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dundunmm
数据挖掘数据挖掘pandas人工智能
Pandas是Python进行数据挖掘和数据分析的核心库之一,提供了强大的数据清洗、预处理、转换、分析和可视化功能。它通常与NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-Learn等库结合使用,帮助构建高效的数据挖掘流程。1.读取数据Pandas支持多种数据格式,如CSV、Excel、JSON、SQL、Parquet等。importpandasaspd#读取CSV文件df=pd.
- C++编译过程详解
采采卷耳77
C/C++c++
编译步骤:一、编译:预处理,编译,汇编二、链接预处理:生成“.ii文件”,对所有的#进行预处理,对include进行链接,对宏macro进行替换(预处理器cpp(cpreprocessor))g++生成的文件后缀名为.ii,gcc生成的文件后缀名为.i。头文件中不能放函数的以及变量定义,因为当同时编译多个编译单元并连接为一个可执行文件的时候,如果这些编译单元中有重复引用同一个头文件,,如果头文件中
- python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册:从数据预处理到深度学习...
坂田月半
内容简介O'ReillyMedia,Inc.介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵
- 丹尼尔·卡尼曼《噪声》——读书笔记
阅读读书笔记思维
好久没有写博客了,趁着出差有时间,读完了《噪声》这本买了很久的书,整体感觉还是有一些认知层面的迭代的,也整理下书中的一些内容,让自己能够沉下心来把思维和逻辑整理清楚,也能给大家做个分享。书籍介绍这本书是已故诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的新书,之前就是在这位作者去世的时候买回来学习的。本书主要讲的是人类在判断过程中的一个常见“噪声”问题,由于人或者时间原因导致决策的随机性偏差。这本书通过对人类决
- YOLOv8 赋能道路状况检测:革新交通基础设施监测
他是只猫
YOLOv8在交通领域的应用YOLO目标跟踪人工智能
文章目录一、YOLOv8在道路状况检测中的原理与优势(一)检测原理(二)相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例(一)裂缝检测(二)坑洼检测(三)积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程(一)图像采集(二)数据预处理(三)模型训练与评估(四)检测与结果输出四、YOLOv8用于道路状况检测面临的挑战与应对策略(一)面临的挑战(二)应对策略五、基于YOLOv8的道路状况
- JVM中对象的创建
重生之我在成电转码
java八股jvm算法
在Java中,JVM(JavaVirtualMachine)负责对象的创建和管理。对象的创建过程涉及多个步骤,从类加载、内存分配,到对象的初始化和构造方法的调用。了解JVM如何创建对象有助于更好地掌握Java的内存管理和性能优化。JVM中对象创建的过程当我们使用new关键字创建一个对象时,JVM会执行一系列操作。这些操作大致可以分为以下几个步骤:类加载(ClassLoading)内存分配(Memo
- ROS2软件调用架构和机制解析:Publisher创建
slam02∞
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术语DDS(DataDistributionService):用于实时系统的数据分发服务标准,是ROS2底层通信的基础RMW(ROSMiddleware):ROS中间件接口,提供与具体DDS实现无关的抽象APIQoS(QualityofService):服务质量策略,控制通信的可靠性、历史记录、耐久性等属性符号解析:动态库加载过程中,查找和绑定函数指针的机制1.架构概述ROS2采用分层设计,通过多
- 【读书笔记】《What is Mathematics》第一章:自然数
还没入门的大菜狗
具体数学读书笔记
为什么要读这本书啊?为什么要学数学?正如书的扉页所述:两千年以来,谙熟一定的数学知识是每一个文明人应有的基本智力为什么作为一个程序猿,也要从头学数学?我数学渣锻炼自己解决问题的能力数据结构逻辑训练为将来转行数据科学做底子(也许永远都不会转)考研(emmm想考一个非全日制玩一玩,感觉非全日制很适合工科学生)嗯,有了以上的理由,所以一定要坚持下去✊为什么是这本书?那么这本书做了什么呢?对整个数学领域中
- JavaScript-V8引擎的垃圾回收
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JavaScriptjavascript
前言:我们知道,JavaScript之所以能在浏览器环境和NodeJS环境运行,都是因为有V8引擎在幕后保驾护航。从编译、内存分配、运行以及垃圾回收等整个过程,都离不开它。本篇主要是从V8引擎的垃圾回收机制入手,讲解一下在JavaScript代码执行的整个生命周期中V8引擎是采取怎样的垃圾回收策略来减少内存占比的。对这方面有一定的了解之后,能增强我们在写代码过程中对减少内存占用,避免内存泄漏的主观
- GitHub每日最火火火项目(2.28)
FutureUniant
github日推github人工智能计算机视觉音视频ai
olmocr项目介绍:olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化,以适配大语言模型(LLM)数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中,数据的格式和预处理极为关键。PDF文件作为常见的数据来源,其内部复杂的排版和结构使得其中的文本信息难以直接被模型有效利用。olmocr通过一系列的技术和算法,对PDF文件进行处理,将其中的文本内容按照合适的顺序和格式提取出来,转化为线性的、
- 深入理解PyTorch模型训练所需的数据集
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pytorch人工智能python
在PyTorch中,模型训练的核心是数据集(Dataset)。数据集是模型训练的基础,它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。以下是对PyTorch模型训练所需数据集的深入解析:1.数据集的基本概念数据集:数据集是模型训练的基础,通常由输入数据(如图像、文本、音频等)和对应的标签(目标值)组成。样本(Sample):数据集中
- 一觉醒来全球编码能力下降100000倍,新手小白的我决定科普C语言——深⼊理解指针(5)
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1.回调函数是什么?回调函数就是⼀个通过函数指针调⽤的函数。如果你把函数的指针(地址)作为参数传递给另⼀个函数,当这个指针被⽤来调⽤其所指向的函数时,被调⽤的函数就是回调函数。回调函数不是由该函数的实现⽅直接调⽤,⽽是在特定的事件或条件发⽣时由另外的⼀⽅调⽤的,⽤于对该事件或条件进⾏响应。第13讲中我们写的计算机的实现的代码中,红⾊框中的代码是重复出现的,其中虽然执⾏计算的逻辑是区别的,但是输⼊输
- redis中的sds结构解析,字符串为何不用C原生?
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redis中的sds结构解析0丶源码基于redis6.2.71丶什么是sdssds即:simpledynamicstring,简单动态字符串2丶redis为什么使用sds,不适用c语言的字符串呢?1丶sds可以在O(1)的时间范围中获取字符串长度,c语言需要遍历2丶sds拥有自动扩容机制.3丶sds拥有惰性空间释放机制,减少了内存分配次数.4丶sds是二进制安全的.3丶从源码探究3.1,下载源码D
- C++高级教程——C++ 预处理器
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C++高级教程——C++预处理器C++预处理器#define预处理函数宏条件编译#和##运算符运算符用于连接两个令牌。下面是一个实例:C++中的预定义宏C++预处理器预处理器是一些指令,指示编译器在实际编译之前所需完成的预处理。所有的预处理器指令都是以井号(#)开头,只有空格字符可以出现在预处理指令之前。预处理指令不是C++语句,所以它们不会以分号(;)结尾。我们已经看到,之前所有的实例中都有#i
- 学懂C++ (十八):高级教程——C++预处理器及宏定义深入详解
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目录1.文件包含2.宏定义2.1简单宏定义2.2参数宏2.3宏定义注意点(重点)3.条件编译4.#和##运算符5.预定义宏6.文件包含保护总结C++预处理器是编译器在实际编译之前所执行的一个步骤,它处理代码中的预处理指令,并生成一个已预处理的源文件供编译器使用。预处理器指令都是以井号(#)开头,这些指令不是C++语句,因此它们不以分号(;)结尾。以下是对C++预处理器及其指令的深入详解。1.文件包
- Jetpack Compose系列教程之(16)——Compose生命周期及副作用函数
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目录生命周期副作用函数SideEffectDisposableEffect(预处理)LaunchedEffect(比较常用)rememberCoroutineScoperememberUpdatedStatederivedStateOfproduceState进阶理解-稳定和不稳定此文建议需要了解kotlin的lambda表达式使用和协程基础使用,不然可能会有些阅读困难生命周期Composable
- Windows逆向工程入门之MASM等号伪指令(= & EQU)
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公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录一、核心伪指令对比分析二、EQU伪指令深层机制三、逆向工程特征识别一、核心伪指令对比分析1.定义与重定义能力特性等号(=)EQU重复定义支持禁止(编译时报错)作用域当前模块当前模块类型检查无支持(数值/字符串/结构体)预处理阶段行为文本替换符号绑定2.典型应用场景对比;=适用场景:动态配置BufferSize=1024;可后续修改
- ANTs - Registration整理
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文章目录RegistrationANTsR函数:antsRegistrationANTSandantsRegistrationShrinkfactorsSmoothingAffineregistrationAnatomyofanantsRegistrationcall介绍:配准算法:迭代:预处理选项注册阶段Registrationants.registration(fixed,moving,typ
- 《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告
Python数据分析与机器学习
毕业论文/研究报告数据挖掘数据分析人工智能算法
目录一、选题依据:1.研究背景2.理论意义3.现实意义4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述(1)国外研究现状(2)国内研究现状(3)发展趋势二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)数据挖掘法3.技术路线4.实施方案(1)数据采集与预处理(2)设置LDA主题模型(3)情感分析(4)系统集成与可视化5.可行性分析三、主要参考文献一、选题依据:1.研究背景当下,社会经济蓬勃发展,
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
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以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
- 中值滤波结合快速排序算法优化传感器数据预处理
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排序算法算法
一、算法核心逻辑目标:在嵌入式系统中,通过快速排序的“部分排序”特性,优化中值滤波的计算效率。适用场景:实时传感器数据处理(如红外、超声波、加速度计等),窗口大小N=5(可根据需求调整)。优势:时间复杂度从O(N²)(冒泡排序)优化至O(N)(快速排序部分排序)。内存占用低,适合资源受限的嵌入式设备(如STM32)。二、完整代码与注释#include//定义滑动窗口大小(N=5)#defineWI
- SQL笔记9.嵌入式SQL
笑神552
sql
SQL嵌入到其它语言中,这个时候编译需要其他方法1.扩充主语言编译系统,使之能够处理SQL语句2.预处理:在编译前先扫描源程序,将SQL语句翻译成目标(或主语言程序)过程代码,并将SQL执行翻译成主语言的过程调用预处理后的源程序再交给诸语言的编译系统处理在使用时,所有的SQL语句都要加EXECSQL在前面,后面PL/1,C时,用;,COBOL用END-EXEC通信:1.SQLCODE这是一个整型变
- Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换(专题二十四)
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Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下:文本预处理首先,输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中,我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder(声码器)。在本教程中,我们
- Go 1.24版本在性能方面有哪些提升?
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Golanggolang开发语言后端
Go1.24版本在性能方面有多项显著提升,主要包括以下几点:基于SwissTables的新内置map实现:这种实现方式通过压缩索引和更高效的查找机制,降低了内存使用量并提高了查询速度。根据测试,某些场景下性能提升接近50%[1][2][5]。更高效的内存分配:尤其是针对小对象的内存分配进行了优化,减少了分配开销[1][2]。改进的互斥锁机制:新的互斥锁实现在高竞争情况下取得了显著的可扩展性提升,减
- 【数据挖掘】NumPy
dundunmm
数据挖掘数据挖掘numpy人工智能
NumPy是Python中一个用于进行科学计算的基础库,它提供了高效的数组操作和数学运算功能。在数据挖掘中,NumPy被广泛应用于数据预处理、特征工程、算法实现等方面,尤其是在处理大规模数据时,因其提供的高效运算和矩阵操作的能力,极大地提升了数据处理的效率。NumPy的主要功能和在数据挖掘中的应用高效的多维数组(ndarray):NumPy提供了一个强大的多维数组对象ndarray,可以存储和处理
- 人工智能算法安全优化实践路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中,算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径,聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景,揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。通过整合自动化机器学习与联邦学习技术,构建跨数据孤岛的协作框架,同时引入可解释性算法增强模型透明度,确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度,重点解析
- 【Linux基础】Linux下的C编程指南
Nebula嵌入式
#Linux基础linux嵌入式
目录一、前言二、Vim的使用2.1普通模式2.2插入模式2.3命令行模式2.4可视模式三、GCC编译器3.1预处理阶段3.2编译阶段3.3汇编阶段3.4链接阶段3.5静态库和动态库四、Gdb调试器五、总结一、前言在Linux环境下使用C语言进行编程是一项基础且重要的技能。本文将详细介绍在Linux下使用C语言编程的完整流程,包括代码编辑(使用vim)、编译(使用gcc)、调试(使用gdb)。对于大
- VIT(Vision Transformer)【超详细 pytorch实现
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计算机视觉transformer深度学习人工智能
CNN的局限性:传统的CNN通过局部卷积核提取特征,虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野,但仍然依赖于局部信息的逐步聚合,难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势:ViT使用自注意力机制(Self-Attention),能够直接捕捉图像中所有patch(图像块)之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务(如图像分类、目标检测)时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化,如(224
- 深度学习重要论文阅读笔记 ResNet (2025.2.26)
北岛寒沫
逐界星辰2025计算机科研深度学习论文阅读笔记
文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深(层数变多),模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加,就会出现梯度消失和梯度下降现象,妨碍模型的收敛。不过,这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是,尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛,又出现了另外一个问题,即随着模型深度的增加,模型的准确率反而下
- pandas series 相加_Numpy和Pandas教程
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pandasseries相加
Pandas简介-python数据分析library-基于numpy(对ndarray的操作)-有一种用python做Excel/SQL/R的感觉-为什么要学习pandas?-pandas和机器学习的关系,数据预处理,featureengineering。-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。目录-numpy速成-Series-Da
- 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