- AI芯片:科技变革的核心驱动力
乐得瑞_郑钊展13172458616
人工智能科技
近年来,人工智能(AI)的飞速发展对众多行业产生了深远影响,芯片领域也不例外。AI在芯片设计、制造及应用等方面带来了革新性的改变,成为推动芯片行业发展的关键力量。AI助力芯片设计效率飞升传统芯片设计极为复杂,涉及数十亿晶体管的布局与连接,需庞大工程师团队耗费数月至数年才能完成从架构到制造的全流程。不过,AI技术的出现正在扭转这一局面。AI能处理繁重重复任务,优化复杂芯片布局并设计专用芯片,大大提高
- 为一位经验丰富的程序员量身定制Python学习路线 人工智能首选语言:python Python新技术
小黄人软件
chatGPTpython学习人工智能
人工智能首选语言:python必学。解释型语言(无编译这个环节),直接执行代码,面向对象,脚本语言没基础在这里学为一位经验丰富的程序员量身定制Python学习路线,主要应关注于深化已有的编程知识和技能,并探索Python特有的高级特性。以下是推荐的学习路线:基础复习:如果对Python基础不熟悉,先从Python的基础语法、数据类型、控制流程等开始复习。高级语言特性:深入理解装饰器、上下文管理器、
- 强化学习:原理、概念与代码实践
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
一、引言强化学习(ReinforcementLearning)作为机器学习的一个重要分支,旨在通过智能体(agent)与环境的交互,学习到最优的行为策略,以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
- 随机梯度下降一定会收敛么?
AndrewHZ
人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降?随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法,在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法,用于寻找函数的最优解,通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中,模型通过调整参数来最小化损失函数,以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
- python学习 列表 字典 集合 面对对象编程 闭包 装饰器 函数式编程 作用域 异常处理
Scikit-learn
机器学习python算法python学习开发语言
SIGIA_4Ppython学习列表字典集合面对对象编程闭包装饰器函数式编程作用域异常处理本文连接简介SIGIA_4P网址a.课程OKRObjectivesandKeyResults即目标与关键成果法目标,Objectives:掌握AI领域的Python开发成果1KR1linux目录结构[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-r864ykpN-16917885
- Git 从入门到进阶 (只有干货,没有废话)
2401_84153158
程序员gitelasticsearch大数据
《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》,点击传送门,即可获取!1.2.2已有的项目gitstash保存当前修改gitpull拉取远程最新代码与本地合并gitstashpop取出当前最新修改gitadd文件列表追踪文件gitcommit-m提交信息向仓库提交代码gitpushorigin分支名称推送至远程仓库具体的分支二、Git进阶操作=============
- 以太网交换基础(涵盖二层转发原理和MAC表的学习)
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网络
在当今的网络世界中,以太网交换技术是局域网(LAN)的核心组成部分。无论是企业网络、学校网络还是家庭网络,以太网交换机都扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍以太网交换的基础知识,包括以太网协议、帧格式、MAC地址,以及二层交换机的工作原理。一、以太网协议简介(一)以太网协议以太网是当今局域网中最广泛使用的通信协议标准。它定义了局域网中使用的电缆类型和信号处理方法。以太网基于CSMA/CD(载波监听
- 【Linux探索学习】第二十九弹——线程概念:Linux线程的基本概念与线程控制详解
GG Bond.ฺ
Linux探索学习linux学习算法运维
Linux学习笔记:https://blog.csdn.net/2301_80220607/category_12805278.html?spm=1001.2014.3001.5482前言:在现代操作系统中,线程是程序执行流的最小单元。与进程相比,线程更加轻量级,创建和销毁的开销更小,且线程之间可以共享内存空间,因此在多任务处理、并发编程中,线程的使用非常广泛。Linux作为一个多用户、多任务的操
- 流量拥塞控制技术---PFC/ECN/TCP滑动窗口
一名嵌入式糕手
tcp/ip网络协议网络
引言在现代网络中,拥塞控制是确保网络高效运行的关键机制。随着数据中心和云计算的发展,传统的流量控制技术已无法满足高吞吐、低延迟的需求。本文详细解析两种主流拥塞控制技术:基于优先级的流量控制(PFC)和显式拥塞通知(ECN),分析其工作原理、应用场景及优劣势。一、PFC(优先级流控)1.基本概念PFC是一种基于优先级的流量控制机制,通过在以太网层对流量按优先级分类管理,确保高优先级流量在网络拥塞时不
- 跟我一起学Python数据处理(六十八):用图表让数据可视化
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跟我一起学Python数据处理(六十八):用图表让数据可视化大家好!在数据处理的学习道路上,我一直希望能和大家携手共进、共同成长。今天咱们继续深入学习Python数据处理中的重要内容——数据可视化。学会用合适的图表展示数据,不仅能让数据变得直观易懂,还能帮助我们发现数据背后隐藏的信息和规律。话不多说,咱们马上开始今天的学习之旅!一、不同图表的特点与应用场景在数据可视化的世界里,有各种各样的图表,每
- 跟我一起学Python数据处理(六十九):用Bokeh实现数据可视化及时间序列数据处理
lilye66
信息可视化python开发语言pandas
跟我一起学Python数据处理(六十九):用Bokeh实现数据可视化及时间序列数据处理大家好!一直以来,我都希望能和各位小伙伴在Python数据处理的学习道路上并肩前行,共同进步。今天,咱们继续深入探索数据处理中的数据可视化环节,重点学习Bokeh库的使用以及时间相关数据的处理与展示。掌握这些知识,能让我们更高效地挖掘数据价值,把数据背后的故事清晰地呈现出来。话不多说,开启今天的学习之旅吧!一、B
- 【数据结构与算法】双向链表(添加节点、更新节点、删除节点、打印链表)
Bulut0907
#数据结构和算法双向链表链表更新节点删除节点打印链表
目录1.单向链表的缺点2.双向链表的介绍3.带head头的双向链表实现1.单向链表的缺点前面我们学习了单向链表。虽然有了单向链表,但在解决某些实际问题时,单向链表的执行效率并不高例如,若实际问题中需要频繁地查找某个节点的前驱节点,使用单向链表存储数据显然没有优势因为单向链表的强项是从前往后查找目标元素,不擅长从后往前查找元素。所以就有了双向链表2.双向链表的介绍双向链表是一种复杂类型的链表,它的节
- Python----数据结构----链表----双向链表
一盏偏灯
Python学习数据结构链表算法python
Python学习之路,点击有全套Python笔记双向链表一种更复杂的链表是“双向链表”或“双面链表”。每个节点有两个链接:一个指向前一个节点,当此节点为第一个节点时,指向空值;而另一个指向下一个节点,当此节点为最后一个节点时,指向空值。步骤:is_empty()链表是否为空length()链表长度travel()遍历链表add(item)链表头部添加append(item)链表尾部添加insert
- 辨析表达式++*p和*p++:自增自减++/--运算符与取值运算符*的优先级问题
simple_whu
c/c++数据结构c语言
学习C语言时,老师一般都会向同学们讲到++/--自增、减运算符。回过头来我们要问,为什么设计了这样的运算符?答案是——(由于很多地方如循环都会用到自增、减操作)为了简洁。然而,某些动机不明的考题也就围绕着++和--展开了。一些表达式辨析*p++等价于*(p++),均返回自增前的*p,再完成p的自增。(*p)++返回自增前的\*p值,然后完成p所指变量的自增。*++p等价于*(++p),均先完成自增
- 泛型和通配符详解
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java开发语言
在Java中,**泛型(Generics)和通配符(Wildcard)**是用于增强类型安全性和代码复用的强大特性。它们允许类、接口和方法在定义时不指定具体类型,而是在使用时指定类型参数。通过泛型和通配符,Java可以在编译时进行类型检查,从而避免运行时错误。下面我将详细解释这两个概念,包括其用法、区别、以及各种常见的模式。1.泛型(Generics)泛型是一种在定义类、接口或方法时使用类型参数的
- 免登录H5快手商城系统/抖音小店商城全开源运营版本
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内容目录一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示三、学习资料下载一、详细介绍最近因为直播需要然后在互站花500买了一套仿抖音的商城系统,感觉确实还可以,反正都买了所以就分享给有需要的人以下是互站那边的网站介绍可以了看一下,还是很不错的1、无需登录直接可以购买商品2、独立后台支持分站3、修复已知问题完美运营4、支持对接第三方支付:易支付、码支付、虎皮椒等。二、效果展示1.部分代码代码如下(
- 有趣幽默彩虹屁文案生成工具微信小程序源码
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源码专区微信小程序文案小程序源码
内容目录一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示三、学习资料下载一、详细介绍有趣幽默彩虹屁文案生成工具小程序源码此文案小程序主要功能为分享各种有趣幽默的文案免服务器免域名,源码只提供彩虹屁,朋友圈,毒鸡汤API接口,其他需自行查找替代小程序拥有复制收藏功能,可自行体验,设置流量主可自行查看代码进行更换id二、效果展示1.部分代码代码如下(示例):">¥已售:2.效果图展示三、学习资料下载
- vue从入门到精通(九):监视属性
陈小于
vue从入门到精通vue.jsjavascript前端
一,监视属性(watch)1.当被监视的属性变化时,回调函数自动调用,进行相关操作2.监视的属性必须存在,才能进行监视!!3.监视的两种写法:(1).newVue时传入watch配置(2).通过vm.$watch监视如下:准备好一个容器-->今天天气很{{info}}切换天气Vue.config.productionTip=false;constvm=newVue({el:'#root',data
- SQLAlchemy中常用的查询方法[示例学习]
铁松溜达py
数据库
SQLAlchemy是一个强大的PythonORM(对象关系映射)工具,它提供了多种方法来执行数据库查询操作。以下是SQLAlchemy中常用的查询方法的总结:session.query():使用session.query(Model)来创建一个查询对象,其中Model是你要查询的数据库模型类。filter():在查询对象上使用filter()方法可以添加过滤条件,例如filter(Model.c
- 大规模GPU集群的进阶之路
卢旗
人工智能
大家好,我是卢旗。今天来聊聊GPU。GPU,全称GraphicProcessingUnit,即图形处理器。它的并行处理能力非常强大,能够同时处理多个任务和数据,因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。研发团队在负责制定硬件选型策略并设计优化下一代大规模GPU集群的软硬件架构时,我们需要关注GPU技术的最新进展、重点研究问题以及潜在的技术突破。一、GPU在重点研究的问题算力提升与
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch人工智能python生成对抗网络深度学习计算机视觉gan
简介简介:在输入端对输入图像采用掩码遮挡部分图像,之后通过跳跃生成对抗网络生成修复掩码部分的人脸进而生成完整的人脸数据。对于生成器结构的损失采用MES损失,对于鉴别器的结构采用WGAN-GP的损失。鉴别器为双鉴别器结构,一个负责检验完整图像的真假,一个负责检验掩码部分图像的真假。论文题目:SCGAN:GenerativeAdversarialNetworksofSkipConnectionforF
- C语言学习记录(4)青年歌手大奖赛_评委会打分
舌尖上的五香
C语言
C语言学习记录前言一直自己没有学习做笔记的习惯,所以为了加强自己对知识的深入理解,决定将学习笔记写下来,希望向各位大牛们学习交流!不当之处请斧正!在此感谢!这边就先从学习C语言写起,自己本身对程序语言方面不擅长,所以决定对此从基础开始学习,大牛们对此文可以忽略!学校的OJ上的题青年歌手大奖赛_评委会打分题目描述青年歌手大奖赛中,评委会给参赛选手打分。选手得分规则为去掉一个最高分和一个最低分,然后计
- 【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言pandas机器学习numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
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- UVM的基本教程
如筏喻者
UVM学习其他
文章目录一、基本介绍二、在实践中学习1.接口interface2.待测设计DUT3.传输数据包transaction4.序列sequence5.序列器sequencer6.驱动器driver7.监视器monitor8.代理agent9.记分板scoreboard10.仿真环境env11.测试用例test12.顶层top13.参考模型referencemode和直接编程接口(DPI)14.简单的ma
- 深度揭秘 DeepSeek:2025 最新版,带你从 0 基础到熟练运用
小白教程
AI写作人工智能AIGC
文章目录前言一、deepseek使用技巧大全下载二、使用步骤1.准备篇:快速上手DeepSeekAI平台2.基础对话篇:有效提问与魔法指令3.效率飞跃篇:文件处理与代码生成4.场景实战篇:解决真实世界问题5.高手进化篇:专业生产力工具6.自我学习能力提升7.编程教练篇:代码入门与面试准备8.创作进阶篇:小说创作与视频脚本总结前言这是一篇关于DeepSeekAI平台使用指南的文章,主要介绍了从注册到
- 【生物AI】AI在生物医药研发中的应用:基于深度学习的疾病诊断标志物发现
Anitalin00
生物AI人工智能深度学习
摘要生物医药研发一直是推动人类健康进步的关键领域,然而传统研发方式在疾病诊断标志物发现方面存在效率低、准确性不足等问题。人工智能(AI),特别是深度学习技术,凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力,为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。本文深入探讨AI在这一领域的具体应用,涵盖详细的实现流程、代码示例、运行结果分析,以及实际使用场景和应用效果评估。一、引言疾病诊断标志物是能够反映疾病发生、发展过程的生
- 学习疯狂JAVA讲义——学习基本类型
红鲤鱼与绿鲤鱼与哈士奇
学习java开发语言
笔记备忘,方便以后忘了查询(如有错误,敬请指点)★类型:↗基本类型Java的类型↘引用类型↗整形(byte、short、int、long)↗浮点型(float、double)★基本类型:→字符型(char)↘boolean型(boolean)★整型位(bit)要么是0、要么是1。字节(Byte)8个bit所谓整形,只能装整数(包括正整数和负整数)2^0→12^1→22^2→42^3→82^4→16
- 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