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LLM教程
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这个教程有以下几部分构成:硬件配置概念介绍实操测试结果1.硬件配置本文使用的方法配置要求低,没有gpu也可以正常使用(就是有点慢),不管是windows还是linux,都可以无障碍使用大模型,有脚就行,废话少说,let’srock!2.概念介绍几个部署要用到的概念,工具和项目huggingface:类似于模型的github,各种各样的开源模型都可以在这被找到.模型量化技术:这也是我们能够在低端设备
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全能骑士涛锅锅
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Mermaid绘图指南(一)-Mermaid图表绘制语法详解与实战示例AuthorDateVersionNoteTaoWang2025-04-24V1.0Releasethedocument.文章目录Mermaid绘图指南(一)-Mermaid图表绘制语法详解与实战示例一、工具概述1.1工具简介1.2快速入门1.3图表类型支持1.4实战案例:明代皇族谱系二、饼状图开发规范2.1语法结构参数说明表2
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在数据驱动的现代开发中,高效处理PDF文档已成为Java开发者不可或缺的核心能力。无论是处理各类发票扫描件、业务分析报告,还是包含丰富图表的技术文档,掌握Java版的PDF解析技术都将大幅提升数据处理效率,充分释放文档中的商业价值。本指南将介绍如何使用Spire.PDFforJava读取PDF文档,涵盖从可搜索的PDF提取文本、表格和图片,以及通过OCR技术从扫描版PDF中读取文本。Spire.P
- PPT处理控件Aspose.Slides教程:在 PowerPoint 文件中创建 3D 形状
CodeCraft Studio
3D/2DCAD文档管理powerpoint3dpython
概述在PowerPoint文件中创建3D形状可以显著增强演示文稿的视觉吸引力。此功能对于建筑、教育和设计等以视觉表现为关键的行业至关重要。通过使用Aspose.SlidesforJava,开发人员可以轻松地将3D模型渲染集成到他们的应用程序中。该库以其灵活性和高级自定义选项而闻名,使其成为在PowerPoint中创建3D形状的理想选择。凭借其强大的功能,Aspose.SlidesforJava使开
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vscode是文本编辑而非集成开发环境,需要经过配置才能在其上编译执行代码。本教程将具体详解在linux上配置VisualStudioCode使用GCCC++编译器(g++)和GDB调试器的方法(GCC是GNU编译器集合,GDB则是GNU调试器)。配置vscode后,将通过在VSCode中编译和调试一个简单的C++程序告知您具体该如何操作。一、先决条件安装VisualStudioCode.安装C+
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
推理(Inference)是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同,推理阶段不计算梯度也不更新权重,仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析:1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数(权重和偏置)。前向传播:输入数据逐层计算,得到输出。后处理:根据任务类型解析输出(如分类取概率最大值,回归直接输出)。2.代码实现(Python+NumPy)(1)定义模型
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weixin_66009678
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出现如下报错:NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70.IfyouwanttousetheNVIDIAGeForceRT
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使用gitclone拉取GitHub代码时出现以下错误:fatal:unabletoaccess'https://github.com/XXX':Failedtoconnecttogithub.comport443after133795ms:Connectiontimedout通过查找资料,找到解决办法,可以通过运行以下代码解决:gitconfig--global--unsethttp.proxy
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fac-via-ppg项目使用教程fac-via-ppgForeignAccentConversionbySynthesizingSpeechfromPhoneticPosteriorgrams(Interspeech'19)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fac-via-ppg1.项目目录结构及介绍fac-via-ppg/├──data/│└──fi
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系统概述如下:(a)一个基于卷积神经网络(ConvNet)的识别模型,该模型包含特征提取器和分类器;(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的,我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段,权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量(分类器框内的绿色矩形),并为新类别生成相应的分类权重向量(分类器框内的蓝色矩形)。这样,卷积神经网络就能同时识别基础类别
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AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略内容摘要在AI技术席卷全球的今天,小程序与AI的结合已不再是“锦上添花”,而是企业生存的“必答题”。当用户打开一个电商小程序,系统竟能提前预判其需求;当用户对着智能音箱说一句指令,小程序即刻完成从订票到推荐餐厅的“一条龙”服务——这些场景正在成为现实。但问题随之而来:智能推荐如何避免“精准骚扰”?语音交互如何突破方言和噪音的桎梏?技术背后隐藏着
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USART的DMA配置成循环模式时发送会不停的传输数据,接收时只有有数据时才会传输,否则挂起等待。而ADC的DMA配置成循环模式时只有ADC转换完成后才会自动触发DMA传输,不是一直在传输。1.触发机制的差异USART(持续触发)USART的DMA传输由硬件事件持续驱动:发送时:当TX数据寄存器为空(TXE标志),DMA会立即填充新数据,形成不间断传输循环。接收时:当RX数据寄存器非
- SQL 多个字段的值拼接成Josn
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实际开发中,我们需要把一张表的多个字段值复制到一张新表里的一个字段来存储,少量数据我们可以通过sql语句来处理语法结构如下:SELECTColumnName1,CONCAT('{anytName:"',yourColumnName,'",anyName:"',yourColunName,'"}')asextFROMTableNameGROUPBYColumnName1;注意多个字段间不要换行,仔细
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if分支语句分支语句的作用是在某些条件控制下有选择的执行实现一定功能语句块。if分支语句则是当if后的条件满足时,if下的语句块被执行,语法格式如下所示:if:statements让我们看看代码吧。>>>sex='male'>>>ifsex=='male':print'Man!'#此处有两次回车键Man!>>>ifsex=='female':print'Woman'#此处有两次回车键>>>if_e
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1.用户消费分析累计积分可用积分已用积分首单时间首单地址首单来源首单省份首单城市首单地区最近一次收获省份最近一次收获地区常用一次收获省份常用一次收获地区最近一次使用手机号码常用手机号码常用手机号运营商不同手机号数最近一次邮箱常用邮箱常用邮箱运营商不同邮箱数最近一次收获地址累计代金券数量累计代金券金额可用代金券数量可用代金券金额已用代金券数量已用代金券金额过期代金券数量过期代金券金额月度新老客户新/
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枯萎穿心攻击
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巴伦是只猫
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特征选择(FeatureSelection)系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤,通过筛选最相关、信息量最大的特征,提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论:1.特征选择的核心目标提升模型性能:去除噪声和冗余特征,增强泛化能力。降低计算成本:减少训练和预测时间。增强可解释性:简化模型,便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法(FilterMethods
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LinuxVim最全面教程目录介绍安装Vim基本操作启动与退出插入模式移动光标删除、复制和粘贴撤销与重做高级操作查找与替换多文件编辑宏与自动化插件管理配置Vim编辑vimrc常用配置示例总结介绍Vim是一个高度可配置的文本编辑器,适用于从日常文本编辑到复杂的编程任务。它的前身是vi编辑器,具有强大的文本处理能力和灵活的扩展性。安装Vim在不同的Linux发行版上安装Vim的方法略有不同。以下是一些
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今天写了一个多文件上传的接口,但是在swagger文档里面,一直不显示文件这个参数,但是在postman没有问题@ApiOperation(value="上传文件")@PostMapping("/uploadFile")@ExceptionHandler(MethodArgumentNotValidException.class)@Transactional(rollbackFor=Runtime
- PyTorch 详细安装教程及核心API使用指南
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一、PyTorch简介PyTorch是由FacebookAIResearch(FAIR)于2016年开发的开源深度学习框架,现已成为学术界和工业界最受欢迎的深度学习工具之一。其核心优势在于采用了动态计算图(DynamicComputationGraph,又称"define-by-run"机制),这使得开发者能够像编写普通Python代码一样构建神经网络,并在运行时动态调整计算图结构,大大提高了研究
- nvm:NodeJs版本管理工具下载安装与使用教程
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nvm是什么nvm是一个node的版本管理工具,可以简单操作node版本的切换、安装、查看。。。等等,与npm不同的是,npm是依赖包的管理工具。nvm特点node:是一个基于ChromeV8引擎的JS运行环境。npm:是node.js默认的包管理系统(用JavaScript编写的),在安装的node的时候,npm也会跟着一起安装,管理node中的第三方插件。nvm:node版本管理器,也就是说:
- Swiper.js滑动插件使用教程-支持轮播图、滑块、画廊
天天打码
VUE大前端javascript开发语言ecmascript
几乎每个前端开发都应该用过这个滑动组件库吧?这就是大名鼎鼎的swiper.js一、Swiper及其功能Swiperjs是一个流行的开源的移动端触摸滑动库,用于创建响应式、可触摸滑动的轮播图、滑块、画廊和其他滑动组件。它是一个跨平台的库,可以在网页、移动应用和桌面应用中使用。Swiper.js提供了丰富的功能和选项,使开发者可以轻松创建各种滑动效果和交互。以下是一些Swiper.js的特点和功能:响
- 总结过去三年软件供应链安全一些非共识核心问题
写在前面过去三年,我大概每年平均至少见300个企业的专家和大佬们,这三年下来也快1000人次了吧。虽然有一些人是重复见了很多次的,但每次见也多少会有新的收获。因为工作的原因,我们聊最多的话题其实是跟软件供应链安全相关的,所以我最近就特别想把过去我们这1000次交流过程中,聊到的最核心的问题都提炼出来,然后在今年的产品迭代、公众号、直播、闭门会议、对外技术交流分享中,把这些内容重点放进去。也是希望通
- JIEJIE.NET:.NET代码混淆终极实战指南
墨夶
C#学习资料.netwindows
第一章:JIEJIE.NET核心架构解析1.1IL代码分析引擎//IL指令分析器核心逻辑publicclassILAnalyzer{publicvoidAnalyzeMethod(MethodBodymethodBody){//提取控制流图varcontrolFlowGraph=BuildControlFlowGraph(methodBody);//识别敏感结构varsensitiveStruct
- 结合 deepseek R1 模型,新的 AI Cursor 编程最佳实践!让第三方 ai 成为我们和 cursor 沟通的桥梁
hello,我是魔王哒,流光卡片开发者,来分享一下自己最新的ai编程实践经验,不管你是零基础小白还是专业技术人这里的思路相信一定会对你有启发。一句话总结,让deepseek成为你与cursor沟通的桥梁,让其他deepseek来将作为编程小白的我们的语言转换为更适合与cursor对话的提示词。有人要问了,这能说是最佳实践吗?是不是不知道,但是他解决了很多技术人或者小白的痛点,那就是不知道该如何好好
- 2025主流AI大模型终极指南:横向对比+实战测评+官方注册教程
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AI工具全指南:从入门到精通解锁高效生产力人工智能
《2025主流AI大模型终极指南:横向对比+实战测评+官方注册教程》在人工智能技术飞速发展的今天,大型语言模型(LLM)已成为推动数字化转型的核心引擎。作为CSDN资深AI技术专家,我将通过本文为您全面剖析2025年主流大模型的技术特点、应用场景和性能差异,并提供详细的官方注册和使用指南,帮助您快速掌握这些强大的AI工具。一、2025年主流大模型全景概览1.1大模型技术发展现状2024-2025年
- 2、Connecting to Kafka
虾条_花吹雪
SpringforApacheKafkakafka分布式ai
KafkaAdmin-请参阅配置主题ProducerFactory-请参阅发送消息ConsumerFactory-请参阅接收消息从2.5版本开始,每个版本都扩展了KafkaResourceFactory。这允许在运行时通过向引导服务器的配置中添加Supplier来更改引导服务器:setBootstrapServersSupplier(()->…)。所有新连接都将调用此命令以获取服务器列表。消费者和
- 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级的理解
一:缓存雪崩我们可以简单的理解为:由于原有缓存失效,新缓存未到期间(例如:我们设置缓存时采用了相同的过期时间,在同一时刻出现大面积的缓存过期),所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了,而对数据库CPU和内存造成巨大压力,严重的会造成数据库宕机。从而形成一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。解决办法:大多数系统设计者考虑用加锁(最多的解决方案)或者队列的方式保证来保证不会有大量的线程对数据库一次性进
- “解锁自动化新可能:使用Robocorp构建Python机器人“
sjufgwgfhoia
自动化python服务器
在这个快速变化的技术时代,自动化已经成为提高生产力和效率的关键驱动力。Robocorp提供了一种强大且灵活的平台,帮助开发者构建和运行Python机器人,以满足各类业务需求。引言在本文中,我们将深入探讨如何使用Robocorp构建和操作可以运行在任何地方且具备任意规模的Python工作器。本文旨在帮助你快速上手Robocorp平台的安装和设置,并分享如何在实践中应用它。主要内容1.Robocorp
- [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:
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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
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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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。
谨小慎微。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
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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