- 缩小模拟与现实之间的差距:使用 NVIDIA Isaac Lab 训练 Spot 四足动物运动
AI人工智能集结号
人工智能
目录在IsaacLab中训练四足动物的运动能力目标观察和行动空间域随机化网络架构和RL算法细节先决条件用法训练策略执行训练好的策略结果使用JetsonOrin在Spot上部署经过训练的RL策略先决条件JetsonOrin上的硬件和网络设置Jetson上的软件设置运行策略开始开发您的自定义应用程序由于涉及复杂的动力学,为四足动物开发有效的运动策略对机器人技术提出了重大挑战。训练四足动物在现实世界中上
- TypeError: list indices must be integers or slices, not list
m0_68138877
pytorchlist
TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notlist原因:传入参数搞错了计划通过一个下标list,通过rand.shuffle实现训练数据的随机化,结果因为传入的数据是没有tokenized的(就是一堆原始的字符串,并且是用list保存的,tokenize之后应该是一个torch.tensor类型的张量)修复方法:对应原因,传入正确的参数即可总结:
- CF 966 Div3 F. Color Rows and Columns
Jiu-yuan
算法
原题链接:Problem-F-Codeforces题意:多测,每组测试数据给出n和k,n代表有n个长方形,k代表需要的到k分,每个长方形都有宽和高,每次可以填涂一个格子,如果填满一列或者一行就可以获得一分,问达到k分最少需要填涂多少格子。赛时思路:背包dp+随机化,按照背包dp的思路来想,就是选择了某个长方形,如果填满这个长方形分数也不能到达k,那么就直接填满,如果大于等于k那么就用最小代价来填满
- abc 367 F+luogu p10102(随机算法)
窜天遁地大吗喽
数据结构和算法算法
随机化的思想:充分条件的计算代价比较大,想找个计算代价小的必要条件,但必要条件可能会出错,然后通过一些手段(比如随机映射)把这个出错的概率降低。(参考园子)添加链接描述题意:两个数组,元素均为1~N.q次查询,判断ab数组,这一区间内的元素是否相同。(排列的顺序不重要,主要是元素的种类个数相同)n,q均在2e5内。如果暴力,对每次查询,我们只能将这个区间内的所有数扫一遍。显然的复杂度不对。考虑一个
- 耶鲁大学《博弈论》课程——混合策略
ZYLer_
博弈论职场和发展
混合策略MixedStrategy当对方为任一选择时,这里我出石头剪刀和布的期望都为(+1)*1/3+(-1)*1/3+0*1/3=0所以这里的纳什均衡是:以1/3的概率随机出石头,剪刀或布。–策略随机化**混合策略**用Pi表示,i表示参与人,Pi表示采用每个纯策略的概率,pi(si)表示在混合策略Pi下,参与人i采用si的概率,即Pi(si)是Pi赋予纯策略si的概率。(如前面的猜拳游戏,Pi
- 数字芯片验证入门
凳子花❀
验证数字IC设计Veriloguvmsystemverilog数字芯片验证
文章目录数字芯片验证入门1.验证那些事2.芯片验证系列——Testpoints分解3.芯片验证系列——验证计划4.关于芯片验证中写testcase的一些想法SystemVerilog1.随机化策略——随机变量rand、约束constraint、权重dist、随机数产生示例2.SV--Coverage覆盖率3.SystemVerilogTutorial4.foreach5.多线程数字芯片验证入门最近
- Java中上传数据的安全性探讨与实践
喔的嘛呀
java开发语言
目录引言一.文件上传的风险二.使用合适的框架和库1.Spring框架的MultipartFile2.ApacheCommonsFileUpload3.ApacheCommonsIO三.文件上传路径的安全设置1.将上传目录放置在Web根目录之外2.限制上传目录的权限3.避免使用可执行文件上传目录4.使用随机化的子目录结构5.配置Web服务器阻止直接访问上传目录6.使用安全的文件名7.定期清理上传目录
- 机器学习-梯度下降法
小旺不正经
人工智能机器学习人工智能python
不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用:最小化一个损失函数梯度上升法:最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法:多次运行,随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplot_x=np.linspace(-1.,6.,141)plot_y=(plot_x-2.5)**2-1.p
- Canary机制 -格式化字符串漏洞
Zero_0_0
一.canary相当于一个标志当修改程序时,会发现程序是否被修改。注:找到canary偏移地址,填充打印出canary的值1.程序源码:图片.png2.编译:gcc-m32-ggdb-zexecstack-fstack-protector-no-pie-opwnmeCannary.c生成pwnme程序3.查看偏移地址是否一直在变动:lddpwnme注:关闭地址随机化echo0>/proc/sys/
- 11+双样本孟德尔随机化+敏感性分析,高统计效能+创新性思路
生信风暴
论文阅读
今天给同学们分享一篇生信文章“Distinctmetabolicfeaturesofgeneticliabilitytotype2diabetesandcoronaryarterydisease:areverseMendelianrandomizationstudy”,这篇文章发表在EBioMedicine期刊上,影响因子为11.1。结果解读:脂质和脂蛋白IVW估计高T2D和CAD对脂质的影响在疾
- java七大排序---冒泡排序、快速排序
会飞的猪zhu
java排序算法
前言一、冒泡排序1.认识冒泡排序2.冒泡排序代码展示1.注意事项:二、快速排序1.原理总概2.随机化快排1.代码展示3.二路快排1.排序流程演示:2.代码展示3.三路快排1.排序流程演示:2.代码展示:4.注意事项:总结前言对于快速排序和冒泡排序,都是基于交换的排序思想。一、冒泡排序1.认识冒泡排序冒泡排序的大体的思路:在无序的区间,通过相邻数字的比较,将最大的数冒泡到数组的最后,持续这个过程,直
- 统计(九)_置换检验
拾光_2020
对于正态分布或其他已知分布的数据,有相应的假设检验与置信区间的计算方法,但是当数据抽样自未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,就需要使用基于随机化和重抽样的统计方法。本次推文主要介绍置换检验,下次推文主要介绍自助法。置换检验置换检验也称随机检验或重随机化检验步骤:(引自R语言实战,此时数据分为A和B两组,每组有5个得分)(1)与参数方
- 代码+视频,R语言forestploter包优雅的绘制孟德尔随机化研究森林图
天桥下的卖艺者
R语言代码+视频系列孟德尔随机化r语言开发语言
在既往文章中,我们对孟德尔随机化研究做了一个简单的介绍。我们可以发现,使用TwoSampleMR包做出来的森林图并不是很美观。今天我们使用R语言forestploter包优雅的绘制孟德尔随机化研究森林图。使用TwoSampleMR包做出来的森林图是这样的而很多SCI文章中的森林图是这样的我们今天来做个上图这样的森林图,使用的是《R语言复现一篇6分的孟德尔随机化文章》的数据,这篇文章作者直接提供了数
- 算法整理
朱三分
1.基础数据结构2.中级数据结构3.高级数据结构4.可持久化数据结构5.字符串算法6.图论算法7.树相关8.数论9.动态规划10.计算几何11.搜索12.随机化13.其他1、基础数据结构数组链表、双向链表队列、单调队列、优先队列、双端队列栈、单调栈2、中级数据结构堆并查集、带权并查集Hash表自然溢出双Hash高级数据结构树状数组线段树、线段树合并平衡树Treapsplay替罪羊树块状数组、块状链
- 统计(十)_自助法
拾光_2020
对于正态分布或其他已知分布的数据,有相应的假设检验与置信区间的计算方法,但是当数据抽样自未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,就需要使用基于随机化和重抽样的统计方法。上次推文主要我们介绍了置换检验,本次推文主要介绍自助法。自助法自助法,即从初始样本重复随机替换抽样,生成一个或一系列待检验统计量的经验分布,无需假设一个特定的理论分布,便
- 《学会提问》P193-196。
迷糊笑
1、在寻找替代原因时,我们必须要记住,我们找出的任何一个单独的原因都极有可能是引起事件发生的其中一个原因,而不是其唯一的原因。2、过度简化因果关系谬误指依赖并不足以解释整个事件的具有因果关系的因素来解释一个事件,或者过分强调这些因素中的一个或多个因素的作用。3、很多因素可能引起研究组之间的差异。4、随机化实验设计,常被称作黄金标准,常常拿一个研究组对一个实验干预的反应,与一个相同的研究组在没有干预
- iOS逆向之fishHook原理探究
WinJayQ
HOOK原理1、MachO是被谁加载的?DYLD动态加载2、ASLR技术(地址空间布局随机化):MachO文件加载的时候是随机地址3、PIC(位置代码独立)如果MachO内部需要调用系统的库函数时先在_DATA段中建立一个指针,指向外部函数DYLD会动态的进行绑定,将MachO中的DATA段中的指针,指向外部函数(DYLD会告诉MachO要依赖的外部库的位置)_DATA段中建立的指针就是符号(sy
- CTF-PWN-堆-【chunk extend/overlapping-2】(hack.lu ctf 2015 bookstore)
Full Stack-LLK
CTF-PWN-堆CTF-PWN
文章目录hack.luctf2015bookstore检查IDA源码main函数edit_notedelete_notesubmit.fini_array段劫持(回到main函数的方法)思路python格式化字符串简化思路:exp佛系getshell常规getshellhack.luctf2015bookstore检查got表可写,没有地址随机化(PIE)IDA源码C库函数char*gets(ch
- MacOS Playgrounds 学习编程二 第四十二关 数组10-随机化的陆地
PTE深圳IRE
我们学会制造地形了,现在我们再进一步,原始的代码如下:有很多我们可以发挥的空间。我先写一点点上去,试着运行一下。代码如下:letallCoordinates=world.allPossibleCoordinatesvarheights:[Int]=[]foriin0...11{letheightsramndomInt=randomInt(from:0,to:9)heights.append(hei
- 密码学理论03:计算安全性(Computational Security)
untypical_Idealism
密码学安全
真实世界的密码方案目标:cannotbebrokenwithreasonablecomputingpowerwithreasonableprobability.——不能用合理的计算能力以合理的概率破解。计算性安全仅针对计算有限的对手的安全性。安全性可能以非常小的可能性失败。两种方法:具体方法:用于讨论具体实例化的安全性。它通过明确限制任何(随机化的)攻击者在指定时间内运行的最大成功概率来量化密码方
- 回顾2023年总结和2024年计划
天桥下的卖艺者
统计知识和杂谈r语言
学其他博主,我也来总结一下,回顾2023年,一、总结2023年公众号共发表文章127篇,原创82篇,共22.4万字年阅读量为34.6万次今年最佳文章是《一起来学孟德尔随机化(MendelianRandomization)》不完全统计,帮助10余位粉丝成功发表了文章5.与我互动最多的用户二、2024年计划1.发布逻辑回归和线性回归的阈值函数,在文章《cox回归RCS阈值函数cut.tab1.3发布》
- 《原因与结果的经济学》读书笔记——因果推理
吴玉昆
本书关键词:相关关系,因果关系,因果推断,三个要点,随机对照试验,五大步骤15858342297669.jpg本书的主题---“因果推理“---是统计分析的一个延伸应用,因为有了之前的统计知识作为基础,这本书读起来很轻松,收获就是帮助了解社会科学和社会调查领域如何进行科学的实验、观察和统计分析。因果推导是统计学中的一个重要概念,对应的经典方法就是随机对照实验,通过随机化避免其他变量的干扰。对于无法
- 拜托,面试别再问我跳表了!
Java架构学习者
何为跳表?跳表是一个随机化的数据结构,实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引,通过索引来实现快速查找。跳表不仅能提高搜索性能,同时也可以提高插入和删除操作的性能。跳表详解有序链表考虑一个有序链表,我们要查找3、7、17这几个元素,我们只能从头开始遍历链表,直到查找到元素为止。上述这个链表是有序的,但是不能使用二分查找,是不是很捉急?(P.S.数组可以实现二分
- 协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMA-ES)
努力发光的程序媛
CMA-ES黑盒优化协方差矩阵自适应
关于CMA-ES,其中CMA为协方差矩阵自适应(CovarianceMatrixAdaptation),而进化策略(Evolutionstrategies,ES)是一种无梯度随机优化算法。CMA-ES是一种随机或随机化方法,用于非线性、非凸函数的实参数(连续域)优化。作者NikolausHansen于2016年在MachineLearning上发布了关于CMA-ES详细教学。原文链接:TheCMA
- 用几行Asp代码实现防止表单多次被提交
北漂的老猿
asp代码吧servlet服务器数据库asp
在很多情况下都需要防止相同的表单被多次提交,很多人的实现方法都比较复杂(代码数量超过几十行!!)下面提供一种只需使用几行代码的方法,轻松地实现了防止用户刷新多次提交表单和使用后退钮重复多次提交表单。表单文件formtest.asp你的名字:'注意本行中使用了随机表单项名表单处理程序testact.asp在这里,你只需随机化一个必填项目的表单项名即可,不必随机化所有的表单项目。
- 【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树
zhangbin_237
Python机器学习机器学习python决策树人工智能回归
理论知识:梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字里有“回归”,但这个模型既能用于回归,也能用于分类。与随机森林方法不同,梯度提升采用连续的方式构造树,每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下,梯度提升回归树中没有随机化,而是用到了强预剪枝。梯度提升树通常使用深度很小(1-5之间),这样的模型占用内存小,预测速度也更快。梯度提升背后的主要思想是合并许多简单的模型(弱学习
- 【算法设计与分析】汇总
萨曼塔
算法计算机基础算法后端
目录绪论分治法动态规划法贪心法回溯法分支限界法随机化算法绪论算法概述:算法是指解决问题的一种方法或过程。(由若干条指令组成的有穷序列)(1)输入有零个或多个由外部提供的量作为算法的输入。(2)输出:算法产生至少一个量作为输出。(3)确定性:组成算法的每条指令是清晰的,无歧义的。(4)有限性:算法中每条指令执行次数是有限的,执行每条指令的时间也是有限的。一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需的计
- 005【算法篇】随机化快速排序及其时间复杂度
七哥The7
呃,本文有点长……还用到一点点概率论知识在讲随机化之前,先说下目前大家所熟识的快速排序,先上伪代码:PARTITION(A,p,r)x=A[p]i=pforj=p+1torifA[j]A[j]A[i]A[p]returni最坏情况下的时间复杂度我们先来分析下最坏情况下的时间复杂度。何为最坏情况?输入的数据已升序或者降序,致使每次划分的时候总有一个子数组中的元素个数为0,而另一个子数组中的元素个数为
- MATLAB强化学习工具箱(十一)训练DDPG智能体控制飞行机器人
王莽v2
强化学习强化学习matlab
训练DDPG智能体控制飞行器飞行机器人模型创建集成模型动作与观察创建环境接口重置函数创建DDPG智能体训练智能体DDPG智能体仿真本示例说明如何训练深度确定性策略梯度(DDPG)智能体,并为飞行机器人生成轨迹。飞行机器人模型此示例的强化学习环境是飞行机器人,其初始条件围绕半径为15m的圆环随机化。机器人的方向也是随机的。机器人具有安装在主体侧面的两个推进器,用于推动和操纵机器人。训练的目标是将机器
- Jmeter性能测试基础
我是小白空杯学习
阅读目录压测任务需求的确认压测设置压测结果查看压测结果的分析压力测试 压力测试分两种场景:一种是单场景,压一个接口的;第二种是混合场景,多个有关联的接口。压测时间,一般场景都运行10-15分钟。如果是疲劳测试,可以压一天或一周,根据实际情况来定。压测任务需求的确认压测前要明确压测功能和压测指标,一般需要确定的几个问题:固定接口参数进行压测还是进行接口参数随机化压测?要求支持多少并发数?TPS(每
- 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