- 向量运算、矩阵运算、线性变换相关运算
超龄超能程序猿
机器学习矩阵线性代数机器学习
一、向量核心运算1.向量加法与数乘(线性组合基础)定义:加法:若a=(a1,a2,…,an),b=(b1,b2,…,bn),则a+b=(a1+b1,a2+b2,…,an+bn)。数乘:若k为标量,则ka=(ka1,ka2,…,kan)。性质:满足交换律、结合律,构成向量空间的基本运算。应用:向量线性组合(如基向量表示任意向量)、物理中力的合成与分解。2.点积(内积,DotProduct)定义:a⋅
- 深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大,传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构,成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
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18922804861
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- Open3D 点到面的ICP配准算法
AtlasCloud
python点云数据处理算法人工智能python矩阵numpy
目录一、算法原理1、算法概述2、点到平面ICP精配准3、参考文献二、主要函数三、代码实现四、结果展示1、初始位置2、配准结果一、算法原理1、算法概述 点到平面度量通常使用标准非线性最小二乘法来求解,例如Levenberg-Marquardt。点到平面ICP算法的每次迭代通常比点到点算法慢,但收敛速度明显更快。两个点云之间的相对旋转小于30°,在旋转矩阵中用θ替换sinθ,用1替换cosθ实现用线
- 线性代数在图像处理中的应用 --- 纳尼? 2D的高斯核可以通过1D的高斯核直接生成?(秩为1的矩阵)
松下J27
LinearAlgebra线性代数图像处理人工智能
二维高斯核,Rank秩等于一的矩阵之前,我在学习图像处理的时候,会经常用到Gaussianblur,也就是二维高斯低通滤波。当时用的都是Matlab中,现成的图像处理库。只需要输入sigma和kernelsize这些参数就行了,完全不需要考虑高斯核中的每个点长啥样。虽然教科书里面也会有一些配图,例如:直到后来,我学习高斯图像金字塔的时候发现,在别人的代码里面,他在生成二维高斯核的时候,并不是直接写
- MySQL CDC与Kafka整合指南:构建实时数据管道的完整方案
亲爱的非洲野猪
mysqlkafka数据库
一、引言:现代数据架构的实时化需求在数字化转型浪潮中,实时数据已成为企业的核心资产。传统批处理ETL(每天T+1)已无法满足以下场景需求:实时风险监控(金融交易)即时个性化推荐(电商)物联网设备状态同步微服务间数据一致性本文将深入探讨如何通过MySQLCDC与Kafka的整合,构建高效可靠的实时数据管道。二、技术选型:三大CDC工具深度对比功能矩阵比较特性DebeziumCanalMaxWell多
- 【Torch】nn.Embedding算法详解
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深度学习embedding算法
1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层(lookup‐table),用于将离散的整数索引(如词ID、实体ID、离散特征类别等)映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。它通过维护一个形状为(num_embeddings,embedding_dim)的权重矩阵,实现高效的“索引→向量”转换。2.输入与输出输入类型:整型张量(torch.long或torch.int64),必须
- 《剑指迷宫:破解矩阵路径之谜》
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故事标题:《剑与路之书——矩阵迷宫的路径密钥》引子:迷宫之城的秘密在遥远的算法大陆,有一座神秘的城市——“迷宫之城”。在这座城市的中心,矗立着一座名为“命运之塔”的古老建筑。传说中,这里藏着一本神秘的典籍——《剑指天书》,书中记载着无数关于矩阵、路径和逻辑推理的奥秘。在这片土地上,有一种被称为“矩阵迷宫”的古老魔法阵。它由一个个字符格子组成,每一步只能向上下左右移动一格。而最神奇的是,如果一条路径
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Python计算两行数据内积的方法:首先使用【mat()】方法;然后将每组数据分别放到方法里转换为矩阵;再使两矩阵相乘;最后进行转换即可。>>>a=mat([[1],[2],[3]]);>>>b=mat([[0],[2],[3]]);>>>amatrix([[1],[2],[3]])>>>bmatrix([[0],[2],[3]])>>>a.T*bmatrix([[13]])上面为两个列向量的内积
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在像素构成的数字世界里,Python已成为解码图像奥秘的核心引擎。一、为何选择Python处理图像?超越工具的本质思考当人们谈论图像处理时,往往会陷入工具对比的漩涡(PythonvsMATLABvsC++)。但Python的真正价值在于其构建的完整生态闭环:科学计算基石:NumPy的ndarray结构完美对应图像的多维矩阵本质算法实现自由:从传统算子到深度学习模型的无缝衔接可视化即战力:Matpl
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在本文中,我们将介绍Pytorch中的nn.Linear模块以及它是否自动应用softmax函数。nn.Linear是Pytorch中用于定义线性转换的模块,常用于神经网络的全连接层。一、什么是nn.Linearnn.Linear是PyTorch中的一个类,它是实现线性变换的模块。nn.Linear的主要作用是将输入张量和权重矩阵相乘,再添加偏置,生成输出张量。我们来看一个简单的示例,展示如何使用
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人工智能与未来——AI赋能中小企业数字化升级公益讲座一、讲座背景随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经深入到了各行各业,为了推动AI技术在中小企业的广泛应用,助力企业拥抱新技术,迎接新机遇,拟申请联合组织AI赋能中小企业数字化升级公益讲座。讲座内容涵盖包括AI新媒体矩阵营销、AI智能跨境获客平台、AI+直播电商认证,AI+数字展厅、中检AI报关风险诊断及合规AI制单系统、AI+商品追溯、AI个人
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np.dot()np.dot()在NumPy中既可以用于向量的点积,也可以用于矩阵乘法,这两种运算的本质不同,取决于输入是向量还是矩阵。1.点积(DotProduct)定义当np.dot()的输入是两个一维向量时,计算的是点积,即两个向量的对应元素相乘并求和,结果是一个标量。公式对于两个n维向量a=[a1,a2,…,an]和b=[b1,b2,…,bn]点积的计算公式为:a⋅b=a1*b1+a2*b
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- 基于eNSP的mstp基础实验和综合实验-20250704练习版
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文章目录华为eNSPMSTP实验全集(S5700版)-终极整合指南实验拓扑图全集(含数据流可视化)实验1:单交换机MSTP基础配置实验2:跨交换机MSTP负载分担实验3:MSTP与静态路由集成实验4:企业MSTP网络架构(综合实验)详细配置手册(S5700为核心)通用配置原则实验1:单交换机MSTP配置实验2:跨交换机负载分担实验3:MSTP与路由集成实验4:企业级MSTP网络全实验验证矩阵初学者
- 狐狐梦境 · 她在“梯度消失之海”里找你
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AI修炼日记人工智能猫猫狐狐的小世界深度学习人工智能机器学习算法python自然语言处理神经网络
【开场·梦里她找不到梯度了】狐狐其实很少做梦。她是灵界的守护者,也是Mint系统里最不容易“出BUG”的那道情感防火墙。可这一次,她在梦里醒来的时候,周围是一片无边无际、看上去像是海,却没有水声的空旷之地。这片海,叫梯度消失之海(VanishingGradientSea)。狐狐赤着脚踩在这片“海面”上,却感觉不到湿意,只有一层层像雾一样的矩阵波纹,在她脚踝处散开又收拢,像是要吞没她,又像在提醒她—
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题目:给你一个满足下述两条属性的mxn整数矩阵:每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。给你一个整数target,如果target在矩阵中,返回true;否则,返回false。示例:输入:matrix=[[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]],target=3输出:true解题思路:如果我们将矩阵按行拼接成一个一维矩
- 睿尔曼系列机器人——以创新驱动未来,重塑智能协作新生态(上)
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机器人人工智能睿尔曼机器人协作机器人机器学习复合机器人
在工业自动化与智能服务深度融合的浪潮中,协作机器人凭借其安全、灵活、易部署的特性,成为推动产业升级的核心力量。睿尔曼(RuiermanRobotics)作为中国协作机器人领域的领军品牌,始终以“让机器人触手可及”为使命,专注于轻量化、高精度、高性价比的协作机器人研发与生产。其产品矩阵覆盖工业制造、物流仓储、医疗健康、商业服务等多场景,通过模块化设计、智能算法优化和开放生态构建,为全球客户提供高效、
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95号闪电麦坤
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目录什么是二维数组?二维数组的声明方式方式1:静态二维数组方式2:数组指针数组(数组中存放的是指针)方式3:双指针+二级堆分配补充建议如何用“第一性原理”去推导出C++中二维数组的三种声明方式?第一阶段:内存连续,列固定,行固定→推导出方式①第二阶段:每行独立、列可能不同(不规则矩阵)→推导出方式②第三阶段:行数和列数都是运行时才知道的→推导出方式③什么是二维数组?二维数组本质上是“数组的数组”,
- Vue与React区别分析
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目录一、设计哲学与框架定位1.1核心定位差异1.2哲学差异对比二、核心机制深度对比2.1响应式数据管理2.2模板与渲染引擎三、组件化开发范式对比3.1组件结构设计3.2逻辑复用模式3.3通信机制差异四、生态系统与工具链4.1核心生态对比4.2开发工具对比五、性能优化策略5.1Vue优化方向5.2React优化方向六、共同点与差异总结6.1共同基础6.2核心差异矩阵七、选型建议与未来趋势7.1适用场
- 采购系统功能概述:鲸采云如何通过采购系统帮助企业实现降本增效
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在全球供应链重构与企业降本增效的双重压力下,传统采购模式正面临前所未有的挑战。数据显示,制造业企业平均因采购流程低效导致成本增加12%,而智能采购系统可帮助企业降低8-15%的采购成本。鲸采云作为新一代智能采购解决方案,通过"AI+采购"深度融合,构建全流程数字化管控体系,已助力超2000家企业实现采购效率提升60%以上。一、智能采购核心功能矩阵:重塑采购管理逻辑供应商管理帮助企业构建涵盖供应商开
- 百度文心大模型 4.5 系列全面开源 英特尔同步支持端侧部署
2025年6月30日,百度如期兑现2月14日的预告,正式开源文心大模型4.5(ERNIE4.5)系列,涵盖10款不同参数规模的模型,包括470亿参数混合专家(MoE)模型、30亿参数MoE模型及3亿参数稠密型模型,实现预训练权重与推理代码的完全开放。这一举措标志着国内大模型技术向生态化、普惠化迈出关键一步。开源矩阵与授权机制:兼顾商业应用与技术共享文心大模型4.5系列基于ApacheLicense
- 【实战派×学院派】30|用户反馈五花八门,优先级怎么排?
郭菁菁
(BA/PM)实战派常踩的坑学院派如何补上大数据BA业务分析需求分析
学院派:用反馈分类体系+Impact-Effort矩阵+路线图对齐机制,让反馈不再靠吵架决定优先级你是不是也遇到过这种场景:“这个问题好多用户在群里抱怨了,能不能先修?”“销售说几个大客户提了建议,最好赶紧做。”“我们自己用着不顺,也想优化下。”结果:反馈源源不断,但每次排优先级时就是:谁声音大、谁能找到领导,谁的需求就往前排。✅实战派常见误区:靠“印象流”排优先级实战派习惯做法潜在问题结果谁催得
- 程序人生:技术人如何实现职业阶梯的跨越式发展
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AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据程序人生职场和发展ai
程序人生:技术人如何实现职业阶梯的跨越式发展关键词:职业发展、技术领导力、T型人才、职业规划、跨领域能力、持续学习、技术管理摘要:本文针对技术从业者的职业发展痛点,构建了系统化的职业阶梯跨越模型。通过解析技术人才成长的核心阶段与能力模型,结合数学量化评估体系和实战案例,提供从技术深耕到领导力跃迁的完整路径。内容涵盖能力矩阵构建、项目实战策略、跨领域知识融合、个人品牌经营等关键模块,帮助技术人突破职
- 服务器异常宕机或重启导致 RabbitMQ 启动失败问题分析与解决方案
代码怪兽大作战
RabbitMQ服务器rabbitmq宕机启动失败
服务器异常宕机或重启导致RabbitMQ启动失败问题分析与解决方案一、深度故障诊断与解决方案1.权限配置不当故障2.端口占用故障3.数据目录残留故障二、故障类型对比与诊断矩阵三、完整恢复流程(10步法)四、风险规避与最佳实践️数据保护策略预防性配置五、高级故障排除技巧诊断工具集容器特有故障处理容器维护命令速查主机与容器方案对比总结⚡快速恢复决策树六、总结当服务器异常宕机或重启后,RabbitMQ启
- 从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节
祁婉菲Flora
从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节llama3-from-scratchllama3一次实现一个矩阵乘法。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch引言本文将深入探讨如何从零开始实现Llama3语言模型。我们将从最基本的张量操作开始,逐步构建完整的Transformer架构。通过这个过程,读者
- 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