- AWS SAP学习笔记-概念
HainesFreeman
AWSaws
1、什么是ETL应用程序,举个例子说明?ETL(Extract,Transform,Load)应用程序是一种用于数据处理和迁移的工具或程序,它主要负责从多个数据源提取数据,对数据进行转换和清洗,然后将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤:Extract(提取):从各种数据源(如数据库、文件、API等
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
weixin_45963617
深度学习系列
一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
- 华为OD机试 - DNA序列(Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分)
哪 吒
华为odpythonjavascript
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述一个DNA序列由A/C/G/T四个字母的排列组合组成。G和C的比
- 学习111
麋鹿叔叔
学习
项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具,让AI像人类一样操作浏览器,实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新Python工具库GitHubEkoFellouAI推出的生产就绪型JavaScript框架,基于自然语言驱动创建智能代理支持所有平台,提供统一便
- Umi-OCR 实践教程:离线、免费、高效的图像文字识别工具
几道之旅
人工智能智能体及数字员工ocr人工智能
一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR(光学字符识别)工具,适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术,能够高效提取图像中的文字,支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能,尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点:离线运行:无需联网,保护隐私。多引擎支持:提供Paddle(高性能)和Rapid(低配兼容)两种引擎。批量处理:支持图片、PDF、电子书等多格
- anythingLLM 使用教程
惟贤箬溪
穷玩AiAIGC人工智能
一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型,它基于先进的深度学习架构构建,旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性,能够适应多种领域和任务,无论是文本生成、智能问答,还是翻译、摘要提取等,都能展现出出色的性能。与同类模型相比,anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势,能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
- GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目
惟贤箬溪
穷玩Aigithub爬虫
以下是一些基于大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的开源爬虫项目,它们结合了自然语言处理(NLP)技术与爬虫的功能,能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。1.GPT-3WebScraper简介:这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具,利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价
- 山西中考计算机评分软件
SuRuiYuan1
山西信息技术中考评分软件
访问网址:https://www.123865.com/s/cPmDjv-mSeBd提取码:zkds下载安装后具体步骤请访问:https://www.123865.com/s/cPmDjv-1SeBd提取码:zkds满分操作步骤:https://www.123865.com/s/cPmDjv-4SeBd提取码:zkds
- 稳定运行的以Microsoft Azure Cosmos DB数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
weixin_30777913
microsoftazure数据仓库etl性能优化
在以MicrosoftAzureCosmosDB数据库为数据源和目标的ETL(提取、转换、加载)过程中,性能变差时,可能有多种原因。提高以MicrosoftAzureCosmosDB为数据源和目标的ETL性能,通常涉及数据库配置、查询优化、并发执行、数据传输优化和使用CosmosDB特性等多个方面。通过以下方法和步骤,可以显著改善ETL性能:增加RU设置、优化分区策略;优化查询、使用批量操作;提高
- JS获取URL中参数值的4种方法
夕阳_醉了
javascript前端html
方法1:现代浏览器都支持URL和URLSearchParams对象,可以很方便地从URL中提取参数//假设当前URL为"https://example.com/?name=John&age=30"consturl=newURL(window.location.href);//或者你可以直接传入一个URL字符串constname=url.searchParams.get('name');//"Joh
- 信号传输与通信:光纤通信中的信号处理_(11).相干光通信技术
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理
相干光通信技术相干光通信技术是一种在光纤通信系统中广泛应用的技术,通过使用相干检测方法来提高信号的传输性能。与传统的强度调制/直接检测(IM/DD)系统相比,相干光通信技术能够实现更高的数据传输速率和更长的传输距离,这是因为相干检测技术能够有效地提取信号的相位和幅度信息,从而在接收端实现更精确的信号恢复。1.相干光通信的基本概念相干光通信系统的核心在于相干检测,通过使用本地振荡器(LocalOsc
- 河南大学数据库实验4
凡巾
数据库oracle
创建一个名为TEST数据库,要求如下:(下面三个表中属性的数据类型需要自己设计合适的数据类型)1、建立专业表speciality,它由专业号specno、专业名specname组成,其中专业号为主键,采用列级定义主键,专业名不能为空。2、建立院系表department,它由院名dname、院长dean、院职工人数dnum组成。其中院名为主属性,采用表级定义主键。3、建立一个“学生”表Student
- ubuntu20 安装px4、mavros、QGroundControl
jjm2002
ROSgitlinuxubuntubash机器人
一、安装PX4jjm2是我的主文件夹名,可以根据自己的主文件夹名修改下载PX4gitclonehttps://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git--recursive由于网速原因,我用的是别人已经下载好的压缩包。链接:https://pan.baidu.com/s/1WskxL3EYWfPUrKDwc3X2Ng提取码:wstc里面有PX4-Autopilot压缩包,l
- 数学建模:将现实问题抽象为数学模型
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1数学建模的重要性数学建模是一种将现实世界的问题抽象成数学模型的方法,通过对模型的分析和求解,可以得到问题的解决方案。数学建模在科学研究、工程技术、经济管理等领域具有广泛的应用,它可以帮助我们更好地理解现实世界的现象和规律,为决策提供依据。1.2数学建模的基本过程数学建模的基本过程包括以下几个步骤:确定问题:从现实世界中提取出一个具体的问题,明确问题的目标和约束条件。建立模型:将问
- Python 网络爬虫:从入门到实践
一ge科研小菜菜
编程语言Pythonpython
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注网络爬虫是一种自动化的程序,用于从互联网上抓取数据。Python以其强大的库和简单的语法,是开发网络爬虫的绝佳选择。本文将详细介绍Python网络爬虫的基本原理、开发工具、常用框架以及实践案例。一、网络爬虫的基本原理网络爬虫的工作流程通常包括以下步骤:发送请求:向目标网站发送HTTP请求,获取网页内容。解析内容:提取需要的数据,可以是HTML标签
- 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题?
墨染辉
大语言模型pdf
10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题?解决方案:嵌入式表格检索解释:嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解,使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤:表格检测和识别:目标:在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法:使用计算机视觉和深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)或其他先进的图像处理算法。效果:能够检测出页面
- 揭秘时空大数据:详细介绍、真实应用场景和数据示例解析
陈书予
GIS开发(时空大数据)前端大数据python时序数据库
时空大数据(SpatialBigData)是指利用空间环境和时间环境信息,以及数字技术,从多种来源获取的海量、动态的、多维的数据,对空间环境和时间环境进行实时监测,并基于复杂的数据分析和挖掘,获取有价值的信息。时空大数据示例:1)社会网络数据:Twitter、Facebook、Instagram等社交媒体上的海量数据,可以通过时间、空间、主题等来提取有价值的信息。2)遥感图像数据:通过遥感技术从卫
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- Python Textract库:文本提取
程序员喵哥
python开发语言
更多Python学习内容:ipengtao.comTextract是一个强大的Python库,用于从各种文件格式中提取文本。无论是PDF、Word文档、Excel电子表格、HTML页面还是图像,Textract都能有效地提取其中的文本内容。Textract通过集成多种开源工具和库,实现了对多种文件格式的支持,使得文本提取变得简单而高效。本文将详细介绍Textract库的安装、主要功能、基本操作、高
- 论文解读 | 《忍冬桑黄发酵产黄酮类化合物的研究》
桑黄研究员
健康医疗人工智能
出版日期:2022年发表刊物:《中南林业科技大学》论文作者:朱姝枚桑黄(Sanghuangporus)是一种传统的药用真菌,具有显著的免疫增强和抗肿瘤功效。黄酮类化合物作为桑黄中的高含量次生代谢物,主要存在于其菌丝和子实体中,对人体健康具有重要作用。近年来,随着人们对健康的日益关注,利用食用菌作为原料提取黄酮类化合物的研究逐渐成为营养学领域的重要课题。忍冬桑黄(Sanghuangporusloni
- 常见经典目标检测算法
109702008
人工智能#深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
- 【布鲁姆6大认知层级】
搞技术的季
经验分享
认知思维目标层次由低到高、由简到繁分为六个层次,层层递进,这6个层级分别是:记忆——理解——应用——分析——评价——创新。第一层:记忆是指认识并记忆概念、知识,将其储存在大脑并及时提取,例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认,虽然机械,但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。第二层:理解是指对事物或知识的领会,当学习者对"新"知识与原有知识产生联系时,
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- CLR 线程池
Jditinpc
windows
一、线程池基础线程池是应用程序能使用的线程集合。每CLR一个线程池;这个线程池由CLR控制的所有AppDomain共享。如果一个进程中加载了多个CLR,那么每个CLR都有它自己的线程池。CLR初始化时,线程池中没有线程。线程池维护了一个操作请求队列。创建和销毁线程是一个费时间的操作。应用程序执行一个异步操作时,就调用某个方法,将一个记录项追加到线程池的队列中。线程池的代码就从这个队列中提取记录项,
- 【机器学习】建模流程
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习人工智能线性回归逻辑回归
1、数据获取1.1来源数据获取是机器学习建模的第一步,常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。数据库是企业内部常见的数据存储方式,例如:MySQL、Oracle等关系型数据库,以及MongoDB等非关系型数据库,它们能够存储大量的结构化和非结构化数据API(应用程序编程接口)提供了从外部获取数据的便捷方式,例如:社交媒体平台的API可以获取用户发布的内容和互动信息网络爬虫则适用于从网页中提取
- helm安装kubernetes-dashboard(2,Linux运维开发技巧
2401_83974783
2024年程序员学习kuberneteslinux运维开发
当前k8s集群版本1.23.61.1添加repo[root@masterhelm]#helmrepoaddkubernetes-dashboardhttps://kubernetes.github.io/dashboard/[root@masterhelm]#helmsearchrepokubernetes-dashboard/kubernetes-dashboardNAMECHARTVERSIO
- Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。
星霜笔记
开源关注简介免费源码pdf
MarkerMarker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。支持多种文档类型(针对书籍和科学论文进行了优化)支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道:提取文本,必要时进行OCR处理(启发式算法,surya,tesseract
- Python(正则表达式)
羡江007
Python进阶python正则表达式开发语言
re模块#在Python中需要通过正则表达式对字符串进行匹配的时候,可以使用一个re模块'''re模块三步走#第一步:导入re模块importre#第二步:使用match方法进行匹配操作result=re.match(pattern正则表达式,string要匹配的字符串,flags=0)#第三步:如果数据匹配成功,使用group方法来提取数据result.group()re.match(patte
- 图像识别技术与应用课后总结(20)
一元钱面包
人工智能
图像分割概念图像分割是把图像中不同像素划分到不同类别,预测目标轮廓,属于细粒度分类。比如将图像里不同物体、背景等区分开来,就像把一幅画里的各个元素精准归类。应用场景人像抠图:能精准分离人物和背景,用于图片编辑、影视制作等,比如去除照片背景换背景。医学组织提取:在医学影像(如CT、MRI图像)中分离出不同组织,辅助疾病诊断、手术规划等。遥感图像分析:分析卫星或航空遥感图像时,区分土地、植被、建筑等不
- jieba库词频统计_jieba分词器(应用及字典的补充)及文档高频词提取实战
袁圆园建建
jieba库词频统计
jieba分词器是Python中最好的中文分词组件,本文讲解一下jieba分词器及其应用。1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式:将句子按照最精确的方法进行切分,适合用于进行文本分析;2、全模式:将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来,分词速度很快但容易产生歧义;3、搜索引擎模式:在精确模式分词的基础上,将长的句子再次进行切分,提高召回率,适用于搜索引擎
- [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