- 大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案
kakaZhui
大模型应用案例之RAG打造专属知识库botAIGCchatgpt人工智能llama数据库
在现代应用中,向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同,向量数据库的“热更”(即在不中断服务的情况下更新索引)是一个具有挑战性的问题。本文将深入探讨这一问题,对比主流向量数据库的热更方案,并给出Qdrant的代码示例。1.什么是向量数据库的“热更”?想象一下,你正在运营一个大型电商平台,用户可以上传图片搜索相似商品。你的商品库每天都在更新:新商品上架:需要将新商品
- GPT-4提示词冠军如何写 prompt:CO-STAR 框架、文本分段、系统提示
天涯倦客的美丽人生
prompt数据库
CO-STAR框架CO-STAR框架用来构建提示词(prompt),分隔符对提示词进行文本分段。©上下文:为任务提供背景信息通过为大语言模型(LLM)提供详细的背景信息,可以帮助它精确理解讨论的具体场景,确保提供的反馈具有相关性。(O)目标:明确你要求大语言模型完成的任务清晰地界定任务目标,可以使大语言模型更专注地调整其回应,以实现这一具体目标。(S)风格:明确你期望的写作风格你可以指定一个特定的
- 使用 Weaviate 执行 RAG (Retriever-Augmented Generation)
bavDHAUO
python
RAG(Retriever-AugmentedGeneration)是当前AI领域中频繁使用的技术,结合了信息检索与生成模型,可以大幅提升信息获取与生成内容的准确性和丰富度。本文将通过Weaviate数据库和OpenAI模型结合,展示如何实现在实际项目中的应用。技术背景介绍RAG技术结合了检索式模型(例如Weaviate)和生成式模型(例如OpenAI的GPT-3),能够在大量数据中快速找到相关信
- 解密AI创作:提升Prompt提示词的提问技巧
chiikawa&q
人工智能prompt
文章目录AI创作的核心:提示词Prompt的重要性1.什么是提示词工程?1.1提示词的工作原理1.2高薪提示词工程师的现实1.3谁能胜任提示词工程师?2.提示词编写技巧3.常见的提示词框架3.1CO-STAR框架3.2BORKE框架4.提示词的实际应用5.提示词资源网站6.AIGC领域的发展与应用7.生成式AI实验示例AI创作的核心:提示词Prompt的重要性在深入探索AI内容创作时,提示词成为与
- RK3568平台开发系列讲解(内核篇)Linux 内核启动流程
内核笔记
RK3568linux
更多内容可以加入Linux系统知识库套餐(教程+视频+答疑)返回专栏总目录文章目录一、Linux内核启动流程导图二、自解压阶段三、内核运行入口四、汇编阶段五、C函数阶段六、启动内核现场七、执行第一个应用init程序沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!一、Linux内核启动流程导图自解压:Bootlo
- vue3中测试:单元测试、组件测试、端到端测试
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1、单元测试:单元测试通常适用于独立的业务逻辑、组件、类、模块或函数,不涉及UI渲染、网络请求或其他环境问题。describe('increment',()=>{//测试用例})toBe():用于严格相等比较(===),适用于原始类型或检查引用类型是否指向同一个对象。toEqual():用于深度比较,检查两个对象或数组的内容是否相等(即使它们不是同一个对象)。例如:test('increments
- 在职考研可行性探索
HL_LOVE_C
生活观察考研
一、考研基本门槛与条件1.报名资格学历要求:国家承认的本科毕业生(含应届、往届),你的南邮本科完全符合条件。年龄限制:绝大多数专业无年龄限制(部分特殊专业如军校除外)。工作年限:仅对管理类专硕(如MBA/MPA)要求本科毕业后3年以上工作经验,与你报考计算机/软件工程无关。2.可报考方向学术型硕士(学硕):如计算机科学与技术(0812)、软件工程(0835),偏重科研,适合未来读博或进研究院。专业
- 前言:什么是大模型微调
伯牙碎琴
大模型微调深度学习人工智能机器学习大模型微调训练
一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调?大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练,具备广泛的语言理解和生成能力。通过微调,我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务,例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调?适应特定任务:通用模型虽然功能强大,但在特定任务上可能表现不够精准。微
- 【深入探索 Caffeine:Java 缓存利器】
提前退休了-程序员阿飞
java缓存spring
引言咱搞软件开发的时候,缓存可是提升系统性能的关键。用好了缓存,能大大减少对数据库、远程服务这些后端数据源的访问,系统响应更快,吞吐量也能提高。Java里有不少不错的缓存框架,不过Caffeine性能好、功能多,越来越受开发者欢迎了。接下来我就跟你好好唠唠Caffeine的原理、特点还有咋用,让你能把这个厉害的缓存工具用得明明白白。什么是Caffeine?Caffeine是一个基于Java8开发的
- redis中的bigkey及读取优化
w_t_y_y
#java操作redisredis数据库缓存
一、bigKey介绍1、简介在Redis中,BigKey(大键)指的是占用大量内存的单个键。通常,Redis是一个高性能的内存数据库,但是当某些键变得非常大时,会带来性能上的影响。例如,大量的内存消耗、长时间的操作延迟,甚至可能导致Redis停止响应或崩溃。通俗的来说,指的是value值大,而不是key值大。2、case大字符串(String):单个字符串值过大,例如存储非常大的JSON或XML数
- 大模型专栏博文汇总和索引
Donvink
大模型transformer深度学习人工智能语言模型
大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记,主要包括以下几个子专栏:DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文,目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏,子专栏之间的内容可能会有交集,不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容,故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
- 现代前端框架渲染机制深度解析:虚拟DOM到编译时优化
桂月二二
前端框架
引言:前端框架的性能进化论TikTokWeb将React18迁移至Vue3后,点击响应延迟降低42%,内存占用减少35%。Shopify采用Svelte重构核心交互模块,首帧渲染速度提升580%。Discord在Next.js14中启用ReactServerComponents后,服务端数据吞吐量增加240%,客户端Bundle体积减少54%。一、主流框架技术架构差异1.1三大范式运行机制对比维度
- 技术教程 | 如何实现1v1音视频通话(含源码)
网易数智
WebRTC音视频ai人工智能实时音视频语音识别实时互动信息与通信
今天,给大家讲一下怎么实现1v1音视频通话,以下是教程内容:开发环境开发环境要求如下:环境要求说明JDK版本1.8.0及以上版本AndroidAPI版本API21、AndroidStudio5.0及以上版本CPU架构ARM64、ARMV7IDEAndroidStudio其他依赖Androidx,不支持support库。注意事项1对1娱乐社交场景方案的呼叫能力基于云信呼叫组件,技术原理一对一通话功能
- 技术大咖面对面 | 网易技术大佬的自我修养
网易数智
网易云信技术干货人工智能通信经验分享程序员创富实时音视频业界资讯
技术人的成长是一个长期的过程,从一个懵懂的青涩少年,到一个具有一定影响力的技术专家,伴随的是自己能力的提升、认知的升级、影响力的壮大。都说成长没有捷径,但有方法,那这条成长的路,我们要怎么走,才能少走弯路,更快前行呢?基本素养根据自己这么多年的亲身经历,以及周围同事的成长路径,我总结了下面六条技术人应当具备的基本素养,作为我们技术之路能够走得更远,走得更顺的基石。1长期学习技术人的底气来自于技术。
- DeepSeek 持续火爆;微信蓝包首秀;世界级人工智能科学家许主洪加盟阿里巴巴...|网易数智日报
网易数智
网易数智日报人工智能大数据业界资讯ai云计算
DeepSeek持续火爆,多个云平台上线相关模型「抢食」算力需求AI公司DeepSeek旗下大模型DeepSeek-R1「爆火」后,多个云平台宣布上线DeepSeek旗下模型。2月5日,阅文集团宣布,旗下作家辅助创作应用“作家助手”已集成幻方量化旗下AI公司深度求索(DeepSeek)的DeepSeek-R1大模型。这是DeepSeek首次应用于网文领域,旨在为作家提供更智能的创作支持。2月4日,
- 快速实现APP的即时通讯功能,提高聊天体验
网易数智
IM即时通讯WebRTC大数据游戏语音识别人工智能通信实时音视频
IM即时通讯技术的发展即时通讯(IM)是依托互联网实现信息即时交互的一项业务。实时聊天交互功能是当前主流APP的关键功能之一,像微信、QQ的聊天系统就是典型代表。IM虽看似简单,但其技术开发难度颇高,要满足海量并发、超低延时、消息必达等高实时性需求,需融合众多技术。近年来,移动互联网的深度渗透及社交+的迅猛发展,促使IM拓展出诸多新应用,其应用场景不再局限于社交聊天,还广泛出现在电商、直播、客服等
- 四、数据湖应用平台架构
moton2017
大数据治理大数据数据湖数据管理数据架构数据安全大数据管理数据仓库
数据湖应用平台是一个用于存储、处理和分析大容量、用途数据的平台。它旨在以隐蔽、高效率的方式,为企业提供全面的数据管理和应用能力。核心概念数据湖:一个集中各种原始格式数据的存储库,包括格式化数据、半格式化数据和非格式化数据。数据应用:基于数据湖构建的各种数据分析、挖掘和应用服务,例如:数据图表线路商业智能预测分析1.要素组成一个典型的数据湖应用平台架构通常包括以下几个核心组件:数据采集层:从各种数据
- (一文搞定)使用sd卡,往野火EBF6UL/LL-pro板子,移植官方uboot、kernel以及构建rootfs
又摆有菜
嵌入式硬件arm开发linux
0、事先声明1、我的pc是Linux操作系统,接下来的操作也都是在linux系统上的。不是windows操作系统。(如若你是win系统,可安装虚拟机,解决这个问题。此帖不讨论如何在win上安装虚拟机)。2、只在win下面使用了串口软件mobaxterm。(此操作,事先请先安装usb转串口ch340驱动)1、EBF6UL/LL-pro简介这是野火的开发版,芯片使用的nxp的imx6ull。其他不在介
- 大模型替代程序猿?不可能,绝对不可能!进化路线来了来!!!
XiaoDuofCSDN
算法leetcode职场和发展java分布式深度学习神经网络
大模型后端开发面试指南:技术体系构建与实践路线一、背景说明随着大模型(LLM)技术进入工业化落地阶段,行业对大模型后端开发工程师的需求呈现爆发式增长。该岗位要求候选人不仅需要掌握传统分布式系统开发能力,还需深入理解大模型特有的计算范式。本文针对零基础转型场景,提供体系化的能力建设方案。二、核心目标建立大模型后端开发技术认知图谱构建可验证的工程项目实践体系形成持续跟踪技术演进的方法论三、持续关注的核
- Spring 学习笔记(一)Spring两大核心技术IOC控制反转/DI依赖注入和AOP面向切面 案例 | 优化传统的Web开发 | MVC架构DAO层与Service层之间的解耦
「已注销」
#SSMSpring
文章目录参考资料运行环境一、Spring概述1.1Spring产生背景1.2两大核心技术IOC/DI+AOP二、Spring核心技术2.1IOC/DI2.1.1案例:IOC实现解耦2.1.2IOC/DI使用总结2.2AOP2.2.1案例:AOP实现日志打印2.2.2AOP使用总结:三、总结参考资料SPOC运行环境windows10IDEA2021.1专业版JDK8Spring-5.0.5一、Spr
- Monorepo:前端团队的“中央厨房“革命
lifire_H
前端软件工程
大家好!今天我要带大家解锁一个让团队协作效率翻倍的神器:Monorepo!准备好迎接代码管理的新世界了吗?一、从"路边摊"到"中央厨房"的进化史传统MultiRepo模式(路边摊)每个项目单独开火做饭:独立仓库、重复配置、依赖版本混乱。想象一下10个摊主各自炒蛋炒饭,连鸡蛋都要分10个篮子装!Monorepo模式(中央厨房)所有菜品共用食材库:统一采购/切配/烹饪。就像米其林餐厅的后厨,所有厨师共
- 使用GitPython和GitLoader进行版本控制与文档加载
vaidfl
python
技术背景介绍Git是一种分布式版本控制系统,用于跟踪文件集的更改,通常用于程序员协作开发软件源代码。Git的特点包括支持分支和合并、轻量级、快速操作以及强大的社区支持等。在Python开发中,我们可以使用GitPython库来操作和管理Git仓库。此外,借助GitLoader,我们可以轻松地从Git仓库加载文档,以便在各种应用中使用。核心原理解析GitPython是一个Python库,它允许你通过
- H100生成式AI效能跃升指南
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIAHopper架构的旗舰产品,H100GPU通过革命性的硬件设计与计算范式重构,为生成式AI工作负载提供了前所未有的加速能力。本文将从芯片架构创新出发,首先解析第四代TensorCore如何通过FP8精度支持与动态指令调度机制,实现矩阵运算效率的指数级提升;继而探讨显存子系统在带宽扩容与智能缓存分配上的突破,揭示其突破生成式AI内存墙的关键路径。在技术实践层面,文章系统梳理了
- A100高效架构深度解析
智能计算研究中心
其他
内容概要NVIDIAA100GPU作为面向人工智能与高性能计算的关键硬件载体,其架构创新标志着计算范式的重要演进。本文通过系统性拆解A100的核心技术模块,重点探讨其在计算密度、互联效率与资源利用率三个维度的突破性设计。在计算架构层面,第三代TensorCore通过引入细粒度结构化稀疏支持与新型数据格式,显著提升矩阵运算效率;多实例GPU(MIG)技术则通过物理级硬件隔离实现单卡多任务并行处理,为
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- DeepSeek智能引擎:高效重塑创作与开发
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek智能引擎通过创新的混合专家架构(MixtureofExperts),在670亿参数规模下实现了多模态智能处理能力的突破性进展。该架构通过动态路由机制,使模型在处理复杂任务时能够自动调用最适配的专家模块,相较于传统单体模型,其推理效率提升约40%,同时保持90%以上的参数利用率。系统核心功能模块对比如下:功能模块核心能力应用场景处理速度(Tokens/s)DeepSeekCh
- 跨框架模型演进与行业应用路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- 人工智能算法安全优化实践路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中,算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径,聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景,揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。通过整合自动化机器学习与联邦学习技术,构建跨数据孤岛的协作框架,同时引入可解释性算法增强模型透明度,确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度,重点解析
- 金融风控与医疗影像算法创新前沿
智能计算研究中心
其他
内容概要在金融风控与医疗影像交叉领域,算法创新正推动两大行业的技术范式变革。联邦学习算法通过分布式数据协作机制,在保证隐私安全的前提下,显著提升金融风险预测模型的泛化能力。医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络(3D-CNN)架构,实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割,诊断准确率较传统方法提升23.6%。值得关注的是,可解释性算法(如LIME和SHAP)的深度应用,使两类场景中的模型决策
- 算力革新引领数字中国智能跃迁
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正通过架构创新与场景融合加速重构技术生态。当前算力体系呈现三大演进方向:异构计算突破传统芯片性能瓶颈,实现CPU、GPU、FPGA等多元架构的协同调度;边缘计算推动工业设备、物联网终端等场景的实时响应能力提升,形成“云-边-端”三级计算网络;量子计算则在加密通信、药物研发等领域展现颠覆性潜力,其物理比特操控精度已达实用化临界点。技术方向核心特征典型应用场景异构
- [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
gcc2ge
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
hcx2013
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
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2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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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。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
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“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