- Python学习笔记
cherishSpring
pythonpython学习笔记
目录一、名词解释二、数据类型(变量名无类型,变量值有类型)三、数据类型转换(万物皆可转字符串)四、标识符五、运算符六、字符串扩展七、数据输入八、if语句九、while语句十、for循环语句十一、函数十二、数据容器1、List列表2、tuple元组3、字符串4、序列的常用操作-切片5、set集合6、dict字典7、数据容器相互转换8、通用操作十三、文件编码一、名词解释1、字面量被写在代码中的固定的值
- Python for循环
dengdieli5313
python
Pythonfor循环可以遍历任何序列的项目,如一个列表或者一个字符串。for循环的语法结构如下:foriterating_varinsequence:statements(s)最简单的形式如下,循环10次。1foriinrange(10):2print("loop:",i)输出为1loop:02loop:13loop:24loop:35loop:46loop:57loop:68loop:79lo
- python的for-in循环
小白L.
入门pythonnumpy开发语言
‘’‘for-in循环in表达从(字符串序列)中依次取值,又称为遍历for-in遍历的对象必须是可迭代对象for-in的语法结构for自定义的变量in可迭代对象:循环体循环体内不需要访问自定义变量,可以将自定义变量替代为下划线’‘’#第一次取出来的是P,将P赋值item,将item的值输出foritemin'python':print(item)#range()产生一个整数序列,–》也是一个可迭代
- Python-for-in循环
難釋懷
pythonwindows服务器
一、前言在Python编程中,循环结构(LoopStructure)是程序控制流的重要组成部分。其中,for...in循环是Python中最常用、最简洁的迭代工具之一。与传统的C风格语言中的for不同,Python的for...in循环专门用于遍历可迭代对象(Iterable),如列表、元组、字符串、字典、集合,甚至是生成器等。本文将带你深入了解:for...in循环的基本语法;如何高效地遍历各种
- 【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族:SGD/Adam优化器对比实验与选择策略
AI_DL_CODE
人工智能python梯度下降优化器SGDAdamPyTorch
摘要:本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络,构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑,从1951年的SGD到2018年的AdamW,揭示技术迭代逻辑;通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制,解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析,阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
- Python设计模式:适配模式
niuguangshuo
python基础python设计模式开发语言
1.适配模式(AdapterPattern)详解适配模式(AdapterPattern)是一种结构型设计模式,它允许将一个类的接口转换成客户端所期望的另一种接口。适配模式使得原本由于接口不兼容而无法一起工作的类可以协同工作。换句话说,适配模式充当了一个桥梁,允许不同接口的类之间进行交互。在软件开发中,常常会遇到需要使用现有类的情况,但这些类的接口与我们需要的接口不匹配。适配模式提供了一种解决方案,
- 使用UV管理PyTorch项目
PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目,包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。安装Pytorch从打包角度来看,PyTorch有几个不常见的特点:许多PyTorchwheel托管在专门的索引上,而非Python包索引(PyPI)。因此,安装PyTorch通常需要配置项目使用PyTorch专属索引。PyTorch为每种加速器生成不同的构建
- 数字图像处理(三:图像如果当作矩阵,那加减乘除处理了矩阵,那图像咋变):从LED冬奥会、奥运会及春晚等等大屏,到手机小屏,快来挖一挖里面都有什么
数字图像处理(三)一、(准备工作:咋玩,用什么玩具)图像以矩阵形式存储,那矩阵一变、图像立刻跟着变?1.Python+JupyterNotebook/Lab+库(NumPy,OpenCV,Matplotlib,scikit-image)2.MATLAB+ImageProcessingToolbox3.JavaScript+HTML5Canvas+浏览器4.专业的图像处理软件(带脚本/插件功能)二、
- 使用Python进行文件属性修改
python自动化工具
python办公自动化python服务器java
哈喽,大家好,我是木头左!在计算机中,文件属性是指与文件相关的元数据,如创建时间、修改时间、访问时间等。这些属性对于管理和组织文件非常重要。Python提供了一些内置的函数和方法,可以方便地修改文件的属性。本文将介绍如何使用Python进行文件属性的修改。1.获取文件属性需要使用os模块中的stat()函数来获取文件的属性。该函数返回一个包含文件属性的命名元组。以下是一个简单的示例:importo
- Python 代理模式:控制对象访问的智能中介
在Python编程中,代理模式(ProxyPattern)是一种非常有用的设计模式,它在许多场景下能够为我们提供更加灵活和可控的对象访问方式。代理模式就像是一个中间人,它站在客户端和真实对象之间,代替真实对象处理请求,并且可以在这个过程中添加额外的逻辑,如权限验证、懒加载等。本文将深入探讨Python中的代理模式,详细阐述其概念、关键要点、实现方式、应用场景以及与其他相关模式的比较。一、代理模式的
- 深度解析股票量化标准,从数据筛选到模型构建全面解读
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易股票量化标准数据筛选模型构建量化分析股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>股票量化标准的定义股票量化标准是一套运用数学和统计学方法,对股票投资进行系统性分析与决策的准则。它将各种影响股票价格的因素,如财务数据、市场交易数据等进行量化处理。通过这些量化后的指标,投资者能更精准地评估股票的价值与潜力,减少主观判
- 睡岗离岗检测算法 Python
燧机科技SuiJi
人工智能python算法深度学习神经网络
睡岗离岗检测算法的核心在于实时监控和智能分析,睡岗离岗检测算法通过安装在关键区域的监控摄像头,系统能够捕捉到员工的活动画面。当系统检测到人体位置长时间未发生变化时,将启动睡姿分类器。该分类器能够识别多种睡姿,如趴在桌子上睡、坐在凳子上后仰睡等。一旦识别为睡姿,系统将立即触发告警机制。这可以通过向管理人员发送警报信号,或通过语音提醒员工的方式实现。睡岗离岗检测算法在多种场景下均有广泛应用。该算法能够
- Python桌面版数独(二版)-增加4X4、6X6
香蕉可乐荷包蛋
#数独pythonjava前端
增加选择4x4、6x6模式,以下是三种模式的不同解析:4x4模式:数独大小:4x4每个宫格大小:2x2数字范围:1-46x6模式:数独大小:6x6每个宫格大小:2x3数字范围:1-69x9模式:数独大小:9x9每个宫格大小:3x3数字范围:1-9主要优化点:4.添加了模式选择下拉框,可以选择4x4、6x6、9x9模式5.根据选择的模式动态创建不同大小的棋盘6.生成不同大小的数独题目7.验证输入的合
- 变型桥——桥接模式详解(Python实现)
引言在上一篇文章中,我们详细介绍了适配器模式(AdapterPattern),并展示了如何通过适配器将不兼容的接口转换为兼容的接口,使得原本无法协同工作的类能够在一起工作。这次,我们将探讨另一种结构性设计模式——桥接模式(BridgePattern),或者我们可以亲切地称它为“变型桥”。桥接模式将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化,通过引入一个桥接接口,桥接模式可以让抽象和实现独立
- Python适配器模式详解:让不兼容的接口协同工作
detayun
Pythonpython适配器模式开发语言
一、模式定义与核心思想适配器模式(AdapterPattern)是一种结构型设计模式,它通过创建一个中间层(适配器),将不兼容的接口转换为客户端期望的接口。就像现实中的电源适配器,让不同国家的插头都能在同一个插座上工作。二、模式结构解析#目标接口:客户端期望的接口classTarget:defrequest(self):"""标准请求方法"""raiseNotImplementedError#被适
- python3.9安装tensorflow-gpu 2.6.0和torch-gpu版本各依赖包的版本对应关系
首先使用的cuDNN(8.1)、CUDA(11.2)、tensorflow-gpu(2.6.0)、python(3.9)之间对应版本Window环境下安装pytorch下载地址tensorflow官网CUDA下载官网cuDNN下载官网注意:cuDNN需要注册absl-py0.15.0astunparse1.6.3cachetools5.3.2certifi2023.7.22charset-norm
- 打造智能资讯引擎:基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
程序员威哥
最新爬虫实战项目python开发语言
前言:数据时代的信息洪流,如何做到“千人千面”?在信息爆炸的时代,每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯?这不仅仅是爬虫技术的问题,更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发,构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”,从数据采集(爬虫)、文本处理(NLP)、兴趣建模(TF-IDF/协同过滤/Embedding)到推荐展示,覆盖整个推荐系
- gitlab修改DNS解析配置文件
中东大鹅
gitlablinuxgit
在Linux(CentOS7.9)云服务器上解压gitlab时提示需要Python的环境[root@rainyun-v1vct1josrc]#rpm-ivhgitlab-ce-10.8.4-ce.0.el7.x86_64.rpmwarning:gitlab-ce-10.8.4-ce.0.el7.x86_64.rpm:HeaderV4RSA/SHA1Signature,keyIDf27eab47:N
- 算法竞赛备考冲刺必刷题(C++) | 洛谷 P1024 一元三次方程求解
热爱编程的通信人
c++算法开发语言
本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来,并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构,旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!附上汇总贴:
- Python FastAPI 与传统 Web 框架的性能对比
Python编程之道
pythonfastapi前端ai
PythonFastAPI与传统Web框架的性能对比关键词:FastAPI、性能对比、Web框架、异步编程、Python、Django、Flask摘要:本文深入探讨了FastAPI与传统PythonWeb框架(如Django和Flask)在性能方面的差异。我们将从架构设计、请求处理模型、并发能力等多个维度进行对比分析,并通过基准测试数据展示实际性能差异。文章还将提供代码示例和性能优化建议,帮助开发
- Python Django 数据库索引优化
Python编程之道
pythondjango数据库ai
PythonDjango数据库索引优化关键词:DjangoORM、数据库索引、查询优化、性能调优、PostgreSQL、MySQL、执行计划摘要:本文深入探讨Django框架中的数据库索引优化策略。我们将从数据库索引的基本原理出发,详细分析DjangoORM如何生成SQL查询,以及如何通过合理的索引设计提升查询性能。文章包含索引类型选择、复合索引优化、Django模型字段索引配置、查询集优化技巧等
- Python Scrapy爬取办公用品网站数据的策略
Python编程之道
pythonscrapy开发语言ai
1.引入与连接想象一下,你是一家办公用品公司的市场调研人员,需要了解竞争对手的产品价格、种类等信息。如果手动去各个办公用品网站收集这些数据,那将是一项极其繁琐且耗时的工作。而Python的Scrapy框架就像是一个不知疲倦的超级助手,能帮你快速、高效地从众多网站抓取所需数据。你可能已经对Python有了一定的了解,知道它是一门功能强大且应用广泛的编程语言。Scrapy则是Python中专门用于网络
- 使用Python Scrapy打造个性化爬虫
使用PythonScrapy打造个性化爬虫——知识金字塔构建1.引入与连接:从“手动复制”到“自动化采集”的跨越你是否遇到过这样的场景?想整理1000条知乎优质回答做数据分析,却要逐条复制;想追踪某电商平台的商品价格波动,却要每天手动刷新页面……这些重复劳动,正是“个性化爬虫”的用武之地!与已有知识的连接:你可能用过requests+BeautifulSoup写过简单爬虫,但面对大规模数据、复杂反
- 新手向:基于 Python 的简易视频剪辑工具
在数字媒体时代,视频创作已成为大众表达的重要形式,从个人vlog制作到企业宣传视频,视频内容的需求呈现爆发式增长。传统专业软件如AdobePremierePro虽功能强大,提供完整的非线性编辑系统,但存在学习曲线陡峭(新手通常需要数周系统学习)、资源占用高(最低配置要求8GB内存)、授权费用昂贵(订阅价约20美元/月)等痛点。相比之下,Python凭借其丰富的多媒体库生态系统(如OpenCV、Mo
- TensorFlow GPU 2.10.1 for Python 3.9快速安装指南
疑样
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TensorFlowGPU2.10.1是专为Windowsx64和Python3.9设计的TensorFlow版本,它集成了GPU支持以加快深度学习模型的训练。本指南提供了该版本的概述、安装步骤及注意事项,旨在帮助开发者利用其性能优势提升机器学习项目的效率。1.TensorFlowGPU介绍1.1TensorFlow的起源与功能TensorFlow是由Goog
- 进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现
智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用,它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询,显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统(如NLTK、spaCy、Transformers等库)、跨平台兼容性以及易于集成的特点,成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块:1.API集成模块负责连接各类外部服务,
- Python 数据插值:NumPy 实现多种插值方法
Python数据插值:用NumPy解锁缺失数据的秘密拼图关键词数据插值、NumPy、线性插值、多项式插值、缺失值处理、数据平滑、数值分析摘要在数据分析和科学计算中,我们经常遇到离散或缺失的观测数据——比如气象站每小时记录的温度值有缺失,或者实验中只采集了稀疏的采样点。这时候,数据插值(Interpolation)就像“数据修复师”,能根据已知点推断出未知点的数值,让离散数据变成连续的“故事”。本文
- 【Python LeetCode 专题】热题 100,重在思路
一杯水果茶!
人生苦短我用Pythonpythonleetcode
哈希1.两数之和49.字母异位词分组128.最长连续序列双指针283.移动零11.盛最多水的容器15.三数之和42.接雨水滑动窗口3.无重复字符的最长子串438.找到字符串中所有字母异位词子串560.和为K的子数组239.滑动窗口最大值普通数组53.最大子数组和56.合并区间189.轮转数组238.除自身以外数组的乘积矩阵73.矩阵置零链表160.相交链表206.反转链表234.回文链表141.环
- 自己开发FT4222上位机软件 - USB转SPI
EE工程师
嵌入式系统python单片机模块测试
写作背景 最近公司有个项目,让开发一个能够同时进行千兆网接收和SPI配置的上位机软件,开发语言不限,所以作者选择Python+PyQt作开发,做嵌入式固件开发的读者可能知道还需要一块USB转SPI的模块才能进行上下位机正常SPI读写,项目团队成员建议模块从淘宝网购买就好,作者经过调研对比,感觉从芯片质量到开发配套上来讲,FTDI的FT4222模块是最优选择。但令作者感到不快的是淘宝商家不提供模块
- 自己开发I2C Bootloader -上位机开发篇
EE工程师
嵌入式系统pythonstm32单片机
上位机脚本开发 在芯片原厂大部分工程师选择的脚本语言依然是Python,Python有哪些开发优势这里就不再讨论了,这里我们只陈述一下上位机的开发环境,作者的开发环境是VSCode+Anaconda。脚本内容也没有什么好说的,一看就懂,比较简单。唯一值得提醒的是本项目的上位机开发需要多注意*Write_DataBytes_To_Serial_Port(self,DataBytes):*函数的实现
- [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
jinnianshilongnian
spring4
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
liyonghui160com
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
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