- AI助力基因遗传疾病检测:现状与未来
t0_54program
大数据与人工智能人工智能个人开发
在现代医学领域,与基因紊乱相关疾病的早期检测至关重要。像肺癌,早期诊断的患者5年生存率可达57%,而四期癌症患者生存率仅3%。阿尔茨海默病的早期检测,能让患者改变生活方式、参与临床试验并提前治疗脑部退化症状,有效延长生命。尽管基因检测对评估晚发性阿尔茨海默病的可能性有帮助,对早发性阿尔茨海默病也有指示作用,但其检测技术仍有待完善。目前,仅基于生物学研究的疾病检测技术多样,虽对特定病例精确,但通常需
- AI助力基因数据分析:用Python玩转生命密码的秘密
Echo_Wish
前沿技术人工智能人工智能数据分析python
AI助力基因数据分析:用Python玩转生命密码的秘密说到基因数据,听起来是不是感觉有点高大上?其实,基因数据分析正变得越来越“接地气”,而AI正是这条路上的神奇钥匙。今天,咱们就用Python聊聊如何利用AI技术做基因数据分析与建模,帮你破解生命的密码,找到疾病预测、个性化医疗的新路子。一、基因数据为何如此特别?基因组测序技术让我们能够获取人体细胞内数以百万计的DNA序列变异信息。但数据量巨大、
- python做生物信息学分析_Python从零开始第五章生物信息学①提取差异基因
吴敬欣
python做生物信息学分析
目前来说,做生物信息学的人越来越多,但是我觉得目前而言做生信的主要有三类人:老本行是做实验的,做生信可能是为了辅助研究或者是为了发paper(有非常多的临床生选择趟生信这波水)主要是做生信的,主要涵盖高通量测序数据分析,组学数据分析等等,专门从事生物学数据分析的这群人,其大部分也是本科生物狗作为强大的生力军,以调包写R,python为主。那么这群人就要熟悉看各种包的tutorial以及如何进行常规
- 用Python实现生信分析——功能预测详解
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生信分析python开发语言
功能预测是生物信息学中的一项重要任务,通过分析基因或蛋白质序列的特征,推测它们的生物学功能。功能预测通常涉及多种方法,包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能,从而加速生物学研究的进展。1.功能预测的主要方法(1)同源性比对:通过将未知基因或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对,识别出同源序列,并推测它们的功能。常用工具包括BLAST、HMMER等。(2)
- 速通KVM(云计算学习指南)
来自于狂人
云计算
第一章云端的变形金刚:KVM的云计算基因1.1云计算与KVM的共生关系想象一下,你有一台魔法服务器,它能像变形金刚一样随时分解成多台独立的小服务器,又能瞬间合体恢复原状——这就是KVM在云计算中扮演的角色。作为Linux内核的原生虚拟化引擎,KVM完美诠释了云计算的三大核心特性:KVM能力KVM能力KVM能力云计算核心需求资源池化弹性伸缩安全隔离将物理服务器拆分为多个虚拟机毫秒级虚拟机创建/销毁硬
- 基于大模型的短暂性脑缺血发作(TIA)全流程预测与诊疗辅助系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、系统核心目标二、系统架构模块三、实验验证证据链系统架构流程图关键技术创新点一、系统核心目标构建多模态数据融合的TIA预测-干预-管理闭环,覆盖术前预警、术中决策、术后康复全周期二、系统架构模块1.术前预测模块高危人群筛查模型输入:电子健康记录(EHR)、基因数据、可穿戴设备实时监测特征工程:血压波动模式、颈动脉斑块稳定性评分TIA发作概率预测72小时预警模型(LSTM+Transforme
- 致癌分子的失控狂飙:EGFR 信号通路如何驱动肿瘤生长,又如何成为精准治疗靶标?
斯达特生物
经验分享
在细胞构成的精密王国里,每个分子都遵循着既定的规则运行。然而,当表皮生长因子受体(EGFR)这一关键分子因某种原因失控,过量表达并持续激活时,一场导致细胞疯狂增殖的“叛乱”便悄然启动。作为肿瘤发生发展的核心驱动者,EGFR通路的异常激活不仅揭开了癌细胞恶性转化的序幕,更成为现代肿瘤精准治疗的重要突破口。一、肿瘤基因的双重面孔:原癌基因如何沦为“叛变者”肿瘤的发生源于基因世界的失衡,其中原癌基因与抑
- 从零构建ComfyUI:揭秘节点式AI工作流引擎开发全流程
留思难
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关注不迷路,点赞走好运!手把手教你打造下一代AI创作基础设施!当节点成为生产力细胞,工作流化作创意血脉——看开发者如何打造可视化AI流水线超深度目录开篇隐喻:汽车工厂与节点流水线️地基搭建:开发环境全景配置基因工程:核心架构设计哲学节点系统:可插拔模块实现⚡引擎内核:工作流执行原理跨域通信:前后端数据桥梁性能革命:显存与计算优化生态拓展:自定义节点开发质量保障:测试与部署策略未来战场:分布式与云原
- “组学”的数据结构与概念
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1.组学数据:生命系统的分子层面快照定义:组学数据是指利用高通量实验技术,对生物样本(细胞、组织、个体等)在特定状态下,某一类生物分子全集进行系统性、大规模定量测量所产生的数据集。核心特征:全局性(Global):目标是对该分子层面尽可能完整的覆盖(如全基因组、全转录组、全蛋白质组),而非单个分子。高通量(High-throughput):依赖先进平台(如二代/三代测序、高分辨率质谱、芯片技术),
- ArkUI-X 与原生鸿蒙 ArkUI:同源共生,差异何在?(侧重框架对比与关系)
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引言:同源框架的双生关系在鸿蒙生态的开发版图中,ArkUI-X与原生鸿蒙ArkUI如同“同源之树”的两个分支——它们共享相同的设计基因(声明式范式、组件化架构),却又因定位不同而衍生出独特的差异。理解两者的关系与区别,是开发者高效利用鸿蒙技术栈的关键。本文将从框架定位、核心能力、开发体验三个维度展开对比分析,并通过代码示例揭示其异同本质。一、框架定位:跨平台野心vs原生深度1.1原生鸿蒙ArkUI
- 空间转录组benchmark 相关 读完scGPT spatial 和 空间单细胞基因乳房细胞数据集文章之后
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文章目录✅空间转录组测序方式总体划分成像型空间转录组(Imaging-basedST)原理:技术代表&特点:优点:局限:测序型空间转录组(Sequencing-basedST)原理:技术代表&特点:优点:局限:成像型vs测序型空间转录组对比表✅回到你问的SpatialHuman30M构建策略理解:总结你的问题:✅①**NeighborhoodEnrichmentAnalysis:空间邻近富集分析*
- 华为OD机考2025B卷 - DNA序列(Java & Python& JS & C++ & C )
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- 华为OD机试 2025B卷 - DNA序列 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
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DNA序列华为OD机试真题目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解华为OD机试2025B卷100分题型题目描述一个DNA序列由A/C/G/T四个字母的排列组合组成。G和C的比例(定义为GC-Ratio)是序列中G和C两个字母的总的出现次数除以总的字母数目(也就是序列长度)。在基因工程中,这个比例非常重要。因为高的GC-Ratio可能是基因的起始点。给定一个很长的D
- 2021.11.20【读书笔记】|差异可变剪接事件及DTU分析
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一、可变剪接(AlternativeSplicing)定义:同一前体mRNA分子,可以在不同的剪接位点发生剪接反应,生成不同的mRNA分子,最终产生不同的蛋白质分子的一种RNA剪切方式。意义:1.AS是形成生物多样性的重要原因之一2.AS是基因表达调控的重要组成部分,与基因表达的时空性息息相关3.由于可变剪接直接造成表达产物的差异,因此可变剪接在一些性状、疾病中发挥重要作用。识别:分成了7个类型识
- 2025.06.20【pacbio】|PB甲基化分析结果的统计与可视化介绍
文章目录引言1.甲基化分析结果文件简介2.甲基化位点统计分析2.1统计不同类型修饰的数量和分布示例R代码:统计m6A/m4C位点数可视化:不同修饰类型的柱状图2.2甲基化比例分布2.3染色体/基因组分布3.基序(Motif)分析与可视化3.1Motif统计统计不同motif的出现频次3.2motif分布热图(高级)4.覆盖度(测序深度)统计与可视化4.1全基因组覆盖度分布R脚本核心思路ggplot
- C#架构可维护性评估:如何用代码“解剖”百万行代码的长寿基因
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1000行代码的类,修改一处引发10个BUG依赖关系网如蜘蛛网,无法拆分模块单元测试覆盖率1%,重构如同走钢丝但今天,我们将用C#的“解剖刀”,揭开://错误示例:可维护性杀手(反模式)publicclassOrderProcessor{publicvoidProcessOrder(stringorderJson){//直接操作数据库varconn=newSqlConnection("connSt
- 区块链支付卷土重来的深层逻辑与未来展望
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一、技术基因的终极验证:从“概念”到“基础设施”的质变区块链支付在2025年的爆发,本质是技术基因优势经过十年沉淀后的集中释放。其核心突破体现在三个方面:性能瓶颈的突破以太坊Pectra与Fusaka升级使网络吞吐量提升10倍,分片技术与侧链方案已将部分公链TPS推高至10万级,彻底解决早期比特币每秒7笔交易的窘境。招商银行2017年区块链跨境支付实验中,报文传递时间从6分钟压缩至秒级,2025年
- 区块链支付模式与应用实践深度解析
一、区块链支付的技术架构与核心优势区块链支付通过分布式账本、加密算法、智能合约等技术重构了传统支付体系,其技术基因决定了以下革命性特征:去中心化信任机制通过共识算法(如PoW、PoS)实现节点间自动验证交易,无需依赖中心化机构背书。例如,比特币网络在无中央管理者的情况下,连续13年保持99.98%以上的正常运行时间,远超传统银行系统。交易处理效率跃升采用UTXO模型(未花费交易输出)的区块链系统,
- 大模型在生物信息学中的应用前景
AI天才研究院
AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型在生物信息学中的应用前景关键词:大模型、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、应用前景摘要:本文将深入探讨大模型在生物信息学中的应用前景。首先,我们将介绍大模型的基础知识,包括其定义、特点和优势。接着,我们将分析大模型在生物信息学中的问题背景和具体应用场景。然后,我们将详细讲解大模型在生物信息学中的数据处理与分析方法,以及其在基因组学和蛋白质组学中的应用案例。最后,我们将讨论大模型在生物信息学中
- linux bam文件格式,pysam - 多种格式基因组数据(sam/bam/vcf/bcf/cram/…)读写与处理模块(python)...
masaki叔还是这么可爱
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在开发基因组相关流程或工具时,经常需要读取、处理和创建bam、vcf、bcf文件。目前已经有一些主流的处理此类格式文件的工具,如samtools、picard、vcftools、bcftools,但此类工具集成的大多是标准功能,在编程时如果直接调用的话往往显得不够灵活。本文介绍的是一个处理基因组数据的python模块,它打包了htslib-1.3、samtools-1.3和bcftools-1.3
- 生成式 AI 产业革命:从技术突破到商业重构的全景解析
XQR.小白
人工智能重构量子计算
目录摘要一、量子计算的技术底层:从原理到工程化1.1量子比特技术突破1.1.1超导量子比特1.1.2离子阱量子比特1.1.3新兴技术路线1.2量子算法与软件生态1.2.1核心算法突破1.2.2开源软件生态二、商业化应用:从垂直领域到产业渗透2.1金融行业:重构风险与安全2.1.1密码安全革命2.1.2高频交易优化2.2生命科学:加速新药发现2.2.1蛋白质折叠模拟2.2.2基因编辑优化2.3制造业
- 云原生数据库探究(二)
南山记
数据库云原生数据库
在对云原生数据库建立初步理解的基础上,着重依据阿里云与腾讯云官方技术文档及最新公开数据,对比了PolarDBMySQL(阿里云)与TDSQL-C(腾讯云)。对比显示,两者均遵循云原生的理念,在核心架构与设计上具有共性;与此同时,出身基因的不同则塑造了各自的产品特性,使其在差异化的技术路径上展现出各自优势,有着各自适用的业务领域。1.技术路线共同点及原因共同点计算存储分离架构:两者均采用此设计,计算
- 当数字流体重塑交互美学,科技与争议共舞的次世代体验
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编辑器
当指尖轻触iPhone的刹那,液态玻璃如晨露般在屏幕表面流转跃动,iOS26正以颠覆性的「数字流体」交互语言,开启人机交互的全新纪元。这场自iOS7时代以来最具颠覆性的UI革命,不仅将AI智慧与隐私守护熔铸成系统基因,更通过动态光影与触觉反馈的量子级跃迁,让科技真正成为呼吸般的存在。然而,当未来界面以如此激进的方式降临,争议的涟漪亦随之扩散——iOS26正用其充满张力的美学表达,在惊艳与质疑的交响
- 动态IP技术赋能业务创新:解锁企业数字化转型新维度
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在数字经济高速发展的今天,IP地址已不再是简单的网络标识符,而是演变为支撑企业数字化转型的核心基础设施之一。动态IP技术凭借其灵活、高效、安全的特性,正在重塑传统业务模式,催生出诸多创新应用场景。本文将深入剖析动态IP的技术本质,并结合典型业务场景,探讨其如何成为企业突破发展瓶颈的关键钥匙。一、动态IP技术本质:从底层架构看创新基因动态IP(DynamicIPAddress)的核心价值在于其"按需
- 【AI大模型】14、Transformer架构深度解析:从并行计算到千亿参数模型的扩展密码
无心水
AI大模型人工智能transformer架构AI大模型Transformer模型扩展特征工程自动化特征工程
一、Transformer的基因密码:并行化架构的革命性突破(一)序列计算的历史性突破在Transformer诞生之前,RNN/LSTM等序列模型受困于串行计算的天然缺陷:时间复杂度瓶颈:处理长度为N的序列需O(N)时间,且无法并行,导致训练速度随序列长度呈线性下降。例如,LSTM处理512长度文本需512次递归计算,而Transformer仅需一次矩阵乘法。长距离依赖困境:通过隐藏状态传递信息的
- fastp安装及使用-fastp v0.23.4(bioinfomatics tools-002)
让学习成为一种生活方式
基因组多组学测序数据QClinuxgithub数据挖掘
01测序数据发展背景基因测序技术已经经历了近半个世纪的发展。在1975年,Sanger首次引入DNA测序方法的概念,随后发表了一种通过DNA聚合酶催化DNA链的合成的测序方法。在第一台自动荧光DNA测序设备中,成对的测序方法被首次使用,并且完成了对次黄嘌呤-鸟嘌呤磷酸核苷转移酶(HPRT)基因的完整基因座的测序。1996年,ABI推出了第一台利用ABIPrism310板状凝胶电泳的商业DNA测序仪
- 【DSP笔记 · 第3章】数字世界的“棱镜”:离散傅里叶变换(DFT)完全解析
FF-Studio
DSP数字信号处理·笔记笔记自动化信号处理音频音视频fpga开发dsp开发
数字世界的“棱镜”:离散傅里叶变换(DFT)完全解析在上一章,我们探索了Z变换和离散时间傅里叶变换(DTFT)。我们知道,DTFT是一个无比强大的理论工具,它能将一个时域离散序列的“基因图谱”——也就是它的频谱——完整地揭示出来。理论上,只要我们知道了信号的DTFT,就知道了它包含的所有频率成分。但这里有一个巨大的“但是”。DTFT是理论上的完美,却在实践中遇到了一个无法逾越的鸿沟:DTFT的定义
- The Quantization Model of Neural Scaling
绒绒毛毛雨
语言模型人工智能
文章目录摘要1引言2理论3概念验证:一个玩具数据集3.1“多任务稀疏奇偶校验”数据集3.2幂律规模和新兴能力4拆解大型语言模型的规模定律4.1单token损失的分布4.2单基因(monogenic)与多基因(polygenic)的规模曲线5.1语言模型量子的自然分布6相关工作7讨论摘要我们提出了神经网络规模定律的量化模型,该模型既解释了随着模型和数据规模增加损失按幂律下降的现象,也解释了随着规模扩
- 基于 Java 的大数据分布式计算在基因编辑数据分析与精准医疗中的应用进展
知识产权13937636601
计算机java分布式计算基因编辑
随着基因测序成本断崖式下降(单人类全基因组低于100)和CRISPR基因编辑技术成熟,全球日均产生超20PB基因数据。传统单机生物信息学工具难以应对海量多组学数据的整合、分析与临床转化。本文将系统阐述**Java技术栈如何构建新一代基因大数据计算中枢**:基于Hadoop+Spark的分布式架构实现千倍加速的基因组比对;通过Flink流式计算引擎支撑CRISPR脱靶效应实时预测;利用ApacheA
- 鸿蒙新闻应用全链路优化实践:从内核重构到体验革新
哼唧唧_
华为新闻HarmonyOS5harmonyos性能优化
鸿蒙新闻应用全链路优化实践:从内核重构到体验革新技术底座:HarmonyOSNEXT+ArkTS+分布式软总线核心指标:启动时间≤800ms|FPS≥55|内存峰值≤150MB一、架构级优化:原生鸿蒙的基因优势ArkTS渲染引擎采用AOT编译生成高效机器码,界面流畅度提升20%(对比传统跨平台框架)扁平化布局引擎:通过替代嵌套组件,减少30%布局计算耗时//优化布局结构示例分布式任务调度跨设备资源
- 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