- 信息技术革新引领时代变革
JiYan_xiaohei
业界资讯
信息技术革新引领时代变革一、信息技术的飞速发展1.信息技术的概念及重要性信息技术,即信息的获取、传输、存储、处理和应用等技术的综合,已经成为现代社会不可或缺的基础设施。信息技术的飞速发展极大地改变了人们的生活方式和工作模式,推动了社会进步。2.信息技术的快速发展现状近年来,人工智能、大数据、云计算等前沿技术不断突破,展现出强大的潜力。这些新技术的出现不仅改变了数据处理和分析的方式,还催生了新的产业
- 信息技术革新引领社会变革
JiYan_yellow
业界资讯
信息技术革新引领社会变革一、信息技术推动数字化转型随着信息技术的迅猛发展,我们正处在一个数字化的时代。信息技术在推动产业数字化转型方面发挥着重要作用。云计算、大数据、人工智能等先进技术的应用,使得企业能够实现更高效的生产和运营。例如,在制造业领域,智能制造技术能够提高生产效率和质量,降低运营成本。此外,信息技术还在促进供应链管理、市场营销等环节的数字化转型,为企业提供更广阔的发展空间。信息技术还深
- 自学人工智能大模型,满足7B模型的训练和微调以及推理,预算3万,如何选购电脑
岁月的眸
人工智能
如果你的预算是3万元人民币,希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型(如LLaMA、Mistral等),你需要一台高性能的深度学习工作站。在这个预算范围内,以下是推荐的配置:1.关键硬件配置(1)GPU(显卡)推荐显卡:NVIDIARTX4090(24GBVRAM)或者RTX3090(24GBVRAM)理由:7B模型推理:24GB显存足够跑7B模型的推理,但全参数训练可能吃力,适合LoRA等微调
- 多模态大模型(LMMs)与大语言模型(LLMs)的比较
大F的智能小课
底层技术解析人工智能语言模型
前言现在的大模型分为两大类:大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)和多模态大模型(LargeMultimodalModels,简称LMMs)。本文将从基础定义、输入数据、应用场景、训练过程这几方面讨论下两者的区别。基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一,是基于深度学习的大规模机器学习模型,通常由数十亿到数万亿个参数构
- 人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)
weixin_58351028
人工智能深度学习神经网络算法机器学习
一.推荐系统介绍和应用(1)推荐系统通俗解读推荐系统就是来了就别想走了。例如在大数据时代中京东越买越想买,抖音越刷越是自己喜欢的东西,微博越刷越过瘾。(2).推荐系统发展简介1)推荐系统无处不在,它是根据用户的行为决定推荐的内容。用户每天在互联网中都会留下足迹,这样就会越来越多的用户画像。2)为什么要推荐系统卖的好的商品就那几种,其它就不管了吗?答案是否定的。80%的销售来自20%的热门商品,要想
- 手把手教你给 windows装个vmware虚拟机
python算法小白
附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全:书单导航页(点击右侧极客侠栈即可打开个人博客):极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本(珍藏版)②【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本(珍藏版)③【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版)④【Web前端】从HTML到JS到AJ
- Stable Diffusion AI软件绘画速成从入门到精通
课兴兴
stablediffusion人工智能
课兴兴资源圈创始人,更多课程干货,欢迎关注(课兴兴)KMastery-StableDiffusionAI软件绘画速成从入门到精通-中英字幕KMasteryStableDiffusionFromNovicetoArtist英文+中英字幕|1080P|14.5GBAI绘画软件速成课程:从初学者到专业人士欢迎来到人工智能绘画软件初学者速成班!无论您是刚刚开始探索绘画世界,还是希望使用人工智能技术增强您的
- 【Elasticsearch】分词器概述
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
Elasticsearch分词与神经网络分词的区别Elasticsearch的分词过程产生的是优化用于搜索和检索的语言学分词。这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。神经分词器将字符串转换为更小的子词分词,这些分词被编码为向量,供神经网络使用。Elasticsearch没有内置的神经分词器。分词器接收一个字符流,将其分解为单独的分词(通常是单个单词),并输出一个分词流。例如,`whitespa
- 解码DeepSeek家族系列:大语言模型赛道上的黑马传奇
大F的智能小课
语言模型人工智能自然语言处理
1.DeepSeek公司概况1.1成立背景与发展历程DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,于2023年7月17日正式成立。公司由知名量化资管巨头幻方量化孕育而生,其创始人梁文峰是幻方量化的联合创始人之一。DeepSeek自成立之初,便专注于开发先进的大语言模型(LLM)及相关技术,致力于通过数据蒸馏技术提取更精炼、有用的数据,以提升模型性能。在发展历程中,DeepSeek
- 从需求分析到代码生成:AI如何重塑软件需求工程
前端
软件开发的世界,一直以来都面临着巨大的挑战。传统软件开发过程中,需求分析往往耗时长、易出错,沟通成本高昂,这些都直接导致项目延期和成本超支。然而,随着人工智能技术的飞速发展,一个新的时代正在到来。AI代码生成器等AI技术的应用,为我们提供了自动化部分需求分析和代码生成过程的可能性,显著提高了效率,降低了成本。本文将探讨AI技术如何重塑软件需求工程,并以ScriptEcho为例,说明AI驱动的代码生
- AI前端开发对未来职业规划的影响:拥抱变化,迎接挑战
前端
随着人工智能技术的飞速发展,AI写代码工具(以及其他AI代码生成工具)的兴起正在深刻地改变着前端开发领域。从简单的代码片段生成到复杂的页面布局设计,AI已经开始扮演越来越重要的角色。这不仅给前端开发带来了前所未有的效率提升,也对前端开发者的职业规划提出了新的挑战和机遇。本文将探讨AI前端开发的未来趋势,以及如何利用AI工具,例如ScriptEcho,来帮助前端开发者适应未来,在竞争激烈的市场中保持
- AI前端开发与个人品牌打造:乘风破浪会有时,直挂云帆济沧海
前端
在数字化浪潮席卷全球的今天,前端开发领域正经历着前所未有的变革。得益于人工智能技术的快速发展,越来越多的AI写代码工具涌现,深刻地改变着前端开发的模式和效率。掌握AI前端开发技能,不仅能提升个人竞争力,更能助力个人品牌的打造,让你的职业生涯乘风破浪。AI前端开发技能如何提升个人竞争力在竞争日益激烈的IT行业,高效的开发能力是建立个人品牌的基础。而AI赋能的前端开发,正为开发者提供了前所未有的效率提
- DeepSeek使用手册,其中一份是清华大学出品
cpa007
云计算
自娶,。https://pan.quark.cn/s/d174471b17c0深入了解DeepSeek:从技术到应用一、DeepSeek是什么?DeepSeek(深度求索)是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能平台,专注于提供高效易用的AI模型训练与推理能力。它既包含预训练大语言模型(如DeepSeek-R1系列),也提供配套工具链,助力开发者快速实现AI应用落地。二、De
- 获取 OpenAI o1-preview/o1-Mini API key 进行 API 调用的详细教程
openaiapikey
如何使用OpenAI推理模型:o1-preview/o1-Mini模型的API调用在快速发展的人工智能领域,OpenAI推出了o1系列模型(草莓),包括o1-preview和o1-Mini。这些模型旨在执行复杂的推理任务,成为开发人员和研究人员的强大工具。本文将介绍如何使用这些模型进行API调用。1.openaiapikey获取首先,您需要一个OpenAIAPI密钥。您可以在OpenAI的官方网站
- 免费体验!DeepSeek一键部署全攻略
deepseek
1.背景介绍热点聚焦:DeepSeek-R1&V3引爆全球关注!自从深度求索团队开源了DeepSeek-R1和DeepSeek-V3,这两款模型迅速成为AI领域的焦点,引发了全球范围的热议!它们不仅是人工智能技术的重大突破,更是深度求索团队献给全人类的一份重磅科技大礼。AlayaNeW算力云:让DeepSeek部署更简单!借助AlayaNeW算力云服务提供的强大GPU资源,您可以轻松实现DeepS
- 【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】CSS样式解析:行内、内部与外部样式的区别与优先级分析
禁默
前端学术会议css前端
简介2025年计算机视觉研究进展与应用(ACVRA2025)将于2025年2月28-3月2日在中国广州召开,会议将汇聚世界各地的顶尖学者、研究人员和行业专家,聚焦计算机视觉领域的最新研究动态与应用成就。本次会议将探讨前沿技术,包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等,以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。会议官网:www.acvra.org目录前言一、
- 重磅:中国开源首个百万级机器人数据集,具身智能迎来ImageNet时刻
吴脑的键客
机器人技术机器人人工智能数据挖掘
智元机器人携手上海人工智能实验室等机构,重磅发布AgiBotWorld数据集,这是全球首个基于真实场景的百万级机器人数据集。相较谷歌的OpenX-Embodiment,其长程数据规模提升10倍,场景覆盖扩大100倍,数据质量达到工业级标准。这个被誉为具身智能领域"ImageNet时刻"的开源项目展现了令人惊叹的机器人能力。从客厅插花到厨房做饭,从超市收银到工厂分拣,AgiBotWorld涵盖了家居
- 从零开始大模型开发与微调:Miniconda的下载与安装
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:Miniconda的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和机器学习技术的快速发展,大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)已经成为当前研究和应用的热点。这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语义和上下文信息,从而在自然语言处理任务中表现出色。然而,训练这些庞大的模型需要大量的计算资源,对于普通开发者来说,从头开始训练一个大模型是一个巨大
- 【DeepSeek 行业赋能】从金融到医疗:探索 DeepSeek 在垂直领域的无限潜力
网罗开发
人工智能AI大模型深度学习机器学习
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 如何避免交叉验证中的数据泄露?
奋进小青
人工智能深度学习机器学习
大家好,我是小青在机器学习中,交叉验证(Cross-Validation)是一种常用的模型评估技术,目的是通过将数据集分割为多个子集,反复训练和验证模型,以便更好地估计模型的性能。然而,在交叉验证过程中,数据泄露(DataLeakage)是一个非常严重的问题,它会导致模型的评估结果过于乐观,进而使得模型在实际应用中表现不佳。什么是数据泄露数据泄露是指在模型训练过程中,模型不恰当地接触到了与验证集或
- 小白零基础学习深度学习之张量
爱理科的小王子
学习深度学习人工智能
1.张量PyTorch中的张量(Tensor)就是一种用来存储数据的“盒子”,这个盒子可以有不同的形状和大小,里面可以装各种数字。张量是PyTorch中最基本的东西,就像乐高积木一样,你可以用它来搭建各种复杂的模型。2.张量的用途存储数据:你可以把张量当作一个容器,用来存储各种数据。比如,一张图片可以用一个三维张量来表示,其中第一维是颜色通道(红、绿、蓝),第二维和第三维是图片的宽度和高度。进行计
- 探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用:Python实战解析
Echo_Wish
前沿技术人工智能机器学习python人工智能
探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用:Python实战解析在信息爆炸的时代,我们每天都被大量的内容包围着。如何在海量的信息中找到真正适合自己的内容?这就是个性化推荐系统的使命。作为一名热爱人工智能和Python的技术人,今天我想和大家聊聊机器学习在个性化推荐系统中的应用,并通过具体的代码示例,带大家一起探索这个领域的奥秘。一、个性化推荐系统的意义首先,我们来思考一个问题:为什么需要个性化推荐系统?
- 深度学习-情感分析
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- Java与Python的集成与性能对比研究
向哆哆
Java入门到精通javapython开发语言
Java与Python的集成与性能对比研究随着科技的不断进步,Java和Python这两种编程语言在不同领域得到了广泛应用。Java凭借其高性能、平台独立性和庞大的生态系统,广泛应用于企业级应用、Web开发和大数据处理等领域。而Python因其简洁易学、灵活性强,在数据科学、人工智能和快速原型开发方面具有显著优势。虽然这两种语言在设计上有很大的差异,但它们可以通过多种方式进行集成,结合各自的优势,
- 值得收藏!十大中国流行的AI大模型企业及平台汇总
deepseek大模型
人工智能AIGCchatgpt面试产品经理
在当今这个信息化迅速发展的时代,人工智能技术已经成为推动社会进步的重要力量。特别是在我国,AI大模型技术的发展速度令人瞩目,各种平台纷纷涌现,表现出强大的技术实力和广泛的应用前景。本文将为您介绍当前目前我国十个流行的AI大模型企业及各自平台(根据用户访问流量及行业反馈情况),下面一起来看看吧!1.百度-文心一言百度在大模型开发上持续采用创新算法和结构,如Transformer,以优化模型性能和学习
- 微软 LayoutLMv3:通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练
人工智能
LayoutLMv3:通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。Transformer具有多层架构,每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。Transformer的输入是文本嵌入$Y=y_{1:L}$和图像嵌入$X=x_{1:M}$序列的连接,其中$L$和$M$分别是文本和图像的序列长度。通过Tr
- AI前端开发技能提升路径:从入门到精通,成为AI时代的前端专家
前端
在数字时代飞速发展的今天,AI写代码工具的出现为前端开发带来了革命性的变化。AI前端开发,这个融合人工智能与前端技术的领域,正以前所未有的速度蓬勃发展,为开发者们带来了巨大的机遇与挑战。本文将为你详细解读AI前端开发技能提升路径,助你成为AI时代的前端专家。1.AI前端开发:机遇与挑战并存AI前端开发,简单来说,就是将人工智能技术融入到前端应用中,例如开发智能推荐系统、AI图像处理工具、基于自然语
- 【深度学习】常见模型-GPT(Generative Pre-trained Transformer,生成式预训练 Transformer)
IT古董
深度学习人工智能深度学习gpttransformer
GPT(GenerativePre-trainedTransformer)1️⃣什么是GPT?GPT(GenerativePre-trainedTransformer,生成式预训练Transformer)是由OpenAI开发的基于Transformer解码器(Decoder)的自回归(Autoregressive)语言模型。它能够通过大量无监督数据预训练,然后微调(Fine-tuning)以适应特
- 攻克AWS认证机器学习工程师(AWS Certified Machine Learning Engineer) - 助理级别认证:我的成功路线图
硅基创想家
AI-人工智能与大模型aws机器学习云计算AWS认证
引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理(AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate)级别证书时,我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。跟你说吧,它在这两方面都没让我失望。这项考试面向的是不仅理解机器学习原理,还对AWS生态系统有扎实基础认知的专业人士。如果你还未达到AWS认证解决方案架构师-助理级别的水平,那你得先夯实这些基础。一个不
- Tritonserver 在得物的最佳实践
运维
一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案,因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点,是目前云端的GPU服务高效部署的主流方案。Tritonserver的部署是以模型仓库(ModelRepository)的形式体现的,即需要模型文件和配置文件,且按一定的格式放置如下,根目录下每个模型有各自的文件夹。.
- 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 fred@myhost.com
# 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