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滚雪球学Ubuntuubuntulinux运维为什么选择Ubuntu零基础教程
目录:上期回顾:Ubuntu的生态与社区✨前言:为什么我们都在谈论Ubuntu?为什么Ubuntu是个人和企业的首选?1️⃣安全性与开源:Ubuntu构建的安全生态系统更高的安全性:Ubuntu对安全的极致追求✨️开放性与可审查性:更透明的操作系统长期支持版(LTS):稳定与安全的完美平衡2️⃣对比其他Linux发行版:Ubuntu如何脱颖而出?Fedora:创新的前沿,但稳定性欠佳CentOS:
- 传统金融和分布式金融
倒霉男孩
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文章目录传统金融和分布式金融一、传统金融机构的核心问题深度剖析1.支付与清算系统的结构性缺陷2.金融排斥(FinancialExclusion)的根源3.中心化风险的爆发与传导二、DeFi的技术突破与创新机制1.支付与清算:区块链的底层重构2.普惠金融的技术民主化3.去中心化治理与透明化运作三、DeFivs传统金融的范式革命1.价值传递范式的颠覆2.风险分散机制的升级3.经济模型的创新实验四、De
- 密码学协议在SSL/TLS证书体系中的深度解析
安全
摘要:本文从密码学协议演进视角,系统剖析SSL/TLS证书体系的实现机理与安全边界。聚焦TLS1.3协议标准,揭示椭圆曲线密码体制(ECC)与混合密钥交换机制的协同运作,探讨证书透明度(CT)系统的密码学验证模型,并构建后量子时代数字证书的迁移路径框架。一、SSL/TLS协议栈的密码学架构演进X.509证书的密码学基因由PKI体系决定,其信任锚点植根于CA机构的数字签名算法选择。TLS1.3协议废
- 微博ip属地不发微博会不会变
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随着社交媒体的普及,微博作为其中的佼佼者,一直备受关注。而且微博上线了显示用户IP属地的功能,这一功能旨在减少冒充热点事件当事人、恶意造谣、蹭流量等不良行为,确保传播内容的真实性和透明度。然而,这也引发了一些用户的疑问:如果不发微博,微博IP属地会不会发生变化呢?本文将对此进行探讨。在微博上,仅登录而不发微博、评论或点赞等互动行为,通常不会导致IP属地的变动。这是因为微博的IP属地显示是基于用
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
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内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
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内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- 8Manage竞价系统如何帮助优化汽车零部件采购管理?
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在汽车零部件制造行业,采购管理是企业运营中的核心环节之一。随着市场竞争的加剧和供应链复杂性的提升,如何高效、透明地完成询比价流程,成为许多企业关注的重点。特别是对于一家汽车零部件制造商来说,从发布采购需求到最终选择供应商,整个过程需要兼顾效率、成本和质量。而引入一个智能化的采购竞价系统,或许能为这一需求提供理想的解决方案。汽车零部件采购的痛点对于汽车零部件制造商而言,采购环节往往面临多重挑战。首先
- 2025健康保障新选择 众托帮用“互助力量”为家庭健康加码
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近期,《健康中国2030规划纲要》中期评估报告发布,明确提出“鼓励社会互助机制创新,完善多层次医疗保障”。面对医保目录外用药、突发重疾等潜在风险,越来越多家庭开始关注“基础医保+互助保障”的双重防护模式。众托帮作为国内领先的大病互助平台,以灵活参与、透明运作的特点,成为千万家庭的健康“备选项”。**社会互助成健康中国“新解法”**2025年国家多部门联合印发《关于引导社会力量参与医疗保障的指导意见
- 区块链赋能:用Python开发去中心化投票系统
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区块链赋能:用Python开发去中心化投票系统在这个互联网迅猛发展的时代,投票系统不仅仅停留在政务领域,它已成为社区治理、企业决策甚至区块链DAO(去中心化自治组织)中重要的机制。然而,传统投票系统往往集中化,存在信任和数据安全问题。区块链技术以其不可篡改性和透明性为去中心化投票提供了理想的解决方案。在这篇文章中,我将通过Python语言,结合区块链智能合约,教你如何从零开发一个去中心化的投票系统
- 【从零开始学习计算机科学】信息安全(十三)区块链
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【从零开始学习计算机科学】信息安全(十三)区块链区块链区块链概述区块链的主要特性开放,共识交易透明,双方匿名不可篡改,可追溯区块链的主要类别公有链私有链联盟链区块链核心技术Hash指针Merkle(梅根)树SPV交易验证过程区块链网络分叉解决机制51%攻击问题基于比特币的区块链的优势与不足常用的区块链区块链区块链概述能否在互联网环境(开放环境)下,创造一种技术,使得在无法保证人们相互信任的前提下,
- Python赋能区块链溯源系统:从技术实现到应用落地
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Python赋能区块链溯源系统:从技术实现到应用落地在供应链管理、食品安全、药品追踪等多个领域,产品的来源和流通过程正成为消费者和企业关注的重点。传统溯源系统往往缺乏数据透明性和不可篡改性,而区块链技术的引入解决了这些痛点,将溯源信息永久记录在分布式账本上,实现全流程可追溯。那么问题来了:如何用Python这把“瑞士军刀”构建一个高效的区块链溯源系统?本文将围绕这一主题,深入探讨Python在区块
- DApp开发需要多少钱?全面解析DApp开发成本
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随着区块链技术的不断发展和普及,去中心化应用(DApp)逐渐成为金融科技领域的新宠。DApp以其去中心化、透明性和安全性等特点,吸引了众多开发者和投资者的关注。然而,对于想要涉足DApp开发的人来说,最关心的问题之一就是:DApp开发需要多少钱?本文将从多个角度全面解析DApp的开发成本。一、DApp开发成本概述DApp的开发成本并非一成不变,它受到多种因素的影响,包括项目的复杂度、功能需求、技术
- TDE透明加密技术:免改造实现华为云ECS中数据库和文件加密存储
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在数字经济与云计算深度融合的今天,华为云ECS(弹性云服务器)已成为企业数字化转型的核心载体,承载着数据库、文件存储、AI训练等关键业务。然而,云上数据安全形势日益严峻:2024年全球云环境勒索攻击同比激增210%,密钥泄露、权限失控、合规失效成为企业上云的三大痛点。作为国内数据安全领域的领军者,上海安当推出的TDE透明加密技术,以“存储层无感加密、密钥全生命周期管理、动态防勒索”为核心,为华为云
- uni-app全局弹窗的实现方案
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背景为了解决uni-app任意位置出现弹窗解决方案一、最初方案受限于uni-app调用组件需要每个页面都引入注册才可以使用,此方案繁琐,每个页面都要写侵入性比较强二、改进方案app端:新建一个页面进行跳转,可以实现伪弹窗(其实是打开一个背景透明的页面)web端:全局挂载body插入一个弹窗三、初步实现方案就是利用条件编译,web端写组件、app端写页面,利用不同的生命周期,完成通用的逻辑四、详细实
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#H4-108LB:高亮蓝光LED的参数解析与应用挑战在电子设备的照明领域,H4-108LB型号的高亮蓝光LED以其独特的光电特性占据一席之地。这款LED产品尺寸仅为1.6×0.8×0.4mm,却蕴含着复杂的参数设计,使其在众多应用场景中表现出色。然而,要真正理解其性能优势,就必须深入剖析其参数的复杂性。##一、尺寸与封装:紧凑与透明的结合H4-108LB的外观尺寸为1.6×0.8×0.4mm,这
- Uni-app 笔记二 (项目笔记)
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- 医疗影像联邦学习可解释性算法研究
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内容概要医疗影像分析领域的联邦学习技术正面临数据隐私保护与模型可解释性的双重挑战。本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心,系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径,重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。通过引入动态特征选择机制与可解释性注意力模块,算法在保持数据本地化处理的同时,实现了关键病灶特征的跨域关联与可视化解析。研究同步整合自动化数据增强流程与多维度评估指标(如F1值、召
- 什么是数据库的分区技术?
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数据库分区技术详解数据库分区技术是一种通过将大型表或索引分割成多个逻辑独立、物理可分离的单元(即分区)来优化性能和管理效率的核心策略。以下是其核心要点和应用的全面解析:1.定义与基本原理数据库分区(Partitioning)是一种物理数据库设计技术,通过特定规则(如范围、列表、哈希等)将表或索引划分为更小、更易管理的逻辑单元。每个分区可独立存储于不同物理位置(如磁盘或服务器),但对应用层透明,逻辑
- TDE透明加密:重塑文件传输与网盘存储的安全新范式
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在数据要素价值持续释放的今天,企业文件传输与存储系统正面临**“既要跨域流动,又要严防泄露”的双重挑战。传统加密方案往往陷入两难困境:离线传输依赖手工解密导致效率低下,网盘存储依赖平台方加密存在密钥失控风险。作为国内数据安全领域的创新者,上海安当推出的TDE透明加密技术**,以**“端到端无感加密、全链路权限管控、跨平台无缝兼容”**为核心,为企业构建从文件生成、传输到存储的全生命周期防护体系。本
- 扫盲系列--Web3智能合约+Solidity简介
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前言这几天web3智能合约这个概念,频繁映入我的眼帘。web3.0这个概念我听说过,核心特征是去中心化、开放性、隐私保护和数据所有权回归个人。Web1.0是信息浏览时代,Web2.0是用户参与和社交网络时代,Web3.0是去中心化与智能化时代。在Web3.0这一新的互联网架构下,用户不再仅仅是内容的消费者,更是自己数字身份和数据的拥有者。Web3.0旨在构建一个更加透明、安全且高效的信息网络。我对
- 无人自助空间智能管理系统解决方案(深度优化版)
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无人自助空间智能管理系统解决方案(深度优化版)一、行业痛点与系统价值传统管理依赖人工:人工管理模式下,易出现人为失误,如计费错误、资源分配不当等。同时,人工操作效率低下,在高峰时段难以快速响应客户需求。且夜间运营需额外安排人力,增加运营成本,导致夜间运营困难。资源利用率不透明:由于缺乏有效的数据监测与分析手段,空间资源的空置率难以实时掌握,造成资源浪费。这也使得收益难以准确预测,不利于商家制定合理
- 手机租赁系统开发核心技术解析
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内容概要如果把手机租赁系统比作一台精密运转的智能管家,那它的骨架可不是用代码随便搭的乐高积木。这玩意儿得同时搞定三件事:让用户像刷短视频一样流畅下单,让风控系统比小区门禁还难糊弄,还得让物流信息比外卖小哥的定位更透明。想象一下,当你在APP里滑动挑选最新款折叠屏手机时,后台其实正在上演三重加密的信用评分大战——你的芝麻信用分、电商平台消费记录甚至社交账号活跃度,都被塞进算法熔炉里炼成租赁权限的通行
- 链上赋能:智能合约重塑供应链管理
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链上赋能:智能合约重塑供应链管理供应链是现代经济活动的核心,而复杂的供应链环节常常面临诸多挑战:数据孤岛、信息不透明、操作低效甚至信任危机。这些问题不仅增加了运营成本,还导致资源浪费。随着区块链技术的兴起,供应链管理迎来了新的解决方案,其中智能合约(SmartContract)作为区块链的重要组成部分,正在颠覆传统的供应链管理模式。在本文中,我将结合Python开发与智能合约,探讨智能合约在供应链
- 程序化广告行业(27/89):供应商筛选、比稿流程与广告透明化要点
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程序化广告行业(27/89):供应商筛选、比稿流程与广告透明化要点在数字化营销浪潮中,程序化广告已成为企业精准触达目标受众的重要手段。一直以来,我都期望和大家一同深入钻研技术领域知识,实现共同进步。今天,咱们继续剖析程序化广告行业,聚焦在供应商筛选、比稿流程以及广告透明化这些关键环节,帮助大家更好地理解这一行业的运作机制。供应商筛选与比稿流程详解供应商入库评估要点在程序化广告投放中,供应商的选择至
- 利用deepseek AI制作视频的小白教程
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银行信息系统架构详解机器学习人工智能deepseek
以下是基于DeepSeekAI的完整视频制作教程,涵盖从剧本到成片的全流程操作(附关键技巧):一、前期准备(1天)1.分镜优化根据之前的分镜脚本,用Notion或Excel整理出AI友好型分镜表(示例):画面描述关键词时长动态水墨展开成卷轴水墨山水、花瓣特效、东晋风格15秒Q版人物在曲水流觞放纸船全息投影、透明茶具、童声配音45秒2.素材预生成文本转图像:bash#用DeepSeekCoder生成
- 8Manage采购管理软件如何助力原材料厂商实现闭环管理?
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大数据软件工程软件需求
在原材料生产行业,尤其是像高分子材料、半导体、纳米材料、高性能复合材料这样的高技术领域,采购管理的效率直接关系到企业的生产进度和成本控制。对于一家拥有数百家外部供应商的厂商来说,采购流程不仅复杂,还需要高度的协调性和透明度。从供应商管理到采购订单下达,再到对账付款,如何实现整个采购流程的闭环管理,成为许多企业关注的重点。本文将围绕这一需求,探讨采购管理软件如何助力企业优化流程,并提供一些实用的选型
- 使用 WebP 优化 GPU 纹理占用
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WebP格式相比JPEG/PNG文件更小,可以减少GPU纹理内存占用,提高WebGL/Three.js/3D渲染的性能。为什么WebP能减少GPU内存占用?文件更小→WebP比JPG/PNG压缩率更高,减少纹理上传带宽,提高渲染速度。支持透明度(RGBA)→比PNG更小,适用于UI贴图/透明纹理。减少Mipmaps体积→WebP生成的mipmap纹理占用的GPU内存更少。⚠️但WebP仍然是8-b
- PyTorch 生态概览:为什么选择动态计算图框架?
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一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀,通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在:动态灵活性:代码即模型,支持即时调试Python原生支持:无缝衔接Python生态高效的GPU加速:通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态:GitHub贡献者超1.8万人,日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例(PyTorch)impo
- uniapp移动端图片比较器组件,仿英伟达官网rtx光追图片比较器功能
独断万古的伊莉雅
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组件下载地址:https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=22609已测试h5和微信小程序,理论支持全平台亮点:简单易用使用js计算而不是resize属性,定制化程度更高组件挂在后可播放指示线动画,提示用户可以拖拽比较图片左右下角可配置文字,且指引线距离文字过近时文字会变透明使用示例RTXOFF效果示例:
- 人工智能伦理与可持续发展
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前言人工智能(AI)技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统,从个性化推荐到自动化决策,AI的应用无处不在。然而,随着技术的快速发展,其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。人工智能伦理不仅涉及技术本身的公平性、透明性和安全性,还涉及到更广泛的社会、经济和环境影响。本文将探讨人工智能伦理的核心问题,并从可持续发展的角度提出应对策略。一、人工智能伦理的核心问题1.1数据隐私与
- [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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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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- 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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- 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。
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- 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