- C++ 与机器学习:构建高效推理引擎的秘诀
salsm
C++编程魔法师c++机器学习开发语言
随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境,推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据,同时最大化地利用硬件资源。虽然Python被广泛用于模型的训练和开发,但C++却在推理领域独占鳌头,其性能优势和硬件控制能力无可替代。在这篇文章中,我们将从为什么选择C++、构建高效推理引擎的细节,以及相似的开源项目三个方面深入探讨如何利用C++打造高效的机器学习推理引擎。目录为什
- SpringBoot Web开发中的Thymeleaf模版引擎
利瑞华
springboot前端后端
在SpringBoot的Web开发中,模板引擎是处理视图层的重要组件之一。在众多模板引擎中,Thymeleaf以其优雅的自然模板设计和对HTML的良好支持,成为了SpringBoot官方推荐的模板引擎。本文将详细介绍如何在SpringBoot项目中使用Thymeleaf模板引擎进行Web开发。Thymeleaf简介Thymeleaf是一个用于Web和独立环境的现代服务器端Java模板引擎。它类似于
- 自学网络安全,一般人我劝你还是算了吧_白银安卓开发
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whois信息用来查询域名信息,shodan、zoomeye、fofa等网络空间搜索引擎检索IP、域名、URL等背后的信息,GoogleHacking利用搜索引擎来检索网站内部信息,这些东西都是在网络信息搜集中经常用到的技能。暴力破解在网络攻击中,当扫描到目标开放的服务后,最直接的就是想要登录进去。常见的服务有SSH、RDP、MySQL、Redis、Web表单等等。这个时候,暴力破解通常会派上用场
- 【React】Fiber介绍
音仔小瓜皮
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一、ReactFiber特性当提到ReactFiber的原理时,我们指的是React16引入的一种协调引擎,用于处理组件的更新和渲染。它的设计目标是提高React应用的性能和交互能力,特别是在大型应用或需要高度响应性的场景下。以下是ReactFiber的一些核心原理:增量渲染:传统的React渲染是同步的,一旦开始渲染,需要一次性完成整个组件树的渲染,这样可能导致页面发生阻塞。而ReactFibe
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
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ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- 使用Bert+BiLSTM+CRF训练 NER任务
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机器学习bert人工智能深度学习
使用的数据集在这里E-CommercialNERDataset/电商NER数据集_数据集-阿里云天池针对面向电商的命名实体识别研究,我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题,并标注了4大类,9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下针对面向电商的命名实体识别研究,我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题,并标注了4大类,9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下:每个文件数据格式相同,都为根据BIschema
- 【C++动态规划】2547. 拆分数组的最小代价|2019
闻缺陷则喜何志丹
c++动态规划算法leetcode拆分数组最小
本文涉及知识点C++动态规划化分型LeetCode2547.拆分数组的最小代价给你一个整数数组nums和一个整数k。将数组拆分成一些非空子数组。拆分的代价是每个子数组中的重要性之和。令trimmed(subarray)作为子数组的一个特征,其中所有仅出现一次的数字将会被移除。例如,trimmed([3,1,2,4,3,4])=[3,4,3,4]。子数组的重要性定义为k+trimmed(subarr
- 随笔十七、eth0单网卡绑定双ip的问题
单片机社区
立创泰山派随笔智能路由器网络协议udp嵌入式硬件网络
在调试语音对讲过程中遇到过一个“奇怪”问题:泰山派作为一端,可以收到对方发来的语音,而对方不能收到泰山派发出的语音。用wireshark抓包UDP发现,泰山派发送的地址是192.168.1.30,而给泰山派实际设置的静态地址是192.168.1.99。由于接收端有地址识别,只接收99,因此30的数据应该是被丢弃了,导致不能播放音频。vi/etc/network/interfacesautoloif
- Maui学习笔记-身份认证和授权案例
Mr.L70517
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在深入研究身份验证和授权时,可能会遇到很多术语。我们来简单介绍一下。Authentication,简单来讲时认证、验证身份检查用户名和密码,更高级方法设计到指纹、扫描、人脸识别或2FA认证。Authorization,授权,一旦通过身份认证,系统就可以决定当前用户是否有访问某些信息或执行一些操作的授权。OpenAuthorization(OAuth),开放授权,它允许第三方用户访问你的程序,而无需
- Java虚拟机组成
全干攻城狮12138
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1.组成部分字节码文件类加载器ClassLoader运行时数据区域(JVM管理的内存)执行引擎(即时编译器、解释器、垃圾回收器等)本地接口(调用本地已经编译的方法,比如虚拟机中提供的c/c++方法)2.字节码文件组成基础信息:魔数、字节码文件对应的Java版本号、访问标识(publicfinal等)、父类和接口魔数:由于文件后缀名可以改,因此无法通过后缀名判断文件类型,所以通过文件头(前几个字节)
- 360大数据面试题及参考答案
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数据清理有哪些方法?数据清理是指发现并纠正数据文件中可识别的错误,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。常见的数据清理方法有以下几种:去重处理:数据中可能存在重复的记录,这不仅会占用存储空间,还可能影响分析结果。通过对比每条记录的关键属性,若所有关键属性值都相同,则判定为重复记录,可保留其中一条,删除其余重复项。例如在客户信息表中,若有两条记录客户姓名、联系方式、地址等关键信息都一样,就可进行
- Google Chrome浏览器设置
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问题描述点击GoogleChrome图标,打开的不是Google浏览器。解决步骤打开谷歌浏览器,单击右上角“自定义及控制”,再单击菜单栏中“设置”选项卡,如下图中的法1。或者,打开谷歌浏览器,在地址栏输入chrome://settings/,如下图中的法2。打开“设置”后,找到“搜索引擎”,把“地址栏中使用的搜索引擎”改成想用的搜索引擎。再点击左边的“启动时”,点击“打开新标签页”即可。三个点的符
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使用R语言绘制日历热图日历热图是一种可视化工具,用于显示时间序列数据的模式和趋势。这种图表通常使用颜色编码来表示数据值的大小,从而使我们能够快速识别出高值和低值。在R语言中,我们可以使用ggplot2包来创建漂亮且可定制化的日历热图。首先,确保已经安装了ggplot2包。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:install.packages("ggplot2")接下来,我们将使用一个示例数据集来
- 类和对象—封装及导语—C++
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C++c++开发语言
1.类和对象定义C++面向对象的三大特征封装,继承,多态。对象C++认为万事万物皆为对象,对象有其属性和行为。成员类中的属性和成员属性也叫成员属性,成员变量行为也叫成员函数,成员方法(例如一个人可以称为对象,他的属性有姓名,年龄,身高,体重;行为有跑,走,跳。而具有相同性质的对象我们又叫做类,类如人类。)2.封装1.示例设计一个圆类,求圆的周长#includeusingnamespacestd;c
- Swoole vs Workman
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目前php通信服务框架最流行的有wwoole与workerman,swoole是有C语言开发的php扩展类,而workerman是纯PHP开发框架,可能swoole比workerman出名,在百度、腾讯公司都有在使用,使用频率也比较高,但workerman也有很多项目在用,哪到底谁能更胜一筹呢?首先我们一起来了解一下swoole:Swoole是面向生产环境的PHP异步网络通信引擎使PHP开发人员可
- Python Flask教程
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一、前言Flask是一个用Python编写的轻量级的Web应用框架。Flask基于WSGI(WebServerGatewayInterface)和Jinja2模板引擎,旨在帮助开发者快速、简便地创建Web应用。Flask被称为"微框架",因为它使用简单的核心,用扩展增加其他功能。1.HelloWorld以下的Flask程序会在网页输出HelloWorld:fromflaskimportFlaska
- 手把手教你怎么用chatgpt写毕业论文和学术小论文
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以下是50个学术论文指令的目录,当然,用完了复制的时候.千万记得删除指令。一、学术角色预设指令(2个)二、论文撰写指令(8个)三、学术润色指令(20个)·四、中英翻译指令(5个)·五、论文查重指令(1个)·六、参考文献指令(2个)·七、投稿审稿指令(2个)·八、其他学术指令(11个)一、学术角色预设论文中无论是润色,语法检查还是降重,都要先进行角色预设,先给定一个身份。有些学术GPT是自带提示词的
- 知识图谱自动构建工具有哪些
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知识图谱neo4j人工智能
知识图谱的自动构建工具有很多,常见的包括:Neo4j:基于图数据库的知识图谱构建工具Protégé:开源的知识图谱开发平台GoogleKnowledgeGraph:Google搜索引擎的知识图谱构建工具TopBraidComposer:基于SemanticWeb技术的知识图谱构建工具AllegroGraph:高性能图数据库,可用于构建知识图谱这仅仅是其中一部分工具,在市场上还有更多类似的工具。
- 如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题
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深度学习遥感笔记深度学习
1.生成对抗数据增强(Copy-PasteAugmentation)原理:将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中,低成本生成平衡数据。适用场景:小目标(如车辆、船只)或极端稀疏类别(如灾害损毁区域)。PyTorch实现:importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_
- Flutter框架分析(一)--架构总览(1)
简介_vN
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Flutter被设计成一个可扩展,分层的系统。它包含了一系列依赖其下层的独立库。其示意图见下图.其中,framework层中的每一个组件均是可选的和可以代替的。从上图可知,Flutter系统总共可以分为三层。上层的框架(Framework),中层的引擎(Engine),以及底层的嵌入层(Embedder)。框架(Framework):框架层是纯dart语言实现的一个响应式框架,开发者平常需要通过该
- Hadoop学习笔记 --- YARN执行流程与工作原理
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一、YARN简述首先介绍一下YARN在Hadoop2.0版本引进的资源管理系统,直接从MapReduceV1演化而来(由于引擎的功能缺陷);原因是将MapReduce1中的JobTracker的资源管理和作业调度两个功能分开,分别由ResourceManager和ApplicationMaster进行实现;ResourceManager:负责整个集群的资源管理和调度ApplicationMaste
- #深度学习:从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- Python 项目__init__.py 文件作用
KillFuckBugs
pythonpython开发语言
在Python项目中,__init__.py文件有以下几个主要作用:1.将目录标识为包当一个目录中包含__init__.py文件时,Python会将该目录识别为一个包。这允许开发者通过模块导入的方式访问该目录中的内容。例如:目录结构:project/mypackage/__init__.pymodule1.pymodule2.py导入示例:pythonfrommypackageimportmodu
- 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析
985小水博一枚呀
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【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川(MunkuGlacier)的
- Thymeleaf基础知识语法
沐暖沐
thymeleaf开发语言
1、简介Thymeleaf是⾯向Web和独⽴环境的现代服务器端Java模板引擎,能够处理HTML、XML、JavaScript、CSS、TEXT、RAW这六种模板。这六种模版模式包含两种标记模板模式(HTML和XML),三种⽂本模板模式(TEXT,JAVASCRIPT和CSS)和⼀个⽆操作模板模式(RAW)。①简单表达式变量表达式:${…}选择变量表达式:*{…}消息表达:#{…}链接URL表达式
- Vue进阶之Vue无代码可视化项目(六)
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Vue无代码可视化项目渲染引擎(渲染器)初版TextBlock.vueChartBlock.vueImageBlock.vueLayoutView.vue渲染器BlockRenderer.vueLayoutView.vue进一步typestypes/block.tsmock/blocks.tsstores/editor.tsblocks/BlockRenderer.vueviews/LayoutV
- 为什么雷达系统难以探测到无人机?
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大家知道雷达系统很难识别出小型无人机和紧贴地面飞行的无人机。那么,对无人机探测的难点在哪呢?1.小型化和隐蔽性:许多无人机的体积小,那么雷达散射面积也小并且无人机在低空飞行,进一步降低了被雷达探测到的可能性。为了探测到目标,雷达须与无人机保持在视线范围。这在城市环境中尤其成问题,因为无人机可能在传感器视线内只出现几秒钟,然后再次消失。2.机动和悬停:无人机能够进行快速的机动飞行,而且可能随时改变飞
- 一文读懂BOLL布林线指标,10种形态教学,识别主力资金意图(建议收藏)
智识微光Intelligence
深度学习信息可视化笔记学习方法算法
在币圈交易实践中,布林通道是常用于判断价格“进、出场时机”的技术指标,在纳入平均值、标准差的概念之后,进而找出市场的价格突破点、反转点,也可以利用布林通道来判断市场价格的超买和超卖条件。1️⃣布林线指标应用1/支撑与压力指示:布林线的上、中轨对币价有压力作用,中、下轨对币价起支撑作用。当币价冲出上轨可能回调,日前,布林线的上、中轨对币价有压力作用,中、下轨对币权价起支撑作用。当币价冲出上轨可能回调
- 预训练语言模型
Algorithm_Engineer_
基础知识和深度学习语言模型人工智能自然语言处理
一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型,通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段,模型被训练来学习数据的内在表示,而无需标注数据或任务特定的目标函数。这种学习能力使得预训练模型可以捕获数据的复杂结构和特征,并且在后续的特定任务上进行微调,从而提高模型在目标任务上的性能。1.1预训练过程数据收集与处理:收集大规模的数据,并对数据进行预处理,以便模型训练使用
- 探索未来对话的边界:Mixture-of-Agents(MoA)——大型语言模型的集体智慧引擎
潘俭渝Erik
探索未来对话的边界:Mixture-of-Agents(MoA)——大型语言模型的集体智慧引擎项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoA在当前人工智能的浪潮中,我们迎来了一个令人兴奋的技术突破——Mixture-of-Agents(MoA),它标志着大型语言模型(LLM)能力提升的新纪元。本文将引领您深入探索这一革命性项目,揭示其技术精粹,展望应用前景,并
- [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
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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
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
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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
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/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。
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