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小爬虫程序猿
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在数字化时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一。对于电商平台,尤其是淘宝这样的大型电商平台,店铺详情数据的获取和分析对于商家来说至关重要。它不仅可以帮助商家了解市场趋势,还可以优化营销策略,提升销售业绩。本文将介绍如何利用Python爬虫技术获取淘宝店铺详情,并进行初步的数据分析。一、Python爬虫技术简介Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的库支持,使其在爬虫领域备受青睐。通过Pytho
- 利用Python爬虫获取淘宝店铺详情
数据小小爬虫
pythonpython爬虫开发语言
在数字化时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一。对于电商平台,尤其是淘宝这样的大型电商平台,店铺详情数据的获取和分析对于商家来说至关重要。它不仅可以帮助商家了解市场趋势,还可以优化营销策略,提升销售业绩。本文将详细介绍如何利用Python爬虫技术获取淘宝店铺详情,并进行初步的数据分析。一、Python爬虫技术简介Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的库支持,使其在爬虫领域备受青睐。通过Pyt
- oltp olap的区别
薛定谔的猫1982
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OLTP(联机事务处理)和OLAP(联机分析处理)有以下多方面的区别:应用场景OLTP:用于处理企业的日常业务交易,比如银行的存取款业务、电商网站的订单生成、酒店的客房预订等,侧重于对业务流程的支持,确保事务的快速处理和数据的即时更新。OLAP:主要用于企业的决策支持和数据分析场景,如市场趋势分析、销售业绩评估、财务状况分析等,帮助管理层从宏观角度理解业务数据,为决策提供依据。数据特点OLTP数据
- 探索序列数据的奥秘:LSTM Python代码资源库全面解析
霍列领Hector
探索序列数据的奥秘:LSTMPython代码资源库全面解析【下载地址】LSTMPython代码LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/36f26在深度学习的浩瀚宇宙中,长短期记忆网络(LSTM)犹如一颗璀璨的明星,以其独特魅力照亮了序列数据分析之路。今天,我们带你深入了解一个专注于LSTM在Python环境中实现的开源项目—
- 合作阿里后,传苹果仍将和百度合作开发AI;库克预告2月19日迎接“家庭新成员”;Gemini宣布上线全局记忆功能 | 极客头条
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「极客头条」——技术人员的新闻圈!CSDN的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|郑丽媛出品|CSDN(ID:CSDNnews)一分钟速览新闻点!合作阿里巴巴后,传苹果仍将和百度合作开发AI抖音副总裁回应代码抄袭:重复代码占比很小,涉事员工已离职宇树人形机器人G1亮相春晚后热租,日租金最高达1.5万元传蓝思科技有望成为苹果折叠屏玻璃供应商,回应:涉
- 六西格玛培训:解锁红海迷局,打造企业蓝海战略——张驰咨询
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在过去的二十年中,六西格玛管理被国内众多企业视为降本增效、培养人才、提升经营效益的高效工具。然而,随着经济环境的不断变化,行业内卷加剧,许多企业即便已经实施了六西格玛管理,依然面临业绩下滑的困扰。为何这些管理变革手段对企业经营状况的改善帮助有限?企业又该如何通过六西格玛管理在激烈的市场竞争中创造出属于自己的蓝海?本文张驰咨询将详细探讨这些问题,旨在为当前陷入困境的企业提供一条可行的突围之路。为什么
- scala kotlin比较_追随 Kotlin/Scala,看 Java 12-15 的现代语言特性
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本文原发于我的个人博客:https://hltj.me/java/2020/06/14/java-12-15-lang-features.html。本副本只用于知乎,禁止第三方转载。Java14发布已经过去了三个月,Java15目前也已经到了“RampdownPhaseOne”阶段,其新特性均已敲定。由于12-15都是短期版本,无需考虑也不应该将其用于生产环境。但可以提前了解新特性,以免在下一个L
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Java14发布已经过去了三个月,Java15目前也已经到了“RampdownPhaseOne”阶段,其新特性均已敲定。由于12-15都是短期版本,无需考虑也不应该将其用于生产环境。但可以提前了解新特性,以免在下一个LTS(Java17)正式发布时毫无心理准备。Java12-15引入了一系列改进,本文只讨论语言层面的新特性,它们看起来似曾相识——没错,这些特性让人感觉Java在沿Kotlin/Sc
- Python爬虫教程:公司信息与财务数据抓取——财务报告、业绩数据及新闻分析
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在当今金融市场,获取公司的财务报告、业绩数据以及相关新闻是投资分析、市场监控和竞争对手研究的重要组成部分。投资者、分析师、以及公司管理层都需要这些信息来做出重要决策。通过爬虫技术,我们可以高效地抓取这些数据并进行分析。本文将介绍如何使用Python编写爬虫,抓取公司的财务报告、业绩数据和新闻。我们将使用最新的技术栈,包括requests、BeautifulSoup、Selenium、Pandas等
- 扫楼电销已死?2025年助贷行业精准获客的5大方法,第4个绝了
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助贷行业竞争那叫一个激烈,不少同行天天发愁找不到精准客户,业绩那叫一个惨淡。可有些厉害的助贷公司,客户却源源不断,这差距咋就这么大呢?今天咱就来唠唠助贷行业到底该咋找到精准客户资源。一、助贷公司常用的3个线上获客途径1、SEO优化和SEM推广先来说说线上获客里的SEO优化和SEM推广这一块。优点那可不少,通过优化搜索引擎排名或者打广告,能让你的助贷业务快速在网上露脸,只要关键词选得好,广告投放精准
- DeepSeek引发的AI思考
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DeepSeek引发的AI思考:技术浪潮下的应用、焦虑与战略取舍一、AI的重点应用领域:从“替代”到“共生”1.办公自动化:效率与精准的再定义DeepSeek在办公场景中的应用已从简单的信息检索升级为复杂的决策支持。例如,金融行业通过其实时数据分析能力,捕捉市场波动中的套利机会,年化收益率提升15%;电商平台则利用用户行为数据优化推荐系统,购买转化率提升30%。这些案例表明,AI正从“工具”演变为
- 年度人力费用你管对了吗?
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2024年匆匆落幕,2025年如期而至。在经济形势充满不确定性、各行各业纷纷寻求降本增效的大背景下,众多企业将控制人力总费用作为关键举措。然而由于缺乏科学的总控方法,不少公司虽然短期内看似降低了费用,却可能引发诸多负面连锁反应。那么,如何科学管控人力费用?你的年度人力费用管对了吗?一、控制人力费用的五大误区1、简单粗暴一刀切部分企业为了降低年度总人力费用,采取“一刀切”的方式,直接下达文件要求各部
- [特殊字符]AI电销系统:解锁销售潜能,引爆业绩狂潮!
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在数字浪潮汹涌的今天,销售行业正站在变革的十字路口。你是否还在为繁琐的客户筛选、低效的电话营销而苦恼?是时候告别过去,迎接AI电销系统带来的销售新时代了!智能化革命,重塑销售流程AI电销系统,如同一位不知疲倦的销售精英,24小时不间断地为你挖掘潜在客户、分析需求、定制策略。它运用深度学习算法,精准捕捉客户每一个细微的意图,让你的销售之旅如虎添翼。精准营销,直击客户痛点传统电销如同盲人摸象,
- SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现
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- 直播预告|2024中服云工业物联网案例巡礼暨年终总结
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致尊敬的合作伙伴、业界同仁及广大观众朋友们在这个辞旧迎新的美好时刻,中服云特此举办线上年终总结直播活动,旨在回顾过去一年中服云在工业物联网领域的卓越成就,分享最新案例,展望未来的发展蓝图。我们诚挚邀请各方亲朋挚友参与这场线上的年度盛会,共同见证本年度中服云在工业物联网领域的精彩华章!直播信息时间:2025年1月17日15:00平台:中服云视频号福利:预约直播间,大额现金/福袋等你来拿年度案例精彩呈
- 第五期:智能投顾的监管套利艺术 - 基金投顾牌照下的理财破局之道
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一、牌照狩猎时代的生存法则1.1基金投顾牌照的战略纵深牌照权限解剖(证监会2024版):1.允许代客户作出投资决策(需保存完整决策日志) 2.收费模式突破:可采用按资产规模收费(0.5%-1.8%/年) 3.产品池限制:须从持牌机构白名单选取(目前涵盖136家公募基金) 监管套利边界测试(已验证可行模式):结构化存款包装术:将固定收益拆解为"80%货币基金+20%期权组合"实现存款保险覆盖+年化收
- BB方案AR眼镜Viture One解析,颈挂+磁吸有点意思
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不可否认BirdBath方案的AR眼镜在短期内还有很大的潜力。因此,尽管是BB方案我们也会看到更多不同的产品设计,今天我们要说的VitureOne就是这么一款。虽然产品在光学层面暂时没有看到明显创新,但产品设计逻辑仍有一定参考价值。VITUREONE是近期在KickStarter上开启众筹的一款AR眼镜,其采用Birdbath方案,特点是:外观时尚,可选颈挂+磁吸式计算模块(搭配算作一体机),眼镜
- PyQt6/PySide6 的 QDialog 类
燃灯工作室
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QDialog是PyQt6或PySide6库中用于创建对话框的类。对话框是一种特殊的窗口,通常用于与用户进行短期交互,如输入信息、显示消息或选择选项等。QDialog提供了丰富的功能和灵活性,使得开发者可以轻松地创建各种类型的对话框。下面我将详细介绍QDialog的主要特性及其使用方法。1.基本概念对话框:一种临时性的窗口,通常用于完成特定任务或获取用户的输入。模态对话框:当打开时会阻止用户与应用
- 活动预告 | 12月21日,中国数据库联盟(ACDU)中国行·南京站邀您共赴技术新篇
随着冬日的脚步悄然而至,墨天轮社区2024年的【ACDU中国行】活动也即将画上圆满的句点,最后一站我们来到古都——南京。古老的城墙与雄伟的建筑见证了千年历史的变迁,而在这个充满活力的城市,我们将聚焦数据库技术的前沿发展与未来趋势,深入探讨技术的历史脉络、当下应用及未来发展。活动时间:12月21日13:30-17:30活动地点:南京市玄武区珠江路389号东方珍珠voco酒店10楼燕雀多功能厅报名地址
- A股未来预期回报是否走低?影响因素有哪些?投资者该如何应对?
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易a股预期回报影响因素投资者应对股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>经济增长态势经济增长是影响A股预期回报的关键因素。当国内生产总值(GDP)增长强劲时,企业盈利往往增加,这会推动股票价格上升,预期回报较高。例如在过去经济高速发展阶段,很多行业都受益,相关企业业绩良好,股票表现佳。反之,若经济增长放缓
- Python 实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测
nantangyuxi
Pythonpython聚类cnn人工智能数据挖掘开发语言神经网络
目录Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BrtiLTTM-Attentrtion的风电场短期功率预测...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2项目特点与创新...2项目应用领域...3项目效果预测图程序设计...3项目模型架构...4项目模型描述及代码示例...4项目模型算法流程图...6项目目录结构设计...7项目部署与应用...8项目扩展...9项目应该注意
- 【深度学习】权重衰减
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题,本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高,耗时颇多,或者完全超出我们的控制,因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据,我们便可以将重点放在正则化技术上。回想一下,在多项式回归的例子中,我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。实际上,限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技
- 大语言模型应用指南:工作记忆与长短期记忆
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大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能的发展过程中,语言模型的研究一直是重要的一环。早期的语言模型,如N-gram,虽然在一定程度上能够捕捉语言的统计规律,但其无法有效处理语言中的长距离依赖性和复杂结构。这主要是因为N-gram模型只能捕捉到词汇之间的局部依赖关系,而无法捕捉到更长范围内的语义信息。1.2研究现状近年来,随着深度学习技术的发展,基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中,长短期记忆网
- 解锁业务增长密钥:目标跟踪指标实战指南
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GoalTrackingMetric(目标跟踪指标)是营销、数据分析及业务管理领域中用于衡量特定业务或营销目标实现情况的一系列关键绩效指标(KPIs)。这些指标帮助企业或组织明确其业务目标,跟踪并评估其营销活动或业务策略的有效性,以及识别潜在的改进机会。目标跟踪指标通常基于企业或组织的长期战略目标和短期业务目标来设定。它们可能涉及多个方面,包括但不限于:●网站和应用程序性能:如网站转化率、用户参与
- 开工大吉:CRM系统助力企业高效管理与业绩腾飞
迈富时营销与销售解决方案
迈富时CRM系统大数据人工智能机器学习开源软件数据挖掘
开工大吉!新春伊始,正是规划新目标、提升效率的好时机。今天,我想和大家分享一个在现代商业中不可或缺的工具——CRM销售管理系统。无论是初创企业还是成熟公司,CRM都能帮助你更好地管理客户关系、提升销售效率,甚至为企业创造更大的价值。这篇文章将从多个角度深入解析CRM的功能、优势以及它如何助力你的新年目标。什么是CRM?为什么它如此重要?CRM(CustomerRelationshipManagem
- GRU是门控循环单元是什么?
无限进步呀
万能科普gru深度学习人工智能机器学习数据挖掘学习方法
GRU是门控循环单元(GatedRecurrentUnit)的简称,它是循环神经网络(RNN)的一种变体。GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。与另一种流行的RNN变体LSTM(长短期记忆网络)相比,GRU具有更简单的结构,但同样能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。GRU的主要特点包括:门控机制:GRU通过引入门控机制来控制信息的流动。具体来说,它包
- 门控循环单元(GRU)
彬彬侠
自然语言处理GRU门控循环单元RNN循环神经网络PyTorchNLP自然语言处理
门控循环单元(GRU)门控循环单元(GRU)是一种循环神经网络(RNN)的变体,旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题,并且相比于长短期记忆(LSTM),它具有更简洁的结构。GRU由Choetal.于2014年提出,是一种改进型的循环神经网络结构,它通过引入门控机制来控制信息的流动,从而使得网络能够捕获长期依赖关系。GRU在许多任务中具有与LSTM相似的表现,但在计算和存储方面更加高效。1
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
transformer深度学习人工智能机器学习算法回归算法神经网络
###一、背景在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功,但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足,导致模型训练时间漫长,并在处理较长文本时效果不佳。2017年,Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
- 基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)
矩阵猫咪
cnnlstmpytorch注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络Attention
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中,卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)因其独特的优势
- 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
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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 fred@myhost.com
# 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
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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