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优人ovo
计算机网络学习
引言计算机网络作为程序员的内功,不仅要做到深入理解,面试题也要详细掌握,跟着作者的节奏好好复盘一下吧1.OSI模型和TCP/IP模型的区别是什么?各层的主要功能是什么?考察点:网络分层架构、协议栈理解答案方向:OSI分为7层(物理层→数据链路层→网络层→传输层→会话层→表示层→应用层),TCP/IP简化为4层(网络接口层→网络层→传输层→应用层)。关键区别:OSI是理论模型,TCP/IP是实际工业
- 使用setimmediate实现可伸缩执行的脚本
load_life
html5javascript浏览器functionchromeperformanceie
看过我对JavaScript性能优化相关的讨论的同学们一定很了解我的一个癖好,就是将一大段的script分解成多个块来执行。通过使用setTimeout(),你可以去改变特定代码执行的时间,从而做到让UI现场执行已经在队列里的任务。比如,你可以通过这样的方式把要执行的代码在50ms后加到UI线程队列里:setTimeout(function(){//dosomething},50)那么,在50ms
- 工程化与框架系列(22)--前端性能优化(中)
一进制ᅟᅠ
前端工程化与框架前端性能优化状态模式
前端性能优化(运行)引言运行时性能直接影响用户交互体验和应用流畅度。本文将深入探讨前端运行时性能优化的各种策略和技术,包括渲染优化、内存管理、计算优化等关键主题,帮助开发者构建高性能的Web应用。运行时性能概述运行时性能优化主要关注以下方面:渲染性能:减少重排重绘,优化动画效果内存管理:防止内存泄漏,优化内存使用计算优化:提升JavaScript执行效率事件处理:优化事件监听和响应异步操作:合理使
- 深度学习笔记——基础部分
肆——
深度学习深度学习笔记人工智能pythonpytorch
深度学习是一种机器学习的方式,通过模仿人脑吃力信息的方式,使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。深度学习和机器学习的区别:在机器学习中,特征提取通常需要人工设计和选择,依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中,特征提取是自动进行的,通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理)中学习复杂特征,减少了对人工干预的依赖,使得模型能够处理更加复杂的数据和任务。计算
- 算法训练(leetcode)二刷第三十八天 | 1143. 最长公共子序列、1035. 不相交的线、53. 最大子数组和、392. 判断子序列
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刷题记录1143.最长公共子序列1035.不相交的线53.最大子数组和动态规划优化版392.判断子序列1143.最长公共子序列leetcode题目地址本题和300.最长递增子序列相似(题解)。使用动态规划:dp数组含义:dp[i][j]表示以text1[i-1]结尾的子串A和以text2[j-1]结尾的子串B的最长公共子序列的长度。思路同300.最长递增子序列,每个状态更新基于前面的状态,为了防止
- 算法训练(leetcode)第二十三天 | 455. 分发饼干、*376. 摆动序列、53. 最大子数组和
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刷题日记算法leetcodec++
刷题记录455.分发饼干*376.摆动序列53.最大子数组和455.分发饼干leetcode题目地址贪心,两个数组排序,从前向后或从后向前均可,二者需保持同序,使用两个指针分别指向两个数组,当胃口满足时两个指针同时后移并计数,若不满足则饼干指针后移寻找合适的饼干。由于使用了两次快排,所以时间复杂度为O(nlogn)。时间复杂度:O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)空间复杂度:O(1)O
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linux系统硬件信息检测工具
hwinfo是一种硬件信息工具,可用于分析计算机上的硬件并以人类可读的格式显示有关各种硬件组件的详细信息。它报告有关CPU,RAM,键盘,鼠标,图形卡,声音,存储,网络接口,磁盘,分区,BIOS和网桥等的信息。该工具可以显示详细信息,例如lshw,dmidecode,inxi和其他工具。hwinfolibhd库用于libhd.so收集系统上的硬件信息。该工具是专门为openSUSE系统设计的,但是
- VSCode 配置优化指南:打造高效的 uni-app、Vue2/3、JS/TS 开发环境
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VSCode配置优化指南,适用于uni-app、Vue2、Vue3、JavaScript、TypeScript开发,包括插件推荐、设置优化、代码片段、调试配置等,确保你的开发体验更加流畅高效。1.安装VSCode如果你还未安装VSCode,可前往VSCode官网下载最新版并安装。2.安装推荐插件(1)Vue相关插件✅VueLanguageFeatures(Volar)(Vue3推荐)✅Vetur(
- vue图片加时间戳,禁止缓存
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一、使用引入的图片路径图片路径constVISIT_TOP_BG=`${config.assetPath}/images/visit-top-bg.png?timestamp=${Date.now()}`;使用
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文章目录一、uniapp介绍二、环境搭建2.1、利用HbuilderX初始化项目2.2、运行项目2.3、介绍项目目录和文件作用三、网络1、发起请求2、上传3、下载4、SocketTask1、SocketTask.onMessage(callback)2、SocketTask.send(object)3、SocketTask.close(object)4、SocketTask.onOpen(call
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一、APM监控的原理与实现APM(ApplicationPerformanceManagement)是用于监控和管理应用性能的工具,核心目标是快速定位性能瓶颈、优化用户体验。其原理可分解为以下步骤:1.数据采集APM通过多种技术手段采集应用运行时的关键指标:性能指标:响应时间、吞吐量(TPS/QPS)、错误率、CPU/内存使用率、线程状态等。调用链追踪(DistributedTracing):记录
- 大模型智能体应用开发利器——Dify:构建大规模智能应用和知识库的理想工具
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Dify介绍:大模型应用中的集成平台与知识库构建随着大模型技术的飞速发展,越来越多的企业和开发者开始寻求有效的解决方案来集成并优化大模型的应用。Dify作为一个新的集成平台,凭借其强大的功能和灵活的架构,成为了构建大规模智能应用和知识库的理想工具。本文将详细介绍Dify及其核心功能,探讨它在大模型应用中的主要用途,并介绍与Dify类似的其他平台或产品。Dify官网链接Dify架构图1.Dify简介
- 【前端知识】Web Components开发框架quarkC介绍
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文章目录概述**QuarkC简介****核心特性****QuarkC的使用方法****1.安装QuarkC****2.创建一个简单的QuarkC组件****3.使用组件****QuarkC的优势****1.更低的学习成本****2.更好的开发体验****3.跨框架兼容性****4.性能优化****5.社区支持与生态****6.开放性和灵活性****QuarkC的适用场景****总结**构建复杂We
- DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率
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内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果,通过670亿参数的混合专家架构(Mixture-of-Experts,MoE),在多模态任务处理与专业场景应用中展现了显著优势。其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上,能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。例如,在论文写作领域,模型通过智能选题推荐、文献综述生成及SEO关键词拓展功能,
- MySQL主从同步延迟全场景解决方案手册
一、硬件与网络层优化(10分钟见效)1.1磁盘IO优化方案#使用iostat诊断磁盘性能(重点关注%util和await)iostat-dx1/dev/sdb#优化措施:1.主库binlog与从库relaylog分离磁盘2.使用NVMeSSD替换SATA盘(IOPS提升5-10倍)3.调整RAID卡写策略:MegaCli-SetCachedWrite-0-aAll#禁用写缓存(安全优先)MegaC
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云互联网并非一个孤立的全新概念,它融合了云计算与互联网的特性,以一种创新的架构模式为用户提供服务。简单来说,云互联网是借助云计算技术,对传统互联网的架构、功能以及服务模式进行深度拓展与优化,让信息的存储、传输和处理都在云端大规模数据中心的支持下完成,从而为用户提供更加便捷、高效、灵活且个性化的互联网服务体验。传统互联网侧重于将分散在全球的计算机通过网络协议连接起来,实现信息的传输与共享。而云互联网
- KubeBlocks
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KubeBlocks笔记概述KubeBlocks是一个开源的Kubernetes数据库Operator,旨在帮助用户在Kubernetes上运行和管理多种类型的数据库。它提供了通用的API和命令行工具kbcli,支持MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、Kafka等多种数据库引擎。主要特点高可用性:集成成熟的高可用解决方案,如Orchestrator、Patroni和Sen
- VMware Tools系列四:VMware Tools和open-vm-tools有何区别
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Vmware虚拟机VMwareToolsopen-vm-tools
VMwareTools和open-vm-tools都是用于增强VMware虚拟机功能的软件工具,但它们之间存在一些差异:1.VMwareTools:-是VMware官方提供的专有软件。-包含一系列驱动程序和服务,用于优化虚拟机的性能和用户体验。-提供的功能包括改进的图形性能、拖放文件、复制粘贴、自动调整屏幕分辨率、时间同步等。-通常在安装VMware虚拟机的操作系统后安装。2.open-vm-to
- 机器视觉3D线激光轮廓仪的精度为什么高
视觉人机器视觉
杂说3d机器人opencv人工智能视觉检测
3D激光轮廓仪的高精度源于其硬件设计、光学系统、软件算法及环境控制等多方面的协同优化,以下是具体原因的分点解析:激光光源的高性能单色性与方向性:激光具有极好的单色性和准直性,光束发散角小,能形成稳定的光斑,减少光路偏差。高稳定性:激光器输出功率和波长稳定,避免因光源波动导致的测量误差。短波长优势:部分激光采用短波长(如蓝光),可检测更微小的表面细节,提升分辨率。高分辨率传感器CMOS/CCD传感器
- 特斯拉FSD系统:自动驾驶的未来
百态老人
人工智能笔记
FSD系统概述FSD(FullSelf-Driving)系统是特斯拉研发的一套高级自动驾驶技术,旨在实现车辆在各种道路和驾驶场景下的完全自动驾驶。FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术,利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术,实现对周围环境的感知和理解。特斯拉通过不断收集和分析实际道路数据,持续优化其自动驾驶算法,使得FSD技术的安全性和可靠性得到了大幅提升.FS
- 将 Windows 11 的 WSA (Windows Subsystem for Android)移植到 Windows 10:WSAPatch 以及最简单的方法:安装兆懿安卓模拟器
skywalk8163
操作系统windowsandroid
WSA(WindowsSubsystemforAndroid)是微软为Windows11引入的一项功能,允许用户在Windows上运行Android应用程序。虽然WSA本身是为Windows11设计的,但有些用户希望在Windows10上实现类似的功能。先用"winver"命令看看windows版本,要求大于Windows1010.0.19045.2311,并且是专业版其次需要在BIOS中打开虚拟
- 简单分析Mysql不同方式联表查询的效率问题
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前言:在项目中看别人写的后台代码发现了多种连表查询的方式,所以来调查一下哪种连表查询方式效率较高,以及如何优化,因为初入门,所以可能有些知识不准确,理解大意即可,对细节感兴趣的请自行查找。参考:https://www.cnblogs.com/wyq178/p/11576065.htmlhttps://blog.csdn.net/hzz532968708/article/details/773704
- 如何通过卷积神经网络(CNN)有效地提取图像的局部特征,并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类?
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目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是专门为处理具有网格结构数据(如图像)而设计的深度学习模型,能够有效地提取图像的局部特征。下面将详细介绍如何通过CNN提取图像局
- OpenHarmony 鸿蒙使用指南——概述
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简介OpenHarmony采用多内核(Linux内核或者LiteOS)设计,支持系统在不同资源容量的设备部署。当相同的硬件部署不同内核时,如何能够让设备驱动程序在不同内核间平滑迁移,消除驱动代码移植适配和维护的负担,是OpenHarmony驱动子系统需要解决的重要问题。为了缩减驱动开发者的驱动开发周期,降低三方设备驱动集成难度,OpenHarmony驱动子系统支持以下关键特性和能力。弹性化的框架能
- 一文读懂!OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1,小白也能轻松实操的超详细教程(完整教程及源码)
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摘要:本文围绕使用OpenCV实现实时人脸识别展开。从环境搭建入手,详细介绍Python及相关库的安装。数据准备环节涵盖收集、标注及预处理步骤。深入阐述特征提取、模型训练方法,包含传统与深度学习方式,还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程,包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。针对复杂场景,提出光照、姿态、遮挡等问题的解决办法及模型更新维护策略。通过丰富代码示例与解释,助
- 【硬核拆解】DeepSeek开源周五连击:中国AI底层技术的“破壁之战”
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AI核心技术AI应用工具开源人工智能deepseek深度学习
大家好,我是Shelly,一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练,体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具,拥抱AI时代的到来。当全球AI竞赛聚焦于大模型军备竞赛时,DeepSeek开源周的五连发,却将战火引向了更底层的技术战场。从GPU计算内核到分布式训练框架,用五大开源项目,在硬件适配、算力优化、通信调度等“卡脖子”领域打
- 前缀和+最近公共祖先解决景区导游
好好学习^按时吃饭
蓝桥杯dfs
题目来自Dotcpp:前缀和+最近公共祖先思路:这道题目之前用暴力做,只能得到43分,时间复杂度太高了。我们需要优化,就要用到预处理-前缀和。前缀和思路就是将每个点到起点距离要花费的时间都记录在一个数组sum中,我们得到前缀和之后,就可以解决题目。模拟一下,当计算跳过2这个点,我们可以先计算不跳过点需要的总时间ans,然后再减去跳过2这个点时间:ans-=sum[2]+sum[6]-2*(sum[
- python量化交易——金融数据管理最佳实践——使用qteasy大批量自动拉取金融数据
QTEASY量化交易
qteasy量化交易pythonpython金融量化交易
文章目录使用数据获取渠道自动填充数据QTEASY数据拉取功能数据拉取接口`refill_data_source()`数据拉取API的功能特性多渠道拉取数据实现下载流量控制实现错误重试日志记录其他功能qteasy是一个功能全面且易用的量化交易策略框架,Github地址在这里。使用它,能轻松地获取历史数据,创建交易策略并完成回测和优化,还能实盘运行。项目文档在这里。使用qteasy,您可以非常容易地在
- Lumoz Chain正式上线:AI 时代的新算力破局者
区块链小八歌
区块链
新的叙事和技术突破永远是推动行业前行的核心动力。当下,AIAgent无疑是最炙手可热的赛道之一。当加密世界将目光投向AI领域时,大多数项目仍停留在以AI为工具或应用场景的层面,试图通过集成AI模型或优化链上功能来吸引用户。然而,这种浅层次的结合并未真正触及AI领域的核心痛点——算力供给的高成本、数据隐私的脆弱性以及中心化架构的局限性。区块链技术本应以其去中心化、透明和安全的特性为AI领域带来革命性
- STM32江科大学习笔记
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stm32单片机学习
STM32江科大学习笔记-制作中...GPIO操作其它的库函数输出流程输出的库函数输出的例子输入流程输入的库函数输入的例子栗子按键开关类1个按键-控制开跟关2个按键-分别控制开跟关按键双击事件按键长按事件外设模块类蜂鸣器OLED屏幕光敏传感器s90G舵机GPIO操作其它的库函数以下是GPIO其它函数/***@brief初始化指定的端口引脚*@paramGPIOx:设置的外设,其中x可以是(A到G)
- 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 fred@myhost.com
# 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