- 使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分
bavDHAUO
python
在文本处理任务中,按字符进行拆分是一种简单且有效的方法。本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分,并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。技术背景介绍文本拆分是自然语言处理(NLP)中的一个基础步骤,尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
- 【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型
打酱油的葫芦娃
时序预测算法时序预测PatchTSTTransformer预训练微调表征学习
《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch,发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势,在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
- 如何针对大Excel做文件读取?
F_windy
excel
针对大Excel文件(如超过百万行)的读取,传统的一次性加载到内存的方式会导致内存溢出(OOM),需采用流式读取(Streaming)或分块读取(Chunk)的策略。以下是具体方案及优化建议:一、核心解决方案1.使用ApachePOI的SAX模式(事件驱动)适用场景:处理.xlsx文件(不支持.xls),逐行解析避免内存溢出。代码示例(Java):importorg.apache.poi.open
- Dify知识库构建流程及示例
cqbelt
ai笔记AI应用
总体流程1.数据预处理清洗:去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化:拆分文本为单词或子词单元(如使用Tokenizer)。元数据关联:附加来源、时间戳等信息,支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块:按字符或Token数切分,简单高效。语义分块:基于句子边界或主题分割(如NLP模型识别段落主旨)。重叠策略:相邻块间部分重叠,避免上下文断裂。3.向量化(Embedding)嵌入模型:调用预训练
- java文件分块上传,OkHttp文件上传(2):实现文件分块上传
陈章玉
java文件分块上传
前言分块上传和断点下载很像,就是讲文件分为多份来传输,从而实现暂停和继续传输。区别是断点下载的进度保存在客户端,ey往是写入数据库,分块上传的进度保存在服务器,每次可以通过文件的md5请求服务器,来获取最新的上传偏移量。但是这样明显效率偏低,客户端可以把offSet保存在内存,每上传一块文件服务器返回下一次的offSet。只不过这个offSet不需要保存在数据库,每次app关闭在打开继续上传可以请
- 分块查找算法
1haooo
算法java算法开发语言数据结构
分块的原则前一块的最大数据,小于后一窥啊中所有的数据(块内无序,块间有序)块数数量一般等于数字的个数开根号。比如:16个数字一般分为4块左右。publicclassblockSearch{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]arr={16,5,9,12,21,18,32,23,37,26,45,34,50,48,61,52,73,66};//共18个元素
- VLLM专题(三十五)—多模态数据处理
AI专题精讲
大模型专题系列人工智能
为了在vLLM中实现各种优化,例如分块预填充和前缀缓存,我们使用BaseMultiModalProcessor来提供占位符特征标记(例如)与多模态输入(例如原始输入图像)之间的对应关系,基于HF处理器的输出。以下是BaseMultiModalProcessor的主要特性:提示更新检测HF处理器的主要职责之一是使用占位符标记更新提示。例如:在字符串的开头插入特征占位符标记(例如…,其数量等于特征大小
- Elasticsearch:为推理端点配置分块设置
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎人工智能全文检索数据库ai
推理端点对一次可处理的文本量有限,具体取决于模型的输入容量。分块(Chunking)是指将输入文本拆分成符合这些限制的小块的过程,在将文档摄取到semantic_text字段时会进行分块。分块不仅有助于保持输入文本在可处理范围内,还能使内容更加易读。相比返回一整篇长文档,在搜索结果中提供最相关的文本片段更有价值。每个分块都会包含文本片段以及从中生成的对应嵌入。默认情况下,文档会被拆分为句子(sen
- 学习pear的Image_Graph包的一些笔记
stone5
graphimageplotdataset图形extension
image_graph中的对象类型及结构Posted三月31st,2007bystone5image_graph中的对象类型及结构graph----------总图形plotarea-------绘图区plot-------------图块dataset--------数据集point------------点一个图形中多个图形区的分块Posted三月31st,2007bystone5pear来研
- 基于内容分块(CDC)的重删算法详解:原理、实现与优化
这个懒人
算法
引言在数据爆炸式增长的时代,存储资源优化成为技术领域的重要课题。重复数据删除(Deduplication)技术通过消除冗余数据副本,可将存储需求降低90%以上。其中基于内容分块(Content-DefinedChunking,CDC)算法凭借其对数据局部修改的强适应性,成为企业级备份系统、云存储服务的核心技术。一、CDC算法核心原理1.1动态分块vs静态分块传统固定分块算法将数据按固定大小(如4K
- 场景题:100G的文件里有很多id,用1G内存的机器排序,怎么做?
海量数据排序思路核心方案:外排序(分治+多路归并)MapReduce外排序是指数据量太大,无法全部加载到内存中,需要将数据分成多个小块进行排序,然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序(Map阶段)分块策略按1G内存容量限制,将100G文件拆分为200个500MB分块(保留内存用于排序计算和系统开销)内存排序每个分块加载至内存后:①使用快速排序(时间复杂度O(nlogn))②去重优化:若
- Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略
云端源想
stablediffusion
StableDiffusion的最新版本或社区开发的插件,可以补充这些信息以保持内容的时效性。云端源想1.硬件与部署优化(进阶)显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数(StableDiffusionWebUI),通过分层加载模型降低显存占用(适合6GB以下显卡)。分块推理(TiledDiffusion):将图像分割为512×512区块,逐块生成后无缝拼接,支持4096×40
- 从零开始:基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南
AI天才研究院
ChatGPT人工智能
目录从零开始:基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南什么是LLM大模型如何利用LLM大模型构建智能应用程序1.收集和准备数据2.构建LLM大模型3.集成和部署4.监测和维护使用特定于私有领域的数据增强LLM检索增强生成(RAG)数据预处理、分块和检索技术零射击与少量射击提示和指导LLM大模型使用LLM进行推荐和聚类任务改善组织内的搜索体验考虑以上所有解锁的利基应用程序参考最近,围绕大型语言模型
- AI学习指南RAG篇(7)-RAG知识库构建
俞兆鹏
AI学习指南ai
文章目录一、引言二、知识库构建过程1.数据收集1.1数据来源1.2示例代码2.预处理2.1数据清洗2.2示例代码2.3数据格式转换2.4示例代码3.分块3.1分块的目的3.2分块策略3.3示例代码4.向量化4.1向量化的目的4.2示例代码4.3向量数据库4.4示例代码三、总结一、引言在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)系统中,知识库的构建是至关重要的
- RAG检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)介绍(双模态架构:检索子系统、生成子系统)实现知识获取与内容生成的协同
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文章目录增强生成(RAG)技术:原理、架构与前沿实践1.RAG技术架构剖析1.1技术融合范式-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-**特征增强技术**2.2混合检索引擎3.性能优化关键路径3.1检索质量提升-**多阶段精排模型**:-**动态阈值策略**:3.2生成控制技术-**结构化prompt模板**:-**知识验证机制**
- 从零手撸工业级Qt文件传输系统:TCP粘包/断点续传/SSL加密全解
十年编程老舅
QT开发qt项目qt项目实战c++项目qt计算机毕设项目qt文件传输qt教程
很多初学者都会遇到这个坎,如何将Windows数据结构、网络编程等知识整合为完整的项目。本文将深入解析一个基于C++Qt开发的企业级文件传输系统,涵盖TCP通信、断点续传、SSL加密、SQLite持久化等核心技术。(项目源码来文章底部拿)一、系统核心功能1.基础通信能力双工消息传输(支持中文字符)文件传输进度条同步(4KB分块策略)传输完整性验证(安装包可执行性测试)2.高级特性断点续传(记录已传
- 主流加解密算法全景解析:对称、非对称与哈希算法详解
JT-999
网络哈希算法网络算法
主流加解密算法通常分为以下三大类,每类都有其独特的特点和应用场景,下面我们详细介绍这三类算法的原理、优势、缺陷以及典型应用场景:1.对称加密算法原理对称加密算法是指加密和解密都使用同一个密钥。发送方和接收方事先共享一个秘密密钥,利用这个密钥将明文转换为密文,加密后的数据只有用相同的密钥才能解密恢复原文。其基本过程通常包括:明文分块(如果是分组加密算法);对每个数据块进行一系列变换(如置换、替换、异
- Java后端面试八股文:系统化学习指南,告别零散知识点
钢板兽
高频八股java面试后端jvmredismysqllinux
Java后端面试中的八股大家通常都会参考小林或者JavaGuide,但是这些八股内容太多了,字数成万,我们基本上是看一遍忘一遍,自己也曾经根据网上面经整理过自己的八股题库,通篇共有五万字,知识点也很散,所以想把每个部分的内容系统地写成文章,比如JVM部分的八股,我会写两到三篇的文章帮助自己系统地理解这部分的八股知识,所以这篇文章会按照分块整理自己发布过的所有八股文章,这篇文章后续也会持续更新,也起
- 鸿蒙文件传输三方库上线开源鸿蒙社区 十行代码实现大文件高速传输
互联网
近日,华为在OpenHarmony社区上线了“super_fast_file_trans”文件传输三方库(以下简称“SFFT”)。这一三方库的推出,为开发者提供了一套支持大文件多线程并发分块下载、断点续下、分片上传、断点续传、自动重试等多个特性的高性能文件传输解决方案,让开发者开箱即用,轻松实现高效稳定的文件传输功能。在应用开发过程中,许多场景涉及到大文件的传输,尤其是在文件上传和下载的过程中,开
- 山海经——AI思路
Cool_(wly)_Dino
deepseekc++
好的,我需要帮助用户解决这个关于《山海经》的问题。根据用户的问题描述,老师希望找到从第a座山到第b座山之间的某段路径(i,j),使得这段路径上的喜恶度之和最大。用户之前已经得到过一个使用分块算法处理区间最大值查询的C++代码,但现在的问题似乎有所不同,因为这里需要的是最大子数组和,而不是简单的区间最大值。首先,我要确认用户的具体需求。用户提到每座山只能到达下一座山,也就是路径是连续的,所以问题转化
- 详解LLM 核心技能-大文本分块技术
大模型入门学习
人工智能大模型学习AI大模型ai
在构建LLM相关应用程序的背景下,分块是将大段文本分解成较小片段的过程。这是一项必不可少的技术,有助于优化我们使用LLM嵌入内容后从[矢量数据库]获取的内容的相关性。在这篇博文中,我们将探讨它是否以及如何有助于提高LLM相关应用程序的效率和准确性。分块的主要原因是为了确保我们嵌入的内容尽可能少地包含噪音,同时仍然具有语义相关性。例如,在语义搜索中,我们会对文档语料库进行索引,每个文档都包含有关特定
- 按键精灵找图的原理及影响找图效率的因素
学自动化的小白
计算机视觉图像处理人工智能
按键精灵找图的原理主要是基于图像识别算法,具体涉及像素点的颜色值和位置比对。以下是对该原理的详细解释:一、图像像素点的基本概念图像是由一个个颜色块组成的,这些颜色块非常小,通常看不出有明显的分块界限。这些带有颜色的小方块就是图像的像素点。像素点是在一个二维平面上排列的,分为横向和纵向,大量的像素点排列在一起就组成了一张图像。二、找图原理的具体步骤确定找图区域:按键精灵在屏幕上指定的区域内进行找图操
- RagFlow专题三、RagFlow 关键技术(向量数据库、文档分块、Prompt 设计与召回排序优化)
伯牙碎琴
大模型prompt大模型AIRagRagFlow
深入解析RagFlow关键技术:向量数据库、文档分块、Prompt设计与召回排序优化在前一篇文章中,我们详细探讨了RagFlow的核心架构,包括数据检索、语义搜索(BM25&向量搜索)以及知识融合,并了解了如何通过RagFlow机制优化信息检索和生成质量。本篇文章将深入解析RagFlow的关键技术,包括:向量数据库(FAISS、Milvus、Elasticsearch)——负责高效的语义检索与存储
- 快速上手 Unstructured:安装、Docker部署及PDF文档解析示例
大F的智能小课
大模型理论和实战dockerpdf容器
1.核心概念1.1Unstructured简介Unstructured是一个强大的Python库,专注于从非结构化数据中提取和预处理文本信息,广泛应用于PDF、Word文档、HTML等多种格式的文件处理。其核心功能包括分区、清理、暂存和分块,能够将复杂的非结构化文档转换为结构化输出,为后续的自然语言处理任务提供高质量的数据支持。分区功能:Unstructured能够将原始文档分解为标准的结构化元素
- Everything-文件查找软件制作
风栖柳白杨
软件制作pyqt数据库YOLO
写在前边:随着电脑里边的东西越来越多,很多东西放的杂七杂八;今天实在忍不了了,一怒之下,突发奇想,做一个类似Everything的文件查找软件,现在共享出来。一、软件展示二、源码展示与讲解1、所用到的组件(1)2、源码分块细嗦(1)导入模块importsys#通常用于操作系统相关的任务,例如命令行参数和系统退出importos#用于与操作系统交互,例如文件和目录操作importfnmatch#用于
- VIT(Vision Transformer)【超详细 pytorch实现
周玄九
计算机视觉transformer深度学习人工智能
CNN的局限性:传统的CNN通过局部卷积核提取特征,虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野,但仍然依赖于局部信息的逐步聚合,难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势:ViT使用自注意力机制(Self-Attention),能够直接捕捉图像中所有patch(图像块)之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务(如图像分类、目标检测)时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化,如(224
- 【RAG系列】知识加工的艺术 - 文档预处理实战手册
什么都想学的阿超
原理概念#深度学习深度学习RAG人工智能
知识加工的艺术-文档预处理实战手册原始文档文档拆分结构化数据非结构化数据表格处理器文本分割器格式化CSV语义分块知识图谱一、文本拆分的积木法则1.1机械分割vs语义理解固定窗口上下文感知段落拆分...模型参数量达到175B时...语义拆分模型参数量......175B时表现分割策略对比方法优点缺点代码示例固定窗口O(1)时间复杂度割裂技术术语text.split("\n\n")滑动窗口保留局部上下
- LM_Funny-2-01 递推算法:从数学基础到跨学科应用
王旭·wangxu_a
算法
目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例:Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2异构计算加速方案GPU并行递推量子计算原型第三章跨学科应用案例3.1密码学中的递推构造混沌流密码系统3.2生物信息学的序列分析DNA甲基化预测第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系
- 蓝桥杯真题训练 五一 4/5
iuk11
蓝桥杯刷题
1217垒骰子矩阵快速幂op[i]表示的是与i的对面的数。如果有面互斥,就在矩阵中标记为零,否则标记为4,代表顶和底确定的时候可以有四种情况。(矩阵乘法)就是快速幂里面的乘法变成了矩阵乘法。#includeusingnamespacestd;constintmod=1e9+7;typedeflonglongll;constintmaxn=6;lln,m;inta,b;intvis[7][7];in
- 14.11 LangChain VectorStore 架构解析:构建高效大模型数据管道的核心技术
少林码僧
AI大模型应用实战专栏langchain架构wpf
LangChainVectorStore架构解析:构建高效大模型数据管道的核心技术关键词:LangChainVectorStore、向量数据库集成、语义检索优化、文档分块策略、相似度搜索算法1.VectorStore的核心定位与技术架构LangChain数据处理全流程:
- 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