图问题无向图最短路径127.单词接龙-力扣(LeetCode)分析:对于无向图最短路径问题,建议使用BFS(对点的扩展关联(扩散迭代方式))。同时由于无向性注意建立查找集合Visit(防止进入循环)。建立uset方便查找。建立umap方便查重并记录。思路:uset记录所有wordlist中的word,通过bfs获得满足条件(uset找到,umap未出现)的点,并在umap记录(
- 系统设计DDIA之Chapter 7 Transactions 之防止丢失更新
暴躁老哥在线刷题
SystemDesign数据库系统设计大数据系统架构DDIA
防止丢失更新涉及处理多个事务并发写入时发生的各种冲突类型。虽然“读已提交”和“快照隔离”等隔离级别管理与读取相关的冲突,但防止丢失更新需要额外的措施来处理写写冲突。丢失更新问题:当两个事务同时读取一个值,对其进行修改,然后将修改后的值写回时,会发生这种问题。一个修改可能会覆盖或“破坏”另一个修改,导致更新丢失。例子包括递增计数器、更新复杂文档,或多个用户同时编辑相同内容。防止丢失更新的解决方案:原
- 洛谷P2865 [USACO06NOV] Roadblocks G【C++解法】【次短路问题】
#Dong#
c++算法数据结构图论
/*求次短路问题【spfa解法】本题思路:1.用spfa做,用d1记录从1到n所有点距离点1的最短距离,用d2记录从n到1所有点距离点n的最短距离那么此时d1[n]即为1到n点的最短距离2.遍历每个顶点x,找到它们所指向的点y,利用d1[x](x距离1的最短距离)+d2[y](y距·离n的最短距离)+w[i](x和y的边的权值)因为次短路一定严格大于最短路,而且又是除了最短路以外最小的那个,所以利
- P3489 [POI2009] WIE-Hexer
summ1ts
算法c++图论dijkstra状态压缩
*原题链接*最短路+状态压缩不愧是POI的题,看题面知道要求加了一些限制的最短路,看数据范围很容易想到状态压缩。求解最短路就用堆优化dijkstra好了。至于状态压缩,我们对原数组再开一维,表示此时“剑的集合”,相应的数组也要多开一维。由于此时的最短路有状态的限制,所以我们要用三元组来维护,如果不想写结构体也可以pair,int>。输入时存储边上的“怪物集合”,以及一个村庄的“铁匠集合”,在来到新
- P2865 [USACO06NOV] Roadblocks G(洛谷)(次短路)
叶子清不青
算法
开一个二维数组dis[N][2]分别记录最短路和次短路即可。dijkstra和spfa均可,推荐spfa。//dijkstra#includeusingnamespacestd;constintN=1e5+5;typedeflonglongll;typedefpairPII;intn,m,k;intT;priority_queue,greater>q;structnode{inte,w;};vec
- P2865 [USACO06NOV]路障Roadblocks
dianshu0741
次短路模板题吧题意已经非常裸了:求无向图的1到n次短路。直接套用最短路(dijkstra)的主要框架。但在这个的基础上添加另外一个数组dist2。走到一条边的时候来三个判定:dist[u]+weightdist[v]&&dist[u]+weightrhs.d;}};voidlink(intu,intv,intw){e[++tot]=(Edges){head[u],v,w};head[u]=tot;
- Luogu P3489 [POI2009]WIE-Hexer 最短路
躲不过这哀伤
https://www.luogu.org/problemnew/show/P3489普通的最短路,不过我觉得这个复杂度按道理来说边数不应该是m*2^13吗,不知道是数据比较水还是实际上能证明复杂度低一些。代码如下#includeusingnamespacestd;constintmaxn=210;#definepapairintn,m,p,k;intdis[maxn][8200]={},kn[m
- P4779 【模板】单源最短路径(堆优化dijkstra)
summ1ts
一些模版算法图论最短路dijkstra堆
堆优化dijkstra,时间复杂度,我个人写习惯的模版。#includeusingnamespacestd;#definePIIpair#definefifirst#definesesecondconstintN=2e5+10;intread(){intx=0,f=1;charch=getchar();while(!isdigit(ch)){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar()
- 数据结构应用实例(四)——最小生成树
cyzhou1221
数据结构基础数据结构
Content:一、问题描述二、算法思想三、代码实现四、两种算法的比较五、小结一、问题描述 利用prim算法和kruskal算法实现最小生成树问题;二、算法思想 首先判断图是否连通,只有在连通的情况下才进行最小树的生成;三、代码实现#include#include#include#definemaxx999999#pragmawarning(disable:4996)typedefstruct
- 算法练习——迷宫问题(Java)bfs广搜
流萤点火
算法bfsjava
问题描述:小明置身于一个迷宫,请你帮小明找出从起点到终点的最短路程。小明只能向上下左右四个方向移动。输入输入包含多组测试数据。输入的第一行是一个整数T,表示有T组测试数据。每组输入的第一行是两个整数N和M(1que,intgx,intgy,intn,intm,char[][]arr){Qq=newQ();q.x=sx;q.y=sy;q.dept=0;que.add(q);//添加intfinish
- 华南农业大学 OJ数据结构 迷宫问题2(C、C++)
打架戴手表、
18720迷宫问题(最短路径)时间限制:1000MS代码长度限制:10KB提交次数:0通过次数:0题型:编程题语言:不限定Description迷宫是一个n*m的矩阵,玩家需要迷宫入口(坐标1,1)出发,寻找路径走到出口(n,m)。请判断玩家能否从迷宫中走出,如果能走出迷宫输出,输出最短的路径长度,否则输出-1。输入格式第一行两个整数n和m,代表n行m列。(1typedefstruct{intro
- 数据结构OJ作业——队列
nnbs
数据结构数据结构poj队列
POJ3984:http://poj.org/problem?id=3984迷宫,输出最短路径,bfs#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmaze[5][5];pairpath[5][5];queue>q;intdx[]={1,-1,0,0};intdy[]={0,0,1,-1};voidbfs(intx,inty){q.pus
- 运筹学——图论与最短距离(Python实现)(2),2024年最新Python高级面试framework
m0_60575487
2024年程序员学习图论python面试
适用于wij≥0,给出了从vs到任意一个点vj的最短路。Dijkstra算法是在1959年提出来的。目前公认,在所有的权wij≥0时,这个算法是寻求最短路问题最好的算法。并且,这个算法实际上也给出了寻求从一个始定点vs到任意一个点vj的最短路。2案例1——贪心算法实现==============2.1旅行商问题(TSP)**旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)**
- 数据结构与算法 - 贪心算法
临界点oc
数据结构与算法贪心算法算法
一、贪心例子贪心算法或贪婪算法的核心思想是:1.将寻找最优解的问题分为若干个步骤2.每一步骤都采用贪心原则,选取当前最优解3.因为没有考虑所有可能,局部最优的堆叠不一定让最终解最优贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。这种算法通常用于求解优化问题,如最小生成树、背包问题等。贪心算法的应用:1.背包问题:给定一组物品和一个背包
- C语言数据结构克鲁斯卡尔算法-求最小生成树
Yetteego
数据结构与算法(c语言)c语言C语言数据结构
/**克鲁斯卡尔算法*得到图的最小生成树*构造一个无向网的的邻接矩阵*创建一个临时数组*对edge数组进行排序*/#include#include#includetypedefchar*VertexType;//顶点的信息的数据类型typedefintArcType;//权重胡数据类型#defineVERTEXNUM100//最大顶点数#defineMAX_INT32726//权重的无限大取值#d
- 一篇关于离家的杂文
刮风一只毛
多年后刻意去找的东西,往往是找不到的。天下万物的来和去,都有他的时间。——三毛《谈心》接到大学录取通知书的那天,我爸正在厨房给我和我弟做蛋炒饭。他眯着眼凑过来,拿起了我的邮件,我记得那天的他有些颤抖,我的眼泪被我憋回了肚子里。他什么都没有说,只是拿出邮件袋里的所有东西,一样一样仔仔细细的看,再一样一样放回邮件袋。他看了我一眼,说好好收好,我点点头,接过那份通知,又看着他进了厨房。填志愿有两天的时间
- C语言-数据结构 无向图迪杰斯特拉算法(Dijkstra)邻接矩阵存储
Happy鱿鱼
算法c语言数据结构
在迪杰斯特拉中,相比普利姆算法,是从顶点出发的一条路径不断的寻找最短路径,在实现的时候需要创建三个辅助数组,记录算法的关键操作,分别是Visited[MAXVEX]记录顶点是否被访问,教材上写的final数组但作用是一样的,然后第二个数组是TmpDistance[MAXVEX],教材使用的D数组,命名语义化较弱不太好理解,实际用途与TmpDistance一样的,用于记录算法过程中,当前顶点到达邻接
- bfs 求解迷宫最短路径问题
蒟蒻彧彧
搜索
问题描述下图给出了一个迷宫的平面图,其中标记为1的为障碍,标记为0的为可以通行的地方。010000000100001001110000迷宫的入口为左上角,出口为右下角,在迷宫中,只能从一个位置走到这个它的上、下、左、右四个方向之一。对于上面的迷宫,从入口开始,可以按DRRURRDDDR的顺序通过迷宫,一共10步。其中D、U、L、R分别表示向下、向上、向左、向右走。对于下面这个更复杂的迷宫(30行5
- BFS迷宫最小路径问题
colorful_stars
C/C++算法c++算法leetcode数据结构
给定一个迷宫,0表示空地可以走,1表示墙壁不能穿越;在迷宫中可以向(上下左右)四个方向行进;找到从左上角到右下角的最短路径,并计算最短路径的长度。迷宫示例如下:算法步骤:1、从起始点出发,遍历四个方向,如果某个方向可以走,则先存储起来;2、按照四个方向中可以走网格进行尝试,如果该网格的四个方向仍可以走,则存储起来。3、直至到达网格的右下角,停止搜索。从以上分析可以看出,该步骤是按照一个广度优先搜索
- 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