- Android研发去美团面试,被面试官用各种原理蹂躏,所幸最终拿到Offer
2401_87029500
android面试职场和发展
一个线程是否只有一个Looper?如何保证一个线程只有一个Looper?多线程的方式有哪些?生产者消费者模式wait和sleep的区别String、StringBuffer、StringBuilder的区别ANR异常发生条件如何分析ANR自定义View和ViewGroup事件处理分发,拦截,处理。GC算法四大引用强,软,弱,虚,并说明下合适GC动画View动画,属性动画,帧动画。再说下View和属
- 为什么尽量避免使用 `IN` 和 `NOT IN`?
数据库数据库性能优化后端
为什么尽量避免使用IN和NOTIN?前言在SQL查询中,IN和NOTIN是常用的关键字,用于筛选符合条件的数据。然而,尽管它们使用方便,但在某些情况下,使用它们可能会导致效率低下或查询结果不准确。本文将从效率和潜在问题两个角度,深入探讨为什么应尽量避免使用IN和NOTIN,并提供替代方案。一、效率问题1.NOTIN的性能瓶颈在SQL查询中,NOTIN往往会导致性能问题,尤其是在处理大数据集时。以下
- 【Logrus】以go代码实现的结构化日志记录为例,进行讲解,日志级别,不同日志输出位置,hook
{⌐■_■}
golang驱动开发开发语言
file.gopackagelogsimport"os"/*实现了标准文件日志写入器。---将日志写到文件*/constLOGPATH="runtime/logs/myLogs.log"typefileWriterstruct{*os.File}func(s*fileWriter)Flush(){s.Sync()}//文件日志写入器,并在包初始化时注册为"file"类型。funcnewFileWr
- 【gRPC-gateway】初探grpc网关,插件安装,默认实现,go案例
{⌐■_■}
gatewaygolang开发语言
grpc-gatewayhttps://github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway作用通过反向代理的方式,将grpcserver接口转为http+jsonapi使用场景向后兼容支持grpc不支持的语言或客户端单纯用grpc实现的服务端代码,只能用grpc客户端调用,(比如用gRPC官方提供的Go、Python、Java等SDK进行调用)现实开发中,不是所有客户端都
- 机器学习--概览
kyle~
机器学习机器学习人工智能
一、机器学习基础概念1.定义机器学习(MachineLearning,ML):通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并利用学习到的模型进行预测或决策,而无需显式编程。2.与编程的区别传统编程机器学习输入:规则+数据→输出:结果输入:数据+结果→输出:规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据:模型学习的原材料(结构化/非结构化)特征(Feature):数据的可量化属性(如房价预测中的
- 基于STM32的智能婴儿床控制系统设计(手机APP+蓝牙无线控制)(210)
DS小龙哥
智能家居与物联网项目实战stm32智能手机嵌入式硬件智能婴儿床
文章目录一、前言1.1项目介绍【1】项目功能介绍【2】设计实现的功能【3】项目硬件模块组成1.2设计思路【1】整体设计思路【2】HC05工作模式配置1.3项目开发背景【1】选题的意义【2】可行性分析【3】参考文献【4】项目背景【5】摘要1.4开发工具的选择【1】设备端开发【2】上位机开发1.5系统框架图1.6系统功能总结1.7系统原理图1.8硬件实物图二、硬件选型2.1STM32开发板2.2PCB
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
transformer深度学习人工智能机器学习算法回归算法神经网络
###一、背景在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功,但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足,导致模型训练时间漫长,并在处理较长文本时效果不佳。2017年,Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
- 随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
追蜻蜓追累了
深度学习机器学习python随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
- Python函数拆包完全指南:解锁参数处理的高级技巧
小彭爱学习
pythonpythonpython函数拆包python基础
Python函数拆包完全指南:解锁参数处理的高级技巧一、为什么需要函数参数拆包?在Python开发中,我们经常需要处理以下场景:将集合数据动态传递给函数处理可变数量的参数简化多层数据结构的参数传递实现更灵活的函数接口传统参数传递方式的局限性:defadd(a,b):returna+bnums=(3,5)add(nums[0],nums[1])#需要手动解包二、拆包操作符详解2.1星号(*)操作符用
- 浅谈隐私计算
eso1983
python安全
1.隐私计算概述隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下,实现数据的计算和分析的一系列信息技术。随着数据成为重要的生产要素,数据的流通与融合需求日益增长,但数据隐私安全问题也愈发突出。隐私计算技术旨在平衡数据的价值挖掘与隐私保护,为数据的安全使用提供解决方案。隐私计算涉及到多个主要的关键技术:多方安全计算:基于密码学原理,允许多个参与方在不泄露各自私有数据的情况下,协同计算某个函数。各方将各自
- 关于双塔模型的简单介绍
eso1983
python算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下:importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
- DeepSeek在协同过滤和深度学习技术中的应用场景
python算法(魔法师版)
深度学习人工智能
DeepSeek作为一个集成多种先进技术的平台,利用协同过滤和深度学习技术在多个领域实现了创新应用。以下是一些具体的场景和示例,展示了这些技术如何被应用于实际问题中。一、推荐系统电子商务协同过滤:在电商平台中,协同过滤用于根据用户的历史行为(如购买记录、浏览历史等)推荐相关商品。基于用户的相似性或项目的相似性来生成个性化推荐。Python深色版本fromsurpriseimportDataset,
- 手机上运行AI大模型(Deepseek等)
zd200572
智能手机人工智能deepseek
最近deepseek的大火,让大家掀起新一波的本地部署运行大模型的热潮,特别是deepseek有蒸馏的小参数量版本,电脑上就相当方便了,直接ollama+open-webui这种类似的组合就可以轻松地实现,只要硬件,如显存,RAM足够,参数量合适,速度还可以接受。本地部署的意义在于,一是可以数据不上网,让一些私密的数据有所保障,二是可以实现一些在线限制的功能。在手机上运行的意义,其实更多可能是玩玩
- CDGA学习笔记一-《数据管理》与《数据治理》
wy_chriss
大数据
一、数据管理1.1引言数据是一种至关重要的企业资产,数据和信息能够帮助企业洞察顾客、产品和服务,帮助企业创新并实现其战略目标。但是,很少有组织将数据作为一项资产进行积极管理,并从中获得持续价值。从数据中获取价值,不可能凭空产生或者依赖于偶然,需要目标、规划、协作和保障,也需要管理和领导力。*考点(数据管理的概念)数据管理(DataManagement):是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的
- NAND Flash 和 NOR Flash的名字来历、实现原理、概要介绍和应用上的区别
昊虹AI笔记
嵌入式存储器Flash
目录01-NANDFlash是不是主要靠与逻辑实现,而NORFlash是不是主要靠或逻辑实现?**1.NANDFlash的实现****2.NORFlash的实现****3.总结对比**02-为什么它们的名字中都带有Flash这个单词?03-NANDFlash和NORFlash的介绍和区别**1.存储架构****2.性能比较****3.容量和成本****4.应用场景****5.可靠性与寿命****6
- 如何把竖排的数据变为横排_实例46_Python文本数据可视化之“词云”图
weixin_39787057
如何把竖排的数据变为横排
如果要将实例45做好的词频分析可视化,“词云图”是一个很好的选择。它的原理是,将词频高的词显示得相对更大一些。而且可以自定义背景图,让词云显示成个性化的形状。今天我们就来将实例45获取的10家上市公司的“主要业务”词频文件批量生成词云图,这样一看词云图就大致了解这家公司的主要业务是什么了,放在PPT里展示也显得高大上。首先,我们导入需要用到库。若显示导入不成功,则需要用pipinstall+库名进
- nodeJS封装工具类实现返回状态统一管理
至尊丨楷君
node.js前端javascriptvue.js
简介:封装工具类实现返回状态码统一管理为什么要封装状态码公共文件维护状态码方便快速定位问题和迭代开发防止状态码重复,命名冲突封装返回状态工具类/***返回值统一管理工具*/classBackCode{constructor({code,data,msg}){this.code=codethis.data=datathis.msg=msg}//请求成功,只返回code内容staticbuildSuc
- turtle库绘图:毕业了,为自己放一场烟花吧
lazyn
python画图pythonturtlepython绘图
所感是对毕业季的感想,所现是代码的实现所感六月的风悄然吹过,啊,是炽热的风,和这风一起来的还有毕业的脚步,是的,我毕业了,我去年就毕业了,但今年这场毕业盛典或许不应该仅仅属于这一届毕业生,请允许我这位学长,没穿过学士服,没有毕业照,没有毕业典礼的一位学长,也蹭一蹭今年的毕业季,假装自己刚刚毕业。我是一名大四的学生,论文已经提交了,马上就要毕业了,宿舍楼下的帐篷都支了起来,人们开始忙着邮寄自己的物品
- Python画笔案例-086 turtle 多线程绘画
小英子架构
python绘图案例pythonandroidjavascript
1、turtle多线程绘画通过python的turtle库多线程绘画,如下图:2、实现代码 turtle库多线程绘画,以下为实现代码:"""多线程绘画.py"""fromrandomimportrandom,randintfromturtleimportTurtle,Screenfromthreading
- 深入解析 Linux 内核内存管理核心:mm/memory.c
109702008
#linux系统编程#linux内核linux人工智能c语言
在Linux内核的众多组件中,内存管理模块是系统性能和稳定性的关键。mm/memory.c文件作为内存管理的核心实现,承载着页面故障处理、页面表管理、内存区域映射与取消映射等重要功能。本文将深入探讨mm/memory.c的设计思想、关键机制以及其在内核中的作用,帮助读者更好地理解Linux内核的内存管理策略。1.文件概述mm/memory.c是Linux内核中负责内存管理的核心文件之一,位于lin
- html 右端对齐,html标题右对齐
Bravo Yeung
html右端对齐
资产发布成功后,发布者可以进入详情页修改该资产的标题、封面图、描述,可以让您的资产更吸引人。修改封面图和二级标题在发布的资产详情页面,单击右侧的“编辑”,选择上传新的封面图,为资产编辑独特的主副标题。编辑完成之后单击“保存”。此修改需要进行人工审核,请您耐心等待审核结果。待审批通过之后封面图和二级标题内容自动同步location/{root/usr/share/nginx/html;indexin
- HTML 标题
lsx202406
开发语言
HTML标题引言HTML(超文本标记语言)是构建网页的基础,而标题则是网页中不可或缺的元素。标题不仅能够帮助用户快速了解网页内容,还能够对搜索引擎优化(SEO)产生重要影响。本文将详细介绍HTML标题的用法、重要性以及如何优化标题,以提高网页的可读性和搜索引擎排名。HTML标题的用法HTML标题通过至标签实现,其中表示最高级别的标题,表示最低级别的标题。以下是一个简单的HTML标题示例:一级标题二
- 优化 PHP-FPM 参数配置:实现服务器性能提升
yyytucj
php服务器开发语言
PHP-FPM(PHPFastCGIProcessManager)是PHP的一种替代实现,具有更好的性能和更高的并发处理能力。正确配置和优化PHP-FPM参数,可以显著提高服务器的性能和稳定性。本文将深入介绍PHP-FPM的关键参数,并提供优化建议,帮助您实现服务器性能的提升。PHP-FPM关键参数pm(ProcessManager)pm参数用于控制PHP-FPM的进程管理方式。常见的三种模式包括
- 【离线环境迁移】使用Conda打包和还原Python环境指南
Zhijun.li@Studio
condapython
本文介绍了一种利用Conda工具快速打包和迁移Python环境的方法。通过简单的步骤,轻松实现离线服务器的环境配置,解决网络限制问题。1.创建环境并安装相关依赖condacreate-nmyenvpython=3.xcondaactivatemyenvcondainstall2.把环境打包condainstall-cconda-forgeconda-packcondapack-nmyenv-omy
- 如何设计一个C++程序来模拟超市收银系统?
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)#CSDN问答解惑(全栈版)c++数据库网络
本文收录于「Bug调优」专栏,主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述 设计c++程序模拟超市收银系统。要求由收银员输入顾客的会员卡卡号(若有卡)、所购商品的货号等。从文件中取出有关价格信息,再把这些信息返回给收银台。同时把该收银台的销售总量和有关
- MOE模型入门
云帆@
AI人工智能
一、目录定义:MOE架构代表类型如何解决expert平衡的?而不是集中到某一专家。如何训练、微调MOE模型?基础架构优缺点不同MOE模型实现方式、训练方法二、实现定义:MOE架构MOE:混合专家模型,多个专家共同决策的模型。实现:将transformer模型中的每个前馈网络(FFN)层替换为MoE层,其中MoE层由两个核心部分组成:一个路由器(或者叫门控网络)和若干数量的专家。代表类型谷歌MOE,
- 自然语言生成(NLG)算法模型评估方案的硬件配置、系统架构设计、软件技术栈、实现流程和关键代码
weixin_30777913
人工智能算法系统架构自然语言处理
智能化对话中的自然语言生成(NLG)算法模型评估是一个复杂而多维的过程,它涉及多个评估指标和策略,以确保生成的文本质量、准确性和流畅性。智能化对话中的NLG算法模型评估是一个涉及多个评估指标和策略的过程。通过选择合适的评估指标和策略,可以全面、客观地评估模型的性能和表现,为模型的优化和改进提供有力支持。以下是对NLG算法模型评估的详细论述及举例说明:一、评估指标准确性:•关注模型生成的语言内容是否
- MIT6.S081学习总结-lab10:mmap
NullObjectError
Linux操作系统linux6.S081
lab10实现mmap介绍mmap和munmap系统调用允许UNIX程序对它们的地址空间进行详细的控制。它们可以用于在进程之间共享内存,将文件映射到进程地址空间,以及作为用户级页面错误方案的一部分,比如在讲座中讨论的垃圾收集算法。在本实验中,您将向xv6添加mmap和munmap,重点关注内存映射文件。void*mmap(void*addr,size_tlength,intprot,intflag
- ⚡C++ 中 std::transform 函数深度解析:解锁容器元素转换的奥秘⚡【AI 润色】
月栖梧_teachjunkie
算法
在C++编程的世界里,我们常常需要对容器中的元素进行各种转换操作。无论是将数据进行格式调整,还是对元素进行数学运算,高效的转换方法都是提升代码质量和效率的关键。std::transform函数作为C++标准库中的一员,为我们提供了一种便捷且强大的方式来实现这一目的。今天,就让我们深入探索std::transform函数的奇妙之处,看看它如何在容器元素转换中发挥重要作用。std::transform
- 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