- 深入探索iOS底层原理:多线程技术与编程学习
CqppDeveloper
ios学习cocoa编程学习
在iOS开发中,多线程技术是至关重要的。它可以帮助我们实现并发执行任务、提高应用程序的响应性能,并充分利用设备的多核处理能力。本文将深入探讨iOS底层原理中与多线程相关的概念和技术,并提供相应的源代码示例。线程与进程的基本概念在开始之前,我们需要了解一些基本概念。线程(Thread)是操作系统调度的最小单位,它是程序执行的单个路径。一个进程(Process)可以包含多个线程,它们共享进程的内存空间
- 小白零基础学数学建模系列-Day1-数学建模入门介绍与案例实践
川川菜鸟
数学建模小白到精通系列数学建模
目录一、数学建模的定义和重要性1.1什么是数学建模?1.2数学建模的重要性二、常见的数学建模方法概述2.1线性模型和案例2.1.1特点2.1.2应用2.1.3问题2.1.4模型2.1.5数学表达式2.1.6求解算法2.2非线性模型和案例2.2.1特点2.2.2应用2.2.3问题2.2.4模型2.2.5数学表达式2.2.6算法2.3动态模型2.3.1特点2.3.2应用2.3.3常见问题2.3.4模型
- Transformer动画讲解 - 工作原理
ghx3110
transformer深度学习人工智能
Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色,其能够高效、准确地处理包含不同类型(如图像、文本、音频、视频等)的多模态数据。Transformer工作原理四部曲:Embedding(向量化)、Attention(注意力机制)、MLPs(多层感知机)和Unembedding(模型输出)。阶段一:Embedding(向量化)“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”,但在机器学习和自
- Java:AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位
琢磨先生David
人工智能
引言在人工智能技术席卷全球的今天,当人们谈论AI开发时,Python、R语言、C++等工具总是最先被提及。然而在这个充满创新的领域,有一个"老兵"正悄然发挥着不可替代的作用——自1995年诞生至今的Java语言,凭借其独特的工程化基因,正在构建起AI世界的底层基础设施。本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编
- LLMs之Colossal-LLaMA-2:源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插
一个处女座的程序猿
NLP/LLMs精选(人工智能)-中级Colossal-AILLaMA-2大语言模型自然语言处理
LLMs之Colossal-LLaMA-2:源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点/Flash-Attention/设置数据类型/是否加载预训练模型/从上一次训练点继续训
- 1llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(1)原理
小杜不吃糖
学习
零:(导学)Transformer位置编码(1)为什么需要位置编码位置编码描述序列中实体的位置信息,为每个位置分配唯一的表示。Transformer使用智能位置编码方案,其中每个位置/索引都映射到一个向量。因此,位置编码层的输出是一个矩阵,其中矩阵的每一行表示序列的编码对象与其位置信息的总和(2)Transformer中的位置编码假设有一个长度为LLL的输入序列,并要求位置kkk为该序列中的对象,
- llama源码学习·model.py[1]RMSNorm归一化
小杜不吃糖
llamapython
一、model.py中的RMSNorm源码classRMSNorm(torch.nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float=1e-6):super().__init__()self.eps=epsself.weight=nn.Parameter(torch.ones(dim))def_norm(self,x):returnx*torch.rsqrt(
- 【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面,30个数据集。纯干货分享❤
.Boss.
机器学习人工智能python算法开发语言笔记#大一新生
.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候,大家有没有过这种感觉,最最重要的那必须是算法本身!其实在一定程度上忽略了数据的重要性。而事实上一定是,质量高的数据集可能是最重要的!数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性,数据集的大小、质量
- SvelteKit 最新中文文档教程(3)—— 数据加载
前言Svelte,一个语法简洁、入门容易,面向未来的前端框架。从Svelte诞生之初,就备受开发者的喜爱,根据统计,从2019年到2024年,连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1:Svelte以其独特的编译时优化机制著称,具有轻量级、高性能、易上手等特性,非常适合构建轻量级Web项目。为了帮助大家学习Svelte,我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习,也可以入手我
- 小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程
kaui52066
kaui52066精品源码人工智能uni-app前端小程序php小狐狸AI数字人数字人源码
一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端,一键克隆真人形象+声音核心功能亮点:1:1真人级克隆技术声音克隆:上传3分钟音频,AI深度学习声纹特征,复刻语气、情感、方言形象克隆:通过照片/视频建模,生成动态3D数字人,表情自然,动作流畅智能口型同步引擎AI算法精准匹配唇形与语音,实现口型同步0门槛SAAS化操作无需专业设备,网页端一键生成数字人视频海量模板库:电商
- flutter 专题 七十九 Flutter使用JsBridge方式处理Webview与H5通信
leluckys
Flutter面试与实战flutter
目前,移动跨平台开发作为移动开发的重要组成部分,是移动开发者必须掌握的技能,也是自我提升的重要手段。作为Google推出的跨平台技术方案,Flutter具有诸多的优势,已经或正在被广大开发者应用在移动应用开发中。在过去的2019年,我看到越来越多的公司和个人开始使用Flutter来开发跨平台应用,对于移动应用开发来说,Flutter能够满足几乎所有的业务开发需求,所以,学习Flutter正当时。众
- OpenCV学习(二十一) :计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()
Leon_Chen0
OpenCV
OpenCV学习(二十一):计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()1、connectedComponents()函数ConnectedComponents即连通体算法用id标注图中每个连通体,将连通体中序号最小的顶点的id作为连通体的id。如果在图G中,任意2个顶点之间都存在路径,那么称G为连通图,否则称该图为非连
- 数据结构与算法——数据结构4
写代码写到手抽筋
数据结构与算法数据结构
程序员没有稳定一说,目前学习数据结构,其实不难,最近在学习,系统性的总结下,便于后续复习和使用。主要是把线性表,全名为线性存储结构。使用线性表存储数据的方式可以这样理解,即“把所有数据用一根线儿串起来,再存储到物理空间中”。分为顺序表和单链表。顺序表单链表同时还要知道顺序表和链表的优缺点【待补充】还要知道链表反转,知道迭代法和递归法就可以【】还需要知道单链表相交的思路【】后边了解静态链表的原理静态
- (大模型微调大模型学习路线大模型入门)_大模型 学习,吹爆!2025最详细的大模型学习路线已整理!手把手带你高效入门,大模型论文全打通!
大模型老炮
学习人工智能大模型学习AI大模型大模型微调大模型教程
一、初聊大模型1、什么是大模型?大模型,通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑,这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息,学习到了世界的知识。这些大脑(模型)非常大,有的甚至有几千亿个参数,这些参数就像是大脑中的神经元,它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子,你可能听说过GPT-3,它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
- lvs、nginx、haproxy区别和使用场景?
企鹅侠客
linux聊聊运维lvsnginx运维
0.运维干货分享软考系统架构设计师三科备考经验附学习资料信息安全管理体系(ISMS)制度模板分享免费文档翻译工具(支持word、pdf、ppt、excel)PuTTY中文版安装包MobaXterm中文版安装包pinginfoview网络诊断工具中文版LVS(LinuxVirtualServer)、Nginx和HAProxy都是常见的负载均衡工具,它们在不同的场景中各有优势。以下是它们的区别、特点及
- 【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法
shengchao0920
pytorch人工智能python
PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域,PyTorch是一个广泛使用的框架,它提供了丰富的API来处理张量(tensor)。在模型开发过程中,我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法,并给出推荐的使用场景。比如:我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
- 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
cccc来财
算法计算机视觉深度学习
无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区,去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换,在实际的图像拼接任务中,由于输入图像的多样性和复杂性,经过第一阶段的粗对齐后,图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域,特别是在高分辨率和大视差的情况下,设计了低分辨率变形分支,先在低分辨率下对图像进行处理和学习
- QT基础 QPropertyAnimation简单学习
路奇怪
QT基础qt学习
目录1.简单介绍2.使用步骤3.部分代码示例4.多项说明5.信号反馈6.自定义属性1.定义自定义属性2.使用QPropertyAnimation动画化自定义属性3.连接信号和槽4.注意事项7.更多高级示例1.简单介绍QPropertyAnimation是Qt中的一个类,用于实现属性动画效果。它通过改变对象的属性值来创建动画效果,可以实现平移、旋转、缩放等动画效果。QPropertyAnimatio
- Manus开源平替-开源通用智能体
galileo2016
人工智能
原文链接:https://i68.ltd/notes/posts/250306-opensource-agi-agent/OWL-比Manus还强的全能开源AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation,现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓
- [Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘
江南蜡笔小新
杂记pytorch深度学习神经网络
最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作,Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档,只有logical_not和logical_xor的实现。但在1.9的文档中有logical_and遂查阅相关更新,得知logical_and在1.5之后的新功能,pytorch更新到>=1.5即可解决问题。1.3.1搜索结果1.5.1搜索结果
- 训练模型时,步长为什么不能太大也不能太小?
yuanpan
人工智能
在训练模型时,步长(也称为学习率,LearningRate)是一个关键的超参数,它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大,也不能太小,原因如下:1.步长太大的问题如果步长过大,会导致以下问题:模型发散(Divergence):参数更新幅度过大,可能导致损失函数的值不断增大,甚至无法收敛,模型性能急剧下降。错过最优解:过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡,甚至直接跳过最优解,无法找到良好的模型参
- k8s基础架构介绍
忍界英雄
dockerkubernetes容器云原生
k8s基础架构介绍k8s是对容器进行编排的一种工具。通过k8s可以实现对容器的编排、部署、更新等学习k8s之前,先了解相关的一些使用和配置k8s的一些工具。k8s的常用工具在kubernetes中,主要有三个日常使用的工具,这些工具使用kube前缀命名,这三个工具如下:kubeadm用来初始化集群的指令,能够创建集群,并且添加新的节点。可用其它部署工具替代。具体功能有:初始化集群:在控制平面节点(
- 先学node.js还是php,vue和node先学哪个?
朱佳顺
先学node.js还是php
vue和node应该先学习node,node可以为vue提供包管理工具和模块化管理,可以使vue的开发更加简单快速。所以应该先学习node。vue介绍:Vue.js是web界面的渐进式框架。Vue.js的目标是通过尽可能简单的API实现响应的数据绑定和组合的视图组件。Vue.js自身不是一个全能框架——它只聚焦于视图层。因此它非常容易学习,非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面,在与相关工具和支
- OpenAI 团队组织架构和研发技术栈
AI天才研究院
ChatGPT人工智能
OpenAI是一家致力于推动人工智能技术发展的公司,成立于2015年。其目标是确保人工智能技术造福全人类。为了实现这一目标,OpenAI采用了多种先进的技术和组织架构来推动其研发工作。目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever:Ilya是OpenAI的联合创始人之一,也是深度学习领域的先驱。他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响,曾与
- 六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门:useState 深度解析
编程星辰海
#前端前端react.jsjavascript
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗,谢谢大佬!目录一、知识讲解1.Hooks是什么?2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
- 机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
湫怿
机器学习gpt人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- 如何用爬虫根据关键词获取商品列表:一份简单易懂的代码示例
API小爬虫
爬虫
在当今数字化时代,网络爬虫已经成为数据收集和分析的强大工具。无论是市场调研、价格监控还是产品分析,爬虫都能帮助我们快速获取大量有价值的信息。今天,我们就来探讨如何通过编写一个简单的爬虫程序,根据关键词获取商品列表。以下是一个基于Python语言的代码示例,适合初学者学习和实践。一、准备工作在开始编写爬虫之前,我们需要准备以下工具和库:Python环境:确保你的电脑上安装了Python。推荐使用Py
- 【51单片机】程序实验17.红外遥控
-一杯为品-
51单片机51单片机mongodb嵌入式硬件
主要参考学习资料:B站【普中官方】51单片机手把手教学视频开发资料下载链接:http://www.prechin.cn/gongsixinwen/208.html单片机套装:普中STC51单片机开发板A4标准版套餐7目录红外遥控介绍红外线简介红外遥控原理红外发射装置红外接收装置硬件设计实验17红外遥控红外接收头驱动主函数红外遥控介绍红外线简介可见光按波长从长到短排列依次为红橙黄绿青蓝紫,其中红光波
- 大型语言模型与强化学习的融合:迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建
(initial)
大模型科普人工智能强化学习
1.引言大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破,展现了强大的知识存储、推理和生成能力,为人工智能带来了新的可能性。强化学习(RL)作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法,在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合,分析LLM如何赋能RL,并阐述这种融合对于迈向通用人工智能(AGI)的意义。为了更好地理解这一融合的潜力,我们基于“LargeLanguageModela
- 强化学习-Chapter2-贝尔曼方程
Rsbs
算法机器学习概率论
强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
- 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