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Transformer架构的演进与替代方案:从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构,其设计并非凭空而来,也并非没有缺点。本次讨论的核心便是:新兴的架构,如MAMA,是如何针对Transformer的弱点进行改进,并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进,我们必须首先明确一个核心原则:每一种神经网络架构,都有其存在的技术理由。CNN(卷积神经网络):为
- 条件概率:不确定性决策的基石
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
条件概率是概率论中的核心概念,用于描述在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性,是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件,且(P(B)>0):条件概率(P(A\midB))表示
- 人工智能动画展示人类的特征
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人工智能,动画,人类特征,情感识别,行为模拟,机器学习,深度学习,自然语言处理1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。然而,尽管AI技术取得了令人瞩目的成就,但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的,包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志,也是人类社会文明发
- 《支持向量机(SVM)在医疗领域的变革性应用》
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支持向量机算法机器学习
在医疗科技日新月异的今天,先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机(SVM),凭借其独特的优势,在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角,带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断:癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症,作为全球健康的“头号杀手”,早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域,SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
- 机器学习20-线性网络思考
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机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题,使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么,线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型,它们假设因变量和自变量之间存在线性关系。线性模型家族中的两个最常见模型是线性回归和逻辑回归。线性回归(LinearRegression):线性回归是一种用于预测连续因变量的模型。它假设因变量yy
- 机器学习18-强化学习RLHF
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机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
- 机器学习19-Transformer和AlexNet思考
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Transformer和AlexNet思考关于Transformer和AlexNet发展的一些思考1-核心知识点Word2Vec的作用是什么,和Transformer的诞生有什么关系吗?AlexNet的主要核心思路是什么,为什么表现那么好?现在有什么比AlexNet更优秀的算法2-思路整理1-Word2Vec的作用是什么,和Transformer的诞生有什么关系吗?Word2Vec的作用Word2
- 机器学习21-线性网络思考
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机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题,进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些?请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中,线性分类算法是一种非常重要的方法,用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法,包括它们的损失函数和计算思路:1.感知机(Perceptron)损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的,其目标是最小化
- Spring AI 第二讲 之 Chat Model API 第五节HuggingFace Chat
HuggingFaceInferenceEndpoints允许您在云中部署和提供机器学习模型,并通过API对其进行访问。开始使用有关HuggingFaceInferenceEndpoints的更多详细信息,请访问此处。前提条件添加spring-ai-huggingface依赖关系:org.springframework.aispring-ai-huggingface获取HuggingFaceAPI
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####引言Python是一种广泛使用的高级编程语言,用于各种编程任务,从简单的脚本到复杂的机器学习算法。在安装Python包时,通常需要从Python包索引(PyPI)下载。由于网络原因,直接从PyPI下载可能速度较慢,因此,使用国内的镜像源可以显著提高下载速度。本文将详细介绍如何在Python中设置国内镜像。####文章目的本篇文章旨在指导用户如何将Python的包管理工具`pip`的默认源切
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第6章:聚类算法(Clustering)你好,同学!欢迎来到无监督学习的世界。与监督学习不同,这里的我们没有“标准答案”(标签),我们的目标是在数据中发现隐藏的、内在的结构。聚类算法就是实现这一目标的核心工具,它试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,我们称之为“簇”(cluster)。本章我们将深入探讨三种最具代表性的聚类算法:K-均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical
- 结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变(修改提纲)
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结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变1.信息型智能科技概述1.1传统计算机科技的信息型继承者1.2信息型智能环境1.3信息型智能主体1.4机器学习创造的智能1.5信息型智能科技的缺陷2.结构型智能科技概述2.1传统计算机科技向生命结构的发展2.2结构型智能科技的环境2.3结构型智能科技创造的机器生命2.4结构型智能科技的科学性3.结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构
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多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
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2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。运筹优化,也称为运筹学或运营管理,是应用数学的一个分支,它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域,它们相互补充,为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
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Jupyter是一个非常流行的交互式计算环境,广泛用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。本文将详细介绍如何安装Jupyter并配置Python环境。步骤1:安装Python首先,我们需要安装Python。请按照以下步骤进行操作:打开Python官方网站(https://www.python.org)并下载适用于您操作系统的最新版本的Python。运行下载的安装程序,并按照向导的指示进行安装。在安
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让AI成为我们的得力助手:《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn(简称sklearn)是Python最流行的机器学习库之一,提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建,广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计:所有模型使用一致的接口(fit()、predict()、score())丰富的算法:覆
- 供应链风险管理:AI预测潜在风险
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供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发,可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
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供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响,例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟,甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断,缺乏数据驱动和预测能力。随着
- 2024大模型秋招LLM相关面试题整理
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0一些基础术语大模型:一般指1亿以上参数的模型,但是这个标准一直在升级,目前万亿参数以上的模型也有了。大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是针对语言的大模型。175B、60B、540B等:这些一般指参数的个数,B是Billion/十亿的意思,175B是1750亿参数,这是ChatGPT大约的参数规模。强化学习:(ReinforcementLearning)一种机器学习的方法,
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引言在数据科学、机器学习和多媒体应用中,图片数据的收集是一个常见且重要的任务。Google图片是一个丰富的图片资源库,能够为各种项目提供大量的图片数据。本文将介绍一个基于Python的Google图片爬取工具,它能够自动化地从Google图片搜索结果中下载图片。该工具主要利用了Python的selenium、BeautifulSoup、urllib和argparse库,结合了网页自动化和数据解析技
- 【Python爬虫进阶】从网页抓取到数据清洗与存储——完整实战教程
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1.为什么网页抓取后需要数据清洗?在实际项目中,抓取的原始数据往往是杂乱的、不完整的、格式各异的。如果不清洗,直接用来建模、分析,会导致:脏数据干扰(如乱码、重复数据)异常值影响结果(如薪资异常高)格式不统一(比如地点有中文名和英文名混杂)所以,抓取数据后,必须进行系统清洗与标准化,才能用于后续的:数据分析可视化展示机器学习建模2.项目概览:从抓取到存储的完整流程本项目流程如下:确定抓取目标(某招
- 验证码破解的可能与不可能:用Python处理图片验证码的原理与限制
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前言验证码(CAPTCHA)是当前互联网防护机制中的重要组成部分,用于区分真人与自动程序。近年来,随着自动化技术发展,验证码破解成为自动化测试、爬虫及安全研究领域的热点。然而,从技术层面来看,验证码破解既有可行之处,也存在根本限制。本文将结合Python图像处理与机器学习技术,深度剖析图片验证码破解的原理、实践与瓶颈。一、验证码的分类及破解难点1.验证码类型字符型验证码纯数字、字母或混合,最常见。
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个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统,其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报(NWP)与物理建模为核心,虽然取得重要成就,但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时,人工智能(AI),尤其是以深度学习为代表的机器学习方法,近年来在图像识别、自
- 【机器学习|学习笔记】类别特征(Categorical Features)处理方法,附代码。
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机器学习学习笔记机器学习学习笔记神经网络人工智能深度学习
【机器学习|学习笔记】类别特征(CategoricalFeatures)处理方法,附代码。【机器学习|学习笔记】类别特征(CategoricalFeatures)处理方法,附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】类别特征(CategoricalFeatures)处理方法,附代码。前言✅为什么要处理类别特征?原因1:大多数模型不能处理字符串原因2:避免“错误的顺序假设”原因3:方便模型泛化与特征交互✅
- Python中使用Graphviz绘制决策树图解
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Graphviz是一款用于数据可视化和算法流程展示的图形绘制软件,特别适用于Python中绘制决策树和其他图形类型。本安装包包含Graphviz安装程序和配置指南,以及如何在Python中利用pydot库等第三方库进行图形绘制的详细步骤。通过配置环境变量和利用DOT语言,用户可以将决策树模型转换为可视化图形,加深对机器学习模型的理解和调试。1.Graphviz
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
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被招网约司机的盯上了好几天实习了六个月,到期被通知不能转正。外包裁员让我去友商我该去吗?offer比较华为状态码浏览器插件嵌入式项目推荐2019秋招总结+云从语音算法面经+银行群面面经科大讯飞语音算法面经语音算法美团一面已挂科大讯飞智能语音方向值得去吗?语音算法oc科大讯飞语音算法二面荣耀一面语音算法面经,已挂荣耀_语音算法工程一面科大讯飞语音一面凉经8.18携程机器学习(语音方向)一面【vivo
- 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
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