- 20、鸿蒙学习——OAID、AAID、ODID
青春路上的小蜜蜂
学习harmonyos华为typescriptArkTs
1、OAID开放匿名设备标识符((OpenAnonymousDeviceIdentifier),是一种非永久性设备标识符,基于开放匿名设备标识符,可在保护用户个人数据隐私安全的前提下,向用户提供个性化广告,同时三方检测平台也可向广告主提供转化根因分析。OAID具有以下特性:OAID是设备级标识符,同一台设备上不同的App获取到的OAID值一致OAID的获取受应用的跟踪开关影响:当应用的跟踪开关开启
- React 极简响应式滑块验证组件实现,随机滑块位置
伍哥的传说
react.js前端前端框架javascriptecmascriptreact开源
滑块验证组件(SliderCaptcha)一个现代化、响应式的滑块验证组件,专为React应用设计,提供流畅的用户体验和强大的安全验证功能。✨功能特性核心功能智能滑块拖拽–支持鼠标和触摸屏操作,响应灵敏随机目标位置–每次验证生成不同的目标位置,提高安全性实时位置验证–精确的位置检测,支持容错范围设置状态反馈–清晰的视觉反馈,包括成功、错误和待验证状态用户体验流畅动画–平滑的过渡动画和微交互效果响应
- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
- 【机器学习|学习笔记】组合特征(Feature Combinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。
努力毕业的小土博^_^
机器学习学习笔记机器学习学习笔记人工智能神经网络深度学习
【机器学习|学习笔记】组合特征(FeatureCombinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。【机器学习|学习笔记】组合特征(FeatureCombinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。文章目录【机器学习|学习笔记】组合特征(FeatureCombinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达
- YOLO融合synergisticNet中的模块
今天炼丹了吗
YOLOv11与自研模型专栏YOLO
YOLOv11v10v8使用教程:YOLOv11入门到入土使用教程YOLOv11改进汇总贴:YOLOv11及自研模型更新汇总《HyperSINet:ASynergeticInteractionNetworkCombinedWithConvolutionandTransformerforHyperspectralImageClassification》一、模块介绍论文链接:https://ieeex
- 内嵌式触摸显示器在工业视觉设备中的应用
Jwest2021
计算机外设
内嵌式触摸显示器在工业视觉设备中的应用日益广泛,其重要性不容忽视。以下是对内嵌式触摸显示器在工业视觉设备中应用的具体分析:一、应用背景工业视觉设备是智能制造的重要组成部分,它依赖于先进的图像处理和机器视觉技术,实现对生产线上产品质量的自动化检测和控制。随着工业4.0和智能制造的推进,工业视觉设备在生产线上的作用愈发关键。而内嵌式触摸显示器作为人机交互的重要界面,为工业视觉设备提供了直观、便捷的操作
- 工控一体机具体有哪些作用?
工控一体机作为一种集成了计算机硬件、输入输出设备以及工业控制软件的工业控制计算机,其在工业自动化、智能制造及其他多个领域具有重要的作用。以下是工控一体机的具体作用:一、数据采集与监控实时数据采集:工控一体机能够连接各种传感器和检测设备,实时采集生产现场的温度、压力、流量、速度等参数数据。数据监控与显示:通过其集成的显示屏和触摸屏,工控一体机能够以图形化、直观化的方式显示采集到的数据,方便操作人员实
- 数据分析全流程:从收集到可视化的高效实战
晨曦543210
python
1.数据收集来源:数据库、API、传感器、日志文件、社交媒体、问卷调查等。工具:Python(requests、Scrapy)、SQL、Excel、Kafka(实时流数据)。2.数据清洗处理缺失、重复、错误或不一致的数据:缺失值:删除、填充(均值/中位数/众数)、插值或预测。异常值:使用箱线图、Z-score或IQR方法检测并处理。格式标准化:统一日期、单位、文本格式(如大小写、去除空格)。去重:
- R语言的软件开发工具
纪霁然
包罗万象golang开发语言后端
R语言的软件开发工具引言R语言因其强大的数据分析能力和丰富的统计包,自发布以来便广受欢迎。随着数据科学和分析的迅猛发展,R语言也逐渐成为数据分析、机器学习和统计建模领域的重要工具。为了更好地利用R语言进行软件开发,许多软件开发工具和环境应运而生。本文将深入探讨R语言的主要开发工具,帮助开发者更高效地进行数据处理和分析。1.R和RStudio基础R语言本身是一个用于统计计算和图形绘制的编程语言,而R
- 目标检测:从基础原理到前沿技术全面解析
随机森林404
计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域,目标检测是一项核心且极具挑战性的任务,它不仅要识别图像中有什么物体,还要确定这些物体在图像中的具体位置。随着人工智能技术的快速发展,目标检测已成为智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等众多应用的基础技术。本文将全面介绍目标检测的基础概念、发展历程、关键技术、实践应用以及未来趋势,为读者提供系统性的知识框架。第一章目标检测概述1.1目标检测的定义与重要性目标检测(ObjectDet
- 水下目标检测:突破与创新
加油吧zkf
目标跟踪人工智能计算机视觉
水下目标检测技术背景水下环境带来独特挑战:光线衰减导致对比度降低,散射引发图像模糊,色偏使颜色失真。动态水流造成目标形变,小目标(如10×10像素海胆)检测困难。声呐与光学数据融合可提升精度,但多模态对齐仍是技术难点。核心算法实现要点图像预处理直方图均衡化与Retinex算法结合改善对比度和色偏:defsingle_scale_retinex(img,sigma):retinex=np.log10
- 策略梯度在网络安全中的应用:AI如何防御网络攻击
AI智能探索者
web安全人工智能安全ai
策略梯度在网络安全中的应用:AI如何防御网络攻击关键词:策略梯度、网络安全、AI防御、强化学习、网络攻击、入侵检测、自适应防御摘要:本文将探讨策略梯度这一强化学习算法在网络安全领域的创新应用。我们将从基础概念出发,逐步揭示AI如何通过学习网络攻击模式来构建自适应防御系统,分析其核心算法原理,并通过实际代码示例展示实现过程。文章还将讨论当前应用场景、工具资源以及未来发展趋势,为读者提供对这一前沿技术
- Mac 磁盘检测和监控工具 DriveDx
jia123yoou
macosmac磁盘监控
DriveDxMac一款不监视驱动器的内置S.M.A.R.T.状态的先进驱动器运行状况诊断和监测工具而且还分析了所有驱动器健康密切相关的指标,SSD或硬盘驱动器故障(像SSD磨损/耐久性,坏扇区重新分配,离线坏道,未定扇形区,I/O错误以及更多)和要是出了差错立即警报用户。我们的驱动器运行状况诊断算法是基于最近在这一领域的研究。原文地址:DriveDx英文Mac磁盘检测和监控工具
- 金融安全生命线:用AWS EventBridge和CloudTrail构建主动式入侵检测系统
运维开发王义杰
系统运维aws信息安全安全金融aws
今天,我们来聊一个硬核又极具价值的话题:如何为身处安全风暴中心的金融系统,构建一道坚不可摧的主动式入侵检测防线。在金融领域,安全不是一个选项,而是生存的基石。任何微小的疏忽都可能导致灾难性的资产损失。传统的防火墙和WAF固然重要,但面对日益复杂的内部威胁和APT攻击,我们需要更智能、更主动的监控手段。幸运的是,AWS为我们提供了两个强大的武器:CloudTrail和EventBridge。利用AW
- 【第七节】ESP32-S3 霍尔传感器应用实战:磁场检测与蜂鸣器控制
ESP32-S3霍尔传感器应用实战:磁场检测与蜂鸣器控制本文介绍了如何基于ESP32-S3实现霍尔传感器的磁场检测,并在检测到磁场变化时控制蜂鸣器发声及GPIO信号输出控制的应用。一、硬件连接说明元件连接引脚(GPIO)说明霍尔传感器GPIO21检测磁场变化(HIGH表示磁场存在)无源蜂鸣器GPIO42响应磁场检测发出提示音控制输出引脚GPIO4可外接继电器、LED等控制设备二、功能说明当霍尔传感
- yolov5/v7/v8/v9/v10环境详细配置教程(Windows+conda+pycharm)
视觉算法er
深度学习环境配置YOLO目标检测人工智能深度学习condapycharm
一、所需环境配置1.1.虚拟环境创建首先,打开AnacondaPrompt命令窗口,创建一个新的虚拟环境,后面的包都在这个环境中安装。创建命令是:我的习惯是使用3.8版本的python,你也可以换成更高版本;condacreate-nyolopython=3.8输入命令后,运行结果如下:输入y即可;1.2.激活虚拟环境安装完成后,即可激活虚拟环境,输入以下命令即可;condaactivateyol
- YOLOv11 改进策略 | GFPN:超越 BiFPN,跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔
YOLOv11改进策略|GFPN:超越BiFPN,跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔!介绍颈部网络(Neck)在目标检测任务中扮演着至关重要的角色,它负责有效地融合来自骨干网络(Backbone)不同层级的特征图,为检测头部(Head)提供包含丰富语义和空间信息的多尺度特征。FPN、PANet和BiFPN等结构是特征金字塔融合的代表。BiFPN作为其中的佼佼者,通过双向连接和加权融合取得了优异的性能。
- 结合创新idea:机器学习+运筹优化=CCF高端局
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机器学习人工智能
2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。运筹优化,也称为运筹学或运营管理,是应用数学的一个分支,它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域,它们相互补充,为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
- Jupyter安装指南及Python配置
CodeWG
pythonjupyteridePython
Jupyter是一个非常流行的交互式计算环境,广泛用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。本文将详细介绍如何安装Jupyter并配置Python环境。步骤1:安装Python首先,我们需要安装Python。请按照以下步骤进行操作:打开Python官方网站(https://www.python.org)并下载适用于您操作系统的最新版本的Python。运行下载的安装程序,并按照向导的指示进行安装。在安
- 网络基础知识点总结(三)
1.给客户推荐交换机时,从哪些方面进行选型考虑2.MTBF是什么,MTTR是什么MTBF:平均故障时间MTTR:平均故障修复时间3.常见的网络可靠技术1)入侵检测技术IDS(入侵检测系统):被动监听网络流量,分析异常行为或特征,发现攻击后仅生成告警,不主动干预。IPS(入侵防御系统):串联在网络链路中,实时检测并主动阻断恶意流量,具备“检测+响应”的主动防御能力。2)访问控制技术(如:ACL)3)
- Eureka和Nacos都可以作为注册中心,它们之间的区别
怀揣小梦想
eureka中间件分布式服务发现微服务
在微服务架构中,由于服务实例数量多、位置动态变化,需要一套机制来管理服务的位置信息,也就是注册中心。Nacos与Eureka有相同点,也有不同之处,可以从以下几点来描述:接口方式对比实例类型对比健康检测对比服务发现对比1.接口方式对比Nacos与Eureka都对外暴露了Rest风格的API接口,用来实现服务注册、发现等功能Eureka的RESTAPI设计#服务注册POST/eureka/apps/
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让AI成为我们的得力助手:《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn(简称sklearn)是Python最流行的机器学习库之一,提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建,广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计:所有模型使用一致的接口(fit()、predict()、score())丰富的算法:覆
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因为yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似,这里不再详细叙述,主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**,下面有相关链接,这里主要针对数据标注、格式转换、模型部署等不同细节部分;【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】超详细yolo8/11-detect目标检测全流程概述:配置环境、数据标注、训练、验证/预测、o
- 创新引入HAttention模块:提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】
程序员Gloria
YOLOv8YOLO目标跟踪人工智能目标检测
文章目录创新引入HAttention模块:提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】引言1.YOLOv8模型概述1.1YOLOv8架构1.2YOLOv8小目标检测的挑战2.HAttention模块:原理与设计2.1HAttention模块的动机2.2HAttention模块的结构3.HAttention模块在YOLOv8中的应用3.1引入HAttention模块3.2YOLOv8架构修改3.3
- CHAIN(GAN的一种)训练自己的数据集
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集生成对抗网络人工智能神经网络深度学习pytorch算法
简介简介:作者针对数据有限场景下GANs训练中的判别器过拟合问题,提出了CHAIN(Lipschitz连续性约束归一化)方法。作者首先从理论角度分析了GAN泛化误差,发现减少判别器权重梯度范数对提升泛化能力至关重要。然后深入研究了批归一化(BN)在GAN判别器中应用困难的根本原因,通过理论分析证明BN的中心化和缩放步骤会导致梯度爆炸。基于这些发现,CHAIN设计了两个核心模块:用零均值正则化替代中
- YOLOv11深度解析:Ultralytics新一代目标检测架构创新与实战指南
芯作者
D2:YOLOYOLO神经网络计算机视觉
2024年Ultralytics重磅推出YOLOv11**:在精度与速度的平衡木上再进一步,参数减少22%,推理速度提升2%,多任务支持全面升级!一、YOLOv11核心创新:轻量化与注意力机制的完美融合YOLOv11并非颠覆性重构,而是通过模块级优化实现“少参数、高精度、快推理”的目标。其三大创新点如下:1.1C3k2模块:动态卷积核的灵活设计取代YOLOv8的C2f模块,C3k2通过参数c3k动
- Python的变量与数据类型
新人码农11111
python开发语言
文章目录文章目录前言一、python的变量1.python的基本变量2.python的命名规则:二、python的数据类型1.2.整型(int)2.浮点型(float)3.字符串(str)4.布尔值(bool)5.空值(None)6.类型检测(type())三、python的数据类型转换1.整型转换(int())2.浮点型转换(float())3.字符串转换(str())4.布尔值转换(bool(
- 供应链风险管理:AI预测潜在风险
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发,可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
- 供应链风险管理:AI如何预测供应链风险
AI大模型应用之禅
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响,例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟,甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断,缺乏数据驱动和预测能力。随着
- 详细说一说allow-bean-definition-overriding
悟能不能悟
java
在Spring框架中,allow-bean-definition-overriding是一个控制是否允许覆盖同名Bean定义的配置属性。以下是详细说明:1.作用允许/禁止Bean定义覆盖:当Spring容器中检测到多个同名的Bean定义时,此配置决定是否允许后续的Bean定义覆盖已存在的定义。开启(true):允许覆盖,后注册的Bean定义会替换先前的。关闭(false,默认):禁止覆盖,抛出Be
- 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