- Day36 复习日
cylat
python打卡深度学习机器学习人工智能python神经网络
目录一、对之前的信贷项目,利用神经网络训练下二、尝试进入nn.Module中,查看他的方法模型训练与评估相关参数管理相关模块管理相关设备相关钩子函数相关一、对之前的信贷项目,利用神经网络训练下importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfr
- 【网络安全】深入理解 IoC 与 IoA:从“事后识别”到“事前防御”
学习溢出
Security安全网络安全运维网络
1.简介在网络安全领域,IoC(IndicatorsofCompromise,入侵指标)和IoA(IndicatorsofAttack,攻击指标)是两个核心概念。它们是安全分析师识别攻击行为、调查事件、制定防御策略的重要依据。尽管这两个术语经常一起出现,但它们的作用时机和侧重点是不同的:IoC注重“结果”:攻击已发生,留下的痕迹;IoA注重“过程”:攻击正在发生,或者即将发生的行为特征。本文将带你
- Linux内核深度解析:IPv4策略路由的核心实现与fib_rules.c源码剖析
109702008
编程#C语言网络linux网络人工智能
深入探索Linux网络栈的规则引擎,揭秘策略路由如何通过多级路由表实现复杂流量控制在Linux网络栈中,路由决策远不止简单的目的地址匹配。策略路由(PolicyRouting)允许根据源地址、TOS值、端口等复杂条件选择不同的路由路径。本文将深入剖析实现这一功能的核心源码——net/ipv4/fib_rules.c,揭示策略路由的运作机制。一、策略路由基础概念策略路由打破了传统路由基于单一目的地址
- 微算法科技(NASDAQ MLGO)开发基于量子搜索算法的多方量子密钥协议
随着量子信息技术的快速发展,传统加密技术面临量子计算带来的破解威胁。密码技术是网络安全的基石,而量子信息安全则使用基于量子物理和数据算法的密码技术,嵌套在网络的不同环节,提供额外的安全层。量子密钥分发(QKD)作为量子信息安全的核心技术之一,正在逐步走向实际应用。微算法科技(NASDAQMLGO)开发基于量子搜索算法的多方量子密钥协议,旨在提升信息安全水平。基于量子搜索算法的多方量子密钥协议是一种
- python多人聊天室 跨主机_python+tcp实现多人聊天室
tcp介绍引用百度百科的介绍传输控制协议(TCP,TransmissionControlProtocol)是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议,由IETF的RFC793[1]定义。TCP旨在适应支持多网络应用的分层协议层次结构。连接到不同但互连的计算机通信网络的主计算机中的成对进程之间依靠TCP提供可靠的通信服务。TCP假设它可以从较低级别的协议获得简单的,可能不可靠的数据报服务。
- 使用Electron构建个人知识管理工具:从零开始的完整指南
在信息爆炸的时代,如何有效管理和组织个人知识成为许多人的痛点。本文将详细介绍如何使用Electron框架开发一个功能完善的个人知识管理(PKM)工具,涵盖从技术选型到核心功能实现的完整过程。一、为什么选择Electron开发PKM工具个人知识管理工具需要具备以下特点:跨平台支持:能在Windows、macOS和Linux上运行离线可用:不依赖网络连接高性能:快速响应各种操作可扩展性:方便添加新功能
- 如何检测DDoS攻击?
西里网
西里.中国ddos
参考资料waf防爬虫简介阻止恶意HTTP/HTTPS流量来保护网站安全推荐一些DDoS攻击防护的工具WAF防护简介waf防ddos简介如何检测DDoS攻击?waf防火墙和web防火墙区别混合DDoS攻击方式结合多种攻击DDoS攻击检测方法1.流量监控与分析网络流量基线:建立正常流量基准,检测异常流量波动(如突发性流量激增)。流量来源分析:检查是否来自单一IP、特定ASN或地理区域的大规模请求。协议
- CCNA 网络基础知识最新PPT课程
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:CCNA课程涵盖了网络基础的各个方面,包含OSI模型、TCP/IP协议、路由协议、VLAN以及思科设备配置等内容。本套PPT资源旨在帮助学习者全面理解网络通信的运作,从OSI的七层模型到TCP/IP协议簇,再到路由协议的选择与配置,以及VLAN技术的实现与管理,学习者能够逐步掌握网络技术,为通过CCNA认证或解决实际网络问题打下坚实基础。1.OSI模型全面介绍
- Java简易爬虫:抓取京东图书信息实战指南
黃昱儒
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目展示如何使用Java语言创建一个网络爬虫来抓取京东网站的图书信息。介绍使用Maven作为构建工具,HTTP客户端库发送请求,以及Jsoup或类似库解析HTML内容。讲解如何处理JavaScript动态加载内容,绕过反爬机制,并讨论数据存储和用户界面设计的策略。1.Java网络爬虫项目概述网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序,它按照一定的规则,自动抓取互联
- ConvNeXT:面向 2020 年代的卷积神经网络
摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer(ViT)的引入,ViT很快取代了ConvNet,成为图像分类任务中的最新最强模型。然而,vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer(如SwinTransformer)重新引入了若干ConvNet的先验知识,使Transformer成为实用的通用视觉
- Spinnaker 4 SDK助力扩展多工业相机成像系统
51camera
工业相机机器视觉产品资料查询平台工业相机
扩展多相机成像系统是系统集成商和机器制造商面临的一项技术挑战。网络拥堵、CPU过载、同步错误以及配置复杂性等问题常常会给成功构建包含大量GigE相机的系统造成诸多阻碍。最近,Teledyne通过交换机将40多台GigE相机连接到一台PC,成功运行了相机系统。即使在极限压力下,系统依然连续运行了数天,期间没有出现帧丢失或错误。这一成就得益于Spinnaker4SDK,它基于TeledyneGigE框
- 目标检测新纪元:DETR到Mamba实战解析
加油吧zkf
图像处理python分类人工智能目标检测
【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代:DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索(含示例代码)目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR,再到DINO、RT-DETR,近两年出现了许多新趋势:更高效的端到端结构、更少的手工设计(比如不再需要NMS)、以及新型轻量化骨干网络(比如Mamba、ConvNeXt、ViT等)被引入检测任务中。作为从事目标检
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers
十有久诚
人工智能机器学习pytorch
初探torch.nn.Module神经网络可以使用torch.nn包构建。它提供了几乎所有与神经网络相关的功能,例如:线性图层nn.Linear,nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d,nn.Conv2d,nn.Conv3d,nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid,nn.Tanh,nn.ReLU,nn.LeakyReLU池化层nn.MaxPool1d,nn.Aver
- 重生学AI第十五集:学习非线性激活函数
背景知识激活是什么意思?“激活”一词来源于生物学神经系统,在人的大脑中,存在着大量的神经元。每个神经元在接收到足够强的刺激时,会被激活,产生电信号并传递给其他神经元。这些电信号在神经网络中层层流动,最终形成了大脑对外界信息的反应。神经元就等同于人工神经网络中的基本计算单元,每一个网络层都包含着许多这样的神经元,激活函数就是为了能够判断输入是否达到“激活”标准,达到激活标准,则会影响后续计算,反之,
- Pytorch:nn.Linear中是否自动应用softmax函数
浩瀚之水_csdn
深度学习目标检测#Pytorch框架pytorch人工智能python
在本文中,我们将介绍Pytorch中的nn.Linear模块以及它是否自动应用softmax函数。nn.Linear是Pytorch中用于定义线性转换的模块,常用于神经网络的全连接层。一、什么是nn.Linearnn.Linear是PyTorch中的一个类,它是实现线性变换的模块。nn.Linear的主要作用是将输入张量和权重矩阵相乘,再添加偏置,生成输出张量。我们来看一个简单的示例,展示如何使用
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0006:SVM(支持向量机)详细原理
言析数智
数据挖掘常见面试题支持向量机数据挖掘算法SVM
文章大纲SVM(支持向量机)原理:用最通俗的话讲清楚1.核心思想:找一条“最安全”的分界线2.数学背后的“人话”逻辑3.处理“分不开”的情况:核函数的魔法4.为什么SVM有时比神经网络“聪明”?`5.SVM的优缺点:适合什么场景?`6.一句话总结SVM7.SVM常见的面试知识点除了原理相关内容外**1.硬间隔SVM的数学表达****2.软间隔SVM的数学表达****3.拉格朗日对偶问题推导****
- Java IO相关技术小结
William一直在路上
java
JavaIO(输入/输出)相关技术一、JavaIO基础概念数据流方向输入流(InputStream/Reader):从数据源(文件、网络、内存)读取数据到程序。输出流(OutputStream/Writer):从程序写入数据到目标位置。数据类型字节流(ByteStream):以字节为单位处理数据(InputStream/OutputStream),适用于二进制文件(图片、视频)。字符流(Chara
- 为何京东与蚂蚁集团竞相申请稳定币牌照?
TechubNews
人工智能大数据
京东与蚂蚁集团竞相申请稳定币牌照,主要是为了抢占数字金融新赛道,结合香港的宽松监管政策与全球稳定币市场的快速增长。香港2023年推出的稳定币监管框架及2025年8月即将实施的《稳定币条例》,为企业提供了合规路径,吸引京东通过币链科技进入监管沙盒,测试跨境支付场景,而蚂蚁集团则计划在香港、新加坡等地申请牌照,布局全球支付网络。当前全球经济环境下,稳定币市场2025年市值已超2500亿美元,预计203
- 计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现
AI大模型应用工坊
计算机视觉transformer人工智能ai
计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现关键词:计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要:传统卷积神经网络(CNN)统治计算机视觉领域多年,但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
- 《ONNX推理部署全解析:从基础到进阶的实用指南》
空云风语
人工智能深度学习神经网络人工智能深度学习神经网络YOLOONNX
ONNX基础入门ONNX是什么ONNX,即OpenNeuralNetworkExchange(开放神经网络交换),是一种用于表示深度学习模型的开放标准文件格式。它由Facebook和Microsoft在2017年联合开发,后来得到了NVIDIA、Intel、AWS、Google、OpenAI等众多公司的支持,旨在解决不同深度学习框架之间模型格式不兼容的问题,为模型的存储、交换和部署提供统一标准,使
- Python网络数据采集的方法
蚂蚁ai
Python零基础Pythonpython开发语言
听说还有很多小伙伴还不知道网络数据采集的方法,让我来看看都有谁,不说话我就点名了。我把教程分享在下面了,需要的小伙伴自己领取。(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=kYtMeTfp)一般情况下以下四种方式都是可以匹配到结果的,只是复杂程度不一致,根据情况进行选择。◾正则re的使用◾bs4的使用◾xpath◾PyQuery①Re(RegularExpression正则表达式)
- 基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现
神经网络15044
MATLAB专栏神经网络深度学习神经网络人工智能深度学习机器学习
基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症(ALS)是一种致命的神经退行性疾病,目前尚无有效治愈方法。传统药物发现流程耗时长、成本高,而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。本文设计并实现了一个基于图神经网络(GNN)的ALS候选药物预测模型,通过整合分子图结构信息和生物活性数据,实现对潜在治疗ALS化合物的高效筛选。二、系统架构设计
- 遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法
神经网络15044
仿真模型神经网络深度学习深度学习分类cnn算法网络集成学习数据挖掘
遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务,旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER(多光谱热辐射传感器)和Sentinel(多光谱成像卫星)数据,采用卷积神经网络(CNN)及CNN-集成学习(CNN-EL)方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据:14个波段(VNIR/SWIR/TIR),分辨率
- 2025——》如何查看和管理系统中的DNS服务器地址?
明—猿
Linux服务器运维
要查看和管理系统中的DNS服务器地址,需根据操作系统(Windows、Linux、macOS)选择对应方法,以下是详细指南:一、查看DNS服务器地址1.Windows系统命令行方式:按Win+R打开“运行”,输入cmd回车,打开命令提示符。执行命令:ipconfig/all在输出中找到“DNS服务器”字段,显示首选DNS和备用DNS地址。图形界面方式:打开控制面板→网络和Internet→网络和共
- 基于“7·20郑州特大暴雨”对空天地一体化通信的思考
米朵儿技术屋
数字化转型及信息化建设专栏服务器java运维
【摘要】针对“7·20郑州特大暴雨”事件中的新型应急救援方式进行了总结与思考,探索了面向应急通信的空天地一体化通信网络的发展思路与方案,并给出了建议。在此次“7·20郑州特大暴雨”的应急通信救援中,地面运营商部署无人机实现了对局部区域的通信恢复,借助卫星通信为通信受阻区域提供语音与短报文服务。作为空天地一体化通信网络不可或缺的一环,无人机与卫星通信成为此次救援中新型且有效的应急通信方式。为了更好地
- 深入解析C语言位域
第九先生
C/C++系列c语言开发语言
一、位域是什么?为何需要它?位域(BitField)是C语言中一种特殊的结构体成员,允许开发者以比特(bit)为单位精确分配内存空间,而非传统的字节或字。其核心价值在于:节省内存:例如布尔标志(0/1)仅需1比特,而非1字节(8比特),在嵌入式系统或海量数据场景下可显著降低内存占用硬件交互:直接映射硬件寄存器的特定位(如使能位、状态码),替代繁琐的位掩码操作协议解析:精准匹配网络/文件协议的紧凑字
- 网络安全理论第二章
阿瓒119
网络安全
2.1影响信息安全的隐患(脆弱性)先天不足——网络协议有缺陷网络应用层的安全隐患IP层通信的欺骗性(假冒身份)局域网中以太网协议的数据传输机制是广播发送,使得系统和网络具有易被监视性(监听账号和密码)2.1影响信息安全的隐患(脆弱性)先天不足——系统软件有缺陷操作系统有漏洞应用软件有陷门数据库管理系统的脆弱性SQLServer数据库,超级管理员saMySQL数据库,信息数据库I
- 【深度学习】一文彻底搞懂前向传播(Forward Pass)与反向传播(Backward Pass)
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习人工智能机器学习
【深度学习】一文彻底搞懂前向传播(ForwardPass)与反向传播(BackwardPass)摘要:在深度学习的星辰大海中,无论模型多么复杂,其训练过程都离不开两大核心支柱:前向传播(ForwardPass)和反向传播(BackwardPass)。理解这两个概念,就等于拿到了解开神经网络训练奥秘的钥匙。本文将用最直白易懂的方式,并结合规范的数学表达,为你彻底讲透这两个基本而又重要的过程。文章目录
- 构建互联互通的IP网络——(实验一:IPv4编址及IPv4路由基础实验)
夺命美羊羊
网络tcp/ip服务器运维windows
实验介绍关于本实验IPv4(InternetProtocolVersion4)是TCP/IP协议族中最为核心的协议之一。它工作在TCP/IP参考模型的网际互联层,该层与OSI参考模型的网络层相对应。网络层提供了无连接数据传输服务,即网络在发送分组时不需要先建立连接,每一个分组(也就是IP数据报文)独立发送。路由是数据通信网络中最基本的要素。路由信息就是指导IP报文发送的路径信息,路由的过程就是报文
- 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