- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- 将cmd中命令输出保存为txt文本文件
落难Coder
Windowscmdwindow
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码,无可厚非,我们有必要保存我们的炼丹结果,但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的,其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是:运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下,我打开cmd并且ping一下百度:pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出:如果你再
- Python开发常用的三方模块如下:
换个网名有点难
python开发语言
Python是一门功能强大的编程语言,拥有丰富的第三方库,这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库,涵盖了多个领域:1、NumPy,用于科学计算的基础库。2、Pandas,提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib,一个绘图库。4、Scikit-learn,机器学习库。5、SciPy,用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow,由Google开发的开源机
- STM32中的计时与延时
lupinjia
STM32stm32单片机
前言在裸机开发中,延时作为一种规定循环周期的方式经常被使用,其中尤以HAL库官方提供的HAL_Delay为甚。刚入门的小白可能会觉得既然有官方提供的延时函数,而且精度也还挺好,为什么不用呢?实际上HAL_Delay中有不少坑,而这些也只是HAL库中无数坑的其中一些。想从坑里跳出来还是得加强外设原理的学习和理解,切不可只依赖HAL库。除了延时之外,我们在开发中有时也会想要确定某段程序的耗时,这就需要
- 我在大学遇到的兼职坑2
竹音小居
不要存在侥幸,天上不会掉馅饼上一次我讲述了我在某宝刷单遇到的坑,今天我就来讲讲比某宝刷单更坑的兼职,不,这应该不是兼职了,是被骗。我因为在某宝刷单交了会费,最后连本金都没有挣回来,就想找一个不用交本金的刷单平台,然后我就上网搜了一下“有没有不用交钱的兼职”,没成想还真有,我打开网页链接,看人家上面写的文案,确实很心动,不用交钱,加一下客服的qq就可以接单,而且网页上还有很多别人挣钱的截图,佣金非常
- 山海师秘录(草稿小段)
白淼清流
“阿弱,山北头还有两树好梨!我们给你留着呢,你快去采了吧,我们玩会儿就回家了。”几个伙伴都望着宁虚,其中一个胖胖喊道。宁虚望过去:“知道啦!你们趁着路好走,赶紧回家吧,这天一会儿怕是要下雨!”说罢,宁虚紧了紧后背的竹筐,迈步向山上走去。今天是村里采梨的最后一天,最多倒晚饭时,剩下的梨子便不许村民再采摘,熟透了便掉到地上,当做下次结果的肥料。宁虚顺着工匠铺出的简陋石道,却没有去同伴所说的山北头,而是
- Python神器!WEB自动化测试集成工具 DrissionPage
亚丁号
python开发语言
一、前言用requests做数据采集面对要登录的网站时,要分析数据包、JS源码,构造复杂的请求,往往还要应付验证码、JS混淆、签名参数等反爬手段,门槛较高。若数据是由JS计算生成的,还须重现计算过程,体验不好,开发效率不高。使用浏览器,可以很大程度上绕过这些坑,但浏览器运行效率不高。因此,这个库设计初衷,是将它们合而为一,能够在不同须要时切换相应模式,并提供一种人性化的使用方法,提高开发和运行效率
- 5分钟说透AppStore审核原理,让你拥有上架新思路!
Q仔本人噢
在AppStore上架是越来越难了!相信非常多公司的技术人员都为此困扰,然而外包团队水平又层次不齐,容易遇坑,实在是内忧外患。是什么原因导致审核机制频繁调整?又是什么原因使得审核变得越发严格?那么接下来听小Q分解,马上给各位带来解答!首先看一下近一年的上下架的情况:近一年上架情况近一年下架情况通过数据我们发现越是马甲包产量权重高的分类里被下架的app数量越多,苹果此举可谓是上有政策,下有对策。通过
- android 更改窗口的层次,浮窗开发之窗口层级
Ms.Bu
android更改窗口的层次
最近在项目中遇到了这样的需求:需要在特定的其他应用之上悬浮自己的UI交互(拖动、输入等复杂的UI交互),和九游的浮窗类似,不过我们的比九游的体验更好,我们越过了很多授权的限制。浮窗效果很多人都知道如何去实现一个简单的浮窗,但是却很少有人去深入的研究背后的流程机制,由于项目中浮窗交互比较复杂,遇到了些坑查看了很多资料,故总结浮窗涉及到的知识点:窗口层级关系(浮窗是如何“浮”的)?浮窗有哪些限制,如何
- 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成!文末附免费教程!
小猪包333
写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域,AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容,还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器:千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手,旨在帮助用户快速生成高质
- AI大模型的架构演进与最新发展
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍:Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
- 干货|自我介绍这三个坑,99%的概率你踩过!
夏麦生命的魔术师
自我介绍——每个人都需要的一张名片。图片源自网络从2018年到现在,在做演讲俱乐部的2年时间里,我在演讲活动现场听过1000+人的自我介绍,自我介绍做得超棒的人真不多!最近,我花了近几个月时间,仔细研究了500+人线上场景的自我介绍,发现优秀的自我介绍也不多!为什么做一张优秀的自我介绍就这么难呢?这个问题,在我帮几十个人打造了自我介绍的过程一直困扰着我。经过了几个月的时间思考与实践,终于发现三个—
- [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标
YuanDaima2048
深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域,评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标:准确率(
- [实践应用] 深度学习之优化器
YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
- 七律 卖书
张成昱
谁把新筹换旧筹,洛阳心事总难休。纸因字贵凭诗赋,父为儿忙拟马牛。怕入秦坑先入秤,耻尝周粟又尝秋。千金一笑偷相换,万里何妨半卷羞。
- 生成式地图制图
Bwywb_3
深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图(GenerativeCartography)是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统(GIS)技术与现代生成模型(如深度学习、GANs等),能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点:自动化生成:通过算法和模型,系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图,而无需人工逐
- 轻量级模型解读——轻量transformer系列
lishanlu136
#图像分类轻量级模型transformer图像分类
先占坑,持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文,最早应用于NLP领域的机器翻译工作,Transformer解读,但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读,ViT解读),其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现,其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
- 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
极客Array
正则化(Regularization)深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高,但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据,即存在高方差问题,那么最先想到的方法可能是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,这也是非常
- 每日一书|《亲密关系》(Day5)
采臣在等我
采臣在等我-广州【书籍名称】《亲密关系》图片发自App【阅读目标】1.了解“亲密关系”的几个阶段及特点2.认识和理解有效沟通的技巧和原则3.思考自己在亲密关系建立中的角色和心理,以及面临的挑战【阅读感受】这本书是克里斯多福研究亲密关系的智慧结晶,阅读的整体感受是:书中文字亲切,有种娓娓道来的感觉。书中的逻辑感较强,也有详细的小结和应用建议,适合应用和反思。1.亲密关系的4个阶段和特点阶段一:月晕A
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
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深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
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深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要:这篇文章提出了一种新
- 2020.8.22《掌控习惯》第二章《你的习惯如何塑造你的身份》(反之亦然)
青丫_
改变不良习惯具有挑战性的原因有两条:1.没有找到试图改变的东西2.我们试图以错误的方式改变我们的习惯本章内容重点讨论了第一条原因。首先我们来看看行为改变的三个层次结果的变化:你得到了什么流程的变化:你做了什么身份的变化:你的信仰我们在习惯养成方面犯的错误就是选错了我们试图改变的事情。我们许多人开始改变他们的习惯时,把注意力集中在他们想要达到的目标上。也就是说人们想达到什么样的目标——然后决定应该采
- 损失函数与反向传播
Star_.
PyTorchpytorch深度学习python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据(反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有:均方差(MeanSquaredError,MSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteErrorLoss,MAE)、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- 七绝.诗人之六(新韵四开)
水波杨山
一诗在腹似怀胎,口诵笔挥生我孩。此际苦愁杂喜乐,若非孕妇怎知来?在每一个清晨,用诗歌叫醒灵魂。采今纳古写真情,尽付诗魂画境中。水向波心逐夏鸟,杨依山畔舞春风。诗的本质就是发现,诗人要永远像婴儿一样,睁大了好奇的眼睛去看周围的世界,去发现世界的新的美。——林庚
- 【安装环境】配置MMTracking环境
xuanyu22
安装环境机器学习神经网络深度学习python
版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高,否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy,因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限,需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
- 目标和问题驱动
blue_panda
持续成长,实践起来会有各种坑,虽然目标是很好的,但执行的过程中,确会有这样和那样的问题,现在就碰到了一些问题,目标,起点和路径不是那么清晰。出了问题,不怕。只要能发现问题,分析问题,制定方案,再执行对照目标和结果的偏差,肯定能够逐步的去解决的。
- 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题,太难查了
weixin_40293999
深度学习深度学习人工智能
现象:各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么?现象是在训练过程中,ssh上不去了,能ping通,没死机,但是ubunutu的pc侧的显示器,鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因:OOM了95G,尼玛!!!!pytorch爆内存了,然后journald假死了,在journald被watchdog干掉之后,系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般,即使被oomkill了,也要卡半天的,确实会这样,能不能配
- 华为坤灵路由器初始化开局的注意事项,含NAT配置
redmond88
网络技术华为服务器运维
坤灵路由器比较坑,无web界面,全程命令行配置,但是版本更新导致和华为企业路由器配置很多不一样的地方,今天介绍下1、aaa密码复杂度修改:#使能设备对密码进行四选三复杂度检查功能。system-view[HUAWEI]aaa[HUAWEI-aaa]local-aaa-userpasswordpolicyadministrator[HUAWEI-aaa-lupp-admin]passwordcomp
- 锋哥写一套前后端分离Python权限系统 基于Django5+DRF+Vue3.2+Element Plus+Jwt 视频教程 ,帅呆了~~
java1234_小锋
Python权限系统django权限系统pythonweb权限系统djangoDRFVUE权限python
大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【前后端分离Python权限系统基于Django5+DRF+Vue3.2+ElementPlus+Jwt】视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。视频在线地址:打造前后端分离Python权限系统基于Django5+DRF+Vue3.2+ElementPlus+Jwt视频教程(火爆连载更新中..)_哔哩哔哩_bilibili项目介绍本课程采
- 直播带货别被坑!
一个小小的群众
我见过好多的厂家说曾经做淘宝亏了钱,不想做天猫更不想去接触直播带货没什么意义我也见过好多的厂家说你直播带货能帮我卖出多少销量等我也见过部分的品牌方说我的产品现在工厂已经做的供不应求了,我没有必要再去做直播带货销售我的产品直播带货除了我们易懂的增加销量之外究竟还有什么奥妙呢?[if!supportLists]1.[endif]新型广告投放,做过广告的品牌或厂家,投入10w的广告,请几十万的明星代言或
- 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