- RK35XX(3568) Android WSL ubuntu22.04 编译环境配置
hmbbPdx_
firefly-RK3288RK驱动开发Rk开发(RK3568)androidlinux
前言:装Ubuntu真机操作是很流畅但是没什么软件,装Vmware虚拟机操作卡顿配置也麻烦。那不如试一试wsl吧,命令行操作,流程又快捷wsl简介:适用于Linux的Windows子系统可让开发人员按原样运行GNU/Linux环境-包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序-且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销。window版本:10或11(7不支持)Ubuntu:16.04~22.04.1WSL:
- 滑块式分拣优势
骞途
笔记人工智能经验分享
高速滑块式分拣机是一种智能物流输送设备,可引导和分拣中型货物、包袋、纸箱。与普通分拣机不同的是,双向滑块使货物能够在分拣机两侧卸下,提高了空间利用率,同时增大了设计灵活性。超高速、高性能,高可靠性,灵活配置。双向、轻柔分拣。采用搭锁/脱开滑块,滚柱轴承精确。更换损坏的滑块不需要拆下板,分拣机控制人员可以使用标准软件包快速、方便地安装。1.性能参数滑块式分拣适用于纸箱、周转箱及其他不规则形状的物品,
- 云原生大佬重生,记忆逐步复苏(九:systemd进程)
子恒2005
云原生大佬重生记忆逐步复苏云原生linux
目录1:什么是systemd守护进程2:Systemd参与的系统的初始化是怎么样的?3:systemd的单元类型4:具体的单元配置文件解析1:什么是systemd守护进程systemd是现代Linux系统中的一个系统和服务管理器,用于初始化系统、管理系统服务、维护系统状态、控制系统资源,并提供一系列其他功能来简化系统管理。systemd的主要作用和功能-系统初始化:systemd是Linux系统的
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
机器学习线性回归python
一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 移除元素(C语言)
Charon424
leetcode简单题c语言算法数据结构
题目:给你一个数组nums和一个值val,你需要原地移除所有数值等于val的元素。元素的顺序可能发生改变。然后返回nums中与val不同的元素的数量。假设nums中不等于val的元素数量为k,要通过此题,您需要执行以下操作:更改nums数组,使nums的前k个元素包含不等于val的元素。nums的其余元素和nums的大小并不重要。返回k。用户评测:评测机将使用以下代码测试您的解决方案:int[]n
- Virtual Machine Platform is not enabled. Enable it using the following PowerShell script (in an admi
朋也透william
docker
DockerDesktop安装指南以及Windows下WSL2和Hyper-V相关问题追查-寂寞姜大虎-博客园(cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/qfl-blog/p/18200575
- 【存储中间件】Redis核心技术与实战(六):Redis的设计与实现(缓存淘汰算法、过期策略与惰性删除)
道友老李
#Redis核心技术与实战架构师进阶-存储中间件缓存中间件redis
文章目录Redis的设计与实现缓存淘汰算法maxmemoryNoevictionvolatile-lruvolatile-ttlvolatile-randomallkeys-lruallkeys-randomLRU算法近似LRU算法LFU算法为什么Redis要缓存系统时间戳过期策略和惰性删除过期惰性删除lazyfree个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区Redis的设计与实现缓存淘汰
- MyBatis 中的缓存机制
JiaHao汤
Mybatismybatis
文章目录一级缓存二级缓存MyBatis中的缓存是用于提高数据访问性能的一个重要机制。它可以将查询结果缓存在内存中,避免重复查询数据库,从而加快数据访问速度。MyBatis中存在一级缓存和二级缓存,一级缓存和二级缓存是相互独立的,它们并不共享缓存数据。一级缓存默认开启;而二级缓存默认关闭,如果需要开启二级缓存,则需要手动配置进行开启。在使用MyBatis中的缓存时,需要关注缓存的有效性和管理。由于缓
- 风控算法(一)——数据测试
月亮月亮要去太阳
机器学习人工智能
下面的内容都是针对数据源测试的一些可能得问题:1、请描述你在开发和执行数据测试流程时的具体步骤。确定样本(对齐样本与时间,去除假样本)——确定特征(确认目前特征)——数据信息(返回的数据字典、收费方式、底层数据:特征、分数)——数据清洗(缺失值替换)——数据训练形成报告。2、如何确定数据产品在风险模型中的潜在价值和适用性的?AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10
- [C/C++][VsCode]使用VsCode在Linux上开发和Vscode在线调试
★Orange★
LinuxC++嵌入式c语言c++vscode
目录0.前言1.win10上搭建环境Linux环境2.编写makefile3.怎么在线调试结语0.前言在开发中,可以一边开发一边调试,这样可以大大的减少bug;但是正常来说一个大点的项目,是不太可能单步调试的,因为一般都是用make或者CMake,甚至安卓中的Android.bp来编译;因此检查调试程序,仅能通过编译后,烧录到目标板子上或者搭建好的环境上,根据Log信息来调试,这样确实有点麻烦,但
- LeetCode第98题_验证二叉搜索树
@蓝莓果粒茶
算法leetcodelinux算法链表c++数据结构python
LeetCode第98题:验证二叉搜索树题目描述给你一个二叉树的根节点root,判断其是否是一个有效的二叉搜索树。有效二叉搜索树定义如下:节点的左子树只包含小于当前节点的数。节点的右子树只包含大于当前节点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。难度中等问题链接https://leetcode.cn/problems/validate-binary-search-tree/示例示例1:输入:
- 智见未来:多大模型协同的数据分析新范式
一ge科研小菜菜
人工智能大数据人工智能大数据
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型(LLM)的快速发展,ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。利用多个LLM的协同能力,可以增强数据分析的多角度解读、减少单一模型的偏差,并优化洞察生成的深度和精准度。本文探讨如何结合多个LLM,在数据分析领域实现更可靠的洞察生成,并提供具体的策略、方法和应用场景。2.主要
- 12.1-12.7学习周报
谢m鑫天天揍我
学习
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract一、k-近邻法二、持续学习总结摘要本周主要学习了k邻近算法的原理和应用场景,了解了持续学习的有关概念和原理。AbstractThisweek,wemainlylearnedtheprinciplesandapplicationscenariosofk-proximityalgorithm,andlearne
- 并发爬虫实战:多线程高效抓取王者荣耀全英雄皮肤
YiFoEr_Liu
爬虫案例实操爬虫部署python爬虫python大数据
一、场景与挑战在网络爬虫开发中,我们常常面临以下挑战:需要处理成百上千个页面的数据抓取目标服务器存在反爬机制和请求频率限制单线程模式下载效率低下,难以充分利用带宽本文以王者荣耀英雄皮肤下载为例(日访问量超过1亿的热门游戏),演示如何通过Python并发编程实现高效数据抓取。二、技术选型分析2.1为什么选择并发线程?I/O密集型场景:网络请求占比90%以上GIL限制:Python线程适合I/O密集型
- 基于BCLinux制作Apache HTTPD 2.4.63 的RPM安装包
IT布道
apache
在这之前,我写过一篇《基于CentOS7制作ApacheHTTPD2.4.58的RPM安装包》的文章。本文大部分内容和之前差不多,但因为操作系统由CentOS7变成了BC-Linux,所以,有些内容就可以删减了。编译环境:操作系统:BC-Linuxhttpd版本:2.4.63制作工具:rpmbuild(这个之前的文章有介绍,看这里)下载httpd源码:官网目前的最新版本是2.4.63(2025.1
- 无矩阵乘法LLM:效率与性能双突破
XianxinMao
人工智能矩阵人工智能线性代数
标题:无矩阵乘法LLM:效率与性能双突破文章信息摘要:无矩阵乘法的LLMs通过创新技术替代传统矩阵乘法操作,显著降低了计算成本,减少了对GPU的依赖。这种模型在内存使用和延迟方面表现优异,尤其在大规模模型上效率显著提升。例如,13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存,延迟低至695.48ms,远优于传统模型。此外,基于FPGA的硬件优化进一步提升了性能,1.3B参数模型功耗仅为13W,达到人类阅
- Adam-mini:深度学习内存效率新突破
XianxinMao
人工智能深度学习人工智能
标题:Adam-mini:深度学习内存效率新突破文章信息摘要:Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力,尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。相比AdamW,Adam-mini将内存效率提升了一倍,并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗,同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。在训练十亿参数级别的大语言模型(LLM)时,Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升,并减少了33%的
- AI图像技术:真实与虚假的博弈
XianxinMao
人工智能人工智能计算机视觉深度学习
标题:AI图像技术:真实与虚假的博弈文章信息摘要:随着AI生成图像技术的快速发展,虚假信息的传播风险急剧增加,引发了社会对信息真实性的广泛担忧。AI生成的图像几乎与真实照片无法区分,可能被用于制造虚假新闻、恶意攻击和商业欺诈,导致社会信任危机。为应对这一挑战,Meta开发了StableSignature技术,通过在AI生成图像中嵌入不可见且防篡改的水印,有效识别和追踪图像来源。这项技术具有鲁棒性、
- SVN学习
无妄无望
工具使用svn学习
1、SVN是什么SVN(Subversion)是一个开源的版本控制系统,用于跟踪文件和目录的更改。它允许团队协作开发项目,管理代码的版本历史,并支持多人同时对代码进行修改和提交。SVN是集中式版本控制系统(CVCS)的代表之一,与Git(分布式版本控制系统)不同,SVN的代码库通常存储在一个中央服务器上。SVN的主要特点版本控制:记录文件和目录的每一次更改,支持版本回溯和历史查看。多人协作:允许多
- 【机器学习】模型拟合
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题,表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据,模型的预测误差都居高不下。在实际应用中,欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙,无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因:例如,使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据,或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下,模型的表
- 统计领域英语专业词汇补充
月亮月亮要去太阳
算法其他
应统考研复试:多元统计、回归分析、时间序列三大领域专业词汇翻译以下是多元统计、回归分析和时间序列三大统计领域的常见专业词汇的英汉互译,按类别整理:多元统计(MultivariateStatistics)英文术语中文术语MultivariateAnalysis多元分析PrincipalComponentAnalysis(PCA)主成分分析FactorAnalysis因子分析ClusterAnalys
- 【服务器数据恢复】数据中心存储服务器VMware vSAN分布式存储架构数据恢复解析
海境超备
服务器分布式架构网络安全系统安全运维
随着企业数据中心的数据量的不断增加,数据存储和恢复成为了企业必须面对的重要问题。vSAN(VirtualStorageAreaNetwork)分布式存储架构是一种新型的存储技术,它可以有效地解决企业数据存储和管理方面的问题。本文将详细介绍vSAN分布式存储架构的原理和特点,并解析其数据恢复的原理和方法。分布式文件系统(DistributedFileSystem,DFS)是一种能够在多台计算机之间共
- SpringBoot、Spring、SpringMVC原理梳理
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笔记javaspring
SpringBoot、Spring、SpringMVC原理梳理文章目录SpringBoot、Spring、SpringMVC原理梳理Spring、SpringMVC、SpringBoot三者的关系:Spring和SpringMVC:SpringBoot、Spring:SpringMVC的DispatchServlet解析DispatchServlet初始化:initServletBeaninitW
- 实用工具-Another Redis Desktop Manager介绍
吕海洋
数据库工具redis数据库
GitHub:https://github.com/qishibo/AnotherRedisDesktopManager/releasesGitee:AnotherRedisDesktopManager发行版-Gitee.comAnotherRedisDesktopManager是一款免费的Redis可视化管理工具,具有以下特点和功能:特点跨平台支持:兼容Windows、Mac、Linux等操作系
- linux emqx安装和配置
冰下一度12138
linux服务器运维
1、获取安装包可以网上下载,解压安装,解压目录自选,我这里安装位置是/usr/local/emqx/2、安装成功验证/usr/local/emqx/bin/emqxstart输入网址http://{ip}:18083初始用户名密码:admin/public登录后修改指定密码,开启授权认证,防止非法登录3、系统级别自启创建文件emqx.service放在/etc/systemd/system目录下[
- springboot整合Thymeleaf详解
weiha666
springboot
Thymeleaf介绍简单说,Thymeleaf是一个跟Velocity、FreeMarker类似的模板引擎,它可以完全替代JSP。相较与其他的模板引擎,它有如下三个极吸引人的特点:Thymeleaf在有网络和无网络的环境下皆可运行,即它可以让美工在浏览器查看页面的静态效果,也可以让程序员在服务器查看带数据的动态页面效果。这是由于它支持html原型,然后在html标签里增加额外的属性来达到模板+数
- 深入理解正则表达式:语法全解析
谢兴豪
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:正则表达式是一种用于文本匹配的模式,广泛应用在文本处理、数据验证等领域。本文将全面探讨正则表达式的语法细节,包括字符匹配、元字符、字符类、量词、分组与反向引用、选择与否定、位置锚点、预定义字符集、模式修饰符、回溯控制以及正向先行断言和正向后行断言。掌握这些知识有助于提高编程效率和代码质量。1.正则表达式简介正则表达式是IT行业中的“瑞士军刀”,它们在文本处理、
- UI设计中的负空间:提示和最佳实践
weixin_34346099
我们常常认为沉默,空虚或无色对我们不利。我们认为它们是理所当然的,而不认为它们是对比的坚实基础。只有沉默让我们知道声音的价值。只有空白空间才能让我们了解我们想要填充它的内容。只有无色才能让我们在舞台上出现时感觉颜色更明亮更深。只有缺乏空气才能让我们知道它的重要性。今天我们谈论的是设计中的空气,让我们讨论下什么是负空间。什么是设计中的负空间?基本上,负空间或通常称为空白区域-是布局的空白区域。它不仅
- Pytest的数据驱动DDT
活跃家族
pytest服务器运维
1、ddt的语法:@pytest.mark.parametrize(“case”,case_all)是个装饰器,里面两个数据:case和cases_all意思就是:将cases_all里每个成员依次传递给case这个变量;cace注意要加引号,虽然是个变量但是要加引号后面的用例方法里的参数case都是必须要要跟这个装饰器里的case名字一致。运行结果:几条用例数据就运行几条测试用例就算前面的断言失
- Pytest的夹具
活跃家族
pytest
1、pytest的前置后置夹具fixture有些内容是在每个用例执行之前都要运行操作:--用例前置接口:购物车模块先登录--登录结果【token鉴权】UI:每次用例打开浏览器--driver有些内容在每个用例之后都要运行操作:–用例后置接口:数据清除UI:关闭浏览器叫做用例的前置和后置。pytest测试框架中统一叫做夹具。fixture。前置:setup后置:teardown2、夹具2.1、定义夹
- 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