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程序员岳彬
全栈开发人工智能开发语言AI编程后端javaai
文章目录一、引言二、CursorAI核心功能与入门实践2.1快速上手:生成基础代码结构2.2规则引擎配置:统一企业开发规范三、自定义规则引擎核心技术解析3.1领域特定语言(DSL)设计3.2MyBatis-PlusCRUD规则实现3.2.1实体类生成规则3.2.2Mapper接口生成规则3.3异常处理规则设计3.3.1全局异常处理器生成3.3.2业务异常重试规则四、企业级实践:MyBatis-Pl
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青少年编程与数学02-022专业应用软件简介24项目管理工具:Trello引言一、Trello的发展背景与历程1.1创立初衷1.2被Atlassian收购二、Trello的核心功能与特性2.1看板式任务管理(KanbanBoard)2.2卡片内容丰富性2.3自动化与规则引擎(Butler)2.4团队协作与权限管理三、Trello的应用场景与行业应用3.1软件开发与敏捷项目管理3.2市场营销与内容策
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Jasper张
AWSWebRTCaws云计算webrtc服务器
AWS的规则引擎,通常指的是AWSIoTCore规则引擎(AWSIoTRulesEngine),它是AWSIoT服务中的一个核心组件。用途:从IoT设备接收数据并触发相应动作AWSIoTRulesEngine可以实时处理来自设备发送到AWSIoT的MQTT消息或HTTP消息,并根据你定义的规则,把数据:存储到AWS服务(如S3、DynamoDB、Timestream)发送到其他服务(如Lambda
- 大前端日志分析的AI应用:从海量日志中提取有价值的运维信息
欧阳天羲
大前端与AI的深度融合#AI在大前端安全与运维篇前端人工智能运维
在大前端技术快速发展的今天,前端应用的复杂度呈指数级增长,涵盖Web、移动端H5、小程序、快应用等多端形态。随之而来的是海量日志数据的爆发式增长——从浏览器控制台输出到移动端性能埋点,从用户行为轨迹到API调用异常,这些日志分散在不同终端、格式异构,传统的人工分析或规则引擎已难以应对。本文将系统阐述AI技术如何赋能大前端日志分析,从日志采集到智能诊断的全流程解决方案,结合实际案例展示如何利用机器学
- 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
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啃火龙果的兔子
开发DEMO前端
Whistle是一款基于Node.js开发的跨平台Web调试代理工具,主要用于前端开发调试。其核心原理是通过中间人(MITM)代理机制拦截和修改网络请求。一、核心工作原理1.代理服务器架构Whistle本质上是一个HTTP/HTTPS代理服务器,工作流程如下:[浏览器]→[Whistle代理]→[目标服务器]↑↓[规则引擎]←[开发者配置]2.请求拦截机制HTTP请求:直接作为中间代理拦截HTTP
- 2025年iptables防御DDoS攻击终极指南:从原理到实战配置
上海云盾商务经理杨杨
ddos
一、DDoS攻击新趋势与iptables的防御定位1.2025年攻击特征升级AI驱动的自适应攻击:攻击流量动态模拟合法用户行为,传统规则引擎漏检率超40%。混合攻击常态化:SYNFlood、UDPFlood、CC攻击组合使用(如SYN+HTTPFlood),单次攻击峰值突破8Tbps。IPv6协议滥用:利用IPv6多播地址扫描内网,绕过传统IPv4防护规则。2.iptables的核心优势轻量级内核
- 自动上报数据报表方案和实施避坑指南
Alex艾力的IT数字空间
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一、方案设计系统架构设计采用分层架构:数据采集层→数据处理层→报表生成层→分发展示层(参考数据采集流程&系统架构设计)核心模块组成自动化采集模块(API/数据库/文件接口)智能清洗转换模块(数据治理规则引擎)可视化报表生成模块(模板引擎+动态计算)定时调度与监控模块(任务队列+异常预警)二、实施阶段1:需求分析与规划业务需求确认确定报表类型(日报/周报/月报)识别关键指标(销售额、库存周转率等)明
- 【MV】策略模式 vs规则引擎
等风来不如迎风去
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策略模式是一种很实用的设计模式,让我用通俗的方式给你解释:策略模式的核心思想把"做什么"和"怎么做"分开,让同一个问题可以有多种解决方案,并且可以灵活切换。生活中的例子情景:你要去机场问题:怎么去机场?策略1:打车(快但贵)策略2:地铁(便宜但慢)策略3:开车(灵活但要停车)选择器ÿ
- 电商导购系统佣金计算引擎设计:高并发场景下的实时分润算法与规则引擎实现
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电商导购系统佣金计算引擎设计:高并发场景下的实时分润算法与规则引擎实现大家好,我是阿可,微赚淘客系统及省赚客APP创始人,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在电商导购系统中,佣金计算引擎是核心模块之一,尤其是在高并发场景下,如何实现高效的实时分润算法和灵活的规则引擎,是系统设计的关键。本文将详细探讨如何设计一个高性能、高可用的佣金计算引擎,以满足电商导购系统的需求。一、佣金计算引擎的挑战电商
- Trae CN
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️技术实现深度架构设计采用微内核+插件化架构,核心引擎仅占15MB内存,通过RPC调用云侧AI模型(响应延迟约800ms)。本地缓存最近3次生成代码的AST结构,支持离线基础编辑。模型协同机制豆包1.5Pro负责需求语义解析,DeepSeek-R1生成代码骨架,DeepSeek-V3进行风格优化。三模型并行推理,最终由规则引擎校验API兼容性(如微信SDK版本匹配)。性能实测数据场景响应时间代码通
- ER图:数据库设计的可视化语言 - 搞懂数据关系的基石
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人工智能Python大数据数据库
在数据库设计和数据建模领域,ER图(实体-关系图)绝对是最基础、最核心的可视化工具之一。它用最直观的方式描绘了现实世界中的数据及其关系,是构建可靠数据库的蓝图。今天,我们就来聊聊这个技术基石。本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。往期文章推荐:20.决策树:被低估的规则引擎,80%可解释性需求的首选方案19.实战指南:用DataHub管理Hive元数据18.一键规范
- 决策树:被低估的规则引擎,80%可解释性需求的首选方案
大千AI助手
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被低估的“分而治之”:决策树在金融风控中的实战真相——80%的模型解释性需求由它满足本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。往期文章推荐:20.Python3安装MySQL-python踩坑实录:从报错到完美解决的实战指南19.Git可视化革命:3分钟学会用Mermaid+AI画专业分支图18.vscode常用快捷命令和插件17.AI制图新纪元:3分钟用Mermaid
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一、智能体开发工具的定义与价值定义:智能体(Agent)指具备感知环境、自主决策与执行能力的实体(软件/硬件/系统),通过大模型驱动实现复杂任务自动化。核心价值:降低开发门槛:将传统需数月搭建的AI架构简化为可视化拖拽操作,实现“零代码/低代码”开发。全链路赋能:覆盖感知(多模态交互)、决策(规则引擎/强化学习)、执行(工具调用)全流程。二、主流开发工具与平台对比工具名称
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声明好好学习,天天向上漏洞描述ApacheOFBiz是一个非常著名的电子商务平台,是一个非常著名的开源项目,提供了创建基于最新J2EE/XML规范和技术标准,构建大中型企业级、跨平台、跨数据库、跨应用服务器的多层、分布式电子商务类WEB应用系统的框架。OFBiz最主要的特点是OFBiz提供了一整套的开发基于Java的web应用程序的组件和工具。包括实体引擎,服务引擎,消息引擎,工作流引擎,规则引擎
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构建AI驱动的企业学习管理系统(LMS)关键词:人工智能、企业学习管理、系统设计、机器学习、自然语言处理、推荐系统摘要:随着人工智能技术的飞速发展,企业学习管理系统(LMS)正在经历一场深刻的变革。传统的LMS系统主要依赖于规则引擎和简单的数据分析,难以满足现代企业对个性化学习、智能化管理和数据驱动决策的需求。本文将深入探讨如何利用人工智能技术构建一个智能化的企业学习管理系统,涵盖系统设计、算法实
- 使用EMQ X规则引擎将MQTT数据实时插入时序数据库IoTDB
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一、引言本文将详细介绍如何使用EMQX规则引擎的MQTT数据桥接功能,接收由MQTT客户端发送的数据,并将其实时插入到时序数据库IoTDB中。EMQX作为一个大规模扩展、可弹性伸缩的开源云原生分布式物联网消息中间件,能够高效可靠地处理海量物联网设备的并发连接。而IoTDB作为Apache的顶级项目,以其轻量级架构、高性能和高可用性,满足了工业IoT领域中海量数据存储、高吞吐量数据写入和复杂数据查询
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以下是一个基于Perl、C#和C开发的全球上市交易所分析APP的技术方案设计,结合三种语言的优势实现高效数据处理、规则解析与市场分析:---###系统架构设计```mermaidgraphTDA[前端界面]-->B(API网关-C#)B-->C[交易所规则引擎-C]B-->D[数据爬取引擎-Perl]B-->E[智能匹配系统-C#]C-->F[(规则数据库)]D-->G[(市场数据库)]E-->H
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一、2025年T级攻击的新特征AI驱动的自适应攻击攻击者利用生成式AI动态调整流量特征(如模拟真实用户操作轨迹),绕过传统规则引擎,攻击流量与正常流量差异率低至0.5%。混合攻击常态化结合传输层(UDP反射、SYNFlood)与应用层(HTTP慢速攻击)的多维打击,占比超70%。典型案例:某交易所遭遇2.8TbpsMemcached反射攻击,同时并发50万QPSCC攻击。物联网僵尸网络爆发黑客劫持
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ddos架构
一、延迟敏感行业面临的DDoS攻击新挑战2025年,金融交易、实时竞技游戏、工业物联网等低延迟业务成为DDoS攻击的首要目标。攻击呈现三大特征:AI驱动的自适应攻击:攻击流量模拟真实用户行为,差异率低至0.5%,传统规则引擎难以识别。慢速脉冲攻击:每5分钟切换攻击向量(如TCP洪水→HTTP慢速连接),绕过静态防御策略。加密流量占比超40%:HTTPS/QUIC协议洪水瘫痪业务,特斯拉充电桩曾因T
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服务器日志是用来检测和排查可疑行为的主要工具,运维团队可以通过分析和解读日志文件,发现服务器中潜在的网络安全威胁或异常活动,下面,就让小编和大家一起来了解一下服务器中日志分析的作用都有什么吧!对于服务器中的日志,可以使用日志收集工具获取所需的日志数据,为了保证数据信息的完整性和可用性,可以选择将日志数据存储在较为安全的魂晶当中,并且还可以利用规则引擎技术对日志数据进行处理和分析。当服务器受到恶意的
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一、夯实核心基础深入理解智能驾驶技术栈:感知:摄像头、雷达(毫米波、激光雷达)、超声波传感器的工作原理、优缺点、融合策略。了解目标检测、跟踪、SLAM等基础算法概念。定位:GNSS、IMU、高精地图、轮速计等定位技术,RTK,定位精度与可靠性。规划决策:路径规划(全局/局部)、行为决策(跟车、换道、路口处理)、运动控制(纵向/横向控制)。了解状态机、规则引擎、预测算法等。地图:高精地图(HDMap
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引言在数字化转型浪潮中,金融欺诈手段呈现智能化、隐蔽化趋势。传统规则引擎已难以应对复杂多变的欺诈模式,而机器学习技术通过自动学习数据特征,正在重塑金融风控体系。本文将基于Python生态,以信用卡欺诈检测为切入点,完整展示从数据预处理到模型部署的全流程解决方案,重点解析Scikit-learn与XGBoost在异常检测中的协同应用,最终构建可实时预警的智能风控系统。一、技术栈解析1.1核心工具链#
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1.七层攻击的防护困局传统WAF对API滥用攻击防护效果有限,某金融平台曾因规则库更新延迟导致批量撞库攻击:#传统正则匹配规则(存在漏防风险)location/api/login{if($http_user_agent~*"curl|python"){return403;}}此配置无法识别使用合法浏览器的自动化攻击,漏防率高达35%。2.群联AI的行为基线建模通过LSTM神经网络学习用户行为模式,
- 【国产大模型 × 制造调度】智能生产线调度系统实战构建与多工位优化落地解析
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国产大模型部署实战全流程指南制造人工智能国产大模型
【国产大模型×制造调度】智能生产线调度系统实战构建与多工位优化落地解析关键词智能制造、生产调度优化、DeepSeek、千问Qwen、工位路径规划、任务推理、产线重排、边云协同、设备状态建模、批次任务压缩、Agent工业控制摘要面对高混流、小批量、快速交付的制造场景,传统基于规则引擎与静态优先级的调度系统在柔性产线与多设备联动控制中逐步失效。生产线任务常伴随设备状态漂移、工艺路径冲突、实时变更与人机
- 基于规则匹配实现企业政策精准匹配实战案例
梦想画家
数据分析工程数据工程规则引擎
在数字化政务和企业服务领域,政策匹配是一项重要应用。企业具备的条件(如专利数量、研发投入、营收规模等)需要与政府出台的政策(如高新技术企业认定、研发补贴、税收优惠等)进行智能匹配,帮助企业快速找到符合自身条件的政策奖励。本文将深入探讨政策匹配系统的设计与实现,包括:系统架构设计(数据准备、规则引擎、匹配算法)核心实现步骤(数据建模、条件解析、规则匹配)关键技术与开源工具(Python、规则引擎、数
- 使用 LiteFlow 实现灵活的业务逻辑解耦
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javaspringLiteFlow流程规则
1.引言1.1业务逻辑复杂性带来的挑战在现代软件开发中,随着业务需求不断增长,代码结构日趋复杂。硬编码式的流程控制方式难以适应频繁变更的需求,导致维护成本高、可读性差、扩展性弱。1.2规则引擎在解耦中的作用规则引擎(RuleEngine)通过将业务逻辑与程序代码分离,实现动态配置和执行策略,从而提升系统的灵活性和可维护性。1.3为什么选择LiteFlow?LiteFlow是一个轻量级、高性能、易于
- 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