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Bin二叉
leetcode算法数据结构java
目录题目描述分析方法:从最小数开始遍历思路代码时间复杂度题目描述给定一个未排序的整数数组nums,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。请你设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。示例1:输入:nums=[100,4,200,1,3,2]输出:4解释:最长数字连续序列是[1,2,3,4]。它的长度为4。示例2:输入:nums=[0,3,7,2,5,8,4,6,0,1
- 改进候鸟优化算法之二:基于混沌映射的候鸟优化算法(MBO-CM)
搏博
算法人工智能r语言开发语言算法策略模式
基于混沌映射的候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimizationbasedonChaoticMapping,MBO-CM)是一种结合了混沌映射与候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimization,MBO)的优化方法。一、候鸟优化算法(MBO)简介候鸟优化算法是一种自然启发的元启发式算法,由Duman等人于2011年(也有说法为2012年)提出。该算法模拟候鸟在迁徙过
- leetcode搜索系列
页图
leetcodec++leetcode
BFS1.计算在网格中从原点到特定点的最短路径长度2.组成整数的最小平方数数量3.最短单词路径DFS1.查找最大的连通面积2.矩阵中的连通分量数目3.好友关系的连通分量数目4.填充封闭区域5.能到达的太平洋和大西洋的区域Backtracking1.数字键盘组合2.IP地址划分3.在矩阵中寻找字符串4.输出二叉树中所有从根到叶子的路径5.排列6.含有相同元素求排列7.组合8.组合求和9.含有相同元素
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平凡人笔记
平凡人笔记负载均衡java运维
常见的负载均衡策略随机、hash、轮询、权重、最小连接数、最快响应速度适用场景1、在短连接中因为连接快速建立销毁因为数据延时容易造成堆积效应,随机、hash、轮询、权重四种方式大致能够保持整体是均衡的,服务端重启也不会影响整体均衡2、最小连接、最快响应速度是有状态的算法,因为数据延时容易造成堆积效应3、长连接,连接会一直保持,断连后需要重新选择一个新的服务节点,当服务重启后,最终连接数会出现不均衡
- SQL实现md5加密方法
m0_74824002
面试学习路线阿里巴巴sql数据库
1.MD5加密概述MD5(MessageDigestAlgorithm5)是一种广泛使用的哈希算法,它将输入的字符串(或数据)转换为固定长度的128位(16字节)哈希值。MD5的主要特点是:不可逆性:MD5是一种单向哈希算法,这意味着你无法从MD5哈希值还原出原始数据。输出固定长度:无论输入数据的长度如何,MD5输出的哈希值始终是32个字符的十六进制数(128位)。碰撞性:虽然MD5很长时间被广泛
- 剑指offer_edition2刷题记录
jiandandian_
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剑指offer_edition2刷题记录写在前面:此博客记录刷剑指offer题中遇到的困难和总结,以及过程中难以理解的地方,其中*代表需要过段时间回过头再看的题Q7重建二叉树*(20210421)Q8二叉树的下一个节点(原书涉及到指针,暂时跳过)Q9两个栈实现一个队列附加题两个队列实现一个栈Q10斐波那契数列附加题:青蛙跳台阶附加题:快速排序Q11旋转数组的最小数字*(20210424)Q12矩阵
- 2025数学建模美赛B题完整建模思路——管理可持续旅游业
鹿鹿数模
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2025MCM问题B:管理可持续旅游业以下是我们对该题目的赛题分析,由于完整内容过长,因此在此处放出部分内容,欢迎从文末小卡片处加群获取。赛题分析以下内容包括三个主要部分:(1)题目的中文翻译(2)对题目的整体分析与思路综述(3)对题目要求的逐项详细分析与求解思路。本文的撰写将综合运用多元的数学模型、算法以及机器学习/深度学习的方法,并在必要时给出题外假设与可行的创新性思路,以期为参赛者提供较为系
- AcWing算法基础课笔记——高斯消元
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高斯消元用来求解方程组a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2…an1x1+an2x2+⋯+annxn=bna_{11}x_1+a_{12}x_2+\dots+a_{1n}x_n=b_1\\a_{21}x_1+a_{22}x_2+\dots+a_{2n}x_n=b_2\\\dots\\a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\dots+a_{nn}x
- 算法练习——函数、递归和递推
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在此记录一些有关函数、递归和递推的问题。所有题目均来自洛谷的题单能力提升综合题单Part1入门阶段-题单-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)(实际上都没有用递推做)[NOIP2001普及组]数的计算题目描述给出正整数nnn,要求按如下方式构造数列:只有一个数字nnn的数列是一个合法的数列。在一个合法的数列的末尾加入一个正整数,但是这个正整数不能超过该数列最后一项的一半,可以得到
- C#在软件定义无线电(SDR)开发中的革命性应用——从概念到实践的全面解析
墨夶
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在这个数字化与无线通信飞速发展的时代,软件定义无线电(SoftwareDefinedRadio,SDR)作为一项关键技术,正在改变着我们对传统无线电系统的认知。它不仅允许工程师们以软件的方式实现复杂的信号处理算法,而且还为各种新型无线应用提供了无限可能。然而,要真正驾驭这项技术并非易事,尤其是在选择合适的编程语言时更是如此。今天,我们将聚焦于C#这一强大而灵活的语言,探讨它是如何成为SDR开发的理
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今天分享一篇Python量化金融最全汇总,推荐大家收藏~记得划到文末点赞呐~本文汇总了定量金融的大量三方库,按功能进行分类,覆盖数值运算,衍生品定价,回溯检验,风险管理,数据爬取,可视化等多个子领域,供每个Python程序员参考。不要重复造轮子,明确要解决的问题,然后寻找相应的工具。很多著名的包如Numpy,Pandas,Seaborn,backtrader等已经被证明高度有效,即便没有找到符合应
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GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法,它利用预先训练好的面部修复算法,并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复,可以对老照片进行很好的修复。35800Stars5900Forks345Issues11贡献者ApacheLicensePython语言代码:https://github.com/TencentARC/GFPGAN更多AI开源软件:AI开源-小众AI主要功能盲修
- 二分查找算法
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目录1、概述2、代码实现(1)递归实现(2)非递归实现1、概述二分查找又称折半查找,优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查
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上一篇:算法随笔_20:区间子数组个数-CSDN博客=====================题目描述如下:给你一个字符串s和一个字符c,且c是s中出现过的字符。返回一个整数数组answer,其中answer.length==s.length且answer[i]是s中从下标i到离它最近的字符c的距离。两个下标i和j之间的距离为abs(i-j),其中abs是绝对值函数。示例1:输入:s="lovel
- 【优选算法】10----无重复字符的最长子串
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---------------------------------------begin---------------------------------------题目解析:看到这一类题目,有没有那种一眼就感觉时要用到滑动窗口的感觉,铁子们?讲解算法原理:方法一:暴力解法:简单粗暴的地毯式搜索暴力解法就像一个没有什么技巧的探险家,直接把所有可能的子串都找出来,然后一个一个检查是不是有重复字符,最
- 【第四天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-两种常见的递归算法(持续更新)
Long_poem
python算法开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的搜索算法2.两种常见的递归算法3.两种详细的递归算法代码1)斐波那契数列2)阶乘总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的
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蛋白质结构预测深度学习人工智能神经网络
2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了,我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路 具体来看,AlphaFold2主要利用多序列比对(MSA),把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。它主要包括两个部分:神经网络EvoFormer和结构模块(Structuremodule)。一、EvoFormer 在EvoFormer中,主要是将图网络(Graphnetworks)
- python机器学习
方安乐
pythonpython机器学习人工智能
Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一,其简洁、易用、高效的特点,让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例,帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
- Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率
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机器学习python推荐算法开发语言
一个完整的Python实现,包括ItemCF协同过滤算法的实现以及召回率、准确率、F1分数和覆盖率等评估指标的计算。将使用Pandas进行数据处理,Scikit-learn进行相似度计算,并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先,需要准备数据。假设有一个用户-物品评分矩阵(可以是显式评分或隐式反馈),表示用户对不同酒店的喜好程度。这里可以使用Pandas来处理数据。importpa
- 情感分析常见算法与模型及实现步骤
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【1】常见算法与模型情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的主观信息,如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种:传统机器学习方法朴素贝叶斯(NaiveBayes)基于贝叶斯定理,假设特征之间相互独立。计算简单,适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机(SVM)通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好,适
- LeetCode HOT-100 分类总结
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#LeetCodeHOT100leetcode算法HOT-100分类总结
文章目录二分搜索排序滑动窗口哈希表位运算前缀和双指针图二叉树回溯贪心:动态规划:背包问题:单调栈(辅助栈):并查集LRU缓存小技巧二分搜索【NO.4】LeetCodeHOT100—4.寻找两个正序数组的中位数【NO.17】LeetCodeHOT100—33.搜索旋转排序数组【NO.18】LeetCodeHOT100—34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置排序排序方法,如果可以确定数值的范
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描述给定节点数为n的二叉树的前序遍历和中序遍历结果,请重建出该二叉树并返回它的头结点。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建出如下图所示。提示:1.vin.length==pre.length2.pre和vin均无重复元素3.vin出现的元素均出现在pre里4.只需要返回根结点,系统会自动输出整颗树做答案对比数据范围:n≤20
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21.合并两个有序链表21.合并两个有序链表题目来源题目分析题目难度题目标签题目限制解题思路思路:核心算法步骤迭代法代码实现代码解读性能分析复杂度结果测试用例扩展讨论优化写法其他实现总结21.合并两个有序链表题目来源21.合并两个有序链表题目分析将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。题目难度难度:简单题目标签标签:链表题目限制两个链表的节点数目
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redis数据库缓存
文章目录redis客户端-认识RESP持久化持久化具体实现1.RDB(RedisDataBase)2.AOF(AppendOnlyFile)事务相关命令主从复制拓扑结构同步过程部分复制实时复制哨兵(Sentinel)哨兵选取主节点流程集群数据分片主节点宕机集群扩容缓存缓存更新缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿分布式锁过期时间校验IdLua脚本watchdog(看门狗)Redlock算法redi
- OpenCV实战技术应用
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10.0角点检测应用技术实现,使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。结果:实现过程:解析过程:1.导入模块:importcv2:导入opencv库,用于图像处理操作,包括图像读取、特征提取、图像绘制、匹配等。importnumpyasnp:导入numpy库,用于处理数组数据,在特征描述符的存储和处理中可能会用到。2.函数定义:sift_tz():功能:使用SIFT算法进行特征点检测并绘制。实现:i
- 「Py」基础语法篇 之 Python缩进规则
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「Py」Python程序设计数据库
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- 基于Python的开源量化交易框架:构建你的量化投资策略
ShAutoit
python开发语言
量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法,它将大量的金融数据与算法相结合,以识别交易机会并执行交易。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言,为开发和实施量化交易策略提供了很好的支持。本文将介绍基于Python的开源量化交易框架,帮助你构建自己的量化投资策略。数据获取和处理在量化投资中,数据是至关重要的。你需要获取和处理市场数据,包括股票价格、指数数据、财务数据等。在Pytho
- 使用Python实现并行计算算法:效率提升的利器
Echo_Wish
Python进阶python算法开发语言
在处理大规模数据和计算密集型任务时,单线程的处理方式往往显得力不从心。并行计算作为一种提升计算效率的重要手段,能够充分利用多核处理器的优势,加速任务的完成。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言,提供了丰富的并行计算工具。本文将详细介绍如何使用Python实现并行计算算法,并通过具体代码示例展示其实现过程。项目概述本项目旨在通过Python实现一个并行计算算法,展示如何利用Python的多线
- Kafka 消息存储与销毁机制
AI天才研究院
大数据AI人工智能计算kafkawpf分布式
Kafka消息存储与销毁机制文章目录Kafka消息存储与销毁机制1.背景介绍1.1什么是Kafka1.2Kafka的基本概念解释2.核心概念与联系2.1消息存储机制2.2消息销毁机制2.3分区与副本机制3.核心算法原理具体操作步骤3.1消息存储过程3.2消息消费过程3.3消息销毁过程3.4分区副本同步过程4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1消息存储模型4.2消息销毁模型4.3分区副本同步模型5
- 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