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2021年8月7号反思日记 37c089910fbe
一，健康今天甜品吃的多咯……导致最近体重55kg下不来咯。跳健身操的精神也不如之前咯，我就在想：奥运健将是多么了不起！十几年如一日的练习同一个项目。我才跳操几天就觉得很乏味咯。二，个人成长继续看《给教师的100条建议》，确实收获很多，其实都建议新老师培训上岗的时候，人手一本，这样边培训边学习！其实每天都有听书《丰乳肥臀》，这样的方式对于我这个家庭主妇也非常合适，但是听书建议听小说类，其他类别不是那
处理目标检测中的类别不均衡问题小厂程序猿目标检测人工智能机器学习
目标检测中，数据集中类别不均衡是一个常见的问题，其中一些类别的样本数量明显多于其他类别。这可能导致模型在训练和预测过程中对频繁出现的类别偏向，而忽略掉罕见的类别。本文将介绍如何处理目标检测中的类别不均衡问题，以提高模型性能。过采样和欠采样过采样和欠采样是处理类别不均衡问题的常见方法之一。过采样通过增加样本数量较少的类别的实例来实现样本平衡，而欠采样则减少样本数量较多的类别的实例。生成合成数据生成合
【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018 一只瓜皮呀零样本学习图神经网络知识图谱深度学习机器学习
Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉分类器，并提供视觉数据。处理陌生或新类的关键是将从熟悉类中获得的知识转移到陌生类的描述中。在本文中，我们基于最近引入的图卷积网络(GCN)，提出了一种同时使用语义嵌入和类别关系来预测分类器的方法。对于一个已习得的知识图(KG)，我们的方法将每个节点(表示视觉类别)作为输入语义嵌入。经过一
原来你还在这里子仲之子
2018年11月21日星期三晴昨晚10:45休息，今早05:38起床！《原来你还在这里》剧照近几年，我阅读主要是倾向于文学类的书籍，从而迷惑了周边很多的朋友，以为我不会看其他类别的书籍。其实，我看书还是很杂的，文学类的只是占了一个比较大的比重，其他类别我也会有所涉及。比如说，我就很喜欢古龙先生像散文风格的武侠小说，他作品传递的大爱精神和人格魅力；还比如说，我也会读些工具类的书籍，尤其以摄影艺术美学
目标检测类不平衡会存在什么问题？神笔馬良目标检测目标跟踪人工智能
问题描述：目标检测类不平衡会存在什么问题？问题解答：目标检测中的类别不平衡指的是不同类别的目标在数据集中的样本数量差异较大。这种不平衡可能导致一些问题，包括：训练不均衡：在存在类别不平衡的情况下，模型可能更容易学习到常见类别的特征，而对于罕见类别的特征学习较差。这可能导致模型在预测时对罕见类别的性能较差。模型偏向：如果某个类别的样本数量远远超过其他类别，模型可能更倾向于预测该类别，因为它在训练集中
《美学》理论介绍韩妙第
《美学》作者：韩妙第图片提供：艺术家王韵提供日期：2022年11月22日《美学》理论介绍作者：韩妙第日期：2022年11月22日一．显著性显著的意思是指该事物与其他事物具有明显的差异和样式，因而容易引起他人关注及传播，甚至产生了解和认知等欲望。显然，一个事物具有显著性标明该事物在同类的比较中有着明显与众不同的形象、样式以及风格等的表象。如果与其他类别的事物比较则不是在于外表现象层面的比较，而是在其
【格格读书成长营】精进阅读柒晞月
阅读方法比阅读形式重要。阅读目的比漫无边际有效。一、2020年的读书计划“只有做一个对自己有要求的人，你才会不断的进步”（格格）1.读书项目管理（1）用SMART原则拆解读书的数量和每天应该看的页数，然后每天按照进度完成阅读量。今年我给自己订立的目标是：100本读书。具体的书目按照几大类划分：跟自己专业相关的书籍、实用类书籍、放松的小说类书籍、其他类别的书籍。具体书单按照实际情况安排！（2）用笔记
GEE：机器学习分类中每个类别的概率图像可视化 _养乐多_ GEE机器学习专栏 GEE 云计算 javascript 遥感图像处理机器学习
作者：CSDN@_养乐多_在GoogleEarthEngine（GEE）中应用机器学习分类器进行多分类时，有一个需求是想知道每个像素对于每个类别的分类概率。比如在进行随机森林分类时，每个决策树会生成一个类别，通过投票选择票数最多的类别作为最终分类。除了最终分类结果，其他类别的概率是多少？我们不得而知。现在我们就将随机森林分类器中每一类的类别的概率都可视化出来。能够更详细地了解模型对每个类别的分类概
OceanBase与MySQL兼容性对比懒散的猫大王 oceanbase mysql 数据库
OB针对于高并发和大数据更有优势，公司的dba让我们把数据从mysql迁移到OceanBase了，这里记录一下OceanBase的MySQL模式。OceanBase的MySQL模式兼容MySQL5.7的绝大部分功能和语法,兼容MySQL5.7版本的全量以及8.0版本的部分JSON函数。暂不支持的功能:OceanBase暂不支持空间数据类型和部分json类型,其他类别的数据类型支持情况是等于或大于M
idea提升开发效率的方法（实践有效）荡剑式开发效率 java idea spring
文章目录前言技巧一（简单）：使用livingtemplate技巧二（简单）：使用FileTemplate技巧三（进阶）：使用easyCode插件效果：安装和使用总结前言相比于其他类别的工程师，软件工程师最大的优势就是可以开发提高生产力的工具，加更少的班，节约更多的时间用于提升自己。在此分享一下工作以来的几种加快开发速度的工具，希望对大家有所帮助~技巧一（简单）：使用livingtemplate开发
一千个读者有一千个哈姆雷特个人对文字的理解 bombasti勇
对文字相对是宽容，无论从前的火星文，还是现在的流行用语，网络文学还有，各种各样的，即使拙劣，矫情庸俗，不用也不欣赏，不至于多么厌恶。但唯独接受不了当代摄影的艺术陈述，每次看到生理上会感到难受，他和其他类别的不同除了文字本身，还有写作的人。用那些火星文，写网络文学的人，不管程度怎样，我常常能感受到屏幕背后的单纯善良，有点夸张了可能，但我觉得他们是可以通过学习，掌握更多的写作方式，这点会让任何文字充满
食品拍摄如何实现格调档次贪睡的毛毛虫88
五度视觉:引爆流量,让产品图自己说话拍摄图片也许有的人认为只要有手机或是相机对着拍摄对象按快门即可拍摄完成。是真的这么简单吗？并不是，拍摄也是要体现被拍摄对象的艺术美，不是使其入镜就行。不论是食品拍摄还是其他类别的拍摄，都是要讲究拍摄格调，怎么能体现出来呢？如何拍得好看？加工的可食用的成品即为食品，饮料、豆制品等都包括在内，当然也包括用食材动手做出的菜品。拍摄食品就现在来说是能展现各种类别的食物，
【Python机器学习】线性模型——用于多分类的线性模型 zhangbin_237 机器学习 python 分类线性回归
很多线性分类模型只使用与二分类问题，将二分类算法推广到多分类算法的一种常见方法是“一对其余”方法。在“一对其余”方法中，对每个类别都学习一个二分类模型，将这个类别和其他类别尽量区分，这样就生成了与类别数相同的二分类模型数。在测试点上运行所有分类器进行预测，在对应类别上分数最高的分类器“胜出”，将这个类别标签范围作为预测结果。多分类Logistics回归背后的数学与“一对其余”方法稍有不同，但也是对
2022-08-28-NER简介破阵子沙场秋点兵
命名实体识别——NameEntityRecognition(NER)是在一段文本中，将预先定义好的实体类型识别出来；它是自然语言处理中一个非常重要且基础的问题。什么是NERNER是在一段文本中，将预先定义好的实体类型识别出来。栗如，如果事先定义好的实体类型包含，“学校”，“地点”等。给定一句话武汉大学位于武汉输出为武汉大学/学校位于武汉/地点NER如何标注的B开始位置、I中间位置、O其他类别、S单
【数据倾斜笔记】 Oo_Amy_oO 机器学习人工智能
数据倾斜是指在数据集中某个特定的特征值出现的频率远高于其他特征值的情况。这种情况在数据分析和机器学习中经常出现，可能会影响模型的性能和准确性。数据倾斜可能出现在分类问题中的目标变量，也可能出现在特征变量中。在目标变量中，数据倾斜表示某个类别的样本数量远大于其他类别的样本数量，这可能导致模型对少数类别的预测效果不佳。在特征变量中，数据倾斜表示某个特征值出现的频率远高于其他特征值，这可能导致模型对该特
学习记忆法如何提高记忆力，从了解你的记忆需求开始 6842e9c69528
我一直在想，为什么人人都在为记忆而苦恼？近来受马斯洛需要层次理论启发，忽然觉得记忆法学习的欲望与个人的记忆需要有很大的关系。马斯洛提出的需要层次理论认为，人的需要有低层次、中层次与高层次的区分，越低的层次，需求就越强烈。人的所有行为都受到需要的影响。从这个意义上说，我们的记忆法学习欲望也是受到了记忆需要的影响。记忆需要记忆需要的来源，有个人的学习、工作，也有兴趣爱好与其他类别需要等等多种因素。拿前
【trick技巧】label smoothing标签平滑的一些个人思考 All_In_gzx_cc 【AI模型训练与部署】【CV论文及数学原理】机器学习深度学习人工智能正则化
问题背景对于分类问题，尤其是多类别分类问题中，常常把类别向量做成one-hotvector(独热向量)。简单地说，就是对于多分类向量，计算机中往往用[0,1,3]等此类离散的、随机的而非有序(连续)的向量表示，而one-hotvector对应的向量便可表示为[0,1,0]，即对于长度为n的数组，只有一个元素是1，其余都为0。因此表征我们已知样本属于某一类别的概率是为1的确定事件，属于其他类别的概率
抖音运营冷启动丫头莎拉
做好抖音视频必备哪些技能1做好产品定位2做好素材收集数据分析3视频编辑工具进行汇总并学习一.每个产品品牌都有它的调性，是做日常搞笑类／软件工作操作说明／情感类／旅游类／新闻媒体类／还是其他类别，都需要根据产品定位去把控一个基调，然后去做这件事情。二.做好素材收集数据分析可以利用第三方软件去监控数据，目前了解到“飞瓜数据”，从后台中可以看到有自己的工作台，可以关联自己的抖音号，或者添加多个抖音号，提
论文阅读——Mask DINO（cvpr2023）じんじん论文人工智能
DINO是检测，MaskDINO是检测+分割。几个模型对比：传统的检测+分割中，检测头和分割头是平行的，MaskDINO使用二分图匹配bipartitematching提高匹配结果的准确性。box对大的类别不计算损失，因为太大了，会带坏模型。模型一样预测，但是损失取其他类别的平均数。Backbone：ResNet-50andSwinL，SwinLSOTAWeusethesamemulti-scal
含掩膜mask的单通道灰度图转化为COCO数据集格式标签的json文件（python）清梦枕星河~ 常用高效技巧软件方法和命令等 json python 图像处理 COCO数据集格式
输入：单通道的灰度图，灰度图内含掩膜mask目标：把灰度图中的语义mask转换为COCO数据集格式的json文件输出：COCO数据集格式的json文件期间遇到的问题：发现有的掩膜内部存在其他类别的掩膜，即mask内部还套了mask，这种情况的mask怎么只用一个数组来表示？以下是查找的可用代码：fromPILimportImageimportnumpyasnpfromskimageimportme
夺旗赛 CTF 六大方向基础工具简介 CSDNDi_Di 区块链
一、MISC方向杂项往往是不能被归到其他类别里的题目，所以什么样的题都有，工具也很杂。主要的分类有：1、视频音频图片类Stegsolve.jar一款图像隐写工具，支持使用不同方式解除图像隐写，是图像隐写的必备工具。可以破解色道隐写等，需要JAVA环境。QR_Research.exe用于扫描二维码，有些题目需要自己准备二维码定位角图用p图工具p上去Audacity.exe运行于windows的常用音
利用生成对抗网络实现数据不平衡优化的尝试 a沧海云帆a 生成对抗网络机器学习深度学习
利用生成对抗网络实现数据不平衡优化的尝试前言使用的数据集以及任务描述代码实现数据预处理生成对抗网络模型效果展示总结前言在机器学习中，我们所使用的用于分类的数据集通常每个类别的数据量是比较平均的，例如鸢尾花数据集、mnist手写数字数据集等。但是，在实际生活当中，大部分的数据都是不平衡的，即某一类的数据量远远超过其他类别。为此，衍生出了很多算法来解决这个问题，例如采样法尤以SMOTE算法出名。本篇博
眼疲劳，萎靡不振，怎么办？范樱
解决方式：对于眼疲劳引发肝脏疲劳，眼干胀痛问题，可以多吃点猪肝、鸡肝等动物内脏，不过现在这些猪呀鸡呀很多靠饲料养，所以本身也带点毒素，所以食用也适可而止。其他类别，牛肉，牛肉现在也要看是否是人工的还是天然的，天然的对眼睛肝脏的保护会起到一定的辅助作用，另外一些就是鲫鱼、荠菜、菠菜等富含维生素的食物，还可以用枸杞、菊花泡水喝，不过女生在经期最好少用或不用枸杞，因为枸杞会引发经血不住就是经期变长的小状
通俗理解label smoothing 标签平滑实例 top_小酱油
问题背景对于分类问题，尤其是多类别分类问题中，常常把类别向量做成one-hotvector(独热向量)。简单地说，就是对于多分类向量，计算机中往往用[0,1,3]等此类离散的、随机的而非有序(连续)的向量表示，而one-hotvector对应的向量便可表示为[0,1,0]，即对于长度为n的数组，只有一个元素是1，其余都为0。因此表征我们已知样本属于某一类别的概率是为1的确定事件，属于其他类别的概率
类别不均衡，离群点以及分布改变 bluepomelo 数据园地数据分析机器学习数据挖掘
原文：ClassImbalance,Outliers,andDistributionShift·IntroductiontoData-CentricAI这节课是关于真实世界中机器学习的数据中出现的三大问题：类别不均衡，离群点以及分布改变。类别不均衡：现实世界的分类问题中常常会出现的情况就是某些类别的数据比其他类别的数据要多很多。例如：--COVID感染：在所有的病人中，只有10%可能感染COVID
python画出roc曲线 auc计算逻辑_ROC及AUC计算方法及原理 thasash python画出roc曲线 auc计算逻辑
1.非均衡分类问题在大多数情况下不同类别的分类代价并不相等，即将样本分类为正例或反例的代价是不能相提并论的。例如在垃圾邮件过滤中，我们希望重要的邮件永远不要被误判为垃圾邮件，还有在癌症检测中，宁愿误判也不漏判。在这种情况下，仅仅使用分类错误率来度量是不充分的，这样的度量错误掩盖了样例如何被错分的事实。所以，在分类中，当某个类别的重要性高于其他类别时，可以使用Precison和Recall多个比分类
夺旗赛 CTF 六大方向基础工具简介集合（MISC，WEB，Crypto，Reverse，Pwn，Mobile）网络安全学习库 CTF工具前端 web安全网络安全安全密码学计算机网络 ddos
一、MISC方向杂项往往是不能被归到其他类别里的题目，所以什么样的题都有，工具也很杂。主要的分类有：1、视频音频图片类Stegsolve.jar一款图像隐写工具，支持使用不同方式解除图像隐写，是图像隐写的必备工具。可以破解色道隐写等，需要JAVA环境。QR_Research.exe用于扫描二维码，有些题目需要自己准备二维码定位角图用p图工具p上去Audacity.exe运行于windows的常用音
CPA 2020 会计教材 - 1404 - 金融工具的计量 CPA冲鸭
第四节金融工具的计量一、金融资产和金融负债的初始计量企业初始确认金融资产或金融负债，应当按照公允价值计量。对于以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产和金融负债，相关交易费用应当直接计入当期损益；对于其他类别的金融资产或金融负债，相关交易费用应当计入初始确认金额。但是，企业初始确认的应收账款未包含第十六章第一节收入所定义的重大融资成分或根据第十六章第一节收入规定不考虑不超过一年的合同中的融资成
【论文阅读 05】图像异常检测研究现状综述不菜不菜论文阅读
1图像异常检测任务图像异常检测任务根据异常的形态可以分为定性异常的分类和定量异常的定位两个类别.定性异常的分类：整体地给出是否异常的判断，无需准确定位异常的位置。如图2左上图所示,左侧代表正常图像,右侧代表异常图像,在第1行中,模型仅使用服饰数据集中衣服类型的样本进行训练，则其他类别的样本图像(鞋子等)对模型来说都是需要检测的异常样本,因为他们在纹理、结构和语义信息等方面都不相同.又或者如第2行所
冠状病毒对拉美互联网习惯的影响 V的支付笔记
世界正面临着史无前例的现实，各类企业都需要对生活方式，工作和商业的通常范式进行调整。社会隔离和强制性迫使多数家庭呆在家里，外出只能去购买生活必需品和药品。大规模流行的冠状病毒引发的最明显，最直接的变化之一是人们的消费习惯和互联网行为的转变。COVID-19如何影响在线流量最新数据已经表明，全球消费者正在将时间和金钱投入到其他类别的网站上。与1月和2月相比，3月份，在线流量增长迅猛的企业是线上超市（
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 maven debug 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 JavaScript UI 框架 Ajax css
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 java tomcat mysql jdbc JNDI
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 java eclipse unix OS
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 JavaScript AngularJS Cookies
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 unity unity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 xml xml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 = "Jamey친Ñ&#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

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