- 大型风电机组遭遇“低空急流“,会发生什么?
赵孝正
风资源与微观选址前端
目录1.什么是低空急流?2.研究发现:不容忽视的影响3.潜在风险:扫塔隐患4.智慧应对:预警与防范5.启示与展望结语随着全球气候变暖,极端天气事件频发,低空急流这一特殊的大气现象正日益引起关注。当代风电产业正朝着大型化方向发展,风机高度不断攀升,这使得它们进入了低空急流的影响范围。那么,这种"低空急流"会对风电机组造成什么影响?我们又该如何应对?1.什么是低空急流?低空急流是大气边界层中的一种特殊
- DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案:Mac 场景实践指南
轻口味
大模型实战macosdeepseek
DeepSeek部署中的常见问题及解决方案:Mac场景实践指南随着大模型技术的快速发展,DeepSeek作为开源领域的优秀代表,在本地化部署过程中常会遇到各类技术挑战。本文基于实际部署经验,梳理了五大高频问题及对应解决方案,助您快速完成部署并实现稳定运行。一、环境配置问题1.依赖库安装失败现象:pipinstall-rrequirements.txt报错或部分库版本冲突解决方案:使用虚拟环境隔离依
- ATITIT 后发优势 后发劣势 vs 先发优势的思考 目录 1.1. “后发优势” 1 1.2. “后发劣势”论 1 1.3. 科技、经济界有两种矛盾的说法“后发优势”和“后发劣势” 1 2
attilax
ATITIT后发优势后发劣势vs先发优势的思考目录1.1.“后发优势”11.2.“后发劣势”论11.3.科技、经济界有两种矛盾的说法“后发优势”和“后发劣势”12.发展历程1962年创立了后发优势理论32.1.含义42.2.现实意义72.3.来源92.4.举例12“后发优势”指的是后发展的国家可以从先发达国家那里很快模仿到技术、不用重复先发达国家走过的弯路,这即为优势。“后发劣势”论指的是,正因为
- python:求解爱因斯坦场方程
belldeep
pythonpython爱因斯坦
在物理学中,爱因斯坦的广义相对论(GeneralRelativity)是描述引力如何作用于时空的理论。广义相对论由爱因斯坦在1915年提出,并被阿尔伯特·爱因斯坦、纳森·罗森和纳尔逊·曼德尔斯塔姆共同发展。广义相对论的核心方程是爱因斯坦场方程,它描述了时空的几何结构如何由物质的分布决定。如果你想用Python来探索或模拟广义相对论中的某些现象,你可以从以下几个方面入手:1.使用现有的库Python
- 电子书阅读在语言学习中的影响与未来趋势
火箭统
电子书EFL学习多文素养在线讨论阅读习惯
背景简介电子书作为一种新兴的阅读媒介,在教育领域开始被广泛应用。随着数字技术的迅猛发展,传统的阅读方式正逐渐被电子书、iPad、Kindle等数字阅读设备所取代。这不仅改变了人们的阅读习惯,也为教育模式带来了革命性的变化。电子书阅读的优势与挑战根据Hsin-chouHuang的研究,电子书阅读在教育中的应用具有明显的优势。首先,电子书能够提供更丰富的功能,如在线搜索、文本高亮、注释和多媒体内容等,
- AI大模型的技术突破与传媒行业变革
AIQL
行业分析人工智能传媒
性能与成本:AI大模型的“双轮驱动”过去几年,AI大模型的发展经历了从实验室到产业化的关键转折。2025年初,以DeepSeekR1为代表的模型在数学推理、代码生成等任务中表现超越国际头部产品,而训练成本仅为传统模型的几十分之一。这一突破的核心在于三大技术创新:MoE架构升级:通过部署256个细粒度专家网络,减少知识冗余,提升模型效率;MLA注意力机制:动态压缩推理过程中的缓存需求,降低GPU内存
- 电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展
车载诊断技术
汽车行业车辆信息安全机器学习人工智能电子电器框架网络架构汽车
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- 工控网络安全架构
黑客Jack
web安全架构安全
工控网络安全架构概述随着工业4.0的快速发展,工控系统(IndustrialControlSystems,ICS)在现代工业生产中扮演着越来越重要的角色。然而,工控系统的安全性问题已成为普遍关注的焦点。本文将介绍工控网络安全架构的基本概念和构成,并通过代码示例、类图和序列图进行详细说明,以帮助理解如何实现在这一领域的安全性。1.工控网络安全架构的组成工控网络安全架构通常由多个层次和组件构成,主要包
- 深度剖析DeepSeek本地部署:技术、实践与优化策略
Abossss
AI论文pythonai人工智能
一、引言1.1研究背景与意义近年来,人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展,成为推动各行业变革的核心力量。其中,大语言模型(LLMs)作为人工智能领域的关键技术,在自然语言处理、智能客服、内容创作等众多领域展现出了强大的应用潜力,引发了学术界和产业界的广泛关注。OpenAI的GPT系列模型凭借其出色的语言理解与生成能力,在全球范围内掀起了AI应用的热潮;Google的BERT模型则在自然语言理解任务中取得
- AI创业公司的竞争策略
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI创业公司的竞争策略关键词:AI创业公司、竞争策略、市场环境、技术创新、融资策略、成功案例分析摘要:本文针对AI创业公司的竞争策略进行全面剖析,从行业背景、创业策略、市场营销、融资策略到运营管理,深入探讨AI创业公司在激烈市场竞争中如何立足并发展。通过成功案例分析,提供实战经验和策略建议,旨在帮助AI创业公司更好地应对挑战,实现可持续发展。《AI创业公司的竞争策略》目录大纲第一部分:行业背景与概
- 《爬虫写得好,铁窗关到老,做了5年Python
code高级开源
2024年程序员学习爬虫python开发语言
**我的使命与愿景:**持续稳定输出,赋能中国技术社区蓬勃发展!最近的IT公司违法案件越来越多,看了很多因为爬虫,数字货币,博彩网站外包等被抓的事情,给大家提个醒,打工注意不能违法,写代码背后也有法律风险。一、什么是爬虫?通过爬虫代码,下载互联网上的数据到本地,并且提取出我们需要的信息的过程。二、典型违法案例典型案例(一):构成非法获取计算机信息系统数据罪张某等非法获取计算机信息系统数据案(上海市
- DSP和ARM的优劣比较(也有FPGA)
bingfeng_adonis
工作
概念1.FPGA:是可编程逻辑阵列,常用于处理高速数字信号,不过随着科技的发展,现在很多FPGACPLD可以集成mcu内核,甚至具备了ARMDSP的功能2.ARM,是一类内核的称谓,就像51一样,具体到芯片的话,会有很多不同的厂家不同等级,诸如三星、易法、飞利浦、摩托罗拉等等,其中STM32是易法半导体的一款面向工控低功耗内核为CortexM3内核的ARM芯片3.DSP顾名思义就是数字信号处理,厂
- 《AI对话秘籍:5个Prompt Engineering核心技巧让DeepSeek输出质量翻倍》
Athena-H
PromptEngineering人工智能promptchatgptgptai
引言随着自然语言处理技术的飞速发展,像ChatGPT这样的AI对话系统已经广泛应用于客服、教育、创作等多个领域。然而,如何高效地与这些语言模型进行交互,获得准确、相关且高质量的回复,成为了应用中的一个关键挑战。这时,PromptEngineering(提示词工程)便成为了一项必不可少的技能。PromptEngineering的核心目标是通过优化与模型的输入互动方式,让模型生成更加符合预期的输出。在
- 助力网络安全发展,安全态势攻防赛事可视化
网络安全-杰克
安全web安全网络
前言互联网网络通讯的不断发展,网络安全就如同一扇门,为我们的日常网络活动起到拦截保护的作用。未知攻、焉知防,从网络诞生的那一刻开始,攻与防的战争就从未停息过,因此衍生出了大量网络信息安全管理技能大赛,以此提升社会网络安全责任意识,加强网络安全技术人才队伍的建设。我们也通过Hightopo的产品HT搭建了一款技术人员之间的技术竞赛可视化大屏。模拟一场网络空间里的竞技守卫战,让原本枯燥的信息竞赛通过H
- LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码
前程算法屋
私信获取源码transformer回归matlab
LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义在现代数据科学领域,多变量回归预测问题一直是一个研究热点。随着互联网和物联网技术的迅速发展,数据量呈指数级增长,如何从这些海量数据中提取有用的信息,并进行准确预测,成为了一个亟待解决的问题。多变量回归预测模型在金融风险管理、气象预报、医疗健康等多个领域具有广泛的应用。例如,在
- 景联文科技:以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型
景联文科技
人工智能
数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色,通过提供高质量的数据标注服务,帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付,每一个步骤都需要严格把控,确保数据的质量和安全性。景联文科技是一家专业的数据采集与标注公司,致力于为客户提供高质量的数据处理服务,助力企业在人工智能(AI)领域的创新与发展。数据标注的四项基本流程:数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。数据采集数据采集是数据处理的第
- OPPO 2025届校招补招正式开启
weixin_53585422
算法求职招聘前端硬件工程大数据
OPPO2025届校招补招正式开启(秋招投过的同学也可投递!)面向对象:2025届全球应届本科生与硕士研究生招聘岗位:AI/算法类、标准研究类、软件类、硬件类、产品类、设计类、工程技术类、销售服务类、品牌策划类、采购类、综合职能类(每人最多可投递2个岗位)工作城市:东莞、深圳、成都、上海、北京、西安、南京、重庆薪酬福利:极具竞争力的薪资+制化培养体系+多样化发展机制内推链接:https://sou
- 活动集锦 | 英码科技积极参与行业盛会,AI赋能城市数字化转型
英码科技
人工智能科技大数据
在当今数字经济时代,城市全域数字化转型已经成为提升城市管理效能、优化资源配置、推动经济发展的重要手段。英码科技始终致力于为企业打造高效、低成本的行业应用方案,助力企业实现数字化转型。近日,英码科技受邀参加了多场行业展示活动,展示了其在数字化转型方面的成果和技术。▎2024新型智慧城市建设成果展览会6月5日至6月7日,以“数字经济赋能,洞见未来城市”为主题的2024新型智慧城市建设成果博览会在广州琶
- 英码科技携手昇腾打造“三位一体”智慧化工解决方案,使能化工产业管理更高效、智能
英码科技
边缘计算科技人工智能大数据
我国是世界公认的化工大国。然而,大部分化工园区的日常管理方式较为传统,各园区、厂区的门禁、视频、停车场等子系统犹如一个个独立的“岛屿”,每个“岛屿”需要耗费大量人力及时间成本进行巡检、记录、上报,且不能做到全域、全时段的智慧化安全防护。因此,化工园区的安全风险高、管理模式落后、应急能力弱等问题亟待解决。现阶段,是化工园区数字化转型、高质量发展的重要时期,全面推动化工园区智慧化升级,深化工业化与信息
- KTransformers:告别天价显卡!国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型:推理速度飙升28倍
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花“还在为千亿模型租天价显卡?清华团队用CPU/GPU协同计算,让4090跑起671B参数全量模型!”大家好,我是蚝油菜花。如果你也经历过——看着API调用账单瑟瑟发抖,微调一次模型吃掉半月算力预算️盯着OOM报错抓狂,为了
- 实战探析:云数据库 RDS SQL Server 版的优点与应用案例
步入烟尘
python数据库oracle性能优化
实战探析:云数据库RDSSQLServer版的优点与应用案例背景:随着云计算技术的不断发展,越来越多的企业开始将数据库迁移到云端,以降低成本、提高可用性和灵活性。而在云数据库的选择上,AmazonRDS(RelationalDatabaseService)SQLServer版本成为了众多企业的首选之一。本文将深入探讨在实际应用中,利用云数据库RDSSQLServer版所带来的优点及其实战应用。云数
- Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程
宋13810279720
动作捕捉机器人人工智能
人工智能与机器人技术的飞速发展让人型机器人逐渐从科幻概念转变为现实应用,成为未来智能生活的重要组成部分。为了实现人型机器人动作的精准与流畅,惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器(如加速度计、陀螺仪等)捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术,惯性动捕不受环境光线和空间限制,具有更高的便携性和灵活性。在人型机器人AI训练过程中,惯性动捕技术能够实时捕
- 网络安全2024就业前景如何?找工作容易吗?_网络空间安全的就业方向与待遇
Hacker_Oldv
安全web安全
众所周知,网络安全与我们息息相关,无论是企业还是个人都应该重视网络安全。而网络安全作为一个新兴行业,人才需求量远大于供给,因此在薪资福利上具有很大的优势,但对于初学者而言,很多人依然担心前景问题,那么网络安全就业前景如何?本文将为大家介绍一下。从目前市场情况来讲,网络安全的就业前景是非常不错的,2022年的统计数据,网络安全专业的缺口已经增长到140万人。1、就业岗位多,发展方向广①就业环境:网络
- 数据治理DAMA方法论:数字化转型的数据驱动引擎
小四的快乐生活
大数据
数据治理概述定义数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合,旨在确保数据的可用性、完整性、准确性、安全性和合规性,使数据能够为企业创造价值。这一过程涵盖数据战略规划、数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理、主数据管理等多个关键领域。关键要素数据战略:明确数据在企业中的角色和价值,制定长期的数据发展方向和目标。例如,零售企业可能将数据驱动精准营销作为核心数据战略,借助分析消费者购
- 智能巡检机器人在电力行业的应用
zxsz_com_cn
智能巡检系统人工智能网络数据库
一、引言在电力行业中,保障电力设备的安全稳定运行至关重要。传统的人工巡检方式存在劳动强度大、效率低、容易出现漏检和误判等问题。随着科技的发展,智能巡检机器人应运而生,并在电力行业中得到了广泛而深入的应用,为电力系统的可靠运行提供了有力保障。二、智能巡检机器人在电力行业的应用场景(一)变电站巡检设备外观检查智能巡检机器人配备高清摄像头和图像识别技术,能够对变电站内的变压器、断路器、隔离开关、互感器等
- 第二章:13.1 机器学习的迭代发展
望云山190
机器学习人工智能
目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
- Python爬虫——网站基本信息
IT·小灰灰
python爬虫开发语言网络
在智能时代,数据是新的石油。Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力,让我们能够在网络的广袤土地上狩猎,为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储4.多线程/多进程5.异步编程6.代理和反爬虫7.爬虫框架8.爬虫的法律和道德问题9.异常处理10.日志记录三、爬虫示例代码一、介绍——PythonPython是一种
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- 一、大模型微调的前沿技术与应用
伯牙碎琴
大模型微调人工智能大模型微调Deepseek
大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型(如GPT、BERT、T5等)的广泛应用,大模型微调(Fine-Tuning,FT)成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。通过微调,开发者可以根据实际需求调整预训练模型的参数,使其更好地适应特定应用场景。本文将介绍大模型微调技术的前沿发展,分析不同微调方法的特点、适用场景以及优缺点,并对它们进行系统分类。微调技术的重要性大模型微调能够帮助开发者根据
- AUTOSAR从入门到精通-【应用篇】基于AUTOSAR的AT自动变速器控制系统故障诊断
格图素书
人工智能
目录前言自动变速器发展现状自动变速器故障诊断发展现状(1)国外研究现状(2)国内研究现状2AT自动变速器系统组成2.1AT自动变速器的机械结构2.1.1液力变矩器2.1.2行星齿轮2.1.3换挡执行机构2.2AT自动变速器控制系统组成2.2.1液压控制系统2.2.2电子控制系统2.3AT自动变速器工作原理3基于AUTOSAR的AT自动变速器运行状态监测3.1AT自动变速器的状态参数3.1.1AT自
- 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