- 第一个Hadoop程序
lqlj2233
hadoop大数据分布式
编写和运行第一个Hadoop程序是学习Hadoop的重要步骤。以下是一个经典的“WordCount”程序示例,它统计文本文件中每个单词出现的次数。我们将使用Java编写MapReduce程序,并在Hadoop集群上运行它。一、WordCount程序概述WordCount是Hadoop的“HelloWorld”程序。它的基本逻辑如下:Mapper:读取输入文件,将每一行文本拆分为单词,并输出每个单词
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p188-p199
操作系统
《OperatingSystemConcepts》学习第21天,p188-p199总结,总计12页。一、技术总结1.thread-localstorageDataavailableonlytoagiventhread.2.transaction(1)英语中的意思c/u.trans-("across")+agere("todrive,do,peform")。theactofperformsthacr
- Vue 过滤器
JSON_L
前端#Vue前端vue.js
Vue渐进式JavaScript框架基于Vue2的学习笔记-Vue使用-过滤器目录过滤器优化图片路径处理定义过滤器使用多个过滤器总结过滤器优化图片路径处理文件路径经过管道过滤器处理后,返回给图片路径,示例如下:ajax-axios{{item.title}}定义过滤器在vue中定义过滤器。示例如下:Vue.filter("imgFilter",(url)=>{returnurl.replace("
- 呼叫智能体:AI时代下的智能交互革命
MARS_AI_
人工智能自然语言处理信息与通信nlp
在人工智能技术高速发展的今天,呼叫智能体(CallAgent)正成为企业服务升级的核心引擎。它不仅是传统呼叫中心的智能化延伸,更是融合语音克隆、多语种交互、智能体编排等前沿技术的综合解决方案。本文将从技术原理、行业挑战、应用场景三个维度,解析这一突破性技术。一、呼叫智能体的核心技术栈声音克隆与TTS进化通过深度学习模型(如VITS、FastSpeech2),系统可克隆特定人声音色,结合大语言模型生
- 算法分析-贪心算法
old-handsome
算法贪心算法算法
文章目录前言一、定义二、特点三、使用场景适用场景:何时使用部分背包问题活动安排问题最优装载问题最小生成树Prim算法:按点检索,适用于稠密图Kruskal算法:并查集+最小生成树Dijkstra算法:不能存在负权边,松弛操作总结前言本博客仅做学习笔记,如有侵权,联系后即刻更改科普:贪心算法一、定义贪心算法是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(最有利)的选择,从而希望最终结果是最
- 【java后端学习路线4】SpringBoot+MyBatisPlus+Redis学习指南,985本海硕自学转码
程序员城南
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JAVA后端学习路线路线总览javase->Mysql->计算机网络->JavaWeb->Maven(1)->Spring->SpringMVC->Mybatis->Maven(2)->Linux->Git->SpringBoot->MyBatisPlus->Redis->JVM->JUC->Nginx->Docker->RabbitMQ->SpringCloud->项目(谷粒商城/仿牛客网)方法
- 大模型(LLM)的若干科普之问(七):如何隔离LLM微调结果?
人工干智能
大模型编程Python的高级知识LLM
一、微调大模型LLM的微调是指在预训练好的大型语言模型基础上,通过特定任务的数据进行进一步训练,以提升模型在该任务上的性能。以下是微调的关键点:预训练模型:大模型LLM(如GPT、BERT等)通过大量通用文本进行预训练,学习语言的基本结构和知识。微调目的:使模型适应特定任务或领域,如文本分类、机器翻译、问答系统等。微调过程:数据准备:收集与任务相关的标注数据。模型调整:在预训练模型上继续训练,通常
- 【数据结构】从位图到布隆过滤器
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位图的引入在学习位图之前,我想先和大家谈谈我们之前学习过的搜索元素的方式都有哪些,首先肯定是大家学习完基本语法就学会了的暴力查找,通过遍历整个区间来搜索某个元素;然后呢,大家可能还学习过二分查找,对于排过序的数组,使用二分查找的时间复杂度是O(logN);再然后,可能还学习过搜索树,二叉树在平衡的前提下查找/插入/删除的时间复杂度是O(logN),但极端情况下(二叉树严重不平衡),这些操作的时间复
- 2 Redis 字符串(String) 命令大全
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Redis提供了丰富的字符串类型操作命令,支持设置、获取、修改、追加等多种功能。本文整理了常用的Redis字符串命令,并附带详细示例,方便学习和复习。1.SET命令作用:设置指定key的值。示例:SETmykey"Hello,Redis!"GETmykey输出:"Hello,Redis!"2.SETNX命令作用:只有在key不存在时才设置key的值。示例:SETNXmykey"Hello"SETN
- 自然语言模型(NLP)介绍
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一、自然语言模型概述自然语言模型(NLP)通过模拟人类语言理解和生成能力,已成为人工智能领域的核心技术。近年来,以DeepSeek、GPT-4、Claude等为代表的模型在技术突破和应用场景上展现出显著优势。例如,DeepSeek通过强化学习提升推理能力,其混合专家架构(MoE)显著优化了计算效率。二、核心技术解析1.DeepSeek模型架构混合专家模型(MoE):DeepSeek-V3采用Mo
- 跟我一起学Python数据处理(117/127):高级Python环境搭建指南
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跟我一起学Python数据处理(117/127):高级Python环境搭建指南在Python数据处理的学习和实践中,基础的Python环境可能无法满足日益复杂的项目需求。就像我们搭建房子,简单的毛坯房能满足基本居住,但想要更舒适、功能更齐全,就需要精心装修一番。今天,我就和大家分享一下高级Python环境搭建的相关知识,希望能和大家一起在技术的道路上共同进步,让我们处理数据时更加得心应手。一、为什
- 2025-03-01 学习记录--C/C++-PTA 7-35 有理数均值
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合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️二、代码(C语言)⭐️#include//【关键】计算最大公约数(GCD)longlonggcd(longlonga,longlongb){while(b!=0){//当b不为0时循环longlongtemp=b;//临时变量存储b的值b=a%b;//计算a除以b的余数,赋值给ba=temp;//将之前存储的b的值赋值给a
- 费曼学习法11 - NumPy 的 “线性代数” 之力:矩阵运算与应用 (应用篇)
修昔底德
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第六篇:NumPy的“线性代数”之力:矩阵运算与应用(应用篇)开篇提问:考虑一个实际问题:图像的旋转。当你使用图像编辑软件旋转照片时,背后是什么在驱动图像像素的精确移动?答案是线性代数。图像可以表示为数值矩阵,而旋转、缩放、剪切等图像变换,都可以通过矩阵运算来实现。线性代数不仅是图像处理的基石,也在机器学习、物理模拟、工程计算等众多领域扮演着核心角色。它提供了一套强大的数学工具,用于描述和解决多维
- 人工智能之数学基础:矩阵的秩
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能矩阵机器学习深度学习线性代数秩
本文重点矩阵的秩,作为矩阵理论中的一个核心概念,是连接矩阵性质与应用的重要桥梁。本文我们将学习矩阵秩的概念,通过矩阵的秩可以判断矩阵是否可逆等等,所以矩阵的秩是非常重要的一个概念。矩阵秩的概念秩定义为矩阵A的线性独立的行(或列)的最大数目。也就是说,如果把矩阵看成由行向量或列向量组成,那么矩阵的秩就是这些向量中极大线性无关组所含向量的个数。矩阵的秩定义为矩阵线性无关的行向量或者列向量的最大数量,表
- 通往 AI 之路:Python 机器学习入门-线性代数
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从0开始学习机器学习机器学习人工智能python后端开发语言线性代数
2.1线性代数(机器学习的核心)线性代数是机器学习的基础之一,许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念,包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量,以及奇异值分解(SVD)。2.1.1标量、向量、矩阵1.标量(Scalar)标量是一个单独的数,例如:a=5在Python中:a=5#标量2.向量(Vector)向量是由多个数值组成的一维数组,例如:v=[2,3,5]Pytho
- 清华出品DeepSeek六版手册,携全套AI资料,带你闯入AI的奇妙世界
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清华出品DeepSeek六版手册,携全套AI资料,带你闯入AI的奇妙世界在科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已然成为引领变革的核心力量。无论是对AI充满好奇的初学者,还是在该领域深耕的专业人士,都在不断探寻着更优质、更全面的学习资源。现在,一份来自清华大学的厚礼——DeepSeek六版手册,带着全套AI资料震撼登场,将引领你走进AI的奇妙世界!DeepSeek系列手册,凭借清华大学深厚的学术底蕴
- C语言学习笔记-进阶(1)深入理解指针3
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c语言学习笔记
1.字符指针变量在指针的类型中我们知道有⼀种指针类型为字符指针char*;⼀般使用:intmain(){charch='w';char*pc=&ch;*pc='w';return0;}还有⼀种使用方式如下:intmain(){constchar*pstr="hellobit.";//这⾥是把⼀个字符串放到pstr指针变量⾥了吗?printf("%s\n",pstr);return0;}代码cons
- (undone) MIT6.S081 2023 学习笔记 (Day9: LAB8 locks)
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MIT6.S081学习笔记操作系统
url:https://pdos.csail.mit.edu/6.1810/2023/labs/lock.htmlInthislabyou’llgainexperienceinre-designingcodetoincreaseparallelism.Acommonsymptomofpoorparallelismonmulti-coremachinesishighlockcontention.Im
- C语言文件操作学习笔记:从基础到实践
共享家9527
cc语言数据结构算法
在C语言的知识体系中,文件操作是极为关键的一环,它赋予了程序存储和读取外部数据的能力,对于开发各类实用程序至关重要。近期,借助课程的学习,我对C语言文件操作进行了系统且深入的学习,下面将我的学习心得和收获进行分享。目录一、文件操作基础概念(一)文件类型(二)文件指针二、文件的打开与关闭三、文件的顺序读写(一)字符读写(二)文本行读写(三)格式化读写(四)二进制读写四、文件的随机读写(一)fseek
- 数据挖掘校招面经二
Y1nhl
搜广推面经数据挖掘人工智能机器学习深度学习算法python
得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中,a是模型的权重(或斜率),需要通过数据来学习其最优值。学习的目标是找到a的值,使得模型的预测值y^=ax\hat{y}=axy^=ax尽可能接近真实值y。1.2.最小二乘法在线性回归中,通常使用最小二乘法来学习a。最小二乘法的目标是最小化误差平方和(即真实值y和预测值y^\hat{y}y^之间的差异):误差平方和=
- Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用关键词:深度学习,神经网络,异常检测,Python,TensorFlow,PyTorch,模型优化,实战案例摘要:本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用。通过Python实现的神经网络,本文介绍了深度学习的基本概念、核心算法、模型优化方法,并提供了详细的实战案例,包括数据预处理、模型训练和评估。读者将了解如何使用深度学习技术检测金融欺诈、网络
- 各主流厂商抓取modem log的方法
终端小蛙
modemandroidmodem
第一次来编辑CSDN,感觉各功能不太熟悉,先试试本文档主要基于自己近期的查看各厂商的MODEMlog时,积累的一些抓取modemofflinelog的经验,发出来一起学习VIVO如何抓log以下是基于VIVONEX35G版本,验证有效a.如何抓取Modemofflinelog:在拨号盘输入*#*#112#*#*->点击更多->点击Modemlog配置->选择所想要的log配置类型->退出然后,*#
- golang实践-目录结构与工具
alex_023
golanggolang
这个话题确实是老调重弹,但确异常重要。老实说,用go做正式项目之前,写过scala,但那个SBT太折磨人,偶然就上了go。两者语法的差别就不说了,但入坑之后才发现水深:没有模块部署及官方的版本管理工具,会带来很多麻烦。反复折腾了近一年,基本上形成了一点固有的模式,做一般项目还算能够简单支持。没什么特别的技术点,更多只是一点心得。一、目录结构我们的代码以rpc为主,http为辅(调用rpc,也辅助测
- Jetpack学习之 Hilt,android应用开发入门答案
m0_64604178
程序员面试移动开发android
2.5Hilt的内置组件和作用域2.5.1@InstallIn注解2.5.2使注入对象单例2.5.3作用域的包含关系2.6Hilt预置的Qualifier3小结参考文章Git学习地址:传送门1.概述=======================================================================随着Android11的发布,Jetpack家族新添了Hil
- 机器学习校招面经二
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能算法推荐算法数据挖掘搜索算法pytorch
快手机器学习算法一、AUC(AreaUndertheROCCurve)怎么计算?AUC接近1可能的原因是什么?见【搜广推校招面经四】AUC是评估分类模型性能的重要指标,用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。它是ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)下的面积。1.1.ROC曲线的坐标ROC曲线以真正例率(TruePositiveRate,TPR)
- 《深度学习实战》第12集:大模型的未来与行业应用
带娃的IT创业者
深度学习实战深度学习
深度学习实战|第12集:大模型的未来与行业应用随着深度学习技术的快速发展,大模型(如GPT、LLaMA、Bloom等)已经成为人工智能领域的核心驱动力。本篇博客将探讨大模型的发展趋势及其在医疗、金融、教育等行业的实际应用,并通过2个实战项目展示如何使用开源大模型构建问答系统。此外,我们还会分析大模型的前沿技术方向。图示:大模型发展历程与行业应用场景1.大模型发展历程图以下是大模型从早期到现在的关键
- 华为面试题及答案——机器学习(二)
麦当当MDD
题目挖掘机器学习人工智能数据库开发数据库大数据
21.如何评价分类模型的优劣?(1)模型性能指标准确率(Accuracy):定义:正确分类的样本数与总样本数之比。适用:当各类样本的数量相对均衡时。精确率(Precision):定义:预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用:当关注假阳性错误的成本较高时(例如垃圾邮件检测)。召回率(Recall):定义:实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。适用:当关注假阴性错误的成本较高时(例如疾病检测)。
- 深度学习突破:LLaMA-MoE模型的高效训练策略
人工智能大模型讲师培训咨询叶梓
深度学习llama人工智能Llama-Moe大模型语言模型
在人工智能领域,大模型(LLM)的崛起带来了前所未有的进步,但随之而来的是巨大的计算资源需求。为了解决这一问题,Mixture-of-Expert(MoE)模型架构应运而生,而LLaMA-MoE正是这一架构下的重要代表。LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型,它通过将LLaMA的前馈网络(FFNs)划分为稀疏专家,并为每层专家插入top-K个门,从而显著减小模
- 【PCIe 总线及设备入门学习专栏 4.5 -- PCIe 中断 MSI 与 MSI-X 机制介绍】
主公讲 ARM
#【PCIeBus专栏】PCIemsiPCIeMSI-XPCIe中断机制MSI-X中断机制MSI中断机制PCI中断
文章目录PCI设备中断机制PCIe设备中断机制PCIeMSI中断机制MSICapabilityMSI-X中断机制MSI-XcapabilityMSI-XTablePBAMSI-Xcapability解析MSI/MSI-X操作流程扫描设备配置设备MSI配置MSI-X配置中断触发与处理PCI设备中断机制以前的PCI设备是支持物理上的INTA/B/C/D中断信号,设备可以可以表明自己通过哪个引脚来发出中
- Text2SQL之Vanna优化
ToTensor
大模型通关打怪之旅Text2SQL深度学习人工智能LLMpython
文章目录前言一、优化方向二、干就完了一次性生成多个Question-SQL对先生成一个问题,再根据DDL和业务数据生成SQL总结前言前阵子写了篇Text2SQL的简单介绍,发现其也是RAG只会,写下了Text2SQL之不装了,我也是RAG最近也一直在做Text2SQL的优化,于是把自己的一些心得,总结于这篇文章。一、优化方向既然本质是RAG,那顺着RAG的优化方向走,准没错。文档增强:对文档进行摘
- 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