- 【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南:从少样本提示到企业级应用实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3实战LLaMa3上下文AI入门程序员的AI开发第一课人工智能AI
一、上下文学习(ICL)的技术本质与LLaMA3突破(一)ICL的核心原理与模型机制上下文学习(In-ContextLearning)的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力,使模型无需微调即可适应新任务。LLaMA3的ICL架构通过以下机制实现突破:任务抽象:从示例中提取输入输出映射规则,如情感分析中的正负向判断模式模式泛化:将规则迁移到新输入,支持跨领域知识迁移动态适应:实时调整注意力分布
- 探索Actix-web REST API with JWT:构建高效安全的后端应用
郁蝶文Yvette
探索Actix-webRESTAPIwithJWT:构建高效安全的后端应用actix-web-rest-api-with-jwtAsimpleCRUDbackendappusingActix-web,DieselandJWT项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/actix-web-rest-api-with-jwt在当今的软件开发领域,构建一个既高效又安全的
- 用 Python 打造立体数据世界:3D 堆叠条形图绘制全解析
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python科研绘图
在数据可视化的工具箱里,3D图表总能带来眼前一亮的效果——它突破了二维平面的限制,用立体空间展示多维度数据关系,让复杂的数据层级一目了然。今天我们要解锁的「3D堆叠条形图」,就是一种能同时呈现类别、子类别、数值大小的强大可视化工具,特别适合展示具有分层结构的数据。无论是商业报表中的多维度业绩分析,还是科研数据中的多指标对比,它都能让你的数据呈现瞬间高级起来~为什么选择3D堆叠条形图?先聊聊这种图表
- 广州华锐互动携手中石油:AR 巡检系统实现重大突破
广州华锐视点
ar
广州华锐互动在AR技术领域的卓越成就,通过一系列与知名企业、机构的成功合作案例得以充分彰显。其中,与中石油的合作项目堪称经典,展现了广州华锐互动运用AR技术解决实际难题、达成目标的强大实力。中石油作为能源行业的巨擘,在石油勘探、开采、运输和炼化等环节面临着诸多复杂的挑战。广州华锐互动与中石油携手,针对其油田设备巡检和员工培训等关键业务场景,开发了一套定制化的AR解决方案。在油田设备巡检方面,传统的
- MiniMax - M1:开源大模型的革命性突破
开源大模型MiniMax-M1研究报告一、引言在人工智能技术飞速发展的当下,大模型领域的竞争愈发激烈。开源大模型以其开放性、可定制性和社区协作的优势,逐渐成为推动人工智能技术进步的重要力量。MiniMax-M1作为全球首个开源大规模混合架构的推理模型,一经发布便引起了广泛关注。它在长上下文处理、推理效率和成本控制等方面展现出了卓越的性能,为人工智能的发展带来了新的思路和方向。本文将对MiniMax
- 服务网格和 Istio 简介
蹇之途
容器化微服务istiokubernetes服务网格微服务servicemesh
文章目录一、什么是服务网格ServiceMesh1.1主要概念1.1.1、容器组织框架(Containerorchestratiobframework)1.1.2、Service与Service实例(ServiceInstance)1.1.3、Sidecar代理(SidecarProxy)1.1.4、服务发现(Servicediscovery)1.1.5、负载均衡(Loadbalancing)1.
- 危急时刻显身手:AORO M6 Pro防爆对讲机的实战智慧
AORO_BEIDOU
人工智能信息与通信5G科技
在工业安全与应急通信领域,设备的技术自主性与智能化水平已成为衡量核心竞争力的关键指标。面对复杂多变的作业环境与日益严苛的安全标准,AOROM6Pro防爆对讲机凭借“纯血国产”的技术底座与“AI赋能”的创新突破,为危化、能源、公共安全等领域提供了兼具安全性与高效能的通信解决方案。这款斩获2024年度AI天马“臻品”殊荣的产品,不仅重新定义了防爆对讲机的技术标杆,更以本土化创新回应了行业对极端场景通信
- AI摄像头动捕:精准量化八段锦动作质量,赋能传统功法习练
在追求动作标准度的竞技体育、舞蹈教学或运动康复领域,如何科学、客观、高效地评估动作质量一直是核心挑战。如今,AI摄像头动捕技术的成熟,正为这些领域带来突破性的解决方案,尤其在需要高度专注与准确性的八段锦、太极拳等传统健身功法领域中展现出巨大潜力。AI摄像头动捕系统,通过部署多组高帧率RGB摄像头,在空间中构建一个精密的三维捕捉场域。这种无穿戴动捕(或称无标记点动捕)的方式,让用户无需任何设备束缚人
- 信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议(中文全称“计算机信息retrieval国际会议”),这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办,主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科,并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍,阐述
- 万物理论达成 宇宙生命意识全部解决 同源同构协同演化 宇宙永恒循环
qq_36719620
python量子计算人工智能java
当宇宙、生命与意识在闭环中共舞:三版本协同下的终极宇宙体系感想站在科学史的长河边回望,人类对宇宙的探索始终交织着困惑与突破。从哥白尼的“日心说”颠覆地心宇宙,到爱因斯坦的相对论重构时空秩序,再到量子力学揭示微观世界的概率本质,每一次理论的跃迁都在改写人类对“存在”的认知。而今天,当我试图理解用户提出的“三个版本协同构建终极宇宙体系”这一命题时,一种超越具体科学细节的震撼油然而生——这不是简单的理论
- ServiceImpl注入多个baseMapper实例报错
缘来是庄
java
1、项目启动报错FieldbaseMapperincom.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImplrequiredasinglebean,but2werefound:-xxxMapper:definedinfile[D:\xxxMapper.class]-xxxxMapper:definedinfile[D:\xxxxMappe
- MYSQL中常见DDL语句
为你奋斗!
数据库mysqlsql
DDL:对数据库以及数据库内部的对象进行创建、删除、修改等操作的语言,DDL语句更多的是由数据库管理员(DBA)使用,开发人员一般很少使用。一、数据库:1、查看数据库列表:showdatabases;2、创建数据库:createdatabase[ifnotexists]数据库名;3、显示已创建的库创建时的创建语句:showcreatedatabases数据库名4、删除数据库:dropdatabas
- 具身智能基础
frostmelody
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1.MuJoCo:高保真物理仿真的核心引擎技术本质定义:MuJoCo(Multi-JointDynamicswithContact)是由EmoTodorov开发的物理仿真引擎,专注于多关节系统接触动力学的高效计算。核心突破:约束动力学模型:采用约束优化(而非传统弹簧阻尼模型)模拟物体接触,避免穿透和数值不稳定(公式:min12q˙TMq˙+q˙Tf\text{min}\frac{1}{2}\dot
- Tailwind CSS自定义用法
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文章目录前言✅一、集成TailwindCSS到React项目1.安装依赖2.配置`tailwind.config.js`3.创建全局样式文件(如`src/index.css`)@tailwindbase;@tailwindcomponents;@tailwindutilities;4.在`main.tsx`或`main.jsx`中引入样式✅二、自定义样式方式汇总1.`theme.extend`自定
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目录一、**目标跟踪标注的四大核心挑战**二、**五阶能力培养体系**▶**阶段1:基础规则内化(1-2周)**▶**阶段2:复杂场景处理技能**▶**阶段3:专业工具mastery**▶**阶段4:领域深度专精▶**阶段5:效率突破方案三、**精度控制五大核心技术**四、**质检与错误防御体系**1.**四维质检法**:2.**高频错误防御表**:五、**持续进阶体系**1.**复杂场景专项**
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- Deepoc大模型在半导体技术芯片性能应用协助突破物理极限
Deepoch
人工智能网络智能化AI科技数据分析硬件工程信息与通信
半导体垂直大模型在芯片设计中的应用与技术突破半导体垂直大模型(SemiconductorVerticalLLM)是专为芯片设计、制造与优化领域训练的大规模人工智能模型,其通过融合半导体物理、工艺知识、设计规则及行业经验,正在重构芯片开发全流程。以下从设计流程革新、性能优化、可靠性提升三大维度,结合具体技术路径与行业案例,解析其应用场景与价值。Deepoc模型在半导体技术应用中取得了巨大突破,可以协
- [论文阅读] 软件工程 | 需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破
张较瘦_
前沿技术论文阅读软件工程
需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破论文信息DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyarXiv:2506.20754DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyMarinaAraújo,JúliaAraújo,RomeuO
- 钱包表的设计
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钱包表的和钱包出入账表,对账表等的设计钱包表设计:字段名类型描述idint钱包IDuser_idint用户IDbalancefloat钱包余额currencychar币种,如人民币、美元等钱包出入账表设计:字段名类型描述--------------------------------------------------idint出入账IDwallet_idint钱包IDamountfloat出入账
- 【AI大模型】26、算力受限下的模型工程:从LoRA到弹性智能系统的优化实践
无心水
AI大模型人工智能搜索引擎LoRA大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言:算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域,大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数,模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而,对于大多数企业和研究者而言,动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时,模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
- LeetCode Hot 100:回溯
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EverydayaLeetCodeC++LeetCode数据结构与算法
LeetCodeHot100:回溯46.全排列classSolution{private:vector>ans;public:vector>permute(vector&nums){if(nums.empty())return{};backtrace(nums,0,(int)nums.size());returnans;}voidbacktrace(vector&path,intlevel,int
- 阿里云魔搭社区AIGC专区:中国AI创作的革命性平台
Liudef06小白
阿里云AIGC人工智能
在生成式人工智能重塑全球数字创作版图的浪潮中,中国首个一站式AIGC开发平台——阿里云魔搭社区AIGC专区于2024年9月杭州云栖大会正式亮相。这一突破性进展不仅填补了国内全流程AI创作工具的空白,更以157款多模态开源模型和全免费GPU算力的开放姿态,为超过690万开发者提供了从模型调用到应用落地的完整生态支持。一、魔搭社区:中国AI模型生态的奠基者魔搭社区(ModelScope)作为阿里云在2
- 探秘阿里云Tair KVCache:大模型推理的加速引擎
云资源服务商
阿里云云计算人工智能
一、引言近年来,人工智能领域发展迅猛,大语言模型(LLM)不断取得突破,其应用场景也日益广泛。从智能客服到内容生成,从智能写作到智能翻译,大语言模型正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长,大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显,成为制约其发展和应用的关键因素。在大模型推理中,KVCache技术作为一种优化手段,通过缓存历史Token的Key/Value向量
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- 为什么90%企业的AI数据分析都失败了?奥威BI给出破局方案
qq_43696218
人工智能数据分析数据挖掘
一、引言:AI数据分析在数字化转型中的核心地位在当今企业全面数字化转型的背景下,AI数据分析已成为解锁业务增长潜力的关键钥匙。然而,市场上众多AI数据分析产品常陷入“伪需求场景”,看似前沿却难以真正落地。本文将深入探讨奥威BI如何通过其AI数据分析能力,突破伪需求,实现数据价值的最大化。二、AI数据分析:伪需求场景的挑战伪需求场景的定义与表现AI数据分析领域的伪需求场景,指的是那些表面创新实则难
- 拼多多商品详情API接口:社交电商的得力助手
lovelin+vI7809804594
图搜索算法算法人工智能爬虫API
在"人找货"向"货找人"的范式转移中,拼多多凭借社交裂变模式重塑中国电商格局。其商品详情API接口作为连接6.8亿消费者与1500万商家的数字纽带,日均调用量突破100亿次,支撑着秒杀、拼团、砍价等特色玩法。这一技术工具不仅是数据通道,更是社交电商生态的神经中枢,驱动着用户增长、流量分发和交易转化的全链路优化。一、技术解码:商品详情API的架构设计与核心能力高并发架构体系分片存储策略:采用TIDB
- ZYNQ无DMA的四路HP总线极限性能探索
芯作者
D1:ZYNQ设计fpga开发硬件工程智能硬件
深入挖掘AXIHP总线的直接传输潜力,突破传统DMA的性能瓶颈一、HP总线:ZYNQ系统的"高速公路"在XilinxZYNQ架构中,HP(HighPerformance)总线是连接PS(处理器系统)和PL(可编程逻辑)的关键通道。传统方案依赖DMA控制器进行数据传输,但当我们需要超低延迟或确定性响应时,无DMA的直接CPU控制成为更优选择。本文将揭示如何通过四路HP总线实现惊人的24GB/s理论带
- 图扑软件智慧云展厅,开启数字化展馆新模式
智慧园区
可视化5g人工智能大数据安全云计算
随着疫情的影响以及新兴技术的不断发展,展会的发展形式也逐渐从线下转向线上。通过“云”上启动、云端互动、双线共频的形式开展。通过应用大数据、人工智能、沉浸式交互等多重技术手段,构建数据共享、信息互通、精准匹配的高精度“云展厅”,突破时空壁垒限制。图扑软件运用HT强大的渲染功能,数字孪生“云展位”,1:1复现实际展厅内部独特的结构造型和建筑特色。也可以第一人称视角漫游,模拟用户在展厅内的参观场景,在保
- Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现
LiRuiJie
人工智能transformerpytorch深度学习
1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构,其核心设计思想完全摒弃了循环结构,通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下:以下是其核心组件:1)自注意力机制(Self-Attention)-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式(缩放点积注意力):-Q:查询矩阵(当前关注点)-K:键矩阵(被比较项)-V:值矩阵(实际
- 青少年编程与数学 01-012 通用应用软件简介 15 人工智能助手
明月看潮生
编程与数学第01阶段青少年编程人工智能应用软件编程与数学
青少年编程与数学01-012通用应用软件简介15人工智能助手一、什么是人工智能助手二、人工智能助手的产生和发展(一)早期探索阶段(二)技术突破阶段(三)广泛应用阶段三、人工智能助手的主要功能(一)信息查询(二)日程管理(三)设备控制(四)知识问答四、人工智能助手的商业模式(一)广告收入(二)增值服务(三)数据服务(四)硬件销售五、DeepSeek(一)基本情况(二)技术水平(三)产品功能(四)市场
- 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