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科技的力量
mp4是一种很常见的视频格式,而且还可以转换成其它视频格式,转换的方法也不复杂,就是用迅捷视频转换器去转换视频的格式,不仅操作简单,而且功能也很多。MPEG-4支持对自然和合成视觉对象的编码。合成视觉对象包括2D、3D动画和人面部表情动画等。对于静止图像,MPEG-4采用零树小波算法,以提高压缩比,同时还提供多达11级的空间分辨率和质量的可伸缩性。对于运动视频对象的编码,MPEG-4的编码结构如下
- 程序员进阶之算法练习(四十)Codeforces
落影loyinglin
正文题目1题目链接题目大意:在一维坐标轴上有三个点,坐标是a、b、c;现在需要移动这三个点的位置,使得三个点之间两两间隔大于d;每次只能移动一个点,每秒只能移动距离1;问最少需要多少秒,才能满足要求。输入:一行,四个数字,,,(1≤,,,≤10^9)输出:最少的秒数。Examplesinput5263output2题目解析:a、b、c之间没有关系,可以先排序,使得a=d的时候,ans=max(0,
- java编程题——八皇后问题
sdg_advance
java算法排序算法数据结构
背景及问题介绍:八皇后问题(英文:Eightqueens),是由国际象棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题,是回溯算法的典型案例。问题表述为:在8×8格的国际象棋上摆放8个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问有多少种摆法。高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解,后来有人用图论的方法解出92种结果。如果经过±9
- 乐鑫ESP-HMI方案人机交互,设备彩屏显示新体验,启明云端乐鑫代理商
启明云端wireless-tag
乐鑫方案物联网乐鑫无线方案交互显示屏
在数字化浪潮的推动下,人机交互的方式正在经历一场深刻的变革。用户对于智能设备的需求不再局限于基本的功能操作,而是期望能够通过更加直观、自然的方式与设备进行交流。这种需求催生了一系列创新的芯片方案,它们通过集成高性能的计算核心和丰富的外设接口,为智能设备赋予了新的生命。这些芯片不仅能够处理复杂的数据和算法,还能够通过触摸、语音甚至视觉识别来响应用户的指令。在数字化时代,用户体验成为了产品设计的核心。
- swap function & copy-and-swap idiom
leon4ever
在C++中,一个资源管理类(例如含有指向堆内存的指针)中需要重新定义拷贝构造函数、赋值运算符以及析构函数(BigThree),在新标准下还可能需要定义移动构造函数和移动赋值预算法(BigFive)。但实际上,这条规则还可以有一个小拓展。就是在资源管理类中,往往需要重新定义自己的swap函数来作为优化手段。1.Swap函数首先考察如下例子,假设类HashPtr中含有一个指向string的指针*ps和
- python正则表达式(.*?)以及compile的用法示例
测试老孔
pythonpython正则表达式
在Python开发爬虫过程中经常会遇到正则表达式,其中(.*?)的使用概率较高,那么这个正则表达式到底什么意思呢?“.*?”表示非贪心算法,表示要精确的配对“.*”表示贪心算法,表示要尽可能多的匹配“()”表示要获取括弧之间的信息Python提供re模块,包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用\转义,所以要特别注意:s='ABC\\-001'#Python的字符串#对应的正则表
- Databend Meta-Service 架构概述
Databend
架构
Databend的meta-service是一个基于Raft共识算法的分布式服务。其核心架构可以概括为一个Raft应用,如图中虚线框所示。Raft协议的主要组成部分包括:分布式日志(Log)状态机(StateMachine)分布式日志日志主要用于记录分布式系统的操作。当一条日志被写入本地并通过网络同步到其他Raft节点后,系统会等待日志在多数节点上完成持久化。一旦达到多数派写入,该日志条目就被视为
- 北航计算机软件技术基础课程作业&笔记【5】
robinbird_
数据结构笔记算法
题目(文章一周后公开~)sort1.快排算法核心思路:选取(一般是)当前数组第一个元素作为中间值mid,将数组按照比mid小/大分为两半,再对子数组进行同样操作(二叉树前序遍历)具体操作:主要是分2半那里,可以巧妙一些地来遍历,所以用到了left和right指针(重合时就遍历完了),同时自己写的时候用了一下right_flag表示是否要看右边与mid做比较(网上有更好的,我只是自己这样写了而已)左
- 周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m
么得感情的日更机器
南昌。二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力[2]:1.听力--十分2.单词--五分3.口语--五分4.英语文档1)编程能力[2]:1.编程语言C语言--O分2.数据结构与算法C语言数据结构--O分3.编程参考书1)陈正冲的《C语
- 前端安全-加密
姜慧慧
前端工程安全前端https
1密码安全1.1泄露渠道数据库被盗服务器被入侵通讯被窃听内部人员泄露其他网站(撞库)1.2防御严禁明文存储单向变换变换复杂度要求密码复杂度要求加盐(防止拆解)1.3哈希算法明文-密文一一对应彩虹表记录明文密文一一对应表,容易破解两次md5加密也容易破解所以密码必须复杂加盐加盐可以使密码更加难破解加盐+字符串+密码雪崩效应-明文:明文小幅度变化,密文加剧变化密文:明文无法反推密文固定长度:md5sh
- 机器学习之 K-均值聚类算法
维生素¥
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值(K-means)聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的中心,直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤:初始化K个簇的中心点(可以随机选择或者根据数据集初始化)。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3,直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
- 硬加密和软加密
Angus sonder
加密算法安全
一、加密方法不同1、软加密:是指通过特定的软件算法进行加密。2、硬加密:作为物理加密技术,其主要是通过芯片对硬盘中的每一个字符、每一个数据进行加密,这有些像早期的微电码。二、数据保护方式不同1、软加密:通过加密软件的方法来实现加密功能,并不对数据进行转换运算。2、硬加密:硬加密可将需要保护的数据转换成不可识别的数据模块。其在2000/XP的加密下,除了安装其本身驱动程序外,不需要安装其它任何驱动软
- 增量更新
世道无情
1.概述在我们开发的过程中,对于版本更新,按照我们一般套路都是在app刚一打开的时候,直接从服务器中下载最新的版本,然后下载安装就行。但是如果你app新的版本比较大,20M、30M的话,如果让用户下载,可能会比较耗流量、耗时间,需要用户去等待,所以这个时候就出现了增量更新。2.增量更新原理图如下增量更新原理.png3.增量更新算法核心比如用户手中当前版本是1.0,服务器中是2.0,并且服务器中肯定
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
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机器学习算法均值算法
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下:初始化K个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
- 高效数据治理策略:筛斗数据带你走进智能化数据管理新时代
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在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。然而,随着数据量的爆炸性增长,如何高效地管理和利用这些数据,成为了摆在企业面前的一道难题。正是在这一背景下,“筛斗数据”公司凭借其卓越的数据治理策略,引领企业走进了智能化数据管理的新时代。一、精准高效的数据提取:挖掘数据价值的钥匙在数据治理的起始阶段,数据提取是至关重要的第一步。筛斗数据通过先进的算法和智能工具,能够深入复杂的数据源,快
- 用python解读银行家算法
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用python解读银行家算法银行家算法是一种经典的死锁避免算法,用来决定一个系统是否可以安全分配资源。其主要思想是:银行家在发放贷款之前,需要确保在满足所有用户需求的情况下,仍然有足够的资源剩余,以防止系统进入不安全状态。核心概念:最大需求:每个进程可能需要的最大资源数。已分配:每个进程已经占用的资源数。**需求:进程还需要多少资源才能完成(计算方式:Need=Max-Allocated)。可用资
- 人工智能时代的程序设计教学与课程设计
于仕琪(南科大)
人工智能课程设计
声明:本文已经投稿至“2024年中国高校计算机教育大会”,并发表于微信公众号“于仕琪”,可以转载,但不可修改。作者:于仕琪,郑锋,廖琪梅,田蕾单位:南方科技大学计算机科学与工程系摘要:随着人工智能的兴起,学生对编程的热情逐渐从C/C++向Python迁移,对于计算机硬件体系结构的理解也呈现逐年下降的趋势。当前许多人工智能从业者做的是人工智能算法设计,但参与基础人工智能软件开发的相对较少。我们认为本
- 雪花算法的时间回拨问题的产生和解决办法
CocoaAndYy
java分布式
1.什么是时间回拨问题雪花算法通过时间来即将作为id的区分标准之一,对于同一台id生成机器,它通过时间和序号保证id不重复当机器出现问题,时间可能回到之前,此时,时间就不能区分又或者因为闰秒的出现,导致时间回拨2.如何解决方法1直接抛出异常不处理,直接抛出异常将问题交给人工解决这种方法也是原始的雪花算法,百度的uid-generator采用的太过简单,显然不好方法2延迟等待这种时间回拨(回跳)或许
- gps路径压缩算法
王建文go
算法
公司的gps点位特别多,导致数据存储以及查询都会造成一定的压力.所以我们需要使用gps路径压缩算法我调研了两种:k-means和Douglas-Peuckerk-means压缩的底层原理是:自定义簇的数量,假设是100个,那么就会计算所有gps点,把最相近的点,放在一个簇里,以此类推,计算出100个簇,然后每个簇计算出一个中心点,100簇的中心点也就是我们这段gps的压缩路径.Douglas-Pe
- 分析React fiber
weixin_34367845
javascript数据结构与算法ViewUI
Reactfiber是最新react用的算法选择,其大概的介绍点击这里;现在的局限在现有React中,更新过程中是同步的(这个js代码的代码执行相关)同步的递归的渲染和调和fiber目的中断进程,后面还可以回到进程(work)中;为各个进程(work)分优先级;可以再次使用之前完成的进程(work);终止后面不再使用的进程(work);Inordertodoanyofthis,wefirstnee
- 数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化
sz66cm
线性代数机器学习人工智能
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程,我们能够从原始向量组中构造正交基,并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn},其目标是将这些向量正交化
- nginx负载均衡优化和高可用
小bug大问题
架构学习nginx负载均衡运维linux服务器学习
代理和负载均衡的区别代理负责把连接请求直接转发到后台某个web节点负载均衡负责把请求使用某种调度算法分散发布给后台所有web节点1.配置nginx代理服务器lb1lb1:192.168.8.10web1:192.168.8.20web2:192.168.8.30(1)启动lb1,安装nginxyum-yinstallepel-releaseyum-yinstallnginxsystemctlsta
- React 中的 Fiber 架构
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react.js架构前端
ReactFiber介绍ReactFiber是React的一种重写和改进的核心算法,用于实现更细粒度的更新和高效的调度。它是React16版本中的一个重要更新,使得React能够更好地处理复杂和高频的用户交互。以下是对ReactFiber的详细介绍:为什么需要ReactFiber?在传统的React中,更新操作是同步的,一旦开始更新,整个组件树的更新过程不会被中断。这在处理复杂组件树或高频用户交互
- python设计函数isleapyear_Python实战练习——打印日历教程
群响-刘思毅
很长一段时间没有接触过c语言了,想来做这一行当已经有三两年了。今天突然想起来以前用c语言在vc6上写代码的日子,想了想以前的一些实战练习。所以今天打算用python来写一个c语言以前练习的题目-日历打印器,并根据情况进行优化。效果如上图所示算法思路:首先,关于日历的相关操作都离不开一个根本情况,1990年的1月1日是周一,所以日历的打印需要基于这一事实想要打印日历需要解决的问题最主要便是一个——那
- 9.6学习记录+三场笔试
冰榫
学习
一、去哪儿笔试+挚文集团1.在调度算法中平均等待时间最短的是什么?短作业优先2.给定一个字符串s,最有效的找到其中第一个不重复的字符的方法是?一、使用哈希表创建一个哈希表,用于存储字符及其出现的次数。可以使用编程语言中提供的字典(如Python中的dict)或类似的数据结构。遍历字符串s:对于每个字符,检查它是否在哈希表中。如果不在哈希表中,将其加入哈希表,并将其出现次数初始化为1。如果已经在哈希
- 图片修复去除重影导致的图像模糊
littlebird001
计算机视觉
有些图片由于焦距不准或镜头晃动通常会导致多重影模糊现象,如下图。这种模糊也叫运动型模糊,在计算机视觉中属于破损数据的一种是可以纠正修复的。传统工具PS是很难处理这类问题的,人工修复更是无法下手,需要对破损图像像素级重建。图像重建(imagerestoration)是去除错误像素建立正确像素的过程,是图像逆过程。通常可以解决去模糊、去噪音、补画等图像修复问题。我们使用去模糊算法解决重影模糊问题,进入
- 基于云原生向量数据库 PieCloudVector 的 RAG 实践
OpenPie|拓数派
OpenPie|拓数派云原生向量数据库PieCloudVectorPieCloudDBOpenPie
近年来,人工智能生成内容(AIGC)已然成为最热门的话题之一。工业界出现了各种内容生成工具,能够跨多种模态产生多样化的内容。这些主流的模型能够取得卓越表现,归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展,以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战,检索增强生成(RAG)技术作为LLM的一项重要补充被提出。本文将结合实例演示,和大家一起探索基于PieCloudVector的RAG实践。AIGC强调
- OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影
阿利同学
opencv深度学习人工智能阴影去除图像去阴影
往期热门博客项目回顾:计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线//正文开始!图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述
- 深度学习特征提取魔改版太强了!发文香饽饽!
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- AI 大模型催生的新职业,提示词工程师是什么?
人工智能-猫猫
人工智能语言模型自然语言处理开源
全方位解析“提示词工程师”。AI大模型技术正以前所未有的速度重塑我们的未来。它们不仅仅是冷冰冰的算法集合,更是拥有无限创造力的智能体。而在这个智能体的背后,有一群关键的角色——提示词工程师(PromptEngineer)。顾名思义,这类人是专门负责设计和优化AI大模型的提示词,以提高模型的响应质量和准确性。他们的工作不仅涉及到技术层面的优化,还涉及到对用户需求的深刻理解和预测。这种工作性质使得提示
- 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