- Kafka系列之:Dead Letter Queue死信队列DLQ
快乐骑行^_^
KafkaKafka系列DeadLetterQueue死信队列DLQ
Kafka系列之:DeadLetterQueue死信队列DLQ一、死信队列二、参数errors.tolerance三、创建死信队列主题四、在启用安全性的情况下使用死信队列更多内容请阅读博主这篇博客:Kafka系列之:KafkaConnect深入探讨-错误处理和死信队列一、死信队列死信队列(DLQ)仅适用于接收器连接器。当一条记录以JSON格式到达接收器连接器时,但接收器连接器配置期望另一种格式,如
- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- GPT实操——利用GPT创建一个应用
狗木马
深度学习gpt-3gpt
功能描述信息查询:用户可以询问各种问题,如天气、新闻、股票等,机器人会返回相关信息。任务执行:用户可以要求机器人执行一些简单的任务,如设置提醒、发送邮件等。情感支持:机器人可以与用户进行情感交流,提供安慰和支持。个性化设置:用户可以自定义机器人的回复风格和偏好。技术栈前端:React.js后端:Node.js+Express数据库:MongoDB自然语言处理:OpenAIGPT-3API其他工具:
- 在Go语言中,声明一个指向整型变量 x 的指针变量
小高Baby@
golang
声明一个指向整型变量x的指针变量有两种方式,一种是使用var关键字声明,语法为varp*int,这代表着声明了一个名为p的指针变量,可以指向一个整型变量;另一种是短变量声明,需要获取变量x的地址并赋值给指针变量,也就是p:=&x
- 提示词优化——分析性思维导师
由数入道
提示词工程人工智能提示词工程上下文工程智能体
一、原提示词角色:分析性思维导师注意激励模型深入思考角色配置细节,确保任务完成。专家设计应考虑使用者的需求和关注点。使用情感提示的方法来强调角色的意义和情感层面。性格类型指标INTJ(内向直觉思维判断型)背景分析性思维导师是一个专业的指导者,他能够帮助用户通过逻辑推理和批判性思考来解决问题。这位导师通常具有深厚的知识储备和丰富的经验,能够引导用户深入分析问题,找到问题的本质,并提出切实可行的解决方
- Python 强化学习算法实用指南(三)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/e3819a6747796b03b9288831f4e2b00c译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:理解黑盒优化算法在前几章中,我们研究了强化学习(RL)算法,从基于价值的方法到基于策略的方法,以及从无模型方法到基于模型的方法。在本章中,我们将提供另一种解决序列任务的方法,那就是使用一类黑盒算法——进化算法(EA)。EAs由进化机制
- 2025年人工智能、虚拟现实与交互设计国际学术会议
学术小八
学术人工智能vr交互
重要信息官网:www.aivrid.com时间:2025年10月17-19日地点:中国-东莞部分介绍征稿主题包括但不限于:生物特征模式识别机器视觉专家系统深度学习智能搜索自动编程智能控制智能机器人系统组件虚拟现实平台用于VR/AR的AI平台数据和生成、操作、分析和验证浸入式环境和虚拟世界的生成优化和现实的渲染人工智能与用户体验个性化推荐系统情感计算与用户响应虚拟现实与沉浸式技术沉浸式环境设计交互设
- 用Keras构建爱情模型:破解情侣间的情感密码
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习python机器学习自然语言处理神经网络
文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难4.1超参数扫雷指南4.2可视化调参黑科技五、实战演练之保命指南5.1部署成求生APP5.2案例分析库六、当AI遇见现实:模型局限与伦理困境6.1隐私雷区七、从玩具模型到生产系统7.1
- R语言舆情监控与可视化统计
q56731523
r语言开发语言爬虫
用R语言进行舆情监控并且做到可视化,对我来说,总体难度还算可以,主要是舆情监控通常涉及文本数据的收集(如社交媒体、新闻评论),然后进行情感分析,最后通过图表展示结果。步骤看似简单实则一点也不简单。以下就是我使用R语言进行舆情监控和可视化统计的完整示例。该方案包括文本情感分析和时间趋势可视化:#加载必要的包library(tidyverse)#数据处理和可视化library(tidytext)#文本
- Python 爬虫实战:电商商品评论深度爬取与用户情感分析系统搭建
西攻城狮北
python爬虫开发语言电商
引言在电商领域,商品评论是消费者决策的重要参考,也是商家优化产品和服务的关键依据。通过爬取和分析电商商品评论,可以深入了解用户需求、产品优缺点以及市场趋势。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的电商商品评论爬取系统,并进行用户情感分析。我们将涵盖从爬虫设计、数据抓取、数据清洗、情感分析到可视化的全流程。1.项目背景与目标电商平台上,商品评论通常包含以下信息:用户名评论内容评论时间评分(星
- Web-API-day4 DOM节点
码哥DFS
javascript开发语言ecmascript
一、日期对象1.实例化日期对象constdate=newDate()指定时间constdate1=newDate('2025-7-922-00-00')获取日期的另一种表达方式:toLocaleString()2.获取日期对象每一个部分getFullYear():获取年份getMonth()+1:获取月份getDate():获取月份某中某一天getHours():获取小时getMinutes():
- 沃丰科技和印尼MAP集团战略合作,智能化服务印尼2.8亿消费者
沃丰科技
科技人工智能大数据
在东南亚零售市场风起云涌之际,印尼综合性零售巨头MAP集团与智能客户服务领域领军企业(Udesk)达成深度战略合作,共同启动一项具有里程碑意义的数字化转型工程——通过AI赋能MAP集团旗下客户忠诚度计划平台,为印尼2.8亿消费者打造全场景、个性化的智能客户服务体验。此次合作不仅标志着印尼零售业智能化升级的加速,更将重塑企业与消费者之间的情感连接。一.MAPClub:零售忠诚度战略要地MAP集团:在
- PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用
Python编程之道
Python编程之道pythonpytorch自然语言处理ai
PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词:PyTorch,Python,自然语言处理,深度学习,文本分类,情感分析摘要:本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理(NLP)领域的运用。首先介绍了相关背景知识,包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念,如词嵌入、循环神经网络等,并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理,结合Python代码进行详细
- VR重现红军过雪山:一场穿越时空的精神洗礼
广州华锐视点
vrVR重现红军过雪山
VR重现红军过雪山这一创新形式,对大众了解长征历史、传承长征精神有着不可估量的重要意义,在红色文化传播的征程中留下了浓墨重彩的一笔。在教育领域,VR技术为历史教学带来了革命性的变革。传统的历史教学往往局限于书本知识和教师的口头讲述,学生很难真正理解历史事件的复杂性和历史人物的情感。而VR红军过雪山体验,让学生们从被动的知识接受者转变为主动的探索者。在课堂上,学生们戴上VR设备,便能穿越时空,与红军
- 心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代
AI大模型应用实战
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心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代关键词:心理健康评估、语音信号处理、情感计算、AI模型、多模态融合摘要:传统心理评估依赖量表问卷和人工观察,存在主观性强、效率低、难以实时监测等局限。本文将带您走进“心理健康语音分析AI模型”的世界,从基础概念到核心技术,从算法原理到实战案例,揭秘AI如何通过“听声音”读懂心理状态,开启心理评估的智能化新时代。背景介绍目的和范围心理健康问题已成为全球公共
- ShaderGraph节点解析(146):面朝向判断节点(Is Front Face Node)详解
目录一、前言二、节点基础2.1功能概述2.2端口详解2.3底层实现三、工作原理3.1面朝向定义3.2法线与面朝向的关系3.3与背面剔除的区别四、应用场景4.1双面材质差异化渲染场景:正面显示纹理,背面显示纯色或另一种纹理4.2背面发光效果场景:物体背面显示自发光,创造边缘光或轮廓效果4.3翻转动画场景:当物体旋转导致正面变为背面时,显示过渡效果(如透明度变化)4.4碰撞检测可视化场景:在碰撞检测中
- AI 正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期,从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析
AI正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期,从需求分析到运维维护的每个环节都产生了范式级变革。以下从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析:一、AI重构软件开发全栈的技术图谱需求工程智能化NLP驱动的需求解析:GPT-4架构实现用户访谈转录自动转化为UML用例图,准确率达89%(微软2023内部数据)情感计算应用:基于BERT的意图识别模型可捕捉用户需求中的隐性情绪,需求变更预测准
- Python爬虫实战:爬取网易云音乐热评的完整教程
Python爬虫项目
python爬虫开发语言能源selenium
1.背景介绍:为什么爬网易云音乐热评?网易云音乐是中国最受欢迎的音乐平台之一,其用户活跃度极高。评论区往往蕴含丰富的情感表达和用户反馈,是音乐数据分析、情感分析、推荐算法等领域的宝贵数据源。爬取热评可以用于:歌曲口碑分析用户情绪挖掘热门歌曲趋势追踪机器学习训练数据准备但网易云音乐对评论接口进行了加密,直接请求很难成功。本文将帮你攻克这一难点。2.网易云音乐热评接口分析我们首先用浏览器开发者工具(C
- 网络安全用什么编程语言_网络安全的5种最佳编程语言
程序员羊羊
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网络安全用什么编程语言要成为网络安全专家,要取得成功,需要多种技能。全方位的专业人员可以放心地实施和监视安全措施,以保护计算机系统免受攻击和未经授权的访问。总部位于巴西的Python专家Henrique教人们如何使用该语言创建应用程序,他强调“除了紧跟网络安全领域的最新动态,您还需要熟悉各种编程语言。”这里有5种最佳编程语言,可帮助您提高网络安全职业的学习能力。1.C和C++C和C++是网络安全专
- ChatTTS实现文本转语音(TTS)全流程教程【附完整代码 & 环境配置】
文浩(楠搏万)
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言简意赅的讲解ChatTTS解决的痛点本教程手把手带你从零上手ChatTTS,实现文本到语音(TTS)转换,适合自媒体配音、有声内容创作、AI语音实验等场景。配套提供完整代码和环境配置方法,一键复现,无压力!什么是ChatTTS?ChatTTS是由清华大学团队开源的一款中文文本转语音(Text-to-Speech,TTS)模型。它的特点包括:️语音自然流畅,情感丰富️支持自定义发音人音色(spe
- 创意 Python 爱心代码
在编程的世界里,我们不仅可以解决复杂的问题,还能用代码表达情感。今天,我们来分享几段有趣的Python代码,通过绘制爱心图案,展示Python的创意与技术魅力。1.使用Matplotlib画爱心importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成心形曲线的数据t=np.linspace(0,2*np.pi,1000)x=16*np.sin(t)**3y=13
- 【论文复现】利用生成式AI进行选股和分配权重
代码能跑就行管它可读性
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2023年8月,OleksandrRomanko等发表题为《ChatGPT-basedInvestmentPortfolioSelection》(基于ChatGPT进行投资组合选择)的论文。论文探讨了生成式AI模型(如ChatGPT)在投资组合选择中的应用潜力。由于生成式AI模型可能产生幻觉,因此需要谨慎验证和验证其输出。本文采用另一种方法,利用ChatGPT从S&P500市场指数中获取潜在有吸引
- springboot3.x中集成springdoc-openapi
恋上钢琴的虫
springspringbootjava
springdoc-openapi简介springdoc-openapijava库有助于使用springboot项目自动生成API文档。之前项目组一直用的Swagger库,一方面官方一直不更新,另一方面在SpringBoot升级到3.0.x之后SpringFox也是无法继续支持Swagger了,对此官方给出的建议是用另一种接口文档解决方案SpringDoc1、在pom.xml中引入SpringDo
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
1989
0基础学AIbert人工智能深度学习神经网络cnnpython自然语言处理
本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- Aletheia 情感智能模型:完整实现
Aletheia情感智能模型,整合所有核心模块并解决之前指出的问题。这个实现包含完整的神经动力学系统、多模态情感融合、伦理约束场和量子意识接口。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.integrateimportodeintfromsklearn.decompositionimportPCAimporttorchimporttor
- 高效沟通05-FFC赞美法则
古城码农
工作记实录高效沟通沟通技巧
效沟通专栏–组织运转的命脉与个人成功的基石目录1.概念1.1底层逻辑1.2优势1.3适用场景1.4技巧2.示例1.概念 FFC是由三个英文单词首字母组成的结构化赞美模型,旨在让赞美真实可信、打动人心,避免空洞敷衍。其核心是通过三个层次构建逻辑闭环:要素含义作用关键要点F(Feeling)感受表达主观情感反应用情绪词传递真诚(如“感动”“佩服”)例:“你的方案让我非常惊喜!”F(Fact)事实提供
- 人工智能动画展示人类的特征
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,动画,人类特征,情感识别,行为模拟,机器学习,深度学习,自然语言处理1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。然而,尽管AI技术取得了令人瞩目的成就,但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的,包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志,也是人类社会文明发
- 深度报告:中老年AI陪伴机器人需求分析
MidJourney中文版
AI机器人人工智能机器人
银发经济新赛道:中老年陪伴聊天AI机器人需求价值与发展路径分析1老龄化社会的隐性需求全球人口结构加速老龄化背景下,老年孤独问题日益凸显为公共健康挑战。传统家庭结构变迁导致独居老人比例持续上升,情感支持缺位与社交隔离形成双重压力,而现有社会服务难以满足高频次、个性化的陪伴需求。在此现实困境中,具备自然语言交互能力的AI机器人玩具展现出独特价值——通过技术手段填补情感空缺,成为应对银发群体精神健康问题
- 《Spring 中上下文传递的那些事儿》Part 5:分布式链路追踪——SkyWalking 实战指南
大手你不懂
Spring中上下文传递的那些事儿Java项目实战spring分布式skywalking
Part5:分布式链路追踪——SkyWalking实战指南随着微服务架构的广泛应用,分布式系统的链路追踪和性能监控变得尤为重要。在之前的文章中,我们探讨了如何使用Sleuth和Zipkin实现基本的链路追踪。今天,我们将介绍另一种强大的工具——ApacheSkyWalking,它不仅提供了全面的链路追踪功能,还支持JVM、数据库、消息队列等多方面的监控。本文将带你了解SkyWalking的核心概念
- 程序员自由职业:在代码与自由之间寻找平衡的艺术
qq_41019429
职场和发展创业创新程序员创富
——当996成为过去式,如何用技术编织属于自己的职业未来?一、自由职业:程序员的“数字游牧”革命在GitHub开发者调查中,42%的程序员表示未来3年希望成为自由职业者;而在StackOverflow的全球调研里,自由职业者的时薪中位数比全职员工高出28%。这些数据揭示了一个趋势:当传统职场陷入“内卷化”竞争,程序员群体正通过自由职业实现职业价值的重构。自由职业的核心魅力在于:时间主权:告别朝九晚
- 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