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人工智能深度学习
在人工智能的浪潮中,大语言模型的发展日新月异。DeepSeek作为其中的佼佼者,凭借其独特的训练算法和高效的学习能力,吸引了众多目光。今天,就让我们深入探究DeepSeek训练算法的独特之处,以及它是如何保证模型实现高效学习的。一、独特的架构基础DeepSeek以Transformer架构为基石,但并非简单沿用,而是进行了深度创新。Transformer架构的核心是注意力机制,这让模型在处理序列数
- 国内十大工业物联网平台分析报告(2025年)
CServer_01
工业物联网工业物联网平台工业物联网平台选型物联网
目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构1.3、工业物联网平台核心功能2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势2.3、市场发展趋势2.4、应用趋势3、工业物联网平台市场预测3.1、工业物联网平台3.2、DCS3.3、实时数据库3.4、SCADA3.5、数字孪生3.6、设备全生命周期管理系统4、主要工业物联网平台供应商介绍4.1、蓝卓4.2、涂鸦智能4.3、中服云4
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孑么
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动态规划,注意负负得正,dp交换。题目注意这里的dp的乘积要求最大,而两个很大的负数相乘也是大的,因此在每遍历到一个数时要存一个最大值的dp与一个最小值的dp,然后遍历完后再去存ans的dp。由于存在负数,那么会导致最大的变最小的,最小的变最大的。因此还需要维护当前最小值。时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(1)。classSolution{publicintmaxProduct(int[]nu
- 腾讯云目前支持4种DeepSeek开源大模型部署方案
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database
企业级的应用,光有大模型能力还不够,推理引擎以外,应用经验、各类原子化能力和现成的应用经验不可或缺。欢迎交流#deepseek腾讯云目前支持4种DeepSeek开源大模型部署方案1、面向开发者开箱即用的HAI方式1)参考:https://mp.weixin.qq.com/s/kZLPfXv3b1sxLSwyRVsEsg2)优势:支持R1,免除购买资源部署的过程,直接开箱使用;参数规模支持1.5B、
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Hugo_Hoo
AI大模型应用开发人工智能AI编程agi
使用tiktoken计算token数量tiktoken是OpenAI开发的一种BPE分词器。给定一段文本字符串(例如,"tiktokenisgreat!")和一种编码方式(例如,"cl100k_base"),分词器可以将文本字符串切分成一系列的token(例如,["t","ik","token","is","great","!"])。将文本字符串切分成token非常有用,因为GPT模型看到的文本就
- 使用Python中的LangChain库优化消息长度:从聊天历史到模型性能的全面指南
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使用Python中的LangChain库优化消息长度:从聊天历史到模型性能的全面指南在现代人工智能应用中,大语言模型(LLM)扮演着越来越重要的角色,尤其是在对话系统、智能助理和其他自然语言处理任务中。然而,所有的模型都有一个有限的上下文窗口,意味着它们可以处理的输入令牌(tokens)数量是有限的。当我们需要处理较长的对话历史或复杂的任务链时,如何管理传递给模型的消息长度变得至关重要。在这篇文章
- DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程
herosunly
DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记
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笔记人工智能langchainllama大模型产品经理大模型基础
1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线,进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列(token)的概率分布,可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。从生成文本的方式来看,LM(languagemodle)可以简单的分为:自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本,每个词的生成都依赖于上文,关联性好一次性生成整个文本序列,不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快
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kaui52066精品源码uni-app小程序前端开源php生活
一.系统介绍一款基于FastAdmin+ThinkPHP+Uniapp开发的商协会系统,新一代数字化商协会运营管理系统,以“智慧化会员体系、智敏化内容运营、智能化活动构建”三大板块为基点,实施功能全场景覆盖,一站式解决商协会需求壁垒,有效快速建立自有数字化管理体系、提升组织管理效能、增强会员粘性、沟通连接市场,真正做到为构建有影响力的现代化智慧型组织赋能。二.测试环境系统环境:CentOS、运行环
- DeepSeek R1 vs ChatGPT o1 实测 7 大场景终极对决
网络安全我来了
人工智能AIchatgpt
R1vso1:7大场景终极对决引言你需要的不是「最好」,而是「最合适」想象一下,你面前有两把瑞士军刀:一把刀锋锐利但功能单一,另一把功能繁多但需要时间磨合。你会怎么选?人工智能模型的选择也是如此。DeepSeekR1和ChatGPTo1就像这两把军刀,它们的胜负不在绝对强弱,而在场景适配。根据实测数据,我们将通过编程、教育、创意等7个战场,解剖这两大AI巨头的真实战斗力。一、语言战场当AI成为「读
- c#quartz触发_C# 定时调度之Quartz
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c#quartz触发
工作中我们经常碰到定时或者固定时间点去做一些事情,然后每天到时间点就会去做这样的事情,如果理解这样的场景,我们就要引入今天我们的主角Quartz,其实这个跟数据库的作业类似,但是不仅仅局限于数据库。一:quartZ引入&三大核心对象简介1:在项目中打开Nuget管理,然后搜索QuartZ,现在最新的版本是3.0.7,需要在Framework4.5.2上面使用。2:quartZ的三大核心对象A:IS
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标题:2025大学生小组作业「救星」指南!5大高效协作工具+避坑攻略,卷王组队必备副标题:从“拖延内耗”到“人均效率狂魔”,这些工具让小组作业变成加分项【小组作业的“爱恨情仇”】2025年开学季,微博话题#小组作业比独自打工难100倍#再次冲上热搜。评论区“血泪史”扎堆:有人为协调会议时间抓狂,有人因文件版本混乱通宵返工,甚至有人因“划水队友”被迫“1拖N”……教育部最新数据显示,超70%的高校课
- 书籍-《掌握Transformer:从BERT到大模型和Stable Diffusion(第二版)》
书籍:MasteringTransformers:TheJourneyfromBERTtoLargeLanguageModelsandStableDiffusion,2ndEdition作者:SavaşYıldırım,MeysamAsgari-Chenaghlu出版:PacktPublishing编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《掌握Transformer:从BERT到大模型
- 大语言模型(LLM)如何实现上下文的长期记忆?
引言大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如GPT-4、Claude和LLaMA等,已经在自然语言处理领域展现出卓越的能力。然而,它们在实际应用中常常面临一个核心问题:如何实现上下文的长期记忆?传统LLM的上下文长度通常受限于计算资源和架构设计(如注意力机制),这限制了其处理长文档或保持复杂对话连续性的能力。本篇文章将深入探讨大语言模型的上下文记忆问题,分析其技术难点,并
- 项目管理五大基本要素是什么
项目管理
项目管理的五大基本要素包括:时间、成本、质量、资源、范围。这些要素共同构成了项目成功的基础,通过有效地管理这些要素,项目经理能够确保项目按时、按质、按预算顺利完成。其中,时间管理是确保项目按计划推进的关键,而成本管理则是项目控制的重要方面。本文将深入探讨这些基本要素的定义及其在实际项目管理中的应用,并结合实际案例进行详细分析。一、时间管理、成本管理时间管理和成本管理是项目管理中最为关键的两个要素。
- DeepSeek vs ChatGPT:大模型技术路径的“分水岭”与行业颠覆性创新——2025年AI领域生态重构与场景革命深度观察
富 贵 儿 ¥
人工智能开发语言大数据python
引言:从“参数竞赛”到“场景战争”的范式转移2025年,全球AI产业正经历从“技术崇拜”到“价值落地”的关键转折。当OpenAI、Google等巨头仍执着于千亿参数堆砌时,中国团队打造的DeepSeek以“场景穿透力”异军突起。这场较量不仅是技术架构的对垒,更是AI商业化逻辑的根本性变革。本文基于独家技术拆解与300+企业落地案例调研,揭示两大模型如何重塑行业规则。一、技术架构革命:MoEvsTr
- 商业计划书代写?别浪费钱
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商业计划书包含的范围很广,但一般离不开以下题目:经营者的理念、市场、客户、比较优势、管理团队、财务预测、风险因素等等。对市场的分析应由大入小,从宏观到微观,以数据为基础,深刻的描述公司/项目在市场中将争取的定位。对比较优势,应在非常清楚本身强弱情况及竞争对手的战略而作分析。至于管理团队,应从各人的背景及经验分析其对公司/项目中不同岗位的作用。财务预测是关键的,应将绝大部分的假设及其所引致的财务影响
- 婚恋相亲交友父母牵线搭桥红娘助手小程序系统
狂团商城小师妹
博纳miui52086微信小程序微信公众平台微信
婚恋相亲交友父母牵线搭桥红娘助手小程序系统助力婚恋平台精准获客与流量提升一、行业背景与用户需求分析随着社会节奏加快和单身人口增长,婚恋相亲交友已成为刚需市场。据统计,中国适婚单身人群已超2.4亿,其中超过60%的年轻人依赖线上平台解决婚恋需求。然而,传统相亲模式存在匹配效率低、信任度不足等问题,而父母牵线搭桥与红娘助手小程序系统的结合,正成为解决痛点的创新方案。此类平台需满足三大核心需求:精准匹配
- 微信DeepSeek王炸组合
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2vue.js
1.背景信息微信:腾讯旗下的超级社交应用,涵盖通讯、支付、小程序生态等,月活用户超10亿。DeepSeek:专注AGI(通用人工智能)的中国公司,核心产品包括大模型(如DeepSeek-R1、DeepSeek-Chat)、多模态技术及行业解决方案。“王炸组合”:通常指强强联合的顶级合作,可能暗示技术互补或场景融合。2.可能的合作方向AI功能嵌入微信生态:DeepSeek的大模型能力(如对话、搜索、
- 类的讲解2(继承)
上位机小白***
c#开发语言
--继承:子类实例化的时候,父类构造函数也会跟随执行继承:属于面向对象三大特性之一(封装,继承,多态)/**父类中抽离"公共成员"*子类中"扩展"特殊的成员**基类:父类Animal*派生类:子类Dog**继承的核心思想:子类使用父类公开的属性和方法,同时拓展自己的特性*/先定义一个Animal类,之后用Dog类继承Animal类//调用了无参的构造函数Animallaohu=newAnimal(
- 【大模型】AI 辅助编程操作实战使用详解
小码农叔叔
AI大模型实战与应用AI辅助编程操作实战使用详解AI辅助编程AI编程使用详解AI编程AI代码编程
目录一、前言二、AI编程介绍2.1AI编程是什么2.1.1为什么需要AI辅助编程2.2AI编程主要特点2.3AI编程底层核心技术2.4AI编程核心应用场景三、AI代码辅助编程解决方案3.1AI大模型平台3.1.1AI大模型平台代码生成优缺点3.2AI编码插件3.3AI编码工具产品CursorAITabnineGitHubCopilot通义灵码MarsCodeCodeGeeX腾讯云AI代码助手Ope
- AI 大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《AI大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构》关键词:AI大模型,数据中心建设,高性能计算,存储架构,分布式系统,能耗优化,运维管理。摘要:本文深入探讨了AI大模型应用数据中心建设中的高性能计算与存储架构。首先回顾了AI大模型的发展历程和数据中心的含义,然后详细解析了高性能计算架构,包括计算节点、编程模型和网络技术。接着,讨论了存储架构,包括存储类型、分布式存储系统和数据一致性策略。本文还提
- 干货:DeepSeek+SpringAI实现流式对话!
液态不合群
deepseek
前面一篇文章我们实现了《炸裂:SpringAI内置DeepSeek啦!》,但是大模型的响应速度通常是很慢的,为了避免用户用户能够耐心等待输出的结果,我们通常会使用流式输出一点点将结果输出给用户。那么问题来了,想要实现流式结果输出,后端和前端要如何配合?后端要使用什么技术实现流式输出呢?接下来本文给出具体的实现代码,先看最终实现效果:解决方案在SpringBoot中实现流式输出可以使用Sse(Ser
- 【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源?
FF-Studio
DeepSeekR1算法
GRPO,一种新的强化学习方法,是DeepSeekR1使用到的训练方法。今天的这篇博客文章,笔者会从零开始,层层递进地为各位介绍一种在强化学习中极具实用价值的技术——GRPO(GroupRelativePolicyOptimization)。如果你是第一次听说这个概念,也不必慌张,笔者会带领你从最基础的强化学习背景知识讲起,一步步剖析其来龙去脉,然后再结合实例讲解GRPO在实际应用中的思路和操作示
- 聚焦大模型!隐语技术团队研究成果被 ICASSP 与 ICLR 两大顶会收录
隐私开源模型
“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow导语:2023年,「大模型」走到了聚光灯下,技术圈的“头部玩家”们纷纷入场,其潜能和价值正在被不断挖掘与释放。与此同时,大模型相关的隐私安全问题也
- HarmonyOS SDK,助力开发者打造焕然一新的鸿蒙原生应用
harmonyos
鸿蒙生态千帆启航仪式于1月18日正式启动。从2019年HarmonyOS正式发布到2020年“没有人能够熄灭漫天星光”,今天,满天星光终汇成璀璨星河,HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版重磅发布,带来了全新架构、全新体验、全新生态。作为支撑鸿蒙原生应用开发的技术源动力,HarmonyOSSDK将系统级能力全面对外开放,覆盖了应用框架、应用服务、系统、媒体、图形、AI六大领域的开发能力,为开发者带来
- C++11之constexpr
kazamata
C++c++学习笔记visualstudio
注:大前提,本篇文章是在介绍C++11中的constexpr,自C++14以来constexpr有了非常大的改动,如在实验中遇见与本文不符的地方还先请查阅其他资料,确定为本文错误后可留言,我会虚心接受并改正。constexpr定义编译时常量在C++11中添加了一个新的关键字constexpr,这个关键字是用来修饰常量表达式的。所谓常量表达式,指的就是由多个(≥1)常量(值不会改变)组成并且在编译过
- 单片机中有FLASH为啥还需要EEROM?
奇偶变不变
单片机嵌入式硬件单片机嵌入式硬件
单片机里同时存在Flash和EEPROM,主要是因为它们在存储特性和使用场景上有本质区别:1.写数据方式不同:Flash像黑板擦:改一个字就要擦掉整个扇区(比如4KB),再重新写一遍。频繁改小数据时效率低,容易磨损。EEPROM像铅笔:能直接擦改单个字节,适合频繁修改小数据(比如闹钟时间、计数器)。2.寿命差距大:Flash擦写约1万次就报废,EEPROM能扛100万次。如果你用Flash存每天要
- 通俗诠释 DeepSeek-V3 模型的 “671B” ,“37B”与 “128K”,用生活比喻帮你理解模型的秘密!
涛涛讲AI
大模型生活deepseek人工智能大模型python
欢迎来到涛涛聊AI。在DeepSeek-V3模型的参数描述中,你可能会看到类似“671B37B128K”这样的标记。这些字母和数字的组合看起来像密码,但其实它们揭示了模型的“大脑容量”和“工作方式”。我们用日常生活的比喻来解释:一、数字含义:模型“大脑”的三大指标“671B”:总知识库容量含义:模型总共学习了6710亿条知识(671Billion参数)。类比:相当于一座图书馆的总藏书量。数字越大,
- 力扣两数之和C++详解
Pixel_Pirate
力扣排序算法题leetcodec++算法
解题思路题目概括来说其实就是以下三点1.数组nums中的两个整数相加小于target,之后要返回这两个整数的下标2.数组nums中的元素每一个只能用一次3.可以按任意顺序返回答案,这里我们按照从小到大的顺序返回答案我们可以先创立两个指针p1和p2指向nums的首尾,假设nums数组中的顺序从小到大排序,那么p1就指向最小值,p2就指向最大值这时候如果p1+p2>target,那么指针p2向左移动,
- 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