- 2025年 UI 自动化框架使用排行
Thomas Kant
自动化测试ui自动化运维
亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】</
- 全球人工智能与大模型发展全景:技术历程、产品概览与未来趋势
软件职业规划
人工智能搜索引擎
一、人工智能的发展历程(一)萌芽期(1950s-1980s)1956年:人工智能的诞生人工智能(AI)的概念在1956年的达特茅斯会议上被正式提出。那是一个充满梦想和探索的时代,一群年轻的科学家,包括约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)、马文·明斯基(MarvinMinsky)和克劳德·香农(ClaudeShannon)等,齐聚达特茅斯学院,共同探讨一个前所未有的课题:如何让机器模拟人类智能。
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
人邮异步社区
人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍,帮助你逐步建立基础知识和理解:一、数学基础类《数学之美》推荐理由:深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理,对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称,有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等,似乎太过专业,实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂,当然本书因此也可以称得上是“高级
- 分布式学习
嘉陵妹妹
分布式学习
1.列举三个非冯·诺依曼计算结构非冯结构是指不遵循传统冯·诺依曼体系的计算架构,包括:数据流结构(DataflowArchitecture):指令执行取决于数据的可用性而不是程序计数器。神经网络结构(NeuralNetworkArchitecture):模拟生物神经元连接,用于人工智能。量子计算结构(QuantumComputingArchitecture):利用量子比特和量子叠加原理进行计算。2
- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展
AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展关键词:知识图谱、深度学习、神经网络、图嵌入、知识表示学习、推理机制、应用场景摘要:本文深入探讨了知识图谱与深度学习的融合应用,系统性地分析了知识图谱在深度学习中的关键技术路径和应用场景。文章首先介绍了知识图谱的基本概念和表示方法,然后详细阐述了知识图谱与深度学习结合的多种技术路线,包括图神经网络、知识嵌入和推理机制等。接着通过具体案例展示了知识图谱增
- RAG系统的“聪明药”:如何用反馈回路让你的AI越用越聪明?
许泽宇的技术分享
人工智能
大家好,我是你们的AI技术侃侃而谈小能手。今天我们来聊聊RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)系统的进化之路——如何让它像喝了聪明药一样,越用越聪明,越聊越懂你。你是不是也有这样的体验?用ChatGPT、文档问答机器人,刚开始觉得还行,但用久了发现它总是“死脑筋”,问同样的问题,答得千篇一律,甚至一错再错。你想:“要是它能记住我的吐槽和建议,下次别再犯同
- 使用SQL-Ollama与自然语言交互SQL数据库的指南
antja_
数据库sql
#使用SQL-Ollama与自然语言交互SQL数据库的指南##技术背景介绍随着人工智能技术的发展,能够使用自然语言与SQL数据库交互的需求越来越大。这种技术可以帮助用户轻松访问和操作数据库,而无需深刻理解SQL语法。SQL-Ollama是一个专门设计的模板,利用Zephyr-7b模型,通过Ollama在本地运行推理,使这一过程变得简单而高效。##核心原理解析SQL-Ollama通过将自然语言转换为
- 文心大模型4.5及X1重磅上线,真实测评
2025年3月16日,人工智能领域迎来一场重要盛事——百度文心大模型4.5如期正式发布。与此同时,百度还惊喜推出了另一款全新模型——文心大模型X1。目前,文心大模型4.5和X1已在文心一言官网(https://yiyan.baidu.com/)正式上线,并免费向用户开放。其中,文心大模型4.5面向企业用户和开发者,用户可以通过登录百度智能云千帆大模型平台,轻松调用文心大模型4.5的API接口,快速
- 人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN(网格状数据处理:输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层,输出层等)
weisian151
人工智能人工智能cnn神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频、音频)设计的深度学习模型。它通过模拟生物视觉机制,从原始数据中自动提取多层次的特征,最终实现高效的分类、检测或生成任务。1、核心概念与原理1、生物视觉启发局部感受野:模仿人类视觉皮层神经元仅响应局部区域刺激的特性,每个神经元关注输入数据的局部区域(如图像的一小块区域)。权值共享:同一
- python系列教程246——多态
人工智能AI技术
python系列教程python开发语言
朋友们,如需转载请标明出处:https://blog.csdn.net/jiangjunshow声明:在人工智能技术教学期间,不少学生向我提一些python相关的问题,所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术,我让助理负责分享这套python系列教程,希望能帮到大家!由于这套python教程不是由我所写(有时候有空也会参与编写),所以不如我的人工智能教程风趣幽默,学起来比较枯燥;但它的知
- Python 解析 AI 在能源管理与智能电网中的应用
头发在线失联
python人工智能开发语言
```htmlPython解析AI在能源管理与智能电网中的应用Python解析AI在能源管理与智能电网中的应用随着全球对可持续发展的重视和能源需求的不断增长,能源管理与智能电网技术正在成为研究和实践的重要领域。在这个背景下,人工智能(AI)作为一项前沿技术,正被广泛应用于能源管理与智能电网中,以提高效率、优化资源分配并减少环境影响。本文将探讨Python如何在这一领域中发挥作用,并解析其具体应用场
- 如何实现聊天模型响应流式处理
yunwu12777
langchain
在现代人工智能应用中,流式处理聊天模型的响应成为一种常见需求,特别是在需要实时输出或大规模处理时。本文将详细介绍如何在Python中实现聊天模型的同步和异步流式处理,使用langchain库中提供的ChatAnthropic模型作为示例。技术背景介绍流式处理是指从模型逐步获取输出,而不是等待整个输出完成。这对于处理长文本生成或需要动态响应的应用场景特别有用。langchain库中的聊天模型实现了R
- AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能网络ai
AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率关键词:AI人工智能、空间智能领域、运营效率、智能算法、数据驱动摘要:本文聚焦于AI人工智能在空间智能领域的应用,旨在探讨其如何助力该领域提升运营效率。首先介绍了空间智能领域的背景和相关概念,阐述了AI在其中的核心作用和原理。接着详细讲解了相关核心算法,并结合数学模型进行分析。通过项目实战案例展示了AI在空间智能领域的具体应用和实现方式。同时探讨了实际应用场
- 人工智能的发展历程与未来展望
唐骁虎
ai
人工智能的发展历程与未来展望一、人工智能的起源与早期发展1.1人工智能的定义与概念起源人工智能(AI)的定义与概念起源可追溯至20世纪中叶,当时一群具有远见的科学家和工程师开始探索机器是否能够模拟人类智能行为。1956年,在达特茅斯会议上,约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语,标志着该领域的正式诞生。AI的定义涉及创建能够执行需要人类智能的任务的机器,如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译等。
- DeepSeek:AI驱动的效率革命与实战案例解
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人工智能aiDeepSeek
在人工智能技术的浪潮中,DeepSeek作为一款专注实现AGI(通用人工智能)的先锋工具,正通过其强大的自然语言处理(NLP)与分布式计算能力,重新定义高效办公的边界。以下通过技术解析与实战案例,展现DeepSeek如何赋能个人与企业,开启职场效率革命。一、技术革新:DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型,通过构建复
- 如何让人工智能使你的工作效率一日千里
南风过闲庭
人工智能aipython
1.自动化重复性任务1.1识别并自动化日常任务提高工作效率的首要步骤是识别日常工作中重复性高且耗时的任务。根据麦肯锡全球研究院的报告,知识工作者大约有40%的时间花费在此类任务上。通过自动化这些任务,员工可以将更多时间投入到需要创造性思维和复杂决策的工作上。数据支持:一项针对500名知识工作者的调查显示,通过自动化日常任务,平均每天可以节省2小时的工作时间。这些任务包括数据录入、文件整理、邮件分类
- AI驱动的智能电网:平衡供需提高效率
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
智能电网,AI,机器学习,预测模型,优化算法,供需平衡,能源效率1.背景介绍随着全球能源需求的不断增长和可再生能源的快速发展,传统电网面临着越来越多的挑战。传统的电网结构是集中式供电,难以适应分布式能源的接入和负荷需求的波动性。智能电网应运而生,它利用先进的通信技术、传感器网络和数据分析技术,实现电网的自动化、智能化和可视化,从而提高电网的可靠性、效率和安全性。人工智能(AI)作为一种新兴技术,在
- RoomGPT: 人工智能驱动的室内设计革命
m0_56734068
人工智能
RoomGPT:用AI重新定义室内设计在当今数字化时代,人工智能正在改变各个行业的面貌,室内设计领域也不例外。RoomGPT作为一款革命性的AI驱动室内设计工具,正在彻底改变人们对室内空间进行创意和改造的方式。本文将深入探讨RoomGPT的工作原理、使用方法以及它为室内设计行业带来的变革。RoomGPT简介RoomGPT是一个开源项目,由GitHub用户Nutlope开发。它允许用户上传任何房间的
- MCP如何助力智能交通系统?从数据融合到精准决策
Echo_Wish
Python进阶python开发语言
MCP如何助力智能交通系统?从数据融合到精准决策近年来,智能交通系统(ITS)正在全球范围内快速发展,它结合人工智能(AI)、物联网(IoT)和数据分析,致力于提高交通效率、减少拥堵、增强安全性。而MCP(Multi-ConstraintPathfinding,多约束路径寻优)技术作为一种复杂路径优化算法,在智能交通系统中扮演着重要角色,尤其是在导航优化、公共交通调度、应急响应等场景。今天,我们就
- AI如何提升个性化广告精准度——让投放更智能、更懂用户
Echo_Wish
前沿技术人工智能人工智能
AI如何提升个性化广告精准度——让投放更智能、更懂用户随着人工智能(AI)技术的发展,个性化广告已经从粗暴推送演变为智能匹配,广告主再也不想把预算砸给不感兴趣的人,而是精准触达有购买意向的用户。AI在广告投放中的核心优势在于深度数据分析、智能推荐、实时优化,让广告投放更精准、更有效。今天,我们就来聊聊AI如何提升个性化广告的精准度,并用Python代码演示其中的关键技术。1.为什么传统广告投放越来
- 道可云人工智能每日资讯|江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动
道可云
道可云人工智能人工智能机器人arDeepSeekxr百度
道可云人工智能&元宇宙每日简报(2025年6月26日)讯,今日人工智能&元宇宙新鲜事有:江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动近日,长三角一体化示范区智能机器人训练中心在东太湖度假区(太湖新城)正式启用,成为江苏省首个机器人智能训练中心。该中心占地1500平方米,设有8个训练场景和30个生产工位,涵盖智能制造、商业服务、特种应用三大领域,年产数据可超200万条,旨在加速机器人从实验室走向真实产业场景
- 道可云人工智能每日资讯|《辽宁省促进人工智能创新发展实施方案》发布
道可云
道可云人工智能人工智能arDeepSeekxr
道可云人工智能&元宇宙每日简报(2025年6月13日)讯,今日人工智能&元宇宙新鲜事有:《辽宁省促进人工智能创新发展实施方案》发布近日,辽宁省人民政府办公厅印发《辽宁省促进人工智能创新发展实施方案》。根据《实施方案》可知,到2027年,实现以沈阳、大连“双核”牵引辐射带动,各地协同共进,千行百业深度赋能,打造人工智能创新发展和融合应用的新高地。人工智能赋能可持续发展论坛于成都市天府国际会议中心举办
- Java AI 新纪元:Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的崛起
小沛9
SpringAIAlibabaSpringAIjava人工智能springspringaiSAA
此章节没什么营养,只是一个描述,同时也能看到AI的能力(文章基本都是AI进行生成的),小沛觉得开始不写点引言好像差了点什么东西,好像鱼离开了自行车。引言:AI时代对Java开发者的机遇与挑战,Java在AI领域的现状在当今技术飞速发展的时代,人工智能(AI)已不再是遥不可及的未来概念,而是深刻地融入到我们生活的方方面面,从智能推荐系统到自动驾驶,从自然语言处理到计算机视觉,AI正以前所未有的速度改
- 统一认证、限流、Mock 一网打尽!用 APISIX/Kong 让低代码平台更清爽
网罗开发
实战源码前端kong低代码
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 当语言模型”思考”时,它真的在推理吗?
qq_502428990
语言模型人工智能自然语言处理
最近,每当我看到ChatGPT一步步”推导”数学题,或是Claude条理分明地分析哲学问题时,总忍不住想起图灵测试那个古老的命题:我们是否又一次被表象迷惑了?这些看似严谨的推理过程,到底是一场精妙的模仿秀,还是真正智能的曙光?1.被误解的”思考者”走进任何科技论坛,你都能看到人们对GPT-4解题过程的惊叹:”看这一步一步的推导,它简直像人类一样在思考!”但作为一个长期观察语言模型的研究者,我不得不
- AI对话导出工具 (AI Chat Exporter)——支持 ChatGPT, Grok 和 Gemini 平台
ALGORITHM LOL
人工智能chatgpt
AI对话导出工具(AIChatExporter)轻松将AI对话导出为标准Markdown格式支持ChatGPT,Grok和Gemini平台相关代码已开源至Github欢迎Star✨功能特点多平台支持:同时支持ChatGPT,Grok和Gemini三大AI平台完整内容保留:精确导出所有对话内容,包括代码块、数学公式、链接和格式化文本标准Markdown格式:输出符合标准的Markdown格式,确保最
- 生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响:跨学科案例分析
德宿
人工智能
引言随着人工智能技术的迅猛发展,生成式AI作为一种革命性技术正在深刻地改变人类知识生产和学术研究的范式。生成式AI不仅能够创建原创内容,还能模拟人类思维过程,处理和生成大量数据,从而在各个学科领域展现出广阔的应用前景。本研究报告旨在深入探讨生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响,通过对比传统学术研究与AI辅助研究的范式差异,并选取医学、法学、文学、经济学和艺术学等五个典型领域进行深度案例分析
- ChatGPT驱动的跨学科研究灵感挖掘指南
学境思源AcademicIdeas
学境思源AI写作ChatGPTchatgpt
跨学科研究已成为解决复杂问题的重要手段。学境思源,无论是人工智能与心理学的结合,一键生成论文初稿!还是生态学与经济学的融合,越来越多的研究者正试图打破学科界限,探索全新问题域。但问题是:acaids.com。我们如何高效发现这些跨学科交叉点?使用传统方式,像文献综述、领域专家访谈或大型头脑风暴虽有效,但耗时,且受限于已有认知。今天为大家分享一种高效、智能、可复制的方法——利用ChatGPT进行跨学
- 大模型本地部署,拥有属于自己的ChatGpt
小妖同学学AI
chatgpt
ChatGpt以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球,在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。不管用于文案撰写还是程序辅助开发都大大提高了我们的工作效率,但是其使用有一定的门槛,让我们大多数人都望而却步,今天我们利用ollama实现本地大模型的步骤,让我们轻松拥有自己的人工智能。Ollama作为一个轻量级的工具,可以帮助用户在本地运行这些大型语言模型,无需持续依赖云服务,既保护了数据隐私,又能减少网
- 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