- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- CNN 猫狗识别:从理论到实战的深度解析
爱熬夜的小古
cnn深度学习人工智能
在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)凭借其强大的特征提取和模式识别能力,成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题,不仅能帮助我们理解CNN的工作原理,还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用,从理论基础到实战代码,带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述(一)CNN的核心组件卷积层:是CNN的
- 目前主流图像分类模型的详细对比分析
@comefly
闲聊linux运维服务器
以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析,结合性能、架构特点及应用场景进行整理:一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量(百万)计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失,支持超深网络(如ResNet-152)76.1%25.6中等通用分类、目标检测ViTTransformer将图像分割为patches,用标准Transforme
- 【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习TransformerEfficientNetConvNeXt
下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例,分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含:训练代码(使用PyTorch)从预训练权重开始微调(也可注释掉预训练选项,从头训练)数据集目录结构:└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分:80%训练,20%验证每个Epoch输出一次loss
- 中药细粒度图像分类
小lo想吃棒棒糖
分类数据挖掘人工智能
在细粒度图像分类(FGVC)领域,BilinearCNN(BCNN)模型因其能够捕捉图像中的局部特征交互而受到广泛关注。该模型通过双线性池化操作将两个不同CNN提取的特征进行外积运算,从而获得更加丰富的特征表示,这对于区分外观相似但属于不同子类别的物体尤其有效。然而,BCNN通常计算成本较高,限制了其在移动设备或资源受限环境下的应用。为了实现轻量化并保持高精度的细粒度分类,可以考虑将MobileN
- 时尚搭配助手,深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习机器学习python
文章目录引言:当算法遇见时尚第一章数据工程:时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计:从分类到推荐2.1基础CNN模型(图像分类)2.2多任务学习模型(属性联合预测)第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索:时尚AI
- 支持向量机(SVM)在病理切片图像分类(癌细胞检测,Camelyon16/17、TCGA)中的应用与实现
猿享天开
支持向量机分类算法机器学习人工智能
支持向量机(SVM)在病理切片图像分类(癌细胞检测,Camelyon16/17、TCGA)中的应用与实现病理切片图像分类是医学影像分析的重要领域,特别是在癌细胞检测中,SVM因其对高维数据和小样本场景的优异性能,成为一种经典且有效的分类方法。本文将深入探讨SVM在Camelyon16/17和TCGA数据集上的应用,全面覆盖概念与原理、应用场景、及挑战与应对策略,欢迎感兴趣的阅读。[文中示例代码仅供
- 基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现
pk_xz123456
仿真模型算法深度学习分类python人工智能深度学习机器学习
基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现1.引言高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向,它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。与传统RGB图像不同,高光谱图像包含数百个连续的光谱波段,能够提供丰富的光谱信息。然而,高光谱图像分类面临着维度灾难、样本获取困难等挑战,特别是在小样本条件下,传统分类方法往往表现不佳。针对这一问题,本文介绍一种基于小样本的高
- 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记分类
1.多类分类(Multi-classClassification)定义多类分类是指目标变量(标签)有超过两个类别的分类任务。例如:手写数字识别:10个类别(0~9)。图像分类:区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类:政治、经济、体育等。特点互斥性:每个样本仅属于一个类别(区别于多标签分类)。输出要求:模型需输出每个类别的概率分布,且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR):训练K个二分类器(
- 支持向量机(SVM)在肝脏CT/MRI图像分类(肝癌检测)中的应用及实现
猿享天开
医学影像支持向量机机器学习人工智能算法
博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用,熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
- Python 图像分类入门
超龄超能程序猿
机器学习python分类开发语言
一、介绍图像分类作为深度学习的基础任务,旨在将输入图像划分到预定义的类别集合中。在实际的业务中,图像分类技术是比较常用的一种技术技能。例如,在安防监控中,可通过图像分类识别异常行为;在智能交通系统中,实现对交通标志和车辆类型的快速识别等。本文将通过安装包已有数据带你逐步了解使用Python进行图像分类的全过程。二、环境搭建在开始图像分类项目前,需要确保Python环境中安装了必要的库。主要包括:T
- CVPR 2024 图像、视频处理总汇(视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等)
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉图像处理视频处理3DGSCVPR2024
1、Image/VideoCaptioning(图像/视频字幕)VisualFactChecker:EnablingHigh-FidelityDetailedCaptionGenerationPolos:MultimodalMetricLearningfromHumanFeedbackforImageCaptioning⭐codeprojectPanda-70M:Captioning70MVide
- ConvNeXT:面向 2020 年代的卷积神经网络
摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer(ViT)的引入,ViT很快取代了ConvNet,成为图像分类任务中的最新最强模型。然而,vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer(如SwinTransformer)重新引入了若干ConvNet的先验知识,使Transformer成为实用的通用视觉
- 【零基础学AI】第22讲:PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战
1989
0基础学AI人工智能pytorchpython机器学习sklearn深度学习
本节课你将学到理解PyTorch的核心概念和优势掌握张量(Tensor)的基本操作学会使用动态计算图构建神经网络实现一个完整的图像分类器项目训练模型并进行预测开始之前环境要求Python3.8+建议使用GPU(可选,CPU也能运行)内存:至少4GB需要安装的包#CPU版本(推荐新手)pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibpillow#GPU版本(如果有NVIDIA
- 深度解析生成式 AI:从技术原理到实战应用
LNL13
人工智能
一、生成式AI:重构数字内容生产范式(一)技术定义与核心价值生成式人工智能(GenerativeAI)是通过深度学习模型自动创造文本、图像、代码、视频等内容的技术体系,其核心在于从数据中学习概率分布并生成符合人类认知的输出。与传统判别式AI(如图像分类)不同,生成式AI实现了从"识别"到"创造"的跨越,典型应用包括:文本领域:ChatGPT对话系统、小说自动生成图像领域:MidJourney艺术创
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
小白熊XBX
机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
- PyTorch实战:从零开始构建CIFAR-10图像分类模型 (附详细代码与图解)
电脑能手
pytorch分类人工智能深度学习python
PyTorch实战:从零开始构建CIFAR-10图像分类模型(附详细代码与图解)大家好!今天,我们将一起踏上一段激动人心的深度学习之旅:使用强大的PyTorch框架,从零开始构建一个卷积神经网络(CNN),来解决经典的CIFAR-10图像分类问题。无论你是深度学习的新手,还是希望巩固PyTorch基础知识的开发者,本文都将为你提供一个清晰、详尽的实战指南。本文目标读完本文,你将学会:加载和预处理C
- 图像分类:从基础原理到前沿技术
随机森林404
计算机视觉分类数据挖掘人工智能
引言在当今数字化时代,图像数据正以惊人的速度增长。从社交媒体上的照片分享到医疗影像诊断,从自动驾驶到工业质检,图像分类技术已经成为人工智能领域最基础也最重要的应用之一。本文将全面介绍图像分类的基础概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势,帮助读者系统性地理解这一领域。第一章图像分类概述1.1什么是图像分类图像分类(ImageClassification)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是
- 深度学习之分类手写数字的网络
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卷积神经网络CNN深度学习人工智能
面临的问题定义神经⽹络后,我们回到⼿写识别上来。我们可以把识别⼿写数字问题分成两个⼦问题:把包含许多数字的图像分成⼀系列单独的图像,每个包含单个数字;也就是把图像,分成6个单独的图像分类单独的数字我们将专注于编程解决第⼆个问题,分类单独的数字。这样是因为,⼀旦你有分类单独数字的有效⽅法,分割问题是不难解决的。⼀种⽅法是尝试不同的分割⽅式,⽤数字分类器对每⼀个切分⽚段打分;如果数字分类器对每⼀个⽚段
- 贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类
AI天才研究院
AI人工智能与大数据计算AI大模型企业级应用开发实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
本文我将为您撰写一篇关于"贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类"的技术博客文章。这篇文章将深入探讨贝叶斯网络和深度学习在图像识别和分类领域的结合应用。我会遵循您提供的要求和结构模板,确保文章内容全面、深入且易于理解。让我们开始吧。贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类关键词:贝叶斯网络、深度学习、图像识别、图像分类、概率推理、卷积神经网络、不确定性建模文章目录贝叶斯网络与深度学习的结合:
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- 【EI会议征稿】东北大学主办第三届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议(MVIPIT 2025)
诗远Yolanda
图像处理计算机视觉考研视频机器学习论文阅读
一、会议信息大会官网:www.mvipit.org官方邮箱:
[email protected]会议地点:辽宁沈阳主办单位:东北大学会议时间:2025年9月27日-9月29日二、征稿主题集中但不限于“机器视觉、图像处理与影像技术”等其他相关主题。机器视觉:视觉中的统计机器学习;立体视觉标定;几何建模与处理;人脸识别与手势识别;早期视觉和生物学启发的视觉;光流法和运动追踪;图像分割和图像分类;基于模型的视觉
- 基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类
jghhh01
机器学习算法人工智能
基于MATLAB的图形处理程序,可以进行图像特征识别及提取,进而实现图像分类。hog_svm.m,2276svm_images/test_image/1.jpg,20980svm_images/test_image/2.jpg,18246svm_images/test_image/3.jpg,13835svm_images/test_image/4.jpg,18539svm_images/test
- 数据标注师学习内容汇总
试着
数据标注师学习数据标注师
目录文本标注图像标注语音标注文本标注词性标注1词性标注2实体标注关系标注事件标注1事件标注2意图标注关键词标注分类标注问答标注对话标注图像标注拉框标注关键点标注2D标注3D标注线标注目标跟踪标注OCR标注图像分类标注语音标注语音切割转写语音校对标注拼音和停顿标注
- 基于OpenCV图像分割与PyTorch的增强图像分类方案
从零开始学习人工智能
opencvpytorch分类
在图像分类任务中,背景噪声和复杂场景常常会对分类准确率产生负面影响。为了应对这一挑战,本文介绍了一种结合OpenCV图像分割与PyTorch深度学习框架的增强图像分类方案。通过先对图像进行分割提取感兴趣区域(RegionofInterest,ROI),再进行分类,可以有效减少背景干扰,突出关键特征,从而提高分类准确率。该方案在多种复杂场景下表现出色,尤其适用于图像背景复杂或包含多个对象的情况。一、
- DAY 43 复习日
yizhimie37
python训练营打卡笔记深度学习
@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710第一步:寻找并准备图像数据集在Kaggle等平台上,你可以找到大量用于图像分类任务的数据集,例如英特尔图像分类数据集(IntelImageClassification)或手写数字识别数据集(DigitRecognizer)。对于初学者,一个更便捷的选择是使用像TensorFlow或PyTorch这样深度学习框架内
- Densenet模型花卉图像分类
深度学习乐园
分类数据挖掘人工智能
项目源码获取方式见文章末尾!600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- DAY 43 复习日 CNN训练与Grad-CAM可视化(模块化实现)
沐兮兮兮
cnn人工智能神经网络
目录Kaggle图像分类项目:项目结构一、数据准备模块1.config/paths.py2.data/preprocessing.py3.data/dataset.py二、模型定义模块1.models/cnn_model.py2.models/grad_cam.py三、训练脚本train.py四、可视化模块1.utils/visualization.py2.visualize.py五、实用工具ut
- Python 人工智能Ai视觉模型 YOLOv8
GHY云端大师
pythonAI大模型视觉训练人工智能YOLO
YOLOv8简介:Python中的高效AI视觉模型YOLOv8是Ultralytics公司开发的最新目标检测模型,属于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本,以其高效和准确著称。核心特点高性能:在速度和精度之间取得了更好的平衡多功能:支持目标检测、实例分割和图像分类用户友好:简化了API设计,更易于使用可扩展性:支持从移动端到云端的多种部署场景主要改进更高的检测精度更快的推理速度
- 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