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Apache RocketMQ
java开发语言
本文作者:李伟-ApacheRocketMQCommitter,RocketMQPython客户端项目Owner,ApacheDorisContributor,腾讯云消息队列资深开发工程师,著有《RocketMQ分布式消息中间件(核心原理与最佳实践)》。一、RocketMqueue101RocketMQ拥有诸多出色的特性:比如多副本机制,RocketMQ支持存储层的多副本Dledger,它是基于R
- Upgini: 智能数据搜索与丰富化引擎 - 提升机器学习和人工智能模型准确性的利器
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人工智能机器学习
Upgini:智能数据搜索与丰富化引擎在当今数据驱动的世界中,机器学习和人工智能模型的准确性至关重要。然而,提高模型准确性往往是一项艰巨的任务,需要大量的特征工程和数据处理工作。幸运的是,Upgini这一创新的Python库为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大的解决方案。Upgini的核心功能Upgini是一个智能数据搜索和丰富化引擎,专为机器学习和AI设计。它的主要功能包括:自动特征发现与
- ZooKeeper数据模型和节点类型
代码指四方
zookeeper分布式云原生大数据
ZooKeeper数据模型和节点类型ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,用于管理和协调分布式系统中的大数据。在ZooKeeper中,数据被组织成一个层次化的命名空间(Namespace),类似于一个标准的文件系统。每个节点(Node)都可以存储数据,并且可以设置监视器(Watcher)来监听节点的变化。ZooKeeper数据模型是基于树形结构的,每个节点都可以包含数据和子节点。数据存储在
- 《机器学习实战》——在python中使用Matplotlib注解绘制树形图
哆啦AA梦
python机器学习python机器学习
#encoding=utf-8#使用文本注解绘制树形图importmatplotlib.pyplotaspltdecisionNode=dict(boxstyle="sawtooth",fc="0.8")leafNode=dict(boxstyle="round4",fc="0.8")arrow_args=dict(arrowstyle="<-")#上面三行代码定义文本框和箭头格式#定义决策树决策
- DeepSeek:突破传统的AI算法与下载排行分析
smart_ljh
行业搜索人工智能AI
DeepSeek的AI算法突破DeepSeek相较于OpenAI以及其它平台的性能对比DeepSeek的下载排行分析(截止2025/1/28AI人工智能相关DeepSeek甚至一度被推上了搜索)未来发展趋势总结在人工智能技术飞速发展的当下,搜索引擎市场也迎来了新的变革。DeepSeek,作为一款基于深度学习技术和大数据算法的搜索引擎,以其独特的优势在国内外市场上引起了广泛关注。下面介绍一下针对De
- 【外文原版书阅读】《机器学习前置知识》1.线性代数的重要性,初识向量以及向量加法
Icomi_
807.《机器学习前置知识》机器学习人工智能计算机视觉深度学习神经网络c++c语言
目录编辑编辑1.Chapter2WhyLinearAlgebra?2.Chapter3WhatIsaVector?个人主页:Icomi大家好,我是Icomi,本专栏是我阅读外文原版书《BeforeMachineLearning》对于文章中我认为能够增进线性代数与机器学习之间的理解的内容的一个输出,希望能够帮助到各位更加深刻的理解线性代数与机器学习。若各位对本系列内容感兴趣,可以给我点个关注跟进内容
- Python 实现车牌识别
菜狗小测试
Python技术专栏python计算机视觉opencv
一、车牌识别的基本原理车牌识别主要包括以下几个步骤:图像采集:通过摄像头或其他图像采集设备获取包含车牌的图像。图像预处理:对采集到的图像进行灰度化、滤波、增强等操作,以提高图像的质量和清晰度,便于后续的处理。车牌定位:从预处理后的图像中找出车牌的位置。这可以通过一些特征提取和机器学习算法来实现,例如基于颜色特征、边缘特征等方法来定位车牌区域。字符分割:将定位到的车牌区域中的字符分割开,以便对每个字
- 数学与机器学习:共舞于智能时代的双璧
每天五分钟玩转人工智能
机器学习人工智能
随着人工智能的崛起,机器学习作为其核心技术之一,正引领着新一轮的科技革命。而在这场革命中,数学以其深邃的理论和精妙的工具,为机器学习提供了坚实的支撑。数学与机器学习之间的关系,如同琴瑟和鸣,共同编织出智能时代的华美乐章。数学,作为自然科学的皇后,以其严谨的逻辑和精确的推理,为机器学习提供了坚实的理论基础。机器学习算法的设计、优化和应用,都离不开数学的支持。无论是线性代数、概率统计,还是微积分、最优
- scikit-learn基本功能和示例代码
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深度学习机器学习pythonscikit-learn
scikit-learn(简称sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,提供了丰富的工具和算法,涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。scikit-learn是一个功能强大的机器学习库,涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例,您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。以下是对scikit-learn主要功能
- 2000-2021年上市公司数字化转型数据(MD&A报告词频、文本统计)
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数据#上市公司上市公司数字化转型数字化转型上市公司
2000-2021年上市公司数字化转型数据(MD&A报告词频、文本统计)1、时间:2000-2021年2、来源:上市公司NB3、范围:上市公司4、指标:包括人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用和数字技术应用、互联网商业模式、智能制造、现代信息系统等9个维度175个词频类别、股票代码、股票简称、年报标题、年份、MD&A文本-文本总长度、MD&A文本仅中英文-文本总长度、人工
- 【高级篇】第7章 Elasticsearch 索引生命周期管理(ILM)
JAVA和人工智能
elasticsearch大数据搜索引擎
引言在大数据时代,有效地管理数据的生命周期是确保系统性能、成本控制和合规性的关键。Elasticsearch的索引生命周期管理(ILM)为此提供了强大的解决方案。本章将深入探讨ILM的概念、策略设计与实施、以及监控与维护的实践,帮助读者掌握这一重要领域的精髓。7.1ILM概念:数据管理的智慧策略索引生命周期管理(ILM)是Elasticsearch中的一项高级功能,它代表了一种前瞻性的数据管理哲学
- Elasticsearch 索引生命周期管理:优化大数据存储
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Elasticsearch索引生命周期管理:优化大数据存储在处理大规模数据时,存储和检索效率是至关重要的。Elasticsearch是一款功能强大的搜索和分析引擎,它的索引生命周期管理功能可以帮助我们优化大数据的存储和查询性能。本文将介绍Elasticsearch索引生命周期管理的概念,并提供相应的源代码示例。索引生命周期管理(IndexLifecycleManagement,简称ILM)是Ela
- There was a problem confirming the ssl certificate: [SSL:CERTIFICATE_ VERIFY_ FAILED]certificate解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonpipSSLcertificate解决方案
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- 运维面试常问的100道题(大数据统计)
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一、基础知识类1、请解释什么是运维?运维是指对企业的IT系统进行运行维护,包括硬件设备、软件系统、网络等的监控、管理、优化和故障处理,以确保系统的稳定、高效运行,满足业务需求。2、简述运维的主要职责有哪些?服务器的安装、配置、维护和监控。网络设备的管理和维护。数据库的管理和维护。应用系统的部署、升级和维护。故障处理和应急响应。性能优化和容量规划。安全管理和漏洞修复。3、什么是服务器?有哪些类型?服
- 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类:以鸢尾花数据集为例
弥树子
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在机器学习的世界里,K-NearestNeighbors(KNN)算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法:相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类,以经典的鸢尾花数据集为例,展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单:对于一个新的数据点,算法会查找训
- 基于centos6.5安装ElasticSearch
小码农叔叔
ElasticSearchlinux与容器实战ElasticSearchES安装
前面我们讲述了solr的安装搭建过程,今天讲讲ElasticSearch,ElasticSearch是另一款作为分词和搜索的服务器,相比solr,ElasticSearch在做大数据方面更有优势,因为其天然支持分布式,而且其强大的分词技术使得其在众多需要处理大数据量的业务中低位逐渐拔高,像大数据中做日志的提取和分析,使用ElasticSearch很适合,实际工作中,ElasticSearch主要是
- git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案
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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了gitclone出现fatal:un
- Gradio 快速构建机器学习web可视化界面心得
算法小菜鸟成长心得
python
1.操作完成提示try:#对输入的字符串代码进行编译运行exec(get_test_code_example)gr.Info("Modeltestingcompletedsuccessfully.")except:raisegr.Error("Modeltestingfailed.")用到了gr.Info()和gr.Errot()
- linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案
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C/C++/Linux解决方案linuxgitgithubtimeoutport443
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了linuxgitclone出现fatal:unabletoaccessF
- flask+layui学生信息管理系统
元宇宙中的程序员
flasklayuipython
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。一、数据库建模1、创建数据模型classStudentORM(db.Model):stu_id=d
- Python 3.9它来啦!!!
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Python3.9,来了!小编本身就是一名python开发工程师,我自己花了三天时间整理了一套python学习教程,从最基础的python脚本到web开发,爬虫,数据分析,数据可视化,机器学习,等,这些资料有想要的小伙伴"点击"即可领取过去一年,来自世界各地的开发者们一直在致力于Python3.8的改进。Python3.9beta版本已经存在了一段时间,第一个正式版本于2020年10月5日发布。每
- AI智能制造软件有什么用处
雪叶雨林
行业资讯AI人工智能制造
随着信息技术与制造业的深度融合,人工智能(AI)逐渐成为提升制造效率和灵活性的重要工具。AI智能制造软件通过集成数据分析、机器学习和自动化流程,为企业提供了优化生产、降低成本和提高质量的新途径。生产过程优化实时监控与反馈AI智能制造软件能够实时收集生产线上的各类数据,如温度、压力、速度等参数,并通过机器学习算法进行分析处理。一旦检测到异常情况,系统会立即发出警报并提供改进建议,帮助企业快速响应问题
- ModuleNotFoundError: No module named ‘pywin32_bootstrap‘解决方案
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Python基础课程pythonModuleNotFoundwin32_bootstap解决方案
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- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- 大数据开发的底层逻辑是什么?
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大数据
大数据开发的底层逻辑主要围绕数据的生命周期进行,包括数据的采集、存储、处理、分析和可视化等环节。以下是大数据开发的一些关键底层逻辑:数据采集:目的:从不同的数据源(如日志文件、数据库、传感器等)收集数据。方法:使用数据采集工具(如ApacheFlume、ApacheKafka、ApacheSqoop)来捕获和传输数据。数据存储:目的:将收集到的数据存储在可靠且可扩展的存储系统中。方法:使用分布式文
- AI智能获客工具的意义是什么
雪叶雨林
AI行业资讯人工智能
在当今竞争激烈的市场环境中,企业需要高效、精准的获客策略来维持增长和竞争力。AI智能获客工具的出现,为企业提供了一种全新的解决方案,通过自动化和智能化手段提高获客效率和质量。一、AI智能获客工具的核心价值1.1提高获客效率AI智能获客工具通过自动化流程,如自动筛选潜在客户、自动发送营销信息等,大幅减少了人力投入和时间成本,从而提高了获客效率。1.2精准定位潜在客户利用机器学习和大数据分析技术,AI
- MicroAI™将人工智能培训引入RENESAS MCU
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人工智能mcubigdata
在端点部署的人工智能技术将加快资产密集型行业的上市时间达拉斯--(美国商业资讯)--边缘原生人工智能(AI)和机器学习(ML)产品领域的先驱MicroAITM今天宣布,公司已将其MicroAIAtomML™技术与RenesasRA微控制器(MCU)产品线进行整合。与全球微控制器领导者Renesas合作将机器学习引入MCU,并借助MicroAI直接在嵌入式环境中训练机器学习模型的能力——这在业界尚属
- 【智慧水务】二供数仓功能架构
大雨淅淅
物联网网络人工智能
目录一、数据采集层(一)设备数据采集(二)水质数据采集(三)用户数据采集二、数据传输层(一)有线传输(二)无线传输三、数据存储层(一)原始数据存储(二)数据仓库存储四、数据分析层(一)实时数据分析(二)历史数据分析(三)预测性分析五、数据展示层(一)可视化界面(二)移动端应用六、系统管理层(一)用户权限管理(二)数据备份与恢复(三)系统维护与升级一、数据采集层(一)设备数据采集传感器数据:在二次供
- C++ 与机器学习:构建高效推理引擎的秘诀
salsm
C++编程魔法师c++机器学习开发语言
随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境,推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据,同时最大化地利用硬件资源。虽然Python被广泛用于模型的训练和开发,但C++却在推理领域独占鳌头,其性能优势和硬件控制能力无可替代。在这篇文章中,我们将从为什么选择C++、构建高效推理引擎的细节,以及相似的开源项目三个方面深入探讨如何利用C++打造高效的机器学习推理引擎。目录为什
- 从简单到深刻的认知发展
AI架构设计之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
认知发展,人工智能,深度学习,神经网络,机器学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程,它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展,我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力,构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习,人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
- 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