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开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
一、前言在AI大模型百花齐放的时代，很多人都对新兴技术充满了热情，都想尝试一下。然而，实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备，还需要面临复杂的部署和安装过程，这让很多人望而却步。在这样的背景下，Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路，极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。通过这个平台，用户可以轻松下载、运行和管理各种机器学习模型，而无需
- 机器学习之——认识机器学习
-睡到自然醒~
golang重构开发语言
首先，什么是机器学习？参照百度百科的讲解，“机器学习是一门多领域交叉学科，设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习能力，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。”什么意思呢？也就是说，机器学习是一门跨领域的学科，是一种能够让机器模仿人类学习能力的一种学科。在Andrew的课程中，提到了几个机器学习的定义：1，A
- Epoch
老兵发新帖
人工智能
在深度学习和机器学习中，Epoch（轮次或周期）是一个核心训练概念，指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析：一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如：若训练集有10,000个样本，则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch（批次）：数据集被分割成的小组（如每批32个样本）。Iterat
- Python --- day 10 Opencv模块的使用
AnAn__kang
pythonopencv开发语言
系列文章目录前言今天博主带大家进入Opencv的学习，这是一个专门针对处理图像和视频的一个模块，大家以理解为主，增强自己的编程思维，再后续我们训练模型时会大批量的处理图片时会经常用到这个模块。1OpenCV介绍OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成，用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。1.1OpenCV优势**开源免费：**完全
- 机器学习数据预处理阶段为什么需要——归一化处理
参考：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/8977141.html通常，在DataScience中，预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明，主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括，以来充当笔记。提升模型精度在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化)，许多学习算法中目标函数
- 车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径
百态老人
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第一部分：内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系：“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心（VSOC），云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含：数据采集层：车辆端持续收集异常行为日志数据，包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层：通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层：安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
- 过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
Ryan_sz1
1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题，但是，一开始我们的模型往往是欠拟合的，也正是因为如此才有了优化的空间，我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了。也就是说欠拟合是模型表达能力不够，达不到很好的表达效果。而过拟合是在训练集的范围内表达能力过强，导致完全拟合了训练集。解决
- 数字人系统：AI界的超级巨星，你准备好了吗？
优秘智能UMI
数字人人工智能深度学习计算机视觉机器学习自然语言处理语言模型图像处理
在这个日新月异的科技时代，每一个创新的火花都可能点燃一场变革的燎原之火。今天，我们要聊的，正是那颗在AI领域熠熠生辉的璀璨新星——优秘数字人系统。它不仅仅是技术的飞跃，更是对未来生活方式的深刻重塑，一场关于人机交互、智能共生的美好预演。技术原理：深度解析与智能构建的奥秘1.深度学习：智能的基石数字人系统的核心技术之一在于深度学习。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术，通过构建多层
- 聚焦基础研究突破，北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML
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人工智能安全数据要素大数据
近日，由北电数智首席科学家窦德景教授牵头，联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发，提出一种DDPA（DynamicDelayedPoisoningAttack）新型对抗性攻击方法，为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具，相关论文已被国际机器学习大会（ICML2025）收录。ICML由国际机器学习学会（IMLS）主办，聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向，是机器学习与人工智
- 阿里云态势感知和安骑士有什么区别？
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阿里云态势感知和安骑士均是阿里云云盾安全产品，态势感知属于安全管理类的产品，安骑士数据服务器安全类产品，阿里云百科网来详细说下阿里云态势感知和安骑士之间的区别：态势感知和安骑士的区别简单来说，安骑士是检测云服务器漏洞的，态势感知提供安全类的大数据分析服务。态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士
- 「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
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一、数据质量诊断系统（Python实现）importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
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- 机器学习算法之回归算法
福葫芦
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一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念线性回归算法是一种统计分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量（y）和一个或多个自变量（x）之间的关系。其基本形式为y=wx+e，其中w是权重，x是自变量，e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小。
- 7篇1章7节：机器学习算法解读，与数值预测回归模型构建
MD分析
用R探索医药数据科学机器学习算法回归r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一，其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型，并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤，包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估，帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中，机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
- 支持向量机SVM
李昊哲小课
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支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。分类场景举例（更容易理解）假设现在有一个二维平面上散落着一些点，这些点分为两类，一类是红色的圆形点，另一类是蓝色的方形点。我们的任务就是找到一条直线，能够把这两类点尽可能准确地分开。支持向量机算法做的事情就和这个类似。算法核心思想它不是随便找一条能分开两类数据的直
- 高斯混合模型（GMM）中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解
码字的字节
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高斯混合模型（GMM）简介高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型，其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。与单一高斯分布不同，GMM能够捕捉数据中的多模态特性，这使得它在处理真实世界非均匀分布数据时展现出独特优势。从数学形式上看，一个包含K个分量的GMM可表示为：其中(\pi_k)是第k个高斯分量的混合系数（满足(\
- 机器学习初学者理论初解
Mikhail_G
机器学习人工智能
大家好!为什么手机相册能自动识别人脸？为什么购物网站总能推荐你喜欢的商品？这些“智能”背后，都藏着一位隐形高手——机器学习（MachineLearning）。一、什么是机器学习？简单说，机器学习是教计算机从数据中自己找规律的技术。就像教孩子认猫：不是直接告诉他“猫有尖耳朵和胡须”，而是给他看100张猫狗照片，让他自己总结出猫的特征。传统程序vs机器学习传统程序：输入规则+数据→输出结果（例：按“温
- Embedding与向量数据库
玖月初玖
大模型应用开发基础人工智能embedding数据库
1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型，它的核心任务是将离散的、高维的符号（如单词、句子、图片、用户、商品等）转换成连续的、低维的向量（称为“嵌入”或“向量表示”），并且这个向量能有效地捕捉原始符号的语义、关系或特征。1.1通俗理解EmbeddingModel是让计算机“理解”世界的核心工具，把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字我们称之为“向量”。类
- 2023年第10期(NeuroImage)：DomainATM：多中心医学图像数据标准化工具箱
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基本信息1.标题：DomainATM:Domainadaptationtoolboxformedicaldataanalysis.2.期刊：NeuroImage3.IF/JCR/分区：7.4/Q1/中科院一区4.DOI：10.1016/j.neuroimage.2023.119863目录1、导读2、背景动机3、研究目的4、工具箱介绍5、测试试验6、局限不足1导读域适应（DA）是基于机器学习的现代医
- 在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理（NLP）的深层语义分析任务中，深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面：一、核心区别特征提取方式机器学习：依赖人工设计特征（如词频、句法规则、TF-IDF等），需要领域专家对文本进行结构化处理。例如，传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习：通过神经网络自动学习多层次特征。例如，BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义，无
- 迁移学习：知识复用的智能迁移引擎 | 从理论到实践的跨域赋能范式
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让AI像人类一样“举一反三”的通用学习框架本文由「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、核心定义与基本概念迁移学习（TransferLearning）是一种机器学习范式，其核心思想是：将源领域（SourceDomain）学到的知识迁移到目标领域（TargetDomain），以提升目标任务的性能
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AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析关键词：用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要：本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程，从基础概念到核心技术，再到实际应用和未来趋势。我们将用通俗易懂的方式讲解用户画像如何像"数字身份证"一样工作，深入探讨特征提取、模型构建等关键技术，并通过实际案例展示用户画像在推荐系统、精准营销等场景中的应用。文章还
- Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战：异步并发+AI反爬识别的技术解密
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目录引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四、性能优化实战4.1全链路压测数据4.2典型故障处理案例五、总结：构建智能化的爬虫生态系统Python爬虫相关文章（推荐）引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官在大数据采集领域，我们正经历着技
- 万字长文，解读大模型技术原理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发，对大模型领域的各个技术细节进行详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。一、大模型的定义大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设
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TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词：TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要：本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新。我们将从基础概念入手，逐步深入分析TensorFlow在航天器导航、卫星图像处理、飞行器自主决策等关键应用场景中的实现原理。通过实际代码示例和架构图解，展示TensorFl
- 多语言文本分类在AI应用中的实践
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多语言文本分类在AI应用中的实践关键词：多语言文本分类、自然语言处理、机器学习、深度学习、BERT、迁移学习、跨语言模型摘要：本文深入探讨多语言文本分类在AI领域的应用实践。我们将从基础概念出发，逐步讲解其核心原理、技术架构和实现方法，并通过实际案例展示如何构建一个高效的多语言文本分类系统。文章将涵盖从传统机器学习方法到最先进的深度学习技术，特别关注跨语言迁移学习在实际业务场景中的应用。背景介绍目
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从零开始构建AI原生应用的认知架构关键词：AI原生应用、认知架构、机器学习、知识图谱、神经网络、智能决策、系统设计摘要：本文深入探讨如何从零开始构建AI原生应用的认知架构。我们将从基本概念出发，逐步解析认知架构的核心组件，包括知识表示、推理机制和学习能力等。通过生动的比喻和实际代码示例，帮助读者理解如何设计一个能够模拟人类认知过程的AI系统。文章还将介绍当前最先进的认知架构模型，并展望未来发展趋势
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
钟屿
论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题，因为模糊不仅来源于多个物体运动，还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊，传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设，例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外，最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
- 基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容：金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 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
看为常量，而数据为随机变量，需要得到
为参数的先验概率
求得观测的