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飞翔的FOX
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针对不同版本的DeepSeek,需要从多个维度综合分析:1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力:更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力,尤其在跨领域、开放域任务中优势显著。70B模型若未经过充分行业适配,其原始能力上限低于671B。但在特定场景下,通过优化可能突破这一限制。2.行业数据适配的关键作用长期迭代的70B模型可通过以下方式缩小差距:领域微调:持续
- windows窗体控件之listview列表视图
android123123123
c#ui
1.添加标题winform.listview.gridLines=true;//显示列表线,也可在属性表设置winform.listview.insertColumn("列标题",列宽,位置,样式)winform.listview.insertColumn("标题2",列宽,位置,样式)//后加的在前面(若不注明位置)winform.listview.insertColumn("第一列",40,1
- 概率论与数理统计
ZhuBin365
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概率论部分1.随机事件与概率样本空间与随机事件:样本空间是随机试验所有可能结果的集合,通常用Ω表示。随机事件是样本空间的子集,表示随机试验的某些可能结果的集合。概率的公理化定义:概率是定义在事件集合上的函数P,满足三条公理:①非负性:P(A)≥0;②规范性:P(Ω)=1;③可列可加性:若事件A₁,A₂,...互不相容,则P(A₁∪A₂∪...)=P(A₁)+P(A₂)+...条件概率与全概率公式:
- Python爬虫实战010:反爬取机制学习
若北辰
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- 仓储穿梭车安全性大考量
Iamccc13_
自动化
安全地选择仓储穿梭车需要从需求分析、设备性能、品牌信誉、成本效益等多方面综合考虑。通过明确需求、选择可靠品牌、注重设备安全性和技术性能,并结合测试与培训,可以确保选择的穿梭车安全、高效、耐用,满足仓储运营需求。从以下三个角度分析仓储穿梭车的安全性,可以全面评估其安全性能:1.设备设计与技术安全性防撞设计:穿梭车应配备传感器、激光扫描仪或红外检测装置,避免与货架、货物或其他设备发生碰撞。急停功能:紧
- WIN32汇编: 31.列表视图控件
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win32汇编汇编bufferlistviewnullreportstring
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- 报表控件Stimulsoft报告中的数据矩阵条形码介绍
小董讲MES
报表控件报表工具Stimulsoft
本连载系列教程将介绍StimulsoftReport中创建二维条形码的文章,以及如何在Stimulsoft工具中创建的报告中使用它们。本系列的第一篇文章是关于DataMatrix条形码的,我们将在其中告诉您如何在报表中放置和自定义它。。从2022.1版本开始,我们将Aztec条形码添加到Stimulsoft报告工具和数据分析中。StimulsoftUltimate官方正版下载条形码历史记录随后的自
- 2269.找到一个数字的 K 美丽值
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1.题目2.思路转成字符串,枚举判断,注意0不能整除任何值。(终于是个简单题目了)3.代码classSolution{public:intdivisorSubstrings(intnum,intk){strings=to_string(num);intn=s.size();intres=0;for(inti=0;i<=n-k;i++){inttemp=stoi(s.substr(i,k));if(
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进阶习题:http://www.51nod.com/Question/Index.html#questionId=1481数数字http://www.51nod.com/Challenge/Problem.html#problemId=2151队列复原https://www.51nod.com/Challenge/Problem.html#problemId=3593小明的数字表vector-ST
- 炸裂函数explode
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- RDD 行动算子
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在ApacheSpark中,RDD(弹性分布式数据集)是核心数据结构之一。行动算子会触发实际的计算并返回结果或执行某些操作。以下是Scala中常见的RDD行动算子:1.collect()将RDD中的所有数据收集到驱动程序中,并返回一个数组。注意:如果数据集很大,可能会导致内存不足。valdata:Array[T]=rdd.collect()2.count()返回RDD中元素的总数。valcount
- 力扣:2012.数组美丽值求和
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给你一个下标从0开始的整数数组nums。对于每个下标i(1&nums){intn=nums.size();if(nleft_max(n,0);vectorright_min(n,0);//填充left_max数组left_max[0]=nums[0];for(inti=1;i=0;--i){right_min[i]=min(right_min[i+1],nums[i]);}intresult=0;
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在科技日新月异的今天,自动化和智能化已成为推动制造业转型升级的重要引擎。作为全球领先的智能、资源节约型自动化解决方案供应商,KUKA机器人在这一浪潮中扮演着举足轻重的角色。本文将带您深入了解KUKA机器人的发展现状,探索其在智能制造领域的广泛应用与未来前景。一、KUKA机器人的全球布局与实力KUKA,这家源自德国的跨国自动化集团公司,以其卓越的技术实力和创新能力享誉全球。公司拥有超过15000名员
- Spring Boot 整合 Redis 步骤详解
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文章目录1.引言2.添加依赖3.配置Redis连接信息4.创建Redis操作服务类5.使用RedisTemplate或ReactiveRedisTemplate6.测试Redis功能7.注意事项8.总结Redis是一个高性能的键值存储系统,常用于缓存、消息队列等多种场景。将Redis与SpringBoot结合使用可以极大提升应用的性能和响应速度。本文将详细介绍如何在SpringBoot应用中整合R
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1.Kubernetes的核心概念(1)Node(节点)定义:Node是Kubernetes集群中的工作机器,可以是物理机或虚拟机。类型:MasterNode:运行控制平面组件(如APIServer、Scheduler)。WorkerNode:运行应用负载(如Pod)。关键组件:Kubelet:负责与MasterNode通信,管理Pod和容器。KubeProxy:负责网络代理和负载均衡。容器运行时
- 力扣:找到一个数字的 K 美丽值(C++)
林澹澹
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一个整数num的k美丽值定义为num中符合以下条件的子字符串数目:子字符串长度为k。子字符串能整除num。给你整数num和k,请你返回num的k美丽值。注意:允许有前缀0。0不能整除任何值。一个子字符串是一个字符串里的连续一段字符序列。示例1:输入:num=240,k=2输出:2解释:以下是num里长度为k的子字符串:-"240"中的"24":24能整除240。-"240"中的"40":40能整除
- treegrid级联勾选或深度级联勾选扩展:两种扩展
zhangpeng455547940
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treegrid没有级联勾选,要用怎么办?自己扩展呗~先明确两个概念:1、级联勾选:不包括未加载的子节点2、深度级联勾选:包括未加载的子节点两种思路:1、扩展个新方法cascadeCheck,当需要进行级联勾选时,调用该方法进行级联勾选或不勾选。2、扩展onLoadSuccess方法,添加一个自定义属性:cascadeCheck(级联)或deepCascadeCheck(深度级联),通过监听che
- 十条解决笔记本电脑摄像头问题方案
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日常笔记本电脑遇到的各种问题摄像头电脑摄像头问题科技生活windows其他
最近我在各种投简历,然后很开心收到了各种各样的线上笔试通知。很多线上笔试都是基于多个平台进行的,例如牛客网、猿圈等。大多数笔试测试平台都是要求打开摄像头以及麦克风。相信也有很多伙伴在线上笔试或者面试的时候和我遇到了相同的问题——摄像头工作故障!根据我最近的经验,可以给大家汇总了几种解决方案!(每一条我都亲身测评过了!)本人电脑联想win10系统出现问题为摄像头闪退,时而正常时而黑屏。先给大家一个摄
- 【leetcode hot 100 25】K个一组翻转链表
longii11
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解法一:先计算链表的总个数。根据节点总数和当前处理的节点个数进行判断。classSolution{publicListNodereverseKGroup(ListNodehead,intk){ListNodereverse=newListNode();reverse.next=null;ListNodecurr_reverse=reverse;//计算链表总数intnum=0;ListNodecu
- python while循环 18例
实相无相
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pythonwhile循环18例打印1到10的数字i=1whilei=1:print(i)i-=1这个例子中,我们使用了while循环来打印10到1的数字。首先,我们将i的值设置为10,然后在循环中检查i是否大于或等于1。如果是,我们打印i的值,然后将i的值减1。这个过程一直重复,直到i的值小于1为止。打印1到10的偶数i=1whilei<=10:ifi%2==0:print(i)i+=1这个例子
- 常见的点云数据的获取方式
我是瓦力
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1.激光雷达(LiDAR)获取方式:激光脉冲测距原理:激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号来测量物体与传感器之间的距离。计算激光脉冲从发射到返回所需的时间,并将其转换为距离,从而生成三维点云数据。常用设备:车载激光雷达(如Velodyne、Ouster)无人机搭载激光雷达地面激光扫描仪(如Leica、Trimble)2.结构光扫描获取方式:投射光栅图案原理:结构光扫描仪向物体表面投射已知图案的光
- PointNet++改进策略 :模块改进 | x-Conv | PointCNN, 结合局部结构与全局排列提升模型性能
我是瓦力
PointNet++改进策略人工智能深度学习计算机视觉
目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法,旨在从点云(pointcloud)数据中学习特征。传统卷积神经网络(CNN)在处理规则网格数据(如图像)时非常有效,但由于点云是无序且不规则的,直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失,并对点的排列顺序敏感。
- Python的函数
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1、函数的相互调用函数里可以调用函数:函数一定是调用的时候才会执行函数体的代码。如果函数里调用函数需要传参,这个传参的数据可以再次参数化。注意代码执行的顺序:先执行所有顶格的代码:运行函数的定义,函数体缩进的的代码不会执行;调用函数的时候才会运行函数体的内容2、函数的作用域全局变量:直接定义在py文件(模块)且函数外部的变量,叫全局变量;全局变量在当前文件中任何地方都可以使用,包括在函数里使用;函
- 智能优化算法:海洋捕食者算法
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智能优化算法算法机器学习神经网络
智能优化算法:海洋捕食者算法文章目录智能优化算法:海洋捕食者算法1.算法原理2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码摘要:海洋捕食者算法(MarinePredatorsAlgorithm,MPA)是AfshinFaramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法,其灵感来源于海洋适者生存理论,即海洋捕食者通过在Lévy游走或布朗游走之间选择最佳觅食策略。具有寻优能力强等特点。1.算
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星月IWJ
人工智能机器学习深度学习神经网络目标检测人工智能
//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5//-----数学基础&&数字图像-----//向量大小/方向矢量(有大小和方向)标量(只有大小没有方向(长度))单位向量线性变换(矩阵运算)T(v+w)=T(v)+T(w)T(cv)=cT
- Python while循环
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1.简介:while循环是不断运行,直到指定的条件不满足为止,不同于for循环。for循环是针对于集合中每个元素都执行相同的一个代码块。2.while循环的使用:#使用while循环从1数到5number=1whilenumber5:breakprint(number)number+=1#输出结果123454.continue语句:当满足一个条件要返回到循环开头,并根据条件测试结果决定是否继续执行
- 【Python】使用 requests 发送消息到飞书(Feishu)Webhook 教程
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本教程将指导你如何使用Python编写一个简单的脚本,通过飞书的Webhook功能发送消息到指定的群聊或频道。飞书的Webhook功能允许你通过HTTP请求将消息推送到飞书群聊中,非常适合用于自动化通知、监控报警等场景。1.准备工作1.1获取飞书WebhookURL首先,你需要在飞书中创建一个自定义机器人,并获取其WebhookURL。具体步骤如下:打开飞书,进入你想要接收消息的群聊。点击群聊右上
- 点云网络的论文理解(三)-点云网络的优化 PointNet++的总体说明
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PointNet深度学习
总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。2.另外一个就是PointNet不具有平移不变性,理解一下这个,PointNet最后是一个maxpooling所以决定是不是选择当前内容的唯一因素是大小,因为除了pooling之外使用的就只有mlp,之前的所有一系列处理其实都可以等价为乘上一个参数,每个的参数可能不同,有正
- Java集成InfluxDB
动亦定
物联网数据库java数据库
1.添加InfluxDB依赖首先,在项目中添加InfluxDB的Java客户端依赖。如果使用Maven,可以在pom.xml中添加以下依赖:com.influxdbinfluxdb-client-java6.3.02.创建InfluxDB客户端接下来,创建InfluxDB客户端实例,用于连接InfluxDB服务器。importcom.influxdb.client.InfluxDBClient;i
- 物联网实时数据存储方案选择
动亦定
MySQL物联网数据库物联网时序数据库数据库
存储物联网设备发出的实时数据时,需考虑数据量、速度、类型和访问需求。以下是几种常见的存储方案:1.时序数据库适用场景:适合处理时间序列数据,如传感器数据。优点:高效存储和查询时间序列数据,支持高写入和查询吞吐量。常见选择:InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus。2.NoSQL数据库适用场景:适合非结构化或半结构化数据,如JSON、XML。优点:灵活的数据模型,易于扩展,适合
- [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
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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
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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
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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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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- Linux实用命令整理
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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。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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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