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【 】423
动态规划算法
375.猜数字大小II我们正在玩一个猜数游戏,游戏规则如下:我从1到n之间选择一个数字。你来猜我选了哪个数字。如果你猜到正确的数字,就会赢得游戏。如果你猜错了,那么我会告诉你,我选的数字比你的更大或者更小,并且你需要继续猜数。每当你猜了数字x并且猜错了的时候,你需要支付金额为x的现金。如果你花光了钱,就会输掉游戏给你一个特定的数字n,返回能够确保你获胜的最小现金数,不管我选择那个数字。动态规划:小
- 代码随想录算法训练营第五十二天(图论)| 98. 所有可达路径、深度优先搜索、广度优先搜索
*MaybE
算法算法图论
邻接矩阵邻接矩阵是一种使用二维数组来表示图的方法。矩阵中的元素表示节点之间是否存在边。如果存在边,则对应的矩阵元素为1(或边的权重);否则为0。特点:空间复杂度高:无论图是否稀疏,邻接矩阵都需要O(V^2)的空间,因为每个节点都需要为所有其他节点预留位置。查找效率高:查找任意两节点之间是否存在边非常高效,只需要访问一次数组,时间复杂度为O(1)。不适合稀疏图:对于边远少于顶点平方的稀疏图,邻接矩阵
- 算法训练 | 图论Part1 | 98.所有可达路径
Orionova
数据结构算法训练算法图论深度优先
目录98.所有可达路径深度搜索法98.所有可达路径题目链接:98.所有可达路径文章讲解:代码随想录深度搜索法代码一:邻接矩阵写法#include#includeusingnamespacestd;vector>result;//收集符合条件的路径vectorpath;//1节点到终点的路径voiddfs(constvector>&graph,intx,intn){//当前遍历的节点x到达节点nif
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职位高频词汇:VLM调优经验、核心算法(Diffusion、RL、VIT)、pytorch、仿真环境(IsaacGym、Mujoco、webots)基于当前具身智能行业发展趋势和岗位需求,以下是为NLP工程师设计的转型路径与策略,结合最新招聘信息和技术趋势:一、技能迁移与知识重构(3-6个月)核心能力复用深度学习基础:迁移Transformer架构经验到多模态场景(视觉-语言-动作融合)大模型微调
- 企业估值中的行业周期影响
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企业估值中的行业周期影响关键词:企业估值、行业周期、经济波动、估值模型、行业特征摘要:本文深入探讨了企业估值过程中行业周期所产生的影响。首先介绍了相关背景知识,包括目的范围、预期读者等内容。接着阐述了企业估值和行业周期的核心概念及二者联系,给出了相应的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理与具体操作步骤,并结合Python代码进行说明。还分析了涉及的数学模型和公式,通过举例加深理
- 代码随想录算法训练营第7天 | 454.四数相加II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和
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目录454.四数相加II思路暴力解【超时】字典类哈希表383.赎金信思路哈希表Counter类15.三数之和思路暴力解【超时】遍历+左右指针进一步优化18.四数之和思路方法454.四数相加II题目链接:454.四数相加II-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录视频讲解:学透哈希表,map使用有技巧!LeetCode:454.四数相加II思路暴力解,超时,时间复杂度为n^4利用字典类哈希表优
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如果采用暴力枚举,面对大规模数据会暴雷!推荐使用经典Kadane算法:大致思想:1、用nums[0]初始化current_max和global_max2、用max(nums[i],nums[i]+current_max])进行判断是否要更换连续序列的开头(理解关键)举个例子:#最开始我们从nums[0]开始寻找,假设nums[1]>nums[0]+1:#那么我们从nums[1]开始重新寻找最长连续
- 深入理解现代C++在IT行业中的核心地位与应用实践
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#C++c++java开发语言
深入理解现代C++在IT行业中的核心地位与应用实践一、C++在IT行业中的不可替代性现代IT行业中,C++凭借其零成本抽象和系统级控制能力,在以下关键领域保持不可替代地位:应用领域C++优势体现典型应用案例高性能计算直接内存管理,SIMD指令优化科学计算、金融建模游戏开发实时渲染,物理引擎UnrealEngine、Unity底层嵌入式系统资源受限环境下的高效控制自动驾驶ECU、IoT设备基础设施软
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欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景与意义手写数字识别是机器学习和计算机视觉领域中的一个经典问题。Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集,被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)来解决手写数字识别问题,不
- 华为OD机试真题-虚拟游戏理财-2023年OD统一考试(C卷)---Python3--开源
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题目:考察内容:for+if+max代码:"""题目分析:投资额*回报率=投资回报要在可接受范围内选择最优的投资方式获得最大回报最多投资2个理财产品输入:产品数int;总投资额int;总风险int产品投资回报率list(int)产品风险值序列list(int)最大投资额度序列list(int)输出:投资额序列eg:510010102030405034561020302040300300400510
- 【华为OD机试】真题E卷-虚拟理财游戏(Python)
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一、题目描述题目描述:在一款虚拟游戏中生活,你必须进行投资以增强在虚拟游戏中的资产以免被淘汰出局。现有一家Bank,它提供有若干理财产品m个,风险及投资回报不同,你有N(元)进行投资,能接收的总风险值为X。你要在可接受范围内选择最优的投资方式获得最大回报。备注:在虚拟游戏中,每项投资风险值相加为总风险值;在虚拟游戏中,最多只能投资2个理财产品;在虚拟游戏中,最小单位为整数,不能拆分为小数;投资额*
- AIGC重塑文化娱乐产业
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AIGC重塑文化娱乐产业概述与关键词关键词:AIGC、文化娱乐产业、人工智能生成内容、技术变革、实际应用摘要:随着人工智能技术的快速发展,AIGC(人工智能生成内容)正在成为文化娱乐产业的重要变革力量。本文将深入探讨AIGC的基本概念、核心技术、应用场景以及在音乐、影视、文学、游戏和虚拟现实等多个领域的实际应用,分析其对文化娱乐产业带来的深远影响和未来发展趋势。引言近年来,人工智能技术迅猛发展,特
- 23种设计模式中的策略模式
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- 蓝桥杯备赛——算法初阶入门
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蓝桥杯算法职场和发展
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- 大模型算法岗面试题(含答案)
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一、基础篇目前主流的开源模型体系有哪些?Transformer体系:由Google提出的Transformer模型及其变体,如BERT、GPT等。PyTorchLightning:一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架,用于快速原型设计和实验。TensorFlowModelGarden:TensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。HuggingFaceTransformers:一
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Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数最佳内核模板解决思路代码最佳内核您的任务是选择最佳内核,使用SVC算法解决乳腺癌数据集的分类问题。填写下面的代码模板并选择最佳内核,保持其他超参数不变。其他超参数的值:C=1.0degree(多项式核)=2gamma=‘auto’random_state=42要尝试的内核:线性、多项式、径向、S形。作为答案,请提供最佳内核的字符串
- 想做一期写给非算法同学的AI算法入门手册【一】【慢更】
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AI技术应用人工智能算法
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- AI在个性化广告创意生成中的应用
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AI在个性化广告创意生成中的应用关键词:AI、个性化广告创意生成、用户画像、深度学习、自然语言处理、计算机视觉摘要:本文深入探讨了AI在个性化广告创意生成中的应用。首先介绍了相关背景,包括目的范围、预期读者等内容。接着阐述了核心概念及联系,详细讲解了核心算法原理与操作步骤,并通过数学模型和公式进行理论支持。通过项目实战展示了代码实现与分析,探讨了实际应用场景。还推荐了学习工具和资源,最后总结了未来
- 大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用
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大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用关键词:大规模语言模型、软件需求分析、需求验证、自然语言处理、软件工程摘要:本文深入探讨了大规模语言模型在自动软件需求分析与验证中的应用。首先介绍了相关背景,包括研究目的、预期读者和文档结构等。接着阐述了核心概念,给出了原理和架构的示意图与流程图。详细讲解了核心算法原理,用Python代码进行了示例。分析了数学模型和公式,并举例说明。通过项目实战展示了
- 基于c语言的时间复杂度
所以什么名字没被取
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1.时间复杂度的定义和由来我先来解释一下时间复杂度的定义。很简单,你可以理解为你写的代码解决问题的时间效率。那为什么会有时间复杂度这样的概念呢?因为你会发现在我们解决问题的时候往往可以给出多种解决方案.这么多的解决方案,我到底用哪一种更好呢?是选择看去来简单的循环嵌套,还是复杂算法的代码呢?其实你也了解,代码复杂,往往代表着这个代码写的不错。接下来我来给你分析一下这是为什么。2.时间复杂度的应用承
- C语言:实现扫雷游戏(进阶版)
果味软糖又不硬
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文章目录前言一、展开二、标记雷三、头文件总结前言如何使用C语言完成扫雷游戏(基础版)可以看我的上一篇文章:http://t.csdn.cn/vSZKz在上一篇文中,利用C语言实现了扫雷的基本功能,包括扫雷游戏界面初始化,布置雷,排查雷,显示界面。在这篇文章中,将介绍实现扫雷游戏进阶版,与基础版相比,进阶版添加了两个功能,1.展开的功能、2.标记雷的功能。一、展开在扫雷游戏中,选中的坐标周围如果有雷
- DApp开发中的LP分红系统:流动性激励机制的范式革命与生态重构
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区块链开发重构区块链web3智能合约去中心化
在2025年DeFi3.0的演进浪潮中,流动性提供者(LP)分红系统已从简单的收益分配工具,进化为驱动链上经济自组织的核心引擎。这一机制不仅重新定义了价值分配规则,更通过算法与治理的深度耦合,构建起去中心化金融的流动性引力场。据最新行业报告显示,全球DEX的LP质押规模已突破5000亿美元,其中采用创新分红模型的协议TVL(总锁定价值)增速达到传统模式的3.2倍。这种变革标志着流动性激励正从「输血
- 基于AI引擎的电子元器件选型实践:国产PIN-PIN替代方案全解析
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人工智能算法大数据嵌入式硬件mcu
引言:硬件设计的双重挑战在算力爆发与供应链重构的背景下,硬件工程师面临两大核心痛点:选型复杂度指数级上升:以某新能源BMS设计为例,单板器件数量突破1500+,兼容性验证耗时占比超40%供应链脆弱性加剧:某工业控制器项目因进口MCU交期延长,直接导致量产推迟9个月本文将结合亿配芯城AI选型系统,详解智能选型技术路径与国产替代实践方案。一、AI选型引擎技术架构解析1.1多维度匹配算法python复制
- Dijkstra算法,动态规划和滑动窗口
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一:最小花费题目链接:1928.规定时间内到达终点的最小花费-力扣(LeetCode)(1)Dijkstra算法理解问题:首先,我们需要理解问题的核心是找到一条从城市0到城市n-1的路径,这条路径在不超过给定时间maxTime的前提下,通行费之和最小。图的表示:由于城市之间是通过双向道路连接的,我们可以将这个问题抽象为一个图问题,其中城市是节点,道路是边。边的权重是通行时间。算法选择:由于我们需要
- AI视频自动剪辑的核心原理
xinxiyinhe
人工智能python图像处理python图像处理人工智能
视频自动剪辑的核心原理是通过算法分析视频内容(画面、音频、元数据等),结合预设规则或机器学习模型,自动完成素材筛选、剪辑、转场等操作。以下是其技术实现的分层解析:1.内容分析与特征提取自动剪辑的第一步是“理解素材“,需从视频中提取关键信息:视觉分析:场景分割:通过帧间差异检测(如颜色直方图变化、边缘检测)或机器学习模型(如CNN)识别镜头切换点。物体识别:使用YOLO、ResNet等模型检测人脸、
- 分布式之分布式ID
点滴~
分布式面试分布式
目录需求1.全局唯一性2.高性能3.高可用性4.可扩展性5.有序性6.时间相关7.长度适中8.安全性9.分布式一致性10.易于集成常见解决方案选择依据数据库号段模式核心概念工作流程优点缺点实现示例优化策略适用场景Snowflake雪花算法ID结构优点缺点适用场景不适用场景解决时钟回拨的方案开源框架需求分布式ID生成系统在分布式环境中至关重要,主要需求包括:1.全局唯一性需求:生成的ID必须在全局范
- 融云 IM 干货丨如何防止内部人员泄露数据?
融云即时通讯
防止内部人员泄露数据,可以采取以下多种措施:1.技术防护手段数据加密:采用先进的加密技术对重要数据进行加密处理,无论是在存储状态还是在传输过程中。例如,使用对称加密算法(如AES)对存储在数据库中的客户信息、财务数据等敏感信息进行加密,确保即使数据被非法获取,没有密钥也无法解读其内容。对于公司内部的文件共享系统,可以采用文件级加密,员工在访问加密文件时需要输入相应的密钥或通过身份认证才能解密查看。
- 机器学习_回归算法详解
V文宝
机器学习机器学习回归人工智能
机器学习中的回归算法用于预测连续数值输出(目标变量),通过学习输入特征(自变量)与目标变量之间的关系。以下详细介绍几种常见的回归算法及其工作原理,并提供相应的代码示例。1.线性回归(LinearRegression)1.1简介线性回归是最简单、最常用的回归算法之一,假设目标变量(y)与输入特征(X)之间存在线性关系。y=wTX+by=\mathbf{w}^T\mathbf{X}+by=wTX+b其
- 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
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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 fred@myhost.com
# 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