- 基于Python的智能公示信息监控爬虫系统开发实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言音视频搜索引擎scrapy
摘要本文详细介绍了如何使用Python构建一个高效的公示信息监控爬虫系统。系统采用最新技术栈,包括异步爬取、智能解析、反反爬策略等,能够自动监控各类政府网站、企业公示平台的更新信息。文章从系统设计到具体实现,提供了完整的代码示例和详细的技术解析,帮助读者掌握大规模公示信息采集的核心技术。关键词:Python爬虫、公示监控、信息采集、异步爬取、智能解析1.引言在数字化时代,各类公示信息(如政府采购、
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1、安装tailwindcsspnpmi-Dtailwindcsspostcssautoprefixer#yarnadd-Dtailwindcsspostcssautoprefixer#npmi-Dtailwindcsspostcssautoprefixer2、创建TailwindCSS配置文件npxtailwindcssinit-ptailwind.config.js/**@type{impor
- AI问答之手机相机专业拍照模式的主要几个参数解释
piaopiaolanghua
拍摄曝光时间ISO感光度
一、背景近期突然想了解下手机的专业拍照模式,了解如何拍出拖尾效果,譬如拍摄运动的车辆,长曝光拍摄星空,甚至能够拍到卫星(再来个漂亮的拖尾),因此想到先了解下手机相机专业模式的参数再说,通过AI问答,学习了下,也就有了本文。二、主要参数详细解释截图显示了在“专业”模式下设置的典型核心参数。这些参数共同决定了照片的曝光、清晰度、色彩和焦点。下面逐一解释每个参数及其典型用法:1、ISO640解释:ISO
- 面试官:Spring 如何控制 Bean 的加载顺序?
在大多数情况下,我们不需要手动控制Bean的加载顺序,因为Spring的IoC容器足够智能。核心原则:依赖驱动加载SpringIoC容器会构建一个依赖关系图(DependencyGraph)。如果BeanA依赖于BeanB(例如,A的构造函数需要一个B类型的参数),Spring会保证在创建BeanA之前,BeanB已经被完全创建和初始化好了。@ServicepublicclassServiceA{
- 赛亚超频:蚂蚁、阿瓦隆、神马矿工超频解除低温限制,高温保护
Punkhash算力租赁
超频虚拟货币矿机
www.punkhash.com赛亚超频在比特币挖矿行业日益激烈的今天,矿工们越来越重视矿机的效率与稳定性。随着电价的波动、币价的不确定以及矿机成本的攀升,单纯依靠“买新设备”提升产出,已经不再是最优选择。越来越多有经验的矿工开始转向对现有设备进行超频优化,以提高算力、降低单位能耗,从而获得更高的收益回报。而在众多第三方超频固件中,赛亚超频(SaiyanFirmware)凭借稳定性强、兼容机型广、
- css遗忘的知识2(grid布局,&父类选择器与:has() 讲解)
不断努力的根号七
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---grid布局1.基础Grid布局定义gird布局和行宽.container{display:grid;grid-template-columns:100px200px300px;/*三列,宽度分别为100px,200px,300px*/grid-template-rows:100px200px;/*两行,高度分别为100px,200px*/}常用单位fr(fractionalunit):可用
- 具身语义导航算法总揽
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端到端方法小脑大脑GNMNavDPNaVILAViNTNomadNavidStreamVLNMapNavNavGPTUni-NavidOctoNavNavGPT2模仿学习行为克隆BCDAgger模块化方法GOATVLFMSayPlanLM-NavETPNavVoroNavEmbodiedRAGVL-NavStairwaytoSuccess业内大佬北大王鹤NavidUni-NavidOctoNav吴
- 不同行业的 AI 数据安全与合规实践:7 大核心要点全解析
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人工智能DeepSeek私有化部署
不同行业的AI数据安全与合规实践:7大核心要点全解析关键词AI数据安全、行业合规、私有化部署、数据分类分级、国产大模型、隐私保护、DeepSeek部署摘要随着国产大模型在金融、医疗、政务、教育等关键领域的深入部署,AI系统对数据安全与行业合规提出了更高要求。本文结合DeepSeek私有化部署实战,系统梳理当前各行业主流的数据安全合规标准与落地策略,从数据分类分级、访问控制、审计追踪到敏感信息识别与
- 【Freertos实战】零基础制作基于stm32的物联网温湿度检测(教程非常简易)持续更新中.........
熬夜的猪仔
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本次记录采用Freertos的第二个DIY作品,基于Onenet的物联网温湿度检测系统,此次代码依然是全部开源。通过网盘分享的文件:物联网温湿度检测.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1uj9UURVtGE6ZB6OsL2W8lw?pwd=qm2e提取码:qm2e大家也可以看看我上个的开源项目【Freertos实战】零基础制作基于stm32智能小车(教程非常简易)实物演示
- vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程
雷 电法王
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文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍vllm本地部署BAAI/bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程本文是在Ubuntu24.04+CUDA12.8+Python3.12环境下复现成功的二、配置环境2.1安装虚
- Qualcomm Hexagon DSP 与 AI Engine 架构深度分析:从微架构原理到 Android 部署实战
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QualcommHexagonDSP与AIEngine架构深度分析:从微架构原理到Android部署实战关键词QualcommHexagon、AIEngine、HTA、HVX、HMX、Snapdragon、DSP推理加速、AIC、QNNSDK、Tensor编排、AndroidNNAPI、异构调度摘要HexagonDSP架构是QualcommSnapdragonSoC平台中长期演进的异构计算核心之一
- 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包
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介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器,具有强大的AI计算能力,而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构,用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍:昇腾NPU架构设计:采用达芬奇架构,是一个片上系统,主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心,包括控制CPU和AICPU,前者用于控制处理器整体运行,后者承担非矩阵类复杂计算。此外,还拥有AICore
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排查死锁(deadlock)是多线程C++开发中的一项核心调试技能,死锁通常是因为多个线程交叉持有资源而相互等待导致程序卡死。下面详细讲讲如何排查和预防死锁:一、死锁的常见成因锁获取顺序不一致(最常见)多个互斥量之间相互等待一个线程尝试多次加锁同一个非递归互斥锁忘记释放锁条件变量使用错误(如wait时未持锁)二、排查死锁的方法✅1.日志调试法在加锁和解锁前后打日志,确认:哪些线程获取了锁哪个线程卡
- Xcode 26 现已发布,并支持代码智能 它与基于 Cursor 和 AI Agent 的工作流程相比如何?
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简介Xcode26昨天发布了!惊喜的是,它支持macOS15,但要使用新的ChatGPT助手,你需要macOS26Tahoe。所以我把我的M3MaxMacBookPro升级到了Tahoe。我不是说你应该升级,但我这么做是为了测试Xcode的新功能并与大家分享!值得注意的是,这是迄今为止最小的Xcode版本(下载大小)!正如Apple在Xcode新功能会话视频(我建议您观看)中所说的那样,这是一项巨
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目录介绍什么是代理人?为什么它对法律如此重要?法律技术中代理用例示例-合同审查代理-法律研究代理在LegalTech中使用代理的十个教训-教训1:即使代理很酷,它们也不能解决所有问题-教训2:选择最适合您用例的框架-教训3:能够快速迭代不同的模型-教训4:从简单开始,必要时扩展-教训5:使用跟踪解决方案;您将需要它-教训6:确保跟踪成本,代理循环可能很昂贵-教训7:将控制权交给最终用户(人在环路中
- AI MCP教程之 什么是 MCP?利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具
知识大胖
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介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效,让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中,会怎么样呢?在本指南中,我将引导您构建一个具有本地运行的大型语言模型(LLM)和MCP集成的AI工具-让您以类似的方式自动执行利用MCP的工具您喜欢的任务。推荐文章《AnythingLLM教程系列之12AnythingLLM上的Olla
- 使用 Ollama 、 DeepSeek和QWEN的模型上下文协议 (MCP) ,使用本地 LLM 教程的 MCP 服务器
知识大胖
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简介模型上下文协议:MCP服务器据称是AI领域的下一个重大改变者,它将使AI代理变得比我们想象的更加先进。MCP或模型上下文协议由Anthropic去年发布,它可以帮助LLM连接软件并对其进行控制。但有一个问题大多数MCP服务器都与ClaudeAI兼容,尤其是ClaudeAI桌面应用程序,但它们有自己的限制。有没有办法我们可以使用本地LLM运行MCP服务器?是的,在这个特定的逐步详细教程中,我们将
- 12 个强大的 DeepSeek AI 提示将彻底改变您的日常生活
知识大胖
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内容写作的最佳提示让我们从写作开始吧。无论您是博主、学生还是社交媒体创作者,这些提示都将帮助您创作出精彩的内容。提示1:“扮演专业文案撰稿人,为[产品/服务]撰写引人注目的广告文案。文案应引人入胜、具有说服力,且字数不得超过100个字。”这使得ChatGPT的响应结构就像真实的广告文案一样。提示2:“以更具吸引力和说服力的方式重写此段落,同时保持含义不变:[插入文本]。”推荐文章《Neo4j上使用
- 使用 Deepseek Zero Coding Experience 创建类似飞扬的小鸟游戏
知识大胖
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简介Flappybird在苹果商店推出后,每天大约能赚5000美元,但后来被苹果故意下架。现在我正尝试使用Deepseek制作这样一款游戏。技术在不断变化,编码知识也在不断变化,只需修改代码即可获得结果。让我们在Deepseek上试试这款游戏:推荐文章《如何在本地电脑上安装和使用DeepSeekR-1》权重1,DeepSeek《Nvidia系列之使用NVIDIAIsaacSim和ROS2的命令行控
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
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简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
知识大胖
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简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM?如果是,那么本指南适合您!我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤,这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
- 使用 DeepSeek R1 和 Ollama 开发 RAG 系统 使用 DeepSeek R1 和 Ollama 构建强大的 RAG 系统。了解开发智能 AI 解决方案的设置过程、最佳实践和技巧。
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介DeepSeekR1和Ollama提供了用于构建检索增强生成(RAG)系统的强大工具。本指南介绍了使用这些技术开发RAG应用程序的设置、实施和最佳实践。为什么RAG系统会改变游戏规则检索增强生成(RAG)系统结合了搜索和生成AI的优点,可实现精确且准确的情境感知响应。借助DeepSeekR1和Ollama等工具,创建RAG系统不再令人生畏。无论您是构建聊天机器人、知识助手还是AI驱动的搜索引擎
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术:使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域,集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中,我们将探讨如何在ROS2(机器人操作系统2)环境中利用BLIP(引导语言图像预训练)模型进行实时图像字幕制作,并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点,该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作,并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
- OpenWebUI系列之 如何通过docker自动将其更新到OpenWebUI最新版本
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实战需求OpenWebUI是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管WebUI,旨在完全离线运行。它支持各种LLM运行器,包括Ollama和OpenAI兼容API。如何通过docker自动将其更新到OpenWebUI最新版本?系列文章《OpenWebUI系列之如何通过docker更新到OpenWebUI的最新版本》权重0,本地类、opewebui类《OpenWebUI系列之如何通过docker自动将
- AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL
知识大胖
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简介一款全栈应用程序,可让您将任何文档、资源或内容转换为上下文,任何LLM都可以在聊天期间将其用作参考。此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库,并支持多用户管理和权限。本文将介绍如何在AnythingLLM上将Ollama与MySQL+PostgreSQL连接起来。系列文章如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、A
- AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama3anythingllmllm
什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、AI代理等操作,且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序,该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT,但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI
- AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志,以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型(教程含安装步骤)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama3aianythinllmllama
什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、AI代理等操作,且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序,该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT,但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI
- 什么是热力学计算?它如何帮助人工智能发展?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能量子计算
现代计算的基础是晶体管,这是一种微型电子开关,可以用它构建逻辑门,从而创建CPU或GPU等复杂的数字电路。随着技术的进步,晶体管变得越来越小。根据摩尔定律,集成电路中晶体管的数量大约每两年增加一倍。这种指数级增长使得计算技术呈指数级发展。然而,晶体管尺寸的缩小是有限度的。我们很快就会达到晶体管无法工作的阈值。此外,人工智能的进步使得对计算能力的需求比以往任何时候都更加迫切。根本问题是自然是随机的(
- 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