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开目CAPP三维装配工艺设计三维装配工艺设计应用价值
目前,国内三维装配CAPP技术的应用还处于起步阶段,其主要应用于高产值、高附加值以及信息化程度较高的航空航天、汽车、军用电子等行业。通过应用,主要实现了以下价值:提升产品上市速度在产品设计到产品交付的过程中,通过采用数字化预装配进行装配工艺规划,可以帮助企业通过装配过程的模拟分析尽早发现和解决问题,优化装配方案,为设计与工艺、制造的并行提供条件,从而提高装配设计、现场装配工作的工作效率,缩减产品交
- 电竞实时比赛数据:揭秘赛场背后的数字魔法
Jiyan_xiaobai
业界资讯
电竞实时比赛数据:揭秘赛场背后的数字魔法一、电竞实时比赛数据的意义与价值1、电竞实时比赛数据是电子竞技比赛中不可或缺的一环,它记录了选手在比赛过程中的各项数据,如击杀数、助攻数、死亡数等。这些数据不仅反映了选手的个人表现,更是团队配合和战术执行的直观体现。通过分析这些数据,我们可以更深入地了解比赛情况,评估选手实力,以及预测比赛结果。2、在电竞领域,实时比赛数据具有极高的商业价值。赞助商、广告商和
- driver中为什么要使用非阻塞赋值
m0_71354184
systemverilog
1.模拟硬件时序行为实际硬件行为:DUT的输入信号通常在时钟边沿被采样。Driver需要确保信号的更新与时钟同步,而非阻塞赋值的延迟更新特性(在时间步结束时统一生效)能够准确模拟寄存器的行为。示例:always@(posedgeclk)begin//非阻塞赋值:信号在时钟边沿后更新data<=next_data;//当前时钟周期计算next_data,下一时钟生效valid<=next_valid
- 基于STM32的智能健康监测手环系统
STM32发烧友
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1.引言传统健康监测设备存在功能单一、数据孤立等问题,难以满足现代健康管理的个性化需求。本文设计了一款基于STM32的智能健康监测手环系统,通过多生理参数采集、AI健康评估与云端协同技术,实现人体健康状态的实时监测与预警,推动主动健康管理模式的普及。2.系统设计2.1硬件设计主控芯片:STM32L476RG,超低功耗设计(7天)无线充电(Qi标准,2小时充满)2.2软件架构生理信号处理:小波变换消
- 风险管理必备工具:从SWOT分析到蒙特卡洛模拟软件
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在商业世界中,风险管理是企业取得成功的关键因素之一。有效的风险管理可以帮助企业识别潜在的风险,制定相应的策略来降低风险的影响,并抓住潜在的机会。在风险管理中,有许多工具可以帮助企业进行分析和决策。本文将介绍两种常用的风险管理工具:SWOT分析和蒙特卡洛模拟软件。SWOT分析:全面评估企业的优势、劣势、机会和威胁SWOT分析是一种广泛应用的战略规划工具,它可以帮助企业全面地评估自身的内部优势(Str
- LeetCode 第5题:最长回文子串
Gemini技术窝
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本文我们来寻找隐藏在字符串中的小妖精——最长回文子串。文章目录引言解题思路中心扩展法详细步骤实现代码解题过程可视化代码详解例子讲解例子1:字符串"babad"例子2:字符串"cbbd"例子3:字符串"a"例子4:字符串"ac"总结引言大家好!今天我们来聊一聊一个有趣的问题:如何在一个字符串中找到最长的回文子串。这道题是LeetCode上的第5题,乍一看,好像是在跟我们玩捉迷藏。回文子串是什么?它其
- HDMI规范-第十六章 HDR(高动态范围)技术规范详解及运用场景
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引言随着显示技术的不断发展,用户对图像质量和视觉体验的要求越来越高。传统的SDR(StandardDynamicRange,标准动态范围)技术已经无法满足现代显示设备的需求。为此,HDR(HighDynamicRange,高动态范围)技术应运而生。HDR通过提供更广泛的亮度范围和更丰富的色彩深度,显著提升了图像的质量和视觉效果。本文将全面介绍HDR技术的规范,包括其工作原理、数据传输流程、标准和格
- 别再 pip install 了!一个绝佳的包管理器:pipx
西坡不是东坡
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在Python开发过程中,我们常常需要安装各种各样的工具库。有些库是项目级别的,比如Django或者Flask,而有些库是我们在整个系统中都可能用到的命令行工具,比如black、flake8、httpie等。对于后者,传统的pip安装方式可能会引发一些版本冲突或者环境污染的问题。这时,pipx就成了我们的救星。什么是pipx?pipx是一个用于安装和管理Python命令行工具的工具。它的主要优势在
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以下是一个简单的Python示例,用于模拟监测自动驾驶模拟过程中违反交通规则的车辆。在这个示例中,我们假设交通规则包括车辆不能超过限速,并且不能在红灯时通过路口。importrandom#定义交通规则SPEED_LIMIT=60#限速,单位:km/hTRAFFIC_LIGHTS=["red","green"]#交通灯状态#定义车辆类classVehicle:def__init__(self,id)
- 2024睿抗(Raicom)机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-本科组 省赛 真题
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RaicomCAIP系列比赛历年真题均在PTA教育超市售卖。本场比赛真题售卖链接入口RC-u1热҈热҈热҈分数10热҈热҈热҈……最近热得打的字都出汗了!幸好某连锁餐厅开启了气温大于等于35度即可获得一杯免费雪碧的活动。但不知为何,在每个星期四的时候,这个活动会暂停一天……现在给定连续的若干天的气温情况以及给定的第一天是星期几,请你算出有多少天你可以喝到免费的雪碧,又有多少天是因为星期四而导致你喝
- DeepSeek开源周第二弹:DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来?
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一、引言:MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家(MoE)模型训练中,专家间的全对全(All-to-All)通信成为性能瓶颈。传统方案在跨节点传输时带宽利用率不足50%,延迟高达300μs以上。DeepSeek推出的DeepEP作为首个开源EP通信库,通过软硬件协同优化,将节点内通信带宽压榨至158GB/s(接近NVLink极限),跨节点RDMA延迟降至46GB/s,成为大模型训练/推
- Kali Linux信息收集工具全集
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001:0trace、tcptraceroute、traceroute描述:进行路径枚举时,传统基于ICMP协议的探测工具经常会受到屏蔽,造成探测结果不够全面的问题。与此相对基于TCP协议的探测,则成功率会有所提高,同时基于已经建立的合法TCP会话的探测则更具优势,甚至可以探测到目标内网。虽然没有银弹,但结合多种技术手段,则可以收集更加完整的目标信息,为后续渗透测试做准备。002:Acccheck
- 深入浅出 Pinia:下一代 Vue 状态管理库的核心实践与设计哲学
斯~内克
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引言:为什么需要状态管理?在现代前端开发中,随着应用复杂度提升,组件间的数据共享和状态管理成为关键挑战。传统的组件间通信(如props/emit)在跨层级组件或大型应用中显得力不从心,而Vue生态早期的Vuex虽然解决了这一问题,但随着TypeScript的普及和CompositionAPI的推出,开发者对状态管理工具提出了更高要求——这便是Pinia诞生的背景。第一部分:Pinia基础概念1.1
- 大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案
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大模型应用案例之RAG打造专属知识库botAIGCchatgpt人工智能llama数据库
在现代应用中,向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同,向量数据库的“热更”(即在不中断服务的情况下更新索引)是一个具有挑战性的问题。本文将深入探讨这一问题,对比主流向量数据库的热更方案,并给出Qdrant的代码示例。1.什么是向量数据库的“热更”?想象一下,你正在运营一个大型电商平台,用户可以上传图片搜索相似商品。你的商品库每天都在更新:新商品上架:需要将新商品
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前言嘿,小伙伴们!备战蓝桥杯嵌入式比赛的号角已经吹响啦!如果你还在为如何入手STM32G431RB这块比赛板子而发愁,别担心,今天我就来给你全方位介绍这块板子,带你快速上手备赛,一起冲向蓝桥杯的赛场,拿下好成绩!准备好了吗?Let'sgo!1.STM32G431RB板子介绍1.1核心芯片性能STM32G431RB基于高性能的Arm®Cortex®-M432位RISC内核,工作频率高达170MHz。
- HarmonyOS NEXT 原生应用/元服务调试概述
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一、概述DevEcoStudio提供了丰富的HarmonyOS应用/元服务调试能力,支持JS、ArkTS、C/C单语言调试和ArkTS/JS+C/C跨语言调试能力,并且支持三方库源码调试,帮助开发者更方便、高效地调试应用/元服务。HarmonyOS应用/元服务调试支持使用真机设备、模拟器、预览器调试。接下来以使用真机设备为例进行说明,详细的调试流程如下图所示:1.配置签名信息:使用真机设备进行调试
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传统的组件间的通信方式有Handler、BroadcastReceiver,Interface、EventBus等等方式实现,他们有自己适合的应用场景,也有各自的弊端。这里介绍新的组件通信同时LiveData,它是一个数据持有类,具有以下特点:数据可以被观察者订阅能够感知组件(Fragment、Activity、Service))的生命周期组件处于active状态时,会通知观察者有数据更新对于观察
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- Spring 学习笔记(一)Spring两大核心技术IOC控制反转/DI依赖注入和AOP面向切面 案例 | 优化传统的Web开发 | MVC架构DAO层与Service层之间的解耦
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DrivingTestSimulationUnity3DProject,subjecttwo,simulateddrivingtest【更新信息】更新时间-2021-1-17解决了方向盘不同机型转动轴心偏离更新时间-2021-2-18加入了手刹系统待更新-2021-6-19(工作太忙少有时间更新,先指出问题)解决了在REC回放下偶然出现的物体回放错位BUG(每一个挂ReplayEntity.cs的
- Monorepo:前端团队的“中央厨房“革命
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大家好!今天我要带大家解锁一个让团队协作效率翻倍的神器:Monorepo!准备好迎接代码管理的新世界了吗?一、从"路边摊"到"中央厨房"的进化史传统MultiRepo模式(路边摊)每个项目单独开火做饭:独立仓库、重复配置、依赖版本混乱。想象一下10个摊主各自炒蛋炒饭,连鸡蛋都要分10个篮子装!Monorepo模式(中央厨房)所有菜品共用食材库:统一采购/切配/烹饪。就像米其林餐厅的后厨,所有厨师共
- DeepSeek智能引擎:高效重塑创作与开发
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内容概要DeepSeek智能引擎通过创新的混合专家架构(MixtureofExperts),在670亿参数规模下实现了多模态智能处理能力的突破性进展。该架构通过动态路由机制,使模型在处理复杂任务时能够自动调用最适配的专家模块,相较于传统单体模型,其推理效率提升约40%,同时保持90%以上的参数利用率。系统核心功能模块对比如下:功能模块核心能力应用场景处理速度(Tokens/s)DeepSeekCh
- 金融风控与医疗影像算法创新前沿
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内容概要在金融风控与医疗影像交叉领域,算法创新正推动两大行业的技术范式变革。联邦学习算法通过分布式数据协作机制,在保证隐私安全的前提下,显著提升金融风险预测模型的泛化能力。医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络(3D-CNN)架构,实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割,诊断准确率较传统方法提升23.6%。值得关注的是,可解释性算法(如LIME和SHAP)的深度应用,使两类场景中的模型决策
- 算力革新引领数字中国智能跃迁
智能计算研究中心
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内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正通过架构创新与场景融合加速重构技术生态。当前算力体系呈现三大演进方向:异构计算突破传统芯片性能瓶颈,实现CPU、GPU、FPGA等多元架构的协同调度;边缘计算推动工业设备、物联网终端等场景的实时响应能力提升,形成“云-边-端”三级计算网络;量子计算则在加密通信、药物研发等领域展现颠覆性潜力,其物理比特操控精度已达实用化临界点。技术方向核心特征典型应用场景异构
- ZeRO分布式训练策略
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ZeRO分布式训练策略详解一、核心设计原理ZeRO(ZeroRedundancyOptimizer)是微软提出的分布式训练优化框架,与传统数据并行方法不同,ZeRO通过将模型的参数、梯度和优化器状态分散到多个设备上,从而实现内存和计算资源的高效利用。ZeRO通过三级分片策略消除内存冗余,实现超大规模模型训练。其核心演进路线分为三个阶段:1.1ZeRO-1:优化器状态分片分片对象:优化器参数(如Ad
- 【数据仓库】数仓分层设计
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一、为何分层?随着信息技术的快速发展,传统数据库已经无法存储和处理海量的数据,数据仓库应运而生。官方说明:数据仓库是用于支持企业决策制定和分析,它通过将不同来源的数据整合在一起,为用户提供一致、全面且易于访问的数据视图。可以简单理解为数据仓库就是专门用来存储和分析海量的历史数据,让数据真正地产生价值,为企业赋能。之前看到过一句话说的很不错,数据仓库的第一性原理是什么?就是以通过整合、优化和管理数据
- 代码随想录 Day 37 | 【第九章 动态规划part 01】理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
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动态规划算法
一、理论基础理论基础无论大家之前对动态规划学到什么程度,一定要先看我讲的动态规划理论基础。如果没做过动态规划的题目,看我讲的理论基础,会有感觉是不是简单题想复杂了?其实并没有,我讲的理论基础内容,在动规章节所有题目都有运用,所以很重要!如果做过动态规划题目的录友,看我的理论基础就会感同身受了。代码随想录视频:从此再也不怕动态规划了,动态规划解题方法论大曝光!|理论基础|力扣刷题总结|动态规划入门_
- Python自动化运维实战,怎么构建分布式质量监控平台
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Python实例开发实战运维python自动化分布式质量监控平台linux
注意:本文的下载教程,与以下文章的思路有相同点,也有不同点,最终目标只是让读者从多维度去熟练掌握本知识点。下载教程:Python自动化运维项目开发实战_构建分布式质量监控平台_编程案例解析实例课程教程.pdf一、引言随着企业业务的不断扩展和复杂化,系统运维面临着越来越多的挑战。传统的运维方式已经无法满足现代企业的需求,因此,自动化运维成为了企业提升运维效率、保障系统稳定性的重要手段。在自动化运维中
- 量化交易如何利用算法模型进行股票筛选?其选股策略包含哪些方面?
量化问财
量化投资程序化炒股券商API算法人工智能python
前言量化交易是一种基于数学模型、统计分析和计算机算法的交易方式,通过系统化的方法筛选股票并进行投资决策。与传统交易依赖主观判断不同,量化交易强调数据驱动和模型优化,能够更高效地捕捉市场机会并控制风险。以下是量化交易通过算法模型选择股票的核心逻辑和方法。一、量化交易选股的核心逻辑量化交易选股的核心在于通过数学模型和算法,从海量数据中挖掘出具有潜在收益的股票。其逻辑主要基于以下几个方面:数据驱动的决策
- [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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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
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#!/bin/bash
- 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
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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“独立
- 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