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数据小爬虫
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Python在科学计算和数学建模方面有着广泛的应用。以下是一个简单的例子,使用Python进行数学建模和数值分析。这个例子将演示如何使用Python来求解一元二次方程。1.一元二次方程一元二次方程是一个形如(ax^2+bx+c=0)的方程,其中(a\neq0)。2.求解方法求解一元二次方程,我们通常使用公式:[x=\frac{-b\pm\sqrt{b^2-4ac}}{2a}]3.Python实现i
- Python求解微分方程
@星辰大海@
python开发语言
一、引言微分方程表示未知函数、未知函数的导数与自变量之间的关系的方程,叫做微分方程。微分方程种类很多,具体分类可参考以下博主的文章:https://blog.csdn.net/air_729/article/details/139411996微分方程的解又分成通解和特解,在工程中大多数微分方程是很难得到通解的,因此出现了数值分析或者计算方法这门学科,通过一次次迭代得到方程的某一个或某几个特解,本文
- 数值分析——LU分解(LU Factorization)
怀帝阍而不见
计算数学c++
本系列整理自博主21年秋季学期本科课程数值分析I的编程作业,内容相对基础,参考书:DavidKincaid,WardCheney-NumericalAnalysisMathematicsofScientificComputing(2002,AmericalMathematicalSociety)目录背景LU分解(LU-Factorization)辅助部分Doolittle分解Cholesky分解定
- 东南大学研究生-数值分析上机题(2023)Python 3 线性代数方程组数值解法
天空的蓝耀
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列主元Gauss消去法3.1题目对于某电路的分析,归结为就求解线性方程组RI=V\pmb{RI=V}RI=V,其中R=[31−13000−10000−1335−90−1100000−931−100000000−1079−30000−9000−3057−70−500000−747−300000000−3041000000−50027−2000−9000−229]\pmb{R}=\begin{bmat
- SLAM中常用的库
wq_151
人工智能SLAM计算机视觉人工智能机器学习slam
SLAM中常用的库关于库关于库Pangolin是一个用于OpenGL显示/交互以及视频输入的一个轻量级、快速开发库,下面是Pangolin的Github网址:githubEigen是一个高层次的C++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。pagenanoflann是一个c++11标准库,用于构建具有不同拓扑(R2,R3(点云),SO(2)和SO(3)(2D和3D旋转组))的
- 机器学习先导课《数值分析》(1)——绪论及误差分析
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数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例(多项式简化求值)计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录(博客园)机
- python数值分析
寂静丿夏夜
python数据分析numpy
python数值分析上学期上数值分析课的时候被老师要求用python写代码,最后代码加上实验报告,写了一天终于给整完了。为了让大家不在这么煎熬秃顶,我就把我之前写的代码整理一下分享给大家。python二分法解决方程:x^3±2*x-5、、、defsolve_function(x):returnx**3-2*x-5defdichotomy(left,right,eps):mid=(left+righ
- 二次和三次样条曲线的作用,生成二次和三次样条曲线的方法
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算法
为什么二次样条曲线在插值和逼近中有重要作用二次样条曲线在插值和逼近中有重要作用,主要原因如下:二次样条插值具有一些重要的性质和应用价值。例如,它能够保证拟合曲线不仅通过所有给定的数据点,而且在每段曲线连接处一阶导数相等,从而使得拟合曲线相对平滑。每段曲线是二次曲线。为什么三次样条曲线在插值和逼近中有重要作用三次样条曲线在插值和逼近中有重要作用,主要原因如下:首先,三次样条插值是一种常用的数值分析方
- 2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
小郑的学习笔记
主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计(MLE)的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的,这一点我觉得很神奇。可以看这个解释例子https://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5700226.html2。学习数值分析,学习了两种优化,无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
- 北航数值分析作业三
weixin_34214500
c/c++ui数据结构与算法
frommathimport*t_table=[0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0]th=0.2u_table=[0,0.4,0.8,1.2,1.6,2]uh=0.4z_table=[[-0.5,-0.34,0.14,0.94,2.06,3.5],[-0.42,-0.5,-0.26,0.3,1.18,2.38],[-0.18,-0.5,-0.5,-0.18,0.46,1.42],[0.22
- 数值分析大作业c语言版,数值分析大作业3
黄之昊
数值分析大作业c语言版
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼数值分析大作业3一、设计方案1.使用牛顿迭代法,对原题中给出的,,()的11*21组分别求出原题中方程组的一组解,于是得到一组和对应的。2.对于已求出的,使用分片二次代数插值法对原题中关于的数表进行插值得到。于是产生了z=f(x,y)的11*21个数值解。3.从k=1开始逐渐增大k的值,并使用最小二乘法曲面拟合法对z=f(x,y)进行拟合,得到每次的。当时
- 今日小结
夜景_Y
明天有门数值分析考试,这几天一直在刷题库,刷的遍数不算多,题型也大致看了一遍。仍是有许多不会。内心很慌,但是因为今天写的很多,晚上应该歇歇脑子了。刚有室友给我分享的一套题,还没来得及看。大致看了一眼,有我没见过的题,希望明天考试顺利。图片发自App
- LeetCode刷题记——69. x 的平方根(牛顿迭代法)
JimmyGreen
题目描述:实现intsqrt(intx)函数。计算并返回x的平方根,其中x是非负整数。由于返回类型是整数,结果只保留整数的部分,小数部分将被舍去。示例1:输入:4输出:2示例2:输入:8输出:2说明:8的平方根是2.82842...,由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。一想到平方根,我第一时间想到用2分法的方法去计算,用一个while循环来控制终止条件。但是突然想到在数值分析中学到的牛顿迭代法,
- ODE45——求解状态变量(微分方程组)
Y. F. Zhang
控制系统仿真与CAD
ode45函数ode45实际上是数值分析中数值求解微分方程组的一种方法,4阶五级Runge-Kutta算法。调用方法[t,x]=ode45(Fun,tspan,x0,options,pars)[t,x]=ode45(Fun,tspan,x_0,options,pars)[t,x]=ode45(Fun,tspan,x0,options,pars)其实这种方程的每一个状态变量都是t的函数,我们可以从现
- 有限元编程经典教材推荐
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有限元编程从入门到精通matlabpythonc++c语言githubvisualstudiocode制造
有限元方法是工程学和科学计算领域中广泛应用的数值分析技术。有关有限元编程的教材通常覆盖了理论、数值方法和实际编程技能。以下是10本关于有限元编程的教材,每本书都具有其独特的优势,并为读者提供了深入理解和实践有限元方法的机会。需要的小伙伴可以私信我~1.《AFirstCourseintheFiniteElementMethod》byDarylL.Logan-理由:这本书是有限元方法领域的经典之作,适
- Python---Pycharm安装各种库(第三方库)
程序员老冉
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一、前言Pycharm中,通常需要安装很多第三方库,才可以使用相应的拓展功能,这篇文档给你介绍Pycharm中的常用库,以及安装的两种方法!二、Pycharm常用库的介绍Pycharm是一款非常流行的Python集成开发环境(IDE),支持多种Python库和框架。以下是一些常用的Python库:NumPy:用于科学计算和数值分析的Python库。Pandas:用于数据分析和数据预处理的Pytho
- [NA]Lab2:求多项式函数的零点
ZJU_TEDA
数值分析数值分析
任务概述数值分析课程的第二个实验,计算一个多项式函数在给定区间[a,b]上的零点。多项式函数形如:p(x)=cnxn+cn−1xn−1+...c1x+c0裁判数据保证在给定区间内存在唯一的实数根。函数接口定义doublePolynomial_Root(intn,doublec[],doublea,doubleb,doubleEPS);其中n表示多项式的阶数,c为传入多项式的系数,a和b分别为区间的
- [计算机数值分析]牛顿法求解方程的根
Spring-_-Bear
武理四年c++数值分析牛顿迭代法迭代求方程根
Spring-_-Bear的CSDN博客导航对于方程f(x)=0f(x)=0f(x)=0设已知它的近似根xkx_{k}xk,则函数f(x)f(x)f(x)在点xkx_{k}xk附近可用一阶泰勒多项式p(x)=f(xk)+f′(xk)(x−xk)p(x)=f(x_{k})+f'(x_{k})(x-x_{k})p(x)=f(xk)+f′(xk)(x−xk)来近似,因此方程f(x)=0f(x)=0f(x
- 我们究竟读了一个什么样的大学?
田洲
在大学里,我们表面上在学习,但是根本不知道学了些什么,学了怎么用,为什么而学。我感觉现在三四流大学的教育跟现实是脱节的,很落后,学校的培养方案变了又变,可能他也不知道自己想要培养什么样的学生。像我们这样的大学,不注重学生找什么样的工作,反而格外注意研究生升学率,是不是有点本末倒置了呢?把所有的东西都寄希望于未来,那我现在在干嘛,要你这个本科是干嘛?研究生有一门公共课叫数值分析,而我们大二就学过了,
- 我的最大收获与成长
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经历Iamnotadesignernoracoder.I'mjustaguywithapoint-of-viewandacomputer.翻译:俺不是码畜,俺只是一条对着电脑有点想法的土木狗。笔者1982年出生,西南交通大学渣硕,目前仍在土木行业(PS:年纪大,跳不动)。2001-2005年,本科阶段学的C艹,60几分飘过。2005-2008年,研究生阶段用Ansys、Flac3D做数值分析。20
- Android中矩阵Matrix实现平移,旋转,缩放和翻转的用法详细介绍
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Android应用进阶篇android矩阵算法
一,矩阵Matrix的数学原理矩阵的数学原理涉及到矩阵的运算和变换,是高等代数学中的重要概念。在图形变换中,矩阵起到关键作用,通过矩阵的变换可以改变图形的位置、形状和大小。矩阵的运算是数值分析领域的重要问题,对矩阵进行分解和简化可以简化计算过程。对于一些特殊矩阵,如稀疏矩阵和准对角矩阵,有特定的快速运算算法。在MatrixMatrix中,矩阵的数学原理同样适用。Matrix提供了缩放、平移、旋转和
- 无法从字符串单元格获取数值:Cannot get a NUMERIC value from a STRING cell
兰觅
说明:从excel中上传数据,报如下错CannotgetaNUMERICvaluefromaSTRINGcell:无法从字符串单元格获取数值分析如下:excel单元格类型为string类型的,获取值时写的数值类型如图所示解决方式如下:1.先获取单元格string类型的数据2.然后转换为double类型图示
- Numpy使用简介
ZShiJ
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Numpy相关题目【Python】——Numpy初体验【Python】——NumPy基础及取值操作Numpy是基于Python的通用数值计算工具包,其内包含大量数学计算函数和矩阵运算函数。多数科学计算工具包,比如Scipy,和数值分析工具包,比如Pandas、Scikit-learn,都依赖Numpy。利用Numpy,能够高效地对一维数组、矩阵或更高维度的多维数组进行运算,性能比使用Python列
- MATLAB介绍
人间造梦工厂
MATLABMATLAB
MATLAB是MATrixLABoratory即矩阵实验室的缩写,是由美国MathWorks公司开发的专业工程与科学计算软件,是一个集科学计算、数值分析、矩阵计算、数据可视化及交互式程序设计于一体的计算环境,形成一个易于使用的视窗环境。MATLAB执行由MATLAB语言编写的程序,同时提供丰富的预定义函数库,可以简化编程过程,提高编程效率。MATLAB有很多自带的功能强大的工具,如:各类工具箱编辑
- 【数值分析】最小二乘,最佳一致逼近
你哥同学
数值分析matlab最小二乘最佳一致逼近
最小二乘用于不知道f(x){f(x)}f(x)的时候,[a,b]{[a,b]}[a,b]只有一堆点。x1∣x2∣x3∣⋯∣xn∣−−−−−−−−−−f(x1)∣f(x2)∣f(x3)∣⋯∣f(xn)∣\begin{array}{cccccc}x_1&|&x_2&|&x_3&|&\cdots&|&x_n&|\\-&-&-&-&-&-&-&-&-&-\\f(x_1)&|&f(x_2)&|&f(x_3)
- 【数值分析】数值微分
你哥同学
数值分析matlab数值微分
1.基于Taylor公式的数值微分公式f′(x)≈f(x+h)−f(x)h , 截断误差 −f′′(ξ)2hf'(x)\approx\frac{f(x+h)-f(x)}{h}\,\,,\,\,截断误差\,\,\,-\frac{f''(\xi)}{2}hf′(x)≈hf(x+h)−f(x),截断误差−2f′′(ξ)hf′(x)≈f(x)−f(x−h)h , 截断误差 −f′′(ξ)2
- 【数值分析】区间折半法,matlab实现
你哥同学
数值分析matlab区间折半法数值分析
区间折半法从梯形公式出发,上一步步长为h{h}h,则有步长折半后的积分T2n=12Tn+h2∑i=0n−1f(xi+0.5)T_{2n}=\frac{1}{2}T_n+\frac{h}{2}\sum_{i=0}^{n-1}f(x_{i+0.5})T2n=21Tn+2hi=0∑n−1f(xi+0.5)matlab实现%%区间折半法例子formatlong[Ii]=halfStep(@f,0,1,1e
- 【数值分析】最佳平方逼近,最佳逼近
你哥同学
数值分析数值分析最佳逼近
最佳平方逼近∑k=0nWk(f(xk)−ϕ(xk))2=min\sum_{k=0}^{n}W_k(f(x_k)-\phi(x_k))^2=\mink=0∑nWk(f(xk)−ϕ(xk))2=min→节点非常多时∫abρ(x)(f(x)−ϕ(x))2dx=min\xrightarrow[]{\text{节点非常多时}}\int_a^b\rho(x)(f(x)-\phi(x))^2\mathrmd
- 【数值分析】逼近,正交多项式
你哥同学
数值分析线性代数数值分析逼近
逼近由离散点(函数表)给出函数关系通常有两种方法:使用多项式插值使用多项式插值会带来两个问题:1.龙格现象2.数值本身带有误差,使用插值条件来确定函数关系不合理三次样条插值三次样条插值克服了龙格现象,但计算量大。曲线拟合的最小二乘法可以克服龙格现象,同时不会有大计算量。用函数序列pn(x){p_n(x)}pn(x)去近似一个函数f(x){f(x)}f(x),称为逼近。用函数Φ{\Phi}Φ去近似一
- Anaconda下载安装与使用
ZShiJ
Python数据挖掘pythonjupyteranaconda
前言Pandas之所以被称为工具包,原因是Pandas这个工具是由不同的代码模块组成的。每一个代码模块的功能不同,合在一起构成Pandas的丰富功能。其他工具包亦然。名称描述NumpyNumpy是通用的数值计算工具包,包含大量数学计算函数和矩阵运算函数。多数科学计算工具包和数值分析工具包依赖Numpy。PandasPandas是基于Numpy构建的、开源的Python数据分析工具包,依赖高效的数据
- 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