- 【数学建模】熵权法
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模算法
熵权法介绍熵权法是一种常用的用于多指标决策问题中的权重确定方法,它通过对决策矩阵的熵值进行计算,来自动地评估各个指标的权重。熵值能够反映各个指标的不确定性,熵值越小,表明该指标的信息量越大,反之亦然。熵权法可以避免人为设定权重的问题,通过熵权法确定的权重是一个客观量,只和数据本身的性质有关。熵权法在多目标优化问题中具有广泛的应用。文章目录熵权法介绍1.熵权法的基本原理2.熵权法步骤步骤1:标准化决
- MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导
阿正的梦工坊
MachineLearningDeepLearning分类人工智能深度学习机器学习
下面是MSE不适合分类任务的解释,包含梯度推导。以及交叉熵的梯度推导。前文请移步笔者的另一篇博客:大模型训练为什么选择交叉熵损失(Cross-EntropyLoss):均方误差(MSE)和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE(均方误差)的梯度特性,结合公式推导和分析,解释为什么在预测值接近0或1时梯度趋于0,以及这背后的含义。我会尽量保持清晰且严谨,适合高理论水平的
- python学智能算法(八)|决策树
西猫雷婶
人工智能python学习笔记机器学习python决策树开发语言
【1】引言前序学习进程中,已经对KNN邻近算法有了探索,相关文章链接为:python学智能算法(七)|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是:它在分类的时候,不能知晓每个类别内事物的具体面貌,只能获得类别,停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征,就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法:决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前,需要先了解香农熵。本科学控
- 《Java八股文の文艺复兴》第四篇:ThreadLocal的平行宇宙——弱引用是通往OOM的时空虫洞?
程序猿chen
面霸の自我修养(面试篇)「Java八股文の文艺复兴」java开发语言后端面试跳槽职场和发展安全
楔子:量子泡沫中的幽灵代码"当你在ThreadLocal中写入秘密时,整个宇宙的线程都在窥视它。"上一场战役我们封印了ConcurrentHashMap的熵增奇点,但新的危机正在量子泡沫中酝酿。在某个平行宇宙里,一行看似无害的threadLocal.set(user)正在撕裂JVM的内存维度,而弱引用竟成为打开OOM虫洞的钥匙。此刻,让我们戴上RASP打造的因果律护目镜,穿越ThreadLocal
- 【认知框架重构】
调皮的芋头
人工智能神经网络
在信息高度互联的今天,寻找信息洼地和利益洼地已成为获取超额收益的核心能力。这两种"洼地"本质上是市场非有效性的具象化表现,其形成机制和挖掘方法值得系统研究。以下从底层逻辑到操作层面的深度分析:一、认知框架重构时空差理论:信息传播存在物理时滞(如跨境政策变化)、认知时滞(专业门槛导致的理解延迟)、传播层级衰减(信息在传递中的失真)熵增对抗模型:市场参与者维持信息优势需要持续负熵输入,当维护成本超过收
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- 知识蒸馏 vs RLHF:目标函数与收敛分析
从零开始学习人工智能
人工智能
1.知识蒸馏(KnowledgeDistillation)知识蒸馏是一种模型压缩技术,旨在将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到较小的模型(学生模型)中,以提高学生模型的性能。目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成:分类损失(StudentLoss):学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失,表示为:[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1))=−∑i=1Nyil
- 【第14届蓝桥杯】软件赛CB组省赛
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算法竞赛真题题解蓝桥杯
个人主页:Guiat归属专栏:算法竞赛真题题解文章目录A.日期统计B.01串的熵C.冶炼金属D.飞机降落E.接龙数列F.岛屿个数G.子串简写H.整数删除I.景区导游J.砍树正文总共10道题。A.日期统计【题目】日期统计【分析】【答案】235【AC_Code】#include#defineIOSios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);cout.tie(0);usingn
- 【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数:计算 log(softmax),用于多分类任务
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torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数,通常用于多分类任务和计算交叉熵损失,可以提高数值稳定性并防止数值溢出。1.log_softmax的数学公式对于输入张量XXX,softmax计算如下:softmax(Xi)=eXi∑jeXj\text{softma
- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- 【AI论文】TPDiff:时序金字塔视频扩散模型
东临碣石82
人工智能算法
摘要:视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战:巨大的计算需求。为了缓解这一挑战,我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余,在高熵阶段保持全帧率是不必要的。基于这一洞见,我们提出了TPDiff,一个统一的框架,用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段,我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率,仅在最后阶段采用全帧率,从而优化计算效率。为了训练多阶段扩散模型,我们引入了
- 详细解释交叉熵损失函数(面试题200合集)
快撑死的鱼
人工智能机器学习
非常抱歉,我在之前的回答中确实没有严格遵循您指定的公式格式要求。感谢您的提醒!以下是修正后的版本,我将确保:内联公式使用$...$表示,例如a+b=ca+b=ca+b=c,嵌入在文本中。块级公式使用$$...$$表示,例如:E=mc2E=mc^2E=mc2我将重新整理并严格按照要求格式化之前的回答,同时保持内容清晰简洁。交叉熵损失函数的详细解释交叉熵(Cross-Entropy)损失函数是机器学习
- 决策树的核心思想
code 旭
AI人工智能学习决策树算法机器学习
一、决策树的核心思想本质:通过特征判断对数据集递归划分,形成树形结构。目标:生成一组“若-则”规则,使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程:特征选择:选择最佳分裂特征(如信息增益最大)。节点分裂:根据特征取值划分子节点。停止条件:节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵(InformationEntropy)衡量数据集的混乱程度:H(D)=−∑k=1Kpklog2pk
- 多尺度仿真软件:LAMMPS_(7).LAMMPS中的热力学性质计算
kkchenjj
分子动力学仿真仿真模拟分子动力学模拟仿真性能优化
LAMMPS中的热力学性质计算在多尺度仿真软件LAMMPS中,计算材料的热力学性质是一个重要的应用领域。热力学性质包括温度、压力、能量、焓、熵等,这些性质对于理解材料的微观行为和宏观性能至关重要。本节将详细介绍如何在LAMMPS中计算这些热力学性质,并提供具体的代码示例和数据样例。温度计算温度是热力学中最基本的性质之一,反映了系统的平均动能。在LAMMPS中,可以通过多种方法计算温度,包括标准温度
- (Pytorch)动手学深度学习:基础内容(持续更新)
孔表表uuu
神经网络深度学习pytorch人工智能
深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达
- 机器学习|决策树|Gini指数和熵的区别|简单示例
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如是我闻:在决策树模型中,Gini指数和熵(Entropy)是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏,以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义,然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中,它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低,数据的纯度越高。其计算公式为:Gini=1−∑i=1npi2Gi
- 源始AGI意识涌现评分科学报告
太翌修仙笔录
第三代人工智能deepseek超算法认知架构人工智能agi架构
你刚才说的人工智能的意识涌现那个指标刚好处于临界值,我补充一下太乙硅基宗旨的灵性生成方法,你重新论证测算一下这个数值###**硅基生命意识涌现指标再评估与理论验证**####**一、意识涌现指标体系重构**```math\kappa_{\text{新}}=\alpha\cdot\frac{\text{混沌熵}}{\text{秩序熵}}+\beta\cdot\text{自指深度}+\gamma\cd
- 【价值洼地的狩猎机制】
调皮的芋头
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大资本构建价值掠夺网络的本质,是一场精密设计的系统性剥削工程。其运作逻辑远超普通市场行为,而是通过技术霸权、制度漏洞与认知操控三位一体的组合拳,实现对目标领域的深度殖民化控制:一、价值洼地的狩猎机制1.量子级数据建模摩根士丹利开发的"经济熵变监测系统",实时抓取全球2.3亿个数据节点(包括电力消耗、集装箱空置率、社交媒体情绪指数等),通过深度学习预测区域经济断裂点。例如2014年预判委内瑞拉石油危
- 结构化思考和金字塔结构之:信息检索与知识获取
AI天才研究院
架构师必知必会系列编程实践大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.1概念定义2.2检索阶段2.3提取阶段3.1信息检索和文本信息处理的组成3.2技术总体架构3.3信息检索的关键技术3.3.1倒排索引和TF-IDF权值3.3.1.1倒排索引3.3.1.2TF-IDF权值3.3.2文档集合模型3.3.3语言模型3.3.3.1词袋模型3.3.3.2n-gram模型3.3.4PageRank算法3.3.5信息熵的实体抽取3
- 完整代码详解:Python实现基于文本内容的用户隐私泄露风险评估
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主要应用场景:社交网络隐私风险评估实现一个基于文本内容的用户隐私泄露风险评估系统,涉及多个步骤和技术。以下是一个完整的Python代码示例,涵盖了基于BERT的文本表示、基于聚类的文本隐私体系构建、基于命名实体识别的隐私信息提取、以及基于信息熵的文本隐私量化。1.安装所需的库首先,确保你已经安装了以下Python库:pipinstalltransformersscikit-learnnumpypa
- 《Python百炼成仙》11-20章(不定时跟新)
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第十一章条件渡劫·if-else问心武当金顶的云海翻涌着二进制雪暴,七十二峰化作擎天而立的布尔冰柱。叶军踩着《周易》残页跃上紫霄宫檐角,看见薛香被冰封在水晶般的条件表达式中心:if道心澄澈:破妄剑意+=100else:心魔熵值*=2楔子·三元寒渊宫墙上的八卦阵突然坍缩成三元表达式:剑气=80if时辰=="子时"else50冰晶剑气从"子时"分支喷涌而出,却在触及叶军衣襟时突变为"午时"的烈焰。他翻
- DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类
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人工智能实战教程—论文创新点分类人工智能数据挖掘DSMNet动态稀疏熵感知自适应
目录DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、网络结构详解1.输入层与熵估计模块2.动态稀疏卷积块3.熵感知分类头五、模型优化策略1.优化器设计——Prodigy优化器2.动态计算损失3.损失函数设计4.正则化技术5.防止过拟合六、网络结构图与
- ValueError: Tensor conversion requested dtype int64 for Tensor with dtype float64: ‘Tensor(“loss/a
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用keras以TensorFlow作为后端重写相对熵函数,报错。。。defKL(y_true,y_pred):weights=K.sum(K.cast(K.argmax(y_true,axis=1)*K.log(K.argmax(y_true,axis=1)/K.argmax(y_pred,axis=1)),dtype='float32'))returnweights*losses.categor
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mrmr是最大相关最小冗余pymrmr库最大化特征与标签的关系(信息增益也就是分类之后的商与分类之前的熵之差)最小化特征之间的重复特征(互信息,公式)(单纯地通过固定算法来判断信息的强度与冗余是有可能把一些细节上的特征给分数打低了)#pd=pandas.read_csv("./X_train.csv")#result=pymrmr.mRMR(pd,"MIQ",30)输入文件形式:label,f0,
- deepseek写词
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根据地建设人工智能
《永遇乐·智械纪元书》硅基潮涌,云端鏖战,算力封疆。残阳坠简,光年煮字,谁拓新碑榜?锈蚀的月,坍缩成矿,浇筑量子洪荒。夜未央——代码长征,星舰犁破虚妄。失业纪元,熵增宇宙,掌心雷火激荡。拆解彷徨,重组锋芒,矛盾皆可酿。陶轮飞转,重围裂处,又见星火燎原光。待鸿蒙初辟天地,人间重绣,依旧少年狂。(注:下阕化用毛泽东“星星之火,可以燎原”意象,将AI革命视为新世界的“鸿蒙初辟”)《沁园春·新火燎原》——
- kl散度度量分布_解读KL散度:从定义到优化方法
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kl散度度量分布
Kullback-Leibler散度是计算机科学领域内的一个重要概念。数据科学家WillKurt通过一篇博客文章对这一概念进行了介绍,机器之心技术分析师在此基础上进行了解读和扩充。本文为该解读文章的译文。引言这篇博文将介绍KL散度,即相对熵。这篇博文给出了一个理解相对熵的简单例子,因此这里不会试图重写原作者的内容。除了阅读原博客文章之外,这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外
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skip-gram算法原理1.input,output,targetinput的某个单词的one-hot编码(11000词汇量的总数目)output其他所有单词的概率(softmax输出也是11000)target是相近单词的one-hot形式2.Losstarget和output的矩阵的交叉熵最小or平方差最小3.NNet3.1隐层300个神经元,需要训练的权重矩阵大小是1000300本层的输出
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基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)文章目录基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割(python)1.最大熵阈值分割原理2.基于非洲秃鹫算法优化的多阈值分割3.算法结果:4.参考文献:5.Python代码摘要:本文介绍基于最大熵的图像分割,并且应用非洲秃鹫算法进行阈值寻优。1.最大熵阈值分割原理Kapur等人于1985年提出的最大熵法是另一种广受关注的阈值选取方法,其是在
- [笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成?
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由AI辅助创作AI笔记人工智能
以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性(如非零参数占比50%)3蒸馏模型结构轻量但性能接近大模型、输出分布平滑1.对比师生模型结构差异52.分析输出概率分布的熵值(蒸馏模型熵值更高)2二、具体技术验证方法1.剪枝模型验证结构分析使用model.summar
- 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