- 第八章:LeRobot摄像头配置与应用指南
贾全
实战具身智能机器人深度学习人工智能算法机器学习机器人
引言在机器人学习系统中,视觉感知是至关重要的组成部分。摄像头作为机器人的"眼睛",为系统提供环境信息,使机器人能够理解周围世界并做出相应的决策。LeRobot作为一个完整的机器人学习框架,提供了灵活且强大的摄像头支持系统,能够适配多种类型的摄像头设备。本章将详细介绍LeRobot的摄像头配置和使用方法,帮助读者掌握如何在机器人学习项目中有效地集成和使用视觉系统。8.1LeRobot摄像头系统架构L
- Kubernetes第八章--存储类型
运维小贺
kubernetes容器云计算云原生运维
k8s存储概述在Kubernetes(K8s)中,存储系统是一个关键的组成部分,用于管理容器化应用的数据持久性和共享性。K8s的存储分类可以从多个维度进行理解,但主要分为两大类:临时存储和持久存储。关于元数据和真实数据的分类,虽然这两个概念在存储系统中普遍存在,但在K8s的存储分类中,它们并不是直接用于分类存储类型的标准。不过,可以从K8s存储类型如何管理和使用这些数据的角度来探讨。k8s支持的卷
- 《高等代数》线性相关和线性无关无关典型例题
代码小白菜菜
高等代数笔记高等代数
说明:此文章用于本人复习巩固,如果也能帮到大家那就更加有意义了。注:1)一般情况下题目要求证明哪个向量组线性相关或线性无关就用线性相关和线性无关的定义将等式写出来,然后再用适当的方法进行求解。2)在这题中,利用了行列式有解无解和线性相关和线性无关的关系进行判断是线性相关还是线性无关。
- 爪形行列式
CyberMuse
算法
好的!我用一个具体的数值4阶“爪形”矩阵举例,配合一步一步推导,完整展示“列变换消元求行列式”的过程。---#例题计算行列式\[D=\begin{vmatrix}4&2&3&1\\6&5&0&0\\7&0&4&0\\8&0&0&3\end{vmatrix}.\]---#Step1:确认结构-第一行:\(a_0=4,b_1=2,b_2=3,b_3=1\);-从第二行开始主对角为\(a_1=5,a_2
- 【学习】《算法图解》第八章学习笔记:平衡树
自学也学好编程
程序人生
前言在上一章中,我们学习了二叉搜索树(BST)的基本概念和操作。虽然BST在平均情况下提供了O(logn)的搜索、插入和删除效率,但在最坏情况下(如按顺序插入数据),它可能退化为链表,导致操作效率降为O(n)。为了解决这个问题,《算法图解》第八章介绍了平衡树的概念和几种主要的平衡树结构,这些结构能够在各种情况下保持较好的平衡性,确保操作的高效性。一、平衡树的基本概念(一)什么是平衡树平衡树是一种特
- 矩阵的行列式和逆矩阵的行列式的关系
音程
数学矩阵线性代数
矩阵的行列式和它的逆矩阵的行列式之间有明确的数学关系。我们来详细解释这个关系。✅前提条件:要讨论逆矩阵的行列式,首先必须满足矩阵是可逆的(即:非奇异矩阵),也就是说:矩阵AAA是一个方阵(行数等于列数)且其行列式det(A)≠0\det(A)\neq0det(A)=0核心公式:设AAA是一个n×nn\timesnn×n的可逆矩阵,则其逆矩阵A−1A^{-1}A−1存在,并且满足以下关系:det
- 重排利器:行列式点过程(DPP)在推荐系统中的应用
Jay Kay
推荐算法数学建模推荐算法
在推荐系统的重排阶段,我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆,导致用户体验单调。行列式点过程(DeterminantalPointProcesses,DPP)通过数学建模相关性与多样性的平衡,成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程,其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)(精排输出的Top-N物料),DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- AI时代下的架构设计:从传统到智能化的技术演进
作者:蓝葛亮发布时间:2025年6月关键词:架构设计、AI原生、微服务、云原生、MLOps文章目录第一章:AI架构设计概述第二章:AI原生应用架构模式第三章:微服务在AI系统中的演进第四章:云原生AI架构实践第五章:MLOps与LLMOps工程化第六章:边缘计算与AI融合架构第七章:数据架构的AI化转型第八章:AI架构安全与治理第九章:性能优化与可扩展性第十章:行业案例与最佳实践第一章:AI架构设
- 七八章习题测试
fei_sun
计算机网络服务器网络运维
待补充1.(单选题,2分)若主机甲与主机乙已建立一条TCP连接,最大段长MSS为1KB,往返时间RTT为2ms,则在不出现拥塞的前提下,拥塞窗口从8KB增长到20KB所需的最长时间是()。A.8msB.48msC.24msD.4msC2.(单选题,2分)TCP是以()为单位来编序号的。A.帧B.报文段C.字节D.报文C3.(单选题,2分)已知TCP通信双方是A和B,A发起建立连接过程,A的初始序号
- LangChain 本地模型部署指南:Llama3 与 Open-WebUI 的可视化交互开发
zm-v-15930433986
deepseeklangchain
技术点目录第一章、智能体(Agent)入门第二章、基于字节Coze构建智能体(Agent)第三章、基于其他平台构建智能体(Agent)第四章、国内外智能体(Agent)经典案例详解第五章、大语言模型应用开发框架LangChain入门第六章、基于LangChain的大模型API接入第七章、基于LangChain的智能体(Agent)开发第八章、开源大语言模型及本地部署第九章、从0到1搭建第一个大语言
- 语言学中的依存语法:理论体系与应用解析
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人工智能自然语言处理
语言学中的依存语法:理论体系与应用解析一、依存语法的起源与发展依存语法(DependencyGrammar)作为现代语言学的重要理论分支,其思想源头可追溯到古希腊时期,但系统化发展始于20世纪:古代渊源:公元前4世纪,印度语言学家波你尼(Pāṇini)在《八章书》中已蕴含依存思想现代奠基:法国语言学家吕西安·特斯尼耶尔(LucienTesnière)1959年发表《结构句法基础》,确立现代依存语法
- 算法导论第十八章 计算几何:算法中的空间艺术
第十八章计算几何:算法中的空间艺术“几何学是描绘宇宙秩序的永恒诗篇。”——约翰内斯·开普勒计算几何将数学的优雅与算法的实用性完美结合,在计算机图形学、机器人导航和地理信息系统中扮演着关键角色。本章将带您探索几何问题的算法解决方案,从基础的点线关系到复杂的空间剖分,揭示算法如何理解和操纵我们的几何世界。18.1几何基础:点、线和多边形18.1.1几何对象的表示在计算几何中,我们使用简洁的数学结构表示
- 12 行列式01---定义、计算: 二级行列式 ,三阶行列式,n 阶行列式,排列、逆序数
炫云云
深度学习数学理论线性代数自然语言处理数据挖掘深度学习
感谢各位观看这篇文章,点赞、收藏、你的支持是我前进的动力!感谢你的阅读,专栏文章持续更新!关注不迷路!!矩阵线性代数笔记整理汇总,超全面文章目录二级行列式三级行列式n级行列式1、排列2、逆序数排列的性质3、n阶行列式上三角形行列参考12行列式01—定义、计算:二级行列式,三阶行列式,n阶行列式,排列、逆序数12行列式01—定义、计算与性质:n级行列式的性质、
- 线性代数笔记1-二阶行列式和三阶行列式
jack021457
线性代数线性代数矩阵
文章目录前言一、二阶行列式1.二阶行列式的定义2.二阶行列式的计算二、三阶行列式1.三阶行列式的定义2.三阶行列式的计算三、排列与逆序1.排列定义1:定义2:2.逆序定义:逆序数偶排列和奇排列标准排列(自然排列)N(n,(n-1)...3,2,1)的逆序数有几个对换在所有的n级排列中,奇排列和偶排列个数相等,各占一半,也就是n!2\frac{n!}{2}2n!总结前言本笔记记录自B站《线性代数》高
- 基于逆序数法的n阶行列式的定义
浊风清酒
线性代数
目录一、行列式的起源1.何为定义2.源起:线性方程组二、n阶行列式的具体计算式表示1.各加数的由来2.各加数的正负三、最终定义表述一、行列式的起源1.何为定义首先明确定义的概念。定义是人为设定的,从古至今的经验归纳而来,默认为事实的语言描述,是其所在体系中一切的开始与基础,目的在于对现实客观存在给出承载体,让人们更好的理解和认识这个概念。2.源起:线性方程组而对于行列式的引入,最早出现于线性方程组
- 线性代数导引:附录:行列式几何解释
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战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.背景介绍线性代数是数学中的一个重要分支,它研究的是向量空间和线性变换。在计算机科学中,线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念,它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。本文将介绍行列式的几何解释,帮助读者更好地理解行列式的概念和应用。2.核心概念与联系2.1向量的叉积向量的叉积是指两个向量的乘积得到的另一个向量。设向量$
- 第八章:写在最后:从调Bug到维护团队,这套棋牌源代码还能走多远?
17源码网
bug
如果你看到这里,说明你已经把这个互动组件源码折腾得七七八八了。你可能修过UI,调过socket,补过断线重连,改过库存逻辑,甚至加过AI行为。你也许觉得:差不多了,可以上线跑一跑,或者交付了。但真正在后续开发过程中你会发现,一套源代码真正跑得远、活得久,靠的不是最开始的那些“功能”,而是——结构清晰、日志完整、多人可协作、容易复用。这一章,我们就不讲功能,不讲逻辑,只讲经验。错误总有一天会发生,那
- 代码随想录-算法训练营day33(贪心算法03:K次取反后最大化的数组和,加油站,分发糖果)
java菜鸡加油
算法训练营算法贪心算法leetcodejava力扣
第八章贪心算法part03●1005.K次取反后最大化的数组和●134.加油站●135.分发糖果详细布置1005.K次取反后最大化的数组和本题简单一些,估计大家不用想着贪心,用自己直觉也会有思路。https://programmercarl.com/1005.K%E6%AC%A1%E5%8F%96%E5%8F%8D%E5%90%8E%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%8C%96%E7%9A
- 线性代数:从魔法方程式到改变世界的隐形引擎
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
大家好!今天我们要破解一组藏在手机滤镜、AI大脑甚至《星际穿越》特效里的神秘代码——**线性代数**。它不仅是数学家的游戏,更是现代科技的“万能钥匙”。准备好了吗?让我们用10分钟,穿越400年,看透这门学科如何重塑人类文明!第一幕:起源之谜——当数学家玩起“数字积木”17世纪,莱布尼茨在草稿纸上画下第一个行列式,人类突然发现:**数字可以像乐高一样拼接**!关键突破:-矩阵诞生:1848年,凯莱
- 中级统计师-统计学基础知识-第八章 统计指数
孟意昶
考证之旅python机器学习算法
第一节统计指数的概念和种类一、统计指数的概念广义指数:表明社会经济现象总体数量变动的相对数示例:单只股票价格指数Kp=p1p0=78.573.5≈1.068K_p=\frac{p_1}{p_0}=\frac{78.5}{73.5}\approx1.068Kp=p0p1=73.578.5≈1.068(p1p_1p1为报告期价格,p0p_0p0为基期价格)狭义指数:表明复杂总体数量综合变动的相对数复杂
- 第十八章 大厂面试终局复盘:200+高频考点系统梳理与错题精析
全息架构师
面试python职场和发展
第十八章大厂面试终局复盘:200+高频考点系统梳理与错题精析一、Java核心知识体系1.1JVM内存模型深度剖析运行时数据区全景图:
- 《Effective Python》第八章 元类和属性——类装饰器优于元类,可组合的类扩展实践之道
《EffectivePython》第八章元类和属性——类装饰器优于元类,可组合的类扩展实践之道引言本文基于《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3rdEdition》第8章“MetaclassesandAttributes”的Item66:PreferClassDecoratorsoverMetaclassesforComposab
- 两矩阵相乘的秩的性质_浅析数学中的行列式与矩阵
weixin_39851977
两矩阵相乘的秩的性质利用逆矩阵解线性方程组
引言线性代数(高等代数)是进入大学之后学习代数的起点,和数学分析,解析几何并称数学三大基础课。需要注意的是,一般理工科学的是线性代数,数学系学的是高等代数,高等代数相比于线性代数,除了内容上增加了多项式以外,难度和深度也有增加。当然,高等数学和数学分析所学的内容也有所区别,这里就不再赘述。以如今的数学观点来看,线性代数几乎无处不在,它的概念与方法已经渗透到和数学相关的方方面面,这也正是为什么线性代
- 利用行列式法求解三元线性方程组
酒城译痴无心剑
漫游数学世界线性代数行列式三元线性方程组克莱姆法则
文章目录一、三元线性方程组二、利用行列式法求解三、案例演示1、三元线性方程组2、求解三元线性方程组3、利用Python求解(1)编写代码,实现功能(2)运行程序,查看结果四、小结一、三元线性方程组三元线性方程组{a11x1+a12x2
- 矩阵与行列式的区别
NLP-小白
个人学习总结
矩阵与行列式的区别1、行列式的本质是线性变换的放大率,而矩阵的本质就是个数表2、行列式行数=列数,矩阵不一定(行数列数都等于n的叫n阶方阵),二者的表示方式亦有区别。3、行列式与矩阵的运算明显不同(1)相等:只有两个同型的矩阵才有可能相等,并且要求对应元素都相等;而两个行列式相等不要求其对应元素都相等,甚至阶数还可以不一样,只要两个行列式作为两个数的值是相等即可。(2)加(减)法:两个矩阵相加(减
- 高等代数(四)-矩阵03:矩阵乘积的行列式与秩
u013250861
高等代数矩阵线性代数
§3§3§3矩阵乘积的行列式与秩在这一节我们来看一下矩阵乘积的行列式与秩和它的因子的行列式与秋的关系.关于乘积的行列式有定理1设A,B\boldsymbol{A},\boldsymbol{B}A,B是数域PPP上的两个n×nn\timesnn×n矩阵,那么∣AB˙∣=∣A∣∣B∣.|\dot{AB}|=|A||B|\text{.}∣AB˙∣=∣A∣∣B∣.即矩阵乘积的行列式等于它的因子的行列式的乘
- 高斯法计算矩阵的行列式
我真的不是cjc
#算法笔记算法c++线性代数行列式高数
用高斯法计算矩阵的行列式(CalculatingthedeterminantofamatrixbyGauss)问题:给定一个大小为N×NN\timesNN×N的矩阵AAA,计算其行列式。算法我们使用高斯法的思想来解决线性方程组的问题。我们将执行与解线性方程组相同的步骤,只排除将当前行除以aija_{ij}aij的步骤。这些操作不会改变矩阵行列式的绝对值。然而,当我们交换矩阵的两行时,行列式的符号会
- 行列式和矩阵的区别
脑子不好真君
数学矩阵行列式区别
目录一、行列式1.行列式的定义2.(全)排列3.逆序数二、矩阵1.矩阵的定义三、行列式和矩阵的区别四、参考书目一、行列式1.行列式的定义2.(全)排列3.逆序数二、矩阵1.矩阵的定义三、行列式和矩阵的区别四、参考书目同济大学数学系.工程数学线性代数第六版.高等教育出版社.2014
- 【11408学习记录】考研数学核心突破:矩阵本质、系统信息与向量空间基
蒙奇D索大
保姆级教学11408学习考研矩阵线性代数改行学it笔记
矩阵数学线性代数矩阵的本质n维向量空间中的一个基可以表达所有信息矩阵信息表达中的关系英语每日一句词汇第一步:找谓语第二步:断句第三步:简化主句1主句2定语从句数学线性代数矩阵的本质矩阵——表达系统信息。何为系统?这里我们以行列式为例进行说明。在行列式中,我们学过由行列式的性质3拓展得到的倍乘性质:性质3:若行列式中某行(列)元素有公因式k(k≠0)k(k\neq0)k(k=0),则kkk可提到行
- 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