楼上那只猫
楼上那只猫

性能指标

  • 内存占用
  • 电量消耗
  • 启动时间

启动时可能做的事情如下：


性能指标_第1张图片
Screen Shot 2021-01-19 at 21.58.59.png
  • 执行速度
  • 响应速度
  • 本地存储，离线
  • 互操作性，不同应用间
  • 网络环境
  • 数据刷新
  • 安全
  • 崩溃

你可能感兴趣的:(性能指标)

  • MySQL常用操作 查看表描述以及表结构、连接数及缓存和性能指标
    查看表描述以及表结构查看数据库名SHOWDATABASES;SELECTDATABASE();SELECTDATABASE()AScurrent_database;查看数据库中表的列表SHOWTABLES;SELECTTABLE_NAME,TABLE_COMMENTFROMINFORMATION_SCHEMA.TABLESWHERETABLE_SCHEMA='your_database_name'
  • Postgresql快速同步大量数据方案浅析 行星008 数据库postgresql数据库
    目录推荐方案：并行导出导入+网络加速方案优势：详细步骤1.数据选择与准备2.并行数据导出（111服务器）3.高效网络传输4.并行数据导入（112服务器）5.性能优化参数增量同步方案（可选）方法1：逻辑复制（适合持续同步）方法2：增量更新脚本（适合定时同步）性能优化技巧验证与监控预期性能指标故障处理针对PostgreSQL14.3环境中从111服务器同步部分数据（约1000GB）到112服务器的需求
  • 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标 AI大模型应用实战 人工智能whisperxcodeai
    剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词：Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要：本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度，全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现，以及与其他主流语音识别
  • 百度7天GNN学习-图与图学习中 静静喜欢大白 pgl
    目录1链接预测分析图学习的主要任务链接预测（Linkprediction）1.相似度分数2.性能指标(Performancemetrics)完整代码输出2节点标记预测分析完整代码输出3图嵌入图嵌入（GraphEmbedding）1.节点嵌入(NodeEmbedding)2.边嵌入(EdgeEmbedding)3.图嵌入(GraphEmbedding)完整代码输出小结小结参考1链接预测分析图学习的
  • 企业在选择YashanDB数据库时应关注哪些关键指标？ 数据库
    随着企业数据量的迅速增长与数据复杂性的增加，选择合适的数据库系统变得愈发重要。在众多数据库管理系统中，YashanDB凭借其高性能、高可用性及丰富的功能特性吸引了诸多企业的关注。然而，在做出选择之前，企业需关注多个关键指标，以确保其选择能够满足未来的业务需求并提供最佳的投资回报。以下将详细探讨企业在选择YashanDB数据库时应关注的核心指标。性能指标性能是数据库系统的核心考量之一，尤其是对于处理
  • 【架构基础】系统性能基础知识 Programmer Liu 架构基础系统架构
    一、系统性能概述在当今数字化时代，各类系统（如计算机系统、网络系统、软件应用系统等，以下统称系统）的性能优劣直接影响着用户体验、业务效率以及企业的竞争力。深入理解系统性能基础知识，对于系统开发、运维和优化人员而言至关重要。本文将围绕性能指标、性能计算、性能设计、性能评估四个核心方面展开，帮助读者全面掌握系统性能的关键要点。二、性能指标性能指标是衡量系统性能优劣的具体量化标准，不同类型的系统关注的性
  • SpringBoot高并发上传下载解决方案 hdsoft_huge springbootjava后端
    这里写目录标题一、引言二、高并发上传下载面临的挑战2.1传统上传下载方式的瓶颈2.2高并发场景下的性能指标要求三、SpringBoot高并发上传下载的架构设计3.1整体架构设计3.2关键组件设计3.2.1负载均衡层3.2.2API网关层3.2.3应用服务层3.2.4存储层3.2.5缓存层3.2.6消息队列四、SpringBoot高并发上传下载的关键技术实现4.1异步非阻塞编程模型4.1.1@Asy
  • Web性能测试常用指标（转自百度AI） chenbin___ typescripthtml5javascript
    Web性能测试常用指标Web性能测试涉及多个维度的指标，主要分为前端页面性能指标和后端服务性能指标两大类，以下为关键指标详解：一、前端页面性能指标通过浏览器开发者工具（如ChromeDevTools）或专用工具（如Lighthouse）监测：首次内容绘制（FirstContentfulPaint,FCP）浏览器首次渲染文本/图像的时间，反映初始加载速度。目标值：≤1.8秒1最大内容绘制（Large
  • 《5G网络切片诊断技术：性能指标关联分析与故障溯源》 团结湖到了 笔记
    1.研究背景与问题5G网络通过网络切片技术实现多业务场景（如eMBB、uRLLC、mMTC）的隔离与定制化服务。但切片间资源抢占、跨层协议异常（如NR-RAN与核心网接口故障）等问题，常导致切片性能劣化（如时延突增、吞吐量骤降）。传统网络诊断方法难以适应切片的动态拓扑与多维度性能指标（如用户面时延、控制面信令成功率），亟需构建面向切片的智能诊断体系，解决“指标异常-故障根源”的关联分析与快速溯源问
  • 分享一些 SQL 优化工具 王宇帆avalanche sql数据库
    一、数据库自带的性能监控和分析工具MySQL：MySQLEnterpriseMonitor：这是MySQL官方推出的一款企业级监控工具，它提供了全面的数据库性能监控和管理功能。功能特点：可以实时监控MySQL服务器的各种关键性能指标，如查询响应时间、吞吐量、连接数、缓存命中率等。它还能深入分析SQL查询的执行计划，帮助用户找出性能瓶颈和优化点。通过直观的图形界面，管理员可以轻松了解数据库的运行状态
  • A2A协议与MCP协议的关系解析 北辰alk AI人工智能
    文章目录一、协议定位差异二、技术架构关系交互流程示例：三、协议协同模式1.跨境支付中的协作2.技术对接点四、核心互补性分析1.价值流分工2.性能指标对比五、典型实现方案1.商业银行对接架构2.技术栈示例六、发展趋势A2A（Account-to-Account）协议和MCP（Multi-CurrencyProcessing）协议是现代支付生态系统中两个关键但定位不同的协议标准，二者在跨境支付场景中形
  • 大数据ETL工具比较：Sqoop vs Flume vs Kafka AI天才研究院 AI人工智能与大数据大数据etlsqoopai
    大数据ETL工具比较：SqoopvsFlumevsKafka关键词：大数据ETL、Sqoop、Flume、Kafka、数据迁移、日志采集、消息队列摘要：在大数据生态中，ETL（抽取-转换-加载）是数据价值挖掘的关键环节。不同业务场景对数据传输的实时性、可靠性、数据类型有差异化需求，催生了Sqoop、Flume、Kafka等特色鲜明的ETL工具。本文从核心架构、工作原理、性能指标、实战案例四个维度，
  • 【零基础学AI】 第10讲：线性回归 1989 0基础学AI人工智能线性回归算法python回归numpy开源
    本节课你将学到理解线性回归的原理和应用场景掌握最小二乘法的基本思想使用Python构建房价预测模型学会评估回归模型的性能指标开始之前环境要求Python3.8+JupyterNotebook或任何PythonIDE需要安装的包pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseabornnumpy前置知识第9讲：机器学习概述基本的Python和数据处理能力核心概念什么是
  • 使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲 LCG元 大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
    目录1.引言背景与意义目标2.术前风险评估与预测数据采集与预处理风险预测模型输出应用3.术中风险实时监测与预警实时数据流处理动态风险预测4.术后恢复与并发症预测恢复轨迹建模并发症防控5.个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标7.健康教育与指导方案8.技术架构与实施路径1.引言背景与意义问题现状：心力衰竭（HF）全球患者超千万，中国25岁以上人群患病率1.1%；传统诊疗漏诊率高，预
  • HCCDA – AI华为云人工智能开发者认证-60道单选题题库及答案_华为人工智能入门级开发者认证题库 2401_89172925 人工智能华为云华为
    单选题及答案AI模型的评测指标主要分为精度指标和性能指标，以下哪一项不属于常用的性能指标？A.FPS(FramesPerSecond)B.FLOPs(Floating-pointOperationsPerSecond)C.aPs（QueryPerSecond）D．F1值Mask＿Detection技能模板提供了口罩检测技能，针对每个人，若没有检测到人脸，也没有检测到口罩，则会显示什么信息？A.No
  • CloudLens for PolarDB：一键开启数据采集，轻松监控MySQL集群 ivwdcwso 运维与云原生mysqlCloudLensPolarDB数据库性能阿里云安全审计数据库运维
    在云数据库运维过程中，日志和性能指标的采集分析至关重要。阿里云提供的CloudLensforPolarDB功能让这一过程变得极为简单，只需几步操作即可实现对PolarDBMySQL集群的全方位监控。本文将详细介绍如何开启和使用这一强大功能，帮助您更好地管理和优化数据库性能。什么是CloudLensforPolarDB？CloudLensforPolarDB是阿里云日志服务（SLS）提供的一站式Po
  • 高效能服务器选择 关键因素
    在选择高效能服务器时，需综合硬件性能、扩展能力、场景适配及成本效益四大维度，以下是关键因素分析：一、核心硬件性能指标‌处理器（CPU）‌架构与核心数‌：多核CPU（如AMDEPYC9004系列或IntelXeonPlatinum8480+）支撑高并发任务，AI训练场景需128核以上配置。主频与缓存‌：高主频（≥4.2GHz）加速单线程任务，大容量L3缓存（如128MB）优化数据密集型应用。内存（R
  • CKESC的ROCK 180A-H 无人机电调：100V 高压冗余设计与安全保护解析 UAV_ckesc 无人机无人机电调无人机配件无人机动力垂起固定翼冗余电调
    一、核心技术参数与性能指标电压范围：支持12~26S锂电（适配110V高压系统）电流特性：持续工作电流：90A（特定散热条件）瞬时耐流（1秒）：220A，3秒最大电流180A响应特性：油门响应时间400ms（可定制），电机转速滞后100~150ms防护等级：IP55（可定制IP68），适配复杂环境作业数据输出：3线制串口接口，实时传输电压、电流、转速等10项参数二、安全冗余设计与保护机制（1）多重
  • 79、指标监控-定制Endpoint 码界创艺坊（Arfan开发工程师） python开发语言单元测试redisbootstrap阿里云云计算
    79、指标监控-定制Endpoint指标监控中的定制Endpoint可以帮助您获取更详细、更符合业务需求的监控数据。以下是关于定制Endpoint的详细介绍：###1.定制Endpoint的作用-**自定义监控指标**：通过创建自定义Endpoint，您可以监控应用程序中的特定业务逻辑或性能指标，例如某个方法的调用次数、处理时间等。-**扩展监控范围**：除了系统默认提供的监控指标，定制Endpo
  • 微软ASR与开源模型分析 老兵发新帖 microsoft开源
    一、微软ASR核心能力1.支持场景场景功能实时语音转文本低延迟流式识别（会议字幕/直播转录）音频文件转文本支持多种格式（WAV/MP3等），批量处理长音频定制化模型针对特定行业术语（医疗/金融）训练专属模型多语言混合识别中英文混合、方言识别（如中文普通话+粤语）说话人分离区分不同发言人（声纹识别）2.关键性能指标识别准确率：中文普通话>95%（安静环境）英文>96%（MicrosoftResear
  • YashanDB数据库高可用性架构设计详解 数据库
    在当今数据驱动的世界中，数据库系统的可用性和可靠性已成为关键性能指标之一。随着企业对数据处理的需求不断增长，数据一致性、灾难恢复、性能瓶颈等问题日益突出，促使数据库技术不断进步。YashanDB作为一款高性能数据库，引入了一系列高可用性架构设计理念，以满足对业务连续性和数据安全性的高要求。本文将深入探讨YashanDB的高可用性架构，其核心技术实现，及应用场景，为开发者和DBA提供实用的技术指导和
  • 高并发下分布式数据库性能下降的解决方法 网硕互联的小客服 分布式数据库
    在高并发场景下，分布式数据库性能下降是一个常见的问题。通常表现为查询延迟增加、写入速度变慢或系统资源耗尽。这种情况的原因可能包括数据热点、网络延迟、锁竞争、存储瓶颈等。以下是解决分布式数据库性能下降的详细方法。1.分析性能瓶颈在解决问题之前，需要明确性能下降的原因。可以通过以下方式分析系统瓶颈：监控数据库性能指标：使用监控工具（如Prometheus+Grafana）查看CPU、内存、磁盘I/O和
  • YashanDB数据库的启示：如何实现智能数据存储 数据库
    引言：如何优化数据库查询速度以提升系统响应性能在当今数据驱动的应用环境中，大规模数据的快速访问和处理成为关键性能指标，查询速度的优化决定了用户体验和系统吞吐能力。传统数据库面临高并发访问时延长响应时间的挑战，如何实现数据库层面高效的数据存储与访问机制，降低I/O操作成本，成为业界亟需解决的问题。YashanDB作为一款具备多种部署形态和先进架构的数据库系统，基于其体系结构与存储引擎设计，提供了实现
  • 【Elasticsearch】请求量和延迟对搜索性能的影响及关键指标分析 G皮T #Elasticelasticsearch大数据搜索引擎性能搜索监控运维
    1.请求量对搜索性能的影响2.延迟对搜索性能的影响3.其他重要的搜索性能指标3.1吞吐量（Throughput）3.2错误率（ErrorRate）3.3召回率（Recall）3.4精确率（Precision）3.5平均响应时间（AverageResponseTime）3.6百分位延迟（PercentileLatency）3.7缓存命中率（CacheHitRatio）3.8索引新鲜度（IndexFr
  • 前端性能指标监测 前端性能监控
    ✅一、什么是window.performancewindow.performance是浏览器提供的高精度性能监控API，属于PerformanceAPI的一部分。它能帮助你：精确测量代码执行时间分析页面加载过程评估资源加载性能优化用户体验性能瓶颈✅二、常见使用场景场景使用目的页面加载性能分析分析首屏时间、白屏时间、首字节等用户交互性能监控计算按钮点击或动画执行时间资源加载分析检查图片、JS、CSS
  • 【RAG优化】深度解析开源项目MinerU：从PDF解析到多模态理解的工业级解决方案 kakaZhui pdf大模型LLMRAG文档解析
    一、项目全景扫描MinerU（GitHub:opendatalab/MinerU）是由OpenDataLab团队开发的开源文档解析工具，其核心价值在于将复杂的PDF文档转化为结构化数据。项目始于大模型预训练数据清洗需求，现已成为支持多模态文档理解的工业级解决方案。最新发布的2.0版本（2025/06）在架构设计、性能指标和功能特性上实现全面升级，展现出三个显著特征：模块化架构：通过pipeline
  • 高精度通用计数器功能解析和应用 西安同步高经理 人工智能
    在科技蓬勃发展的当下，各类电子设备与系统对多功能数字频率计及测量的需求愈发严苛。凭借深厚的技术积累与创新精神，这款SYN5636型高精度通用计数器，在众多领域崭露头角，成为众多专业人士信赖的计数“利器”。卓越的性能指标SYN5636型高精度通用计数器，其核心优势首先体现在令人瞩目的性能指标上。它拥有极高的计数精度，能够在复杂的环境下对各类信号进行精准计数，误差被严格控制在极小的范围内。在科研实验中
  • 数据库领域：图数据库的并发性能测试 数据库管理艺术 数据库ai
    数据库领域：图数据库的并发性能测试关键词：图数据库、并发性能、基准测试、Neo4j、ArangoDB、性能优化、分布式事务摘要：本文深入探讨图数据库在并发环境下的性能表现，通过系统化的测试方法和实际案例，分析不同图数据库产品在高并发场景下的性能特征。我们将介绍基准测试的设计原则、测试工具的选择、性能指标的定义，并通过实验数据对比主流图数据库的并发处理能力。文章还将探讨影响图数据库并发性能的关键因素
  • 性能指标 P99（99th Percentile） 追逐此刻 测试测试
    P99（99thPercentile）是衡量系统性能的关键指标之一，表示99%的请求响应时间都低于这个值，反映的是系统在最差情况下的尾部延迟（TailLatency）。与之类似的还有P90、P95、P999等。1.核心概念定义：将所有请求的响应时间从小到大排序，第99百分位的值即为P99。例如：P99=200ms，表示99%的请求耗时≤200ms，剩余1%的请求耗时>200ms。作用：揭示极端场景
  • 腾讯云文档审核（DAS）技术分析与行业应用报告 小猴崽 DAS文档审核
    摘要腾讯云文档审核（DAS）依托天御内容安全算法，提供毫秒级响应的多格式文档内容安全检测服务，覆盖涉黄、违法违规、广告引流等场景。本报告通过性能指标、成本效益及合规性三维度横向对比，验证其在并发处理能力（10,000+/秒）、格式兼容性（40+格式）及识别准确率（99.5%↑）的领先优势。一、文档审核核心需求与技术挑战合规刚性需求监管风险：内容违规可导致平台关停（2024年网信办内容治理白皮书显示
  • [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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他