- WinSW 安装 Jar 为服务
baihb1024
OSjarpythonjava
使用WinSW(2.12.0)安装1.下载WinSW-x64.exehttps://download.csdn.net/download/qq_38688267/87699012?utm_source=bbsseo2.sample-minimal.xmlhttps://github.com/winsw/winsw/releases/download/v2.12.0/sample-minimal.x
- max_samples,batch_size,gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别
背太阳的牧羊人
模型微调batch机器学习人工智能
这三个参数都是控制训练数据如何被处理的,它们的作用和区别如下:1.max_samples(最大样本数)定义:限制每个数据集最多使用多少条数据。作用:控制总共参与训练的数据量,减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例:max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释:假设你的dataset里包含:identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数
- 在react-native中使用echart绘制图表
milk po
引用自:https://www.jianshu.com/p/6eae23b3ece9.有前辈做好了echart的封装native-echarts.cd到你项目目录,然后通过npminstallnative-echarts--save去安装在需要调用的界面importEchartsfrom'native-echarts’可以调用代码与效果图如下:/***SampleReactNativeApp*ht
- Android art monitor_android.cc 源码分析
月盈五
android
源码分析#include"monitor.h"#include#include#include#include#include#include"art_method.h"#include"jni/jni_env_ext.h"#include"palette/palette.h"#include"thread.h"//定义了一个日志标签EVENT_LOG_TAG_dvm_lock_sample,用于
- 深度学习PyTorch之数据加载DataLoader
@Mr_LiuYang
计算机视觉基础深度学习pytorch人工智能
深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data├──Dataset(抽象基类)├──DataLoader(数据加载器)├──Sampler(采样策略)├──BatchSampler(批量采样)└──IterableDataset(流式数
- scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理
Tometor
scalajavascript后端java数据结构
复杂的数据源,和奇怪的数据格式是生产中经常遇到的难题,本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据,和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时(如,、|、\t混合使用),可采用以下方法:1.1动态检测分隔符//示例:自动检测前100行的常用分隔符valsampleLines=spark.read.text("data.csv").limit(100).collect()val
- Python实例:PyMuPDF实现PDF翻译,英文翻译为中文,并按段落创建中文PDF
布啦啦李
pypdf2使用教程pdfpymupdfPyMuPDFPDF翻译中文乱码创建PDF
基于PyMuPDF与百度翻译的PDF翻译处理系统开发:中文乱码解决方案与自动化排版实践一、功能预览:将英文翻译为中文后创建的PDF二、完整代码fromreportlab.lib.pagesizesimportletterfromreportlab.lib.stylesimportgetSampleStyleSheet,ParagraphStyle
- 领域驱动设计(DDD)与CQRS架构实践:Eric Evans DDDSample项目深入分析
红钻头机
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文介绍了一个由领域驱动设计(DDD)的先驱EricEvans创建的示例项目DDDSample。该项目通过将复杂业务逻辑映射为领域模型,展示了DDD在实际软件开发中的应用。项目还融合了命令查询职责分离(CQRS)架构和领域特定语言(DSL),并采用Java语言实现,以提升软件性能和可维护性。文档还包括了如何使用Git和GitHub等工具管理项目的源代码。通过本
- Spring R2DBC 示例项目指南
魏纯漫
SpringR2DBC示例项目指南spring-r2dbc-sampleCodesamplesfordemonstratingR2dbc,SpringR2dbc,andSpringDataR2dbc.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spring-r2dbc-sample项目介绍SpringR2DBC示例项目是由Hantsy创建的一个开源示例,它旨在展示
- Fabric合约(Java)打包及发布
qsqya
区块链javafabricmybatis
文档合约打包将打包好的合约(jar)上传到服务器/root/fabric/fabric-samples-2.2.0/chaincode/fabric-contract-demo1打包peerlifecyclechaincodepackagefabric-contract-demo1.tar.gz--path../chaincode/fabric-contract-demo1/--langjava-
- .NET Core 实时架构参考应用集锦
郁铎舒
.NETCore实时架构参考应用集锦awesome-dotnet-core-applicationsAnawesomecollectionof.NETCorerealtime,sample,architecturereferenceapplicationprojects项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-dotnet-core-applic
- windows实现麦克风持续实时实现科大讯飞语音识别,判断声音是否停止并生成pcm文件
青年夏日科技工作者
语音识别人工智能
importpyaudio,waveimportnumpyasnpdeflisten():temp=20CHUNK=1024FORMAT=pyaudio.paInt16CHANNELS=1RATE=16000RECORD_SECONDS=2SAMPLE_WIDTH=2#2bytespersampleWAVE_OUTPUT_FILENAME='test.wav'mindb=2000#最小声音,大于则
- 海思视觉Hi3516CV610运行sample
pride.li
海思视觉linux视觉检测
使用前先提前,请使用nfs将开发板和ubuntu进行共享,共享目录为nfs编译samplecdHi3516CV610_SDK_V1.0.1.0/smp/a7_linux/source/mpp/sample/vencmakeallcp sample_vencnfsnfs:ubuntu和开发板共享的目录移植ko如果需要重新编译kocdHi3516CV610_SDK_V1.0.1.0/smp/a7_li
- fs-读取文件内容
还是鼠鼠
node.jsjavascriptvscode前端框架node.jsweb
目录1.fs模块简介2.示例一:异步读取文件内容文件说明文件:sample.txt文件:readFile.js运行步骤及结果3.示例二:同步读取文件内容文件说明文件:readFileSync.js运行步骤及结果4.小结下面提供一个详细的教程,介绍如何使用Node.js的fs模块读取文件内容,包含同步与异步两种方式。文章中会详细标注文件名和代码类型(如JavaScript文件、文本文件等),便于你直
- Python——使用parser传入list列表参数
William.csj
编程语言python开发语言
main.py中:parser.add_argument('--sampler_steps',type=int,nargs='*')命令行输入:pythonmain.py--sampler_steps203040
- 强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降
儒雅芝士
pythonnumpy机器学习
代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码(已更新至DQN、REINFORCE、A2C)_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例:#先初始化一个列表,未来要在这100个样本里面再sample出来np.random.seed(0)X=np.linspace(-10,10,1000)Y=2*X**2+3*X+5#用作真实值#定义二次函数,找到一组参数a、b、c使得
- GNNs入门(三)GraphSAGE
我也秃了
GNNAI神经网络
GraphSAGE什么是GraphSAGE?GraphSAGE的动机GraphSAGE的基本原理采样策略聚合函数的设计与选择参数学习和泛化能力GraphSAGE的应用场景实践经验与建议总结什么是GraphSAGE?GraphSAGE(GraphSampleandAggregation)是一种专注于图数据的归纳表示学习(inductiverepresentationlearning)方法,由Will
- 深入理解PyTorch模型训练所需的数据集
mosquito_lover1
pytorch人工智能python
在PyTorch中,模型训练的核心是数据集(Dataset)。数据集是模型训练的基础,它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。以下是对PyTorch模型训练所需数据集的深入解析:1.数据集的基本概念数据集:数据集是模型训练的基础,通常由输入数据(如图像、文本、音频等)和对应的标签(目标值)组成。样本(Sample):数据集中
- 【模块】AKConv卷积模块
dearr__
扒网络模块深度学习人工智能
论文《AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制:限定在局部窗口内,限制了从其他位置捕获信息的能力;卷积核固定大小,限制了对不同目标形状和大小的适应能力。这种新方法允许卷积核具有任意参数和采样形状,提供了一种灵活
- 如何解析DICOM文件中的Pixel Data ?
雪下的那么认真
DICOM
DICOM文件可以大致分为两部分:一部分:与图像相关的元信息,包括患者信息,检查信息,序列信息,图像信息等等。另一部分:图像的像素数据。在解析DICOM文件中的像素数据的时候,我们先需要读取以下图像相关信息:以下是某个CT影像中的图像信息示例:(0028,0002)SamplesperPixelVR:USLength:2Value:1(0028,0004)PhotometricInterpreta
- JMeter中使用Python
测试界的飘柔
程序员软件测试职场经验jmeterpython开发语言软件测试功能测试职场经验自动化测试
要在JMeter中使用Python,需要使用JSR223Sampler元素来执行Python脚本。使用JSR223Sampler执行Python脚本时,需要确保已在JMeter中配置了Python解释器,并设置了正确的环境路径。1、确保JMeter已安装Python解释器,并将解释器的路径添加到计算机的环境变量中。2、在JMeter的lib目录中,创建一个新目录,用于存放Python解释器所需的库
- 在 JMeter 中实现多用户并发登录及操作
噔噔噔噔@
jmeter
在JMeter中实现多用户并发登录及操作,通常需要以下步骤:1.创建测试计划打开JMeter。右键点击“TestPlan”,选择“Add>Threads(Users)>ThreadGroup”。:设置并发用户数。:设置用户启动的时间间隔。:设置循环次数,或选择“Infinite”进行持续测试。2.添加HTTP请求右键点击“ThreadGroup”,选择“Add>Sampler>HTTPReques
- 探索企业级智能对话:ChatGPT + 企业数据 (C) 开源项目推荐
芮川琨Jack
探索企业级智能对话:ChatGPT+企业数据(C#)开源项目推荐azure-search-openai-demo-csharpAsampleappfortheRetrieval-AugmentedGenerationpatternrunninginAzure,usingAzureCognitiveSearchforretrievalandAzureOpenAIlargelanguagemodels
- 推荐开源项目:Contoso Data Generator
侯深业Dorian
推荐开源项目:ContosoDataGeneratorContoso-Data-GeneratorCustomContosodatabasegeneratorandready-to-useContososampledatabasesforSQLServer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Contoso-Data-Generator1、项目介绍Conto
- sample_osd.c程序流程
今天少内耗10点半睡觉和今天早晚运动
君正平台调试记录c语言开发语言
sample_osd.c程序流程sample_system_init(1)IMP_OSD_SetPoolSize(512*1024);IMP_OSD_SetPoolSize(512*1024);IMP_Encoder_SetMultiSectionMode(1,250,2);IMP_Encoder_MultiProcessInit();memcpy(&sensor_info[0],&Def_Sen
- Java本地应用 使用spring 注解初始化
LiTianao88
JavaSpringspring本地应用class
service类及接口ISample.Java[java]viewplaincopyprint?/****/packagetest;importorg.springframework.context.ApplicationContext;importorg.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;/***@Cla
- AI人工智能常见的专业术语
奇华智能
人工智能大模型ChatGPTLLMAI
模型(model):计算机层面的认知学习算法(learningalgorithm),从数据中产生模型的方法数据集(dataset):一组记录的集合示例(instance):对于某个对象的描述样本(sample):也叫示例属性(attribute):对象的某方面表现或特征特征(feature):同属性属性值(attributevalue):属性上的取值属性空间(attributespace):属性张
- R语言报错 变数的长度不一样,需要改成元素自变量对应的名称
仿生bug
r语言bigdata
在进行回归,决策树等出现报错,观察数据等情况都无发现错误使用本地数据鸢尾花(yuānwěihuā)做示例,说明问题data(iris)train_sub=sample(nrow(iris),7/10*nrow(iris))trainset=iris[train_sub,]testset=iris[-train_sub,]fit1=rpart(iris$Species~.,data=trainset
- Matlab基于主成分分析(PCA)的平面拟合(一)
点云客户
python聚类机器学习人工智能
1.概述利用主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis,PCA)方法,可计算待拟合点的法向量,进而得到平面参数。原理详见参考文献:PaulyM,KeiserR,GrossM.Multi‐scalefeatureextractiononpoint‐sampledsurfaces[C]//Computergraphicsforum.Oxford,UK:BlackwellPubl
- 手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读 来自GPT
阿崽meitoufa
python开发语言神经网络深度学习gpt
这段代码是一个手写数字识别程序,使用的是一个简单的神经网络模型。通过加载训练好的模型(sample_weight.pkl),它对MNIST测试集进行预测,并计算模型的准确率。接下来,我会逐步解析这段代码的主要部分。1.导入所需库importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefrom
- 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