- 【数学建模】熵权法
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模算法
熵权法介绍熵权法是一种常用的用于多指标决策问题中的权重确定方法,它通过对决策矩阵的熵值进行计算,来自动地评估各个指标的权重。熵值能够反映各个指标的不确定性,熵值越小,表明该指标的信息量越大,反之亦然。熵权法可以避免人为设定权重的问题,通过熵权法确定的权重是一个客观量,只和数据本身的性质有关。熵权法在多目标优化问题中具有广泛的应用。文章目录熵权法介绍1.熵权法的基本原理2.熵权法步骤步骤1:标准化决
- 技术干货:如何选择最适合自己的RDMA网卡
深圳联瑞电子LRLINK
网络
近些年来,RDMA网卡的技术应用在全球以太网通讯市场上刮起一股旋风,特别是阿里、腾讯、浪潮、超微、联想等一些互联网巨头企业在服务器上大量部署RDMA网卡。2019年,据官方数据报道,天猫双11当天成交额达到2684亿元,订单创新峰值达到54.4万笔/秒,单日数据处理量达到970PB,这个惊为天人的数值出现,再一次将RDMA网卡的应用推上话题的顶峰。但是很多用户表示,看着这数据很牛逼,但是RDMA网
- 自然语言处理(5)—— 中文分词
隐私无忧
人工智能#自然语言处理自然语言处理中文分词人工智能
中文分词的基本原理及实现1.什么是词2.基本原理3.发展趋势:多数场景无需显式分词信息处理的目标是使用计算机能够理解和产生自然语言。而自然语言理解和产生的前提是对语言能够做出全面的解析。汉语词汇是语言中能够独立运用的最小的语言单位,是语言中的原子结构。由于中文缺乏类似英文的空格分隔,分词的准确性直接影响后续任务(如机器翻译、情感分析)的效果。因此,对中文进行分词就显得至关重要。中文分词(Chine
- 数据同步基本原理及工作机制
合作愉快:)
数据库网络oracle
一、数据同步的基本原理数据同步的基本原理是将源数据和目标数据进行比较,并将差异部分进行复制或更新,以达到数据一致性的目的。这个过程通常涉及以下关键步骤:数据的识别:首先需要确定哪些数据需要进行同步,以及源数据和目标数据的对应关系。这是数据同步的起点,也是确保数据准确性和一致性的基础。数据的复制:在确定了需要同步的数据后,接下来就是将源数据复制到目标位置。这个过程中,可以使用增量复制、全量复制或增量
- 轻松帮你搞清楚Python爬虫数据可视化的流程
liuhaoran___
python
Python爬虫数据可视化的流程主要是通过网络爬取所需的数据,并利用相关的库将数据分析结果以图形化的方式展示出来,帮助用户更直观地理解数据背后的信息。Python爬虫+数据可视化步骤1.获取目标网站的数据使用`requests`或者`selenium`库从网页上抓取信息。对于动态加载内容的页面可以考虑结合JavaScript渲染引擎。2.解析HTML内容提取有用信息常见工具如BeautifulSo
- JAVA代码实现ElasticSearch搜索(入门-进阶)(一):搜索方法、多字段查询、高亮展示
majunssz
elasticsearchelasticsearch
一、搜索方法对比首先存入一条数据count="ilikeeatingandkuing"默认分词器应该将内容分为“i”“like”“eating”“and”“kuing”1.QueryBuilders.matchQuery("count",count);会将搜索词分词,再与目标查询字段进行匹配,若分词中的任意一个词与目标字段匹配上,则可查询到。count="i"可查出count="ili"可查出co
- opencv对图像处理
syfirst1111
图像处理opencv计算机视觉
形态学转换:基于图像形状的操作,通常在二进制图像上执行。腐蚀、膨胀:腐蚀:求局部最小值,原图高亮部分被蚕食膨胀:求局部最大值,原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大,填充孔洞图像平滑(去噪
- NLP高频面试题(七)——GPT和Bert的mask有什么区别?
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理gptbert
GPT和BERT的Mask机制对比:核心区别与优化策略在NLP领域,GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示,但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别,并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制:基于MLM(MaskedLanguageModel)BERT(Bidirectional
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
- 微软 LIDA 库:基于大模型的自动化数据分析与可视化
窝窝和牛牛
microsoft数据分析
微软LIDA库:基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要GoalExplorer模块可视化目标列表VizGenerator模块可执行图表代码Infographer模块风格化信息图表二、LLM交互核心功能1.多模型支持架构兼容主流LLM服务商:通过统一接
- JavaScript基础-DOM事件流
難釋懷
javascript开发语言
在Web开发过程中,理解和掌握DOM事件流是实现高效交互的关键。DOM事件流描述了当一个事件发生时,它在文档树中的传播路径。了解事件流的概念有助于我们更精确地控制事件处理逻辑,避免不必要的行为,并提升用户体验。本文将深入探讨DOM事件流的基本概念,包括事件捕获、目标阶段和事件冒泡,并通过示例展示如何应用这些知识。一、什么是DOM事件流?DOM事件流是指事件在整个页面结构中传播的过程。根据W3C标准
- AWS SAP学习笔记-概念
HainesFreeman
AWSaws
1、什么是ETL应用程序,举个例子说明?ETL(Extract,Transform,Load)应用程序是一种用于数据处理和迁移的工具或程序,它主要负责从多个数据源提取数据,对数据进行转换和清洗,然后将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤:Extract(提取):从各种数据源(如数据库、文件、API等
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
weixin_45963617
深度学习系列
一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
- 遗传算法-变异算法
ArthurKingYs
遗传算法遗传算法神经网络
遗传算法系列(4)变异算法在基因交叉之后产生的子代个体,其变量可能以很小的概率或者步长发生转变,这个过程称为变异(Mutation)。如果进化的目标函数极值是单峰值的,那么,将变异概率p设置为种群数量n的倒数是一个比较好的选择。如果变异概率很大,那么整个搜索过程就退化为一个随机搜索过程。所以,比较稳妥的做法是,进化过程刚刚开始的时候,取p为一个比较大的概率,随着搜索过程的进行,p逐渐缩小到0附近。
- Fluent 与 Openfoam 网格比较
Hardess-god
CFD服务器
ANSYSFluent和OpenFOAM是两个广泛使用的计算流体动力学(CFD)软件,它们在网格生成、处理和使用方面存在一些基本差异。这些差异主要源于两者的设计哲学、目标用户群体和工作流程。以下是Fluent和OpenFOAM在网格生成方面的一些关键比较:1.网格生成工具ANSYSFluent:Fluent通常与ANSYSWorkbench集成使用,后者提供了一个强大的网格生成工具(如ANSYSM
- 如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测
计算机C9硕士_算法工程师
人工智能YOLO目标检测遥感
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1加载预训练模型或自定义模型4.训练模型5.评估模型6.构建GUI应用程序(可选)以下文字及代码仅供参考。遥感目标检测,AI-TOD数据集aitod,训练集11214张,测试集集14018,验证集
- 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现
Hardess-god
WRF算法人工智能
随着人工智能的发展,机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习(ML)和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析,并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标:结合机器学习模型与伏羲气象模式,实现区域和局地高精度降尺度。技术路线:伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型(如CNN、LSTM、XGBoost)进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
- 医疗旅游发展方案
cainiaojunshi
旅游软件思路预算方案
一、策划目标在深入剖析医疗旅游市场环境的基础上,设计出针对中低端市场的医疗旅游产品,通过有效的冷启动推广策略,实现项目的初步盈利与客户积累,逐步树立专业品牌形象,建立客户信任机制,形成可复制、可规模化的商业模式。二、医疗旅游发展环境分析(一)费用对比以根管治疗为例,国内外费用差异显著。以下通过表格对比能更直观呈现:项目国内费用(人民币)国外(以美国为例)费用(人民币)根管治疗费用500-2000元
- 【免费】2000-2019年各省地方财政企业所得税数据
2501_90487648
数据#省份省地方财政企业所得税
2000-2019年各省地方财政企业所得税数据1、时间:2000-2019年2、来源:国家统计局、统计年鉴3、指标:行政区划代码、地区、年份、地方财政企业所得税4、范围:31省5、指标说明:企业所得税是对企业的利润征收的一种税种,是地方财政收入的重要组成部分之一。企业所得税在地方财政中占有重要位置,通过合理的税收政策和管理,能够有效促进地方经济的健康发展与财政收入的增加。5、下载链接:2000-2
- cmake makefile cmakelists.txt的区别和联系
YRr YRr
CMakec++开发语言cmake
cmakemakefilecmakelists.txt的区别和联系理解CMake、Makefile和CMakeLists.txt的区别和联系,可以帮助我们更好地管理和构建C/C++项目。Makefile(GNUMake):定义与作用:Makefile是一种文本文件,通常用于指定如何编译和链接源代码以生成可执行文件或库文件。它包含了一系列规则(rules),每个规则指定了如何生成一个或多个目标文件(
- HDFS相关的面试题
努力的搬砖人.
java面试hdfs
以下是150道HDFS相关的面试题,涵盖了HDFS的基本概念、架构、操作、数据存储、高可用性、权限管理、性能优化、容错机制、与MapReduce的结合、安全性、数据压缩、监控与管理、与YARN的关系、数据一致性、数据备份与恢复等方面,希望对你有所帮助。HDFS基本概念1.HDFS是什么?它的设计目标是什么?•HDFS是Hadoop分布式文件系统,设计目标是实现对大规模数据的高吞吐量访问,适用于一次
- 业务逻辑漏洞
波兰的蓝
web安全
一、业务逻辑漏洞概述1.定义业务逻辑漏洞是指由于程序在设计业务流程时未充分考虑安全边界或异常场景,导致攻击者可通过非技术性手段(如参数篡改、流程跳过、逻辑滥用)实现非法操作。2.特点隐蔽性强:不依赖代码漏洞,难以被自动化工具检测。危害性高:可能导致资金损失、数据泄露、权限提升等。依赖业务理解:需深入分析目标业务流程的设计逻辑。二、常见业务逻辑漏洞类型1.权限控制漏洞平行越权场景:用户A通过篡改ID
- 测试工程师Ai应用实战指南简例prompt
进击的雷神
prompt
阅读原文以下是一个真实具体的案例,展示测试工程师如何在不同阶段结合DeepSeek提升效率。案例基于电商平台"订单超时自动关闭"功能测试:案例背景项目名称:电商平台订单系统V2.3测试目标:验证"用户下单后30分钟未支付,订单自动关闭并释放库存"功能技术栈:SpringBoot+MySQL+Redis延迟队列1.需求分析阶段痛点:需求文档仅描述业务逻辑,未明确异常场景(如服务器时间不同步、Redi
- 2017安全之势:云、大数据、IoT、人工智能
weixin_34392906
人工智能大数据嵌入式
“新技术让信息系统变成了孙悟空,开始无所不能,但安全仍是它的‘紧箍咒’!怎样解开这个‘紧箍咒’?各路安全厂商各显其能,但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话,我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题,如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此,我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来,不妨来看看至顶网与业界大咖总
- 服务器中防火墙的重要性
wanhengidc
服务器网络运维
服务器作为重要的网络设备,需要承担存储、处理和传输大量数据信息,所以服务器经常被恶意软件和网络攻击者视为主要目标,企业为了能够保护服务器不受各种网络威胁的影响,安装防火墙是最为基本的一种安全保护措施。服务器防火墙是网络安全的第一道防线,可以控制服务器上的网络访问权限,通过设置适合的规则和策略,管理员可以限制IP地址的访问权限,保护服务器不会受到未经授权的IP地址访问,保护了服务器中重要数据信息的安
- 算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)
Allen Wurlitzer
实战-算法解题算法leetcode职场和发展
更新时间:2025-03-21LeetCode刷题目录:算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录:计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150,不定期持续更新,欢迎关注!1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。你可以
- macos安装python-nodejs_MAC平台基于Python Appium环境搭建过程图解
weixin_39612038
前言最近笔者要为python+appium课程做准备,mac在2019年重新安装了一次系统,这次重新在mac下搭建appium环境,刚好顺带写个文稿给大家分享分享搭建过程。一、环境和所需软件概述1.1目前环境:MacOS(10.15.3)1.2所需软件:jdk-8u91-macosx-x64.dmg(jdk1.8及以上版本应该都可以)android-sdk_r24.4.1-macosx.zip(m
- 全网最细!CentOS 7极速部署MySQL 8.0.23实战手册(附最佳参数模版)
从不删库的DBA
Mysqlcentosmysqllinux
一、部署前准备1.1环境检查清单在进行MySQL部署前,请确认以下基础条件已满足:检查项标准要求操作系统版本CentOS6/7(推荐7.6+)内存建议≥4GB(生产环境≥16GB)磁盘空间/分区≥30GB,数据盘按需求规划网络连通性确保yum源可访问二、操作系统基础配置2.1关闭网络管理服务根据系统版本选择相应操作:▶CentOS6#serviceNetworkManagerstop停止Netwo
- Q&A:备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣?
云祺vinchin
技术分享架构分布式网络运维大数据
分布式和集中式各有优劣,且这两者下面的存储类型也都不尽相同,从备份与恢复的数据层面来看,这两者存储相结合才是优解。众所周知,备份数据只存一份还只放在一个存储里是不现实的。假设把备份数据访问频率、生命周期等参数分为三个等级(热、温、冷)。很显然,以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的,能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求,同时也能提供并行计算的能力,提供高效的目标端数据压缩和数据重删
- MiniMind:完全从 0 训练自己的大模型
三花AI
三花AI人工智能LLM大模型
是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型,改进自DeepSeek-V2、Llama3结构,项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段,包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低,直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型,最低仅需2G显卡即可推理训练!
- 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