- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- Anaconda 和 Miniconda:功能详解与选择建议
古月฿
python入门pythonconda
Anaconda和Miniconda详细介绍一、Anaconda的详细介绍1.什么是Anaconda?Anaconda是一个开源的包管理和环境管理工具,在数据科学、机器学习以及科学计算领域发挥着关键作用。它以Python和R语言为基础,为用户精心准备了大量预装库和工具,极大地缩短了搭建数据科学环境的时间。对于那些想要快速开展数据分析、模型训练等工作的人员来说,Anaconda就像是一个一站式的“数
- 大数据之路:阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
为什么需要数据建模核心痛点数据冗余:不同业务重复存储相同数据(如用户基础信息),导致存储成本激增。计算资源浪费:未经聚合的明细数据直接参与计算(如全表扫描),消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失:同一指标在不同业务线的口径差异(如“活跃用户”定义不同),引发决策冲突。开发效率低下:每次分析需重新编写复杂逻辑,无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升:分层设计(ODS→DWD→DWS→ADS)
- 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
- AI 生成虚拟宠物:24 小时陪你聊天解闷
大力出奇迹985
人工智能宠物
本文围绕AI生成虚拟宠物展开,介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴,能实现24小时不间断陪伴聊天,为人们解闷。文中详细阐述其技术基础,包括自然语言处理、机器学习等;分析多样功能,如个性化互动、情绪回应等;探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景,最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力,展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
- 基于Python的AI健康助手:开发与部署全攻略
AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构python人工智能开发语言ai
基于Python的AI健康助手:开发与部署全攻略关键词:Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要:本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手,从需求分析、技术选型到核心功能实现,再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询,通过机器学习模型提供个性化建议,并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
- 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词:数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要:本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发,分析AI如何改变传统数据分析范式,详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用,并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇,为数据分析师
- AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力关键词:数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要:本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用,重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发,详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景,并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后,文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- 数据中台中的数据科学工作台:Jupyter集成方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能jupyter信息可视化ideai
数据中台中的数据科学工作台:Jupyter集成方案关键词:数据中台、数据科学工作台、JupyterNotebook、数据科学、机器学习、数据可视化、协作开发摘要:本文深入探讨了在数据中台架构中集成JupyterNotebook作为数据科学工作台的完整解决方案。我们将从数据中台的基本概念出发,详细分析Jupyter在数据科学工作流中的核心作用,介绍多种集成方案和技术实现细节,并通过实际案例展示如何构
- 大数据技术笔记—spring入门
卿卿老祖
篇一spring介绍spring.io官网快速开始Aop面向切面编程,可以任何位置,并且可以细致到方法上连接框架与框架Spring就是IOCAOP思想有效的组织中间层对象一般都是切入service层spring组成前后端分离已学方式,前后台未分离:Spring的远程通信:明日更新创建第一个spring项目来源:科多大数据
- 2018年中南大学中英翻译
某翁
参考:20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明,机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
- 今年校招竞争真激烈
12_05
程序员满大街,都要找不到工作了。即使人工智能满大街,我也后悔当初没学机器学习,后悔当初没学Java。C++真难找工作。难道毕了业就失业吗?好担心!
- 基于随机森林的白酒风味智能分类系统:从数据到洞察的完整实践
笙囧同学
python
作者:笙囧同学|中科院计算机大模型方向硕士|全栈开发爱好者座右铭:偷懒是人生进步的阶梯联系方式:
[email protected]各大平台账号/公众号:笙囧同学前言大家好,我是笙囧同学!今天给大家分享一个超级有趣且技术含量爆表的项目——白酒风味智能分类系统。作为一个既爱技术又爱美酒的程序员,我花了大量时间研究如何用机器学习的方法来"品酒",让AI帮我们识别白酒的风味特征。这个项目融合了机器学习、数
- 大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法
2401_88470328
大数据精准获客数据分析数据挖掘大数据需求分析bigdata
大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法在当今信息爆炸的时代,企业如何通过海量的数据精准获取潜在客户,并提高转化率,已经成为营销策略中的关键环节。大数据精准获客的核心思路在于数据驱动、多渠道触达以及优化转化路径,从而实现高效的市场推广和客户转化。数据驱动原理和机制数据驱动的核心在于通过分析用户行为数据,挖掘潜在客户的需求和喜好,从而制定更加精准的
- 一地鸡毛—一个中年男人的日常2021241
随止心语所自欲律
2021年8月31日,星期二,阴有小雨。早起5:30,跑步10公里。空气清新,烟雨朦胧,远山如黛,烟雾缭绕,宛若仙境。空气中湿气很大,朦胧细雨拍打在脸上,甚是舒服,跑步的人明显减少。早上开会,领导说起逐年大幅度下滑的工作业绩,越说越激动,说得脸红脖子粗。开完会又讨论了一下会议精神,心情也有波动,学习热情不高。心里还有一个大事,是今日大数据分析第1次考试,因自己前期没学,而且计算机编程方面没有任何基
- 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
- Hive详解
一:Hive的历史价值1,Hive是Hadoop上的KillerApplication,Hive是Hadoop上的数据仓库,Hive同时兼具有数据仓库中的存储引擎和查询引擎的作用;而SparkSQL是一个更加出色和高级的查询引擎,所以在现在企业级应用中SparkSQL+Hive成为了业界使用大数据最为高效和流行的趋势。2,Hive是Facebook的推出,主要是为了让不动Java代码编程的人员也能
- 智慧施工:AI技术赋能建筑安全监测新纪元
开发AI智能应用,就下载InsCodeAIIDE,一键接入DeepSeek-R1满血版大模型!智慧施工:AI技术赋能建筑安全监测新纪元在现代建筑行业中,施工安全始终是核心关注点之一。随着科技的飞速发展,人工智能(AI)和大数据分析逐渐成为提升施工安全的重要工具。本文将探讨如何利用智能化软件和大模型API来构建高效的施工安全监测系统,并介绍一款强大的开发工具——InsCodeAIIDE的应用场景及其
- 智慧工地系统:建筑行业数字化变革的引领者
青云智慧园区
java
在建筑行业积极迈向数字化转型的浪潮中,智慧工地系统凭借“数据驱动、智能管控、协同增效”的核心优势,深度融合物联网、大数据、人工智能等前沿技术,构建起覆盖工程项目全生命周期的精细化管理体系。以下将从系统架构、核心功能模块、应用价值以及未来展望等方面,全方位剖析智慧工地系统如何实现施工全过程的智能化、高效化管理。一、系统架构:打造一体化协同管理平台智慧工地系统采用先进的分层架构设计,以底层的数据采集层
- Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案关键词:Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要:本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念,剖析它们之间的关系,详细阐述集成的算法原理与操作步骤,通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时,会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源,探讨未来发展趋势与挑战。
- 获取三网实时访客---无忧获客大数据
无牛_abc3
很多传统行业的公司与企业对于运营商大数据的理解还是很基础的,大多数都是在买资源程度的认识。一些敢于尝试运营商大数据获客的传统企业自然会受益颇多。运营商大数据所提供的获客服务也非常简单,就是将自身的用户数据资源、针对不同的企业去制定有个性化需求的获客标准,运营商大数据根据不同的企业,和行业去进行精准客户的部署和分配,让相关合作的企业通过运营商提供的CRM平台进行一个有效的触达。运营商大数据已经在全国
- PyTorch 使用指南
PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库,以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作,包括张量创建、自动求导,以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类(以CIFAR-10为例)和自然语言处理(以灾难推文分类为例)等特定领域的应用,并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
- Python 4.0新特性解析:性能优化与语法升级
知识产权13937636601
计算机python性能优化开发语言
本文针对Python4.0的核心升级展开系统性分析,从性能优化与语法革新两个维度揭示其技术突破。首先解析新型解释器架构对运算效率的提升路径,其次探讨模式匹配、异步编程简化和类型系统强化等语法特性,最后结合机器学习与高并发场景验证新版本的实践价值。研究发现,Python4.0通过JIT编译器与内存管理重构实现3倍以上性能跃升,同时静态类型推导的完善显著提升大型项目维护效率,标志着Python从"胶水
- DeepSeek在大数据领域正掀起一场深刻的变革
智海观潮
AI大数据deepseekAI
随着人工智能技术的飞速发展,DeepSeek作为一款行业领先的开源大模型,正在大数据领域掀起一场深刻的变革。其强大的数据处理和分析能力,为各行业带来了新的机遇和变革,推动数据与业务的深度融合。以下是DeepSeek在大数据领域的一些典型的潜在应用:1.加速数据处理与分析流程在传统的大数据应用中,数据收集、预处理和分析往往是一个繁琐且耗时的工程。DeepSeek凭借其高效的算法和强大的计算能力,极大
- 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
- IoTDB智能分析节点AINode:时序数据分析的新引擎
时序数据说
iotdb数据分析数据挖掘时序数据库数据库大数据ai
在大数据与物联网的驱动下,时序数据处理需求激增,如何高效存储、管理并实时分析海量时序数据成为技术挑战。作为专为时序数据设计的数据库,IoTDB通过引入智能分析节点(AINode),将机器学习能力原生集成到数据库中,实现了“数据存储-分析-决策”的一体化闭环。本文将深入解析AINode的核心功能、技术优势及实际应用场景。AINode:IoTDB的智能分析引擎AINode是IoTDB推出的第三种内生节
- 【免费下载】 探索PlantVillage-Dataset:深度学习在植物病害检测中的革命性突破
探索PlantVillage-Dataset:深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代,人工智能正逐步改变我们的生活,其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目,它提供了一个庞大的植物病害识别数据集,旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
程序员_CLUB
Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- Python 的 GIL 时代即将终结,迈向真正的多线程时代
技术狂潮AI
Python开发实战AI编程实战AI应用实战开发语言GILPython
Python功能强大、灵活且对程序员友好,广泛应用于从Web开发到机器学习的各个领域。根据引用次数最多的两项指标,Python甚至超越了Java和C等语言,成为最流行的编程语言。经过多年的流行,Python似乎势不可挡。但Python作为一种编程语言的未来发展至少面临一个重大障碍。它被称为GIL,即全局解释器锁,几十年来,Python开发人员一直试图将其从Python的默认实现中删除。虽然GIL在
- 《剑指offer》-算法篇-排序
小新学习屋
数据结构与算法算法leetcode职场和发展数据结构与算法
题目最小的K个数数组中的逆序对代码实现最小的K个数题目描述:输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。思路:按照各种排序算法,找到排序结果的前K个数。思路1:最简单的方案,对数组进行排序,取最小的k个思路2:借鉴快速排序的思想,找partition的基准点povit,比较povit和k值的大小思路3:大数据处理的思想,
- 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