- Java 基础之正则表达式:强大的文本匹配利器
幽兰的天空
Java基础启航:从零到小有所成mysql数据库java
一、什么是Java正则表达式Java正则表达式是一个用于匹配字符串的模板,由字符和特殊字符组成,可用于查找、替换、验证特定的模式。在Java中,我们可以使用java.util.regex包中的类来操作正则表达式。正则表达式在Java编程中发挥着重要作用。它可以被看作是一种定义字符串规则的工具,通过特定的模式来匹配、查找、替换和验证字符串。例如,我们可以使用正则表达式来验证用户输入的邮箱地址是否合法
- 神经网络初始化 (init) 介绍
迷路爸爸180
神经网络人工智能深度学习初始化init
文章目录引言1.初始化的重要性1.1打破对称性1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中,构建一个高效且性能优异的神经网络模
- 正则表达式基础学习
RrEeSsEeTt
正则表达式正则表达式正则
目录1.基础1.1正则表达式的模式1.2正则表达式元字符和特性2.语法2.1普通字符2.2非打印字符2.3特殊字符2.4限定符2.5定位符2.6选择2.7反向引用3.修饰符(标记)4.元字符5.运算符优先级6.匹配规则6.1基本模式匹配6.2字符簇6.3确定重复的出现1.基础正则表达式(RegularExpression)是一种文本模式,包括普通字符(例如,a到z之间的字母)和特殊字符(称为"元字
- 深入理解 ECMAScript 2024 新特性:正则表达式 /v 标志
李游Leo
前端ECMAScriptecmascript正则表达式前端
ECMAScript2024(ES15)标准引入了新的正则表达式标志/v,这一新增功能不仅优化了多行匹配的处理,还增加了对特殊字符匹配的支持。这一变革对于需要处理复杂文本数据的应用场景尤为重要,比如日志分析、代码审核等。接下来,本文将深入探讨/v标志的实际应用价值,并通过多个编程案例来展示其强大的实际应用能力。/v标志的技术背景与应用正则表达式作为开发者的有力工具,经常被用于字符串搜索、验证和替换
- 基于SIFT特征提取和模板匹配的车标识别算法MATLAB仿真(含MATLAB代码)
爱学习的通信人
图像处理毕业设计信号处理算法matlab开发语言
摘要本文介绍了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征提取和模板匹配的车标识别方法,并通过MATLAB进行仿真。该方法利用SIFT特征的尺度和旋转不变性,提高车标识别的准确性和鲁棒性,适用于各种尺寸和方向的车标图像。仿真结果展示了该方法在实际应用中的有效性。关键词:车标识别,SIFT特征提取,模板匹配,MATLAB仿真1.引言车标识别在车辆检测、智能交通系统和安全监控中具有重要应用。准确识别车辆品
- Pytorch 三小时极限入门教程
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一、引言在当今的人工智能领域,深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架,以其简洁、灵活的特性,吸引了大量开发者投身其中。无论是科研人员探索前沿的神经网络架构,还是工程师将深度学习技术落地到实际项目,Pytorch都提供了强大的支持。本教程将带你从零基础开始,一步步深入了解Pytorch的核心知识,助你顺利踏上深度学习的征程。二、Pytorch基础环境搭建安装An
- Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)
雪域枫蓝
PythonAtificialIntelligence机器学习python分布式
Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM:Machine:机器学习模型
- 【YOLOv8杂草作物目标检测】
stsdddd
YOLO目标检测目标检测YOLO目标检测人工智能
YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。以下是一些关键信息的总结:农作物幼苗与杂草检测系统:基于YOLOv8深度学习框架,通过2822张图片训练了一个目标检测模型,用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。该系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测,并能保存检测结果。系统界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息。YOLO
- 海康威视SDK常见错误码
熊文豪
语音识别人工智能
错误码宏定义描述0NET_DVR_NOERROR没有错误1NET_DVR_PASSWORD_ERROR用户名密码错误2NET_DVR_NOENOUGHPRI权限不足3NET_DVR_NOINITSDK未初始化4NET_DVR_CHANNEL_ERROR通道号错误5NET_DVR_OVER_MAXLINK连接到的设备端口超出最大数6NET_DVR_VERSIONNOMATCH版本不匹配7NET_DV
- 盘点ECMAScript 2024的新提案
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前面我们了解了ECMAScript2024(ES15)的5个新特性,现在我们继续学习一下其他令人耳目一新的提案吧。1.模式匹配(初期阶段)JavaScript变得更智能了,有了模式匹配!想象它就像一个超强大的switch语句,可以处理复杂的数据结构。ES15允许你简单地匹配模式,而不是编写一堆嵌套的条件语句来检查对象的形状。️旧方式functioncheckAnimal(animal){if(an
- es java match_ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match)
哈哈哈哈哈哈哈哈鸽
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《ElasticSearch查询》目录导航:匹配(Match)查询属于全文(Fulltext)查询,不同于词条查询,ElasticSearch引擎在处理全文搜索时,首先分析(analyze)查询字符串,然后根据分词构建查询,最终返回查询结果。匹配查询共有三种类型,分别是布尔(boolean)、短语(phrase)和短语前缀(phrase_prefix),默认的匹配查询是布尔类型,这意味着,Elas
- 深度学习(1)
浅忆へ梦微凉
深度学习人工智能深度学习学习方法python
一、torch的安装基于直接设备情况,选择合适的torch版本,有显卡的建议安装GPU版本,可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本,在官网中根据cuda版本,选择合适的版本号,下面是安装示例代码GPU:pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
- nlp培训重点-3
heine162
自然语言处理人工智能
1.文本匹配分类:loader:#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportreimportosimporttorchimportrandomimportloggingfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromcollectionsimportdefaultdictfromtransformersimportBertT
- 深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合深度学习人工智能格式转化脚本voc2yolo格式转化数据集格式转换xml2yolococo2yolo
文章目录1.**数据集格式转换脚本**`coco2yolo.py`示例注释:注释说明:`xml2yolo.py`示例注释:注释说明:2.**数据集可视化与统计**`vis_yolo_files.py`示例注释:注释说明:3.**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释:注释说明:该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具,主要功能包括:数据集格式转换:提供多种脚本,将不同格式的
- LLMs,即大型语言模型
maopig
AI语言模型人工智能自然语言处理
LLMs,即大型语言模型,是一类基于深度学习的人工智能模型,它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练,可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer,其关键在于自注意力机制,使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”,从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用,如自然语言理解(NLU),语言生成,以及语音识别和合成等。例如,它们能够理解人类的语言
- 【LLM】大语言模型(LLMs)
林九生
人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLMs)1.什么是大型语言模型?大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是基于深度学习的自然语言处理模型,能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练,学习语言的语法、语义和各种语言特征,从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理:1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络,这些参数通过在
- [python]windows上安装talib最简单方法TA-Lib安装步骤
萌萌哒240
pythonpythonwindows开发语言
要通过.whl文件安装TA-Lib(即talib,一个广泛使用的技术分析库),你需要先下载与你的Python版本和操作系统架构(32位或64位)相匹配的.whl文件。以下是通过.whl文件安装TA-Lib的详细步骤:一、下载TA-Lib的.whl文件访问https://gitee.com/FIRC/pythonlibs_whl_mirror或其他可靠的源,查找与你的Python版本和操作系统架构相
- 【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘
屿小夏
pythonsklearn人工智能
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon
qianchess
mxnet使用mxnetwin10anacondagluon人工智能
如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多,自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后,我也尝试着去使用了一下Mxnet。首先第一步就是在自己的系统中安装Mxnet及其相关组建。现在的Mxnet常常会跟其虚拟环境Gluon结合在一起,所以下文就一起阐述一下,顺便记录一下自己踩的坑。注意本文的大部分内容都可以在官网
- 3D UNet和Swin-UNETR
学無芷境
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3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络,它们对三维(3D)数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体,专门设计用于处理三维医学图像数据。UNet最初是为二维(2D)图像分割任务设计的,具有典型的编码器-解码器结构。3DUNet扩展了这种架构,以便更好地处理具有深度信息的体积数据,如CT或MRI扫描。主要特点:编码器:逐渐下采样图像,提取并
- 推荐3D UNet实现:深度学习3D体素数据语义分割的利器!
滑辰煦Marc
推荐3DUNet实现:深度学习3D体素数据语义分割的利器!去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代,3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具,尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力。这个开源项目为我们提供了一个高效、灵活的3DUNet实现,支持Tensorflow、PyTorch和Chainer三种主流深度学习框架。
- 锐捷路由器网关RG-NBR6135-E和锐捷交换机 Ruijie Reyee RG-ES224GC 电脑登录web方法
zh7314
硬件工程
2025年1月17日22:29:35最近淘了点东西,准备在家里搞一套深度学习的服务器,先把网关和交换机搞到了锐捷路由器网关RG-NBR6135-E电脑登录web方法在拿到机器的时候,如果不是全新建议拿根牙签,差入reset5-10秒,灯光会全部闪几下,重置机器,因为有些机器会配置的ip和网段无法访问默认的web服务ip,在机器上面的默认配置单配置参考:https://baijiahao.baidu
- PyTorch机器学习与深度学习技术方法
Teacher.chenchong
机器学习python开发语言
近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建(Python软件下载、安装与版本选择;PyCharm下载、安装;Python之HelloW
- 深度学习模块C2f代码详解
你是狒狒吗
目标检测人工智能计算机视觉pytorchYOLO神经网络
C2f是一个用于构建卷积神经网络(CNN)的模块,特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。这个模块是一个改进的CSP(CrossStagePartial)Bottleneck结构,旨在提高计算效率和特征提取能力。下面是对C2f类的详细解释:类定义和初始化Python复制classC2f(nn.Module):“”“FasterImplementationofCSPBottleneckw
- 华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程
Lunar*
目标检测华为YOLO目标检测
1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展,目标检测在智能安防、自动驾驶、工业检测等领域中扮演了重要角色。YOLOv5是一种高效的目标检测模型,凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。华为Ascend推理框架(ACL)是AscendCANN软件栈的核心组件,专为AscendAI加速硬件(如Atlas300I)设计,可实现高性能的深度学习推理。在本文中,我们将介绍如何基于华为AscendACL推理框架对YOLO
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你好呀我是裤裤
深度学习笔记机器学习深度学习人工智能
MachineLearning机器学习,可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的,所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression:**函数的输出是一个数值forexample:**Classification:**给出选项,让机器去选择。forexample:检测一个邮件是不是垃圾文件,就可以通过这个来做。选项是两个:垃圾文件or非垃圾文件。下面,
- Pytorch实现:LSTM-火灾温度预测
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前期工作语言环境:Python3.9.18编译器:JupyterLab深度学习环境:Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde
- 阿里巴巴商品搜索结果页结构复杂吗?
小爬虫程序猿
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阿里巴巴商品搜索结果页的结构相对复杂,但通过合理的方法和工具,可以有效地解析和提取所需信息。以下是对阿里巴巴商品搜索结果页结构的分析:一、返回值的主要组成部分(一)商品总数(totalItems)表示搜索到的商品总数,这一数值直接反映了搜索结果的规模。电商平台可以根据商品总数判断是否需要进行分页处理,以优化用户体验。(二)商品列表(items)包含与搜索关键字匹配的商品列表,每个商品都是一个对象,
- 深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)
羊小猪~~
RNNLSTM神经网络案例机器学习/数据分析案例深度学习lstmpytorch人工智能机器学习rnngru
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型,这个模型当然也很复杂,一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学,GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新,其中:深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇:是基于LSTM模型火灾预测研究,讲述了如何构建时间数据、模型如何构建、pytorch中LST
- VScode使用element-ui插件准备
web15286201346
面试学习路线阿里巴巴vscodeidevisualstudiocodejava-ee后端
文章目录插件1、Chinese(Simplified)LanguagePackforVisualStidioCode中文汉化包2、AutoCloseTag自动闭合标签3、AutoRenameTag尾部闭合标签同步修改4、BracketPairColorizer用不同颜色高亮显示匹配的括号5、HighlightMatchingTag高亮显示匹配标签6、Vscode-element-helper7、l
- [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
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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:
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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Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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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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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
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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。
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