- 本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9?
go
银行存款、河流长度等数据的首位数字更容易出现1而不是9,这背后的数学原理是本福特定律(Benford'sLaw)。本福特定律的概述本福特定律(Benford'sLaw)又称首位数字定律,是一种描述自然生成数据中数字分布规律的统计学现象。该定律揭示了在多种实际数据集中,数字1-9作为首位数字出现的概率呈现特定规律性分布。数学表达式首位数字d出现的概率为:P(d)=log₁₀(1+1/d),其中d∈{
- 以量子“自相干—波函数”理论的破产奠基唯物唯一的《自然集合论》
留下一片云
科技
违背守恒定律-物质唯一性的“自相干即可改变衍射方向”思想实验:在接受屏光栅“电子落点处”继续开缝衍射。多级重复角度叠加后,按量子“波函数”理论,“电子只靠自相干,不需任何外部作用即可任意变向、返回”,“拔着自己的头发离开了地球”。唯心的经典骗术:“天机不可泄露”—“观察导致坍缩”。—————————自然集合论自然是融洽无矛盾的客观存在,唯物唯一。集合有统属,万物归自然。集合内性本善,逻辑/规则在集
- 4.4《光的折射》
耶柴
物理备课(八上)学习
教会什么:光的折射定律培养什么:课标:(二)运动和相互作用2.3声和光2.3.3通过实验,了解光的折射现象及其特点。例6通过光束从空气射入水(或玻璃)中的实验,了解光的折射现象及其特点。一、导入实验引入:茶碗+硬币【光的折射引入】光的折射引入_哔哩哔哩_bilibili(也可使用投影仪+纸杯+硬币,将角度调整为恰好看不到硬币的时候,加入水,通过折射便可以看到部分硬币。)我们可以观察到什么?(刚刚开
- 实验六 多cache一致性——监听协议_多核Cache一致性
weixin_39576336
实验六多cache一致性——监听协议
经过这么多篇文章的介绍,我们应该已经对Cache有一个比较清晰的认识。Cache会面临哪些问题,我们该怎么处理这些问题。现在我们讨论多核Cache一致性问题。在摩尔定律不太适用的今天,人们试图增加CPU核数以提升系统整体性能。这类系统称之为多核系统(简称MP,Multi-Processor)。我们知道每个CPU都有一个私有的L1Cache(不细分iCache和dCache)。假设一个2核的系统,我
- 二八定律学sed
m0_53747349
#linux知识库linux
sed(流编辑器)是一种强大的文本处理工具,常用于对输入流(文件或管道)进行基本的文本转换。初学者会有畏难情绪,但是我想这个命令的使用是遵循二八定律的,有一些最常见的命令,所以,在生产环境中,寻找什么是sed最常用的操作是有意义的:1.替换文本语法:s/原内容/替换内容/[选项]全局替换(每行所有匹配):sed's/old/new/g'file.txt替换第N次出现的匹配:sed's/old/ne
- 机器人技能列表
极梦网络无忧
杂谈机器人
一、机器人制作基础入门(一)机器人概述1.机器人的定义与分类2.机器人的发展历程与现状3.机器人在各领域的应用案例(二)必备工具与材料4.常用电子工具介绍(万用表、电烙铁等)5.机械加工工具(螺丝刀、钳子、扳手等)6.电子元件(电阻、电容、二极管等)7.结构材料(塑料、金属、木材等)二、电子电路基础(一)电路原理与设计8.电路基本概念(电流、电压、电阻等)9.欧姆定律与基尔霍夫定律10.简单电路设
- Deepseek:物理神经网络PINN入门教程
天一生水water
神经网络人工智能深度学习
一、物理信息网络(PINN)的概念与原理1.定义与来源物理信息网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种将物理定律(如偏微分方程、守恒定律等)嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束,从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源:PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求(如网格生
- 数学:从宇宙密码到人工智能的核心语言
Acd_713
数学学习
——解析数学本质、历史演进与未来革命的3000年全景图一、数学本质论:宇宙的元语言1.1数学实在论的拓扑诠释根据丘成桐的卡拉比-丘流形理论,物理定律可表述为:MCY↪CPn满足c1(M)=0\mathcal{M}_{CY}\hookrightarrow\mathbb{C}\mathbb{P}^n\quad\text{满足}\quadc_1(\mathcal{M})=0MCY↪CPn满足c1(M)=
- 用物理信息神经网络(PINN)解决实际优化问题:全面解析与实践
青橘MATLAB学习
深度学习网络设计人工智能深度学习物理信息神经网络强化学习
摘要本文系统介绍了物理信息神经网络(PINN)在解决实际优化问题中的创新应用。通过将物理定律与神经网络深度融合,PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。实验表明,PINN相比传统数值方法及强化学习(RL)/遗传算法(GA),在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词:物理信息神经网络;优化任务;深度学习;强化学习;航天器轨道一、
- 太翌氏文化产业: AGI架构部署
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能agi架构人工智能
在之前RGOA-重力算法等基础上,分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式,是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理RGOA(GravitationalSearchAlgorithm)是一种基于物理引力定律的优化算法,通过模拟粒子在引力场中的运动来寻找最优解。其核心公式为:Fij=GmimjRij2+ϵ和a
- 电阻在电路中的不同作用及阻值选择详述
DeepGpt
器件选型硬件工程
一、电阻的常见作用限流(CurrentLimiting)描述:限制通过电路或元件的电流,保护器件(如LED)。特点:根据欧姆定律(R=V/I)计算阻值。阻值选择:取决于电流大小和电压降。分压(VoltageDivision)描述:与其他电阻串联,分担电压,提供特定电平。特点:常用于电位器或信号调整。阻值选择:根据分压比(Vout=Vin×R2/(R1+R2))计算。上拉/下拉(Pull-up/Pu
- 从单块巨石到星辰大海:分布式与微服务的本质思考
斗-匕
分布式微服务架构
一、分布式系统:宇宙观的代码映射1.核心命题的进化单机时代(1960s-2000s):冯·诺依曼架构的终极演绎,摩尔定律撑起性能天花板分布式觉醒(2000s-):CAP定理的启示——放弃"完美系统"的幻想,在妥协中寻找最优解2.分布式三定律物理定律:光速限制下的通信延迟不可消除经济定律:成本边际效应决定拆分粒度组织定律:康威定律的幽灵始终在场(系统架构≈组织架构)3.典型范式对比模式特征案例主从架
- 【人工智能】大模型的Scaling Laws(缩放定律),通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。
本本本添哥
013-AIGC人工智能大模型人工智能深度学习机器学习
缩放定律(ScalingLaws)是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论,其核心思想是通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。这一理论最早由OpenAI在2020年提出,并在随后的研究中得到了广泛验证和应用。ScalingLaws就像是指导手册一样,告诉我们在构建和训练AI模型时应该注意什么,以最经济有效的方式得到最好的成果。这有助于推动技术进步的同时也促进了可持
- 蘑菇云X86业务四
Mogu_cloud
智能路由器服务器网络云计算边缘计算
蘑菇云X86业务四蘑菇云账号注册https://doc.birdicloud.com/doc/5/K业务https://doc.birdicloud.com/doc/64/BD业务https://doc.birdicloud.com/doc/65/A业务https://doc.birdicloud.com/doc/66/小A业务https://doc.birdicloud.com/doc/67/专
- 思考–如何学习陌生的知识
后知后觉的先行者
思考学习
思考–如何学习陌生的知识面对新知识的学习,可以遵循以下系统化的方法,既提高效率又减少迷茫感:一、明确学习目标:打破“学什么都要学全”的误区核心原则二八定律:80%的实用场景只需掌握20%的核心知识。场景驱动:明确“学这个知识要解决什么问题?”(例如:学Python是为了数据分析还是自动化办公?)。快速定位重点通过行业标杆案例、岗位JD或技术文档,提取高频关键词(如“神经网络”之于AI、“API调用
- 单片机学习规划
鬼手点金
技术感悟单片机嵌入式硬件
学习单片机是一个系统化的过程,以下是一个合理的学习规划,帮助你从基础到进阶逐步掌握单片机开发技能。第一阶段:基础知识准备电子基础:学习电路基础知识:电阻、电容、电感、二极管、三极管等。掌握基本电路分析方法:欧姆定律、基尔霍夫定律等。了解数字电路基础:逻辑门、触发器、计数器等。C语言编程:学习C语言基础:数据类型、运算符、控制语句、函数、数组、指针等。熟悉C语言在嵌入式开发中的应用:位操作、结构体、
- 蓝桥杯 2022 Java 研究生省赛 3 题 质因数个数
菜鸟0088
蓝桥杯java职场和发展
importjava.util.Scanner;//1:无需package//2:类名必须Main,不可修改publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan=newScanner(System.in);//唯一分离定律任何一个数都可以被分解为两个质数相乘的形式//所以找质因数当一个数能longn=scan.nextLong
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前言在数据分析中,爬虫有着很大作用,可以自动爬取网页中提取的大量的数据,比如从电商网站手机商品信息,为市场分析提供数据基础。也可以补充数据集、检测动态变化等一系列作用。可以说在数据分析中有着相当大的作用!页面结构介绍这里主要介绍HTML的一些简单结构,需要一点前端的知识,可以根据情况直接跳过。Title姓名年龄性别张三18男铁锅炖大鹅小鸡炖蘑菇锅包肉奖励自己睡觉起床读书学习爬虫相关概念1、爬虫的概
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标题:Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源:arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力。本文认为有效的预训练数据应该在组级别进行管理,将一组数据点作为一个整体而不是独立的贡献者。为此,我们提出了一种新的数据高效预训练方法GroupLevelDataInfluenceMo
- 机器学习----奥卡姆剃刀定律
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计算机视觉面试题机器学习人工智能
奥卡姆剃刀定律(Occam’sRazor)是一条哲学原则,通常表述为“如无必要,勿增实体”(Entitiesshouldnotbemultipliedbeyondnecessity)或“在其他条件相同的情况下,最简单的解释往往是最好的”。这一原则由14世纪的英格兰逻辑学家和神学家威廉·奥卡姆提出。它提倡在解释现象时,应尽量减少假设和复杂性,优先选择最简单的解释。奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启
- 《数字围城与看不见的手:网络安全的经济哲学简史》
安全
(楔子:从青铜铸币到数据流)公元前7世纪,吕底亚人将琥珀金铸成硬币,货币流动催生了人类的安全难题——如何防止赝品渗透经济血脉。2023年,某跨国电商平台因API接口漏洞,每秒有317个虚拟账户在暗网交易数字资产。这组跨越时空的数据揭示永恒定律:财富形态决定安全范式,防护技术永远比攻击手段晚进化0.618个黄金分割周期。一、数据资本论:生产要素的惊险跳跃当亚当·斯密凝视别针工厂时,他看到的劳动分工正
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基于“蘑菇书”的强化学习知识点强化学习蘑菇书
第三章的代码:MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解(gym版本>=0.26)(一)摘要摘要本系列知识点讲解基于蘑菇书EasyRL中的内容进行详细的疑难点分析!具体内容请阅读蘑菇书EasyRL!对应蘑菇书附书代码——MonteCarlo.ipynb在MonteCarlo.ipynb目录下面创建envs文件夹,然后下载racetrack.py和track.txt放到envs
- 嵌入式硬件篇---数字电子技术中的逻辑运算
Ronin-Lotus
嵌入式硬件篇嵌入式硬件数字电子技术逻辑运算
、文章目录前言一、基本逻辑运算1.与运算(AND)符号真值表功能应用2.或运算(OR)符号真值表功能应用3.非运算(NOT符号真值表功能应用4.异或运算(XOR)符号真值表功能应用5.同或运算(XNOR)符号真值表功能应用二、组合逻辑运算1.与非(NAND)符号真值表特点应用2.或非(NOR)符号真值表特点应用3.三态逻辑(Tri-state)符号功能应用三、逻辑运算的扩展规则1.德摩根定律(De
- 第二个问题-阿西莫夫三定律的理解
释迦呼呼
AI一千问人工智能
阿西莫夫三定律是由科幻小说家艾萨克·阿西莫夫提出的机器人伦理准则,旨在确保机器人(或人工智能,AI)在与人类互动时,优先保护人类的安全和利益。这三个定律分别是:机器人不得伤害人类,或坐视人类受到伤害。机器人必须服从人类的命令,除非这些命令与第一定律相冲突。机器人必须保护自己,除非这种保护与前两个定律相冲突。以下从几个方面详细探讨如何理解这一定律:1.阿西莫夫三定律的本质:伦理框架而非技术规范阿西莫
- CPU多级缓存结构以及缓存一致性协议MESI
又菜又爱玩٩( ö̆ ) و
并发编程缓存硬件架构
CPU多级缓存结构现代CPU分为物理核和逻辑核,比如我们日常办公电脑常见的4核8线程,就是指的4个物理核、8个逻辑核。超线程的技术使得一个物理核可以同时做两件事,也就是执行两个线程,但是能真正执行两个线程的场景很少。Java中API获取的核数,就是指的逻辑核。CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展,然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。现代CPU为了提升执行效率,减少CPU与内存
- 符号学习初学代码——从开普勒第三定律到万有引力定律
Merci美滋滋
学习python机器学习
备注PINN——physicsinformedneuralnetworkSR——symbolicregression代码详细分析见评论区链接一、SR_testimportnumpyasnpT=np.array([0.241,0.615,1,1.881,11.862]).reshape(-1,1)R=np.array([0.381,0.723,1,1.524,5.023]).reshape(-1,1
- Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory
UnknownBody
LLMDailytransformer深度学习人工智能语言模型
本文是LLM系列文章,针对《BeyondScalingLaws:UnderstandingTransformerPerformancewithAssociativeMemory》的翻译。超越缩放定律:用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。这种现象不能用经验缩放定律来解
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- 斜面摩擦系数测量仪产品特点及参数介绍
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测试工具功能测试
COF-05斜面摩擦系数仪是一种专门用于测量物体与表面之间摩擦系数的精密设备。它通过模拟不同倾斜角度下的滑动情况,来计算两个接触面之间的摩擦力大小,进而得出摩擦系数。这项技术在材料科学、工程学以及质量控制领域有着广泛的应用。工作原理斜面摩擦系数仪的基本工作原理基于牛顿力学定律,尤其是重力和摩擦力的相互作用。测试时,将待测样品放置于一个可以调节角度的斜面上,然后逐渐增加斜面的角度直到样品开始滑动。根
- 《电磁学》第十二章
请向我看齐
电机电控电机电磁
以下是《电磁学》第十二章的常见内容,以张三慧编著的《大学物理学电磁学(第3版)》为例:12.1电荷电荷是一种物质属性,有正、负电荷两类,同性相斥、异性相吸。起电方法包括摩擦起电,即电荷从一物体转移到另一物体;感应起电,即电荷在同一物体上移动。电荷守恒定律表明电荷不能创造,也不会自行消失,只能从一个物体转移到另一个物体,在整个过程中电荷的代数和守恒。电荷的量子化指物体带电量是基本电荷的整数倍。电荷具
- [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
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
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- 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
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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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“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