- 如何在不依赖函数调用功能的情况下结合工具与大型语言模型
Jason9510
语言模型人工智能
当大型语言模型(LLM)原生不支持函数调用功能时,如何实现智能工具调度?本文通过自然语言解析+结构化输出控制的方法来实现。GitHub代码地址核心实现步骤定义工具函数使用@tool装饰器声明可调用工具:fromlangchain_core.toolsimporttool@tooldefmultiply_by_max(a:int,b:list[int])->int:"""将a乘以b列表中的最大值""
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- 【深度学习基础】什么是注意力机制
我的青春不太冷
深度学习人工智能注意力机制
文章目录一、注意力机制的核心地位:从补充到主导二、技术突破:从Transformer到多模态融合三、跨领域应用:从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制:深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中,注意力机制(AttentionMechanism)的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷,更通过动态聚焦关键信息的能力,重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
一、开篇:为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻?各位技术爱好者们,今天我们要聊的这个话题,可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加,而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景:你现在训练一个GPT-5级别的模型,不需要耗费价值上亿美元的算力资源,不需要等待数周的训练时间,甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
- Python 循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例
闲人编程
pythonpythonrnn算法循环神经网络深度学习文本生成
目录Python循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练3.1.3结果分析3.2文本生成3.2.1数据准备3.2.2模型训练3.2.3文
- 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)
人工智能_SYBH
深度学习YOLO人工智能目标检测python
引言:在现代制造业中,电子元件和PCB(印刷电路板)是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查,这不仅效率低,而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点,尤其是在计算机视觉领域。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法凭借其高速和高精度的优势,成为了目标检测领域的佼佼者。本文
- DeepSeek 混合专家(MoE)架构技术原理剖析
计算机学长
通用大语言模型人工智能架构
DeepSeek混合专家(MoE)架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下,大规模语言模型不断突破创新,DeepSeek混合专家(MoE)架构脱颖而出,成为业内关注焦点。本文将深入剖析其技术原理,为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述(一)基本概念混合专家(MixtureofExperts,MoE)架构,简单来说,就像是一个专家团队。在这个团队里,每个专家都是一个小型神经网络,各自擅长处理特定
- 【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略
X_taiyang18
人工智能
【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域,ICLR(InternationalConferenceonLearningRepresentations)被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来,ICLR迅速崛起,成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么,ICLR
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- 《深入浅出LLM基础篇》(三):大模型结构分类
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介
- 深入理解TensorFlow中的形状处理函数
SEVEN-YEARS
tensorflow人工智能python
摘要在深度学习模型的构建过程中,张量(Tensor)的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时,确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。本文将详细介绍几个常用的形状处理函数,包括get_shape_list、reshape_to_matrix、reshape_from_matrix和assert_rank,并通过具体的代码示例来展示它们的使用方法。1.引言在深
- 数字内容体验未来趋势:五大平台横向对比与深度解析
清风徐徐de来
其他
内容概要当前,企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧,AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力,以及跨渠道的品牌一致性维护,已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱,通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践,揭示未来数字内容体验的演进方向。首先,AI驱动不仅改变了内容分发的效率,更通过深度学习算法实现用户行
- DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA
9命怪猫
AIai人工智能大模型
目录1.多头潜在注意力(MLA)2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例:DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力(MLA)(1)定义“多头潜在注意力(Multi-HeadLatentAttention,MLA)”是一种基于注意力机制的深度学习方法,旨在通过多个注意力头(Multi-HeadAttention)对潜在空间
- 全面解析:AI大模型入门教程,让你的学习之路不再迷茫,这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了!
AGI大模型老王
人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型,作为当前人工智能领域的热点,凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力,受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者,本教程都将带你从入门到实践,逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义:AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型,能够处理复杂的数据和任务。应用:广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力:掌握大模
- linux内网部署deepseek大模型(ollama+anythingllm)
wukurua
大模型linux大模型人工智能docker
一、安装ollama来源:ollama/docs/linux.mdatmain·ollama/ollama·GitHub1.下载安装包ollama下载链接:https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz,下载后放在用户目录下2.运行脚本#!/bin/sh#ThisscriptinstallsOllamaonLinux.#Itdetectsthe
- 基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战:从API封装到动态批处理
竹木有心
人工智能
引言在LLM(大语言模型)应用中,推理延迟和计算资源消耗是核心痛点。本文以DeepSeek-R1-7B模型为例,通过动态批处理、模型量化和异步推理三大技术,将单次推理耗时从2.3s降至0.4s,吞吐量提升6倍。所有代码均通过PyTorch2.1+验证。一、环境准备与模型加载优化1.1硬件感知的模型加载通过device_map自动分配计算资源,避免显存溢出fromtransformersimport
- 第2节课:深度学习基础python代码
Lips611
李哥深度学习python深度学习神经网络
目录编译环境:代码:文件:ds_0.py小结:python声明不需要定义,整型和浮点型都是直接给予值,字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key],然后输出对应的value文件:judge_0.py小结:python相对于c语言,是将()换成空格和“:”,与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件,约等于“
- 宇树G1嵌入式软件架构及技术实现
爱吃青菜的大力水手
架构fpga开发机器人算法
Opensourcedatacollection:https://github.com/unitreerobotics/avp_teleoperateOpensourcelearningalgorithms:https://github.com/unitreerobotics/unitree_IL_lerobotOpensourcedatasetsandmodels:https://hugging
- 深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)领域的研究进展(2022-2025)
AndrewHZ
深度学习人工智能transformer算法科技
一、蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-ProteinInteraction,PPI)是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物,进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心,例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计,人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现,其
- DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进
星辰@Sea
人工智能其他人工智能
引言在过去的几十年中,人工智能(AI)技术经历了翻天覆地的变化,从最初的符号主义到连接主义,再到现在的深度学习,每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。而在这场变革中,DeepSeek作为一股不可忽视的力量,正在引领AI范式的转变,并深刻影响着存储架构的发展。在这篇博客中,我们将深入探讨DeepSeek如何推动AI范式的转变,以及这种转变对存储架构带来的深远影响。通过分析当前AI技术的发展趋势,
- 用java实现etcd分布式锁_etcdsync 一个golang的ectd分布式锁实现
曈漾
用java实现etcd分布式锁
etcdsync介绍etcdsyncisadistributedlocklibraryinGousingetcd.Iteasytouselikesync.Mutex.Infact,therearemanysimilarimplementationwhichareallobsoletedependingonlibrarygithub.com/coreos/go-etcd/etcdwhichisoff
- darts框架使用
ME_Seraph
机器学习darts
文|Seraph高版本Pytorch问题运行test.py报错IndexError:invalidindexofa0-dimtensor.Usetensor.item()toconverta0-dimtensortoaPythonnumber解决:update函数的参数loss.data[0],prec1.data[0],prec5.data[0]等修改为loss.item(),prec1.ite
- 机器学习:k均值
golemon.
ML机器学习均值算法人工智能
所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com),欢迎查看。在“无监督学习”中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础,较为经典的是聚类。**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇”。**聚
- mac+CLion+redis6.2本地源码调试
王冬的csdn
redisredis
1.下载安装CLion下载地址:https://www.jetbrains.com.cn/clion/download/other.html安装过程自行百度2.下载redis源码gitclonehttp://github.com/redis/redis.git3.添加CMakeLists.txt文件1、\redis-6.2\cmake_minimum_required(VERSION3.0FATA
- 第N11周:seq2seq翻译实战-Pytorch复现
计算机真好丸
pytorch人工智能python
文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器(encoder)2.解码器(decoder)三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、前期准备from__future__importunicode_literals,print_fu
- 第N5周:Pytorch文本分类入门
计算机真好丸
pytorch分类人工智能
文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、前期准备1.环境安装确保安装了torchtext与portalocker库2.加载数据importtorch#强制使用CPUdevice=torch.devi
- 第TR5周:Transformer实战:文本分类
计算机真好丸
transformer分类深度学习
文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结:本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊1.准备环境1.1环境安装这是一个使用PyTorch通过Tran
- 大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
2301_76348014
程序员深度学习大数据知识图谱
文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
- DeepSeek进阶开发与应用1:DeepSeek框架概述与基础应用
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用spring自然语言处理
引言在当今的人工智能领域,深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。DeepSeek作为一个先进的深度学习框架,旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台,以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。本文将深入探讨DeepSeek框架的核心架构、基础应用以及如何通过代码实现一个简单的深度学习模型。DeepSeek框架概述DeepSeek框架的设计理念是简洁而强大。它提供了
- [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