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W Y
人工智能langchain
好的!我来用最通俗的方式解释一下LangChain是什么,以及它为什么在AI开发中如此重要。一句话理解LangChainLangChain是一个帮你快速搭建AI应用的工具箱,它把大型语言模型(如GPT)和外部数据、计算工具、业务流程连接起来,让开发AI应用像搭积木一样简单。类比:想象你要造一辆车,LangChain就是提供现成的引擎、方向盘、轮子(模块化组件),你只需组装它们,而不用从零开始炼钢造
- 使用BREEBS平台提升AI知识库
dgay_hua
人工智能python
BREEBS是一个开放的协作知识平台,允许用户基于存储在GoogleDrive文件夹中的PDF文件创建知识胶囊(Breeb)。这些Breebs可供任何大语言模型(LLM)或聊天机器人使用,以提升其专业知识,减少幻觉,并提供访问来源的途径。Breebs背后实现了多种增强生成(RAG)模型,以在每次迭代中无缝提供有用的上下文。技术背景介绍随着自然语言处理(NLP)技术的进步,大语言模型(LLM)在生成
- 【STM32进阶笔记】FATFS文件系统(上)
二土电子
STM32进阶笔记stm32笔记嵌入式硬件FAT文件系统
本专栏争取每周三更新直到更新完成,期待大家的订阅关注,欢迎互相学习交流。 本文需要一些SD卡的前置知识,后续文章会介绍,这里先介绍一下FATFS文件系统。关于FATFS的文章分为上下两篇,上篇主要介绍什么是FAT文件系统以及FATFS的移植,下篇主要介绍FATFS的一些API函数。目录一、FATFS文件系统简介1.1FATFS引入1.2FATFS特点二、FATFS文件系统移植2.1FATFS
- langchain系列(二)- 提示词模板以及消息
码--到成功
大语言模型langchain
导读环境:OpenEuler、Windows11、WSL2、Python3.12.3langchain0.3背景:前期忙碌的开发阶段结束,需要沉淀自己的应用知识,过一遍LangChain时间:20250212说明:技术梳理提示词模板理论说明提示模板将用户输入和参数转换为语言模型的指令,以此来实现模型的响应,帮助它理解上下文并生成相关且连贯的基于语言的输出。其接受一个字典作为输入,其中每个键代表提示
- Ollama部署大模型,本地调用
居7然
android人工智能chatgpt爬虫开发语言AI编程
Ollama简单介绍Ollama是一个强大的大型语言模型平台,它允许用户轻松地下载、安装和运行各种大型语言模型。在本文中,我将指导你如何在你的本地机器上部署Ollama,并展示如何使用Python进行简单的API调用以访问这些模型最近很多人在学习大模型的时候,也遇到这个问题了,Ollama下载的模型,如果不想在命令行里面直接使用,而是想用Python去调用大模型该如何去使用?这是Ollama的官网
- Windows本地部署Ollama+qwen本地大语言模型Web交互界面并实现公网访问
叨叨爱码字
语言模型人工智能自然语言处理
要在Windows系统上部署Ollama和qwen本地大语言模型的Web交互界面,并实现公网访问,你需要按照以下步骤进行操作:安装Ollama:前往Ollama的GitHub仓库下载源代码或预编译的可执行文件。根据README或相关文档的说明,安装Ollama并确保它能够在本地正常运行。安装qwen:如果还没有安装qwen,你需要前往其GitHub仓库下载源代码或预编译的可执行文件。安装qwen并
- 企业级RAG开源项目分享:Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow
Ainnle
开源人工智能
企业级RAGGitHub开源项目深度分享:Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow及私有化LLM部署建议随着生成式AI技术的成熟,检索增强生成(RAG)已成为企业构建智能应用的关键技术。RAG技术能够有效地将大型语言模型(LLM)与企业私域知识库连接,在保证数据安全和模型可控性的前提下,释放LLM的强大能力。本文将深入探讨GitHub上五个备受瞩目的开源企业级RAG项目:Q
- ChatGPT和DeepSeek打造科研与办公的高效引擎
AAIshangyanxiu
编程算法统计语言农林生态遥感chatgpt
一、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型讲解1、2024AIGC技术最新进展介绍(生成式人工智能的基本概念与原理、最新前沿技术和发展趋势简介)2、国内外大语言模型(ChatGPT4O、Gemini、Claude、Llama3、PerplexityAI、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔AI等)对比分析3、OpenAI12天12场直播新功能解读与演示(ChatGPTO1模
- 【大语言模型_3】ollama本地加载deepseek模型后回答混乱问题解决
没枕头我咋睡觉
大语言模型语言模型人工智能自然语言处理
背景:本地下载了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型后,通过ollamacreateDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-fds7b.mf加载模型启动后回答混乱,无法使用。解决方法重新下载模型,选择了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf重新编写ds7b.mf文件,文件内容如下:FROM/root/zml/DeepSe
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
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大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- GPT (Generative Pre-trained Transformer)
彬彬侠
自然语言处理gpttransformer预训练NLP自然语言处理
GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是由OpenAI提出的一个基于Transformer架构的自回归语言模型。GPT模型通过大规模无监督预训练,使用大量的文本数据进行学习,然后再进行微调(fine-tuning)来适应具体的下游任务。GPT的设计目标是能够理解和生成自然语言文本,并且它以其出色的自然语言生成能力在多个领域取得了显著的成果。GPT的基本原理GPT
- Vision Transformer(ViT):用 Transformer 颠覆图像识别
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VisionTransformer(ViT):用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而,近年来,自然语言处理(NLP)领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天,我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer(ViT),它将Transformer的强大能力直接应用于图像
- YOLOv8到YOLOv11:深度解析目标检测架构的演进
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技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测YOLO神经网络深度学习
YOLOv8到YOLOv11:深度解析目标检测架构的演进在计算机视觉领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型一直是实时目标检测领域的佼佼者。从2015年的YOLOv1到2024年的YOLOv11,这一系列模型经历了快速的迭代和发展,不断刷新着目标检测的性能和效率。然而,由于部分YOLO版本缺乏详细的学术论文和架构图,研究人员和开发者在理解这些模型的工作原理时往往面临挑战。最近,一篇
- Python从0到100(三十九):数据提取之正则(文末免费送书)
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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
- 数学推理中在推理规模化下检查假阳性解
硅谷秋水
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25年2月来自中科大和微软亚洲研究院的论文“ExaminingFalsePositivesunderInferenceScalingforMathematicalReasoning”。语言模型的最新进展已带来各种基准测试中数学推理能力的显著提升。然而,大多数基准测试依赖于自动评估方法,这些方法仅使用启发式方法比较最终答案,而不验证底层推理步骤。这种限制导致假阳性解,其中模型可能会产生正确的最终答案
- 深度学习工厂的蓝图:拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系
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想象一下,你正在建造一座深度学习工厂,这座工厂专门用于高效处理深度学习任务(如训练神经网络)和计算机视觉任务(如图像处理)。为了让工厂顺利运转,你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线,并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程:1.工厂的基础设施:Ubuntu比喻:Ubuntu是工厂所在的土地和建筑,提供了基础设施和运行环境。作用:提供操作系统环境,支持安装和运行各种工具和框架
- AI 大模型:Intelligent Agent—— 开启智能新纪元
AI-入门
人工智能学习产品经理面试agi
在LLM语境下,Agent理解为在某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体,LLM充当着智能体的“大脑”。从软件工程的角度,智能体是一种基于大语言模型的,具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力,能自主完成给定任务的计算机程序。在基于LLM的智能体中,LLM的充当着智能体的“大脑”的角色,同时还有3个关键部分:规划(Planning):智能体会把大型任务分解为子任务,并规划执行任务的流
- 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南
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YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战YOLOc++开发语言
在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- 一款超好用的开源密码管理器?
七步编程
Githubpython开发github开发语言python
程序员宝藏库:https://gitee.com/sharetech_lee/CS-Books-StoreDevWeekly收集整理每周优质开发者内容,包括开源项目、资源工具、技术文章等方面。每周五定期发布,同步更新到知乎:Jackpop。欢迎大家投稿,提交issue,推荐或者自荐开源项目/资源/工具/文章~订阅方式:Star并收藏项目DevWeekly关注知乎:Jackpop开源项目1.
- Docker Compose部署大语言模型LLaMa3+可视化UI界面Open WebUI
m0_74824877
docker语言模型ui
一、介绍Ollama:部署+运行大语言模型的软件LLaMa3:史上最强开源AI大模型—Meta公司新发布的大语言模型OpenWebUI:AI用户界面,可通过浏览器访问二、Docker部署docker-compose.yml文件如下:version:'3'services:ollama:container_name:bruce-ollamaimage:ollama/ollamavolumes:-./
- DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响
AI拉呱
Deepseek人工智能
大家好,我是AI拉呱,一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主,现任资深算法研究员一职,兼职硕士研究生导师;热爱机器学习和深度学习算法应用,深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖,拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么:wh
- 大模型(含deepseek r1)本地部署利器ollama的API操作指南
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ollama介绍:Ollama是一个开源的大型语言模型(LLM)平台,旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。它支持多种预训练的大型语言模型(如LLaMA2、Mistral、Gemma、DeepSeek等),并提供了一个简单高效的方式来加载和使用这些模型。出现Error:somethingwentwrong,pleaseseetheollamaserverlogsfordet
- HarmonyOS应用开发最佳实践
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课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第9课。本次交流紧紧围绕HarmonyOS应用开发。重点探讨常见的功耗问题及其最佳实践方案。省电模式是降低能耗的关键策略,通过优化系统资源分配等方式减少电量消耗。深色模式不仅能提升视觉舒适度,还对节能有积极作用。LTPO可变帧率技术则在保障应用流畅性的同时进一步优化功耗。而后台任务的合理开发与管理,决定着应用在后台运行时的资源占用与续航表现。
- LLM的分布式部署:AI的云端革命
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《LLM的分布式部署:AI的云端革命》关键词分布式部署语言模型云端计算资源管理性能优化安全性摘要本文将深入探讨大型语言模型(LLM)的分布式部署,分析其技术背景、架构设计、资源管理、性能优化以及安全性等方面。通过对LLM分布式部署的关键技术进行详细介绍,我们旨在为读者提供一个全面、系统的理解,以及展望未来LLM分布式部署的发展趋势。目录大纲第一部分:分布式部署概述第1章:分布式系统基础第2章:LL
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3chatgpt人工智能语言模型
DeepSeek(深度求索)与ChatGPT作为当前备受关注的两大AI语言模型,在技术架构、应用场景和性能表现上各有特色。以下从六大维度展开全面对比,为不同需求场景提供选择参考:一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统(MoE)+自研深度优化架构Transformer架构(GPT-3.5/4系列)训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练+RLH
- auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式
IT修炼家
大模型部署大模型auto-gptqcuda
目录1、auto-gptq是什么?2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题(1)爆出:`CUDAextensionnotinstalled.`(2)没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么?Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术(Quantization)将大型语言模型(LLM)等深度学习模型的大小和计算复
- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
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AI实战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.背景介绍随着信息技术的飞速发展,IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量,使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量,智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域,通过机器学习、深度学习等算法,实现自动化、智能化的运维管理。其中,大语言模型(LLM)和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言,可以用于构建智能
- 使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引
dgay_hua
python计算机视觉开发语言
在本篇文章中,我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型,生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像,并通过一系列步骤生成查询索引。使用示例代码进行演示,帮助读者理解和实践。技术背景介绍随着计算机视觉技术的发展,图像描述生成成为了重要的研究领域。通过对图像内容自动生成文字描述,可以大大提高对图像信息的检索和管理效率。Salesfo
- 【dingding】钉钉应用开发总结
小墨鱼_z
dingding钉钉数学建模servlet
对接钉钉应用的开发过程中遇到的问题1、在header里放入钉钉监控中心代码块varisDingtalk=navigator&&/DingTalk/.test(navigator.userAgent);varisProductEnv=window&&window.location&&window.location.host&&window.location.host.indexOf('127.0.0
- 使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用:完整指南
scaFHIO
langchainpython
技术背景介绍Yuan2.0是IEIT系统开发的新一代基础大语言模型,包括Yuan2.0-102B、Yuan2.0-51B和Yuan2.0-2B三种版本。相比之前的Yuan1.0,Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据,并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。为了方便开发者集成,Yuan2.0提供了兼容OpenAIAPI的服务接口。本文将介绍如何通过LangChai
- 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 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
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