- 在本地电脑上打开服务器里面的localhost网址
TYUT_xiaoming
服务器运维linuxlocalhost
远程连接服务器,启动了一个服务显示访问地址为:http://127.0.0.1:7860在本地浏览器将127.0.0.1改成服务器ip但是无法访问解决办法:1.ssh新建一个远程连接,将服务器的7860端口重定向到本机ssh-L18097:127.0.0.1:7860username@remote_server_ip2.在服务器上启动visdom.serverpython-mvisdom.serv
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续3)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p41:1.LeakReLU,SELU,softplus2.GPU加速:.to方法p42:不太懂p43:1.visdom,tensorbroadXp44:p45:1.如何检测过拟合?在train上表现很好,而在test上表现不好。test的目的(没有valset的时候):防止过拟合,选取最优参数。相当于是验证集。一般选取testaccuracy最高的那点停止训练,作为最优参数。p46:1.trai
- visdom 使用以及 localhost拒绝连接
远离科研,保命要紧
Pythonpython
Visdom:一个灵活的可视化工具,可用来对于实时,富数据的创建,组织和共享。支持Torch和Numpy还有pytorch。visdom使用出错,其问题1是未打开visdom,2是localhost需要设置肯定和visdom有关,去github找visdom相关的tutorialvisdom-tutorial/Readme.mdatmaster·noagarcia/visdom-tutorial(
- 深度学习day02 线性模型
qq_2480543330
深度学习笔记深度学习人工智能
深度学习day02线性模型线性模型的三个步骤监督学习过拟合泛化能力平均平方误差MSE模型代码:枚举法Visdom实时可视化工具包要会定期存盘(将模型运行崩盘前几天的数据存下来)range函数语法axis用法生成随机数组np.random.randint(1,100,size=(3,4))JupyterNotebook的快捷键线性模型代码实战作业:3D图的绘制线性模型的三个步骤DataSet选择数据
- 【随笔-8】pytorch中visdom的基本调用
小海绵要自律吖
一、在自己电脑上用visdom监视数据安装visdompipinstallvisdom在代码中使用visdomimportvisdomvis=visdom.Visdom(env='model_1')这时候运行代码,代码跑出来是会报错的。因为还需要先在命令行中开启visdom服务。在命令行中输入python3-mvisdom.server之后命令行中会弹出提示Youcannavigatetohttp
- 可视化问题ConnectionError: HTTPConnectionPool(host=‘localhost‘, port=8097)
sunflower_level1
pythonpytorch
可视化出现问题代码中调用了visdom,但没有打开显示界面的端口$pipinstallvisdom#启动服务#默认端口为8097,可以根据需要加上-p选项修改端口$python-mvisdom.server#或者直接visdom命令也可以#有以下输出代表启动成功#Downloadingscripts.Itmighttakeawhile.#It'sAlive!#INFO:root:Applicati
- PyTorch中常用的工具(5)使用GPU加速:CUDA
Font Tian
PyTorchPython大战人工智能pytorch人工智能python
文章目录前言4使用GPU加速:CUDA5小结前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具,最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块,合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多,本文分成了五篇文章(1)数据处理(2)预训练模型(3)TensorBoard(4)Visdom(5)CUDA与小结。整体结构如下:1数据处理1.1Dataset1.
- PyTorch常用工具(1)数据处理
Font Tian
Python大战人工智能PyTorchpytorch人工智能python
文章目录前言1数据处理1.1Dataset1.2DataLoader前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具,最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块,合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多,本文分成了五篇文章(1)数据处理(2)预训练模型(3)TensorBoard(4)Visdom(5)CUDA与小结。整体结构如下:1数据处理
- PyTorch中常用的工具(4)Visdom
Font Tian
PyTorchPython大战人工智能pytorch人工智能python
文章目录前言3.2Visdom前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具,最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块,合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多,本文分成了五篇文章(1)数据处理(2)预训练模型(3)TensorBoard(4)Visdom(5)CUDA与小结。整体结构如下:1数据处理1.1Dataset1.2DataLo
- PyTorch常用工具(2)预训练模型
Font Tian
PyTorchPython大战人工智能pytorch人工智能python
文章目录前言2预训练模型前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具,最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块,合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多,本文分成了五篇文章(1)数据处理(2)预训练模型(3)TensorBoard(4)Visdom(5)CUDA与小结。整体结构如下:1数据处理1.1Dataset1.2DataLoade
- PyTorch中常用的工具(3)TensorBoard
Font Tian
PyTorchPython大战人工智能pytorch人工智能python
文章目录前言3可视化工具3.1TensorBoard前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具,最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块,合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多,本文分成了五篇文章(1)数据处理(2)预训练模型(3)TensorBoard(4)Visdom(5)CUDA与小结。整体结构如下:1数据处理1.1Datas
- urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPConnectionPool(host=‘localhost‘, port=8097): Max retries excee
Joey Chen&Wpl
pythonbugpython深度学习
使用visdom后,出现以下问题:requests.exceptions.ConnectionError:HTTPConnectionPool(host='localhost',port=8097):Maxretriesexceededwithurl:/env/main(CausedbyNewConnectionError(':Failedtoestablishanewconnection:[Wi
- visdom使用小技巧
芒果很芒~
人工智能
visdom常用于深度学习迭代过程的可视化。在代码中,需要在相应位置增加如下代码:importvisdomvis=visdom.Visdom(env=u'domain_accuracy')#设置的环境名称vis.line(X=np.array([epoch]),Y=np.array([domain_accuracy]),win='domain_accuracy',update='append',o
- 12-07 周四 Pytorch 使用Visdom 进行可视化
思影影思
pytorch人工智能python
简介 在完成了龙良曲的Pytroch视频课程之后,楼主对于pytroch有了进一步的理解,比如,比之前更加深刻的了解了BP神经网络的反向传播算法,梯度、损失、优化器这些名词更加熟悉。这个博客简要介绍一下在使用Pytorch进行数据可视化的一些内容。安装pipinstallvisdom启动服务python-mvisdom.server使用 基本上是按照先生成对象,然后追加内容的方式。importvi
- 使用CycleGAN训练自己的数据集
瞬间记忆
深度学习pytorch人工智能python
一、下载源码源码下载链接:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix二、调整自己的数据集格式按照如下格式放三、安装好所需要的python包使用命令:pipinstall包名称在anaconda里面安装,四、训练和测试在开始训练前,需要打开visdom(训练可视化界面),在命令行直接输入以下命令:python-mvisdom.ser
- 基于pytorch的相关可视化工具
丶夜未央丶
pytorch入门与实战pytorchpython
基于pytorch的相关可视化工具网络结构的可视化HiddenLayer库可视化网络PytorchViz库可视化网络训练过程的可视化tensorboardXHiddenLayer库可视化训练过程Visdom(以下内容中来源于《pytorch深度学习入门与实战(孙玉林,余本国)》)网络结构的可视化HiddenLayer库可视化网络HiddenLayer库包含有一个build_graph()函数,可以
- visom|图像分割|机器学习|模式识别(学习笔记2019-03-28)
Rlinzz
今日计划1.visdom入门,看官网的一些介绍,把示例跑通2.图像分割,加权重训练,看到一个segnet设置loss权重的方法尝试一些,看能不能把样本不平衡的效果改善。3.机器学习:coursera的课程week4的作业得写完。●visdom刚刚搜索了网上了安装方法,安装了visdom,并试着启动安装:pipinstallvisdom启动:python-mvisdom.server这时,会给一个默
- 2019-03-23(visdom的方法)
幽并游侠儿_1425
一、在自己的小服务器green上安装python3.6和pytorch1、我新建了一个环境叫做“py36”.参考网站:https://blog.csdn.net/H_O_W_E/article/details/77370456我发现我的python版本是3.6.7的。因此我用了这一行代码来创建环境:condacreate-npy36python=3.6.7激活刚刚创建的环境的代码:sourceac
- pytorch框架LSTM(RNN)实现预测
wdnmd唯独你没懂
笔记python人工智能rnnlstm
一、环境配置1.python3.82.torch1.9.1+cu1023.visdom(画图工具)二、数据准备(模拟数据)(目标任务:根据现有数据,预测未来数据)生成y=i*2+b的数据(i的取值范围0-499,b的取值范围randint(1,10))。#-*-coding:UTF-8-*-#请看下面代码#y=x*2+bimportrandomwithopen('data\\data.txt','
- visdom
Plenari
1.启动python3-mvisdom.server2.初始化fromvisdomimportVisdomimportnumpyasnpviz=Visdom(env='loss')x,y=0,0.2win=viz.line(X=np.array([x]),Y=np.array([y]),opts=dict(title='loss'))Visdom(server='http://localhost'
- 出现即神话服务器运行Visdom,本地浏览器显示
liqiang12689
python标准库深度学习服务器Visdom本地浏览Visdom
服务器使用Visdom,本地浏览器显示服务器终端安装Visdom并运行服务器安装Visdom服务器端运行Visdom本地连接服务器本地浏览器输入地址服务器终端安装Visdom并运行服务器安装Visdompipinstallvisdom服务器端运行Visdompython-mvisdom.server或者在终端环境下直接输入visdom,如下图:本地连接服务器ssh-L8097:127.0.0.1:
- pytorch visualizer 深度神经网络可视化工具
L1_Zhang
深度学习可视化pythonpytorch
深度神经网络可视化工具1.visdom1.1通用操作1.1.1创建/关闭窗口、查询窗口状态1.1.2更新窗口update_window_opts1.1.3不同的update模式1.2viz.image/images1.2.1在窗口显示一张图片1.2.2多张图片在同一窗口(可查看历史图片)1.2.3多张图片阵列显示在同一窗口1.3viz.line1.3.1简单的画线1.3.2不同dash类型的画线1
- 服务器visdom本地终端可视化(finalshell隧道)
LonelyDreamer_
服务器sshlinux
这次主要分享下如何利用visdom可视化工具将服务器保存的数据映射到本地浏览器。安装visdompipinstallvisdom1.服务器运行默认端口启动visdom,端口为8097python-mvisdom.server设置端口启动visdom,例如设置端口(port)为8099python-mvisdom.server-p80992.映射服务器端口到本地主机(选择以下其中之一)2.1命令行方
- visdom [Errno 2] No such file or directory: ‘/XXX/.visdom/‘解决方案
CoatiCoati
深度学习python
在/XXX/目录下创建一个./visdom文件夹即可。更多讨论可见https://github.com/fossasia/visdom/issues/874
- TensorboardX & visdom
crunch114
linux远程连接下tensorboard的使用tensorboard--logdir=[yourlogdir]此处yourlogdir应为目录名,目录下为日志文件//exportTMPDIR=某个路径//在这里我的具体设置如下:exportTMPDIR=~/trial/backup/logs/mkdir-p$TMPDIRtensorboard--logdir=[LOG]--host=192.16
- pytorch环境下安装visdom失败的原因
AI知识图谱大本营
解决报错技巧
解决办法:关掉VPN#未安装先输入安装visdompipinstallvisdom#安装完成输入先启动(每次)python-mvisdom.server
- PyTorch中的可视化工具
Mr.长安
Pytorch深度学习神经网络人工智能
目录一、网络结构的可视化1.1通过HiddenLayer可视化网络1.2通过PyTorchViz可视化网络二、训练过程可视化2.1通过tensorboardX可视化训练过程2.2HiddenLayer可视化训练过程三、使用Visdom进行可视化一、网络结构的可视化我们训练神经网络时,除了随着step或者epoch观察损失函数的走势,从而建立对目前网络优化的基本认知外,也可以通过一些额外的可视化库来
- 可视化模块(三): wandb
harry_tea
可视化深度学习pytorchwandb可视化
本文目录wandb安装loss曲线记录1.step记录2.customx-axis方法一(推荐)方法二Image记录1.单张Image2.多张Image方法一(推荐)方法二3.Image拼接distribute注意事项wandb是一个可视化库,他有visdom实时查看的优点以及能够永久的记录到云端wandb安装登陆https://wandb.ai注册一个wandb账号,然后运行下面命令安装wand
- 轻松学Pytorch–Visdom可视化
小白学视觉
可视化python深度学习人工智能opencv
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达Visdom的介绍Visdom是Facebook专为PyTorch开发的实时可视化工具包,其作用相当于TensorFlow中的Tensorboard,灵活高效且界面美观,下面就一起来学习下如何使用吧!如果想更多了解关于Visdom的使用可以参考官方https://github.com/facebookresearch/visdo
- 【软件安装】pytorch使用可视化工具 visdom 方法
S大幕
在pytorch中使用visdom对可视化网络训练过程十分方便,这里简要介绍下安装方法pipinstallvisdom在训练网络前,首先执行python-mvisdom.server命令,执行后点进相应连接即可;如果是服务器,需要在本地进行端口配置,具体方法是在本地终端执行ssh-L18097:127.0.0.1:8097username@hostip,然后在本地浏览器中输入127.0.0.1:1
- 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