- 《招生策3.0版》连载之31一一招生简章十大创意样式及0费用制作
王红顺
[红顺视点]:《招生策3.0版》连载之31一一招生简章十大创意样式及0费用制作案例1:扑克牌娱乐式。用校徽作大王,用吉祥物做小王,将招生简章内容按办学理念、教师队伍、教育质量及所获荣誉或其它分类,对应红、黑、梅、方张数制作成扑克牌,将有关信息印制在扑克盒上。扑克牌招生简章最大特点是:成本低,信息量大,便于多次传播。案例2:手工艺品式。将招生简章做成可以拆叠成宝塔、卡通形像的笔筒等工艺品,家长、孩子
- 我是春蕾第十幼儿园黄佳佳正在学习和践行正面管教第六节课。
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如果把所有的家庭教育进行一下分类,大体上可区分为三种类型:过度控制型、过度放纵型、中间型。用我们的话讲,即太严、太松、适中。你可以还有其它分类原则,但无疑,以上分类原则是最普遍的,同时也是最容易理解的。你小时候一定问过别的小朋友“你爸妈管你管得严么”之类的问题。按照孩子的错误观念及其目的,将他们的不良行为递进的四级:即A寻求过度关注、B寻求权力、C寻求报复、D自暴自弃。下面我进一步解释一下这些观念
- EduOffice数字化书法教学之基本笔画—竖
huayve
楷书中竖画的写法,你写对了吗?楷书中有很多的笔画,横、竖、撇、捺、折等,这些笔画又可以细分为若干个其它笔画,对于初学者而言,如何有效地掌握好这些笔画的书写方法,已经成为他们的迫切需要。竖画的分类竖画可分为两种:一种是悬针竖,另一种是垂露竖。但再细分,又可大致分为竖钩、竖弯钩、横折钩,等等,不管怎么分,初学时期的竖画是一个基本笔画,需要在此打下好的基础,遇到竖画的其它分类时,这个写法就不会再难了。竖
- 朴素贝叶斯
李静数据分析
理论基础条件概率:朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则,而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下:词集模型:对于给定文档,只统计某个侮辱性词汇(准确说是词条)是否在本文档出现。词袋模型:对于给定文档,统计某个侮辱性词汇在本文当中出现的频率,除此之外,往往还需要剔除重要性极低的高频词和停用词。因此,词袋模型更精炼,也更有效。特殊情况处理处理概率为0的情况:平滑处理总结不同于其它分类器,朴素贝叶斯是
- 我是春蕾十幼李玉宁,正在参加侯爸正面管教第十三班第六课 ,让我和我的家庭更幸福
clsylyn
如果把所有的家庭教育进行一下分类,大体上可区分为三种类型:过度控制型、过度放纵型、中间型。用我们的话讲,即太严、太松、适中。你可以还有其它分类原则,但无疑,以上分类原则是最普遍的,同时也是最容易理解的。你小时候一定问过别的小朋友“你爸妈管你管得严么”之类的问题。按照孩子的错误观念及其目的,将他们的不良行为递进的四级:即A寻求过度关注、B寻求权力、C寻求报复、D自暴自弃。下面我进一步解释一下这些观念
- 【Vue3】电商网站吸顶功能
itpeilibo
封装组件Vue3解决问题前端vue.jstypescript
头部分类导航-吸顶功能电商网站的首页内容会比较多,页面比较长,为了能让用户在滚动浏览内容的过程中都能够快速的切换到其它分类。需要分类导航一直可见,所以需要一个吸顶导航的效果。目标:完成头部组件吸顶效果的实现交互要求滚动距离大于等于78个px的时候,组件会在顶部固定定位滚动距离小于78个px的时候,组件消失隐藏实现思路准备一个吸顶组件,准备一个类名,控制显示隐藏监听页面滚动,判断滚动距离,距离大于7
- 机器学习——自然语言处理(NLP)一
星石传说
python篇机器学习自然语言处理easyui
机器学习——自然语言处理(NLP)一文章目录前言一、TF-IDF算法1.1.原理1.2.算法步骤:1.2.1.文本预处理1.2.2.构建词袋模型1.2.3.计算TF-IDF值1.2.4.特征选择1.3.代码实现1.3.1.TF-IDF1.3.2计数器向量化文本1.3.3.两者的区别1.3.4.绘制简单的词云图(额外)二、朴素贝叶斯算法2.1.原理2.2.算法步骤2.3.代码实现三、其它分类算法3.
- 性能测试详解
测试杂货铺
测试用例功能测试职场和发展测试工具数据库
性能测试基础为什么要进行性能测试(WHY)(最重要)应用程序是否能够很快的响应用户的要求?应用程序是否能处理预期的用户负载并有盈余能力?应用程序是否能处理业务所需要的事务数量?在预期和非预期的用户负载下,应用程序是否稳定?是否能够确保用户在真正使用软件时获得舒服的体验?问题的根源一般是:在多种平台上的数百个服务器;异构系统、多种应用;数千个工作站;局域网、广域网和其它分类型的分布式网络体系机构;交
- 软件测试——性能测试
测试秃头怪
数据库功能测试jmeter测试用例测试工具
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- 系统架构设计师-软件架构设计(3)
张瑞东
软考高级系统架构师系统架构软件工程
目录一、软件架构风格(其它分类)1、闭环控制结构(过程控制)2、C2风格3、MDA(模型驱动架构ModelDrivenArchitecture)4、特定领域软件架构(DSSA)4.1DSSA基本活动及产出物:4.2DSSA类型:4.3参与DSSA的人员:4.4建立过程:4.5三层次模型:二、软件架构评估1、质量属性1.1性能1.2可用性1.3安全性1.4可修改性1.5易用性1.6可测试性一、软件架
- 无线传感器网络WSN覆盖优化问题
卡卡西~
#进化算法#机器学习算法#python网络人工智能
目录一、相关基础1相关概念2相关分类按节点部署方式分类按覆盖目标分类其它分类传感器种类地形分类3评价指标二、相关方法1传感器节点感知模型布尔感知模型(图a)概率感知模型(图b)2簇头选择方法3虚拟力算法4三维相关算法一、相关基础1相关概念无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,WSNs)是一种分布式传感网络,嵌入了传感器的智能设备感测、通信、处理、收集数据,然后通过互联网将数
- 简述神经网络的基本思想,简述什么是神经网络
普通网友
神经网络机器学习人工智能算法
文本分类的方法文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别,其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配,当然完全的匹配是不太可能的,因此必须(根据某种评价标准)选择最优的匹配结果,从而完成分类。后来人们意识到,究竟依据什么特征来判断文本应当隶属的类别这个问题,就连人类自己都不太回答得清楚,有太多所谓“只可意会,不能言传”的东西在里面。人类的判断大多依据经验以及直觉,因此自然而然的会有人想到何
- Opencv Python开发 第四章 级联和人脸检测
对象被抛出
CVopencvpython计算机视觉人脸检测人脸对齐人脸识别
文章目录章节简介Haar级联的概念获取Haar级联数据使用OpenCV进行人脸检测静态图像中的人脸检测视频中的人脸检测章节总结新的API:章节代码章节简介本章以人脸检测为例,定义具体可跟踪对象类型的数据文件,即Haar级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是都匹配.同时,本章会将多个Haar级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域,而其它分类器可识别更小
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weixin_39918128
随机森林模型sklearn
1.介绍sklearn.ensemble模块包含了两种基于随机决策树的平均算法:RandomForest算法和Extra-Trees算法。这两种算法都采用了很流行的树设计思想:perturb-and-combine思想。这种方法会在分类器的构建时,通过引入随机化,创建一组各不一样(diverse)的分类器。这种ensemble方法的预测会给出各个分类器预测的平均。和其它分类器相比,forest分类
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目录1引言2机器学习分类2.1监督学习(SupervisedLearning)2.1.1传统监督学习2.1.2非监督学习2.1.3半监督学习2.1.4其它分类2.2强化学习(ReinforcementLearning)3总结1引言首先,我们给出四个机器学习任务教计算机下棋垃圾邮件识别,判断是否是垃圾邮件人脸识别,识别这个人是谁无人驾驶,从一个地点到达另一个地点以上四个任务,可以把它分成两类,你会怎
- pytorch分类模型绘制混淆矩阵以及可视化详解
目录Step1.获取混淆矩阵Step2.混淆矩阵可视化其它分类指标的获取总结Step1.获取混淆矩阵#首先定义一个分类数*分类数的空混淆矩阵conf_matrix=torch.zeros(Emotion_kinds,Emotion_kinds)#使用torch.no_grad()可以显著降低测试用例的GPU占用withtorch.no_grad():forstep,(imgs,targets)in
- 第三部分PaddleX模型集_3.1 图像分类
我是天才很好
百度PaddlePaddle
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- grails最佳实践
雪里风火
Grails@Groovygrailsdomainservice单元测试测试quartz
我工作于IntelliGrape,一个专用Groovy&Grails开发项目的公司.本文列举了我们Grails项目遵循的几个基本的最佳实踐,它们通过邮件,StackOverflow,博客,podcasts,和公司内部的讨论收集.按照controller,service,domain,views,taglibs,测试和其它分类.本文的建议主要针对Grails2.0.Controller1.不要让Co
- 面试必备资源!程序员面试——算法工程师面试大全第二部分
满天星._
程序员面试
1.逻辑回归怎么实现多分类方式一:修改逻辑回归的损失函数,使用softmax函数构造模型解决多分类问题,softmax分类模型会有相同于类别数的输出,输出的值为对于样本属于各个类别的概率,最后对于样本进行预测的类型为概率值最高的那个类别.方式二:根据每个类别都建立一个二分类器,本类别的样本标签定义为0,其它分类样本标签定义为1,则有多少个类别就构造多少个逻辑回归分类器若所有类别之间有明显的互斥则使
- CS231对SVM及Softmax分类器的理解
NaLi_champion
深度学习
SVM分类器与Softmax分类器的区别这是针对一个数据,SVM与Softmax分类器的不同处理方式的例子。两个分类器都计算了同样的分值向量f。不同之处在于对f中分值的解释:SVM分类器将它们看作是分类评分,它的损失函数鼓励正确的分类(即图中的蓝色类别2)的分值比其它分类的分值高出至少一个边界值。Softmax分类器将这些数值看作是每个分类没有归一化的对数概率,鼓励正确分类的归一化的对数概率变高,
- 关于机器学习分类器的选择问题
sunhaoran98
在刚接触机器学习的时候,我始终有一个问题:在一个分类任务中,有那么多机器学习算法可以训练分类器,那么是否有一个分类器是最好的,或者说是否有一个分类器在理论上是可以超越其它分类器?相信不少小伙伴也和我有一样的疑问,但可能由于没有研究数学原理,这个疑问就埋在那里了。我是数学系学生,平时喜欢读一些偏理论的书,也积累了一些实战经验,在经过一些思考总结后,决定把一些观点写下来。首先是上面的这个问题,其答案是
- android两级分类列表且子列表item不同布局实现
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【Android开发基础】【android之进阶篇】
想必大家开发过程中一定碰到过这样的界面上面这个图,看到后分析一下,最上面是一个滚动轮播图,肯定滑动的时候是要跟着可以滑动的,这个应该就是一个headview下面这部分,要求是这样的最新视频分类下面的视频是可以显示多个的也就是一个listview效果其它分类下面的item是类似gridview效果看到这个效果应该想到的是recycleview和expandlistview实现下面的布局然后再addh
- 2013年国内人工智能相关会议
luckysnoopy521
会议
1.第11届多分类器系统国际会议(MCS2013)会议网址:http://www.diee.unica.it/mcs/2013年5月15-17日南京会议简介:以神经网络集成技术以及其它分类器(支持向量机、决策树、聚类)集成技术等为主要研究目标的多分类器系统国际会议MCS(InternationalConferenceonMultipleClassifierSystems)从2000年开始至今已连续
- 圈子
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地球上有许多圈子:生物圈,岩石圈。生物圈分为:微生物圈动物圈植物圈。动物圈分为低等动物圈,高等动物圈。人为万物之灵,动物圈的顶端。人类按各种原因分为不同圈子。过去是:城里人乡下人。现在是有钱人穷人。还有其它分类:读书人文盲。三教九流,各有圈子。圈子内部各有规则,外来加入者有一个缓慢渗透过程或者被拒绝的过程。所以说:圈子不同,不要强融。古代有个名人叫吕不韦,他是先是一个有名的商人。钱挣到富可敌国的时
- 网络发展,大数据内容方向何去何从?
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随着岁月的飞速流过,互联网这个大市场,该怎么立足,千奇百怪的社交社区、视频、直播、电商、搜索引擎网站等等,这些花式网站,你能记住几个。一、作为消费者,这样看:比较常用的:搜索引擎、QQ、V信、淘宝等其它分类的:直播网站、视频网站、游戏网站、人才招聘网站、社区论坛网站、购物网站等我想日常除了使用几个常用的,其它网站都是需要相关内容的时候,在去使用。二、作为运营者,这样看:我是搜索引擎运营者,该怎么看
- WireShark 语法
bosy_xu
其他有用的总结
总体条件语法||(或),&&(与),或者使用英文:and,or例子:ip.srceq192.168.1.107orip.dsteq192.168.1.107ip.srceq192.168.1.107||ip.dsteq192.168.1.107条件表达式:等于:==或者eq大于:>或者gt小于:=或者ge不等:ne其它分类过滤详细语法:1.过滤IP,如来源IP或者目标IP等于某个IP例子:ip.s
- 朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类和Gaussian naive Bayes
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机器学习具体算法经典机器学习算法
朴素贝叶斯(NaiveBayes) 参考资料:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6069267.html 朴素贝叶斯最关键的就是(强制认为每种指标都是独立的)。 不同于其它分类器,朴素贝叶斯是一种基于概率理论的分类算法;总体上来说,朴素贝叶斯原理和实现都比较简单,学习和预测的效率都很高,是一种经典而常用的分类算法。朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的
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- 文本分类入门(二)文本分类的方法
cowboy_wz
文本分类
文本分类入门(二)文本分类的方法文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别,其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配,当然完全的匹配是不太可能的,因此必须(根据某种评价标准)选择最优的匹配结果,从而完成分类。因此核心的问题便转化为用哪些特征表示一个文本才能保证有效和快速的分类(注意这两方面的需求往往是互相矛盾的)。因此自有文本分类系统的那天起,就一直是对特征的不同选择主导着方法派别的不同
- 制定目标计划
阿罗的甜蜜圈
第一步:清空清空是把你大脑中所有的想法都写下来。建议大家先对目标做一下分类,可以分为以下五类:工作,生活,学习,健康和财富,当然有其它分类也可以列出来。分完类后,接下来就分别针对每个分类来想目标。有了分类可以集中注意力,说到工作就只想工作的,而不是一会儿想到工作,一会儿想到学习。每一个分类都可以给自己限定一个时间,比如说10分钟。如果10分钟内还想不到的目标,这对你来说这样的目标也并不重要。第二步
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
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提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f