- 将 Vue2 项目迁移到 Vue3
Chihirozy
vue.jsjavascriptecmascript
一、准备工作项目备份在开始迁移之前,务必备份整个项目,包括源代码、配置文件和相关的资源文件。这样在迁移过程中如果出现问题,可以方便地回滚到原始状态。更新工具链确保使用的构建工具(如VueCLI或Vite)是支持Vue3的版本。如果使用VueCLI,可以通过npmupdate-g@vue/cli更新到最新版本。二、Vue核心升级更新Vue依赖在项目的package.json文件中,将vue的版本从2
- SpringCloud两种注册中心
Annaday
Springspringspringcloudjava
SpringCloud基本概念系统架构我们之前做的所有的项目都属于单体架构,下面我们将要学习更适合大型项目的分布式架构单体架构:将业务的所有功能几种在一个项目中开发,打成一个包部署。优点:架构简单、部署成本低缺点:耦合度高分布式架构:根据业务功能对系统进行拆分、每个业务模块作为独立项目开发,称为一个服务。优点:降低服务耦合、有利于服务升级拓展。缺点:架构复杂、运维、监控、部署难度高。微服务微服务是
- 生活服务发起“春节京味不打烊”活动,助力商家新春生意增长
大力财经
生活
蛇年春节将至,1月14日至2月4日,抖音生活服务发起“春节京味不打烊”活动,围绕“吃京味”“逛京味”“游京味”三大主题,携手众多北京特色商家,弘扬北京传统饮食、民俗文化,为广大消费者带来丰富多彩的节日体验,助力商家在春节前后经营增长。数据显示,1月至今,北京本地生活商家抖音直播场次同比增加142%,商家抖音团购订单量同比增加130%。“吃京味”方面,北京稻香村、百年前门铜锅涮肉、羲和雅苑等商家春节
- 大语言模型LLM基础扫盲速通版
SmallerFL
NLP&机器学习语言模型人工智能自然语言处理llmchatgpt
文章目录1.什么是LLM?2.LLM如何工作?3.LLM开发的关键里程碑4.训练可用LLM模型的完整流程5.LLM具备的能力6.领先的LLM模型包含哪些?7.建议从头开始训练LLM吗?8.LLM的训练数据源包含哪些?9.其他关于LLM的常见问题9.1Transformer在LLM中有何意义?9.2在LLM中,微调(fine-tuning)是什么?9.3模型大小如何影响LLM的性能?9.4LLM能生
- Firefly-LLaMA2-Chinese - 开源中文LLaMA2大模型
伊织产研
Firefly-LLaMA2LLaMA-2
文章目录关于模型列表&数据列表训练细节增量预训练&指令微调数据格式&数据处理逻辑增量预训练指令微调模型推理权重合并模型推理部署关于github:https://github.com/yangjianxin1/Firefly-LLaMA2-Chinese本项目与Firefly一脉相承,专注于低资源增量预训练,既支持对Baichuan2、Qwen、InternLM等原生中文模型进行增量预训练,也可对L
- vLLM-prefix浅析(System Prompt,大模型推理加速)
javastart
aigc大模型promptprompttransformer性能优化AIGC
原文:vLLM-prefix浅析(SystemPrompt,大模型推理加速)简介本文浅析了在大模型推理加速方面一个非常优秀的项目vLLM的一个新特性Prefix。在Prompt中有相同前缀时可以提高吞吐量降低延迟,换句话说可以省去这部分相同前缀在自注意力阶段的重复计算。更新2024.1.18:Prefix已经合并到主分支上了!如果你的vLLM不能使用也许是时候升级一下体验下新功能哩!https:/
- Llama3本地部署的解决方案
herosunly
llama3llama本地部署API解决方案
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Llama3本地部署的解决方案,希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文
- 深入解析vLLM:加速大模型推理的高效框架
秋声studio
口语化解析人工智能模型调优nlpvLLM
深入解析vLLM:加速大模型推理的高效框架引言在现代深度学习应用中,大型语言模型(如GPT、GLM、LLaMA、Qwen等)的推理速度和资源利用率成为关键挑战。vLLM(VirtualLargeLanguageModel)是由伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架,旨在极大地提升实时场景下的语言模型服务的吞吐量与内存使用效率。本文将深入探讨vLLM的工作原理及其优化技术。一、vLLM
- 字节启动AGI长期研究计划,代号Seed Edge
大力财经
agiedge前端
1月23日,据媒体报道,字节豆包大模型团队已在内部组建AGI长期研究团队,代号“SeedEdge”,鼓励项目成员探索更长周期、具有不确定性和大胆的AGI研究课题。接近字节的知情人士透露,SeedEdge的目标是探索AGI的新方法,代号名中Seed是豆包大模型团队名称,Edge代表最前沿的AGI探索。SeedEdge鼓励跨模态、跨团队合作,为项目成员提供宽松的研究环境,实行采用更长周期的考核方式,以
- AI 驱动的创业产品设计趋势:大模型赋能下的创新
AI天才研究院
【精选大厂面试题详解】大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI驱动的创业产品设计趋势:大模型赋能下的创新一、背景随着人工智能技术的飞速发展,特别是深度学习和大型语言模型(如GPT)的广泛应用,AI正在逐渐改变创业产品设计的游戏规则。大模型赋能下的创新成为许多创业公司脱颖而出的关键。本文将探讨以下几个方面的内容:AI驱动的创业产品设计趋势大模型在产品设计中的具体应用AI驱动创业产品的成功案例分析大模型赋能下的产品设计和开发挑战二、AI驱动的创业产品设计趋势
- CSS盒子
五月仲夏
css前端
css三大特性css三大特性层叠性继承性优先级层叠性---主要解决样式冲突的问题---就近原则,样式不冲突,就不重叠继承性---子标签会继承父标签的一些样式,继承的样式(text-font-line-color这些元素开头的可以继承)高度,内外边距不可以继承css不可继承的属性边框属性(border)内边距属性(padding)外边距属性(margin)定位属性(position)大小属性(wid
- [数学] 孪生素数
Jcqsunny
算法c++
问题描述如果nnn和n+2n+2n+2都是素数,称它们是孪生素数。输入整数mmm,输出两个均不超过mmm的最大孪生素数。输入格式输入一个整数nnn。输出格式两个空格间隔的整数,表示mmm以内最大的孪生素数,小的一个在前,大的一个在后。样例样例输入1:20样例输出11719样例输入2:1000样例输出2:881883数据范围5≤n≤100005\len\le100005≤n≤10000思路这道题的思
- 2025 年,人工智能的发展还是「算力至上」吗?
开心的AI频道
人工智能
算力仍是基础,但不再是唯一关键,从算力至上到多维发展算力:不可或缺的基石从市场数据来看,全球智能算力需求呈现爆发式增长,预计到2025年市场规模将达103.4亿美元,年复合增长率高达17.7%。这一增长的背后,显示出AI应用从“小打小闹”走向真实落地。以大模型为例,训练一个模型需要调用约3万个AI芯片,这种规模的算力需求使得算力基础设施建设成为各国竞相布局的战略重点。工信部等六部门联合发布的《算力
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Python入门~精通pythonpandas数据结构
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣5步掌握Pandas数据结构,你真的学会了吗?引言❓亲爱的小伙伴们,你们有没有遇到过这样的情况:在处理结构化数据时,总是觉得Python内置的列表和字典不够灵活?别担心,今天我们就来一场“Pandas数据结构大挑战”,手把手教你如何使用Pandas的两大核心数
- Linux二进制部署K8s集群的平滑升级教程
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一、升级前的准备工作备份集群配置和数据备份/etc/kubernetes/目录,其中包含Kubernetes集群的配置文件。备份/var/lib/etcd/目录,其中存储了etcd数据库的数据。使用etcdctl工具备份etcd数据:bash复制ETCDCTL_API=3etcdctlsnapshotsave/data/etcd/etcd_bak.db\--endpoints=https://12
- 一种高胜率的交易系统:均值回归交易策略
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引言在量化交易领域,均值回归交易策略是一种基于价格将回归到平均值这一假设的交易方法。这种策略的核心思想是,当资产的价格偏离其长期均值或历史平均水平太远时,存在一种趋势,即价格将回归到其均值或平均水平。均值回归的方程定义在量化交易和统计学中,均值回归方程可以帮助投资者识别价格偏离均值的机会,并据此制定交易策略。通过识别价格过度偏离均值的情况,来预测价格可能的回调方向,从而捕捉交易机会。这种策略
- 迈入数智时代的恒生电子:四大新品推动金融数智化从量变走向质变
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数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智·改变商业最近两三年,国内金融科技行业风云迭起。而随着《数据安全法》、《征信业管理条例》和《征信业务管理办法》等一系列法规政策的相继出台,金融科技将步入良性发展轨道。中国人民银行行长易纲日前在国际清算银行(BIS)监管大型科技公司国际会议上表示,在数字经济时代,金融与科技融合发展是全球性趋势,科技向善是人类命运共同体的内在要求,如何在提升金融业创新能力的同时防范
- 效率提升70%,迁移时间减半!Denodo平台破解数据编织部署5大难题
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在如今数据驱动的时代,数据编织已逐步成为企业数据管理的关键技术。无论是每天处理数百次查询的小规模部署,还是涉及数百名开发人员、数千次查询并且需要同时监控多个环境的大规模部署,管理数据编织部署都面临着一系列挑战。本文将深度解析如何利用Denodo平台的强大功能,帮助企业高效应对这些挑战,并确保数据编织部署的顺利实施。一、数据编织部署的5大常见挑战多团队协作冲突在大型项目中,不同开发团队可能同时修改相
- python的应用领域主要有_Python的应用领域有哪些?
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python的应用领域主要有
Python的应用领域有哪些?Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言,很多人都对Python感兴趣,但是当学完Python基础用法之后,又会产生迷茫,尤其是自学的人员,不知道接下来的Python学习方向,以及学完之后能干些什么?以下是Python十大应用领域!1.WEB开发Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭
- excel波士顿矩阵怎么做_如何用excel做波士顿矩阵图?
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excel波士顿矩阵怎么做
波士顿矩阵的操作可以参考下这篇文章,把横纵坐标轴改成你想要:占有率,增长率即可。至于尺寸大小如何操作,在文末特意展示了。波士顿矩阵(BCGMatrix),又称市场增长率—相对市场份额矩阵、波士顿咨询集团法、四象限分析法、产品系列结构管理法等。波士顿矩阵由美国著名的管理学家、波士顿咨询公司创始人布鲁斯·亨德森于1970年首创。通过对两两属性的正负排列组合,得到四种不同性质的类型产品:双高(明星类产品
- gcd之和(一维)
骑狗看夕阳
算法c++
gcd之和求∑i=1ngcd(n,i)\sum_{i=1}^{n}\gcd(n,i)∑i=1ngcd(n,i)。那么我们这一道题讲得详细一点。因为这一道题目的n≤109n\leq10^9n≤109。这也就导致了一些算法是过不了的,那么我们就先从最简单的讲起:对每一项来一遍gcd\gcdgcd,然后gcd\gcdgcd我们也使用最简单的哪一种去做,也就是从小到大跑,时间复杂度O(n2)O(n^
- 【TCN回归预测】蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6222期】
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欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击①Matlab神经网络预测与分类(进阶版)②付费专栏Matlab智能算法神经网络预
- Pytorch深度学习指南 卷I --编程基础(A Beginner‘s Guide) 第1章 一个简单的回归
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本章正式开始使用pytorch的接口来实现对应的numpy的学习的过程,来学习模型的实现,我们会介绍numpy是如何学习的,以及我们如何一步步的通过torch的接口来实现简单化的过程,优雅的展示我们的代码,已经我们的代码完成的事情numpy的线性回归在此之前,先看看现在的numpy实现的学习的过程是什么样的#引入计算模块importnumpyasnpfromsklearn.linear_model
- 如何在 Ubuntu 18.04 上升级 gcc 到 9.4:一步步详细指南
草莓奶忻
#Linuxubuntulinux运维c++
文章目录问题描述问题解决1.添加Toolchain测试PPA2.安装GCC和G++3.更新替代版本4.验证安装5.出现报错在执行sudoaptinstallgcc-9g++-9时,出现以下报错。解决方案更换默认的Ubuntu软件源问题描述在尝试编译PyTorch时遇到的报错提示需要GCC版本9.3或更高,但系统中安装的是版本7.5.0。因此,需要升级GCC到至少9.3版本。damon@damon-
- Scala(6) -- scala类(成员变量、成员方法、修饰符)和对象
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大数据学习scala
1.类和对象Scala是一种函数式的面向对象语言,它也是支持面向对象编程思想的,也有类和对象的概念。我们依然可以基于Scala语言来开发面向对象的应用程序。1.1相关概念什么是面向对象?面向对象是一种编程思想,它是基于面向过程的,强调的是以对象为基础完成各种操作.面向对象的三大思想特点是什么?更符合人们的思考习惯.把复杂的事情简单化.把程序员从执行者变成指挥者.什么是类?类是属性和行为的集合,是一
- 【ELM回归预测】蜣螂算法优化极限学习机DBO-ELM数据回归预测【含Matlab源码 3566期】
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欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。⛄更多Matlab神经网络预测与分类(仿真科研站版)仿真内容点击Matlab神经网络预测与分类(仿真科研站版)⛄一、蜣螂算法优化
- 【BP回归预测】蜣螂算法优化BP神经网络DBO-BP光伏数据预测(多输入单输出)【含Matlab源码 5175期】
Matlab武动乾坤
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Matlab武动乾坤博客之家
- 【CNN回归预测】蜣螂算法优化卷积神经网络DBO-CNN风电数据预测(多输入单输出)【含Matlab源码 5289期】
Matlab武动乾坤
matlab
Matlab武动乾坤博客之家
- Redis线上阻塞要如何排查
思静鱼
#Redis-缓存redis数据库缓存
一、指令阻塞其他指令因为Redis执行指令是单线程的,因为单次执行速度会非常快,但是如果你让单次执行变慢了,那么也会阻塞后续的指令执行。哪些情况会让指令变慢:1.指令获取的数据很多,比如大数据量下执行keys、hgetall、smembers等指令。我们可以通过查看Redis的慢查找到问题,不要去执行慢查操作2.大Key,我单次查询的的数据过大,也会导致单次执行变慢。所以我们需要拆分大key。ke
- AI大模型书籍推荐丨这本书必看:大语言模型 基础与前沿(附PDF)
LLM教程
人工智能大模型LLM程序员自然语言处理AI大模型编程
哈喽大家好!很久都没有更新大模型这块的书了,今天给大家说一下这本:《大语言模型:基础与前沿》,本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用,涵盖大语言模型的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。作者简介熊涛,美国明尼苏达大学双城分校电子与计算机工程博士。曾在多家中美知名高科技公司担任高级管理职位和首席科学家,在人工智能的多个领域,包括大语言模型、
- 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