- 这是我的第一篇博客
流川飞
c++
结束摆烂,看看自己的极限在哪里,两年后回来看自己个人介绍:我是一个大一下学期的男生,就读人工智能专业,性格活泼爱笑[face]emoji:008.png[/face]编程目标:能拿到一份满意的offer,能成为很厉害的程序员如何学习:利用晚上的水课和没课的时间学习编程,到一定水平后参加蓝桥杯类的比赛!我打算每周在编程上花费的时间:35h+我最想进入的一家IT公司:马斯克的公司!
- 基于 langchain+ollama 创建私有化知识库
大语言模型
langchain知识图谱LLM人工智能llamaRAG知识库
本文实现了基于langchain的本地知识库的基本功能,可离线访问。主要使用了Langchain,ChromaDbOllama。概念介绍什么是RAGRAG是retrieval-augmented-generation的缩写,直译中文的意思是检索增强生成,可以简单理解能让训练好的大模型LLM可以结合外部数据,可以补充或者修正大模型返回的答案,提高答案的准确性。LLM有哪些痛点数据陈旧,一旦训练完成无
- DeepSeek怎么用,DeepSeek使用指南最全合集(保姆级教程)
xiecoding.cn
deepseekdeepseek使用指南deepseek怎么用deepseek免费教学deepseek资料合集
DeepSeek是一款由国内顶尖团队开发的人工智能大模型,旨在为用户提供高效、智能的问答和知识服务。作为国产AI模型的代表,DeepSeek不仅在自然语言处理(NLP)领域表现出色,还在多个应用场景中展现了强大的能力。与ChatGPT等国际知名模型相比,DeepSeek在中文语境下的表现尤为突出,能够更好地理解中文的复杂语义和文化背景。DeepSeek使用资源下载为了方便大家更好地学习和使用Dee
- 清华DeepSeek从入门到精通系列PDF全五弹
2501_90737221
pdf人工智能
资源链接:https://pan.quark.cn/s/e9b7230b1538宝子们,今天要给大家分享一套超级厉害的DeepSeek系列PDF,由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室出品,从入门到精通,全方位带你玩转人工智能!DeepSeek从入门到精通(清华大学指南第一弹)这本PDF是DeepSeek的敲门砖,内容涵盖DeepSeek的基本概念、应用场景以及如何使用DeepSe
- AI 进阶指南:携手DeepSeek从小白到行业先锋的跃迁之路
轻口味
大模型实战人工智能deepseek大模型
AI进阶指南:携手DeepSeek从小白到行业先锋的跃迁之路在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能(AI)宛如一颗璀璨的明星,照亮了各个领域的创新与发展道路。然而,面对AI这一庞大而复杂的体系,许多人往往感到迷茫无措,不知自己处于何种水平,更不知如何迈向更高的层次。尤其是DeepSeek的出圈,AI的热度更加火爆。无论是普通用户还是AI从业者也变得很迷茫,不知如何应对AI的崛起。本文将依据AI应
- AI赋能智能家居,CES Asia 2025论坛深度探讨行业未来
赛逸展张胜
人工智能科技
在科技飞速发展的当下,人工智能(AI)正以惊人的速度渗透到各个领域,智能家居便是其中备受瞩目的应用场景之一。2025年,第七届亚洲消费电子技术贸易展(CESAsia2025)以“科技重塑生活,创新定义未来”为主题盛大举行,同期举办的“AI赋能未来:从技术创新到商业落地”论坛,聚焦AI在智能家居领域的应用与发展,吸引了众多企业的高度关注。AI重塑智能家居新生态随着人们对生活品质的追求不断提高,智能家
- 在Python中高效操作三维和四维数组相乘:人工智能基础 NumPy部分
秋.
pythonnumpy开发语言人工智能
一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域,处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作,通过NumPy库演示各种实用技巧。二、核心概念梳理1.数组维度理解三维数组:(层,行,列)可理解为多个二维矩阵的堆叠四维数组:(批次大小,通道数,高度,宽度)常见于图像处理2.关键函数对比函数特性说明支持维度np.multiply元素级相乘任意np.dot标准矩阵点积≤2np.matmul广
- 如何更加优雅提问:浅谈提示词
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询问是一门艺术,如何优雅高效地提问很可能是未来十年每个人的必备素质参考ISO/IEC23894人工智能系统工程标准第一步:理论基础构建目标:通过结构化分析与实践验证,提升提示词设计的精准度、可控性与生成效率一、提示词设计的核心方法论分阶目标拆解基础层:明确任务类型(生成、推理、分类、创作等)逻辑层:定义输出格式(步骤化、代码块、表格、故事体例等)优化层:嵌入约束条件(长度、风格、知识范围、反例排除
- 第十五个问题-什么是CoT?
释迦呼呼
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Chain-of-Thought(CoT)思维链技术详解一、核心概念Chain-of-Thought(思维链)是一种通过引导大语言模型展示逐步推理过程来提升复杂问题解决能力的技术。其核心思想是模仿人类解决复杂问题时的分步思考模式,通过显式的中间推理步骤,帮助模型更准确地推导出最终答案。二、技术原理显式推理路径要求模型将解题过程分解为多个可解释的中间步骤示例:复制问题:小明有5个苹果,吃掉2个后又买
- 【Golang】Go语言Web开发之模板渲染
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Go语言开发零基础到高阶实战golang前端开发语言Go语言模板渲染模板渲染golang模板渲染
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- 在麻将 AI 的迷宫中,我用 Python 函数组合探寻最优解:精髓与穷举
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我,一个对人工智能充满热情的程序员,带着对麻将策略的浓厚兴趣,踏上了开发AI麻将服务器的征程。这不仅仅是一次技术挑战,更是一次对思维方式和问题解决能力的深度探索。麻将,这个看似简单的游戏,实则蕴含着无穷的策略和变化。AI需要在瞬息万变的牌局中,做出最优的决策,这需要它:洞察牌局:精准分析手牌,评估牌型的潜在价值。预判风险:计算打出某张牌可能带来的风险。布局未来:预测后续牌局的走向,制定长远策略。为
- Ollama 本地GUI客户端:为DeepSeek用户量身定制的智能模型管理与交互工具
探客白泽
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- 强化学习——基本概念
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何为强化学习机器学习的一大分支强化学习(ReinforcementLearning)是机器学习的一种,它通过与环境不断地交互,借助环境的反馈来调整自己的行为,使得累计回报最大。强化学习要解决的是决策问题——求取当前状态下最优行为或行为概率。强化学习包括智能体和环境两大对象,智能体是算法本身,环境是与智能体交互的外部。智能体(IntelligentAgent),在人工智能领域,智能体指一个可以观察周
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听吉米讲故事
语言模型人工智能自然语言处理搜索引擎
引言近年来,大型语言模型(LLM)取得了显著的进展,并在各个领域展现出强大的能力。然而,LLM也存在一些局限性,尤其是在知识库方面。由于训练数据的局限性,LLM无法获取最新的知识,也无法涵盖所有领域的专业知识。为了克服这些局限性,LLM需要依赖外部搜索来增强性能和保证输出结果的可靠性。本文将深入探讨搜索技术如何增强LLM的能力,并分析不同搜索引擎对LLM输出结果的影响。大型语言模型知识库的局限性L
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1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络,被模仿出了简化的人工神经网络(ANN,artificialneuralnetwork)。ANN结构为:输入层、隐藏层、输出层人工神经元:基于生物神经元的数学模型ANN过程:输入---加权求和---激活函数激活函数:类似生物神经元的阈值,达到阈值输出信号(‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数)2、深度学
- 2.4K star的GOT-OCR2.0:端到端OCR 模型
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人工智能大模型AIAIGC人工智能
GOT-OCR2.0是一款新一代的光学字符识别(OCR)技术,标志着人工智能在文本识别领域的重大进步。作为一款开源模型,GOT-OCR2.0不仅支持传统的文本和文档识别,还能够处理乐谱、图表以及复杂的数学公式,为用户提供了更加全面和高效的解决方案。产品功能及特点多语言支持:GOT-OCR2.0主要支持中文和英文字符识别,并能够通过进一步的微调扩展到更多语言。这种灵活性使其适用于国际化应用,满足不同
- 揭开人工智能中 Tokens 的神秘面纱
东锋1.3
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揭开人工智能中Tokens的神秘面纱在人工智能,尤其是自然语言处理(NLP)领域,"tokens"是一个频繁出现且至关重要的概念。对于理解语言模型如何处理和理解人类语言,tokens起着基础性的作用。那么,究竟什么是tokens呢?它又在人工智能系统中扮演着怎样关键的角色?让我们一探究竟。什么是Tokens简单来说,tokens是将文本分割成的一个个基本单元。当我们输入一段文字时,人工智能模型不会
- 自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念
山海青风
#自然语言处理自然语言处理人工智能python
本部分主要介绍NLP的基础概念,并通过实际案例演示NLP的核心任务,同时引导你搭建NLP开发环境,确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理(NLP)1.1NLP的定义自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个子领域,专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习,以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
- 机器学习与深度学习资料
JasonDing1354
【MachineLearning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
- dify基础之prompts
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系统定制
摘要:在大型语言模型(LLM)应用中,Prompt(提示词)是连接用户意图与模型输出的核心工具。本文从概念、组成、设计原则到实践案例,系统讲解如何通过Prompt解锁LLM的潜能,提升生成内容的准确性与创造性。要想用好dify,prompts是必备的基础。一、什么是Prompt?Prompt是用户提供给LLM的指令或输入,可以是问题、指令或一段描述,用于引导模型生成符合预期的输出。其核心作用在于:
- 本地大模型编程实战(27)初探langgraph的流式输出
火云牌神
AI编程实战langchainagent智能体流式输出LLM
对于LLM(大语言模型),流式传输已成为一种越来越受欢迎的功能。其理念是在LLM生成令牌时就快速返回,而不是等待创建完整响应后再返回全部内容。对于简单的场景,流式传输实际上非常容易实现,但当涉及到智能体之类的应用时,它会变得复杂,这些智能体有自己的运行逻辑,可能会阻止我们尝试进行流式传输。本文将探讨langchain的流式输出,后面将实现智能体最终结果的流式输出。本次演练将全部使用qwen2.5:
- 本地大模型编程实战(11)与外部工具交互(2)
火云牌神
AI编程实战pythonlangchainllamadeepseek
文章目录准备定义工具方法创建提示词生成工具方法实参以`json`格式返回实参自定义`JsonOutputParser`返回`json`调用工具方法定义通用方法用链返回结果返回结果中包含工具输入总结代码在使用LLM(大语言模型)时,经常需要调用一些自定义的工具方法完成特定的任务,比如:执行一些特殊算法、查询天气预报、旅游线路等。很多大模型都具备使用这些工具方法的能力,Langchain也为这些调用提
- CES Asia 2025:电子行业前沿展望与盛会契机
赛逸展张胜
大数据科技人工智能百度
在全球科技浪潮汹涌澎湃之际,2025年电子行业的消费电子、半导体和人工智能三大关键领域备受瞩目,其发展走向不仅关乎行业兴衰,更蕴含着无数投资机遇,而即将到来的CESAsia2025则成为聚焦这些热点的重要舞台。消费电子领域,中国经济复苏带动内需升温,与产品生命周期形成良性互动。苹果公司在AI领域的战略布局,如2024年WWDC大会推出的AppleIntelligence,使中国电子产业链在其供应链
- 【北京迅为】iTOP-RK3568OpenHarmony系统南向驱动开发-第5章 UART接口运作机制
北京迅为
鸿蒙harmonyos鸿蒙嵌入式硬件人工智能RK3568
瑞芯微RK3568芯片是一款定位中高端的通用型SOC,采用22nm制程工艺,搭载一颗四核Cortex-A55处理器和MaliG522EE图形处理器。RK3568支持4K解码和1080P编码,支持SATA/PCIE/USB3.0外围接口。RK3568内置独立NPU,可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统,主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
- 本地大模型编程实战(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4)
火云牌神
AI编程实战sqllanggraphLLMdeepseekqwen
本文将演练使用基于langgraph链,对结构化数据库SQlite进行查询的方法。该系统建立以后,我们不需要掌握专业的SQL技能,可以用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回答案。使大语言模型(LLM)查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时,通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中;而查询结构化数据的方法则是让LLM编写和执行DSL(例如SQL)进行查询。在用langcha
- 【vLLM 学习】使用 Neuron 安装
HyperAI超神经
vLLMvLLM开源人工智能深度学习源代码GPU机器学习
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/从vLLM0.3.3版本起,支持在带有NeuronSDK的AWSTrainium/Inferentia上进行模型推理和服务。目前NeuronSDK不支持分页注意力(PagedAttention),但Transforme
- 互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述(上)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发python健康医疗python互联网医院人工智能
研究背景近年来,随着互联网技术的飞速发展,互联网医疗作为一种新兴的医疗模式,正逐渐改变着传统的医疗服务方式。互联网医疗借助互联网、大数据、人工智能等技术手段,实现了医疗服务的线上化、智能化和便捷化,为患者提供了更加高效、优质的医疗服务。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的报告显示,我国互联网医疗用户规模达4.18亿人,较2023年12月增长372万人,占网民整体的37.7%,这表明互联网医
- Android 开发使用 AI 提升效率
jiet_h
AIandroid人工智能
引言在当今快速发展的科技领域,人工智能(AI)正逐步渗透到各个行业。对于Android开发者而言,如何利用AI技术提升开发效率,已成为一个值得探讨的话题。本文将深入探讨如何在Android开发中有效地应用AI技术,以提高工作效率和代码质量。AI在Android开发中的应用场景1.代码自动补全与生成AI驱动的代码补全工具可以根据上下文,智能地预测并补全代码,减少手动输入,提高编码速度。例如,使用Co
- Meta:基于数据关系的LLM高效预训练
大模型任我行
大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源:arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力。本文认为有效的预训练数据应该在组级别进行管理,将一组数据点作为一个整体而不是独立的贡献者。为此,我们提出了一种新的数据高效预训练方法GroupLevelDataInfluenceMo
- 提升AI测试效率:如何通过RAG技术优化LLM输出质量
测试者家园
人工智能软件测试质量效能人工智能RAG软件测试软件研发质量效能自动化测试LLM
用ChatGPT做软件测试随着人工智能(AI)和大规模语言模型(LLM)在软件测试领域的应用日益广泛,测试效率和质量的提升成为业界关注的焦点。尽管LLM已经在自动化测试脚本生成、缺陷预测、测试报告生成等方面发挥了巨大的作用,但在某些复杂任务中,LLM的输出质量依然面临着提升空间,尤其是对于细节的精准度和情境理解的深度。为了解决这些问题,基于“检索增强生成”(RAG,Retrieval-Augmen
- 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