- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
python
图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- 大模型如何改变教育?典型应用场景的探究与展望!
AGI大模型学习
大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
目前,大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术,极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中,教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象,更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛,包括但不限于学生的
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
2301_82243733
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- Python数据分析与可视化
程序媛小果
pythonpython数据分析开发语言
Python数据分析与可视化在数据驱动的商业世界中,数据分析和可视化成为了理解复杂数据集、做出明智决策的关键工具。Python,作为一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了丰富的库和框架,使得数据分析和可视化变得简单高效。本文将探讨Python在数据分析和可视化中的应用,包括数据预处理、分析、以及如何通过可视化工具将数据洞察转化为可操作的策略。1.数据分析的重要性数据分析是提取数据中有用信息的过程
- DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响
AI拉呱
Deepseek人工智能
大家好,我是AI拉呱,一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主,现任资深算法研究员一职,兼职硕士研究生导师;热爱机器学习和深度学习算法应用,深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖,拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么:wh
- 动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践:提高目标识别与定位精度
向哆哆
YOLO目标跟踪深度学习YOLOv8
文章目录动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践:提高目标识别与定位精度1.什么是动态蛇形卷积?2.YOLOv8的卷积改进2.1常规卷积与动态蛇形卷积的区别2.2动态蛇形卷积的实现原理2.3YOLOv8中集成动态蛇形卷积3.手把手实现动态蛇形卷积3.1安装依赖3.2设计动态蛇形卷积层3.3集成到YOLOv8中3.4训练与优化4.动态蛇形卷积的进一步优化4.1蛇形路径的动态学习4.1.1学习动态路径
- 【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析
生信学习者1
数据分析数据分析数据挖掘r语言数据可视化
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理应用场景加载R包数据下载函数个体层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗传相关性的个体网络对个体网络Nij进行可视化评估和选择最佳模型评估和选择最佳模型最佳模型进行总结拟合优度检验遗址层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗址之间的遗传相关性网络可视化图条件边预测与模型评估总结系统信息介绍个
- 【Python 学习 / 7】模块与文件操作
卜及中
Python基础python学习数据库
文章目录前言一、导入模块1.导入整个模块2.导入模块中的特定函数3.给模块或函数起别名二、常用模块1.`math`模块2.`random`模块3.`os`模块4.`sys`模块三、文件处理1.打开文件2.读取文件3.写入文件4.关闭文件5.使用`with`语句管理文件四、日期时间1.`datetime`模块获取当前日期和时间创建日期和时间对象格式化日期和时间解析字符串为日期对象2.`time`模块
- rust学习五、认识所有权
大雄野比
rust学习开发语言
一、变量的存储方式和赋值方式要进入rust所有权范围讨论问题,那么必须先理解RUST的变量的存储方式和赋值方式rust出于各种目的,规定变量可以存放在栈和堆上:栈-存放哪些编译时期就知道大小的。通常存储那些简单的数据类型,例如整数、浮点、布尔、字符、成员类型都是整数、浮点、布尔、字符之一的元组注意这是一个FILO(先进后出,或者是后进先出)类型的,好似堆碟子,反而最上面的最先用。堆-存放那些编译时
- 【学习笔记】Elasticsearch之环境搭建
聪明马的博客
elasticsearch学习笔记elasticsearch
Elasticsearch官网本文是自己在学习Elasticsearch的过程中,记下的觉得非常有用的笔记,希望对大家认识Elasticsearch有一点点帮助。1.什么是Elasticsearch官网上是这么介绍的:Elasticsearchisadistributeddocumentstore.Insteadofstoringinformationasrowsofcolumnardata,El
- Git Submodule用的多吗?
Eleven
git全栈工程师
接上篇文章,再来一起学习下gitsubmodule。我之前在项目中遇到过这种情况:多团队开发微信小程序,一个主包有很多分包的,做法是在主包里用一个脚本文件管理各分包的情况。主包在编译前,需执行一下这个脚本文件,已便于update各分包。GitSubmodule是Git提供的一种管理项目依赖的方式,允许你将一个Git仓库作为另一个Git仓库的子目录。这种方式非常适合管理项目依赖的第三方库或模块化开发
- 探索天气预警API:精准预测,守护安全
api
引言在当今这个快速变化的世界中,天气的波动直接影响着人们的日常生活、农业生产、交通出行乃至公共安全。为了有效应对各种极端天气事件,天气预警API应运而生,成为连接气象数据与公众服务的重要桥梁。本文将深入探讨天气预警API的工作原理、应用场景以及其对社会的积极影响。天气预警API的工作原理天气预警API基于先进的气象监测技术和大数据分析,通过收集全球范围内的气象卫星、雷达、地面观测站等数据源,进行实
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
熟悉的黑曼巴
知识图谱人工智能
一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- Maven学习总结(15)——Maven 项目中pom.xml详解
一杯甜酒
Maven
<ver
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3chatgpt人工智能语言模型
DeepSeek(深度求索)与ChatGPT作为当前备受关注的两大AI语言模型,在技术架构、应用场景和性能表现上各有特色。以下从六大维度展开全面对比,为不同需求场景提供选择参考:一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统(MoE)+自研深度优化架构Transformer架构(GPT-3.5/4系列)训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练+RLH
- auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式
IT修炼家
大模型部署大模型auto-gptqcuda
目录1、auto-gptq是什么?2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题(1)爆出:`CUDAextensionnotinstalled.`(2)没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么?Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术(Quantization)将大型语言模型(LLM)等深度学习模型的大小和计算复
- 【deepseek与chatGPT辩论】辩论题: “人工智能是否应当具备自主决策能力?”
海宁不掉头发
软件工程人工智能人工智能chatgptdeepseek
探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目,旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的,来一道适合深度学习的辩论题:辩论题:“人工智能是否应当具备自主决策能力?”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用,可以从以下几个方面展开辩论:支持方:认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步,
- 《数组》学习——移除元素
小翔很开心
学习
移除元素题目: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,并返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间,你必须仅使用O(1)额外空间并原地修改输入数组。元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。测试用例:示例1:给定nums=[3,2,2,3],val=3,函数应该返回新的长度2,并且nums中的前两个元素均为2。你不需要考虑数组中超出新长度后
- React学习笔记(组件通信)_千峰教育 react
m0_54846402
程序员react.js学习笔记
reduxprinciple-+//定义一个dispatch的方法,接收到动作之后,自动调用constdispatch=(action)=>{changeState(action)renderCount(countState)}```创建createStore方法Reduxprinciple02reduxprinciple-+//定义一个方法,用于集中管理state和dispatchconstcr
- FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具
柳旖岭
FOKS-TROT:一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具项目简介FOKS-TROT是一个基于Python的全功能开源知识图谱生成工具,旨在帮助研究人员和开发者快速构建具有丰富信息的知识图谱。该项目由hkx3upper在GitCode上开发并维护。通过FOKS-TROT,您可以轻松地将各种数据源(如文本文件、数据库、API)转换为结构化的知识图谱,并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外,该工
- PSINS工具箱函数介绍——ggnss(ggpsvars+gbdvars+gglovars)
MATLAB卡尔曼
PSINS函数matlabPSINS
文章目录关于工具箱工具箱概述学习路径指南GNSS参数初始化函数`ggnss`函数功能参数体系结构典型应用场景系统参数初始化操作指南执行流程运行结果解析函数源码深度解析代码架构扩展开发建议关于工具箱kfinit是kf的参数初始化函数,用于初始化滤波参数本文所述的代码需要基于PSINS工具箱,工具箱的讲解:PSINS初学指导:https://blog.csdn.net/callmeup/article
- GenAI 平台,3 分钟即可构建基于 Claude、DeepSeek 的 AI Agent
DO_Community
人工智能
DigitalOcean云服务在前不久发布了GenAI平台——一个让任何团队都能在几分钟内构建和部署AI代理的平台。DigitalOcean的GenAI平台持续扩展,让人工智能驱动的开发变得更加易用、灵活且强大。近日,Digitalocean宣布将Anthropic的Claude模型和DeepSeekR1引入Digitalocean的生态系统,为你提供更多构建和部署AI应用的选择。通过Anthro
- 线性回归理论
狂踹瘸子那条好脚
python
###线性回归与Softmax回归####线性回归线性回归是一种用于估计连续值的回归方法。它的应用场景非常广泛,比如在房地产市场中,参观一个房子后,我们可以通过线性回归模型来估计房子的价格,从而决定出价。线性回归的核心思想是通过训练数据来学习参数,使得模型的预测值与真实值之间的差异最小化。在神经网络中,线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异,常用的损失函数包
- 智享AI直播三代系统,马斯克旗下AI人工智能直播工具,媲美DeepSeek!
V__17671155793
人工智能
智享AI直播三代系统,马斯克旗下AI人工智能直播工具,媲美DeepSeek!在科技飞速发展的当下,人工智能正以前所未有的态势重塑着各个行业的格局。直播领域,作为信息传播与商业交互的前沿阵地,也在AI技术的赋能下迎来了颠覆性的变革。其中,马斯克旗下的智享AI直播三代系统宛如一颗璀璨的新星,横空出世,以其卓越的性能和创新的理念,迅速在竞争激烈的直播市场中崭露头角,甚至被业界誉为可媲美DeepSeek的
- 蓝队基础:企业网络安全架构与防御策略
重生之物联网转网安
网络安全安全
声明学习视频来自B站up主**泷羽sec**有兴趣的师傅可以关注一下,如涉及侵权马上删除文章,笔记只是方便各位师傅的学习和探讨,此文章为对视频内容稍加整理发布,文章所提到的网站以及内容,只做学习交流,其他均与本人以及泷羽sec团队无关,切勿触碰法律底线,否则后果自负!!!!有兴趣的小伙伴可以点击下面连接进入b站主页[B站泷羽sec](https://space.bilibili.com/35032
- 2025年三个月自学手册 网络安全(黑客技术)
网安kk
web安全安全网络网络安全人工智能
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习导航
- 入门网络安全工程师要学习哪些内容【2025年寒假最新学习计划】
白帽黑客2659
学习web安全安全网络安全密码学
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包大家都知道网络安全行业很火,这个行业因为国家政策趋势正在大力发展,大有可为!但很多人对网络安全工程师还是不了解,不知道网络安全工程师需要学什么?知了堂小编总结出以下要点。网络安全工程师是一个概称,学习的东西很多,具体学什么看自己以后的职业定位。如果你以后想成为安全产品工程师,学的内容侧重点就和渗透测试工程师不一样,如果你想成为安全开发
- 2025年全国CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛,看这一篇就稳了!
白帽安全-黑客4148
安全web安全网络网络安全CTF
目录一、CTF简介二、CTF竞赛模式三、CTF各大题型简介四、CTF学习路线4.1、初期1、html+css+js(2-3天)2、apache+php(4-5天)3、mysql(2-3天)4、python(2-3天)5、burpsuite(1-2天)4.2、中期1、SQL注入(7-8天)2、文件上传(7-8天)3、其他漏洞(14-15天)4.3、后期五、CTF学习资源5.1、CTF赛题复现平台5.
- 2025年全国CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛,看这一篇就稳了!
白帽安全-黑客4148
网络安全web安全linux密码学CTF
目录一、CTF简介二、CTF竞赛模式三、CTF各大题型简介四、CTF学习路线4.1、初期1、html+css+js(2-3天)2、apache+php(4-5天)3、mysql(2-3天)4、python(2-3天)5、burpsuite(1-2天)4.2、中期1、SQL注入(7-8天)2、文件上传(7-8天)3、其他漏洞(14-15天)4.3、后期五、CTF学习资源5.1、CTF赛题复现平台5.
- 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
xiao5kou4chang6kai4
深度学习遥感勘测python深度学习分类
专题一:深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习,深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化,学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作,全连接层,以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图,卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
- 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