- 算法竞赛备赛——【数据结构】二叉树
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法数据结构c++蓝桥杯
二叉树二叉树的问题大多基于递归实现(面试较多力扣的二叉树的题会多一些竞赛遇到的较少)n个节点x个度为0的节点有x-1个度为2的节点(线的总数2n2+n1=n2+n1+n0-1)n0=n2+1有一个先序序列1234,有___棵树二叉树满足这个先序序列:卡特兰数:C2nn/(n+1)C^{n}_{2n}/(n+1)C2nn/(n+1)先序+中序可以确定一棵树先序对应入栈中序对应出栈顺序用卡特兰数可求L
- 数字图像处理 -- 霍夫曼编码(无损压缩)练习
_安晓
数字图像处理图像处理计算机视觉人工智能
算法的设计说明目标对彩色图像进行压缩,使用霍夫曼编码方法对图像的每个像素进行编码,从而减少其存储空间。解码时,能够恢复图像的原始像素数据,确保图像在经过压缩和解压后与原图像一致。输入原始图像(以RGB格式存储)霍夫曼编码的输入是图像的像素数据(RGB元组),每个像素表示为一个(R,G,B)的三元组输出霍夫曼编码后的图像数据(以二进制字符串形式存储)解码后的图像(还原为原始的RGB图像)算法设计1.
- Python----机器学习(基于PyTorch的线性回归)
蹦蹦跳跳真可爱589
Pytroch机器学习Python机器学习pythonpytorch人工智能线性回归
一、自求导线性回归与PyTorch的区别自求导线性回归:需要手动定义参数ww(权重)和bb(偏置)。通过数学公式求导,以便在反向传播中更新参数,通常使用梯度下降法来降低损失值。PyTorch实现:自动处理梯度计算和参数更新。使用框架内置的自动微分机制,简化实现过程。主要精力放在准备数据、定义模型以及选择损失函数和优化器上。二、数据准备和模型定义在使用PyTorch实现线性回归算法时,我们需要准备好
- squarified算法
淬渊阁
算法算法c++qt数据结构前端
其他参考资料:https://www.docin.com/p-1509919023.htmlSquarifiedTreemaps论文算法复现_squarified算法-CSDN博客手绘草图,发觉之前网上很多的图都会误导大家去理解算法前处理1首先对输入数据进行排序2对数据数据总和和窗口面积进行等比换手。算法基本思路:原始数据:{6,6,4,3,2,2,1}step1:首先确认最短边,将第一个元素6放
- Linux安装Idea
fengwuJ
linuxubuntudebianlinuxintellij-idea
安装下载压缩包,wget或者浏览器均可/opt下创建idea文件夹,用于存放软件包:sudomkdir-p/opt/idea解压缩到/opt/idea,sudotar-zxvfideaIC-*.tar.gz-C/opt/idea--strip-components=1;--strip-components=1:去除压缩包内的顶层文件夹(如idea-IC-231.8109.175)创建启动命令的符号
- 红宝书第二十四讲:详解BOM对象:window、location、history
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红宝书第二十四讲:详解BOM对象:window、location、history资料取自《JavaScript高级程序设计(第5版)》。查看总目录:红宝书学习大纲一、BOM核心:window对象window对象是浏览器窗口的入口,同时扮演全局作用域角色(所有全局变量/函数都挂载在window上)1。//全局变量实际是window的属性varname="小明";console.log(window.
- JobFit AI-帮你找到合适的工作
数据分析能量站
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JobFitAI是一个全面的简历分析项目,旨在通过人工智能技术优化招聘流程和人才匹配。核心功能简历解析与评估:利用先进的自然语言处理(NLP)和机器学习技术,JobFitAI能够快速解析简历内容,提取关键信息,如工作经历、教育背景、技能等,并对简历的整体质量进行评估。岗位匹配算法:基于大量的岗位数据和人才画像,JobFitAI通过智能匹配算法,将候选人的简历与岗位要求进行精准匹配,帮助招聘人员快速
- FEDGLOSS算法BEYOND LOCAL SHARPNESS:COMMUNICATION-EFFICIENT GLOBALSHARPNESS-AWARE MINIMIZATIONFOR
还不秃顶的计科生
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第一部分:解决的问题数据异构性:客户端数据分布差异导致本地和全局损失地形(losslandscape)不一致,本地优化可能收敛到尖锐最小值,影响全局模型的泛化。现有方法的局限性:如FEDSAM在客户端使用SAM优化本地尖锐性,但无法保证全局平坦性;FEDSMOO引入全局信息但通信开销翻倍。第二部分:论文idea解决客户端更新与全局模型不一致的问题。(1)全局锐度优化在服务器端,使用SAM技术来寻找
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算法一Kmeans聚类原理:K-Means是一种非常经典的聚类算法,其基本思想是:基于给定的数据点集合,通过迭代过程寻找k个聚类中心,使得各数据点到其最近聚类中心的距离之和最小。方法概述:初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。分配:将每个数据点分配给最近的聚类中心。更新:根据分配的结果,重新计算每个聚类的中心。重复:重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数代码实现impo
- 卡尔曼滤波算法--C语言实现
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PID算法浅尝C语言卡尔曼滤波噪声处理测量误差滤波效果动态响应
/*********************************************************************************@brief卡尔曼滤波器函数*@paraminData-输入值*@return滤波后的值*@noter值固定,q值越大,代表越信任测量值,q值无穷大,代表只用测量值。*q值越小,代表越信任模型预测值,q值为0,代表只用模型预测值。*q:
- Hummer 引擎优化系列 - 如何提升 5 倍 Flutter 启动性能
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招贤纳士我们急需浏览器渲染引擎/Flutter渲染引擎人才,欢迎大牛们加入我们。前言Flutter可以说是近两年来最火爆的移动跨平台方案,无论是创新型应用还是老牌旗舰型应用,都在或多或少地尝试Flutter技术。我们在前一篇文章介绍了Hummer引擎。接下来公众号会发一系列Hummer如何定制,如何优化Flutter引擎的文章,欢迎读者关注。本文是系列的首篇,以实际应用为例,分析了add-to-a
- RAG优化:Python从零实现强化学习RL增强
AI仙人掌
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大家好,欢迎来到今天的“AI相亲大会”!今天的主角是我们的老朋友——RAG(检索增强生成),以及它的新搭档——RL(强化学习)。这两位AI界的“单身贵族”即将在Python的舞台上展开一场精彩的“相亲”之旅。我们将从零开始编写所有代码,包括RL算法,不使用任何RAG框架。通过自建的RL奖励系统来提升RAG,将查询的检索质量提高到84%。当RAG遇上RL:一场“双向奔赴”的优化之旅那么,当RAG遇上
- C语言与数据库内核开发:存储引擎设计、事务处理与索引算法实现(一)
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学习C语言吧c语言数据库开发语言
目录一、引言1.1C语言在系统级软件开发中的地位与优势二、C语言在存储引擎设计中的应用2.1存储引擎架构解析数据文件管理缓冲区管理日志系统2.2数据结构与文件操作2.3内存管理和缓存机制一、引言1.1C语言在系统级软件开发中的地位与优势C语言作为一门历史悠久且历久弥新的编程语言,凭借其独特的特性在系统级软件开发领域占据不可动摇的地位。其显著优势包括:贴近硬件:C语言的语法简洁、紧凑,编译后的代码与
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内容概要全国算力网作为数字经济的核心基座,正通过"东数西算"工程实现跨区域算力资源的高效配置。该网络以异构计算与边缘计算融合为技术支点,结合智能算力调度与绿色低碳技术,构建覆盖工业互联网、元宇宙、生物计算等多元场景的协同体系。通过芯片架构创新与算法优化,算力可扩展性显著提升,超算中心与云服务平台的资源调度效率优化了30%以上。与此同时,量子计算、神经形态计算等前沿技术突破,为金融风险评估、医疗影像
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欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- GESP认证C++编程真题解析 | B4263 [GESP202503 四级] 荒地开垦
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- GESP认证C++编程真题解析 | B4259 [GESP202503 二级] 等差矩阵
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Spark简介Spark的特点运行速度快:使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算容易使用:支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程,可以通过SparkShell进行交互式编程通用性:Spark提供了完整而强大的技术栈,包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件运行模式多样:可运行于独立的集群模式中,可运行于Hadoop中,也可运行于AmazonEC2等云环境中,并且可以
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题目描述罗马数字包含以下七种字符:I,V,X,L,C,D和M。字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如,罗马数字2写做II,即为两个并列的1。12写做XII,即为X+II。27写做XXVII,即为XX+V+II。通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例,例如4不写做IIII,而是IV。数字1在数字5的左边,所表示的数等于大数5减小数1得到的数值4。同样地,数字
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- SparkMLlib未来发展趋势:展望未来
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SparkMLlib未来发展趋势:展望未来1.背景介绍1.1什么是SparkMLlib?ApacheSparkMLlib是ApacheSpark中的机器学习库,提供了多种机器学习算法的实现。它基于Spark的分布式内存计算框架,可以高效地处理大规模数据集,并且具有良好的扩展性和容错性。1.2SparkMLlib的优势相较于其他机器学习框架,SparkMLlib具有以下优势:高性能:基于内存计算,避
- Python3的100多个Python挑战性编程练习题【收藏就对了】
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1.等级说明1级初学者初学者是指刚刚完成Python入门课程的人。他可以使用1或2个Python类或函数解决一些问题。通常,答案可以直接在教科书中找到。2级中级中级是指刚刚学习过Python,但已经具有相对较强的编程背景的人。他应该能够解决可能涉及3或3个Python类或函数的问题。答案不能直接在教科书中找到。3级高级。他应该使用Python通过更丰富的库函数,数据结构和算法来解决更复杂的问题。他
- Linux之web服务器
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服务器linux前端
一、web服务器简介1.www简介www是全球信息广播的意思,上网即使用www来查询信息,它结合多种多媒体,通过超链接以Internet传递信息。上网时,网站提供数据,客户端用浏览器解析数据。www所用协议为HTTP(超文本传输协议)。主流Web服务器有Apache、Microsoft的Internet信息服务器(IIS)和Unixnginx。服务器提供的数据主要是HTML和多媒体文件,HTML用
- 初识javaweb1
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java开发语言
JavaSE中是C/S(ClientServer)客户端到服务器端的软件结构JavaWeb是B/S(BrowserServer)浏览器到web服务器的软件结构HTML:超文本标记语言-决定页面上显示什么内容CSS:页面上的内容显示的风格(决定页面上内容的美观程度)JavaScript:页面特效网页的组成部分(三部分):内容(结构)、表现、行为javasrcript特点:1.交互性(它可以做的就是信
- 力扣 Hot 100 刷题记录 - 搜索二维矩阵 II
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力扣Hot100刷题记录-搜索二维矩阵II(240)题目描述编写一个高效算法来搜索mxn矩阵中的目标值target。该矩阵具有以下特性:每行元素从左到右升序排列每列元素从上到下升序排列示例:输入:matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5输出:true如果
- 体验智谱清言的AutoGLM进行自动化的操作(Chrome插件)
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人工智能自动化运维glm人工智能AutoGLM
最近体验了很多的大模型,大模型我是一直关注着ChatGLM,因为它确实在7b和8b这档模型里,非常聪明!最近还体验了很多大模型的应用软件,比如Agently、5ire、mcphost、Dive、NextChat等。但是这些一般都是图形界面或者python调用的,而智谱的AutoGLM,则是基于Chrome浏览器的插件模式。由于众所周知的原因,不科学上网的话无法使用chrome插件,所以一直没有体验
- 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
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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
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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 fred@myhost.com
# 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