- 从养殖场到科技前沿:YOLOv11+OpenCV精准计数鸡蛋与鸡
星际编程喵
Python探索之旅YOLOopencv人工智能python目标检测计算机视觉
前言谁能想到,鸡蛋和鸡的计数居然能变成一项高科技活儿?想象一下,早上去市场,卖家把鸡蛋摔得稀巴烂,结果鸡蛋滚得到处都是——难道你就得一个个捡回来数?还得小心别弄错?可是,你又不是超人!别担心,科技来帮忙!今天的主角是YOLOv11和OpenCV,它们是计算机视觉领域的两位大佬,专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡,它们都能精准识别,数得清清楚楚。不信?那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决
- 智能巡检机器人在电力行业的应用
zxsz_com_cn
智能巡检系统人工智能网络数据库
一、引言在电力行业中,保障电力设备的安全稳定运行至关重要。传统的人工巡检方式存在劳动强度大、效率低、容易出现漏检和误判等问题。随着科技的发展,智能巡检机器人应运而生,并在电力行业中得到了广泛而深入的应用,为电力系统的可靠运行提供了有力保障。二、智能巡检机器人在电力行业的应用场景(一)变电站巡检设备外观检查智能巡检机器人配备高清摄像头和图像识别技术,能够对变电站内的变压器、断路器、隔离开关、互感器等
- 多python环境配置搞不定 看这篇就够了
Nothi.C
python环境python开发语言linuxwindows
环境配置一直都是难倒无数入门选手的关键问题。如何在一台电脑中运行多个版本?本文章以virtualenv构建虚拟环境为例子首先,下载相对应的Python,windows版本下载完成后如若遇到PYTHON和PIP已安装却系统无法执行:此电脑高级设置—>环境变量->系统PATH->新建->粘贴PYTHON路径(为指定Python)和PYTHON\Scripts(为指定pip)或者执行命令setPATH=
- 全球化服务架构深度解析——以LocalizationController为核心的跨文化适配体系
晴空了无痕
项目框架架构开发语言
一、架构全景与设计哲学本文将以重构后的LocalizationController为核心,深入探讨现代应用国际化解决方案的设计与实现。该架构采用"三层解耦"设计理念,通过语言识别、资源管理、动态渲染三个维度的协同工作,构建了可扩展、高效率的全球化服务体系。我们将从以下关键维度展开技术分析:二、核心模块技术解析2.1语言识别引擎namespaceGlobalizationServices{publi
- 差分解方程
やっはろ
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差分解方程差分法在数值求解偏微分方程(PDEs)和常微分方程(ODEs)时,可以分为隐式格式和显式格式。以下是两者的主要区别:显式格式(ExplicitScheme)时间推进:显式格式在每一个时间步直接计算出下一个时间步的解。不需要求解非线性方程组,因为每个时间步的解可以直接从上一个时间步的解计算得出。稳定性:通常要求时间步长较小,以保证数值稳定性。稳定性与时间步长和空间步长的比值有关,通常由一个
- 【AI论文】随机鹦鹉在大型语言模型(LLM)之肩:物理概念理解的总结性评估
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:我们以系统的方式探讨了一个被广泛提及的问题:大型语言模型(LLM)真的理解它们所说的话吗?这与人们更为熟悉的术语“随机鹦鹉”息息相关。为此,我们提出了一项总结性评估,针对一项精心设计的物理概念理解任务——PhysiCo。我们的任务通过使用网格格式的输入来抽象描述物理现象,从而缓解了记忆问题。这些网格代表了不同层次的理解,从核心现象、应用实例到网格世界中其他抽象模式的类比。对我们任务的全面研究
- 【python学习】深度解析 Python 的 .env配置与最佳实践:温格高的环境变量配置之道
NLP仙人
pythonpython学习开发语言人工智能
1.文章简介在开发和部署Python项目时,环境变量配置对于管理敏感信息如数据库连接字符串、API密钥至关重要。本文将以温格高(2023年环法冠军)的项目为例,详细介绍如何通过.env文件简化环境配置,并分享多环境管理、Docker集成等热门功能。我们还将覆盖一些小技巧和常见错误,帮助你避免开发中的踩坑。2.使用.env文件的好处温格高团队正在开发一个记录自行车赛事的应用,涉及多个开发环境和敏感信
- spiking neural network概念学习
Zaгathustra
科研工作深度学习神经网络机器学习
我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
- C++学习指南
月眠老师
c++java算法
一、引言C++是一种功能强大的高级编程语言,它融合了面向过程编程和面向对象编程的特性。由于其效率高、可移植性强等优点,广泛应用于系统开发、游戏编程、嵌入式系统等诸多领域。对于想要深入学习C++的人来说,需要全面掌握其语法、编程范式、数据结构、算法以及相关的开发工具等多方面的知识。二、C++基础语法(一)基本数据类型整型(Integer)在C++中有多种整型类型,如int(通常为32位有符号整数)、
- 私有AI对话系统实战:基于Ollama+OpenWebUI的DeepSeek-R1本地化部署手把手教学(可共享访问)
Developer-YC
DeekSeek-R1大模型解读与实战教学人工智能pythonjavagithubnode.js语言模型后端
引言:为什么选择本地部署大模型?在数据隐私日益重要的今天,云端AI服务的局限性逐渐显现——敏感信息泄露风险、网络延迟依赖、定制化能力不足。而通过**Ollama(模型管理框架)和OpenWebUI(可视化交互工具)**的组合,开发者可以轻松实现大模型(如DeepSeek-R1)的本地部署,兼顾性能与安全。本文将以DeepSeek-R1为例,详解从环境配置到实战应用的全流程。一、工具与模型简介1.O
- 性能测试的类型有哪些?
Feng.Lee
漫谈测试测试工具性能优化
目录1.基准测试2.负载测试3.压力测试4.峰值测试5.并发测试6.容积测试7.稳定性测试8.可扩展性测试9.配置测试性能测试是为测量或评估被测软件系统与性能效率相关的特性而实施的一类测试,它关注被测系统在不同负载下的各种性能效率。软件系统的性能效率相关特性的覆盖面非常广泛,包括系统的执行效率、资源占用、系统容量等。性能测试是一个广泛的领域,它包括多种类型的测试,每种类型都有其特定的目标和应用场景
- Python爬虫——网站基本信息
IT·小灰灰
python爬虫开发语言网络
在智能时代,数据是新的石油。Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力,让我们能够在网络的广袤土地上狩猎,为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储4.多线程/多进程5.异步编程6.代理和反爬虫7.爬虫框架8.爬虫的法律和道德问题9.异常处理10.日志记录三、爬虫示例代码一、介绍——PythonPython是一种
- MyBatis-Plus介绍及基本使用
墨鸦_Cormorant
#Java持久层mybatismybatis-plusmybatisPlus
文章目录概述介绍MyBatis-Plus常用配置分页插件配置类注解配置快速入门maven依赖编写配置文件编写启动类编写MybatisPlus配置类代码生成器:MybatisPlusGeneratormaven依赖代码生成器核心类概述介绍MyBatis-Plus(简称MP)是一个MyBatis的增强工具,在MyBatis的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。主页:传送门引入MyBati
- 【JavaScript】异步编程汇总
秀秀_heo
JavaScriptjavascript开发语言ecmascript
异步编程解决方案:回调函数PromiseGeneratorawait/async回调函数回调函数是早期处理异步编程的主要方式,虽然它本身存在很多的缺陷,比如那个时候对于复杂的异步处理常常会出现回调地狱。但是因为JavaScript中当时并没有很好的API来帮助我们以比较优雅的方式编写代码,所以依然应用非常广泛。functionfetchData(url,callback){setTimeout((
- 理论一、大模型—概念
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大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- deepseek手把手教你怎么接入WPS
Uyker
wps人工智能
DeepSeek接入WPS主要有以下两种方法:利用WPS官方内置功能接入1.升级WPS:将WPS升级至2025新春版(12.8.0及以上)。2.打开功能入口:在文字/表格文档界面右上角点击「智能助手」图标,或使用快捷键Ctrl+J调出AI侧边栏。3.账户绑定:首次使用需登录WPS账号,然后完成DeepSeekAPI密钥绑定。密钥获取路径为:DeepSeek官网>开发者中心>创建APIKey。4.智
- 2025超全整理!H3C路由交换核心命令宝典,助你轻松玩转网络配置
wljslmz
网络技术H3C路由器交换机命令大全
H3C(新华三)作为国内网络设备的领军品牌,其路由器和交换机广泛应用于企业、数据中心及运营商网络。掌握H3C设备的配置命令,是网络工程师的必备技能!本文结合2025年最新技术文档与实战经验,系统梳理基础配置、VLAN管理、路由协议、IRF堆叠、安全加固等场景的核心命令,助你从“小白”进阶为“大神”!文末还附赠高频踩坑指南,速速收藏⭐!一、基础配置篇:快速上手H3C设备1.设备初始化与视图切换进入系
- 9 个构建安全 PHP 应用的开发技巧
程序员阿凡提
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在软件开发的征程中,即便是那些身经百战、经验极为丰富的开发人员,也难免会遭遇种种始料未及的棘手挑战。有时,源自第三方API的数据格式混乱不堪,完全偏离预期;又或是用户输入一些稀奇古怪、让人摸不着头脑的字符串,令人防不胜防;还有可能隐藏着悄然引发安全漏洞的故障,在暗处伺机而动,给整个项目带来巨大风险。而在以灵活性著称、广受开发者青睐的PHP语言环境里,将安全性置于首位绝非可有可无的附加项,它实实在在
- 千里马平台介绍(2)
大道不孤,众行致远
平台介绍java
千里马平台的核心是微服务架构。微服务架构有很多种,我们锁定springCloud。服务注册与发现锁定nacos,网关为springgateway。选型曾经花了很多时间,做了很多比较,我认为这是目前最优组合。不选用这套架构的同学们可以转学了,大家不是一条道上的。版本选择也是个头痛问题,有关版本的问题可见版本说明千里马架构当前选择版本如下:2.3.2.RELEASEHoxton.SR92.2.6.R
- 学习计划:第三阶段(第七周)
狐凄
学习学习python开发语言
目录第三阶段:继承与多态第7周:综合运用继承与多态周一:周二:周三:周四:周五:总结一、学习内容回顾(一)多层次类结构设计与实现(二)多态应用场景构建二、问题与解决(一)问题(二)解决方法三、学习成果四、后续学习展望第三阶段:继承与多态第7周:综合运用继承与多态周一:设计复杂类结构:设计一个包含多个层次继承关系的类结构,以“交通工具”为主题。首先设计一个“交通工具”父类,它具有通用属性如name(
- 岛屿数量(leetcode200)
友人yq
搜索算法数据结构
题目给你一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外,你可以假设该网格的四条边均被水包围。思考采用bfs。过程为:在遍历整个图的时候,在遍历到1时,进行广度搜索遍历,搜索遍历所遇到的1全改为0;当这次广度遍历不再遍历到1时,则本次广度遍历结束,岛屿数量加一。遍历完整个图,只需要知道
- 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
ywfwyht
自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集(如驾驶指令、传感器数据等),并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON,包含输入文本(传感器/场景描述)和输出控制指令://data/
- 第一天:爬虫介绍
朱剑君
Python爬虫训练营爬虫python
每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中,对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习,完全免费。键盘为桨,代码作帆。这趟为期30天左右的Python爬虫特训即将启航,每日解锁新海域:从Requests库的浪花到Scrapy框架的深流,从反爬迷雾中的破局到数据清洗的澄澈。我们拆解网页结构如同解读星图,让XPath与正则表达式化作导航罗盘。每个深夜的代码调试,终将凝结成破晓时的
- 第三天:爬取数据-urllib库.
朱剑君
Python爬虫训练营python爬虫
每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中,对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习,完全免费。键盘为桨,代码作帆。这趟为期30天左右的Python爬虫特训即将启航,每日解锁新海域:从Requests库的浪花到Scrapy框架的深流,从反爬迷雾中的破局到数据清洗的澄澈。我们拆解网页结构如同解读星图,让XPath与正则表达式化作导航罗盘。每个深夜的代码调试,终将凝结成破晓时的
- Redis之父学生时代发现的ping漏洞的源码分析
Redis的作者SalvatoreSanfilippo(网名antirez)在意大利西西里岛长大,虽然从小就接触计算机,也有一些编程经验,但在大学期间却选择了建筑学院,可能当时并没有打算走职业程序员的道路吧。然而antirez应该就属于老天爷赏饭的那类人,据说仅仅因为错把显卡买成了网卡,商家又不肯退货,他就放下游戏,拿起了C语言的教材。不久之后,antirez发现了一个ping的漏洞,非root用
- 自动驾驶---Motion Planning之参考线Path平滑
智能汽车人
自动驾驶人工智能
1背景有了由lane_segment插值得到的粗糙参考线,这种参考线是无法输出给下游使用的,需要进一步的处理使得参考线更加平滑,才能供下游控制模块使用。Apollo中共有三种参考线平滑算法,分别为:1.QpSplineSmoother2.SpiralReferenceLineSmoother3.DiscretePointsSmoother目前Apollo中默认配置为最后一种,基于离散点的平滑。这种
- Flux架构及Redux实践
GbkMobile
架构
随着前端应用的复杂性不断增加,有效管理应用状态和数据流变得至关重要。Flux架构及其最流行的实现之一Redux,为前端开发人员提供了一种可靠且可扩展的解决方案。本文将深入浅出地介绍Flux架构的核心概念,并通过实际的Redux实践示例来帮助读者更好地理解和应用这些概念。什么是Flux架构?Flux是一种前端应用架构模式,旨在解决传统MVC(Model-View-Controller)模式在大型应用
- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
大模型.
人工智能chatgpt安全agigpt大模型deepseek
从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
- 《一文吃透!NLTK与SpaCy,自然语言处理的神兵利器》
人工智能深度学习
在人工智能的璀璨星空中,自然语言处理(NLP)无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言,极大地推动了智能交互的发展。而在Python的NLP工具库中,NLTK和SpaCy就像两把锋利的宝剑,各自散发着独特的光芒。今天,就让我们深入探究这两款工具的使用技巧与优势,为你的NLP之旅增添强大助力。一、NLTK:自然语言处理的瑞士军刀NLTK(NaturalLanguageToolk
- cocos creator从零开发简单框架(07)-UI返回
cocos
参考UIMain,创建一个新的UIBag,创建一个名为BtnBack文本为返回的按钮,再创建一个名为BtnMain文本为主页的按钮,然后把UIBag节点拖动到resources目录下并从场景删除。新建scripts/UIBag.ts,内容如下。importUIBasefrom"../framework/scripts/view/UIBase"importUIMgrfrom"../framework
- 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