- 清华大学发布最新版DeepSeek学习教程,完整版pdf合集,速收藏。
大器晚成667
pdf人工智能深度学习学习AI写作
资料链接:https://pan.quark.cn/s/bb6ebf0e9b4d前日,清华发布的《DeepSeek从入门到精通》长达104页,还没学完,清华大学又发布了几个重磅教程!清华大学《DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单》,《普通人如何抓住DeepSeek红利》,《DeepSeek如何赋能职场应用》等等,这些教程将学习的受众群体从新手小白扩展到了科研人员,职场人
- 清华大学:DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单(86 页 PDF)
伟贤AI之路
AI技术pdf
第一弹:《DeepSeek:从入门到精通(100页PDF)》第二弹:《DeepSeek如何赋能职场应用?从提示语技巧到多场景应用》第三弹:《普通人如何抓住DeepSeek红利?》现在是《DeepSeek+DeepResearch让科研像聊天一样简单》PDF阅读地址:https://tcnsnwj3d31i.feishu.cn/wiki/CkbJw0pm5i5uAEkiijrcGGHrnGhPDF中
- KDD2015,Accepted Papers
weixin_34124651
大数据人工智能数据库
AcceptedPapersbySessionResearchSessionRT01:SocialandGraphs1Tuesday10:20am–12:00pm|Level3–BallroomAChair:TanyaBerger-WolfEfficientAlgorithmsforPublic-PrivateSocialNetworksFlavioChierichetti,SapienzaUni
- ThinkJSON:通过强化学习让大型语言模型(LLM)严格遵守JSON模式
AI仙人掌
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标题:ThinkInsidetheJSON:ReinforcementStrategyforStrictLLMSchemaAdherence作者:BhavikAgarwal,IshanJoshi,ViktoriaRojkova机构:MasterControlAIResearch链接:arXiv:2502.14905v1本文提出了一种轻量级强化学习框架,通过合成数据、多奖励函数和GRPO优化,显著提
- 如何通过提示词更好地利用AI
lally.
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如何通过提示词工程释放AI的全部潜力:7个深度优化技巧前言:为什么提示词决定AI的输出质量?在人工智能对话系统的使用中,提示词(Prompt)就像开启宝藏的密码钥匙。研究表明,优化后的提示词可使输出质量提升300%(AIResearchLab,2023)。本指南将系统解析提示词设计的核心方法论,并提供可直接复用的模板库。一、基础构建:打造高效提示词的4大支柱1.1精准目标定位术原理分析:模糊指令导
- PyTorch实现DARTS:可微分架构搜索指南
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PyTorch实现DARTS:可微分架构搜索指南pt.darts项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pt/pt.darts项目介绍PyTorchImplementationofDARTS(简称pt.darts)是一个基于PyTorch框架的DARTS算法实现库。DARTS(DifferentiableArchitectureSearch)是一种创新的神经网络架构
- 论文阅读笔记1——DARTS:Differentiable Architecture Search可微分架构搜索(一)(论文翻译学习)
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论文阅读笔记深度学习人工智能机器学习算法计算机视觉
DARTS:DifferentiableArchitectureSearch可微分架构搜索(一)DARTS:DifferentiableArchitectureSearch(一)ABSTRACT摘要1.INTRODUCTION介绍2.可微的结构搜索加油加油!如果你感觉你现在很累,那么恭喜你,你现在正在走上坡路!让我们一起加油!欢迎关注我的讲解视频,让我们一起学习:Bilibili主页:https:
- pytorch3d安装记录
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3D目标检测Pythonpytorch人工智能pytorch3d3D视觉CV
官方安装教程:https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/INSTALL.md通过pip或conda可以很容易安装上预编译好的包,安装过程不会报错,但是使用的时候就会报各种错误,原因是预编译好的包跟自己的环境不一定匹配,比如CUDA版本,torch版本等。推荐从源码安装。我是直接下载的源码安装,但是执行pythonsetup.py
- End-to-End Object Detection with Transformers
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目标检测计算机视觉神经网络
End-to-EndObjectDetectionwithTransformers会议:2020ECCV论文:https://arxiv.org/abs/2005.12872代码:https://github.com/facebookresearch/detr创新点:\作者摒弃了基于anchor、NMS等这种需要手工设计的模块,和R-CNN系列、YOLO系列,以及其他anchor-free的方法都
- 史上最全清华大学deepseek完全使用手册
2501_90739749
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「DeepSeek资料大全」资源链接:https://pan.quark.cn/s/1352425b0645这几天项目比较忙,没时间分享,看到网络上一直有清华大学的Deepseek学习指南第一二三弹,清华大学Deepseek学习指南第四弹DeepSeek+DeepResearch让科研像聊天一样简单、第五弹DeepSeek与AI幻觉也都发布啦!第一时间我就整理了相关PDF分享给大家,感兴趣的小伙伴
- 教你本地复现Deep Research:DeepSeek R1+ LangChain+Milvus
大模型入门教程
langchain人工智能大模型学习大模型DeepSeekAI大模型大模型教程
金融机构、律所、科研党的福音来了!不久前,OpenAI新推出了一项名叫DeepResearch(深度研究)的功能,迅速风靡全球。我们可以将其理解为大模型+超级搜索+研究助理的三合一。在这项功能里,用户输入查询问题后,只需要选择DeepResearch选项,OpenAIo3就能自动查找分析数百优质在线资源,并对其进行综合整理并加工,为用户生成一份具备专业分析师水准的综合报告。不仅内容生成更加详实,而
- 清华大学第四发《DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单》
人工智能
当下科研领域,传统模式急需改变,清华大学第四版《DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单》全文一共86页,以下是文档的关键内容总结:一、智能组合优势DeepSeek与DeepResearch构建先进技术体系,有强大模型运算、智能数据处理和友好交互界面。模型在数据处理速度、精准度和泛化能力上远超传统模型。数据采集渠道广、处理快,能读取多种格式文件。数据分析深入,可视化直观,还
- SOC 108A Research Traditions
后端
SampleofaQuantitativeReportSOC108AResearchTraditions1.Introduction:Beginyourresearchreportbyidentifyingthesocialphenomenonthatyoustudied.Whyisthistopicimportant?Thissectionmustincludeatleast5reference
- SpringBoot约定大于配置
骆驼整理说
分布式微服务框架开源框架及中间件javaspringboot
约定大于配置就是开箱即用中那些自动配置的细节,具体点就是配置文件(.yml)应该放在哪个目录下、命名规范等都可以被称为约定。maven目录结构的约定Spring官方文档,文档中描述的目录结构:Configlocationsaresearchedinreverseorder.Bydefault,theconfiguredlocationsareclasspath:/,classpath:/confi
- 使用神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)自动化设计高效深度学习模型的技术详解
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- 【deepseek】论文笔记--DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
大表哥汽车人
人工智能大语言模型学习笔记论文阅读人工智能deepseek
DeepSeek-R1论文解析1.论文基本信息标题:DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning作者:DeepSeek-AI团队(联系邮箱:
[email protected])发表时间与出处:2024年,AIME2024(人工智能与数学教育国际会议)关键词:ReinforcementLe
- 论文代码阅读及部分复现:Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data
thorn_r
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.11959.pdf项目地址:GitHub-yandex-research/rtdl-revisiting-models:(NeurIPS2021)RevisitingDeepLearningModelsforTabularData相关数据:https://www.dropbox.com/s/o53umyg6mn3zhxy/2024年2
- 非甾体抗炎药(NSAIDs):市场蓝海下的强劲增长与未来机遇
QYR_11
人工智能
非甾体抗炎药(NSAIDs)作为一类广泛用于治疗疼痛、炎症和发热的药物,其在全球医药市场中占据着举足轻重的地位。随着全球人口老龄化趋势的加剧、慢性病发病率的上升以及人们健康意识的增强,NSAIDs的市场需求呈现出持续增长态势。据市场研究机构QYResearch(恒州博智)预测,根据研究团队调研统计,2023年全球非甾体抗炎药市场销售额达到了1401亿元,预计2030年将达到2019亿元,年复合增长
- 【鸿蒙开发实战教程】在MacOS上如何使用 Flutter 构建鸿蒙APP
「已注销」
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前言根据研究机构CounterpointResearch发布的最新数据,2024年第一季度,鸿蒙OS份额由去年一季度的8%上涨至17%,iOS份额则从20%下降至16%。这意味着,华为鸿蒙OS在中国市场的份额超越苹果iOS,已成中国第二大操作系统。随着鸿蒙市场份额的不断提升,相应的岗位也会迎来一个爆发式的增长。这对于想要换赛道的程序员来说是一个非常好的消息,话说大家最近有想法转型鸿蒙开发吗?目前各
- 2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)
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2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议(ACVRA2025)2025InternationalConferenceonAdvancesinComputerVisionResearchandApplications重要信息2025年3月28-30日南京一轮截稿日期:2024年12月26日EI检索稳定早投稿,早审稿,早录用【会议简介】2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议(ACVRA2
- DARTS算法笔记(论文+代码)
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DARTS:DIFFERENTIABLEARCHITECTURESEARCH论文链接:DARTS论文代码:DARTS-code本文主要对DARTS算法进行学习,重点关注算法在CIFAR-10,ImageNet(分类问题)的研究。DARTS通过两次近似,将问题简单化,以减少GPU计算天数,局部最优近似全局最优,有限差分近似求梯度。摘要:在CIFAR-10、ImageNet、PennTreebank和
- 【拥抱AI】如何使用Milvus向量数据库进行数据库检索?
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使用向量数据库进行数据库检索是一种高效的方法,特别是在处理大规模、高维度的数据时。以下是详细的步骤,帮助你理解和实施这一过程:1.准备环境选择向量数据库常见的向量数据库有:Faiss:由FacebookAIResearch开发,适用于大规模向量搜索。Milvus:开源的向量数据库,支持多种索引类型和相似度度量。Elasticsearch:虽然主要是全文搜索引擎,但也支持向量搜索功能。安装和配置根据
- 今日AI和商界事件(2025-02-09)
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AI和商界事件人工智能
今日AI大事件主要包括以下几个方面:一、科技与应用进展多平台宣布上线DeepSeek大模型百度智能云、阿里云、华为云等科技巨头纷纷上线DeepSeek大模型,这标志着AI大模型技术在商业应用领域的进一步拓展。OpenAI推出新智能体DeepResearchOpenAI在AI研究领域继续深耕,推出新的智能体DeepResearch,并指出其存在的局限性,为AI技术的进一步发展提供了新思路。二、国际动
- 14.4K+ Star!GPT Researcher:一个基于AI的智能研究助手
鱼满满记
AI应用Github项目python人工智能ai
GPTResearcher简介GPTResearcher[1]是一个基于大型语言模型(LLM)的自动化智能体,目标是对任何给定主题进行在线全面研究。该智能体能够生成详细、事实和无偏见的研究报告,并提供定制化选项,以关注相关资源和大纲。GPTResearcher的设计灵感来源于最新的Plan-and-Solve和RAG论文,目标是解决错误信息、速度、确定性和可靠性问题,通过并行化智能体工作而不是同步
- 【人工智能】谷歌推出最新AI模型Gemini 2.0,开放Deep Research新功能!
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2024年12月12日,谷歌推出了其最新一代人工智能模型——Gemini2.0,这一模型被誉为“代理时代的新人工智能模型”,标志着AI技术的又一次飞跃。那么,Gemini2.0究竟带来了哪些突破?它将如何影响我们的生活和工作?1.Gemini2.0的创新亮点:多模态与本地工具的结合Gemini2.0不仅仅是对信息的组织和理解,它更注重信息的实用性。通过多模态进展和本地工具的使用,Gemini2.0
- 【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark
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神经网络搜索AutoMLNAS工具箱神经网络人工智能深度学习
【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表,其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率。Paper:NAS-Bench-301andThecaseforsurrogatebenchmarksforNeuralArchitectureSearchCode:https://githu
- 【论文阅读】DeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力 | DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型DeepSeek计算论文阅读deepseekagiaillmagentcot
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearningDeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力
[email protected]目录DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcem
- Rust编程基础教程:结构体和枚举类型
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一天一门编程语言编程实践大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍一、什么是Rust语言?Rust是由MozillaResearch开发的一门新兴的现代通用编程语言,它的设计目标是提供高效、可靠和并发的软件。它已经成为MozillaFirefox、GoogleChrome、Dropbox等知名网站的后台语言,被越来越多的初创公司、小型公司和企业采用。它拥有独特的安全保证、极高的性能、实时性能保证以及活跃的社区支持。二、为什
- 一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
元学习神经架构搜索NAS遗传算法强化学习演化算法一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)在人工智能的广阔领域中,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,简称NAS)是一颗璀璨的明星,它代表着一种全新的方法,即通过算法自动寻找最优的神经网络架构。这种思想源于元学习(Meta-Learning),它关注的是如何使学习过程本身变得更加高效。本文将深入探讨NAS的原理、方法、
- OpenAI发布"深度研究"AI助手:开启复杂问题分析新纪元
OpenAI近日宣布推出一款新的AI"代理",旨在帮助用户通过ChatGPT平台进行深入、复杂的研究工作。这项新功能被恰如其分地命名为"深度研究"(deepresearch)。根据OpenAI周日发布的博客文章,这项新功能主要面向"在金融、科学、政策和工程等领域从事密集知识工作,需要进行全面、精确和可靠研究的人群"。该公司还表示,对于那些需要仔细研究才能做出购买决定的商品,如汽车、家电和家具等,这
- [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
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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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
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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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cat auto_svn.sh
#!/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。
营销是必备技能。
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