- 洛谷 NOIP 2023 模拟赛 挑战 NPC IV
tanjunming2020
题解好题题解c++
洛谷NOIP2023模拟赛挑战NPCIV题目大意设f(x)=1+log2lowbit(x)f(x)=1+\log_2\text{lowbit}(x)f(x)=1+log2lowbit(x),对于一个111到nnn的排列pip_ipi,其权值为∑l=1n∑r=ln∑i=lrf(pi)\sum\limits_{l=1}^n\sum\limits_{r=l}^n\sum\limits_{i=l}^rf
- action3录制出来的LRF文件的正确打开方式
爱吃零食的白糖
LRF
你会发现使用大疆的产品录制出来的视频会有两种格式:LRF和MP4这个LRF文件是低分辨率、低码率的预览文件,非常适合预览。这个文件可以直接通过修改文件后缀转化为.mp4格式
- 强化学习与视觉语言模型之间的碰撞,UC伯克利提出语言奖励调节LAMP框架
TechBeat人工智能社区
技术文章计算机视觉强化学习机器人
文章链接:https://arxiv.org/abs/2308.12270代码仓库:https://github.com/ademiadeniji/lamp在强化学习(RL)领域,一个重要的研究方向是如何巧妙的设计模型的奖励机制,传统的方式是设计手工奖励函数,并根据模型执行任务的结果来反馈给模型。后来出现了以学习奖励函数(learnedrewardfunctions,LRF)为代表的稀疏奖励机制,
- 数据结构算法---LRF缓存
一个歌手
对于LFU算法,需要在O(1)的时间复杂度内满足以下需求:调用get(key)方法时,返回该key对应的val只要用get或者put方法访问一次某个key,该key的freq就要加一如果在插入元素时容量已满,则需要将freq最小的key删除;如果最小的freq对应多个key,则删除其中最旧的那个对应于上述这些需求,分析需求来确定应该使用什么样的数据结构:使用一个HashMap来存储key到val的
- 【2022ICPC沈阳I题解】【值域线段树+贪心】The 2022 ICPC Asia Shenyang Regional Contest I. Quartz Collection
CCSU_梅子酒
数据结构CPCVP算法贪心算法
链接:I.QuartzCollection补了一天,网上没找到容易看懂的题解,唯一一篇还是同学的CCSU_LRF,但他丫的又不是个学数据结构的,当初怎么写的不记得了,给我讲晕了。这里重新整理一下思路。I.QuartzCollection(值域线段树+贪心)题意nnn种石头,每种石头有两块价值分别为ai,bia_i,b_iai,bi,只有当第一块被买走才能买第二块,小A先买一块,接下来以小B两块,小
- 【go项目-geecache】动手写分布式缓存 - day5 - 分布式节点
CCSU__LRF
golang分布式缓存
流程回顾接收key-->检查是否被缓存----->返回缓存值⑴|否是|----->是否应当从远程节点获取----->与远程节点交互-->返回缓存值⑵|否|----->调用回调函数,获取值并添加到缓存-->返回缓存值⑶我们在[GeeCache第二天](【go项目-geecache】动手写分布式缓存day2-单机并发缓存_CCSU__LRF的博客-CSDN博客)中描述了geecache的流程。在这之前
- Mobaxterm/Pycharm/linux 后台运行py文件
憨憨师兄
pycharmpythonide
目录1.Pycharm2.Mobaxterm/linux1.Pycharm进入Terminal输入指令------"train.py"——要运行的程序名------"runs/yolov5-train100-0.2lrf.txt"——记录运行过程,保存在runs文件夹下的.txt文件该命令部署之后,若程序中多卡训练的话,会自动将代码部署至所有已有gpunohuppythontrain.py>run
- YOLO Hyperparameter Evolution
Banbakaban
YOLO计算机视觉深度学习目标检测
1.HyperScratch@/data/hyps/hyp.scratch.yamllr0:0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.15#finalOneCycleLRlearningrate(lr0*lrf)momentum:0.937#SGDmomentum/Adambeta1weight_decay:0.0005#优化器权重衰减op
- optimizer和scheduler
环己熙
pytorch学习笔记pytorch深度学习
optimizer=optim.SGD(pg,lr=args.lr,momentum=0.9,weight_decay=5E-5)lf=lambdax:((1+math.cos(x*math.pi/args.epochs))/2)*(1-args.lrf)+args.lrf#cosinescheduler=lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda=lf)o
- YOLOv5内置--hyp超参配置文件对比
安丘彭于晏
深度学习python人工智能
1、YOLOv5超参数配置介绍YOLOv5有大约30个超参数用于各种训练设置。这些是在目录中*.yaml的文件中定义的/data。更好的初始猜测会产生更好的最终结果,因此在演化之前正确初始化这些值很重要。lr0:0.01#初始学习率(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.01#最终的OneCycleLR学习率(lr0*lrf)momentum:0.937#SGD动量/Adambeta1
- 基于python分析航空公司客户价值《数据挖掘》 课程实验报告
孙志攀
Python数据分析项目数据挖掘python聚类
一、实验目的1)了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。2)利用pandas快速实现数据z-score(标准差)标准化以及用scikit-learn的聚类库实现K-Means聚类。二、实验环境python三、实验内容本上机实验的内容包括以下两个方面:依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRF"MC指标。对其进行标准差标准化并保存后,采用K-Means算法完成客户的聚
- turtlebot3 Slam建图和导航仿真
ADi_hhh
ROS
turtlebot3Slam建图和导航仿真使用RViz仿真Turtlebot3RViz简介RViz是ROS的三维可视化工具。它的主要目的是以三维方式显示ROS消息,可以将数据进行可视化表达。例如无需编程即可表达激光测距仪(LRF)等三维距离传感器的点云数据(PCD,PointCloudData),从相机获取的图像值等。RViz的优点在于即使没有机器人的硬件也可以进行虚拟仿真,可以进行SLAM测试和
- YOLOv5数据增强方式
雪孩
人工智能深度学习python
#优化器相关lr0:0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)初始学习率lrf:0.2#finalOneCycleLRlearningrate(lr0*lrf)余弦退火超参数momentum:0.937#SGDmomentum/Adambeta1学习率动量weight_decay:0.0005#optimizerweightdecay5e-4权重衰减系
- 一文看尽10篇目标检测最新论文(SpineNet/AugFPN/LRF-Net/SABL/DSFPN等)
风度78
点击上方“CVer”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达前言一周前Amusi整理了目标检测(ObjectDetection)较为值得关注的论文:一文看尽16篇目标检测最新论文(ATSS/MnasFPN/SAPD/CSPNet/DIoULoss等)本文再次更新值得关注的最新检测论文。这次分享的paper将同步推送到github上,欢迎大家star/fork(点击阅读原文,也可直接访问):
- HDU 6156 Palindrome Function(数位 回文串 17CCPC网络赛)
programmy
题目大意定义:f(n,k)={k1如果n在k进制下是一个回文数否则让你求∑i=LR∑j=lrf(i,j)分析这道题可以将问题简化成求:给你一个数n(十进制),问你在k进制下不超过n的回文数有多少个这道题我的做法有点冗余了,改了好久找了一份AC代码对拍才改过的。设n在k进制下长度为m,用数组表示为a[1...len]先分类:长度小于m的回文数的个数,这个比较好求,初始化以下就行长度等于m的回文数的个
- ROS学习(七):三维可视化工具(RViz)
kh815
ROS
RViz是ROS的三维可视化工具。它的主要目的是以三维方式显示ROS消息,可以将数据进行可视化表达。例如,可以无需编程就能表达激光测距仪(LRF)传感器中的传感器到障碍物的距离,RealSense、Kinect或Xtion等三维距离传感器的点云数据(PCD,PointCloudData),从相机获取的图像值等。另外,利用用户指定的多边形(polygon)支持各种表现形式,交互标记(Interact
- 【2020年牛客暑假第八场】E题 Enigmatic Partition
狙击美佐
题解数据结构
【2020年牛客暑假第八场】E题EnigmaticPartition一阶差分+隔项差分题意思路方法一方法二Code反思题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/5673/E题意数nnn的拆分,要求最大值与最小值相差为2,且相邻两个数之间相差小于1,f[i]f[i]f[i]表示拆分的个数。有T组测试,每组给出l和r,求出∑i=lrf[i]\sum_{i=l}^
- 如何在Visual Studio代码(VSCode)中格式化代码
xfxf996
本文翻译自:HowdoyouformatcodeinVisualStudioCode(VSCode)在VisualStudio中,Windows上的Ctrl+K+F和Ctrl+K+D等效于VisualStudio代码编辑器中的格式化或“美化”代码?#1楼参考:https://stackoom.com/question/21lRF/如何在Visual-Studio代码-VSCode-中格式化代码#2
- 2020 CCPC Wannafly Winter Camp Day6 H. 异或询问 (异或性质&&前缀和)
_ 泛白
二分训练补题
题意给定一个序列a1,2..na_{1,2..n}a1,2..n,定义f(x)=(a种小于等于x的数字数目)2f(x)=(a种小于等于x的数字数目)^2f(x)=(a种小于等于x的数字数目)2。QQQ个询问lrx\l\r\xlrx,查询∑i=lrf(ixorx)\sum_{i=l}^rf(i\xor\x)∑i=lrf(ixorx)数据范围:1≤n,Q≤1e5,0≤l≤r#definelllongl
- 这些在线工具,能让你的工作更有效率
西瓜保熟吗
格式转换convertiohttps://convertio.co/zh/支持多种格式的在线文件转换工具,支持从我的电脑、网页链接中上传文件。可转换的格式包括:图像:JPG、PNG、JPEG、TIFF、PSD、SVG、GIF、ICO、PSD等多种格式文档:PDF、TXT、HTML、DOC、XLSX、DOCM、XLS、RTF、DOT等多种格式电子书:EPUB、LRF、MOBI、FB2、TCR、PDB
- 常用函数接口
hello嗨
Java语言高级
函数式接口——————有且只有一个抽象方法的接口,称之为函数式接口。当然接口中可以包含其他的方法(默认,静态,私有)。@FunctionalInterface注解作用—————————可以检测接口是否是一个函数式接口是————编译成功否————编译失败(接口中没有抽象方法,抽象方法的个数多余一个)函数式接口的使用———一般可以作为方法的参数和返回值类型性能浪费的日志案例packagecn.lrf.
- 3D目标识别---三维局部坐标系(LRF)性能分析
FireMicrocosm
3D
1加权局部参考坐标系的定义以任意一个特征点p及其邻域S(p)为例来说明基于加权协方差矩阵的局部参考坐标系LRF的建立过程。C=1∑ni=1wi∑i=1nwi(q−p)(q−p)T,,q∈S(p)CV=EV局部参考坐标系的3根轴由协方差矩阵C的三个特征值λ1,λ2,λ3对应的特征向量确定。下面分析6中不同形式的权值对局部参考系稳定性的影响,六种不同的加权形式分别是:常量(平均):1线性:R−d双曲函
- Torch7在Windows8.1上安装,转载请注明出处
GoRunning
出处http://blog.163.com/lrf_pop/blog/static/62231044201669102331890/要求:Lua版本5.1,torch7commit2cd59e1前提:安装MinGW和MSYS1Windows安装Lua教程参考http://www.thijsschreijer.nl/blog/?p=8631〉安装Lua下载Lua5.1.5http://www.lua
- pcl里面的RoPs特征(Rotational Projection Statistics)
qq_25491201
这次我们将使用pcl::ROPSEstimation这个类来导出点的特征。下面是这个方法的特征提取方式。有一个网格和一个点集可以让我们来执行一些简单的操作。第一步,对于一个给定的兴趣点局部的表面将会被削平。局部表面包含了在半径内的点和三角形。对于给定的局部表面LRF将被计算。LRF是向量的3个组之一。真正重要的是使用那些具有旋转不变的向量。为了做到这一点,我们把感兴趣的点作为原点来做转换,再这之后
- LRF020 DRIVER FOR LINUX(BASED ON TQ2440/ARM9)
driver
LRF020 DRIVER FOR LINUX=======================using includes/linux/spi/spidev.h,driver/spi/spidev.c2012-3-23 xiaoyang@HITKernel Version: linux2.6.30Board Info: tq2440 arm9(S3C2440) http://www.armbbs.n
- 基于局部感受野的极速学习机
u011335616
特征深度学习ELM极速学习机局部感受野
说明基于局部感受野的极速学习机摘要内容引言部分回顾ELMCNN和HTM极速学习机ELMELM特征映射featuremappingELM特征学习Learning卷积神经网络CNN卷积池化层级实时记忆HTM基于局部感受野的极速学习机ELM-LRFA全连接与局部连接FullandLocalConnectionsB基于局部感受野的ELMC组合节点局部感受野的实现AELM-LRF的特殊组合节点B随机输入权重
- ABAP动态编程---动态创建数据类型
王三
编程
代码演示了如何创建structure类型,并以其为行类型创建内表.
DATA: lrf_result_descr TYPE REF TO cl_abap_structdescr,
lt_comp TYPE cl_abap_structdescr=>component_table,
l_comp LIKE LINE O
- 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