- “闭门造车”之多模态思路浅谈:自回归学习与生成
PaperWeekly
回归学习数据挖掘人工智能机器学习
©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|科学空间研究方向|NLP、神经网络这篇文章我们继续来闭门造车,分享一下笔者最近对多模态学习的一些新理解。在前文《“闭门造车”之多模态思路浅谈:无损》中,我们强调了无损输入对于理想的多模型模态的重要性。如果这个观点成立,那么当前基于VQ-VAE、VQ-GAN等将图像离散化的主流思路就存在能力瓶颈,因为只需要简单计算一下信息熵就可以表明离散化必然会有严重
- 生活与工作如一团乱麻?请“化繁为简”,为人生赋能
苹果微语
《道德经》里有一句话:万物之始,大道至简,衍化至繁。而这一句话,精辟地总结了“熵增定律”。有人说,熵增定律是宇宙间最让人绝望的定律,没有之一。因为,熵增预示着:世间所有的一切,都将从有序走向无序,从平静走向混乱,最终都会走向灭亡。对于我们来说,无论是生活还是工作,都避免不了熵增。我们得通过不懈的努力、不停地做减法,去抵消发生在我们身上的熵增,以使我们的人生能够维持在“熵减”的状态。那么,我们应该如
- DataWhale 二月组队学习-深入浅出pytorch-Task04
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DataWhale组队学习学习pytorch人工智能
一、自定义损失函数1.损失函数的作用与自定义意义在深度学习中,损失函数(LossFunction)用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异,是模型优化的目标。PyTorch内置了多种常用损失函数(如交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss、均方误差nn.MSELoss等)。但在实际任务中,可能需要针对特定问题设计自定义损失函数,例如:处理类别不平衡问题(如加权交叉熵)实现特殊业务需求(如对
- C#微服务配置管理黑科技:Nacos与量子级动态配置实战——从零构建永不宕机的云原生架构
墨夶
C#学习资料4云原生架构c#
1.微服务的‘配置熵增’困境传统配置管理的致命缺陷:雪崩效应:单点配置变更导致全链路重启优先级混乱:本地配置与云端配置冲突导致服务不可用动态性缺失:无法实时响应业务需求变更解决方案:量子级配置同步:Nacos的实时推送与本地缓存黑洞优先级机制:共享配置、扩展配置、应用配置的优先级博弈服务发现的‘引力波’:健康检查驱动的动态路由2.1Nacos在C#中的“量子叠加态”:从SDK安装到服务发现核心组件
- [创业之路-484]:企业经营层 - 职场人如何识别积极的工作环境:信任机制:从「分工协作」到「全能防御」;目标聚焦:从「价值创造」到「风险规避」;系统进化:从「熵减秩序」到「熵增混乱」。
前言:在一个分工明确安全可靠公平化的系统中,每个人只需要认真完成自己的目标,把其他环节交给受信任的队友,技术人只要关注技术,不需要防范被别人算计和坑害或吃亏。在一个不可靠不安全人治危机四伏的系统中,每个人不仅需要完成自己的目标,还需要把自己变成全才,以避免自己的付出在脱节的环节被淹没,还要关注各种无关的隐情,以避免在信息不对称时别忽悠,技术人员不仅仅要关注技术,还要人事,以防止一不小心暗算与坑害。
- 深度学习相关指标工作笔记
Victor Zhong
AI框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Gou/Diou/CiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Gou/Diou/CiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
- 交叉熵损失和负熵似然损失(对分类器有用)
流量留
深度学习人工智能机器学习算法
1.**交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。假设对于一个分类任务,有\(C\)个类别,模型对第\(i\)个样本的输出是一个概率分布\(\mathbf{p}_i=[p_{i1},p_{i2},\dots,p_{iC}]\),其中\(p_{ic}\)表示模型预测样本属于第\(c\)类的概率。真实标
- Python Day53
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来这是理解GANs的关键!传统的神经网络训练中,我们通常会直接定义一个损失函数(如均方误差MSE、交叉熵CE),然后通过反向传播来优化这个损失。这个损失的“来源”
- . 生命 .
lyx 弈心
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万物有灵,要说生命几许,兴许每一个生灵,如今曾经,都诉说着意义。兴许无穷的时间以前,一切都不曾有意义。我们从不知道时间是什么,它与熵诉说着相同的单向性,却无从知晓,这洪荒的规则究竟来自哪里。它仿佛数轴上的点,无法穷尽。零至一上的点便与整个数轴上的点有这相同的数量,仿若时间,瞬间便是永恒,而永恒,存在于个体诉说它的一瞬。个体怎会知晓究竟生命何许,便去抓住那时间里的意义。给时间以生命,而非给生命以时间
- C2远控篇&Golang&Rust&冷门语言&Loader加载器&对抗优势&减少熵值特征
#C2远控-ShellCode-认知&环境1.创建工程时关闭SDL检查2.属性->C/C++->代码生成->运行库->多线程(/MT)如果是debug则设置成MTD3.属性->C/C++->代码生成->禁用安全检查GS4.关闭生成清单属性->链接器->清单文件->生成清单选择否#C2远控-ShellCode-分析&提取ShellCode的本质其实就是一段可以自主运行的代码。它没有任何文件结构,它不
- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
木旭林晖
自然语言处理学习人工智能
嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- 【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
- Pyeeg模块部分功能介绍
脑电情绪识别
脑电情绪识别python神经网络深度学习pycharm
1.pyeeg简单介绍PyEEG是一个Python模块(即函数库),用于提取EEG(脑电)特征。正在添加更多功能。它包含构建用于特征提取的数据的函数,例如从给定的时间序列构建嵌入序列。它还能够将功能导出为svmlight格式,以便调用机器学习及深度学习工具。2.部分函数介绍1.pyeeg.ap_entropy(X,M,R)pyeeg.ap_entropy(X, M, R)计算时间序列X的近似熵(A
- 熵增定律与人际关系-整理
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模型及认知学习
01.什么是熵增定律?熵增定律的定义十分简单:在一个孤立系统里,如果没有外力做功,其总混乱度(即熵)会不断增大。这项定义里有三个关键词:孤立系统、无外力做功、总混乱度(熵)。熵增定律被称为最让人沮丧的定律,它不仅预示了宇宙终将归于热寂,生命终将消失,而从小的方面来说,它也揭示了我们许多人性的弱点:安于现状,害怕变化,难以坚持,难以自律,不爱思考,说话做事逻辑混乱,缺乏原则......02.整个生命
- 深入解析ID3算法:信息熵驱动的决策树构建基石
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人工智能Python#OTHER算法决策树机器学习人工智能DecisionTreeID3信息熵
本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。ID3(IterativeDichotomiser3)是机器学习史上的里程碑算法,由RossQuinlan于1986年提出。它首次将信息论引入决策树构建,奠定了现代决策树的理论基础。本文将深入剖析其数学本质与实现细节。往期文章推荐:20.用Mermaid代码画ER图:AI时代的数据建模利器19.ER图:数据库设计的可视化语言-搞
- MATLAB实现基于基元共生矩阵的纹理特征提取方法
杏花朵朵
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:纹理特征提取在图像处理中对于模式识别和分类等应用至关重要。本文将详细介绍如何在MATLAB中使用基元共生矩阵(PCM)来提取图像的纹理特征。基元共生矩阵通过统计像素对在特定距离和方向上的相对位置关系来描述纹理的局部结构。本方法首先定义不同的方格和方向,然后计算共生矩阵,并从中提取出对比度、能量、熵、相关性等统计特征。最后,这些统计特征被组合成特征向量,用于图像
- 理解自信息和信息熵——为什么自信息这样算?
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一直对香农的信息熵(InformationEntropy)都没有一个非常感性的认识,今日摸鱼学习了一下这个问题。我们先来看看香农是怎么看待交流中的“信息”:“Thefundamentalproblemofcommunicationisthatofreproducingatonepointeitherexactlyorapproximatelyamessageselectedatanotherpoi
- 从语言行为到调用协议:智能体通信的五种底层格式
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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:
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- MSE做多分类任务如何
用「考试打分」来类比,秒懂为啥多分类任务很少用MSE,以及硬用会出啥问题~一、多分类任务的「常规操作」:交叉熵vsMSE1.多分类任务长啥样?例子:手写数字识别(0-9共10类)、动物图片分类(猫/狗/鸟等)。目标:模型输出每个类别的概率,选概率最高的作为预测结果。2.交叉熵为啥是「标配」?输出:配合softmax激活函数,输出每个类别的概率(和为1)。判卷逻辑:看「预测概率是否接近真实类别」,比
- 打造可控可信的智能体调度核心:MCP 中控协议架构实战与服务端实现
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- 逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导
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ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶逻辑回归算法机器学习ai
逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导关键词:逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要:本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数,从信息论基础出发,逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式,结合极大似然估计揭示其理论本质。通过Python代码实现损失函数计算与梯度推导,辅以实战案例演示完整训练流程。同时对比均方误差等其他损失函数,阐释交叉熵在分类问题中的独
- Multi-Agent 任务协同架构实战:构建智能体角色分工与调度机制
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- 机器学习与深度学习21-信息论
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机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.信息上的概念2.相对熵是什么3.互信息是什么4.条件熵和条件互信息5.最大熵模型6.信息增益与基尼不纯度前文回顾上一篇文章链接:地址1.信息上的概念信息熵(Entropy)是信息理论中用于度量随机变量不确定性的概念。它表示了对一个随机事件发生的预测的平均困惑程度或信息量。对于一个离散型随机变量X,其信息熵H(X)定义为所有可能取值的负概率加权平均。数学上,可以使用以下公式来计算离散
- 多分类与多标签分类的损失函数
麦格芬230
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使用神经网络处理多分类任务时,一般采用softmax作为输出层的激活函数,使用categorical_crossentropy(多类别交叉熵损失函数)作为损失函数,输出层包含k个神经元对应k个类别。在多标签分类任务中,一般采用sigmoid作为输出层的激活函数,使用binary_crossentropy(二分类交叉熵损失函数)作为损失函数,就是将最后分类层的每个输出节点使用sigmoid激活函数激
- 【AI论文】超越80/20规则:高熵少数令牌驱动LLM推理的有效强化学习
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摘要:具有可验证奖励的强化学习(RLVR)已经成为一种增强大型语言模型(LLM)推理能力的强大方法,但其机制尚未得到很好的理解。在这项工作中,我们通过标记熵模式的新视角对RLVR进行了开创性的探索,全面分析了不同标记如何影响推理性能。通过检查思想链(CoT)推理中的标记熵模式,我们观察到只有一小部分标记表现出高熵,这些标记充当关键分叉,引导模型朝向不同的推理路径。此外,研究RLVR训练过程中熵模式
- 生成对抗网络(GAN)基础原理深度解析:从直观理解到形式化表达
青柚MATLAB学习
对抗网络生成对抗网络GAN生成器判别器目标函数交叉熵损失
摘要本文详细解析生成对抗网络(GAN)的核心原理,从通俗类比入手,结合印假钞与警察博弈的案例阐述生成器与判别器的对抗机制;通过模型结构示意图,解析噪声采样、样本生成及判别流程;基于公式推导目标函数的数学本质,剖析判别器与生成器的优化逻辑;最后对比GAN目标函数与交叉熵损失的关联差异。本文结合公式推导与概念对比,助力读者建立GAN基础理论体系。关键词:生成对抗网络GAN生成器判别器目标函数交叉熵损失
- Qwen2.5-Omni 多模态部署保姆级教程:图文问答×接口调用×Gradio UI 全都有
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- 强化学习的前世今生(五)— SAC算法
小于小于大橙子
算法概率论强化学习人工智能自动驾驶AI
书接前四篇强化学习的前世今生(一)强化学习的前世今生(二)强化学习的前世今生(三)—PPO算法强化学习的前世今生(四)—DDPG算法本文为大家介绍SAC算法7SAC7.1最大熵强化学习在信息论中,熵(entropy)是用来衡量一个随机变量不确定性大小的度量,对于一个随机变量XXX,其定义为H(X)=Ex∼p(x)[−logp(x)](7.1)\begin{align*}H(X)&=\mathbb
- 高光谱成像相机:基于高光谱成像技术的玉米种子纯度检测研究
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种子纯度是衡量种子质量的核心指标之一,直接影响农作物产量与品质。传统检测方法(如形态学观察、生化分析)存在耗时长、破坏样本、依赖人工等缺陷。近年来,高光谱成像技术因其融合光谱与图像信息的优势,成为无损检测领域的研究热点。中达瑞和作为国内高光谱成像设备的领先供应商,可实现国产替代,助力科研院校进行高光谱成像领域的研究和探索。本研究基于高光谱相机,结合图像熵特征与机器学习算法,实现了多品种玉米种子的快
- GRPO / PPO / DPO 在医疗场景下的 LLM 优化与源码实战分析
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- [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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- 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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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
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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