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AI大模型-大飞
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- 数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全
猫头虎技术团队
已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后,往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等;如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂,就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
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图像处理:从入门到专家图像处理线性代数算法python计算机视觉概率论算法调优
摘要图像处理的核心离不开数学工具的支撑。本文将深入解析线性代数、概率论在图像领域的应用,包括矩阵变换与图像几何操作的关系、噪声模型的数学描述,以及遗传算法、粒子群优化等智能算法在参数调优中的实践。通过理论结合代码案例,帮助读者掌握从数学原理到工程优化的完整链路。一、线性代数:图像变换的数学基石1.矩阵运算与图像几何变换在图像处理入门3中,我们通过仿射变换矩阵实现图像平移、旋转与缩放。其本质是线性代
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以下是针对程序员转向人工智能(AI)领域的学习路线建议,分为基础、核心技术和进阶方向,结合你的编程背景进行优化:1.夯实基础数学基础(选择性补足,边学边用)线性代数:矩阵运算、特征值、张量(深度学习基础)概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验微积分:梯度、导数(优化算法核心)优化算法:梯度下降、随机梯度下降(SGD)学习资源:3Blue1Brown(视频)、《程序员的数学》系列编程工具Python
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矩阵运算与求导全面教程矩阵运算与矩阵求导是机器学习、强化学习、数值计算、量子计算、机器人学等领域的核心数学工具。本教程从基础概念出发,逐步深入高级主题,结合理论推导、编程实现、跨领域应用和数值优化技巧,旨在帮助读者全面掌握矩阵相关知识,并灵活应用于实际问题。第一部分:矩阵运算基础1.1矩阵的定义与基本概念矩阵是一个按行和列排列的数字阵列,通常表示为:A=[a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮
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以下是一系列适合不同技能水平的MATLAB实战训练项目,涵盖基础编程、数据分析、信号处理、图像处理、控制系统、机器学习等领域。这些项目可帮助你巩固理论知识并提升实际应用能力。一、基础项目(适合初学者)矩阵运算与可视化目标:生成斐波那契数列,绘制其增长曲线。技术点:循环语句、矩阵操作、plot绘图函数。扩展:添加对数坐标轴,观察数列的指数增长特性。多项式拟合与误差分析目标:生成带噪声的正弦数据,用多
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当AI模型生成文本时,它们经常会重复许多相同的计算,这会降低速度。KVCache是一种技术,它可以通过记住之前步骤中的重要信息来加快此过程。模型无需从头开始重新计算所有内容,而是重复使用已经计算过的内容,从而使文本生成更快、更高效。从矩阵运算角度理解KVCache让我们从最基础的注意力机制开始。标准的self-attention计算公式大家都很熟悉:Attention(Q,K,V)=softmax
- 人工智能学习进阶之路
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以下是人工智能学习路径的详细规划,分5个阶段循序渐进,建议学习周期1.5-2年:一、筑基阶段(3-6个月)数学基础线性代数:矩阵运算(推荐《LinearAlgebraDoneRight》)微积分:偏导数/梯度(MIT18.01课程)概率统计:贝叶斯定理(可汗学院概率课)编程基础Python语法(《PythonCrashCourse》)数据处理库:NumPy/Pandas(官方文档+Kaggle练习
- C/C++ OpenCV 矩阵运算
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C/C++OpenCV矩阵运算详解OpenCV是一个强大的开源计算机视觉和机器学习库,它提供了丰富的矩阵运算功能,这对于图像处理和计算机视觉算法至关重要。本文将详细介绍如何使用C/C++和OpenCV进行常见的矩阵运算。矩阵的创建与初始化在进行矩阵运算之前,我们首先需要知道如何创建和初始化矩阵。OpenCV提供了cv::Mat类来处理矩阵。创建矩阵有多种方法可以创建cv::Mat对象:使用构造函数
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摘要掌握图像的几何变换相当于学会「图像的空间魔法」。本文将带你理解平移/旋转/缩放的数学原理,掌握OpenCV中warpAffine和getAffineTransform的核心用法,对比最近邻、双线性等插值算法的优劣。通过图像翻转、镜像、透视变换实战,学会用变换矩阵控制图像的空间形态,为图像配准、目标检测等高级应用铺路。一、几何变换的数学本质:变换矩阵所有几何变换均可表示为矩阵运算:通用变换公式:
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卡尔曼滤波器的优化技巧在之前的内容中,我们已经介绍了卡尔曼滤波器的基本原理和实现方法。本节将重点讨论卡尔曼滤波器的优化技巧,这些技巧可以帮助我们在实际应用中提高滤波器的性能,减少计算复杂度,提高鲁棒性和稳定性。1.优化计算复杂度1.1.矩阵运算优化卡尔曼滤波器中的矩阵运算往往是一个计算瓶颈,尤其是在高维状态空间中。通过优化矩阵运算,可以显著提高算法的计算效率。1.1.1.矩阵求逆优化在卡尔曼滤波器
- 【数据结构】实现方式、应用场景与优缺点的系统总结
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以下是编程中常见的数据结构及其实现方式、应用场景与优缺点的系统总结:一、线性数据结构1.数组(Array)定义:连续内存空间存储相同类型元素。实现方式:int[]arr=newint[10];//Javaarr=[0]*10#Python操作:访问:O(1)(通过索引)插入/删除:O(n)(需移动元素)优点:内存连续,高速缓存友好。缺点:大小固定,动态扩容成本高。应用场景:频繁随机访问,如矩阵运算
- 线性代数-第11篇:线性回归与矩阵运算:AI与量化的基础模型
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线性代数-第11篇:线性回归与矩阵运算:AI与量化的基础模型在线性代数的实际应用中,线性回归是连接理论与技术落地的核心桥梁之一。无论是AI领域的预测模型,还是量化投资中的收益分析,线性回归都依赖矩阵运算实现高效求解。本文将深入解析线性回归的矩阵化表达、求解方法及其在AI、量化投资和大数据中的应用。一、线性回归的本质:从公式到矩阵的抽象1.线性回归模型定义线性回归假设因变量y\yy<
- AI要掌握的知识
杰克逊的日记
人工智能AI技术
AI(人工智能)是一个跨学科的复杂领域,其知识体系涵盖理论基础、技术工具和实践应用等多个层面。以下从核心知识模块、技术工具、实践方向等角度,详细梳理AI从业者需要掌握的知识体系:一、数学基础:AI的理论基石1.线性代数核心概念:向量、矩阵、行列式、特征值与特征向量、矩阵分解(如PCA主成分分析的数学基础)。应用场景:数据降维、神经网络中的矩阵运算(如权重矩阵乘法)、图像变换(如旋转、缩放的矩阵表示
- Eigen矩阵存储顺序以及转换
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一、Eigen矩阵存储顺序在矩阵运算和线性代数中,"行优先"(Row-major)和"列优先"(Column-major)是两种不同的存储方式,它们决定了多维数组(如矩阵)在内存中的布局顺序。1.行优先(Row-major)定义:矩阵按行顺序存储在内存中,即第一行的所有元素连续存储,接着是第二行,依此类推。内存布局示例:对于一个2x3矩阵:行优先存储顺序为:a,b,c,d,e,f。2.列优先(Co
- 【动手学深度学习】2.1. 数据操作
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《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录2.预备知识2.1.数据操作1)入门2)运算符3)广播机制(broadcastingmechanism)4)索引和切片5)节省内存6)转换为其他Python对象7)小结2.预备知识学习深度学习需掌握以下基础:数据处理:涵盖存储、操作与预处理,核心技能为高效管理表格数据(样本为行,属性为列)。线性代数:矩阵运算是处理多维数据的基础,重点理解基本原理与实现,如矩阵乘法与操作。优化与微积分:通过调整
- MATLAB2025新功能
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截至2023年9月,MATLAB官方尚未公布2025版本的具体更新内容。根据历史更新规律和技术发展趋势,未来版本可能会在以下方面进行优化:AI与深度学习增强可能新增自动化模型压缩工具强化生成式AI模型支持改进的ONNX格式转换接口性能提升矩阵运算加速:C=αAB+βC\mathbf{C}=\alpha\mathbf{A}\mathbf{B}+\beta\mathbf{C}C=αAB+βC并行计算优
- 如何深入学习MATLAB的高级应用?
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MATLAB教程学习matlab开发语言
文章目录要深入学习MATLAB的高级应用,需要在掌握基础语法后,系统性地学习特定领域的工具箱和算法,并通过实战项目提升能力。以下是分阶段的学习路径和资源推荐:一、深化核心技能高级矩阵运算与线性代数matlab%稀疏矩阵处理A=sparse([100;020;003]);%创建稀疏矩阵spy(A);%可视化稀疏结构%特征值分解与SVD[V,D]=eig(A);%特征值分解[U,S,V]=svd(A)
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入门AI计算机视觉需要从基础理论、工具方法和实战项目三个维度逐步推进,以下是系统化的学习路径和建议:一、夯实基础:核心知识储备1.数学基础(必备)线性代数:矩阵运算、特征值分解、奇异值分解(SVD)——理解神经网络中的线性变换。概率论与统计:概率分布、贝叶斯定理、假设检验——支撑模型训练中的不确定性分析。微积分:导数、梯度、链式法则——深度学习优化(如反向传播)的核心。推荐资源:教材:《线性代数及
- 深度学习中的数学基础:线性代数与概率论
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量子计算数学建模开发语言javacnn
引言:深度学习是现代人工智能技术的核心,广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。然而,深度学习模型背后的数学基础,对于理解其原理和提升模型效果至关重要。本文将深入探讨深度学习中最为基础的数学工具——线性代数与概率论,解析它们如何支撑深度学习的框架,并介绍一些前沿的应用实例及其未来发展趋势。一、线性代数在深度学习中的应用:矩阵运算与数据表示:线性代数是深度学习中不可或缺的数学工具。神经网络
- MATLAB 矩阵与数组操作基础教程
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MATLAB下载安装教程MATLAB教程matlab矩阵算法
文章目录前言环境配置一、创建矩阵与数组(一)直接输入法(二)特殊矩阵生成函数(三)使用冒号表达式创建数组二、矩阵与数组的基本操作(一)访问元素(二)修改元素(三)矩阵运算(四)数组操作函数三、矩阵与数组的高级操作(一)线性代数运算(二)向量化运算四、实例演示(一)计算矩阵的行列式(二)解线性方程组前言在MATLAB里,矩阵和数组是其核心数据结构,掌握它们的操作是进行高效计算和数据处理的关键。下面为
- 线性代数之矩阵运算:驱动深度学习模型进化的数学引擎
AI算力那些事儿
国家发布人工智能深度学习
目录一、矩阵运算的基本概念与类型二、矩阵运算在深度学习中的核心作用三、典型深度学习模型中的矩阵运算实现四、矩阵运算的优化与加速五、未来发展趋势与挑战矩阵运算是线性代数的核心组成部分,也是深度学习模型构建和优化的数学基础。从基本的前向传播到复杂的注意力机制,都依赖于高效、稳定的矩阵计算实现。随着深度学习模型规模的不断扩大和应用场景的持续拓展,矩阵运算的优化和创新将继续成为推动这一领域发展的关键动力。
- 深入理解 NumPy:Python 科学计算的基石
来自星星的坤
numpypython开发语言
在数据科学、人工智能和科学计算的世界里,NumPy是一块绕不过去的基石。它是Python语言中用于高性能科学计算的基础包,几乎所有的数据分析与机器学习框架(如Pandas、TensorFlow、Scikit-learn)都离不开它的支持。一、什么是NumPy?NumPy(NumericalPython)是一个开源的Python库,主要用于支持大型多维数组与矩阵运算,同时提供了大量的数学函数库用于对
- GPU和TPU有什么区别
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gputpu
GPU(图形处理单元)和TPU(张量处理单元)都是用于加速计算的硬件,但它们的设计目标和应用场景不同。1.GPU(GraphicsProcessingUnit,图形处理单元)用途:最初设计用于图形处理和图像渲染,尤其是游戏和3D图形应用。但因为其并行计算能力强,后来被广泛应用于科学计算、机器学习、深度学习等领域。特点:并行计算能力:GPU有数千个小型处理核心,适合进行大量的并行计算,尤其是矩阵运算
- 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
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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
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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
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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
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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
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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