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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
- 【生物AI】AI在生物医药研发中的应用:基于深度学习的疾病诊断标志物发现
Anitalin00
生物AI人工智能深度学习
摘要生物医药研发一直是推动人类健康进步的关键领域,然而传统研发方式在疾病诊断标志物发现方面存在效率低、准确性不足等问题。人工智能(AI),特别是深度学习技术,凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力,为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。本文深入探讨AI在这一领域的具体应用,涵盖详细的实现流程、代码示例、运行结果分析,以及实际使用场景和应用效果评估。一、引言疾病诊断标志物是能够反映疾病发生、发展过程的生
- 编程行业必备!12个热门AI工具帮你写代码~
人工智能
到今年,AI编程工具的发展已经非常成熟了,它们可以极大地提高开发效率,帮助程序员解决复杂问题,并优化代码质量。拒绝废话,今天给大家推荐12款AI编程工具!1悬镜安全灵脉AI开发安全卫士灵脉AI开发安全卫士是基于多模智能引擎的新一代静态代码安全扫描产品,通过自动化审查流程来定位潜在缺陷、提升审计效率和代码质量,并显著减少手动审查所需的时间和精力。该平台利用人工智能技术,提供逐行的代码反馈,建议改进和
- 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
- 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化
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
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统,就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程,帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下:graphLRA[感知
- 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
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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
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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》
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
- DeepSeek的无限可能:探索前沿AI技术在多领域的应用
编码追梦人
AI人工智能人工智能
引言2023年,全球人工智能产业规模突破万亿美元大关,一场以深度学习为核心的技术革命正以前所未有的速度重构人类社会的运行逻辑。在这场变革的浪潮中,中国AI企业深度求索(DeepSeek)以其独特的“问题驱动型”技术路径,悄然构建起覆盖科研、医疗、金融、教育等领域的智能生态系统。第一章技术底座:重构AI核心范式1.1MoE架构的颠覆性创新传统Transformer模型面临参数爆炸与能耗困境,Deep
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python快速排名发包
百度的惊雷算法明确的说到了禁止点击排名,对点击作弊大力度的打击。但依然有不少的商家在做这类快速排名的服务,2019年SEO快速排名发包技术及原来又是怎么样来实现的呢?打击恶意点击及快速排名目前最有效果的助力网站排名的方法有两种,分别为权重转移法和点击效果法。什么是SEO快速排名发包技术?可能对于只做正规白帽手法的朋友来说,听都没听过,又或许听过但仅仅是了解却不深入。所以接下来,虎纠自媒体给大家介绍
- DeepSeek模型实战:从理论到应用的深度探索
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人工智能算法数据库
一、引言在人工智能快速发展的当下,大型语言模型已成为自然语言处理领域的核心力量。DeepSeek模型作为其中的佼佼者,凭借其先进的架构和强大的性能,吸引了众多开发者和研究人员的关注。本文将深入探讨DeepSeek模型的技术原理,并通过实际案例展示其在不同场景下的应用,为读者提供从理论到实践的全面指导。二、DeepSeek模型技术剖析(一)架构基础DeepSeek模型基于Transformer架构构
- 字节跳动AI编程神器Trae深度解读与使用研究
LCG元
大模型AI编程
一、引言在软件开发领域,编程工具的效率和智能化程度对开发者的工作成效有着深远影响。随着人工智能技术的飞速发展,AI编程工具应运而生,为开发者带来了全新的编程体验和更高的效率提升潜力。字节跳动于2025年1月19日正式发布的AI编程工具Trae,凭借其独特的功能设计和对中文开发者需求的深入理解,在开发者社区中引起了广泛关注。本研究将对Trae进行全面解读,并详细介绍其使用方法,旨在帮助开发者深入了解
- DeepSeek系列模型:高效能推理与多模态处理的技术突破与实践路径
张3蜂
人工智能开源技术选型人工智能开源机器人
目录引言一、高效能推理的核心技术路径二、多模态处理的技术创新三、技术协同与落地实践四、未来技术演进方向结论引言背景与挑战AI模型规模化趋势下,推理效率与多模态融合成为关键瓶颈。DeepSeek系列模型的定位:平衡性能、效率与多模态能力的技术创新者。核心命题如何通过架构设计与算法优化实现高效推理?如何突破模态边界实现跨模态语义理解与生成?一、高效能推理的核心技术路径轻量化模型架构设计动态稀疏注意力机
- 《2025:中国行业新方向与民营企业的使命》
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2025年,中国经济正站在新的历史节点上,科技创新、数字经济、绿色经济等成为发展的核心驱动力。在这样的背景下,2025年民营企业座谈会的召开,无疑为中国未来行业的发展指明了方向。本文将结合座谈会内容,探讨中国未来行业发展的新方向。一、数字经济:创新驱动的核心引擎数字经济已成为全球经济增长的重要引擎,而民营企业在其中扮演着关键角色。2025年,数字经济将继续深化,涵盖云计算、大数据、人工智能、物联网
- 网络安全:挑战、技术与未来发展
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在数字化时代,网络安全(Cybersecurity)已成为全球关注的焦点。随着云计算、大数据、人工智能(AI)、物联网(IoT)等技术的发展,企业和个人的敏感数据在互联网上的流通日益增加,黑客攻击、数据泄露、勒索软件等网络安全威胁也日趋严峻。本文将从网络安全的核心概念、常见攻击手段、防御技术、企业安全策略以及未来发展趋势等方面,深入探讨如
- DeepSeek 的创新融合:多行业应用实践探索
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引言在数字化转型的浪潮中,技术的融合与创新成为推动各行业发展的关键力量。蓝耘平台作为行业内备受瞩目的创新平台,以其强大的资源整合能力和灵活的架构,为企业提供了高效的服务支持。而DeepSeek凭借先进的人工智能技术,在自然语言处理、数据分析等领域展现出卓越的性能。当蓝耘平台与DeepSeek携手,二者的优势互补为多行业解决方案带来了全新的应用实践方向,为企业解决复杂业务问题、提升运营效率提供了强大
- CSDN C知道接入DeepSeek-R1满血版,赋能开发者高效智能编程与问题解决
CSDN资讯
人工智能
CSDN宣布旗下C知道产品将接入深度求索(DeepSeek)人工智能大模型,通过植入“深度思考模式”,全面升级用户的AI搜索体验,重新定义智能编程场景。“CSDN积极整合行业顶尖技术能力,现已引入以DeepSeek为代表的推理大模型,并与C知道AI搜索产品深度融合,致力于为开发者提供更高效、更智能的技术解决方案与学习辅助工具,助力开发者提升效率、解决技术难题。”CSDN技术负责人表示,持续升级的A
- 带权重的最近任务安排算法(最近面试策略)
WePlayDirty
算法面试数据结构
一个任务j在sj开始,并在fj结束;并且每个任务都有权重。任务相容:任务安排的时间没有重叠目标:找到最大权重,且相容的任务安排#includeusingnamespacestd;typedefstruct{intiStartT;intiFinshT;intiWight;}TASK_INFO;intg_i=0;voidFindSolution(TASK_INFO*schedule,int**comp
- 算法-队列-买票需要的时间
程序员南飞
算法数据结构java职场和发展leetcode
力扣题目:2073.买票需要的时间-力扣(LeetCode)有n个人前来排队买票,其中第0人站在队伍最前方,第(n-1)人站在队伍最后方。给你一个下标从0开始的整数数组tickets,数组长度为n,其中第i人想要购买的票数为tickets[i]。每个人买票都需要用掉恰好1秒。一个人一次只能买一张票,如果需要购买更多票,他必须走到队尾重新排队(瞬间发生,不计时间)。如果一个人没有剩下需要买的票,那他
- 【重温设计模式】模板方法模式及其Java示例
万猫学社
重温设计模式及其Java实现设计模式模板方法模式java
模板方法模式的基本概念模板方法模式是一种常见的设计模式,它的名字来源于其核心思想:定义一个操作中的算法的骨架,而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。听起来可能有些抽象,但其实我们在生活中经常会遇到这样的场景。比如,我们在做饭时,通常会有一套固定的流程:洗菜、切菜、炒菜。这个流程就是一个模板,而具体的做法,比如切菜的方式、炒菜的时间等,就是
- 【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码
默默科研仔
粉丝福利机器学习人工智能
标题:【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机(ELM)基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机(SS-ELM)3.1SS-ELM的提
- 阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记
饮长安千年月
物联网安全安全机器学习学习
前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统(ITS)和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究,并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能(AI)已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
- 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