- AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路
AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域:AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术,已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析,辅助医生检测癌症、骨折等疾病。例如,GoogleDeepMind的AI系统在乳腺癌筛查中,误检率比人类专家低9.4%;中国的推想医疗AI系统可在20秒内完成肺部CT扫描分析,为急诊救治争取黄金时间。2.药物研发传统药
- 开发智能化的企业并购风险评估模型
开发智能化的企业并购风险评估模型关键词:企业并购、风险评估、人工智能、机器学习、深度学习、数学建模摘要:本文详细探讨了开发智能化企业并购风险评估模型的背景、核心概念、算法原理、系统架构设计以及项目实战。通过结合机器学习和深度学习技术,提出了一种基于数据驱动的智能化风险评估方法,旨在帮助企业更准确地识别和预测并购过程中的潜在风险,提升决策的科学性和有效性。第1章:企业并购风险评估模型的背景与问题描述
- NanoDet 深度学习物料自动分类系统
YOLO实战营
深度学习分类人工智能数据挖掘NanoDet
引言随着工业自动化和物料管理的不断发展,物料的自动分类在仓储、物流、生产线等场景中的应用越来越广泛。传统的物料分类方式往往依赖人工操作,效率低下且容易出错,而基于深度学习的自动分类系统能够大大提高工作效率、降低错误率并实现高效管理。在众多深度学习技术中,物体检测算法被广泛应用于自动分类系统。NanoDet作为一款轻量级的目标检测算法,凭借其出色的速度与准确性,成为解决物料自动分类问题的一种理想选择
- 量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
- Python 爬虫实战:Selenium 爬取豆瓣相册(图片分类 + 标签提取)
西攻城狮北
python爬虫selenium
一、引言豆瓣作为国内知名的社区平台,其相册功能允许用户上传和分享各类图片,涵盖电影海报、音乐专辑、生活记录等多个领域。这些图片数据对于了解用户兴趣、进行内容推荐和市场调研具有重要价值。然而,豆瓣对直接的数据访问设定了诸多限制,因此,本文将介绍如何通过Python爬虫技术结合Selenium自动化工具,合法高效地爬取豆瓣相册图片,并运用深度学习技术实现图片分类和标签提取。二、开发环境搭建(一)编程语
- Python 机器学习实战:Scikit-learn 算法宝典,从线性回归到支持向量机
清水白石008
pythonPython题库python机器学习算法
Python机器学习实战:Scikit-learn算法宝典,从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师,大家好!欢迎来到激动人心的机器学习世界!在这个数据驱动的时代,机器学习已经渗透到我们生活的方方面面,从智能推荐系统到自动驾驶汽车,都离不开机器学习技术的支撑。作为一名Python开发者,掌握机器学习技能,无疑将为您的职业发展注入强大的动力,让您在人工智能浪潮中占据先机。Scikit-lea
- 鸟类识别与分类相关数据集
Bryan Ding
分类数据挖掘人工智能
随着深度学习技术的快速发展,其在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。鸟类识别作为生态学研究的重要内容,对于物种多样性保护、生态环境监测等领域具有深远的影响。将深度学习技术应用于鸟类识别,有望提高识别的准确性和效率,为鸟类学研究提供有力支持。本文综述了近年来深度学习在鸟类识别中的应用进展,包括基于图像和声音的鸟类识别系统,分析了其技术框架、实现方法以及在实际应用中的效果。通过对相关文献的梳理,
- 2024最新 动物识别数据集(12-02已更新)
数据猎手小k
机器学习自然语言处理人工智能
动物识别数据集是用于训练和评估动物识别模型的集合,这些数据集通常包含多种动物的图像或视频,以及对应的标签信息。它们在生物多样性监测、生态研究、农业和城市安全管理等领域发挥着重要作用。随着深度学习技术的发展,动物识别数据集的处理方式、算法逻辑和模型搭建与训练流程也在不断进步,以提高识别的准确性和效率。一、背景意义动物识别技术的发展对于生物多样性保护、生态学研究、农业和野生动物保护等多个领域具有重要意
- LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术,用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题,并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA(LatentSemanticAnalysis)是一种经典的主题模型算法,基于奇异值分解(SVD)对词-文档矩阵进行分解,从而揭示词语和
- PyTorch深度学习优化实战:从理论到实践的现代化技能指南
智算菩萨
深度学习pytorch人工智能
引言:现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天,掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络,更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟,特别是最新2.7版本的发布,框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能,从编译器优化到注意力机制革新,从内
- 大语言模型应用指南:ReAct 框架
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大语言模型应用指南:ReAct框架关键词:大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来,深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如BERT、GPT系列等,通过在大规模无标签数据上进行预训练,获得了强大的语言理解和生成能力。然而,预
- 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,如何进一步提高大语言模型的理
- 《支持向量机(SVM)在医疗领域的变革性应用》
CodeJourney.
支持向量机算法机器学习
在医疗科技日新月异的今天,先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机(SVM),凭借其独特的优势,在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角,带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断:癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症,作为全球健康的“头号杀手”,早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域,SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
- Python深度学习:3步实现AI人脸识别,效果堪比专业软件!
小筱在线
python人工智能python深度学习
引言:AI人脸识别的时代已经到来在当今数字化时代,人脸识别技术已经从科幻电影走进了我们的日常生活。从手机解锁到机场安检,从银行身份验证到智能门禁系统,这项技术正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。而令人振奋的是,借助Python和深度学习技术,普通人也能构建出专业级的人脸识别系统。本文将带领您通过三个关键步骤,使用Python深度学习技术实现一个准确率高达99%的人脸识别系统。这个系统不仅原理简
- 【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码
matlab科研助手
算法transformerlstm
✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍光伏发电作为一种清洁能源,其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而,光伏功率具有高度的非线性和波动性,传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,为提高光伏功率预测精度提供了新的途径
- 验证码破解的可能与不可能:用Python处理图片验证码的原理与限制
程序员威哥
python开发语言
前言验证码(CAPTCHA)是当前互联网防护机制中的重要组成部分,用于区分真人与自动程序。近年来,随着自动化技术发展,验证码破解成为自动化测试、爬虫及安全研究领域的热点。然而,从技术层面来看,验证码破解既有可行之处,也存在根本限制。本文将结合Python图像处理与机器学习技术,深度剖析图片验证码破解的原理、实践与瓶颈。一、验证码的分类及破解难点1.验证码类型字符型验证码纯数字、字母或混合,最常见。
- 代码随想录算法训练营第二十一天|回溯算法理论基础,77. 组合
丁希希哇
力扣算法刷题算法面试python力扣数据结构剪枝
系列文章目录代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础,704.二分查找,27.移除元素代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方,209.长度最小的子数组,59.螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础,203.移除链表元素,707.设计链表,206.反转链表代码随想录算法训练营第四天|24.两两交换链表中的节点,19.删除链表的倒数第N个节点,面试题02.07.链表相交,14
- 大语言模型应用指南:Gemini简介
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍自然语言处理(NLP)一直是人工智能领域的热门话题之一。在NLP中,语言模型是一个重要的概念,它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来,随着深度学习技术的发展,大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。其中,Gemini是一种新型的大型语言模型,它在多项任务上取得了优异的表现。本文将介绍Gemini的核心概念、算法原理、数学模型和公式、项目实践、实际应用场景、工具和资源推荐、未来发
- AI大模型定义与应用概述
水云桐程序员
人工智能ai大模型
AI大模型,也成为基础模型或大规模预训练模型,指的是在海量数据上通过深度学习技术进行预训练的超大型人工智能模型。常见类型大型语言模型:这是目前最主流和成熟的大模型类型。擅长文本生成、文本理解、机器翻译、对话系统、代码生成与解释等。代表案例:GPT系列、通义千问、文心一言、KimiChat等。多模态大模型:擅长同时处理和生成多种模态的信息,如文生图、图生文、图文问答、视频理解、音频生成等。代表案例:
- 机器学习在智能金融风险评估中的应用:信用评分与欺诈检测
Blossom.118
机器学习与人工智能机器人机器学习人工智能python深度学习sklearn计算机视觉
在金融行业,风险评估是确保金融机构稳健运营的关键环节。随着大数据和机器学习技术的快速发展,金融机构开始探索如何利用机器学习算法来提高风险评估的准确性和效率。本文将探讨机器学习在智能金融风险评估中的应用,特别是信用评分和欺诈检测方面的最新进展,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能金融风险评估中的信用评分(一)传统信用评分方法的局限性传统的信用评分主要依赖于人工规则和简单的统计模型,如逻辑回归。这些方法
- 机器学习在智能制造业中的应用:质量检测与设备故障预测
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习神经网络机器人sklearntensorflow
随着工业4.0和智能制造的推进,制造业正经历着一场深刻的数字化转型。智能制造业通过整合物联网(IoT)、大数据和机器学习等先进技术,实现从生产计划到质量控制的全流程优化。机器学习技术在智能制造业中的应用尤为突出,尤其是在质量检测和设备故障预测方面。本文将探讨机器学习在智能制造业中的应用,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能制造业中的质量检测(一)传统质量检测方法的局限性传统的质量检测主要依赖于人工检
- 基于深度学习的草莓成熟度检测系统:YOLOv5 + UI界面 + 数据集
YOLO实战营
深度学习YOLO实战项目深度学习YOLOui人工智能目标跟踪
引言随着农业科技的发展,智能化的农业生产方式正逐步替代传统农业。果实的成熟度检测对于农业生产的管理至关重要,尤其是在果蔬的采摘、分拣和运输过程中。草莓作为一种广泛种植且受消费者喜爱的水果,其成熟度检测一直是农业智能化的重要研究方向。传统的草莓成熟度检测方法大多依赖人工经验,劳动强度大且容易出现误差,因此,基于计算机视觉和深度学习的草莓成熟度自动检测系统成为了一种理想选择。深度学习技术,尤其是卷积神
- AppML 案例简介
沐知全栈开发
开发语言
AppML案例简介引言AppML,全称为“应用程序机器学习”,是一种将机器学习技术与移动应用开发相结合的技术框架。它旨在简化移动应用的机器学习功能集成,使得开发者无需深入了解复杂的机器学习算法,即可将强大的AI功能引入他们的应用中。本文将简要介绍AppML的一些成功案例,展示其在不同领域的应用和价值。AppML案例一:健康监测应用案例概述:一款名为“HealthMate”的健康监测应用利用AppM
- 深度学习流体力学【干货】
人工智能交叉前沿技术,
人工智能深度学习python机器学习
深度学习作为一种新兴的机器学习技术,为流体科学的研究提供了新的思路和方法。通过对大量数据的学习和分析,深度学习模型可以自动提取特征和模式,为流体科学中的复杂问题提供解决方案。然而,深度学习在流体科学中的应用还面临一些挑战,需要进一步研究和探索。未来,深度学习与传统流体力学方法的结合将成为流体科学研究的重要方向,多模态数据的融合、模型的可解释性、实时预测和控制等将是深度学习在流体科学中发展的重点。相
- 机器学习-- 聚类
SunsPlanter
机器学习机器学习聚类人工智能
什么是聚类?Clustering可以简单地说,对有标注的数据分类,就是逻辑回归(属于有监督分类),对无标注的数据分类,就是聚类(属于无监督分类)聚类是一种无监督学习技术,其目标是根据样本之间的相似性将未标记的数据分组。比如,在一个假设的患者研究中,研究人员正在评估一项新的治疗方案。在试验期间,患者每周会报告自身症状的频率以及严重程度。研究人员可以使用聚类分析将对治疗反应相似的患者归为同一类。图1展
- linux深度学习问题汇总
不想改代码
备忘录linuxpython深度学习pytorch人工智能1024程序员节
目录一、异常问题1.segementationfault(coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练,单机多卡,pytorch四、专业内容方法1.微调diffusion类模型本文记录一些在使用linux服务器进行深度学习时遇到的问题
- 深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别
Q1744828575
pythonpytorchplotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景在日常生活和商业活动中,人民币面值识别技术具有重要的应用价值。传统的面值识别方法,如基于模板匹配或特征工程的方法,在面对复杂多变的图像环境时,往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起,特别是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwo
- 信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK
致Great
分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- 机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与库存优化
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能机器人深度学习python神经网络sklearn
在当今全球化的商业环境中,供应链管理的效率和灵活性对于企业的竞争力至关重要。智能供应链通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从原材料采购到产品交付的全流程优化。机器学习技术在智能供应链中的应用尤为突出,尤其是在需求预测和库存优化方面。本文将探讨机器学习在智能供应链中的应用,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能供应链中的需求预测准确的需求预测是供应链管理的核心。需求预测
- 面向隐私保护的机器学习:联邦学习技术解析与应用
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习tensorflowpython神经网络cnn
在当今数字化时代,数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施,企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而,机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持,这就产生了一个矛盾:如何在保护数据隐私的前提下,充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化?联邦学习(FederatedLearning)作为一种新兴的隐私保护技术,为解决这一问
- 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