- 论文学习11:Boundary-Guided Camouflaged Object Detection
zl29
学习目标检测人工智能
代码来源GitHub-thograce/BGNet:Boundary-GuidedCamouflagedObjectDetection模块作用BGNet利用额外的目标相关边缘语义信息来引导COD任务的特征学习,从而强制模型生成能够突出目标结构的特征。这一机制有助于提高目标边界的精准定位,从而提升伪装目标的检测性能。模块结构BGNet的架构基于Res2Net-50,编码器提取多级特征,解码器通过EA
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中,数据清洗作为数据预处理的重要环节,对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境,面临着海量数据流和多样化的数据类型,如何高效、准确地进行数据清洗,成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具,包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等,旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- Pybind11教程:从零开始打造 Python 的 C++ 小帮手
Yc9801
c++开发语言
参考官网文档:https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/index.html一、Pybind11是什么?想象你在Python里写了个计算器,但跑得太慢,想用C++提速,又不想完全抛弃Python。Pybind11就像一座桥,把C++的高性能代码“嫁接”到Python里。你可以用Python调用C++函数,就像请了个跑得飞快的帮手来干活。主要功能:绑定函数:
- 数据仓库和非结构化数据。
weixin_30631587
数据库
数据仓库包含标准化数据。还包含外部数据/非结构化数据如果外部数据量小可以保持数据库内部或者专用服务器。如果量大只能记住地址,在etl加载当然也有需求是实时数据比如股票汇率拿只能etl过程处理非结构化数据包含图片,视频音频如果是传统数据库db2oracle存在里面是不合适的。存储影响性能如果是hadoop无所谓影响不大,但是从使用者的角度非结构化数据只能转换关系使用建一张元数据表存储非结构化存储位置
- Node.js技术原理分析系列6——基于 V8 封装一个自己的 JavaScript 运行时
前端node.js
Node.js是一个开源的、跨平台的JavaScript运行时环境,它允许开发者在服务器端运行JavaScript代码。Node.js是基于ChromeV8引擎构建的,专为高性能、高并发的网络应用而设计,广泛应用于构建服务器端应用程序、网络应用、命令行工具等。本系列将分为9篇文章为大家介绍Node.js技术原理:从调试能力分析到内置模块新增,从性能分析工具perf_hooks的用法到ChromeD
- DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK
AICurator
深度学习python机器学习deeplabv3+语义分割
【DeepLabv3+改进专栏!探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁?本专栏重磅推出:✅独家改进策略:融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块:ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络(ConvNet)构建模块,可在不增加推理时间成本的情况下提升性能。该模块名为多样化分支块(DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样化分支
- gralloc usage flags
Damon_X
gralloc
下面这些示例主要说明了grallocusageflags在图像处理和多媒体应用中如何影响性能和正确性。让我们逐个详细分析每个问题的根因和修复方案,并深入解析gralloc标志对缓存管理和数据流的影响。✅Example1:长曝光快照耗时异常问题描述症状:长曝光快照(longexposuresnapshot)在某些内存优化后,拍摄时间异常变长。根因:第三方算法在多个快照帧上执行,耗时约1.2秒。Buf
- StarRocks 主键(Primary Key)深度解析
数据库数据分析主键缓存物化视图
一、StarRocks产品简介StarRocks是一款高性能分析型数据库,专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓(Lakehouse)加速引擎,StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势,能够支持亿级数据秒级查询响应。核心特性:全面的数据模型:支持明细模型、主键模型和聚合模型,满足多样化业务场景实时数据分析:提供高效的数据导入与更新能力,支持实时数据处理分布式架构:采用无共享(S
- 深入解析 .NET 中的依赖项加载机制:原理、实现与最佳实践
江沉晚呤时
Netcore前端数据库c#.netcore
在现代应用程序的开发中,依赖项管理与加载是非常重要的组成部分,尤其是在大型系统中,如何高效地加载和管理依赖项可以极大地影响应用程序的性能、可维护性和扩展性。在.NET中,依赖项加载不仅涉及静态依赖的管理,还包括动态加载组件和程序集的能力。本文将详细讲解.NET中的依赖项加载机制,覆盖从静态依赖注入到动态加载的所有重要概念。1.依赖项加载的基本概念1.1依赖项与依赖注入(DI)依赖项是一个对象在其生
- 六十天前端强化训练之第二十一天大师级详解 React Context API:从原理到实战
编程星辰海
#前端前端react.jsjavascriptReactContextAPI
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗,谢谢大佬!目录一、庖丁解牛:深入理解ContextAPI1.1设计哲学与运转机制工作原理三步曲:1.2核心三剑客详解1.3性能优化要诀二、手把手实现主题切换系统2.1完整代码实现(逐行注释版)2.2配套CSS样式设计三、关键知识点拆解3.1状态初始化策略3.2CSS变量注入原理3.3性能优化实践3.4可访问性最佳实践四、
- MySQL InnoDB 存储引擎的索引详解
菜就多练少说
SQLmysql数据库
在MySQL中,InnoDB是最常用的存储引擎,它支持事务、行级锁和外键约束等功能,而索引则是提升数据库查询性能的关键。在InnoDB存储引擎中,索引不仅仅是提高查询速度的工具,还是数据库的核心组成部分之一。本文将详细介绍InnoDB存储引擎的索引结构、索引种类、索引优化技巧以及索引失效等方面的知识。1.InnoDB索引的结构在InnoDB存储引擎中,索引主要分为两种类型:聚集索引(Cluster
- Kotlin第十六讲---实战通过委托完成SharedPreferences封装
奇舞移动
jscssjava编程语言javascript
内容简介前面讲解了Kotlin具有类委托和属性委托。接下来我给大家分享1个实战技巧,使用属性委托来完成SharedPreferences的封装。前景介绍说起SharedPreferences在Android中是一种常用的本地化存储数据的方案。以前Java封装都是将SharedPreferences封装成单利,原因就是SharedPreferences对象创建过程会解析xml文件,这个过程比较耗性能
- JVM垃圾回收器详解
高锰酸钾_
jvm测试工具java
JVM垃圾回收器详解年轻代与老年代我们知道在分代GC算法中,将我们的堆内存分为了年轻代与老年代,那为什么要将内存分为年轻代和老年代呢?可以通过调整年轻代和老年代的比例来适应不同类型的应用程序,提高内存的利用率和性能.新生代和老年代使用不同的垃圾回收算法,新生代一般选择复制算法,老年代可以选择标记-清除和标记-整理算法,由程序员来选择灵活度较高。分代的设计中允许只回收新生代(minorgc),如果能
- Postman高级功能深度解析:Mock Server与自动化监控——构建高效API测试与监控体系
测试渣
测试工具postman
引言:Postman在API开发中的核心价值在数字化时代,API(应用程序编程接口)已成为系统间交互的“神经网络”,其质量直接影响用户体验与业务连续性。然而,传统API测试面临两大挑战:开发阶段依赖:前端与后端团队需同步开发,导致进度延迟;测试环境复杂:生产数据敏感、测试场景覆盖不全、性能压力模拟困难。Postman作为全球领先的API开发与测试工具,通过其MockServer与自动化监控两大核心
- AI系统API网关原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI系统API网关原理与代码实战案例讲解1.背景介绍在现代分布式系统中,API网关作为一个重要的组件,起到了至关重要的作用。它不仅仅是一个简单的请求路由器,更是一个集成了安全、负载均衡、缓存、监控等多种功能的综合性服务。特别是在AI系统中,API网关的作用尤为重要,因为AI系统通常需要处理大量的数据请求,并且需要保证高可用性和高性能。API网关的概念最早出现在微服务架构中,旨在解决微服务之间的通信
- 模型部署实战:PyTorch生产化指南
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、为什么要做模型部署?模型部署是将训练好的模型投入实际应用的关键步骤,涉及:模型格式转换(TorchScript/ONNX)性能优化(量化/剪枝)构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类,并演示完整部署流程。二、模型转换:TorchScript与ONNX1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc
- Spring Boot 性能优化:如何解决高并发下的瓶颈问题?
zhyoobo
springboot性能优化后端
一、高并发场景的挑战与诊断方法论1.1典型性能瓶颈四层模型在2000+QPS的电商秒杀场景中,SpringBoot应用常面临四层压力传导:网络层瓶颈TCP连接耗尽导致SYN队列溢出(Linux默认仅1024个)SSL握手消耗大量CPU资源(RSA2048单次握手约需10ms)HTTP/1.1的队头阻塞问题(单个连接只能顺序处理请求)应用层瓶颈线程池配置不当引发的上下文切换风暴(默认Tomcat线程
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
智能计算研究中心
其他
内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析
智能计算研究中心
其他
内容概要本文聚焦DeepSeek系列模型的核心技术突破与应用价值,通过解析其混合专家架构(MoE)的设计逻辑与670亿参数的规模化优势,揭示其在多语言处理、视觉语言理解及代码生成领域的创新表现。从技术特性出发,文章将对比OpenAI等主流模型的性能差异,探讨参数效率与计算资源优化如何支撑低成本、高精度的内容生成场景,例如学术论文写作、智能选题规划及SEO关键词拓展。同时,通过分析DeepSeekP
- H800核心性能优化技术
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体,H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计,实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强,以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比,更通过精细化任务调度机制,解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
- 重构革命:如何通过C#代码优化实现软件的华丽转身
墨夶
C#学习资料1重构c#开发语言
在软件开发的世界里,代码的质量直接决定了项目的成败。随着业务需求的变化和技术的进步,原有的代码结构可能逐渐变得臃肿、难以维护。这时,代码重构就成为了提升系统性能、增强可读性和简化后续开发工作的关键手段。本文将深入探讨C#代码重构的最佳实践,帮助开发者掌握这一技能,在不改变外部行为的前提下对内部实现进行改进,使程序更加健壮、灵活且易于扩展。一、1.1为什么需要重构?当一个项目随着时间推移而不断增长时
- 【AI论文】RWKV-7“鹅”模型,具备富有表现力的动态状态演化能力
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出RWKV-7“鹅”,这是一种全新的序列建模架构,同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中,这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平,并且在英语语言性能上,尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型,但仍能与当前最优水平相媲美。然而,RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则,该规则具有向量值门控和上
- 华为NAS真实测评!
ONETHING_CLOUD_2
华为科技NAS网络数据库
外观:简约科技风,小身材大容量✨华为NAS整体设计走简约科技风,机身小巧精致,不管是放在书房书桌还是客厅电视柜旁,都超和谐,完美融入各种家居环境。它的材质质感超棒,摸起来很有档次。在存储方面,它的硬盘位设计很贴心,还有不错的可扩展性,能轻松满足咱不断增长的存储需求,这小身材藏着大能量!性能:高速读写,畅快体验从硬件配置来看,处理器性能强劲,搭配合理的内存,再加上高速网口,为高性能运行打下坚实基础。
- [科普] EEPROM、NOR Flash、NAND Flash 是常用的非易失性存储器(断电后保留数据)(DS-R1生成)
兴趣使然_
嵌入式硬件相关开发语言
在电子系统中,EEPROM、NORFlash、NANDFlash是常用的非易失性存储器(断电后保留数据),但它们在性能、结构、用途上有显著差异。以下是核心对比:1.EEPROM(ElectricallyErasableProgrammableROM)写入方式支持按字节擦写,无需全片擦除即可修改单个字节数据。容量通常为几KB到几MB,适合存储少量数据(如设备配置参数、校准数据)。速度写入速度较慢(m
- SvelteKit 最新中文文档教程(7)—— 构建和部署
前言Svelte,一个语法简洁、入门容易,面向未来的前端框架。从Svelte诞生之初,就备受开发者的喜爱,根据统计,从2019年到2024年,连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1:Svelte以其独特的编译时优化机制著称,具有轻量级、高性能、易上手等特性,非常适合构建轻量级Web项目。为了帮助大家学习Svelte,我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习,也可以入手我
- C++并发编程有什么最佳实践?
c++
在C++并发编程中,遵循最佳实践可以显著提升代码的效率、可维护性和可扩展性。以下是一些关键的最佳实践:使用线程池管理线程线程池可以预先创建一组线程,并在需要时将任务分配给这些线程。这种方式减少了创建和销毁线程的开销,提高了程序性能。例如:cpp复制autopool=std::make_shared(std::thread::hardware_concurrency());pool->push(st
- php 高性能,高并发,有哪些框架,扩展,推荐一下,或者技术的实现有哪些
行思理
运维LNMPLinuxphp开发语言
以下是针对PHP高性能、高并发场景的框架、扩展及技术实现推荐,结合最新技术趋势和行业实践进行总结:一、高性能框架推荐1.C扩展类框架YAF(YetAnotherFramework)特点:由C语言编写,直接嵌入PHP内核,仅提供核心MVC功能,执行效率极高(RPS可达3000+),适合API网关、秒杀系统等场景213。适用场景:对性能要求极高但功能需求简单的项目,如百度、微博部分业务曾采用其修改版。
- 用 Python 实现每秒百万级请求
weixin_33719619
python网络后端
本文讲的是用Python实现每秒百万级请求,用Python可以每秒发出百万个请求吗?这个问题终于有了肯定的回答。许多公司抛弃Python拥抱其他语言就为了提高性能节约服务器成本。但是没必要啊。Python也可以胜任。Python社区近来针对性能做了很多优化。CPython3.6新的字典实现方式提升了解释器的总体性能。得益于更快的调用约定和字典查询缓存,CPython3.7会更快。对于计算密集型工作
- 如何做好性能测试
测试
如何做好性能测试主要依靠测试策略规划、性能测试工具选择、数据分析优化**。其中测试策略规划尤为关键,通过制定详细的测试目标和场景,明确各阶段测试重点,有助于降低项目风险和优化系统性能。实践中,企业普遍发现,完善的测试策略可以使系统响应时间降低20%~30%,大大提升用户体验和业务稳定性。一、性能测试的基本概念与重要性性能测试是指通过模拟用户操作及系统负载,对软件系统的响应时间、吞吐量、资源利用率等
- [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