- Manus AI与多语言手写识别
tonngw
人工智能
技术文章大纲：ManusAI与多语言手写识别引言手写识别技术的发展背景与市场需求ManusAI的定位与核心技术优势多语言场景下的挑战与机遇ManusAI的核心技术架构基于深度学习的端到端手写识别模型多模态数据融合（笔迹压力、书写轨迹等）自适应语言模型与字符集扩展机制多语言手写识别的关键技术非拉丁语系（中文、阿拉伯语等）的笔迹特征提取小样本语言数据的迁移学习策略上下文感知与语法纠错在低资源语言中的应
- Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
- 基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用
despacito,
论文精读-乳腺超声分类
BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De
- 半监督学习+迁移学习：低成本构建高精度AI模型
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能学习迁移学习ai
半监督学习+迁移学习：低成本构建高精度AI模型关键词：半监督学习、迁移学习、低成本、高精度AI模型、数据利用摘要：本文主要探讨了如何通过半监督学习和迁移学习相结合的方式来低成本构建高精度的AI模型。首先介绍了半监督学习和迁移学习的背景知识，然后详细解释了这两个核心概念及其相互关系，接着阐述了相关算法原理、数学模型，还给出了项目实战案例，分析了实际应用场景，推荐了相关工具和资源，最后探讨了未来发展趋
- 在浏览器中使用TensorFlow.js
魏铁锤chui
tensorflowjavascript人工智能
TensorFlow.js简介介绍光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素，并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容，本文是一个很好的介绍。TensorFlow.js是一个库，用于使用JavaScript开发和训练机器学习模型，并将其部署在浏览器中或Node.js上。您可以使用现有模型、转换PythonTensorFlow模型、使用迁移学习用您自己的
- 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？✅一、使用正则化进行模型压缩（ModelCompression）目标：方法：L1正则化促使权重稀疏化代码示例：后续压缩步骤
- 《三生原理》如何改进阴阳参数冷启动？
葫三生
三生学派人工智能平面线性代数概率论算法
AI辅助创作：《三生原理》通过动态参数耦合与跨域迁移学习优化阴阳参数冷启动问题，显著降低15%的初始化成本并提升收敛效率，具体技术路径如下：一、动态参数化生成引擎阴阳本体的递归约束基于素数基底（阴元=2，阳元=3）构建参数化公式：p=3(2n+1)+2(2n+m+1)(m∈{0,1,2,3,4})通过约束参数mm的取值空间（对应五行属性），压缩冷启动搜索范围在华为高斯实验室的量子加密
- 基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测
深度学习乐园
深度学习实战项目迁移学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！番石榴病害数据集背景描述番石榴（Psidiumguajava）是南亚的主要作物，尤其是在孟加拉国。它富含维生素C和纤维，支持区域经济和营养。不幸的是，番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型，帮助保护收成并减少经济损失。数据说明该数据集包括473张番石榴果实的注释图像，分为三类。图像经过预处理步骤，例如钝
- 深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发关键词：嵌入模型（EmbeddingModel）、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要：本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理，结合Python代码实战（BERT/CLIP模型）演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量，并通过“智能客服问答”“
- 使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南
马里马里奥-
YOLO目标跟踪人工智能
使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南引言在目标检测领域，迁移学习已成为提升模型性能的关键技术。本文将详细介绍如何利用预训练权重在YOLO（YouOnlyLookOnce）框架上训练自定义数据集，帮助您节省训练时间并提高检测精度。为什么使用预训练权重？加速收敛：预训练模型已学习通用特征，训练时间可缩短30%−70%30\%-70\%30%−70%小样本适配：在数据量有限时（n<100
- 【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？
985小水博一枚呀
深度学习学习笔记深度学习学习笔记人工智能
【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？文章目录【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？前言✅一、提高模型性能✅二、降低训练成本✅三、迁移学习能力强✅四、模型结构验证过，可靠性高✅五、促进多模态和复杂任务发展总结如何将自己的遥感数据（输入波段为17）用作DenseNet121
- 【图像处理入门】11. 深度学习初探：从CNN到GAN的视觉智能之旅
小米玄戒Andrew
图像处理：从入门到专家深度学习图像处理cnn计算机视觉CVGAN
摘要深度学习为图像处理注入了革命性动力。本文将系统讲解卷积神经网络（CNN）的核心原理，通过PyTorch实现图像分类实战；深入解析迁移学习的高效应用策略，利用预训练模型提升自定义任务性能；最后揭开生成对抗网络（GAN）的神秘面纱，展示图像生成与增强的前沿技术。结合代码案例与可视化分析，帮助读者跨越传统算法与深度学习的技术鸿沟。一、卷积神经网络（CNN）基础与实战1.CNN的核心组件与工作原理1.
- 深度学习——迁移学习(Transfer Learning)
E-An居士
深度学习迁移学习人工智能
文章目录一、什么是迁移学习？二、为什么需要迁移学习？三、迁移学习的核心思想四、迁移学习的常见方法1.基于特征的迁移（Feature-basedTransfer）2.基于模型的迁移（Model-basedTransfer）3.基于关系的迁移（Relation-basedTransfer）五、迁移学习在计算机视觉中的应用六、迁移学习在自然语言处理中的应用七、迁移学习的优势与挑战1.优势2.挑战八、实践
- ChatGPT引领的AI面试攻略系列：AI全栈工程师篇
梦想的理由
深度学习chatgpt人工智能面试
系列文章目录AI全栈工程师（本文）文章目录系列文章目录一、前言二、面试题1.基础理论与数据处理2.机器学习3.深度学习4.大模型与迁移学习5.计算机视觉6.自然语言处理（NLP）7.多模态学习8.AI生成内容（AIGC）9.编程语言与工具10.模型评估与优化11.系统部署与维护12.其他前沿技术13.算法与数据结构14.软件工程15.项目管理与团队协作16.伦理和法律17.行业应用18.最新研究与
- 动态多目标进化算法：基于迁移学习的动态多目标遗传算法Tr-NSGA-II求解CEC2015，提供完整MATLAB代码
IT猿手
动态多目标优化MATLAB动态多目标算法迁移学习matlab动态多目标进化算法动态多目标优化算法人工智能机器学习
一、Tr-NSGA-II介绍基于迁移学习的动态多目标遗传算法（TransferLearningbasedDynamicMultiobjectivenon-dominatedsortinggeneticalgorithmII，Tr-NSGA-II）是一种将迁移学习与非支配排序遗传算法（NSGA-II）相结合的优化算法，用于解决动态多目标优化问题。工作原理迁移学习的应用：Tr-NSGA-II利用迁移学
- 【大模型】大模型微调（上）
油泼辣子多加
大模型实战深度学习机器学习人工智能
一、概念与背景微调（Fine-tuning）是一种迁移学习的方法，通过在已有的预训练模型基础上，利用目标任务的少量标注数据对模型进行二次训练，使其更好地适应特定任务的需求。预训练阶段模型通常使用大规模通用语料（如维基百科、新闻语料）进行无监督或自监督训练，学习通用的语言表示；微调阶段则使用特定任务数据进行有监督学习，实现从通用到专用的知识迁移。预训练（Pre-training）:在大规模无标签语料
- 多语言手写识别中的跨语言迁移学习：Manus AI 的预训练范式
观熵
ManusAI与多语言手写识别人工智能迁移学习机器学习Mauns
多语言手写识别中的跨语言迁移学习：ManusAI的预训练范式关键词：跨语言迁移学习、手写识别、预训练模型、表征共享、语言适配层、低资源语种、参数共享、微调策略摘要：面对多语种手写识别场景中语言资源分布严重不均的现状，ManusAI构建了一套以跨语言迁移为核心的预训练范式，通过在高资源语种上预训练共享视觉-语言编码器，并采用轻量级语言适配模块实现低资源语种的快速泛化。本文系统解析ManusAI如何在
- AIGC模型泛化能力：文心一言的多场景适应
AI原生应用开发
AI原生应用开发AIGC文心一言ai
AIGC模型泛化能力：文心一言的多场景适应关键词：AIGC、泛化能力、文心一言、多场景适应、迁移学习、元学习、领域适配摘要：本文深入解析百度文心一言在多场景下的泛化能力构建技术，从核心概念、算法原理、数学模型到实战应用展开分析。通过揭示文心一言的分层适配架构、动态知识融合机制及多模态协同策略，探讨其如何突破单一场景限制，实现内容生成、智能交互、跨领域任务的高效迁移。结合具体代码案例和数学推导，展示
- 第23篇：AI技术实战：基于深度学习的图像识别与分类
CarlowZJ
AI+Python人工智能深度学习分类
目录一、深度学习在图像识别中的应用（一）卷积神经网络（CNN）的关键组件（二）预训练模型迁移学习二、代码示例（一）使用TensorFlow和Keras实现CNN进行图像分类1.数据准备与预处理2.构建CNN模型3.模型训练与评估（二）使用预训练模型进行迁移学习1.使用ResNet-50预训练模型2.微调预训练模型三、应用场景（一）安防监控（二）医疗影像诊断（三）智能零售（四）工业制造四、注意事项（
- 一篇文章理解Source-Free Domain Adaptation（SFDA）
2501_92336788
迁移学习
这篇文章将从TransferLearning→DomainAdaptation→UnsupervisedDomainAdaptation→Source-FreeDomainAdaptation的顺序进行讲解一、迁移学习（TransferLearning）：解决“知识搬家”的问题学术视角：迁移学习的目标是：将一个领域中学到的知识迁移到另一个不同但相关的领域中。给定：源域（Sourcedomain）D
- 迁移学习解析
劭清
深度学习迁移学习人工智能机器学习
一、迁移学习的核心价值1.1定义与范式演进迁移学习（TransferLearning）是通过将源领域的知识迁移到目标领域，提升目标领域模型性能的机器学习范式。其演进路径为：传统机器学习深度学习迁移学习元学习/领域自适应1.2核心优势对比方法数据需求训练成本适用场景传统训练大量标注数据高数据充足场景迁移学习少量标注数据低数据稀缺领域从头训练海量标注数据极高研究级场景1.3应用场景分析跨领域应用：自然
- AIGC领域Stable Diffusion的模型微调方法与实践
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCstablediffusionai
AIGC领域StableDiffusion的模型微调方法与实践关键词：StableDiffusion、模型微调、AIGC、深度学习、生成对抗网络、文本到图像生成、迁移学习摘要：本文系统解析StableDiffusion模型微调的核心技术体系，从基础原理到工程实践展开深度探讨。首先剖析StableDiffusion的核心架构与微调理论基础，分类讲解全量微调、参数高效微调（LoRA/QLoRA）、特征
- Transformer大模型实战 针对下游任务进行微调
AI大模型应用之禅
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,微调,下游任务,自然语言处理,预训练模型,迁移学习,计算机视觉1.背景介绍近年来，深度学习在人工智能领域取得了突破性进展，其中Transformer模型凭借其强大的序列建模能力，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成就。BERT、GPT、T5等基于Transformer的预训练模型，在文本分类、机器翻译、问答系统等任务上展现出令人惊叹的性能。然而，这些预训练模型通常在大型
- 已经训练好的 YOLO 模型，添加新的识别标签（类别）的步骤和注意事项
LeonDL168
YOLOYOLO深度学习python人工智能YOLO模型添加新的识别标签YOLO迁移学习yolov5/yolo11
在已经训练好YOLO模型后添加新的识别标签（类别），可以通过迁移学习的方式高效完成，而不必重新训练整个模型。以下是具体步骤和注意事项：一、准备工作保存原模型：确保有原始训练的checkpoint文件（如best.pt或last.pt）。标注新类别数据：为新增类别准备标注数据，格式需与原数据一致（YOLO格式的.txt文件）。更新配置文件：修改data.yaml增加新类别：nc:81#原80类+新增
- 人工智能100问☞第32问：什么是迁移学习？
AI算力那些事儿
人工智能100问人工智能迁移学习机器学习
目录一、通俗解释二、专业解析三、权威参考迁移学习就是让AI把在一个任务中学到的本事，拿来加速另一个任务的学习，实现“举一反三”。一、通俗解释想象你已经学会了打乒乓球，现在去学打网球，是不是会学得更快？因为你的眼力、反应速度、挥拍动作都可以“迁移”过去。这就是迁移学习的意思：AI模型在一个任务上学到的“经验”，可以拿来帮它更快学会另一个任务。举个例子：一个AI模型本来是用来识别猫和狗的，现在你想用它
- 相关概念辨析
wintercoming111
深度学习迁移学习
（1）小样本学习：模仿人类用很少的样本迅速识别新事物的能力，FSL期望模型能在学习了大量数据后，用极少的样本迅速学习新类别。主要方法分为基于微调、数据增强和迁移学习。（2）单样本学习：单样本学习是FSL的特例，当每个类别只有一个样本时，这个问题成为单样本学习。由于在多数情况下两者的设定较为相似，因此通常可以互换使用。（3）零样本学习（ZSL）：ZSL则是一个更为极端的情况，当没有样本可供学习时，模
- PaddleHub识别中文人名实战记录及心得
Jason-Lai
NLP人工智能python自然语言处理
一,简介与特性便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型，完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tuneAPI，可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习，让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用,PaddleHub旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型【模型种类丰富】:涵盖大模型、CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流六大品类的400+预训练模型，全
- Keras深度学习框架第十二讲：迁移学习与微调
MUKAMO
Python应用AIKeras框架深度学习keras迁移学习
1、绪论1.1迁移学习的定义深度学习的迁移学习是一种技术，它允许将一个任务上学到的知识或模型应用到另一个任务中。其核心思想是将一种任务中学习的特征或模型权重用于另一种任务，以实现知识的迁移和模型的优化。迁移学习在深度学习中具有广泛的应用，特别是在数据量较少的情况下。通过利用在源领域（sourcedomain）上学习到的知识，迁移学习可以帮助目标领域（targetdomain）上的学习任务。迁移学习
- 一文读懂迁移学习：从理论到实践
2201_75491841
迁移学习人工智能机器学习
在机器学习和深度学习的快速发展历程中，数据和计算资源成为了制约模型训练的关键因素。当我们面对新的任务时，重新训练一个从头开始的模型往往耗时耗力，而且在数据量不足的情况下，模型的性能也难以达到理想状态。这时，迁移学习作为一种强大的技术应运而生，它能够帮助我们复用已有的知识，快速且高效地解决新问题。本文将带大家深入了解迁移学习，从基本概念、核心思想，到实际应用和代码实现，全方位剖析这一技术。一、迁移学
- 知识蒸馏在小样本学习中的作用
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
知识蒸馏在小样本学习中的作用关键词：知识蒸馏，小样本学习，深度神经网络，软标签，迁移学习，注意力机制摘要：本文将详细探讨知识蒸馏技术在小样本学习中的重要作用。首先，我们将介绍知识蒸馏的基本原理和在小样本学习中的应用，然后分析深度神经网络的基础知识以及知识蒸馏算法原理。接下来，我们将探讨小样本学习算法与模型，并通过实验和评估来验证知识蒸馏在小样本学习中的效果。最后，我们将讨论知识蒸馏的优化策略和面临
- 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
