- transformer之Attention机制及代码实现
AIVoyager
NLPAIGCtransformerattentionLLM
目录异同点总结代码实现Self-AttentionCross-AttentionGatedSelf-AttentionGeneralizedQueryAttentionPagedAttentionSelf-Attention:一种Attention机制,用于处理单个输入序列中的依赖关系。Cross-Attention:一种Attention机制,用于处理两个或多个输入序列之间的依赖关系。Gated
- MVC 文件夹:架构之美与实际应用
lsx202406
开发语言
MVC文件夹:架构之美与实际应用引言MVC(Model-View-Controller)是一种设计模式,它将应用程序分为三个核心组件:模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。这种架构模式不仅提高了代码的可维护性和可扩展性,而且使得开发流程更加清晰。本文将深入探讨MVC文件夹的组成、作用以及在实际项目中的应用。MVC文件夹组成MVC文件夹通常包含以下三个子文件夹:1.M
- Redis基础命令之set、zset
泪染的青空
redis数据库缓存
1.SetRedis的Set是String类型的无序集合。集合成员是唯一的,这就意味着集合中不能出现重复的数据。1.1SADD--添加一个或多个成员这里添加三个成员到set集合中127.0.0.1:6379>SADDsetmysqljavac++(integer)31.2SMEMBERS--查看成员127.0.0.1:6379>SMEMBERSset1)"c++"2)"java"3)"mysql"
- Spring的设计理念之【事务管理】
冰糖心158
java
Spring框架的事务管理是其核心设计理念之一,旨在简化复杂的事务处理逻辑,提供统一的编程模型,同时支持灵活的事务策略配置。以下是Spring事务管理的关键设计理念和实现机制:一、设计目标解耦业务逻辑与事务管理将事务管理代码从业务逻辑中剥离,开发者只需关注业务逻辑,事务的开启、提交、回滚等由框架统一处理。统一事务抽象提供PlatformTransactionManager接口,抽象不同事务实现(如
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案
kakaZhui
llama人工智能AIGCchatgpt
1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型,我们需要采用各种并行策略,将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一,其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码,分析其并行训练方案,主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括:数据并行(DataParallelism,DP
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调
kakaZhui
llama深度学习pytorchAIGCchatgpt
1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而,直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法,它通过引入少量可训练参数,固定预训练模型的权重,从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理,并结合Llama源码解读其实现逻辑,最后探讨LoRA的优势。2
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention
kakaZhui
llama人工智能AIGCchatgpt
1.写在前面近年来,基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制,它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而,标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比,这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题,FlashAttention被提出,它是一种高
- 【自然语言处理(NLP)】基于Transformer架构的预训练语言模型:BERT 训练之数据集处理、训练代码实现
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理transformer
文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍**自然语言
- C# WPF MVVM框架从 .NET,用优雅的架构构建强大的应用程序
XsfFsharp
c#wpf.net.NET
在现代的软件开发中,采用合适的架构模式可以帮助我们构建可维护、可扩展和可测试的应用程序。WPF(WindowsPresentationFoundation)是一个强大的用户界面框架,而MVVM(Model-View-ViewModel)是一种流行的架构模式,用于在WPF应用程序中实现分离关注点的开发。本文将介绍如何使用C#和.NET平台来构建基于MVVM的WPF应用程序。在开始编写WPF应用程序之
- Redis | 字典
瘦弱的皮卡丘
Redisredis字典
目录一、前言二、字典的实现(1)哈希表(2)哈希表节点(3)字典1.向字典中添加一条新的数据2.解决哈希冲突三、rehash四、渐进式rehash一、前言在字典中,一个键(key)可以和一个值(value)进行关联。这些关联的键和值就称为键值对。字典中的每个键都是独一无二的,程序可以在字典中根据键查找与之关联的值,或者通过键来更新值,又或者根据键来删除整个键值对,等等。字典在Redis中的应用相当
- 前端三件套之CSS
邂逅you
前端css
CSS:css基本概念CSS(CascadingStyleSheets,层叠样式表)是用于描述HTML文档的样式的语言。它能控制网页的布局、颜色、字体、间距等,帮助设计者呈现出美观的网页1.1css基本语法CSS的基本语法由选择器(selector)、属性(property)和值(value)三部分组成:selector{property:value;}例如我要给p标签添加一个样式(颜色和字体大小
- 操作系统之设备管理
火车驶向云外.11
linux数据结构
输入输出系统(I/O系统)在操作系统中,I/O(输入输出)系统的不同层次包括了用户层I/O软件、设备无关软件、设备驱动程序、中断处理程序和硬件层。I/O系统主要的任务是:1)按照用户的具体请求,启动设备,通过不同的设备驱动程序,进行实际的I/O操作;I/O操作完成之后,将结果通知用户进程,从而实现真正的I/O操作。2)提高I/O设备速率、改善I/O设备的利用率。3)为更高层进程方便使用设备,提供手
- Gurobi基础语法之addVar 和 addVars
Smark.
gurobi
addVar和addVars作为Gurobi模型对象中的方法,常常用来生成变量,本文介绍了Python中的这两个接口的使用addVaraddVar(lb=0.0,ub=float('inf'),obj=0.0,vtype=GRB.CONTINUOUS,name='',column=None)lb和ub让变量在生成的时候就有下界和上届,obj确定了生成的变量在目标函数的系数的取值vtype确定了变量
- Android Jetpack 之 Paging3的一些踩坑记录
全栈_HhM
androidjetpackandroid
主要配置一些基本的分页信息,其中部分信息例如页码、需要加载size等信息会在PagingSource的load方法中通过LoadParams传递过来。PagingSource继承该类并实现load方法来加载数据,根据加载情况返回LoadResult.Page或LoadResult.Error。在加载上一页、下一页或刷新都通过这个方法,同时注意suspend修饰。加载状态可通过PagingDataA
- 使用Transformer模型实现股票走势预测:深入解析和实操案例(基于Python和PyTorch)
AI_DL_CODE
pythontransformerpytorch股票预测
摘要:本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用,突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构,并分析了其在股价预测中的优势和挑战。通过实操案例,展示了如何使用Python和PyTorch进行模型构建、训练和评估,包括数据预处理和性能评价。结果证实Transformer模型能有效预测股价,但需注意过拟合和数据量问题。未来研究将着眼于模型优化和
- 面试之Solr&Elasticsearch
字节全栈_vBr
面试solrelasticsearch
优点:1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件,分发是实时的,被叫做”Pushreplication”。2.Elasticsearch完全支持ApacheLucene的接近实时的搜索。3.处理多租户(multitenancy)不需要特殊配置,而Solr则需要更多的高级设置。4.Elasticsearch采用Gateway的概念,使得完备份更加简单。5.各节点组成对等的网络结构,某些
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之82 详细设计之23 符号逻辑 &正则表达式规则 之1
一水鉴天
人工语言智能制造软件智能人工智能
本文要点在继续“逻辑符号”的设计中,我们先回顾一个本项目--作为备忘也作为设计中的时刻牢记:回顾项目介绍项目名:为使用AI聊天工具的聊天者开挂一个知识系统项目口号:通过不断完善一个概念整体运营的大局观思想来持续维护一个动态组织社区的公共形象为使用AI聊天工具的聊天者精心打造一个专属知识系统的私密外挂。项目构成:一系(AI操作系统),三台(前台/中台/后台),和三体(整体/集体/个体)--以Dict
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子: 为AI聊天工具添加一个知识系统 之24 重审 前端实现:主页页面
一水鉴天
人工语言智能制造软件智能前端
本文提要正文1本项目(为AI聊天工具添加一个知识树系统)的主页页面的三个页面版块(注:一个项目的基础版本,它明确给出建模限制what(where,how)并悬置模型本身(内部空出模型--内建,留给内部--待建+持续增强)同时提出扩展版本who(when,why)的原则将扩展留给外部,完善--有待完善+不断完善)。每个都是一种矩阵,但每一个都从系统源流的源头source那里差异化继承了不同属性pro
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之30 概念整体运营平台:中间架构层的broker service的API模型
一水鉴天
智能制造人工语言软件智能人工智能
本文要点本项目(为AI聊天工具增加知识系统)通过完善“公路”的整体概念框架最终(在外部)为三类公共运营性交通工具((高速-轿车taxi/中速--公交车bus/低速-卡车truck))提供运营平台。该平台对内通过明确交通路线上的三种“端”(end/stop/start)的一般术语框架作为程序的形式化规则起点,并全过程指导最终朝向形式化的每一个步骤的设计、实现和部署(自动化程度不同:人工,半自动化,完
- 深度学习之线性代数
ousinka
DJLd2lcoderJava开发者动手学习深度学习深度学习java机器学习
深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习,那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。如果你曾经用钱买个茶叶蛋,或者在付过打车费,那么你已经知道如何做一些基本的事情,比如在数字间相加或相乘。例如,上海的温度现在为13摄氏度。严格来说,我们称仅包含一个数值的叫标量(scalar)。在数学表示法,其中标量变量由普通小写字母表示(例如,x、y和z)。我们用R表示所有(连续)实数标量的空
- 深度学习——线性代数
取个名字真难啊啊
深度学习深度学习线性代数
文章目录1.基本数学概念2.线性相关和生成子空间3.范式4.特殊类型的矩阵和向量5.特征分解6.奇异值分解1.基本数学概念标量(scalar):一个标量就是一个单独的数,它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组)。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时,会明确它们是哪种类型的数。比如,在定义实数标量时,我们可能会说“令s∈R表示一条线的斜率”;在定义自
- 【kubernetes系列】Kubernetes之master和node
margu_168
Kuberneteskubernetes容器docker
在学习k8s之前,必须先了解Kubernetes中的重要概念,它们是组成Kubernetes集群的基石。(参考Kubernetes权威指南)一、MasterKubernetes里的Master指的是集群的控制节点,每个Kubernetes集群里至少需要有一个Master节点负责整个集群的管理和控制,基本上Kubernetes的所有控制命令都发给它,它来负责具体的执行过程,我们后面执行的所有命令基本
- k8s service管理之WEB管理工具Dashboard
烤鸡翅^_^我最爱吃
kubernetes容器云原生
Dashboard1.Dashboard概述-Dashboard是基于网页的Kubernetes用户界面。-Dashboard同时展示了Kubernetes集群中的资源状态信息和所有报错信息。-可以使用Dashboard将应用部署到集群中,也可以对容器应用排错,还能管理集群资源。列如,你可以对应用弹性伸缩、发起滚动升级、重启等等。-Dashboard官网:https://github.com/ku
- web安全漏洞之命令注入
rzydal
笔记网络安全web安全安全学习
命令注入1.什么是命令注入通常情况下,开发者使用一些可以执行命令的函数且未对用户输入进行安全检查时,可以造成命令注入。从CTF的角度来讲,命令注入可以实现:1、直接读取flag2、反弹shell3、利用题目环境漏洞,控制整个题目环境,干扰其他队伍解题在各类编程语言中,都存在直接调用系统命令的函数,比如PHP的system函数,Python的os.system,Java的Runtime.exec都可
- SpringCloud之服务间通信超时:突破微服务的“时间枷锁”
奔跑吧邓邓子
SpringCloud深入浅出springcloud微服务通信超时
目录引言一、通信超时的“导火索”(一)网络不稳定(二)服务性能瓶颈(三)配置参数不合理二、实战!解决超时的“组合拳”(一)优化超时配置参数1.Ribbon配置2.Feign配置(二)使用断路器(Hystrix)1.原理介绍2.配置与使用(三)服务端性能优化1.代码优化2.资源优化(四)重试机制1.Ribbon重试2.Feign重试三、实战演练:代码示例解析(一)构建简单的SpringCloud项目
- React学习之相关代码库(三十六)
77458
ReactReact学习
本章将讲述React代码库的组织,约定,和它的实现方式。如果你想更加关注React,或者说作为开发贡献者,对React进行一些修改,这篇博客或许可以帮到你。当然,我们没必要去过度的关注React应用的约定,因为其中有很多是历史遗留问题,后续版本可能会被pass掉。1.自定义模板系统在Facebook,他们内部人员使用了一个叫做Haste的自定义模板系统,这个系统非常类似CommonJS规范,也使用
- JS 全面解析Module模式
天涯学馆
大前端&移动端全栈架构javascript前端开发语言
目录基本结构与原理优点应用场景扩展与变体JavaScriptModule模式是一种设计模式,用于封装和管理代码,提供私有变量、私有方法和公有接口,实现模块化编程。Module模式通过闭包来创建一个封装的私有作用域,同时允许对外暴露必要的接口。基本结构与原理Module模式的核心是一个自执行的匿名函数,它返回一个对象,该对象包含公有接口。基本结构如下:constMyModule=(
- Kafka 之详解(Detailed Explanation of Kafka)
Linux运维老纪
奋力拼搏让企业网站更好kafka分布式
一、Kafka简介ApacheKafka是一款分布式发布-订阅消息系统,由LinkedIn公司在2010年贡献给Apache基金会,并成为顶级开源项目。它有着独特的定位与特点,是一种快速、可扩展,且内在设计就是分布式、分区的以及可复制的提交日志服务。需要注意的是,Kafka并未遵循JMS规范,仅提供发布和订阅这一通讯方式。其官方中文网站为http://kafka.apachecn.org/quic
- Allergo-2之创建homogeneous和heterogeneous类型元件库
Cy_7927
PCB_Allergo
使用软件allergodesignEntryCIS(OrCAD)操作步骤:homogeneous.即元器件有相同的几个部分组成,比如LM358,它是由2个运算放大器组成的,但是我们可以单独的去操作某一个单独部分的放大器,但是作为一个LM358的元器件封装,我们就需要将他们分为两个。homogeneous即表示几个相同的元件部分homogeneous:各个部分的元器件相同,画出其中一个其他自动生成h
- C++蓝桥杯 入门训练之Fibonacci数列
Lurkerhunter
蓝桥杯算法c++
C++蓝桥杯题目讲解汇总(持续更新)Fibonacci数列资源限制时间限制:1.0s内存限制:256.0MB问题描述Fibonacci数列的递推公式为:Fn=Fn−1+Fn−2F_n=F_{n-1}+F_{n-2}Fn=Fn−1+Fn−2,其中F1=F2=1F_1=F_2=1F1=F2=1当n比较大时,FnF_nFn也非常大,现在我们想知道,FnF_nFn除以10007的余数是多少。输入格式输入包
- [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
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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
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
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
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