- 小米音频理解技术重大突破:7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能深度学习
摘要小米公司通过采用DeepSeek-R1算法的迁移技术,在音频理解领域实现了重大突破。其7B模型在MMAU音频评测基准中表现出色,成功登顶排行榜。MMAU评测基准包含10000条音频样本,涵盖语音、环境声和音乐等多种类型,难度极高。即便如此,该模型的表现已超越人类专家的82.2%识别准确率,展现出卓越的音频理解能力。关键词小米音频突破,DeepSeek-R1算法,7B模型进展,MMAU评测基准,
- TRS收益互换系统开发为何敢称“无限拓展”?模块化架构+弹性集群揭秘!
Ashlee_code
架构pythonjavac++c语言
《【券商震惊】传统询价3小时→TRS黑科技10分钟!盈立证券交易量暴增150%背后秘密》开篇:询价耗时3小时?券商正在被低效“慢性杀死”电话询价、邮件比价、Excel汇总——传统场外交易中,一次询价流程动辄数小时,客户流失率高达40%!TRS收益互换平台,依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎,将询价响应时间从3小时压缩至10分钟,助力盈立证券交易量飙升150%,彻底改写行业游戏规
- 24小时响应+零宕机!TRS收益互换系统售后如何成为券商“救命稻草”?
Ashlee_code
架构javapythonc++c语言
《【券商震惊】传统询价3小时→TRS黑科技10分钟!盈立证券交易量暴增150%背后秘密》开篇:询价耗时3小时?券商正在被低效“慢性杀死”电话询价、邮件比价、Excel汇总——传统场外交易中,一次询价流程动辄数小时,客户流失率高达40%!令克软件TRS收益互换平台,依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎,将询价响应时间从3小时压缩至10分钟,助力盈立证券交易量飙升150%,彻底改写行
- 学习Web3.0需要具备哪些基础知识?
alankuo
人工智能人工智能
学习Web3.0需要具备以下基础知识:一、计算机科学基础1.编程知识-了解至少一种编程语言,如Python、JavaScript等。这将有助于理解Web3.0应用程序的开发和智能合约的编写。-熟悉编程概念,如变量、数据类型、控制结构、函数等。2.数据结构和算法-掌握常见的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、图等,以及它们的操作和应用。-了解基本的算法,如排序、搜索、递归等,以及它们的时间和空间复
- 深入理解C++编程:从内存管理到多态与算法实现
嵌入式Jerry
C++c++算法开发语言
C++是一门功能强大的编程语言,广泛应用于系统编程、游戏开发和高性能计算等领域。本文将通过一系列经典问题,深入探讨C++的核心知识点,包括内存管理、多态(结合函数重载与覆盖)、多线程、TCP/IP模型、软链接与硬链接的区别,以及常见算法实现。每个知识点都配有详细的代码示例和解释,帮助你更好地理解和掌握。1.内存管理:内存泄露与检测什么是内存泄露?内存泄露是指程序在动态分配内存后,未能正确释放已不再
- C/C++每日一练:实现选择排序
風清掦
C/C++~每日一练c语言c++算法
选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,时间复杂度为,其中n是数组长度,不适合大数据集的排序,适合于元素较少且对性能要求不高的场景。选择排序的基本思想是:每次从未排序部分选择最小的元素,将其放到已排序部分的末尾。这样经过多轮操作后,整个数组会被逐步排好序。具体步骤如下:初始化:将第一个元素作为已排序区,剩余部分作为未排序区。遍历未排序区:从未排序区间找出最小的元素,记下其位置。交换位置:将找到的
- C/C++每日一练:实现冒泡排序
風清掦
C/C++~每日一练算法c语言c++排序算法
题目要求编写一个程序,实现冒泡排序算法。给定一个由n个整数组成的数组,要求通过冒泡排序对数组从小到大进行排序。输入:一个整数数组,长度为n,数组中的元素可能是正数或负数。输出:按照升序排序后的数组。做题思路冒泡排序是一种简单直观的排序算法。其基本思想是通过多次遍历数组,逐步将未排序部分中的最大或最小元素“冒泡”到数组的一端,直到整个数组有序。冒泡排序的步骤如下:从数组的第一个元素开始,依次比较相邻
- 【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法(ID3和CART)
SmallBambooCode
机器学习人工智能python算法scikit-learn决策树机器学习ai
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集iris=load_iri
- Day65 | 灵神 | 二分查找:红蓝染色法
为了前进而后退,为了走直路而走弯路
刷题记录数据结构算法学习笔记二分查找c++
Day65|灵神|二分查找:红蓝染色法灵神讲解的非常好建议大家去听听灵神的,二分查找就是常忘常学常新,我之前学过很多次二分,但这次还是有新的理解,我把可能比较难理解的点写到了下面,大家没看懂视频的地方可以看看我写的当然主要的其实是check函数,在本题中就是大于等于target这个条件,估计灵神下个视频会讲吧二分查找红蓝染色法【基础算法精讲04】_哔哩哔哩_bilibili文章目录Day65|灵神
- 算法每日一练 (13)
张胤尘
算法每日一练算法数据结构
欢迎来到张胤尘的技术站技术如江河,汇聚众志成。代码似星辰,照亮行征程。开源精神长,传承永不忘。携手共前行,未来更辉煌文章目录算法每日一练(13)全排列II题目描述解题思路解题代码`c/c++``golang``lua`官方站点:力扣Leetcode算法每日一练(13)全排列II题目地址:全排列II题目描述给定一个可包含重复数字的序列nums,按任意顺序返回所有不重复的全排列。示例1:输入:nums
- 【常见的排序算法有哪些】
F_windy
排序算法算法
一、冒泡排序(BubbleSort)设计思想:像气泡上浮,两两比较相邻元素,顺序错误就交换,直到整个数组有序。Java代码:publicstaticvoidbubbleSort(int[]arr){for(inti=0;iarr[j+1]){inttemp=arr[j];arr[j]=arr[j+1];arr[j+1]=temp;}}}}复杂度:•时间:平均/最坏O(n²),最好O(n)(已有序时
- 【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机
@金色海岸
sklearn逻辑回归决策树
逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression(逻辑回归)算法是经典的分类算法,基本思想是构造一个概率的拟合函数。决策树决策树的基本思想是根据样例去推断其背后的树形知识表征支持向量机支持向量机SVM(supportvectormachine)的基本思想是寻找最大的间隔的分割超平面。离分割超平面最近的这些样本点称为支持向量机
- 数据结构与算法——二叉树,多叉树的递归遍历、层序遍历,DFS与BFS
Book_熬夜!
数据结构与算法深度优先宽度优先算法数据结构广度优先
文章目录二叉树1.递归遍历2.层序遍历3.多叉树遍历二叉树【子节点】:每个节点下方相连的节点【父节点】:每个节点上方相连的节点【根节点】:最上方没有父节点的节点【叶子节点】:最下方没有子节点的节点【最大深度】:树的最大层数【高度】:节点数减一,即枝数。【满二叉树(PerfectBinaryTree)】:深度为h,则总节点数:2^h-1FullBinaryTree是指一棵二叉树的所有节点要么没有孩子
- Spring Boot 集成高德地图电子围栏
Cloud_.
springboot后端java
摘要:本文手把手教你通过SpringBoot调用高德地图API实现电子围栏功能,涵盖云端围栏创建、设备位置监控与本地算法校验,附带完整代码和避坑经验!一、电子围栏核心原理1.1什么是电子围栏?虚拟地理边界:在地图上划定区域(圆形/多边形),触发进出事件应用场景:员工考勤、物流围栏、儿童安全区域监控技术核心:基于GPS/北斗坐标的位置判断(射线法或API调用)1.2高德地图API能力云端围栏管理:创
- 数据结构与算法——二叉搜索树,使用TreeMap将键值对存储在一棵二叉搜索树的节点
Book_熬夜!
数据结构与算法算法javascript数据结构
二叉搜索树【二叉搜索树(BST)】:对于树中的每个节点,其左子树的每个节点的值都要小于这个节点的值,右子树的每个节点的值都要大于这个节点的值。左小右大。中序遍历结果是有序的,会从小到大排序。7/\49/\\1810(不符合)可以使用TreeMap把键值对存储在一棵二叉搜索树的节点里通过遍历这棵二叉搜索树,比遍历普通的二叉树能更快实现增删查改classTreeNode{constructor(key
- 请编写一个Python程序,实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。
2301_81121233
算法神经网络pythonmongodbstormzookeeperspark
实现一个基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务,涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长,我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例,帮助你理解如何实现这个功能。请注意,这个示例不会包含所有细节,比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现(WOA是一个元启发式算法,需要单独实现或引用现有库),以及CNN-Bi
- Dijkstra算法例题及解析
_gxd_
算法
最短路算法(2)——Dijkstra算法本章一共有三道例题。1.最短路2.TiltheCowsComeHome3.成语接龙1.最短路Description在每年的校赛里,所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的t-shirt。但是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的!所以现在他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线,你可以帮助他们吗?FormatInput输入包括多组数据
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- 蓝桥杯网络安全春秋赛 Crypto RSA
叁Three
蓝桥杯密码学
蓝桥杯网络安全春秋赛CryptoRSA题目某公司为了保护其重要数据,使用了RSA加密算法。该公司以同一个N为模数,为Alice和Bob分别生成了不同的公钥和与之相应的私钥。Alice和Bob都使用自己的公钥对同一条明文m进行加密,分别得到密文c1和c2。假设你是一名密码安全研究者,你已获取了N值、两个密文和公钥,能否使用RSA的相关知识还原出明文m呢?#!python3.9fromCrypto.U
- 基于内容分块(CDC)的重删算法详解:原理、实现与优化
这个懒人
算法
引言在数据爆炸式增长的时代,存储资源优化成为技术领域的重要课题。重复数据删除(Deduplication)技术通过消除冗余数据副本,可将存储需求降低90%以上。其中基于内容分块(Content-DefinedChunking,CDC)算法凭借其对数据局部修改的强适应性,成为企业级备份系统、云存储服务的核心技术。一、CDC算法核心原理1.1动态分块vs静态分块传统固定分块算法将数据按固定大小(如4K
- 算法-找到字符串中所有字母异位词
程序员南飞
算法数据结构开发语言java
力扣题目:438.找到字符串中所有字母异位词-力扣(LeetCode)题目描述:给定两个字符串s和p,找到s中所有p的异位词的子串,返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。示例1:输入:s="cbaebabacd",p="abc"输出:[0,6]解释:起始索引等于0的子串是"cba",它是"abc"的异位词。起始索引等于6的子串是"bac",它是"abc"的异位词。示例2:输入:s="aba
- 【面试经验】华为 AI软开 计算产品线(面经+时间线)
litterfinger
面试华为人工智能
一.岗位:AI软开二.时间线:投递08.09,机试08.28,测评08.29;面试均线上,一面09.12,二面09.27,三面09.29(本来是09.19线下二三面,但由于本人有事推迟)三.一面(50min)自我介绍简单介绍一下传统知识图谱建设和大模型对于知识的构建的差异和整体的趋势聊聊实习经历中的提示工程和sft具体的工作AI的一个发展历史流程和相关算法的引进知识图谱建设的总体流程回顾机试:老鼠
- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?
努力毕业的小土博^_^
AI算法题库人工智能计算机视觉算法深度学习神经网络目标检测
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?前言多尺度训练核心思想:优点与注意点:多尺度测试核心思想:优点与注意点:综合作用参考示例总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏!祝大家逢考必过!逢投必中!上
- MVC/MVP/MVVM框架学习总结(二)
每次的天空
mvc学习java
上次已经了解到MVC的知识,现在是扩展实现MVP/MVVM的框架改进本身项目MVVM框架即Model-View-ViewModel框架,是一种软件架构设计模式,以下是具体介绍:核心组件Model(模型):代表应用程序的数据结构和业务逻辑,负责数据的存储、检索、验证和处理,定义业务规则和算法,是应用程序的数据核心。比如在一个电商应用中,商品数据、用户订单数据等的存储和相关逻辑处理都属于Model层。
- 【时间复杂度常见的计算】
xihongshi547
算法leetcode数据结构
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档时间复杂度的简单介绍前言一、时间复杂度是什么?二、时间复杂度的计算1.基本步骤2.常见的时间复杂度总结前言对于判断一段代码的好坏,取决于该代码运行的时间与占用的空间,也就是时间复杂度与空间复杂度,本章就先讲一下时间复杂度,主要包含常见的时间复杂度的计算。一、时间复杂度是什么?时间复杂度是衡量算法运行效率的一个重要指标,它表示随着输入规
- 为什么转行大模型行业?深度解析职业变革与技术红利
大模型入门教程
大模型学习语言模型人工智能AI大模型程序员大模型入门
引言2023年ChatGPT的爆发式发展,标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界,更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者,越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因,并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径,为从业者提供系统性分析。一、行业变革:传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例,随着移动互联网流量
- 算法学习之路——贪心算法
蒋楠鑫
算法算法贪心算法
文章目录一、前言二、什么是算法三、什么是贪心算法1.含义2.基本思路3.适用场景四、代码实现五、经典例题分析六、总结一、前言先来看一道简单的数学问题:小明有30元钱,每瓶酒要5元钱,每3个空瓶子可以换1瓶酒,请问小明最多可以喝到多少瓶酒?这道题目显然是一道求最优解的问题,由于数据量小我们可以用最简单最直接的枚举法来解决,但是如果将题目泛化一下呢:小明现在购买了m瓶酒,每n个空瓶子可以换1瓶酒,请问
- 五大基础算法——模拟算法
六七_Shmily
数据结构与算法分析算法
模拟算法是一种通过直接模拟问题描述的过程或规则来解决问题的算法思想。它通常用于解决那些问题描述清晰、步骤明确、可以直接按照规则逐步实现的问题。以下是模拟算法的核心概念、适用场景、实现方法及经典例题:一、核心概念问题描述清晰问题的规则和步骤明确,可以直接按照描述实现。逐步模拟按照问题的规则,一步一步模拟过程,直到得到最终结果。无复杂优化模拟算法通常不涉及复杂的优化技巧,重点是准确实现问题描述。二、适
- C++闪电侠:快速幂算法终极指南
三流搬砖艺术家
算法算法深度优先c++
目录快速幂核心思想快速幂模板代码快速幂取模模板(大数必备)实战演练(LeetCode真题)快速幂核心思想二进制分解+分治思想:a^13=a^(8+4+1)=a^8*a^4*a^1通过不断平方分解指数:a→a²→a⁴→a⁸→...动态演示:指数b=13的二进制:1101计算路径:a^1→(a^1)²→a^2→(a^2)²→a^4→(a^4)²→a^8最终结果=a^8*a^4*a^1快速幂模板代码ll
- 云原生:K8s(Kubernetes)高频典型面试题汇总
老舅的火箭爱扫地
云原生kubernetes容器
1.简述etcd及其特点?答:etcd是CoreOS团队发起的开源项目,是一个管理配置信息和服务发现(servicediscovery)的项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库,基于Go语言实现。特点:l简单:支持REST风格的HTTP+JSONAPIl安全:支持HTTPS方式的访问l快速:支持并发1k/s的写操作l可靠:支持分布式结构,基于Raft的一致性算法,R
- 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