- 【Transformer】小白入门指南
静静喜欢大白
随记医疗影像transformer深度学习人工智能
目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制(Self-AttentionMechanism)多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNeuralNetwork)位置编码(PositionalEncoding)残差连接与标准化框架认识1.输入输出2.Encoder3.Decoder4.训练过程5.Positione
- Python阶段小结:从零基础到项目实战的蜕变之旅
GHXX.
python学习笔记
️知识肌肉训练清单训练部位核心动作(知识点)动作标准(关键要点)基础代谢变量/数据类型、运算符、f-stringtype()类型检测,f"{value:.2f}"精度控制条件反射if-elif-else结构、逻辑运算符三目运算xifconditionelsey简化分支循环耐力while/for循环、range序列生成、break/continue嵌套循环实现矩阵遍历,enumerate获取索引功能
- 使用OpenAI的API构建聊天机器人
dgay_hua
机器人python
技术背景介绍聊天机器人是近年来热门的AI应用之一,无论是客服系统、智能助手还是社交娱乐,都可以看到其身影。构建一个高效的聊天机器人,离不开强大的自然语言处理模型。OpenAI提供的API为开发者简化了这一过程,本文将介绍如何使用OpenAI的API服务构建一个基本的聊天机器人。核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型(GPT),它通过大量文本数据训练,学习语言模式和上下文关联,从而能够生成
- 华为 MindStudio 安装指南
丰年稻香
人工智能python人工智能
1.MindStudio介绍华为MindStudio是一款集成开发环境(IDE),用于AscendAI处理器的开发调试。它支持模型训练、推理、算子开发、性能优化等AI任务,并依赖CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetworks)作为计算架构基础。本指南介绍如何在KunLunG2280服务器上安装MindStudio,包括环境准备、依赖安装、CANN安装及MindS
- 快速了解AMD和英特尔
ordinary712
算法bigdata人工智能笔记
AMDAMD(AdvancedMicroDevices)是一家专注于计算机硬件的半导体公司,成立于1969年,总部位于美国加利福尼亚州的桑尼维尔。AMD的主要产品线包括CPU、显卡、服务器CPU、显示芯片、主板芯片组以及内存等。CPU产品线:AMD的锐龙(Ryzen)系列处理器是其面向主流桌面市场的产品,提供了从入门级到高端的多种选择。例如,AMDRyzen78745H是一款面向中高端市场的处理器
- 速度超越DeepSeek!Le Chat 1100tok/s闪电回答,ChatGPT 4o和DeepSeek R1被秒杀?
LinkTime_Cloud
chatgptDeepSeekLeChat
2023年,当全球科技界还在ChatGPT引发的AI狂潮中沉浮时,一场来自欧洲的"静默革命"正悄然改变游戏规则。法国人工智能公司MistralAI推出的聊天机器人LeChat以"比ChatGPT快10倍"的惊人宣言震动业界,其背后承载的不仅是技术突破,更折射出全球AI版图重构的深层暗涌。一、法兰西奇迹:Mistral的逆袭密码在巴黎第十区一栋不起眼的办公楼里,Mistral团队用9个月时间创造了令
- 最大子数组和(力扣53)
qy发大财
leetcode算法职场和发展
这道题的贪心贪在何处呢?当我们发现当前的子数组和已经为负数时,就要立马清0,因为继续加的话,一定会让后面的数字变小,这样一定无法达到题目要求的最大子数组和。我们需要用变量将局部的子数组和存储起来,并且随着遍历的进行,每当我们求得更大的局部最大子数组和时就更新该变量,最终该变量的值就是最大子数组和。需要注意的是我们给存储子数组的和的变量初始化时一定是用INT_MIN,千万不要习惯性初始化为0,原因是
- 2024信创答卷:技术引领,荣誉加持,构筑数字世界安全防线
亚信安全官方账号
安全大数据
随着数字化转型的持续推进,网络安全已成为国家战略和企业发展的核心支撑。作为中国网络安全软件领域的领导者,2024年亚信安全在信创领域取得了显著成就,不仅在产品创新方面实现了重大突破,还在信创生态合作、技术创新和市场荣誉等多个维度取得了跨越式进展。产品技术引领守护信创安全亚信安全坚持以技术创新为核心,重点发力自有知识产权产品的研发和创新。近几年,亚信安全基于国产化硬件平台和国产操作系统,以用户需求为
- 论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》
I_dyllic
深度学习论文阅读深度学习人工智能
基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性(配体一般指药物)1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过
- Web前端第一次作业
unfeeling_
前端
作业代码:(1)登录页面:登录会员登录页面YQ会员登录账号:密码:(2)注册页面:DocumentYQ会员注册账号:密码:确认密码:昵称:(3)主页页面跳转:index主页登录页面注册页面效果展示:总结:主页点击登录或者注册能直接跳转到新页面,登录页面,输入账号密码,就可以跳转到对应主页,注册页面也是如此,该次作业运用了表格标签修饰页面,用表单标签做出要求,最后运用超链接实现页面跳转
- vue项目的性能优化
ZoeLandia
前端性能优化vue.js性能优化前端
结合lighthouse查看各项数据,不断进行性能优化,可以从代码、打包、部署这三个层面来优化代码层面1、v-if和v-show区分使用v-if(惰性的)用的条件判断,是惰性的,false的话初始不会渲染,适用于运行很少改变条件v-show不管是什么初始都会渲染,用的display:none来控制隐藏,适用于频繁切换条件的2、computed、watch和methods区分使用computed:一
- Trend Micro 网络安全●解决方案
江苏思维驱动智能研究院有限公司
web安全网络安全
在数字化浪潮席卷全球的当下,网络安全威胁如影随形,呈现出多样化、复杂化的态势。TrendMicro作为网络安全领域的佼佼者,凭借其深厚的技术积累和敏锐的市场洞察力,精心打造了一系列全面且高效的解决方案,为企业和组织筑牢抵御网络攻击的坚实防线,有效应对各类复杂的网络安全威胁。如何选择和部署TrendMicro的安全解决方案选择和部署TrendMicro的安全解决方案需要根据企业的具体需求和环境进行综
- 代码随想录 Day 30 | 【第七章 回溯算法part 03】93.复原IP地址、78.子集、90.子集II
Accept17
算法
一、93.复原IP地址本期本来是很有难度的,不过大家做完分割回文串之后,本题就容易很多了题目链接/文章讲解:代码随想录视频讲解:回溯算法如何分割字符串并判断是合法IP?|LeetCode:93.复原IP地址_哔哩哔哩_bilibili1.题意有效的IP地址正好由四个整数(每个整数位于0到255之间组成,且不能含有前导0),整数之间用'.'分隔。例如:"0.1.2.201"和"192.168.1.1
- DeepSeek为何如此厉害,先是横扫华尔街,又是引得国内三大运营商争相加入?普通人又该如何入局?
2501_90560745
人工智能程序人生chatgptAI写作课程设计
DeepSeek火遍全球,爆锤美国股市,横扫华尔街,近日又与国内三大运营商全面合作,DeepSeek已然成为了世界资本争相追逐的香饽饽。它为何如此厉害?因为DeepSeek重新定义了AI!在DeepSeek诞生之前,全世界对于AI大模型的认知是:只有疯狂砸钱,堆算力才能做出类似于OpenAI这样强大的AI大模型;可在DeepSeek诞生之后,直接将AI大模型的训练成本降低为不到原先的1%DeepS
- 人工智能之自然语言处理技术演进
香橙薄荷心
AI人工智能自然语言处理
自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
- 动态规划LeetCode-1049.最后一块石头的重量Ⅱ
欧了111
动态规划动态规划leetcode算法c语言01背包
有一堆石头,用整数数组stones表示。其中stones[i]表示第i块石头的重量。每一回合,从中选出任意两块石头,然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为x和y,且x=dp[target];那么相撞之后剩下的最小石头重量就是(sum-dp[target])-dp[target]。动规五部曲(dp含义、递推公式、初始化、遍历顺序、打印数组)dp含义:dp[j]表示容量为j的背包,所背的物品价值最大
- 面向生成式语言模型场景到底是选择4卡5080还是选择两卡5090D
weixin_40941102
语言模型人工智能自然语言处理
四卡RTX5080VS两卡RTX5090D:AI大模型性能比拼实践与思考本文主要从算力、显存、多卡扩展效率以及性价比等多个角度,分析在部署和训练大规模AI模型时,采用四卡RTX5080方案与两卡RTX5090D方案的优劣对比。对于从事AI开发的同学来说,如何在有限预算内选择最合适的硬件平台至关重要。下面将详细解读各项指标及实际应用场景下的影响,并给出总结建议。1.算力对比——单卡TOPS与总算力在
- 商汤大装置上架DeepSeek系列模型,限免体验、服务升级!
deepseek人工智能
即日起,企业客户和开发者可在商汤大装置万象平台中,快速部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等模型,可享受3个月内1000万tokens免费使用权益。升级服务:全周期定制化方案,赋能智能开发全流程商汤大装置依托领先的技术平台与专家资源,形成了"场景定义-训练-部署-迭代"的闭环服务体系,确保客户开发效率与应用效果的双重提升。为满足不同行业的企业级需求,商汤创新了模型定制服务——为企业量
- 运行游戏出现directx runtime问题的解决
CS_Dr.Deng
游戏windows经验分享笔记
操作系统:Windows11家庭中文电脑:笔记本电脑显卡:集成显卡(AMD)解决方案:首先去自己的显卡官网更新驱动,AMD/英伟达/英特尔/摩尔线程等,更新自己的驱动。接下来就是用这个软件,我把源文件网址放在这里,联想知识库如果网页失效,可以前往我分享的百度云地址。(免费有效)链接:https://pan.baidu.com/s/1n078BSfOPlysG_1TLF6Psw?pwd=jd4p提取
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- HashMap相关
hashmap
1、JDK8HashMap为啥要引入红黑树?当HashMap的key冲突过多时,比如我们使用了不好的hash算法,导致key冲突率极高,链表里会有很多数据。但是链表的查找性能很差,所以引入红黑树是为了优化查询性能。2、JDK8HashMap为啥不直接用红黑树?因为树节点所占用的空间是普通节点的两倍,所以只有当节点足够多的时候,才会使用树节点。也就是说,最开始使用链表的时候,链表是比较短的,空间占用
- 深度学习-108-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能提取结构化信息
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1langchain的结构化输出1.1推荐的使用流程1.2模式定义1.3返回结构化输出1.3.1工具调用(方式一)1.3.2JSON模式(方式二)1.3.3结构化输出法(方式三)2提取结构化信息2.1定义数据模型2.2配置提示模板2.3设置执行链3参考附录1langchain的结构化输出对于许多应用程序,例如聊天机器人,模型需要直接用自然语言响应用户。然而,在某些情况下,我们需要模型以结构
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(六)
caridle
智能体langchain学习
五、下一步行动:从学习者到创造者的跃迁1.启动你的第一个项目(3天实践计划)行动指南:graphTDA[第1天:选择方向]-->B{{三选一}}B-->C[客服助手]B-->D[论文分析]B-->E[数据助手]C/D/E-->F[第2天:搭建基础]F-->G[第3天:添加特色功能]具体任务:基础版必做:运行课堂示例代码替换为自己的数据(如上传公司产品手册/个人学习笔记)特色功能选装:给客服助手添加
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(四)
caridle
智能体langchain学习
三、核心模块深入:像搭积木一样组装AI能力1.Models(模型层):给你的AI换个“大脑”场景需求:需要更高精度的回答?→换GPT-4数据敏感必须本地部署?→用开源模型想节省成本?→选择按量付费的模型实操演示:#使用OpenAI的GPT-4(需账户有访问权限)fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIgpt4=ChatOpenAI(model="gpt-4
- DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)的公式推导
AndrewHZ
机器学习人工智能深度学习算法
总结:DDPM通过最小化预测噪声的均方误差,使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题,大幅简化了训练目标。1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声,最终得到纯噪声\(x_T\)。每步定义为:\[q(x_t|x_{t-1})=\mathcal{N}\left(x_t;\sqrt{1-\beta_t}x_{t-1},\beta
- 安科瑞ADL400N导轨式多功能电能表外置互感器UL、CE、MID、ROHS、UKCA认证 户储 光伏并网系统
安科瑞 华楠
能源
安科瑞华楠187+0616+3979ADL系列导轨式多功能电能表,是主要针对于光伏并网系统、微逆系统、储能系统、交流耦合系统等新能源发电系统而设计的一款智能仪表,产品具有精度高、体积小、响应速度快、安装方便等优点。具有对电力参数进行采样计量和监测,逆变器或者能量管理系统(EMS)与之进行通讯,根据实时功率及累计电能实现防逆流、调节发电量、电池充放电等功能,可双向计量,实现户用分布式光伏能量管理。
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
AI知识分享官
人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战:精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战,人工智能视频课程-多模态大模型,微调技术训练营,大模型多场景实战,AI图像处理,AI量化投资,OPenCV视觉处理,机器学习,Pytorch深度学习,推荐系统,自动驾驶,训练私有大模型,LLM大语言模型,大模型多场景实战,Agent智能应用,AIGC实战落地,ChatGPT虚拟数字人,Djourney智
- 第四篇《军形篇》
爱看报的猿
智读《孙子兵法》悟处世哲学算法
《孙子兵法》第四篇《军形篇》主要探讨了战争中“形”的重要性,即客观、稳定、易见的因素,如战斗力强弱、物质准备等。它强调了先为不可胜、以待敌之可胜的作战思想,提出了攻守之道和实力对比与胜负判断的方法,以及形与势的运用原则。这些思想和原则对于指导现代战争和军事斗争仍然具有重要的参考价值。原文孙子曰:昔之善战者,先为不可胜,以待敌之可胜。不可胜在己,可胜在敌。故善战者,能为不可胜,不能使敌之必可胜。故曰
- 能不能解释一下本地方法栈?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
本地方法栈(NativeMethodStack)本地方法栈是JVM运行时数据区的一部分,类似于Java虚拟机栈,但用于支持本地方法(通常是用C/C++编写的)的调用。本地方法栈主要用于存储本地方法的信息,如局部变量、操作数栈等。特点线程私有:每个线程都有自己的本地方法栈,互不影响。生命周期:本地方法栈的生命周期与线程相同,线程启动时创建,线程结束时销毁。栈帧:每个本地方法调用时都会创建一个栈帧,方
- GPT 系列模型发展史:从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节
Ash Butterfield
nlpgptchatgpt
从GPT到ChatGPT,OpenAI用短短几年时间,彻底改变了自然语言处理(NLP)的格局。让我们一起回顾这段激动人心的技术演进史!GPT(2018):划时代的起点:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)首次将Transformer架构与无监督预训练结合,开启了大规模语言模型的新时代。核心突破:通过海量文本预训练+任务微调,GPT展示了强大的泛化能力。GPT-
- 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