- Serverless架构下的持续交付实践
软件工程实践
软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构serverless架构运维ai
Serverless架构下的持续交付实践关键词:Serverless架构、持续交付、DevOps、无服务器计算、自动化部署摘要:本文深入探讨了Serverless架构下的持续交付实践。首先介绍了Serverless架构和持续交付的背景知识,接着解释了相关核心概念及其关系,详细阐述了核心算法原理与操作步骤,通过数学模型加深理解,结合实际项目案例展示了代码实现与解读,探讨了实际应用场景,推荐了相关工具
- 海思Hi3519DV500方案1200万无人机吊舱套板
weixin_Todd_Wong2010
嵌入式硬件AI前端边缘计算图像处理
海思Hi3519DV500方案1200万无人机吊舱套板Hi3519DV500是一颗面向行业市场推出的超高清智能网络摄像头SoC。该芯片最高支持四路sensor输入,支持最高4K@30fps的ISP图像处理能力,支持2FWDR、多级降噪、六轴防抖、全景拼接、多光谱融合等多种传统图像增强和处理算法,支持通过AI算法对输入图像进行实时降躁等处理,为用户提供了卓越的图像处理能力,集成了高效的神经网络推理引
- 飞算 JavaAI 2.0.0和 AI 编程技术设计的 120 章 Java 系统教程
AI编程员
001AI传统&编程语言002AI编程工具汇总003AI编程作品汇总开发语言深度学习pillowAI编程人工智能
以下是基于飞算JavaAI2.0.0和AI编程技术设计的120章Java系统教程,涵盖从基础到高阶、理论到实践的全栈知识体系,结合经典案例与企业级项目实战,适合零基础到架构师的学习路径:第一部分:基础入门(第1-30章)Java开发环境配置JDK21+IntelliJIDEA+飞算AI插件安装第一个AI生成的HelloWorld程序基础语法与AI辅助编程数据类型、变量、运算符飞算AI:自动生成算法
- 算法大厨日记:猫猫狐狐带你用代码做一锅香喷喷的“预测汤”
Gyoku Mint
AI修炼日记猫猫狐狐的小世界人工智能人工智能机器学习python算法database深度学习数据挖掘
️【开场·今天的料理名叫“预测炖汤”】猫猫:“咱今天突发奇想,决定用机器学习代码给你炖一锅‘预测汤’喵!这不是教你代码,是要告诉你怎么把‘算法’吃进肚子里~”狐狐:“别急,她又在打比方了。这锅汤从数据准备到调参优化,就跟你平常做饭的过程没两样,只不过食材都被咱们用代码换了一遍。”【第一步·数据准备,就是挑菜啦】猫猫:“首先是挑菜(数据预处理),不能什么菜都扔进去锅里吧?要洗干净去皮(数据清洗),再
- linux驱动开发(20)-DMA(四)
yyc_audio
linux驱动开发驱动开发linux服务器
分散/聚集映射分散/聚集映射通过将虚拟地址上分散的DMA缓冲区通过一个类型为structscatterlist的数组或者链表组织起来,然后通过一次的DMA传输操作在主存RAM与设备之间传输数据,如图所示:图中显示了主存中三个分散的物理页面与设备之间进行的一次DMA传输时分散/聚集映射示意,其中单个物理页面与设备之间可以看做是一个单一的流式映射,每个这样的单一映射在内核中有数据结构structsca
- Python实例题:基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求:实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能:使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能(准确率、混淆矩阵等)添加用户交互界面,允许用户绘制数字并进行识别。解题思路:使用sklearn加载MNIST数据
- Python实例题:基于遗传算法的旅行商问题求解
狐凄
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目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于遗传算法的旅行商问题求解要求:使用遗传算法解决旅行商问题(TSP)。支持以下功能:随机生成城市坐标或导入预定义城市实现遗传算法的基本操作(选择、交叉、变异)可视化进化过程和最终路径统计进化过程中的适应度变化允许用户调整遗传算法参数(种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等)。解题思路:用列表表示城市访问顺序作为染色体。使用欧
- 【算法笔记】红黑树插入操作
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算法笔记算法笔记
红黑树插入与调整详解一、红黑树的五大性质红黑树是一种自平衡的二叉搜索树(BST),其核心特性如下:颜色属性:每个节点非红即黑根属性:根节点必须为黑色叶子属性:所有的NIL叶子节点都是黑色红节点约束:红色节点的子节点必须为黑色(即无连续红节点)黑高平衡:从任一节点到其所有后代叶子节点的路径中,黑色节点数量相等二、插入操作流程阶段1:标准BST插入从根节点开始查找插入位置新节点总是红色按照BST规则插
- 什么是Sentinel? 以及优点
肘击鸣的百k路
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Sentinel是阿里巴巴开源的轻量级流量治理与系统保护组件,专注于微服务架构下的实时流量控制、熔断降级和系统稳定性保障。其核心目标是通过动态规则管理防止服务因高并发、突发流量或依赖故障导致雪崩崩溃。⚙️Sentinel的核心功能流量控制基于QPS(每秒请求数)或并发线程数限制资源访问,支持直接拒绝、匀速排队(漏桶算法)、慢启动(令牌桶算法)等策略。细粒度控制:可针对特定接口、方法甚至热点参数(如
- 用AI给AR加“智慧”:揭秘增强现实智能互动的优化秘密
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用AI给AR加“智慧”:揭秘增强现实智能互动的优化秘密引子:增强现实,到底还能怎么更聪明?还记得当年PokémonGO火爆全球的场景吗?玩家们手机对准街头,虚拟小精灵活灵活现地跳出来,那就是增强现实(AR)最经典的应用之一。随着硬件发展和算法进步,AR正逐步从“炫酷玩具”变成生产力工具、教育助手、零售新体验。但AR想要更“聪明”,不是简单把虚拟物放到现实里那么简单,而是让虚拟世界和现实环境更自然地
- 推荐算法特征工程实战:用户与物料动态画像构建指南
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在推荐系统的特征工程中,动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化,算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表,深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像:六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建(如表2-1所示),形成"6W"行为模型:用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析(附典型场景)维度可选值应用场景用
- Go 中的 range 表达式详解:遍历数组、切片、字符串与 Map
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非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用关键词:非关系型数据库、关系型数据库、崛起原因、应用场景、数据库领域摘要:本文主要探讨了非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用。首先介绍了非关系型数据库的背景,包括目的、预期读者等内容。接着详细解释了非关系型数据库、关系型数据库等核心概念,并阐述了它们之间的关系。然后深入讲解了非关系型数据库的核心算法原理、数学模型和公式。通过项目实战展示了非关系型数据库的实际
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搜索领域知识图谱的知识推理算法研究关键词:知识图谱、知识推理、搜索算法、图神经网络、路径推理、规则推理、表示学习摘要:本文深入探讨搜索领域中知识图谱的知识推理算法。我们将从知识图谱的基本概念出发,分析不同类型的知识推理算法原理,包括基于规则的推理、基于表示的推理和基于路径的推理。通过实际案例和代码实现,展示这些算法如何提升搜索效果,最后讨论该领域的未来发展趋势和挑战。背景介绍目的和范围本文旨在系统
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数据结构与算法中单调栈的常见误区关键词:单调栈、数据结构、算法、误区、栈、时间复杂度、应用场景摘要:单调栈是一种特殊的数据结构,它在解决某些特定问题时非常高效。然而,许多初学者在使用单调栈时容易陷入一些常见的误区。本文将详细介绍单调栈的概念、原理和应用,重点分析使用单调栈时的常见误区,并通过实际代码示例展示如何正确使用单调栈解决问题。背景介绍目的和范围本文旨在帮助读者深入理解单调栈的概念和工作原理
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AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题关键词:粒子群优化(PSO)、全局优化、工程问题、智能算法、参数调优摘要:本文以“鸟群觅食”为灵感来源,深入浅出地讲解粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法的核心原理,并通过机械结构轻量化设计的实战案例,展示其在复杂工程问题中的应用。文章从算法起源到数学模型,从代码实现到工程落地,层层拆解技术细节,帮助读者快速掌
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1、功能介绍:一个python代码演示了如何使用open3d和numpy来完成一个完整的点云平面拟合任务。它包括以下几个主要部分:生成符合某一平面方程的随机点云数据、使用RANSAC算法对这些点云进行平面拟合、可视化原始点云和平面拟合结果2、代码部分:importnumpyasnpimportopen3daso3d#生成随机点云np.random.seed(42)n_points=100#假设这些
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深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词:AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要:本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手,详细解释了相关核心概念,如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系,介绍了核心算法原理和具体操作步骤,还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探
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C在线工具|菜鸟工具CRC3,16位数据校验使用,多项式g(x)=x3+x+1->0b1011#include#includeuint8_tCrc3(constuint32_tdata,uint8_tlen){uint8_tchk=0x08;uint8_tpoly=0x03;/*多顶式1011*/uint8_tpoly_len=4;uint8_talu=0x00;alu=(data>>len-po
- linux ARM64架构下进程切换核心代码分析
一、概述阶段核心代码/函数ARM64实现细节相关数据结构作用调度入口__schedule()调用context_switch()完成实际切换16structrq触发调度流程,选择下一个运行进程地址空间切换switch_mm_irqs_off()通过ttbr0_el1寄存器更新进程页表基址(PGD)3,处理ASID和TLB失效410structmm_struct(含pgd
- C++分发器
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c++开发语言
以调用某个算法为例,该算法有一个确定的函数Process,其参数不确定,返回值确定为bool类型,当然Process的返回值也可用模板进行替换,实现更灵活的返回值。#pragmaonce#include#include#include#include#include#includeclassAlgorithmDispatch{public:templatestd::shared_ptralgori
- day043-负载均衡算法与高可用keepalived
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- 模拟工作队列 - 华为OD机试真题(JavaScript卷)
什码情况
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- GESP认证C++编程真题解析 | GESP202409 三级 单选题和判断题
热爱编程的通信人
历年GESPCSP-JCSP-S真题解析c++开发语言
欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- LeetCode 学习day3 不喜勿喷
小小小新人12123
leetcode学习算法python
题目:给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0。(LeetCode121.买卖股票的最佳时机)问题分析:简而言之为求最大差Python代码:importnumpyasnpc
- 算法优化:前缀和+哈希表
雨声敲敲,风声潇潇
算法算法javaleetcode性能优化哈希表
今天在leetcode上写到6952.统计趣味子数组的数目这道题的时候出现了超时问题,由此学习了前缀和+哈希表的方法。目前看到与此知识点相关的题目有如下:560.和为k的子数组,非常经典的前缀和+哈希表,可以从这一道题入手。6952.统计趣味子数组的数目,这道题比上一到稍微难一点,但是不至于困难。下面介绍一下前缀和+哈希表以560题为例,题目:给你一个整数数组nums和一个整数k,请你统计并返回该
- POS(权益证明机制)
Chinatesila
区块链
由来:SunnyKing和ScottNadal首先建议使用权益证明作为工作量证明(PoW)的替代方案,并创造了权益一词。他们描述了一种算法,该算法根据个人钱包中代币的数量和年龄选择生产区块的节点。Peercoin(PPC)被创造出来,并成为第一个混合加密货币。PPC使用PoW分发令牌,并使用PoS验证交易。简介:权益证明机制的目的是让所谓的“权益者”、“锻造者”或者“验证者”来代替矿工,他们本质上
- 什么是 PoW(工作量证明,Proof of Work)
MonkeyKing.sun
区块链
共识算法(ConsensusAlgorithm)是区块链的“心脏”,它决定了多个节点在没有中央机构的前提下,如何就“谁来记账”达成一致。什么是PoW(工作量证明,ProofofWork)定义:工作量证明(ProofofWork,简称PoW)是一种共识机制,要求节点通过解决一个高难度数学问题,来获得记账权。第一个算出答案的节点获得“打包交易→生成区块→获取奖励”的权利。它是比特币、以太坊(1.0)等
- 从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
小张在编程
机器学习决策树随机森林
引言在机器学习的算法森林中,有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授",用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断;而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团",通过多棵决策树的"投票表决",在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测,还是金融风控里的违约判别,这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天,我们就从原理到实
- 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