- 一文读懂MUSIC算法DOA估计的数学原理并仿真
迎风打盹儿
阵列信号处理MUSIC算法DOA估计阵列信号处理信号子空间噪声子空间
一文读懂MUSIC算法DOA估计的数学原理并仿真文章目录前言一、DOA估计基本原理二、MATLAB仿真总结前言MUSIC(MultipleSignalClassification)算法于1979年由R.O.Schmidt提出,是阵列信号处理中广泛应用的经典DOA(DirectionofArrival)估计算法,凭借其超分辨的估计性能受到广泛关注。本文将从数学公式推导的角度出发系统阐述MUSIC算法
- 【Java】Java 常用核心类篇(二)
hrrrrb
#Java基础java开发语言
目录Math类Math类概述常用常量Math.PIMath.E常用方法三角函数方法反三角函数方法指数和对数方法取整方法绝对值和最值方法随机数方法角度转换方法Math类Math类概述在Java编程里,Math类是一个极其重要的工具类,它存于java.lang包下。java.lang包是Java语言的核心包,在使用其中的类时,无需额外导入,Java编译器会自动处理。Math类有两个显著特点:被fina
- 强化学习:原理、概念与代码实践
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
一、引言强化学习(ReinforcementLearning)作为机器学习的一个重要分支,旨在通过智能体(agent)与环境的交互,学习到最优的行为策略,以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
- matlab中功率因数怎样测量,如何测量功率因数?功率因数测量方法
liubotian1995
matlab中功率因数怎样测量
功率因数测量方法有:1、功率因数表法直接测量。用功率因数表直接测即可。这样测量到的瞬时功率因数值。2、功率法测量:测量负载的有功功率和无功功率(也有测视在功率的),在用勾股定理或三角函数计算出功率因数,这是依据功率因数的定义得出的测量方法。数据也是瞬时功率因数值。3、电量法测量:供电局使用的方法,抄录当期用电的有功电量和无功电量数据,用三角函数计算出功率因数值。这是当期的平均功率因数值。我们都知道
- DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)的公式推导
AndrewHZ
机器学习人工智能深度学习算法
总结:DDPM通过最小化预测噪声的均方误差,使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题,大幅简化了训练目标。1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声,最终得到纯噪声\(x_T\)。每步定义为:\[q(x_t|x_{t-1})=\mathcal{N}\left(x_t;\sqrt{1-\beta_t}x_{t-1},\beta
- 链表-环形链表II
Hasno.
链表java数据结构
代码随想录-刷题笔记142.环形链表II-力扣(LeetCode)内容:本题更多是考验数学,数学感觉到位了,本题可以说毫无难度如何证明是否有环:两个指针一个快,一个慢,如果能遇到,一定有环!令fast每次走两步,slow每次走一步.二者相遇的时候,有以下情况公式推导:slowdistance=x+yfastdistance=2*slow=x+y+n*(y+z)2x+2y=x+y+n*(y+z)x=
- 强化学习关键技术:重要性采样深度剖析
进一步有进一步的欢喜
强化学习概率论机器学习人工智能重要性采样
目录一、引言二、重要性采样基本原理(一)什么是重要性采样(二)重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法(一)偏差(Bias)(二)方差(Variance)(三)有效样本数量(EffectiveSampleSize)(四)与真实值对比(如果已知)四、重要性采样公式推导五、代码示例六、案例分析(一)机器人路径规划(二)游戏AI七、总结一、引言强化学习旨在让智能体在与环境的交互中学习到最优策略
- 【Deepseek】玩转deepseek的20个提示词模版
prince_zxill
Python实战教程难题集萃人工智能与机器学习教程人工智能深度学习deepseek提示词python
【Deepseek】玩转deepseek的20个提示词模版写在前面,最强提示词:说人话万能提示词代码改写代码解释代码生成AI算命AI情绪价值提供者小红书输出物理公式推导PDF转markdown内容分类结构化输出角色扮演角色扮演(情景续写)散文写作诗歌创作文案大纲生成宣传标语生成提示词的提示词:模型提示词生成中英翻译专家写在前面,最强提示词:说人话不知道如何下手写提示词时,建议使用“说人话”:说人话
- N - Nunchucks Shop(公式推导+思维)
光荣之梦||
c++算法
公式推导:当n是偶数,m是偶数的时候,举个例子n=6,m=2时,我们画图表示:我们看对称的时候没有重复出现的都是关于中心对称的,那么我们在加上不重复的再除以2不就是C(6,2)的答案吗,那么不重复的怎么求呢,n=6,m=2时,不重复的不就是左边的和对称的右边的一个的组合吗,那就是C(3,1)!再想n=6,m=4时,那么我们按照上面的方式思考不重复的,就是中心对称的部分,那么就是|(1,2),(5,
- 组队学习首次开放许愿啦!下个月想学什么,听你的
datawhale
原创DatawhaleDatawhaleDatawhale学习开源贡献:Datawhale团队许愿你想学习的课程组队学习新增许愿环节,每个人都可以在留言区写下你想学习的内容。许愿规则▶许愿的内容不能太广。举个栗子,不推荐大家直接许愿:「机器学习」,而是许愿:「机器学习入门概念讲解」,或者具体到某个算法:「线性回归的公式推导+代码实战」,这样便于我们在1个月内完成制作。▶不限制课程难度,只要是刚需就
- 傅里叶变换理解
KL_lililli
笔记
傅里叶变换(FourierTransform)是一种数学工具,它可以把复杂的信号分解成不同频率的正弦波。就像我们把一首歌分解成不同的音调(低音、中音、高音)一样,傅里叶变换能帮我们看清信号里有哪些频率成分。严格来讲其实傅里叶又有多种形式,大致是傅里叶级数,离散傅里叶级数,傅里叶变换....但是这里我们着重讲关于傅里叶的理解,并不会涉及到严格的公式推导,只希望大家看完这篇文章可以知道傅里叶变换究竟是
- 洛谷 P1888 三角函数(C语言)
Frida_cc
刷题算法c++
题目描述输入一组勾股数a,b,c(a不等于b不等于c),用分数格式输出其较小锐角的正弦值。(要求约分。)输入格式一行,包含三个正整数,即勾股数a,b,c(无大小顺序)。输出格式一行,包含一个分数,即较小锐角的正弦值输入输出样例输入354输出3/5个人理解:正弦sinx,“大边对大角,小边对小角”,由此可知,找到a,b,c中的min和max即可。如何比较大小?采用“打擂台”的方式max=a;//把a
- 0 Euclid库中各模块功能解读(lib.rs)
Source.Liu
euclid库rustCADeuclid库
在euclid库中,lib.rs文件扮演着核心角色,它不仅是库的入口点,还负责声明一系列用于几何计算的类型别名,并导入多个模块来具体实现这些功能。这些模块各司其职,涵盖了广泛的几何和数学运算。以下是对lib.rs文件中引用的各个模块的详细解读计划:1.trig.rs-三角函数模块内容:包含正弦、余弦、正切等三角函数的实现。说明:用于角度和弧度的转换,以及基于角度的向量和形状计算。这对于处理旋转、角
- 方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现
xrgs_shz
matlab开发语言
一、傅里叶变换简介傅里叶变换,表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。傅里叶变换是一种线性的积分变换。它的理论依据是:任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成,即使用简单的正弦、余弦函数,可以拟合复杂函数。为什么要进行傅里叶变换?傅里叶变换是一种数学工具,能够将时域信号转换为频域信号。具体来说,傅里叶变换将时域波形信号转换为离散的频
- 学习R语言:数学运算与模拟
Mrrunsen
R语言大学作业r语言开发语言
本文内容来自《R语言编程艺术》(TheArtofRProgramming),有部分修改R内置很多数学函数和统计分布函数。数学函数exp()log()log10()sqrt()abs()sin(),cos()等三角函数min(),max():向量的最小、最大值which.min(),which.max():向量的最小、最大元素的位置索引pmin(),pmax():多个向量逐元素对比sum(),pro
- 梯度提升决策树树(GBDT)公式推导
化作星辰
决策树算法机器学习
###逻辑回归的损失函数逻辑回归模型用于分类问题,其输出是一个概率值。对于二分类问题,逻辑回归模型的输出可以表示为:\[P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^{-F(x)}}\]其中\(F(x)\)是一个线性组合函数,通常表示为:\[F(x)=\sum_{m=0}^{M}h_m(x)\]这里的\(h_m(x)\)是学习到的决策树。###损失函数的推导对于单个样本\((x_i,y_i)\),逻
- 【高中数学/三角函数/判别式法求极值】已知:实数a,b满足a^2/4-b^2=1 求:3a^2+2ab的最小值
普兰店拉马努金
高中数学之三角函数高中数学三角函数判别式
【问题】已知:实数a,b满足a^2/4-b^2=1求:3a^2+2ab的最小值【来源】App"网易新闻"中up主“我服子佩”的数学视频专辑,据其称是北京市某年的竞赛题。【解答】由a^2/4-b^2=1,联想到secθ^2-tanθ^2=1故设a/2=1/cosθ,b=sinθ/cosθ将a=2/cosθ,b=sinθ/cosθ代入3a^2+2ab得f(θ)=(12+4sinθ)/(1-sinθ^2
- 一次函数的性质
R张朱林
以前总是问函数什么?现在我们逐步了解了函数,可是函数中还分很多类别,函数、幂函数、对数函数、三角函数我们初中部分的正反比例函数,二次函数、一次函数,今天我们就要讲的是一次函数,因为上面的还都没学,什么是一次函数?看你这个名字好高大尚啊,一定很难,那你就想错了,一次函数的原理很简单,你就把它当成解方程,看他的名字思考他的意思,首先你需要知道函数,这个函数里的未知数是一次项,它的表达式就是y=kx+b
- Python【math数学函数】
Alan_Lowe
#Pythonpython
Python【math数学函数】文章目录Python【math数学函数】数论与表示函数1.ceil()和floor()2.comb()3.copysign()4.fabs()5.factorial()6.gcd()7.lcm()幂函数与对数函数1.exp()和math.e和pow()2.log()和log2()和log10()3.sqrt(x)三角函数1.asin、acos()、atan()2.s
- 日常教学系列——界限角的三角函数值
525bfad68727
01教材内容设计分析界限角的三角函数值排在任意角的三角函数概念之后,在这之前学生已经学会了求任意角三角函数值的方法——利用角的终边上任意一点的坐标与定点和坐标原点的距离之间的比与角的三角函数值之间的一一对应关系。在此基础上还学习了各象限角的三角函数值的正负号,学生知道角落在第几象限的三角函数值符号与点所在象限的符号一一对应。而界限角是特殊的,它们的终边与纵横坐标重合,因此点的选择就简化了,就拿0度
- 几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...
weixin_39848097
几何分布的期望和方差公式推导均值定理六个公式概率论方差公式
我们天天都可以接触很多随机现象,比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受,我们很难预测明天的精确问题,但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右,冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外,还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征
- 高考数学,三角函数的定义提高题型汇总
孙老师数学
01、根据三角函数定义列等式求参数的值;需要注意的是:角的正弦值的符号与角终边上点的纵坐标的符号相同。02、考查:1、正弦值相同的两个角之间的关系;2、给出角的范围,如何求角的大小。03、综合题型。04、如何根据题意合理选择三角函数。05、三角函数定义的灵活使用。本专题答案:初中、高中、中考、高考、基础、提高、真题讲解,专题解析;孙老师数学,全力辅助你成为数学解题高手。
- 扩散模型理论与公式推导——详细过程速览与理解加深
留尘铃
声音信号处理学习图像处理人工智能扩散模型学习深度学习理论推导
参考:[1]HoJ,JainA,AbbeelP.Denoisingdiffusionprobabilisticmodels[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:6840-6851.[2]扩散模型/DiffusionModel原理讲解_哔哩哔哩_bilibili[3]扩散模型公式推导_扩散模型数学推导-CSDN博客[4]扩散
- 薛定谔的股价和巴普洛夫的投机者
血公子
“小脑开大洞”谢谢你的关注我们进行投资研究,本质上是想寻求市场运行的规律。这种探寻规律的思想起源于牛顿的经典力学,那时人们甚至认为一切现象都可以通过公式推导解释。久而久之,我们解释自然现象时普遍喜欢采用理论支撑,进而在股票市场也沿用了同样的思维,重逻辑研究而轻市场心理。特别是对于投研体系严密的机构,逻辑不甚严密的投资建议往往不被采纳。然而市场之所以有魅力,恰恰来源于其不确定性。对于股价,你往往会发
- Pytorch机器学习——3 神经网络(三)
辘轳鹿鹿
outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例:单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数,其公式如下所示:image.png从图像上可以看出,与Sigmoid不同,它将输入变量映射到(-1,1)之间,它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点:优点:由于其图形在定义域0附近近似线性,并且在整个定义域有可导
- 人工智能与机器学习原理精解【17】
叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能机器学习概率论
文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶
- C# 计算两个坐标的距离
StevenChen85
上位机c#算法机器学习
C#计算两个坐标的距离在C#中,计算两点之间的距离可以使用数学上的三角函数。以下是一个简单的方法,使用点积公式计算两个坐标点之间的距离publicstaticdoubleCalculateDistance(doublex1,doubley1,doublex2,doubley2){doubledeltaX=x2-x1;doubledeltaY=y2-y1;returnMath.Sqrt(deltaX
- 2023-09-14
草菇家的妖精
你一直以为自己停留在几岁?有时候看到路上,街口拐角有穿着校服的学生走过,我会以为我距离他们并不遥远。我以为那是离自己很近的事。似乎就在去年,或许前年,反正我不久前应该也是还在教室里刷题,身边还是坐了三年没换的同桌。数学老师还在分析三角函数,语文课依旧是我补觉的时间。我喜欢的东西还没怎么变。喜欢看动漫,听一样的歌,夏天了想去看海,想在周末的时候约以前的同学一起走街串巷。可总有那么些时候,我会突然察觉
- 时间旅行者:LSTM算法的奥秘大揭秘!
风清扬雨
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Hey小伙伴们,今天给大家带来一个超级有趣的主题——LSTM算法的基本结构和公式推导!项目背景你知道吗?在时间序列预测中,传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是,有一种神奇的神经网络叫做LSTM(LongShort-TermMemory),它就像是时间旅行者一样,可以记住很久以前的信息!时间旅行听起来很酷吧?那我们就来一起探索一下LSTM的世界吧!原理解析1️⃣什么是LSTM?LSTM是一种
- 自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列07之C++STL面试题(03)
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面试c++职场和发展
这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新,基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容(除了实习和学校项目相关的具体细节)。在知乎和牛客也会同步更新,全网同号(lonely-stone或者lonely_stone)。关于高频面试题和C++STL面经,每次我会更新10个问题左右,每次更新过多,害怕大家可能看了就只记住其中几个点。(在个人秋招面试过程中,面试到
- [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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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
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2.脚本内容:
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- 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
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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。
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。
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谨小慎微。
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- 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