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二进制怪兽
音视频音视频
前言音视频开发是一个涉及多个技术领域的复杂方向,涵盖了音频处理、视频渲染、编解码技术、流媒体传输等多个方面。以下是一个简要的学习路线指南,帮助你逐步掌握音视频开发的核心技能。基础知识计算机科学基础:掌握操作系统、计算机网络、数据结构和算法等基础知识。数学基础:了解傅里叶变换、线性代数、信号处理等数学知识,这些是音视频编-解码和处理的基石。编程语言:熟练掌握C/C++,这是音视频开发中最常用的语言;
- Java程序员面临抉择:激烈竞争下,转行大模型或是新出路,非常详细收藏我这一篇就够了!
大模型教程
大模型学习学习大模型语言模型人工智能程序员转行
Java程序员转行大模型领域,可以依据以下详细路线进行学习和职业转换:第1阶段:基础知识巩固数学基础:线性代数:矩阵运算、向量空间等。概率论与统计:概率分布、统计推断等。微积分:导数、积分、多变量函数等。Python编程:Python基础:数据类型、控制结构、函数等。Python进阶:面向对象编程、装饰器、生成器等。数据处理:NumPy、Pandas、Matplotlib。第2阶段:机器学习与深度
- linux第八章 git连接本地仓库和gitee
ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ
linuxgitlinux
博主主页:@ᰔᩚ.一怀明月ꦿ❤️专栏系列:线性代数,C初学者入门训练,题解C,C的使用文章,「初学」C++,linux座右铭:“不要等到什么都没有了,才下定决心去做”大家觉不错的话,就恳求大家点点关注,点点小爱心,指点指点目录gitgit的作用git的知识点linux上远程链接gitee第一步:linux中安装git第二步:新建git目录第三步:链接仓库1)在gitee中找到仓库的HTTPS2)
- 一文读懂!深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线
a小胡哦
深度学习pythonpytorch
深度学习作为人工智能领域的核心技术,正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架,它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的!!!线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念,能帮助理解深度学习模型的原理。例如,在神经网络中,矩阵乘法用于神经元之间的
- 线性代数导引:张量与张量空间
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
线性代数,张量,张量空间,深度学习,机器学习,人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域,深度学习和机器学习算法的蓬勃发展,使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。线性代数作为数学基础,为理解和构建这些算法提供了坚实的基础。而张量,作为一种高维数组的表示形式,成为了深度学习和机器学习的核心数据结构。本篇文章将从线性代数的角度出发,深入探讨张量与张量空间的概念,并阐述其在深度学习和机器学习中的重
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- Matlab基础入门手册(第三章:运算符)
freexyn
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目录第三章运算符1.16算术运算1.17算术常用函数1.18逻辑运算1.19关系运算1.20运算符的优先级1.21兼容性第三章运算符1.16算术运算1.算术运算(arithmetic)主要指加减乘除、幂和舍入等运算2.说明Matlab有两种不同类型的算术运算:数组运算和矩阵运算数组运算基于元素的运算,支持任意向量、矩阵和多维数组矩阵运算遵循线性代数的规则字符(.)区分矩阵运算和数组运算数组运算和矩
- 机器学习数学基础:21.特征值与特征向量
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一、引言在现代科学与工程的众多领域中,线性代数扮演着举足轻重的角色。其中,特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法,不仅是线性代数理论体系的核心部分,更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式,还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理,它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解,旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备(一)对角矩阵的高次幂计
- 书籍-《机器学习数学基础》
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书籍:MathematicsforMachineLearning作者:MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
- 2.【线性代数】——矩阵消元
sda42342342423
math线性代数矩阵
二矩阵消元1.消元法2.单行或者单列的矩阵乘法2.1单行矩阵乘法2.2单列矩阵乘法3.用矩阵记录消元过程(初等矩阵)【行的线性组合(数乘和加法)】3.1row2-3row1的矩阵描述3.2row3-2row2的矩阵描述3.3矩阵乘法的性质4.用矩阵记录消元过程(置换矩阵)行列交换4.1行交换4.1列交换5.逆矩阵1.消元法求解方程组{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{c
- 《麻省理工公开课:线性代数》 中文学习笔记
派森先生
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《麻省理工公开课:线性代数》是麻省理工公开课中广为流传的一门好课。这是我学习MIT线性代数课程LinearAlgebra的中文参考学习笔记。希望在自己学习的同时,也对大家学习有所帮助。笔记特点:笔记与原课程视频一一对应,可以帮助大家一边听课一边理解。通过图解来使得笔记尽量通俗易懂课程视频共35节,单个视频平均时长不超过60分钟,预计一个月可以学习完毕。本笔记所用资料,图片等,如侵犯了您的图片版权请
- 高等代数笔记5:线性变换
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线性映射的定义与性质线性映射的定义数学研究的主题是空间与变换,对于代数学而言,空间指的是赋予了某种运算结构的集合,变换则是空间到空间的映射。线性代数则是研究线性空间及其上的映射。但是,研究的对象不是所有的映射,而是特殊的一类映射,这类映射和线性运算紧密联系,称为线性映射。定义5.1V1,V2V_1,V_2V1,V2是KKK的两个线性空间,f:V1→V2f:V_1\toV_2f:V1→V2是V1V_
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文章目录线性空间定义和性质线性相关性与秩基与维数矩阵的秩同构坐标子空间子空间的定义和性质子空间的和与交直和陪集和商空间解线性方程组本篇文章适合个人复习翻阅,不建议新手入门使用线性空间定义和性质定义:(线性空间)设集合VVV和数域K\mathbb{K}K,在VVV上定义加法+:V×V→V,(α,β)↦α+β+:V\timesV\toV,(\alpha,\beta)\mapsto\alpha+\bet
- 【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系
我的青春不太冷
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目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换:想象我们有一张二维图片,图片里有个点,它的位置用坐标((x,y))表示。现在我们想把这个点绕着图片的原点(就像把纸钉在墙上,以钉子的位置为中心)逆时针旋转一定角度
- AI基础 -- AI学习路径图
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人工智能从数学到大语言模型构建教程第一部分:AI基础与数学准备1.绪论:人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解(特征值分解、奇异值分解)张量运算简介(为后续深度学习做准备)在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量、分布与期望方差贝叶斯理论与最大
- AGI方向研究
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要成为一名合格的AGI(通用人工智能)实习生,你需要具备跨学科的知识体系、扎实的技术能力以及前沿研究视野。以下是基于你当前基础的能力扩展方向、关键研究领域以及未来发展的详细分析:---###**一、AGI实习生需具备的核心能力**####1.**数学与理论基础**-**数学基础**:线性代数(矩阵运算、特征值)、概率统计(贝叶斯理论、分布模型)、微积分(梯度优化)、信息论(熵、KL散度)。-**计
- 【Paddle】PCA线性代数基础 + 领域应用:人脸识别算法(1.1w字超详细:附公式、代码)
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【Paddle】PCA线性代数基础及领域应用写在最前面一、PCA线性代数基础1.PCA的算法原理2.PCA的线性代数基础2.1标准差StandardDeviation2.2方差Variance2.3协方差Covariance2.4协方差矩阵TheCovarianceMatrix2.5paddle代码demo①:计算协方差矩阵2.6特征向量Eigenvectors标准化处理2.7paddle代码de
- AI学习专题(一)LLM技术路线
王钧石的技术博客
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阶段1:AI及大模型基础(1-2个月)数学基础线性代数(矩阵、特征值分解、SVD)概率论与统计(贝叶斯定理、极大似然估计)最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础(监督/无监督学习、正则化、过拟合)反向传播、优化器(
- 深度学习-数学基础-01
神经网络深度学习
下面的内容是豆包总结的。学习神经网络需要以下数学基础:线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量(如输入特征向量)和矩阵(如权重矩阵)的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算,以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。例如,在一个简单的全连接神经网络中,输入层到隐藏层的计算就是通过输入向量与权重矩阵相乘来实现的。矩阵的秩、特征值和特征向量的概念在神经网络的一些高级主题如主成分分析(PCA)降维和深
- 机器学习数学基础:20.方程组解的结构
@心都
机器学习数学基础机器学习人工智能
一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造,旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识,助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法,精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组,并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法,并
- 《量化绿皮书》Chapter 2 Brain Teasers 脑筋急转弯
量仔搞靓化
量化绿皮书金融
《APracticalGuideToQuantitativeFinanceInterviews》,被称为量化绿皮书,是经典的量化求职刷题书籍之一,包含以下七章:Chapter1GeneralPrinciples通用技巧Chapter2BrainTeasers脑筋急转弯Chapter3CalculusandLinearAlgebra微积分与线性代数Chapter4ProbabilityTheory概
- 自动驾驶领域成长方案
树上求索
自动驾驶人工智能机器学习
一、学习目标成为自动驾驶领域专家,全面掌握自动驾驶技术体系,能独立进行自动驾驶系统设计、开发与优化,解决实际工程问题。二、成长阶段(一)基础理论奠基期(1-2年)专业知识学习:学习数学(高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等),为理解算法和模型提供数学基础;深入研究自动驾驶涉及的专业课程,如控制理论、传感器原理(激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)、机器学习(监督学习、无监督学习、深度学习)
- 深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能机器学习pytorchpaddlepaddlepython
文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层(必须掌握的核心基础)1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层(神经网络与训练机制)1.神经网络基础2.激活函数(ActivationFunction)3.损失函数(LossFunction)4.优化算法(Optimization)5.反向传播(Backpropagation)6.正则化与调优三、进阶模型
- NumPy学习
Hoshino _Ai
numpy
基础:概念:全称是“NumericPython”,Python的第三方扩展包,主要用来计算、处理一维或多维数组优点:便捷高效地处理大量数据ndarray对象可以用来构建多维数组能够执行傅立叶变换与重塑多维数组形状提供了线性代数,以及随机数生成的内置函数与python列表区别:NumPy数组是同质数据类型(homogeneous),即数组中的所有元素必须是相同的数据类型。数据类型在创建数组时指定,并
- 可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质(线性代数基础)
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考研数二复习线性代数矩阵机器学习考研学习人工智能
可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质可逆矩阵的概念定义:设AAA为nnn阶矩阵,如果存在nnn阶矩阵BBB使得下式成立:AB=BA=E(E是单位矩阵)AB=BA=E(E是单位矩阵)AB=BA=E(E是单位矩阵)则称AAA是可逆矩阵或者非奇异矩阵,其中BBB是AAA的逆矩阵,记做A−1=BA^{-1}=BA−1=B个人理解:事实上,该公式和数学中倒数的概念很像。对于一个非零实数aaa,它的倒数定义为
- 伴随矩阵的定义详解(线性代数基础概念)
盼达思文体科创
矩阵线性代数考研
伴随矩阵的定义和推导过程(考研线性代数基础)伴随矩阵是一个线代里比较难理解的概念,计算起来也稍显复杂。我翻阅了教科书发现,伴随矩阵的定义用到了行列式和代数余子式的概念。所以专门写一篇文章理清下思路,希望能从头到尾把这个概念吃透。行列式(Determinant,简写为小写字母det)概念:行列式是一个数,表示不同行不同列元素乘积的代数和。以行列式AAA为例,其代数表示如下detA=∣a1a2a3b
- 线性方程组、齐次与非齐次的基本概念(线性代数基础)
盼达思文体科创
考研数二复习线性代数机器学习算法考研学习数学建模矩阵
线性方程组、齐次与非齐次的基本概念(线性代数基础)线性方程一个线性方程是指其变量的每项都是线性的,即每个变量的最高次方为1。一般形式如下:a1x1+a2x2+⋯+anxn=ba_1x_1+a_2x_2+⋯+a_nx_n=ba1x1+a2x2+⋯+anxn=b其中:a1,a2,…,ana_1,a_2,…,a_na1,a2,…,an是常数系数x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx1,x2,…,xn
- 2025最新最全AI大模型系统学习路线
大模型老炮
人工智能学习大模型知识图谱大模型入门AI大模型大模型学习
随着技术的进步,大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。所以掌握大模型的知识和技能变得越来越重要。下面是学习大模型的一些建议,供大家参考。必备基础知识**数学基础:**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础:**熟练掌握至少一种编程语言,推荐Python,因为
- 2025年最新最全的大模型学习路线规划,对于零基础入门到精通的学习者来说,可以遵循以下阶段进行
程序员辣条
学习大模型学习AI产品经理人工智能LLama大模型大模型教程
2025年最新最全的大模型学习路线规划,对于零基础入门到精通的学习者来说,可以遵循以下阶段进行:一、基础准备阶段数学基础:学习线性代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识。这些数学基础对于理解大模型的原理和算法至关重要。编程语言:熟练掌握Python编程,这是大模型开发的首选语言。同时,了解常用的深度学习框架,如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础:学习深度学习的基本原理和常用算法,
- OpenGL学习笔记8——变换
lxbhahaha
#OpenGLopenglglslcpp图形学
OpenGL学习笔记8——变换1概念2应用变换2.1GLM2.2给四边形应用变换1概念基本上都是线性代数的知识,矩阵的运算、向量的运算。就不多写了,挑几个关键点的记一下。点乘,向量和向量之间做点乘,结果是一个标量。点乘是通过将对应分量逐个相乘,然后再把所得积相加。相当于求投影。用来计算角度很方便,可能用在光照的计算。叉乘,向量和向量之间做叉乘,结果还是一个向量,并且这个向量会垂直于两个向量所在的平
- 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