- 人名分类器(RNN案例)
Turbo_O.
rnn深度学习人工智能
案例介绍:人名分类案例是多分类问题,根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习,历史数据中已知y案例步骤:1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch#导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromjax.experimental.rnni
- UnityAPI——Math数学函数类、Random生成随机数类、OnMouseEventFunction 鼠标回调事件
WX呦
c#unity开发语言unity引擎
一、Mathf数学函数类1、三角函数介绍Unity的所有三角函数都以弧度为单位,提供了如下函数:Sin、Cos、Tan:计算正弦、余弦和正切值。Asin、Acos、Atan:计算反正弦、反余弦和反正切值。Atan2:计算两点之间的角度,考虑了X轴与2D向量之间的角度。应用假设您需要计算一个物体在圆周路径上的移动,您可以使用Mathf.Sin和Mathf.Cos来计算其在X和Y轴上的位置。float
- CentOS网络配置与管理完全指南
Sally璐璐
运维运维centos
1.网络状态查看与诊断1.1ifconfig命令(传统方式)#安装net-tools(CentOS7/8默认可能未安装)sudoyuminstallnet-tools-y#基础查看命令ifconfig#显示所有接口的IP、MAC、收发包统计等完整信息ifconfigeth0#查看eth0网卡的详细状态,包括:#-RX/TXpackets:收发包数量#-errors/dropped:错误和丢包统计#
- python中random中uniform怎么用_Python中的random.uniform()函数教程与实例解析
weixin_39763640
random.uniform()函数教程与实例解析1.uniform()函数说明random.uniform(x,y)方法将随机生成一个实数,它在[x,y]范围内。2.uniform()的语法与参数2.1语法#_*_coding:utf-8_*_importrandomrandom.uniform(x,y)或#_*_coding:utf-8_*_fromrandomimportuniformuni
- 重排利器:行列式点过程(DPP)在推荐系统中的应用
Jay Kay
推荐算法数学建模推荐算法
在推荐系统的重排阶段,我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆,导致用户体验单调。行列式点过程(DeterminantalPointProcesses,DPP)通过数学建模相关性与多样性的平衡,成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程,其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)(精排输出的Top-N物料),DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
- Qt控件库:QCustomPlot
大白萝卜不紧张
qtqtqcustomplot
曲线添加#includeQCustomPlot*plot=newQCustomPlot(this);//创建曲线对象,创建时就已经添加QCPGraph*graph=plot->addGraph();//设置曲线的x和y数据QVectorx={1,2,3,4,5};QVectory={1,4,9,16,25};graph->setData(x,y);背景//设置背景颜色QLinearGradient
- linux下用ffmpeg测试nvidia 显示驱动是否安装成功的脚本
谢平康
linuxffmpeg运维
#!/bin/bash#生成一个10秒用户来测试的文件ffmpeg-y-flavfi-itestsrc=duration=10:size=1280x720:rate=30\-flavfi-isine=frequency=1000:duration=10\-c:vlibx264-presetfast-crf23\-c:aaac-b:a192k\input.mp4#测试输入文件(可替换为你自己的视频文
- python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现
weixin_39747293
pythonks值计算
笔者在工作中计算单变量的ks值时,发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同,凭借统计直觉,发现一定存在问题,笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时,如果变量存在缺失值,计算得到ks值有误,下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器
- FastAPI安全认证的终极秘籍:OAuth2与JWT如何完美融合?
url:/posts/17d5c40ff6c84ad652f962fed0ce46ab/title:FastAPI安全认证的终极秘籍:OAuth2与JWT如何完美融合?date:2025-06-29T06:55:35+08:00lastmod:2025-06-29T06:55:35+08:00author:cmdragonsummary:FastAPI安全与认证实战指南深入解析了OAuth2协议的
- 如何在CentOS7上搭建自己的GitLab仓库详解
ytttr873
gitlab
在CentOS7上搭建自己的GitLab仓库的详细步骤如下:更新系统:在开始之前,确保您的系统已经更新到最新版本。打开终端,并执行以下命令:sudoyumupdate-y安装依赖:在安装GitLab之前,需要安装一些依赖项。执行以下命令来安装所需的软件包:sudoyuminstall-ycurlpolicycoreutils-pythonopenssh-server添加GitLab仓库:执行以下命
- ubuntu系统的树莓派人脸识别视频(转载哔哩哔哩)
qq_39717490
ubuntu音视频linux
树莓派进阶玩法|人脸识别项目教程_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1uv4y1g7aB?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=f9b5cbd9734c647ef133bdde5c02cfd4,视频播放量34013、弹幕量29、点赞数690、投硬币枚数247、收藏人数1968
- HTTP服务器监控
weixin_34321753
phpawk
HTTP服务器监控#!/bin/shLANG=C#被监控服务器、端口列表server_all_list=(\192.168.1.1:80\192.168.1.2:80\192.168.1.3:80\)date=$(date-d"today"+"%Y-%m-%d_%H:%M:%S")#采用HTTPPOST方式发送检测信息给接口程序interface.php,接口程序负责分析信息,决定是否发送报警MS
- Class00.4自动求导代码
Morning的呀
深度学习python深度学习pytorch
Class00.4自动求导代码importtorch#定义一个4个元素的向量x=torch.arange(4.0)x#支持梯度计算x.requires_grad_(True)#计算梯度x.grad#计算向量点积#torch.dot(a,b):向量点积计算y=2*torch.dot(x,x)#打印结果y#进行反向传播#2x²的导数是4xy.backward()#计算梯度x.grad#进行结果验证x.
- Vue添加图片作为水印
直接上代码把图片作为水印computed:{watermarkPositions(){constcontainerW=800;constcontainerH=1492;//info-warp高度constarr=[];for(lety=0;y.info-warp{width:800px;height:1492px;.image-container{position:relative;width:1
- 用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归(十)
lishaoan77
tensorflow线性回归tensorboard可视化
用TensorBoard可视化线性回归模型TensorBoard是一种可视化工具,用于了解、调试和优化模型训练过程。它使用在执行程序时编写的摘要事件。上面定义的模型使用tf.summary.FileWriter来写日志到日志目录/tmp/lr-train.我们可以用命令调用日志目录的TensorBoard,见Example3-13(TensorBoard已黙认安装与TensorFlow一起).Ex
- MySQL备份和恢复
MySQL常用管理命令1.创建登录用户mysql>createuserzhangsan@'%'identifiedby'123456';#%指任意的远程终端2.测试用户登录#yuminstallmysql-y#mysql-uzahngsan-p123456-h192.168.109.1503.用户为自己更改密码mysql>setpasswore=password('新密码')4.root给其他用户
- 代码随想录算法训练营第52天| 101. 孤岛的总面积、102. 沉没孤岛、103. 水流问题、104.建造最大岛屿
扛过今天777
算法深度优先
101.孤岛的总面积卡码题目链接:101.孤岛的总面积学习链接:代码随想录题解:法一:count=0defdfs(grid,x,y):globalcountgrid[x][y]=0count+=1directions=[[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]fori,jindirections:next_x=x+inext_y=y+jifnext_x=len(grid)ornext_
- 如何在FastAPI中打造坚不可摧的Web安全防线?
url:/posts/9d6200ae7ce0a1a1a523591e3d65a82e/title:如何在FastAPI中打造坚不可摧的Web安全防线?date:2025-06-28T08:37:03+08:00lastmod:2025-06-28T08:37:03+08:00author:cmdragonsummary:Web安全三要素包括机密性、完整性和可用性。机密性通过加密算法保护数据传输和
- 数学分析(十八)-隐函数定理及其应用1-隐函数4:隐函数极值问题
u013250861
数学分析数学分析
f′(x)=−Fx(x,y)Fy(x,y)(5)f^{\prime}(x)=-\cfrac{F_{x}(x,y)}{F_{y}(x,y)}\quad\quad(5)f′(x)=−Fy(x,y)Fx(x,y)(5)y′′=−1Fy(Fxx+2Fxyy′+Fyyy′2)=2FxFyFxy−Fy2Fxx−Fx2FyyFy3,(
- 26考研——文件管理(4)
408答疑+v:18675660929
#操作系统合集~考研笔记
408答疑文章目录一、文件管理基础认知二、文件目录三、文件系统四、常见文件系统实例五、参考资料鲍鱼科技课件26王道考研书小林codingb站Y4NGY六、总结复习提示思考题疑难点一、文件管理基础认知文章链接:点击跳转二、文件目录文章链接:点击跳转三、文件系统文章链接:点击跳转四、常见文件系统实例文章链接:点击跳转五、参考资料鲍鱼科技课件b站免费王道课后题讲解:网课全程班:26王道考研书小林codi
- 华为OD机试 2025 B卷 - 抢7游戏 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
无限码力
华为OD机试真题刷题笔记华为od华为OD机试华为OD机试2025B卷华为OD2025B卷华为OD机考2025B卷
抢7游戏华为OD机试真题目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解华为OD机试2025B卷100分题型题目描述A、B两个人玩抢7游戏,游戏规则为:A先报一个起始数字X(10≤起始数字≤10000),B报下一个数字Y(X-Y<3),A再报一个数字Z(Y-Z<3),以此类推,直到其中一个抢到7,抢到7即为胜者;在B赢得比赛的情况下,一共有多少种组合?输入描述起始数字M。
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第九章 多元函数微分法及其应用第四节隐函数的求导公式
没有女朋友的程序员
高等数学
以下是将含LaTeX标记的内容转为纯文本的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》(同济·第7版)第九章第四节隐函数的求导公式。我会用最通俗的语言和具体例子,带你彻底理解这个核心概念。如果中途有疑问,随时提出,我们一步步解决!一、隐函数是什么?为什么需要它?1.显函数vs隐函数显函数:直接写出因变量和自变量的关系,例如:y=f(x)或z=f(x,y)隐函数:因变量和自变量的关系隐含在一个方程中,例
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第九章 多元函数微分法及其应用第三节多元复合函数的求导法则
没有女朋友的程序员
高等数学
以下是将含LaTeX标记的内容转为纯文本的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》(同济·第7版)第九章第三节多元复合函数求导法则。我会用“买菜路线”和“温度变化”两个生活例子,带你彻底理解这个核心概念。如果中途有疑问,随时提出,我们一步步解决!一、从买菜路线说起:为什么需要链式法则?场景:小明从家出发,先骑车到菜市场(路程x公里),再步行到超市(路程y公里)。已知:骑车速度v_x=20km/h,
- 【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
- Java结构化程序设计-实验报告
小杨能学会
Javajava开发语言jar经验分享
一、实验一1.用穷举法解决以下问题:36块砖,36人搬,男搬4,女搬3,两个小孩抬1砖。要求一次全搬完,问男、女、小孩有多少?要在程序中输出你的姓名-班级-学号-程序运行的日期等信息。packagecarrybricks;publicclassCarryBricks{publicstaticvoidmain(String[]args){intx,y,z;for(x=0;x<=9;x++){for(
- DBeaver常用快捷键
pingcode
JAVA全栈开发笔记(全)JAVA前后端开发笔记编辑器
功能快捷键查看所有SQL编辑器Ctrl+[新建SQL编辑器Ctrl+]向下复制行Ctrl+Alt+下箭头删除当前行Ctrl+D行注释Ctrl+/更改为小写(先选中)Ctrl+Shift+Y更改为大写(先选中)Ctrl+Shift+X格式化SQLCtrl+Shift+F提示Ctrl+Space执行SQLCtrl+Enter前一个标签Ctrl+PageUp下一个标签Ctrl+PageDown
- QT实战项目(愤怒的小鸟)
叫我小刘就好~
C++/QTqt开发语言ui算法动态规划
源代码链接链接:https://pan.baidu.com/s/1IrxgId0mN7WnNEX3WS-9KQ提取码:hfcbB站演示视频https://www.bilibili.com/video/BV15B4y1k777/?vd_source=c3ed93afd505b51bdbde94d2ba5c28f6代码分析游戏开始界面游戏的初始登陆界面,是由数据库与弹窗口实例化的界面、数据库和qt弹窗
- 各种极难数学概念的介绍
程序鸠
#天才少年学习合集数学
(图片摘自B站视频【毕导】这个视频里说的都是真的,但你却永远无法证明)1.李代数(LieAlgebras)定义与运算规则:李代数是一类非结合代数,其元素间的运算满足交替性(即[x,x]=0对所有元素x成立)和雅可比恒等式(即[x,[y,z]]+[y,[z,x]]+[z,[x,y]]=0)。这里的运算[⋅,⋅]称为李括号,它度量了元素间的“非交换性”。与李群的关系:李代数与李群紧密相关,李群是具有光
- DAY 33 简单的神经网络
2401_84854050
python打卡神经网络深度学习人工智能
1.数据预处理(0)准备数据、划分数据#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp#加载鸢尾花数据集iris=load_iris()X=iris.data#特征数据y=iris.target
- Vue3基础(5)——前端路由、vue-router
番大茄子
Vuevue.jsjavascript
黑马程序员Vue全套视频教程,从vue2.0到vue3.0一套全覆盖,前端必会的框架教程_哔哩哔哩_bilibili喜欢的小伙伴们别忘了投币,点赞,收藏呦,历经5年的反复打磨与锤炼,黑马程序员重磅推出全套最新的Vue2+Vue3基础课程。共计500多集的免费视频,助您轻松掌握前端圈最火的Vue框架!https://www.bilibili.com/video/BV1zq4y1p7ga?p=399&
- 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