- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录【大模型应用开发动手做AIAgent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系LlamaIndexRAG联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述LlamaIndexRAG3.2算法步骤详解LlamaIndexRAG3.3算法优缺点LlamaIndexRAG3.4算法应用领域4.数学模型和公
- 2022年最新【Java八股文背诵版面试题】面试必备,查漏补缺;多线程+spring+JVM调优+分布式+redis+算法
Java面试_
Javajava面试jvm
前言春招,秋招,社招,我们Java程序员的面试之路,是挺难的,过了HR,还得被技术面,小刀在去各个厂面试的时候,经常是通宵睡不着觉,头发都脱了一大把,还好最终侥幸能够入职一个独角兽公司,安稳从事喜欢的工作至今...近期也算是抽取出大部分休息的时间,为大家准备了一份通往大厂面试的小捷径,准备了一整套Java复习面试的刷题以及答案,我知道很多同学不知道怎么复习,不知道学习过程中哪些才是重点,其实,你们
- RAG技术架构深度解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
Python_chichi
程序员互联网大模型架构人工智能机器学习语音识别
本文主要介绍了RAG技术架构在AI编程中的创新应用及其面临的挑战。文章深入分析了RAG技术架构的兼容性、实时性和智能化水平等方面的问题,并提出了相应的改进措施,如加强标准化建设、引入实时数据处理技术和先进算法模型。同时,文章预测了RAG技术架构在智能化水平持续提升、跨领域融合加速以及数据隐私与安全保障方面的未来发展趋势。最后,文章回顾了RAG技术在AI编程领域的应用成果,并展望了其广阔的应用前景,
- 【第十天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-两种常见的字符串算法(持续更新)
Long_poem
算法python哈希算法
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中的常用的字符串算法2.字符串算法3.详细的字符串算法1)KMP算法2)Rabin-Karp算法总结前言提示: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
- 算法设计与分析-----贪心法
拾亿-唯一
算法算法贪心算法c语言
算法设计与分析-----贪心法(c语言)一、贪心法1、定义2、贪心法具有的性质1、贪心选择性质2、最优子结构性质3、贪心法的算法框架5、求解活动安排问题6、求解最优装载问题二、贪心法实验1、实验一求解田忌赛马问题2、实验二求解多机调度问题3、实验三哈夫曼编码一、贪心法1、定义贪心法的基本思路是在对问题求解时总是做出在当前看来是最好的选择,也就是说贪心法不从整体最优上加以考虑,所做出的仅是在某种意义
- 头歌实训作业 算法设计与分析-动态规划(第1关:0/1背包问题)
Milk夜雨
头歌实训作业算法动态规划
任务描述求解0/1背包问题。问题描述有n个重量分别为{w1,w2,…,wn}的物品,它们的价值分别为{v1,v2,…,vn},给定一个容量为W的背包。设计从这些物品中选取一部分物品放入该背包的方案,每个物品要么选中要么不选中,要求选中的物品不仅能够放到背包中,而且重量和为W,并具有最大的价值。测试说明测试输入:第一行为2个整数,分别表示物品数量n(1≤n≤20)和背包容量W(1≤W≤10000)。
- 【新春不断更】数据结构与算法之美:二叉树
<但凡.
数据结构与算法之美数据结构算法c++
Hello大家好,我是但凡!很高兴我们又见面啦!眨眼间已经到了2024年的最后一天,在这里我要首先感谢过去一年陪我奋斗的每一位伙伴,是你们给予我不断前行的动力。银蛇携福至,万象启新程。蛇年新春之际,愿你们万事顺遂,岁月皆安,新的一年所想皆如愿,所行皆坦途。好了,给生活添点passion,开始今天的编程之路!我的博客:left=NULL;p->right=NULL;p->x=a;returnp;}1
- 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类:以鸢尾花数据集为例
弥树子
pythonscikit-learn分类
在机器学习的世界里,K-NearestNeighbors(KNN)算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法:相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类,以经典的鸢尾花数据集为例,展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单:对于一个新的数据点,算法会查找训
- machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类
知识鱼丸
machinelearning机器学习算法分类
通过导入必要的scikit-learn导入必要的库,加载给定的数据,划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
- 【计算机视觉】图像滤波
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉人工智能python神经网络
1.图像滤波定义图像滤波是一种非常重要的图像处理技术,图像平滑、边缘检测、边缘增强、去除噪声都属于图像滤波,图像滤波是一种基于邻域的算法。通过图像滤波,可以实现图像平滑、边缘检测;图像平滑也叫图像模糊,用以去除图像中的噪声、伪影等,它是图像处理和计算机视觉的常见步骤。函数模糊类型特点使用场景cv.blur均值模糊简单快速,所有像素权重相等基础平滑和降噪cv.GaussianBlur高斯模糊中心权重
- linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案
herosunly
C/C++/Linux解决方案linuxgitgithubtimeoutport443
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了linuxgitclone出现fatal:unabletoaccessF
- Github趋势榜的新年冠军,竟是用AI玩数独
beyondma
AI与最新技术演进AIMINSTGithub
今天笔者无意中打开Github发现了这个目前趋势榜霸榜的项目是是一个利用AI玩数独的项目AI_Sudoku(Github发址:https://github.com/neeru1207/AI_Sudoku)笔者体验了一下感觉还是比较有意思的,AI_Sudoku本质上就是使用图像识别的方式来完成MINST数字识别,然后再使用dancinglinksx算法解出数独问题,对于初学者来说既能解决AI的入门问
- 基于微信小程序的生鲜销售应用设计与实现
赵谨言
论文经验分享毕业设计
标题:基于微信小程序的生鲜销售应用设计与实现内容:1.摘要随着移动互联网的普及和人们生活水平的提高,生鲜产品的线上销售逐渐成为一种趋势。本设计旨在开发一款基于微信小程序的生鲜销售应用,为用户提供便捷、高效的购物体验。该应用采用了先进的技术和算法,实现了生鲜产品的在线展示、下单、支付、配送等功能。通过对用户需求的分析和市场调研,我们设计了简洁明了的界面和操作流程,使用户能够轻松地浏览商品、下单购买。
- LeetCode:62.不同路径
xiaoshiguang3
代码随想录-跟着Carl学算法leetcode算法java动态规划
跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录LeetCode:62.不同路径一个机器人位于一个mxn网格的左上角(起始点在下图中标记为“Start”)。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。问总共有多少条不同的路径?示例1:输入:m=3,n=7输出:28示例2:输入:m=3,n=
- AI智能制造软件有什么用处
雪叶雨林
行业资讯AI人工智能制造
随着信息技术与制造业的深度融合,人工智能(AI)逐渐成为提升制造效率和灵活性的重要工具。AI智能制造软件通过集成数据分析、机器学习和自动化流程,为企业提供了优化生产、降低成本和提高质量的新途径。生产过程优化实时监控与反馈AI智能制造软件能够实时收集生产线上的各类数据,如温度、压力、速度等参数,并通过机器学习算法进行分析处理。一旦检测到异常情况,系统会立即发出警报并提供改进建议,帮助企业快速响应问题
- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- mbedtls | 06 - 非对称加密算法的配置与使用(RSA算法)
Mculover666
mbedtlsRSA
mbedtls系列文章mbedtls|01-移植mbedtls库到STM32的两种方法mbedtls|02-伪随机数生成器(ctr_drbg)的配置与使用mbedtls|03-单向散列算法的配置与使用(MD5、SHA1、SHA256、SHA512)mbedtls|04-对称加密算法的配置与使用(AES算法)mbedtls|05-消息认证码的配置与使用(HMAC算法、GCM算法)Demo工程源码ht
- LeetCode:70. 爬楼梯
xiaoshiguang3
代码随想录-跟着Carl学算法leetcode算法java动态规划
跟着carl学算法,本系列博客仅做个人记录,建议大家都去看carl本人的博客,写的真的很好的!代码随想录LeetCode:70.爬楼梯假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?示例1:输入:n=2输出:2解释:有两种方法可以爬到楼顶。1阶+1阶2阶示例2:输入:n=3输出:3解释:有三种方法可以爬到楼顶。1阶+1阶+1阶1阶+2阶2阶+
- [c语言日寄]越界访问:意外的死循环
siy2333
c语言日寄c语言开发语言学习算法笔记
【作者主页】siy2333【专栏介绍】⌈c语言日寄⌋:这是一个专注于C语言刷题的专栏,精选题目,搭配详细题解、拓展算法。从基础语法到复杂算法,题目涉及的知识点全面覆盖,助力你系统提升。无论你是初学者,还是进阶开发者,这里都能满足你的需求!【食用方法】1.根据题目自行尝试2.查看基础思路完善题解3.学习拓展算法【Gitee链接】资源保存在我的Gitee仓库:https://gitee.com/siy
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- mysql 树形结构_MySQL 树形结构数据库设计 | 剑花烟雨江南
来B
mysql树形结构
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表示某些数据的关联关系,如企业的部门上下级、电商平台的商品分类等等,通常而言,我们需要通过数据库来完成数据的持久化。由于关系型数据库没有一个很好的树形结构解决方案,因此设计合适的Schema以及其对应的CURD算法是关键。接下来,我们以电商商品分类结构来介绍几种解决方案。邻接表邻接表就是把所有节点都放在一张表中,然后用一个属性来记录每个节点的父节点。如下:CRE
- 【Java程序员面试专栏 数据结构】五 高频面试算法题:二叉树
存在morning
Java程序员技术栈#二叉树java面试算法
一轮的算法训练完成后,对相关的题目有了一个初步理解了,接下来进行专题训练,以下这些题目就是二叉树相关汇总的高频题目总的来说,前序遍历是自上而下调整或比较节点,中序遍历用来对节点排序,后序遍历是自下而上的寻找或求最值供上层决策,这里的上下指的是树的层高题目关键字解题思路时间空间二叉树的前序遍历DFS-前序遍历按照根左右的顺序进行递归,补充迭代思路,依赖辅助栈O(n)O(n)二叉树的中序遍历DFS-中
- 改进候鸟优化算法之三:引入自适应策略的候鸟优化算法(AS-MBO)
搏博
算法算法人工智能机器学习启发式算法python
引入自适应策略的候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimizationwithAdaptiveStrategy,简称AS-MBO)是对传统候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimization,MBO)的一种改进。MBO算法本身是一种基于群体智能的元启发式优化算法,其灵感来源于候鸟迁徙时的“V”字形飞行队列,通过模拟候鸟的迁徙行为来优化问题的解。一、传统MBO算法概述(1)
- 【C语言算法刷题】第9题
花生_TL00007
C语言算法刷题算法c语言数据结构
题目描述给定一个非空字符串S,其被N个‘-’分隔成N+1的子串,给定正整数K,要求除第一个子串外,其余的子串每K个字符组成新的子串,并用‘-’分隔。对于新组成的每一个子串,如果它含有的小写字母比大写字母多,则将这个子串的所有大写字母转换为小写字母;反之,如果它含有的大写字母比小写字母多,则将这个子串的所有小写字母转换为大写字母;大小写字母的数量相等时,不做转换。输入输出描述输入两行:第一行为参数K
- 【C语言算法刷题】第10题
花生_TL00007
C语言算法刷题c语言算法开发语言
题目描述主管期望你来实现英文输入法单词联想功能。需求如下:依据用户输入的单词前缀,从已输入的英文语句中联想出用户想输入的单词,按字典序输出联想到的单词序列,如果联想不到,请输出用户输入的单词前缀。注意:英文单词联想时,区分大小写缩略形式如”don’t”,判定为两个单词,”don”和”t”输出的单词序列,不能有重复单词,且只能是英文单词,不能有标点符号输入描述输入为两行。首行输入一段由英文单词wor
- React Fiber 架构详解
JimmyHeat
前端框架
ReactFiber架构详解ReactFiber是React16引入的新架构,它重新实现了React的协调算法,使得React能更高效地处理更新、渲染,提升了应用的性能和响应速度。Fiber的目标是优化UI更新流程,尤其是在大型应用中保证流畅的用户体验。1.什么是ReactFiber?ReactFiber是React核心算法的重写。它是一种增量渲染的机制,允许React将更新工作分成多个小任务,并
- 怎么实现Redis的高可用?
java1234_小锋
javaredis数据库缓存
大家好,我是锋哥。今天分享关于【请介绍一些常用的Java负载均衡算法,以实现高并发和高可用性?】面试题。希望对大家有帮助;怎么实现Redis的高可用?1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网要实现Redis的高可用性,通常有以下几种常见的方案。每种方案都能确保Redis在面对故障时仍能持续提供服务。以下是实现Redis高可用的几种常见方法:1.RedisSentinelRe
- 8622 哈希查找
软工在逃男大学生
SCAU_OJ_DS哈希算法算法数据结构c语言c++
SCAU数据结构OJ第五章文章目录8622哈希查找8622哈希查找Description使用哈希函数:H(k)=3*kMODlength,并采用开放定址法处理冲突。试对输入的关键字序列构造哈希表,哈希表长度为length,求等概率情况下查找成功的平均查找长度,并设计构造哈希表的完整的算法。本题给出部分代码,请补全Hash函数和解决冲突的collison函数。输入格式第一行:输入哈希表的长度;第二行
- 开放传神(OpenCSG)手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法
OpenCSG
transformer算法深度学习人工智能stablediffusion
“Sora的出现不是偶然,而是经过长期积累、反复试错及用户反馈的必然。”OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。其充分利用了大语言模型Token的好处,让像素也能够被预测(Patches)。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现,因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和
- {每日一道算法题}
zzh666ya
算法算法javapythonc++c语言
423.从英文中重建数字难度中等题目描述:给你一个字符串s,其中包含字母顺序打乱的用英文单词表示的若干数字(0-9)。按升序返回原始的数字提示:1<=s.length<=105s[i]为["e","g","f","i","h","o","n","s","r","u","t","w","v","x","z"]这些字符之一示例1:输入:s="owoztneoer"输出:"012"示例2:输入:s="f
- 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