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Code_流苏
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名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)专栏:《Python星球日记》,限时特价订阅中ing目录一、全栈开发概述1.全栈开发的优势2.全栈开发技能组合二、博客系统项目需求分析1.功能需求2.技术栈选择3.项目结构规划三、数据库设计1.实体关系分析2.Django模型设计四、后端开发1.Django项目创建2.视图
- WePY 框架:小程序开发的“Vue式”利器!!!
小丁学Java
微信小程序WxMavue.jsnotepad++前端
WePY框架:小程序开发的“Vue式”利器哈喽,大家好!今天我们要聊聊一个在微信小程序开发中大放异彩的框架——WePY!它是什么?有什么特点?为啥值得一试?别急,带上好奇心,跟我一起探索吧!WePY是什么?WePY(微信小程序增强框架,WeChatMiniProgramFramework)是一个开源框架,由腾讯团队开发,旨在让小程序开发更高效、更现代化。简单来说,它把Vue.js的开发体验带到了微
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
小知识点cnn人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- 推测性解码:加速多模态大型语言模型的推理
人工智能培训咨询叶梓
人工智能前沿语言模型人工智能自然语言处理计算机视觉推理多模态算法
大模型(LLMs)以其卓越的性能在多个应用场景中大放异彩。然而,随着应用的深入,这些模型的推理速度问题逐渐凸显。为了解决这一挑战,推测性解码(SpeculativeDecoding,SPD)技术应运而生。本文深入探讨了SPD在多模态大型语言模型(MLLMs)中的应用,尤其是针对LLaVA7B模型的优化。MLLMs通过融合视觉和文本数据,极大地丰富了模型与用户的互动,但同时也面临着自回归生成和内存带
- 探秘无服务器数据库:Amazon Aurora Serverless 深度解析
春风十里敲代码
serverless数据库云原生
在数字化浪潮下,数据库技术不断革新,无服务器数据库成为备受瞩目的新兴力量。其中,AmazonAuroraServerless凭借独特优势,在云数据库领域大放异彩,为现代应用开发带来全新思路。现代应用追求卓越用户体验,要求快速响应、全球可用,还要能处理海量数据。传统单体应用架构已力不从心,微服务化与无服务器架构兴起。在数据库需求上,应用不再满足于单一模式,而是需要专库专用的数据服务。比如,电商应用中
- 满血DeepSeek加持的AlphaGPT,助力高文律师事务所全面拥抱AI
2025年初,中国团队精心雕琢的通用大模型DeepSeek凭借其创新的架构优化以及深入的数据挖掘技术,在逻辑推理、多轮对话和知识搜索等关键领域大放异彩,其为诸多垂直领域,特别是法律行业的智能化转型,开拓了全新的方向。2月8日,法律科技领域的领军者iCourt将旗下的AlphaGPT与DeepSeek深度融合,重磅推出业内首款“DeepSeek+法律专业”AI大模型。这一创举彻底打破了传统法律智能工
- 初始CNN(卷积神经网络)
超龄超能程序猿
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- 聚焦的伟力:注意力机制与Transformer的创世纪
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当LSTM和GRU凭借其精密的门控系统,成功驯服了时间的长河,让神经网络能够跨越数十甚至数百步记住关键信息,并在机器翻译、文本生成等领域大放异彩时,一个看似微小却影响深远的瓶颈逐渐浮出水面,尤其是在序列到序列(Seq2Seq)框架中。在标准的Seq2Seq模型(如用于神经机器翻译)里,编码器(通常是一个RNN如LSTM)需要将整个输入序列(如一个英语句子)的信息压缩成一个固定长度的上下文向量(Co
- 折线图多数据处理
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前言:skline1有年份和新申请单位数,skline2有年份和有效期内单位数,我想要把1和2的年份放在一起从小到大放,没有重复的,新申请单位数和有效期内单位数和年份的排列顺序一致实现://获取原始数据List>skLine1=bmzgConfidentQualifyManageService.getSkLine1();List>skLine2=bmzgConfidentQualifyManage
- Pydantic:拯救你的数据结构,让Python类型提示火力全开!(开发者血泪史终结者)
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文章目录一、现实毒打:没有Pydantic的日子有多惨?二、Pydantic登场:你的数据守护神!三、动手!秒懂Pydantic魔法四、Pydantic的杀手锏:为什么它这么香?五、实战场景:Pydantic在哪里大放异彩?六、避坑指南&最佳实践(血泪教训!)七、结语:拥抱Pydantic,告别数据焦虑!还在为混乱的JSON数据抓狂?被API返回的诡异字段逼疯?深夜调试时因为一个None值崩溃砸键
- 误差的回响:反向传播算法与神经网络的惊天逆转
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当专家系统在20世纪80年代初期大放异彩,成为人工智能实用化的耀眼明星时,另一股曾经被宣判“死刑”的力量——连接主义(神经网络)——正在寒冬的冻土下悄然涌动,孕育着一场惊天动地的复苏。马文·明斯基和西摩·帕尔特在1969年《感知机》专著中那精准而冷酷的理论批判,如同沉重的封印,将多层神经网络的研究禁锢了近二十年。他们指出的核心死结——缺乏有效算法来训练具有隐藏层的网络——仿佛一道无法逾越的天堑。单
- Stable Diffusion提示词终极指南:从手残党到绘画大神的进阶之路(附实战案例)
qq_21422587
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文章目录一、提示词不是玄学,是门科学(先搞懂底层逻辑)核心三要素(记笔记!):二、新手必看的5大翻车现场(附拯救方案)避坑指南(划重点):三、高能技巧大放送(直接抄作业)四、高阶玩家必备神器(省时省力)五、终极心法(价值百万!)六、常见QA急救站各位老铁们!!!今天咱们要聊的这个话题绝对劲爆——如何用StableDiffusion写出让人跪的提示词?(手把手教学,包教包会)作为把显卡烧坏过三块的老
- 智能交通中的深度学习应用:从理论到实践
Blossom.118
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最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。在当今数字化时代,人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的生活,其中智能交通领域是人工智能技术大放异彩的重要舞台之一。深度学习作为人工智能的核心技术之一,为智能交通的
- 八种常见的神经网络介绍
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在深度学习的世界里,各种神经网络模型层出不穷,每一种都有其独特的魅力和优势。今天,以下是八种常见的神经网络模型及其特点介绍,让我们来看看它们是如何在人工智能领域大放异彩的。概述(八大神经网络)卷积神经网络(CNN):适用于图像、音频等网格数据处理。通过卷积层提取局部特征,池化层降维,广泛用于图像分类、目标检测。特点是参数共享和权值的局部连接,减少了模型复杂度。循环神经网络(RNN):擅长处理序
- 《Java开发工具全解析:从基础到前沿》
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一、引言在当今数字化时代,软件开发犹如一座庞大而复杂的大厦,支撑着我们生活中方方面面的应用。而Java,作为软件开发领域中极为重要的一门编程语言,宛如大厦的基石,发挥着不可替代的关键作用。自1995年正式诞生以来,Java凭借其卓越的特性在编程语言的舞台上大放异彩。它最大的亮点之一便是“一次编写,到处运行”的跨平台特性,这一特性背后的功臣是Java虚拟机(JVM)。无论你使用的是Windows、L
- Seaborn:让统计数据可视化变得优雅又简单!
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文章目录为什么我们需要Seaborn?(超级重要)三分钟极速上手(真的超快!)Seaborn的五大杀手锏图表1.分布之王:displot()2.关系侦探:relplot()3.分类大师:catplot()4.矩阵分析专家:heatmap()5.多维王者:pairplot()SeabornvsMatplotlib:我亲测的对比我的私藏技巧大放送(别外传!)样式一键切换调色板魔术图表组合技避坑指南(血
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引言:嵌入式开发的新风向在嵌入式系统开发中,Linux凭借其强大的分层架构和模块化设计,成为了无数开发者的首选。然而,这种优秀的设计理念是否也能在资源有限的MCU(微控制器)领域大放异彩?答案是肯定的!今天,我们将带你走进usal_mcu的世界,这款仿Linux分层架构的MCU通用框架,正以其创新设计为嵌入式开发掀起一场革命性的变革。准备好了吗?让我们一探究竟!usal_mcu:仿Linux分层架
- stm32HAL库驱动DHT11温湿度传感器
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代码代码DHT11温湿度传感器HAL库驱动代码大放送!最近有个新项目有用到DHT11温湿度传感器,关于这款传感器的介绍已经有好多大佬整理分享了,这里推荐几位整理的文章大家可以看看,我这里就只分享一下代码。STM32学习之传感器篇——DHT11温湿度传感器DHT11详细介绍(内含51和STM32代码)【STM32】DHT11温湿度模块传感器详解&代码Cube配置首先是引脚的配置,引脚的默认电平低电平
- 《Python星球日记》 第85天:策略梯度方法
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名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、策略梯度简介1.直接优化策略函数2.REINFORCE算法二、Actor-Critic方法1.结合价值函数与策略函数2.代码练习:实现一个简单的Actor-Critic模型三、策略梯度方法的进阶1.优势Actor-Critic(A2C/A3C)2.近端策略优化(PP
- 《Python星球日记》 第84天:Q-Learning 与 DQN
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Python星球日记pythonQ-learningDQN算法经验回放目标网络代码实践进阶应用
名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、强化学习基础回顾1.核心元素与术语二、Q-Learning算法详解1.Q表更新公式2.探索与利用(ExplorationvsExploitation)3.Q-Learning示例三、DQN(DeepQ-Network)算法1.使用神经网络近似Q函数2.经验回放与目标
- DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业:用 AI 重构农田管理 “神经网”
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DeepSeek实战DeepSeek无人农场协同作业农田管理神经网人工智能
目录一、引言二、DeepSeek技术大揭秘2.1核心架构解析2.2关键技术剖析三、智能农业无人农场协同作业现状3.1发展现状概述3.2协同作业模式介绍四、DeepSeek的“农场奇妙游”4.1数据处理与分析4.2作物生长监测与预测4.3病虫害防治4.4农机协同作业调度五、实际案例大放送5.1案例一:绿丰农场5.2案例二:阳光果园六、挑战与对策探讨6.1面临的挑战6.2应对策略七、未来展望7.1De
- AI Agent:人工智能的新引擎,如何重塑互联网格局?
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在当今数字化时代,AIAgent正以迅猛之势崛起,成为人工智能领域中一颗耀眼的明星。它犹如一股强大的新引擎,为互联网的发展注入了全新的活力,深刻地重塑着整个互联网格局。从技术架构的精妙设计,到关键能力的卓越展现,再到广泛多样的应用场景,AIAgent都展现出了令人瞩目的魅力与潜力。今天,让我们一同深入探索AIAgent的世界,剖析它是如何在互联网的舞台上大放异彩的。AIAgent技术架构剖析AIA
- Python趣学篇:Pygame重现经典打砖块游戏
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名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)专栏介绍:《Python星球日记》目录一、游戏背景与技术选型1.打砖块游戏的传奇历史2.为什么选择Pygame?二、环境准备与项目架构1.环境搭建2.项目结构设计三、核心功能实现详解1.游戏对象设计Paddle类-玩家挡板Ball类-弹球物理引擎2.碰撞检测系统球与挡板的智
- 金融中的线性优化:投资组合分配与求解器 - Part 2
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在上一篇文章中,我们探讨了金融中的线性特性。我们隐含地假设线性关系可以解决CAPM和APT定价模型。但如果证券数量增加并出现某些限制时怎么办?如何处理这样一个基于约束的系统?线性优化在这里大放异彩,因为它专注于在给定约束下最小化(如波动率)或最大化(如利润)目标函数。在本文中,我们将探讨线性优化技术如何推动投资组合分配和其他金融决策。我们还将看到Python和开源求解器如CBC如何让这些方法变得易
- 大模型模型推理的成本过高,如何进行量化或蒸馏优化
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大模型量化知识蒸馏python面试BERT量化感知prompt
在人工智能的浪潮中,大模型已经成为推动技术革新的核心引擎。从自然语言处理到图像生成,再到复杂的多模态任务,像GPT、BERT、T5这样的庞大模型展现出了惊人的能力。它们在翻译、对话系统、内容生成等领域大放异彩,甚至在医疗、金融等行业中也开始扮演重要角色。可以说,这些模型正在重塑我们对智能的理解,也为无数应用场景注入了新的可能性。然而,伴随着强大性能而来的,是令人咋舌的推理成本。想象一下,运行一个拥
- Python趣学篇:从零打造智能AI井字棋游戏(Python + Tkinter + Minimax算法)
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游戏python算法智能井字棋PythonTkinterMinimax算法
名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)专栏介绍:《Python星球日记》目录前言一、项目概述与技术栈1.为什么选择井字棋?2.技术栈选择3.项目特色4.完整代码二、基础游戏逻辑实现1.核心数据结构2.基本操作方法3.胜负判定逻辑三、Minimax算法:AI的智慧大脑1.什么是Minimax算法?2.算法实现3.
- Python星球日记 - 第7天:字典与集合
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Python星球日记python基础字典集合数据结构编程基础
引言:上一篇:Python星球日记-第6天:列表与元组名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、字典的基本概念1.字典的创建方式2.字典的特性二、字典的基本操作1.访问字典元素2.修改字典3.删除字典元素三、字典的常用方法1.keys(),values(),items()2.update()方法3.setd
- 《Transformer如何进行图像分类:从新手到入门》
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深度学习transformer分类深度学习图像分类
引言如果你对人工智能(AI)或深度学习(DeepLearning)感兴趣,可能听说过“Transformer”这个词。它最初在自然语言处理(NLP)领域大放异彩,比如在翻译、聊天机器人和文本生成中表现出色。但你知道吗?Transformer不仅能处理文字,还能用来分类图像!这听起来是不是有点神奇?别担心,这篇博客将带你从零开始,了解Transformer的基本概念、它如何被应用到图像分类,以及通过
- C#、C++、Java、Python 选择哪个好
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c#c++java
选择哪种语言取决于具体需求:若关注性能和底层控制选C++、若开发企业级应用选Java、若偏好快速开发和丰富生态选Python、若构建Windows生态应用选C#。以Python为例,它因语法简洁、开发效率高、应用广泛而在AI、数据分析、Web开发等领域大放异彩。根据TIOBE2024年排名,Python连续位居榜首,体现了其强大的通用性和开发者生态。一、C++:性能至上的底层之王C++是一门兼具面
- 自动点焊机:在多类电池生产中筑牢质量与效率根基
b***2511
大数据自动化
在电池制造产业飞速发展的当下,焊接作为电池组装的关键环节,其质量与效率直接影响着电池的性能与安全性。自动点焊机凭借其高效、精准、稳定的特性,在电动工具电池、扭扭车电池、储能电池包、滑板车电池以及电动车电池等多个电池制造领域大放异彩,成为推动行业进步的重要力量。在电动工具电池制造中,自动点焊机发挥着至关重要的作用。电动工具如电钻、电锯等,通常需要电池提供强大而稳定的动力支持。自动点焊机能够快速、精准
- 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