- OpenCV计算摄影学(2)图像去噪函数denoise_TVL1()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述原始-对偶算法是用于解决特定类型变分问题(即,寻找一个函数以最小化某个泛函)的算法。特别地,图像去噪可以被视为一种变分问题,因此可以使用原始-对偶算法来进行去噪,这正是这里实现的内容。需要注意的是,此实现取自2013年7月的一篇博客文章[194],该文章还包含了(
- 相亲交友婚恋系统开发的详细需求分析
php前端数据库linux
相亲交友婚恋系统开发是一个综合性的项目,涉及多个方面的详细需求分析。以下是对该系统开发的详细需求分析:一、市场调研与用户画像市场调研:深入了解目标用户群体的喜好、习惯和需求痛点,为平台开发提供方向。分析现有相亲交友婚恋市场的竞争格局,识别市场空白和潜在机会。用户画像:明确目标用户群体的特征,包括年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等。细化用户群体的需求,如交友目的(寻找伴侣、建立恋爱关系、婚姻关系等)
- 稀疏矩阵与稠密矩阵的优缺点,散列索引与顺序索引的区别,聚集与非聚集索引
tacit-lxs
索引数据结构mysql
1.稀疏索引和稠密索引稀疏索引在稀疏索引中,不会为每个搜索关键字创建索引记录。此处的索引记录包含搜索键和指向磁盘上数据的实际指针。要搜索记录,我们首先按索引记录进行操作,然后到达数据的实际位置。如果我们要寻找的数据不是我们通过遵循索引直接到达的位置,那么系统将开始顺序搜索,直到找到所需的数据为止。稠密索引在密集索引中,数据库中的每个搜索键值都有一个索引记录。这样可以加快搜索速度,但需要更多空间来存
- 用云平台资源每月免费额度搭建博客,一年账单竟是 $0!
fxrz12
云计算无服务个人博客serverless架构云原生程序开发云计算
一年前,我在寻找一个低成本的方式来托管我的个人博客。当时,我的需求很简单:尽量降低成本——毕竟只是一个个人博客,没有盈利,也不想每个月为服务器付费。尽可能少的运维——不想每天盯着服务器是否宕机,能无忧无虑地运行就好。快速响应——不希望读者打开网页时,等上好几秒。就在这个时候,我无意间发现了AWSLambda的每月免费额度。AWS为Lambda提供每月100万次请求和40万GB-秒的计算时间,而对于
- 【数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取】
调皮的芋头
数据挖掘人工智能神经网络
好的,我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客,重点阐述特征发现和特征提取,特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤,并结合Python和TensorFlow进行代码示例。完成后,我会通知您进行查看。数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取1.概述在金融领域的量化交易中,数据挖掘扮演着极其重要的角色。量化交易依赖于对海量金融数据的分析,从中寻找规律和模式,以支撑交易决策。数据挖掘技
- 如何防止 Docker 注入了恶意脚本
调皮的芋头
docker容器运维web安全阿里云
根据您的描述,攻击者通过CentOS7系统中的Docker注入了恶意脚本,导致自动启动名为“masscan”和“x86botnigletjsw”的进程。这些进程可能用于网络扫描或其他恶意活动。为了解决这一问题,建议您采取以下步骤:1.停止并删除可疑容器和进程:列出所有运行中的容器:dockerps-a检查输出,寻找与“masscan”或“x86botnigletjsw”相关的容器。停止并删除可疑容
- 算法-图-查找路径
程序员南飞
算法java数据结构职场和发展leetcode
力扣题目:1971.寻找图中是否存在路径-力扣(LeetCode)有一个具有n个顶点的双向图,其中每个顶点标记从0到n-1(包含0和n-1)。图中的边用一个二维整数数组edges表示,其中edges[i]=[ui,vi]表示顶点ui和顶点vi之间的双向边。每个顶点对由最多一条边连接,并且没有顶点存在与自身相连的边。请你确定是否存在从顶点source开始,到顶点destination结束的有效路径。
- react学习:自定义hook
大神乔伊
reactreactjs
问题导向react自定义hook如果你都有了答案,可以忽略本文章,或去react学习地图寻找更多答案自定义hook(封装)类型:函数作用:逻辑复用,本质是函数,可以多次调用语法:名称以use开头,函数内部可以调用其他的Hook简单例子一个获取年龄的自定义Hookimport{useState,useEffect}from'react';functionuseAge(){const[age,setA
- 中国AI震撼教育界!DeepSeek让个性化学习“弯道超车”?
盼达思文体科创
经验分享
引言家人们,最近科技圈简直炸锅了!中国AI的一股强大力量——DeepSeek横空出世,它带来的震撼可远不止于科技领域,更是像一颗重磅炸弹,投向了传统的教育行业。在过去,教育常常是“一刀切”的模式,就像给所有学生都穿上同样尺码的鞋子,合适与否只有学生自己知道。而如今,随着人工智能技术的飞速发展,个性化学习成为了教育界追求的新目标。DeepSeek的出现,无疑为实现这一目标带来了新的曙光。DeepSe
- 网络运维学习笔记 013网工初级(HCIA-Datacom与CCNA-EI)DHCP动态主机配置协议(此处只讲华为)
技术小齐
网络运维学习
文章目录DHCP(DynamicHostConfigurationProtocol,动态主机配置协议)网关配置DHCP服务器配置如果没有DHCP服务器,只在网关上做DHCP服务器:DHCP(DynamicHostConfigurationProtocol,动态主机配置协议)依据地址池自动分配IP地址,减少工作量,避免地址冲突。DHCP报文类型1.DHCPDISCOVER客户端寻找DHCP服务器(广
- DeepSeek的开源之路:一文读懂从V1-R1的技术发展,见证从开源新秀到推理革命的领跑者
算法
作者:京东科技蔡欣彤一、引言:AI时代的挑战与DeepSeek的崛起在大模型时代,AI技术的飞速发展带来了前所未有的机遇,但也伴随着巨大的挑战。随着模型规模的不断扩大,算力需求呈指数级增长,训练成本飙升,而性能提升的边际收益却逐渐递减,形成了所谓的“ScalingLaw”瓶颈。与此同时,OpenAI、谷歌等巨头通过闭源策略垄断技术,限制了中小企业和研究机构的参与空间。在这样的背景下,DeepSee
- 基于“桌面云+RPA”技术金融应用实施建议
风来泊
银行信息系统架构详解rpa金融
近年来,国家政策对金融科技的发展给予了高度重视。“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确提出,要加快数字化发展,建设数字中国,并特别强调要加强金融科技应用,推动金融机构数字化转型。在这场数字化转型的浪潮中,企业正面临着前所未有的挑战与机遇,如何高效地优化业务流程、降低运营成本、提升工作效率,成为提升企业生产力的重要课题。基于此背景下,RPA(RoboticProcessAutomation,机器
- AI前端革新金融风控:ScriptEcho助力高效开发
wangtaohappy
人工智能前端
1.引言:金融风控的挑战与前端效率需求在当今快速变化的金融环境中,风险评估和反欺诈已成为金融机构运营的核心。金融风控不仅关乎企业的盈利能力,更直接影响着整个金融体系的稳定。一个强大的风控系统需要能够实时监控、分析并预测潜在的风险,从而保护企业和用户的资产安全。然而,构建和维护这样一套复杂的系统并非易事,尤其是在前端开发方面,面临着诸多挑战。传统的前端开发模式,依赖于人工编写大量的代码,这在快速迭代
- 数仓建模—数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)
不二人生
数仓建模数据仓库数仓建模
文章目录数仓建模—数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)数据管理能力成熟度研究现状国外研究现状国内研究现状DCMM与其他数据管理体系有什么区别什么是DCMMDCMM包含哪些内容DCMM等级评估等级划分什么样的企业可以申请DCMM评估DCMM评估流程评估细节评估方式评估类型评估参考标准企业主要有哪些人参与目前哪些机构具备DCMM评估的资质收费情况DCMM的价值应用案例总结数仓建模—数据管理能力成熟度
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
不易撞的网名
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离,而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。线性可分情况下的SVM假设我们有一组训练数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2
- 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
数维学长986
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机(SVM)是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。它基于结构风险最小化(StructuralRiskMinimization,SRM)原则,通过寻找一个最优超平面来实现数据的分类。SVM不仅可以处理线性可分问题,也能够通过核技巧(KernelTrick)处理非线性可分问题。1.基本概念超平面:在特征空间中,S
- C/C++中strtok函数的使用。
️○-
c语言c++
网上的很多关于strtok的说明感觉都不是太对,以下是我结合网上的资料以及自己实际测试后的结果,略带推测出来的strtok的用法。头文件:函数strtok在中。strtok函数原理与使用方法:第一次调用:strtok(char*s,char*delim),其中字符串delim是分隔识别符,在s中寻找首次出现在delim中的字符,把该字符替换为\0。如果找不到,不对原字符串进行改变。第二次调用:把第
- 3.3_任意文件包含/下载/读取漏洞
冰水°
网络安全自学笔记-入门篇网络安全安全文件包含任意文件读取任意文件下载任意文件包含
文件包含含义:将一个文件中的内容包含到另一个文件中使用;如何挖掘文件包含漏洞?文件包含漏洞的挖掘可以分为白盒和黑盒;1).白盒:关注include(),include_once(),require(),require_once()等函数的参数,查看其是否经过过滤;2).黑盒:①.寻找URL参数中携带有?参数名的值进行测试;②.查看其是否存在Nday;③.通过漏洞扫描工具扫描(AWVS,Xary);
- 比 Fiverr 和 Upwork 更好的 5 大自由职业平台
真智AI
人工智能大数据自由职业
探索真正关心你的自由职业平台,而不仅仅是你的收入。这些平台提供更低的佣金、更好的政策以及更高的收入潜力。为什么要寻找Fiverr和Upwork的替代方案?Fiverr和Upwork是全球最知名的自由职业平台之一,但它们并不完美。虽然这些平台帮助了数百万自由职业者与客户建立联系,但它们也存在许多显著缺点:高额佣金:这些平台会抽取高达20%的佣金。额外费用:加上交易费、税费和汇率损失,实际收入大幅缩水
- 精准识别IP应用场景
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tcp/ip网络协议网络
基于全球领先的IP应用场景识别服务IPv4/IPv6全量数据库,为企业提供高精度、低延迟的场景化解析能力,助您构建更安全、智能的网络生态。精准识别,毫秒响应全量数据覆盖,依托全球最大的IP地址库,支持IPv4/IPv6双协议解析,精准识别19类核心应用场景,包括企业专线、政府机构、移动网络、卫星通信等细分类型。通过返回运营商、ASN号及场景分类标签,企业可快速判断IP属性,识别异常流量风险。IP应
- 【优选算法】滑动窗口 ⽆重复字符的最⻓⼦串
Lehjy
算法学习算法数据结构
解法⼀(暴⼒求解)(不会超时,可以通过):算法思路:枚举「从每⼀个位置」开始往后,⽆重复字符的⼦串可以到达什么位置。找出其中⻓度最⼤的即可。在往后寻找⽆重复⼦串能到达的位置时,可以利⽤「哈希表」统计出字符出现的频次,来判断什么时候⼦串出现了重复元素。classSolution{public:intlengthOfLongestSubstring(strings){intret=0;//记录结果in
- 计算机网络之路由协议(自治系统)
DKPT
#计算机网络计算机网络开发语言算法笔记学习
一、自治系统(AS)自治系统是由同一个技术管理机构管理、使用统一选路策略的一些路由器的集合。它是网络的基本构成单位,每个自治系统是一个独立运营并自主决定与谁交换流量的实体。自治系统内部运行内部网关协议(IGP),而自治系统之间则运行外部网关协议(EGP)。二、路由协议内部网关协议(IGP):在一个自治系统内部使用的路由选择协议。主要协议包括:RIP(路由信息协议)、OSPF(开放最短路径优先协议)
- 回溯算法leetcode.22
路Louis
算法总结算法javaleetcode剪枝数据结构
publicListgenerateParenthesis(intn){Setset=newHashSetset,intm,intn,StringBuffers){if(m>=n)//m为s的层数,n为总层数,因为s初始为一层,所以m初始为1set.add(s.toString());else{//每找到一个‘(’,则插入“()”,进入下一层,之后删除插入的括号,继续寻找'('或者达到s末尾for
- 联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在医疗诊断智能化进程中,数据隐私保护与模型效能提升的双重需求催生出技术创新范式。联邦学习框架通过分布式模型训练机制,有效破解医疗机构间的数据壁垒,使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。与此同时,边缘计算节点部署将模型推理能力延伸至诊疗终端,CT影像实时分析响应时间缩短62%,显著提升急诊场景下的决策效率。建议医疗机构在部署联邦学习系统时,优先采用差分隐私与同态
- 联邦学习优化驱动医疗诊断新突破
智能计算研究中心
其他
内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战,传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。联邦学习技术通过构建分布式训练框架,使医疗机构在不共享原始数据的前提下,实现跨域模型的协同优化。这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径,特别是在肿瘤筛查领域,通过迁移学习实现跨病种知识迁移,配合超参数自动调优机制,可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率
- 学习PostgreSQL专家认证
leegong23111
postgresql学习数据库
认证途径:由PostgreSQL联盟分会授权机构提供的认证考试,出的相关认证。这些认证考试通常具有较高的权威性和认可度,能够证明考生在PostgreSQL领域的专业能力。厂商认证:一些数据库厂商或培训机构也会提供自己的PostgreSQL认证课程和考试,如重庆思庄数据库认证(初级认证专员,中级认证专家,高级认证大师)认证等。这些认证结合了厂商自身的技术特点和实践经验,对于在特定厂商平台上使用Pos
- 中国大模型大全 · 爆肝干货整理 · 244 个
凭空起惊雷
物联网/互联网/人工智能/其他大模型国内百度商汤讯飞腾讯
中国大模型大全,全面收集有明确来源的大模型情况,包括机构、来源信息和分类等。序号公司大模型省市类别官网说明1百度文心一言北京
- 社交软件红包技术解密(六):微信红包系统的存储层架构演进实践
即时通讯im网络编程
本文为CSDN的《程序员》杂志原创文章,下文有修订和改动”。1、引言南方企业一直有过年找老板“逗利是”的习俗,每年春节后开工的第一天,腾讯大厦都会排上长长的队伍,集体上楼找老板们领红包。按照广东习俗,已经结婚的同事也要给未婚同事发红包,这一天腾讯员工就在春茗和寻找红包中度过。由此孵化了一个内部项目,通过微信来收发红包,把这个公司全员娱乐活动与最活跃的IM平台微信结合起来。最初这个项目并没有预期对外
- 怎么获取业务所需有效时间代理IP?长效IP如何解决网络不稳定问题?
代理服务器动态代理ip地址
获取业务所需有效时间的代理IP并利用长效IP解决网络不稳定问题,可以遵循以下步骤和策略:一、获取业务所需有效时间的代理IP1.明确业务需求确定业务的运行时间规律,比如业务高峰时段和低谷时段。分析业务所需流量,这有助于确定代理IP的带宽需求。了解平台对IP的要求,包括IP的地理位置、匿名性等。设定业务预算,以便在选择代理服务时有所依据。2.寻找合适的代理服务商搜索并评估市场上的代理IP服务商,选择那
- WPS接入deepseek-OfficeAI助手插件下载
deepseek01
AI工具功能测试
功能简介OfficeAI助手是一款免费的智能AI办公工具软件,专为MicrosoftOffice和WPS用户打造。无论你是在寻找如何输入“打勾(√)符号”的方法,还是想知道“怎么在插入表格前添加文字”,或者“该用哪个公式”,AI办公助手都能为你提供快速、准确的解决方案。通过简单的指令,ExcelAI插件可以帮你自动完成复杂的公式计算、函数选择。WordAI插件还具备整理周报、撰写会议纪要、总结内容
- [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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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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Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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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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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:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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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。
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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