- 机器学习-XGBoost和SHAP解析数据
python机器学习ML
机器学习人工智能数据分析python
一、引言在机器学习领域,XGBoost表现出色,具有高效性、准确性、灵活性和良好的防过拟合能力。高效性使其能快速处理大规模复杂数据,降低训练时间成本。通过组合弱学习器提高准确性和泛化能力。其支持多种任务和自定义指标,参数调优选项丰富。内置正则化机制防止过拟合。同时,SHAP对模型解释起关键作用,能计算特征的SHAP值来明确特征对预测结果的贡献,帮助理解模型决策。二、数据准备和模型训练1.导入所需库
- [笔记]Effective C++ 条款3:尽可能使用const
weixin_42796916
EffectiveC++c++
T*const表示不可指向不同的东西但指向的东西的值可以改变constT*表示不可改变指向的东西的值但可以指向不同的东西T*constp(const修饰pp为指针被const修饰后不该被改动指针p不能改变但指向的内容*p可被改变)constT*p(const修饰*p*p为不该被改动的对象)STL迭代器:std::vectorvec;conststd::vector::iteratoriter=ve
- 洛谷刷题7.23
圆头猫爹
刷题记录算法c++
P2422良好的感觉-洛谷这题可用贪心+二分来实现,注意一个区间的舒适度是由区间最小值和区间和两个要素决定的,我们要控制变量,从1-n进行遍历,将a[i]作为这个区间的最小值,那么我们希望这个区间和尽可能地大才能让舒适度达到最大,同时我们要保证这个区间的最小值是a[i]。我们从i向两边延伸,找到小于a[i]的值就是这个区间的边界。我们可以用单调队列和ST表+二分实现。#include#define
- opencv常用函数汇总
Sky.Kevin
opencv计算机视觉
一、色彩空间类型转换1、cv2.cvtColordst=cv2.cvtColor(src,code[,dstCn])式中:dst表示输出图像,与原始输入图像具有同样的数据类型和深度。src表示原始输入图像。可以是8位无符号图像、16位无符号图像,或者单精度浮点数等。code是色彩空间转换码,表4-2展示了其枚举值。dstCn是目标图像的通道数。如果参数为默认的0,则通道数自动通过原始输入图像和co
- JFinal项目demo,实现多数据源,数据迁移,从一张表,将数据添加到另外的一张表
苦荞_
java开发语言
一、废话今天项目经理给了我一个任务,就是需要将一个数据库中字典表的数据,相对应的添加到另外一张表中,这里将有数据的字典表成为dict嘛,需要添加数据的表为test表,我写的demo中表名也是这样的。当然呢,最开始我也是手动写SQL语句添加数据,搞了一两个字典数据,就着不住了,实际项目中的字典表数据是非常多的。一个字典类型有的就上千条数据,我一想,像我楞个加,得加到什么时候去。先想到的就是在原项目中
- 2021.10.4 比赛题整理
伍叁壹_
比赛整理题解c++
2021.10.42021CSPJ初二初一冲刺七链接集合总结炸了炸了。。T3半天做了个寂寞。对算法不熟悉。T1:简单思维题;T2:KMPnxt数组的运用;T3:二分+图,代码实现可用并查集;T4:四维树形dp。T1题意设a0←1a_0\gets1a0←1,an←ai+aja_n\getsa_i+a_jan←ai+aj(i,j在[0,n−1)[0,n-1)[0,n−1)范围内随机)。求对于给定的nn
- End-To-End 之于推荐-kuaishou OneRec 笔记
ASKED_2019
RecSys笔记
核心思想OneRec提出了一种统一的生成式推荐系统架构,打破了传统“召回-粗排-精排”级联式推荐流程,使用单一生成模型同时完成召回与排序任务。该系统由快手团队研发,并成功部署于短视频主场景。OnlineA/BTest表现:模型总观看时长平均观看时长OneRec-1B+IPA+1.68%+6.56%一Input处理Userpositiveactionsequence,将短视频的多模态表征,通过量化的
- 《二分枚举答案(配合数据结构)》题集
英雄哪里出来
数据结构图论英雄算法联盟算法
文章目录1、模板题集2、课内题集3、课后题集1.字符串哈希2.并查集3.ST表1、模板题集分巧克力2、课内题集倒水冶炼金属连续子序列的个数3、课后题集括号内的整数代表完整代码行数。1.字符串哈希你猜猜是啥题(60)2.并查集拯救萌萌(72)3.ST表GCD不小于K的子数组(111) 本题集为作者(英雄哪里出来)在抖音的独家课程《英雄C++入门到精通》、《英雄C语言入门到精通》、《英雄Python
- 大厂机试题解法笔记大纲+按知识点分类+算法编码训练
二分法部门人力分配数据最节约的备份方法项目排期食堂供餐矩阵匹配书籍叠放爱吃蟠桃的孙悟空深度优先搜索(DFS)欢乐的周末寻找最大价值矿堆可组成网络的服务器连续出牌数量图像物体的边界核算检测启动多任务排序无向图染色广度优先搜索(BFS)欢乐的周末快递员的烦恼亲子学习跳马启动多任务排序电脑病毒感染图5G网络建设(最小生成树)城市聚集度问题(树形DP、并查集)电脑病毒感染(Dijkstra算法)启动多任务
- 动态规划-树形DP(换根)
今天我们来做有关换根的树形动态规划问题,解决这类问题首先必须明白换根的基本思想,理解将子节点作为根之后哪些节点的深度变大,哪些节点的深度变小了。同时做这类问题,要时常与贪心思想相结合理解,找出最大深度与次大深度,这常常是解决路径长度问题的关键。1.问题描述小蓝和小桥是两位花园爱好者,她们在自己的花园里种了一棵n个节点的树,每条边的长度为k。初始时,根节点为1号节点。她们想把这棵树卖掉,但是想卖个好
- const auto& 和 auto
Coding小公仔
c/c++算法数据结构c++
在C++中,遍历容器时使用constauto&是一种常见写法,而“不用引用”(即使用auto)在某些场景下也是可行的。下面从语法差异、性能影响、适用场景三个方面详细解释:一、constauto&与auto的本质区别1.constauto&(常量引用)类型:引用类型,不复制元素,只读访问。语法:constauto&item,其中&表示引用,const表示不可修改。示例:vectornums={1,2
- Java优化:双重for循环
香蕉炒肉
javajava开发语言
在工作中,经常性的会出现在两张表中查找相同ID的数据,许多开发者会使用两层for循环嵌套,虽然实现功能没有问题,但是效率极低,一下是一个简单的优化过程,代码耗时凑从26856ms优化到了748ms。功能场景有两份List类型的数据,分别是UestList(用户表)和AccountList(账户表),要根据用户的id从AccountList表中查找对应的账户信息,并进行后续的处理,示例如下:存数据(
- 动态规划(9):树形动态规划
程序员查理
#动态规划系列动态规划算法
引言在动态规划的广阔领域中,树形动态规划是一类特殊而强大的问题类型,它将动态规划的思想应用于树形结构,解决了许多在线性或网格结构上难以处理的问题。树形动态规划的特点在于状态转移发生在树的节点之间,通常从叶子节点向根节点传递信息,或者在某些情况下,从根节点向叶子节点传递信息。树形DP的基本概念什么是树形动态规划树形动态规划(TreeDP)是动态规划在树形结构上的应用,它利用树的特性来设计状态和转移方
- 25.5.22学习总结
The_cute_cat
学习
ST表(SparseTable,稀疏表)是一种用于高效解决静态区间最值查询(RMQ)问题的数据结构。其核心思想是通过预处理每个长度为2^j的区间的最值,使得查询时只需合并两个子区间的最值即可得到结果,从而实现O(1)的查询复杂度。一、核心特性预处理时间复杂度:O(nlogn)查询时间复杂度:O(1)适用场景:静态数据(无修改操作)的区间最值查询。支持操作:可重复贡献且可结合的运算(如最大值、最小
- 生命之树--树形dp
泛舟起晶浪
算法
1.树形dp--在dfs遍历树的同时dp,从上到下递归,到叶子是边界条件https://www.luogu.com.cn/problem/P8625#includeusingnamespacestd;#defineN100011typedeflonglongll;typedefpairpii;intn,c;llw[N];llma;vectora[N];lldp[N];voiddfs(intu,in
- 数据结构·ST表
0xMayL
数据结构
ST表(SparseTable)可重复贡献问题xoptx=xx\opt\x=xxoptx=x:如果两个区间重复计算某些元素时,对重复元素进行optoptopt操作没有任何影响理解ST表的思想是倍增,每一次处理上一次处理的两倍的元素,倍增的方式有重叠部分,如果重叠部分可重复贡献,则倍增的思路是正确的。长度:intlen=log2(n),向下取整,避免出现无效元素参与计算构造时的递推公式:amax[j
- CSP-S提高组题单
信奥源老师
信奥赛算法提高CSP-S提高级算法数据结构c++信息学奥赛
提高级:(题目来源,竞赛类型,题目标题,洛谷题号,难度)洛谷题目难度从低到高是:红橙黄绿蓝紫黑2.3.1.4优先队列noip2004提高合并果子P1090黄,P6033绿noip2016提高蚯蚓P2827蓝usaco2012feb美国CowCouponsP3045蓝2.3.1.5st表noi2010决赛超级钢琴P2048紫csp2022-s提高策略游戏P8818绿usaco2007jan美国Bal
- 算法刷题-动态规划之区间DP
亮亮爱刷题
算法动态规划
今天博主将开始区间dp的新篇章,相较于树形dp,区间dp的理解其实较为容易。石子问题是最为经典的区间dp问题,博主将从石子问题开始帮助大家更好的理解区间dp最基本的转移思想。1.题目描述有n堆石子排成一排,每堆石子有一定的数量。现在我们要将n堆石子并成为一堆,每次只能合并相邻的两堆石子,合并的花费为这两堆石子的总数。经过n−1次合并后会成为一堆,求总的最小花费。输入描述第一行输入一个n,代表石子的
- FZU ACM 2025寒假集训,专题3
Funny Valentine-js
算法数据结构
一个朴实无华的目录一:做题思路1.PriorityQueue2.ST表&&RMQ问题3.合并果子4.约瑟夫问题5.LookUpS(单调栈和单调队列)单调栈单调队列6.国旗计划二:知识点总结1.stack2.queue3.priority_queue4.ST表核心思想:使用预处理解决可重复贡献问题一:做题思路1.PriorityQueue1.创建优先队列和string(用于记录指令)。2.循环输入字
- 第四次CCF计算机软件能力认证 网络延时 (树形Dp)
Jay_fearless
CSP
CSP评测地址分析本题其实是让我们求树的直径。由于本题有n+m-1个节点,所以N要赋值为2e4+10。之后利用树形Dp思想求树的直径。C++代码#includeusingnamespacestd;constintN=2e4+10;//注意总节点个数是n+m-1,要开2e4,不然会MLEintn,m,ans;inth[N],e[2*N],ne[2*N],idx;voidadd(inta,intb){
- 第十二届蓝桥杯 2021年省赛真题 (Java 大学A组) 第一场
肖有量
java蓝桥杯算法
蓝桥杯2021年省赛真题(Java大学A组)#A相乘朴素解法同余方程#B直线直线方程集合分式消除误差平面几何#C货物摆放暴力搜索缩放质因子#D路径搜索单源最短路径#E回路计数记忆化搜索#F最少砝码变种三进制#G左孩子右兄弟树形DP#H异或数列博弈论#I双向排序去冗操作填数游戏ChthollyTree#J分果果动态规划Placeholder#A相乘本题总分:555分问题描述 小蓝发现,他将111至
- Vue的EL-element中的el-table中el-table-column错列问题
小小石大眼睛
vueelementui
Vue的el-table的el-table-column当你动态的去生成表头的时候,两种不同的表头来回切换时,某个给固定宽,会出现错列的问题,原因是v-for动态生成el-table-column时,两个不同的list切换会产生相同的key值,所以导致会出现来切换时使用上个list表头的大小,所以会出现错列问题.
- 【动态规划】树形dp
啊我不会诶
动态规划动态规划算法
参考文章:树形dp讲解(你不会后悔点进来)动态规划进阶(六):树形DP原理详解核心思想:DFS遍历+记忆化自底向上,后序遍历,父节点最优解从子节点转移过来状态节点维度:dp[u][s]表示节点u在状态s下的最优解常见状态:选择/不选当前节点颜色标记(如红黑树着色问题)距离限制(如树的直径)典:没有上司的舞会父节点最优解从子节点转移过来结构:领导下属的关系类似树状态:一个节点有两种状态,要么去要么不
- 寒假学习笔记【匠心之作,图文并茂】——1.19树的重心、直径、树形 DP
cwplh
学习笔记学习笔记深度优先图论算法
文章目录树的重心树的直径树形DP换根DP参考文献树的重心还是先看OI-Wiki上的定义:如果在树中选择某个节点并删除,这棵树将分为若干棵子树,统计子树节点数并记录最大值。取遍树上所有节点,使此最大值取到最小的节点被称为整个树的重心。(这里以及下文中的「子树」若无特殊说明都是指无根树的子树,即包括「向上」的那棵子树,并且不包括整棵树自身。)看上去挺绕,让我来给你捋捋。我们先举个例子:首先我们看去掉1
- 动态规划分享之 —— 买卖股票的最佳时机
他们都不看好你,偏偏你最不争气
动态规划算法c++
我今天分享的是关于动态规划中最有名的一组题目——股票买卖问题。为什么选它?因为它覆盖了大部分DP的建模套路,同时题意又很好理解,非常适合入门。DP类型简要说明典型例子1.线性DP当前状态只与前一两个状态有关斐波那契数列、爬楼梯、打家劫舍2.区间DP处理“区间”上问题括号匹配、石子合并3.背包DP决策是否选某个物品01背包、完全背包、多重背包4.树形DP在树结构上处理最优解树的直径、选点问题5.状压
- JSON-RPC 2.0 vs REST API 详细对比分析
卓越进步
jsonrpc网络协议
现在要开始做一个新的业务模块了,系统思考下新的业务模式应该是采用JSON-RPC2.0还是老套路RESTAPI的接口协议,系统的学习下1.基本概念JSON-RPC2.0无状态的、轻量级的远程过程调用(RPC)协议使用JSON作为数据格式所有调用通过发送JSON对象完成主要关注"动作"和"过程"版本号固定为“2.0”REST表述性状态转移(RepresentationalStateTransfer)
- 蓝桥杯python组备赛(记录个人模板)
潇湘夜雨697
算法专项蓝桥杯python
文章目录栈队列堆递归装饰器并查集树状数组线段树最近公共祖先LCAST表字典树KMPmanacher跳表(代替C++STL的set)dijkstra总结栈用list代替队列用deque双端队列替代堆用heapq递归装饰器众所周知,python的递归深度只有1000,根本满足不了大部分1e5以上的数据,当然你可以使用sys.setrecursionlimit(1000000)扩到1e6,但是这会增加空
- 蓝桥备赛指南(14):树的直径与重心
神里流~霜灭
深度优先算法二叉树c语言递归c++数据结构
树的直径什么是树的直径?树的直径是树上最长的一条链,当然这条链并不唯一,所以一棵树可能有多条直径。直径由两个顶点u、v来决定,若由一条直径(u,v),则满足一下性质:1)u、v的度数均为1;2)在任意一个点为根的树上,u、v必然存在一个点作为最深的叶子节点。深度就是点距离根节点的距离。如图所示:树的直径有两种求法:第一种就是“跑两遍dfs”;第二种就是树形dp。由于直径端点u、v必然存在一个是深度
- 数据结构与算法-动态规划-区间dp,状态机dp,树形dp
一个人在码代码的章鱼
算法学习#动态规划算法图论c++
3-区间DP介绍通常用(dp[i][j])表示区间([i,j])上的某种最优值,比如(dp[i][j])可以表示从下标(i)到(j)的元素进行某种操作所得到的最大收益、最小花费等。状态转移方程:这是区间DP的关键。它描述了如何从较小的区间的最优解得到较大区间的最优解。例如,对于一个表达式求值问题,可能有(dp[i][j]=max{dp[i][k]+dp[k+1][j]+text{合并操作}(i,k
- Java 接口自动化系列 - 基础知识
爱学测试的雨果
软件测试java自动化python软件测试
一集合java中的集合是工具类,可以存储任意数量的具有共同属性的对象-无法预测存储数据的数量;-同时存储具有一对一关系的数据;-需要进行数据的增删;-数据重复问题;二集合框架CollectionMapCollection存储类的对象Map键值对存储Collection:下面有三个字接口1-List表示序列2-Queue表示队列3.Set表示集List和Queue存储的值:有序的,允许重复Set存储
- 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