- Apache JMeter 快速入门【图文详情】
甘蓝聊Java
【更新中...】项目中的那些事apachejmeterjava性能测试压力测试
文章目录ApacheJMeter简介安装ApacheJMeter入门Demo-测试HTTP接口第1步:创建线程组,模拟并发用户第2步:添加HTTPRequest采样器提供HTTP接口创建HTTPRequest采样器创建JSON断言第3步:添加Listener第4步:运行第5步:查看运行结果更多介绍参考本文目标:快速了解ApacheJMeter,并实现一个简单的HTTP接口的性能测试。官网:http
- 应对高速芯片从相位噪声到时间抖动的挑战
射频微波精密
单片机stm32嵌入式硬件
当今数字芯片的接口时钟、采样时钟等速度越来越快,因此对时钟或晶体振荡器的抖动要求越来越严格。因为比如采样时钟的抖动就可能会给高性能ADC的信噪比性能带来灾难性影响。虽然信噪比与抖动之间的关系已为大家所熟知,但大多数振荡器(时钟来源于振荡器)都是用相位噪声来描述特性的。本文介绍了如何利用AnaPico的APPH系列相位噪声分析仪将相位噪声转换为抖动的测试方案,以便轻松计算信噪比的下降幅度等影响。抖动
- 量化噪声介绍
正是读书时
知识点概率论线性代数
量化噪声是在将模拟信号转换为数字信号的量化过程中产生的噪声。以下为你详细介绍:1.量化的基本概念在模拟信号数字化过程中,采样是对模拟信号在时间上进行离散化,而量化则是对采样值在幅度上进行离散化。由于模拟信号的取值是连续的,而数字信号的取值是离散的有限个值,所以在量化时,需要将模拟信号的采样值映射到最接近的离散量化电平上,这种映射过程不可避免地会产生误差,这种误差就表现为量化噪声。2.量化噪声的定义
- 第2节下:线性表示代码带写【带注释】
人间普通饼饼
深度学习自学记录深度学习python
importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#画图用的importrandom#随机#生成数据,w表示权重,是一维向量(张量),b表示偏置值,是一个标量defcreate_data(w,b,data_num):#torch.normal是用于生成正态分布随机数的函数,它的作用是从指定的正态分布中生成张量,其中每个元素都是从该正态分布中采样的随机数。#语法:torc
- 明远智睿5G工业网关远程联动,打造一支“精锐部队”
myzr123
明远智睿嵌入式人工智能机器学习c++
信息科技更新迭代,5G技术粉墨登场,助力工业物联网发展进程中最为璀璨的时代,受到5G技术所带来的好处,数据传输处理的速度得到质一般的飞跃,成就了各大工控领域的蓬勃发展。在工控领域里,人类无时无刻不在思考着如何“全自动”、“0人手”的工作方式,特别是应对危险环境的采样、巡查工作。充满神秘未知的危险地带,往往成为人类发展空间的压缩剂,面对这些困难与美愿,工控机器人便是人类目前最为精锐的部队,而5G技术
- 自制本地影音播放器(python)
席子哥哥的代码库
pythonpython开发语言
需要安装:pipinstallopencv-pythonpygamepillownumpy技术参数|特性|说明||分辨率支持|最高4KHDR||采样率|44.1kHz-192kHz||位深|16bit/24bit/32bit||声道配置|立体声/5.1/7.1环绕||字幕支持|SRT/ASS外挂字幕||色彩空间|RGB/YUV4:4:4/4:2:2/4:2:0|核心功能1.多格式支持音频:MP3/
- 《open3d qt 网格采样成点云》
小修勾
PCLOpen3DEasy3DVTK等点云库QT开发qt开发语言算法open3d点云
open3dqt网格采样成点云效果展示二、流程三、代码效果展示二、流程创建动作,链接到槽函数,并把动作放置菜单栏参照前文三、代码1、槽函数实现voidon_actionMeshUniformSample_triggered();//均匀采样voidMainWindow::
- 热电偶的采样电路与热电阻pt100的采样电路
吉孟雷
sensor模拟硬件热电偶RTDPT100温度采集
一、热电偶采样电路1采样放大电路下图为之前拆过的一个西门子温度模块相关的采样电路,乍一看这个电路有不知道从哪里下手分析,这也不像我们熟悉的同向或者反向电路,也没有参考的地,电路结构肯定是没有错的,西门子温度模块里的采样电路,这样做肯定有它的道理。图:热电偶采样放大电路下面我们把上面的电路简化一下,其实也很简单啊,原来只是把同向放大电路的地改成了基准,这样做的好处是避免地平面上的噪声的影响,毕竟热电
- Android平台FFmpeg多媒体处理实战
雲明
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:FFmpeg在Android平台为开发者提供强大的音视频处理能力,涵盖编解码、容器格式解析、软硬解码切换、音频重采样和视频转换等关键功能。本项目介绍如何集成FFmpeg到Android应用,包括编译库、解封装、解码、硬解支持、音频重采样、视频转换和测试代码的使用,为音视频应用开发提供完整流程的实践指南。1.Android平台上FFmpeg的应用和重要性1.1F
- FFmpeg Audio options
SimpleForest
ffmpegffmpeg
ffmpeg音频命令选项:1.-aframesnumber(output)设置输出音频帧的数量。这是一个已经过时的别名,应该使用-frames:a参数来代替。示例:ffmpeg-iinput.mp4-frames:a300output.mp4表示输出300帧音频2.-ar[:stream_specifier]freq(input/output,per-stream)设置音频采样频率。对于输出流,它
- 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。
- 3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算
黄晓魚
halcon3dPCL点云处理深度神经网络3d
对点云进行滤波的主要意义和目的有以下几点:去除噪声和异常值:由于设备本身的误差或环境因素的影响,采集到的点云数据中可能会包含一些噪声和异常值。这些噪声和异常值会影响后续的点云处理和分析,因此需要通过滤波处理加以去除。提高数据质量:滤波处理可以有效地提高点云数据的质量和精度,使得点云数据更加准确和可靠。这对于后续的点云处理和分析具有重要的意义。局部计算与调整:点云滤波主要通过局部计算的方式,获得一个
- YUV视频数据类型
香草加冰鸭
OpenGL渲染音视频
YUV视频数据类型1.概述2.YUV420P2.1YU122.2YV123.YUV420SP3.1NV213.2NV124.YUV和RGB转换1.概述YUV视频数据是根据一个亮度Y和两个色度UV来定义的颜色空间。常见的YUV格式有I420,NV12,YV12。YUV有三种采样模式,其中:YUV4:4:4采样,每一个Y对应一组UV分量,一个YUV占8+8+8=24bits3个字节。YUV4:2:2采
- 基于最优输运思想的分组奖励策略优化算法详解
步子哥
AGI通用人工智能算法人工智能
摘要近年来,最优输运(OptimalTransport,OT)理论因其在分布对齐、概率测度比较等问题上的卓越表现受到广泛关注。本文从“世界不断演进遵循最小代价策略”这一自然哲理出发,详细阐述了一种基于最优输运思想的分组奖励策略优化算法(GroupedRewardPolicyOptimization,GRPO)。我们将详细讨论算法的采样机制、奖励归一化、局部优势函数构造、Token级路径积分奖励分配
- 【机器学习】样本不均衡问题解决策略(欠采样方法总结)
又喝真露
机器学习机器学习数据分析人工智能
文章目录前言1.没有绝对最好,但可以根据场景选择最佳确定效果最好的方法的核心在于以下几个方面:2.方法特点对比及推荐场景3.如果不考虑复杂度和资源开销,哪些方法更值得试用?(1)推荐方法:综合性能最突出的(2)具体任务导向推荐4.总结:前言在选择欠采样方法时,没有一个方法可以在所有情况下都普遍适用并效果最好。不同的欠采样方法在实际应用中的效果取决于数据的具体特征、类分布情况、噪声水平以及实际任务要
- 线性调整器——耗能型调整器
ོ椿生拥蝶
硬件工程
线性调整器又称线性电压调节器,以下是关于它的介绍:基本工作原理线性调整器的基本电路如图1.1(a)所示,晶体管Q1(工作于线性状态,或非开关状态)构成一个连接直流源V和输出端V。的可调电气电阻,直流源V由60Hz隔离变压器(电气隔离和整流),整流桥和储能电容C构成的电路产生,输出端V.用于连接外部负载。在图中,R1和R2组成的分压网络对输出电压采样,采样电压输入到误差放大器同参考电压进行比较,误差
- 0 Token 间间隔 100% GPU 利用率,百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS
百度云大模型gpu
01什么是大模型推理引擎大模型推理引擎是生成式语言模型运转的发动机,是接受客户输入prompt和生成返回response的枢纽,也是拉起异构硬件,将物理电能转换为人类知识的变形金刚。大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为,接收包括输入prompt和采样参数的并发请求,分词并且组装成batch输入给引擎,调度GPU执行前向推理,处理计算结果并转为词元返回给用户。和人类大脑处理语言的机制类似,大模型首
- 强化学习关键技术:重要性采样深度剖析
进一步有进一步的欢喜
强化学习概率论机器学习人工智能重要性采样
目录一、引言二、重要性采样基本原理(一)什么是重要性采样(二)重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法(一)偏差(Bias)(二)方差(Variance)(三)有效样本数量(EffectiveSampleSize)(四)与真实值对比(如果已知)四、重要性采样公式推导五、代码示例六、案例分析(一)机器人路径规划(二)游戏AI七、总结一、引言强化学习旨在让智能体在与环境的交互中学习到最优策略
- MCU应用踩坑笔记(ADC 中断 / 查询法)
woainizhongguo.
常见问题/疑难杂症51/STM32单片机单片机笔记嵌入式硬件
问题描述IC:SC92F7596,在使用过程中,发现一个问题,就是我们使用到了ADC功能,程序的代码如下:ADC采样周期200ms,采样个数:4在使用过程中,因配置了ADC中断使能,在中断服务程序中,清除了了中断标志位。因为我开500ms的看门狗溢出复位,但是因为(1)当温度上升到45℃以上之后,ADC的采集时间会从us级别变到800ms,从而触发了看门狗溢出复位,红灯常亮(2)当温度下降到30℃
- 使用MATLAB实现SMOTE算法
PixelLancer
matlab算法人工智能Matlab
在数据挖掘和机器学习中,合成少数类过采样技术(SyntheticMinorityOver-samplingTechnique,简称SMOTE)是一种常用的处理类别不平衡问题的方法。本文将介绍如何使用MATLAB实现SMOTE算法,并提供相应的源代码。SMOTE算法通过合成新的少数类样本来平衡类别不平衡的数据集。它通过在少数类样本之间插入合成样本,以增加少数类样本的数量。这些合成样本是通过在少数类样
- 动态词表采样:一种控制模型词表大小的新方法
东方佑
量子变法pandaspython
在自然语言处理(NLP)领域,词汇量的大小直接影响着模型的复杂度和性能。面对超大规模的词表,如何有效地管理和利用这些词汇成为了研究者们关注的重点。本文将探讨一种创新的方法——通过动态采样方式从原始词表中提取有效词汇,并限制词表大小在8192以内,同时保留对更大规模词表内容表达的能力。背景介绍随着深度学习技术的发展,尤其是Transformer架构的成功应用,预训练语言模型如BERT、GPT等取得了
- 有限长序列的z变换收敛域_求出以下序列的Z变换及收敛域
weixin_39757122
有限长序列的z变换收敛域
【单选题】已知N点有限长序列X(k)=DFT[x(n)],0≤n,k【判断题】目前我国的证券投资基金均为契约型基金【简答题】求出以下序列的Z变换及收敛域[u(n)-u(n-10)]【简答题】用部分分式法求以下X(z)的反变换【单选题】在对连续信号均匀采样时,要从离散采样值不失真恢复原信号,则采样周期Ts与信号最高截止频率fh应满足关系()。【单选题】要处理一个连续时间信号,对其进行采样的频率为3k
- CosyVoice /F5-TTS /GPT-SoVITS /Fish-Speech 开源语音克隆与文本转语音(TTS)项目的对比整理
云樱梦海
Github开源项目开源语音克隆
四个主流开源语音克隆与文本转语音(TTS)项目的对比整理,基于公开资料与实测反馈总结:项目CosyVoiceF5-TTSGPT-SoVITSFish-Speech核心技术双向流式语音合成,支持离线与流式一体化建模基于流匹配的ConvNeXt文本表示,SwaySampling采样策略零样本/少样本语音克隆,结合GPT与SoVITS架构多语言TTS模型,支持无音素依赖的跨语言合成克隆效果音色一致性高(
- 在深度学习中,样本不均衡问题是一个常见的挑战,尤其是在你的老虎机任务中,某些的中奖倍数较高
zhangfeng1133
深度学习人工智能
在深度学习中,样本不均衡问题是一个常见的挑战,尤其是在你的老虎机任务中,某些的中奖倍数较高在深度学习中,样本不均衡问题是一个常见的挑战,尤其是在你的老虎机任务中,某些的中奖倍数较高而其他的中奖倍数较低。这种不均衡会导致模型偏向于高频样本(低中奖倍数的),而忽略低频样本(高中奖倍数的)。以下是SMOTE过采样和损失函数加权的具体实现方法:1.SMOTE过采样SMOTE(SyntheticMinori
- 音频基础知识集合
超开心~
Audio音视频
采样率(SampleRate)采样率(采样频率)即每秒内进行采样的次数。单位是Hz。采样率越高,数字波形的形状就越接近原始模拟波形,声音的还原就越真实。如44100HZ,48000HZ等。位深(BitDepth)采样位数(又称位宽,位深,位深度),采样位数的含义是用多少个点来描述声音信号的强度。采样位数反应了采样系统对声音的辨析度,位数越高,对声音的记录就越精细。常见的有8位,16位,24位和32
- delta-sigma ADC基础知识(一)
通信射频老兵
5G射频工程经验分享
模拟技术在信号处理领域长期占据主导地位,但数字技术正逐渐渗透这一领域。德尔塔-西格玛(DS)模数转换器(ADC)的设计大约四分之三是数字部分,四分之一是模拟部分。DSADC现在非常适合将模拟信号从直流(DC)到数兆赫兹的宽频率范围内进行转换。这些转换器基本上由一个过采样调制器后跟一个数字/抽取滤波器组成,共同产生高分辨率的数据流输出。本文分两部分深入探讨DSADC的核心。第一部分将探讨DS调制器的
- 将音频mp3文件添加背景音乐
MonkeyKing.sun
音视频
你可以使用Python的pydub库来合成两个音频文件,并调整背景音乐的音量,使朗诵的声音更强。以下是实现的Python代码:步骤读取朗诵音频文件(speech.mp3)。读取背景音乐文件(background.mp3)。统一两者的采样率和时长(如果需要)。降低背景音乐音量,提高朗诵音频的音量(可调整)。合并两条音轨并导出最终的MP3文件。Python代码frompydubimportAudioS
- 最小边际采样在分类任务中的应用
ningaiiii
机器学习与深度学习分类数据挖掘人工智能
最小边际采样在分类任务中的应用在机器学习的分类任务里,如何高效利用有限的标注数据,一直是研究的重点。最小边际采样(LeastMarginSampling)作为主动学习策略中的一种,为解决这一问题提供了独特的思路。本文将深入探讨最小边际采样在分类任务中的原理、应用以及优势与挑战。一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中,模型会对每个样本预
- 第五章 Opencv图像处理框架实战 5-7图像金字塔与轮廓检测
老张谋
AI--深度学习opencv图像处理人工智能
1、图像金字塔定义图像金字塔¶高斯金字塔拉普拉斯金字塔高斯金字塔:向下采样方法(缩小)高斯金字塔:向上采样方法(放大)
- 机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)
weixin_33908217
人工智能python
拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi)),获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思:1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码:第一步:读入图片第二步:进行样本的下采样第三步:进行样本的上采样第四步:原始图片-变化后的图片importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('AM.png')#
- 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