- Playwright + MCP:用AI对话重新定义浏览器自动化,效率提升300%!
测试工程师成长之路
测试工程师成长之路人工智能Playwright自动化测试
一、引言:自动化测试的“瓶颈”与MCP的革新传统自动化测试依赖开发者手动编写脚本,不仅耗时且容易因页面动态变化失效。例如,一个简单的登录流程可能需要开发者手动定位元素、处理等待逻辑,甚至反复调试超时问题。而MCP(ModelContextProtocol)协议的出现,让工具与大语言模型(LLM)的协作成为可能——通过自然语言描述需求,即可自动完成浏览器操作。以Playwright为例,结合MCP协
- 揭秘AI自动化框架Browser-use(三):Browser-use控制浏览器的核心机制
松哥_ai自动化
人工智能自动化unity
1.概述在Browser-use框架中,核心任务是使大模型能够像人类一样操作浏览器。本文深入探讨大模型如何实际控制浏览器,重点解析从模型输出到浏览器动作执行的完整流程。上一篇(公众号首发)-Browser-useAI自动化框架深度解析(二):提示词构造机制2.系统架构与数据流Browser-use采用标准的Agent-Environment交互范式,以闭环反馈机制实现大模型与浏览器的交互:┌───
- 多层感知机(MLP)全面指南
MobiCetus
强化学习开发语言java算法c++pythoneclipsegithub
多层感知机(MLP)是一种人工神经网络,由多个神经元层组成。MLP中的神经元通常使用非线性激活函数,使得网络能够学习数据中的复杂模式。MLP在机器学习中非常重要,因为它能够学习数据中的非线性关系,使其成为分类、回归和模式识别等任务中的强大模型。神经网络基础神经网络或人工神经网络是机器学习中的基本工具,支持着许多最先进的算法和应用,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、机器人技术等领域。一个神经网络由
- 介绍FRAMES:一个统一的检索增强生成评估框架
ZHOU_CAMP
llm_benchmark人工智能
引言大型语言模型(LLMs)在认知任务上取得了显著进步,检索增强生成(RAG)技术成为提升模型性能的重要方法。然而,现有的评估方法往往孤立地测试模型的检索能力、事实性和推理能力,无法全面反映模型在真实场景中的表现。为了解决这一问题,谷歌DeepMind和哈佛大学的研究团队提出了FRAMES(Factuality,Retrieval,AndreasoningMEasurementSet),这是一个高
- (4)绪论三:归纳偏好
在下_诸葛
《机器学习》算法机器学习数据挖掘
通过学习得到的一个模型对应了假设空间的一个假设(这是上节假设空间的内容)归纳偏好或偏好:机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好(对于一个新西瓜来说:让一个训练好的模型来判断它为好瓜还是坏瓜?可以根据某种特征判断它为好瓜,也可以根据另外一种特征判断它为坏瓜,归纳偏好就是看哪一个特征更为重要,从而根据比例将新西瓜进行分类)如果没要偏好,说明两种特征都一样重要,这时模型对新西瓜的预测,时而判断它是
- 又要弯道超车了,DeepSeek复现狂潮:开源的力量与大模型的未来
有个人神神叨叨
开源人工智能aiDeepseek
DeepSeek的崛起DeepSeek以其低成本、高性能的特点在全球范围内引发了复现狂潮。这一现象被看作是开源对闭源的一次胜利,可能对美国的AI霸权构成威胁。DeepSeek的成功不仅在于其技术上的突破,更在于其开源策略,使得全球的研究者和开发者都能够参与到这一技术的复现和改进中来。关键项目:DeepSeek-R1与OpenR1DeepSeek-R1开源项目DeepSeek-R1是DeepSeek
- 【Cursor】介绍
有个人神神叨叨
人工智能ide
定义Cursor是一个集成了先进大型语言模型(LLM)如GPT-4、Claude3.5的代码编辑器,可以理解为在VSCode中集成了AI辅助编程助手。它通过自然语言理解和代码生成技术,帮助开发者更高效地编写和理解代码。核心概念LLM(LargeLanguageModels):大型语言模型,如GPT-4和Claude3.5,用于理解和生成代码。自然语言编程:使用自然语言与编程环境交互,简化代码生成过
- 一文读懂「Transformer」算法模型
朱晓霞AI
transformer深度学习人工智能
前面讲到过chatgpt的知识,提到了chatgpt的实现原理包含了transformer内容,所有非常有必要来补充一下这部分的内容。资料:一文读懂「Attention」注意力机制一、什么是Transformer?Transformer是Google的团队在2017年提出的一种NLP经典模型,现在比较火热的Bert也是基于Transformer。Transformer模型使用了Self-Atten
- MATLAB之数据分析图系列:从二维到三维(直接套用)
技术干货贩卖机
科研攻坚栈:技术论文写作从0到1全栈实战指南matlab数据分析算法
MATLAB以其强大的矩阵运算和可视化功能,成为科研、工程领域的标配工具。本文提供从基础二维图形到复杂三维模型的即用代码块,涵盖数据标注、多图排版、动态演示等核心技巧所有代码均经过MATLAB2023a实测,替换数据即可生成专业级图表。”一、二维图形1.带误差带的折线图%数据准备 x= 1:10; y=rand(1,10)*5; err= 0.2 +rand(1,10)*0.5; %绘制误差折线图
- conda 清除 tarballs 减少磁盘占用 、 conda rename 重命名环境、conda create -n qwen --clone 当前环境
墨理学AI
环境搭建一文读懂condaconda环境管理
版权:本文由【墨理学AI】原创首发、各位读者大大、敬请查阅、感谢三连声明:作为全网AI领域干货最多的博主之一,❤️不负光阴不负卿❤️文章目录condaclean--tarballscondarename重命名环境condacreate-nqwen--clone某个环境condaremove删除环境建立huggingface模型下载路径的软链接❤️欢迎和墨理一起学AIcondaclean--tarb
- 大语言模型(LLM)应用开篇 | RAG方法论概述 | 构建知识库探索
在下_诸葛
LLM应用语言模型人工智能机器学习
大型语言模型应用开篇|RAG技术|构建知识库探索1、大语言模型(LLM)应用开篇2、RAG技术2.1基于RAG实现知识库问答系统的基本步骤2.2RAG与其他技术的关系与区别1、大语言模型(LLM)应用开篇 现在是2025年,DeepSeek凭借卓越的技术实力脱颖而出,Agent(智能体)工作流和专业垂直领域大模型的微调成为了最热门的研究方向之一。 大语言模型的幻觉(hallucination)
- LiblibAI 接入阿里通义大模型,推出 10 秒 AI 视频生成功能
自不量力的A同学
人工智能
国内最大AI图像创作平台LiblibAI近日接入了阿里通义系列大模型,并推出了10秒AI视频生成功能。该功能基于万相最新开源模型打造,包括文生视频和图生视频功能,可根据用户提示词或上传的图片生成10秒视频。根据最新数据,万相2.1(wan2.1)在huggingface及魔搭社区的总下载量已超200万,在github的star数超8.7k。此外,LiblibAI基于qwen-turbo打造了提示词
- Spring AI MCP 架构详解
laopeng301
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SpringAIMCP架构详解1.什么是MCP?MCP是一种开放协议,它对应用程序向大语言模型(LLMs)提供上下文信息的方式进行了标准化。可以把MCP想象成人工智能应用程序的USB-C接口。就像USB-C为将设备连接到各种外围设备和配件提供了一种标准化方式一样,MCP将人工智能模型连接到不同的数据源和工具提供了一种标准化方式。MCP可帮助你在LLM之上构建智能体和复杂的工作流。LLM通常需要与数
- 使用 java-onnx 部署 PaddleOCR-v3 文本检测
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深度学习/机器学习/强化学习ocrpaddlepaddle文本检测人工智能计算机视觉
文本检测:文本检测(TextDetection)是计算机视觉领域的经典问题,该技术旨在寻求一种可靠方法作为文本识别技术的前端,是目标检测(ObjectDetection)领域的一个子问题。模型推理输出文本区域需要经过二值化之后使用opencv查找轮廓,然后获取最小外接矩形并扩展得到最终的文本区域,后续需要矩形旋转、投影变换等操作作为文本识别的输入。文本识别可以用crnn等各种模型。paddlepa
- 毕设成品 基于机器学习的乳腺癌数据分析
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毕业设计python毕设
文章目录0简介模型评估KNNClassifierLogisticRegressionClassifierRandomForestClassifierDecisionTreeClassifierGBDT(GradientBoostingDecisionTree)ClassifierAdaBoostBaggingSVM最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于机器学习的乳腺癌数据分析项目
- 【AI大模型系列】DeepSeek V3的混合专家模型机制-MoE架构(八)
morning_judger
AI大模型系列架构人工智能
一、什么是MoE架构MoE架构的核心思想是将输入数据分配给不同的专家子模型,然后将所有子模型的输出进行合并,以生成最终结果。这种分配可以根据输入数据的特征进行动态调整,确保每个专家处理其最擅长的数据类型或任务方面,从而实现更高效、准确的预测。二、MoE架构的运行机制MoE架构包含以下3个重要组成部分:门控网络/路由器、专家、输出聚合门控网络(GatingNetwork)/路由器(Router):门
- 电力系统仿真:电力系统优化调度_5.电力系统优化调度基础
kkchenkx
电力系统仿真电力系统仿真matlab
5.电力系统优化调度基础5.1优化调度的概念和重要性电力系统优化调度是指在满足电力系统安全、稳定、经济运行的前提下,通过数学模型和优化算法对系统中的各种资源进行合理配置和调度,以达到最佳运行状态的过程。优化调度的目标通常包括最小化运行成本、提高系统可靠性和灵活性、减少环境污染等。在微电网与分布式发电系统中,优化调度尤为重要,因为它涉及到多种能源的协调和管理,如太阳能、风能、储能系统等。5.2优化调
- Dify知识库搭建:MinerU——将PDF转化为markdown实际体验
几道之旅
Dify与Langflow智能体(Agent)知识库pdfdocker自然语言处理
文章目录MinerU是啥?为什么要把PDF转化为markdown?这个dify还有知识库之间有啥关系?安装MinerU是啥?MinerU是一款将PDF转化为机器可读格式的工具(如markdown、json),可以很方便地抽取为任意格式。MinerU诞生于书生-浦语的预训练过程中,我们将会集中精力解决科技文献中的符号转化问题,希望在大模型时代为科技发展做出贡献。为什么要把PDF转化为markdown
- 手动调参 vs 自动化:大语言模型微调的终极对决!
从零开始学习人工智能
自动化语言模型人工智能
在大语言模型的发展进程中,微调技术始终占据着关键地位。通过微调,这些模型能够更好地适应特定任务和领域,从而显著提升其性能和实用性。然而,在实际操作中,许多团队如Qwen选择采用手动调参而非自动化调参工具,这一决策背后蕴含着多方面的考量。一、模型复杂性与计算资源限制大语言模型的复杂性不容小觑,其参数量往往达到数十亿甚至上百亿。微调这样一个庞大的模型需要消耗大量的计算资源。若采用网格搜索或遗传算法等自
- RLHF微调大模型---PPO原理和代码实战
韭菜盖饭
大模型大模型微调RLHF人工智能大模型
目录一、前言二、RLHF原理2.1、利用RewardModel2.2、利用ActorModel2.3、优势函数2.4、训练ActorModel2.5、训练CriticModel三、代码四、参考一、前言RLHF:ReinformentLearningHumanFeedback。中文含义是:基于人类反馈的强化学习,用奖励模型RewardModel来训练SFT模型;生成模型使用奖励或惩罚来更新其策略,以
- Mineru保姆级部署教程
哈拉斯
人工智能pythonpdf
目录1.拉取mineru代码2.安装magic-pdf3.下载模型文件1.从modelscope下载模型(推荐)2.从HuggingFace下载模型4.修改配置文件以进行额外配置(针对想使用GPU加速的同学)5.demo测试MinerU是一款将PDF转化为机器可读格式的工具(如markdown、json),可以很方便地抽取为任意格式。1.拉取mineru代码地址:GitHub-opendatala
- 置信网络(Belief Network)
dundunmm
人工智能人工智能置信网络
置信网络(BeliefNetwork),又称贝叶斯网络(BayesianNetwork,BN),是一种用于表达随机变量之间概率关系的有向无环图(DAG,DirectedAcyclicGraph)。它结合了概率论与图模型的思想,在不确定性建模、因果推理和决策支持系统中广泛应用。1.置信网络的基本概念置信网络由以下三个关键要素组成:节点(Nodes)代表随机变量,可以是离散的(如天气:晴天/雨天)或连
- 深度学习篇---PaddleDetection&PaddleOCR
Ronin-Lotus
程序代码篇深度学习篇上位机知识篇深度学习paddlepaddle人工智能pythonpaddledetectionpaddleocr
文章目录前言1.代码2.代码介绍2.1**导入模块**2.2**配置区域**2.3ExpressInfoProcessor类2.4**主程序**:3.使用说明3.1环境准备3.2模型准备3.3数据库初始化3.4串口配置3.5信息提取优化3.6注意事项前言本文简单介绍了PaddleDetection和PaddleOCR相结合的示例代码,通过两个PaddlePaddle框架下的工具包结合使用同时达到图
- 深度学习篇---模型参数调优
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇上位机知识篇深度学习人工智能pythonpaddlepaddlepytorch学习率batch
文章目录前言一、Adam学习(lr)1.默认学习率2.较小的学习率模型复杂数据集规模小3.较大的学习率模型简单训练初期4.学习率衰减策略固定步长衰减指数衰减二、训练轮数(epoch)1.经验值设定小数据集与简单模型大数据集和复杂模型2.监控指标变化损失函数与准确率:验证集表现:3.学习率衰减结合4.逐步增加三、批次大小(batch)1.较小的batch大小优点更好的泛化能力更快逃离局部最优缺点训练
- Spring Boot整合Nginx
Cloud_.
springbootnginx后端javaspring
引言在现代Web开发中,Nginx凭借其高性能、高并发能力和灵活的配置,成为开发者首选的服务器工具之一。无论是作为反向代理、负载均衡器,还是静态资源服务器,Nginx都能显著提升系统的性能和可靠性。本文将从为什么使用Nginx讲起,结合SpringBoot整合Nginx的实战步骤,并深入剖析Nginx的核心原理,帮助你全面掌握这一技术栈。一、为什么使用Nginx?1.高性能与高并发能力事件驱动模型
- Ubuntu xinference部署本地模型bge-large-zh-v1.5、bge-reranker-v2-m3
WellTung_666
其他ubuntu
bge-large-zh-v1.5下载模型到指定路径:modelscopedownload--modelBAAI/bge-large-zh-v1.5--local_dir./bge-large-zh-v1.5自定义embedding模型,custom-bge-large-zh-v1.5.json:{"model_name":"custom-bge-large-zh-v1.5","dimension
- 在 C# 中调用 YOLOv8 模型进行目标检测,通常的做法是使用 YOLOv8 的 Python API 或 ONNX 模型,然后通过 C# 与 Python 或 ONNX 进行交互。
踹断瘸子那条好腿.
c#YOLO目标检测视觉检测深度学习人工智能
在C#中调用YOLOv8模型进行目标检测,通常的做法是使用YOLOv8的PythonAPI或ONNX模型,然后通过C#与Python或ONNX进行交互。以下是两种常见的方法来在C#中实现这个目标:方法1:使用Python与C#交互这是一种常见的做法,在C#中通过调用Python脚本来运行YOLOv8模型。步骤:1.准备Python环境首先,确保你已经安装了Python和YOLOv8所需的库(如ul
- 【数据仓库】星型模型和维度建模什么区别?
小技工丨
大数据随笔数据仓库大数据
星型模型是维度建模方法论中的一种具体表结构设计,而维度建模是指导这种设计的整体方法论。以下是两者的详细区别及关联解析:1.核心定义维度建模(DimensionalModeling)方法论性质:由RalphKimball提出,是一种面向分析的数据仓库设计方法,强调以业务用户的理解为中心组织数据。核心目标:通过简化数据结构(事实表+维度表)提升查询性能和分析效率。设计步骤:明确业务过程→定义粒度→选择
- Android学习总结之通信篇
每次的天空
android学习
一、Binder跨进程通信的底层实现细节(挂科率35%)高频问题:“Binder如何实现一次跨进程方法调用?”候选人常见错误:仅回答“通过Binder驱动传输数据”,缺乏对内存映射和线程调度的描述混淆Binder驱动与AIDL的角色满分答案:Binder的跨进程通信依赖于三层协作模型:1.用户空间与内核空间的交互:Client通过BinderProxy调用transact(),将请求封装为Parc
- 5月6(信息差)
Eqwaak00
信息差开发语言人工智能
一次预测多个token,Meta新模型推理加速3倍,编程任务提高17%https://hub.baai.ac.cn/view/36857LeetCode周赛超越80%人类选手,推理性能超Llama3-70B。✨我国量子计算机实现“四算合一”实现通算、智算、超算、量算的“四算合一”。1.特斯拉Optimus人形机器人进厂打工,娴熟分装电池、自我矫正,还能走更远了在过去的几个月里,特斯拉出色的制造团队
- 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 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