坐望云起
坐望云起

机器学习笔记 - 维度诅咒的数学表达

1、点之间的距离

        kNN分类器假设相似的点也可能有相同的标签。但是，在高维空间中，从概率分布中得出的点往往不会始终靠近在一起。 我们可以用一个简单的例子来说明这一点。 我们将在单位立方体内均匀地随机绘制点（如图所示），并研究该立方体内测试点的 k 个最近邻将占用多少空间。

机器学习笔记 - 维度诅咒的数学表达_第1张图片

        想象单位立方体[ 0 , 1 ]^d。 所有训练数据都在这个立方体内均匀采样，即\forall i, x_i \in [ 0 , 1 ]^d，并且我们正在考虑这样一个测试点的k=10个最近邻。

        令 ℓ 为包含测试点的所有 k-nn的最小超立方体的边长。\ell^d\approx\frac{k}{n}，

你可能感兴趣的:(深度学习从入门到精通,机器学习,笔记,人工智能)

  • qt读书笔记 mmmcu2004 QTqt读书translation工作action
    QWidget::setToolTip()用于为Widget设置相应的tip文本。同样，QAction::setToolTip()为Action设置相应的tip文本；若没有显式的为Action设置tip文本,Action会自动的使用actiontext。setStatusTip()，该函数为Widget和Action添加statustip。QWidget::setWhatsThis()QWhats
  • Qt学习之路学习笔记3 delphi863
    1，文件对方框创建file对象，选择打开方式，打开后传递给QTextStream，读取，赋给QText显示，关闭文件。（QTextStream::readAll()直接读取文件所有内容，如果这个文件有100M，程序会立刻死掉）实际应用中，分段读入怎么处理？2、事件中的继承自QLabel的鼠标事件label->setMouseTracking(true);设置后才能允许就跟踪，否则需要点击一次，才跟
  • C# 技术使用笔记：Asp.Net Core MVC 中控制器 Controllers 中返回数据使用详解 caifox菜狐狸 C#技术使用笔记c#笔记asp.netcoreViewResultJsonResultRedirect控制器
    本文将深入探讨ASP.NETCoreMVC控制器中返回数据的多种方式，从基础的ViewResult到灵活的IActionResult，再到强大的ActionResult，我们将逐一剖析它们的使用场景、优缺点以及最佳实践。通过丰富的代码示例和详细的解释，帮助读者全面掌握控制器返回数据的技巧，从而提升开发效率，构建更加健壮和高效的Web应用程序。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，本文都将为你提供有
  • 目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新 DoYangTan 目标检测系列目标检测transformer人工智能
    目标检测领域总结：从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进，涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
  • 2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享 美赛数学建模 数学建模
    一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展，其功能也愈发全面与强大，因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
  • AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙 广州硅基技术官方 人工智能
    一、引言：AI浪潮下的软件开发新机遇近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮，席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用，AI历经了漫长的发展历程，终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去，AI的发展并非一帆风顺，早期由于计算能力和算法的限制，经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
  • 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制 Fansv587 深度学习pytorch人工智能经验分享python机器学习
    本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
  • Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络 tRNA做科研 深度学习保姆教程深度学习pytorch神经网络
    欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。今天，我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习：深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块：(1)使用nn.Sequent
  • 【机器学习】算法分类 CH3_CH2_CHO 什么？！是机器学习！！机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
    1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果，模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
  • MongoDB慢日志查询及索引创建 laolitou_1024 中间件微服务数据库mongodb
    MongoDB的慢日志（SlowQueryLog）对于运维和程序员来说都非常重要，因为它直接关系到数据库的性能和应用程序的稳定性。以下分享介绍下MongoDB慢日志查询及索引创建相关的一些笔记。一，准备1.使用db.currentOp()实时监控db.currentOp()可以查看当前正在执行的操作，适合捕捉瞬时的高CPU操作。db.currentOp()示例：过滤长时间运行的操作db.curre
  • Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析 2401_87458718 3d
    VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
  • 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型 欣然～ pytorch分类人工智能
    一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
  • 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南 shuoac 机器学习人工智能python
    随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者，它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral，还是专有或经过微调的模型，Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
  • 探索Google AI聊天模型的集成和使用 qahaj 人工智能python
    随着人工智能的飞速发展，GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力，可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。技术背景介绍GoogleAI提供了一系列强大的聊天模型，这些模型具备不同的功能和参数设置。它们不仅可以通过GoogleAI服务访问，还可以通过GoogleCloudVertexAI以企业级功能使用。在本文中，我们将重点
  • “租赁业务ERP+deepseek”模式的应用 软件研究员 汽车DeepSeek汽车租赁系统
    汽车租赁业务从上世纪90年代发展至今，从传统的人工管理到软件辅助，随着互联网的发展，业务公司对汽车租赁系统提出了更高的要求，比如自助订单，业务推广、客户资质评估，车辆风控，风险预警等，又随着近期人工智能的出现，业务公司对业务系统的期望更高，期望都节约更多人工成本，让管理变得简单快捷高效和智能。所以就引发人们新的启发：“业务系统ERP+deepseek”，但业务系统ERP+deepseek能否满足业
  • CCNP之IGP学习笔记（2022） 码龄4年 审核中 笔记OSPFRIPEIGRPIGPCCNP
    evecommunityedition2.0.3-92_v1.4.1.ovaOVF（OpenVirtualizationFormat：开放虚拟化格式）和OVA（OpenVirtualizationAppliance：开放虚拟化设备）appliance器具collaborative合作的；协力完成的translation翻译；译文；译本；转化CollaborativeTranslationFrame
  • 高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
    科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
  • 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用） 代码的建筑师 模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
    纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
  • 量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？ openwin_top 量化交易系统开发机器学习人工智能量化交易
    microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程，以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例：1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中，数据是最重要的资产。收集的数
  • 不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗 P5688346 人工智能
    大家好，给大家分享一下英语不好能学python编程吗，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能，就不得不提Python编程语言，大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码，满屏的英文字母，想想就头疼，觉得自己不会英语，肯定学不好Python，但是不会英语到底能不能够学习Python呢，下面小编给大家分析分析。其实各位想要
  • sqlmap笔记 君如尘 网络安全-渗透笔记笔记
    1.运行环境sqlmap是用Python编写的，因此首先需要确保你的系统上安装了Python。sqlmap支持Python2.6、2.7和Python3.4及以上版本。2.常用命令通用格式：bythonsqlmap.py-r注入点地址--参数-rpost请求-uget请求--level=测试等级--risk=测试风险-v显示详细信息级别-p针对某个注入点注入-threads更改线程数，加速--ba
  • 笔记：代码随想录算法训练营day60：并查集理论基础、寻找存在的路径 jingjingjing1111 笔记
    本文为学习并查集理论基础|代码随想录、代码随想录过程中的思考find是找的顶头上司，而不是当前上司，最后怎么也得找到一个顶头上司的上司是自己，要不然这个结构也不成立使用issame替换会使被操作者为当前节点，而非根节点。join(u,v)的功能为将v的根节点挂到u的根节点下模拟过程可以看出，join中的find中的路径压缩要在长度大于2（路径大于1）的时候才会体现出来107.寻找存在的路径卡码网题
  • 计算机基础：编码04，认识反码和补码 水饺编程 MFC学习笔记Win32学习笔记windowsc++mfcc语言
    专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏，故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。（一）WIn32专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无（二）MFC专栏导航上一篇：计算机基础：编码03，根据十进制数，求其原码回到目录下一篇：无本节前言在前两节，我讲解了关于原码的知识。本节，我来讲解反码和补码。在学习本节之前，你需
  • Python爬虫笔记一（来自MOOC） Requests库入门 小灰不停前进 #Pythonpythonpycharm爬虫
    Python爬虫笔记一通用代码框架：importrequestsdefgetHTMLText(url):try:r=requests.get(url,timeput=30)r.raise_for_status()#如果状态不是200，引发HTTPError异常r.encoding=r.apparemt_encodingreturnr.textexcept:return"产生异常"if__name_
  • Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现 Java老徐 Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
    博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
  • 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
    一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
  • 《当人工智能遇上广域网：跨越地理距离的通信变革》 程序猿阿伟 人工智能
    在数字化时代，广域网作为连接全球信息的纽带，让数据能够在不同地区的网络之间流动。然而，地理距离给广域网数据传输带来诸多挑战，如高延迟、低带宽、信号衰减和不稳定等问题。幸运的是，飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向，开启了广域网传输的新篇章。广域网传输面临的地理挑战广域网覆盖范围极为广泛，可连接不同城市、国家甚至跨越洲际，这使得数据传输要跨越漫长的地理距离。以跨国公司的广域网为例，其总
  • 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set 开心星人 论文阅读论文阅读
    将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的
  • 论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL 寻丶幽风 论文阅读笔记论文阅读笔记3d人工智能自动驾驶
    MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。几何条件编码Cross-attention：针对顺序数据，适合处理文本标记和边界框等可变长度输入。Additiveencoderbranch：对于地图等网络状规则数据，能够有效保留空间结构。对于文本按照模版构建：“Adrivingsceneat{locatio
  • 【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现 LittleNyima DiffusionModels笔记机器学习深度学习
    论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels，不过这种方法的问题是很明显的，首先需要额外训练一个分类器，而且这个分类器不仅仅分类一般的图像，还需要分
  • 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 =       "Jamey&#52828;&#01;&#02;&#209;&#1282
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他