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盼小辉丶
深度学习tensorflow生成对抗网络
TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现0.前言1.DCGAN架构2.构建DCGAN生成手写数字图像2.1生成器与判别器架构2.2构建DCGAN相关链接0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork,DCGAN)是一种基于生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)的深度学
- 胶水(119)
假装是老付
他是那种非常聪明的人,总觉得你在下一盘高阶象棋,而不是和他进行一场热情友好的辩论。Hewasthetypeofpersonwhowassosmartthatitalwaysfeltlikeyouwereplayinganadvancedgameofchessratherthanhavingacordialdebatewithhim.他没有像训练国际象棋运动员那样思考此后的三步棋,而是思考已经走过的
- C# 设计模式概况
业余撸码人
.net设计模式c#.net
什么是设计模式大家熟知的GOF23种设计模式,源自《DesignPatterns:ElementsofReusableObject-OrientedSoftware》一书,由ErichGamma、RichardHelm、RalphJohnson和JohnVlissides合著,四人组GangofFour简称GOF。总结了在面向对象语言开发过程中常见问题的解决方案。设计模式是面向对象语言开发过程中,
- “闭门造车”之多模态思路浅谈:自回归学习与生成
PaperWeekly
回归学习数据挖掘人工智能机器学习
©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|科学空间研究方向|NLP、神经网络这篇文章我们继续来闭门造车,分享一下笔者最近对多模态学习的一些新理解。在前文《“闭门造车”之多模态思路浅谈:无损》中,我们强调了无损输入对于理想的多模型模态的重要性。如果这个观点成立,那么当前基于VQ-VAE、VQ-GAN等将图像离散化的主流思路就存在能力瓶颈,因为只需要简单计算一下信息熵就可以表明离散化必然会有严重
- 伽卡他卡电子教室:技术原理、功能解析与教育场景实践
一、术语澄清与技术定位“伽卡他卡”(Gakataka)在计算机科学领域的核心实体为伽卡他卡电子教室软件。需注意其与无关技术的区别:❌与分布式流处理平台ApacheKafka无技术关联;❌与AI模型GauGAN、半导体技术GAA等“G”开头术语无关。核心定位:一款专为教育场景设计的局域网教学管理软件,由伽卡他卡公司开发。二、核心功能与应用场景1.核心模块屏幕广播:实时传输教师端操作画面;远程控制:教
- 文献精读:青藏高原东北部青海湖流域沿海拔分布的蒸散量及其主要影响因素
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经验分享
文献阅读的是Ma-2019的《EvapotranspirationanditsdominantcontrolsalonganelevationgradientintheQinghaiLakewatershed,northeastQinghai-TibetPlateau》,(IF6.3,SCIQ1)。01引言:研究背景和目的ET会同时受到多个因子的影响,包括太阳辐射、温度、风速、湿度、植物特性和土壤
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1.internist:nAgeneralphysician.Also,aspecialistininternalmedicine.internus:Latinrootinsideinternal:adjinsideintern:nwhoisamedicalgraduateservinganapprenticeshipinsideahospital.2.gynecologist:nadoctorf
- 《How to Take Smart Notes》读书笔记1
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最近在读一本书,题为《HowtoTakeSmartNotes:OneSimpleTechniquetoBoostWriting,LearningandThinking–forStudents,AcademicsandNonfictionBookWriters》1。尚未读完,分享一些读这本书的感想,我的一些心得,和不解。这本书让我觉得最有收获的点是更新了我对记录和整理笔记的认识。通常我们在记录笔记时
- 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系?
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题:推理阶段显存爆掉(2)问题:Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题:中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
- 基于生成对抗网络增强主动学习的超高温陶瓷硬度优化
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复现论文:基于生成对抗网络增强主动学习的超高温陶瓷硬度优化我将使用Python复现这篇关于使用生成对抗网络(GAN)增强主动学习来优化超高温陶瓷(UHTC)硬度的研究论文。以下是完整的实现代码和解释。1.环境准备和数据加载首先,我们需要准备必要的Python库并加载数据。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimpor
- 编写文生视频提示词,制作抖音爆款视频
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编写文生视频提示词,制作抖音爆款视频一、理解文生视频提示词1.1定义提示词1.1.1提示词与创作工具的关系1.1.2文生视频的功能1.2提示词的组成1.2.1主体(Subject)1.2.2动作(Action)1.2.3场景(Scene)1.2.4镜头语言(Cinematography)1.2.5光影效果(LightingandShadows)1.2.6氛围(MoodandAtmosphere)1
- SPGAN: Siamese projection Generative Adversarial Networks
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集人工智能生成对抗网络计算机视觉深度学习神经网络算法
简介简介:该论文针对传统GANs中鉴别器采用硬边际分类导致的误分类问题,提出了基于Siameseprojection网络的SPGAN方法。主要创新点包括:(1)设计Siameseprojection网络来测量特征相似性;(2)提出相似特征对抗学习框架,将相似性测量融入生成器和鉴别器的损失函数;(3)通过相似特征对抗学习,鉴别器能最大化真实图像和生成图像特征的差异性,生成器能合成包含更多真实图像特征
- 【氮化镓】低剂量率对GaN HEMT栅极漏电的影响
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性GaNHEMT氮化镓可靠性辐照栅极漏电γ射线辐照损伤
2024年2月22日,中国科学院新疆理化技术研究所的Li等人在《IEEEACCESS》期刊发表了题为《DegradationMechanismsofGateLeakageinGaN-BasedHEMTsatLowDoseRateIrradiation》的文章,基于实验分析和TCAD仿真,研究了低剂量率辐照下基于GaN的p型栅高电子迁移率晶体管(HEMTs)的栅漏电退化机制。实验采用60Coγ射线源
- 【氮化镓】p-GaN栅极退化的温度和结构相关性
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性人工智能机器学习学习科学研究科技
论文总结:本文献深入研究了带有p-GaN栅极的正常关断型(normally-off)高电子迁移率晶体管(GaN-HEMTs)在恒定电压应力下的时序退化行为。通过直流特性分析和温度依赖性分析,研究了故障时间(TTF)与应力温度和器件几何结构的依赖性。结果显示,p-GaN栅极晶体管在7.2V的栅偏压下可达到20年的使用寿命,表明了良好的稳定性。故障时间与应力电压呈指数关系,且退化主要发生在栅极边缘而非
- Chromium 引擎启用 Skia Graphite后性能飙升
罗光记
百度facebook数据库经验分享oneapi
在一项被许多开发者关注的性能优化进展中,Chromium项目正逐步将其图形渲染后台从经典的Ganesh迁移至Skia新一代图形后端Graphite,而最新测试结果显示,这一举措带来了显著的性能提升。Skia是谷歌主导的跨平台2D图形库,长期以来一直是Chromium浏览器的核心组成部分。Ganesh是Skia的传统渲染后端,而Graphite是为现代GPU和图形API(如Vulkan和Metal)
- 量子计算突破:8比特扩散模型实现指数级加速
晨曦543210
人工智能
目录一、量子扩散模型(QuantumDiffusion)二、DNA存储生成(Biological-GAN)三、光子计算加速四、神经形态生成五、引力场渲染六、分子级生成七、星际生成网络八、元生成系统极限挑战方向一、量子扩散模型(QuantumDiffusion)量子线路模拟经典扩散过程fromqiskitimportQuantumCircuitfromqiskit_machine_learning.
- 《扩散模型:AI图像生成革命背后的魔法》
Liudef06小白
人工智能人工智能
文章目录摘要引言一、扩散模型的基本概念与发展历程二、扩散模型的数学原理与工作机制三、扩散模型在图像生成中的革命性突破四、扩散模型面临的挑战与未来发展方向五、结论摘要本文系统阐述了扩散模型在AI图像生成领域的革命性作用及其核心原理。首先,梳理了扩散模型的基本概念、发展脉络及其相较于GANs、VAEs等传统生成模型的优势。其次,深入解析了其基于马尔可夫链和变分推断的数学基础,以及前向扩散/反向生成的核
- NLP-D7-李宏毅机器学习---X-Attention&&GAN&BERT&GPT
甄小胖
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—0521今天4:30就起床了!真的是迫不及待想看新的课程!!!昨天做人脸识别系统的demo查资料的时候,发现一个北理的大四做cv的同学,差距好大!!!我也要努力呀!!不是比较,只是别人可以做到这个程度,我也一定可以!!!要向他学习!!!开始看课程啦!-----0753看完了各种attention,由于attention自己计算的限制,当N很大的时候会产生计算速度问题,从各种不同角度(人工知识输入
- EgoAlpha/prompt-in-context-learning项目解析:Prompt Engineering核心技术指南
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RBDMuteSwitch:一键静音控制工具使用指南RBDMuteSwitchPriortoiOS5itwasrelativelystraightforwardtodetectwhetheradevicewasmutedbyusinganaudioroutetodetectplaybacktype.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rb/RBDMuteSwit
- 【零基础学AI】第30讲:生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成
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本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU推荐(可大幅加速训练)前置知识第21讲TensorFlow基础第23讲神经网络原理基本PyTorch使用经验核心概念什么是GAN?GAN就像
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- AIGC空间智能在服装设计领域的颠覆性变革
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AIGC空间智能在服装设计领域的颠覆性变革关键词:AIGC、空间智能、服装设计、数字孪生、生成式AI、3D人体建模、智能设计系统摘要:本文深入探讨AIGC(人工智能生成内容)与空间智能技术在服装设计领域的融合创新,揭示其如何通过三维人体建模、场景模拟、智能生成算法重构传统设计流程。从技术原理层解析空间智能的核心模块,结合生成对抗网络(GAN)、Transformer模型等前沿算法,展示从创意生成到
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文章目录摘要Abstract:思考与行为协同化Reason(Chainofthought)ReActReAct如何协同推理+响应Action(动作空间)协同推理结果总结摘要ReAct:SynergizingReasoningandActinginLanguageModels[2210.03629]ReAct:SynergizingReasoningandActinginLanguageModels
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WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
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r语言改变数据框列名重点(Tophighlight)Aridesharingcompanycollectsadatasetofpricinganddiscountdecisionswithcorrespondingchangesincustomeranddriverbehavior,inordertooptimizeadynamicpricingstrategy.Anonlinevendorrec
- 生成式人工智能实战 | 条件生成对抗网络(conditional Generative Adversarial Network, cGAN)
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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
- 六大技术支柱推动元宇宙发展:从区块链到物联网
元宇宙作为数字世界与现实世界深度融合的产物,其发展依赖于六大技术支柱的协同创新,这一技术集合被形象地称为“BIGANT”(大蚂蚁)。以下是对六大技术支柱的详细解析,重点阐述区块链与物联网的核心作用:一、区块链技术(Blockchain):构建元宇宙的信任基石去中心化经济体系区块链通过NFT(非同质化通证)、DAO(去中心化自治组织)、智能合约等技术,为元宇宙提供了去中心化的价值流转机制。例如:NF
- Analyze Data Faster Crack
SEO-狼术
netDelphi控件.net
AnalyzeDataFasterCrackQuicklygroup,filter,andsummarizelargedatasetstorevealtrends,simplifyreporting,andsupportmoreinformeddecisions.Apivotgridisapowerfuldataanalysistoolthatletsusersquicklyorganizeand
- Tuning Language Models by Proxy
樱花的浪漫
对抗生成网络与动作识别强化学习因果推断大模型与智能体人工智能机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉神经网络
TuningLanguageModelsbyProxyhttps://arxiv.org/html/2401.08565v41.概述尽管大型预训练语言模型的通用能力越来越强,但它们仍然可以从额外的微调中受益,以更好地实现所需的行为。例如,它们通常被微调以遵循指令(Ouyang等人,2022年)、特定的兴趣领域(Gururangan等人,2020年)或特定任务(Raffel等人,2020年)。然而,
- 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