- 计算机视觉中,Pooling的作用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在计算机视觉中,Pooling(池化)是一种常见的操作,主要用于卷积神经网络(CNN)中。它通过对特征图进行下采样,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面:1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样,减少了特征图的空间分辨率(例如,高度和宽度)。这意味着网络需要处理的数据量会减少,从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
- 图片中的上采样,下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- 数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
皮皮冰燃
数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
- 【监控告警】02-Promtheus的学习之路
Kearey.
监控告警微服务网关学习方法
prometheus采用的是拉模式为主,推模式为辅的方式采集数据。Prometheus作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏采样的,事实上所有的图表和警报都是”估算”,我们也就不必太纠结于图表和警报的对应性,能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统。当然,有时候我们也得证明这个警报确实没问题,那可以看一眼`ALERTS`指标。`ALERTS`是Prometheus在警报计算
- 【笔记】扩散模型(七):Latent Diffusion Models(Stable Diffusion)论文解读与代码实现
LittleNyima
DiffusionModels笔记stablediffusionAIGC人工智能
论文链接:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels官方实现:CompVis/latent-diffusion、CompVis/stable-diffusion这一篇文章的内容是LatentDiffusionModels(LDM),也就是大名鼎鼎的StableDiffusion。先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是采样空间太大,学
- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- Gyro陀螺仪 > MPU 6000 vs ICM 20689
ABEL in China
DIY之旅单片机嵌入式硬件
目录参考MPU6000和ICM20689对比陀螺仪的选择:采样率与噪声参考Gyro-MPU6000vsICM20689|IntoFPVForumFPVDroneFlightControllerExplained-OscarLiangMPU6000和ICM20689对比两个飞行控制器陀螺仪。分别属于T-Motor和iFlight。T-Motor使用MPU6000陀螺仪,而iFlight使用2xICM
- 【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
Lossya
机器学习人工智能python贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
- 计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理
撸码猿
计算机视觉图像处理人工智能
1.基本概念1.1.数字图像图像处理的对象是数字图像,它是由像素点阵列表示的图像。需要了解像素、图像分辨率、灰度级、RBG等图像表示方法。用numpy数组表示,每个元素为像素值。例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到
- Unity面试:MipMap是什么,有什么作用?
returnShitBoy
unity游戏引擎
MipMap(多级纹理映射)是计算机图形学中用于提高渲染效率和图像质量的一种技术。在Unity3D等游戏开发中,MipMap的作用主要体现在以下几个方面:减少模糊效果:当纹理在屏幕上缩小时,使用MipMap可以避免出现模糊和失真现象。MipMap的概念是为同一纹理创建多个采样级别,每个级别的分辨率逐渐降低。当物体离摄像机较远时,使用较低分辨率的纹理进行渲染,从而提供更清晰、自然的视觉效果。提高渲染
- 数据分析-18-时间序列分析的季节性检验
皮皮冰燃
数据分析数据分析
1什么是时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点的集合,通常以固定的时间间隔进行观测。这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用,例如金融、经济学、气象学和工程等。时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式,以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间
- YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4
今天炼丹了吗
YOLOv9涨点改进专栏人工智能机器学习python深度学习YOLO目标检测
专栏介绍:YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新,主力高效涨点!!!一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核,对不规则特征有更好的提取效果。RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块,类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。二、RepNCSPELAN4-AKConv模块详解2.1模块简介RepNCSPELAN4-AKConv的主要思想:使用A
- PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块,用于实现二维转置卷积(也称为反卷积或上采样卷积)。转置卷积通常用于生成比输入更大的输出,例如在生成对抗网络(GANs)和卷积神经网络(CNNs)的解码器部分。二、语法和参数语法torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_c
- ClickHouse实战处理(一):MergeTree系列引擎
sheep8521
clickhouse数据库大数据
MergeTree作为家族系列最基础的表引擎,主要有以下特点:存储的数据按照主键排序:创建稀疏索引加快数据查询速度。支持数据分区,可以通过PARTITIONBY语句指定分区字段。支持数据副本。支持数据采样。总之适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎。可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理。支持数据复制(使用Replicated*的引擎版本)、分区和其他引擎不支持的特性MergeTree系列
- python librosa音频处理库 Core IO and DSP(翻译文档)
FQ_G
音频librosapython
英文文档地址:http://librosa.github.io/librosa/core.html由于本人才疏学浅,如有翻译错误,请指出,谢谢!一、Audioprocessing1.1librosa.core.load加载音频,audioread这种方式能加载的音频格式,我一般都把音频处理成wav格式然后通过该函数加载。参数为:path:音频路径sr:音频频率(你可以不用原始的音频频率,他有重采样
- UE4材质函数参考——枢轴绘制器工具2.0材质函数bate0114
深呼吸10911
枢轴绘制器工具2.0材质函数旨在使枢轴绘制器2MAXScript能够用于虚幻引擎着色器网络的材质函数。枢轴绘制器2的材质函数使您能够利用纹理来访问和解码枢轴绘制器2MAXScript存储的有用模型信息。MAXScript输出的每个纹理都可以在材质中直接引用,但是如果在采样纹理之后没有应用适当的步骤,那么这些值将不正确。本页中给出的这些材质函数可让您轻松快速解码纹理信息。本页中包含的很多材质函数将使
- 『点云处理任务 』用PCL库 还是 深度学习模型?
爱钓鱼的歪猴
点云深度学习人工智能pcl库
深度学习和PCL库都可以用来做点云处理任务,但是二者侧重点有所不同。1、PCL库(点云库)是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库,常用于以下任务:1、点云滤波:用于去除噪音、下采样和平滑等操作,入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。2、特征提取和描述:用于捕获地点云数据的表面特征,入法线估计、曲率计算、局部特征描述子(如FPFH、SHOT)等。3、点云配准:,用于将不同视角或不同时间的点云数据
- 探索未来:LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器
褚知茉Jade
探索未来:LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器在这个数字化的时代,时间和数据是推动世界前进的关键因素。LLMTime是一个创新性的开源项目,它揭示了大型语言模型(LLMs)在时间序列预测中的惊人潜力。无需针对特定任务进行训练,仅通过将数值转化为文本并采样可能的扩展,LLMTime就能超越传统的时间序列方法。项目介绍LLMTime提出了一种名为"零样本时间序列预测"的方法,其核心在于
- ffmpeg读取文件速度的控制
PETER327447
音视频:ffmpeg
两种方法:(1)根据采样率算出每帧播放时间t,然后sleep(t);笨办法(2)根据读取的AVpacket的pts控制速度,核心思想:将ffmpeg的pts转换成系统时间,然后比较当前时间和读取的pts时间,差值即为控制的因素1、获取启动时间,start_time=av_gettime();2、转换avpacket的ptsAVRationaltime_base=m_pFormatContext->
- YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入24年最新卷积模块LDConv
小李学AI
YOLOv10有效涨点专栏YOLO人工智能深度学习计算机视觉目标检测
1.LDConv介绍1.1摘要:基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果,但标准卷积运算存在两个固有的缺陷。一方面,卷积运算被限制在局部窗口内,因此它不能从其他位置捕获信息,并且它的采样形状是固定的。另一方面,卷积核的大小被固定为k×k,这是一个固定的正方形,并且参数的数量倾向于与大小成正比地增长。尽管可变形卷积(DeformableConv)解决了标准卷积的固定采样问题,但是参数的数
- [Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization
emergency_rose
paper阅读笔记大数据
BN->IN,能有效提升纹理风格转化任务的图像生成质量1、原因1)生成图像的对比度主要取决于style图像,而非content图像;通过instancenormalization,可以去除content图像的个体对比度差异,从而简化生成过程2)高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock(包含卷积、池化、上采样、BN等)来实现,因此需要直接在architectur
- python 随机数的用法
_____miss
Python
1、numpy.random.randint()sample_int=numpy.random.randint(start_number,end_number,sample_number)start_number:起始采样数end_number:结尾采样数sample_number:采样的个数例子:sample_int=numpy.random.randint(1,10,5)在[1,10)之间随机
- 什么是奈奎斯特采样定理
达西西66
奈奎斯特采样定理
奈奎斯特采样定理,也被称为奈奎斯特定理或奈氏定理,是信号处理领域中至关重要的原理之一。它揭示了在数字信号处理中如何正确地采样模拟信号,以避免信息丢失和混叠现象。本文将深入探讨奈奎斯特采样定理的原理、应用和实例,以及其在通信、音频处理和图像处理等领域的重要性。奈奎斯特采样定理的基本原理奈奎斯特采样定理是由美国工程师哈里·S·奈奎斯特(HarryNyquist)在20世纪20年代提出的。该定理的核心思
- 高分辨率音频和传统音频区别
Tracy973
网络人工智能音视频实时音视频语音识别
是不是很好奇高分辨率音频和传统音频区别在那里?什么场景更需要高分辨率音频?下面我们一起来理解一下。高分辨率音频和传统音频主要区别在于其音质和数据的详细程度:分辨率:高分辨率音频的采样率和比特深度高于传统音频。例如,高分辨率音频可能使用24位/96kHz或更高的参数,而传统音频(如CD音质)通常为16位/44.1kHz。更高的采样率和比特深度能捕捉到更多的音频细节,提供更清晰、更丰富的声音体验。数据
- 【Lidar】基于Python的点云数据下采样+体素显示
RS迷途小书童
激光雷达点云数据python开发语言激光点云数据点云数据处理
1Open3D库介绍Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高度优化,还通过PythonPybinding提供了前端PythonAPI。Open3D为开发者提供了一组精心选择的数据结构和算法,内部实现高度优化并设置为并行化。它处理3D数据的各种应用,包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量
- OpenGL学习之路(4.0) 实现抗锯齿效果
velue
原因当我们放大图片的时候会发现图片上的像素点有很多锯齿形状,这样就会导致图片呈现的效果不佳,所以需要通过抗锯齿处理。方式抗锯齿的方式有两种,一种是混合(GLBlend)处理抗锯齿,一种是多重采样抗锯齿混合(GLBlend)处理抗锯齿需要注意的是,混合处理只能处理点和线段,多边形图形需要多重采样处理打开混合处理/**函数原型:voidglHint(GLenumtarget,GLenummod)参数说
- 智能8路灰度
低调包含不哈哈
开源分享c语言学习stm32
一传感器介绍自制8路灰度传感器,由嘉立创打板,不同于普通的红外循迹模块,这个8路灰度可以用来循迹白底黑线,也可以用来寻蓝底黑线等其他环境。并且灰度传感器,相对于红外传感器干扰小,探测距离高。且不通过电位器进行电压比较,而是通过MCU用ADC采样取得接收管电压,将此电压与之前按键保存的电压相比较(前面为大概介绍,具体使用方法在后面)。二原理介绍8路灰度,每一路由一个发光二极管和一个光敏二极管组成。灰
- pcm原始音频采集率转换
工农村贴膜小哥
音视频编解码技术pcm采样率转换原始音频
pcm介绍pcm也被称为脉码编码调制,是音频中没经过压缩的原始数据。在声音采集中经过抽样,量化,最后编码。采样:对声音进行一定频率的采集,频率越高,间隔时间越小,声音更接近真实。常用的采样率有8khz,16khz,22.05KHz、44.1KHz、48KHz等。量化就是对每个采集的数据用数字信号来表示声音的振幅。如我可以用-10表示波谷,10表示波峰。也就是20个量化值来表示一段音乐。当然也可以用
- 2018-03-18 图片处理(一)----图片加载
紫杉叶子
笔记如下如图:2018-03-18_081925.png实现步骤:从sd卡中显示图片1.因为是android6.0系统,所以要动态申请读写sd卡的权限2.显示图片为了与屏幕大小更加的契合,要动态的获取对图片的一个采样率采样率:比如采样率为4,对于一个1000*1000的图片,宽和高:1000*1000---->高:1/4*宽:1/4=总:1/16----以1/16的大小来采样动态获取采样率//应该
- xmos-XVF3000简介
XMOS-熙光技术
xmosHIFI音频xmosXVF3000
XVF3000特点:用于远场可释放双手来交流的可编程语音芯片4麦的自适应波束成型,支持圆形阵列和线形阵列全双工AEC以支持打断(高达50dB回音消除优化)噪声抑制(高达15dB抑制优化)不具备唤醒词触发检测128pinTQFP封装对外接口部分高速USB2.0设备多通道UAC1.0,支持16kHz/48kHz采样率控制指令传输接口可选I2S接口支持16kHz/48kHz采样率可选I2C控制接口音频输
- 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