- 【LangGraph 】“工作流”的核心就是围绕一个共享的 `State`
等风来不如迎风去
AI入门与实战langgraph
是的。LangGraph里“工作流”的核心就是围绕一个共享的State(也常被命名为AgentState或者类似的TypedDict/Pydantic模型)来组织的:State本质上是整个流程的“快照”,所有跨节点需要保留或传递的数据,都必须定义在这个结构里。LangGraph在执行节点(node)时,会把当前的State传入该节点,节点内部可以读写它,然后再返回一个新的(或被修改过的)State
- Rust Web 后端开发实战:Actix + Diesel 构建高性能 API
忘掉我的模样
Java全栈面试指南RustActixDieselPostgreSQLRESTfulAPIWeb开发后端开发
RustWeb后端开发实战:Actix+Diesel构建高性能API\n\n《一条龙开发指南:MCPAIAgent理论+项目实战开发你的MCPServer》\n\n##面试人物设定\n\n-姓名:李明哲\n-年龄:32岁\n-学历:计算机博士\n-工作年限:8年\n-公司背景:某头部区块链平台\n-技术栈:Rust,Actix,Diesel,PostgreSQL\n-核心职责:\n-使用Rust
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- Docker 方式安装 Zabbix 7.0 LTS 支持版本
运维阿峰
Zabbixdockerzabbix容器
文章目录1.介绍(1)zabbix官网可用的docker镜像(2)zabbix镜像常用的挂载点2.安装配置zabbixserver3.配置1.介绍(1)zabbix官网可用的docker镜像在DockerHub中可用的镜像://zabbixagentzabbix/zabbix-agent//zabbixserverzabbix/zabbix-server-mysqlzabbix/zabbix-se
- Ansible部署MySQL实操
码农运维知识
运维mysqlansiblemysql
一、Ansible概述Ansible是一款开源的自动化运维工具,由MichaelDeHaan于2012年创建,2015年被红帽(RedHat)收购(收购金额超1亿美元)。它基于Python开发,通过SSH协议实现远程节点管理,无需在被控端安装任何客户端代理(Agentless)。这种设计使其成为轻量级、易部署的自动化解决方案,特别适合批量系统配置、应用程序部署和任务编排等场景。核心特点无代理架构:
- COLT_CMDB_linux_userInfo_20250508.sh修复历史脚本输出指标信息中userName与输出信息不一致问题
#!/bin/bash#IT_BEGIN#IT_TYPE=3#ITSYSTEM_LINUX_AGENTUSERDISCOVER|discovery.user[disc]#原型指标#IT_RULESYSTEM_LINUX_AGENTUSERGROUPID|groupId[{#USERNAME}]#IT_RULESYSTEM_LINUX_AGENTUSERHOME|userHome[{#USERNAM
- 构建智能对话式BI的关键:ChatBI场景下的Agent框架选型深
写在前面在数据驱动决策的时代,商业智能(BI)工具扮演着至关重要的角色。然而,传统BI工具往往需要用户具备一定的SQL知识或熟悉复杂的操作界面。对话式BI(ChatBI)的出现,旨在通过自然语言交互,让任何人都能轻松获取数据洞察,极大降低了数据分析的门槛。构建一个强大、灵活且可扩展的ChatBI应用,其核心离不开一个合适的Agent框架。Agent框架如同应用的“龙骨”,为LLM赋予了感知、思考、
- 对话式数据分析与Text2SQL Agent产品可行性分析思考
Text2SQLAgent产品可行性分析报告版本BG:基于一些手撸Text2SQL的产品MVP,进一步进行商业化思考。目标输出包含市场、技术、开发、商业模式及护城河策略的完整可行性分析报告,支撑产品决策。✅市场调研与竞品分析研究内容:市场现状与趋势全球Text2SQL技术应用场景(金融、零售、医疗等)2023-2028年复合增长率(CAGR)及驱动因素(如低代码、AI民主化)竞品分析矩阵竞品类型代
- AutoGPT,自主完成复杂任务
小雷FansUnion
AI2025人工智能
AutoGPT是一个开源的AIAgent项目,它的核心目标是让AI能够自主完成复杂任务,而不仅仅是回答单个问题。简单来说,它让AI具备了"自主思考和行动"的能力。1.AutoGPT的核心概念什么是AIAgent?AIAgent(智能代理)是一种能够:自主规划:将大任务分解成小步骤自主决策:根据情况选择最佳行动自主执行:调用各种工具和API完成任务自主反思:评估结果并调整策略AutoGPT的独特之处
- Promptify与ReActAgent
frostmelody
人工智能
一、Promptify定位:NLP任务的「自动化流水线」1.解决什么问题?传统LLM应用开发痛点:反复调试:需手工编写/调整prompt格式(如调整分隔符、示例数量)兼容性差:不同模型需重写适配代码输出不稳定:非结构化文本需额外解析Promptify用标准化流水线解决上述问题,将复杂prompt工程简化为三行代码:model=OpenAI(api_key)#选择模型prompter=Prompte
- 星际争霸多智能体挑战赛(SMAC)
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多智能体强化学习人工智能
目录TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习Dec-POMDPs12-POMDPs(十二月-POMDP)Centralisedtrainingwithdecentralisedexec
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木鱼时刻
大模型人工智能
目录总体介绍核心组件记忆系统工具系统计划与推理开发框架Single-AgentMulti-Agent智能体平台技术实现通信协议角色系统对话记忆MCP协议参考链接总体介绍智能体(AIAgents)是人工智能领域的重要发展方向,它们能够通过传感器感知环境并通过执行器对环境采取行动。根据罗素和诺维格在《人工智能:一种现代方法》(2016年)中的定义,AIAgent是任何可以通过传感器感知其环境并通过执行
- Agent-to-Agent (A2A) 协议全面解析:定义、原理、应用与未来
C7211BA
a2allmmcp
Agent-to-Agent(A2A)协议全面解析:定义、原理、应用与未来在人工智能技术迅猛发展的今天,AI智能体(Agent)正从独立运作向协同工作演进,而Agent-to-Agent(A2A)协议作为这一转变的关键基础设施,正在重塑AI生态系统的协作方式。本文将从A2A协议的基本定义出发,深入剖析其设计原则、核心机制、技术实现、与MCP协议的对比关系、安全考量以及实际应用场景,帮助读者全面理解
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视频砖家
HTML5视频加密视频安全视频加密文件加密视频安全
html5-video标签做视频加密的方法/**在这里可以进行权限验证等操作*///创建文件对象Filef=newFile("E:\\test.mp4");//获取文件名称StringfileName=f.getName();//导出文件Stringagent=getRequest().getHeader("User-Agent").toUpperCase();InputStreamfis=nul
- 解密大模型全栈开发:从搭建环境到实战案例,一站式攻略
海棠AI实验室
“智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能大模型全栈开发
目录大模型基础概念什么是大模型?大模型的发展历程大模型的类型大模型全栈开发环境搭建硬件需求软件环境配置云服务选择大模型应用开发流程模型选择策略提示工程(PromptEngineering)模型微调(Fine-tuning)参数高效微调(PEFT)大模型应用架构设计基本应用架构RAG(检索增强生成)系统Agent系统设计大模型应用部署与优化模型部署选项模型优化技术性能监控与调优大模型应用实战案例智能
- Lagent:从零搭建你的 Multi-Agent
Oculus Reparo!
人工智能
https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp4/docs/L2/Agent/task.md一、Lagent框架中Agent的使用目标通过Lagent框架,基于InternLM2.5,搭建一个WebDemo,体验其智能体功能与工具集成能力。步骤与实现环境准备激活环境:condaactivatelagent确保已获取API授权令牌,并写入环境变量。代码实
- PettingZoo:多智能体强化学习的标准API
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多智能体强化学习人工智能深度学习
PettingZoo:AStandardAPIforMulti-AgentReinforcementLearningPettingZoo:多智能体强化学习的标准API目录Abstract摘要1Introduction1介绍2BackgroundandRelatedWorks2背景及相关工作2.1PartiallyObservableStochasticGamesandRLlib2.1部分可观察随机
- 【重构推荐系统】国产大模型驱动的电商个性化推荐完整实战:架构设计、推理优化与在线部署闭环
观熵
国产大模型部署实战全流程指南重构人工智能Agent智能体落地方案
个人简介作者简介:全栈研发,具备端到端系统落地能力,专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”,相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵,就是在观测熵的流动个人主页:观熵个人邮箱:
[email protected]座右铭:愿科技之光,不止照亮智能,也照亮人心!专栏导航观熵系列专栏导航:AI前沿探索:从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成,到
- “自动化失败归因”测试集-Who&When
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自动化人工智能语言模型
在MAS(Multi-Agent系统)中,Agent之间自主协作、信息链条长,异常常见而且诊断困难。Who&When就是测者MAS系统异常诊断的benchmark。Who&When的prompt问题来源于GAIAandAssistantBench,包含了127个LLMMulti-Agent系统中收集的异常日志,并经过系统和人工处理。Who&When样本配有如下所示的细粒度标注:“谁”(Who):哪
- 用户身份 git ssh -T git@github可以成功,但是克隆不了的问题
fyueqiao
gitgithubssh
标题问题描述:git以root身份可以克隆但是以用户身份登陆不了解决方案:先进行如下操作eval$(ssh-agent-s)再进行ssh-add~/.ssh/github_rsa\\(add后面的的是你自己rsa存放的地方)解决
- 微软全新开源的Agentic Web网络项目:NLWeb详解
kevin luan
AI工作流编程microsoft前端网络
引言在2025年5月的MicrosoftBuild开发者大会上,微软推出了一个全新的开源项目——NLWeb(NaturalLanguageWeb,自然语言网络),被誉为“AgenticWeb(代理网络)”的基石,目标是将传统网页转变为支持自然语言交互的智能AI应用。微软将其比作Web时代的HTML,旨在通过简单的方式为网站添加对话式AI接口,让用户和AI代理能够以自然语言直接查询和交互网站内容。本
- 16.2 Docker多阶段构建实战:LanguageMentor镜像瘦身40%,支持500+并发1.2秒响应!
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dockerlangchainwindows人工智能语言模型llama运维
LanguageMentorAgent容器化部署与发布:Docker镜像创建与测试关键词:Docker容器化部署,多阶段构建,镜像分层优化,环境一致性,私有化模型集成1.Dockerfile最佳实践架构设计通过多阶段构建策略实现开发与生产环境分离:
- AI Agent: AI的下一个风口 智能体在元宇宙里的应用
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Python入门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
AIAgent:AI的下一个风口智能体在元宇宙里的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:AIAgent,元宇宙,虚拟角色,智能交互,人工智能,虚拟世界,智能体架构,交互式应用1.背景介绍1.1问题的由来随着虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和区块链技术的不断发展,元宇宙(Metaverse)的概念逐渐兴起。元宇宙是一个由虚拟世界
- 强化学习-双臂老虎机
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强化学习人工智能
本篇文章模拟AI玩两个老虎机,AI需要判断出哪个老虎机收益更大,然后根据反馈调整对于不同老虎机的价值判断,如果把这个看作一个简单的强化学习的话,那么AI就是agent,两个老虎机就是environment,AI首先会对两台老虎机有一个预测值Q,预测哪一个的价值高,然后AI通过策略函数判断应该选择哪个老虎机,进行Action后根据Reward更新每个老虎机的价值Value,然后再进行下一次判断,直到
- 配置不当的MCP服务器使AI代理系统面临入侵风险
FreeBuf-
服务器人工智能运维
风险概述:默认配置暴露命令执行漏洞数百台用于连接大语言模型(LLM)与第三方服务、数据源及工具的模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)服务器存在默认配置缺陷,可能导致用户面临未授权的操作系统命令执行等风险。随着代理型AI(AgenticAI)的兴起,MCP服务器正迅速成为增强AI模型推理上下文的关键工具。但安全研究人员警告,大量公开共享的MCP服务器存在不安全配置,攻击
- 暴雨携AMD ,实现大规模 AI 和 Agentic 工作负载性能突破
BAOYUCompany
服务器
暴雨宣布推出AMDInstinct™MI355XGPU,为客户提供更多选择。与上一代相比,大规模AI训练和推理工作负载的性价比将提高超过两倍。暴雨将推出由新的AMDInstinct处理器以及多达131,072个MI355XGPU提供支持的AI集群,助力客户大规模构建、训练和推理AI。暴雨公司执行副总裁表示:为了支持在云端运行高要求AI工作负载的客户,我们致力于提供广泛的AI基础设施产品。AMDIn
- 巧用OpenManus开发自动诊断Agent,解决复杂问题
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作者:杜振鹏,联通软件研究院数据库研发工程师首先为大家推荐这个OceanBase开源负责人老纪的公众号“老纪的技术唠嗑局”,会持续更新和#数据库、#AI、#技术架构相关的各种技术内容。欢迎感兴趣的朋友们关注!在自主可控背景下,联通软件研究院为了应对MySQL5.7停服风险、降低商用依赖以及提升软实力等几方面综合考虑,在三年前选择基于OceanBase社区版打造自研分布式CUDB产品。同时,聚焦数据
- Python(一)实现一个爬取微信小程序数据的爬虫+工程化初步实践
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文章目录前言用Charles抓包iOS微信小程序在Mac端和iOS端安装Charles自签名证书Mac端iOS端能抓到Safari浏览器的包但是抓不到微信小程序的包直接在iOS上抓包的App如何抓取Android7.0以上/HarmonyOS微信小程序包Python项目工程化pip切换为国内镜像源工程化参考脚手架Python虚拟环境实现爬虫动态IP确保代理服务器的延迟够低设置User-Agent发
- 解决mac ssh仓库代码每次pull和push都需要输入密码
BianHuanShiZhe
macosssh运维
先执行$ssh-add-L出现Theagenthasnoidentities.然后执行ssh-add下次push和pull代码的时候就不需要输入密码了
- 盘点 8 个「最吊」的 Agent 开源项目!
逛逛GitHub
本篇文章盘点了近期GitHub开源网站上最火的10个Agent相关的开源项目。按照Star数量从高到底排序,最高的开源项目竟然获得了5W+的Star,并且还在猛烈攀升中。它们分别是:1.AIAgent操作浏览器2.Agent加持的智能文档助手3.多Agent团队协作4.AI调用工具神器5.构建长期记忆能力的Agent6.280+工具可被AI大模型调用7.微软开源AIAgent入门教程8.AI编程A
- [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:
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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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
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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
shoothao
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。
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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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java
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