- 顶点着色器:3D世界的魔法化妆师
你一身傲骨怎能输
计算机图形学着色器
摘要顶点着色器是3D图形渲染中的关键组件,负责将3D模型中的顶点数据转换为2D屏幕坐标,并传递颜色、法线、纹理等属性。它通过坐标变换、属性传递和动画变形等功能,使角色和场景动态化,如角色骨骼动画、水面波动和旗帜飘动等。顶点着色器在渲染管线中处于第一站,与其他着色器(如几何着色器和片元着色器)协作,共同完成复杂的图形渲染任务。通过优化计算和合理分配顶点数量,顶点着色器能够高效处理大量数据,广泛应用于
- 大模型训练与微调(1)——优化器选择总结
John_今天务必休息一天
人工智能机器学习深度学习
大模型训练与微调(1)——优化器选择总结一、AdamW优化器:成熟稳定的主流选择二、Lion优化器:谷歌提出的高效替代方案三、其他优化器的补充应用四、优化器选择趋势与实验对比五、未来发展方向当前最新的大模型在优化器的选择上,主要结合了传统优化器的稳定性与新型优化器的效率优势。以下是主流大模型采用的优化器及其技术特点的总结:一、AdamW优化器:成熟稳定的主流选择核心原理与改进AdamW是Adam的
- Entity Framework 实体数据模型入门:从创建到实战应用
Leon@Lee
数据库
EntityFramework(简称EF)作为.NET平台下的ORM(对象关系映射)框架,极大地简化了数据库操作。本文将由浅入深,带您一步步了解EF实体数据模型的创建、配置、开发与使用,即使是新手也能快速上手。一、EF与ADO.NET:为何选择EF?在介绍EF之前,我们先看看传统的数据访问方式与EF的区别:ADO.NET的局限:直接编写SQL语句操作数据库,需要手动处理类型转换、SQL拼接等问题,
- 新手必看:入行大模型前一定要知道的几件事!
和老莫一起学AI
人工智能java机器学习大模型算法程序员转行
大模型怎么转?适合哪些人?哪些方向对新手友好?又有哪些坑你必须避开?文章有点长,但全是我这几年观察下来最真实的经验,如果你真的想搞懂大模型、入场不踩坑,建议认真读完,或先收藏慢慢看。一、大模型≠ChatGPT,先搞清“全景图”再出发说句真话,很多人对“大模型”的第一印象就是——ChatGPT。但这只是它的"最上层",底下的基建、平台、算法、数据处理、推理部署……才是撑起整个技术栈的骨架。入行大模型
- element目录树组件el-tree使用相关笔记
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文章目录默认配置懒加载每一级分页懒加载递归处理数据递归遍历树级结构,进行字段映射一维数组处理为树结构默认选中并展开特定节点初始化的需求场景切换tab后的需求场景禁止点击事件搜索本地搜索搜索后滚动定位结果添加图标方法一:通过伪类的background属性方法二:通过img标签引入图片修改选中的高亮(图标和颜色)选中时图标切换文字和背景的高亮可编辑树点击展开后回调点击节点图标切换显示(包含一键切换全部
- 10.2 ChatGPT自动生成训练数据实战:37.2%准确率提升秘籍
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力chatgpt人工智能机器学习语言模型
ChatGPT自动生成训练数据实战:37.2%准确率提升秘籍使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt在大模型微调场景中,高质量训练数据的获取往往是制约模型效果的核心瓶颈。根据2023年GoogleResearch的实证研究,使用GPT-4生成的合成数据对LLaMA2进行微调,能达到人工标注数据85%的效果水平。本章将揭秘如何通过ChatGPT自动生成适配ChatGLM3的微调数据。一、
- 跨域问题(Allow CORS)解决(3 种方法)
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跨域问题(AllowCORS)解决(3种方法)文章目录跨域问题(AllowCORS)解决(3种方法)补充:SpringBoot设置Cors跨域的四种方式方式1:返回新的CorsFilter方式2:重写WebMvcConfigurer方式3:使用注解(@CrossOrigin)方式4:手工设置响应头(HttpServletResponse)最后:跨域问题:浏览器为了用户的安全,仅允许向同域,同端口的
- Assistant API的原理及应用
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什么是AssistantsAPI?**发布日期:**2023年11月6日,OpenAI在开发者大会上发布了AssistantsAPI——一款面向开发者的工具,用于在应用中构建AI助手。✅它可以做什么?AssistantsAPI允许开发者构建智能助手,这些助手可通过:instructions(指令):设定助手行为;models(模型):指定使用的GPT模型;tools(工具):调用代码解释器、知识库
- 爆改RAG!用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南
许泽宇的技术分享
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“RAG不准?RL来救场!”——一位被RAG气哭的AI工程师前言:RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了,大家都知道RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是大模型落地的“万金油”方案。无论是企业知识库、智能问答,还是搜索引擎升级,RAG都能插上一脚。但你用过RAG就知道,理想很丰满,现实很骨感。明明知识库里啥都有,问个“量子比特的数学表达式”,
- 如何实现表格选中时禁用树结构的复选框功能(El-Tree 与 El-Table 联动实现)
Peak_Gao
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在前端开发中,树形结构和表格是常用的组件组合,尤其是在展示和管理复杂数据时。使用ElementUI的el-tree和el-table组件,我们可以实现当表格中有选中行时,自动禁用树结构中的复选框,反之亦然。这不仅提升了用户体验,还能有效防止数据操作上的冲突。本文将详细介绍如何实现这一功能,并提供相应的代码示例。实现思路树结构(el-tree):用于展示分层数据,支持复选框选择。表格(el-tabl
- go Lock Sleep
贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者)
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packagemainimport("fmt""sync""time")//Goods结构体,包含一个map[int]int用于存储商品编号和库存数量,以及一个互斥锁typeGoodsstruct{vmap[int]int//商品编号到库存数量的映射msync.Mutex//互斥锁,保证并发安全}//Inc方法,增加指定商品编号的库存数量func(g*Goods)Inc(keyint,numint
- element-ui 关于树形结构el-tree的笔记
首先尝试了下懒加载。发现是时候会出现无法加载数据以及数据重新加载的问题,古世勇一次性给加载上去。首先说一次性加载的适用方法先确定tree的配置文件label:'name',chcildren:'children',isLeaf:'leaf'看官网说明label就是你显示ui的值chcildren就是你下级目录的全部数据isLeaf指定一个字段是否为子节点。为ture时不为子节点所以数据结构为dat
- vue3项目的筛选是树状 el-tree 二级树结构(个人笔记)
齐露
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先说一下筛选要求:可以多选,可以全选,可以取消全选(清空),可以关键字筛选(以下案例仅限于二级的树结构,多级的没有试),截图如下:废话不多说,上代码全选清空letform=reactive({certificationCategory:[],...})letcertificate_list=ref([//el-tree的内容{click:"AUTO",name:'电力业务许可证',value:'电
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Qtqt开发语言面试题
目录1.简单说一下Qt2.用过QT中的哪些模块?3.说一些你常用的Qt控件?4.Qt中如何创建一个窗口?5.说一下QT中创建控件的方式?6.说一下Qt中信号和槽机制是什么?7.说一下QT信号与槽机制原理?8.如何自定义信号和槽,信号和槽怎么连接?9.说一下Qt的事件处理流程?10.说一下事件过滤器的作用?11.Qt中connect()函数中参数有哪些,第五个参数的作用和可选类型呢?12.为什么选择
- 请详细描述MySQL的B+树中查询数据的全过程
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在MySQL中,B+树是一种常用的索引结构,尤其是在InnoDB存储引擎中,B+树被广泛应用于聚集索引(ClusteredIndex)和非聚集索引(SecondaryIndex)。在B+树中,数据存储在叶子节点,非叶子节点用于路由和索引查找。查询过程是通过树结构逐步定位到正确的数据位置。以下是MySQLB+树中查询数据的详细过程:B+树的基本结构非叶子节点:非叶子节点存储的是指向子节点的指针(即键
- Go 语言实现本地大模型聊天机器人:从推理到 Web UI 的全流程
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接续Go-LLM-CPP专案,继续扩充前端聊天室功能一.专案目录架构:go-llm-cpp/├──bin/#第三方依赖│├──go-llama.cpp/#封裝GGUF模型推理(CGo)│└──llm-go/#prompt构建+回合管理(Go)│├──cmd/#可执行应用│└──main.go#CLI/HTTPserver入口点│├──config/│└──persona.yaml#人格模板(系统p
- 「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型开源:开启 AI 新时代的大门
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在人工智能的浩瀚星空中,大模型技术宛如一颗璀璨的巨星,照亮了无数行业前行的道路。自诞生以来,大模型凭借其强大的语言理解与生成能力,引发了全球范围内的技术变革与创新浪潮。百度宣布于6月30日开源文心大模型4.5系列,这一消息如同一颗重磅炸弹,在AI领域掀起了惊涛骇浪,其影响之深远,意义之重大,足以改写行业的发展轨迹。百度这次放大招,直接把文心大模型4.5开源了,这操作就像往国内AI圈子里空投了一个超
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TextTipsPlus多行省略+Tooltip提示组件✅功能亮点功能说明多行省略通过line-clamp控制显示行数,默认单行动态宽度支持传入width(数值或百分比/字符串)Tooltip超出显示自动判断是否超出容器,超出后显示完整tooltip插槽支持支持插入复杂结构(文本、图标、HTML等)i18n支持插槽和text均可支持$t()组件源码(TextTipsPlus.vue){{$t(te
- SFT(监督微调)详解:零基础入门到精通,一篇详细的入门教程!
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文章目录具体步骤如下:应用场景优点举例步骤1:预训练模型的选择步骤2:数据收集与标注步骤3:数据预处理步骤4:数据集划分步骤5:加载预训练模型步骤6:数据编码步骤7:创建数据加载器步骤8:定义训练过程步骤9:模型评估步骤10:模型保存零基础入门AI大模型一、全套AGI大模型学习路线二、640套AI大模型报告合集三、AI大模型经典PDF籍四、AI大模型商业化落地方案学习计划:资料领取SFT(监督微调
- 四种微调技术详解:SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法
当谈到人工智能大语言模型的微调技术时,我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT和T5,拥有卓越的自然语言处理能力,但要使它们在特定任务上表现出色,就需要进行微调,以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中,我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术:SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分:SFT监
- java类加载机制:Tomcat的类加载机制
weixin_ab
#类的加载机制java类加载
Tomcat类加载机制深度解析:打破双亲委派的Web容器实现Tomcat作为JavaWeb容器,其类加载机制为满足Web应用的隔离性、热部署和兼容性需求,对标准Java类加载机制进行了定制化扩展,核心是打破双亲委派模型并引入多层级类加载器。以下从架构设计、核心组件、热部署实现到典型问题展开解析。一、Tomcat类加载器层级架构(与标准JVM的区别)1.四层类加载器体系BootstrapClassL
- 从新闻到知识图谱:用大模型和知识工程“八步成诗”打造科技并购大脑
许泽宇的技术分享
知识图谱科技人工智能
一句话摘要:本文带你用现代NLP和知识图谱技术,把科技公司并购新闻变成结构化的知识大脑,过程全景揭秘,理论与实战齐飞,代码只用伪代码,干货与段子齐发,助你成为AI知识工程老司机!前言:为什么要把新闻变成知识图谱?想象一下,你是个投资分析师,老板让你一周内梳理全球科技并购大事件,找出谁在买谁、花了多少钱、背后有哪些大佬、涉及哪些新技术……你会怎么做?A.手动Ctrl+F,Excel狂敲,熬夜爆肝?B
- MySQL 的 B+ 树中查询数据的全过程
Chen-Edward
mysql数据库
是否是否是否接收SQL查询解析SQL,生成语法树优化器生成执行计划是否使用B+树索引?加载B+树根节点全表扫描遍历非叶子节点定位叶子节点查找目标键值找到目标键?获取数据返回空结果是否二级索引?通过主键回表直接获取整行数据组装结果集返回结果给客户端注意事项mysql中的叶子节点默认是16KB,存储的不只是一条数据,数据的多少是16kB/每条数据大约的大小从上图可以知晓,叶子节点有页目录结构(非叶子节
- Longformer: The Long-Document Transformer(2020-4-10)
不负韶华ღ
深度学习(NLP)transformer深度学习人工智能
模型介绍目前基于Transformer的预训练模型在各项NLP任务纷纷取得更好的效果,这些成功的部分原因在于Self-Attention机制,它运行模型能够快速便捷地从整个文本序列中捕获重要信息。然而传统的Self-Attention机制的时空复杂度与文本的序列长度呈平方的关系,这在很大程度上限制了模型的输入不能太长,因此需要将过长的文档进行截断传入模型进行处理,例如BERT中能够接受的最大序列长
- Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比(逻辑回归 vs 决策树)
蓝婷儿
pythonpython数据分析逻辑回归
✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型:决策树(DecisionTree)掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告:准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作(索引、透视、变形)第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程(编码、归一化、时间)第5天数据集拆分(训练集/测试集)第6天逻辑回归模
- css滑块开关的使用,CSS3制作滑块按钮
滑块按钮-渣图.gif查看demo结构先整理一下,这个按钮的层。分层.gif样式body{background:#eee;}/*--用绝对定位让整个按钮在页面垂直居中--*/.toggle-wrapper{position:absolute;;left:50%;top:50%;overflow:hidden;margin-left:-60px;/*--按钮向左移动一半的宽度--*/margin-t
- 用mysql作excel数据分析_怎样用 Excel 做数据分析?
一只帅鸟
基本Excel快捷键【最好用的复制命令】Ctrl+R向右复制Ctrl+D向下复制【选择格式粘贴】Ctrl+Alt+V【求和功能】Alt+=然后按回车键【格式调整】Ctrl+Shift+7加上外边框Ctrl+Shift+-去掉边框Ctrl+Shift+5改成%数值格式【视图调整及编辑】Ctrl+Shift+=插入行Ctrl+-删除【终极】开始工具栏所有的命令都可以通过Alt-H-调用(如下图键入相应
- Docker 容器间通信:Link 与自定义网络
Docker容器间通信:Link与自定义网络关键词:Docker容器通信、容器网络模型、DockerLink、自定义网络、Bridge网络、Overlay网络、网络驱动摘要:本文深入解析Docker容器间通信的两种核心方式——传统Link机制与现代自定义网络方案。通过对比分析两者的技术原理、实现方式、适用场景及最佳实践,帮助读者理解Docker网络架构的演进逻辑。文章从容器网络基础概念出发,详细阐
- Coze智能体开发:什么是提示词及其编写建议
王国平
CozeAIAgent智能体开发人工智能大数据语言模型python开发语言
提示词(Prompt)是AIAgent的核心,它决定了模型生成结果的质量和准确性。提示词不仅影响输出,还决定了模型对输入信息的理解深度。通过科学的提示词设计,开发者能高效引导模型生成符合预期的高质量输出。基础概念提示词提示词(Prompt)是用户在与模型或智能系统互动时输入的指令或文本,用来引导系统生成回应或执行特定任务。它可以是问题、命令或描述性文字,帮助系统理解用户的意图并提供相应的结果。提示
- Coze智能体开发:如何批量生成和处理图片
王国平
CozeAIAgent智能体开发语言模型人工智能开发语言智能体Agent
在绘本制作、图片后期制作等场景中,往往需要使用模型来批量生成和处理图片。扣子提供了多个图像处理类节点,支持图像生成、添加水印、画质优化等多种常见的图片处理方式,你可以在批处理节点中嵌套图像生成等图像处理节点,实现图片的批量操作。本文档以绘本制作工作流为例,演示如何通过批处理节点和图像节点实现图像的批量生成和批量处理。效果演示通过绘本制作工作流,你可以批量生成类似以下风格的图片。搭建过程中你也可以根
- 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