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NKUer_there
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#这是一个示例Python脚本。#按⌃R执行或将其替换为您的代码。#按双击⇧在所有地方搜索类、文件、工具窗口、操作和设置。#正则表达式学习心得importre#importre是必要的操作#正则表达式用以匹配文本regex1=r'\d\d\d-\d\d\d-\d\d\d\d'#或者等效为regex2=r'\d{3}-\d{3}-\d{4}'#利用re模块compile创建regex对象,即所谓的正
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- vue之弹框
ramsey17
vue.jsjavascript前端
实现如下需求,点击新增或者行中的编辑按钮,弹出弹框编辑数据。列表中的操作栏:通过slot-scope="scope"来接收作用域插槽的数据(添加属性slot-scope,并且定义对象scope),scope.row拿到对应行的数据;弹框的“新增/修改角色”标题根据states的值来控制,编辑时,“人员名称”处于禁用状态;由于弹框的参数(只有id)满足不了(少于)请求接口的参数(id和name),通
- 新书速览|细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现
全栈开发圈
深度学习pytorch算法
超详细的PyTorch深度学习入门书,100余个编程示例+6大热点案例,大咖带路,边学边实践。本书特点:1.专家编撰:由资深专家精心编撰,通俗易懂,娓娓道来2.范例丰富:100余个编程教学示例,帮你深入理解,边学习、边操练。3.实战应用:6大典型应用,原理与实操并重,快速掌握提升实战能力。4技术先进:视觉transformer模型详解,紧跟大模型核心技术。5易于上手:Pytorch详解并使用Pyt
- JDBC之JAVA连接数据库方法5
倾心凝望
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文章目录方式5.使用数据库连接池获取连接方式5.使用数据库连接池获取连接下载依赖添加方式1:pom.xml文件中引入com.alibabadruid1.2.24添加方式2:druid-1.2.24.jar包引入下载网址:https://download.csdn.net/download/qq_44042106/90399318jar包引入同方法4:第三方组件读取properties文件连接编写配
- jvm的内存分配机制
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在学习jvm的内存分配的时候,看到的这篇博客,该博客对jvm的内存分配总结的很好,同时也利用jvm的内存模型解释了java程序中有关参数传递的问题。博客出处:http://www.cnblogs.com/hellocsl/p/3969768.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral看了此博客后,发现应该去深入学习下jvm的内存模型,就是去认真学习下《深
- 【YOLO模型】(1)--YOLO是什么
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一、什么是YOLOYOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。2.原理YOLO算法将输入图像分成SxS个网格,每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外,YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术
- Lineageos 22.1 aosp15 定制学习专栏介绍
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一.前言学习了一段时间的rom开发,需求也大概做了一些,但是一直没有记录下来总结,这个专栏开始会基于如下平台开始尝试做一些常见模块的需求定制,记录学习,如果有错误欢迎指正,大家一起学习!至于pixel编译刷机大家可自行查看官方文档。https://wiki.lineageos.org/devices/blueline/二.平台介绍设备:GooglePixel3Lineageos:22.1基于aos
- ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案
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在企业日常运营中,对大量票据实现数字化管理是一项耗时且容易出错的任务。随着技术的进步,OCR(光学字符识别)智能票据识别系统的出现为企业提供了一个高效、准确的解决方案,不仅简化了财务流程,还大幅提升了工作效率。一、什么是OCR智能票据识别系统?OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术,能够自动从各类票据中提取关键信息,并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
- 软件测试技术之跨平台的移动端UI自动化测试(上)
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摘要:本文提出一种跨平台的UI自动化测试方案,一方面使用像素级的截图对比技术,解决传统UI自动化测试难以验证页面样式的问题;另一方面用统一部署在服务器端的JavaScript测试代码代替Android和iOS测试代码,大大提高编写测试代码的效率。该方案经过实际验证,具有效率高、质量好、便于维护等多方面优点,文中将阐述具体设计思路以及各关键步骤的实现方法,为同类测试提供借鉴。一、背景当前金融服务数字
- 【Excel笔记_6】条件格式和自定义格式设置表中数值超过100保留1位,超过1000保留0位,低于100为默认
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方法一:自定义格式选中需要设置格式的单元格区域。右键选择设置单元格格式,或者在工具栏中选择开始->数字->自定义格式。在类型框中输入以下自定义格式:[>1000]0;[>100]0.0;G/通用格式解释:[>1000]0:大于1000时,保留0位小数。[>100]0.0:大于100且小于等于1000时,保留1位小数。G/通用格式:其余情况下(即小于等于100),显示为默认格式(即一般的数字格式)。
- Go分布式爬虫笔记(五)_golang分布式爬虫架构
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系统级别优化与架构设计:如何对服务进行拆分如何将服务链接在一起服务调用的关系以及调用频率各种问题:如何让服务随着负载的增加具有可扩展性?是否采用DDD的架构设计?如何进行分布式的协调?选择何种中间件、缓存数据库与存储数据库?使用何种通信方式?如何设计缓存与数据库的关系,才能避免缓存失效之后大量数据直接打到数据库导致的服务响应变慢甚至服务雪崩的问题呢?分布式系统中数据的一致性,如果业务能够接受读取到
- 从零开始学习代理AI:2025全面指南
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代理AI作为人工智能的一项重要技术,近年来得到了广泛关注。2025年,代理AI技术的不断进步让许多开发者和企业都迫切希望掌握这项技术。如果你是从零开始学习代理AI,本文将为你提供一份全面的学习指南,帮助你掌握代理AI的基础知识、关键技术和实战经验。首先,你需要理解代理AI的基本概念。代理AI是一种能够自主行动并根据环境反馈调整行为的智能系统。它能够通过学习和推理来完成复杂任务,如自动化客服、智能推
- 人工智能到底是什么?
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开发语言人工智能pythondjango
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)是一门研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。以下是关于人工智能的具体介绍:定义-从技术角度:人工智能是让计算机系统具备像人类一样的感知、学习、推理、决策等能力,通过算法和数据使计算机能处理和理解各种复杂信息,如语音识别系统能听懂人类语言并转化为文字。-从学科交叉角度:人工智能融合了计算机科学、控制
- 在linux 中搭建deepseek 做微调,硬件配置要求说明
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搭建可参考使用deepseek-CSDN博客官方网站:DeepSeekDeepSeek是一个基于深度学习的开源项目,旨在通过深度学习技术来提升搜索引擎的准确性和效率。如果你想在Linux系统上搭建DeepSeek,你可以遵循以下步骤。这里我将提供一个基本的指导,帮助你从零开始搭建一个基础的DeepSeek环境。1.安装依赖首先,确保你的Linux系统上安装了Python和pip。DeepSeek主
- 深度学习与图像识别:机器学习基础之回归
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机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,一般用于处理二分类问题,因为这个式子的一个显著特征在于:当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候,以p的值来反映y_pre是一个不错的选择,此
- 智能城市:科技驱动的未来城市
给生活加糖!
热门知识科技语音识别人工智能
随着科技的不断发展和城市化进程的加速,传统城市面临着诸多挑战,包括交通拥堵、环境污染、资源浪费和公共服务不足等问题。为了解决这些问题,智能城市(SmartCity)的概念应运而生。智能城市是利用现代信息技术、物联网、大数据、云计算、人工智能等手段,对城市的各个方面进行全面的智能化管理与优化,从而提高城市运行效率、改善居民生活质量,并实现可持续发展的城市目标。一、什么是智能城市?智能城市是指通过信息
- 函数的返回值的使用
print('name')
Pythonpython开发语言pycharmvisualstudiocode数据结构
笔记defcalc(a,b):print(a+b)calc(10,20)print(calc(1,2))#Nonedefcalc2(a,b):s=a+breturns#将s返回给函数的调用处去处理print('-'*8)get_s=calc2(1,2)#储存到变量中print(get_s)get_s2=calc2(calc2(1,2),3)#1+2+3先去执行calc2(1,2)返回结果为3,再去
- 推动AI云产业向深向实,云·AI·算力创新发展大会即将启幕
科技云报道
云计算AI云计算
近年来,以AIGC为代表的新兴技术正加速演进,全球站在智能化变革的起点,人工智能与云计算的深度融合,也驱动云计算进入第三次发展浪潮,迎来前所未有的机遇。伴随AI的快速发展,2024年《政府工作报告》明确提出,制定支持数字经济高质量发展政策,深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动。这意味着AI正在成为产业创新的核心抓手和驱动新质生产力的关键引擎,而云计算作为基础底座将在其中扮演至关重
- 深度学习下的图像分割
人工智能大讲堂
深度学习人工智能
在之前写的文章[图像分割演进之路]中,讲述了图像分割的发展历程,从传统图像分割算法到人工智能,分割算法百花齐放,但最终的佼佼者当属人工智能,但即使是人工智能领域,图像分割也五花八门,今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络,经典的深度神经网络分为如下几种:2.1卷积神经网络CNN:卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络,其权值共享,局部连接等特性
- m1处理器macbook使用qemu模拟运行RT-Thread
想学rtos的带土
m1macrt-threadiot物联网macosrisc-v
最近准备深入学习一下RTOS,好巧不巧的是在前几天换了m1的macbookair,于是想要在电脑上配置一下RT-Thread的开发环境,网上搜了一大堆,没有看到符合需求的相关教程(真的很少很少,哭了,给我整崩溃!)。不过在几天的东平西凑后,成功在我的电脑上完成了RT-Thread的编译与运行。现在分享出来,有需要的可以参考一下。1.工具python3.11.5.我这里应该是用的苹果自带的,这里不用
- PHP + XlsWriter实现百万级数据导入导出,如何实现
程序员阿凡提
PHP实战教程php开发语言
在PHP中使用XlsWriter(如xlswriter扩展)处理百万级数据的导入导出,需重点解决内存占用和性能问题。以下是分步骤的实现方案:一、环境准备1安装xlswriter扩展从PECL安装:peclinstallxlswriter在php.ini中启用扩展:extension=xlswriter.so2调整PHP配置处理大数据时需增加内存和执行时间限制:memory_limit=1024Mm
- 6. 火尖枪破回文 - 最长回文子串(中心扩散法)
轻口味
java算法前端cppc++
哪吒在数据修仙界中继续他的修炼之旅。这一次,他来到了一片神秘的回文森林,森林中弥漫着神秘的气息。森林的入口处有一块巨大的石碑,上面刻着一行文字:“欲破此林,需以火尖枪之力,破回文之障,寻最长回文子串。”哪吒定睛一看,石碑上还有一行小字:“字符串"babad"中,最长回文子串为"bab"或"aba"。”哪吒心中一动,他知道这是一道关于寻找最长回文子串的难题,需要找到一个字符串中最长的正读和反读都相同
- 深入剖析模型推理:原理、技术与挑战
♢.*
人工智能模型推理
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!引言在当今人工智能飞速发展的时代,模型
- 推荐系统Day2笔记
『₣λ¥√≈üĐ』
机器学习人工智能
协同过滤(CollaborativeFiltering)推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。基本思想是:根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品。基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向,并预测用户可能喜好的产品进行推荐。一般是仅仅基于用户的行为数据(评价、购买、下载等),而不依赖于项的任何附加信息(物品自身特征)或者用户的任何附加信息(年龄,性别等)。目前应用比较广泛
- BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃
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基础知识科谱AI人工智能自动化运维
目录BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃什么是BabyAGI?BabyAGI的核心功能BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能(AI)的不断演进,机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业,从医疗健康到金融服务,从零售到制
- 【国产自研-神软大数据平台3.4.10】
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数据治理大数据技术栈大数据数据治理神软产品国产自研
产品介绍:北京神舟航天软件技术股份有限公司自研全栈式大数据平台神软大数据平台是数据全生命周期一站式数据治理开发平台,提供数据采集、数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,充分发挥数据价值作用,聚焦企业数字化转型,提升组织的信息化水平和高效应用决策。1、可以兼容并适配各种服务器(X86\ARM)、操作系统包括Centos、麒麟V10SP3、欧拉(o
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
人工智能线性回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- 2024山东省职业院校技能大赛“网络空间安全”赛题及赛题解析(超详细)_2024年山东省职业院校技能大赛中职组网络安全赛项竞赛样题(2)
2401_84252820
程序员安全web安全
如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识(2天)①了解行业相关背景,前景,确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。④等保简介、等保规定、流程和规范。(非常重要)2、渗透测试基础(一周)①渗透测试的流程、分类、标准②信息收集技术:主动/被动信息搜集、Nmap工具、GoogleHacking③漏洞扫描、漏洞利用、原理,利用方法、工具(MSF
- AI 编程工具崛起,程序员的未来是否岌岌可危?
一、AI编程工具的现状AI编程工具的出现与迅猛发展是技术进步的必然结果。这一趋势首先得益于开源社区和代码托管平台提供的丰富代码样本,它们为AI模型的学习提供了充足的素材。其次,编程语言本身的严格语法和结构化特点,使得AI能够高效、精确地理解和生成代码。再者,深度学习技术的突破,尤其是大语言模型在代码理解与生成方面的显著进展,为AI编程提供了坚实的技术基础。最后,随着软件开发需求的不断增加,传统开发
- 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