- Leetcode 3459. Length of Longest V-Shaped Diagonal Segment
Espresso Macchiato
leetcode笔记leetcode3459leetcodehardleetcode周赛437动态规划剪枝
Leetcode3459.LengthofLongestV-ShapedDiagonalSegment1.解题思路2.代码实现题目链接:3459.LengthofLongestV-ShapedDiagonalSegment1.解题思路这一题我的思路上就是一个动态规划加上剪枝的思路。首先,不难给出一个动态规划算法来考察每一个位置作为起始点时其所能获得的最大V字路径长度,但是,贸然地动态规划会出现超时
- 【C++】双指针算法专题
啊QQQQQ
c++数据结构开发语言
目录前言对撞指针快慢指针习题练习1.移动零.-力扣(LeetCode)算法思路算法流程代码实现2.复写零.-力扣(LeetCode)算法思路算法流程代码实现3.快乐数.-力扣(LeetCode)算法思路算法流程代码实现4.盛水最多的容器.-力扣(LeetCode)算法思路代码实现5.有效三角形的个数.-力扣(LeetCode)算法思路代码实现6.和为S的两个数.-力扣(LeetCode)算法思路代
- 智能硬件定位技术发展趋势
2401_88540551
智能硬件智能手表物联网宠物智慧城市uni-app微信小程序
在科技飞速进步的当下,智能硬件定位技术作为众多领域的关键支撑,正沿着多元且极具创新性的路径蓬勃发展,持续重塑我们的生活与工作方式。一、精度提升的极致追求当前,智能硬件定位精度虽已满足诸多日常应用,但未来发展仍聚焦高精度突破。在自动驾驶领域,厘米级甚至毫米级定位精度至关重要。科研人员正致力于融合多种定位技术,如卫星定位、惯性导航、视觉识别与高精度地图匹配。通过复杂算法协同运作,车辆在复杂路况下能精准
- 【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记机器学习人工智能
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六、机器学习应用领域总结机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念定义:机器学习是一种人工智能技术,通过对数据的学习和分析,让计算机系统自动提高其性能。本质:找到
- 解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归:不是回归的“回归”
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习pythonscikit-learnmatplotlib
引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归:机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归(LogisticRegression)。一、逻辑回归:不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中,逻辑回归(LogisticRegression)虽然名字中带有“回归”,但却是一位不折不扣的“分类高手”,主要用于解决二分类问题,在众多领域发挥着关键作
- 单片机、嵌入式Linux开发大学自学路径
Oriental Son
嵌入式MCU单片机单片机学习stm32mculinux
笔者所修读的专业为物联网工程,物联网工程是一门新兴的、热门的专业,其所涉及的学科更是又多又杂,既有计算机方向的编程语言(如C、C++、Java、Python等)、数据结构与算法、操作系统、移动端应用开发、机器学习等;软硬结合的方向有数字电路单片机开发、嵌入式Linux开发等;硬件、电路方向有电路分析、数字电路、模拟电路、传感器原理、RFID、FPGA开发等;涉及信号处理的有信号与系统、通信原理等。
- 蓝桥杯备考:贪心算法之纪念品分组
无敌大饺子 1
贪心算法算法
P1094[NOIP2007普及组]纪念品分组-洛谷这道题我们的贪心策略就是每次找出最大的和最小的,如果他们加起来不超过我们给的值,就分成一组,如果超过了,就把大的单独成一组,小的待定#include#includetypedeflonglongLL;usingnamespacestd;LLw,n;constintN=3e4+10;LLa[N];intmain(){cin>>w>>n;for(in
- 有了ChatGPT和deepseek,我们还需要刷力扣吗
Ash Butterfield
人工智能
像ChatGPT这样的AI写手可以帮助我们大幅度提高工作效率,尤其是在代码生成、文档编写等方面。但对于是否需要深入学习基础算法和刷力扣这类问题,还是有一些值得思考的地方。1.AI的局限性深度发问与思考:虽然像ChatGPT这样的AI工具能生成代码,但这些代码生成并不代表你完全不需要理解基础算法。AI可以帮助你自动化一些任务,但它并不能完全替代对问题的深度理解和思考。理解算法的原理和背后的数学知识,
- 【卡车无人机】遗传算法GA求解卡车联合无人机配送路径规划【含Matlab源码 XYDG001期】
Matlab领域
Matlab路径规划(高阶版)matlab
Matlab领域博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;个人主页:Matlab领域代码获取方式:CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(高阶版)②付费专栏Matlab路径规划(进阶版)③付费专栏Matlab路径规划(初级版)⛳️关注CSDNMatlab领域,更多资源等你来!!⛄一、
- 随机梯度下降一定会收敛么?
AndrewHZ
人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降?随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法,在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法,用于寻找函数的最优解,通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中,模型通过调整参数来最小化损失函数,以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
- CVPR2023 Highlight | ECON:最新单图穿衣人三维重建SOTA算法
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通算法SLAM自动驾驶3D视觉
作者:宁了个宁|来源:计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信:dddvisiona,备注:三维重建,拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。从彩色图像进行人体数字化。ECON结合了自由形式隐式表示的最佳方面,以及明确的拟人化正则化,以推断高保真度的3D人类,即使是宽松的衣服或具有挑战性的姿势。0.笔者个人体会这篇文章讨论了单图像的穿着人类重建问题。隐式方
- 一文读懂遥感技术在农险服务全流程的应用与价值
珈和info
遥感
农业保险作为分散农业风险、提高农业生产积极性、保障农民收入稳定的重要金融政策工具,其效能直接关系到农业生产的稳定与农村经济的繁荣。然而,传统农业保险业务在信息获取、风险评估等方面的局限性日益凸显。转型之际,科技手段应如何精准地介入到农险业务的发展中来?承保、理赔、风险评估等关键业务环节能否实现从重经验到重数据的转变?已实现商业化应用的遥感技术是否能突破局限,在成本、精度、算法等维度更贴合农险业务的
- 【数据结构与算法】双向链表(添加节点、更新节点、删除节点、打印链表)
Bulut0907
#数据结构和算法双向链表链表更新节点删除节点打印链表
目录1.单向链表的缺点2.双向链表的介绍3.带head头的双向链表实现1.单向链表的缺点前面我们学习了单向链表。虽然有了单向链表,但在解决某些实际问题时,单向链表的执行效率并不高例如,若实际问题中需要频繁地查找某个节点的前驱节点,使用单向链表存储数据显然没有优势因为单向链表的强项是从前往后查找目标元素,不擅长从后往前查找元素。所以就有了双向链表2.双向链表的介绍双向链表是一种复杂类型的链表,它的节
- 算法面试题
阿芯爱编程
面试算法算法
以下是一些常见的算法面试题:一、排序算法请简述快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度,并说明其稳定性。答案:时间复杂度:平均情况:O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn),其中nnn是待排序元素的数量。这是因为快速排序每次划分大致将数组分成两半,需要进行lognlognlogn次划分,每次划分的操作近似为线性时间。最坏情况:O(n2)O(n^2)O(n2),当每次划分都极度不平衡(例如已经有
- 【华为机考必备】华为2024届技术岗笔试全解 | 第五套
春秋招笔试突围
最新互联网春秋招试题合集华为春秋招笔试题华为
博主简介深耕互联网大厂校招的算法博主笔试突围,累计发布百万字大厂笔试解析,带领数百名学员斩获华为offer。专栏提供:✅实时更新的华为真题题库✅ACM模式编程实战模板✅高频算法思维导图速记华为笔试核心情报⏱️关键时间节点(2026届预测)地区考试时间窗口考试时长国内每周三19:00~21:002小时固定海外每周三19:00~次周19:00自选2小时连续段重要提醒:机考链接提前1天通过邮箱发送,逾期
- Go算法之希尔排序
思远久安
Go数据结构与算法小白入门算法golang后端排序算法
一、什么是希尔排序希尔排序有点像插入排序的升级版,它的主要就是,我们一开始先确定一个步长(某个长度),然后让i(初始为0)和该步长位置的值比较大小,让i不断++,再用个变量为i+该步长。接着比较之后,缩短步长大小,最终排序到合理位置。在Go语言中实现希尔排序,可以按照以下步骤进行:选择增量序列:增量序列决定了元素之间的间隔。常见的增量序列有希尔增量(初始增量为数组长度的一半,之后每次减半,直到增量
- 6种最新算法(小龙虾优化算法COA、螳螂搜索算法MSA、红尾鹰算法RTH、新雀优化算法NOA、鳑鲏鱼优化算法BFO、蜘蛛蜂优化算法SWO)求解机器人路径规划(提供MATLAB代码)
IT猿手
机器人路径规划优化算法无人机路径规划算法机器人matlab宽度优先开发语言人工智能前端
一、机器人路径规划介绍移动机器人(Mobilerobot,MR)的路径规划是移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用,人们对机器人的要求也越来越高,尤其表现在对机器人的智能化方面的要求,而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤,路
- 本周MoonBit新增Wasm1引用计数支持、语法即将添加错误恢复机制
MoonBit月兔
开发语言MoonBit编程语言程序员moonbit
MoonBit更新【WasmMVP】Wasm1后端添加基于Perceus算法的引用计数支持【语法】throwraisetrycatch均被保留为关键字为了即将添加的错误处理机制【Core】List与sorted_map被移动至core/immut下List被移动至core/immut/list包中,并被移除内置类型支持leta=@immut/list.List::Cons(1,Cons(2,Nil
- 使用Python编写你的第一个算法交易程序
盼达思文体科创
Python量化金融python算法numpycondapandas金融
背景Background最近想学习一下量化金融,总算在盈透投资者教育(IBKRCampus)板块找到一篇比较好的算法交易入门教程。我在记录实践过程后,翻译成中文写成此csdn博客,分享给大家。如果你的英语好可以直接看原文。原文在数据准备阶段,采用了pandas_datareader.data读取网络数据,实际中出现了很多问题,我换成了yfinance。可以参考文末完整代码。参考资料:https:/
- 大模型应用层的创业挑战
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型应用层的创业挑战关键词:大模型、应用层、创业、挑战、算法、架构、数据、资源、合作、盈利模型1.背景介绍随着计算能力和数据量的指数级增长,大模型(LargeModels)已经成为人工智能领域的关键驱动因素。大模型的应用从语言模型扩展到图像、视频和音频领域,为各行各业带来了颠覆性的创新。然而,构建和部署大模型的成本高昂,对计算资源和数据的需求也日益增加。本文将探讨大模型应用层面的创业挑战,并提供
- Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:超参数调优,模型选择,性能提升,代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中,模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构,而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而,模型参数众多,且每个参数的取值范围可能很广,
- Python 算法交易秘籍(五)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:zh.annas-archive.org/md5/010eca9c9f84c67fe4f8eb1d9bd1d316译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:算法交易-实际交易现在我们已经建立了各种算法交易策略,并成功地进行了令人满意的回测,并在实时市场中进行了纸上交易,现在终于到了进行实际交易的时候了。实际交易是指我们在真实市场小时内用真钱执行交易策略。如果您的策略在回测和纸上交易
- 如何在Python上安装xgboost?
cda2024
python开发语言
在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
- 《DeepSeek赋能工业互联网:解锁数据深度分析新姿势》
人工智能深度学习
在工业4.0与智能制造的浪潮中,工业互联网成为制造业转型升级的关键支撑。而数据,作为工业互联网的核心资产,其深度分析的质量直接影响着企业的决策准确性、生产效率与竞争力。DeepSeek,作为AI大模型领域的佼佼者,凭借独特的算法优势,为工业互联网的数据深度分析开辟了新路径,带来了前所未有的变革。精准高效的数据采集与预处理在工业场景中,设备种类繁多、数据来源广泛且格式各异。DeepSeek研发的智能
- 基于eBPF的智能诊断平台:实现云原生系统的自愈型运维体系
桂月二二
云原生运维
引言:从被动运维到预测性自愈的进化当某电商平台通过eBPF实时诊断系统提前48小时预测到MySQL集群的锁竞争风暴时,其核心是千万级指标粒度的内核状态分析与AI驱动的根因定位算法的结合。运维数据显示,该平台将平均故障恢复时间(MTTR)从23分钟压缩到71秒,并自动修复了87%的异常事件。通过动态注入修复策略,集群CPU毛刺现象减少了94%,开创了智能运维的新纪元。一、传统可观测性工具的桎梏1.1
- AI日报 - 2025年02月16日 - 推特版
訾博ZiBo
AI日报人工智能
今日概览(60秒速览)▎AGI突破|阿里巴巴发布Qwen2.5-VL视觉语言模型,支持多模态交互新模型评测榜性能提升30%▎商业动向|NVIDIABlackwell超级芯片网络研讨会将聚焦生成式AI创新预计推动算力市场增长15%▎政策追踪|印度总统宣布AI国家战略升级,聚焦半导体与算法研发计划未来3年投入50亿美元一、今日热点(HotTopic)1.1阿里巴巴发布Qwen2.5-VL系列视觉语言模
- 从零开始掌握哈夫曼树:数据压缩与Python实现详解
吴师兄大模型
python数据结构哈夫曼树哈弗曼编码数据压缩算法开发语言
系列文章目录01-从零开始掌握Python数据结构:提升代码效率的必备技能!02-算法复杂度全解析:时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密:数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表:Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解:Python实现与经典应用场景06-深入理解队列数据结构:从定义到Python实现与应用场景07-双端队列(Deque)详解:Python实现与滑动窗口应
- 后量子密码学:量子安全新防线
量子信使
量子计算密码学信息与通信深度学习安全算法机器学习
目录背景主要算法介绍基于格的密码学格的概念格密码学中的难题加密和解密过程基于多变量多项式的密码学多变量多项式基础多变量多项式密码学中的难题加密和签名过程基于编码的密码学纠错码简介编码密码学中的难题加密和解密过程安全性分析传统密码学算法在量子计算环境下的安全性RSA算法的破解风险椭圆曲线密码算法的脆弱性后量子密码学算法的安全性评估基于格的密码学算法基于多变量多项式的密码学算法基于编码的密码学算法后量
- BUUCTF 逆向工程(reverse)之Java逆向解密
若丶时光破灭
CTF-逆向工程CTF逆向工程
程序员小张不小心弄丢了加密文件用的秘钥,已知还好小张曾经编写了一个秘钥验证算法,聪明的你能帮小张找到秘钥吗?注意:得到的flag请包上flag{}提交下载好题目后,发现它是个以.class为后缀的。所以用JD-GUI打开这个文件。就可以看到Java代码importjava.util.ArrayList;importjava.util.Scanner;publicclassReverse{publi
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
小村学长毕业设计
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- 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