- 深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)领域的研究进展(2022-2025)
AndrewHZ
深度学习人工智能transformer算法科技
一、蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-ProteinInteraction,PPI)是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物,进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心,例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计,人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现,其
- ASR技术与Whisper引擎
Catformon
whisper
一、ASR技术简介ASR英文全称是AutomaticSpeechRecognition,中文叫做自动语音识别,是利用机器对语音信号进行识别和理解并将其转换成相文本和命令的技术。下面2张图是网上找到的语音识别结构图和流程图。以下为ASR技术的核心技术。特征提取:通过编码将声音转变为数字信号,提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型:声学模型通过处理编码得到的向量,将相
- chattts本地化python部署及采坑记录(2024年亲测可用)
Catformon
python开发语言
ChatTTS是一个文本转语音的开源项目,短短2周左右的时间,在GitHub上已经斩获了24.4k的Star!官网:https://chattts.com/zh开源地址:https://github.com/2noise/ChatTTSChatTTS模型:https://huggingface.co/2Noise/ChatTTSChatTTS在线网页Demo:https://huggingface
- 快手,得物,蓝月亮,蓝禾,奇安信,三七互娱,顺丰,康冠科技,金证科技24春招内推
weixin_53585422
春招24春招内推c++动画javapythonr语言c语言算法
快手,得物,蓝月亮,蓝禾,奇安信,三七互娱,顺丰,康冠科技,金证科技24春招内推①得物【岗位】技术,设计,供应链,风控,产品,运营,商品研究等【内推码】:RTHEA59【一键内推】:https://poizon.jobs.feishu.cn/s/iFk9mrY5②蓝月亮【招聘岗位】技术,研发,lT,供应链,市场,职能等【网申链接】https://sourl.cn/NsVxG6【内推码】在网申页面“
- 建筑物损坏程度分割数据集labelme格式2816张5类别
FL1623863129
数据集深度学习
数据集格式:labelme格式(不包含mask文件,仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数):2816标注数量(json文件个数):2816标注类别数:5标注类别名称:["minor-damage","destroyed","un-classified","major-damage","no-damage"]每个类别标注的框数:minor-damagecount=1371
- 计算机视觉:COCO数据集
00&00
计算机视觉深度学习人工智能计算机视觉人工智能
COCO(CommonObjectsinContext)是一个广泛使用的计算机视觉数据集,主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。以下是对COCO数据集的详细介绍,包括其特点、组成部分以及在计算机视觉中的应用。一、COCO数据集的特点1.规模庞大COCO数据集包含超过30万张图像,其中超过20万张图像有注释。这些图像来自不同的场景和对象,使得数据集具有广泛的代表性。2.丰富的标注信息物
- 一文带你了解人工智能:现状、应用、变革及未来展望
空青726
人工智能chatgptai大数据机器学习深度学习创业创新
近年来,人工智能(AI)的发展势头迅猛,它已经渗透到了我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车,从智能家居到医疗诊断,AI正在改变着我们的生活方式。本文将结合时事,为大家介绍当前人工智能的发展形势、在生活中的应用、人工智能的变革以及未来的发展方向。一、人工智能的发展形势1.深度学习:深度学习是当前AI领域的热门话题。通过模拟人脑神经元之间的相互作用,深度学习算法能够从大量数据中提取出
- 三大主流开源硬件对比:Arduino vs BeagleBone vs Raspberry Pi
带着梦想流浪
互联网硬件智能硬件开源硬件hardware嵌入式
摘要:本文对比了三款比较流行的,也是比较具代表意义的开源硬件平台ArduinoUno、BeagleBone和RaspberryPi。从性能以及可扩展性等方面对它们进行对比,帮助开发者了解如何选择适合自己的开源硬件平台。软硬件整合是今年一再被提及的话题,如今我们也可以看到不少硬件创业的成功案例,比如JawboneUp、Pebble手表等可穿戴设备,它们可与用户的手机同步,实现软件与硬件的结合。通过硬
- 很多智能手表都用6739芯片_不怕看就怕比:五款智能手表硬件大解析
weixin_39875832
很多智能手表都用6739芯片
驱动之家在智能硬件这块疆域,智能手表已不算是新物了。三星的智能手表已经做到了第二代,但续航、应用场景、工业设计等方面的不足使得它们一直有话题但是没大销路。今年moto360以及AppleWatch的出现更是将智能手表的话题渲染得更热。智能手表其实功能上大家都大同小异,主要作为手机的辅助屏接收信息或通知,或者增加运动检测功能。具体来看看各个智能手表在硬件上有什么不同。SamsungGearFitGe
- CP AUTOSAR标准之ICUDriver(AUTOSAR_SWS_ICUDriver)(更新中……)
瑟寒凌风
经典autosar(CP)平台车载系统汽车嵌入式硬件
1简介和功能概述 该规范指定了AUTOSAR基础软件模块ICU驱动程序的功能、API和配置。 ICU驱动程序是一个使用输入捕获单元(ICU)来解调PWM信号、计数脉冲、测量频率和占空比、生成简单中断和唤醒中断的模块。 ICU驱动程序提供服务信号边缘通知控制唤醒中断周期信号时间测量边缘时间戳,可用于采集非周期信号边缘计数3相关文献3.1输入文件 [1]基础软件模块通用要求,AUTOSAR_S
- 《DeepSeek Janus Pro 7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》
空云风语
神经网络人工智能深度学习人工智能
《DeepSeekJanusPro7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》引言:开启多模态AI新世界在科技飞速发展的当下,多模态AI已成为人工智能领域中最耀眼的明星,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统,从自动驾驶汽车到智能医疗诊断,多模态AI的身影无处不在,它让机器能够理解和处理多种类型的信息,如文本、图像、音频等,从而实现更加智能、高效的交互。DeepSee
- 信号量基础总结
Estrella-q
学习笔记windowslinux学习
信号量在linux中信号量可以看作是一种睡眠锁,允许进程进入睡眠状态,其过程如下:存在一个Task获得已占用的信号量,信号量将task推进等待队列让其处于睡眠状态,CPU处理其他任务,当signal被释放,则将处于等待队列睡眠的task唤醒,重获该信号量,由于争用信号量的进程在等待锁重新变为可用时会处于睡眠状态,故信号量适用于锁被长时间持有的状态。信号量在同一时刻下允许任意数量的锁持有者,分为二进
- 通义模型Prompt调优的实用技巧
大模型实战
prompt
1.目录1.prompt工程简介2.Prompt设计2.1Prompt主要构成要素2.2Prompt编写策略策略一:对较难被准确遵循的复杂规则可拆分为多条规则,有助于提升效果策略二:适当冗余关键信息策略三:使用分隔符给Prompt分段策略四:增加学习示例策略五:编写清晰地说明-指定任务所需的步骤策略六:让大模型反思自己的推理过程策略七:语音场景下的prompt要点策略八:判断型的任务,建议先给依据
- 多开工具与语音识别技术的融合与创新
程序员
多开工具与语音识别技术的融合与创新摘要:随着科技的不断进步,多开工具和语音识别技术的融合与创新正在为我们的日常生活带来更加便利和高效的体验。本文将探讨多开工具和语音识别技术的结合,以及这种融合与创新对于各行业的影响和发展。引言:在数字化时代,多开工具和语音识别技术是两个独立发展的领域。多开工具是一种能够使用户同时运行多个应用程序的软件,而语音识别技术则是通过将人类语音转化为可理解的文本或命令的技术
- 鸿蒙开发:文本合成语音
前言Android开发的同学都知道,在Android当中,实现一段文字合成语音播放,可以使用系统提供的对象TextToSpeech来很快的实现,如果不用系统自带的,也可以使用三方提供的,比如讯飞的语音合成等等,总之,实现起来多种多样,那么,在鸿蒙当中,如何实现根据指定的文本进行合成语音合成播放呢,其实也是非常的简单,因为鸿蒙当中也有textToSpeech。实现步骤第一步:创建引擎得到文本转语音类
- “碰一碰”发视频后台技术架构与数据模型全解析
会飞的程序猿丫
音视频架构
一、技术原理:碰一碰发视频的底层逻辑1.1硬件交互层-NFC触发机制**:用户触碰商家部署的NFC标签(成本约0.5-2元/枚)后,自动唤醒手机内置服务-数据传输协议**:-NDEF格式存储跳转链接(建议使用缩短URL服务)-兼容AndroidHCE/iOSCoreNFC框架1.2用户触达路径用户触碰设备→获取加密商家ID→请求CDN视频链接→LBS校验→播放定制视频→引导关注/领券---二、核心
- 【开发日志】数字人+LLM:从概念到实现的全程记录!
AI大模型-王哥
大模型学习大模型教程大模型人工智能LLM数字人大模型入门
数字人是各种技术的集合,所以文章尽可能完整的介绍,项目中涉及的大小模型均可在本地部署并在我本人机器上运行。系统环境:CPU:i91490016GBGPU:GTX40608GBSYS:Windows11WSL:Ubuntu22.04本文章使用到的技术内容:数字人框架:LiveTalking大模型:Llama3.1TTS:GPT-SoVits语音转视频:Wav2Lip前端展示:WebRTC项目整体架构
- 麒麟990和麒麟8000哪个好
m0_50613577
智能手机
麒麟8000是华为针对中高端市场推出的一款5G芯片,支持卫星通信技术,可以通过北斗、GPS、GLONASS等卫星系统进行定位和导航,也可以通过北斗、天通等卫星系统进行语音和短信通信,为用户提供更广阔的联网空间。我买的华为手机就是活动时抢购的便宜了好几百太给力了http://www.adiannao.cn/dy麒麟990的处理器架构更加先进,采用2+2+4的CPU架构,包括两个主频为2.86GHz的
- 管式超滤膜分离技术处理制革废水,有效净化水质
莱特莱德
膜分离设备
管式超滤膜分离技术在处理制革废水方面确实展现出了高效净化水质的能力。制革废水含有大量的有机物、无机盐、悬浮固体、染料以及重金属等污染物,这些物质不仅严重污染环境,还可能对人类健康和生态系统造成长远的影响。管式超滤膜作为一种压力驱动的膜分离技术,能够在不添加或少量添加化学药剂的情况下,有效去除水中的悬浮物、胶体、部分细菌及病毒等杂质,同时保留水中的有益成分。管式超滤膜分离技术处理制革废水的优势:高效
- 管式超滤膜分离技术在苦咸水淡化中的应用与优势
莱特莱德
膜分离设备
全球水资源现状,尤其是苦咸水(含盐量介于淡水和海水之间的水体)资源的分布与挑战。管式超滤膜分离技术在苦咸水淡化领域中扮演着不可或缺的角色,尤其是在预处理阶段,其独特的设计和高效性能为整个淡化过程的顺利进行奠定了坚实基础。1.高效预处理优势说明:苦咸水往往含有较高浓度的悬浮颗粒、胶体、微生物以及部分有机物,这些杂质若直接进入反渗透(RO)等核心淡化单元,将导致膜堵塞、污染和效率下降。管式超滤膜凭借其
- 单级反渗透设备VS双级反渗透设备清洗
莱特莱德
其他
反渗透设备分为单级反渗透设备与双级反渗透设备,当清洗反渗透设备时要逐级逐段的清洗,这样清洗可以使清洗效果更好。为确保脱盐率,清洗的顺序应为先碱洗后酸洗。在反渗透设备化学清洗时应注意:1、单级反渗透设备的清洗顺序:碱洗二段、碱洗一段、酸洗二段、酸洗一段。碱洗二段后再碱洗一段,防止一段清洗下来的污染物对二段膜产生交叉感染。2、双级反渗透设备的清洗顺序:碱洗一级、酸洗一级、碱洗二级、酸洗二级。一、反渗透
- linux中流设备_设备端SDK(Linux)文档
知酒僧
linux中流设备
设备端SDK(Linux)文档更新时间:2019-03-1421:55:00功能描述摄像头直播:支持RTMP推流,当前视频支持H264,音频支持G711a以及AAC_LC格式.存储卡录像查看:将存储在SD卡等外存中的录像文件推到服务端,支持seek到指定位置操作.语音对讲:与App端建立双向语音通道,设备端采集录音并实时发送至App端,同时接收到App端发送的语音进行播放.拍照:抓拍当前摄像头画面
- 仅用10张图片,AI就能学会识别万物?多模态小样本学习颠覆传统!
沃恩智慧
人工智能深度学习人工智能学习深度学习
小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向,旨在通过结合多模态数据(如视觉、语言、音频等)来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如,ZS-DeconvNet方法在Nature上发表,展示了其在极低训练数据需求下,将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外,CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型,实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
- WhisperX:革命性的自动语音识别工具
孔秋宗Mora
WhisperX:革命性的自动语音识别工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX项目介绍WhisperX是一个开源的自动语音识别(ASR)项目,由m-bain开发。该项目基于OpenAI的Whisper模型,通过引入批量推理、强制音素对齐和语音活动检测等技术,实现了高达70倍的实时转录速度,并提供了准确的单词级时间戳和说话人识别功能。Whis
- 遥感影像建筑物提取
V搜xhliang0246
人工智能计算机视觉深度学习python开发语言
遥感影像建筑物提取是一项重要的地理信息处理任务,它在城市规划、环境监测、人口估算和土地覆盖制图等领域具有广泛的应用价值。以下是对遥感影像建筑物提取的详细解析:一、数据采集数据采集是建筑物提取的基础步骤。应选择具有高空间分辨率和多光谱信息的遥感影像,以确保提取的准确性。常用的遥感影像数据包括航空影像和卫星影像:航空影像:拍摄于飞机上,具有较高的空间分辨率,适用于小区域的建筑物提取。卫星影像:拍摄于卫
- WebP2P+自研回音消除:视频通话SDK嵌入式EasyRTC构建高交互性音视频应用
Likeadust
音视频p2pWebP2Pwebrtc
随着移动互联网时代的到来,手机端的扬声器大多采用外置设计,且音量较大。在这种情况下,扬声器播放的声音更容易被麦克风捕捉,从而导致回声问题显著加剧。这种设计虽然方便用户在免提模式下使用,但也带来了更复杂的音频处理挑战。回音消除算法的核心在于从麦克风采集的混合信号中分离出原始语音信号和回声信号,并将回声信号从混合信号中移除。EasyRTC采用的自研算法基于以下几种技术:自适应滤波器:通过实时调整滤波器
- 《手札·开源篇》数字化转型助力永磁电机企业降本增效:快速设计软件如何让研发效率提升40%?
邹工转型手札
CodeLychee风吟九宵开源开源python
数字化转型助力永磁电机企业降本增效:快速设计软件如何让研发效率提升40%?一、痛点:传统研发模式正在吃掉企业的利润永磁电机行业面临两大挑战:研发周期长:一款新电机从设计到量产需6-12个月,电磁计算、结构优化、热管理需反复试错。试制成本高:某企业统计,单款电机样机制作费用超50万元,且平均需5次迭代才能达标。数据触目惊心:某上市电机公司年报显示,2022年研发成本占营收的18%,其中70%消耗在物
- 【流程图】在 .NET (WPF 或 WinForms) 中实现流程图中的连线算法
de之梦-御风
.netWPF流程图流程图.netwpf
在.NET(WPF或WinForms)中实现流程图中的连线算法,通常涉及图形绘制和路径计算。常见的连线方式包括直线、折线和贝塞尔曲线。以下是几种方法的介绍和示例代码。1.直线连接(最简单)适用场景:两个节点之间没有障碍物时,最简单的方式。计算方式:直接用起点(x1,y1)和终点(x2,y2)画一条直线。WPF示例代码2.折线连接(适用于流程图)适用场景:流程图、状态机这类需要避开障碍的情况。计算方
- 边缘计算网关平台发展现状综述
嫌疑人X的解忧杂货店
边缘计算边缘计算
边缘计算网关平台发展现状综述一、边缘计算简介随着边缘端侧设备的计算与存储能力的逐渐提升以及端侧设备通信与交互能力的进一步开放,边缘计算正在逐步兴起,各个厂家正在逐渐推出自家的边缘计算相关软硬件产品。因此,本文就边缘计算下端侧平台的一个发展状况做出进一步的归纳与总结。1.边缘计算定义与概念边缘计算,官方定义为指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近
- 【前端开发学习笔记17】使用ai
wei387245232
学习笔记
AI的认知&两个工具-认知同步AI早已不是新事物(接受):语音识别,人脸识别,无人驾驶,智能机器人...(包括ChatGPT也是研发了多年的产物)AI本质是智能工具(认识):人工智能辅助,可以提升效率,但不具备思想意识,无法从零到一取代人类工作AI一定会淘汰掉一部分人:但一定会衍生出新的职业方向,逆水行舟,不进则退,学会拥抱变化ChatGPT的基本使用-Prompt优化AI互动中容易出现的问题AI
- 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