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你干码,哎哟
算法c++排序算法
二分通常指的是二分查找(BinarySearch),它是一种高效的查找算法,用于在有序数组中查找某一特定元素的位置。二分查找的思路是:每次取中间位置的元素与目标值进行比较。如果中间位置的元素正好等于目标值,则查找成功。如果中间位置的元素大于目标值,则在数组的左半部分继续查找。如果中间位置的元素小于目标值,则在数组的右半部分继续查找。重复上述过程,直到找到目标值或查找范围为空。一.数的范围题目给定一
- 华为OD机试E卷 --数大雁--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptpythonjsc语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述一群大雁往南飞,给定一个字符串记录地面上的游客听到的大雁叫声,请给出叫声最少由几只大雁发出。具体:1.大雁发出的完整叫声为”quack“,因为有多只大雁同一时间嘎嘎作响,所以字符串中可能会混合多个”quack”2.大雁会依次完整发出”quack”,即字符串中’q,u,a,c,k这5个字母按
- 程序设计思考:归零思想
hookby
程序设计
“归零思想”是一种在程序设计中常用的思考方法,主要指的是通过将某些值或状态归零,来简化问题或解决复杂度。这个思想在许多领域中都可以找到应用,尤其是在处理问题时需要清理和重置状态,避免累积错误或多余的计算。下面是几个典型的应用场景:1.状态重置在某些算法中,特别是动态规划、回溯、递归等问题中,我们可能需要在每个阶段重置某些变量或状态,防止它们影响后续的计算。例如,在递归算法中,递归结束后可以通过将某
- BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测
陈辰学长
神经网络pythonmatlab
BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测引言BP神经网络(BackPropagationNeuralNetwork),即反向传播神经网络,是一种通过反向传播算法进行监督学习的多层前馈网络。这种网络能够通过不断地调整和改变神经元的连接权重,达到对特定任务的学习和优化。由于其高度的灵活性和适应性,BP神经网络在模式识别、函数逼近、优化问题等多个领域有着广泛的应用。本文将详细介绍BP神经网络的
- 保护你的会话令牌
博文视点
信息安全技术ESAPIOWASPTop10webWebWEB会话安全
保护你的会话令牌通常我们会采取以下的措施来保护会话。1.采用强算法生成SessionID正如我们前面用WebScrab分析的那样,会话ID必须具有随机性和不可预测性。一般来说,会话ID的长度至少为128位。下面我们就拿常见的应用服务器Tomcat来说明如何配置会话ID的长度和生成算法。首先我们找到{TOMCAT_HOME}\conf\context.xml,然后加入下面一段设置➊定义会话ID的长度
- 国自然青年项目|基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究|基金申请·25-01-20
罗小罗同学
基金申请医学人工智能人工智能国自然
小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目,项目执行期为2021-2023年,直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测,综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法,如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等,实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测,并开发
- 深度学习乐园智能零售柜商品识别
Java先进事迹
深度学习零售人工智能
1.项目简介本项目专注于智能零售柜商品识别,是为第六届信也科技杯图像算法大赛设计的方案。其核心目标是利用深度学习技术,实现对顾客选购商品的精准识别和自动化结算。当商品被放置在指定区域时,系统应自动检测并识别每件商品,生成购物清单并计算总价格,提升零售柜的自动化与便利性。此类智能系统在不需要售货员的情况下即可进行商品识别和结算,相较于传统的硬件分隔、重量判断、顾客行为监测、或射频识别技术,这种方法不
- ospf收敛特性及其他的小特性
大丈夫立于天地间
hcie笔记智能路由器网络信息与通信学习算法网络协议
1.收敛特性快速收敛: ·只第一次计算时计算全部节点FullSPF ·增量最短路径优先算法I-SPF(Incremental) 只对受影响的节点进行路由计算 ·全部路由计算PRC 只对发生变化的路由进行重新计算; 根据I-SPF算出来的SPT来更新路由。开销:RPCOspf1 spf-schedule-intervalxxxxxxmax-interva为OSPF SPF计算的最长间隔时
- Redis架构
zyz176
Redis架构Redis是一个单线程的架构单线程和多线程:单线程效率低,安全多线程效率高,有线程安全问题简化了数据结构和算法的实现:Redis采用了事件模型的机制I/O多路复用机制(Linux处理文件读取的机制)单线程异步回调:node.jsRedis是一个单线程,为什么效率还这么高?redis是基于内存的,他的读取速度本身就很快使用单线程,避免了cpu对线程的切换,在一点程度上提高了效率redi
- 轻量级限流算法的实现,拿走即用!
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引言在后端服务里,流量控制是确保系统稳定运行的关键之一。今天给大家介绍一个非常简单的漏桶限流算法的实现,很轻量级,无需任何第三方依赖。packagewin.liyufan.im;importjava.util.HashMap;importjava.util.Iterator;importjava.util.Map;/***漏桶算法*/publicclassRateLimiter{privatest
- 小红书成立应用算法部:平衡生态与变现的战略之举
前端
小红书近期将商业化、社区、电商算法部门整合,成立了全新的“应用算法部”,这一举动引发了业界广泛关注。这不仅体现了小红书对算法驱动增长的高度重视,也标志着其在平衡内容生态和商业变现之间迈出了关键一步。本文将深入探讨小红书成立应用算法部的战略意义及其对未来发展的影响,并分析其扁平化管理模式在其中的作用。作为一款以内容创作和分享为核心的平台,小红书对高效的AI写代码工具的需求日益增长,而算法的优化则成为
- 传感器融合(UWB+IMU+超声波),使用卡尔曼滤波器和3种不同的多点定位算法(最小二乘、递归最小二乘和梯度下降)研究(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、传感器介绍(一)UWB(超宽带)(二)IMU(惯性测量单元)(三)超声波传感器三、定位算法(一)卡尔曼滤波器(二)多点定位算法1.最小二乘法2.递归最小二乘法3.梯度下降法四、系统架构五、实验设计六、结果与讨论七、结论2运行结果3参考文献
- 探索AI API版本管理与流式传输实现
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在现代软件开发中,API版本管理是一个关键的主题,尤其是在涉及到AIAPI的场景。API版本的变更会影响到服务的稳定性和功能的兼容性。因此,理解API版本管理的基本原理和具体实现,对于开发者来说至关重要。技术背景介绍API版本管理涉及到如何在不破坏现有客户端代码的情况下,逐步引入新的功能和改进。这对于AI服务尤为重要,因为AI模型和算法的更新频率相对较高。本文将重点介绍AIAPI版本的管理原则,并
- 2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements
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双边网格本质上是一个可以保存边缘信息的3维的数据结构。对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。算法的核心思想是将一幅高分辨率的图像通过下采样转换成一个双边网格,在双边网格中每个格子就是一个图像的仿射变换算子,它的原理是在空间与值域相近的区域内,相似输入图像的亮度经算子
- 华为OD机试 - 手机App防沉迷系统(Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分)
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华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述智能手机方便了我们生活的同时,也侵占了我们不少的时间。“手机Ap
- 021:为什么是卷积呢?
董董灿是个攻城狮
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本文为合集收录,欢迎查看合集/专栏链接进行全部合集的系统学习。合集完整版请查看这里。卷积算法非常重要,但是为什么是卷积呢?在进一步学习之前,先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)是如何完成一张图片的推理的。你肯定听说过阿尔法狗大战柯洁的故事,当时新闻一出,不知大家什么反应,反正我是被震撼到了:AI模型竟然学到了那么多的棋谱,而且人类在AI的面前毫无还手可言。但是,你有没有想过一个问题:阿尔法狗学会
- 华为OD机试E卷 --第k个排列 --24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
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文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述给定参数n,从1到n会有n个整数:1,2,3,…,n,这n个数字共有nl种排列。按大小顺序升序列出所有排列的情况,并——标记,当n=3时,所有排列如下:“123"“132”“213”“231"“312"“321”给定n和k,返回第k个排列。输入描述输入两行,第一行为n,第二行
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
陈辰学长
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- python打开一个软件并进行操作_模拟试卷 B
weixin_39551611
原标题:模拟试卷B一、单项选择题1.关于算法的描述,以下选项中错误的是算法是指解题方案的准确而完整的描述算法具有可行性、确定性、有穷性的基本特征算法的复杂度主要包括时间复杂度和数据复杂度算法的基本要素包括数据对象的运算和操作及算法的控制结构2.关于数据结构的描述,以下选项中正确的是数据结构指相互有关联的数据元素的集合数据的存储结构是指反映数据元素之间逻辑关系的数据结构数据的逻辑结构有顺序、链接、索
- 为什么算法很难掌握
浅墨cgz
算法
算法之所以难以掌握,主要是因为以下几个原因:1.抽象性算法是对问题的抽象解决方案,通常不依赖于具体的编程语言或实现细节。初学者可能难以将抽象的逻辑转化为具体的代码。例如,动态规划(DP)的核心思想是将问题分解为子问题并存储中间结果,但这种抽象思维需要大量练习才能掌握。2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识,例如:时间复杂度分析:需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法:需要了解图的基本概念(如节点
- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
- 【C++算法笔记】最基础篇------高精度算法
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个人笔记:只提供学习代码和其步骤思路,仅供参考学习,已提前在相关编译器中提前运行并保证代码运行。为什么要用高精度算法:longlong的存储大小为9*10^19,即超过20位的数字将无法使用基本数据类型存储和计算,所以我们要使用其他方法存储设计。涉及基础知识:基本输入输出,字符串及数组的基本运用基础步骤:1.对字符串s1,s2进行承接2.将a1与a2相加的和存入a33.从左向右进位并出现逆序#in
- AscendC从入门到精通系列(一)初步感知AscendC
人工智能深度学习
1什么是AscendCAscendC是CANN针对算子开发场景推出的编程语言,原生支持C和C++标准规范,兼具开发效率和运行性能。基于AscendC编写的算子程序,通过编译器编译和运行时调度,运行在昇腾AI处理器上。使用AscendC,开发者可以基于昇腾AI硬件,高效的实现自定义的创新算法。算子开发学习地图:2从helloworld出发感受AscendC2.1使用AscendC写核函数包含核函数的
- ATB是什么?
人工智能深度学习
1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库(下文简称为ATB加速库)是一款高效、可靠的加速库,基于华为AscendAI处理器,专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。ATB加速库采用了一系列优化策略,包括算法优化、硬件优化和软件优化,能够显著提升Transformer模型的训练和推理速度,同时降低能耗和成本。具体来说,ATB加速库通过优化矩阵乘法等核心算子和注意力
- 服务稳定性保障的五大误解
运维sre
在线服务的稳定性保障一直是运维和技术部门的核心工作之一。但时至今日,这个方向实际仍然有很多基本的概念都没有对齐。今天这篇文章就罗列下那些混淆不清的概念,期望有一天大家沟通时不是鸡同鸭讲,各说各话。误解一:服务可用性听过很多技术分享,看过很多平台的承诺,上来都是讲我们的服务稳定性99.9xx%,但似乎都“忘记”了提供这个稳定性的具体算法和解读。如果没有明确的定义,这个数值其实毫无意义。服务稳定性目标
- 一个简单的麻将算法
长心了么
算法pythonwindows
这个算法主要是帮助计算胡的什么牌跟给一些策略,给出几个测试样例自己体会一下就好了,能够比较快的计算出怎么胡牌,如何快速胡牌,无聊写着玩的。#使用1-9表示筒子,11-19表示条子,21-29表示万子,31表示红中,32表示发财,33表示白板,41-44表示东南西北#样例1:hand=[6,6,7,7,7,8,8,8]#样例2:hand=[6,7,7,7,8,8,8,2]#样例3:hand=[2,3
- 线性回归:从基础到进阶的全面解析
tester Jeffky
大模型线性回归机器学习算法
线性回归:从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一,广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型,并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归?线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它假设因变量(目标变量)与一个或
- 华为OD机试E卷 --跳马--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
飞码创造者
最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptpythonc语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述马是象棋(包括中国象棋和国际象棋)中的棋子,走法是每步直一格再斜一格,即先横着或者直者走一格,然后再斜着走一个对角线,可进可退,可越过河界,俗称"马走日"字。给定m行n列的棋盘(网格图),棋盘上只有棋子象棋中的棋子“马”,并且每个棋子有等级之分,等级为k的马可以跳1~k步(走
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测:深度学习实践与应用
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中,商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术,售货机可以在商品售出后自动更新库存,并提供准确的商品信息反馈。然而,在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题,尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来,基于深度学习的目标检测算法,特别是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模
- SpringBoot使用令牌桶算法+拦截器+自定义注解+自定义异常实现简单的限流
Java精选
算法springboot前端后端java
令牌桶在高并发的情况下,限流是后端常用的手段之一,可以对系统限流、接口限流、用户限流等,本文就使用令牌桶算法+拦截器+自定义注解+自定义异常实现限流的demo。令牌桶思想大小固定的令牌桶可自行以恒定的速率源源不断地产生令牌。如果令牌不被消耗,或者被消耗的速度小于产生的速度,令牌就会不断地增多,直到把桶填满。后面再产生的令牌就会从桶中溢出。最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小。然后每个访
- 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