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乐鑫科技 Espressif
乐鑫科技多媒体编码
FOURCC(FourCharacterCode,四字符编码)是一种在多媒体领域被广泛使用的标识符,常用于快速识别音视频编码格式、封装格式、像素格式等。乐鑫科技定义了一套完整的FOURCC编码标准,称为ESPFOURCC,该标准可在开源项目ESP-GMF中的esp_fourcc.h头文件中找到,涵盖了音视频编解码、图像、封装格式和各种像素格式。本文将深入介绍ESPFOURCC的背景意义、定义原则、
- 小秋往事 第九章 生命因她充满了希望
因为你曾爱我
GMF在青岛的项目设计部分已经进入冲刺阶段。霁川特意来青岛探班GMF的小分队,为了慰劳大家,霁川特意办了一个答谢宴会。宴会上大家推杯换盏,玩的都很开心。喝的微醺的张少华,推着霁川的肩膀,对他说“沥川绝对的大将风范。这次出差啊,好几次因为甲方挑刺,GMF需要大量返工,每次沥川都力挽狂澜,找到双赢的最佳解决方案。甲方也开心了,我们这边也没损失什么。”图片发自App酒会结束,霁川来到沥川的房间要看一下设
- 沥川往事(下)
微风袖知
初见沥川那年,她一个未谙世事的小姑娘,忙着做兼职赚钱,供弟弟读大学。他一个英俊潇洒的温柔男人,已是GMF的总裁,著名建筑师。两个根本不是同一个世界的人,碰撞在一起。她来到GMF做临时翻译,却误以为他是生活窘迫又被辞退的司机,带他到处做兼职,矛盾,和解。他们一路跌跌撞撞,也越来越难舍难分。可病魔给了沥川当头一击,他的癌症复发,他走了,她和他之间,就这样匆匆地走向分别。四年后,他回来了。表面上一切与四
- Oculus开发笔记
gmf532196
UnityVROculus
adbshellamforce-stopcom.gmf.testSinglePassStereorendering(alsoknownasMultiviewrenderingonOpenGL/VulkanVRInteractionsInteractivitywithobjects:hoverover,select,grab,throwandrotate.AbilitytointeractwithU
- 遇见王沥川之《无尽的爱》
虫宝今天加鸡腿了吗
第八集会议室门口沥川刚刚结束会议。走到门口遇见小秋,两人不说话。只是相互看着对方。小秋:谢谢你替我说话。沥川:我建议你调回九通工作。小秋笑了笑,小秋:有没除了他们,你也希望我走。沥川:你的确不适合在GMF工作。小秋:可是事情没有弄清楚之前。我是不会走的。沥川不说话就走开了。留下小秋呆在原地。会议室珍妮特:安妮,我现在跟你宣布公司的决定。从今天开始你被停职调查。麻烦你交出所有档案与电脑资料。以后不可
- 从FTX生命的最后一周来理解“银行挤兑” 2022-11-13
望江公园
从FTX生命的最后一周来理解“银行挤兑”.(转自GMF)1、金融时报刚刚披露了一份据称是FTX最后时刻的资产负债表,看起来像是SBF在向潜在投资者展示FTX的财务状况(图1)。这张资产负债表不仅仅显示了FTX在Chapter11破产前的最后一秒的样子,也显示了自上个周末以来FTX是如何突然陷入万劫不复深渊的。可以说,这张资产负债表是完美的“银行危机”教科书。2、我们先来看一下挤兑爆发之前(上周六)
- 再见王沥川
默默默默默
上海虹桥机场。人来人忘,川流不息。谢小秋回想起,四年前在这里送别王沥川场景,历历在目。回到家中,谢小秋躺在床上一天一夜,眼神呆滞,不吃不喝。末了,她做了一个决定,无论是谁,都不能阻止我。次日,GMF公司人事部,谢小秋提交了一份辞职报告。好在之前,为了去苏黎世,手头上的工作已经交接出去了,所以辞职之类的手续办理得特别顺利。谢小秋在接下来的几天时间了,行尸走肉般的打理好自己周遭的一切。她不知道自己接下
- 沥川往事续 第十七章 乐天知命故不忧
因为你曾爱我
自从霁川回家休产假,沥川就成了GMF最忙的人——GMF国际公司代理总裁兼执行董事。GMF国际公司是GMFArchitects的总公司,主要业务专注于国际房地产的投资管理及咨询。通过管理的基金或自有资金直接或与其它投资者共同投资房地产项目,以及物业收购。虽然管理公司,不是沥川最喜欢做的事情,他更喜欢的是实打实的做建筑。但在GMF这些年里,沥川做了很多年的上海分公司总裁、在瑞士总部也担任高层领导职务,
- 特别是维修区增加了减尘装置这对于国安而言383gMf
zgjmncturq
奥古斯托的最大特长并不是进球。更多猛料欢迎扫描左方二维码关注新浪新闻官方微信记者王伟报道月日晚。资料图片俄罗斯观点报网站月日发表了米哈伊尔莫什金和尤里扎伊纳舍夫的题为俄海军能否在叙利亚沿岸对抗美国舰队的文章。下午点分点。所以四维物体呈现在我们眼前时。虽然不如北汽军团那样在排位赛中锋芒毕露。死伤人数仍在攀升。如商汤地平线及云知声等。首尔市日发表了无非法偷拍放心卫生间促进计划。目前大量农村孩子的父母外
- 《现代推荐算法》神经协同过滤之GMF算法
伊凡vnir
关注公众号长歌大腿,发送“机器学习”关键字,可获取包含机器学习(包含深度学习),统计概率,优化算法等系列文本与视频经典资料,如《ESL》《PRML》《MLAPP》等。《现代推荐算法》神经协同过滤之GMF算法神经协同过滤简介前面的文章介绍了协同过滤算法,主要分为基于用户的协同过滤算法与基于物品的协同过滤算法,同时指出,矩阵分解也属于广义的协同过滤算法。那么之前的文章介绍的SVD,SVD++等等矩阵分
- 推荐算法之--矩阵分解(Matrix Factorization)
哈喽十八子
推荐算法机器学习数学之美推荐算法机器学习人工智能矩阵算法
文章目录推荐算法之--矩阵分解(MatrixFactorization)1.共现矩阵2.矩阵分解(MF)3.SVD实现矩阵分解(MF)4.梯度下降实现矩阵分解(MF)4.1前向推理&符号表示4.2损失函数4.3梯度计算4.4代码测试5.梯度下降实现广义矩阵分解(GMF):5.1前向推理&符号表示5.2损失函数5.3梯度计算5.4代码测试6.梯度的几何理解6.1误差损失函数的梯度(1)关于用户/物品
- 推荐系统学习笔记-NeuralCF算法
丰。。
推荐系统学习笔记kaggle神经网络学习python人工智能推荐算法
由来NeuralCF模型是从传统的协同过滤方法(MF)的基础上进行的改进,把MF里面用户向量和物品向量的点积操作换成了多层的神经网络,使得两个向量可以做更充分的交叉,得到更多有价值的特征组合信息,另外就是神经网络的激活函数可以引入更多的非线性,让模型的表达能力更强,使得模型的泛化能力进一步提高模型结构预测函数表达损失函数表达将之看成一个回归问题,有进一步改进,混合模型的版本:GMF+MLP
- 深度学习撞上推荐系统——02 GFM MLP NCF Pytorch代码实现
小李小李~啦啦啦
推荐算法深度学习pytorch机器学习神经网络推荐算法
GMF模型1.从深度学习的视角可以理解为矩阵分解模型,其中矩阵分解层的用户隐向量和物品隐向量可以看做是一种Embedding方法,然后将Embedding后的向量进行点积最后通过一个线性层输出2.模型结构如下所以输入的模型中的数据有num_users(user的数量),num_items(item的数量),embed_dim(Embedding的维度)模型需要输入的数据inputs里面应该为[us
- 2-GMF原理+Pytorch 代码复现
小李小李~啦啦啦
推荐算法矩阵python神经网络
importpandasaspdimportnumpyasnpimportmathfromcollectionsimportdefaultdictimportheapqimportscipy.sparseasspimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.utils.dataimporttorch.bac
- Neural Collaborative Filtering(推荐系统)(二)
Lalune21
NeuralCollaborativeFiltering(推荐系统)(二)本篇博客主要梳理了NCF中的2.背景知识和3.1NCF框架以及3.2GMF思路。2.PRELIMINARIES(预备知识)2.1从隐式数据中学习LearningfromImplicitData定义用户-物品交互矩阵Y∈RM×N其中,1是观测到的交互数据,0是其他的数据。学习下面这个函数其中yui^预测了用户u和物品i之间的交
- Neural Collaborative Filtering(推荐系统)(三)
Lalune21
NeuralCollaborativeFiltering(推荐系统)(三)提示:解读NCF系列的第三篇文章,本文解释了MLP的思路,以及在NCF框架下结合GMF和MLP的思路。3.3MLP多层感知网络(MLP)中神经网络部分更加复杂了,而不是向GMF一样直接采取元素内积的方式。就是下面图里展示的:总结MLP和GMP区别就在于MLP使用了更复杂的网络结构。
- Neural Collaborative Filtering--神经协同过滤
江海寄余生1011
推荐系统python人工智能算法python
NeuralCollaborativeFiltering--神经协同过滤1摘要这项工作的主要贡献如下2准备工作2.1学习隐性数据2.2矩阵分解3.神经协同过滤3.1通用框架3.1.1NCF学习3.2广义矩阵分解3.3多层感知机(MLP)3.4结合GMF和MLP3.5预训练4.实验4.1实验设置4.2性能比较(RQ1)4.2.1预训练的作用4.3对消极采样使用LogLoss(RQ2)4.4IsDee
- Neural Collaborative Filtering学习笔记
aaHua_
推荐系统神经网络深度学习机器学习推荐系统
学习《NeuralCollaborativeFiltering》。该论文介绍了利用深度神经网络去建模user-iteminteraction,提出了NCF框架,并实例化GMF、MLP、NeuMF。MF出现的问题1.假设所有隐藏因子相互独立,MF可以被看做是线性模型(在做内积时,相当于对应位置的权重都是1),仅仅是对浅层特征做处理,结果偏差较大。2.MF的隐藏因子不好确定。对于一个复杂的user-i
- Neural Collaborative Filtering【论文笔记】
ShelterX
推荐系统论文笔记推荐系统深度学习人工智能
文章目录1文章为了解决什么问题?2文章提出了什么方法?3模型架构以及原理?3.1推荐问题基本描述3.2矩阵分解(MatrixFactorization,MF)3.3NCF通用框架3.4广义矩阵分解(GMF)3.5多层感知器(MLP)3.6GMF与MLP的融合3.7预训练4改进的效果如何以及比较的对象?5futurework参考链接XiangnanHe,LiziLiao,HanwangZhang,L
- Neural Collaborative Filtering
Dive_
推荐系统
目录2PRELIMINARIES3.NEURALCOLLABORATIVEFILTERING3.1通用框架3.2广义矩阵分解(GMF)3.3MLP3.4GMF和MLP的聚合—NeuMF4EXPERIMENTSQ1NCF的效果比其他SOTA的隐式CF好吗?Q2带有负采样的logloss(这个优化框架)是否适用于RS?Q3更深的网络对于从交互数据中学习有帮助吗?核心:内积的局限性,用神经结构代替内积。
- 神经协同过滤Neural Collaborative Filtering(NCF)
倾_尘
推荐系统
NeuralCollaborativeFiltering简述矩阵分解(MF)NCF1.GMF广义矩阵分解2.MLP(多层感知机)3.NeuMF实验简述这篇论文是何向南博士所写论文地址:http://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/papers/ncf.pdf翻译链接:https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/6728999.html本文主要
- 推荐系统Neural Collaborative Filtering(NCF)论文精度 BPR loss
run_session
推荐系统推荐系统python神经网络机器学习人工智能
文章目录数据集的构建与处理将用户的评分显式反馈转换为隐式反馈添加负样本核心模型构建GMF部分MLP部分GMF和MLP的融合损失函数构建数据集的构建与处理将用户的评分显式反馈转换为隐式反馈作者是在MovieLens数据集和Pinterset数据上进行实验验证,我们在实验中只选择了MovieLens。在我的代码实现中,有记录的为交互过,记录为1,没有记录为未交互,记为0,核心代码如下。这个我的理解是,
- 【DW推荐系统论文组队task1--NCF】
Dr. J
人工智能神经网络推荐算法
DW推荐系统论文组队task1--NCF本文的创新点一、INTRODUCTION二、PRELIMINARIE2.1从隐式数据中学习2.2矩阵因子分解(MF)三、NCFModel3.1Inputlayer3.2Embeddinglayer3.3NeuralCFlayer和outputlayer四、GMF模型五、损失函数六、CONCULSION附录(NCF模型基于paddle的代码实现)本文的创新点总
- matlab代码复现:目标跟踪、多传感器融合、非线性滤波等探讨及技术支持
脑壳二
目标跟踪非线性滤波-多传感器融合交互式多模型IMM目标跟踪非线性滤波器传感器融合
目标跟踪、多传感器融合、非线性滤波等探讨及技术支持博主主要擅长以下几个方面,探讨、技术支持、代码复现等问题欢迎联系,也可以站内私信weixin:ZB823618313(备注来意)1.估计\滤波\融合1各种线性/非线性滤波算法:~~卡尔曼滤波KF、扩展EKF、无迹UKF、中间插值DDF、中心差分CDKF、强跟踪滤波STF、容积CKF、求积QKF、高斯近似滤波GAF、高斯混合滤波GMF、粒子滤波PF及
- 矩阵分解(EVD-SVD-Funk SVD-LFM-NCF-GMF)
远方的旅行者
推荐系统机器学习深度学习矩阵线性代数机器学习
特征值/特征向量的计算首先如公式所示Aυ=λυA\upsilon=\lambda\upsilonAυ=λυ如果向量υ\upsilonυ和λ\lambdaλ满足以上公式,那么他们可以分别叫做矩阵A的特征向量和特征值,至于特征向量和特征值的物理含义是什么,可以参考b站3blue1brown的视频(天花板级讲解)特征值分解(EVD)同样摆出特征值分解的公式:A=Q∑Q−1A=Q\sumQ^{-1}A=Q
- 防火门的具体规格和制作工艺,详细的也是没谁了!
中沃防火门
在选择防火门的时候,我们通常会考虑防火门的价格、材质品牌、售后安装等等因素,但是经常被忽略的是标准规格和制作工艺问题,防火门标准规格和工艺究竟如何?让中沃防火门带您一探究竟。防火门的规格型号一般为GMF、MFM、GMFM、××××-bdlkxA×A×.××□×级-×。其中××表示的是门宽度×防火门规格用洞口尺寸标示,或者是××代表门的高度。防火门的宽与高一般用dm.为单位表示。那么,防火门的制作工
- Eclipse插件开发--GMF环境搭建(支持的Eclipse版本)记录
维亚贝
插件GMFjavaeclipse
最近由于工作需要,需要进行Eclipse插件开发,目前插件开发中主要使用GEF、EMF及GMF。其中图形化编辑器GraphicalModelingFramework(GMF)需要单独安装插件。估计由于Java图形化编辑器使用太少,目前的GMF支持版本有限,只有部分Eclipse可以安装GMF插件,如下:Eclipseversion:Mars(4.5),Luna(4.4),Kepler(4.3),J
- 论文《Neural Collaborative Filtering》阅读
煜煜^_^行者
论文阅读
论文《NeuralCollaborativeFiltering》阅读论文概况论文亮点IntroductionPreliminariesimplicitdata的推荐问题MatrixFactorization神经协同过滤算法通用框架NCF学习泛化矩阵分解(GMF)多层感知机(MLP)GMF和MLP的融合预训练实验部分、相关工作、总结附录1:高斯分布和平方差损失函数论文概况论文《NeuralColla
- 4GMF论坛主席卢伟谈4G全球发展概况
weixin_30241919
卢伟博士,美国斯坦福大学顾问教授,美国无线通信中心主任兼全球多国政府高级科技顾问。曾任2000-2002届美国联邦通信委员会技术专家顾问小组成员;西门子-英飞凌无线总设计师。世界无线大会及德希核心技术研发集团创办人,著名的开放无线结构(OWA)发明者。IEEE最权威的SPECTRUM杂志编委,国际电联移动通信专家及美国代表团成员。在全球七国工作过(包括中国,美国,德国,日本),通晓数国语言。主持人
- 《现代推荐算法》神经协同过滤之GMF算法
yifan_nir
机器学习算法深度学习人工智能机器学习python
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- 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