- MATLAB 操作指南(结尾附实操案例)
vvvae1234
信息可视化
一、MATLAB简介MATLAB(矩阵实验室)是一个高级技术计算语言和交互环境,它主要用于数值计算、数据分析、算法开发和可视化。MATLAB的核心功能是矩阵运算,它能够处理向量和矩阵为中心的数学问题,方便用户进行算法的开发和数据可视化。主要特点高效的数值计算:MATLAB内置了许多用于数学和工程计算的函数,用户可以轻松地进行数值运算。可视化功能:MATLAB提供了丰富的工具,用于生成各种类型的图形
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在医疗领域的应用日益广泛,尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高,传统的诊断方法往往依赖于医生的经验,容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征,能够从海量数据中提取出有用的信息,辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用,并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
- PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络人工智能深度学习物理信息网络
基于物理信息神经网络(PINN)求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程(PDE)求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法,如有限差分法和有限元法,通常需要进行网格离散化和迭代求解,对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此,研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展,能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而,将神经网
- 1985-2024年地级市人工智能专利数据
经管数据库
人工智能
《地级市人工智能专利数据(1985-2024)》于2025年1月完成最新更新。数据聚焦于中国各地级市,时间跨度设定为1985年至2024年。在数据整理过程中,参照《关键数字技术专利分类体系(2023)》,依据其中“人工智能”类技术的专利分类号,结合国家知识产权局所提供的信息,对各地每年的专利申请展开搜索与匹配。在此基础上,从众多专利申请中精准筛选出属于“人工智能”类别的专利,并进行数量统计,数据涵
- YOLOv12模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下,YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题,在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念,将其定位为一种回归问题,而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程,还显著提高了处理
- LLM推理和优化(1):基本概念介绍
AndrewHZ
AI算法工程师面试指北算法LLM语言模型推理优化KVCacheDeepSeek注意力机制
一、LLM推理的核心过程:自回归生成LLM(如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等)的推理本质是自回归生成:从初始输入(如[CLS]或用户prompt)开始,逐token预测下一个词,直到生成结束符(如[EOS])。其核心分为两个阶段:1.Initialization阶段(初始化)目标:准备第一个token的生成条件。关键步骤:输入编码:将初始prompt转换为token序列(如[C
- 工程化与框架系列(32)--前端测试实践指南
一进制ᅟᅠ
前端工程化与框架前端
前端测试实践指南引言前端测试是保证应用质量的重要环节。本文将深入探讨前端测试的各个方面,包括单元测试、集成测试、端到端测试等,并提供实用的测试工具和最佳实践。测试概述前端测试主要包括以下类型:单元测试:测试独立组件和函数集成测试:测试多个组件的交互端到端测试:模拟用户行为的完整测试性能测试:测试应用性能指标快照测试:UI组件的视觉回归测试测试工具实现测试运行器//测试运行器类classTestRu
- python实现KNN算法的手写数字识别:深入解析与完整项目流程
快撑死的鱼
Python算法精解算法
随着人工智能和机器学习的快速发展,图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一,已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言,结合KNN(K-最近邻)算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理,还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文,可以全面掌握手写数字
- 《今日AI-人工智能-编程日报》
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1.AI行业动态1.1Manus通用智能体初成型,开启AIAgent新时代中泰证券发布研报称,首款通用型AI智能体Manus已问世,能够将复杂任务拆解为可执行的步骤链,并在虚拟环境中灵活调用工具,标志着AI从“Reasoner”走向“Agent”阶段。Manus的成功引发了开源复现潮,DeepSeek模型已被整合到OWL项目中,并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2
- 1章5节:大模型术语解读与从生成到推理的演进
DAT|R科学与人工智能
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在人工智能的浩瀚宇宙中,大模型正以前所未有的速度演进,推动着科技变革的新浪潮。从多模态到通用模型,再到行业模型,人工智能的边界不断拓展,为各行各业带来了全新的机遇与挑战。本篇文章将深入剖析大模型相关的核心术语,探讨其内涵、应用及发展趋势,并回顾大模型从生成到推理的演进历程,解析全球科技巨头与国内前沿企业在这一领域的竞争与创新。让我们一同探索大模型的演进脉络,把握智能时代的发展脉搏。一、剖析大模型相
- 云原生周刊:基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件
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开源项目推荐KubeAIKubeAI是一个K8s上的AI推理操作器,旨在简化在生产环境中部署和管理大型语言模型(LLM)、向量嵌入和语音处理等机器学习模型。它提供与OpenAI兼容的API,支持在CPU和GPU上运行,并具备按需自动扩缩容的能力。KubeAI无需依赖Istio、Knative等其他系统,能够在几乎任何K8s集群中开箱即用。此外,它内置了模型代理,优化了键值缓存利用率,从而显著提升系
- Microsoft Fabric 功能更新!更多智能优化,数据平台更强大
近期,微软MicrosoftFabric又更新了,大大增强了AI方面的功能。迅易科技作为微软13年来紧密的生态合作伙伴,为300+行业头部客户实施1000+项目。今天,我们带大家来看下,MicrosoftFabric有什么新玩法?一年前,微软正式推出了一款端到端数据平台,MicrosoftFabric(国际版)是一个集成一体化的平台,提供支持各种数据项目的人工智能驱动服务,帮助所有数据团队能够更快
- 该如何升级Tableau server呢?
在现代数据分析的世界中,Tableau作为一个强大的企业级数据可视化工具,受到众多公司喜爱。但是由于Tableau退出中国市场,如果仍在使用Tableau的企业,一定要做好TableauServer升级。随着技术的不断更新,升级TableauServer变得越来越重要,以确保您能够利用最新的功能和安全性。在这篇文章中,我们将详细探讨如何进行TableauServer升级,步骤、注意事项以及最佳实践
- 数据分析及人工智能框架汇总
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一、数据分析二、人工智能1、Tensorflow1、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。Tenso
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目录1.写在前面1.1AI之路:1.2工具/技能:2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路:数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能:Python、NumPy、Pandas、Matplotl
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《AI大模型应用数据中心的数据分析架构》关键词:数据中心、AI大模型、数据分析、架构设计、应用实践摘要:本文深入探讨了AI大模型在数据中心数据分析架构中的应用,从数据中心背景、AI大模型架构与技术、数据处理与分析技术、AI大模型应用与实践等多个方面,全面解析了AI大模型如何助力数据中心实现高效数据分析和智能处理,为读者提供了系统的理论指导和实际案例分析。第一部分:数据中心背景与AI大模型概述第1章
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嵌入式人工智能应用`文章目录嵌入式人工智能应用1人脸识别1.1dlib介绍1.2dlib特点1.3dlib的安装与编译2人脸识别原理2.1ResNet3代码部署3.1安装[CUDAToolkit12.8](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubunt
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如今,几乎每个人都被告知需要提升技能,而当前许多组织最看重的技能之一就是人工智能(AI)。学习AI相关技能通常涉及数学、统计学和机器学习,但除此之外,你还需要了解行业趋势、业内人士的观点以及各大公司的动态。然而,学习并不意味着时刻都要埋头苦读!有时候,你需要给大脑一个喘息的机会,同时依然能获取有价值的信息。而收听AI相关的播客,就是一个轻松高效的方式。以下是2025年你必须关注的AI播客!1.Th
- 人工智能概念
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计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |
小酒馆燃着灯
机器学习算法k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
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人工智能-Python系列教程python搜索引擎开发语言
更多系列教程,每天更新更多教程关注:xxxueba.com星星学霸1元组(Tuple)元组是有序且不可更改的集合。在Python中,元组是用圆括号编写的。实例创建元组:thistuple=("apple","banana","cherry")print(thistuple)("apple","banana","cherry")2访问元组元素可以通过引用方括号内的索引号来访问元组元素:实例打印元组中
- 院士领衔、IEEE Fellow 坐镇,清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会
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随着Manus出圈,OpenManus、OWL迅速开源,OpenAI推出智能体开发工具,全球AI生态正经历新一轮智能体革命。大模型如何协同学习?大模型如何自我进化?新型强化学习技术如何赋能智能体?围绕这些关键问题,由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。大会云集院士、10所高校科研工作者、近30家一线科技企业技术实战专家组成的超50位重
- CES Asia2025新机制引关注,科技创新奖申报火热
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随着2025第七届亚洲消费电子技术贸易展(赛逸展)“展位即门票”机制的推出,科技创新奖的申报工作也正式拉开帷幕。截至目前,已有数十家企业提交了申报材料,涵盖人工智能、物联网、智能硬件等多个热门领域。据了解,CESAsia2025科技创新奖旨在表彰在科技研发和产品创新方面取得卓越成就的企业。此次申报面向所有预订展位的参展企业,评审过程将由行业专家、院士,协会,学者和媒体代表共同参与,确保评选结果的公
- 再添殊荣!移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖
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12月24日,2024中国物联网产业大会暨第21届慧聪品牌盛会在深圳圆满落幕。会上,移远通信凭借其工业智能品牌宝维塔™在推动AI技术落地与应用创新方面的卓越贡献,获颁“AI创新应用奖”。作为科技发展的前沿力量,AI技术正深刻改变着各行各业的生产模式和效率,尤其在工业领域,展现出了巨大潜力。宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌,专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技
- 手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)
木有鱼丸223
手写机器学习算法系列机器学习算法聚类
代码仓库(数字空间项目,GN可上)不想看的话,我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域,聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法,它将相似的对象分到同一个组,而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组,以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别,而是通过算法自动进行分组。在实际应用中,我们常见的
- 华为鸿蒙实现重大突破,超4000个应用程式加入
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华为开发者学堂自从华为Mate60系列携自研麒麟9000S5G处理器强势回归后,美西方就已经陷入了深深的自我怀疑,拜登对华为的重拳打压,难道都是“摆设”吗?芯片没有被阻拦,就连操作系统也迎来了重大突破,美国最不愿意看到的事情还是发生了!近日,华为鸿蒙传来重磅消息,在华为开启“原生鸿蒙应用”计划之后,短短2个月的时间,鸿蒙系统的应用程序就已经超过了4000个,激增20倍之多。除了主流的应用程序之外,
- 2025扩展可能性采购和供应链管理使用AI报告100+份汇总解读|附PDF下载
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百度人工智能
原文链接:https://tecdat.cn/?p=40348在当今快速发展的商业环境中,采购和供应链管理领域正经历着深刻变革,人工智能(AI)技术的融入成为推动这一变革的关键力量。本报告汇总解读聚焦于AI在采购和供应链管理中的应用,深入剖析其发展现状、面临挑战与潜在机遇。通过对大量数据的分析,揭示AI技术在实际应用中的具体表现,如不同行业的采用比例、应用场景等。本报告汇总洞察基于文末135份供应
- 【Agent实战】发票信息识别提取专家(AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt(CoT、One-shot等)+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践)
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本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录1.项目背景2.项目目标定性:定量:3.发票核心字段概述4.关键举措5.Workflow设计思路及编排5.1整体设计思路5.2流程搭建及解读流程解读:代码节点:解析agent数据
- 深入解析:大型机器学习模型的基本概念与特点
AI大模型-大飞
机器学习人工智能AI大模型AI神经网络大模型
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发,对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分,并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下:·大模型的定义·大模型相关概念区分·大模型的发展历程·大模型的特点·大模型的分类·大模型的泛化与微调1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结
- [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
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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
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目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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- shell嵌套expect执行命令
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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
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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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。
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“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