- llama.cpp 编译安装@Ubuntu
skywalk8163
项目实践人工智能llamaubuntulinux人工智能
在Kylin和Ubuntu编译llama.cpp,具体参考:llama模型c语言推理@FreeBSD-CSDN博客现在代码并编译:gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cppmkdirbuildcdbuildcmake..cmake--build.--configRelease#可选安装makeinstall#或可选添加路径ex
- C++学习笔记(lambda函数)
__TAT__
C&C++c++学习笔记
C++learningnote1、lambda函数的语法2、lambda函数的几种用法1、lambda函数的语法lambda函数的一般语法如下:[capture_clause](parameters)->return_type{function_body}capture_clause:需要捕获的变量,但要求该变量必须在这个作用域中。通常的捕获方式有以下几种:[]:不捕获任何变量[&]:按引用捕获变
- keras.optimizers优化器中文文档
地上悬河
python开发语言后端
优化器optimizers优化器是编译Keras模型必要的两个参数之一model=Sequential()model.add(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.
- chrome扩展,“manifest_version“: 3, chrome 扩展图标点击事件
徐同保
chrome前端
在Chrome扩展中,从ManifestV3开始,后台脚本(backgroundscripts)被服务工作线程(serviceworkers)所取代。这改变了扩展图标点击事件(通常称为浏览器操作或者页面操作)的处理方式。在ManifestV3中,您需要使用chrome.action.onClicked监听器来处理扩展图标的点击事件。下面是一个如何设置扩展图标点击事件处理器的示例:在manifest
- 数据管理知识体系指南(第二版)-第五章——数据建模和设计-学习笔记
键盘上的五花肉
数据治理数据库数据仓库数据治理
目录5.1引言5.1.1业务驱动因素5.1.2目标和原则5.1.3基本概念5.2活动5.2.1规划数据建模5.2.2建立数据模型5.2.3审核数据模型5.2.4维护数据模型5.3工具5.3.1数据建模工具5.3.2数据血缘工具5.3.3数据分析工具5.3.4元数据资料库5.3.5数据模型模式5.3.6行业数据模型5.4方法5.4.1命名约定的最佳实践5.4.2数据库设计中的最佳实践5.5数据建模和
- UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS
liferecords
LLM语言模型人工智能自然语言处理
UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接:arXiv关键字:大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型(LLMs)在各种自然语言任务上表现出色。然而,它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML,对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型(经过微调
- PaperWeekly
sapienst
PapersPaperwithCodeGeneralML
1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题:(1)神经网络和损失分离的模块化设计(2)强大便捷的基准测试能力(3)易于使用但难以修改(4)github:https://github.com/marrlab/domainlabTrainer和Models之间是什么关系Trainer和Models是DomainLab中的两个核心概念。Trainer是一个用于指导数据流向模型并计算S
- Kotlin非常用关键字使用记录
Developings
kotlin开发语言android
1,typealias声明一个类型别名。样例:typealiasMyBean=ItemBeandataclassItemBean(valtitle:String,valintent:Intent)valbean=MyBean("11",Intent())实现了将ItemBean数据模型取了一个别名MyBean,后续我们可以像使用别名一样使用他们2,crossinline禁止传递给内联函数的lamb
- 数据库的魅力:深入探索与应用
小黄编程快乐屋
数据库
数据库的魅力:深入探索与应用在数字化时代,数据库已经成为信息处理和存储的基石。无论是大型企业还是个人开发者,数据库都是不可或缺的工具。本文将带您深入探索数据库的魅力,了解其基本概念、类型以及应用,并分享一些实用的数据库管理技巧。一、数据库的基本概念数据库,简而言之,就是按照一定规则存储、组织和管理数据的仓库。它可以看作是一个电子化的文件柜,用于存储电子化的文件。这些文件按照特定的数据模型组织起来,
- 罗永浩将首度直播卖“云”;武汉大学回应开设雷军班;.NET 7自5月14日起将不被支持 | 极客头条
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「极客头条」——技术人员的新闻圈!CSDN的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN(ID:CSDNnews)一分钟速览新闻点!90后华为「天才少年」稚晖君又获新融资百度智能云推出大模型应用全家桶,7款产品全新升级武汉大学回应开设雷军班:招15人,本博贯通知情人士辟谣腾讯大规模裁员罗永浩将首度直播卖“云”联发科携手阿里云,天玑930
- Java面试题:解释JVM的内存结构,并描述堆、栈、方法区在内存结构中的角色和作用,Java中的多线程是如何实现的,Java垃圾回收机制的基本原理,并讨论常见的垃圾回收算法
杰哥在此
Java系列javajvm算法面试
Java内存模型与多线程的深入探讨在Java的世界里,内存模型和多线程是开发者必须掌握的核心知识点。它们不仅关系到程序的性能和稳定性,还直接影响到系统的可扩展性和可靠性。下面,我将通过三个面试题,带领大家深入理解Java内存模型、多线程以及并发编程的相关原理和实践。面试题一:请解释JVM的内存结构,并描述堆、栈、方法区在内存结构中的角色和作用。关注点:JVM内存结构的基本组成堆、栈、方法区的功能和
- ChatGPT技巧大揭秘:AI写代码新境界
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- ChatGPT:AI合作伙伴助你成为论文写作高手
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- AI大模型学习:开启智能时代的新篇章
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随着人工智能技术的不断发展,AI大模型已经成为当今领先的技术之一,引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型,如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等,在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而,这些模型的背后是一系列复杂的学习过程,深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先,AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
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前端技术:vue-前端框架element-前端框架bootstrap-前端框架echarts-图标组件C#后端技术:webservice:soap架构:简单的通信协议,用于服务通信ORM框架:对象关系映射,如EF:对象实体模型,是ado.net中的应用技术soap服务通讯:xml通讯ado.net:OAuth2:登录授权认证:Token认证:JWT:jsonwebtokenJava后端技术:便捷工
- C#学习笔记
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学习笔记
一、事件派发器在C#中,事件派发器通常是指事件委托和事件处理程序的组合,用于实现一种观察者设计模式。它允许对象在状态发生变化时通知其他对象,从而实现对象之间的解耦。事件派发器的基本组成部分:事件委托(EventDelegate):事件委托是一种特殊的委托,用于封装可以被调用的方法。它定义了事件的签名,即指定了事件处理程序方法的参数和返回类型。通常,事件委托声明在事件派发器类的外部,并且使用dele
- 日精进
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【早上好#淑萍#20230605日精进335】分享嘉宾:海明教练社群运营架构专家全域流量孵化教练个人品牌超千万利润打造高手基本的创业者,对于商业模式的设计都是有漏洞的。股权架构今天我们讲的商业模式主要是盈利模式。很多社群运营会做裂变,不会做转化,因为没有后端的设计。不断的去积累,思考有哪些模式,需要去如何设计。政策领域:政府补贴➕大学生技术/大学生创业团队盈利模型——赋能板块核心一:长期锁客—资格
- 大模型的学习 LLaMa和ChatGLM,minichatgpt4
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学习llama人工智能
LLaMa和ChatGLM,minichatgpt4什么情况用Bert模型,什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型,咋选?答:Bert的模型由多层双向的Transformer编码器组成,由12层组成,768隐藏单元,12个head,总参数量110M,约1.15亿参数量。NLU(自然语言理解)任务效果很好,单卡GPU可以部署,速度快,V100GPU下1秒能处理2千条以上。ChatGLM-6B,
- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
CX330的烟花
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目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与循环神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等算法结
- 零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估
一只特立独行猪
机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时,首先要建立评估的测试数据集(测试集不能与训练集相同),然后选择合适的评估方法,实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率(确定系数)。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估,输入的测试集如表所示。面积/(m2)售价/(万元)面积/(m2)售价
- ChatGPT:智能论文写作指南,让您成为写作高手
AI臻蚌
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ChatGPT无限次数:点击直达写作是学术研究中不可或缺的一环,然而,对于许多人来说,写作往往是一项艰巨而费时的任务。但是,现在有了ChatGPT,您将能够以前所未有的速度和准确性编写高质量的论文。本文将向您介绍如何利用ChatGPT的强大功能成为写作高手,并为您提供一些示例,展示其在不同领域的应用。1.简介ChatGPT是一种基于人工智能的语言模型,它可以理解并生成人类语言。通过训练大量的语料库
- ChatGPT神技:AI成为你的编程良友
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ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技:AI成为你的编程良友近年来,人工智能技术的发展迅猛,ChatGPT作为其中一项创新技术,正逐渐走进我们的生活。在编程领域,AI不仅可以助力我们提高效率,还能成为我们的良友,帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型,它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型,能够理解输入的文本并生成
- SWIFT环境配置及大模型微调实践
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swift开发语言ios
SWIFT环境配置及大模型微调实践SWIFT环境配置基础配置增量配置SWIFTQwen_audio_chat大模型微调实践问题1:问题2:问题定位解决方法手动安装pytorchSWIFT介绍参考:这里SWIFT环境配置基础配置condacreate-nswiftpython=3.8pipinstallms-swift[all]-U#下载项目gitclonehttps://github.com/mo
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SWIFT介绍和学习SWIFT功能介绍SWIFT快速使用LLM及LLM最佳实践(LLM系列文章)部署指南vllm非官方介绍资料项目地址:https://github.com/modelscope/swift任何有疑惑的地方,参考项目首页readme寻求答案SWIFT功能介绍SWIFT(可扩展的轻量级微调基础设施)是一个可扩展的框架,旨在促进轻量级模型的微调和推理。它通过采用参数高效、内存高效和时间
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.03.20-2024.03.25
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LLMs论文时报人工智能语言模型自然语言处理LLM大语言模型论文推送深度学习
文章目录~1.IterativeRefinementofProject-LevelCodeContextforPreciseCodeGenerationwithCompilerFeedback2.TrustAIatSemEval-2024Task8:AComprehensiveAnalysisofMulti-domainMachineGeneratedTextDetectionTechniques
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.02.20-2024.02.25
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型深度学习LLM大语言模型论文推送
论文目录~1.Zero-shotcross-lingualtransferininstructiontuningoflargelanguagemodel2.ScalingEfficientLLMs3.LLM-DA:DataAugmentationviaLargeLanguageModelsforFew-ShotNamedEntityRecognition4.WhoseLLMisitAnyway?L
- Win环境下安装 torch==1.1.0
JOYCE_Leo16
Bug记录深度学习python人工智能pytorch
问题描述复现很多模型的时候,会遇到torch版本不一致问题,尤其是torch1.1.0一直都在安装错误,试了很多方法都没用。解决方案在默认环境中安装torch:pipinstallhttps://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whlpipinstallhttps://download.pytorch.o
- Java | 如何利用AI给编程提效
程序员影子
AI+编程实践java开发语言AI编程ai语言模型
大家可以关注一下专栏,方便大家需要的时候直接查找,专栏将持续更新~大家好,我是程序员影子|全网同名一名致力于帮助更多朋友快速入门编程的程序猿一、引言AI已经频繁的出现在我们的生活中,那我们该如何更好的玩转AI+编程,提升自己的开发效率呢?本篇文章影子将为大家分享AI在编程开发中的提效,并以三大国产模型和Java语言作为例子,为大家带来实践分享。1.1AI编程助手的发展背景随着AI的快速发展,尤其是
- Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding
小蜗子
知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上,张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样,值得注意的是,基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
- haproxy无缝热加载的辅助进程multibinder的C语言实现版本
码农心语
LINUX高性能c++开发haproxy无缝热加载seamlessreloadhitlessreloadmultibinder
本模块用epoll模型来实现了一个multibinder,供haproxy无缝热重启来使用,需要另外再做一个haproxy_wrapper来实现haproxy配置文件的生成和进程的加载功能。 本模块也可以作为入门epoll开发和signalfd开发的学习材料。haproxy的无缝热重启的实现原理功能:创建一个listensocket关闭一个listensocket获取一个listensock
- 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