- 全面解析物联网信息安全知识体系
无声远望
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本资料集详细介绍物联网信息安全的多个重要方面,包括基础概念、数学基础、数据安全与隐私保护、集成安全技术、安全分析、防护策略和身份认证。从基本的物联网安全概念到深度探讨密码学基础,再到数据保护技术,再到全面的系统安全设计,安全分析,防御措施以及身份验证技术,这些内容将为研究者、开发者和管理者提供物联网安全的全面视角。1.物联网信息安全基础概念在现代技术不断发展的
- 「Py」基础语法篇 之 Python缩进规则
何曾参静谧
「Py」Python程序设计数据库
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- 基于Python的开源量化交易框架:构建你的量化投资策略
ShAutoit
python开发语言
量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法,它将大量的金融数据与算法相结合,以识别交易机会并执行交易。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言,为开发和实施量化交易策略提供了很好的支持。本文将介绍基于Python的开源量化交易框架,帮助你构建自己的量化投资策略。数据获取和处理在量化投资中,数据是至关重要的。你需要获取和处理市场数据,包括股票价格、指数数据、财务数据等。在Pytho
- Kafka 消息存储与销毁机制
AI天才研究院
大数据AI人工智能计算kafkawpf分布式
Kafka消息存储与销毁机制文章目录Kafka消息存储与销毁机制1.背景介绍1.1什么是Kafka1.2Kafka的基本概念解释2.核心概念与联系2.1消息存储机制2.2消息销毁机制2.3分区与副本机制3.核心算法原理具体操作步骤3.1消息存储过程3.2消息消费过程3.3消息销毁过程3.4分区副本同步过程4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1消息存储模型4.2消息销毁模型4.3分区副本同步模型5
- 侯捷 C++ 课程学习笔记:开启 C++ 深度探索之旅
秃头小饼干
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在C++的学习道路上,侯捷老师的课程宛如一座明亮的灯塔,为无数学习者照亮前行的方向。经过一段时间对侯捷C++课程的深入学习,我收获颇丰,在此将自己的学习笔记和感悟分享给大家,希望能对正在学习C++或者准备踏入C++领域的朋友们有所帮助。一、课程初印象初次接触侯捷老师的课程,就被其深入浅出的讲解风格所吸引。老师不仅有着深厚的技术功底,更具备出色的教学能力,能够将复杂的C++知识以通俗易懂的方式呈现出
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
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Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- 【人工智能时代】- 开源向量数据库比较:Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate
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语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较,希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。什么是向量数据库?向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库,高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度,根据数据的复杂性和粒度,可以从数十到
- FFmpeg iOS 集成
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一、FFmpeg简介它包含可供应用程序使用的libavcodec,libavutil,libavformat,libavfilter,libavdevice,libswscale和libswresample。以及ffmpeg,ffplay和ffprobe可供最终用户用于转码和播放。适用于开发人员的FFmpeg库libavutil是一个包含用于简化编程的函数的库,包括随机数生成器,数据结构,数学例程
- [E题成品文章发布]2025美赛数学建模E题35页成品论文+每小问配套py+matlab代码+完整数据集+高清可视化结果图
2025数学建模资料汇总
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基于生态模型的有机农业管理策略研究:除草剂移除与物种引入的生态影响分析摘要随着全球农业可持续性需求的增加,减少化学品使用并提高农业生态系统的稳定性成为关键目标。本研究基于农业生态系统中的物种互动模型,探讨了不同农业管理方式对生态系统稳定性、害虫控制和成本效益的影响。完整版获取如下地址:点击加入【2025美国大学生数学建模竞赛】:http://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?_wv=
- 数论问题65一一整数的乘法分拆
李扩继
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整数的乘法分拆实质就是整数的乘法因子数分解。如18=2x9=6x3=2x3x3。整数的乘法分拆与加法分拆有密切的关联,最终用加法分拆来表示。如,a为质数,a^n的乘法分拆就是指数n的加法分拆。整数的乘法分拆相当复杂,如果弄不懂乘法分拆的实质,那么,进行乘法分拆会相当困难。首先,对于一个正整数n要进行质因数幂分解,如18=2x3^2。其次,设定抽屉,然后给抽屉中放置元素,分类进行。用f(n)表示对正
- 2023第二十届华为杯研究生数学建模竞赛C题思路解析及代码
HeartOfDog
数学建模华为
已更新C题包括成品论文等全部内容———————————————老粉可能知道,我是为爱发电,一般分享完思路偶尔会做对应的建模(一般都是帮助同门师兄妹情况下),杜绝各位被骗,由于个人工作问题,我尽可能在比赛期间更新思路,建议收藏或者关注。注:2023.9.22更新,有许多同学私信我说希望发一些论文模板等资料和进度分享,有时间的话会在里边上传一些资料、回答问题737.388.193,去掉符号,或点击此处
- 2023美赛数学建模C题思路复盘,备战24美赛!
喜欢一个人_
大数据人工智能数学建模
目录2024美赛数学建模各题思路模型代码:开赛后第一时间更新,更新见文末一、2023题目重述拟解决的问题我们的工作:二、模型和计算1.数据预处理2.报告数量区间预测模型3.猜词结果分布预测模型3.词汇难度分类模型2024美赛数学建模各题思路模型代码:开赛后第一时间更新,更新见文末一、2023题目重述Homer是棒球运动中的术语,是非正式的美式英语单词。令人惊讶的是,Homer(本垒打)在剑桥词典网
- 全场景深度思考模型发布:囊括三大推理能力,解锁医疗循证模式
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1月24日,百川智能发布了国内首个全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview。该模型是国内目前唯一同时具备语言、视觉和搜索三大领域推理能力的模型。在数学、代码等多个权威评测中,Baichuan-M1-preview的表现均超越了o1-preview,展现了其在多领域推理方面的独特优势。此外,作为国内唯一专注医疗领域的头部大模型公司推出的深度思考模型,它还解锁了医疗循证模式,实现了从医
- PLS_INTEGER:Oracle PL/SQL中的整数类型深度解析
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PLS_INTEGER:OraclePL/SQL中的整数类型深度解析一、概述二、PLS_INTEGER简介三、PLS_INTEGER的优点四、PLS_INTEGER的简单示例示例1:声明并使用PLS_INTEGER变量示例2:在存储过程中使用PLS_INTEGER五、资深应用的代码示例示例3:使用PLS_INTEGER进行复杂的数学计算六、结论七、学习与成长一、概述在Oracle数据库中,PL/S
- 2023年数学建模动态规划算法在最短路径问题中的应用:以Floyd算法为例
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订阅专栏后9月比赛期间会分享思路及Matlab代码数学建模是将实际问题抽象化为数学问题,并采用数学工具和技巧进行求解的过程。在实际应用中,数学建模是解决问题的一种有效方法。本文将介绍Floyd算法在数学建模中的应用。Floyd算法是解决最短路径问题的一种经典动态规划算法。最短路径问题是指在一个加权有向图中,从一个源节点到其他各节点的最短路径问题。在实际应用中,最短路径问题广泛应用于交通运输、通信网
- 如何用Java程序写一个简单的“学生成绩和班委信息管理”
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packageshiyan6;classStudent{privateStringnum;//学号,用于唯一标识一个学生privateStringname;//学生的姓名privatefloatmathScore;//学生数学课程的成绩privatefloatEnglishScore;//学生英语课程的成绩privatefloatjavaScore;//学生Java课程的成绩publicStude
- 用Python打造精彩动画与视频,6.3 项目案例分析
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6.3项目案例分析在这一节中,我们将通过具体的项目案例,深入探索Manim的潜力,并展示如何使用Manim创建复杂且富有表现力的动画。这些案例将涵盖数学、物理以及其他科学领域,帮助您更好地理解和应用Manim。6.3.1案例一:展示数学定理frommanimimport*classPythagoreanTheorem(Scene):defconstruct(self):#创建一个直角三角形tria
- 2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解
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2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解一、神经网络预测模型基础1.1、神经网络概述神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型,它由大量的节点(或称为神经元)组成,这些节点通过连接权重相互连接。这种模型能够进行复杂的非线性数据处理,通过调整连接权重,可以从数据中学习到复杂的模式和关系。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理,输出层则给出模型的
- PAT乙级真题 — 1063 计算谱半径(java)
黄昏岭
python算法开发语言
在数学中,矩阵的“谱半径”是指其特征值的模集合的上确界。换言之,对于给定的n个复数空间的特征值{a1+b1i,⋯,an+bni},它们的模为实部与虚部的平方和的开方,而“谱半径”就是最大模。现在给定一些复数空间的特征值,请你计算并输出这些特征值的谱半径。输入格式:输入第一行给出正整数N(≤10000)是输入的特征值的个数。随后N行,每行给出1个特征值的实部和虚部,其间以空格分隔。注意:题目保证实部
- 「QT」经验篇 之 界面代码与逻辑代码的分离思想
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- 「Py」进阶语法篇 之 Python中的异常捕获与处理
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- 六个步骤学会CNAS软件检测机构的不确定度评定
daopuyun
CNAS\CMA专栏不确定度CNAS检测机构
测量不确定度是CNAS软件检测机构过程要求中非常重要的一个部分。测量不确定度作为测量结果的一部分,合理表征了被测量量值的分散性,对测量结果的可信性、可比性和可接受性都有重要影响,是评价测量活动质量的重要指标。CNAS软件检测机构在软件检测过程中应识别测量不确定度的贡献,评定测量不确定度。当软件检测项目中有测量不确定度要求时,应建立相应的数学模型,给出相应的测评不确定度案例。当软件检测出现临界值、内
- 白话transformer(五):位置编码
Andy_shenzl
NLPtransformer深度学习人工智能
在前面其实讲过位置编码的完整内容,这次我们具体看看他的数学原理B站视频讲解白话transformer(五)1、位置编码的位置
- DeepSeek 公开新的模型权重
数据分析能量站
机器学习人工智能
DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- 25年美国大学生数学建模竞赛ICM赛题浅析
小何数模
数学建模
(需要完整资料请关注并回复:“25美赛”,获取资料链接!)本次万众瞩目的美国大学生数学建模赛题已正式出炉,无论是赛题难度还是认可度,该比赛都是数模届的独一档,含金量极高,可以用于综测加分、保研、简历添彩等各方面。考虑到大家解题实属不易,为了帮助大家取得好成绩,在美赛建模中夺得国奖,下面学长就赛题给出个人浅析,供大家参考!由于美赛分为MCM和ICM竞赛,本文主要分析ICM竞赛难度。从赛题难度来看,个
- MYSQL学习笔记(五):单行函数(字符串、数学、日期时间、条件判断、信息、加密、进制转换函数)讲解
羊小猪~~
MYSQLmysql学习笔记sql数据库考研后端
前言:学习和使用数据库可以说是程序员必须具备能力,这里将更新关于MYSQL的使用讲解,大概应该会更新30篇+,涵盖入门、进阶、高级(一些原理分析);这一篇是讲解单行函数,当然mysql函数很多哈,只有多用才能记得住;这些函数,如果不用,记得再牢都会忘记(我是这样的),但是可以先看一下,动手打一下,会现用现查即可,而且现在AI这么发达不是么;虽然MYSQL命令很多,但是自己去多敲一点,到后面忘记了,
- 想转行到人工智能领域,我该学什么,怎么学?
张登杰踩
人工智能python
转行到人工智能(AI)领域需要系统的学习和实践,以下是详细的路径建议,涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备:一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛,建议先了解细分方向(如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等),结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、向量空间。微积分:导数、梯度、优化理论。概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验
- LLaMA Pro是什么 相比于lora full freeze有什么区别 怎么使用
Ven%
简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列llamatransformer深度学习人工智能
1.LLaMAPro是什么?LLaMAPro是一种基于LLaMA架构改进的大型语言模型(LLM),旨在解决大模型微调中的知识遗忘问题。它通过在原有模型的基础上扩展新的模块(如Transformer块),并在微调时仅训练这些新增模块,从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。LLaMAPro在代码理解、数学推理和语言理解等任务上表现出色,特别适合需要持续学习和多任务处理的场景。2.LLaMAP
- python面试情景题_50道python笔试面试真题大集合
我是史迪仔
python面试情景题
Python爬虫人工智能100GBweb爬虫数据分析人工智能视频免费领题目后面有50道题答案领取方式哦1、一行代码实现1--100之和利用sum()函数求和2、如何在一个函数内部修改全局变量利用global修改全局变量3、列出5个python标准库os:提供了不少与操作系统相关联的函数sys:通常用于命令行参数re:正则匹配math:数学运算datetime:处理日期时间4、字典如何删除键和合并两
- Manim中的三大核心对象:Scene、Mobject和Animation
HP-Succinum
PythonpythonManim科研绘图
目录Manim中的三大核心对象1.Scene:场景的管理者作用常用方法示例代码2.Mobject:所有可视化对象的基类作用常用子类常用方法示例代码3.Animation:控制对象变化的工具作用常用动画类常用方法示例代码总结:三大对象的关系Manim是一个强大的数学动画制作工具,它使得我们能够通过编程的方式创作复杂的数学动画。对于使用Manim的开发者来说,理解它的核心概念是非常重要的。Manim中
- 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