- leetcode搜索系列
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leetcodec++leetcode
BFS1.计算在网格中从原点到特定点的最短路径长度2.组成整数的最小平方数数量3.最短单词路径DFS1.查找最大的连通面积2.矩阵中的连通分量数目3.好友关系的连通分量数目4.填充封闭区域5.能到达的太平洋和大西洋的区域Backtracking1.数字键盘组合2.IP地址划分3.在矩阵中寻找字符串4.输出二叉树中所有从根到叶子的路径5.排列6.含有相同元素求排列7.组合8.组合求和9.含有相同元素
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
QQ_767172261
无人及视角YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
- GFPGAN - 腾讯开源的图形修复算法修复算法
小众AI
AI开源开源算法人工智能
GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法,它利用预先训练好的面部修复算法,并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复,可以对老照片进行很好的修复。35800Stars5900Forks345Issues11贡献者ApacheLicensePython语言代码:https://github.com/TencentARC/GFPGAN更多AI开源软件:AI开源-小众AI主要功能盲修
- Python知识点:基于Python技术,如何使用AirSim进行无人机模拟
超哥同学
Python系列python无人机开发语言面试编程
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!如何使用Python和AirSim进行无人机模拟无人机技术的发展为许多行业带来了革命性的变化,尤其是在航拍、物流配送和农业监测等领域。然而,无人机的操作和开发需要一个安全且可控的环境来进行测试和训练。AirSim就是这样一个模拟器,它提供了一个基于UnrealEngine的逼真环境,
- 设计模式Python版 抽象工厂模式
小王子1024
设计模式Python版设计模式python抽象工厂模式
文章目录前言一、抽象工厂模式二、抽象工厂模式示例三、抽象工厂模式在Django框架中的应用前言GOF设计模式分三大类:创建型模式:关注对象的创建过程,包括单例模式、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、原型模式和建造者模式。结构型模式:关注类和对象之间的组合,包括适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式和代理模式。行为型模式:关注对象之间的交互,包括职责链模式、命令模式、解
- 图像分类与识别的自组织特征映射网络实践
无声远望
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:自组织特征映射网络(SOFM)是一种无监督学习模型,适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。通过在MATLAB中实现SOFM,可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估,旨在提供图像处理问题的解决方案。1.自组织特征映射网络简介1.1自组织特征映射网络概述自组织特征映射
- 网络安全态势感知:企业数字化转型的 “安全密钥”
知白守黑V
安全运营网络安全态势感知网络
在数字经济飞速发展的当下,网络安全已经成为企业平稳运营的关键所在。从大型企业的数据泄露事故,到中小企业遭遇的各类网络攻击,网络安全威胁无处不在。而网络安全态势感知产品,作为应对复杂网络威胁的关键技术,正逐渐成为企业守护数字资产的“智慧大脑”。一、态势感知:全景掌控,精准防御你可以把网络安全态势感知想象成企业网络的“超级侦察兵”。它借助大数据分析、机器学习这些先进技术,就像是拥有了超级强大的“洞察力
- 神经网络|(三)线性回归基础知识
西猫雷婶
神经网络线性回归机器学习
【1】引言前序学习进程中,已经对简单神经元的工作模式有所了解,这种二元分类的工作机制,进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为:神经网络|(一)加权平均法,感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上,上述表达模型的一个基本原则是:元素和对应的权重,线性相乘后再和阈值开关作对比,元素的综合影响在本质上是一个线性函数,类似于y=wx+
- Flink (十二) :Table API & SQL (一) 概览
Leven199527
Flinkflinksql大数据
ApacheFlink有两种关系型API来做流批统一处理:TableAPI和SQL。TableAPI是用于Scala和Java语言的查询API,它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join等关系型算子。FlinkSQL是基于ApacheCalcite来实现的标准SQL。无论输入是连续的(流式)还是有界的(批处理),在两个接口中指定的查询都具有相同的语义,并指定相同的结果。TableAP
- 一步教你轻松实现--Word方括号打勾☑
韦_恩
windows日常使用总结word
开门见山,不说废话,本文介绍两种方法任君选择!1.方法1:在需要输入“方框打勾”符号的地方按着【Alt】键的同时,输入数字“9745”,输入完之后再松开【Alt】键,你会发现这个数字瞬间变成了“方框打勾”符号【如果没有就再按下回车键】。2.方法2:需要输入“方框打勾”符号的地方输入“2611”,然后按下【Alt+X】的组合键,即可看到“2611”瞬间变成了“方框打勾”符号。alt+x键后:以上两种
- 基于Python的自然语言处理系列(2):Word2Vec(负采样)
会飞的Anthony
自然语言处理人工智能信息系统自然语言处理word2vec人工智能
在本系列的第二篇文章中,我们将继续探讨Word2Vec模型,这次重点介绍负采样(NegativeSampling)技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术,它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来,我们将通过详细的代码实现和理论讲解,帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec(负采样)原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
feifeikon
论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- C语言:函数详解
wai歪why
c语言开发语言
1.函数的概念其实在C语⾔也引⼊函数(function)的概念,有些翻译为:⼦程序,⼦程序这种翻译更加准确⼀些。C语⾔中的函数就是⼀个完成某项特定的任务的⼀⼩段代码。这段代码是有特殊的写法和调⽤⽅法的。C语⾔的程序其实是由⽆数个⼩的函数组合⽽成的。C语言中我们会见到两类函数:库函数和自定义函数。2.库函数C语⾔标准中规定了C语⾔的各种语法规则,C语言本身是不提供库函数的,但我们写代码时经常会用到重
- 2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
汤姆和佩琦
sklearn机器学习sklearn学习python人工智能scikit-learn
文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习:问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习文章参考网站:https://sklearn.apachecn.org/和https
- GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系
surfirst
LLMai语言模型chatgpt
简介近年来,人工智能技术飞速发展,特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型,而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本,专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。在这篇文章中,我们将详细比较GPT-4、GPT-4O和GPT-4O-mini的区别与联系,帮助开发者更好地选择适合的模型。GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型,具备强大的生成和理解能力,适
- JavaScript常用的一些代码段
东锋1.3
javascriptjavascript开发语言ecmascript
带有重复项使用递归。对于给定字符串中的每个字母,为字母创建字谜。使用map()将字母与每部分字谜组合,然后使用reduce()将所有字谜组合到一个数组中,最基本情况是字符串长度等于2或1。constanagrams=str=>{if(str.lengthacc.concat(anagrams(str.slice(0,i)+str.slice(i+1)).map(val=>letter+val)),
- 第72期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.从孤立指令到互动鼓
- 7. 马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案(理论+Python实战)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python机器学习算法大数据线性回归
目录0.承前1.深度金融研报准备2.核心AI函数代码讲解2.1函数概述2.2输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对前两篇文章,链接:5.马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(Qwen-Max)增强方案(理论+Python实战)6.马科维茨资产组合模型+政策意图A
- PointNet++改进策略 :模块改进 | OA-CNNs | , 全自适应3D稀疏卷积神经网络(OA-CNNs),超越基于Transformer的模型,同时显著降低计算和内存成本
我是瓦力
PointNet++改进策略3dtransformer深度学习计算机视觉人工智能神经网络
目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
- PyTorch 实战教程:从模型搭建到训练的每一步
AI_小站
pytorch人工智能pythontransformer深度学习大模型LLM
用深度学习搞事情,模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch,作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架,简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1,实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了,看完你就能自己搭个神经网络,喂点数据进去,再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch,得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究,主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
- 无公网IP 外网访问本地文件下载器 Transmission
路由侠内网穿透
tcp/ip网络协议网络docker
Transmission是一款开源的BitTorrent客户端,主要用于下载和管理通过BitTorrent协议共享的文件。它是一种点对点(P2P)文件分发协议,它允许用户从多个来源下载数据块,并将这些数据块组合成完整的文件。这种方式可以有效地减轻单个服务器的负载,并加速大文件的分发。本文将详细的介绍如何利用Docker在本地部署Transmission并结合路由侠实现外网访问本地部署的Transm
- ROS 实时修改动态参数的方法
jucat
ROS机器人自动驾驶linux
参考HokuyoLaser动态参数设置wikiipa覆盖算法源码背景工作中需要在C++程序运行过程中,根据场景开关costmap2d的障碍物感知图层以及膨胀图层。在yaml启动参数配置中加载障碍物层插件和膨胀层插件,但是关闭它们的更新,大概如下:global_costmap:global_frame:maprobot_base_frame:base_footprint...plugins:-{na
- PyQt6医疗多模态大语言模型(MLLM)实用系统框架构建初探(下.代码部分)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发python健康医疗pythonpyqt语言模型人工智能
医疗MLLM框架编程实现本医疗MLLM框架结合Python与PyQt6构建,旨在实现多模态医疗数据融合分析并提供可视化界面。下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。6.1数据预处理在医疗MLLM框架中,多模态数据的预处理是非常关键的一步,它直接影响到后续模型的训练效果和性能。我们需要对医学影像、文本数据和音频数据分别进行预处理,以确保数
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 【深度学习】常见模型-生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习生成对抗网络人工智能
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型框架,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个对抗网络组成,通过彼此博弈的方式训练,从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
- Vue - watch() 监视属性的使用
来一碗刘肉面
Vuevue.js前端javascript
在Vue3中,watch()是一个用于观察响应式数据的API,可以用来在数据变化时执行某些操作。它是在Vue的组合式API中使用的主要功能之一,允许在代码中细致地控制数据变化的反应。作用:监视数据的变化特点:Vue3中的watch只能监视以下四种数据:ref定义的数据reactive定义的数据函数返回一个值(getter函数)一个包含上述内容的数组基本语法:watch(source,callbac
- InceptionV1实现猴痘病识别案例
小叮当爱咖啡
计算机视觉人工智能神经网络深度学习
本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者:K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元,提出了卷积层的并行结构,实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题,使用了1*1的卷积核实现降维操作,以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用:降低输入特征图的通道数,减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积,3*3卷积
- ArkTs模块化语法
秃顶老男孩.
华为harmonyos
1:模块化语法1.1:模块化基本认识模块化将一个大的程序,拆分成若干个小的模块,通过特定的语法,进行任意组合ArkTs中,每个ets文件,都可以看做一个模块1.2:默认导入导出1.2.1:概念指一个模块,只能默认导出一个值或对象,使用时,可以自定义导入名称组件导出一定是默认导出1.2.2:使用步骤当前模块中导出需要使用的地方模块导入//默认导出exprotdefault需要导出的内容//按需导出e
- 服务行业的数据管理实践:TapData Cloud 如何助力连锁酒店物业的全球化运营优化
数据库
使用TapData,化繁为简,摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰,轻量替代OGG,Kettle等同步工具,以及基于Kafka的ETL解决方案,「CDC+流处理+数据集成」组合拳,加速仓内数据流转,帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处,将“实时数仓”方法论落进现实。TapData持续迭代产品能力,优化用户体验的同时,也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑,力求为行业用户提供更加简洁、更具针对
- Alibaba Spring Cloud 十三 Nacos,Gateway,Nginx 部署架构与负载均衡方案
空灵宫(Ethereal Palace)
AlibabaSpringCloudspringcloudgatewaynginx
在微服务体系中,Nacos主要承担“服务注册与发现、配置中心”的职能,Gateway(如SpringCloudGateway)通常负责“路由转发、过滤、安全鉴权、灰度流量控制”等功能,而Nginx则常被用作“边缘反向代理”或“统一流量入口”。在实际项目里,这三者经常组合使用,以实现高扩展、高可用、可观测且灵活的流量调度。一、Nacos+Gateway+Nginx的常见部署架构一般来说,可以把Ngi
- 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