- 新书速览|云原生Kubernetes自动化运维实践
全栈开发圈
云原生运维kubernetes
《云原生Kubernetes自动化运维实践》本书内容:《云原生Kubernetes自动化运维实践》以一名大型企业集群运维工程师的实战经验为基础,全面系统地阐述Kubernetes(K8s)在自动化运维领域的技术应用。《云原生Kubernetes自动化运维实践》共16章,内容由浅入深,逐步揭示K8s的原理及实际操作技巧。第1章引领读者踏入Kubernetes的世界,详细介绍其起源、核心组件的概念以及
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
量子位
关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
- SQL优化思想——不优化或许是最好的优化⓵哈哈,其实我几乎什么都没做
梁敬彬
sql数据库
引言熟悉我的朋友知道我擅长SQL优化,出版过近80万字的技术书籍——《收获,不止SQL优化》,十余次印刷,反响热烈,在此,感谢支持我的读者。接下来,我将站在SQL优化思想的角度,给大家做一个系列分享。首先就是要有批判性思维,我将告诉大家:不优化或许是最好的优化!故事从L老师的一次优化经历说起,希望给大家带来新的启发。⓵啥没做就搞定Q:L老师,自从您为XXX平台做了SQL优化后,运行非常顺畅,您是做
- 深度解析大模型推理框架:原理、应用与实践
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代,大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式,带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验,帮助读者更好地掌握这一技术,并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架,主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分析
- 初级:数组与字符串面试题深度剖析
佩奇的技术笔记
Java面试小册java
一、引言在Java开发中,数组和字符串是最常用的数据结构之一。面试官通过相关问题考察候选人对数组和字符串的理解和运用能力,以及在实际开发中解决相关问题的经验。本文将深入剖析常见的数组与字符串面试题,结合实际开发场景,帮助读者全面掌握这些知识点。二、数组面试题:如何对数组进行初始化和遍历?答案:数组的初始化可以使用直接初始化、动态初始化等方式。遍历数组可以使用传统的for循环、增强型for循环(fo
- 从零到一:Redis Cluster部署配置全流程详解,轻松搞定高可用分布式缓存!
IT成长日记
#数据库技术解析与应用实践RedisClusterredis缓存集群
RedisCluster是Redis官方提供的分布式解决方案,它通过数据分片(Sharding)和主从复制(Replication)来实现高可用性和横向扩展。RedisCluster能够在多个节点之间自动分配数据,并且在节点故障时自动进行故障转移,确保系统的高可用性。本文将详细介绍RedisCluster的部署和配置全流程,帮助读者快速搭建一个高可用的Redis集群。1RedisCluster概述
- 第二章 EXI协议原理与实现--7.8 测试ISO15118-20命令
快活林高老大
ISO15118EXI
7EfficientXML编解码库7.8测试ISO15118-20命令编解码现在开始使用EfficientXML的库测试ISO15118-20命令的编解码是否正确,是否与EXICodec.jar的结果一致。在本书的附录B中罗列了ISO15118-20的所有命令(json、xml、exi),感兴趣的读者可以使用这些命令自己进行编解码验证。编写测试程序mytest20-all.c,对15118-2命令
- 基于 Redis 的分布式锁实现与优化
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域redis分布式数据库python3.11算法数据结构推荐算法
在分布式系统中,锁机制是保障数据一致性和并发控制的关键技术之一。Redis作为一种高性能的内存数据库,常被用于实现分布式锁。本文将详细介绍基于Redis的分布式锁的实现原理、代码示例以及优化策略,帮助读者更好地理解和应用这一技术。一、分布式锁的概念与需求在单机系统中,锁的实现相对简单,可以通过操作系统的同步机制或编程语言提供的锁机制来完成。然而,在分布式系统中,多个进程或线程可能运行在不同的机器上
- 从入门到进阶:Python数据可视化实战技巧
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在数据分析和数据科学领域,数据可视化是将复杂数据以直观图形展示的重要手段。Python作为数据科学领域的首选语言之一,提供了强大的数据可视化库,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。本文将从入门到进阶,逐步介绍Python数据可视化的实战技巧,帮助读者快速提升数据可视化能力。一、入门:Matplotlib基础Matplotlib是Python中最基础、最强大的数据可视化库之一。它
- 【机会约束、鲁棒优化】机会约束和鲁棒优化研究优化【ccDCOPF】研究(Matlab代码实现)
科研_G.E.M.
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个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述机会约束、鲁棒优化与ccDCOPF研究综述1.机会约束规划(ChanceConstrainedProgramming,CCP)在电力系统中的应用2.鲁棒优化(RobustOptimization,RO)在电力系统中的应用3.机会约束与鲁棒优化的协同方法
- 基于交替方向乘法(ADMM)的PAPR约束下传输波束成形器设计的方法研究(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章下载1概述上一次介绍的是用Python代码编程的,这次用Matlab代码实现。回顾见:基于交替方向乘法(ADMM)的PAPR约束下传输波束成形器设计的方法研究(Python代码实现)摘要本文研究了峰值平均功率比(
- 【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM (推荐)_从零开始大模型开发与微调 pdf
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今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。(书籍分享)
- 《交互式线性代数》
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《交互式线性代数》*InteractiveLinearAlgebra*由DanMargalit和JosephRabinoff编写,是一本聚焦线性代数的教材。本书旨在教授线性代数的核心概念、方法及其应用,通过代数与几何相结合的方式,帮助读者深入理解线性代数的本质,培养解决实际问题的能力。核心内容线性方程组求解代数方法:介绍线性方程组的基本概念,如解的定义、解集等。通过消元法和行变换,将方程组转化为增
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鸿蒙系统架构解析:深入理解分层设计与功能实现鸿蒙操作系统(HarmonyOS)是华为推出的全新分布式操作系统,其独特的架构设计是其核心竞争力之一。本文将深入探讨鸿蒙系统的分层架构,从内核层到应用层,逐层剖析其功能和作用,并结合实例帮助读者更好地理解鸿蒙系统的设计理念。一、鸿蒙系统架构概览鸿蒙系统采用分层架构设计,将系统划分为四个层次:内核层、系统服务层、框架层和应用层。这种分层架构具有以下优势:模
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- Pytorch使用手册-DCGAN 指南(专题十四)
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1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs(深度卷积生成对抗网络)。我们将训练一个生成对抗网络(GAN),在给它展示大量真实名人照片后,它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现,而本文档将对该实现进行详细解释,并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心,你不需要事先了解GAN的知识,但初次接触的读者可能需要花一些时间来理
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在区块链技术蓬勃发展的今天,智能合约作为去中心化应用(DApps)的核心组件,其版本管理和升级机制的重要性日益凸显。然而,传统的智能合约一旦部署便难以更改的特性给开发者带来了不小的挑战。面对这一难题,如何构建一个既能够保障数据安全又便于维护和更新的智能合约管理系统成为了业界关注的焦点。本文将深入探讨基于MySQL数据库设计支持智能合约版本控制的解决方案,旨在为读者提供一套完整的、易于实施的技术框架
- Python函数完全解读:从零基础到高阶实战
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目标读者:编程新手|转行者|需系统掌握函数用法的开发者目录一、函数是什么?为什么需要函数?二、函数基础语法详解1.定义与调用2.返回值:函数的输出结果3.参数传递机制4.案例:计算BMI指数三、变量作用域:理解局部与全局1.局部变量2.全局变量四、函数进阶:lambda与高阶函数1.lambda匿名函数2.高阶函数五、函数高级特性1.装饰器:增强函数功能2.递归函数六、实战案例:文件处理工具一、函
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CVE-2016-6628漏洞复现:深入剖析及实战演示一、引言在网络安全领域,漏洞复现是理解和应对安全威胁的重要手段。CVE-2016-6628是一个影响广泛的严重漏洞,它主要存在于某些版本的Android系统中,攻击者可利用此漏洞通过特制的应用程序获取敏感信息、执行任意代码等,给用户带来极大的安全风险。本文将详细介绍CVE-2016-6628漏洞的背景、原理,并进行完整的漏洞复现过程,帮助读者更
- 普通人学习AI应该如何入手?2025年最新AI大模型学习路线+全套学习资料,适合新手小白!
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引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,越来越多的人开始意识到掌握这项技能的重要性。然而,对于许多没有编程背景或数学基础的人来说,进入AI领域似乎是一个遥不可及的梦想。但实际上,通过合理的规划和适当的学习资源,任何人都可以逐步掌握AI的核心知识,并应用到实际工作中去。本文将为普通读者提供一份详细的2025年最新AI大模型学习路线图,并附带一套完整的自学资料,帮助您从零基础起步,顺利开启AI学习之旅
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OpenLayers与Cesium的二三维联动本文主要介绍OpenLayers与Cesium二三维联动的实现过程,以及在实现的过程中所遇到的问题以及解决方法。研究二三维联动的动机是需要开发基于GeoServer地图服务器的地理场景可视化系统,其中涉及到对服务器中地理数据的展示与交互部分,同时在三维场景中展示数字高程与地表影像信息。地理场景可视化系统我后续也会站看介绍,感兴趣的读者可以关注我后续的博
- 动态规划算法求解背包问题的全面剖析
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摘要本文深入剖析动态规划算法在求解背包问题中的应用,详细阐述动态规划算法的基本原理、核心要素与解题步骤。通过对0-1背包问题和完全背包问题的具体分析,展示动态规划算法在解决背包问题上的高效性与独特优势。同时,结合实际案例进行算法实现与结果分析,并探讨算法的优化策略与拓展应用,旨在帮助读者全面掌握动态规划算法求解背包问题的方法与技巧。一、引言背包问题作为组合优化领域的经典问题,在资源分配、投资决策、
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- 二分查找算法在有序数组中的解题分析与优化
带给我一点小幸运
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摘要本文深入剖析二分查找算法在有序数组中的应用,详细阐述其基本原理、实现步骤与时间复杂度,通过实际案例展示其解题过程,并针对算法在实际应用中的常见问题提出优化策略,旨在帮助读者全面掌握二分查找算法,提升解决相关问题的能力。一、引言在计算机科学领域,查找算法是解决众多问题的基础。二分查找算法作为一种高效的查找方法,在有序数组的查找场景中具有显著优势。随着数据规模的不断增大,二分查找算法相较于其他查找
- const关键字的作用和用法
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在C++中,const关键字有以下作用和用法:修饰变量-表示该变量的值不能被修改,在定义时必须初始化。例如:constintnum=10;,之后任何试图修改num值的操作都会导致编译错误。-可以提高程序的可读性和可维护性,让代码的读者清楚哪些变量是不应该被修改的。修饰指针-可以修饰指针本身或指针所指向的内容。例如,constint*ptr;表示指针所指向的int值是常量,不能通过ptr来修改该值,
- 【Kafka高级】Kafka性能优化与调优实践
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在大规模数据处理和实时消息传递场景中,Kafka的性能优化至关重要。本文将从生产者性能优化、消费者性能优化以及集群性能调优三个方面展开,结合实际代码示例和配置参数,帮助读者更好地理解和应用Kafka性能优化策略。一、生产者性能优化Kafka生产者的性能直接影响消息发送的效率和系统的吞吐量。以下是一些关键优化策略:1.1批量发送生产者会将消息批量发送到Kafka,减少网络请求次数。以下参数对批量发送
- 月薪7万招工程师,小米汽车APP启动华为鸿蒙版开发工作;马化腾深夜回复网友对元宝的建议;苹果重组AI高管团队 | 极客头条
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- Linux基础指令详解:掌握Linux系统的必备技能
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在数字化时代,Linux以其稳定性、安全性和灵活性成为了服务器、嵌入式系统以及开发环境中的首选操作系统。对于初学者而言,掌握Linux的基本指令是踏入这个强大操作系统的第一步。本文将详细介绍一些Linux系统中最为基础且常用的指令,帮助读者快速上手Linux。一、Linux基础指令概述Linux指令行界面(CLI)是其核心部分之一,通过命令行可以执行各种系统管理和文件操作任务。掌握这些基础指令,不
- 【Android 】零基础到飞升 | Git之使用GitHub搭建远程仓库
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1.5.2Git之使用GitHub搭建远程仓库本节引言:在上一节中,我们学习了如何使用Git,构建我们的本地仓库,轻松的实现了版本控制以及代码还原,修改日志查看等;读者肯定不满足与本地是吧,假如是多个人一起来开发一个程序呢?我们需要一个作为服务器的远程仓库!当然搭建一个服务器是需要成本的,为什么不把项目托管到Github上呢?作为开源代码库以及版本控制系统,Github拥有140多万开发者用户。随
- 芒格的“思维格栅“:构建全面的投资分析框架
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芒格的"思维格栅":构建全面的投资分析框架关键词:芒格、思维格栅、投资分析框架、跨学科思维、投资决策摘要:本文深入探讨了芒格的“思维格栅”理论及其在构建全面投资分析框架中的应用。首先介绍了“思维格栅”理论的背景和重要性,接着阐述了其核心概念与联系,包括跨学科思维的原理和架构。通过详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,结合数学模型和公式进行举例说明,帮助读者理解如何运用这一理论进行投资分析。随后通过项
- [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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- 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。
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万事开头难,第一份订单是关键。
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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