- 精益敏捷之道(一)
绝不原创的飞龙
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原文:annas-archive.org/md5/0b2addbef6e2afb0ce49d44d7300959a译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0前言“精益敏捷之道:通过价值流管理释放企业潜力”一书源于首席作者塞西尔·‘加里’·鲁普与尊敬的同事理查德·克纳斯特、史蒂夫·佩雷拉和艾尔·沙洛韦的合作努力。他们的目标是为IT专家、商业专业人士以及各行业和组织的领域专家提供一本关于现代精益敏捷和
- 每天一个前端小知识 Day 28 - Web Workers / 多线程模型在前端中的应用实践
蓝婷儿
前端面试前端
WebWorkers/多线程模型在前端中的应用实践一、为什么前端需要多线程?单线程JS的瓶颈:浏览器主线程不仅负责执行JS,还要负责:UI渲染(DOM/CSS)用户事件处理(点击、输入)一旦JS执行耗时任务(如大数组处理、加密运算),会阻塞页面响应多线程的意义:✅把计算密集型或IO密集型任务移出主线程,防止“卡死”✅实现离线计算、并发执行、后台数据同步✅提升用户体验、增强系统鲁棒性二、前端中的“线
- 安防监控漏报频发?陌讯实时检测算法实测召回率98%
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目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点:安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下,传统YOLO系列算法常出现漏检(FN)和误检(FP)。某安防厂商测试数据显示:当目标像素<50×50时,开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析:陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性:动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积(DeformableConv),公式表示为:y(p)=
- OpenCV颜色矩哈希算法------cv::img_hash::ColorMomentHash
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该类实现了颜色矩哈希算法(ColorMomentHash),用于图像相似性比较。它基于图像在HSV颜色空间中的颜色矩统计特征来生成哈希值,对颜色分布的变化具有较好的鲁棒性。适用于以下场景:图像检索图像去重水印检测色彩变化较大的图像匹配公共成员函数compute(I
- 【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程
特征工程(FeatureEngineering)详解特征工程是机器学习和数据科学中的核心环节,旨在通过对原始数据的转换、组合和提取,构建更适合模型的高质量特征。其质量直接决定模型性能上限(“数据和特征决定了模型的上限,而算法只是逼近这个上限”)。1.特征工程的核心目标提升模型性能:增强特征与目标变量的相关性。降低计算成本:减少冗余特征,加速训练。改善泛化能力:避免过拟合,提高鲁棒性。2.特征工程的
- 我是如何搭建了一个企业级PDF处理平台的
wh3933
pdf架构
第一部分:执行摘要与架构愿景1.1.拟议解决方案概述本文旨在为构建一个模块化、高鲁棒性、可扩展的企业级PDF处理平台提供全面的架构设计与技术实现蓝图。该平台的核心功能集成了虚拟打印、PDF创建、光学字符识别(OCR)以及高级加密,以满足现代企业对文档工作流自动化和安全性的严苛要求。为了实现这一目标,我们提出一个清晰的、关注点分离的系统架构。该架构将整个解决方案解耦为两个核心部分:一个部署在用户工作
- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
星光银河
深度学习-代表性技术主题/概念层面计算机视觉学习人工智能cnn神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- 【读代码】PDF-Extract-Kit深度解析:最好用的RAG开源PDF解析工具
kakaZhui
pdfAIGC大模型RAGAgentDeepSeek
一、基本介绍PDF-Extract-Kit是由OpenDataLab推出的开源工具包,专注于解决复杂PDF文档的内容解析难题。该项目集成了当前最先进的文档解析模型,通过模块化设计实现灵活的功能组合,支持布局检测、公式识别、表格解析等多项核心功能。其最大特点在于:多模态解析能力:支持文字、公式、表格、图像等元素的联合解析工业级鲁棒性:在模糊扫描件、水印文档等复杂场景下仍保持高准确率开箱即用体验:提供
- 机器视觉:ransac算法详解
无水先生
数字图形和图像处理算法计算机视觉
目录一、说明:二、算法步骤三、算法代码四、其它补充一、说明:RANSAC是一种常用的参数估计方法,全称为RandomSampleConsensus(随机抽样一致性)。它通过随机选择数据中的一部分,然后根据这些数据拟合模型,统计模型与其他数据的偏差,最终筛选出符合一定阈值的数据,用于估计参数。RANSAC可以应用于很多领域,如计算机视觉、机器人和地理信息系统等。其优点在于对噪声数据和异常值有很强的鲁
- HALCON: HALCON 20.11.0.0 Progress主要新特性
机器视觉001
HALCONHALCON
HALCON:HALCON20.11.0.0Progress主要新特性改进了基于形状的匹配在HALCON20.11中,对基于形状匹配的核心技术进行了改进,尤其是针对低对比度和高噪声的场景。现在可以自动估计更多的参数。这增加了低对比度和高噪声的情况下的可用性、匹配率和鲁棒性在。DotCode解码在HALCON20.11中,数据编码解码器已经扩展为新的编码类型DotCode。这种类型的2D代码基于一个
- (Note)音频向量化表示
音频向量化表示经典语音特征(MFCC等)语音信号的传统特征提取方法包括MFCC(梅尔倒谱系数)、PLP等,用于描述语音的频谱包络信息。这些特征设计依据生理听觉模型,在ASR、情感识别等任务中长期有效。但它们仍属浅层特征,无法自动学习更高阶的语言和语音信息,对说话人和环境的鲁棒性有限,通常需配合复杂模型来提高性能。梅尔倒谱系数特征示意图自监督语音模型(Wav2Vec、HuBERT等)近年来,语音领域
- 九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的“隐形杀手“
九章数学体系
数学建模拓扑学人工智能神经网络
九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的"隐形杀手"摘要传统人工智能模型在面对边缘场景时常常表现出鲁棒性不足的问题,本文深入分析发现,这种现象的本质根源在于模型缺乏显式的定义域约束,导致无界化假设成为影响AI鲁棒性的"隐形杀手"。文章系统阐述了无界假设如何引发对抗样本脆弱性和数值不稳定等核心问题,并引入九章数学体系的定义域约束理论,为解决这些问题提供了全新的数学视角和工程实现路径。研究表明,通过
- 国米夏窗豪赌:奥纳纳回归+锋线强援剑指双线复兴
花开半谢
笔记
国际米兰在刚刚结束的世俱杯1/8决赛中0-2完败于弗鲁米嫩塞,冲击冠军梦想戛然而止。这场失利不仅暴露了球队的临场状态问题,更揭示了阵容的关键短板。门将位置成为焦点,高龄的索默本场表现挣扎,赛后评分仅5.9分。球迷虽认为失利非他一人之责,但其状态下滑已是不争事实。夏窗换血势在必行。一个令人瞩目的潜在选项浮出水面——回购旧将奥纳纳。媒体消息显示,曼联正积极追求维拉门神大马丁,有意出售奥纳纳腾出薪资空间
- 利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架
三谷秋水
智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要,但由于演示收集和高维控制的挑战,其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈,但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数,这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
YOLO计算机视觉应用YOLO人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
- NLP随机插入
Humbunklung
机器学习自然语言处理人工智能pythonnlp
文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法,其核心思想是在原句中随机选择若干位置,插入与上下文相关的词语,从而生成新的训练样本。这种方法能够增加句子的多样性,提高模型对不同词序和表达方式的鲁棒性。示例原句:机器学习可以提升数据分析的效率。随机插入后(插入“显著”):机器学习可以显著提升数据分析的效率。Python代码示例下面是一个简单的随机插入实现,假设我们有一
- 图14CLIP 模型在 “分布偏移场景” 下的鲁棒性优化策略|学习笔记
学渣67656
笔记人工智能
一、先明确:左图的核心对比维度左图的横轴是“模型在标准分布上的准确率”,纵轴是“模型在分布偏移数据集上的准确率”,本质是对比“不同模型/策略在“标准性能”与“鲁棒性”之间的权衡,图中每条曲线代表一类模型/策略的“标准性能-鲁棒性”趋势,而红色箭头标注的“AdapttoImageNet”是一种“干预策略”,作用于CLIP模型后,使其性能点落在对应曲线上。二、左图中6条曲线的含义(按图例颜色+模型类型
- 水文学模型学习笔记:马斯京根(Muskingum)河道汇流算法
Lunar*
水文算法学习笔记
引言在水文学和水资源管理中,河道汇流演算是一个至关重要的环节。它用于预测洪水波在河道中向下游传播时的形态变化,是进行洪水预报、水库调度和防洪规划的基础。马斯京根法(MuskingumMethod)是其中最经典和应用最广泛的河道汇流计算方法之一。本文将从马斯京根法的基础理论出发,推导其演算方程,并重点解析一种更稳定和精确的改进方法——分段连续马斯京根法,最后提供并解读一个完整、鲁棒的Python实现
- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(理解Function Calling)如何使用 Function Calling 且保证鲁棒性?
985小水博一枚呀
AI大模型学习路线人工智能学习langchain架构
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(理解FunctionCalling)如何使用FunctionCalling且保证鲁棒性?【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(理解FunctionCalling)如何使用FunctionCalling且保证鲁棒性?文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(
- 优格杂志优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录
QQ296078736
人工智能
优格杂志社优格编辑部2025年第11期部分目录城市养生社区养老模式下老年人心理护理需求乌云高娃1-3走进超声医学的奇妙世界:揭秘超声技术的多样性胡丽丽4-6做有温度的产科护理,筑牢母婴安全防线鲁娜李襄君7精准翻身干预:降低压疮发生率的新方法陈思8月经紊乱与潜在疾病的关联马占兰9师者说让体育课成为生命成长的摇篮杜俊义10读说写教学模式在英语课堂如何人文化实施李刚强11巧借小学数学教学,培育学生数学思
- 【MPC】模型预测控制笔记 (6):不确定模型的鲁棒MPC
车队老哥记录生活
模型预测控制MPC笔记算法
目录前言不确定模型稳定性分析MATLAB实例1-忽略微小得模型参数误差MATLAB实例2-忽略模型中的非线性项附录1附录2前言致谢【模型预测控制(2022春)lecture4-2RobustMPC】不确定模型假设系统的真实模型为:xk+1=Axk+B(uk+δ1(xk,uk))+δ2(xk)(1)x_{k+1}=Ax_k+B(u_k+\delta_1(x_k,u_k))+\delta_2(x_k)
- VINS-FUSION 优化-在线同步时间td校准
云端舞步
VINS-FUSIONvins-fusion重投影误差视觉误差因子同步时间td校准外参校准雅克比
论文结合源码详细介绍VINS-FUSION优化-在线同步时间td校准。视觉惯性里程计中,不同传感器之间的测量时间同步对于系统的精度和鲁棒性都至关重要。在实际操作时,由于传感器触发和传输过程延迟,在不同传感器测量会出现时间偏移,即时间不同步。所以本文将camera和IMU之间的数据流时间偏移td加入优化系统中,在线实时估计同步时间td。camera和IMU数据流之间的时间偏移td如下图所示:一、同步
- Markdown语法
蓝胖子不会敲代码
小编的学习之路程序人生
Markdown一、Markdown是什么?Markdown是一种轻量级标记语言,创始人为约翰·格鲁伯(JohnGruber)。它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成有效的XHTML(或者HTML)文档。这种语言吸收了很多在电子邮件中已有的纯文本标记的特性。由于Markdown的轻量化、易读易写特性,并且对于图片,图表、数学式都有支持,许多网站都广泛使用Markdown来撰写帮助文
- 模型集成:提升机器学习模型性能的有效策略及实践
t0_54program
大数据与人工智能机器学习人工智能个人开发
在机器学习领域,模型集成是一种常见且有效的方法,它旨在提高模型的性能和泛化能力。简单来说,模型集成就是通过多种方式将多个模型组合起来,以提升对单个问题的处理表现。模型集成的优势模型集成具备诸多优点,它能够增强机器学习模型在未知数据上的性能、鲁棒性和泛化能力。以基于树的算法为例,它们擅长利用多棵树的集成来提升整体性能,在某些特定任务中表现出色。而对于神经网络模型,虽然在一般情况下,单个模型足以刻画特
- TIP-2025《Data Subdivision Based Dual-Weighted Robust Principal Component Analysis》
Christo3
机器学习人工智能机器学习算法
核心思想分析这篇论文提出了一个新颖的主成分分析(PCA)方法,称为DataSubdivisionBasedDual-WeightedRobustPrincipalComponentAnalysis(DRPCA),旨在解决传统PCA在处理包含噪声和异常值的数据时的鲁棒性问题。其核心思想包括以下几个方面:数据细分与双权重机制:传统PCA假设数据已中心化,并使用平方l2l_2l2-范数,这对噪声和异常值
- 基于Python+OpenCV实现SIFT
2301_79809972
pythonpythonplotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)是一种在计算机视觉中广泛应用的局部图像特征描述子。由于其具有尺度不变性、旋转不变性和对光照变化、仿射变换和噪声的鲁棒性,SIFT在图像匹配、物体识别、三维重建等领域
- 【慧游鲁博】【8】web端·路径重定向·用户选择模式存储/统计·数据格式转换
哇哦哇哦~~
创新实训个人记录前端vuepostgresql数据可视化
文章目录路径重定向修改前1.符合用户访问逻辑2.避免路由冲突3.统一路由控制权修改后模式选择统计核心需求一、数据库设计(NeonPostgreSQL)二、SpringBoot后端实现项目结构依赖配置(`pom.xml`)数据库配置(`application.yml`)实体类(`ModeStats.java`)数据传输DTO(`ModeDto.java`)Mapper接口(`ModeStatsMap
- 【慧游鲁博】【11】小程序端·游览画卷修改·支持图片url格式·结合图床上传和加载·数据对接
哇哦哇哦~~
创新实训个人记录小程序vuespringboot后端
文章目录需求修改细节前端主要修改点说明:前端传递格式后端ArtifactItem类:ScrollServiceImpl类:修改`InfoPanel`结构重构`ScrollHorizontalRollComposer`修改后的`ScrollHorizontalRollComposer`移除冗余代码修改总结数据流图片格式兼容性问题成果展示需求由于图片和文字交流是相互独立的,故仅保留文字交互信息,然后根
- 基于DWT的音频水印算法
gihigo1998
音视频算法网络
基于离散小波变换(DWT)的音频水印算法是一种结合信号处理与信息隐藏的技术,旨在将版权信息或标识隐蔽地嵌入音频信号中,同时保证不可感知性和鲁棒性。以下是该算法的核心步骤及关键技术点:1.算法基本原理DWT的作用:将音频信号分解为不同频率的子带(近似系数和细节系数),利用人耳听觉特性(如对低频敏感、对高频不敏感)选择嵌入位置。水印嵌入策略:通过修改小波系数(如量化、奇偶校验)嵌入水印,确保水印对常规
- 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