- Python进阶——项目构建、Python 项目结构。
只存在于虚拟的King
python开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、模块二、模块搜索路径三、导入模块四种方法四、包五、发布模块1.创建setup.py2.构建模块3.生成发布压缩包六、发布模块1.创建setup.py2.构建模块3.生成发布压缩包六、项目结构关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python
- 设计模式学习(二)
linwq8
设计模式学习java
结构型适配器模式定义它允许将一个类的接口转换成客户端期望的另一个接口。适配器模式通常用于使不兼容的接口能够一起工作。适配器模式的角色目标接口(Target):客户端期望的接口。适配者(Adaptee):需要被适配的类或接口。适配器(Adapter):将适配者的接口转换成目标接口的类。//目标接口interfacePrinter{voidprint();}//适配者类classLegacyPrint
- 13款Scratch游戏源码:学习与实践
芦苇毛
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Scratch是MIT开发的图形化编程工具,帮助儿童通过拖拽积木式的编程块来创建各种项目,如互动故事、动画和游戏。本压缩包含13款适合初学者,特别是小朋友的游戏源代码。通过学习和分析这些源码,孩子们可以在实践中掌握编程基础,提高逻辑思维能力。游戏包括贪吃蛇、大鱼吃小鱼、打砖块、走迷宫、格斗游戏和飞机大战等经典游戏,涵盖了运动控制、碰撞检测、分数计算、对象创建与
- DeepSeek R1 AI 论文翻译
老马啸西风
java
摘要原文地址:DeepSeekR1AI论文翻译我们介绍了我们的第一代推理模型,DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习(RL)训练的模型,且在此过程中未使用监督微调(SFT)作为预处理步骤,展现出了显著的推理能力。通过RL,DeepSeek-R1-Zero自然而然地展现了许多强大且引人注目的推理行为。然而,它也遇到了一些挑战
- Zynq UltraScale+ MPSoC 在linux系统运行R5 裸机程序 remoteproc - R5
愧莫佳话
linuxarm
参考文章:ultrascale学习笔记之remoteproc启动R5ZYNQUltraScale+MPSoCLinux+ThreadXAMP玩法ZynqUltraScale+MPSoC包含Cortex™-A53处理器和Cortex™-R5实时处理单元。移植完Linux系统,在系统上同时运行A53和R5应用程序,重点是修改R5程序的起始地址。vitis创建A53应用程序可以参考之前的文章R5程序可以
- 构建由局部观测、分布式决策与全局奖励协同作用的多智能体强化学习系统
由数入道
分布式强化学习智能体
1.问题背景与建模:从自治调度到POMDP1.1自治调度问题与多智能体环境在实际应用中(例如生产调度、资源分配等),多个自治决策单元(智能体)需要在一个共享的环境中协同工作,每个智能体只能获取局部信息(例如自身状态或部分环境观测),但它们的行为会相互影响。传统的单智能体强化学习(RL)模型难以直接适用于这种场景,因此需要多智能体强化学习(MARL)的方法。1.2将问题转化为部分可观测马尔可夫决策过
- 学习笔记-UE4创建地形以及混合地形材质
y18679399101
ue4学习材质
做前须知使用版本为4.26.2切为中文版一,创建地形1.选择‘模式’下的‘地形’,设置好你想要的参数,点击‘创建’2.‘世界大纲视图’里选择你创建好的地形,选择‘材质’赋予给‘地形’下的‘地形材质’(记得退出地形模式)二,混合地形材质1.准备你的‘纹理贴图’3.右键新建一个‘材质’球,把你需要的‘纹理贴图’拖进刚刚创建的‘材质’球里,并创建一个地形混合节点(LandscapeLayerBlend)
- PyTorch 训练一个分类器
亚里
平台工具类pytorch训练网络
文章目录0前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言 TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch训练一个用于图像分类的卷积网络模型。这里记录一下,学习一波写法,供以后查阅,自己跑的项目在github上,稍微修改了一下训练策略,能使分类精度从53%提升到65%;并且增加了训
- 队列—学习
走啦小孩
算法c++数据结构蓝桥杯学习
1.手写队列的实现使用数组实现队列是一种常见的方法。队列的基本操作包括入队(enqueue)和出队(dequeue)。队列的头部和尾部分别用head和tail指针表示。代码实现constintN=10000;//定义队列容量,确保够用intque[N];//队列,用数组模拟inthead=0;//head始终指向队头。que[head]是队头。开始时队列为空,head=0inttail=-1;//
- 手机Python爬虫教程:利用手机学习Python爬虫的终极指南
一只会写程序的猫
Python智能手机python爬虫
【引言】在数字化时代,手机已经成为人们生活中不可或缺的一部分。而Python爬虫作为一种强大的数据获取工具,也受到越来越多人的关注。但是,是否可以利用手机进行Python爬虫学习呢?本文将介绍如何通过手机学习Python爬虫,为你打开一扇全新的学习之门。【一、手机学习资源】1.《Python爬虫入门教程》(手机应用)这款手机应用程序提供了Python爬虫的基础知识和实例讲解,适合初学者使用。你可以
- 手机Python爬虫教程:利用手机学习Python爬虫的终极指南_python可以在手机上写爬虫吗
字节全栈_bgK
智能手机python爬虫
利用手机进行学习,你可以充分利用碎片化的时间段进行学习。无论是在公交车上还是等待朋友的时候,你都可以打开手机学习Python爬虫知识,提高学习效率。1.1灵活安排学习任务在利用碎片化时间学习时,你可以根据自己的学习进度和时间段的长度,灵活安排学习任务。可以选择浏览一些简单的知识点,阅读一篇相关文章,或者做一些小练习。通过合理安排学习任务,你可以在有限的时间内完成一些小的学习目标,逐渐累积学习成果。
- python中keras_Python深度学习——keras(一)
weixin_39534321
python中keras
神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据,出来的数据变得更加有用(吃进去的是草,挤出来的是奶)。大多数深度学习,都是将若干个简单的层给链接起来,实现渐进式的数据过滤,也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist#加载keras中的mn
- Solidity/Rust 实战 —— Web3 开发者免费训练营(第 21 期)
HackQuest第21期Solidity/Rust共学营即将开营!Solidity/Rust共学营信息清单7月23日-8月1日免费(成功结营的小伙伴还将获得专属周边)全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书主办社区:HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区,我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前,HackQuest组织的共学营已达20期
- Move on Sui 实战 —— Web3 开发者免费训练营「第22期」
程序员区块链
HackQuest第22期MoveonSui共学营即将开营!MoveonSui共学营信息清单7月31日-8月8日免费(成功结营的小伙伴还将获得Sui基金会提供的奖金)全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书关于HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区,我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前我们的产品仍处于内测阶段,我们计划招募小伙伴们一起
- Python 模块学习:(一)turtle模块
「已注销」
python
一、turtle模块概述Python标准库中有个turtle模块,俗称海龟绘图,它提供了一些简单的绘图工具,可以在标准的应用程序窗口中绘制各种图形。turtle的绘图方式非常简单直观,就像一只尾巴上蘸着颜料的小海龟在电脑屏幕上爬行,随着它的移动就能画出线条来。使用海龟绘图,我们只用几行代码就能够创建出令人印象深刻的视觉效果,而且还可以跟随海龟的移动轨迹,看到每行代码是如何影响它的移动的。这能够帮助
- 关于Sqlite数据库Update语句的一点介绍
maqiutian
sqlite数据库mysql
sqlite数据库不支持update……from语句,但可以用两种不同的方法来替代它,本文主要介绍了这一过程,接下来就让我们一起学习吧。AD:Sqlite数据库中的Update语句,你能了解多少呢?因为这种微型数据库用到的语句非常少,所以可能我们不会经常的用到。但要想真正的玩转sqlite这种微型数据库,掌握这些语句的用法是非常重要的。本文我们就来介绍一下update语句的使用。1.典型的Upda
- 机器学习--学习计划
kyle~
机器学习机器学习学习人工智能
3周机器学习速成计划基于「28原则」,聚焦机器学习20%的核心概念,覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战,每周学习后通过5个递进项目巩固知识。第1周:数据与监督学习基础学习目标:掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。核心概念(20%关键内容):数据预处理缺失值处理(均值填充、删除)特征缩放(标准化、归一化)分类变量编码(独热编码、标签编码)监督学习基础线性回归(原理、损失函
- 电控三周速成计划参考
kyle~
嵌入式单片机嵌入式硬件
第1周:基础搭建与GPIO控制学习目标:建立开发环境,掌握最基础的硬件控制能力每日学习(2-3小时):环境搭建(2天)安装KeilMDK-ARM+STM32CubeMX使用CubeMX创建第一个工程(选择STM32F103C8T6)生成代码并烧录到开发板(LED点亮验证)GPIO编程(3天)推挽输出/开漏输出模式区别使用HAL_GPIO_WritePin()控制LED按键输入检测(轮询方式)时钟系
- 机器学习--概览
kyle~
机器学习机器学习人工智能
一、机器学习基础概念1.定义机器学习(MachineLearning,ML):通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并利用学习到的模型进行预测或决策,而无需显式编程。2.与编程的区别传统编程机器学习输入:规则+数据→输出:结果输入:数据+结果→输出:规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据:模型学习的原材料(结构化/非结构化)特征(Feature):数据的可量化属性(如房价预测中的
- 机器学习笔记20241017
tt555555555555
学习笔记深度学习机器学习笔记人工智能
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性(GradientVanishing)梯度消失原因解决方法梯度爆炸(GradientExplosion)定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库,主要用于处理图像数据集
- 基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究(python进行数据处理并完成建模,对品种进行预测)
Life is a joke
PYTHON人工智能机器学习机器学习集成学习人工智能
1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物,别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等,是一种名贵中药材,国内主要产地为较低纬度地区如:福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1],被当地人民誉为“药中之王”,福建品种和台湾品种更是其中的上等品种,在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- 随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
追蜻蜓追累了
深度学习机器学习python随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
- 关于双塔模型的简单介绍
eso1983
python算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下:importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
- 学习Python的一些在线资源推荐
eso1983
学习python开发语言
任何一门开发语言的学习都需要理论和实践结合起来,有时间的小伙伴可以通过在线课程、官方文档、开源项目来夯实基础。以下是个人认为比较好的学习路径,可以供大家参考学习:在线课程平台Coursera:推荐理由:Coursera上有许多来自知名大学和机构的Python课程。这些课程通常有完整的教学大纲、作业和测试,并且有专业的教师团队进行教学支持。课程内容质量高,经过精心设计,可以系统地学习Python。核
- DeepSeek在协同过滤和深度学习技术中的应用场景
python算法(魔法师版)
深度学习人工智能
DeepSeek作为一个集成多种先进技术的平台,利用协同过滤和深度学习技术在多个领域实现了创新应用。以下是一些具体的场景和示例,展示了这些技术如何被应用于实际问题中。一、推荐系统电子商务协同过滤:在电商平台中,协同过滤用于根据用户的历史行为(如购买记录、浏览历史等)推荐相关商品。基于用户的相似性或项目的相似性来生成个性化推荐。Python深色版本fromsurpriseimportDataset,
- CDGA学习笔记一-《数据管理》与《数据治理》
wy_chriss
大数据
一、数据管理1.1引言数据是一种至关重要的企业资产,数据和信息能够帮助企业洞察顾客、产品和服务,帮助企业创新并实现其战略目标。但是,很少有组织将数据作为一项资产进行积极管理,并从中获得持续价值。从数据中获取价值,不可能凭空产生或者依赖于偶然,需要目标、规划、协作和保障,也需要管理和领导力。*考点(数据管理的概念)数据管理(DataManagement):是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的
- OpenPyXL教程学习笔记
小霍不吃豆角
python学习笔记python
OpenPyXL是一个功能强大的Python库,用于处理Excel文件,允许读取、编辑和创建Excel工作簿和工作表。以下是OpenPyXL的详细教程:一、安装OpenPyXL要使用OpenPyXL,首先需要安装它。可以使用pip进行安装:pipinstallopenpyxl二、打开或保存文件打开已有文件:importopenpyxlpath='文件路径'#例如“C://test.xlsx”wor
- 一篇文章了解AI大神何凯明
Ai知识精灵
人工智能
何凯明(KaimingHe)是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍:个人背景:何凯明出生于中国,后赴美国深造。他分别在2007年和2011年在清华大学获得学士和博士学位,专业是电子工程。职业经历:在完成博士学位后,何凯明加入了微软亚洲研究院(MicrosoftResearchAsia)。2015年,他加入了FacebookAIResearch(FAIR),成
- (学习笔记)应用层协议之电子邮件——SMTP
jesesl
计算机网络smtp网络协议
目录因特网中的电子邮件1电子邮件系统如果报文发送不成功怎么办?SMTP客户机和服务器的一次交互2与HTTP的对比3邮件消息格式和MIME4邮件访问协议•POP3•IMAP•基于Web的电子邮件因特网中的电子邮件1电子邮件系统电子邮件系统有3个主要组成部分:用户代理(usesagent),邮件服务器(mailserver)和简单邮件传输协议(SimpleMailTransferProtocol)。用
- [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