- 数据库语句
lrydnh
数据库
//双击数据库useworld;//显示数据库里有多少张表showtables;一个大的项目就是数据库。SQL语句createschemaDataDefinitionLanguage:数据定义语言(DDL)查看创建和删除数据库:showdatabases;createdatabaseWorker;dropdatabaseWorker;增删改表tableshowtables;createtablet
- 数据结构与算法:单调栈
WBluuue
c++算法数据结构leetcode
前言单调栈是一种维护数组当前位置左右两侧比它小或大的最近的数的一种数据结构。一、经典用法单调栈的经典用法就是找数组当前位置的数左右两侧比它小或大的最近的数。1.模板——单调栈结构(进阶)#includeusingnamespacestd;voidfindSmall(vector&arr){stackindex;vector>ans(1000001,vector(2,0));//存下标intcur;
- 从Manus爆红到OpenAI反击:AI Agent技术架构与实战解析
大F的智能小课
大模型理论和实战DeepSeek技术解析和实战人工智能架构
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂技术岗。知行合一,不写水文,喜欢可关注,分享AI算法干货、技术心得。欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!1.引:一夜爆红的Manus与OpenAI的反击2025年3月6日凌晨,中国团队Monica推出的通用人工智能代理产品Manus横空出世。这款被称作"Agent界的DeepSeek时刻"的产品,
- 基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战
zhz5214
AIai人工智能AI写作AI编程智能体
1.背景与目标AI数字人,像是虚拟助手、交互式角色,在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理(NLP)和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心,搭配AI加速硬件,结合开源框架,为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。这一方案特别适用于教育领域,帮助学生更直观地理解AI技术;在智能家居场景中,也能为用户带来更智能、便捷的交互体验。2.
- 探索DeepSeek:前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南
formerlyai
人工智能前端
引言:为什么DeepSeek成为技术圈焦点?最近,国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略,迅速成为开发者社区的热门话题。作为覆盖语言、代码、视觉的多模态技术矩阵,DeepSeek不仅实现了与ChatGPT相媲美的能力,还通过强化学习驱动的架构创新,解决了大模型落地中的成本与效率瓶颈。对于前端开发者而言,DeepSeek的API接入能力和私有化部署方案,为智能应用开发提供
- 当你简历有一个agent项目如何准备问答
喂喂喂喂位
AgentlangChain手搓AIAgent记录面试准备AIGClangchain人工智能
博主现在即将参加xx大学计算机学院研究生复试,现在梳理一下项目中的细节。以下是我的简历上的项目描述:核心技术与创新点为什么需要Agent?大模型的“幻觉”问题很难在模型本身上彻底解决,需要引入外部知识确保答案的准确性,Agent具有与其所属环境交互以指导action的能力,能够满足这样的需求。大模型的参数无法实时更新,本身也无法与真实世界产生实时连接,在多数场景下难以满足实际需求。部分场景需要私有
- 一篇文章让你实现前端JS 、 Golang 、 Python如何接入DeepSeek大模型实现自己的AI
一只理智恩
AI前端后端pythongolangjavascript
本文将通过三种技术栈实现与DeepSeek大模型的对话交互,提供可直接运行的代码示例及详细注释。一、通用准备步骤1.获取API密钥登录DeepSeek开发者平台创建应用获取DEEPSEEK_API_KEY2.创建测试环境#项目结构deepseek-demo/├──frontend/#前端代码│└──index.html├──go-backend/#Golang后端│└──main.go├──py-
- python列表排序方法从大到小,python列表排序sorted
青峰235
windowspythonlinux人工智能
本篇文章给大家谈谈python列表排序的方法有几种,以及python列表排序方法从大到小,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。Pythonlist内置sort()方法用来排序,也可以用python内置的全局sorted()方法来对可迭代的序列排序生成新的序列。1)排序基础简单的升序排序是非常容易的python引用turtle画蝴蝶。只需要调用sorted()方法。它返回一个新的list,新的l
- 小程序网络大文件缓存方案
z.week
小程序uni-app小程序缓存
分享一个小程序网络大图加载慢的解决方案用到的相关apigetSavedFileList获取已保存的文件列表;getStorageSync获取本地缓存;downloadFile下载网络图片;saveFile保存文件到本地;setStorage将数据储存到小程序本地缓存;整体思路如下:先获取已保存的本地文件,如果从来没有保存过,就先下载网络图片并保存到本地,同时将文件路劲缓存到小程序,等下次需要的时候
- 性能测试自动化:JMeter脚本设计与分布式压测实战指南
测试渣
自动化jmeter分布式测试工具
引言在数字化竞争日益激烈的今天,软件系统的性能表现直接影响用户体验和业务连续性。无论是电商大促的“秒杀”场景,还是金融系统的高频交易,性能测试自动化已成为保障系统稳定性的核心手段。ApacheJMeter作为开源性能测试工具中的标杆,凭借其灵活性和扩展性,成为企业构建自动化测试体系的首选工具。本文将从脚本设计与分布式压测两大核心维度,系统阐述JMeter在性能测试自动化中的实践方法,为企业提供可落
- 行业首个AI课上线!粉笔战略布局加速技术商业化进程
量子位教育
继推出AI老师后,粉笔AI产品矩阵进一步扩充。粉笔宣布,将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”,为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。粉笔介绍,AI刷题系统班以AI为主导,采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式,资深教师直播授课,AI教师启发式教学,具备DeepSeek同款深度思考能力,由数字人老师全程伴学,提供交互式学习体验,依托AI算法实现用户全周期学习管
- 代码构建-maven-排除某些大的依赖lib
勤则弊除
mavenjava
${project.artifactId}org.springframework.bootspring-boot-maven-plugin ZIP具体包名具体artifact名repackageorg.apache.maven.pluginsmaven-dependency-plugin 3.1.2copy-dependenciespackagecop
- 二分查找 -- 分巧克力
Vaiey22
算法python蓝桥杯
P8647[蓝桥杯2017省AB]分巧克力-洛谷思路:”二分+贪心“由于目标是使每个人所分的的巧克力的边长尽可能大,(注意要保证公平,全部同一大小),设边长L*L,最小(L=1);最大min(H_i,W_i)每次检查当前K是否可行可行性检查(贪心计算):检查可行性(贪心计算):对每一块巧克力H_i*W_i,能切出的L*L巧克力数量是:count=(Hi/L)*(Wi/L)---->用整除统计所有N
- C# 建造者模式(Builder Pattern)详细讲解
江沉晚呤时
设计模式C#java数据库开发语言.netcorec#netjavascript
一、什么是建造者模式?建造者模式(BuilderPattern)是一种创建型设计模式,它通过将一个复杂对象的构建过程与其表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。这个模式主要应用于那些构建过程复杂且涉及多个步骤的场景,特别适合于需要灵活配置且逐步构建的对象。1.1.设计模式分类设计模式(DesignPatterns)分为三大类:创建型模式(CreationalPatterns):关注如何创建
- 每日一题之地宫取宝
Ace'
算法数据结构
题目描述X国王有一个地宫宝库。是n×m个格子的矩阵。每个格子放一件宝贝。每个宝贝贴着价值标签。地宫的入口在左上角,出口在右下角。小明被带到地宫的入口,国王要求他只能向右或向下行走。走过某个格子时,如果那个格子中的宝贝价值比小明手中任意宝贝价值都大,小明就可以拿起它(当然,也可以不拿)。当小明走到出口时,如果他手中的宝贝恰好是k件,则这些宝贝就可以送给小明。请你帮小明算一算,在给定的局面下,他有多少
- 【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3:完整指南
海棠AI实验室
“智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能深度学习DeepSeek
目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展,开源大模型正逐步改变着技术生态。DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一,不仅提供了强大的推理能力,同时也支持本地部署,使开发者可以灵活地进行自定义优化。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3,涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU(支持
- 异步加载回调问题,多个资源异步加载,让其全部加载完回调
QO_GQ
lua开发语言
刚刚遇到一个bug,场景大图需要提前加载,所有场景组件就需要等图加载好后再处理,但是由于场景背景图是异步加载的,并且是同时for循环进行异步加载的,所以无法确认哪一个图是最后加载出来的,抱着试一试的心态,这样写了一下,发现没用:---记载所有背景图functionLoadBgRawImage(mapID,func)fori=1,lendo...localpath="xxx\xxx\xxx.jpg"
- 生成式AI+安全:API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁
数信云 DCloud
人工智能安全ai
在生成式AI重塑数字世界的今天,API作为数据流动的“数字血管”,其安全性已成为企业生死存亡的关键。行业数据显示,2025年全球77%的企业将深度整合生成式AI技术,承载着75%互联网流量的API体系,正驱动着超2000亿美元的数字经济浪潮。然而,这场技术革命也催生了新型威胁:攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求,绕过传统规则引擎;大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露;甚至AI生成的代码漏洞
- 证券交易系统核心技术解析:LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践
Ashlee_code
架构pythonjavac++
一、行业痛点:为什么传统交易系统正在被淘汰?2024年,证券行业guweng22346的技术竞争已从“功能完备”转向**“速度+智能”的极限博弈**。以下是传统系统的三大致命缺陷:数据延迟:非官方行情源导致套利窗口丢失(实测延迟普遍>0.1秒);风控低效:依赖人工监控,凌晨时段风险拦截率不足30%;扩展性差:单体架构下订单处理峰值低于10万/秒,极易崩溃。典型案例:某券商因系统延迟0.05秒,单日
- 缓存:节省使用大模型的成本
雪碧没气阿
spring人工智能机器人自然语言处理AI大模型缓存
稍有经验的程序员对缓存都不陌生,在任何一个正式的工程项目上都少不了缓存的身影。硬件里面有缓存,软件里面也有缓存,缓存已经成了程序员的必修课。我们为什么要使用缓存呢?主要就是为了减少访问低速服务的次数,提高访问速度。大模型显然就是一个低速服务,甚至比普通的服务还要慢。为了改善大模型的使用体验,人们已经做出了一些努力,比如采用流式响应,提升第一个字出现在用户面前的速度。缓存,显然是另外一个可以解决大模
- 【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型
源泉的小广场
大模型大模型量化推理模型量化量化qwq32bgptq量化大模型推理性能调优
1.量化背景之所以做量化,就是希望在现有的硬件条件下,提升性能。量化能将模型权重从高精度(如FP32)转换为低精度(如INT8/FP16),内存占用可减少50%~75%。低精度运算(如INT8)在GPU等硬件上计算效率更高,推理速度可提升2~4倍。我们的任务是,将QwQ-32B微调后的推理模型,也就是bf16的精度,通过量化,压缩到int4。关于QwQ-32B微调,可以参考《利用ms-swift微
- 从零开始学习鸿蒙系统
Ning.L
华为harmonyos
1.移动通讯技术的发展-1G时代:1980年摩托罗拉开发出了第一部手机,使用的就是1G的技术。只能进行语音通话。就是大哥大。-2G时代:1996年到1997年出现了第二代GSM、CDMA等数字制式手机,增加了接收数据的功能。2G不仅可以通话,还可以数据收发的功能,最开始的速度只有9K/S。如果我想收发一些图片或者音频技术是不可能的,因为速度太慢了。后来随着互联网多媒体的流行,多了图片,视频等,所以
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
爱吃土豆的程序员
机器学习基础机器学习人工智能Tokens
随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- Linux如何查询文件及文件夹大小
大数据侠客
操作系统相关linux
查看当前目录下各文件、文件夹的大小,这个比较实用du-h-max-depth=1*查询当前目录总大小du-sh3.最大文件夹倒叙和正序du-s*|sort-rn从小到大按字节排序du-sh*sort-n从小到大按字节和M排序4.最大文件夹倒排前10和后10du-sh*|sort-rn|head前面10个du-sh*|sort-rn|tail后面10个
- 大模型RAG实战|混合检索:BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现
AIGC大模型 吱屋猪
djangopython后端AI-native人工智能llama百度
ThinkRAG大模型RAG实战系列文章,带你深入探索使用LlamaIndex框架,构建本地大模型知识库问答系统。本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题,通过代码与实例,讲解如何打造生产级系统,实现本地知识库的快速检索与智能问答。本文我将介绍一种效果更好的混合检索方法,在实际问答场景中,优于向量数据库自带的混合检索功能。1什么是混合检索目前,大模型RAG系统中普遍采用混合检索来提升检索
- 外包工作:不只是赚钱,更是人生的加油站
心灵星图
程序人生
外包工作:不只是赚钱,更是人生的加油站在当今互联网时代,外包工作已经成为很多人的职业选择。但你是否想过,外包工作不仅仅是一份收入来源,更可能是你人生的重要跳板?今天,让我们一起来聊聊外包工作带来的三大机遇。一、自我提升的黄金期1.时间优势工作时间相对灵活可以自主安排学习计划有更多个人支配时间2.学习机会接触不同类型的项目了解各行各业的需求积累多样化的经验实践建议:制定学习计划每周固定学习时间设定明
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- [小白学大模型]dify-终于用mac intel跑起了大模型
码农丁丁
人工智能#pythondify
Dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。GitHub-langgenius/dify:Difyisanopen-sourceLLMappdevelopmentplatform.Dify'sintuitiveinterfacecombinesAIworkflow,RAGpipeline,agen
- C/C++每日一练:实现冒泡排序
風清掦
C/C++~每日一练算法c语言c++排序算法
题目要求编写一个程序,实现冒泡排序算法。给定一个由n个整数组成的数组,要求通过冒泡排序对数组从小到大进行排序。输入:一个整数数组,长度为n,数组中的元素可能是正数或负数。输出:按照升序排序后的数组。做题思路冒泡排序是一种简单直观的排序算法。其基本思想是通过多次遍历数组,逐步将未排序部分中的最大或最小元素“冒泡”到数组的一端,直到整个数组有序。冒泡排序的步骤如下:从数组的第一个元素开始,依次比较相邻
- 深入浅出分布式事务原理
梵高的猪v
分布式事务
一、Seata四大事务模式详解模式实现机制事务一致性业务侵入性适用场景AT数据库本地事务+Undo日志+二阶段提交最终一致性无侵入电商、订单等高性能要求TCCTry-Confirm-Cancel强一致性强业务侵入金融支付、账户、转账等SAGA补偿事务(前进+回滚)最终一致性轻微侵入长事务,如营销活动XA标准XA协议强一致性无侵入银行、转账等二、逐个详细拆解每一种事务模式1.AT模式(Automat
- 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