- python np.hstack
gz153016
python语法总结
importnumpyasnparr1=np.array([1,2,3])arr2=np.array([4,5,6])#print('np.vstack((arr1,arr2)):',np.vstack((arr1,arr2)))print('np.hstack((arr1,arr2)):',np.hstack((arr1,arr2)))#np.hstack((arr1,arr2)):[12345
- Matplotlib 库来可视化频谱泄漏和加窗的效果
Mark White
matplotlib
前言很多朋友学习音频技术的时候,不理解这个频谱泄漏是什么,我们这次写个小代码直观地感受一下代码演示:频谱泄漏与加窗我们将生成一个简单的正弦波信号,然后分别用**不加窗(矩形窗)和加窗(汉明窗)**的方式对其进行傅里叶变换,并对比它们的频谱图。你会清晰地看到加窗如何减少了频谱泄漏。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.fftimpo
- open3d 点云拟合圆 mesh
扶子
python点云处理numpypythonopen3d经验分享点云拟合圆mesh
1、功能介绍:使用numpy和open3d进行二维圆拟合与三维可视化的完整示例。主要功能是对带有噪声的二维点云数据进行最小二乘法圆拟合,并使用open3d创建三角网格来可视化拟合出的圆形区域。2、代码部分:importnumpyasnpimportopen3daso3d#参数设置radius=5.0#圆的半径center=[0,0]#圆心num_points=200#点的数量noise_level
- DAY 10 机器学习建模与评估
心落薄荷糖
Python训练营机器学习人工智能
知识点:1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多,但是难度不大,仔细看看示例代码,好好理解下这几个评估指标。作业:尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。impor
- OKHttp框架
一个快乐的小测试
自动化测试okhttpandroidjava自动化
一、OKHttp简介初识OKHttpOkHttp是一个处理网络请求的开源项目,是Android端一个较新的轻量级网络框架,支持HTTP/HTTPS协议、请求头设置、响应解析等功能,并且支持异步调用,因此在接口测试中也是一种非常优秀的选择。OkHttp是一个高效的HTTP客户端,其特性包括:支持HTTP/2,并且允许同一个主机地址的所有请求共享同一个socket连接,这样能减少服务器的请求次数通过连
- Java中多态的一些见解
更多内容请看我的个人网站多态初识调用成员的特点成员变量:编译看左边,运行看左边成员方法:编译看左边,运行看右边多态在调用成员变量时为什么是父类的,但是方法是子类的?一句话解释:在编译时(静态绑定),成员变量是根据引用类型(也就是声明的类型)来决定的;在运行时(动态绑定),方法是根据对象的实际类型(也就是new出来的类型)来决定的。举个经典例子classParent{publicStringname
- Python训练营打卡——DAY16(2025.5.5)
cosine2025
Python训练营打卡python开发语言机器学习
目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
- PyWavelets
shangjg3
PyTorchpytorch人工智能python
PyWavelets(pywt)是Python中用于小波变换的核心库,提供了丰富的信号处理和图像处理功能。以下是其核心功能的详细介绍:1.小波变换基础(1)离散小波变换(DWT)将信号分解为近似系数(Approximation)和细节系数(Detail)。importpywtimportnumpyasnp#示例信号signal=np.array([1
- Docker基础实战教程一:入门
Ssaty.
docker容器运维
第1关:HelloDocker!本关任务是初识Docker,要求学习者参照示例完成拉取镜像、启动容器并在容器内输出HelloDocker的功能。#注意如果想在右侧使用命令行模拟操作,请先输入#servicedockerstart#否则将不能执行docker命令#拉取busybox官方镜像,启动容器并执行输出"HelloDocker"#拉取busybox官方最新镜像dockerpullbusybox
- 基于OpenCV-python的人脸识别系统
transuperb
完整代码opencvpython人工智能
importsysimportosimporttkinterastkfromtkinter.ttkimportStyleimportnumpyasnpimportcv2fromPILimportImageTk,ImageDraw,ImageFontfrompanel.models.tabulatorimportthemefromModelimport*fromtkinterimportttk,fi
- 量子机器学习前沿:量子神经网络与混合量子-经典算法
软考和人工智能学堂
人工智能#深度学习Python开发经验量子计算
1.量子计算基础1.1量子比特与量子门importnumpyasnpfromqiskitimportQuantumCircuit,Aer,executefromqiskit.visualizationimportplot_histogram#单量子比特操作演示defsingle_qubit_demo():qc=QuantumCircuit(1)qc.h(0)#Hadamard门创建叠加态qc.rz
- Python打卡:Day24
剑桥折刀s
python打卡python
importpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix,accuracy_score,precision_score
- Python学习打卡:day13
胜天半子祁厅
Pythonpython学习java
day13笔记来源于:黑马程序员python教程,8天python从入门到精通,学python看这套就够了目录day1397、初识对象98、类的成员方法类的定义和使用成员变量和成员方法成员方法的定义语法99、类和对象在程序中通过类来描述基于类创建对象100、构造方法课后练习101、魔术方法\_\_str\_\_字符串方法\_\_lt\_\_小于符号比较方法\_\_le\_\_小于等于比较符号方法\
- 创意Python爱心代码分享的技术文章大纲
hshaohao
pygamepythonjavaphpc++c语言javascript
创意Python爱心代码分享的技术文章大纲引言介绍Python在创意编程中的应用,特别是图形和数学可视化方面的潜力。提及爱心代码作为经典示例,激发读者兴趣。基本爱心图案生成使用数学公式和简单图形库绘制基本爱心形状。示例代码利用matplotlib或turtle库实现。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltt=np.linspace(0,2*np.pi
- numpy -- np.concatenat 学习笔记
qq_43632431
numpy笔记python
np.concatenate是NumPy中用于连接数组的函数。以下是详细说明:基本语法numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0,out=None,dtype=None)参数说明arrays:要连接的数组序列(元组或列表)axis:连接轴的方向,默认为0在NumPy中,axis指定了操作的维度方向:axis=0:第一个维度(行方向)axis=1:第二个维度(列方向)a
- n 维数组(张量)关于轴 axis 的理解
Herk (ง •̀_•́)ง
pythonnumpypytorch
本文将从两个角度来理解“轴”的概念,着重阐述1.2节中的理解,并借此加深问题一和问题二的理解。一、问题:如何理解numpy数组在轴上的sum操作二、问题:torch张量中的维度dim也是如此一、问题:如何理解numpy数组在轴上的sum操作a=np.ones((2,3,4),dtype=int)a.sum(axis=<
- numpy - np.full 笔记
qq_43632431
numpy笔记opencv
np.full是NumPy中用于创建填充指定值的数组的函数。以下是详细说明:基本语法numpy.full(shape,fill_value,dtype=None,order='C')参数说明shape:数组的形状(元组或整数)fill_value:填充值dtype:数据类型(可选)order:内存布局,'C'或'F'(可选)基本用法示例1.创建一维数组importnumpyasnp#创建长度为5,
- DAY 33 简单的神经网络
2401_84854050
python打卡神经网络深度学习人工智能
1.数据预处理(0)准备数据、划分数据#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp#加载鸢尾花数据集iris=load_iris()X=iris.data#特征数据y=iris.target
- 一些针对FOC算法的 Clark/Park变换 和 SVPWM生成 的案例代码
鹿屿二向箔
算法
以下是一些针对FOC算法的Clark/Park变换和SVPWM生成的案例代码,涵盖Python仿真、C语言嵌入式实现和ArduinoSimpleFOC库的示例。代码将保持简洁,并附带关键注释。1.Python仿真示例(1)Clark/Park变换实现importnumpyasnpdefclark_transform(ia,ib,ic):"""Clark变换(幅值不变,k=2/3)"""i_alph
- Pandas 系列(二)
毛大猫(蓉火科技)
pandas
Pandas系列(二):Series属性(一):importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt使用matplotlib.pyplot进行绘图时,首先需要导入模块,并根据具体需求调用相关函数来生成图表。通常使用以下语句:importmatplotlib.pyplotasplt导入pyplot模块,并将其简称为plt#s10=pd
- Python实现快速傅里叶变换(FFT)
haodawei123
工作总结
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#采样点选择1400个,因为设置的信号频率分量最高为600赫兹,根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍,所以这里设置采#样频率为1400赫兹(即一秒内有1400个采样点,一样意思的)x=np.linspace(0,1,1400)#设置需要采样的信号,频率分量有180,390和600y=7np.sin(2np.p
- 深入Python:实现FFT与DFT
weixin_42668301
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:快速傅里叶变换(FFT)和离散傅里叶变换(DFT)是处理时域信号转换到频域的数字信号处理核心工具。本课程深入介绍FFT与DFT的原理及Python实现,涵盖从基本概念到使用numpy库进行信号处理的实战应用。学生将学习如何使用Python中的numpy库来执行DFT,掌握通过Cooley-Tukey算法实现的FFT来高效处理大型数据集。通过实际案例,理解如何分
- Python NumPy数组:科学计算的核心数据类型
Python编程之道
pythonnumpy开发语言ai
PythonNumPy数组:科学计算的核心数据类型关键词:Python、NumPy数组、科学计算、数据类型、多维数组摘要:本文主要围绕Python中的NumPy数组展开,详细介绍了NumPy数组这一科学计算核心数据类型的相关知识。我们会从背景知识入手,用生动形象的方式解释NumPy数组的核心概念,深入探讨其算法原理、数学模型,还会通过项目实战展示其实际应用,最后展望其未来发展趋势。通过阅读本文,读
- Anaconda 创建python3.9+pytorch1.10.1+cuda11.3环境
canny_kevin
DeepLearningPythonpythonconda
1.打开AnacondaPowershellPrompt2.创建conda环境condacreate--nameRordAIpython=3.9conda一些命令condainfo--envs:输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist:看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn:安装numpysklearn包condaenvremove-
- python pandas数据清洗
扶子
python开发语言经验分享pandas数据清洗
一、介绍:2024金砖python样题中数据清洗部分代码实现二、任务要求:数据集中有购药时间、社保卡号、商品编码、商品名称、销售数量、应收金额、实收金额几个字段,请你使用NumPy和Pandas按如下要求对数据进行清洗:1.购药时间就是销售时间,为了后续分析更好的理解字段,将"购药时间"改为"销售时间";2.任何一条数据中只要有一个缺失值就删除该条数据;3.将销售数量、应收金额、实收金额三列的数据
- python数据分析张俊红_Python数据分析实战基础 | 初识Pandas
weixin_39678531
python数据分析张俊红
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容,主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学,可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。01重要的前言这段时间和一些做数据分析的同学闲聊,我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题,很多凭着兴趣入坑的同学,都能够很快熟悉Python基础语法,然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中,硬着头皮啃完之后,好像
- Python从入门到入坑(一)
小样贼猖狂
python学习ing后端大数据python
初识Python什么是代码?什么是写代码?Python的基本数据类型Number大类整数浮点型布尔类型complex复数一个知识点组大类序列字符串列表[]元组()总结序列集合字典dict总结什么是代码?什么是写代码?代码是现实世界事物在计算机世界的映射!写代码就是将现实世界中的事物用计算机语言来描述.—>画家、摄影师:光影、图形、颜色、结构。—>我的世界:石英、矿石、水晶。—>计算机语言:基本数据
- python打卡训练营Day41
珂宝_
python打卡训练营python
importnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#加载和预处理数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data()x_train=x_train.reshape(-1,28,28,1).astype("float32")
- “易问易视”——让数据分析像聊天一样简单
二十十十十十
数据分析数据挖掘
一、项目简介“易问易视”通过自然语言理解和大语言模型技术,将用户的中文查询自动转化为数据处理指令,实现无代码的数据检索与图表生成。你只要在大屏上输入一句话,比如“2024年每月有多少人出境”,它就能自动看懂你要查的时间、指标、维度,然后在后台用Pandas和NumPy把国家统计局或行业CSV里的数据清洗、筛选、聚合好,再用Matplotlib、Plotly画出柱状图、折线图、饼图甚至地图,最后在S
- 6.26打卡
丁值心
机器学习小白从0到1人工智能深度学习机器学习python开发语言
@浙大疏锦行DAY55序列预测任务介绍知识点回顾1.序列预测介绍a.单步预测b.多步预测的2种方式2.序列数据的处理:滑动窗口3.多输入多输出任务的思路4.经典机器学习在序列任务上的劣势;以随机森林为例作业:手动构造类似的数据集(如cosx数据),观察不同的机器学习模型的差异#准备工作importnumpyasnpimportrandomimportosimportmatplotlib.pyplo
- 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