- FloEFD 工程师使用灵活,企业如何科学管控许可证资源?
随着制造企业对设计仿真一体化需求的增长,FloEFD作为SiemensDigitalIndustriesSoftware提供的CAD嵌入式计算流体动力学(CFD)工具,凭借与SolidWorks、Creo、NX、CATIA等主流CAD平台深度集成,广泛应用于电子散热、汽车、能源装备、流体机械等行业。FloEFD的优势在于其“工程师友好型”理念,使设计工程师可以直接在CAD环境中完成几何建模、网格生
- 用matlab对微分方程组进行仿真,基于MATLAB的微分方程组的数值计算
稗官无印
238科技资讯科技资讯SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION2009NO.06SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION学术论坛传统的解微分方程组的方法有近似分析解法﹑表解法和图解法。这些方法有一定的局限性。MATLAB是一种基于矩阵的数学软件包,该软件包包括了一个数值程序扩展库,并且有高级编程格式。应用MATLAB工具箱中自带的四阶五级的龙格库塔法(ode45
- 基于 NumPy 的高效数值计算技术解析与实践指引
二向箔reverse
numpy
在数据处理与科学计算领域,高效是核心诉求。NumPy作为Python生态高效数值计算的基石,以高性能多维数组对象及配套函数,成为数据从业者的必备工具。其数组支持算术、比较、逻辑等丰富运算,通过向量化操作直接处理每个元素,无需循环,大幅提升代码效率与简洁度。算术运算NumPy数组可以直接进行加减乘除等算术运算,运算规则是对应元素之间进行操作。a=np.array([1,2,3,4,5])b=np.a
- Python进阶第三方库之Numpy
了解Numpy运算速度上的优势知道数组的属性,形状、类型应用Numpy实现数组的基本操作应用随机数组的创建实现正态分布应用应用Numpy实现数组的逻辑运算应用Numpy实现数组的统计运算应用Numpy实现数组之间的运算一、Numpy优势Numpy(NumericalPython)是一个开源的Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任
- Python进阶第三方库之Numpy
paid槮
pythonnumpy开发语言
了解Numpy运算速度上的优势知道数组的属性,形状、类型应用Numpy实现数组的基本操作应用随机数组的创建实现正态分布应用应用Numpy实现数组的逻辑运算应用Numpy实现数组的统计运算应用Numpy实现数组之间的运算一、Numpy优势Numpy(NumericalPython)是一个开源的Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任
- opencv学习(图像处理)
目录1.图像的截取2.颜色通道的提取3.图像边界填充4.数值计算(OpenCV图像数组的算术运算与OpenCV内置加法函数)5.图像融合(两个图像只有shape值相同才能融合)6.图像阈值(通过设定一个或多个阈值,将图像中的像素值划分为不同的类别(通常是黑白两个类别),从而简化图像信息,突出感兴趣的区域。)7.图像平滑(模糊,主动降低图像清晰度,目的是去除噪声、弱化细节)(1)均值滤波(2)方框滤
- 嵌入式day1-计算机基础
EggrollOrz
python
1.计算机组成讲解计算机是现代一种用于高速计算的电子机器,可以进行数值计算,又可以进行逻辑判断,还具有存储记忆功能,且能够按照程序的运行,自动、高速处理数据。2.计算机语言发展机器语言-->汇编语言-->高级语言计算机语言的发展越来越易于人的理解,但会减慢计算机的执行速度按实现方式:分为编译型语言和解释型语言按编程方式:可以分为面向对象语言、面向过程(函数式)语言等。3.进制的知识点3.1进制
- 使用Python实现音频降噪
在音频处理领域,背景噪声是一个常见的问题。为了提高音频的质量,我们需要对音频进行降噪处理。本文将介绍如何使用Python实现音频降噪。依赖库安装在开始之前,我们需要安装以下依赖库:pydub:用于音频文件的读取和写入。numpy:用于数组和数值计算。noisereduce:用于音频降噪。matplotlib:用于绘制波形图。使用以下命令安装依赖库:pipinstallpydubnumpynoise
- 科学计算库Numpy
文章目录科学计算库Numpy一、numpy概述1.numpy`历史`2.numpy的核心:多维数组+数值计算二、Numpy基础ndarray数组1.内存中的ndarray对象元数据(metadata)实际数据2.ndarray数组对象的特点3.ndarray数组对象的创建1)np.array(任何可被解释为Numpy数组的逻辑结构)2)np.arange(起始值(0),终止值,步长(1))3)np
- Python高效编程技术大全:从解释器到异步编程
竹石文化传播有限公司
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《Python高性能编程技术》旨在指导开发者深入理解Python的性能优化方法。本书涵盖了从解释器机制、数据结构和内置函数的优化,到使用Numpy、Pandas、多线程和多进程进行数值计算和数据处理,再到并发编程和性能分析等全面技术,帮助开发者提升代码执行效率和处理各种性能挑战。1.Python解释器性能分析Python作为一门解释型语言,其性能受到解释器行为
- CFD中动网格资料
文章目录一、动网格控制方程推导1.基本思想2.ALE形式下的质量守恒方程3.ALE形式下的动量守恒方程4.能量方程(略)二、Fluent中使用UDF编写动网格函数示例1:周期性平移运动(正弦运动)使用说明:示例2:刚体旋转运动(绕Z轴旋转)使用说明:三、动网格设置建议(Fluent)四、注意事项五、总结在计算流体力学(CFD)中,动网格(MovingMesh)技术用于处理边界运动或变形的问题,例如
- 前沿交叉:Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系
m0_75133639
流体力学深度学习人工智能航空航天fluent流体力学材料科学CFD
基础模块流体力学方程求解1、不可压缩N-S方程数值解法(有限差分/有限元/伪谱法)·Fluent工业级应用:稳态/瞬态流、两相流仿真(圆柱绕流、入水问题)·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心3.物理机理嵌入的神经网络架构·物理信息神经网络(PINN):将N-S方程嵌入损失函数(JAX框架实现)·神经常
- Julia爬取数据能力及应用场景
q56731523
julia开发语言
Julia是一种高性能编程语言,特别适合数值计算和数据分析。然而,关于数据爬取(即网络爬虫)方面,我们需要明确以下几点:虽然它是一门通用编程语言,但它的强项不在于网络爬取(WebScraping)这类任务。而且Julia的生态系统在爬虫方面还不够成熟和丰富。所以说Julia爬取数据后立即进行高性能的数据分析这点还是有一些优势。Julia虽然以高性能数值计算和数据分析见长,但它同样具备网络爬取(We
- NumPy-随机数生成详解
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-随机数生成详解一、随机数生成的基础:伪随机数与种子1.伪随机数的本质2.种子的设置:确保结果可复现二、常用随机数生成函数1.均匀分布随机数2.正态分布随机数3.整数随机数4.其他常用分布三、随机数生成的进阶操作1.随机排列与洗牌2.控制随机数的维度与形状四、随机数生成的应用场景1.数据增强2.蒙特卡洛模拟3.随机初始化参数五、注意事项NumPy作为Python数值计算的核心库,提供了功
- Python reduce()函数详解:累积计算的艺术
盛夏绽放
python开发语言有问必答
文章目录Pythonreduce()函数详解:累积计算的艺术一、reduce()函数基础1.核心概念2.工作原理3.基本语法二、reduce()的5种典型用法1.基本数值计算2.使用初始值3.复杂对象处理4.与map组合使用5.实现高级功能三、reduce()的执行过程详解1.无初始值的情况2.有初始值的情况3.可视化流程四、reduce()的注意事项五、reduce()与替代方案的对比1.与循环
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- JavaScript基础语法之运算符和控制流
AA-代码批发V哥
JavaScriptjavascript
JavaScript基础语法之运算符和控制流一、运算符1.1算术运算符:数值计算的基石1.1.1字符串拼接陷阱1.2比较运算符:条件判断的起点1.2.1严格比较(`===`)vs松散比较(`==`)1.2.2其他比较运算符1.3逻辑运算符:复杂条件的组合1.3.1短路逻辑(重要特性)1.3.2实战:表单验证1.4赋值运算符:数据存储的桥梁1.4.1基础赋值(`=`)1.4.2解构赋值(ES6新增)
- 【unitrix】 4.19 类型级二进制数减法实现解析(sub.rs)
liuyuan77
我的unitrix库rust
一、源码这段代码实现了一个类型级别的数值系统,支持多种数字类型(整数、定点数、变量)之间的减法运算。它使用了Rust的类型系统特性(traits和关联类型)在编译期完成数值计算。//小数、浮点数与Var的混合计算未实现usecore::ops::{Neg,Not,Add,Sub};usecrate::number::{Z0,P1,N1,B0,B1,FixedPoint,Var,NonZero,Pr
- 深度学习篇---简单果实分类网络
下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程,包括数据准备、模型构建、训练和部署,不依赖任何深度学习框架,仅使用NumPy进行数值计算。1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集,将其分为好果和坏果两类,并进行预处理:importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_
- 邻近巷道爆破振动模拟与可视化:计算力学的工程应用
碳酸的唐
动态规划数学建模
引言隧道爆破施工是现代工程建设中常用的方法,但爆破产生的振动会对周围结构和地质环境产生影响。本文介绍一个基于Python的邻近巷道爆破振动模拟系统,该系统通过数值计算模拟爆破引起的应力波传播过程,并提供多种可视化方式展示振动效应。本研究对于理解爆破振动机理、评估爆破安全距离以及优化爆破参数具有重要意义。理论基础爆破应力波传播模型爆破引起的应力波在岩体中的传播可通过弹性波动理论描述。在均匀介质中,应
- MATLAB蚁群算法完整教程与代码实现
Emmamkq~~
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径行为的全局优化方法,具有强大的数值优化能力。本资源详细介绍了在MATLAB中实现蚁群算法的关键步骤,包括初始化、规则迭代、信息素更新和停止条件等,并通过实例代码展示了算法的实用应用。这为工程师和科研人员提供了一个学习和应用蚁群算法的平台,特别是在解决旅行商问题、网络路由、生产调度等优化问题方面。1.蚁群算法简介蚁群算法,灵感来
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
- 扩展的Fortran在高性能计算(HPC)中助力有限元分析(FEA)、流体力学(CFD)、结构力学、复合材料和增材制造仿真的详细指南
源代码杀手
深度学习驱动流体力学高性能计算HPC专栏制造wpf
Fortran在高性能计算(HPC)中的仿真应用本指南深入探讨Fortran语言如何在高性能计算(HPC)中助力有限元分析(FEA)、流体力学(CFD)、结构力学、复合材料和增材制造仿真。每部分详细介绍,分析Fortran的优势、应用场景和实现细节,并附带完整的Fortran模拟代码(含中文注释),通过InteloneAPI的ifx编译器优化,结合OpenMP、MPI和MKL提升HPC性能。内容包
- 高性能计算(HPC)计算:Fortran 语言如何助力有限元、流体力学、结构力学、复合材料、增材制造仿真?
源代码杀手
高性能计算HPC专栏制造人工智能
Fortran语言在科学计算领域拥有悠久而坚实的历史,尤其在有限元分析(FEA)、流体力学(CFD)、结构力学、复合材料建模以及增材制造仿真(AdditiveManufacturingSimulation)等工程仿真方向具有不可替代的作用。以下从这几个方向具体说明Fortran如何助力仿真工作:一、有限元分析(FEA)Fortran在有限元分析中的应用可谓根深蒂固,许多商用和开源FEA求解器如AB
- 材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用_2024-08-04_00-17-21.Tex
chenjj4003
材料力学算法计算机视觉人工智能机器学习网络
材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用绪论有限元法的基本概念有限元法(FiniteElementMethod,FEM)是一种数值计算方法,用于求解复杂的工程问题,如结构力学、热传导、流体力学等。它将连续的物理域离散化为有限数量的、形状规则的子域,即“有限元”。每个子域内的物理量(如位移、压力、温度等)用多项式函数近似表示,通过在每个子域内应用物理定律(如牛顿第二定律、连续性方程等)
- ubuntu系统的树莓派人脸识别视频(转载哔哩哔哩)
qq_39717490
ubuntu音视频linux
树莓派进阶玩法|人脸识别项目教程_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1uv4y1g7aB?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=f9b5cbd9734c647ef133bdde5c02cfd4,视频播放量34013、弹幕量29、点赞数690、投硬币枚数247、收藏人数1968
- DAY 10 机器学习建模与评估
心落薄荷糖
Python训练营机器学习人工智能
知识点:1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多,但是难度不大,仔细看看示例代码,好好理解下这几个评估指标。作业:尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。impor
- FPGA与Verilog实现的Cordic算法测试项目
weixin_42668301
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Cordic算法是一种在FPGA和Verilog硬件描述语言中实现高效的数值计算技术,它简化了硬件资源需求,特别适合资源有限的嵌入式系统。通过模块化设计,Cordic算法可以拆分为多个子模块来实现,包括旋转步骤、误差校正和控制逻辑等。该算法通过迭代过程逼近目标值,无需乘法器,从而减少了硬件资源消耗并提高了效率。在实现时需要考虑位宽、迭代次数和误差处理等因素,以
- TensorFlow深度学习模型训练:掌握神经网络的构建与优化
瞎了眼的枸杞
深度学习tensorflow神经网络
引言深度学习是人工智能领域的重要分支,它通过模拟人脑的神经网络结构来解决复杂的数据表示和学习问题。TensorFlow作为目前最受欢迎的深度学习框架之一,为开发者提供了强大的工具和丰富的资源。本文将带你了解如何使用TensorFlow进行深度学习模型的训练和优化。TensorFlow的核心概念什么是TensorFlow?定义:TensorFlow是一个用于数值计算的开源库,特别适合于大规模的机器学
- SciPy稀疏特征值问题:ARPACK库应用详解
SciPy稀疏特征值问题:ARPACK库应用详解关键词:SciPy、稀疏特征值问题、ARPACK库、特征值求解、数值计算摘要:本文主要深入探讨了在SciPy中处理稀疏特征值问题时ARPACK库的应用。我们将从基础概念入手,用通俗易懂的方式解释什么是稀疏特征值问题以及ARPACK库的作用。接着详细介绍核心算法原理和具体操作步骤,通过Python代码示例进行展示。还会结合实际应用场景,探讨其未来发展趋
- 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