- FlagEmbedding
吉小雨
python库python
FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入(textembeddings)的库,适合处理自然语言处理(NLP)中的各种任务。嵌入(embeddings)是将文本表示为连续向量,能够捕捉语义上的相似性,常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接:FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
- QT与Python混合编程经验记录
weixin_30237281
python人工智能c/c++
1、如何embeddingpython,Python文档中有专门一章阐述https://docs.python.org/3.5/extending/embedding.htm;1、库文件:在vs--c/c++--附加包含文件中添加目;链接中也要添加,:将python中的include,libs二个目录添加进来2、对于Python,没有调试库,可直接将运行库复制一份,名称后面加上_d,就可用,可不能
- Linux 帧缓存 数据,嵌入式Linux通过帧缓存截图 – Framebuffer Screenshot in Embedded Linux...
weixin_39578674
Linux帧缓存数据
嵌入式Linux通过帧缓存截图–EmbeddedLinuxFramebufferScreenshot【目的】板子上已经可以运行Qtopia的demo和example了,想要将其qt的demo程序的画面截取下来,给其他人看。最原始的方法就是,找个相机,对着板子照几张即可。另外的办法,通过framebuffer去截图,截取运行中的qtdemo的画面,效果会更好,图片也更清晰。【解决过程】1.将fram
- 使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统
afTFODguAKBF
人工智能langchainpython
使用FleetAIContext和LangChain构建高效的文档检索系统引言在当今的AI和机器学习领域,高质量的文档检索系统对于提高开发效率和用户体验至关重要。本文将介绍如何利用FleetAIContext提供的高质量embeddings和LangChain框架来构建一个强大的文档检索系统。我们将深入探讨如何处理嵌入向量、检索相关文档,以及如何将这些功能整合到一个简单但功能强大的代码生成链中。主
- Error: No STM32 target found! If your product embeds Debug Authentication, please perform a discover
BABA8891
stm32嵌入式硬件单片机
这个错误信息“Error:NoSTM32targetfound!IfyourproductembedsDebugAuthentication,pleaseperformadiscoveryusingDebugAuthentication”通常出现在使用STM32微控制器的开发过程中,尤其是在尝试通过调试接口(如SWD或JTAG)与设备通信时。这个错误表明调试器或开发工具无法识别或连接到STM32目
- ARM-Cortex-M架构:1、STM32函数参数传递
天城寺电子
嵌入式软件开发arm开发stm32汇编C语言
文章目录参数传递概览堆栈传递参数具体过程参数传递概览在调用子函数时,ARMCortex-M3处理器可以使用寄存器和堆栈来传递参数。具体使用哪种方式取决于传递的参数数量和调用约定(callingconvention)。参数传递方式ARMCortex-M3处理器使用ARMEABI(EmbeddedApplicationBinaryInterface)标准来定义参数传递的约定。根据这个约定:1、寄存器传
- Transformer模型:WordEmbedding实现
Galaxy.404
Transformertransformer深度学习人工智能embedding
前言最近在学Transformer,学了理论的部分之后就开始学代码的实现,这里是跟着b站的up主的视频记的笔记,视频链接:19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现_哔哩哔哩_bilibili正文首先导入所需要的包:importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF关
- 如何将文本转换为向量?(方法二)
DashVector
python开发语言人工智能embedding数据挖掘
文本转换为向量有多种方式:方法一:通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量(推荐)方法二:通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量方法三:通过JinaEmbeddingsv2模型将文本转换为向量方法四:通过百川智能向量化模型将文本转换为向量本文介绍方法二:如何通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量,并入库至向量检索服务DashVe
- 探索任务的隐秘世界:推荐Task2Vec
邓越浪Henry
探索任务的隐秘世界:推荐Task2Vecaws-cv-task2vecOfficialcodeforthepaper"Task2Vec:TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在机器学习
- OpenGL ES基本概念
Irino
OpenGLES的版本OpenGLES1.X:用于固定功能流水管线硬件OpenGLES2.X:用于可编程功能流水管线硬件OpenGLES3.X:OpenGLES2.0的拓展EGL(EmbeddedGraphicsLibrary)OpenGLES命令需要渲染上下文和绘制表面才能完成图形图像的绘制渲染上下文:存储相关OpenGLES状态绘制表面:是用于绘制图元的表面,它指定渲染所需要的缓存区类型,例如
- c语言中char16_t是什么类型,错误[Pe167]:类型为“uint16_t *”的参数与类型为“unsigned char *”的参数不兼容...
于西奥
我想通过usb建立tablet与stm32之间的通信,为此我在代码中添加了usb库。在代码中添加库我得到了这个错误。错误[Pe167]:类型为“uint16_t*”的参数与类型为“unsignedchar*”的参数不兼容错误[Pe167]:类型的参数“uint16_t*”是类型为“无符号字符*”我使用的参数不兼容的IAREmbeddedWorkbenchEWARM工具STM32coding.Err
- 掌握嵌入式Linux编程 - 第三版
秋玥多
掌握嵌入式Linux编程-第三版Mastering-Embedded-Linux-Programming-Third-EditionMasteringEmbeddedLinuxProgrammingThirdEdition,publishedbyPackt项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Mastering-Embedded-Linux-Programm
- 常用torch.nn
mm_exploration
MyDiffusionpythonpytorch人工智能
目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential八、nn.ModuleList九、torch.outertorch.cat一、torch.nn和torch.nn.functionalPytorch中torch.nn和torc
- DEFT 开源项目教程
马安柯Lorelei
DEFT开源项目教程DEFTJointdetectionandtrackingmodelnamedDEFT,or``DetectionEmbeddingsforTracking."Ourapproachreliesonanappearance-basedobjectmatchingnetworkjointly-learnedwithanunderlyingobjectdetectionnetwor
- 【LangChain-Chatchat】本地部署模型及搭建个人/企业内部知识库
AI_小站
langchain人工智能ai大模型语言模型自然语言处理
此学习教程结合本人安装经验主要提供给想学习和本地安装使用LangChain-Chatchat的同学们,该教程如有描述不当或者引用不正确的地方,欢迎指出!后续也会更新如何结合自己系统使用。介绍基于ChatGLM等大语言模型与Langchain等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。该项目支持开源LLM与Embedding模型,亦可实现全部使用开源模型离线私有部署。与
- Milvus 核心设计 (4) ---- metric及index原理详解与示例(2)
PhoenixAI8
RAGMilvusChroma源码及实践milvuspython机器学习vectordb人工智能
目录背景BinaryEmbedding定义与特点常见算法应用场景距离丈量的方式JaccardHamming代码实现IndexBIN_FLATBIN_IVF_FLATSparseembeddings定义应用场景优点实现方式距离丈量方式IPIndexSPARSE_INVERTED_INDEX应用场景优势SPARSE_WAND工作原理性能特点应用场景小结背景接着上面的Milvusmetric及index
- 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT
脚步的影子
语言模型embeddingbert
目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热(Onehot)编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题6.3LSTM6.4LSTM解决RNN的梯度消失问题七、ELMo模型7.1ELMo的预训练7.2ELMo的Fea
- Integrating Mamba and Transformer for Long-Short Range Time Series Forecasting————4 METHODOLOG
six.学长
Mambaformertransformer深度学习人工智能
4METHODOLOGY图解Mambaformer模型结合了Mamba和Transformer的元素,旨在进行时间序列预测。以下是Mambaformer模型的各个组成部分和流程的详细说明:嵌入层(EmbeddingLayer)TokenEncoding(令牌编码):这个部分将输入数据编码成向量表示,以捕捉输入特征的语义含义或特征。TemporalEncoding(时间编码):这部分加入时间信息,例
- SpringBoot3配置dynamic多数据源,url找不到。Failed to configure a DataSource: ‘url‘ attribute is not specified a
Java小白笔记
SpringBootjavamavenintellij-ideaspringboot
SpringBoot3配置dynamic多数据源,url找不到。FailedtoconfigureaDataSource:‘url’attributeisnotspecifiedandnoembeddeddatasourcecouldbeconfigured.我在编写springboot项目时尝试使用dynamic-datasource实现多数据库连接运行项目时报错退出Failedtoconfig
- Zero-Shot Image Classification总结
夏日小光
1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap,然后对每一个类引入一个语义标签,可能是属性标签(attributelabel)、或者描述标签(sentenceembedding)等。对于某个类的属性标签(向量形式),每个维度表示一种属性,该维度下的取值表示这个属性在该类别中存在的可能性,值得注意的是ben
- 英伟达发布最新屠榜 Embedding 模型——NV-Embed-v2
吴脑的键客
人工智能embedding数据库
介绍我们介绍的NV-Embed-v2是一种通用嵌入模型,它在大规模文本嵌入基准(MTEBbenchmark)(截至2024年8月30日)的56项文本嵌入任务中以72.31的高分排名第一。NV-Embed-v2提出了几项新设计,包括让LLM关注潜在向量以获得更好的池化嵌入输出,并展示了一种两阶段指令调整方法,以提高检索和非检索任务的准确性。此外,NV-Embed-v2还采用了一种新颖的硬阴性挖掘方法
- java正则表达式提取字符串中的序号,BAT大厂面试总结
qq_38514574
程序员java经验分享面试
第一个:Alibaba[搜索推荐]一面:算法题:长度为n的数组里放了n+1个大小在[1,n]的数,必然至少有一个重复的数,找出来二面:概率题:求一根绳子被切两刀能组成一个三角形的概率。三面主管面:FM推导,deepfm原理,graphembedding,问了之前的一些项目。四面交叉面:模型上线时应该注意的事,如果请求过高模型服务挂了怎么办,tensorflow和torch的区别,如何降低模型复杂度
- SpringBoot 依赖之Spring Web
ahauedu
微服务架构设计springspringbootmavenintellij-idea
SpringBoot依赖之SpringWeb详细介绍SpringWeb依赖的内容:第1章:SpringWeb1.简介功能描述英文:Buildweb,includingRESTful,applicationsusingSpringMVC.UsesApacheTomcatasthedefaultembeddedcontainer.中文译文:使用SpringMVC构建Web应用程序,包括RESTful应
- 2.关于Transformer
安逸sgr
Transformertransformer深度学习人工智能
关于Transformer模型架构举例输入图像为3x224x224EmbeddedPatches将一张图的多个区域进行卷积,将每个区域转换成多维度向量(多少卷积核就有多少维向量)self.patch_embeddings=Conv2d(in_channels=in_channels,#颜色通道3out_channels=config.hidden_size,#卷积核个数,也就是输出通道数768ke
- SpringBoot报错:Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded d...
木塞
SpringBoot集成MyBatis时报了如下错误:APPLICATIONFAILEDTOSTARTDescription:FailedtoconfigureaDataSource:'url'attributeisnotspecifiedandno>embeddeddatasourcecouldbeconfigured.Reason:Failedtodetermineasuitabledrive
- sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型
技术瘾君子1573
bertpytorch人工智能语义文本相似度模型
目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker(方法一)Dockerfile(方法二)Anaconda(方法三)数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar
- python-termcolor-1.1.0无法正常安装
jayli517
异常错误处理
pipinstalltermcolor报错,版本大幅度降低尝试下载1.1安装包直接安装仍然报错解压缩后将py文件直接拷贝至D:\python-3.7.9-embed-amd64\Lib\site-packages下,然后pip安装成功
- Linux 网络适配,ping命令,更改自己的IP地址
hardStudy_h
LINUX笔记
Linux系统下不同于Windows系统。Windoes系统下ping命令默认只发送接受四次数据,而Linux默认不会终止,可以通过Ctrl+C进行强制终止。第一步:确认自己的IP地址,只能更改最后一位,如图可以更改为198.168.1.xx且我的网卡名为:eth0CLC@Embed_Learn:~$ping192.168.1.88PING192.168.1.88(192.168.1.88)56(
- go:embed 使用注意事项
Saltwater_leo
golang开发语言后端
1、go:embed配置的路径:该路径是相对于go:embed声明所属的文件进行寻址,不是根据gomod,也不是main.go
- Transformer模型整体构建的实现
好好学习Py
自然语言处理transformerpython人工智能深度学习pytorchnlp
编码器-解码器结构classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(self,encoder,decoder,source_embedding,target_embedding,generator):"""初始化函数中有5个参数,分别是编码器对象,解码器对象,源数据嵌入函数,目标数据嵌入函数,以及输出部分的类别生成器对象"""super(EncoderDecod
- 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