- python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成
哦里 哦里哦里给
AI大语言模型实战pythonmicrosoft开发语言
目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型,采用基于提示(prompt)的方式,处理广泛的视觉和视觉-语言任务。Florence-2能够解析简单的文本提示,执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集,该数据集包含54亿个注释,涵盖1.26亿张图像,用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记
栀子清茶
1024程序员节论文阅读计算机视觉人工智能笔记学习
摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展,定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集,并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理,广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
- 金融时间序列分析(Yahoo Finance API实战)
闲人编程
Python数据分析实战精要金融yfinance时间序列波动率数据归一化数据分析Dash
这里写目录标题金融时间序列分析(YahooFinanceAPI实战)1.引言2.项目背景与意义3.数据集介绍4.GPU加速在数据处理中的应用5.交互式GUI设计与加速处理6.系统整体架构7.数学公式与指标计算8.完整代码实现9.代码自查与BUG排查10.总结与展望金融时间序列分析(YahooFinanceAPI实战)1.引言在当今金融市场中,时间序列数据分析是理解股票、指数以及其他金融产品走势的重
- python ==module 'datetime' has no attribute 'strptime'
NO如果
pythonpython
示例:datetime.datetime.strptime(string,"%Y-%m-%d%H:%M:%S")换成时分秒格式,数据库存储为datetime格式
- Redis 持久化方案对比
贝克街的小码农
Java实战方案redis数据库缓存
Redis提供了两种主要的持久化方案:RDB(RedisDatabaseBackup)和AOF(Append-OnlyFile)。每种方案都有其优缺点,适用于不同的场景。以下是它们的对比及实际操作方案。1.RDB持久化1.1概述RDB是Redis默认的持久化方式。它通过生成数据集的快照(snapshot)来保存数据。快照是二进制文件,保存了某个时间点的完整数据。1.2优点性能高:RDB是快照方式,
- 【图像分割】Labelme JSON标注转换为TXT代码详解
唐king
jsonpython
书接上文:https://blog.csdn.net/qq_49092686/article/details/145114987?spm=1001.2014.3001.5502这里给出更细致的json2txt代码,同时考虑了circle、rectangle这两种情况各位朋友,在使用前,你一定要注意你的json格式是不是跟我的一致,不一致的话是用不了的(是不是也用的labelme制作的数据集)imp
- 【SpringMVC】常用注解:@SessionAttributes
字节源流
java前端服务器
1.作用用于多次执行控制器方法间的参数共享2.属性value:用于指定存入的属性名称type:用于指定存入的数据类型3.示例先写JSP代码存入SessionAttribute取出SessionAttribute清除SessionAttribute编写控制器代码@Controller@RequestMapping("demo1")@SessionAttributes(value={"username
- CIFAR-10 数据集的简介
一头大学牲
python深度学习机器学习数据分析
文章目录CIFAR-10数据集的简介文件结构图像数据结构访问数据Python代码CIFAR-10数据集的数据格式CIFAR-10数据集的简介CIFAR-10数据集是一个广泛使用的图像数据集,具体可见CIFAR-10和CIFAR-100数据集,它包含60,000张32x32像素的彩色(3channels)图像,分为10个类别,每个类别有6,000张图像。每个类别的图像数量分布如下:飞机(airpla
- 数据分析面试全攻略:项目经验篇
代码CC
数据分析(包括各种面试题)数据分析面试python
引言:为什么项目经验是数据分析面试的“敲门砖”?在数据分析岗位的面试中,项目经验是最核心的竞争力证明。HR视角:80%的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角:项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示:单纯罗列工具名称(如Python/SQL)≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR法则包装项目、如何选择高含金量数据集、以及如何通过和鲸社区快速积累实战经验。文末提供10个可
- tensorflow 不支持python3以下的版本
辽宁大学
神经网络神经网络
小白一枚,没用过tensorflow,所以在安装的时候导致版本错误安装不上。遇到这种情况建议换python的版本。
- 3.13.0 python 配置tensorflow(CPU版本)
m0_Gattuso
tensorflow人工智能python
condacreate--nametestpython=3.12activatetestpipinstalltensorflow上面3步骤在condaprompt里完成退出时记得condadeactivate来源:Windows下tensorflow/pytorch环境配置_pycharm怎么配置tensorflow环境-CSDN博客然后问题出现了:condaenvironment里什么都没有,理
- 数据分析:数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析是一个复杂的工程,需要用到多个数据库、数据表、数据文件等数据集成资源。不同的数据集成环境(如分布式系统、异构数据库)会影响数据分析的效率和效果。在进行数据分析时,首先要确定数据集成方案、选择合适的数据模型和索引策略,以及评估各种解决方案之间的优劣。因此,掌握数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等关键信息对数据分析工作
- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
进一步有进一步的欢喜
Python精进系列算法pythonkmeans
一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- 【错误解决】Mockito在JDK 22的兼容性问题
不是聪明的小孩
springbootmybatisplusMockitomybatis
前言:在学习SpringBoot整合MyBatisPlus时,在启动类里添加的@MapperScan注解扫描项目的mapper文件夹相关类的方法,测试时一直出错失败,这样的话学习mybatisplusCRUD的操作也没办法测试运行,我在网上检索相关问题的比较新的参考很少,也和我遇到的问题重叠率不高。相关错误信息:Causedby:[CIRCULARREFERENCE:java.lang.Illeg
- 新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测
嘉羽很烦
机器学习线性回归算法回归
新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读:新手村:线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子:预测房价(以波士顿房价数据集为例)本次实验,你将使用真实的波士顿房价数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要概念和评价方法,请通过机器学习建立回归模型,即:Y=θ0+θ1×X1+θ2×X2+θ3×X3+⋯+θ
- 新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数
嘉羽很烦
机器学习均值算法算法
新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5],均值为(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3中位数将数据
- 大语言模型微调和大语言模型应用区别
AI Echoes
深度学习人工智能自然语言处理
大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型(LLM)是指取一个已经预训练好的模型,进一步用特定数据集训练,使其更好地适应某个任务或领域,比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。应用LLM则是直接使用这些预训练模型来完成任务,如通过提示生成文本或回答问题,无需更改模型本身。研究表明,微调适合需要领域专精的任务,而应用更适合通用任务,效果因模型和任务复杂性而异。学习所需技术栈
- uni-app App 端分段导出 JSON 数据为文件
_虾仁不眨眼_
uni-app
在开发过程中,我们经常需要将大量数据导出为JSON文件,尤其是在处理长列表或大数据集时。然而,直接将所有数据写入一个文件可能会导致性能问题,尤其是在移动设备上。为了优化性能并提高用户体验,我们可以将数据分段导出到多个文件中。实现思路分段处理数据:将长JSON数据分段,每段包含固定数量的数据。使用plus.io写入文件:利用uni-app的plus.ioAPI,将每段数据写入单独的文件。提示用户导出
- 深度学习处理时间序列(2)
yyc_audio
深度学习笔记深度学习人工智能
在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性,是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额,还是健身追踪器记录的步数,你都会看到每日周期性和年度周期性(人类生成的数据通常还有每周的周期性)。探索数据时,一定要注意寻找这些模式。(让人想到波,想到傅里叶变换)对于这个数据集,如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度,那么问题很简单,因为数据具有可靠的年
- 智慧医疗蛀牙检测数据集VOC+YOLO格式2792张3类别
FL1623863129
数据集深度学习机器学习人工智能
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):2792标注数量(xml文件个数):2792标注数量(txt文件个数):2792标注类别数:3标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["decaycavi
- torch-torchvision-python版本对应问题
Thirtyaoe
python深度学习pytorch
module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’今日在联系pytorch时,importtorchvision时报错:module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’查阅后发现是版本不兼容的问题,于是查看了正确的对应版本,对自己的进行修改。
- 大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色,从文本生成到翻译,再到问答系统,几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而,如何有效地构建和利用开源指令数据集,仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核
- kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记
supernova121
学习笔记
问题描述:通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述:图像+临床文本信息评价指标:pAUC,用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析(文本)基于CatBoost、LGBM和XGBoost三者的组合,为每个算法创建了XX个变体,总共XX个模型,进行集成学习。CatBoost在传统梯度提升决策树(GBDT)基础上,引入了一系列关键技术创新,以提升处理类
- MySQL数据库笔记
艽掵猫
数据库mysql笔记
一、数据库基础概念1.数据库定义数据库:统一管理、长期存储、有组织的相关数据集合。特征:数据按模型组织(冗余小、独立性高、易扩展、可共享)。2.实际应用数据存储:高效管理大量结构化数据。数据管理:增删改查(CRUD)与权限控制。数据分析:整合数据源,支持决策。3.常见数据库系统数据库特点MySQL开源、高性能、易用,适用于Web应用。Oracle企业级、高可靠,支持大型应用。SQLServer微软
- Python 在人工智能领域的实际6大案例
Solomon_肖哥弹架构
人工智能机器学习python
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在人工智能(AI)领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python提供了丰富的库和框架,使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例,展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一:手写数字识别(MNIST)1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目,MNIST数据集包含了
- KNN算法性能优化技巧与实战案例
可问 可问春风
算法性能优化
KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻(KNN)在分类和回归任务中表现稳健,但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。以下从算法优化、数据结构、工程实践三方面深入解析性能提升策略,并附典型应用案例。一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离,时间复杂度为(n=样本数,d=特征维度)内存占用需全量存储训练数据,大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去
- Hive SQL 精进系列: JSON_TUPLE 快速提取多键值
进一步有进一步的欢喜
HiveSQL精进系列hivesqlhadoop
目录一、引言二、json_tuple函数基础2.1基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object和from_json的对比4.1功能特点4.2语法和使用复杂度4.3性能表现4.4示例对比使用json_tuple使用get_json_object使用from_json五、使用注意事项
- 气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据(2001-2018)
树谷-胡老师
资源arcgis
气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据(2001-2018)数据分享:气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据(2001-2018)该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率、植被光合有效辐射吸收比、叶面积指数、森林覆盖度和非森林植被覆盖度、地表温度、地表净辐射、地表蒸散发、地上部分自养呼吸、地下部分自养呼吸、总初级生产力和净初级生产力。空间分辨率为0.1
- 数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践
kkchenkx
数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域,数据降维是一种关键的技术,用于减少数据集的维度,同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据,还能在高维数据中发现潜在的模式和结构,这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解,通过降维,我们可以将其转换为二维或三维空间,便于可视化
- 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