- BI工具多数据源融合:跨系统分析解决方案
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用ai
BI工具多数据源融合:跨系统分析解决方案关键词:BI工具,多数据源融合,数据集成,ETL/ELT,数据治理,跨系统分析,数据模型摘要:在企业数字化转型的浪潮中,业务数据往往分散在CRM、ERP、Excel表格、API接口等数十个甚至上百个独立系统中,形成"数据孤岛"。这些"孤岛"就像一个个互不连通的池塘,单独看只能看到局部的鱼群,却无法知道整片水域的生态。BI工具多数据源融合技术,正是搭建连接这些
- RCU典型死锁场景分析
zly8865372
java开发语言
代码片段:xa_lock();xa_for_each(){RCU_free(item);}xa_unlock();这段代码存在潜在的RCU(Read-Copy-Update)死锁风险。让我们分析原因:问题场景:xa_lock()获取了锁xa_for_each()遍历XArray元素在循环中调用RCU_free()释放元素xa_unlock()释放锁死锁风险:RCU的核心理念是延迟释放内存直到所有读
- R语言与临床模型预测——LASSO回归,单因素多因素cox,差异表达分析,Venn图,森林图,列线图,矫正曲线,ROC全套代码及解析——第九部分 lasso回归排除具有共线性的基因 本专栏可免费答疑
楷然教你学生信
r语言机器学习生物信息学数据挖掘cox回归临床模型预测
1.下载数据2.匹配基因3.基因去重复4.匹配临床数据5.批量cox回归分析6.差异表达基因筛选7.取交集,选出预后相关的差异表达基因8.森林图绘制9.lasso回归进一步排除具有共线性的基因10.验证集验证,数据合并验证11.多因素cox回归建模12.列线图13.矫正曲线14.ROC曲线分析上次筛选了预后相关差异基因,下面我们开始对这些基因进行lasso-cox回归:下面数据准备:这是之前做批量
- 阿里云态势感知和安骑士有什么区别?
阿腾云
阿里云态势感知和安骑士均是阿里云云盾安全产品,态势感知属于安全管理类的产品,安骑士数据服务器安全类产品,阿里云百科网来详细说下阿里云态势感知和安骑士之间的区别:态势感知和安骑士的区别简单来说,安骑士是检测云服务器漏洞的,态势感知提供安全类的大数据分析服务。态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士
- 毕节最正规6家亲子鉴定机构(附2024年八大正规亲子鉴定医院名单)
国医基因黄主任
毕节正规亲子鉴定机构:毕节国医基因、毕节司法亲子鉴定所、毕节无创亲子鉴定机构。"亲子鉴定是一种通过科学手段确认个体之间父母-子女关系的方法。此过程涉及提取和分析DNA样本,如口腔拭子、血液等。由于子女从父母那里继承一半的遗传物质,通过比较特定基因位点可以确定双方的生物学关联。亲子鉴定在法律案件、家庭疑问解决以及遗传病检测中起着关键作用。现代技术使得亲子鉴定准确度极高,一般可达99.9%以上。毕节最
- 从0开始学习R语言--Day52--weibull
Chef_Chen
学习
在分析带有状态变化特征的数据时(如医疗数据的结局特征,手机电池的寿命等等),我们需要分析得不只是什么时候什么时候出发结局,还要分析特征的稳定性,比如电池的续航在初期不稳定,预测里可能两个月就会坏,但用了一个月后手机稳定下来,预测可能就变成用一年都不会坏。weibull分布能帮我们捕捉这种特征,从而能够做后续的处理(比如维修计划,对病人的结局分析作进一步拆解)。以下是一个例子:#加载必要的包libr
- 从0开始学习R语言--Day53--AFT模型
Chef_Chen
学习
在分析医疗数据时,尽管用cox回归可以分析一切因素对风险的影响,但是有时候因素的影响是非常直接的,比如对于癌症患者的生存风险,治疗手段(如化疗),会直接让肿瘤的生长速度减半,也就相当于延长了患者的生存时间,这个时候如果还要去用cox回归去分析单位时间内风险的概率,就有点本末倒置了,直接用AFT模型分析对生存时间的影响就能得到结果,毕竟在这个背景下,我们用析的最终目的是为了得知因素的效果。以下是一个
- 坚定信念,快乐写作
时光神奇
两天的日更没有什么动静,这也是我意料之中,好多年没有写东西了,关于写作方面需要努力学习的东西太多了,比如语法修辞,故事情节的合理安排,语言的精彩表达与提炼等等。坚持日更最大收获就是可以培养自己做事的坚强意志,陶冶情操。我认为,做任何事情只有去敢于直面挑战,持之以恒才有成功的可能。只是空想不做注定是要失败的!目前即使没有一个人欣赏,也要坚持写下去。不是死磕,而是在以后的日子里多读书,多思考,多分析,
- 互联网医院运营数据采集
争实科技
互联网医院医疗信息化
互联网医院运营数据采集是支撑业务优化、服务监管和决策分析的核心环节,需整合多源异构数据并确保其安全性与有效性。以下从采集内容、技术方法、挑战及解决方案等方面系统阐述:一、核心数据采集内容1.患者与业务数据基础信息:患者人口学特征、病史、过敏史等。服务记录:挂号量、问诊类型(图文/视频)、诊断量、处方量、复诊率、药品配送量。交互指标:平均就诊时长、会话响应时间、服务完成率。2.资源与效率数据医生资源
- 冰箱什么品牌最好?2023年冰箱排名前十名出炉
测评君高省
冰箱选购说难不难,说容易越不容易,其实抛开一些配置来看的话,选择一个好的品牌,基本都不会踩坑,冰箱品牌也是选购最关键的点。那么,冰箱什么品牌最好排名前十名?下面来分析一下。说说国内冰箱的排名情况:进口冰箱挺多的,而且价格比较昂贵,并不是非常值得推荐家用,当时预算充足的家庭,想买非常不错的冰箱,那么进口冰箱的日立,松下,西门子,博世等品牌冰箱都是比较不错的,但不算进去排名里面,因为家庭选购冰箱,大部
- 智能衣橱革命:大语言模型如何成为你的24小时私人造型师?
从清晨通勤的干练西装到约会餐厅的惊艳晚装,从孕期舒适穿搭到面试首印象的决胜战袍,大语言模型正悄然成为我们私人形象顾问。它融合历史时尚数据库、百万用户风格偏好与实时场景分析,在你输入“重要会议穿什么”的瞬间,便为你构建出专属着装方案——古典智慧与未来科技在指尖碰撞。导言:衣装,无声的宣言与永恒的困惑“衣裳常常显示人品”——莎士比亚在《哈姆雷特》中的箴言,穿越时空,道破了着装亘古不变的力量。衣装,这层
- 鸿蒙应用App Linking优化:深度链接性能
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos华为ai
鸿蒙应用AppLinking优化:深度链接性能关键词:鸿蒙系统、AppLinking、深度链接、性能优化、路由匹配、参数解析、冷启动优化摘要:本文深入探讨鸿蒙系统下AppLinking深度链接的性能优化策略。从核心概念解析出发,详细阐述深度链接在鸿蒙架构中的实现原理,包括Ability路由机制、链接解析算法和参数传递模型。通过数学模型分析路由匹配复杂度,结合Python算法示例演示链接解析过程。基
- Eureka 为大数据领域服务治理带来的新思路
大数据洞察
大数据AI应用大数据与AI人工智能eureka大数据云原生ai
Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路关键词:Eureka,大数据,服务治理,分布式系统,微服务摘要:本文深入探讨了Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路。首先介绍了大数据领域服务治理的背景和现状,阐述了Eureka的核心概念与工作原理。接着详细分析了Eureka核心算法原理,结合Python代码进行说明,并给出相关数学模型和公式。通过项目实战案例,展示了Eureka在大数据服务治理中
- 新能源汽车大数据画像:从零到一实现K-means用户分群
新能源汽车研发&测试入门指南
学习笔记新星杯+王者杯汽车大数据kmeans
基于大数据分析的新能源汽车画像研究全攻略:从原理到实战前言在"软件定义汽车"的时代浪潮下,新能源汽车正经历着从交通工具向智能移动终端的进化。本文将带你深入探索如何通过大数据技术构建精准的用户与产品画像,揭秘车企数字化转型的核心技术。全文涵盖完整的技术链路和实战案例,助你快速掌握这一前沿领域。关键词:新能源汽车;用户画像挖掘;大数据分析;K-means聚类目录一、大数据分析技术基石二、新能源汽车画像
- LeetCode 633.平方数之和(python题解)
wendong97
LeetCode从零起步#双指针leetcodepython算法
LeetCode633.平方数之和(python题解)题目示例分析题解用到的基础知识计算平方和平方根取整参考题目给定一个非负整数c,你要判断是否存在两个整数a和b,使得a2+b2=c示例输入:5输出:True解释:1*1+2*2=5分析本题与上一题LeetCode167.两数之和II非常相似,把两数之和变成了平方数之和,利用上一题答案的思路,同样设置两个一左一右的指针,很容易就可以解答出来。这里要
- 智能体性能优化:延迟、吞吐量与成本控制
.摘星.
AI人工智能性能优化人工智能系统架构成本控制智能体
智能体性能优化:延迟、吞吐量与成本控制Hello,我是摘星!在彩虹般绚烂的技术栈中,我是那个永不停歇的色彩收集者。每一个优化都是我培育的花朵,每一个特性都是我放飞的蝴蝶。每一次代码审查都是我的显微镜观察,每一次重构都是我的化学实验。在编程的交响乐中,我既是指挥家也是演奏者。让我们一起,在技术的音乐厅里,奏响属于程序员的华美乐章。目录智能体性能优化:延迟、吞吐量与成本控制摘要1.性能瓶颈识别与分析1
- 【系统架构设计师】二十、云原生架构设计理论与实践②
帅次
系统架构设计师(新版)云原生系统架构设计师iosandroid软考系统架构
目录五、云原生架构相关技术5.1容器技术5.2云原生微服务5.2.1微服务设计约束5.2.2主要微服务技术六、无服务器技术七、服务网格八、云原生架构案例分析8.1某旅行公司云原生改造8.2云原生技术助力某汽车公司数字化转型实践8.3某快递公司核心业务系统云原生改造8.4某电商业务云原生改造相关推荐五、云原生架构相关技术5.1容器技术容器作为标准化软件单元,它将应用及其所有依赖项打包,使应用不再受环
- 机器学习算法之回归算法
福葫芦
机器学习回归算法
一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念线性回归算法是一种统计分析方法,用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量(y)和一个或多个自变量(x)之间的关系。其基本形式为y=wx+e,其中w是权重,x是自变量,e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小。
- 如何构建“可解释”的差异分析模型?财务RPA技术路径对比
GJGCY
rpa人工智能大数据自动化
在大多数企业的财务流程中,数据对账往往是看似简单、实则复杂的存在。尤其是月末、季末节点,企业需要处理的往来账、付款记录、银行流水、发票凭证动辄成千上万,一旦发生金额不符、凭证遗漏、重复报销等异常,人工核查不仅耗时费力,还容易错过关键问题。于是,差异分析与异常标注逐渐成为财务流程智能化升级中的刚需能力。越来越多的企业希望借助财务RPA(流程自动化机器人),将这些繁琐任务转化为机器精准执行的例行工作。
- RPA在制造业如何落地?一文看懂平台选型与部署策略
随着柔性生产、智能质检、设备联网等数字化需求不断扩张,传统制造企业在面对人力成本上涨、流程复杂化与交付周期缩短等多重压力下,开始寻求更多可持续的自动化工具。而RPA(机器人流程自动化),正在成为一条高性价比的“中间路径”。根据中研普华产业研究院的《2025-2030年中国机器人流程自动化(RPA)行业投资规划研究与发展策略分析报告》显示,中国500强企业RPA渗透率已提升至67%,其中制造业贡献了
- 7篇1章7节:机器学习算法解读,与数值预测回归模型构建
MD分析
用R探索医药数据科学机器学习算法回归r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一,其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型,并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤,包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估,帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中,机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
- Android音视频探索之旅 | Webrtc 1对1音视频通话核心流程分析
慢行的骑兵
音视频android音视频webrtc
一.前言使用Webrtc实现1对1的音视频通话,先从Web端进行学习要比直接从Android端进行学习要轻松许多(若没有JS和Html以及Node基础,查找相关基础教程,能梳理代码的逻辑即可)。本文Android端接入Webrtc是通过引入官方的sdk来实现的。本文涉及到的Demo代码包含三部分,服务器端、Web端、Android端。服务器端使用的是Node,Web使用的是Html和JS,Andr
- ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍
马小屑
Kafkakafka
ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍!一、消息中间件的使用场景消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦、异步、削峰1.解耦如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行。但是如果运维期间B系统进行了调整,或者
- 基于Web的安全漏洞分析与修复平台设计与实现
计算机毕业设计指导
前端
基于Web的安全漏洞分析与修复平台设计与实现摘要随着信息化进程的加快,Web系统和企业IT架构愈发复杂,安全漏洞频发已成为影响系统安全运行的主要因素。为解决传统漏洞扫描工具定位不准确、修复建议不完善、响应周期长等问题,本文设计并实现了一套基于Web的安全漏洞分析与修复平台。平台集成漏洞检测、漏洞情报分析、可视化报告生成及自动修复建议模块,支持对网站、服务器、代码仓库等多类型目标进行统一管理与评估。
- PPT分享:数字化工厂-智能制造解决方案
jmoych
架构制造
最近咨询数字化智能工厂的较多,笔者带来智能制造解决方案的指定的大纲与范例(详见PPT),希望给各位读者在智能制造领域提供参考~一、项目背景与目标背景分析简述当前制造业面临的挑战,如生产效率低、成本上升、市场需求快速变化等。阐述数字化工厂和智能制造的重要性和紧迫性,如提升生产效率、降低成本、增强市场竞争力等。项目目标明确数字化工厂建设的主要目标,如提高生产效率XX%、降低运营成本XX%、提升产品质量
- 【CVPR 2025】低光增强RT-X Net( 红外辅助结构引导)--part2代码讲解
BOB_BOB_BOB_
低光增强LLIEtransformer深度学习人工智能神经网络计算机视觉
【CVPR2025】本文参考论文RT-XNET:RGB-THERMALCROSSATTENTIONNETWORKFORLOW-LIGHTIMAGEENHANCEMENTTransformerDesign下面对方法论部分进行详细分析论文提出网络类似Retinexformer/SG-LLIE,感兴趣的可以在我的主页进一步学习论文地址:arxiv代码地址:github文章目录**代码段1:导入与辅助函数
- Kafka、RabbitMQ 与 RocketMQ 高可靠消息保障方案对比分析
浅沫云归
后端技术栈小结KafkaRabbitMQRocketMQ
Kafka、RabbitMQ与RocketMQ高可靠消息保障方案对比分析在分布式系统中,消息队列承担着异步解耦、流量削峰、削峰填谷等重要职责。为了保证应用的数据一致性和业务可靠性,各大消息中间件都提供了多种高可靠消息保障机制。本文以Kafka、RabbitMQ和RocketMQ为例,深入对比三者在消息持久化、重复消费防护、事务消息及死信机制等方面的方案,帮助后端开发者在不同场景下做出最优选型。一、
- vue2解决页面重排滚动条问题
啥都不是的小白菜
前端javascripthtml
项目场景:项目场景:vue2问题描述例如:在一个卡片页面底部添加一条数据后,滚动条自动跑到了页面顶部去了:原因分析:可能是添加数据后页面重排导致的解决方案:提示:通过deepseek给出了一个较为高效的方案且不会干扰用户的正常滚动行为exportdefault{data(){return{scrollPosition:0};},beforeUpdate(){this.scrollPosition=
- 广州亲子鉴定机构大全-广州共11家(附2024最新亲子鉴定收费标准)
国医基因孙主任
广州亲子鉴定机构在哪里?广州亲子鉴定机构在广州市白云区三元里大道北棠新街7号。带有DNA遗传信息的生物学样本,是人身体的一部分,未经他人许可,盗采他人身体样本进行DNA分析是严重侵犯他人身体权、知情权、监护权的行为。在任何情况下采取生物学样本进行DNA遗传基因检验,均应得到有关人员的事先、自愿和明确的同意。如有关人员不能表态,则应由法律从其更高利益出发予以同意或授权,这种观点早已被世界各国认可并立
- 时序数据库IoTDB与OpenTSDB的对比分析
时序数据说
时序数据库iotdbopentsdb数据库大数据
在物联网与大数据场景下,时序数据库的选择对于系统性能、数据存储与分析能力至关重要。本文将围绕ApacheIoTDB与OpenTSDB这两款开源时序数据库进行对比分析,从分布式架构、部署易用性、分析与计算能力、性能表现以及产品迭代与维护情况五个关键维度展开,旨在为面临海量设备接入和实时数据分析需求的物联网架构师提供客观的技术选型参考。一、分布式架构ApacheIoTDB:IoTDB原生支持分布式
- [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