- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中,数据清洗作为数据预处理的重要环节,对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境,面临着海量数据流和多样化的数据类型,如何高效、准确地进行数据清洗,成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具,包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等,旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
- gralloc usage flags
Damon_X
gralloc
下面这些示例主要说明了grallocusageflags在图像处理和多媒体应用中如何影响性能和正确性。让我们逐个详细分析每个问题的根因和修复方案,并深入解析gralloc标志对缓存管理和数据流的影响。✅Example1:长曝光快照耗时异常问题描述症状:长曝光快照(longexposuresnapshot)在某些内存优化后,拍摄时间异常变长。根因:第三方算法在多个快照帧上执行,耗时约1.2秒。Buf
- 基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码)
「已注销」
python知识图谱人工智能pythonpygamepyqtdash
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
- 暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析(2023-2025)
AndrewHZ
深度学习新浪潮图像处理算法动态范围计算机视觉深度学习transformer暗光增强
一、引言暗光增强技术作为计算机视觉与移动影像领域的核心研究方向之一,近年来在算法创新、硬件适配及产品落地方面取得了显著进展。本文从技术研究与产业应用两个维度,系统梳理近三年(2023-2025)该领域的关键突破,并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。二、暗光增强技术研究进展1.算法创新:从传统模型到深度学习(1)Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer(202
- JVM垃圾回收器详解
高锰酸钾_
jvm测试工具java
JVM垃圾回收器详解年轻代与老年代我们知道在分代GC算法中,将我们的堆内存分为了年轻代与老年代,那为什么要将内存分为年轻代和老年代呢?可以通过调整年轻代和老年代的比例来适应不同类型的应用程序,提高内存的利用率和性能.新生代和老年代使用不同的垃圾回收算法,新生代一般选择复制算法,老年代可以选择标记-清除和标记-整理算法,由程序员来选择灵活度较高。分代的设计中允许只回收新生代(minorgc),如果能
- 自动驾驶AVM环视算法--鱼眼相机的畸变矫正原理和实测(图片和视频测试)
金书世界
手撸AVM全景代码数码相机
参考:金书世界测试工程和视频:链接:https://pan.baidu.com/s/11GNLuIxcONGCeobp0MbXFQ?pwd=0z6l提取码:0z6l1、平面相机的成像和坐标系如下所示说明1、f(ud,vd)就是以图像中心为原点坐标(和p(x,y)坐标相对,就是坐表原点不同)。2、p(x,y)就是在图像坐标系下的坐标点,坐标点的为图像的左上角点,这个和世界图像的保存数据的坐标一直。3
- 华为OD机试九日集训第2期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,提升编程能力和解题技巧,从而提高机试通过率
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为od算法九日集训Java
目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1期第1天、逻辑分析第2天、队列第3天、双指针第4天栈第5天滑动窗口第6天、二叉树第7天、并查集第8天、矩阵第9天、贪心算法六、国内直接使用满血ChatGPT4o、o1、o3-mini-high、Claude3.7Sonnet、满血DeepSeekR11、纯原版ChatGPT、Claude2、技术支持3、支持所
- 芒格的“思维格栅“:构建全面的投资分析框架
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekai
芒格的"思维格栅":构建全面的投资分析框架关键词:芒格、思维格栅、投资分析框架、跨学科思维、投资决策摘要:本文深入探讨了芒格的“思维格栅”理论及其在构建全面投资分析框架中的应用。首先介绍了“思维格栅”理论的背景和重要性,接着阐述了其核心概念与联系,包括跨学科思维的原理和架构。通过详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,结合数学模型和公式进行举例说明,帮助读者理解如何运用这一理论进行投资分析。随后通过项
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
智能计算研究中心
其他
内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- 算力融合创新与多场景应用生态构建
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正经历从单一计算范式向融合架构的跨越式演进。随着异构计算、光子计算等底层技术的突破,算力资源逐步形成跨架构协同、多模态联动的智能供给体系,支撑工业互联网、医疗影像、智能安防等场景实现效率跃升。与此同时,量子计算与神经形态计算的前沿探索,正在重塑科学计算与实时决策的技术边界。建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计,通过动态调度算法与分布式架构优化,构建弹性
- 详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线
mosquito_lover1
pythonbeautifulsoup爬虫kmeans自然语言处理
系统模块:数据采集模块(爬虫):负责从目标网站抓取地点数据(如名称、经纬度、描述等)数据预处理模块(标签算法):对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征(如经纬度、描述文本)打上标签(如“适合家庭”、“适合冒险”)。地理数据处理模块(地图API):使用地图API获取地点的详细信息(如地址、距离、路径等)。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块:根据用户输入的起点和终点,规划最优路径。支持多种
- C语言的回溯算法
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
C语言中的回溯算法引言回溯算法(Backtracking)是一种通过搜索所有可能的候选解,找到符合条件的解的算法。它常用于解决一些组合问题、约束满足问题和优化问题。回溯算法的核心思想是通过尝试并逐步构建解的过程,在发现某个解不能继续时,从当前解的最后一个决策点“回溯”到之前的状态,进行其他可能性的探索。在这篇文章中,我们将探讨回溯算法的基本思想、基本框架及其在C语言中的具体实现,应用实例等。回溯算
- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
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内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- 区块链Blockchain
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区块链密码学数据结构与算法
区块链Blockchain区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。狭义来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构,并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来
- 怎样用Java实现快速排序与找到数组中第k小的值?
上官美丽
java算法排序算法
大家好,今天我们来聊聊在Java中如何实现快速排序算法,以及如何利用这个排序算法来找到一个数组中的第k小的值。这两个主题在算法和数据结构的学习中都非常重要,理解这些内容对编写高效程序有很大的帮助!快速排序(QuickSort)是一种非常流行的排序算法,因为它在平均情况下表现得非常迅速。它的基本思路是通过一个“基准”值将数组分为两部分,然后递归对这两部分进行排序。听起来简单吧!接下来,我们深入了解一
- 一种基于swagger 2.0 yaml文件的接口异常用例生成算法,单因子变量法
xiyubaby.17
java测试用例
详细解决方案一、设计思路基于Swagger2.0的YAML定义,为每个参数生成两类测试用例:正常用例:所有参数均符合约束。异常用例:仅一个参数违反约束,其他参数正常,且每个参数需覆盖所有可能的异常场景。二、实现步骤解析Swagger文件使用SnakeYAML解析YAML,提取参数定义(类型、约束、是否必填等)。生成正常值根据参数类型和约束生成合法值。生成异常值针对每个参数的所有约束,生成违反每个约
- 【算法设计-链栈和链队列】链栈和链队列的实现
baimeng5720
算法设计
1.链队列。利用带有头结点的单链表来实现链队列,插入和删除的复杂度都为o(1)代码:#include#includetypedefstructQnode{intdata;Qnode*next;}Qnode;typedefstructLinkQueue{Qnode*front;Qnode*rear;}LinkQueue;voidinitialize(LinkQueue*LinkQueue){Link
- 分布式系统中的负载均衡
樽酒ﻬق
架构设计负载均衡网络运维
目录分布式系统中的负载均衡引言1.什么是负载均衡?1.1负载均衡的目标2.负载均衡的类型2.1网络负载均衡(NetworkLoadBalancing)2.2应用负载均衡(ApplicationLoadBalancing)2.3全局负载均衡(GlobalLoadBalancing)2.4计算负载均衡(ComputeLoadBalancing)3.负载均衡算法3.1轮询(RoundRobin)3.2加
- 数据结构与算法——栈和队列
深度学习&目标检测实战项目
算法数据结构java开发语言
目录第三章:栈和队列第一节:栈(Stack)1.1:栈的基本运算:1.2:栈的存储结构和基本运算第二节:队列2.1:定义及基本运算2.2:队列的存储结构和基本运算本章小结:第三章:栈和队列第一节:栈(Stack)是限制在表一端进行插入和删除操作的线性表。允许进行插入、删除操作的这一端称为栈顶(Top),另一个固定端称为栈底。例如栈中有三个元素,近栈的顺序是a1、a2、a3,当需要出栈时顺序为a3,
- 人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中,概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题,
- 《算法笔记》9.2小节——数据结构专题(2)->二叉树的遍历 问题 A: 复原二叉树(同问题 C: 二叉树遍历)
圣保罗的大教堂
《算法笔记》算法
题目描述小明在做数据结构的作业,其中一题是给你一棵二叉树的前序遍历和中序遍历结果,要求你写出这棵二叉树的后序遍历结果。输入输入包含多组测试数据。每组输入包含两个字符串,分别表示二叉树的前序遍历和中序遍历结果。每个字符串由不重复的大写字母组成。输出对于每组输入,输出对应的二叉树的后续遍历结果。样例输入DBACEGFABCDEFGBCADCBAD样例输出ACBFGEDCDAB分析:不建树直接找的方法。
- 贪心算法:将数组和减半的最少操作次数
神里流~霜灭
贪心算法精讲贪心算法算法数据结构c语言c++动态规划
题目描述:给你一个正整数数组nums。每一次操作中,你可以从nums中选择任意一个数并将它减小到恰好一半。(注意,在后续操作中你可以对减半过的数继续执行操作)请你返回将nums数组和至少减少一半的最少操作数。示例1:输入:nums=[5,19,8,1]输出:3解释:初始nums的和为5+19+8+1=33。以下是将数组和减少至少一半的一种方法:选择数字19并减小为9.5。选择数字9.5并减小为4.
- 【leetcode hot 100 46】全排列
longii11
leetcode算法数据结构
解法一:回溯法回溯法:一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解(或者至少不是最后一个解),回溯算法会通过在上一步进行一些变化抛弃该解,即回溯并且再次尝试。用回溯算法来解决,遍历数组的每一个元素,然后尝试生成所有的排列,当生成一个完整的排列时,记录该排列,并退回到上一步,然后继续生成新的排列。就比如说“123”,我们可以先固定1,然后递归处理“23”。把“123”
- MySQL 8.0 特性的高频面试题及核心知识点
dblens 数据库管理和开发工具
mysqlmysql数据库面试题
1.索引原理与MySQL8.0新特性答案:自适应哈希索引:MySQL8.0自动在频繁查询的索引上构建哈希索引,加速等值查询(如WHEREid=1)。全文索引优化:支持布尔模式(MATCH()AGAINST())和自然语言模式,且索引更新更高效。InnoDB页压缩:支持ZSTD压缩算法,减少存储空间和I/O开销。虚拟列索引:可对虚拟列(ComputedColumns)创建索引,减少存储冗余。2.事务
- 基于协同过滤推荐算法的景点票务数据系统(python-计算机毕设)
计算机程序设计(接毕设)
推荐算法机器学习毕业设计python人工智能
摘要IABSTRACTII第1章引言1研究背景及意义1研究背景1研究意义1国内外研究现状2智慧旅游3旅游大数据3研究内容4本章小结4第2章相关技术概述5基于内容的推荐算法5基于内容的推荐算法原理5基于内容的推荐算法实现5协同过滤推荐算法6协同过滤算法原理6协同过滤算法实现7SpringBoot框架9SpringBoot简介9SpringBoot特性10SpringBoot工作原理10Vue.js框
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别(续)
林聪木
目标检测YOLO人工智能
目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
- C语言经典算法之二叉树的后序遍历(递归实现)
JJJ69
C语言经典算法算法c语言开发语言数据结构
目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度:B.空间复杂度:三优缺点A.优点:B.缺点:四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步,而不是记住算法。2.建议读者学习算法的时候,自己手动一步一步地运行算法。tips:文中的(如果有)对数,则均以2为底数B.简介在C语言中,二叉树的后序遍历(PostorderTraversal)是一种按照“左子树-右子树-根节点
- OpenCV 图像几何变换:旋转,缩放,斜切
奈何小洪
OPENCVopencv图像旋转缩放
几何变换几何变换可以看成图像中物体(或像素)空间位置改变,或者说是像素的移动。几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值,就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素,该方法可能会产生锯齿。这种方法也叫零阶插值,相应比较复杂的还有
- 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