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极梦网络无忧
杂谈机器人
一、机器人制作基础入门(一)机器人概述1.机器人的定义与分类2.机器人的发展历程与现状3.机器人在各领域的应用案例(二)必备工具与材料4.常用电子工具介绍(万用表、电烙铁等)5.机械加工工具(螺丝刀、钳子、扳手等)6.电子元件(电阻、电容、二极管等)7.结构材料(塑料、金属、木材等)二、电子电路基础(一)电路原理与设计8.电路基本概念(电流、电压、电阻等)9.欧姆定律与基尔霍夫定律10.简单电路设
- Deepseek:物理神经网络PINN入门教程
天一生水water
神经网络人工智能深度学习
一、物理信息网络(PINN)的概念与原理1.定义与来源物理信息网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种将物理定律(如偏微分方程、守恒定律等)嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束,从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源:PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求(如网格生
- 数学:从宇宙密码到人工智能的核心语言
Acd_713
数学学习
——解析数学本质、历史演进与未来革命的3000年全景图一、数学本质论:宇宙的元语言1.1数学实在论的拓扑诠释根据丘成桐的卡拉比-丘流形理论,物理定律可表述为:MCY↪CPn满足c1(M)=0\mathcal{M}_{CY}\hookrightarrow\mathbb{C}\mathbb{P}^n\quad\text{满足}\quadc_1(\mathcal{M})=0MCY↪CPn满足c1(M)=
- 用物理信息神经网络(PINN)解决实际优化问题:全面解析与实践
青橘MATLAB学习
深度学习网络设计人工智能深度学习物理信息神经网络强化学习
摘要本文系统介绍了物理信息神经网络(PINN)在解决实际优化问题中的创新应用。通过将物理定律与神经网络深度融合,PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。实验表明,PINN相比传统数值方法及强化学习(RL)/遗传算法(GA),在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词:物理信息神经网络;优化任务;深度学习;强化学习;航天器轨道一、
- 太翌氏文化产业: AGI架构部署
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能agi架构人工智能
在之前RGOA-重力算法等基础上,分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式,是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理RGOA(GravitationalSearchAlgorithm)是一种基于物理引力定律的优化算法,通过模拟粒子在引力场中的运动来寻找最优解。其核心公式为:Fij=GmimjRij2+ϵ和a
- 电阻在电路中的不同作用及阻值选择详述
DeepGpt
器件选型硬件工程
一、电阻的常见作用限流(CurrentLimiting)描述:限制通过电路或元件的电流,保护器件(如LED)。特点:根据欧姆定律(R=V/I)计算阻值。阻值选择:取决于电流大小和电压降。分压(VoltageDivision)描述:与其他电阻串联,分担电压,提供特定电平。特点:常用于电位器或信号调整。阻值选择:根据分压比(Vout=Vin×R2/(R1+R2))计算。上拉/下拉(Pull-up/Pu
- 从单块巨石到星辰大海:分布式与微服务的本质思考
斗-匕
分布式微服务架构
一、分布式系统:宇宙观的代码映射1.核心命题的进化单机时代(1960s-2000s):冯·诺依曼架构的终极演绎,摩尔定律撑起性能天花板分布式觉醒(2000s-):CAP定理的启示——放弃"完美系统"的幻想,在妥协中寻找最优解2.分布式三定律物理定律:光速限制下的通信延迟不可消除经济定律:成本边际效应决定拆分粒度组织定律:康威定律的幽灵始终在场(系统架构≈组织架构)3.典型范式对比模式特征案例主从架
- 【人工智能】大模型的Scaling Laws(缩放定律),通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。
本本本添哥
013-AIGC人工智能大模型人工智能深度学习机器学习
缩放定律(ScalingLaws)是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论,其核心思想是通过增加模型规模(如参数数量)、训练数据量和计算资源来提升模型性能。这一理论最早由OpenAI在2020年提出,并在随后的研究中得到了广泛验证和应用。ScalingLaws就像是指导手册一样,告诉我们在构建和训练AI模型时应该注意什么,以最经济有效的方式得到最好的成果。这有助于推动技术进步的同时也促进了可持
- 思考–如何学习陌生的知识
后知后觉的先行者
思考学习
思考–如何学习陌生的知识面对新知识的学习,可以遵循以下系统化的方法,既提高效率又减少迷茫感:一、明确学习目标:打破“学什么都要学全”的误区核心原则二八定律:80%的实用场景只需掌握20%的核心知识。场景驱动:明确“学这个知识要解决什么问题?”(例如:学Python是为了数据分析还是自动化办公?)。快速定位重点通过行业标杆案例、岗位JD或技术文档,提取高频关键词(如“神经网络”之于AI、“API调用
- 单片机学习规划
鬼手点金
技术感悟单片机嵌入式硬件
学习单片机是一个系统化的过程,以下是一个合理的学习规划,帮助你从基础到进阶逐步掌握单片机开发技能。第一阶段:基础知识准备电子基础:学习电路基础知识:电阻、电容、电感、二极管、三极管等。掌握基本电路分析方法:欧姆定律、基尔霍夫定律等。了解数字电路基础:逻辑门、触发器、计数器等。C语言编程:学习C语言基础:数据类型、运算符、控制语句、函数、数组、指针等。熟悉C语言在嵌入式开发中的应用:位操作、结构体、
- 蓝桥杯 2022 Java 研究生省赛 3 题 质因数个数
菜鸟0088
蓝桥杯java职场和发展
importjava.util.Scanner;//1:无需package//2:类名必须Main,不可修改publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan=newScanner(System.in);//唯一分离定律任何一个数都可以被分解为两个质数相乘的形式//所以找质因数当一个数能longn=scan.nextLong
- ES系列-- ILM索引生命周期管理
一般般玩
ELK
前言官方文档地址7.8版本正文ILM定义了四个生命周期阶段:Hot:正在积极地更新和查询索引。Warm:不再更新索引,但仍在查询。cold:不再更新索引,很少查询。信息仍然需要可搜索,但是如果这些查询速度较慢也可以。Delete:不再需要该索引,可以安全地将其删除。ILM定期运行(indices.lifecycle.poll_interval),默认是10分钟,检查索引是否符合策略标准,并执行所需
- Ubuntu22.04下源码编译安装pythonocc-7.8
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Ubuntu22.04下源码编译安装pythonocc-7.8本文介绍Ubuntu下手动编译安装pythonocc,及安装过程遇到的各种坑基本依赖安装sudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-ywgetlibglu1-mesa-devlibgl1-mesa-devlibxmu-devlibxi-devbuild-essentialcmakelibfreetype6-d
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51单片机停车场车位管理系统仿真设计(仿真+程序+报告+讲解视频)仿真版本:proteus7.8程序编译器:keil4/keil5编程语言:C语言设计编号:S0007✨1基本功能:芯片可以替换为STC89C52/STC89C51/AT89C52/AT89C51等51单片机芯片。1、按键模拟红外检测统计进出停车场车辆数量情况。2、LED灯组模拟停车场车位停车情况,每停一辆车亮一盏灯。3、LCD160
- Meta:基于数据关系的LLM高效预训练
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标题:Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源:arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力。本文认为有效的预训练数据应该在组级别进行管理,将一组数据点作为一个整体而不是独立的贡献者。为此,我们提出了一种新的数据高效预训练方法GroupLevelDataInfluenceMo
- 机器学习----奥卡姆剃刀定律
AI自修室
计算机视觉面试题机器学习人工智能
奥卡姆剃刀定律(Occam’sRazor)是一条哲学原则,通常表述为“如无必要,勿增实体”(Entitiesshouldnotbemultipliedbeyondnecessity)或“在其他条件相同的情况下,最简单的解释往往是最好的”。这一原则由14世纪的英格兰逻辑学家和神学家威廉·奥卡姆提出。它提倡在解释现象时,应尽量减少假设和复杂性,优先选择最简单的解释。奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启
- 交互设计—奥卡姆剃刀原理(附教程)
千锋python和唐唐
Python学习教程100天
“奥卡姆剃刀原则”又被称为“简单有效原则”。我们常听到的“如无必要,勿增实体“指的就是奥卡姆剃刀原则。奥卡姆剃刀的含义,就是指一些不必要的元素会降低设计的效率,而且增加不可预测后果的发生概率。不管是实体、视觉或认知上,多余的负担都会削弱表现效能。多余的设计元素,有可能造成失败或其他问题。这个法则可以理解成去除设计中多余的元素,去除”解决方案的杂质,让最后的设计会更严谨、更纯粹。要在多项功能相当的设
- 【奥卡姆剃刀原理-如何理解云计算和边缘计算 关键字摘取】
严文文-Chris
科学思维修炼云计算边缘计算人工智能
云计算可能还是你相对熟悉的概念。通俗来说,就是把计算任务从本地挪到远程,往往是挪到一个大的计算中心。在那里完成计算之后,再把计算结果返回本地。这样本地就不用部署很强的硬件搞计算了。而边缘计算的介绍大都说,这是把一部分计算任务放在分散各处的本地去完成,这样可以减少云服务器的计算压力,也能缓解传输带宽上的压力。然后再套上其他流行词,比如边缘计算特别适用于物联网、车联网、AR/VR等应用场景。奥卡姆剃刀
- 《数字围城与看不见的手:网络安全的经济哲学简史》
安全
(楔子:从青铜铸币到数据流)公元前7世纪,吕底亚人将琥珀金铸成硬币,货币流动催生了人类的安全难题——如何防止赝品渗透经济血脉。2023年,某跨国电商平台因API接口漏洞,每秒有317个虚拟账户在暗网交易数字资产。这组跨越时空的数据揭示永恒定律:财富形态决定安全范式,防护技术永远比攻击手段晚进化0.618个黄金分割周期。一、数据资本论:生产要素的惊险跳跃当亚当·斯密凝视别针工厂时,他看到的劳动分工正
- 嵌入式硬件篇---数字电子技术中的逻辑运算
Ronin-Lotus
嵌入式硬件篇嵌入式硬件数字电子技术逻辑运算
、文章目录前言一、基本逻辑运算1.与运算(AND)符号真值表功能应用2.或运算(OR)符号真值表功能应用3.非运算(NOT符号真值表功能应用4.异或运算(XOR)符号真值表功能应用5.同或运算(XNOR)符号真值表功能应用二、组合逻辑运算1.与非(NAND)符号真值表特点应用2.或非(NOR)符号真值表特点应用3.三态逻辑(Tri-state)符号功能应用三、逻辑运算的扩展规则1.德摩根定律(De
- DeepSeek混合精度训练核心技术解析与实践指南
燃灯工作室
Deepseek数据挖掘语音识别计算机视觉目标检测机器学习人工智能
1.主题背景1.1Why混合精度训练(价值)混合精度训练通过结合FP16和FP32数据格式,在保证模型精度的前提下实现:40-60%显存占用降低(ResNet50案例:从7.8GB降至4.2GB)1.5-3倍训练速度提升(BERT-Large案例:从8h缩短至5h)突破大模型训练显存瓶颈(GPT-3训练显存需求从3TB降至1.8TB)1.2行业定位属于深度学习基础设施层的训练优化技术,处于模型开发
- 第二个问题-阿西莫夫三定律的理解
释迦呼呼
AI一千问人工智能
阿西莫夫三定律是由科幻小说家艾萨克·阿西莫夫提出的机器人伦理准则,旨在确保机器人(或人工智能,AI)在与人类互动时,优先保护人类的安全和利益。这三个定律分别是:机器人不得伤害人类,或坐视人类受到伤害。机器人必须服从人类的命令,除非这些命令与第一定律相冲突。机器人必须保护自己,除非这种保护与前两个定律相冲突。以下从几个方面详细探讨如何理解这一定律:1.阿西莫夫三定律的本质:伦理框架而非技术规范阿西莫
- CPU多级缓存结构以及缓存一致性协议MESI
又菜又爱玩٩( ö̆ ) و
并发编程缓存硬件架构
CPU多级缓存结构现代CPU分为物理核和逻辑核,比如我们日常办公电脑常见的4核8线程,就是指的4个物理核、8个逻辑核。超线程的技术使得一个物理核可以同时做两件事,也就是执行两个线程,但是能真正执行两个线程的场景很少。Java中API获取的核数,就是指的逻辑核。CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展,然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。现代CPU为了提升执行效率,减少CPU与内存
- CentOS 7.8 安装MongoDB 7 副本集(Replica Set)
HaSaKing_721
mongoDBcentosmongodblinux
文章目录1环境假设步骤1:在两台服务器上安装MongoDB步骤2:配置副本集步骤3:初始化副本集步骤4:验证副本集配置步骤5:设置安全性(可选)扩展配置示例:最佳实践:仲裁节点步骤1:在一台服务器上安装MongoDB(仲裁节点)步骤2:将仲裁节点加入副本集步骤3:验证仲裁节点的功能总结1环境假设服务器1:server1(IP:192.168.1.100)服务器2:server2(IP:192.16
- 奥卡姆剃刀理论是科学还是民科
CIb0la
人工智能程序人生生活
如无必要,勿增实体。你大概听过这句话,这就是著名的奥卡姆剃刀理论,来自外国的民科。说实话,民科和科学的界限非常模糊。因为老外也在不停地论证民科的观点。奥卡姆剃刀(Occam’srazor)是出生于萨里郡的方济会修士威廉-奥卡姆(WilliamofOccam,1285-1347年)提出的,是区分科学与迷信、伪科学或假新闻的唯一特征。在《纽约科学院年鉴》(AnnalsoftheNewYorkAcade
- 符号学习初学代码——从开普勒第三定律到万有引力定律
Merci美滋滋
学习python机器学习
备注PINN——physicsinformedneuralnetworkSR——symbolicregression代码详细分析见评论区链接一、SR_testimportnumpyasnpT=np.array([0.241,0.615,1,1.881,11.862]).reshape(-1,1)R=np.array([0.381,0.723,1,1.524,5.023]).reshape(-1,1
- Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory
UnknownBody
LLMDailytransformer深度学习人工智能语言模型
本文是LLM系列文章,针对《BeyondScalingLaws:UnderstandingTransformerPerformancewithAssociativeMemory》的翻译。超越缩放定律:用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。这种现象不能用经验缩放定律来解
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- 斜面摩擦系数测量仪产品特点及参数介绍
milaiyiqi
测试工具功能测试
COF-05斜面摩擦系数仪是一种专门用于测量物体与表面之间摩擦系数的精密设备。它通过模拟不同倾斜角度下的滑动情况,来计算两个接触面之间的摩擦力大小,进而得出摩擦系数。这项技术在材料科学、工程学以及质量控制领域有着广泛的应用。工作原理斜面摩擦系数仪的基本工作原理基于牛顿力学定律,尤其是重力和摩擦力的相互作用。测试时,将待测样品放置于一个可以调节角度的斜面上,然后逐渐增加斜面的角度直到样品开始滑动。根
- 《电磁学》第十二章
请向我看齐
电机电控电机电磁
以下是《电磁学》第十二章的常见内容,以张三慧编著的《大学物理学电磁学(第3版)》为例:12.1电荷电荷是一种物质属性,有正、负电荷两类,同性相斥、异性相吸。起电方法包括摩擦起电,即电荷从一物体转移到另一物体;感应起电,即电荷在同一物体上移动。电荷守恒定律表明电荷不能创造,也不会自行消失,只能从一个物体转移到另一个物体,在整个过程中电荷的代数和守恒。电荷的量子化指物体带电量是基本电荷的整数倍。电荷具
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
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- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
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Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的