如何本地化部署ChatGPT

IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性 Jackie_AI 计算机视觉 stable diffusion 自然语言处理语言模型 Imagen
IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现（发现治疗药物）领域的应用以及传统方法面临的挑战。药物（尤其是我们将在本文中讨论的被称为抑制剂的药物）通过与在人体中发挥不良功能的蛋白质结合并改变这些蛋白质的功能来发挥治疗效果。因此，在设计药物时，必须优化这些结合的亲和力和药理特性，并准确预测蛋白质与药物之间的相互作用。近年来，人们尤其提倡使用
【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统 2的n次方_ 人工智能
随着人工智能的快速发展，单一模态（如文本、图像或语音）已经不能满足复杂任务的需求。多模态AI（MultimodalAI）通过结合多种数据源（如文本、图像、音频等）来提升模型的智能和表现，适用于多样化的应用场景，如自动驾驶、医疗诊断、跨语言翻译等。一、多模态AI简介多模态AI是一种将不同形式的数据（如文本、图像、音频等）融合在一起的技术，旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从
Python OpenAI 库开发指南：从入门到实战精通 senger_lcc python 开发语言
在人工智能（AI）领域，OpenAI无疑是全球最受瞩目的机构之一。它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术，正在深刻改变各行各业。作为Python开发者，我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API，成为了提升个人竞争力的关键。本文将带你从零开始，深入解析Python语言中的openAI库，助你掌握AI开发的核心工具，成为AI领域的专家。一、什么是openAI库？它能为开发者带来什么？1
Python3.13来了！编程爱好者必看 Python之栈人工智能 python 开发语言
Python3.13于近期发布，其中包含大量重要更新。Python作为机器学习、数据科学和人工智能领域使用最广泛的编程语言，一直在不断发展，以满足这些领域日益增长的需求。最新发布的Python3.13提供了多项具有影响力的改进，旨在提高性能和生产力，对于从事ML和AI项目的开发人员来说是一个重要的里程碑。Python在ML和AI领域的主导地位主要归功于它的简单性、广泛的库支持和庞大的社区。然而，随
基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现 2025年数学建模美赛 YOLO 深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言随着全球航空运输业的持续增长，机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分，主要负责对乘客和行李进行检查，防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查，效率低下且容易出错。因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目
2025 年成为 AI 独立开发者的 3 个步骤程序员陆通人工智能
2025年成为AI独立开发者的3个步骤每天拆解一个AI应用或模型功能选择一个热门的AI应用或开源模型（如ChatGPT、MidJourney、Whisper），深度体验其核心功能，分析背后的技术实现。用笔记工具记录其亮点、缺点，以及你认为可以改进的地方。思考如何通过自己的开发能力优化这些功能，形成自己的产品思路。每天学习1小时AI开发相关技能针对独立开发者需要的核心技能，每天学习一点点，比如：如何
人工智能之数学基础：一个小例子帮你快速搞懂极大线性无关向量组每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能线性代数机器学习极大线性无关向量组深度学习神经网络
本文重点在上一节课程中，我们学习了线性相关和线性无关。当线性相关的时候，那么说明这组向量至少存在一个向量可以被其它向量给表示，可以被表示就说明这个向量就是可有可无的，可以被替代的，这里就涉及到极大线性无关向量组的概念了，本文对此进行学习。极大无关向量组的定义与性质定义在线性空间中，如果存在一个向量组，它满足以下两个条件：一是它本身是线性无关的；二是向量空间中的任何包含它的向量组，如果仍然保持线性无
个人职业发展与AI赋能的前端开发前端
在瞬息万变的科技浪潮中，个人职业发展显得尤为重要。对于前端开发者而言，如何提升自身竞争力，适应日新月异的技术革新，是持续关注的核心问题。而近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展，特别是AI代码生成器的兴起，正深刻地改变着前端开发的格局，为开发者们提供了前所未有的机遇。本文将以ScriptEcho为例，探讨AI技术如何赋能前端开发，助力个人职业发展。市场趋势与个人技能提升当前市场对前端开发人才的需求
代码重构的革命：AI代码生成器如何改变游戏规则前端
在软件开发的世界里，代码重构是一项既重要又艰巨的任务。繁琐的重复性工作、低下的效率以及难以避免的错误，常常让开发者们疲惫不堪。然而，随着人工智能技术的飞速发展，智能化代码重构的时代已经到来，而AI代码生成器正成为这场革命的核心驱动力。代码重构的挑战：一个开发者的心声传统的代码重构过程充满了挑战。想象一下，你需要将一个庞大的、混乱的代码库改造成模块化、易于维护的结构。这需要你花费大量的时间去理解现有
Python 3.13性能大提升：免费多线程时代来临敖行客 Allthinker python java 开发语言爬虫
在编程的世界里，Python一直以其简洁、易读和强大的功能而备受青睐。随着技术的不断进步，Python的每一个新版本都带来了新的惊喜和改进。而Python3.13无疑是其中的一颗璀璨明星。在一个数据驱动的世界里，Python已经成为了一种无处不在的编程语言，它的性能和功能的提升始终是开发者们关注的热点。随着大数据、人工智能、云计算等技术的飞速发展，对编程语言性能的要求也在不断提高。在这样的背景下，
深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化网络安全研发随想 rnn gpt lstm
从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
2025年使用 npx + expo + react native 创建一个项目 expoyarnreact
为什么要用expo？因为reactnative官方推荐的为什么要用npx？因为expo官方推荐的怎么用呢？看expo的官方文档：https://docs.expo.dev/npxcreate-expo-app@latest这里需要注意，如果你问chatgpt，会得到npminstall-gexpo-cli来安装,但是这样方式已经过期了，不要再用了─➤expoversionWARNING:Thele
1月更新 | 国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站攻略合集
一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以用的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网站内容和结构，创建的备用网站。其主要目的是在原始网站无法访问
深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器小仇学长深度学习深度学习 transformer 人工智能编码器解码器
学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础（五）卷积神经网络CNN深度学习理论基础（六）Transformer多头自注意力机制深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器本文目录学习目录：前述：Transformer
chatgpt赋能python：Python创建虚拟环境venv-环境隔离的必备工具 a058046 ChatGpt python chatgpt 人工智能计算机
Python创建虚拟环境venv-环境隔离的必备工具Python是一种非常流行的编程语言，拥有丰富的第三方库和工具。当我们在开发一个项目时，我们可能需要使用多个Python版本或多个第三方库版本来满足项目的需求。这时候，我们就需要一个工具来管理Python的环境隔离。venv就是Python自带的虚拟环境工具，它可以让我们轻松地创建一个Python环境隔离，以便于我们管理我们的Python环境。什
Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder） AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来，Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果，例如文本分类、问答系统、文本摘要
【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法用心去追梦人工智能大数据数据分析
基于人工智能（AI）的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息，并做出预测或决策，从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法：机器学习模型：通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习（如回归分析、支持向量机）、非监督学
深度学习中超参数 fengbingchun Deep Learning hyperparameter
深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。超参数是在训练开始之前设置的，而不是从数据中学习的参数。超参数是模型训练期间无法学习的参数，需要事先设置。在深度学习中，模型由模型参数(如神经网络的权重和偏置)定义或表示。然而，训练模型的过程涉及选择最佳超参
基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用梦想的初衷~ 机器学习人工智能 matlab 机器学习深度学习
近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域，MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱，极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级前端
深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。今天，我们将聚焦于深度求索团队发布的DeepSeekV2.5-1210版本，这款标志着DeepSeekV2系列收官之作，为我们带来了令人惊喜的Post-Training能力提升和备受期待的联网搜索功能。这篇文章将深入探讨DeepSeekV2.5-1210的各项改进，以及其开源带来的深远影响。DeepSeekV2系列的研发历程与V2.5-1
ChatGPT搜索漏洞：AI代码生成器安全隐患及应对策略前端
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，各种AI代码生成器层出不穷，为程序员带来了极大的便利。然而，技术进步的同时也伴随着安全风险的提升。最近，OpenAI的ChatGPT搜索工具曝出重大安全漏洞，引发了业界广泛关注。本文将深入探讨该漏洞的细节、影响以及应对措施，并展望未来AI工具安全发展趋势。ChatGPT作为一款强大的AI工具，其搜索功能本意是帮助用户快速获取信息。然而，英国卫报近期报道揭露了Ch
1月更新｜国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集人工智能chatgpt
一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。支持4o以及o1，支持MJ绘画1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网站内容和结构，创建的备用网站。其
1月更新 | 国内可用的 ChatGPT中文版镜像网站攻略整理人工智能chatgpt
一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以用的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网站内容和结构，创建的备用网站。其主要目的是在原始网站无法访问
12月更新｜国内可用的 ChatGPT中文版镜像网站合集~
一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。支持4o以及o1，支持MJ绘画1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网站内容和结构，创建的备用网站。其
深度学习学习笔记（第30周） qq_51339898 深度学习人工智能
一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果，本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型，在2015年被提出。UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络，其特点是采用了U型网络结构，因此称为UNet。UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接（SkipConnections），即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接
【大模型】Spring AI对接ChatGpt使用详解小码农叔叔微服务治理与实战 springboot 入门到精通 spring spring ai Aspring Ai spring ai对接gpt spring ai整合gpt spring ai使用详解 spring ai使用
目录一、前言二、springai介绍2.1什么是SpringAI2.2SpringAI特点2.3SpringAI为开发带来的便利2.4SpringAI应用领域2.4.1聊天模型2.4.2文本到图像模型2.4.3音频转文本2.4.4嵌入大模型使用2.4.5矢量数据库支持2.4.6用于数据工程ETL框架三、SpringAI对接ChatGPT3.1前置准备3.2添加依赖3.3接入流程3.3.1配置文件3
1月更新｜国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站合集~
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ChatGPT 中文版：国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集（1月更新）人工智能chatgpt
一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。支持4o以及o1，支持MJ绘画④ChatGPT插件好用的插件~1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网
深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程快撑死的鱼华为昇腾 Ascend C的算子开发系统学习人工智能 tensorflow python
深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中，算子（Operator）作为深度学习模型的基础执行单元，决定了整个模型的计算性能和结果准确性。随着硬件平台的多样化，如何将第三方深度学习框架中的算子适配到特定的硬件平台变得至关重要。本文将深入探讨如何在TensorFlow框架下开发适配昇腾AI处理器的算子插件，通过解析算子属性映射、数据排布
深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解快撑死的鱼华为昇腾 Ascend C的算子开发系统学习人工智能
深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解随着深度学习的发展，不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、ONNX等在AI开发者社区中占据了重要地位。然而，针对某些硬件平台（如华为昇腾AI处理器），算子库中的算子并非都已经适配了所有主流框架。为了解决这一问题，框架适配开发应运而生，它允许开发者将已存在于算子库中的算子适配到其他未支持的第三方框架上
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 maven debug 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 JavaScript UI 框架 Ajax css
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 java tomcat mysql jdbc JNDI
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 java eclipse unix OS
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 JavaScript AngularJS Cookies
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 unity unity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
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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 xml xml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 = "Jamey친Ñ&#1282
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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

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