- Flowable 实战落地核心:选型决策与坑点破解
练习时长两年半的程序员小胡
Flowable流程引擎实战指南低代码BPMN流程引擎flowable后端java
在企业级流程引擎的落地过程中,选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”,结合真实项目经验,提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型:从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时,需避免陷入“技术崇拜”,应回归业务本质。评估Flowable是否适用,可从三个维度判断:业务复杂度若流程涉及动态审批链(如按金额自动升级审批)
- 无题
回归自然HAO
“横看成岭侧成峰,远看高低各不同。"世间的事,对与错,都是站的角度不同,而得出了不同的结论。慨叹故人的寥寥数语,就告诉了世人朴素主义哲学的真意:和谐生存,尊重自然。古人说:读万卷书,行万里路。刻苦读书,回归自然,不会有错。因为书中自有清目剂,自然就是个大讲堂。图片发自App
- 机器学习必备数学与编程指南:从入门到精通
a小胡哦
机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数(神经网络的基础)必须掌握:矩阵运算(乘法、转置、逆)向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要:神经网络本质就是矩阵运算学习技巧:用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计(模型评估的关键)核心概念:条件概率与贝叶斯定理概率分布(正态、泊松、伯努利)假设检验与p值应用场景:朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分(优化算法的基础)重点掌握:导数与偏导
- 哪个瞬间你是发自内心地对服务人员说谢谢?
一杯仙气
几年前冬天,和室友一起去吃饭。上菜的是一个清瘦的妹子,打扮普通,穿着也很朴素。老三私下夸妹子好看,说着要找她要微信,我们都起哄让他现场教学一下怎么撩妹。老三是我们宿舍的情种,因为个子高身材好长得也不差,几年来换下的女朋友估计能组个足球队。他和我们说撩这种女生都是小case。结果再上菜的时候,大家聊都high了,没人看到这妹子,我一不小心撞上了她。她当时正端着一盆汤,估计是一盆刚出锅的汤,白色的热气
- 极简生活让我变得孤僻了,习惯是个可怕的东西
小雅_10a7
最近这段时间,我从小喇叭变成了沉默的小绵羊,发现自己有点孤僻了,不想去管那么多人和事,自己默默的回归极简生活,本人是典型的双子女。以前的自己爱好跟形形色色的人聊天,聊八卦,喜欢听各种故事,不夸张的说,就是人群中的小精灵,小蜜蜂,突然有一天,感觉自己突然变成不爱说了,也不怎么听别人的故事了,感觉就沉浸在自己的小世界,固守着自己曾经的认知,不接触新事物,连回家的路,都习惯性走同样的路,一次不是以往的路
- 营销:让销售回归销售,别再说“把梳子卖给和尚”了!
_蚊子爱上蚊香_
环顾一下现如今的营销界,都是那类“把冰箱卖到北极”、“把梳子卖给和尚”的营销故事,简直成了营销界的精神偶像,但“假、大、空”现象层出不穷,销售出路在哪里?有这样一个故事与大家共同分享感受下:在纽约第五大道有一家复印机制造公司,他们需要招聘一名优秀的推销员。老板从数十位应聘者中初选出3位进行考核,其中包括来自费城的年轻姑娘安妮。老板给他们一天的时间,让他们在这一天里尽情地展现自己的能力!可是,什么事
- 回归故园
风中的秋叶
我,一个尘世间平凡的女人,经年困于城市的嘈杂与喧嚣,于某个不眠的深夜,听着窗外淅淅沥沥的雨声,触动了灵魂深处那痕一直没能愈合的疼,手抚满脸沧桑,禁不住潸然泪下。或许,故园的回归,是一帖医心的良药。红土地,绿草滩,我终于回到了您的怀抱____这个生我养我,聆听我初来人世的第一声啼哭,留下我童稚岁月的十年苦乐,甚至造就我一生性格命运的小村庄,我回来了!四十五年岁月流逝,那间破旧的小矮屋居然还在原处。她
- 后半生,享受生活就是最好的养老方式
alisonliu
人生百年,后半生的日子,其实才是属于你的黄金时代!因此,记住下面十句话,就能过上无忧无虑、享受人生的黄金时代。1、后半生,请学会沉默有时候,被人误解,不想争辩,所以我们选择沉默。生活中,不是所有的是非都能说清楚,甚至可能根本没有真正的是与非。那么,不想说话,就不说吧,在多说无益的时候,也许沉默就是最好的解释。2、后半生,请回归平静人到了一定的年纪,反而不喜欢喧闹的环境,平静的心态更有利于身体健康、
- 2020年高考倒计时最后30天,如何高效复习和备考呢?
韦彪爱创作
到了最后一个月,很多高考生逐渐感觉到比较紧张,而且很茫然,到底怎样才能能快速提高成绩,更好的复习。其实很简单,此时现在要做就是复习教材,好好看之前的试题,多练习试题,而且还要有针对性和有计划性的复习。有些同学看书很没有效率,看着就快睡着了,而且效率低下,看了一天什么东西都没记进去,纯属浪费时间,所以最后一个月,建议同学们可以做如下的复习和冲刺:一、30天回归教材有的同学可能会问,高中课本我都看了十
- 期望,其实是一种负能量
晓玉_5c35
所有关系,父母子女关系也好,夫妻情侣关系也罢,兄弟姐妹关系也好,亲戚朋友关系也罢,都只是锦上添花的幸福。一个人精神上的长久幸福,最终还是来自于自己心灵的丰盈。有很多人在我的后台留言,抱怨她们的另一半,抱怨婚姻生活不幸福,然后这些抱怨都会回归到同一个问题——该去还是留?我们都知道,亲密关系是修行最好的道场,你的配偶就是你修行的最佳对象,否则你也不会遇见他。可是每个人的功课都不一样。该去该留,外人岂能
- 再度融合
吾宗老孙子
在之前融合的时候,方向就是不断的回归本心。在金刚经里,是说达到无所住的时候,本心也就找到了。在道德经里,是说那个虚极、静笃的状态也就是回归本心的状态。于是我就顺着这个方向在前行。虽然修行继续,但我仍然想要作用现实。在读了零极限之后,发现它们融合的很好。我通过回归零点来更清楚的察觉现实的模样,观察自己的行为。这样无有本来也是一个整体。在学习了阿纳丝塔夏之后,我对于这种融合的理解又更近了一步。她提出的
- 20190916没对比没伤害,有对比没伤害
冯妇两年
收拾整理抽屉桌面,座位要轮动了,上周四放假前忘了。纸巾,空瓶子,废弃簿册和文具,丢丢丢,个个瞄准垃圾桶,投投投。垃圾桶上大下小,四方形,约,高度五十厘米,口子三十乘四十,深蓝色。嗯嗯嗯?垃圾袋垃圾袋!前排一女生随即上来,拉开图书橱柜的门,拿出一个巨大的黑色塑料袋。蒙头蒙脸套在桶上,端住桶身,将桶倒立过来,轻轻摇两摇,把桶取出放回地上。所有桶里垃圾都回归袋子里,都是干垃圾,没异味没毒害没危害。前排女
- 从0开始学习R语言--Day58--竞争风险模型
在用传统生存分析方法的场景中(如Kaplan-Meier和Cox回归),假设所有事件都是独立且互斥的,但在现实中,研究对象可能面临多种互斥的终点事件(如癌症患者可能死于癌症本身,也可能死于其他原因),如果直接去分析,模型会把这种结局时间错误地纳入评估,从而提高了病症的分析。而竞争风险模型可以在考虑其他竞争风险存在的情况下,排除干扰求得某特定事件发生的概率。以下是一个例子:library(cmprs
- Python,C++,go语言开发社会犯罪人群回归社会跟踪与辅助管理APP
Geeker-2025
pythonc++golang
开发一款用于**社会犯罪人群回归社会跟踪与辅助管理**的App,结合Python、C++和Go语言的优势,可以实现高效的数据处理、实时的跟踪监控以及用户友好的前端界面。以下是一个详细的开发方案,涵盖技术选型、功能模块、开发步骤等内容。##技术选型###后端(Python+Go)-**编程语言**:-**Python**:用于数据处理、机器学习(如风险评估、行为预测)、脚本编写等。-**Go**:用
- 高赞小说林黎叶昭(和闺蜜一起穿进仙界救赎文)完结阅读_林黎叶昭和闺蜜一起穿进仙界救赎文
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高赞小说林黎叶昭(和闺蜜一起穿进仙界救赎文)完结阅读_林黎叶昭和闺蜜一起穿进仙界救赎文主角配角:林黎叶昭小说别名:和闺蜜一起穿进仙界救赎文简介:和闺蜜穿越到仙侠文的第一千年。系统终于大发慈悲的告诉了我们,回归现实世界的方法。闺蜜站在诛仙台上,对着我笑道:“黎黎,我要回家了。”说完,她就当着他战神夫君的面一跃而下。前一秒还在指责她演戏,上不得台面的战神,顿时白了脸。那是我被关在血渊的第十天。这十天里
- 【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
山顶夕景
推荐算法#集成学习与KaggleGBDT推荐算法机器学习
学习总结(1)不同问题的提升树学习算法,主要区别在于使用的损失函数不同,如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。(2)不管是二分类问题的提升树,还是回归问题的提升树,这里的损失函数都很方便:前者是用指数损失函数,所以可以当做是Adaboost的个例,Aadaboost的流程;而后者是当使用平方误差损失时,可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数,对应
- 【YOLO系列】YOLOv1详解:模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
yolo系列助你拿捏AI算法YOLO人工智能目标检测计算机视觉
YOLOv1(YouOnlyLookOnce):实时目标检测的革命性突破✨motivation在目标检测领域,传统方法如R-CNN系列存在计算冗余、推理速度慢的问题。2016年提出的YOLO(YouOnlyLookOnce)首次实现端到端单阶段检测,将检测速度提升至45FPS(FasterR-CNN仅7FPS),彻底改变了实时目标检测的格局。其核心思想是将检测视为回归问题,实现"看一眼即知全貌"的
- 表征学习:机器认知世界的核心能力与前沿突破
大千AI助手
人工智能#OTHERPython学习人工智能机器学习神经网络表征学习RL特征工程
一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- 链表也能整容?聊聊‘重排链表’的那些小技巧与深层逻辑
Echo_Wish
LeetCode极客营链表数据结构
“链表也能整容?聊聊‘重排链表’的那些小技巧与深层逻辑”今天我们不聊大数据,不聊AI,咱回归算法的“原点”——链表。别看它简单,里面的很多技巧在面试、在工程开发里都能救你一命。今天我就带你聊聊重排链表(ReorderList),以及它背后的思路和一些值得深挖的细节。1.先说说“重排链表”到底是啥?简单来说:给你一个单链表,比如:1->2->3->4->5要求你把它重新排列成:1->5->2->4-
- 2109270141,读41章《最安全的投资策略是什么?》笔记
南毛大视界
what最安全的投资策略是定投策略,定期等额购买某一只或几只成长型标的。这是最朴素的避险工具。why因为投资成功的核心方法论是低买高卖,世人皆知的秘密,可简单的事情往往最难做。低指的是相对值,而不是绝对值,买与卖同样是可以计算出来的。从一开始就要挣扎着成为合格投资者的人,从一开始就要养成尽量靠自己的习惯,每一次对他人的无脑依赖,都是对自己能力磨炼的进一步弃绝,如果你是不能自己研究,不能自己思考,不
- 《塔尔萨之王》第二季美剧/电视剧【1080p超清中字】免费在线观看完整未删减版百度云/夸克资源网盘免费高清链接下载全集迅雷
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备受瞩目的美剧《塔尔萨之王》第二季终于在广大观众的期待中强势回归!提示:文章排版原因,观影资源链接地址放在文章结尾,往下翻就行提示:文章排版原因,观影资源链接地址放在文章结尾,往下翻就行据悉,该剧已升级为1080p超清画质,并附有中文字幕,让国内观众能更好地沉浸在塔尔萨的冒险之旅中。《塔尔萨之王》是一部以美国西部为背景的冒险剧,讲述了主人公们在西部草原上与各种势力展开激烈角逐的故事。第一季中,观众
- C# ML.NET回归模型:用代码预测未来的“魔法”!
墨夶
C#学习资料c#.net回归
**预测未来?不,是让数据替你说话!**想象一下:你坐在办公室里,老板突然问:“下个月的销售额能到多少?”你盯着Excel表格,头大如斗,公式写了一行又一行,结果还是不准!客户问:“我们产品价格怎么定最合适?”你却只能靠“感觉”回答!ML.NET回归模型就是你的“神兵利器”!它能:✅预测数值型目标:销售额、房价、车费……统统拿下!✅自动调优模型:不用手动调参,AI帮你选最优方案!✅无缝集成C#:不
- 谷歌云电脑或将改变整个游戏行业,手机也可以玩3A大作
会游泳的鳕鱼
TheVerge记者在E3期间再次体验了即将于11月上线的谷歌云游戏平台Stadia,试玩了在笔记本电脑上运行的《毁灭战士永恒》,游戏在1080P/60帧环境下非常稳定,且加载速度快、没有掉帧和画面上的问题,也没有可以感受任何延迟。以前曾被忽略的云游戏或将再度被关注起来。Stadia是谷歌发布的一款云游戏平台,这个平台取自“Stadium(竞技场)”的复数形式,代表游戏回归本质,不再拘束于游玩方式
- 读《特别的女生萨哈拉》2022.09.21
雁子706
第一章萨哈拉是一个离异家庭的孩子,爸爸无影无踪了,但萨哈拉会给爸爸写信。就是这些信,让校领导们认为她是一个需要特别教育的孩子,甚至有一个大柜子专门用来收集萨哈拉笨的证据。单亲的妈妈很勇敢,敢于花“大”钱来给萨哈拉买书;每天给萨哈拉读书上的故事,感受温情;敢于面对失败,让萨哈拉留级也要让她回归正常生活。萨哈拉和妈妈之间是没有隔阂的,学校里的事情都要告诉妈妈,想念爸爸却又不想让人知道。能了解别人心里的
- 基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
智能算法研学社(Jack旭)
#混合核极限学习机HKELM智能优化算法应用算法回归
基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测文章目录基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于白鲸算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机(KELM)是一种单隐含层前馈神经网络,通过引入核函数改善极限学习机(ELM)性能,其输出可表示为:f(x)=h(x)HU(ZC+HHU)−1U=[
- 机器学习算法(六)---逻辑回归
向云端UP
机器学习模型机器学习算法逻辑回归
目录一、逻辑回归1.1模型介绍1.2工作原理1.2.1对数几率模型1.2.2逻辑回归与Sigmoid函数1.3.3熵、相对熵与交叉熵1.3损失函数和优化算法1.3.1损失函数的理论基础1.3.2优化算法1.3.2.1梯度下降算法局限1.3.2.2随机梯度下降与小批量梯度下降1.4算法流程1.5逻辑回归优缺点1.6案例1.7classification_report()参数二、逻辑回归与线性回归的区
- 基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
智能算法研学社(Jack旭)
#混合核极限学习机HKELM智能优化算法应用算法回归数据挖掘
基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测文章目录基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于食肉植物算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机(KELM)是一种单隐含层前馈神经网络,通过引入核函数改善极限学习机(ELM)性能,其输出可表示为:f(x)=h(x)HU(ZC+HHU
- 基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测文章目录基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于蛇优化算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机(KELM)是一种单隐含层前馈神经网络,通过引入核函数改善极限学习机(ELM)性能,其输出可表示为:f(x)=h(x)HU(ZC+HHU)−1
- 神经网络和机器学习的一些基本概念
荼渔
机器学习神经网络
记录一些基本概念,不涉及公式推导,因为数学不好,记了也没啥用,但是知道一些基本术语以及其中的关系,对神经网络训练有很大帮助。可能有些概念不会讲得很详细,但是当你有了这个概念,你就知道往这个方向去获取更详细的信息,不至于连往哪走都不知道。下面以多元线性回归模型为例1.模型模型训练过程就是利用已知的x和y,求解b的过程,b也称为权重。虽然没有那么简单,但是训练完成的模型本质上就是一组权重值,如[b1,
- 陈佩斯回归央视当导师,喜剧更有戏了
微言微评
陈佩斯回归央视当导师,喜剧更有戏了文/孙新合可靠消息,陈佩斯要回归央视,还将担任综艺节目《金牌喜剧班》导师。对于陈佩斯,相信很多人都不陌生。就我本人来说,当真是看着他的作品长大的,许多节目至今记忆犹新。还清楚地记得,曾经看过他的电影《父与子》。剧中情节已经记不清,但是对于他和他的父亲陈强完全铭刻于心。当然,论相貌,陈佩斯完全谈不上俊秀,甚至给人“贼眉鼠眼”的感觉。不过,这恰恰成为他能把喜剧发挥到极
- 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