- 全局修改GitLab14默认语言为中文
GitLab安装成功后默认语言是英语,只有登录后才能手动指定为中文,且这个配置只对自己生效,经查阅资料后,总结全局修改GitLab14默认语言为中文方法如下:0.进入容器如果你用Docker部署的GitLab,那么需要使用命令sudodockerexec-itgitlab/bin/bash进入容器1.修改rails配置文件打开/opt/gitlab/embedded/service/gitlab-
- 修改gitlab默认的语言
Victor刘
gitlab
文章目录网上的方法1.采用数据库触发器的方法2.登录pg库2.1查看表2.2创建function2.3创建触发器2.4修改历史数据网上的方法网上修改/opt/gitlab/embedded/service/gitlab-rails/config/application.rb的方法,我试了,没生效,没进一步研究1.采用数据库触发器的方法2.登录pg库su-gitlab-psqlpsql-h/var/
- XCZU4EV-1FBVB900E Xilinx FPGA AMD Zynq UltraScale+ MPSoC EV(Embedded Vision)
XINVRY-FPGA
arm开发fpga开发fpga嵌入式硬件硬件工程计算机视觉硬件架构
XCZU4EV-1FBVB900EXCZU4EV‑2FBVB900E属于AMD(Xilinx)ZynqUltraScale+MPSoCEV(EmbeddedVision)系列,集成四核Arm®Cortex‑A53应用处理器、双核Cortex‑R5F实时处理器与Mali‑400MP2片上GPU,辅以强大的可编程逻辑和海量DSP引擎。该器件面向视频嵌入式视觉、网络通信、工业自动化和高级数据处理等对图形
- SpringBoot + Maven 在 idea 下启动报错 Unable to start embedded Tomcat
知道的越多,不知道的越多
笔记tomcatmavenjavaspringboot
记录一个idea下启动报错UnabletostartembeddedTomcat的原因,刚遇到的时候头都大了,明明上一秒还在愉快的玩耍,下一秒就GG了【吐血】。网上看了很多文章都是说jar包冲突或者是pom文件和application.properties的问题,搞的我都迷茫了。报错日志:2021-01-1416:38:40.562[main]INFOo.s.b.c.e.tomcat.Tomcat
- RoPE:相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法RoPE位置编码相对位置
“以复数旋转解锁位置关系的本质表达,让Transformer突破长度藩篱”旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)是由JianlinSu等研究者于2021年提出的突破性位置编码方法,通过复数空间中的旋转操作将相对位置信息融入Transformer的自注意力机制,解决了传统位置编码在长序列建模中的外推瓶颈。该方法是当前主流大模型(如LLaMA、GPT-NeoX)的核心
- RAG、Function Call、MCP技术笔记
大佐不会说日语~
面试笔记篇笔记
核心概念理解这三种技术都是为了增强大模型能力的重要手段,但各有侧重点和应用场景。RAG(检索增强生成)RAG本质上是为大模型外接一个动态知识库。当模型需要回答问题时,先从知识库中检索相关信息,再结合检索结果生成答案。核心原理:将文档内容进行向量化存储(通常使用Embedding模型)用户提问时,将问题也向量化通过相似度计算(如欧氏距离、余弦相似度)找到最相关的文档片段将检索到的内容作为上下文传给大
- RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库(ANN、FAISS、Milvus 等)
不务正业的猿
面试LangChainAI面试职场和发展大模型RAGAI人工智能算法
向量检索利用向量空间的相似度来查找相关内容,是近年来兴起的检索技术核心。其基础是在语义嵌入(embedding)模型的支持下,将文本、图像等数据表示为高维向量,以便通过向量相似度(如余弦相似度或欧氏距离)找到内容上的邻近项。由于直接精确计算所有向量之间的距离在大规模下计算开销巨大,实际系统通常采用近似最近邻搜索(ApproximateNearestNeighbor,ANN)算法,在保证结果精度接近
- Pytorch实现细节解析:Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解
lazycatlove
pytorchtransformer人工智能
文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2单词索引构成源句子和目标句子2.3构建positionembedding2.4构造encoder的self-attentionmask2.5构造intra-at
- Complete Guide to Integrating Live Chat Support on Your Website
adminwolf
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Integratinglivechatfunctionalityintoyourwebsiteisapowerfulwaytoenhanceuserexperienceanddrivebusinessconversions.Thisguideprovidesstep-by-stepinstructionsonhowtoseamlesslyembedanonlineconsultationfeatu
- PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南
慕婉0307
自然语言处理pytorchembedding人工智能
一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入,语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。为什么需要词嵌入?解决维度灾难:传统one-hot编码维度等于词汇表大小,而词嵌入维度可自定义捕捉语义关系:通过向量空间中的距离反映词语间的语义关系迁移学习:预训练的词嵌入可以在不同任务间共享二、PyTorch中的n
- Python----大模型( RAG的向量化(embedding))
蹦蹦跳跳真可爱589
Python大模型pythonembedding开发语言人工智能
一、向量化向量化是将非结构化数据(如文本、图像等)转化为数字表示的一种过程。在RAG中,通常会使用预训练的Transformer模型(如BERT、RoBERTa等)将文本表示为高维的向量。这些向量能够捕捉到数据的语义信息,从而在向量空间中表示相似性。两段相似的文本在向量空间中将非常接近。快速检索:向量化将文本转换为向量后,可以通过向量相似度算法(如余弦相似度)快速检索与查询相关的信息。语义理解:通
- DPDK Sample Applications User Guides(42)Eventdev管道示例应用程序
超帅浩浩
SampleApplicationsUserGuidesDPDKeventdevpipeline
官方文档查看地址:http://doc.dpdk.org/guides/sample_app_ug/eventdev_pipeline.htmlPDF下载地址:https://www.intel.com/content/www/us/en/embedded/technology/packet-processing/dpdk/dpdk-sample-applications-user-guide.h
- BERT模型架构
大多_C
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BertModel((embeddings):BertEmbeddings((word_embeddings):Embedding(30522,768,padding_idx=0)(position_embeddings):Embedding(512,768)(token_type_embeddings):Embedding(2,768)(LayerNorm):LayerNorm((768,),e
- krpano 渲染全景视频
是菜菜的小前端啊
前端
使用krpano渲染全景视频,可渲染不同分辨率的视频。使用的krpano版本为1.19index.htmlERROR:Javascriptnotactivatedembedpano({xml:"video.xml",target:"pano",passQueryParameters:"startscene,startlookat"});video.xmlif(device.panovideosup
- Embedding与向量数据库
玖月初玖
大模型应用开发基础人工智能embedding数据库
1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型,它的核心任务是将离散的、高维的符号(如单词、句子、图片、用户、商品等)转换成连续的、低维的向量(称为“嵌入”或“向量表示”),并且这个向量能有效地捕捉原始符号的语义、关系或特征。1.1通俗理解EmbeddingModel是让计算机“理解”世界的核心工具,把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字我们称之为“向量”。类
- 【速通RAG实战:数据库】6.RAG向量数据库原理
无心水
速通RAG实战!解锁AI2.0高薪密码速通RAG实战RAG快速开发实战RAGRAG向量数据库相似度FAISSChroma
在RAG(检索增强生成)系统中,向量数据库扮演着至关重要的角色,它负责存储文本经过Embedding处理后的向量表示,并能高效地进行向量检索,以找出与查询向量最相似的文档。1.向量数据库原理1.向量表示在RAG系统里,文本首先会通过Embedding模型(如OpenAIEmbeddings、SentenceTransformers等)转化为固定维度的向量。这些向量能够捕捉文本的语义信息,使得语义相
- 打造智能资讯引擎:基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
程序员威哥
最新爬虫实战项目python开发语言
前言:数据时代的信息洪流,如何做到“千人千面”?在信息爆炸的时代,每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯?这不仅仅是爬虫技术的问题,更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发,构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”,从数据采集(爬虫)、文本处理(NLP)、兴趣建模(TF-IDF/协同过滤/Embedding)到推荐展示,覆盖整个推荐系
- Go-Redis × 向量检索实战用 HNSW 在 Redis 中索引与查询文本 Embedding(Hash & JSON 双版本)
Hello.Reader
数据库运维缓存技术golangredisembedding
1.场景与思路痛点:把“文本内容”转成向量后,如何在本地Redis里做近似向量搜索(KNN),而不依赖外部向量数据库?方案:利用HuggingFace模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2生成384维Float32向量;借助RediSearch的HNSW索引能力,在Hash或JSON文档里存储&查询向量;用go-redisv9的高阶API(FTCreate
- springboot2.x Embedded Tomcat 配置jndi
方穹轩
对于EmbeddedTomcat的话,需要添加ServletWebServerFactory进行配置配置ServletWebServerFactory@ConfigurationpublicclassJNDIConfig{@BeanpublicServletWebServerFactorywebServerFactory(){TomcatServletWebServerFactorytomcatS
- 大模型核心概念 | 嵌入模型(Embedding)、向量模型(Vector Model)
一、核心概念解析1.1嵌入模型(Embedding)作为AI领域的核心基础技术,嵌入模型通过将非结构化数据映射为低维稠密向量,实现语义特征的深度捕捉:文本嵌入:如将语句转换为1536维向量,使"机器学习"与"深度学习"的向量余弦相似度达0.92跨模态嵌入:支持图像与文本的联合向量空间映射,如CLIP模型实现文图互搜1.2向量模型(VectorModel)作为嵌入技术的下游应用体系,主要包含两大方向
- 边缘智能革命:嵌入式机器学习如何让万物“思考”
万能小贤哥
机器学习人工智能
当智能手表精准识别你的健身动作,工业传感器预测设备故障于毫秒之间,农业传感器自动调节灌溉水量——这些并非科幻场景,而是嵌入式机器学习(EmbeddedMachineLearning,或TinyML)正在悄然重塑的现实。这场发生在设备边缘的智能革命,正将AI从云端的数据中心拉近到我们指尖的每一台设备中。一、嵌入式机器学习:定义与核心价值嵌入式机器学习是指在资源极端受限的微控制器(MCU)、微处理器(
- 摄像驱动会接触到的单词(想起来就更新)3
空与实的极致
嵌入式硬件经验分享计算机视觉视觉检测
工作单词delivers交付;传递assignment分配;任务;指派firmware固件stack栈integrate整合superspeed超高速embedded嵌入式development研发、开发;发展kit装备;配套元件;成套工具platforms平台、站台device设备、物品、器械peripheral外围设备;外围的;次要的access通道;入口;机会interface接口;界面se
- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
skywalk8163
人工智能embedding人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- 2025年的RAG技术发展趋势与演进
码农Q!
云计算人工智能aiagi自然语言处理语言模型
本文将分享作为大模型应用创业者的经历与观察,讨论RAG技术和市场环境在2024年的变化。一、RAG技术的演进RAG(检索增强生成)由“检索”和“大模型生成”两部分组成,而检索之前的索引创建(如chunking、embedding等)是核心基础。我们早在2021年便通过Java技术栈实现了RAG的“RA”部分。2023年中,RAG概念突然走红,并迅速在企业应用中显示出更强的实用性。1.主流架构的变化
- ModuleNotFoundError: No module named ‘pip‘解决
幼稚园的山代王
pythonpippython开发语言
错误提示D:\python-3.13.4-embed-amd64>pip-VTraceback(mostrecentcalllast):File“”,line198,in_run_module_as_mainFile“”,line88,inrun_codeFile"D:\python-3.13.4-embed-amd64\Scripts\pip.exe_main.py",line4,infromp
- 如果让计算机理解人类语言- One-hot 编码(One-hot Encoding,1950s)
如果让计算机理解人类语言-One-hot编码(One-hotEncoding,1950s)flyfish如果让计算机理解人类语言-One-hot编码(One-hotEncoding,1950s)如果让计算机理解人类语言-词袋模型(BagofWords,BoW,1970s)如果让计算机理解人类语言-Word2Vec(WordtoVector,2013)如果让计算机理解人类语言-Qwen3Embedd
- 大模型之Spring AI实战系列(三十二):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:工具函数(Function Call)实战应用
系列篇章No.文章1大模型之SpringAI实战系列(一):基础认知篇-开启智能应用开发之旅2大模型之SpringAI实战系列(二):SpringBoot+OpenAI打造聊天应用全攻略3大模型之SpringAI实战系列(三):SpringBoot+OpenAI实现聊天应用上下文记忆功能4大模型之SpringAI实战系列(四):SpringBoot+OpenAI使用OpenAIEmbedding实
- OpenSearch 向量搜索与Qwen3-Embedding 集成示例
ZHOU_CAMP
RAG数据库dockerRAGopensearchagent
本项目演示了如何将OpenSearch的k-NN(k-NearestNeighbors)向量搜索功能与OpenAI的高级文本嵌入模型(如Qwen3-Embedding)相结合,以实现强大的语义搜索。核心概念文本嵌入(TextEmbedding):将文本(单词、句子、段落)转换为一个高维的数字向量。语义上相似的文本在向量空间中的距离会更近。Qwen3-Embedding:我们调用Qwen3-Embe
- 文献分享: BGE-M3——打通三种方式的嵌入模型
文章目录1.\textbf{1.}1.背景与导论1.1.\textbf{1.1.}1.1.研究背景1.2.\textbf{1.2.}1.2.本文的研究1.3.\textbf{1.3.}1.3.有关工作2.M3-Embedding\textbf{2.M3-Embedding}2.M3-Embedding2.1.\textbf{2.1.}2.1.模型核心:混合检索方式2.1.1.\textbf{2.1
- Neo4j 的向量搜索(Neo4jVector)和常见的向量数据库(比如 Milvus、Qdrant)之间的区别与联系
先说联系(共同点)点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding(向量)做相似度搜索,比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG(检索增强生成)、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量,然后用向量做top-k检索(如search(k=8))。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
- 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