- AIGC领域AI作画:在数字雕塑中的应用实践
AI原生应用开发
AI原生应用开发AIGCAI作画ai
AIGC领域AI作画:在数字雕塑中的应用实践关键词:AIGC、AI作画、数字雕塑、生成对抗网络、3D建模、艺术创作、深度学习摘要:本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在数字雕塑领域的创新应用。我们将从技术原理、算法实现到实际案例,全面解析AI如何赋能传统数字雕塑创作流程。文章首先介绍AIGC在艺术创作中的背景和发展现状,然后详细讲解核心算法原理和数学模型,接着通过实际项目案例展示AI作画
- 差分信号的测量方法【PINTECH品致】
Pintech+19902279403
网络
3.差分信号的测量方法目前差分信号的常见测量方法如下:1)使用两个探头测量,再利用示波器数学运算功能计算。使用探头进行两项单端测量,这是一种常用方法,也是进行差分测量最不希望的方法。测量到地的信号(单端)及使用示波器的数学运算函数(通道A信号减去通道B),就可测量差分信号。在信号时低频信号,信号幅度足够大,能够超过任何担心的噪声情况下,可以采取这种方法。两个单端测量组合在一起有多个潜在问题。其中一
- 【零基础学AI】第33讲:强化学习基础 - 游戏AI智能体
1989
0基础学AI人工智能游戏transformer分类深度学习神经网络
本节课你将学到理解强化学习的基本概念和框架掌握Q-learning算法原理使用Python实现贪吃蛇游戏AI训练能够自主玩游戏的智能体开始之前环境要求Python3.8+PyTorch2.0+Gymnasium(原OpenAIGym)NumPyMatplotlib推荐使用JupyterNotebook进行实验前置知识Python基础编程(第1-8讲)基本数学概念(函数、导数)神经网络基础(第23讲
- 青少年编程与数学 02-022 专业应用软件简介 20 法律专业软件:Westlaw
青少年编程与数学02-022专业应用软件简介20法律专业软件:Westlaw一、Westlaw法律专业软件概述(一)软件简介1.软件发展历程2.软件的主要特点(二)软件的应用领域1.法律研究2.法律实践3.法律教育二、Westlaw软件的功能模块(一)检索功能1.多种检索方式2.检索结果筛选与排序(二)法律研究工具1.KeyCite关键引用2.Headnotes判例摘要3.NotesofDecis
- Python Set() 完全指南:从入门到精通
2501_91537435
pythonpython开发语言
PythonSet()完全指南:从入门到精通Set(集合)是Python中一种非常有用的内置数据类型,它提供了高效的成员检测和消除重复元素的功能。本文将带你全面了解Python中的set(),从基础概念到高级用法。一、什么是Set?Set是Python中的一种无序、可变、不重复元素的集合数据类型。它类似于数学中的集合概念,支持并集、交集、差集等操作。#创建一个setfruits={'apple',
- AlphaEvolve:谷歌的算法进化引擎 | 从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元
大千AI助手
人工智能Python#OTHER算法人工智能深度学习AlphaEvolvegooglegemini
AlphaEvolve:谷歌的算法进化引擎|从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元——结合大语言模型与进化计算,重塑科学发现与工程优化的通用智能体本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!⚙️一、核心定义与技术架构AlphaEvolve是由谷歌DeepMind开发的通用科学AI智能体,其核心
- 操作系统领域的新宠儿:鸿蒙应用深度剖析
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos华为ai
操作系统领域的新宠儿:鸿蒙应用深度剖析关键词:鸿蒙操作系统、微内核架构、分布式软总线、ArkUI框架、DevEcoStudio、跨设备开发、全场景生态摘要:本文深度剖析华为鸿蒙操作系统的核心技术架构与应用开发体系,从微内核设计、分布式协同技术、UI框架创新到全场景开发工具链展开分析。通过数学模型解析分布式一致性算法,结合Python代码演示核心调度逻辑,并以实战案例演示跨设备应用开发流程。探讨鸿蒙
- 直线插补动画引擎:从数学原理到C#实现——用代码绘制动态几何艺术
墨夶
C#学习资料c#算法开发语言
一、直线插补核心算法解析1.1DDA算法数学原理//////DDA算法实现直线插补///publicclassLineInterpolator{privatePointF_currentPoint;privatePointF_endPoint;privatefloat_stepSize;privatefloat_dx,_dy;privatefloat_xIncrement,_yIncrement;
- The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能
文章主要内容总结本文围绕大推理模型(LRMs)的推理能力展开系统研究,通过可控谜题环境分析其在不同问题复杂度下的表现,揭示其优势与局限性:研究背景与问题:当前LRMs(如OpenAIo1/o3、DeepSeek-R1等)虽在推理基准测试中表现提升,但对其底层能力、缩放特性及局限性的理解不足。现有评估依赖数学和编码基准,存在数据污染且缺乏对推理轨迹的深度分析。研究方法:采用可控谜题环境(如汉诺塔、跳
- DeepSeek 帮助自己的工作
引言简述人工智能助手在职场中的普及趋势DeepSeek作为智能创作助手的核心功能概述DeepSeek的核心能力信息检索与整合:基于用户意图精准搜索并生成答案多场景应用:技术文档撰写、数据分析、代码生成等交互优化:遵循用户指定的格式与内容规范职场应用场景与实操案例技术文档撰写自动生成API文档框架根据需求补充技术细节示例代码块与公式的规范化输出数据分析支持快速检索行业数据并生成可视化建议数学建模中的
- 移动开发领域小程序的用户增长与留存策略
移动开发前沿
移动端开发宝典小程序ai
移动开发领域小程序的用户增长与留存策略关键词:移动开发、小程序、用户增长、用户留存、策略摘要:本文聚焦于移动开发领域小程序的用户增长与留存策略。随着移动互联网的迅猛发展,小程序凭借其便捷性等优势在市场中占据重要地位。文章首先介绍小程序发展背景、研究目的与范围、预期读者、文档结构及相关术语;接着阐述小程序核心概念及生态系统架构;详细分析用户增长和留存的算法原理、数学模型及公式;通过项目实战展示代码实
- 创意Python爱心代码
创意Python爱心代码分享的技术文章大纲引言简述Python在图形绘制和创意编程中的优势介绍爱心代码在编程社区中的受欢迎程度本文涵盖的创意爱心代码示例及其技术亮点基础爱心绘制使用数学公式和turtle库绘制简单爱心代码示例:importturtledefdraw_heart():t=turtle.Turtle()t.color('red')t.begin_fill()t.left(50)t.fo
- 双线性配对
牧天白衣.
论文点
双线性配对(BilinearPairing)是密码学中的一种重要数学工具,尤其在椭圆曲线密码学中应用广泛。以下从定义、性质、原理和应用等方面详细解释:1.基本定义双线性配对是一种映射关系,将两个群(通常是椭圆曲线上的加法群G1G_1G1和G2G_2G2)中的元素映射到第三个群(乘法群GTG_TGT)中,满足以下性质:•双线性性:对任意P,Q∈G1P,Q\inG_1P,Q∈G1和标量a,b∈Za,b
- 生成式人工智能实战 | 条件生成对抗网络(conditional Generative Adversarial Network, cGAN)
盼小辉丶
生成对抗网络神经网络深度学习生成式人工智能pytorch
生成式人工智能实战|条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1GAN基础回顾1.2cGAN核心思想2.cGAN网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建3.3模型训练0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来深度学习领域最具突破性的技术之一,能够生成逼真的图像、音频甚至文本。然而,传统的G
- Python 领域 vllm 优化模型推理速度的方法
Python编程之道
Python编程之道python开发语言ai
Python领域vLLM优化模型推理速度的方法关键词:Python、vLLM、模型推理速度、优化方法、推理性能摘要:本文聚焦于Python领域中vLLM对模型推理速度的优化方法。首先介绍了相关背景知识,包括vLLM的概念和优化模型推理速度的重要性。接着阐述了vLLM的核心概念与架构,详细分析了其优化的原理。通过具体的Python代码展示了核心算法原理及操作步骤,同时给出了相应的数学模型和公式进行理
- Python 用 NumPy 进行矩阵分解
Python用NumPy进行矩阵分解关键词:NumPy,矩阵分解,线性代数,奇异值分解,QR分解,LU分解,特征值分解摘要:本文将深入探讨使用NumPy进行矩阵分解的各种技术。我们将从基础的线性代数概念出发,详细讲解五种核心矩阵分解方法:LU分解、QR分解、奇异值分解(SVD)、特征值分解和Cholesky分解。每种方法都将配有数学原理说明、NumPy实现代码和实际应用案例。文章还将介绍矩阵分解在
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础,仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目(mml-book.github.io)十分感谢这本书的作者,PS:这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用:“-1”trick应用:求逆总结-如何解决线性方程组?向量空间群向量空间向量子空间线性独
- 力扣 经典算法之爬楼梯
今天来用两种的方法解一道题题目如下:假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?先分析题目吧,我觉得它在考我数学思维,解数学题嘛,一步步来吧。n=1:走1步,只能有1种解法n=2:可以走1+1步,也可以直接走2步,2种解法n=3:可以走的方式有:1+1+1,1+2,2+1,共3种n=4:走法有1+1+1+1,1+2+1,2+1+1,1+1
- 力扣第70题 爬楼梯 c++ 动态规划 基础题
题目70.爬楼梯简单相关标签记忆化搜索数学动态规划假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?示例1:输入:n=2输出:2解释:有两种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶2.2阶示例2:输入:n=3输出:3解释:有三种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶+1阶2.1阶+2阶3.2阶+1阶提示:1dp(n+1);//如果n小于等于2,则直接返回ni
- 剑指offer-9-变态跳台阶
后端javaleetcode
题⽬描述⼀只⻘蛙⼀次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该⻘蛙跳上⼀个n级的台阶总共有多少种跳法。思路及解答数学归纳法⾸先⻘蛙⼀次可以跳1,2,3到n级。假设函数是f(n),则:⻘蛙跳到第⼀级是f(1)=1,只有⼀种跳法。⻘蛙跳到第⼆级,可以是直接跳到第⼆级,也可以是从第⼀级直接跳。所以f(2)=f(1)+1⻘蛙跳到第三级,可以从第0级跳,也可以从第1级跳,也可以从第2级跳。所
- 云原生API Gateway:连接微服务的桥梁
AI云原生与云计算技术学院
云原生gateway微服务ai
云原生APIGateway:连接微服务的桥梁关键词:云原生、API网关、微服务架构、服务治理、流量管理、服务网格、DevOps摘要:本文深入探讨云原生环境下API网关的核心原理与实践应用,解析其在微服务架构中作为统一入口的关键作用。通过详细阐述API网关的核心功能、技术架构、算法原理及数学模型,结合Kubernetes实战案例演示流量管理、安全防护、服务编排等核心能力。同时分析典型应用场景,推荐前
- AIGC 领域 AI 写作如何实现智能内容推荐
SuperAGI2025
AIGC人工智能ai
AIGC领域AI写作如何实现智能内容推荐关键词:AIGC、AI写作、智能内容推荐、推荐算法、用户画像摘要:本文聚焦于AIGC领域中AI写作的智能内容推荐实现。首先介绍了该主题的背景,包括目的、预期读者等内容。接着阐述了核心概念与联系,如AIGC、AI写作、智能内容推荐等概念及其关联。详细讲解了核心算法原理,包括协同过滤、基于内容的推荐等,并给出Python代码示例。探讨了相关数学模型和公式,通过具
- 2025最新盘点:9款高效韦恩图工具推荐
Designseek满血版
人工智能图论
在数据分析、逻辑推理以及众多学术研究领域,韦恩图都扮演着极为关键的角色。它以直观的圆形或椭圆形重叠区域,清晰地展现出不同集合之间的关系,无论是集合间的交集、并集还是补集,都能一目了然地呈现出来。无论是学生在学习数学、逻辑学课程时梳理知识点,还是专业人士在进行市场调研、项目规划时分析数据,亦或是科研人员在撰写论文、展示研究成果时阐述理论框架,一款好用的韦恩图绘制工具都显得至关重要。今天,就让我为大家
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
1989
0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- Python: 如何用Python的迭代器或生成器实现斐波那契数列
KevinShi_BJ
python
斐波那契数列(Fibonaccisequence)是指这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者,是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契(LeonardoFibonacci)。以兔子繁殖为例子而引入,故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列,n越大,相邻两值的比越接近黄金分割0.618,非常有趣。百
- HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos华为ai
HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发关键词:HarmonyOS、多语言支持、资源分发、智能调度、动态加载、国际化、本地化摘要:本文深入解析HarmonyOS多语言资源管理体系,系统阐述从基础架构设计到智能分发算法的核心技术。通过剖析资源目录结构、配置文件语法、动态加载机制等底层原理,结合自适应优先级调度算法和数学匹配模型,展示如何实现基于用户习惯、设备环境、区域特征的智能资源分发
- 求模运算符c
写代码的小球
算法
在C语言中,取模运算(也称为取余运算)使用取模运算符%来实现。数学上称为mod。取模运算的基本形式是x%y,表示x除以y的余数。取模运算的基本原理取模运算的基本公式是:x%y=x-y*(x/y)其中,x/y表示整数除法的结果1。例如:#includeintmain(){inta=-3;intb=2;intresult=a%b;printf("%d%%%d=%d\n",a,b,result);//输
- 【一起来学AI大模型】支持向量机(SVM):核心算法深度解析
运器123
AI大模型支持向量机机器学习人工智能ai大数据AI编程算法
一、算法核心思想支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法,核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归:分类目标:找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标:找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面:w·x+b=0/\/\+1|支持向量|-1|●●||●●||●●||_________________|最大间隔(margin)二、数学原理与优化问题1.线性可分情况目标函数:\min_{w,b}\
- Python 训练营打卡 Day 46
2401_86382089
Python打卡python
通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器,就像人类视觉会自动忽略背景,聚焦于图片中的主体(如猫、汽车)。transformer中的叫做自注意力机制,他是一种自己学习自己的机制,他可以自动学习到图片中的主体,并忽略背景。我们现在说的很多模块,比如通道注意力、空间注意力、通道注意力等等,都是基于自注意力机制的。从数学角度看,注意力机制是对输入特征进行加权求
- C++二分查找入门指南
一、二分法概述二分查找(BinarySearch)是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是通过不断将搜索范围减半来快速定位目标元素,时间复杂度为O(logn),远优于线性查找的O(n)。二分法不仅用于查找,还广泛应用于求解各种数学和计算问题,如求方程的近似解、寻找最优解等。在计算机科学中,二分查找是最基础且最重要的算法之一,几乎所有程序员都需要熟练掌握。二、二分查找的基本原理二
- 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