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AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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1.简介1.1定义统计学习(statisticallearning)是一门研究如何从数据中提取知识并应用于预测、决策或其他目的的一门学科。它是机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域的一个分支,是当前热门的AI方向。1.2特点数据驱动:统计学习倾向于采用结构化的数据——如表格或矩阵形式——作为输入;假设空间少:统计学习通常只考虑一种假设空间,即概率模型或概率分布;模型复杂性
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闲人编程
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
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Hello kele
经验分享
最近研读了史蒂芬・柯维的《高效能人士的七个习惯》,这本书犹如一盏明灯,照亮了我在个人成长与自我管理道路上前行的方向,让我收获颇丰。这七个习惯层层递进,构建起了高效能人士的底层逻辑,以下是对每个习惯的含义介绍及案例分析。积极主动:意味着个人要为自己的选择和行为负责,从内在驱动自己去应对生活和工作,而不是被外界因素所左右。它不仅是一种态度,更是一种基于个人价值观和原则的行动选择。例如埃隆・马斯克,他不
- LLMR//https://github.com/microsoft/llmr?locale=zh-cn
开心就好啦~
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https://github.com/microsoft/llmr?locale=zh-cnIntroduction这个repo包含LLMR中描述的代码,实现了混合现实框架的大型语言模型。此软件包是“用语言创造世界”的原型,它允许通过自然语言实时创建具有视觉、行为和交互元素的对象、工具和场景。我们的框架将基于提示的生成与Unity相结合,使用户能够在运行时自发创建,这是VR自诞生以来的核心元素。该
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本文的共同一作为墨尔本大学的胡冬庭和香港科技大学的陈捷润和黄悉偈,完成于在Snap研究院CreativeVision团队实习期间。主要指导老师为任健、徐炎武和AnilKag,他们均来自SnapCreativeVision团队。该团队的主要研究方向包括EfficientAI和图像/视频/三维生成模型。近些年来,以StableDiffusion为代表的扩散模型为文生图(T2I)任务树立了新的标准,Pi
- AI大模型教程入门到精通,非常详细收藏我这一篇就够了!AI大模型零基础入门教程(适合小白)
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什么是AI大模型?AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力,可以应用于各种领域,如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型?2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用,大模型作为其中的重要组成部分,正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力,广泛应用于
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Prompt介绍LangChain中的“Prompt”是一个关键概念,指的是输入给大型语言模型(LLM)的文本指令或提示,用于引导模型生成特定的输出或执行特定的任务。在LangChain的框架中,prompt的设计和使用对于构建高效、准确的链式应用至关重要。Prompt的应用场景任务定义:通过精心设计的prompt,可以明确告诉LLM要执行什么任务。例如:对于问答系统,prompt可能包含问题文本
- 计算机网络学习——TCP/IP四层模型之网络接口层
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物理层物理层的作用1、连接不同的物理设备计算机通过网线与路由器连接,网线属于物理层物理层传输介质:双绞线、同轴电缆、光纤、红外线、无线、激光2、传输比特流比特流:010101…的高低电平或者数字信号信道的基本概念信道是往一个方向传送信息的媒体一条通信电路包含一个接收信道和一个发送信道单工通信信道:只能一个方向通信,没有反方向反馈的信道。有线电视、无线电收音机等等,只能进行接收,不能进行发送。半双工
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一.物理层的基本概念物理层作为TCP/IP网络模型的最低层,负责直接与传输介质交互,实现比特流的传输。要完成物理层的主要任务,需要确定以下特性:机械特性:物理层的机械特性主要涉及网络设备之间物理连接的几何和物理尺寸、引脚数、形状、大小、插拔方式等机械设计规定,确保不同设备的物理接口能够正确无误地相互对接和匹配。例如,RJ-45水晶头对于双绞线以太网的连接,光纤接口的SC、LC、ST等不同类型的设计
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七层网络模型重点:TCP/UDP——传输层、IP——网络层、HTTP——应用层、socket——会话层**一、TCP/IP(传输层)“三次握手”“四次挥手”TCP/IP将七层网络模型归类到四个抽象层:应用层、传输层、网络层、数据链路层TCP(TransmissionControlProtocol,传输控制协议)是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的通信协议,数据在传输前要建立连接,传输完毕后还要断
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OSI七层模型七层模型是国际标准化的一个网络分层模型,大体结构可以分成七层。每层提供不同的功能。图片来源JavaGuide但是这样七层结构比较复杂,不太实用,所以有了TCP/IP模型。TCP/IP网络模型TCP/IP网络模型可以看作是OSI模型的简化版本。它将OSI网络模型合并成了4层结构。应用层、表示层、会话层统一被合并成了应用层。传输层和网络层没有变化,数据链路层和物理层合并成了物理链路层/网
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原理简述:KNN算法是机器学习中的一种基础的分类回归算法,选择距离自己最近的几条数据,依据最邻近的数据性质来估测自身的性质。下面我们开始实战,制作手写数字识别模型:一、cv2创建模型1、导入相关的库,这里我们用numpy和cv2两个库importnumpyasnpimportcv22、导入数据,并转化灰度图像img=cv2.imread('digits.png')gray=cv2.cvtColor
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提示词工程师必备的"超能力":无需数据、少样本也能指挥AI一、为什么你的提示词总是不够聪明?当别人能用一句话生成专业级代码,而你的查询却得到敷衍回答时,问题可能出在提示词工程的三重境界。掌握Zero-Shot/Few-Shot/COT技术,普通人也能让AI发挥出研究员级别的思考能力。二、三分钟掌握三大核心技术1.Zero-Shot:空手道大师的思维(无需任何示例)核心原理:利用模型预训练知识直接推
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大模型专题系列语言模型人工智能自然语言处理
摘要我们介绍了第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习(RL)训练而成的模型,无需监督微调(SFT)作为初步步骤,展示了卓越的推理能力。通过RL,DeepSeek-R1-Zero自然涌现出许多强大而有趣的推理行为。然而,它也面临诸如可读性差和语言混合等挑战。为了解决这些问题并进一步提升推理性能,我们引入了Dee
- AI大模型知识图谱和学习路线!
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23年AI大模型技术狂飙一年后,24年AI大模型的应用已经在爆发,因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要,那么如何才能更好地掌握呢?一份AI大模型详细的知识图谱和学习路线就变得非常重要!一、大模型全套的学习路线学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳
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Transformer优化,什么是稀疏注意力?Transformer模型自2017年被提出以来,已经成为自然语言处理(NLP)领域的核心架构,并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。然而,随着模型规模的不断增大和任务复杂性的提升,Transformer的计算成本和内存需求也随之激增。为了解决这一问题,研究者们提出了多种优化方法,其中稀疏注意力(SparseAttention)是一种备
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开发者职业加速服务推荐算法学习算法
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述,可以总结如下:一、技术图谱推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面:数学基础:微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础,用于理解模型的数学原理和优化算法。高等数学、最优化理论、几何和图论等知识对于复杂模型的设计和优化至关重要。编程与数据结构:熟练掌握Python、Java等编程语言,具备良好的编程习惯和代码优化能力。掌握数
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Grok是xAI于2023年11月推出的创新型语言模型。与市面上众多聊天机器人相比,Grok不只是一个简单的工具,它的推出标志着AI领域的一次重要突破。Grok被设计为一个具有独特个性和多重功能的智能助手,让它在人们的日常生活中扮演更加有趣和实用的角色。GrokAI的独特特性1.幽默感与个性化的“叛逆精神”Grok最与众不同的地方之一就是它被赋予了极具幽默感的个性。它不像传统的聊天机器人那样严肃、
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Redis的Java客户端Redis的Java客户端很多,常用的几种:Jedis:基于Java的Redis客户端,提供了Redis命令的全面支持。Lettuce:高性能的Java客户端库,用于与Redis数据库进行交互。它支持同步、异步和反应式编程模型,提供了丰富的API来操作Redis。Lettuce与Jedis并列成为最热门的RedisJava客户端之一,并且已经成为SpringBoot2.0
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深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法(optimizer)解析深度学习pytorch之4种归一化方法(Normalization)原理公式解析和参数使用摘要归一化(Normalization)是提升模型性能、加速训练的重要技巧。归一化方法可以帮助减少梯度消失或爆炸的问题,提升模型的收敛速度,且对最终模型的性能有显著影响。本文将以PyTorc
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redis基础知识整理以及案例分析1.redis1.概念2.下载安装3.命令操作1.数据结构4.持久化操作5.使用Java客户端操作redisRedis1.概念:redis是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库1.1.什么是NOSQLNoSQL(NoSQL=NotOnlySQL),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库理念,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关
- 【AI论文】GHOST 2.0:高保真一次性头部生成迁移
东临碣石82
人工智能
摘要:近年来,虽然人脸交换任务在研究领域受到了广泛关注,但与之相关的头部交换问题却仍大都未被深入探索。除了肤色迁移外,头部交换还带来了额外的挑战,比如在合成过程中需要保留整个头部的结构信息,以及修补交换后的头部与背景之间的缝隙。在本文中,我们提出了GHOST2.0来解决这些问题,它包含两个针对特定问题的模块。首先,我们引入了一个增强的Aligner模型用于头部重演,该模型能够在多个尺度上保留身份信
- PyTorch Lightning 的简单使用示例
idealmu
pytorch人工智能python
1.环境准备与依赖导入首先,代码需要导入了实现模型、数据处理和训练所需的各个包:importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorimportpy
- 【收藏版】网络模型对应的协议——后附每个协议的使用场景
今晚务必早点睡
运维网络网络协议网络安全信号处理信息与通信
在网络通信中,有两个主要的模型:OSI(OpenSystemsInterconnection)模型和TCP/IP模型。每个模型都定义了一系列的层次,每一层都有对应的网络协议来执行特定的功能。下面是每个网络模型中各层对应的一些常用协议:OSI模型OSI模型是一个七层架构,每层都有特定的网络协议:应用层(ApplicationLayer)HTTP(HypertextTransferProtocol)F
- 本地部署DeepSeek安全风险自查及安全加固方案
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安全DeepSeek
简要介绍随着人工智能技术的快速发展,AI大模型DeepSeek部署需求日益增长。然而,在享受AI技术带来便利的同时,我们也不能忽视其背后潜在的安全风险。近期有关DeepSeek本地部署存在安全风险事件的报道引发了关注,其中Ollama服务作为一个重要的开源框架,因其配置导致的安全风险受关注。本文将分析这一问题,并提供安全加固方案。安全风险原因什么是Ollama?Ollama是一个开源框架,用于快速
- 手把手教你三步快速上手Spring AI + 阿里大模型
桑落兮
SpringAIJAVAAI大模型springjava后端AI编程
1、环境准备1.1、获取APIKey如果没有阿里云账号,可以登录阿里云注册账号,可以使用手机号或者支付宝、淘宝或者邮箱等注册账号。注册好账号后登录阿里云,进入我的APIKey界面,创建APIKey,通过查看可以获取创建的APIKey。1.2、APIKey配置官方建议把APIKey配置到环境变量,从而避免在代码里显式地配置APIKey,降低泄漏风险。在Windows系统桌面中按Win+Q键,在搜索框
- 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
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 fred@myhost.com
# 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