- 视觉Transformer架构的前沿优化技术与高效部署
点我头像干啥
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引言近年来,Transformer架构在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大成功,逐渐成为深度学习的主流模型之一。随着研究的深入,Transformer架构也开始在计算机视觉领域崭露头角,尤其是在图像分类、目标检测和图像生成等任务中表现出色。然而,视觉Transformer(VisionTransformer,ViT)在计算效率和内存消耗方面面临巨大挑战,尤其是在处理高分辨率图像时。为了应对这些挑
- 基于轨迹的视频摘要:多样性损失详解
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍视频摘要技术是现代计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目标是通过摘取视频中的关键帧或片段,生成一份能够代表原始视频内容的摘要。这样,用户就可以在短时间内了解视频的主要内容,极大地节省了时间。然而,这项技术面临着一个主要的挑战,即如何确保摘要的多样性,也就是说,如何在摘要中覆盖尽可能多的原始视频中的事件或主题。在这方面,基于轨迹的视频摘要算法提供了一种有效的解决方案。这种算法通过在特
- 大语言模型原理基础与前沿 基于相似性搜索的多模态对齐
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿基于相似性搜索的多模态对齐1.背景介绍近年来,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练,学习到了丰富的语言知识和生成能力,在许多NLP任务上表现出色,如问答、摘要、翻译等。然而,LLMs目前主要局限于单一模态,即文本。
- 来自OpenAI的降维打击! OpenAI发布文生视频模型Sora——视频模型的奇点或许来临!!
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手把手教你入门绘图超强的AI绘画,用户只需要输入一段图片的文字描述,即可生成精美的绘画。给大家带来了全新保姆级教程资料包(文末可获取)文章目录1卓越能力1.160s超长时间高度详细复杂的场景1.2复杂的相机运动1.3同一场景多个镜头2技术原理3不足4安全战略5碎碎念OpenAI发布文生视频模型Sora——视频模型的奇点或许来临!!初七啦,得开始工作了,没想到第一天就这么劲爆!今天OpenAI迎来重
- xy轴不等比缩放问题——AUTOCAD c#二次开发
山水CAD筑梦人
CADC#二次开发c#算法开发语言
在AutoCAD.netapi里,部分实体,像文字、属性、插入块等,是不支持非等比缩放的。如需对AutoCAD中图形进行xyz方向不等比缩放,则需进行额外的函数封装。选择图元,指定缩放基准点,scaleX=0.5,scaleY=3;//X轴缩放因子0.5倍,Y轴缩放因子3倍,数值也可人工指定。效果如下:附部分代码如下:创建不比例变换矩阵//////返回不等比例变换矩阵//////基点///x方向比
- Cucumber 专题系列 - 第二篇:Cucumber 的工作流程
不出名的架构师
自动化测试工具
概述Cucumber的工作流程是一个从自然语言描述到自动化测试执行的协作过程。它将业务需求(以Gherkin语法编写)转化为可执行的代码,最终生成测试结果。理解这个流程是掌握Cucumber的关键。工作流程详解Cucumber的运行可以分为以下几个主要步骤:编写Feature文件用户(可能是开发人员、测试人员或业务分析师)使用Gherkin语法编写Feature文件,描述功能和测试场景。示例:Fe
- 深入理解 C# 中的命令模式(Command Pattern)
江沉晚呤时
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命令模式(CommandPattern)是一种行为型设计模式,它通过将请求封装成对象,从而使得请求的调用者与接收者解耦。命令模式允许你将请求参数化、排队执行,并支持撤销操作。在复杂的应用程序中,命令模式非常有用,特别是当涉及到对对象状态的操作和多个请求时。本文将详细讲解命令模式的基本概念、实现步骤以及在C#中的应用。1.什么是命令模式?命令模式(CommandPattern)旨在将请求封装为对象,
- DeepSeek-R2模型传闻解析:技术突破与官方辟谣背后的AI竞赛
每天做一点改变
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2025年3月,人工智能领域因一则传闻掀起波澜:中国AI公司深度求索(DeepSeek)或将于3月17日提前发布下一代模型DeepSeek-R2。尽管官方已紧急辟谣,但技术细节和市场反应仍值得深入探讨。一、传闻中的技术突破多家媒体报道称,DeepSeek-R2在以下领域实现显著提升:编程能力:可高效生成高质量代码,支持算法优化与复杂软件开发,降低开发者负担。多语言推理:突破英语限制,支持跨语言复杂
- MD5:数据的 “数字指纹” 与 “安全卫士”
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在数字世界里,我们经常需要对数据进行验证,确保它的完整性和真实性。这时候,MD5就像是一位“安全卫士”,为我们的数据把关。它能够快速地为任意长度的数据生成一个独一无二的“数字指纹”,让我们可以轻松地检查数据是否被篡改。一、MD5是什么?MD5,全称是MD5消息摘要算法(MD5Message-DigestAlgorithm),它是一种哈希算法,也被称为散列算法。它的主要功能是把任意长度的数据转换成一
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画个逗号给明天"
C#学习c#开发语言笔记
目录第九章窗体(1)From窗体(2)MDI窗体(3)继承窗体第十章控件(1)控件常用操作(2)Label控件(3)Button控件(4)TextBox控件(5)RichTextBox控件(6)ComboBox控件(7)CheckBox控件(8)RadioButton控件(9)NumericUpDowm控件(10)ListBox控件(11)Panel控件(12)GroupBox控件(13)TabC
- 张量运算:人工智能的数学基石
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博主简介:CSDN博客专家、全栈领域优质创作者、高级开发工程师、高级信息系统项目管理师、系统架构师,数学与应用数学专业,10年以上多种混合语言开发经验,从事PACS医学影像开发领域多年,熟悉DICOM协议及其应用开发技术。我的技能涵盖了多种编程语言和技术框架:作为高级C/C++与C#开发工程师,擅长Windows系统下的.NET及C++开发技术,尤其精通MFC、DLL动态链接库、WinForm、W
- 【ComfyUI专栏】实现基于SDXL的精细化成图效果
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当ComfyUI的生成模型升级至SDXL版本后,图像生成流程被划分为两个阶段:首先由基础的SDXL模型生成初始图像,随后通过Refiner模型对图像细节进行优化。从这一流程中可以看出,我们目前采用了基础加载器(BaseLoader)和优化加载器(RefinerLoader)的双重架构。通常情况下,我们首先通过基础模型(BaseModel)进行初步的模型加载与图像生成,随后利用优化模型(Refine
- C#常用设计模式
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简单工厂模式角色:用户,工厂,产品.目的是使得用户将产品的消费和生产分开.在编程中就是将类的创建和使用分开.从而达到责任分离,其实这也是所有创建模式的目的之一.做法是工厂类根据用户的要求(参数)来返回不同的类的实例.工厂实现:采用参数化的静态方法为用户提供类实例的创建,如下所示:publicstaticProductTypeFactoryMethod(参数){根据参数返回需要类的实例.}简单工厂有
- 基于LangChain的通用思维导图生成工具
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在当今信息爆炸的时代,如何快速整理和理解复杂的主题变得越来越重要。思维导图作为一种有效的知识组织工具,可以帮助我们更好地理解和记忆信息。然而,手动创建一个完整的思维导图往往需要投入大量时间和精力。为了解决这个问题,我们开发了一个基于LangChain的通用思维导图生成工具。项目地址:langchain_universal_tools工具特点简单易用只需提供主题即可自动生成思维导图无需手动整理和组织
- 用Unity实现UDP客户端同步通信
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Unity网络开发基础udp网络协议网络
制作UDPNetMgr网络管理模块这段代码定义了一个名为UDPNetMgr的Unity脚本类,用于管理UDP网络通信,它作为单例存在,在Awake方法中创建收发消息的线程,Update方法处理接收到的消息;StartClient方法启动客户端连接,ReceiveMsg和SendMsg方法分别用于接收和发送消息,Send方法将消息加入发送队列,Close方法关闭套接字并发送退出消息,同时在脚本销毁时
- C# 责任链模式全面讲解:设计思想与实际应用
江沉晚呤时
设计模式C#c#责任链模式java.netcorenet
引言在软件设计中,经常会遇到这样一种情形:一个请求需要经过多个处理对象的处理,而这些处理对象往往是可扩展的,并且不一定每个请求都需要所有的处理者。此时,责任链模式(ChainofResponsibilityPattern)就能够提供一种灵活的解决方案。责任链模式是一种行为型设计模式,它通过将请求沿着一条链传递的方式,让多个处理对象有机会处理请求,直到有一个对象能够处理该请求为止。这样就避免了请求的
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1、在aspx中添加,将依赖添加进来2、添加模态对话框的divModaltitle...CloseSavechanges3、我封装了两个C#函数来显示和隐藏bootstrp的对话框publicvoidshowModal(stringid){stringscript="varmyModal=newbootstrap.Modal(document.getElementById('"+id+"'),{\
- TensorFlow-MNIST手写数字分类
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TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架,可以用来构建、训练和部署机器学习模型。主要作用于:构建神经网络模型(回归、分类、生成模型等)。进行数值计算,并提供GPU加速。实现自动梯度求导(如反向传播训练)。应用机器学习模型进行预测。数据准备fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist#加载数据集(已划分为训练集和测试集)(x_train,y_train),
- 金融科技融合:全息虚拟柜员与生物识别交互系统设计
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全息投影技术通过光学干涉与衍射原理生成三维立体影像,凭借其沉浸式体验和交互性,已在多个领域展现出广阔的应用前景。以下是针对不同行业的解决方案设计及所需设备与技术的综合分析:一、行业应用解决方案设计娱乐与演艺领域应用场景:演唱会、舞台剧、电影特效、主题乐园等。解决方案:采用360度全息投影技术,配合高流明激光投影仪,打造环绕式舞台效果(如虚拟歌手表演或历史人物“复活”)112。结合互动传感器(如红外
- 神秘的图像进化:单GPU扩散蒸馏中的相对与绝对位置匹配之谜
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计算机视觉人工智能
在人们对图像生成和创作的无尽追求中,扩散模型就像一种魔法,将最初一团朦胧的高斯噪声慢慢“绘制”出精致的图像。近期,一篇题为“HighQualityDiffusionDistillationonaSingleGPUwithRelativeandAbsolutePositionMatching”的论文,为我们展示了一种在单个GPU上也能完成高质量扩散蒸馏的惊艳方法——RAPM。它利用相对与绝对位置匹配
- Word邮件合并
henry_dx
word
来源:使用邮件合并来批量电子邮件、信件、标签和信封-Microsoft支持在Word中处理主文档,为你想要添加的个性化内容插入合并域。邮件合并完成后,合并文档将为数据源中的每个姓名生成单独的个性化版本。数据源设置邮件合并的第一步是选择要用于个性化信息的数据源。Excel电子表格和Outlook联系人列表是最常见的数据源,但任何可以连接到Word的数据库都能正常使用。如果你还没有数据源,甚至可以在W
- python import 踩坑指南 / sys.path失效解决方案
karmayh
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不关心故事背景的朋友们可以直接跳到“解决方案”~文章目录故事背景历史方案解决方案故事背景最近在用thrift的时候遇到一个问题,thrift生成的python文件之间的引用都是相对引用的:thrift_folder├──base│├──constants.py│├──__init__.py│└──ttypes.py├──model│├──__init__.py│├──constants.py│├─
- AIGC驱动的自动化学习资料生成:技术框架与代码实现(附保姆级代码)
一键难忘
AIGC自动化运维
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录AIGC驱动的自动化学习资料生成:技术框架与代码实现
- Stable Diffusion进行图像生成
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使用StableDiffusion进行图像生成通常涉及以下步骤:安装依赖库:首先,你需要安装必要的Python库,如PyTorch、torchvision、diffusers和transformers等。这些库将为你提供深度学习框架、图像处理工具和StableDiffusion模型的接口。获取预训练模型:StableDiffusion模型通常很大,因此你需要从可靠的来源下载预训练模型。Huggin
- 关于大模型中Prompt这一概念小记
文弱_书生
乱七八糟prompt人工智能深度学习
大模型中的提示词(Prompt)深入解析1.什么是Prompt?Prompt(提示词)是用户与大模型(如ChatGPT、GPT-4、Gemini、Claude)交互时输入的指令、问题或文本片段。它引导模型生成符合用户需求的输出。Prompt既可以是简单的一句话,比如:“讲一个关于勇敢的故事。”也可以是复杂的、多层次的指令,比如:“假设你是19世纪的数学家,请用欧几里得几何的视角解释平行线的性质,并
- [AnimateDiff] animateiff-cli-prompt-travel 我来了,划重点
AI创业失败之路
prompt人工智能
踩坑总结:1.使用此工具,最好有代码基础或者有相关人带队,自己研究很多部署等问题遇到了很难解决。2.工具是命令行的,对于其他工具上手比较难,建议先学习会其他工具在上手。重点来了:对于想创业的团队,这个工具必学!!!!没有之一,必学1.首先animatediff-cli-prompt-travel是一个发布在GitHub上的CLI工具,用于生成动画差异。在这篇文章中,我们将介绍如何安装这个工具,如何
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FISCOBCOS产业应用发展报告区块链文化版权
北京奕江科技与信阳艺术职业学院合作,实施产教融合,利用区块链技术为艺术作品版权保护与交易打造新平台。平台通过区块链的分布式、透明性和不可篡改性,为艺术作品的创作、注册、流通及交易等各个环节提供解决方案,确保作品确权、交易高效且安全,降低交易成本,提高市场透明度,遏制侵权行为,促进艺术市场的健康发展。应用平台业务流程在具体应用层面,平台首先解决了数字艺术作品的确权难题,通过区块链技术为每一件作品生成
- 基于变分推理与 Best‑of‑N 策略的元 Prompt 自动生成与优化框架
由数入道
提示词工程提示词人工智能
摘要本文提出了一种融合变分推理与Best‑of‑N策略的元Prompt自动生成与优化框架,通过高度参数化的模板、随机扰动采样及多指标评分机制,实现从初始提示生成到最终输出的动态优化。同时,针对实际应用中对自适应参数调整、深层语义理解、多模态融合、用户反馈闭环等需求,文章在未来扩展方向中提出了详细建议,并在代码中预留了相应接口。实验评估与讨论表明,该框架具备较高的灵活性、扩展性和实用性,为自然语言生
- Neo4j GDS-06-neo4j GDS 库中社区检测算法介绍
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neo4jneo4j算法云原生网络中间件
neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树Neo4jAPOC-05-图数据库apoc实战使用使用labelFilterNeo4
- PyTorch量化技术教程:第三章 PyTorch模型构建与训练
船长@Quant
Python量化基础pythonpytorchTA-Lib量化交易机器学习深度学习
PyTorch量化技术教程:PyTorch模型构建与训练本教程旨在为读者提供一套全面且深入的PyTorch技术在量化交易领域应用的知识体系。系统涵盖PyTorch基础入门、核心组件详解、模型构建与训练,以及在A股市场中的实战应用。采用理论与实战深度融合的讲解模式,详细剖析如何运用PyTorch打造量化交易系统全流程。从数据处理的精细操作,到模型训练的优化技巧,再到交易信号生成的精准逻辑,以及风险管
- 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