- Day7 作业
ququququ
使用一个变量all_students保存一个班的学生信息(4个),每个学生需要保存:姓名、年龄、成绩、电话all_students=[{'name':'stu1','age':19,'score':81,'tel':'192222'},{'name':'stu2','age':29,'score':90,'tel':'211222'},{'name':'stu3','age':12,'score'
- Python 字典(dict)和集合(set)新手指南
一、字典(dict)基础什么是字典?字典就像现实中的字典一样,通过"键(key)"快速查找对应的"值(value)"。#创建字典student_scores={"小明":90,"小红":85,"小刚":92}#查找成绩print(student_scores["小明"])#输出:90为什么字典查找快?字典使用哈希表实现,查找速度是O(1)级别,不会随着数据量增加而变慢。二、字典常用操作1.添加/修
- 目标检测中的NMS算法详解
好的,我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS?问题:目标检测模型(如FasterR-CNN,YOLO,SSD等)在推理时,对于同一个目标物体,通常会预测出多个重叠的、不同置信度(confidencescore)的候选边界框(BoundingBoxes)。直接输出所有这些框会导致:结果冗余:同一个物体
- Elasticsearch混合搜索深度解析(下):执行机制与完整流程
GeminiJM
ES学习笔记elasticsearchjenkins大数据
引言在上篇中,我们发现了KNN结果通过SubSearch机制被保留的关键事实。本篇将继续深入分析混合搜索的执行机制,揭示完整的处理流程,并解答之前的所有疑惑。深入源码分析1.SubSearch的执行机制1.1KnnScoreDocQueryBuilder的实现KNN结果被转换为KnnScoreDocQueryBuilder,这个类负责在查询阶段重新执行KNN搜索://server/src/main
- 【MySQL数据库】解决ONLY_FULL_GROUP_BY模式异常
大猫和小黄
数据库数据库mysql
错误报告:表达式#38在SELECT列表中未包含在GROUPBY子句中,并且包含了非聚合列'platform.oai.score',此列并非在GROUPBY子句中的列的功能性依赖;这与sql_mode设置为only_full_group_by不兼容。错误起因:在MySQL数据库版本5.7及以上版本中,默认激活了ONLY_FULL_GROUP_BYSQL模式。在此模式下,执行GROUPBY操作时,若
- C#灵魂解剖图:从变量囚徒到架构主宰的7层蜕变!
洁辉
c#架构开发语言
一、基础语法核心1.数据类型与变量//值类型intage=30;//整型doublepi=3.14159;//双精度浮点decimalprice=99.95m;//精确小数boolisActive=true;//布尔值DateTimenow=DateTime.Now;//日期时间//引用类型stringname="JohnDoe";//字符串int[]scores={90,85,95};//数组o
- XML通过标签定义条件和逻辑分支,结合属性或子元素实现动态逻辑判断
age>18grantAccess()score>=60passExam()retakeExam()dayOfWeekprint("Monday")print("Tuesday")print("Weekend")
- 「日拱一码」020 机器学习——数据处理
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能数据处理python
目录数据清洗缺失值处理删除缺失值:填充缺失值:重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法IQR方法(四分位距)数据一致性检查数据转换规范化(归一化)Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步,目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值,使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值:如果数据集中缺失值较少,可以直接删除包含缺
- 【Elasticsearch】function_score
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
如果你希望在Elasticsearch查询中降低某些特定`id`的文档评分,可以通过`function_score`查询结合`script_score`函数来实现。`script_score`允许你使用自定义脚本对文档的评分进行调整。以下是一个示例,展示如何降低某些特定`id`的文档评分:示例场景假设我们有一个索引`my_index`,其中包含一些文档,每个文档都有一个`id`字段。我们希望降低某
- 华为OD机试_2025 B卷_最差产品奖(Python,100分)(附详细解题思路)
蜗牛的旷野
华为OD机试Python版华为odpython开发语言
题目描述A公司准备对他下面的N个产品评选最差奖,评选的方式是首先对每个产品进行评分,然后根据评分区间计算相邻几个产品中最差的产品。评选的标准是依次找到从当前产品开始前M个产品中最差的产品,请给出最差产品的评分序列。输入描述第一行,数字M,表示评分区间的长度,取值范围是0len(scores):print("")returnresult=[]#存储结果dq=deque()#双端队列(存储索引)for
- c++编程题示例
摆脱过敏
c++算法开发语言
classmyclass{public:int*arr;intsize;myclass(stringname,intsize,int*score_arr);~myclass();intoperator+(myclass&temp);booloperator>(myclass&temp);myclass&operator+(intval);friendostream&operatorcname=na
- uniapp用checkbox实现整个页面单选功能
成长中的向日葵
uniappuni-app
1.uniapp使用checkbox实现整个页面单选功能,整个页面只能选择一个选项,还是很有趣的,记录一下。{{checkIndex+1}}.{{item.FixedItemDic.Text}}{{fixedItem.Text}}{{fixedItem.FixedScore}}分data(){return{checkBusinessList:[],//业态规模数组}},checkboxChange
- Z-score异常值检测法
吴闹闹(●'◡'●)
人工智能算法
Z-score异常值检测法是一种基于统计学原理的异常值检测技术。它通过计算数据点与数据集平均值的标准化距离来判断该数据点是否为异常值。一、原理Z-score异常值检测法的原理是基于标准正态分布。它通过计算每个数据点与数据集平均值的差距,并将其转换为标准差的倍数,以此来评估数据点的异常程度。在标准正态分布中,大约68%的数据点位于平均值的一个标准差之内,95%的数据点位于两个标准差之内,而99.7%
- 【Elasticsearch】自定义评分检索
G皮T
#Elasticelasticsearch大数据自定义评分查询检索_score搜索引擎
自定义评分检索1.自定义评分2.为什么需要自定义评分3.搜索结果相关度4.影响相关度评分的查询子句5.控制相关度评分的方法5.1FunctionScoreQuery5.1.1基础查询部分5.1.2评分函数部分(functions数组)第一个函数:品牌加权第二个函数:销量因子第三个函数:时间衰减5.1.3评分组合方式score_modeboost_mode5.1.4整体效果5.2使用Boosting
- DPDK — App EAL options 指令行参数详解
范桂飓
C/C++语言与网络编程手册linuxbash运维
目录文章目录目录Lcore-relatedoptions(lcore相关选项)查看CPU布局系统层面的CPU隔离-cCOREMASK-lCORELIST--lcoresCOREMAPS--master-lcoreCOREID-sSERVICE_CORE_MASKMemory-relatedoptions(Memory相关参数)查看MainMemory布局OptionsOthersDevice-re
- ros-noetic搭建turtlebot3测试
qq_43133135
嵌入式ros
准备先要搭建好ros环境,并用roscore验证,cmake--version查看版本不能低于3.2turtlebot3安装创建目录mkdir-pcatkin_turtlebot3/srccdcatkin_turtlebot3/src克隆最新的turtlebot3包gitclone-bnoetic-develhttps://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msg
- 数据分析全流程:从收集到可视化的高效实战
晨曦543210
python
1.数据收集来源:数据库、API、传感器、日志文件、社交媒体、问卷调查等。工具:Python(requests、Scrapy)、SQL、Excel、Kafka(实时流数据)。2.数据清洗处理缺失、重复、错误或不一致的数据:缺失值:删除、填充(均值/中位数/众数)、插值或预测。异常值:使用箱线图、Z-score或IQR方法检测并处理。格式标准化:统一日期、单位、文本格式(如大小写、去除空格)。去重:
- Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解
让AI成为我们的得力助手:《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn(简称sklearn)是Python最流行的机器学习库之一,提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建,广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计:所有模型使用一致的接口(fit()、predict()、score())丰富的算法:覆
- 【微信小程序】小程序的双线程架构,为什么要设计成双线程的,双线程之间如何通信
我有一棵树
小程序微信小程序
在开始学习之前,建议看一下官方文档逻辑层和渲染层微信小程序是双线程的,有渲染层和逻辑层两个执行环境,渲染层负责页面的渲染和样式,逻辑层负责小程序的逻辑和数据处理。渲染线程:渲染层使用了WebView负责渲染界面,包括解析wxml,wxss,样式计算,布局排版和绘制试图等操作。一个页面是一个WebView,所以渲染层会有多个webview逻辑线程:基于有JsCore运行js脚本,负责处理业务逻辑和数
- 普通Attention,FlashAttention和FlashAttention2的比较
ALGORITHM LOL
深度学习人工智能
FlashAttention、普通Attention和FlashAttention2的比较一、普通Attention的实现与问题普通Attention实现#标准注意力计算defstandard_attention(Q,K,V,mask=None):#计算注意力分数scores=torch.matmul(Q,K.transpose(-2,-1))/math.sqrt(d_k)#应用掩码ifmaski
- 基于python+django+vue.js开发的学生成绩管理系统
西门吹雪1998
毕业设计合集pythondjangovue.js
功能介绍平台采用B/S结构,后端采用主流的Python语言进行开发,前端采用主流的Vue.js进行开发。功能包括:成绩管理、学生管理、课程管理、班级管理、用户管理、日志管理、系统信息模块。源码地址https://github.com/geeeeeeeek/python_score演示地址http://score.gitapp.cn演示帐号:用户名:admin123密码:admin123主要使用技术
- 数据恢复软件:Recuva使用全攻略
丹力
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在IT领域,误删除重要软件或文件是常见问题。为解决这一难题,Recuva数据恢复软件应运而生,它由Piriform公司开发,支持多种文件类型和文件系统的恢复。其工作原理是利用Windows文件系统的特性,寻找尚未被覆盖的已删除文件。用户可以使用Recuva的标准模式或深度扫描模式进行高效恢复,并将其保存至指定位置。尽管Recuva能有效恢复大部分文件,但定期备
- Swift 小技巧:用单边区间优雅处理模糊范围
狼_夏天
SwiftTipsswift开发语言ios
进入正题之前先科普一下Swift区间的知识。Swift中的区间有两种类型:闭区间和半开区间。闭区间:用a...b表示,包含a和b。半开区间:用a..=0&&number=2.0&&score=3.5&&score<=5.0{print("好评")}else{print("评分超出范围")}3.用单边区间优雅处理letscore=4.2guard(0.0...5.0).contains(score)
- SQL SELECT语句的基本用法
Mnioc
学习SQL
SQLSELECT语句的基本用法表S有三个字段:学生学号Sno,课程号Cno,成绩score。求每个学生的总分。这是一个很简单的问题,这篇博客就是源于这个问题,博主是一个大三即将入坑的菜鸟,进入公司实习的第一天,就被几个SQL查询问题难倒了。通过这篇文章复习一下数据库基本的SELECT语句,仅供参考,如有错误或不当之处还望大神们告知。这里使用的是SQLFiddle,一款在线的SQL语句练习网站链接
- 一封邮件读懂准确率、精准率、召回率、F1 Score
fairymt
产品经理的AI秘籍AIGC人工智能AI作画chatgptai
文章目录场景设定核心目标定义样本类别模拟评估结果四大核心指标详解①准确率(Accuracy)②精准率(Precision)③召回率(Recall)④F1Score如何选对指标?总结场景设定场景:公司开发了一个AI邮箱垃圾邮件(Spam)过滤器。我要评估这款AI垃圾邮件过滤器,判断它是否“合格”。核心目标核心目标:我们希望它能尽可能识别出所有垃圾邮件(别放过坏人);尽量不误伤正常邮件(不冤枉好人)。
- 噪声预测 vs. 数据预测:扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比
观熵
扩散模型工程指南机器学习算法人工智能
噪声预测vs.数据预测:扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比关键词:噪声预测、数据重建、MSELoss、ELBO、score-basedmodeling、DDPM、EDM、训练目标、采样策略摘要:扩散模型的训练目标设计直接影响模型收敛速度、生成质量与采样路径稳定性。最初的DDPM采用了预测添加噪声ε的方法,但近年来诸如EDM(ElucidatedDiffusionModels)等模型开始转向对原
- Python 3 中tkinter 里的滚动文本框(ScrolledText)
彭啊彭
最近在写一个模拟做题系统,里面有一个输出错题的功能,设置的文本框只有输出一道错题的大小,但是不能就一道题吧,就想到了平时页面里的滚动文本框,上网搜了搜,查到了ScrolledText,但是没找到实现我所需要功能的具体方法,没办法,我就自己研究了研究,好在最后实现了,现在就附上我的实现代码:defcuotiwin():globalscore#分数globallist2#存放错题var1=String
- 04《区块链财富指北》账号篇(1):混沌之初,抢注公链短账号的生意经。
肖南飞
区块链财富指北区块链python比特币eosgithub
账号(1):混沌之初,抢注公链短账号的生意经。《区块链财富指北》系列文章由NOCY.COM策划,肖南飞主笔撰写。技术选型基于BOScore公链,旨在以有趣易懂的方式传播普及区块链技术,不构成任何投资建议!0x01混乱不是深渊,混乱是阶梯。行业兴起之初,总会有很多衍生产业。淘金热带富了卖铲子的;互联网红火了域名生意;就连手机、QQ普及也带动了对应靓号生意。区块链世界,每个人、每家企业、每个实体必然要
- MySQL 数据操纵与数据库优化
熬夜的猪
数据库sqlmysql
MySQL数据库的DML一、创建(Create)1.基本语法INSERTINTO表名[(列名1,列名2,...)]VALUES(值1,值2,...);省略列名条件:当值的顺序与表结构完全一致时,可省略列名(需包含所有字段值)批量插入:单条语句插入多行数据提升效率INSERTINTOstudent(id,name,score)VALUES(1,'张三',99),(2,'李四',88),(3,'王五'
- 倾向得分匹配的stata命令_R语言系列1:倾向得分匹配
weixin_39995108
倾向得分匹配的stata命令
1PSM简介倾向评分匹配(PropensityScoreMatching,简称PSM)是一种统计学方法,用于处理观察研究(ObservationalStudy)的数据。在观察研究中,由于种种原因,数据偏差(bias)和混杂变量(confoundingvariable)较多,倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响,以便对实验组和对照组进行更合理的比较。这种方法最早由PaulRosen
- 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