- 基于python的ansys_基于python的感知机
weixin_39687990
基于python的ansys
一、1、感知机可以描述为一个线性方程,用python的伪代码可表示为:sum(weight_i*x_i)+bias->activation#activation表示激活函数,x_i和weight_i是分别为与当前神经元连接的其它神经元的输入以及连接的权重。bias表示当前神经元的输出阀值(或称偏置)。箭头(->)左边的数据,就是激活函数的输入2、定义激活函数f:deffunc_activator(
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- 常见Linux指令详解:新手入门指南
PS下载安装免费教程
Linuxlinux网络服务器
一、文件和目录管理1.ls:列出目录内容功能:显示指定目录中的文件和文件夹。常用选项:-l:以详细列表形式显示-a:显示所有文件,包括隐藏文件-h:以人类可读的格式显示文件大小示例:ls-lh/home/user2.cd:改变当前工作目录功能:切换当前的工作目录。示例:cd/var/www3.mkdir:创建新目录功能:创建一个或多个新目录。示例:mkdirmy_projectmkdir-ppro
- c++右值引用详解!
好好学习O(∩_∩)O
c++开发语言
前言左值引用可以参考笔者的这篇文章---从c到c++——4:引用-CSDN博客(ps:这篇文章里的引用单只左引用笔者当时水平不高(虽然现在也不高)起错了名字)左值引用与右值引用的定义c++中,无论是左值引用与右值引用,用途都是在给对象起别名左值与右值的概念左值和右值是c++中的一个概念,严格的来说,对于系统提供的=操作符来说(自己提供的重载函数不算),可以放在等号左边的或者能加const的称为左值
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
机器学习算法kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一,广泛应
- 程序员不用写代码?DeepSeek这个隐藏功能让我惊掉下巴
后端
凌晨三点半,显示器蓝光映着我的黑眼圈。就在我第18次修改接口文档时,同事老王突然在微信甩来个神秘链接:"用这个,今晚能睡个好觉"。我点开那个叫DeepSeek的页面,没想到接下来的三个小时,我经历了职业生涯最魔幻的加班夜。你见过会自己写测试用例的AI吗?那天晚上,我把项目需求文档往DeepSeek的对话框一扔,它竟然像资深架构师似的,先把需求拆解成模块,接着自动生成了带注释的接口文档。最绝的是,在
- 程序员别再用GitHub了!这个国产神器让你的开发效率原地起飞
后端
去年这个时候,我还在为团队协作的代码管理头疼不已。直到某天凌晨三点,盯着满屏的Git指令的我突然发现,自己居然把feature分支合并到了生产环境——这个要命的失误让我在茶水间被同事调侃了整整三个月。就在我准备写辞职信的时候,一个偶然的机会让我遇到了DeepSeek,这个国产开发神器彻底改变了我的职业生涯。你可能很难想象,现在我的团队每天要处理200多个合并请求,但再也没出现过那次凌晨三点的事故。
- 智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】
AI筑梦师
计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
- 华为OD E卷 #28 API集群负载统计
时光回响
华为OD机试E卷华为od
题目某个产品的RESTfulAPI集合部署在服务器集群的多个节点上,近期对客户端访问日志进行了采集,需要统计各个API的访问频次,根据热点信息在服务器节点之间做负载均衡,现在需要实现热点信息统计查询功能。RESTfulAPI是由多个层级构成,层级之间使用/连接,如/A/B/C/D这个地址,A属于第一级,B属于第二级,C属于第三级,D属于第四级。现在负载均衡模块需要知道给定层级上某个名字出现的频次,
- 华为OD E卷 #29 剩余银饰的重量
时光回响
华为OD机试E卷华为od
题目有N块二手市场收集的银饰,每块银饰的重量都是正整数,收集到的银饰会被熔化用于打造新的饰品。每一回合,从中选出三块最重的银饰,然后一起熔掉。假设银饰的重量分别为x、y和z,且x≤y≤z。那么熔掉的可能结果如下:如果x==y==z,那么三块银饰都会被完全熔掉;如果x==y且y!=z,会剩余重量为z-y的银块无法被熔掉;如果x!=y且y==z,会剩余重量为y-x的银块无法被熔掉;如果x!=y且y!=
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能体育赛事直播数据分析与观众互动优化中的应用(142)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据体育赛事直播数据分析观众互动数据采集个性化推荐
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- deepseek 对于 Web 前端过去,现在,未来的看法!称未来可能不叫前端工程师...
CoderBin_
与deepseek的对话前端
一、你对于过去的web前端有什么看法?对早期的Web前端开发(大致在2000年代至2010年代初),可以总结出以下几个关键看法:1.技术原始,但充满探索精神基础技术简单:主要依赖HTML、CSS和原生JavaScript,缺乏现代框架和工具链的支持。兼容性噩梦:不同浏览器(尤其是IE6/7)的渲染差异极大,开发者需要大量Hack代码(如条件注释、CSS滤镜)来适配。创新萌芽:AJAX(2005年)
- 汇川EASY系列之以太网通讯(MODBUS_TCP做从站)
Amos_ FAT
汇川EASY网络服务器经验分享
汇川easy系列PLC做MODBUS_TCP从站,不需要任何操作,但是有一些需要知道的东西。具体如下:1、汇川easy系列PLC做MODBUS_TCP从站,,ModbusTCP服务器默认开启,无需设置通信协议(即不需要配置),端口号为“502”。ModbusTCP从站最多支持31个ModbusTCP客户端(ModbusTCP主站)同时连接。2、做为串口通讯的衍生,功能码是应知应会的。具体如下:关于
- 微软2012服务器qgis,12.2. 使用qgis-server 和 qgis 发布地图
12669821881
微软2012服务器qgis
12.2.2.建立wms图层¶打开qgis客户端点击图层>添加图层>添加矢量图层(图12.4)图12.4添加矢量图层¶“项目”菜单下的“项目属性”,转到“OWS服务器”选项卡(图12.5)快捷键:shiftctrlp(图12.6)图12.5建立ows服务(1)¶图12.6建立ows服务(2)¶继续向服务器添加QGIS项目,现在我们在项目中添加WMS层以将其连接到服务器,因此请转到“图层>添加图层>
- 现在的AI,到底是背答案的高手,还是真正的会思考
沐凡资源
人工智能
你的孩子用AI写作业,你以为他在抄答案,但AI可能连自己都不知道答案是怎么来的。最近朋友圈被小学生用DeepSeek秒杀作业的新闻给刷屏了。家长们一方面惊叹,“这玩意儿比家教还靠谱呢”,另一方面又焦虑,“孩子会不会被AI养废啦”。这让我也产生了一个疑问:现在的AI究竟是背答案的复读机呢,还是真会推理的最强大脑?于是我搜索了很多资料来了解这件事。毕竟这事儿可不单单跟作业有关系——它对未来的AI起着决
- 跨境电商多账号管理革命!2025年团队协作工具深度解析
跨境卫士萌萌
跨境电商大数据人工智能业界资讯经验分享
跨境电商多账号管理革命!2025年团队协作工具深度解析引言:跨境电商团队协作的新挑战近年来,全球跨境电商市场持续高速增长,企业面对的竞争也愈加激烈。随着亚马逊、eBay、Shopify等多个平台的布局需求增加,商家需要管理多个卖家账号。然而,新规则的不断更新、多账户风控的升级,使得团队在运营过程中面临诸多挑战。如何高效管理多账号?如何避免IP关联、账号封禁?如何提升团队协作效率?2025年,随着多
- 深入自制Shell:解锁Linux进程控制的实践密码
A charmer
Linuxlinux服务器运维
亲爱的读者朋友们,此文开启知识盛宴与思想碰撞。快来参与讨论,点赞、收藏⭐、分享,共创活力社区。在上一篇文章《Linux进程控制:创建、终止、等待与程序替换全解析》中,我们系统地学习了Linux进程控制相关知识,从进程的创建、终止,到进程等待与程序替换,每一个环节都为我们深入理解Linux系统的运行机制提供了关键线索。而现在,我们将沿着这条知识脉络,深入到自主Shell命令行解释器的实现领域,进一步
- 【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破
寻道AI小兵
AI大模型前沿技术追踪人工智能语言模型AIGC
系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破目录系列篇章前言一、项目概述二、技术原理(一)异构低秩适应(H-LoRA)(二)分层视觉感知(HVP)(三)三阶段学习策略(TLS)三、
- 「清华大学、北京大学」DeepSeek 课件PPT专栏
YuKeeHgg
DeepSeekAI华彬智融知识库DeepSeekai华彬智融
你要的这里都打包好啦,快快收藏起来!名称链接团队简介类型DeepSeek——从入门到精通1️⃣DeepSeek从入门到精通「清华团队」清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室PPT课件DeepSeek如何赋能职场应用?——从提示语技巧到多场景应用2️⃣DeepSeek赋能职场应用「清华团队」中央民族大学新闻与传播学院清华大学@新媒沈阳团队向安玲PPT课件普通人如何抓住DeepSeek红
- 【从零开始:如何用Vue3打造响应式个人博客网站】
小怪兽9699
vue.jsjavascriptecmascript
前言在前端开发领域,Vue.js是一个非常流行且强大的框架。本文将详细介绍如何使用Vue3构建一个完整的响应式个人博客网站。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,本文都将为你提供详细的步骤和代码示例。1.环境搭建首先,确保你已经安装了Node.js和npm。然后,全局安装VueCLI:npminstall-g@vue/cli2.项目初始化使用VueCLI创建一个新的Vue项目:vuecreatem
- HoRain云--无需修改BIOS!Linux系统迁移根目录到新磁盘终极指南
HoRain 云小助手
linux运维服务器
HoRain云小助手:个人主页⛺️生活的理想,就是为了理想的生活!⛳️推荐前些天发现了一个超棒的服务器购买网站,性价比超高,大内存超划算!忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。目录⛳️推荐一、原理简析二、操作步骤(以Ubuntu为例)1.准备工作2.临时挂载新磁盘3.修改GRUB配置4.更新引导配置5.验证配置(重要!)三、故障排查(附解决方案)四、永久生效设置五、注意事项一、原理简析通过GRUB
- 字符串哈希从入门到精通
LIUJH1233
C++哈希算法算法c++数据结构
一、基本概念字符串哈希是将任意长度的字符串映射为固定长度的哈希值(通常为整数)的技术,核心目标是实现O(1)时间的子串快速比较和高效查询。其本质是通过数学运算将字符串转换为唯一性较高的数值,例如:其中P为基数(根据题目),M为大质数,s[i]为字符的ASCII值。二.一般哈希实现一般哈希的实现有两种方式:通俗的讲叫:1.蹲茅坑法2.拉拉链法2.1蹲茅坑法假设你现在要处理19与12(mod7)你会发
- 迁移学习基础知识
zhooooooou
深度学习迁移学习人工智能机器学习
简介使用迁移学习的优势:1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意:在使用别人预训练的参数模型时,要注意别人的预处理方式。原理:对于浅层的网络结构,他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的,将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中,这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力,从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式:1、载入权重后训练所有参数
- 迁移学习入门
EmbodiedTech
人工智能大模型迁移学习人工智能机器学习
迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。一般预训练模型具备复杂的网络模型结构;一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型,基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候,以transformer架构来划分:Encoder-Only:只有编码器部分的模型,代表:BERTDecoder-Only:只要解码器部
- 代练代打护航系统小程序源码:游戏生态的“双刃剑”
vue.jsmysql
近年来,随着游戏产业的蓬勃发展,代练代打行业也逐渐兴起。代练代打护航系统小程序的出现,为这一行业提供了一个新的平台,也引发了关于其利弊的讨论。本文将深入分析代练代打护航系统小程序源码,探讨其对游戏生态的影响。源码获取地址!!!!请点击!!!代练代打护航系统小程序通常包含以下功能模块:用户模块:用户注册、登录、个人信息管理、实名认证等。订单模块:玩家发布订单、代练接单、订单管理、交易担保等。评价模块
- YashanDB表的紧急恢复
数据库
#表的紧急恢复对于无法通过闪回进行快速恢复的表,可使用YashanDB的物理备份恢复功能和导入、导出功能进行紧急恢复。操作流程如下:备份现有数据库的所有数据文件,以防止在此过程的剩余步骤中出错。将数据库备份还原到备库环境。至少应恢复以下内容:SYSTEM和SYSAUX表空间包含还原或回退段的表空间包含要检索的数据的独立表空间使用还原的备份控制文件对该备份执行不完全恢复,直到删除表之前。从数据库的临
- 程序员996写bug?这个AI工具让你头发越秃代码越香
后端
凌晨三点的写字楼里,小王第18次按下F5刷新浏览器,控制台又跳出了新的报错信息。咖啡杯底的褐色痕迹在显示器蓝光下格外刺眼,他突然想起入职时主管说的"程序员越秃越强",摸了摸发际线苦笑——原来这句话的潜台词是"用头发换代码"啊。直到上个月团建时,我发现隔壁工位的老张居然在团建现场掏出笔记本写代码。凑近一看,他正在用DeepSeek的智能提示功能自动补全单元测试。更气人的是,这厮今年居然还长出了新发茬
- riscv linux 汇编,RISC-V汇编快速入门
勤小墨
riscvlinux汇编
当今,强大的编译器将C或者更高级的语言编译成机器码后,其效能损失已经很小了,再加上芯片的性能越来越强,让汇编语言显得可有可无。但对于嵌入式来说至少在下面两种情况还需要汇编:1是启动代码,2是OS的上下文切换。另外在极端情况下使用汇编提高效率也是有必要的,例如芯片内核非常新编译器优化不够好可以在非常清楚CPU的微结构下进行指令集编码提高性能。因此学习一种新的体系结构,了解其汇编语言是非常有必要的。实
- 探索AI知识库的无限潜力:定义、应用与未来展望
知识库知识库管理知识库软件
一、AI知识库的定义AI知识库,作为人工智能技术与传统知识库概念的融合,是指利用人工智能算法和技术构建、管理和维护的信息存储系统。它不仅包含了大量的结构化、半结构化和非结构化数据,还具备智能检索、推理分析、自我学习和优化等高级功能。AI知识库通过模拟人类的认知过程,实现了对知识的有效组织和高效利用,为各种应用场景提供了强大的支持。二、AI知识库的应用1.客户服务与支持在电子商务领域,AI知识库的应
- 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