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weixin_39629269
python鸢尾花数据集knn
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法,即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息,直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想:要想确定测试样本属于哪一类,就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后判断这K个样本中大部分所
- C# 解决“因为算法不同,客户端和服务器无法通信”的问题
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目录故障现象开发运行环境解决实现携带证书的APIURL调用其它故障现象实现微信退款功能,我们需要在微信支付商户后台申请安全证书,并调用退款APIURL。在调试过程中为增添返回调试信息属性,重新对.netFrameWorkd类库进行编译并部署,调试一切正常,但再次覆盖的时候,调用显示为“因为算法不同,客户端和服务器无法通信。”,系统返回错误:类似调用如下代码:stringcert=@"D:\wxpa
- 二进制 GCD 学习笔记
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数学学习笔记
前言欧几里得算法可以在log的时间复杂度内求出个数的GCD,但是这还是太慢了。在一些题目中,欧几里得算法就会TLE。欧几里得算法理论:gcd(a,b)=gcd(b,a mod b)\gcd(a,b)=\gcd(b,a\bmodb)gcd(a,b)=gcd(b,amodb)二进制GCD更相减损术已知两个数aaa,bbb,求gcd(a,b)\gcd(a,b)gcd(a,b)。设a≥ba\geba
- 【算法】动态规划:从斐波那契数列到背包问题
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【算法】动态规划:从斐波那契数列到背包问题文章目录【算法】动态规划:从斐波那契数列到背包问题1.斐波那契数列2.爬楼梯3.零钱转换Python代码4.零钱兑换II5.组合数dp和排列数dp6.为什么动态规划的核心思想计算组合数的正确方法代码实现为什么先遍历硬币再遍历金额可以计算组合数详细解释举例说明最终结果具体组合情况为什么有效7.背包问题01背包问题定义完全背包问题定义示例为什么需要倒序遍历8.
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
加德霍克
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一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- MySQL敏感数据进行加密的几种方法
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使用MySQL内置的加密函数AES_ENCRYPT和AES_DECRYPT函数方法介绍:AES(AdvancedEncryptionStandard)是一种对称加密算法。在MySQL中,可以使用AES_ENCRYPT函数对数据进行加密,使用AES_DECRYPT函数进行解密。这种加密方式的特点是加密和解密使用相同的密钥。示例:首先,创建一个表来存储加密后的数据:CREATETABLEencrypt
- 奇墨FinOps云成本优化:创新架构攻克云成本优化难题
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云计算
企业的数字化转型已成为大势所趋,云服务作为推动企业数字化进程的关键力量,为企业带来了前所未有的便捷性与灵活性。同时,云成本的复杂性以及持续增长的趋势,不仅考验着企业的财务管理能力,更关乎企业的核心竞争力与可持续发展。奇墨FinOps创新框架为破局企业云成本优化挑战带来了崭新的希望。成本态势感知引擎赋能财务决策奇墨FinOps创新框架是专属于财务算法模型及策略库,智能评价与规划资源投入ROI,解决云
- 基于matlab汽车定速巡航仿真,毕业设计论文汽车定速巡航控制系统的设计.doc
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汽车定速巡航控制系统的设计摘要:随着汽车工业和公路运输业的发展,汽车会越来越普及,人们将需要更加舒适、简便和安全的交通工具。汽车巡航控制系统是一种辅助驾驶系统,它不但可以减轻驾驶员的负担,还可以提高驾车的舒适性。汽车巡航控制系统具有非线性、时变不确定性,并受到外界扰动、复杂的运行工况等影响,采用传统PID控制很难取得满意的效果,本文介绍了一种基于模糊PID控制算法的汽车巡航控制系统。本文首先阐述了
- 算法随笔_20:区间子数组个数
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上一篇:算法随笔_19:数组中的最长山脉-CSDN博客=====================题目描述如下:给你一个整数数组nums和两个整数:left及right。找出nums中连续、非空且其中最大元素在范围[left,right]内的子数组,并返回满足条件的子数组的个数。生成的测试用例保证结果符合32-bit整数范围。示例1:输入:nums=[2,1,4,3],left=2,right=3输
- 基于RBF神经网络的在线学习算法
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人工智能理论与实践神经网络学习算法
基于RBF神经网络的在线学习算法一、引言随着信息技术的飞速发展,数据的产生速度日益加快,传统的批量学习算法在处理大规模、实时更新的数据时面临着诸多挑战。在线学习算法作为一种可以实时更新模型的学习方式,逐渐受到广泛关注。RBF(径向基函数)神经网络作为一种强大的神经网络模型,以其良好的函数逼近能力和非线性处理能力,为在线学习提供了一种有效的工具。本文将深入探讨基于RBF神经网络的在线学习算法,包括其
- 华为OD机试E卷 --选修课--24年OD统一考试(Java & JS & Python & C & C++)
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最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptpythonjsc语言
文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码题目描述现有两门选修课,每门选修课都有一部分学生选修,每个学生都有选修课的成绩,需要你找出同时选修了两门选修课的学生,先按照班级进行划分,班级编号小的先输出,每个班级按照两门选修课成绩和的降序排序,成绩相同时按照学生的学号升序排序。输入描述第一行为第一门选修课学生的成绩,第二行为第二门选修课学生的
- < HarmonyOS TechTalk 33 >应用安全开发关键技术讲解
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课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第33课。本课程主要内容为应用安全开发关键技术讲解,主要针对应用开发中常见的安全技术进行介绍,包括应用权限申请、加解密算法、未成年人模式。能够帮助开发者更好的掌握安全开发相关能力。标签高级课程HarmonyOS权限申请加解密算法未成年人模式观看课程点击链接,立马观看学习:应用安全开发关键技术讲解学习全部课程共33个课程,欢迎小伙伴们观看学习,
- fit_transform,fit,transform区别和作用
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目录前言fit,transform,fit_transform函数介绍函数使用示例前言sklearn中封装的各种算法调用之前都要fit。fit相对于整个代码而言,为后续API服务,用于从一个训练集中学习模型参数,包括归一化时要用到的均值,标准偏差。fit之后,可以调用各种API方法,transform是其中之一。所以当你调用transform之外的方法,也必须要先fit。但是fit与transfo
- 代码随想录算法训练营第 16 天(树4)| 513.找树左下角的值、112. 路径总和i ii、106.从中序与后序遍历序列构造二叉树
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一、#513.找树左下角的值关键思路:这个题使用层序遍历(迭代法)更容易一些解法一:递归法先求出深度最大的一层,然后找这一层最左边的节点此题用前序后序中序都可以,因为没有对根节点有操作,只要保证先是左再是右就行classSolution{intmaxDepth=-1;//记录最大深度intres=0;//记录最大深度的值publicintfindBottomLeftValue(TreeNodero
- 视频行为分析系统,可做安全行为检测,比如周界入侵,打架
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音视频安全
基于视频行为分析系统v4系列版本可以在不用考虑流媒体音视频开发,编解码开发,界面开发等情况下,只需要训练自己的模型,开发自己的行为算法插件,就可以轻松开发出任何你想要的安全行为检测,比如周界入侵,打架,斗殴,跌倒,人群聚集,离岗睡岗,安全帽检测,充电桩,工作服,疲劳检测,交通拥堵等等。从v4.24版本开始,该软件已经支持Windows10,Windows11,Ubuntu20,Ubuntu21,U
- 自然语言处理的发展历程
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1.自然语言处理发展的7个阶段序号阶段时间贡献代表人物1起源期1913-1956思考使用图灵算法计量模型来描述自然语言,描述词语及词语之间的关系。这一阶段停留在理论层面做探索图灵、马尔可夫、香农2基于规则的形式语言理论期1957-1970形式语言理论的提出,开启了学术界对自然语言结构的研究、建模和解析,从而为基于结构与规则的文本识别、生成和翻译开辟了一条康庄大道诺姆·乔姆斯基、冯志伟3基于规则、概
- 华为OD机试详解:分苹果问题的多语言实现与算法解析
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华为OD机试详解:分苹果问题的多语言实现与算法解析在华为OD机试中,分苹果问题是典型的算法考题之一,考察了考生对于位运算的理解和应用。这道题的难点在于A和B两人的计算规则差异。A希望根据他的二进制加法规则来等分苹果,而B则希望在满足A的规则下,自己获得最多的苹果。本文将通过详细的解题思路及C++、Java、JavaScript、Python四种语言的实现,帮助你掌握这个问题的解决方法。题目描述A和
- TiDB架构分析
梦江河
大数据tidb数据库
TiDB有三部分组成:存储层:TiKV计算层:TiDB调度层:PD(PlaceDriver)存储元数据存储层TiKV1)通过range分区算法将数据分成一个个region;2)每个region默认有3个副本,一个leader副本和两个follower副本,这些副本分布在不同节点上,通过raft协议保证数据一致性;3)如果副本数量发生了变化,pd会及时感知,做出应对措施;计算层TiDB将SQL请求映
- 代码随想录算法训练营第十二天|栈与队列总结
Rachela_z
开发语言python
栈里面的元素在内存中是连续分布的么?陷阱1:栈是容器适配器,底层容器使用不同的容器,导致栈内数据在内存中不一定是连续分布的。陷阱2:缺省情况下,默认底层容器是deque,那么deque在内存中的数据分布是什么样的呢?答案是:不连续的,下文也会提到deque。栈经典题目1.栈在系统中的应用,递归的实现是栈:每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中2.括号匹配问题3.字符串去
- AtCoder备赛刷题 ABC 363 | Avoid Palindrome 2
热爱编程的通信人
c++算法
学习C++从娃娃抓起!记录下AtCoder(日本算法竞技网站)备赛学习过程中的题目,记录每一个瞬间。附上汇总贴:AtCoder备赛刷题|汇总【ProblemStatement】YouaregivenastringSSSoflengthNNNconsistingonlyoflowercaseEnglishletters.给定一个长度为NNN的字符串SSS,仅由小写英文字母组成。Findthenumb
- 【MATLAB例程】TOA和AOA混合的高精度定位程序,适用于三维、4锚点的情况
MATLAB卡尔曼
定位与导航matlab开发语言
代码实现了一个基于到达角(AOA)和到达时间(TOA)混合定位的例程。该算法能够根据不同基站接收到的信号信息,自适应地计算目标的位置,适用于4多个基站的场景文章目录主要功能代码结构运行结果程序代码主要功能初始化:清空工作空间,设置随机数种子以确保结果可重复。随机生成目标点的位置和4个基站的位置。定位过程:计算目标点到各个基站的真实距离。模拟接收到的AOA角度(方位角和俯仰角)信息,并为这些角度添加
- 新质生产力与核心竞争力提升
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
新质生产力、人工智能、机器学习、深度学习、算法优化、数据驱动、核心竞争力、数字化转型1.背景介绍在当今数字化时代,科技创新正以惊人的速度推动着社会发展。人工智能(AI)作为科技发展的重要驱动力,正在深刻地改变着生产方式和生活方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手,从个性化推荐系统到医疗诊断辅助,AI技术的应用场景日益广泛,为人类社会带来了前所未有的机遇。然而,AI技术的应用并非一帆风顺。如何有效地利用
- 智能工单分配在技术支持中的应用
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
智能工单分配,技术支持,机器学习,算法优化,效率提升,客户满意度1.背景介绍在当今数字化时代,技术支持部门扮演着至关重要的角色,为用户提供及时有效的技术帮助,确保业务的正常运行。然而,随着用户数量和技术需求的不断增长,传统的人工工单分配方式面临着诸多挑战:分配效率低下:人工分配工单需要耗费大量时间和人力,且难以做到精准匹配,导致工单处理效率低下。资源分配不均衡:经验丰富的技术人员可能承担过多的工作
- 6.1 贪心算法 | 区间选点、Huffman树
镜水不emo
数据结构与算法_基础学习贪心算法算法数据结构c++
6.1贪心算法|区间选点、Huffman树这是我的一个算法网课学习记录,道阻且长,好好努力可以尝试的做法:区间问题重要的步骤就是排序按左端点排序,按右端点排序,双关键字排序区间问题区间选点例题:AcWing905.区间选点给定N个闭区间[ai,bi],请你在数轴上选择尽量少的点,使得每个区间内至少包含一个选出的点。输出选择的点的最小数量。位于区间端点上的点也算作区间内。输入格式第一行包含整数N,表
- 贪心算法(题3)区间分组
invincible_Tang
蓝桥杯贪心算法算法
#include#include//sort#include//小根堆usingnamespacestd;constintN=100010;intn;structRange{intl,r;booloperator,greater>heap;//写法for(inti=0;i=r.l)heap.push(r.r);//为空或者不满足创新组else{intt=heap.top();heap.pop();
- 贪心算法_区间选点
Tony_Y_a_n_g
贪心算法算法数据结构c++stl
题意:数轴上有n个闭区间[a_i,b_i]。取尽量少的点,使得每个区间内都至少有一个点(不同区间内含的点可以是同一个)。输入:第一行1个整数N(N#include
- 【单片机程序架构】时间片任务轮询调度算法架构
阿齐Archie
嵌入式软件单片机项目合集单片机架构嵌入式硬件
前言:博主总结三步完成搭建单片机时间片任务轮询调度程序架构,以STM32F1和STM32F4系列单片机讲解。目录程序架构1、配置计时基准时间2、定义调度功能函数3、主函数中使用4、main.c主程序文件架构理论程序架构分为以下三步:1、配置计时基准时间2、定义调度功能函数3、主函数中使用1、配置计时基准时间1.首先是配置定时器中断(也可以用系统滴答定时器,本文使用自己配置的定时器TIM2),根据定
- 【算法笔记】洛谷 - 贪心算法 - P1208 [USACO1.3] 混合牛奶 Mixing Milk
仟濹
算法学习笔记算法笔记贪心算法c++c语言
2024-12-26-第43篇洛谷贪心算法题单-贪心算法-学习笔记作者(Author):郑龙浩/仟濹(CSND账号名)洛谷P1208[USACO1.3]混合牛奶MixingMilk文章目录洛谷P1208[USACO1.3]混合牛奶MixingMilk题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1提示:思路:代码:题目描述由于乳制品产业利润很低,所以降低原材料(牛奶)价格就变得十分重要。帮
- 基础算法之贪心算法
青春好少年!
基础算法贪心算法算法c++排序算法
一·基本概念贪心算法是指在问题求解时,做出当前的最好选择。就是,不从整体最优考虑,只是从局部最优解。贪心算法没有固定的算法框架,算法设计关键在于贪心的选择。注意,贪心的策略一定要具备无后效性,指一个状态的过程不会影响之前的,只和当前有关。二·基本思路1.建立数学模型2.分解子问题3.求解子问题,使子问题局部最优4.将子问题合并三·适用问题贪心策略的前提是:局部最优能导致全局最优。例1:【深基12.
- 贪心算法之区间选点问题
阿贾克斯的黎明
java贪心算法算法
目录贪心算法之区间选点问题1.区间选点问题概述2.基本区间选点问题的贪心策略(1)策略思路(2)具体示例3.区间选点问题变体及处理(1)变体描述(2)贪心策略调整(3)示例演示4.Java实现代码及解释(1)定义区间类(2)贪心算法实现(3)代码解释5.性能优化(1)当前实现的性能问题(2)树状数组优化思路(3)示例代码片段(树状数组相关操作)(4)优化后的性能分析6.总结与展望(1)区间选点问题
- 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