- 板凳-------Mysql cookbook学习 （十一--------4)
唐宇迪机器学习实战课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/128818007?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ECtr-1-12881
- AAAI—24—Main—paper（关于Multi—Modal的全部文章摘要）
我们生活在一个由多种模态（Multimodal）信息构成的世界，包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等，当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习（视觉，听觉，语言等）不同模态融合交织的信息。下游任务（1）视觉问答1.视觉问答(visualquestionanswering,VQA).给予视觉输入(图像或视频),VQA代表了正确提供一个问题
- Pandas 学习（数学建模篇）
停走的风
数学建模pandas学习
今天学习数学建模2023年C篇（228）优秀论文2023高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示（C228）-2023C题论文-中国大学生在线一.pd.DataFramepd.DataFrame()是pandas库中用于创建二维表格数据结构（DataFrame）的核心函数。它的作用是将各种格式的数据（如字典、列表、Series等）转换为带有行索引和列标签的表格形式，便于数据处理和分析.impor
- Shusen Wang推荐系统学习 --召回 ItemCF
我.佛.糍.粑
学习深度学习人工智能推荐算法
学习b站up主ShusenWang的推荐系统基于物品的协同过滤（ItrmCF）中心思想就是，如果你喜欢a，b，c三件商品，d商品与abc相似，那么你也可能喜欢d商品对此就要计算物品的相似程度物品相似度物品相似度的思想是，一个物品的相同用户很多就意味着这两件物品是相似的sim(i1,i2):=∣V∣∣W1∣∣W2∣sim(i_{1},i_{2}):={\frac{\big|\mathcal{V}\b
- Arduino学习-按键灯
哎，别笑，总比刷抖音强点吧1、效果2、代码constintbuttonPin=2;constintledPin=13;intbuttonState=0;voidsetup(){//putyoursetupcodehere,torunonce:pinMode(buttonPin,INPUT);pinMode(ledPin,OUTPUT);}voidloop(){//putyourmaincodehe
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它
- Android网络层架构：统一错误处理的问题分析到解决方案与设计实现
wzj_what_why_how
Android#Android——架构和设计android架构
前言在Android项目开发中，我们经常遇到需要统一处理某些特定状态码的场景。本文分享一个项目中遇到的4406状态码（实名认证）处理不统一问题，从问题分析到完整解决方案，提供一套可复用的架构设计模式。目录前言问题分析不同框架的回调处理机制解决方案关键技术细节添加应用拦截器循环依赖问题与回调接口模式问题分析解决方案：回调接口模式ResponseBody流管理问题现象原因总结源码分析总结其设计原理重复
- AI驱动的个人工作革命：基于DeepSeek构建全场景智能工作助理（含源代码+多应用场景）
AI_DL_CODE
DeepSeek深度应用人工智能DeepSeek个人智能助理LangChain任务自动化知识管理大模型应用
摘要：本文详细阐述基于DeepSeek大模型构建个人工作助理的完整技术方案，通过LangChain实现任务分解、知识检索与工具调用的智能协同。方案融合向量数据库、多模态交互与个性化学习算法，构建涵盖邮件处理、会议管理、文档生成等15大核心工作场景的自动化系统。文中提供可运行代码、完整部署指南及效能测试数据，实现邮件处理效率提升13倍、会议纪要生成时间缩短100%、任务安排错误率降低83%的显著优化
- [特殊字符] AlphaGo：“神之一手”背后的智能革命与人机博弈新纪元
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能算法数据挖掘机器学习alphagogoogle围棋
从围棋棋盘到科学前沿的通用人工智能范式突破本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心定义与历史意义AlphaGo是由谷歌DeepMind团队开发的围棋人工智能程序，其里程碑意义在于：首破人类围棋壁垒：2016年以4:1击败世界冠军李世石九段，成为首个在完整对局中战胜人类顶尖棋手的AI。
- 隐马尔可夫模型（HMM）：观测背后的状态解码艺术
大千AI助手
人工智能Python#OTHER数据挖掘人工智能机器学习算法HMM马尔科夫概率论
本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心概念：双重随机过程隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）是一种通过可观测序列推断隐含状态序列的概率图模型，包含两个核心随机过程：隐含状态链：不可观测的马尔可夫过程${q_t}$P(qt∣qt−1,qt−2,…,q1)=P(
- PageRank：互联网的马尔可夫链平衡态
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能机器学习条件概率贝叶斯PageRank马尔科夫链MC
本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！PageRank算法本质上是一个在网页图上定义的离散时间马尔可夫链（DTMC），其核心思想是将网页间的链接关系转化为状态转移概率。以下是详细分析：一、马尔可夫链的核心要素在PageRank中的体现马尔可夫链要素PageRank对应数学描述状态空间网页集
- MCMC：高维概率采样的“随机游走”艺术
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法MCMC马尔科夫概率论
MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）是一种从复杂概率分布中高效采样的核心算法，它解决了传统采样方法在高维空间中的“维度灾难”问题。以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析：本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、MCMC要解决的核心问题目标：从目标分布(π(x)\pi(\mathbf{x})
- LeetCode 刷题：数据结构与算法的实战经验分享
LeetCode刷题：数据结构与算法的实战经验分享关键词：LeetCode、数据结构、算法、刷题经验、实战摘要：本文将围绕LeetCode刷题展开，深入探讨数据结构与算法在实际刷题过程中的应用。通过分享实战经验，帮助读者更好地理解和掌握数据结构与算法知识，提升解题能力。文章将从背景介绍入手，阐述刷题的目的和意义，接着详细解释核心概念，分析它们之间的关系，然后介绍核心算法原理和具体操作步骤，结合数学
- 量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带，用小学生都能听懂的语言解释复杂概念，再通过手把手的TensorFlow实战案例，教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发，揭示深度学习如何像"超级分析
- OpenWebUI(8)源码学习-后端utils/telemetry追踪遥测模块
目录目录结构说明`constants.py`核心作用：主要功能：示例代码片段：`exporters.py`核心作用：主要类：`LazyBatchSpanProcessor`特点：技术亮点：`instrumentors.py`核心作用：插桩对象包括：钩子函数（Hooks）：Instrumentor类：插桩流程：`setup.py`核心作用：主要功能：典型调用方式：✨总体架构与价值技术亮点总结✅开发建
- S7-300 400与S7-200 SMART PLC以太网通讯（S7协议）资源文件介绍
滑展妙Bernice
S7-300400与S7-200SMARTPLC以太网通讯（S7协议）资源文件介绍【下载地址】S7-300400与S7-200SMARTPLC以太网通讯S7协议资源文件介绍本资源文件详细解析了S7-300400与S7-200SMARTPLC通过以太网进行通讯的技术细节，涵盖硬件连接、软件配置及通讯调试等关键环节。通过学习，您将掌握S7协议在PLC通讯中的实际应用，提升自动化与电气工程领域的专业技能
- ResNet：深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
小知识点cnn人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而，随着网络层数的增加，传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题，训练变得愈发困难。2015年，由微软研究院提出的ResNet（ResidualNetworks，残差网络）横空出世，它以独特的残差学习思想，成功攻克了这些难题，在ImageNet竞赛中大放异彩，开创了深度神经网
- Go - 项目收藏
1、谷歌官方维护了一个基于go语言的开源项目列表：https://github.com/golang/go/wiki/Projects2、[知乎网]有哪些值得学习的Go语言开源项目？3、[知乎用户：hackstoic]看过awesome-go项目，汇总了很多go开源项目。但是awesome-go收集了太全了，而且每个项目没有描述。因此我自己根据go语言中文社区提供的资料，还有互联网企业架构设计中的
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet
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大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
在过去的8.5年里，深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年，AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%，而如今，借助EfficientNet架构和师生训练法，我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器
- MacOS系统安装Docker（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了_mac安装docker
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dockereureka容器
选择默认配置就行，Docker会自动设置一些大多数开发人员必要的配置。这里我们跳过就好。运行Docker在应用程序中找到Docker程序图标，点击以启动Docker，启动之后我们会发现右上角工具栏中多了一个小鲸鱼的图片，这个就是Docker啦~真的好可爱~Docker桌面应用程序打开后，就是首页的学习中心界面。通过小鲸鱼中的AboutDockerDesktop可以查看Docker的版本可以看到版本
- 【AI大模型】深入解析预训练：大模型时代的核心引擎
我爱一条柴ya
学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
预训练已成为现代人工智能，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式，催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质：为何需要它？核心问题：数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据，获取成本极高（时间、金钱、专业知识）。对于复杂任务（如理解语义、生成文本），标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- Python爬虫小白入门指南，成为大牛必须经历的三个阶段
学习任何一门技术，都应该带着目标去学习，目标就像一座灯塔，指引你前进，很多人学着学着就学放弃了，很大部分原因是没有明确目标，所以，一定要明确学习目的，在你准备学爬虫前，先问问自己为什么要学习爬虫。有些人是为了一份工作，有些人是为了好玩，也有些人是为了实现某个黑科技功能。不过可以肯定的是，学会了爬虫能给你的工作提供很多便利。小白入门必读作为零基础小白，大体上可分为三个阶段去实现。第一阶段是入门，掌握
- 语言模型 RLHF 实践指南（一）：策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
在使用ProximalPolicyOptimization（PPO）对语言模型进行强化学习微调（如RLHF）时，大家经常会问：策略网络的动作概率是怎么来的？价值网络的得分是如何计算的？奖励从哪里来？损失函数怎么构建？微调后的旧轨迹还能用吗？这篇文章将以语言模型强化学习微调为例，结合实际实现和数学公式，深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络：如何计算动作概率？策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
- Python通关秘籍之基础教程(一）
Smile丶Life丶
Python通关指南：从零基础到高手之路python开发语言后端
引言在编程的世界里，Python就像一位温和而强大的导师，它以简洁优雅的语法和强大的功能吸引着无数初学者和专业人士。无论你是想开发网站、分析数据、构建人工智能，还是仅仅想学习编程思维，Python都是你的理想选择。Python的魅力在于它的易读性和广泛的应用场景。它的代码就像英语句子一样自然，即使是完全没有编程经验的人也能快速上手。同时，Python拥有庞大的生态系统，从Web开发（Django、
- Python爬虫在社交平台数据挖掘中的应用：深入探索用户互动
程序员威哥
python爬虫数据挖掘
引言社交媒体已经成为全球用户互动的主要平台，每天都有大量的信息生成，用户之间的互动行为如点赞、评论、分享、转发等构成了宝贵的数据资源。如何利用这些互动数据为商业决策、用户行为分析以及产品优化提供支持，已经成为数据科学与大数据分析领域的一个重要课题。Python作为一款强大的编程语言，凭借其丰富的爬虫库和数据分析工具，已经成为挖掘社交平台数据的重要工具。在本文中，我们将通过Python爬虫技术，深入
- *Python爬虫应用：从社交媒体数据中提取有价值的用户行为洞察
程序员威哥
python爬虫媒体
引言在现代数字化时代，社交媒体已成为获取用户行为数据的重要来源。每秒钟，数百万条信息在平台上传播，用户的互动行为——点赞、评论、分享、关注等，构成了大量宝贵的行为数据。企业和个人通过分析这些数据，不仅可以理解用户需求、改进产品，还能精准制定营销策略。然而，如何高效地抓取、分析并从中提取有价值的用户行为洞察？这正是Python爬虫和数据分析技术的优势所在。本文将介绍如何利用Python爬虫从社交媒体
- Vue3 学习教程，从入门到精通，使用 VSCode 开发 Vue3 的详细指南（3）
知识分享小能手
前端开发vue3网页开发学习前端javascriptvue.jsvue3vue前端框架
使用VSCode开发Vue3的详细指南本文将详细介绍如何使用VisualStudioCode(VSCode)开发Vue3项目，包括创建项目、打开项目、运行第一个入门程序，并涵盖关键的语法知识点及使用方法。每个知识点都将提供具体的案例代码，并附有详细注释。此外，还将提供一些入门案例，帮助您快速上手Vue3开发。目录准备工作创建Vue3项目在VSCode中打开Vue3项目运行第一个入门程序Vue3关键
- Three.js引擎开发：Three.js动画系统实现_（9）.Three.js中的骨骼动画实现
chenlz2007
游戏开发javascriptnginx开发语言vr性能优化ecmascript前端
Three.js中的骨骼动画实现在上一节中，我们介绍了如何在Three.js中加载和显示3D模型。接下来，我们将深入探讨如何在Three.js中实现骨骼动画。骨骼动画是一种高级的动画技术，它通过控制模型的骨骼来驱动模型的动画，广泛应用于虚拟角色的动画制作。在本节中，我们将学习如何在Three.js中实现骨骼动画，包括骨骼动画的基本原理、如何加载带有骨骼的模型、如何创建和控制动画混合器（Animat
- 突破性能瓶颈，几个高性能Python网络框架，高效实现网络应用
引言随着互联网和大数据时代的到来，高性能网络应用的需求日益增加。Python作为一种流行的编程语言，在高性能网络编程领域也具有广泛的应用。本文将深入探讨基于Python的几种高性能网络框架，分析它们各自的优势和适用场景，帮助开发者选择最适合自己需求的网络框架这里插播一条粉丝福利，如果你正在学习Python或者有计划学习Python，想要突破自我，对未来十分迷茫的，可以点击这里获取最新的Python
- [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
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
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:
cat auto_svn.sh
#!/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。
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
uule
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
