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本文来自爱奇艺的分享孙立伟。近年来爱奇艺快速发展,优质内容层出不穷,爱奇艺广告也随之发展和壮大,广告在线服务同时服务于品牌、中小、DSP等不同客户,形成了可以满足不同需求类型的较为完善的商业广告变现布局,广告库存涵盖视频、信息流、泡泡社交(爱奇艺的社交平台)和开机屏等多种场景。爱奇艺效果广告是2015年开始全新搭建的一个广告投放平台,随着信息流业务的增长,整个投放平台也经历了一次大的架构调整和多次
- 用 pytorch 从零开始创建大语言模型(零):汇总
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用pytorch从零开始创建大语言模型(零):汇总本系列官方代码库:https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍:BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)本系列文章:用pytorch从零开始创建大语言模型(一):理解大型语言模型用pytorch从零开始创建大语言模型(二):待更新用pytorch从
- Java高并发容器的内核解析:从无锁算法到分段锁的架构演进
猿享天开
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《Java高并发容器的内核解析:从无锁算法到分段锁的架构演进》本文将以JUC包核心容器为切入点,深入剖析ConcurrentHashMap在Java8中的64位Hash分段技术,解密LinkedBlockingQueue双锁队列设计的吞吐量秘密,并给出各容器在亿级流量场景下的性能压测对比与选型决策矩阵。一、BlockingQueue体系:生产者-消费者模式的工业级实现1.阻塞队列的四大行为矩阵行为
- AI时代个人财富增长实战指南:从零基础到精通变现的完整路径
A达峰绮
人工智能
(本文基于人工智能技术发展规律,结合互联网经济底层逻辑,为普通从业者构建系统性AI应用框架)一、建立AI认知基础:技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块:自然语言处理(文本生成、对话交互)、计算机视觉(图像视频处理)、数据分析(预测建模)、自动化控制(流程优化)。建议新手首先掌握语言类工具的基础操作,逐步扩展到其他领域。工具操作逻辑通用AI工具通常包含三大核心功能模块:输入界面
- 【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM (推荐)_从零开始大模型开发与微调 pdf
喝不喝奶茶丫
pytorch人工智能语言模型大模型转行大模型AI大模型微调
今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。(书籍分享)
- 大语言模型学习路线:从入门到实战
大模型官方资料
语言模型学习人工智能产品经理自然语言处理搜索引擎
大语言模型学习路线:从入门到实战在人工智能领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南,帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月,后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
- Java基础面试题学习
PowerCloud
java学习开发语言
转换成自已的语言来回答,来源小林coding、沉默王二以及其它资源和自已改编。1、概念1、说一下Java的特点我认为Java有很多特点首先是平台无关性:Java可以实现一次编译到处运行,因为Java的编译器将源代码编译成字节码,使得该字节码可以在任意装有JVM的操作系统上运行。其次是面向对象的性质:Java是面向对象编程语言,这种OOP的特性使得代码易于维护和重用。主要源于封装继承多态这三大特性。
- 软考系统架构设计师考试学习和考试的知识点大纲,覆盖所有考试考点
DKPT
#系统架构设计师系统架构学习
以下是软考系统架构设计师考试的知识点大纲,覆盖所有官方考点,分为基础知识、核心技术、系统设计、案例分析、论文写作五大模块,帮助系统性学习和备考:一、基础知识模块计算机组成与体系结构计算机硬件组成(CPU、内存、I/O设备)存储系统(Cache、RAID、虚拟内存)指令系统与流水线技术操作系统进程与线程管理(调度算法、死锁)内存管理(分页、分段、虚拟内存)文件系统与磁盘管理数据库系统关系数据库(SQ
- 设计模式-抽象工厂模式(Abstract Factory Pattern)结构|原理|优缺点|场景|示例
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设计模式(分类)设计模式(六大原则)创建型(5种)工厂方法抽象工厂模式单例模式建造者模式原型模式结构型(7种)适配器模式装饰器模式代理模式外观模式桥接模式组合模式享元模式行为型(11种)策略模式模板方法模式观察者模式迭代器模式责任链模式命令模式备忘录模式状态模式访问者模式中介者模式抽象工厂模式(AbstractFactoryPattern)是一种创建型设计模式,它提供了一个创建一系列相关或相互依赖
- CSS动画:性能优化指南
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CSS动画性能优化指南关键词:重排重绘、硬件加速、合成层、性能分析文章目录CSS动画性能优化指南一、浏览器渲染机制:理解性能瓶颈根源1.1像素管道(PixelPipeline)全流程1.2各阶段性能损耗对比二、性能分析实战:ChromeDevTools深度使用2.1性能问题定位四步法2.2关键指标解读三、六大核心优化策略3.1硬件加速的正确打开方式3.2避免布局颠簸(LayoutThrashing
- 24远景能源-动力,10月最后一周面试!【NTAKYsW】
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大模型公司收实习啦,入局好机会,全是大佬不卷后端研发实习生简历投递请联系我,牛客会屏蔽邮箱日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。公司介绍下午移动笔试,晚上联通笔试我看到好多投移动都去面试了,但是我没有面试也没有任何消息,而且智联校园上面hr也没有查看,这是怎么回事,难道是随便发的笔试吗...应该投的是什么AI研究中心联通许愿美团商分octl:一面-10.
- AR眼镜——软件技术栈的必经之路
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AR眼镜软件技术栈的必经之路:从操作系统到生态构建的深度解析摘要AR眼镜作为下一代人机交互入口,其软件技术栈的成熟度直接决定了用户体验与市场渗透率。本文基于行业最新技术动态与头部企业布局,深度剖析AR眼镜软件行业必须突破的七大技术方向,揭示从底层框架到应用生态的全栈技术储备路径。一、操作系统与底层框架:实时性与轻量化的双重革命AR眼镜软件生态的根基在于操作系统的定制化与优化,需满足三大核心需求:实
- Caffeine vs Guava Cache:性能巅峰对决,谁才是 Java 本地缓存之王?
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CaffeinevsGuavaCache:性能巅峰对决,谁才是Java本地缓存之王?导语:在Java本地缓存的战场上,Caffeine和GuavaCache是开发者最常用的两大神器。但究竟谁的性能更胜一筹?为何Caffeine被称为“GuavaCache的终结者”?本文通过算法原理、并发性能、内存管理、实战测试四大维度,彻底揭秘两者的性能差异,文末附迁移指南和选型建议!一、核心差异:算法与淘汰策略
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千万级QPS验证!Caffeine智能双缓存实现92%命中率,内存减少75%摘要:本文揭秘千万级流量场景下的缓存革命性方案!基于Caffeine打造智能双模式缓存系统,通过冷热数据分离存储与精准资源分配策略,实现CPU利用率降低60%、内存占用减少75%的惊人效果。文末附可复用的生产级代码!一、经典方案的致命陷阱:资源浪费之谜1.1真实事故现场案例回放:某电商大促期间,缓存集群CPU飙升至90%导
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
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关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
- 钉钉发布“AI创新N次方计划”,为AI生态免除佣金、保证金和算力费用
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3月20日,钉钉在北京举办了“AI创业N次方”生态创新大会。会上,钉钉发布了一系列全新生态政策,为AI创业者、AI转型者提供助力:包括免除佣金、免除入驻保证金和免除算力费用,并在销售、品牌、技术和投资等方面提供支持,为生态伙伴提供AI应用创业创新的全方位助力。发布AI创新扶持计划:“三免四助力”钉钉副总裁、开放平台总经理王铭在会上表示:“开放是钉钉一直以来的信仰。AI时代大幕拉开,钉钉生态也进入新
- 光影香江聚四海,蓝陵科技扬帆数字内容新蓝海
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3月20日,第29届香港国际影视展(FILMART)圆满收官,这场亚洲顶级行业盛会吸引了34个国家和地区逾760家机构参展,搭建起全球影视产业深度对话的桥梁。蓝陵科技携三大创新数字解决方案惊艳亮相,与各国行业领袖共探影视工业化转型路径,开启文化科技出海新篇章。数字基建赋能构建全球合作生态在1B-D17展区,蓝陵科技通过影视动漫渲染、vLive虚拟直播、AI跨境电商直播数字人三大技术矩阵,向国际客商
- 普通大众航拍、娱乐、户外、创作等情况对无人机的筛选推荐
yychen_java
无人机
一、价格区间与机型推荐1.入门级(1000元以下)推荐机型:HolyStoneHS170、HubsanX4特点:价格低廉:适合预算有限或初次体验用户续航短:约5-10分钟功能简化:无专业摄像头,主打基础飞行乐趣适合场景:儿童娱乐、新手练习操控2.中端级(1000-3000元)推荐机型:大疆DJIMini2SE、RyzeTello特点:性价比高:支持1080P~4K拍摄,重量轻(<249g,部分国家
- 法律行业——合同审查与AI律师
zhouyaowei1983
人工智能人工智能
一、引言:AI技术重构法律行业新格局随着AI技术从实验室走向规模化应用,法律行业正经历从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转变。这一变革的核心驱动力源于法律服务的两大根本矛盾:传统人工服务效率瓶颈与市场对高精度、低成本法律产品的迫切需求。1.法律行业数字化转型的底层逻辑技术革命推手:以DeepSeekR1大模型为代表的开源AI技术,让法律文本解析、案例推理等复杂任务实现平民化应用
- 如何加快制造业数字化转型
九河智造云
制造云计算
加速制造业数字化转型的五大战略支点制造业数字化转型已进入深水区。工信部数据显示,2025年我国规模以上工业企业数字化研发工具普及率达88%,但全流程数字化覆盖率不足35%。破解转型困局需要构建“政策引导-技术突破-场景落地-生态协同”的加速机制,通过五大核心战略实现质效突破。一、强化顶层设计:构建转型制度保障体系政策创新需突破三大瓶颈:专项资金引导:设立2000亿元制造业数字化专项基金,对智能工厂
- Angular 动态加载组件与服务注入
t0_54program
编程问题解决手册angular.jsjavascriptecmascript个人开发
在Angular项目中,动态加载组件是一种常见的优化策略,特别是对于那些不常使用但体积庞大的组件。今天我们将探讨如何在Angular16+版本中使用MatDialog来动态加载组件,并解决与服务注入相关的问题。背景介绍假设我们有一个名为TestAComponent的组件,它需要在特定条件下打开一个对话框,显示一个名为TestBComponent的组件。由于TestBComponent非常大,并且使
- 微软Data Formulator:用AI重塑数据可视化的未来
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人工智能智能体及数字员工人工智能信息可视化
在数据驱动的时代,如何快速将复杂数据转化为直观的图表是每个分析师面临的挑战。微软研究院推出的开源工具DataFormulator,通过结合AI与交互式界面,重新定义了数据可视化的工作流。本文将深入解析这一工具的核心功能、安装方法及使用技巧,助你轻松驾驭数据之美。一、DataFormulator是什么?DataFormulator是一款基于大语言模型(LLM)的AI工具,旨在帮助用户通过自然语言和界
- java面向对象基础
miehamiha
java开发语言
引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”,将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化,只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑,保证了数据的安全和程序的稳定。所有的内容对外部不可见。继承子类可以继承父类的属性和方法,并对其进行拓展。将其他的功能继承下来继续发展。多态同一种类型的对象执行同一个方法时可以表现出不同的行为特征。通过继承的上下转型、接口的回调以及方法的重写和重载
- 如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发
dgay_hua
百度云人工智能云计算python
技术背景介绍百度云Qianfan是由百度公司提供的云服务,包含了云存储、文件管理、资源共享、以及第三方集成等功能。作为开发者,Qianfan支持多种AI应用开发组件,包括大语言模型(LLMs)、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。核心原理解析百度云Qianfan通过其丰富的API接口和云计算能力,为开发者提供了易于集成的AI开发环境。核心组件如Qi
- 免费GIS工具箱:支持多种格式的模型预览及编辑,还能进行协同编辑
GISBox
GISBoxGIS切片分发倾斜摄影OBJFBXOSGB
市面上不少GIS软件价格高昂,功能却不尽人意。但GISBox却不太一样,它的切片、分发功能完全免费,能预览、编辑多种格式模型,还支持协同编辑,性价比远超同类软件,如果你想进一步了解它,不妨看看这篇文章。01打破价格与功能的双重困境在地理信息系统(GIS)领域,大多数软件的高价一直是小型企业、科研团队以及个人开发者的一大阻碍。这些软件不仅采购成本高,后续的维护和升级费用也不低。与此同时,很多软件功能
- 【大语言模型_5】xinference部署embedding模型和rerank模型
没枕头我咋睡觉
大语言模型语言模型embedding人工智能
一、安装xinferencepipinstallxinference二、启动xinference./xinference-local--host=0.0.0.0--port=5544三、注册本地模型1、注册embedding模型curl-XPOST"http://localhost:5544/v1/models"\-H"Content-Type:application/json"\-d'{"mod
- 向量检索、检索增强生成(RAG)、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案
快撑死的鱼
算法工程师宝典(面试学习最新技术必备)语言模型系统架构面试
1.什么是向量检索?它与传统基于关键字的检索相比有什么不同?答案要点:向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量,在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索(如倒排索引)相比,向量检索更关注“语义”或“特征”,能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景(例如“以图搜图”)或自然语言问答(同义词、上下文关联等)。2.什么是检索增强生成(RAG)?核
- 使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南
dgay_hua
java服务器前端python
在将应用程序投入生产时,追踪令牌使用情况以计算成本是一个重要的步骤。本文将深入探讨如何从LangChain模型调用中获取这些信息。技术背景介绍在大语言模型(LLM)的应用中,令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。LangSmith提供了一种有效的方式来帮助跟踪应用程序中的令牌使用。此外,使用回调机制可以在不同的API调用中进行监控,这对于复杂的应用程序尤其重要。核心原理解析通过在API调用中使用回
- 如何评估一个RAG系统(RAGas评测框架)-下篇
写程序的小火箭
大语言模型人工智能语言模型chatgptlangchaingpt
RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架,它支持与不同大语言模型的集成,并与langchain生态打通,能够很方便的构建评测系统。下面是RAGas的一些链接论文:https://arxiv.org/pdf/2309.15217官方文档:Ragashttps://github.com/explodinggradients/ragas官方文档及github对框架的使用介绍的比较详细,本文不会就该方
- 【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述:一文了解RAG评估方法、工具与指标
同学小张
大模型人工智能笔记经验分享gptagiAIGC
大家好,我是同学小张,日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注,持续学习,持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流,一起进步。微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览:前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践,我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足:如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。那么如何评估RAG的效果呢?本文我们来了解一下。文章目录推荐前置阅读0.R
- 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