- C#学习笔记(3): 调用YOLOv8
playerofIE
c#学习笔记YOLOpython
最近做的项目需要C#编写上位机程序,同时也要使用yolo进行深度学习检测。使用pythonnet调用写好的py文件,C#代码如下:Runtime.PythonDLL="python310.dll";PythonEngine.Initialize();using(Py.GIL()){dynamicsys=Py.Import("sys");dynamictorch=Py.Import("torch")
- DeepSeek重构产业生态:餐饮、金融与短视频的智能跃迁
放逐者-保持本心,方可放逐
其他重构金融
引言:智能时代的产业共振在数字技术浪潮席卷全球的当下,DeepSeek作为人工智能领域的重要参与者,正以其强大的算法能力和多模态交互特性,深度渗透至餐饮、金融、短视频等民生关键领域。从长江之畔的烟火气到陆家嘴的金融脉搏,从市井小店的智能排班到跨国银行的风险定价,从美食博主的AI替身到探店经济的虚实融合,DeepSeek不仅重塑了传统行业的运营逻辑,更在消费升级与技术创新的交汇处,催生出新的商业范式
- 2025 职业革命:AI 重构就业图谱的生存法则
RPAdaren
人工智能重构
一、技术迭代下的产业剧变2025年的春天,全球科技界正在见证人工智能的第三次浪潮。根据麦肯锡最新发布的《全球就业趋势报告》,大模型技术已渗透至83%的行业领域。以医疗行业为例,IBMWatson的诊断准确率已达98.7%,超越资深医师平均水平;金融领域,摩根大通的AI交易系统每日处理超2000万笔订单,效率提升400%。这些数据背后,是AI技术从单一功能向通用智能的跨越式发展。二、职业版图的重构逻
- YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8
码上有潜
YOLOv8YOLO
YOLOv8是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列中的最新版本,是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称,广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性:YOLOv8在保持高检测速度的同时,进一步提高了检测精度。端到端训练:可以直接从图像输入端到分类结果输出,简化了训练和部署过程。改进的架构:包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
- llama.cpp 和 LLM(大语言模型)
这个懒人
llama语言模型人工智能
llama.cpp和LLM(大语言模型)的介绍,以及两者的关联与区别:1.LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)定义:LLM是基于深度学习技术(如Transformer架构)构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练,能够生成连贯、语义丰富的文本,完成问答、创作、推理等任务。特点:参数规模大:如GPT-3(1750亿参数)、Llama-65B(650亿参数)等。
- 智能汽车:驶向未来的革命
智能设备
一、引言汽车,作为现代文明的标志,正经历着一场前所未有的变革。人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展,正推动着汽车从单纯的交通工具向智能移动空间转变。智能汽车,作为这场变革的主角,正悄然改变着我们的出行方式和生活方式。二、智能汽车的定义与发展现状智能汽车,是指搭载先进传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、云端等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- 云原生架构设计理论与实践(14)
系统架构
1.云原生背景业务快速发展与开发、运维、运营之间落后的生产关系与生产力的矛盾企业内部各占山头与企业总体战略规划的矛盾企业内部改革,降本增效的需求企业实现数字孪生,数字资产的必然需求企业外部环境,如人工智能发展、安全合规等大环境的要求2.云原生架构的设计原则服务化原则(拆分为微服务、小服务,非功能特性委托)弹性原则(可伸可缩)可观测原则(基于sla,slo,在log,trace,metric三个维度
- 构建未来智能:在Mojo模型中自定义模型架构的艺术
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mojo架构
构建未来智能:在Mojo模型中自定义模型架构的艺术在深度学习的世界里,模型架构的设计往往决定了算法的性能和适用性。Mojo模型,作为一个假想中的高级机器学习框架,允许用户实现自定义的模型架构来解决特定的问题。本文将深入探讨如何在Mojo模型中实现自定义模型架构,并提供详细的步骤和代码示例,以帮助读者掌握这一强大的技术。自定义模型架构的重要性灵活性自定义模型架构提供了设计适合特定问题需求的模型的灵活
- AI API:快速集成智能化功能的开发利器
桂花饼
AIGCAIAPI人工智能AIGC语言模型AI作画
AIAPI(ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface,人工智能应用程序接口)是应用程序接口的一种,专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务,将这些功能集成到自己的应用程序中,并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关,比如自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音处理、机
- 蓝耘智算|从静态到动态:探索Maas平台海螺AI图片生成视频功能的强大能力
小馒头学python
资讯人工智能python学习AIGC算法
文章目录一、技术介绍二、平台注册三、功能体验四、总结随着人工智能技术的快速发展,视频处理和生成技术已经成为了众多行业关注的热点。最近,我有机会体验了蓝耘智算平台的Maas平海螺AI视频产品,它不仅是一个强大的AI视频处理工具,更是一个为用户带来极致体验的智能平台。在这篇博客中,我将详细分享我在使用Maas平海螺AI视频平台时的体验与测评,帮助大家更好地了解它的优势与不足。一、技术介绍图片生成视频(
- 智能未来,程易科技引领AI新纪元——全新云智AI人工智能平台产品发布
DSP数字化服务平台
科技人工智能
在数字化浪潮的推动下,人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着我们的世界。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统,从智能客服到医疗诊断,AI的应用场景日益广泛,其背后的技术支撑也变得越来越重要。在这个背景下,程易科技专注于企业数字化、高性能计算、前后处理、AI技术研究与应用等领域的创新企业,2024年6月正式推出其最新的人工智能平台V5.0产品,云智AI人工智能平台,旨在为企业和开发者提供一站式的AI解决
- KVM 内核优化全攻略:全方位释放服务器性能
TechStack 创行者
KVMLinux服务器运维KVM
KVM内核优化全攻略:全方位释放服务器性能在云计算、大数据、人工智能等前沿技术蓬勃发展的当下,服务器性能面临着前所未有的挑战。KVM(Kernel-basedVirtualMachine)作为开源虚拟化解决方案,凭借高效稳定的特性,广泛应用于企业数据中心。要充分发挥KVM性能优势,对其内核进行全面优化势在必行。本文将为你详细介绍一套涵盖通用优化及其他关键优化点的完整KVM内核优化方案,并结合实际案
- AI替代趋势加剧!揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代
小焱创作
人工智能人工智能写作ai写作深度学习神经网络aichatgpt
AI替代趋势加剧!揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代近年来,随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,职场变革的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。AI以其高效、精准的特性,正在逐步替代传统行业中大量依赖重复性劳动和标准化流程的岗位。本文将深入探讨AI替代趋势加剧的背景下,哪些岗位上的员工最容易被取代,以及这一趋势对现代生活的影响。一、AI替代趋势的基本概念AI替代,是指人工智能技术通过自动化、智能化手段,逐
- 关于非线性优化小记
文弱_书生
乱七八糟算法
非线性优化(NonlinearOptimization)1.什么是非线性优化?非线性优化是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的优化问题。它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域,用于求解最优解的问题。非线性优化通常可以表示为以下数学形式:minxf(x)或maxxf(x)\min_{x}f(x)\quad\text{或}\quad\max_{x}f(x)xminf(x)或xmax
- 大模型与自然语言理解(NLU):差异与联系
技术流 Gavin
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近年来,人工智能领域取得了显著进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面。大模型和自然语言理解(NLU)作为NLP的两个重要分支,常常被提及,但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模(数十亿甚至数千亿)的深度学习模型,例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练,旨在学习语言的统计规律,并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域,专注于让机器
- PyTorch 生态概览:为什么选择动态计算图框架?
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀,通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在:动态灵活性:代码即模型,支持即时调试Python原生支持:无缝衔接Python生态高效的GPU加速:通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态:GitHub贡献者超1.8万人,日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例(PyTorch)impo
- 学习pytorch
阿什么名字不会重复呢
学习pytorch人工智能
学习PyTorch是一个很好的选择,尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划,可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。学习计划概览学习周期:8周(每周约4-5小时)目标:掌握PyTorch基础,能够实现简单的深度学习模型。第1周:基础知识目标:了解深度学习的基础知识,掌握Python和NumPy基础。任务:学习Python基础(数据类型、控制流、函数、类)。资源
- AI驱动的代码重构与优化技术
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AI驱动的代码重构与优化技术概述什么是AI驱动的代码重构与优化?AI驱动的代码重构与优化技术,是指利用人工智能,特别是机器学习和深度学习的算法,对软件代码进行自动分析和改进的技术。这种技术能够通过学习大量的代码样本,识别出代码中的模式、问题和改进点,从而自动完成代码的重构和优化。重构的定义重构(Refactoring)是改进代码内部结构而不改变外部行为的过程。其目的通常是为了提高代码的可读性、可维
- Agent | 告别Token焦虑!LLaVA-Mini用一个视觉Token革新多模态大模型
SGG_CV
paperagentpython人工智能
欢迎关注,获取最新人工智能动态和技术,有时会发布相关技术教程。也可留言想要跟踪哪些技术动态。往期Agent文章参考:Owl小白教程一键启动Manus开源|Owl最新版小白教程,一键启动,五大更新Owl技术解析:Manus开源复刻框架OWL,测评和使用教程来了!Manus核心技术:Manus|核心技术被曝光?你知道它使用了哪些工具吗?针对deepseek的api:Manus开源|owl针对使用dee
- 34个适合机械工程及自动化专业【论文选题】
大数据蟒行探索者
自动化运维
论文选题具有极其重要的意义,它直接关系到论文的质量、价值以及研究的可行性和顺利程度。选题明确了研究的具体领域和核心问题,就像给研究旅程设定了方向和目的地。例如,选择“人工智能在医疗影像诊断中的应用”这一选题,就确定了研究将聚焦于人工智能技术在医疗影像领域的应用问题,研究目标可能是提高影像诊断的准确性、效率等。清晰的方向和目标能让研究者在收集资料、设计研究方法等方面更具针对性,避免研究过程中的盲目性
- 人工智能技术篇*卷(三)
code_stream
#人工智能人工智能
接下来,我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机(MLP)解决问题:多层感知机是一种基本的前馈神经网络,可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换,能够学习复杂的非线性关系,对数据进行分类或预测连续值。例如,在手写数字识别中,它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式,从而判断该数字是0-9中的哪一个;在房价预测中,根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例:以手写数字识别为例
- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
程序先锋
《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
- 深度学习模型压缩:非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比
从零开始学习人工智能
深度学习剪枝人工智能
****在深度学习中,模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中,剪枝(Pruning)是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标,剪枝可以分为非结构化剪枝(UnstructuredPruning)和结构化剪枝(StructuredPruning)。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义,并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。1.非结构化剪枝(UnstructuredPruning
- STM32智能小车的设计与实现
a1666137
stm32嵌入式硬件单片机
一、引言随着科技的飞速发展,智能小车作为一种集机械、电子、计算机、传感器、人工智能等技术于一体的新型交通工具,已经广泛应用于科研、教育、娱乐等多个领域。STM32作为一款高性能、低功耗的微控制器,凭借其强大的功能和灵活的编程方式,成为智能小车设计的首选平台。本文将对基于STM32的智能小车的设计与实现进行详细介绍。二、智能小车系统概述基于STM32的智能小车系统主要由STM32微控制器、电机驱动模
- 从Manus爆红到OpenAI反击:AI Agent技术架构与实战解析
大F的智能小课
大模型理论和实战DeepSeek技术解析和实战人工智能架构
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂技术岗。知行合一,不写水文,喜欢可关注,分享AI算法干货、技术心得。欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!1.引:一夜爆红的Manus与OpenAI的反击2025年3月6日凌晨,中国团队Monica推出的通用人工智能代理产品Manus横空出世。这款被称作"Agent界的DeepSeek时刻"的产品,
- 量子神经网络(Quantum Neural Network):结合量子计算的 AI 新探索
盼达思文体科创
人工智能和深度学习量子计算人工智能神经网络
一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络(QuantumNeuralNetwork,QNN)作为这两个领域的交叉点,正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合,为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础(一)量子比特(Qubit)量子比特是量子计算的基本信息单位,与传统的比特不
- AI 革命再提速:从 Manus 封停到 OpenAI 开源,技术竞赛与伦理博弈下的产业变局
zhz5214
AI人工智能开源智能体aiAI编程AI写作
2025年3月,人工智能领域迎来戏剧性转折。继DeepSeek以开源策略搅动市场后,新兴AI公司Manus的官方X账号因涉嫌关联加密货币诈骗被平台封禁,引发轩然大波。而在封禁事件发酵不到一周,OpenAI连夜发布AgentSDK与ResponsesAPI,以开源姿态强势回应。这场技术竞赛与伦理博弈交织的产业变局,正将AI革命推向新的临界点。一、技术突围与平台博弈:Manus事件的双重隐喻Manus
- 从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略
一键难忘
剪枝深度学习算法知识蒸馏
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
- PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝
小风_
模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)4.总结目前大部分最先进的(SOTA)深度学习技术虽然效果好,但由于其模型参数量和计算量过高,难以用于实际部署。而众所周知,生物神经网络使用高效的稀疏连接(生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的),考虑到这一点,为了减少内存、容量和硬件消耗,同时又不牺牲模型预测的精度,在设备上部署轻量级模型,并通过私有的设备
- [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
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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