- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
论文解读人工智能
研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- YoloV8改进策略:Block改进|MKP,多尺度卷积核级联结构,增强感受野适应性|即插即用|AAAI 2025
AI智韵
YOLO目标跟踪人工智能
文章目录1论文信息2创新点2.1特征互补映射模块(FCM)2.2多内核感知单元(MKP)2.3冗余驱动的轻量化设计3方法3.1整体架构3.2MKP单元优化3.3MKP设计优势4效果4.1性能对比实验4.2消融实验4.3效率优势5论文总结代码完整代码Pzconv模块代码详解辅助函数和基础模块Pzconv模块核心实现测试代码关键设计解析1.多尺度特征提取2.深度可分离卷积3.特征变换与非线性激活4.残
- 本科毕业论文总结
图先
人工智能
声明本人成绩属于年级后30%,所写内容仅代表个人。问题1:本科毕业论文重不重要?回答:废话,当然重要,毕业论文所占学分在培养计划中一共是16学分,将近1/10,这一项过不了肯定拿不到毕业证和学位证,会影响你升学和工作。问题2:应该以怎样的态度对待本科毕业论文?回答:如果你在大三下学期,那就好好准备考研、考公或者实习找工作,一点也不需要担心。毕业论文正式开始是在大四上学期末或者大四下学期初,这时候开
- SAM(Segment Anything Model)相关论文总结
视觉工坊_
计算机视觉深度学习语义分割
近年来,围绕MetaAI提出的SegmentAnythingModel(SAM)研究者展开了大量相关研究,涵盖了模型优化、领域适应、轻量化部署等多个方向。以下是根据不同研究特点对近期相关工作的分类总结:模型优化与任务扩展HQ-SAM(SegmentAnythinginHighQuality):为提升SAM在复杂结构对象上的分割质量,HQ-SAM引入了可学习的高质量输出token,并融合了ViT的早
- Med-R1论文阅读理解-1
要努力啊啊啊
大模型论文阅读论文阅读人工智能深度学习
论文总结:Med-R1:ReinforcementLearningforGeneralizableMedicalReasoninginVision-LanguageModels论文写了什么?本文提出了一种名为Med-R1的新框架,旨在通过强化学习(ReinforcementLearning,RL)提升视觉-语言模型(Vision-LanguageModels,VLMs)在医疗领域的推理能力与泛化能
- 【论文总结2 水稻种子纯度 高光谱】
seed HSI
论文阅读
RiceSeedPurityIdentificationTechnologyUsingHyperspectralImagewithLASSOLogisticRegressionModel基于LASSOLogistic回归模型的水稻种子纯度高光谱识别技术数据预处理:SNV,FD,SD使用波段:第15至190个波段(450-950nm)的数据样本集划分:联合x-y距离(SPXY)算法,以1:1的比例随
- 【论文速读】地平线:HE-Drive Human-Like End-to-End Driving with Vision Language Models
小圆圆666
端到端语言模型人工智能自动驾驶
文章目录摘要整体架构流程论文方法方法描述方法改进解决的问题论文实验论文总结文章优点方法创新点未来展望摘要https://jmwang0117.github.io/HE-Drive/本文介绍了一种名为HE-Drive的人类中心的端到端自动驾驶系统,该系统可以生成既具有时间一致性又舒适的轨迹。现有的模仿学习和基于学习的轨迹评分器能够有效地生成和选择准确的轨迹,但它们难以解决生成不连贯和不舒服的轨迹的问
- Flink介绍——实时计算核心论文之Storm论文总结
黄雪超
从0开始学Flinkstorm大数据论文阅读
引入我们通过S4和Storm论文的以下文章,已经对S4和Storm有了较多认识:S4论文详解S4论文总结Storm论文详解本文则会结合这两者的论文内容进行对比总结,去看看为什么Storm能战胜S4成为当时实时处理的顶流。我们知道S4的实时计算模型,是通过抽象出一个叫做PE的单元,然后所有的数据、处理逻辑都是基于PE的,而且整个系统没有Master,是完全对称的架构。而Storm在流式计算上,虽然也
- 论文总结【2024.11】IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
新手小白勇闯新世界
论文汇总计算机视觉目标跟踪人工智能
IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing1、FFCA-YOLOforSmallObjectDetectioninRemoteSensingImages【FFCA-YOLO用于遥感图像中小目标检测】特征表示不足、背景混淆等问题使得遥感中小目标的探测任务变得艰巨。特别是当算法将部署在机上进行实时处理时,这需要在有限的计算资源下对准确性和速度进行广泛的优化
- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记14
落痕的寒假
论文总结深度学习论文阅读人工智能
当下,深度学习在农业领域的研究热度持续攀升,相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后,质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物,缺乏能够落地转化的实际价值,“凑数”的痕迹十分明显。在农业信息化领域的顶刊《ComputersandElectronicsinAgriculture》中也大面积存在。众多论文在研究方法上存在严重缺陷,过于简单粗放。只是机械地把深度学习方法生硬地套用到特定农业问题中
- 多模态大模型论文总结
sudun_03
语言模型算法人工智能
MM1:Methods,Analysis&InsightsfromMultimodalLLMPre-training在这项工作中,我们讨论了建立高性能的多模态大型语言模型(MLLMs)。特别是,我们研究了各种模型结构组件和数据选择的重要性。通过对图像编码器、视觉语言连接器和各种预训练数据选择的仔细而全面的验证,我们确定了几个关键的设计教训。例如,我们证明,与其他已发表的多模式预训练结果相比,对于使
- ChatGPT魔法2:两大准则
王丰博
GPTchatgpt
1.Prompt2.原则第一原则:清晰Clear具体Specific小细节:1)使用双引号2)举个例子(比如名字,不要叫铁蛋)第二原则:给他时间比如讲一半,使用请继续(有字数限制)Eg1:如果写书,需要一步一步走,概要,然后分成八个章节,然后第一个章节,分段Eg2:小孩家教Eg3:学英语。润色及优化Eg4:论文总结、翻译等ChatGPT4.0的Plugin。Eg5:如何有记忆功能:记忆窗口(Cha
- [论文精读]FBNETGEN: Task-aware GNN-based fMRI Analysis via Functional Brain Network Generation
夏莉莉iy
论文精读人工智能深度学习学习图论分类笔记
论文网址:https://arxiv.org/abs/2205.12465论文代码:https://github.com/Wayfear/FBNETGEN英文是纯手打的!论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用!目录1.省流版1.1.心得1.2.论文总结图2.论文逐段精读2.1.Abstr
- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记12
落痕的寒假
论文总结深度学习论文阅读人工智能
文章目录1.3D-ZeF:A3DZebrafishTrackingBenchmarkDataset(CVPR,2020)摘要背景相关研究所提出的数据集方法和结果个人总结2.Automatedflowerclassificationoveralargenumberofclasses(ComputerVision,Graphics&ImageProcessing,2008)摘要背景分割与分类数据集和实
- AAAI 2024 时序和时空论文总结
STLearner
时空数据数据挖掘论文阅读智慧城市机器学习深度学习pytorchpython
AAAI今年共有12100篇投稿(MainTechnicalTrack),有9862篇经过严格审稿,共录取了2342篇论文,录取率23.75%。12月19日,为AAAI2024camera-ready的截止日期,AAAI24效率很高,也很快放出了录取论文的标题和作者。AAAI2024将在2024年2月20日到27日于加拿大温哥华举行。本文总结了2024AAAI上有关时空数据(spatial-tem
- NeurIPS 2023 时间序列相关论文总结
STLearner
大数据智慧城市pytorch数据挖掘论文阅读深度学习
祝大家中秋国庆双节快乐!NeurIPS2023将于11月28日到12月9日在美国路易斯安那州新奥尔良举行。根据官方公布的邮件显示,今年共有12343篇投稿,接受率为26.1%,官网显示一共有3564篇论文。本文总结了NeurIPS23时间序列(不含时空数据,已经另外总结)的相关论文。包括时间序列预测,分类,异常检测,因果发现,交通,医疗等领域时间序列应用和大模型在时间序列问题建模的探索等方向。1.
- WWW 2024 | 时间序列(Time Series)和时空数据(Spatial-Temporal)论文总结
STLearner
时空数据人工智能机器学习深度学习数据挖掘智慧城市论文阅读
WWW2024已经放榜,本次会议共提交了2008篇文章,researchtracks共录用约400多篇论文,录用率为20.2%。本次会议将于2024年5月13日-17日在新加坡举办。本文总结了WWW2024有关时间序列(TimeSeries)和时空数据(Spatial-Temporal)的相关文章,部分挂在了arXiv上。时间序列Topic:时序预测,异常检测,时域频域,大模型等时空数据Topic
- 2-5 异常检测 Anomaly detection with robust deep autoencoders 笔记
Siberia_
一、基本信息 题目:Anomalydetectionwithrobustdeepautoencoders 期刊/会议:ACMSIGKDD 发表时间:2017年 引用次数:26二、论文总结2.1研究方向 提高自编码模型的抗噪声能力2.2写作动机 受鲁棒PCA的启发,将原始数据分成正常数据和噪声、异常数据两部分,然后进行交替训练。2.3创新之处 除了使用传统的L1正则化去约束噪声部分之外
- Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation 论文总结
Lancelot_Xwx
sql语言模型数据库论文阅读
目录论文摘要Summary:问题表示(Questionrepresentation)1.BasicPrompt(BSPBS\_PBSP)2.TextRepresentationPrompt(TRPTR\_PTRP)3.OpenAIDemostrationPrompt(ODPOD\_PODP)4.CodeRepresentationPrompt(CRPCR\_PCRP)5.AlpacaSFTProm
- (论文总结)Beyond the Nav-Graph: Vision-and-Language Navigation in ContinuousEnv
Hoyyyaard
HabitatVisualNavigation深度学习人工智能
文章目录1IntroductionVLN研究的假设Vision-and-LanguageNavigationinContinuousEnvironments.2RelatedWorkLanguage-guidedVisualNavigationTasks3VLNinContinuousEnvironments(VLN-CE)ContinuousMatterport3DEnvironmentsinH
- 论文推荐:大语言模型在金融领域的应用调查
deephub
语言模型金融人工智能深度学习
这篇论文总结了现有LLM在金融领域的应用现状,推荐和金融相关或者有兴趣的朋友都看看论文分为2大部分:1、作者概述了使用llm的现有方法包括使用零样本或少样本的预训练模型,对特定于领域的数据进行微调,还有从头开始训练定制llm,并给出了关键模型的总结与评价。2、根据给定的用例、数据约束、计算和性能需求,提出决策框架,指导选择合适的LLM解决方案,这是这篇论文可以好好阅读的地方,因为论文还对在金融领域
- ICCV 2023 超分辨率(super-resolution)方向上接收论文总结
yyywxk
ICCV2023官网链接:https://iccv2023.thecvf.com/会议时间:2023年10月2日至6日,法国巴黎(Paris)。ICCV2023统计数据:收录2160篇。现将超分辨率方向上接收的论文汇总如下,遗漏之处还请大家斧正。图像超分SRFormer:PermutedSelf-AttentionforSingleImageSuper-ResolutionPaper:http:/
- ORB-SLAM2论文总结
Mr.Qin_
SLAMslamorbORB-SLAM2
ORB-SLAM2学文学习总结1系统概述2加速特征点匹配策略2.1词袋模型加速匹配2.2恒速运动模型加速匹配3系统原理详解3.1初始化3.2跟踪线程3.3局部建图线程3.4回环检测线程4一些总结4.1单目、双目、RGBD的差别4.2系统所用到的优化1系统概述 ORB-SLAM2支持单目、双目、RGB-D相机的输入,整个系统包含三个线程跟踪线程、局部建图线程、回环检测线程(当检测到回环时,回环融合
- The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey 导读
Travis_del
大语言模型aiagent语言模型人工智能自然语言处理
这篇论文探讨了基于大型语言模型(LLM)的智能代理的发展和潜力。传统的AI算法或训练策略只能提高特定任务的表现,而LLM作为通用且强大的模型,可以为设计适应不同场景的智能代理提供基础。作者提出了一个包含“大脑”、“感知”和“行动”的通用框架,并将其应用于单个代理、多代理和人机合作等不同应用场景中。此外,他们还探索了LLM代理在社会中的行为和个性特征,以及它们对人类社会的启示。该论文总结了一些关键问
- 工作分析文献综述_不可错过的经验!北大教授分析124 篇不合格硕士学位论文总结六大典型问题!...
weixin_39929635
工作分析文献综述数据导论论文论文框架和目录区别
根据词条的词频统计状况,按占比情况由高到低排列,不合格学位论文大致存在“作者科研能力不足”“论文规范性欠缺”“论文创新性和价值性不高”“文献综述质量较低”“作者学术态度和行为不端正”及“选题意义和严谨性不够”六大问题,占比分别为38%、29%、13%、8%、7%和5%。由于这六大问题下面又衍生出多个问题,受篇幅限制,本文仅从“不合格论文”存在的诸多问题中总结归纳出其中最具代表性的问题,作为不合格学
- ECCV 2022 超分辨率(super-resolution)方向上接收论文总结(持续更新)
yyywxk
ECCV2022除了著名的CVPR、ICCV,ECCV(欧洲计算机视觉国际会议)也是计算机视觉三大国际顶级会议之一,每两年召开一次。本届ECCV2022将在10月23日-27日的以色列特拉维夫(Tel-Aviv)举行,采取线下和线上混合形式召开[1]。而本届会议论文录用率不足20%。现将超分辨率方向上接收的论文汇总如下,遗漏之处还请大家斧正。图像超分CADyQ:Content-AwareDynam
- 大模型日报-20240119
程序无涯海
大模型资讯篇AIGC大模型chatGPTAI动态日报
这里写目录标题机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型,RoboFlamingo框架激发开源VLMs更大潜能用大模型帮程序员找Bug,中科院剖析102篇论文总结出这些方案Nature子刊|化学家和机器人都可以读懂,用于机器人合成可重复性的通用化学编程语言StabilityAI发布StableCode3B模型,没有GPU也能本地运行上海AI实验室书生·浦语2.0正式开源,回归语言建模本质OpenAI组
- 【论文总结】基于深度学习的特征点提取,特征点检测的方法总结
醉酒柴柴
深度学习人工智能学习笔记论文阅读
这里写目录标题相关工作1.DiscriminativeLearningofDeepConvolutionalFeaturePointDescriptors(2015)网络结构sift算法损失函数的构建2.MatchNet(2015)网络中的组成部分其他组成部分损失函数结果3.LIFT:LearnedInvariantFeatureTransform(2016)网络结构训练网络结构损失函数训练和测试
- Deep Learning Based Channel Estimation论文读后感+论文复现,自己总结的
Martin__Liu
OFDM+机器学习/深度学习深度学习计算机视觉人工智能网络通信数字通信
DeepLearningBasedChannelEstimation的读后感,论文总结+论文复现DeepLearningBasedChannelEstimation1.这一篇论文到底要做什么2.将这两个网络训练好了,然后就是利用5,10,15,20,25,30db的数据集进行预测。3.就是均方误差的计算4.为什么这一篇文章自己没有办法进行了?DeepLearningBasedChannelEsti
- 点云相关论文总结
计算机视觉-Archer
人工智能
点云Backbone全链接-PointNet++:https://arxiv.org/pdf/1706.02413.pdfTransformer-PointTransformer:https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Zhao_Point_Transformer_ICCV_2021_paper.pdf3DCNN-https://
- 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