- PyTorch机器学习与深度学习技术方法
Teacher.chenchong
机器学习python开发语言
近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建(Python软件下载、安装与版本选择;PyCharm下载、安装;Python之HelloW
- 基于生成式人工智能的网联自动驾驶:通感融合决策技术
罗伯特之技术屋
行业信息处理技术与政策研究专栏人工智能自动驾驶机器学习
【摘要】探讨了生成式人工智能在网联自动驾驶技术中的潜在价值。现有研究主要侧重于传统感知决策和车联网技术,但却忽视了生成式人工智能在推动自动驾驶方面的重要作用。首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能,接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色,然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型,最后强调生成式人工智能是实现车辆高级别自
- 人工智能英语学习笔记
「已注销」
基础篇单词mythologyn.ancientmythsingeneral;ideasthatmanypeoplethinkaretruebutthatdonotexistorarefalse神话Examples:AsatyrishalfmanandhalfgoatinGreekandRomanmythology.在希腊和罗马神话中,森林之神是半人半羊的样子。Thishasbeenwellillu
- 深度学习模块C2f代码详解
你是狒狒吗
目标检测人工智能计算机视觉pytorchYOLO神经网络
C2f是一个用于构建卷积神经网络(CNN)的模块,特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。这个模块是一个改进的CSP(CrossStagePartial)Bottleneck结构,旨在提高计算效率和特征提取能力。下面是对C2f类的详细解释:类定义和初始化Python复制classC2f(nn.Module):“”“FasterImplementationofCSPBottleneckw
- 从小白到高手:人工智能学习中的挑战与突破
博雅智信
人工智能深度学习机器学习python大语言模型
引言:人工智能学习之路充满挑战学习过程中常见的问题与困境环境安装与配置问题简单报错反复调试,时间浪费大学习进度慢,难以找到合适的方向网上资料过多,选择困难导师催进度,任务压力大不敢多问:与同事、师兄师姐的尴尬理论与实践脱节,缺乏实战经验专注力不足,容易被干扰找一个师傅带着的好处高效解决问题,避免走弯路个性化学习路线与系统化知识框架实战经验的传授与导师的成长指导1.引言:人工智能学习之路充满挑战人工
- 文秘要学计算机吗,高考志愿:计算机专业和文秘专业哪个适合女生?
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文秘要学计算机吗
原标题:高考志愿:计算机专业和文秘专业哪个适合女生?肯定是文秘专业更加适合女生吧,这对绝大部分女生来说是适用的。其实目前对高中毕业之后读大专的话,能够选择的热门专业不多。目前这个文秘类的专业,像这种速度方向的专业的话,还算是比较热门的。对于绝大部分大专生而言,尤其是女生而言是比较适合报考这种文秘类的专业的。因为目前来说像文秘类这种专业,社会上的需求比较大的。虽然目前有出现这种人工智能方面的软件,减
- 计算机专业毕业可以做文秘吗,高考志愿:计算机专业和文秘专业哪个适合女生?...
ShuYini
计算机专业毕业可以做文秘吗
原标题:高考志愿:计算机专业和文秘专业哪个适合女生?肯定是文秘专业更加适合女生吧,这对绝大部分女生来说是适用的。其实目前对高中毕业之后读大专的话,能够选择的热门专业不多。目前这个文秘类的专业,像这种速度方向的专业的话,还算是比较热门的。对于绝大部分大专生而言,尤其是女生而言是比较适合报考这种文秘类的专业的。因为目前来说像文秘类这种专业,社会上的需求比较大的。虽然目前有出现这种人工智能方面的软件,减
- 华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程
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目标检测华为YOLO目标检测
1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展,目标检测在智能安防、自动驾驶、工业检测等领域中扮演了重要角色。YOLOv5是一种高效的目标检测模型,凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。华为Ascend推理框架(ACL)是AscendCANN软件栈的核心组件,专为AscendAI加速硬件(如Atlas300I)设计,可实现高性能的深度学习推理。在本文中,我们将介绍如何基于华为AscendACL推理框架对YOLO
- Python学习路线
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python
Python是一门易学易用的编程语言,广泛应用于数据处理、Web开发、人工智能、自动化运维、游戏开发等领域。本篇文章将介绍Python的学习路线以及一些值得参考的书籍。Python学习路线Python的学习路线主要包括以下几个方面:掌握Python基础知识:了解变量、数据类型、表达式、流程控制、函数、模块等基础概念。学习Python面向对象编程:学习类、对象、继承、多态等面向对象编程的概念和技术。
- 【2025最新计算机毕业设计】基于SSM的旅游与自然保护平台【提供源码+答辩PPT+文档+项目部署】
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计算机毕设精品实战案例实战项目源码课程设计vue.js前端计算机毕业设计毕设项目springboot
作者简介:✌CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流。✌主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等。业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书
- 【源码+文档】基于SpringBoot+Vue旅游网站系统【提供源码+答辩PPT+参考文档+项目部署】
万码堂源码
实战项目源码计算机毕设精品实战案例springbootvue.js旅游
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- 人工智能领域单词:英文解释
周杰伦_Jay
人工智能深度学习神经网络中文分词全文检索
目录1、前言2、单词组1:15个3、单词组2:15个4、单词组3:15个5、单词组4:15个6、单词组5:15个1、前言亲爱的家人们,创作很不容易,若对您有帮助的话,请点赞收藏加关注哦,您的关注是我持续创作的动力,谢谢大家!有问题请私信或联系邮箱:
[email protected]、单词组1:15个1、人工智能(ArtificialIntelligence,AI):atechnologythatsi
- 华为CANN架构与Ascend C算子开发
z1931195
华为
CANN架构CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetworks)是华为专为应对人工智能场景而推出的一种新型异构计算架构。在当前快速发展的AI技术背景下,CANN致力于提供一种高效且灵活的解决方案,以支持多种AI框架的应用。其设计不仅仅关注于上层应用的兼容性,同时也服务于底层AI处理器的优化和编程需求,发挥了承上启下的关键作用,成为华为昇腾AI处理器计算效率提升的核心
- 每天五分钟深度学习框架pytorch:基于vgg块搭建VGG卷积神经网络
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本文重点前面我们使用pytorch搭建了vgg块,本文我们使用vgg块搭建卷积神经网络VGG16,我们先来看一下vgg16的模型结构是什么样的:搭建vgg16importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kern
- 探索极致AI性能:昇腾NPU与PyTorch的完美融合 —— Ascend Extension for PyTorch
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探索极致AI性能:昇腾NPU与PyTorch的完美融合——AscendExtensionforPyTorch去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在人工智能领域,高效灵活的框架与强大的硬件加速器是实现先进算法的关键组合。AscendExtensionforPyTorch插件,即torch_npu,正是这样一个解决方案,它无缝对接PyTorch框架,将华为昇腾AI处
- 《盘古大模型——鸿蒙NEXT的智慧引擎》
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在当今科技飞速发展的时代,华为HarmonyOSNEXT的发布无疑是操作系统领域的一颗重磅炸弹,其将人工智能与操作系统深度融合,开启了智能新时代。而盘古大模型在其中发挥着至关重要的核心作用。赋予小艺智能助手超强能力在鸿蒙NEXT中,盘古大模型赋予了小艺智能助手更强的记忆、推理和规划能力,使其能够支持23类常用记忆类型,掌握万亿token的知识量。基于盘古大模型,小艺可以实现诸如将带有表格的图片转化
- 《AI 造梦:解锁虚拟场景与角色逼真丰富密码》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,生成式人工智能正以前所未有的态势席卷各个领域,尤其在构建虚拟世界方面,展现出令人惊叹的潜力。从沉浸式游戏世界到逼真的影视特效场景,从栩栩如生的虚拟偶像到互动性极强的虚拟角色,生成式人工智能正在改写我们对虚拟场景和角色的认知。今天,就让我们深入探寻如何利用这一前沿技术,创造出更加逼真且丰富的虚拟场景与角色。生成式AI技术基石生成式对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)是
- 《鸿蒙微内核与人工智能算法协同,开启智能系统新时代》
人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,鸿蒙系统以其独特的微内核架构和对人工智能算法的深度融合,正引领着操作系统智能化的新潮流。本文将深入探讨鸿蒙系统的微内核架构是如何与人工智能算法高效协同,从而提升系统性能和智能化水平的。鸿蒙系统微内核架构的优势鸿蒙系统采用微内核架构,将核心功能模块化,只保留最基本的进程管理、内存管理和通信机制等功能在内核中,而文件系统、网络协议等则作为独立的模块放在用户空间运行。这种架构使
- 《量子AI:突破量子比特稳定性与容错性的关键瓶颈》
人工智能深度学习机器学习
在量子计算的发展进程中,量子比特的稳定性和容错性问题一直是阻碍其走向广泛应用的关键障碍。量子AI作为前沿技术,正积极探索各种途径来攻克这些难题。量子纠错:守护量子比特的精准防线量子纠错是解决量子比特稳定性和容错性问题的核心技术之一。其原理是通过在量子比特之间建立量子纠错码,来检测和纠正量子比特在计算过程中发生的错误。比如谷歌量子人工智能实验室采用的“表面码”技术,通过构建物理量子比特的网格来编码逻
- 第78期 | GPTSecurity周报
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GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.ChatNVD:借
- 智算中心建设热潮涌动 AI服务器赋能加速
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在数字化浪潮汹涌的今天,人工智能新技术新发展日新月异。智算作为数字经济时代的新生产力,正逐步成为推动经济社会高质量发展的新引擎。智算中心:算力时代的“新基建”近年来,随着人工智能技术的迅猛发展和广泛应用,智能算力需求持续爆发,推动了智算中心的快速发展。2022年,随着国家“东数西算”工程启动,我国算力地图正式开始,形成八大枢纽、十大算力中心集群。据中国电信研究院发布的《智算产业发展研究报告(202
- 让创意在幻觉中肆虐: 认识Illusion Diffusion AI
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人工智能新境界在不断发展的人工智能领域,一款非凡的新工具应运而生,它能将普通照片转化为绚丽的艺术品。敬请关注IllusionDiffusion,这是一个将现实与想象力完美融合的AI驱动平台,可创造出迷人的视错觉和超现实意境。AI算法的魔力所在IllusionDiffusion的核心是借助先进的AI模型,包括StableDiffusion和ControlNet,来解读用户输入的文本提示,并生成相应的
- 10 个免费的 AI 图片生成工具分享
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- 【Cursor】揭秘Cursor:如何免费无限使用这款AI编程神器?
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人工智能AI编程
在当今科技飞速发展的时代,人工智能编程工具层出不穷,其中Cursor凭借其卓越的功能和用户友好的体验,迅速在国际市场上引发了广泛关注。最近,该公司成功获得了OpenAI的6000万美元投资,进一步验证了其潜力和市场价值。那么,Cursor究竟具备怎样的强大能力?又该如何实现免费无限制使用呢?本文将为您揭开Cursor的神秘面纱,并提供详细的使用指南,助您轻松上手!Cursor的强大功能Cursor
- 【人工智能】人工智能的10大算法详解(优缺点+实际案例)
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人工智能人工智能算法gpt-3AI编程gptcodemoss能用AI
人工智能(AI)是现代科技的重要领域,其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法,包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归(LinearRegression)模型原理线性回归用于建立自变量(特征)与因变量(目标)之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差,得到线性回归方程的
- 【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts,纯卷积神经网络,更快更准,,降低参数量!
YOLO大师
YOLO网络cnn目标检测论文阅读yolov8
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer(ViTs)的引入,ViTs迅速取代了卷积神经网络(ConvNets)成为最先进的图像分类模型。然而,普通的ViT在应用于诸
- python 代码实现了一个条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network,CGAN),用于生成与给定的理化值相关的光谱数据
max500600
算法开发语言python生成对抗网络开发语言
importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtensorflow.keras.layersimportAdd,BatchNormalizationos.enviro
- Cursor
一只爱笑的小燕子
ChatGPThtml5java开发语言
一、什么是Cursor官网:Cursor|BuildFastCursor是一个开源的AI编程编辑器。开源地址https://github.com/pricing目前在国内是可以不需要其他东西,可以直接访问的。而且目「下面是官方的介绍:」Cursor是一个为AI编程而做的编辑器。它还处于早期阶段,但现在Cursor可以帮助你做一些事情。编写:使用Copilot更聪明的人工智能生成10-100行代码比
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展,深度学习技术已广泛应用于各个领域,尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用,能够在多种场景下提供重要的信息,例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中,准确识别人脸的情感状态(如高兴、愤怒、悲伤等)是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步,YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
- 基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能ui数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展,人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面,开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计,并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
- 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