- DQN深度强化学习:CartPole倒立摆任务(完整代码)
林泽毅
强化学习深度学习DQNQLearning训练实战深度强化学习人工智能
文章目录一、什么是DQN?二、什么是CartPole**推车**倒立摆任务?三、安装环境四、定义QNet五、定义DQNAgent初始配置动作选择(ε-贪婪策略)六、完整代码七、训练结果一、什么是DQN?DQN(DeepQ-Network,深度Q网络)是Q-Learning的深度学习扩展,通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题(例如图像输入),开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee
- Vision Transformer学习笔记(2020 ICLR)
刘若里
论文阅读学习笔记网络计算机视觉transformer
摘要(Abstract):简述了ViT(VisionTransformer)模型的设计和实验结果,展示了其在大规模图像数据集上进行训练时的优越性能。该模型直接采用原始图像块作为输入,而不是传统的卷积神经网络(CNNs),并通过Transformer架构处理这些图像块以实现高效的图像识别。引言(Introduction):强调了传统卷积神经网络在图像识别领域的主导地位及其局限性,尤其是随着数据集规模
- python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现
weixin_39709194
码字不易,欢迎给个赞!欢迎交流与转载,文章会同步发布在公众号:机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将:目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com前言当我们谈起计算机视觉时,首先想到的就是图像分类,没错,图像分类是计算机视觉最基本的任务之一,但是在图像分类的基础上,还有更复杂和有意思的任务,如目标检测,物体定位,
- 深度学习之DCGAN算法深度解析
贾斯汀玛尔斯
python机器学习人工智能深度学习
DCGAN(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks)算法解析1.DCGAN算法由来DCGAN(深度卷积生成对抗网络)是IanGoodfellow在2014年提出的GAN(生成对抗网络)的改进版本,由Radford等人在2015年的论文《UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutional
- 撰写文献必用的评价指标之普通表格
小辉同志
深度学习论文阅读
深度学习文献撰写之普通表格文章目录深度学习文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写深度学习之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计,其中可以包含各种模型,后面对应各种评价指标(AUC、ACC、SENS、SPEC)参考示例1:Metastasis:表示是否涉及转移相关分析。Distantmetastasis:涉及远处转移分析。Clinico-pathologicalfea
- 机器学习数学基础:20.方程组解的结构
@心都
机器学习数学基础机器学习人工智能
一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造,旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识,助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法,精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组,并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法,并
- 机器学习数学基础:18.向量组及其线性组合
@心都
机器学习数学基础机器学习概率论线性代数
向量组与线性表示:案例与教程详解一、基础概念(一)向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中,向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]},这
- 机器学习数学基础:8.泰勒公式
@心都
机器学习数学基础机器学习人工智能
一、泰勒公式的由来:为啥我们需要它?同学们,想象一下,你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲,就像一团乱麻似的拼图(假设这拼图代表一个复杂函数,比如一条有各种起伏的波浪线),而你手头只有一些简单的积木块(这里的积木块就是多项式啦),现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样,是不是感觉无从下手?这时候,泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场,它会告诉你:“别慌,孩子,我来教你怎么挑选积木块,怎么决定它们的形状和大小
- 机器学习数学基础:3.偏导数
@心都
机器学习数学基础机器学习人工智能
偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时,导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而,当我们遇到多元函数,例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时,情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率,这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的
- 机器学习数学基础:2.连续性与导数
@心都
机器学习数学基础机器学习概率论人工智能
函数连续性、瞬时速度、导数相关知识一、函数连续性(一)函数在某点连续的条件有定义:函数在点x0x_0x0处要有明确、确定的值f(x0)f(x_0)f(x0)。例如,f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1在x=0x=0x=0处无定义,不满足此条件,所以在x=0x=0x=0处不连续。极限存在:当xxx从x0x_0x0左侧(x→x0−x\tox_0^{-}x→x0−)和右侧(x→x
- 大模型接入Gradio实现本地化部署
山山而川_R
大模型人工智能语言模型
Terminator好用的一个终端Gradio官网地址Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库,这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。使用Gradio,开发者可以非常轻松地为他们的模型构建一个前端界面,而不需要任何Web开发经验。新建环境condacreate-ngradiopython==3.8condaactivategradiopipinstallgradio-ihttps
- 大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署
jqtree
#大数据开发大数据sparkpaddle
背景:因数据量较大,想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境:Spark版本:2.4.0Python版本:2.6.XPaddlePaddle版本:2.4.2处理器:CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备:模型需要什么第三方库就安装哪些库,最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下
- 小米AI大模型:万卡集群背后的雄心与布局
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近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,大模型成为行业焦点。小米,这家以手机起家的科技巨头,也正积极布局AI领域,并展现出强大的野心。近日,关于小米搭建GPU万卡集群,大力投资AI大模型的新闻引发广泛关注,这标志着小米在AI赛道上迈出了关键一步。本文将深入探讨小米AI大模型战略的布局、潜在影响以及未来发展前景,并着重分析其背后的技术实力和战略意义。选择合适的AI代码生成器将成为提升效率的关键。小米A
- 构建安全的AI系统:从设计之初融入零信任安全模型
前端
人工智能的快速发展为各行各业带来了前所未有的机遇,但也带来了新的安全挑战。传统的安全模型已难以应对AI系统特有的复杂性和动态性。因此,构建安全的AI系统,需要从设计之初就融入安全考量,而AI代码生成器等工具的安全也需要纳入考量。本文将探讨如何应用零信任安全模型,构建一个安全可靠的AI系统。人工智能安全挑战:数据、模型与系统AI系统面临着独特的安全挑战,主要体现在以下三个方面:1.数据敏感性:AI系
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- 前端工程师的AI协作:增强与赋能
前端
前端开发,作为构建用户界面的关键环节,一直面临着效率低下、重复性工作繁多以及团队协作困难等挑战。在快速迭代的互联网时代,如何提升开发效率、降低开发成本,成为了每一位前端工程师都必须面对的问题。而AI代码生成器的出现,为解决这些问题提供了全新的思路,为前端开发带来了革命性的变化。AI赋能前端开发:效率提升与创新人工智能技术的快速发展,正在深刻地改变着前端开发的流程。AI代码生成工具能够自动化生成大量
- 《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》
机器学习人工智能深度学习
在当今人工智能飞速发展的时代,卷积神经网络(CNN)在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中,卷积核作为CNN的核心组件,发挥着至关重要的作用。一、卷积核的概念卷积核是一个小矩阵,通常为正方形,其大小常见的有3x3、5x5等奇数尺寸。它就像是一个“小探测器”,在输入数据(如图像)上滑动,通过特定的运算来提取数据中的特征。卷积核中的每个元素都是一个权重参数,这些参数会在网络训练过程
- 中国人工智能大赛成果发布会 | 代码安全智能体让研发安全又高效
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2024年12月20日,由厦门市人民政府主办,以“融新汇智竞促发展”为主题的第五届中国人工智能大赛成果发布会在厦门成功举办。人工智能安全论坛于成果发布会期间举办,重点聚焦人工智能安全技术专家,共同探讨安全治理的实践经验,探索智能体安全、大模型安全、数据安全、内容安全等方面面临的挑战和解决方案。百度安全技术委员会主席包沉浮受邀出席,分享了智能体技术在代码安全应用上的最新实践经验。百度安全技术委员会主
- 百度安全获得中国信通院深度伪造视频检测服务评估优秀级
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近年来深度合成技术迅猛发展的背后,“真实”和“虚假”的界限愈发难以分辨,技术滥用和恶意应用已经引发了一系列风险。随着技术的快速发展,党和国家高度重视深度合成技术的治理工作,先后发布了《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》,旨在加强互联网信息服务深度合成管理,促进深度合成服务健康发展,防范相关安全风险。中国信息通信研究院持续跟进深度合成技术及其应用的发展态势,自201
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- 【AIGC提示词系统】基于 DeepSeek R1 + ClaudeAI 小欧占卜系统:“小欧“的神秘艺术设计与实现
AI小欧同学
AIGC
由于之前的占卜系统排版不是很满意,今天着重优化了这样的提示词排版感觉还是比较满意的,本篇为VIP内容,记得点赞、关注哦引言在人工智能与传统文化的交融之处,我们创造了一个独特的AI占卜系统——“小欧”。这个系统不仅承载着传统占卜的神秘感,更融入了现代设计美学和AI的智慧,为用户提供一种全新的精神慰藉体验。本文将详细介绍这个系统的设计理念、实现方法和实际应用案例。设计理念1.视觉美学"小欧"的设计基于
- 机器学习数学基础:19.线性相关与线性无关
@心都
机器学习数学基础机器学习概率论线性代数
一、线性相关与线性无关的定义(一)线性相关想象我们有一组向量,就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm,如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km,让k1α⃗1+k2α⃗2
- DeepSeek 本地部署教程
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deepseek
在人工智能技术飞速发展的当下,DeepSeek以其卓越的性能和强大的功能,成为众多开发者和研究人员的得力助手。通过将DeepSeek部署在本地,不仅能让用户更灵活地运用其丰富功能,还能在数据安全方面提供更有力的保障。本教程将以细致、易懂的方式,一步步引导你完成DeepSeek的本地部署,助你快速开启高效的使用之旅。一、准备工作1.硬件要求CPU:为确保DeepSeek模型在运行时能够高效处理复杂计
- Python人工智能系列之智谱AI(中)
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往期回顾:Python人工智能系列之智谱AI(上)接上期,上期我们完成了AI对话与AI作图,今天我们来做个高级点儿的——AI作视频。效果展示:a.mp4废话少说,教学开始!fromzhipuaiimportZhipuAIclient=ZhipuAI(api_key="567942ce881bea778ddfef319da37e71.KVjWmLZxxq0DlNlZ")prompt处填写生成视频的提
- 机器学习模型创建的数学原理
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机器学习笔记机器学习算法人工智能
1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习,本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题,下午如未特殊指明,机器学习特指有监督学习机器学习。众所周知,监督学习模型是通过一定数学原理,根据输入特征数据计算出预测结果的函数映射,它由自变量、函数参数和因变量组成。其中,自变量是输入模型的特征数据,模型参数分普通参数和超参数两种,因变量是模型计算出的预测结果。超参数直接
- 智能制造碳中和实战:基于深度学习的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用制造深度学习人工智能
深度解析AI驱动的工业能耗智能管控体系——基于生产过程碳足迹实时监测的完整实战引言:智能制造的绿色革命在"双碳"目标驱动下,我国制造业正面临前所未有的能效升级挑战。传统能耗管理存在三大痛点:监测粒度粗放、响应滞后明显、优化缺乏依据。本方案基于DeepSeek-R1工业智能平台,构建了涵盖数据采集、特征工程、动态建模、实时优化的全栈解决方案,实现碳排放强度降低12-18%的实测效果。核心技术架构1.
- 深度学习的一些方向
xinpao
深度学习人工智能
深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取(featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计(depthestimation)2.图像分类(imageclassification)3.图片分割(ImageSegmentation)4.图像转图像(imagetoimage)5.物体检测(objectdetection)6.视频分类(V
- 【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化
小小小小祥
深度学习人工智能算法机器学习
文章目录1.L1损失(L1Loss)2.L2损失(L2Loss)3.L1正则化(L1Regularization)4.L2正则化(L2Regularization)5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术,它们在优化过程中起着至关重要的作用。它们的作用分别在于如何计算模型误差和如何控制模型的复杂
- 李沐深度学习-多层感知机简洁实现
大小猫吃猫饼干
李沐深度学习编码实现深度学习人工智能
importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportinitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2lnum_inputs,n
- 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