- LinkedList集合源码解析
小北m
java
LinkedList集合LinkedList是一个基于双向链表实现的集合类LinkedList实现了以下接口:List:表明它是一个列表,支持添加、删除、查找等操作,并且可以通过下标进行访问。Deque:继承自Queue接口,具有双端队列的特性,支持从两端插入和删除元素,方便实现栈和队列等数据结构。Cloneable:表明它具有拷贝能力,可以进行深拷贝或浅拷贝操作。Serializable:表明它
- OpenCV特征点提取算法orb、surf、sift对比
点云SLAM
图形图像处理ORB算法SIFT算法人工智能计算机视觉算法
下面是OpenCV中三种常用特征点提取算法:ORB、SURF和SIFT的详细对比,从算法原理、性能、使用限制和适用场景多维度进行总结,帮助大家在实际项目中合理选择。一览表:ORBvs.SURFvs.SIFT属性/算法ORBSURFSIFT全称OrientedFASTandRotatedBRIEFSpeededUpRobustFeaturesScale-InvariantFeatureTransfo
- 金融量化交易如何精准把握市场趋势?这些策略你不能错过!
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易金融金融量化交易市场趋势技术分析策略基本面分析策略股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>金融量化交易把握市场趋势的基础认知金融量化交易旨在通过数学模型和计算机算法来执行交易决策。市场趋势反映了市场价格的总体走向,量化交易与市场趋势紧密相连。量化交易借助数据和算法去捕捉市场趋势信号,以决定买卖时机。准确把握市场趋势能为量化
- 机器视觉通用平台之点直线距离算法UI
小治视觉
算法uivisualstudioc#windows
usingCvBase;usingCWindowTool;usingHalconDotNet;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Diagnostics;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usin
- 机器视觉通用平台之点点距离算法工具类
usingCvBase;usingCWindowTool;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingHalconDotNet;usingNewtonsoft.Json;usingSystem.IO;namespaceCv
- 机器视觉通用平台之点轮廓距离算法工具类
小治视觉
c#算法visualstudiowindowsui
usingCvBase;usingCWindowTool;usingHalconDotNet;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.IO;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;namespaceCvImageTool.DistancePC{
- 代码随想录算法训练营第二十五天
天天开心(∩_∩)
算法
LeetCode.491递增子序列题目链接递增子序列题解classSolution{List>resList=newArrayList>();Listres=newArrayList>findSubsequences(int[]nums){dfs(nums,0);returnresList;}privatevoiddfs(int[]nums,intindex){Setuset=newHashSet
- 机器视觉通用平台之线线距离算法UI
小治视觉
算法uiwindowsvisualstudioc#
usingCvBase;usingCWindowTool;usingHalconDotNet;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Diagnostics;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usin
- 暑假训练.2
zz1342315890
暑假acm训练acm训练
因为网络,上午都没写成题,太伤心了。下午的时候,才去写题。今天的题对于我来说,真的好难啊。让我感觉自己差得好远啊!我应该去看看算法入门经典第二版了,光刷题,不学习也没有用啊!我知道,没有去学校集训,可能到时候参加选拔的资格也没有。但是,对于现在的我来说,不得不待在家里面。没什么,好好学习!
- 摄影测量后方交会算法C#实现
安平桥
C#摄影测量后方交会
界面设计控制点PID,x(mm),y(mm),X(m),Y(m),Z(m)1,-86.15,-68.99,36589.41,25273.32,2195.172,-53.4,82.21,37631.08,31324.51,728.693,-14.78,-76.63,39100.97,24934.98,2386.54,10.46,64.43,40426.54,30319.81,757.31导入数据Op
- 数据结构--链表(单向链表)
二进制person
数据结构链表java开发语言算法
一.链表的概念链表是一种物理存储结构上非连续存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的引用链接次序实现的,有单向链表和双向链表。二.单向结构三.单向链表的模拟实现publicclassMylink{privateListNodehead;classListNode{publicintvalue;publicListNodenext;publicListNode(intvalue){this.val
- 目标检测中的标签分配算法总结
北京地铁1号线
目标检测与图像处理人工智能
目标检测中的标签分配算法是训练过程中的一个核心环节,它决定了如何将标注好的真实目标框分配给模型预测出来的候选框(AnchorBoxes或Points),从而为这些候选框提供监督信号(正样本、负样本、忽略样本)。它的质量直接影响模型的学习效率和最终性能。简单来说,标签分配要解决的关键问题是:“哪些预测框应该负责学习哪些真实目标?”一、为什么标签分配如此重要?1.定义学习目标:它直接告诉模型哪些预测应
- 代码随想录算法训练营总结篇
m0_74934708
算法
第一次接触卡哥的课程是在大二上,当时做N皇后的题目看到卡哥的视频觉得大受裨益,就想着有时间能够刷完卡哥录制的整期课程,后面有算法训练营的监督让我很幸运地坚持了六十天,学到了很多东西,像贪心算法、动态规划、单调栈以及在二叉树里使用BFS和DFS,都是一些很美妙的思路。这次一刷leetcode后面要去学学前端了,等到暑假有时间希望可以跟着卡哥二刷leetcode。学会算法后再去做题有些痛苦,但做出来的
- 图论篇--代码随想录算法训练营第五十九天打卡|Bellman_ford 算法精讲,SPFA算法,Bellman ford之判断负权回路,Bellman ford之单源有限最短路
無量空所
leetcode算法图论c++
本系列算法用来解决有负权边的情况Bellman_ford算法精讲题目链接:94.城市间货物运输I题目描述:某国为促进城市间经济交流,决定对货物运输提供补贴。共有n个编号为1到n的城市,通过道路网络连接,网络中的道路仅允许从某个城市单向通行到另一个城市,不能反向通行。网络中的道路都有各自的运输成本和政府补贴,道路的权值计算方式为:运输成本-政府补贴。权值为正表示扣除了政府补贴后运输货物仍需支付的费用
- 【前端vue3面试题】2024最新面试实录vue3(2),最新前端大厂高频面试题
*watch与watchEffect*provide与inject重构虚拟DOM,diff算法生命周期更名beforeDestroy改名为beforeUnmountdestroyed改名为unmounted//Vue3.0也提供了CompositionAPI形式的生命周期钩子,与Vue2.x中钩子对应关系如下:beforeCreate===>setup()created===>setup()bef
- MATLAB 基于图像处理的杂草识别技术
鱼弦
matlab图像处理计算机视觉
MATLAB基于图像处理的杂草识别技术1.系统介绍杂草识别是精准农业中的重要环节,基于图像处理的杂草识别技术利用计算机视觉和机器学习算法,自动识别田间杂草,为精准施药提供决策支持。本系统基于MATLAB实现杂草图像处理,包括图像预处理、特征提取、分类识别等模块。2.应用场景精准农业:自动识别田间杂草,实现精准施药,减少农药使用量。生态监测:监测农田杂草种类和分布,评估生态环境。植物保护:识别有害杂
- 维基框架发布 1.0.11 至中央仓,深化国产化 DevOps 生态整合
维基框架
维基框架springbootspringcloudmybatis架构
一、核心事件:维基框架1.0.11正式入驻中央仓库维基框架(Wiki-Framework)作为国产全场景Java企业级开发框架,于7月9日正式发布v1.0.11版本至中央软件仓库(MavenCentral),标志着其正式纳入全球主流开发工具生态。本次发布聚焦安全增强与云原生适配:安全升级:集成OAuth2.1协议,修复CVE-2025-0113等5项高危漏洞,支持国密算法SM4加密通信。云原生支持
- Python 机器学习:NumPy 实现朴素贝叶斯分类器
Python编程之道
Python编程之道python机器学习numpyai
Python机器学习:NumPy实现朴素贝叶斯分类器关键词:朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算摘要:本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理,基于NumPy实现高效的算法框架,涵盖从概率理论到工程实现的完整流程。通过数学公式推导、代码实现和鸢尾花数据集实战,展示如何利用向量化计算优化概率估计,解决特征独立性假设下的分类问题。同时分析算法优缺点及实际应
- 代码随想录算法训练营第二十二天
天天开心(∩_∩)
算法深度优先
LeetCode.77组合题目链接组合题解classSolution{List>result=newArrayListpath=newLinkedList>combine(intn,intk){dfs(n,k,1);returnresult;}publicvoiddfs(intn,intk,intcount){if(path.size()==k){result.add(newArrayList>r
- 代码随想录算法训练营第二十三天
天天开心(∩_∩)
算法
LeetCode.39组合总和题目链接组合总和题解classSolution{List>resList=newArrayList>();Listres=newArrayList>combinationSum(int[]candidates,inttarget){if(candidates==null||candidates.length==0){returnresList;}Arrays.sort
- 代码随想录算法训练营第二十四天
天天开心(∩_∩)
算法深度优先
LeetCode.93复原IP地址题目链接复原IP地址题解classSolution{ListresList=newArrayList();Listres=newArrayList();publicListrestoreIpAddresses(Strings){if(s.length()==0)returnresList;dfs(s,0);returnresList;}publicvoiddfs(
- 代码随想录算法训练营第十七天
天天开心(∩_∩)
算法数据结构
目录LeetCode.654最大二叉树题目链接最大二叉树题解解题思路LeetCode.617合并二叉树题目链接合并二叉树题解解题思路LeetCode.700二叉搜索树中的搜索题目链接二叉搜索树中的搜索题解解题思路解题思路LeetCode.98验证二叉搜索树题目链接验证二叉搜索树题解解题思路解题思路总结与收获LeetCode.654最大二叉树题目链接最大二叉树题解classSolution{publ
- MATLAB实现基于多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行无人机三维路径规划的详细项目实例
nantangyuxi
MATLABmatlab算法无人机人工智能深度学习机器学习数据挖掘
目录MATLAB实她基她她目标粒子群优化算法(MOPSO)进行无人机三维路径规划她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...2优化无人机飞行路径她安全她...2提升路径规划她她目标协调能力...2实她三维环境下她动态路径规划...2降低计算复杂度,实她高效路径规划...2提供具有工程实践价值她路径规划工具...3丰富她目标优化算法她应用案例...3促进无人机智能自主飞行技术进步...3
- 运维技术干货 — 不仅是 Linux 运维最佳实践
python算法小白
Linux
附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全:书单导航页(点击右侧极客侠栈即可打开个人博客):极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本(珍藏版)②【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本(珍藏版)③【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版)④【Web前端】从HTML到JS到AJ
- NOIP2013提高组复赛数据详细分析与应用指南
欧学东
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:2013年的NOIP提高组复赛数据,涉及C++编程、算法设计、数据结构、问题分析、时间空间复杂度优化、调试测试、比赛策略、历年试题分析等多个知识点。这些数据对于参赛者、教练和信息技术教育研究者具有重要参考价值,有助于提升信息技术能力和竞赛准备的有效性。1.NOIP竞赛概览全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NationalOlympiadinInformaticsi
- 基于深度学习的和平精英(吃鸡)内置锁头训练
摆烂仙君
深度学习人工智能
前言本教程以和平精英为例,主要讲解如何构建深度学习模型对游戏中角色进行头部标注,并控制鼠标对其进行锁定射击,同时围绕其游戏防作弊系统进行算法攻防讲解,该方案对于csgo,cf等游戏也同样适用。请注意,该教程仅供娱乐教学,若本教程评论超过100,将会开源相关代码并对实际的代码部署进行进一步分析。一、和平精英伤害机制分析在《刺激战场》(现为《和平精英》)中,击中头部的伤害远高于身体其他部位,这是由游戏
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
matlab科研助手
神经网络算法cnn
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- 39、设计模式的实现与示例:模板方法模式
mac99
C#3.0设计模式:从入门到精通设计模式模板方法模式C#
设计模式的实现与示例:模板方法模式1.模板方法模式概述模板方法模式是一种行为型设计模式,它定义了一个算法的骨架,将某些步骤延迟到子类中实现。这样,子类可以在不改变算法结构的情况下重定义算法的某些步骤。这种模式非常适合那些有固定流程但某些步骤需要灵活调整的场景。1.1模板方法模式的特点固定的算法框架:模板方法模式定义了一个算法的框架,但在某些关键步骤上保持了灵活性。延迟实现:某些步骤被延迟到子类中实
- Python Gradio:快速搭建人脸识别应用
Python编程之道
Python人工智能与大数据Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio:快速搭建人脸识别应用关键词:Python,Gradio,人脸识别,深度学习,计算机视觉,交互式应用,模型部署摘要:本文详细介绍了如何使用Python的Gradio库快速搭建一个交互式的人脸识别应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解人脸识别的核心算法原理、Gradio的界面设计方法,并通过完整的项目实战演示如何将深度学习模型部署为可交互的Web应用。文章包含详细的代码实现、数
- 算法提升之字符串练习-03(KMP)
亮亮爱刷题
算法数据结构
今天给大家带来的仍是关于字符串类型的算法题目,关于这类题目,大家需要多做练习进行巩固,题型相对固定,但是比较具有思路,希望大家可以好好理解相关部分。关于KMP算法,通常有两部分组成,第一部分是通过get_next()数组求解next数组,第二部分则是通过KMP求解字符重复。第一道题:问题描述wzy给了你一个字符串,请你计算一下这个字符串最多是由多少个相同子串拼成的。注意:原串abcdabcd,则a
- 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