- Spring AI与机器学习:智能应用开发新范式
tmjpz04412
人工智能spring机器学习
SpringAI与机器学习的整合SpringAI是一个基于Spring生态的AI开发框架,旨在简化智能应用的开发流程。通过SpringAI,开发者可以快速集成机器学习模型,构建高效的智能应用。SpringAI支持多种机器学习库和框架,如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn,提供统一的API接口。SpringAI的核心优势在于其模块化设计和自动化配置。开发者无需关心复杂的依
- Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status: GpuLaunchKernel
GEM的左耳返
pythontensorflow深度学习python
Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status:GpuLaunchKernel(FillPhiloxRandomKernelLaunch,num_blocks,block_size,0,d.stream(),gen,data,size,dist)status:Internal:invaliddevicefunctionFatalPythonerror:Aborted说明你安装的C
- PyTorch武侠演义 第一卷:初入江湖 第7章:矿洞中的计算禁制
空中湖
pytorch武侠演绎pytorch人工智能python
第一卷:初入江湖第7章:矿洞中的计算禁制矿洞深处罗盘残件在接近矿洞时突然发热,指针疯狂旋转。"就是这里,"欧阳长老抚摸着洞壁上的计算图刻痕,“TensorFlow帮用静态图封印了矿脉。”林小码看到:幽蓝矿脉构成巨大的计算图结构水晶矿簇随呼吸节奏明灭(CUDA核心)矿道中流淌着数据光流(内存带宽)"小心!"大师突然拉回林小码。他刚才踩中的矿砖下陷,触发岩壁上的机关——数十道计算图锁链从四面八方射来!
- PyTorch武侠演义 第一卷:初入江湖 第5章:玉如意的秘密
第一卷:初入江湖第5章:玉如意的秘密百年秘辛藏经阁最深处,大师掀开尘封的《门派大事记》,指向一幅泛黄的画卷:“看,这就是百年前的优化器长老——欧阳调参。”画中人手持玉如意,面前悬浮着九个水晶球。林小码凑近细看,发现如意上刻着「lr=0.001」。“当年TensorFlow帮为何要盗损失玉佩?”大师叹息:“因为这块玉佩,正是控制玉如意能量的钥匙…”突然,书架后传来机关转动的咔嗒声。一道暗门缓缓打开,
- CIFAR-10 文件下载函数
谢小帅
函数挺有意思的,可能将来写项目会用到。importtensorflowastfimportosimportsysfromsix.movesimporturllibimporttarfileFLAGS=tf.app.flags.FLAGSFLAGS.data_dir='cifar10_data/'DATA_URL='http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-b
- 排名前十的编程语言及其详细对比
NurDroid
开发语言
根据2025年4月的最新TIOBE排行榜以及其他综合榜单,当前排名前十的编程语言及其详细对比如下:1.Python•排名:第1位•核心特点:简洁语法、动态类型、丰富的生态库(如NumPy、TensorFlow)。•应用领域:AI/机器学习、数据分析、自动化脚本、Web开发(Django/Flask框架)。•性能:解释型语言,执行速度较慢,但开发效率极高,适合快速原型设计。•趋势:持续领跑AI领域,
- Tensorflow的基础知识(二)
climb66的夏天
1.张量的索引与切片操作通过索引与切片操作可以提取张量的部分数据,它们的使用频率非常高。1.1索引操作在Tensorflow中,支持基本的[i][j]···标准索引方式,也支持通过逗号分隔索引号的索引方式。例如:x=tf.random.normal([4,32,32,3])x[0]#取第一张图片的数据x[0][1]#取第一张图片的第二行x[0][1][2]#取第一张图片,第二行,第三列的数据x[2
- OpenCV结合深度学习进行图像分类
香蕉可乐荷包蛋
#OpenCVopencv深度学习分类
文章目录1.支持的深度学习框架和模型格式2.模型加载方式加载预训练模型示例:3.图像预处理流程4.前向传播与推理5.结果解析与后处理6.性能优化技巧启用GPU加速:批量处理:代码示例在资源中有上传1.支持的深度学习框架和模型格式OpenCV的DNN模块支持多种主流深度学习框架训练的模型:TensorFlow:支持冻结图(.pb)和SavedModel格式Caffe:支持.prototxt和.caf
- MNIST 手写数字识别模型分析
橘子编程
Python学习指南pythonmatplotlib
功能概述这段代码实现了一个基于TensorFlow和Keras的MNIST手写数字识别模型。主要功能包括:加载并预处理MNIST数据集构建一个简单的全连接神经网络模型训练模型并评估其性能使用训练好的模型进行预测保存和加载模型代码解析1.导入必要的库importmatplotlibimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflowastfimportnumpy
- 20250704-基于强化学习在云计算环境中的虚拟机资源调度研究
基于强化学习在云计算环境中的虚拟机资源调度研究随着云计算规模的持续扩大,数据中心虚拟机资源调度面临动态负载、异构资源适配及多目标优化等挑战。传统启发式算法在复杂场景下易陷入局部最优,而深度强化学习(DRL)凭借序贯决策能力为该问题提供了新路径。本研究以动态多目标组合优化理论为基础,结合CloudSimPy仿真框架与TensorFlow,构建“仿真-训练-验证”闭环调度系统,重点设计动态加权多目标奖
- 【大模型】Hugging Face常见模型格式详解
EulerBlind
大模型LLM人工智能语言模型
HuggingFace作为全球最大的机器学习模型社区,支持多种不同的模型格式。这些格式各有特点,适用于不同的使用场景。本文将详细介绍HuggingFace上常见的模型格式,帮助开发者选择合适的模型格式。模型格式分类概览HuggingFace上的模型格式主要可以分为以下几类:1.原始框架格式PyTorch格式(.bin,.pt,.pth)TensorFlow格式(.h5,.pb,SavedModel
- Python依赖冲突
若宮いヴ
PythonPython依赖冲突包管理
笔者在安装scikit-image包时发现tensorflowimport时直接崩溃,后发现scikit-image(后简称skimage)和tensorflow-gpu(后简称tensorflow)都依赖于numpy包,不幸的是,最新版本的scikit-image和tensorflow依赖的numpy包版本不相同并且互相不兼容(o=^•ェ•)o┏━┓,笔者也曾经在各搜索引擎寻找解决方案……无非是
- PyTorch深度学习工具箱整理总结
前网易架构师-高司机
深度学习+AIpytorch
一、pytorch简介Pytorch是torch的python版本,是由Facebook开源的神经网络框架,专门针对GPU加速的深度神经网络(DNN)编程。Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量(tensor)库,在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同,pytorch的计算图是动态的,可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用Lu
- Python训练 + Go优化 + C#部署:端到端AI模型的跨语言实践
威哥说编程
人工智能学习资料库pythongolangc#
在现代AI应用中,如何高效地训练、优化、并最终部署AI模型是一项复杂且具有挑战性的任务。在这一过程中,选择合适的编程语言和工具可以显著提高效率和系统的性能。Python作为AI领域的主流语言,具有丰富的深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),在模型训练方面处于领先地位。然而,针对计算密集型任务(如数据预处理、加密等),Go语言因其高效的并发处理和出色的性能,成为优化计算的理想选择。
- 分类模型(BERT)训练全流程
巴伦是只猫
人工智能分类bert数据挖掘
使用BERT实现分类模型的完整训练流程BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种强大的预训练语言模型,在各种NLP任务中表现出色。下面我将详细梳理使用BERT实现文本分类模型的完整训练过程。1.准备工作1.1环境配置pipinstalltransformerstorchtensorflowpandassklearn1.2
- 边缘计算与量子模型优化驱动医疗诊断新突破
内容概要在医疗人工智能领域,边缘计算与量子模型优化的协同演进正重构诊断系统的技术范式。通过将计算节点前置至医疗设备端,边缘架构有效解决了传统云端模型面临的实时性瓶颈,配合量子优化算法对复杂特征空间的快速寻优能力,使得CT、MRI等高维影像数据的解析效率提升显著。值得关注的是,框架选型直接影响着模型部署的可行性——TensorFlow在移动端推理优化方面的工具链完备性,与PyTorch动态图机制对迭
- 数据质量是机器学习项目的核心痛点,AI技术能提供智能化解决方案。
zzywxc787
pythonpandasnumpy人工智能自动化运维AI编程
一、数据质量诊断系统(Python实现)importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
- tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导
CrazyWolf_081c
tensorflowsigmoid_cross_entropy_with_logits函数解释及公式推导tensorflow官方文档解释参考pytorch--BCELosspytorch--BCELoss解释参考定义在tensorflow/python/ops/nn_impl.py.功能:计算在给定logits和label之间的sigmoidcrossentropy。测量离散分类任务中的概率误差,
- AI产品经理面试宝典第42天:学习方法与产品流程解析
TGITCIC
AI产品经理一线大厂面试题产品经理AI面试大模型面试AI产品经理面试大模型产品经理面试AI产品大模型产品
具体问答:学习产品及AI知识的方法问:请谈谈您是如何学习产品及AI知识的,以及您认为哪些资源对您帮助最大答:我的学习体系包含三个维度:分层知识架构、实践验证闭环、资源筛选机制。在知识获取阶段,采用「理论-案例-工具」三级学习法:通过《人工智能:一种现代的方法》构建AI基础框架,用TensorFlow官方文档掌握工程实现,结合《启示录》《俞军产品方法论》理解产品逻辑。实践环节采用「项目反哺」模式,例
- TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革
AI原生应用开发
人工智能tensorflowpythonai
TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词:TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要:本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新。我们将从基础概念入手,逐步深入分析TensorFlow在航天器导航、卫星图像处理、飞行器自主决策等关键应用场景中的实现原理。通过实际代码示例和架构图解,展示TensorFl
- Android TensorFlow
安装TensorFlow在Android设备上TensorFlowLite是专为移动和嵌入式设备优化的轻量级解决方案。以下为在Android上集成TensorFlowLite的步骤。添加依赖在build.gradle文件中添加TensorFlowLite依赖:dependencies{implementation'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.x.x'imple
- opencv、torch、torchvision、tensorflow的区别
一、框架定位与核心差异PyTorch动态计算图:实时构建计算图支持Python原生控制流(如循环/条件),调试便捷。学术主导:2025年工业部署份额24%,适合快速原型开发(如无人机自动驾驶、情绪识别)。TensorFlow静态计算图优化:预编译图结构提升部署效率支持动态图(Eager模式)兼顾灵活性。工业部署首选:市场份额38%,擅长边缘计算(YOLO部署)和大规模项目(工业自动化)-59)。O
- 模型移植实战:从PyTorch到ONNX完整指南
慕婉0307
神经网络pytorch人工智能python
一、认识ONNXONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放的模型表示格式,由微软和Facebook(现Meta)在2017年共同推出,旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括:跨框架兼容性:支持主流深度学习框架间的模型转换,包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如,可以将PyTorch训练的ResNet模型导
- python3.9安装tensorflow-gpu 2.6.0和torch-gpu版本各依赖包的版本对应关系
首先使用的cuDNN(8.1)、CUDA(11.2)、tensorflow-gpu(2.6.0)、python(3.9)之间对应版本Window环境下安装pytorch下载地址tensorflow官网CUDA下载官网cuDNN下载官网注意:cuDNN需要注册absl-py0.15.0astunparse1.6.3cachetools5.3.2certifi2023.7.22charset-norm
- TensorFlow GPU 2.10.1 for Python 3.9快速安装指南
疑样
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TensorFlowGPU2.10.1是专为Windowsx64和Python3.9设计的TensorFlow版本,它集成了GPU支持以加快深度学习模型的训练。本指南提供了该版本的概述、安装步骤及注意事项,旨在帮助开发者利用其性能优势提升机器学习项目的效率。1.TensorFlowGPU介绍1.1TensorFlow的起源与功能TensorFlow是由Goog
- 评估遥感云雾浓度的无参化指标(适用于其它合成雾的场景)
夏天是冰红茶
去雾与加雾opencv计算机视觉人工智能
前言本文总结了四种用于评估图像雾浓度的无参考指标:FADE、densityD、AuthESI和JSFD。FADE通过MATLAB实现,能较好反映雾气浓度但计算耗时;densityD基于TensorFlow,对天空场景较为敏感;AuthESI主要用于评估合成雾真实性,不适用于浓度评估;JSFD结合HSV空间S值、白点比例和暗通道特征,准确性较高但计算时间长。实验表明,FADE和JSFD以及densi
- # TF Eager Execution 阅读笔记
tsiic
TFEagerExecution阅读笔记@[TensonFlow]看了半天不知道Eager是啥,这哪能看下去。所以Google了一下,在知乎发现如下解释:......就开启了Eager模式,这时,TensorFlow会从原先的声明式(declarative)编程形式变成命令式(imperative)编程形式。当写下语句"c=tf.matmul(a,b)"后(以及其他任何tf开头的函数),就会直接执
- 神经网络常见激活函数 13-Softplus函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数神经网络人工智能深度学习
文章目录Softplus函数+导函数函数和导函数图像优缺点PyTorch中的Softplus函数TensorFlow中的Softplus函数Softplus函数+导函数Softplus函数Softplus(x)=ln(1+e x)\begin{aligned}\operatorname{Softplus}(x)&=\ln\bigl(1+e^{\,x}\bigr)\end{aligned}Sof
- TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现
盼小辉丶
深度学习tensorflow生成对抗网络
TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现0.前言1.DCGAN架构2.构建DCGAN生成手写数字图像2.1生成器与判别器架构2.2构建DCGAN相关链接0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork,DCGAN)是一种基于生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)的深度学
- AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略
AIGC应用创新大全
人工智能tensorflowpythonai
AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略关键词:TensorFlow、模型训练、深度学习、神经网络、优化策略、分布式训练、迁移学习摘要:本文将深入探讨TensorFlow框架下的模型训练策略,从基础概念到高级技巧,全面解析如何高效训练深度学习模型。我们将从数据准备、模型构建、训练优化到部署应用,一步步揭示TensorFlow模型训练的核心技术,并通过实际代码示例展示最佳实践。背景介绍目的
- 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