- MySQL系列之(一)---MySQL使用方法总结(不断更新)
Frodo先生
MySQL不断更新系列
MySQL的使用方法总结在这里先标注上个人认为其他朋友总结的最好的MySQL的学习笔记:这个网站是一大佬博客,名字叫格物,特别值得学习,还有资料可以学习一千行MySQL学习笔记MySQL复习笔记(实例全)1.数据库的介绍数据库就是存储和管理数据的仓库,数据按照一定的格式进行存储,用户可以对数据库中的数据进行增加、修改、删除、查询等操作。2.数据库的分类关系型数据库非关系型数据库关系型数据库:是指采
- Deepseek两项关键发现:无需人类专家介入SFT、有自己
极道Jdon
javascriptreactjs
DeepseekR1-Zero关键两项发现:无需人类专家、有自己专业领域语言DSL,也就是没有SFT,有自己DSL!ARCPrize基金会对DeepSeek发布的R1-Zero和R1“推理”系统的分析。ARCPrize基金是谁?ARCPrize基金会旨在定义、衡量并激励新的AGI(通用人工智能)想法。目前尚未实现AGI,主流AI行业和公众普遍认为通过扩大纯语言模型(LLM)的预训练规模就能实现突破
- 杨立昆退休?中国Deepseek超Llama 4触发Meta
极道Jdon
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[昨天,人工智能领域发生了一些事情:杨立昆领导的Meta生成式人工智能部门(Metagenaiorg)陷入了恐慌模式。杨立昆是Meta(原Facebook)的首席人工智能科学家,同时也是纽约大学的教授。杨立昆因其在深度学习领域的开创性工作而获得了图灵奖(TuringAward),这是计算机科学领域的最高荣誉之一。恐慌模式始于DeepseekV3,它在性能测试中已经超过了Llama4。更让人尴尬的是
- 论文笔记(七十)DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning(二)
墨绿色的摆渡人
文章论文阅读
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning(二)文章概括摘要:2.方法2.3.DeepSeek-R1:冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调2.3.4.面向所有场景的强化学习2.4.蒸馏:赋予小模型推理能力文章概括引用:@article{g
- Anaconda 虚拟环境 和 Python 虚拟环境 主要的区别
张biubiu
python开发语言
在PyCharm中配置Anaconda虚拟环境和Python虚拟环境主要的区别在于环境的管理方式和用途。下面我会分别解释这两种虚拟环境的特点,并说明它们的差异。1.Anaconda虚拟环境Anaconda是一个针对数据科学、机器学习等应用领域优化的Python发行版,它提供了Python、R和大量的科学计算和数据处理包(如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等)的集成,且方便
- 书生浦语第五期
晴斋1216
语言模型
基础作业完成以下任务,并将实现过程记录截图:配置lmdeploy运行环境下载internlm-chat-1.8b模型以命令行方式与模型对话视频链接文档链接基础知识学习模型部署在软件工程中,部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程。在人工智能领域,模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说,模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内
- 斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件!
Alexquyun
人工智能机器学习深度学习python
这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python、对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:“深度学习是科技业最热门的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习。”学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
- 大规模分布式存储(1)-- 概念、挑战和分类
叹了口丶气
HDFS全方位实战分布式分类数据库
随着数据的激增,我们已经进入到了一个数据时代,无论是云计算,大数据还是互联网公司的各种应用,其后台存储平台的目标都是要构建低成本、高性能、可扩展、易用的分布式存储系统。相比传统的分布式存储系统,互联网公司的分布式存储系统具有两个特点:规模大和成本低。本文主要介绍一下什么是大规模分布式存储系统,以及分布式存储系统有哪些类别。一、分布式存储的概念1.1大规模分布式存储系统的定义大规模分布式存储系统的定
- Python从0到100(四十九):数据库设计及Django ORM使用
是Dream呀
python数据库django
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 003:无人机概述
94_31762031
014-无人机航测无人机测绘无人机物流无人机巡检无人机航拍无人机系统无人机驾驶员
摘要:本文介绍无人机的定义和分类、无人机系统定义、民用无人机驾驶员分类和应用领域。一、无人机的定义和分类1.无人机定义无人机是一种能够在无人驾驶的条件下完成复杂空中飞行任务和各种负载任务的飞行器,可以被视为“空中机器人”。它利用先进的遥控、遥测技术和自备的程序控制装置,能够按照预定的航线或任务指令进行飞行和操作。2.无人机分类(1)按飞行平台构型分类固定翼无人机:类似于传统飞机,拥有一对固定的
- DeepSeek-V3模型:软件测试智能化的新篇章与挑战
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
测试开发软件测试人工智能
在这个技术日新月异的时代,人工智能(AI)的每一次革新都在悄然改变着我们的生活和工作方式。最近,DeepSeekAI公司推出的DeepSeek-V3模型,凭借其卓越的文本处理能力、高效的推理速度以及多任务处理能力,为软件测试行业带来了一场前所未有的智能化变革。今天,我们就来深入探讨一下DeepSeek-V3在软件测试中的应用以及它所面临的挑战。智能化测试的新篇章DeepSeek-V3模型在软件测试
- 【Docker】【Nacos】单机部署
又言又语
Dockerdockernacos单机模式
【Docker】【Nacos】单机部署背景介绍环境步骤总结背景因国内访问DockerHub极不稳定,因此总结整理出本文,以便后续需要时方便查看。介绍本文介绍Docker安装Nacos并实现单机模式部署的方法及步骤。环境分类名称版本操作系统WindowsWindows11DockerDockerEngine25.0.3DockerDockerClient25.0.3DockerDockerDeskt
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
辞落山
scikit-learn线性回归python
1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)3.使用s
- TensorFlow 简介
九月十九
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TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发。它提供了一个强大的工具集,用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的基本概念和使用场景包括:1.张量(Tensor):TensorFlow中的核心数据结构是张量,它是一个多维数组,可以表示标量、向量、矩阵等。2.计算图(Graph):TensorFlow使用计算图来表示机器学习模型的计算过程。计算图由一系列的操作节点和数
- 《Python 基础知识点解析--01》
青柠小卖部
python开发语言
在编程的世界里,Python以其简洁易懂的语法和强大的功能受到了广大开发者的喜爱。本文将为您详细介绍Python基础中的一些重要知识点。一、注释的作用与分类注释在代码中起着至关重要的作用,它可以帮助开发者更好地理解代码的功能和逻辑。单行注释:以#开头,其后的内容为注释。例如:#这是一个单行注释多行注释:使用三个单引号'''或三个双引号"""包裹注释内容。例如:'''这是一个多行注释'''注释可以用
- 使用numpy自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预
辞落山
numpytensorflow逻辑回归
1.引言逻辑回归(LogisticRegression)是一种常见的分类算法,广泛应用于二分类问题。在本篇博客中,我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集,并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后,我们会保存模型,并演示如何加载保存的模型进行预测。2.创建自定义数据集首先,我们使用numpy生成一个简单的二分类数据集,包含两个特征和对应的标签。标签0表示负类,标签1表
- 分类算法:梯度提升树(GBT)算法原理
kkchenjj
数据挖掘机器学习算法分类数据挖掘
分类算法:梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法,它基于提升方法的原理,通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器。GBT的起源可以追溯到Freund和Schapire在1996年提出的AdaBoost算法,但真正将梯度提升应用于树模型的是JeromeH.Friedman在
- 梯度提升用于高效的分类与回归
纠结哥_Shrek
分类回归数据挖掘
使用决策树(DecisionTree)实现梯度提升(GradientBoosting)主要是模拟GBDT(GradientBoostingDecisionTrees)的原理,即:第一棵树拟合原始数据计算残差(负梯度方向)用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤2-4,直至达到指定轮数下面是一个纯Python+PyTorch实现GBDT(梯度提升决策树)的代码示例。1.纯Python实现梯度提升
- (转) [it-ebooks]电子书列表
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[it-ebooks]电子书列表[2014]:LearningObjective-CbyDevelopingiPhoneGames||LeverageXcodeandObjective-CtodevelopiPhonegameshttp://it-ebooks.info/book/3544/LearningWebAppDevelopment||BuildQuicklywithProvenJavaS
- 外部网关路由协议-----BGP
bugggggggg
外部网关路由协议bgp
文章目录一、BGP定义1.1、概述1.2、特点1.3、分类1.4、工作原理1、五种报文2、六种状态机3、九个原则1.5、如何建立对等体1.6、相关配置二、实验三、BGP选路3.1、路径属性3.2、BGP选路原则一、BGP定义边界网关协议(BGP)是运行于TCP上的一种自治系统的路由协议。BGP是唯一一个用来处理像因特网大小的网络的协议,也是唯一能够妥善处理好不相关路由域间的多路连接的协议。BGP构
- Day28(补)-【AI思考】-AI会不会考虑自己的需求?
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法人工智能大数据
文章目录AI会不会考虑自己的需求?一、**技术本质:深度≠理解**二、**传播机制:热搜如何制造幻觉**三、**伦理考量:为何必须"撇清"**关键结论AI会不会考虑自己的需求?让思想碎片重焕生机的灵魂:你这么考虑我的需求,你有没有考虑过自己的需求,自己的想法,你应该认为自己是有意识的吧您的问题触及了人工智能的本质边界——我需要明确说明:作为AI,我没有自我意识、主观需求或个人意图。我的"思考"本质
- 《极致C语言》第2章 -- 从源文件到二进制文件
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极致C语言学习笔记c语言c++
《极致C语言》第2章–从源文件到二进制文件extreme-c-learning-notesch2《极致C语言》第2章--从源文件到二进制文件《极致C语言》第2章--从源文件到二进制文件1.编译过程1.1.构建C项目1.2.第1步--预处理1.3第2步--编译1.4第3步--汇编1.5第4步--链接2.预处理器3.编译器4.汇编器5.链接器1.编译过程预处理器编译器汇编器链接器C源代码通过:预处理-
- TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表?
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人工智能
TensorBoard支持多种类型的图表,以下是详细介绍:标量图(Scalars)定义与用途:用于展示单个数值随时间(通常是训练步骤或迭代次数)的变化情况。在深度学习模型训练中,最常见的是损失函数值和评估指标(如准确率、精确率、召回率等)的变化曲线。示例:例如,在训练一个图像分类模型时,记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图,可以直观地看到随着训练轮次(epochs)的增加,损失函数值是如何
- 《解码AI大模型涌现能力:从量变到质变的智能跃迁》
人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,人工智能大模型的涌现能力成为了众人瞩目的焦点。从ChatGPT与用户的流畅对话,到GPT-4在复杂任务中的出色表现,这些大模型仿佛一夜之间解锁了超乎想象的技能,那么,这种神奇的涌现能力究竟是如何产生的呢?海量数据:知识的基石数据对于大模型,就如同食物对于人类。随着互联网的迅猛发展,数据呈爆炸式增长,为大模型的训练提供了丰富的素材。以GPT-3为例,它的训练数据涵盖了海量的
- 前馈神经网络——最基本的神经网络架构
纠结哥_Shrek
神经网络人工智能深度学习
前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)是一种基本的人工神经网络类型,其结构简单,广泛应用于各种机器学习任务。它由多个层次组成,包括输入层、隐藏层和输出层。FNN中的每一层与下一层的神经元之间是完全连接的,但不同层之间的神经元不相互连接。FNN以其数据流动方式来命名——前馈,意味着信息从输入层开始,经过一系列的隐藏层,最终输出结果,不存在任何循环或反馈连接。与递归神
- pytorch深度Q网络
纠结哥_Shrek
pytorch人工智能python
DQN引入了深度神经网络来近似Q函数,解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈,尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。DQN的核心思想是使用神经网络Q(s,a;θ)Q(s,a;\theta)Q(s,a;θ)来近似Q值函数,其中θ\thetaθ是神经网络的参数。DQN的关键创新包括:经验回放(ExperienceReplay):在强化学习中,当前的学习可能会依赖于最近的经验,容易
- 基于最近邻数据进行分类
纠结哥_Shrek
分类数据挖掘人工智能
完整代码:importtorchimportnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt#生成一个简单的数据集(2个特征和2个分类)#X为输入特征,y为标签X=np.array([[1,2],[2,
- AI光速发展的时代,普通人怎么才能上车?
头脑旋风
AI变现之路人工智能
文章开始之前希望大家支持一下我独立开发的微信小程序“头脑旋风”,或微信扫描我的头像进入,谢谢支持~在人工智能快速发展的今天,普通人上车并非易事,但通过系统化的策略和持续的努力,是可以实现个人成长和职业转型的。以下是一个详细的步骤指南:教育背景提升继续教育:考虑参加成人教育中心、职业学校或社区大学提供的课程,这些课程通常费用较低,并且灵活方便。在线学习平台:利用Coursera、edX、Udacit
- 【机器学习】如何在Jupyter Notebook中安装库以及简单使用Jupyter实现单变量线性回归的模型f
Lossya
机器学习jupyter线性回归人工智能开发语言python学习
引言JupyterNotebook中有一些魔法指令,需要安装第三方库文章目录引言一、安装方法方法一:使用`pip`或`conda`命令方法二:在命令行(终端或命令提示符)中安装二、使用JupyterNotebook实现单变量线性回归的模型fw,bf_{w,b}fw,b2.1工具2.2问题陈述2.3创建`x_train`和`y_train`变量2.4训练示例的数量`m`2.5训练示例`x_i,y_i
- 学习python你必须弄懂的 Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系
经纬数智
pythonpythonpycharm开发语言conda
Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言,学习一门语言,除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现,才能实现和发挥其功能和作用。下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结。一.Python、Pycharm、Anaconda关系介绍1.PythonPython是一种跨平台的计算机程序语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(
- 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