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前言:在一个分工明确安全可靠公平化的系统中,每个人只需要认真完成自己的目标,把其他环节交给受信任的队友,技术人只要关注技术,不需要防范被别人算计和坑害或吃亏。在一个不可靠不安全人治危机四伏的系统中,每个人不仅需要完成自己的目标,还需要把自己变成全才,以避免自己的付出在脱节的环节被淹没,还要关注各种无关的隐情,以避免在信息不对称时别忽悠,技术人员不仅仅要关注技术,还要人事,以防止一不小心暗算与坑害。
- 深度学习相关指标工作笔记
Victor Zhong
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这里写目录标题检测指标iou/Gou/Diou/CiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Gou/Diou/CiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
- 交叉熵损失和负熵似然损失(对分类器有用)
流量留
深度学习人工智能机器学习算法
1.**交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。假设对于一个分类任务,有\(C\)个类别,模型对第\(i\)个样本的输出是一个概率分布\(\mathbf{p}_i=[p_{i1},p_{i2},\dots,p_{iC}]\),其中\(p_{ic}\)表示模型预测样本属于第\(c\)类的概率。真实标
- Python Day53
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Task:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来这是理解GANs的关键!传统的神经网络训练中,我们通常会直接定义一个损失函数(如均方误差MSE、交叉熵CE),然后通过反向传播来优化这个损失。这个损失的“来源”
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万物有灵,要说生命几许,兴许每一个生灵,如今曾经,都诉说着意义。兴许无穷的时间以前,一切都不曾有意义。我们从不知道时间是什么,它与熵诉说着相同的单向性,却无从知晓,这洪荒的规则究竟来自哪里。它仿佛数轴上的点,无法穷尽。零至一上的点便与整个数轴上的点有这相同的数量,仿若时间,瞬间便是永恒,而永恒,存在于个体诉说它的一瞬。个体怎会知晓究竟生命何许,便去抓住那时间里的意义。给时间以生命,而非给生命以时间
- C2远控篇&Golang&Rust&冷门语言&Loader加载器&对抗优势&减少熵值特征
#C2远控-ShellCode-认知&环境1.创建工程时关闭SDL检查2.属性->C/C++->代码生成->运行库->多线程(/MT)如果是debug则设置成MTD3.属性->C/C++->代码生成->禁用安全检查GS4.关闭生成清单属性->链接器->清单文件->生成清单选择否#C2远控-ShellCode-分析&提取ShellCode的本质其实就是一段可以自主运行的代码。它没有任何文件结构,它不
- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
木旭林晖
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嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
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观熵
国产大模型部署实战全流程指南重构人工智能Agent智能体落地方案
个人简介作者简介:全栈研发,具备端到端系统落地能力,专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”,相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵,就是在观测熵的流动个人主页:观熵个人邮箱:
[email protected]座右铭:愿科技之光,不止照亮智能,也照亮人心!专栏导航观熵系列专栏导航:AI前沿探索:从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成,到
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脑电情绪识别
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1.pyeeg简单介绍PyEEG是一个Python模块(即函数库),用于提取EEG(脑电)特征。正在添加更多功能。它包含构建用于特征提取的数据的函数,例如从给定的时间序列构建嵌入序列。它还能够将功能导出为svmlight格式,以便调用机器学习及深度学习工具。2.部分函数介绍1.pyeeg.ap_entropy(X,M,R)pyeeg.ap_entropy(X, M, R)计算时间序列X的近似熵(A
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01.什么是熵增定律?熵增定律的定义十分简单:在一个孤立系统里,如果没有外力做功,其总混乱度(即熵)会不断增大。这项定义里有三个关键词:孤立系统、无外力做功、总混乱度(熵)。熵增定律被称为最让人沮丧的定律,它不仅预示了宇宙终将归于热寂,生命终将消失,而从小的方面来说,它也揭示了我们许多人性的弱点:安于现状,害怕变化,难以坚持,难以自律,不爱思考,说话做事逻辑混乱,缺乏原则......02.整个生命
- 深入解析ID3算法:信息熵驱动的决策树构建基石
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:纹理特征提取在图像处理中对于模式识别和分类等应用至关重要。本文将详细介绍如何在MATLAB中使用基元共生矩阵(PCM)来提取图像的纹理特征。基元共生矩阵通过统计像素对在特定距离和方向上的相对位置关系来描述纹理的局部结构。本方法首先定义不同的方格和方向,然后计算共生矩阵,并从中提取出对比度、能量、熵、相关性等统计特征。最后,这些统计特征被组合成特征向量,用于图像
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一直对香农的信息熵(InformationEntropy)都没有一个非常感性的认识,今日摸鱼学习了一下这个问题。我们先来看看香农是怎么看待交流中的“信息”:“Thefundamentalproblemofcommunicationisthatofreproducingatonepointeitherexactlyorapproximatelyamessageselectedatanotherpoi
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- MSE做多分类任务如何
用「考试打分」来类比,秒懂为啥多分类任务很少用MSE,以及硬用会出啥问题~一、多分类任务的「常规操作」:交叉熵vsMSE1.多分类任务长啥样?例子:手写数字识别(0-9共10类)、动物图片分类(猫/狗/鸟等)。目标:模型输出每个类别的概率,选概率最高的作为预测结果。2.交叉熵为啥是「标配」?输出:配合softmax激活函数,输出每个类别的概率(和为1)。判卷逻辑:看「预测概率是否接近真实类别」,比
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- 逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导
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- Multi-Agent 任务协同架构实战:构建智能体角色分工与调度机制
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- 机器学习与深度学习21-信息论
my_q
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目录前文回顾1.信息上的概念2.相对熵是什么3.互信息是什么4.条件熵和条件互信息5.最大熵模型6.信息增益与基尼不纯度前文回顾上一篇文章链接:地址1.信息上的概念信息熵(Entropy)是信息理论中用于度量随机变量不确定性的概念。它表示了对一个随机事件发生的预测的平均困惑程度或信息量。对于一个离散型随机变量X,其信息熵H(X)定义为所有可能取值的负概率加权平均。数学上,可以使用以下公式来计算离散
- 多分类与多标签分类的损失函数
麦格芬230
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使用神经网络处理多分类任务时,一般采用softmax作为输出层的激活函数,使用categorical_crossentropy(多类别交叉熵损失函数)作为损失函数,输出层包含k个神经元对应k个类别。在多标签分类任务中,一般采用sigmoid作为输出层的激活函数,使用binary_crossentropy(二分类交叉熵损失函数)作为损失函数,就是将最后分类层的每个输出节点使用sigmoid激活函数激
- 【AI论文】超越80/20规则:高熵少数令牌驱动LLM推理的有效强化学习
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摘要:具有可验证奖励的强化学习(RLVR)已经成为一种增强大型语言模型(LLM)推理能力的强大方法,但其机制尚未得到很好的理解。在这项工作中,我们通过标记熵模式的新视角对RLVR进行了开创性的探索,全面分析了不同标记如何影响推理性能。通过检查思想链(CoT)推理中的标记熵模式,我们观察到只有一小部分标记表现出高熵,这些标记充当关键分叉,引导模型朝向不同的推理路径。此外,研究RLVR训练过程中熵模式
- 生成对抗网络(GAN)基础原理深度解析:从直观理解到形式化表达
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摘要本文详细解析生成对抗网络(GAN)的核心原理,从通俗类比入手,结合印假钞与警察博弈的案例阐述生成器与判别器的对抗机制;通过模型结构示意图,解析噪声采样、样本生成及判别流程;基于公式推导目标函数的数学本质,剖析判别器与生成器的优化逻辑;最后对比GAN目标函数与交叉熵损失的关联差异。本文结合公式推导与概念对比,助力读者建立GAN基础理论体系。关键词:生成对抗网络GAN生成器判别器目标函数交叉熵损失
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- 强化学习的前世今生(五)— SAC算法
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书接前四篇强化学习的前世今生(一)强化学习的前世今生(二)强化学习的前世今生(三)—PPO算法强化学习的前世今生(四)—DDPG算法本文为大家介绍SAC算法7SAC7.1最大熵强化学习在信息论中,熵(entropy)是用来衡量一个随机变量不确定性大小的度量,对于一个随机变量XXX,其定义为H(X)=Ex∼p(x)[−logp(x)](7.1)\begin{align*}H(X)&=\mathbb
- 高光谱成像相机:基于高光谱成像技术的玉米种子纯度检测研究
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种子纯度是衡量种子质量的核心指标之一,直接影响农作物产量与品质。传统检测方法(如形态学观察、生化分析)存在耗时长、破坏样本、依赖人工等缺陷。近年来,高光谱成像技术因其融合光谱与图像信息的优势,成为无损检测领域的研究热点。中达瑞和作为国内高光谱成像设备的领先供应商,可实现国产替代,助力科研院校进行高光谱成像领域的研究和探索。本研究基于高光谱相机,结合图像熵特征与机器学习算法,实现了多品种玉米种子的快
- GRPO / PPO / DPO 在医疗场景下的 LLM 优化与源码实战分析
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- 头歌实践教学平台python机器学习-决策树
学习只是用户态
1024程序员节
决策树简述下列说法正确的是?A、训练决策树的过程就是构建决策树的过程B、ID3算法是根据信息增益来构建决策树下列说法错误的是?B、决策树只能是一棵二叉树决策树算法任务描述本关任务:编写一个使用决策树算法进行信息增益计算及结点划分的程序。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:1.决策树模型,2.决策树模型用于分类,3.决策树信息熵构建。决策树模型决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生
- ACS ANM突破:微波一步法合成多孔吸波材料——焦耳加热技术如何赋能材料创新?
焦耳加热
能源材料工程自动化人工智能大数据
一、技术解读:哈工大微波一步法的核心创新哈尔滨工业大学团队在ACSAppliedNanoMaterials的最新研究中,通过微波瞬时加热法(MIT)成功制备多孔高熵合金/碳纤维复合材料,其核心突破为:超快速合成:10秒内完成金属盐分解、多孔结构构筑与合金纳米化(图1a);性能优势:密度仅0.157g/cm³,有效吸收带宽5.5GHz(2-18GHz),耐腐蚀性提升3倍;机制创新:Al元素表面偏析(
- Off-Policy策略演员评论家算法SAC详解:python从零实现
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复现强化学习RL算法算法python人工智能数据挖掘深度学习RL
引言软演员评论家(SAC)是一种最先进的Off-Policy策略演员评论家算法,专为连续动作空间设计。它在DDPG、TD3的基础上进行了显著改进,并引入了最大熵强化学习的原则。其目标是学习一种策略,不仅最大化预期累积奖励,还要最大化策略的熵。这种添加鼓励了探索,提高了对噪声的鲁棒性,通常与之前的DDPG和TD3方法相比,能够实现更快、更稳定的学习。SAC是什么?SAC学习三个主要组件(通常使用五个
- 基于Huber函数和最大相关熵的抗差滤波算法
bubiyoushang888
matlab
最大熵滤波(MaximumEntropyFiltering)常用于信号处理中的谱估计和噪声抑制,尤其适用于短数据序列的高分辨率谱分析。一、最大熵滤波算法原理核心思想:在满足已知自相关函数约束的条件下,使信号的熵最大化。数学形式:通过自回归(AR)模型对信号建模,估计模型参数(滤波器系数)。关键公式:自回归模型:x(n)=−∑k=1pap(k)x(n−k)+w(n)x(n)=-\sum_{k=1}^
- 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
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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
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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
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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