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HR Zhou
路径规划算法算法路径规划A算法图搜索算法
A*(A-Star)算法是最常用、最实用的路径规划算法之一。它结合了Dijkstra算法的最短路径保证与启发式搜索的高效性,是自动驾驶、机器人、游戏AI等领域的“黄金标准”。一、A*是什么?A*是一种启发式图搜索算法,用于在图中寻找从起点到目标的最短路径。它兼顾两件事:已经走过的真实代价(走了多远)到目标的预计距离(还有多远)并通过一个公式综合评估下一步该往哪走。二、核心思想公式f(n)=g(n)
- 算法学习笔记:7.Dijkstra 算法——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学领域,图论算法一直占据着重要地位,其中Dijkstra算法作为求解单源最短路径问题的经典算法,被广泛应用于路径规划、网络路由等多个场景。无论是算法竞赛、实际项目开发,还是计算机考研408的备考,Dijkstra算法都是必须掌握的核心内容。一、Dijkstra算法的基本概念Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家EdsgerW.Dijkstra在1956年提出的,用于解决带权有向图或无向
- ros学习之路径规划
许卿768503
学习
一、全局路径规划中的地图1、栅格地图(GridMap)2、概率图(CostMap)3、特征地图(FeatureMap4、拓扑地图(TopologicalMap)二、全局路径规划算法1、Dijkstra算法2、最佳路径优先搜索算法(BFS)3、A*搜索算法双向A*搜索算法重复A*搜索算法AnytimeRepairingA*(ARA*)搜索算法实时学习A*搜索(LRTA*)算法实时适应性A*搜索(RT
- ROS常用的路径规划算法介绍
Xian-HHappy
机器人-Robot算法机器人路径规划ROS
在ROS中,常用的路径规划算法主要有以下几种:全局路径规划算法A*算法:在Dijkstra算法基础上加入启发式函数,如曼哈顿距离或欧氏距离,优先探索靠近目标的节点,效率更高。需使用可容许的启发式函数以保证最优性,其通过配置启发式权重可平衡最优性与速度。在ROS中,nav2_planner中的SmacPlanner支持2D/3D的A*算法。Dijkstra算法:代价地图中的基础路径搜索方法,采用广度
- 游戏寻路之A*算法(GUI演示)
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从零开始搭建游戏服务器框架javaA星自动寻路
一、A*算法介绍A*算法是一种路径搜索算法,用于在图形网络中找到最短路径。它结合了Dijkstra算法和启发式搜索的思想,通过综合利用已知的最短路径和估计的最短路径来优化搜索过程。在游戏自动寻路得到广泛应用。二、A*算法的基本思想在图形网络中选择一个起点和终点。维护两个列表:开放列表和关闭列表。开放列表用于存储待考虑的节点,关闭列表用于存储已考虑过的节点。将起点加入开放列表。循环以下工作当open
- spf算法概述
香蕉割草机
网络通信spf路由
文章目录1.算法概念2.具体计算方法3.spf算法能保证最短路径的原因4.路由计算spf算法即shortestpathfirst算法–最短路径优先算法,Dijkstra算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径,它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止。路由协议中的isis和ospf都使用spf算法计算路由,目的很明确,就是计算路由器自身所
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dog250
算法
前置文章:dijkstra算法为什么高效有向图的负权值边与建模求单源最短路径的新方法前天晚上实现了一个基于dijkstra算法的求单源最短路径的新算法,整理了一篇文章。我非常不愿意把一些直观的问题太过于技术化,但多年的职业经历偏偏让一篇好好的文字写着写着就变成技术博客了,非常不适。我的新算法强调“只需要一次广度优先遍历”,文章求单源最短路径的新方法里的图解释得已经很明白了,但这和dijkstra算
- 大厂机试题解法笔记大纲+按知识点分类+算法编码训练
二分法部门人力分配数据最节约的备份方法项目排期食堂供餐矩阵匹配书籍叠放爱吃蟠桃的孙悟空深度优先搜索(DFS)欢乐的周末寻找最大价值矿堆可组成网络的服务器连续出牌数量图像物体的边界核算检测启动多任务排序无向图染色广度优先搜索(BFS)欢乐的周末快递员的烦恼亲子学习跳马启动多任务排序电脑病毒感染图5G网络建设(最小生成树)城市聚集度问题(树形DP、并查集)电脑病毒感染(Dijkstra算法)启动多任务
- 详解Dijkstra算法:单源最短路径的经典解决方案
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算法算法
####引言在图论和计算机科学中,**Dijkstra算法**是一种用于寻找图中节点间最短路径的经典算法。由荷兰计算机科学家EdsgerW.Dijkstra于1956年提出,该算法广泛应用于网络路由、交通导航、社交网络分析等领域。其核心思想是通过贪心策略逐步确定从起点到所有其他节点的最短路径。本文将深入剖析Dijkstra算法的原理、实现细节、时间复杂度及应用场景。---###一、算法核心思想与适
- A星算法AStarPAth实现2D、3D寻路
我在北京coding
算法unity
A星(A*)算法是一种广泛应用的路径搜索和寻路算法,尤其在游戏开发和图形学领域中,用于解决二维和三维空间中的导航问题。它结合了最佳优先搜索(如Dijkstra算法)和启发式搜索的优点,能够在保证找到最优路径的同时,有效地减少搜索空间,提高搜索效率。A*算法的核心在于它使用了一个评估函数来衡量从起点到目标点的估计成本,这个函数通常由两部分组成:实际代价(g(n))和预计未来代价(h(n))。实际代价
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算法网络服务器ai
Dijkstra算法进阶:如何处理负权边问题?关键词:Dijkstra算法、负权边、最短路径、Bellman-Ford算法、SPFA算法摘要:Dijkstra算法是求解单源最短路径的经典算法,但它有一个“致命短板”——无法处理包含负权边的图。本文将从Dijkstra算法的底层逻辑出发,用“快递员送外卖”的生活案例解释负权边为何会让Dijkstra失效;接着拆解Bellman-Ford、SPFA等能
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A*(A-Star)算法介绍A(A-Star)算法是一种广泛使用的启发式搜索算法,用于在图形平面或网络中找到从起点到终点的最短路径。它由PeterHart、NilsNilsson和BertramRaphael在1968年提出,结合了Dijkstra算法的确保性(保证找到一条最短路径)和贪心算法的高效性(快速找到目标)。以下是关于A算法的详细解释:工作原理A*算法通过评估函数f(n)=g(n)+h(
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1、Dijkstra算法:每次用离源点最短的边去更新其他边,图中不能存在负权边,否则会破坏性质**2、Bellman_Ford算法:非常暴力地去遍历所有地边,每次对边都进行更新,如果更新次数>n-1,则说明存在负权回路**下面解释一下为什么Bellman_Ford算法需要遍历n-1次:Bellman-Ford算法是一种用于解决单源最短路径问题的算法,它通过对图中的边进行松弛操作来逐步求解从源点到其
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目录1.DFS(图论)1.1.DFS过程1.2.应用2.BFS(图论)2.1.BFS过程2.2.应用2.3.双端队列BFS实现2.4.优先队列BFS(堆优化Dijkstra算法)1.DFS(图论)DFS全称是,中文名是深度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先,就是说每次都尝试向更深的节点走。广义上的DFS:DFS最显著的特征在于其递归调用自身。DFS会对其访问过的点打上访问标记
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干货c++java算法
一、进阶选择题(每题2.5分,共50分)题目完全打乱顺序,涵盖栈、图、排序、计算机原理、链表、数学、表达式转换等高阶知识点下列关于AVL树的说法错误的是:A.是一种平衡二叉搜索树B.任意节点的左右子树高度差不超过2C.插入操作可能需要旋转调整D.查找时间复杂度为O(logn)使用Dijkstra算法求最短路径时,优先队列最适合使用:A.无序数组B.二叉堆C.双向链表D.哈希表将中缀表达式"A-(B
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‘胶己人’
程序设计与算法算法图论深度优先
作用:在任意给定的图中,确定特定节点到其他点的最短距离。所需参数:boolfinal[]:记录节点是否已确定为最短路径。intdis[]:每个节点到出发点的距离。vectorpath[]:记录到达各个节点所经过的所有节点。步骤:设置final都为false,dis都为无穷大;选定出发点,dis设为0,path设为自身;while循环,每次循环确定一个节点。1.选定一个当前到出发点路径最短并且还未确
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一、什么是A*算法?A*(读作"A-star")算法是一种广泛使用的路径查找和图形遍历算法,它结合了Dijkstra算法的完备性和贪婪最佳优先搜索的高效性。A*算法通过使用启发式函数来估算从当前节点到目标节点的成本,从而智能地选择最有希望的路径进行探索。二、A*算法核心概念1.估价函数(f(n))A*算法的核心是估价函数:f(n)=g(n)+h(n)g(n):从起点到当前节点n的实际路径成本h(n
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dijkstra算法:有向图的最短路径及到达问题该算法可以同时求到所有节点的最短路径权值不能为负数类似于pirm算法(针对无向图),dijkstra算法三部曲:选源点到哪个未被访问的节点近(prime:哪个未被访问的节点到生成树的距离最近)标记最近的点(将距离树最近的节点加入树)更新非访问节点到源点的距离(更新minDist数组)还是要初始化minDist数组用来存距离源点(起点)的最小距离,且初
- C++基础算法9:Dijkstra
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1、概念Dijkstra算法是一种用于计算图中单源最短路径的算法,主要用于加权图(图中边的权重可以不同)中找出从起点到各个其他节点的最短路径。Dijkstra算法的核心概念:图的表示:有向图:图的边是有方向的,表示从一个节点到另一个节点的路径。加权图:图的每条边都有一个权重,表示通过该边的代价或距离。最短路径:计算从一个起点(源节点)到所有其他节点的最短路径,最短路径的定义是路径的权重之和最小。贪
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Dante798
01BFSC++BFS算法
01BFS的概念“01BFS”是一种图遍历算法,常用于边权为0或1的图中找最短路径。你需要从起点出发,找到到所有点的最短路径。相比普通的Dijkstra算法,01BFS更高效,在这种特殊图结构下能达到线性时间复杂度O(N+M),其中N是节点数,M是边数。这个图的边的权重要么是0,要么是1。核心思想使用双端队列(deque)实现BFS:如果当前边权为0,则将目标节点加入队首;如果当前边权为1,则将目
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[算法日常]分层图最短路定义对于一个可以跑最短路的图GGG,有kkk次可以改变权值的机会的问题,我们叫它分层图最短路。前置知识最短路(建议使用dijkstra)dp解法解法1:二维dp首先根据dijkstra算法中的松弛操作数组dis[i]入手,原意是表示点iii到起点sss的最短路。那么可以多设一维,dis[i][j]表示节点iii用了jjj次机会时距离sss的最短路。那么在跑最短路的过程中,在
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Bellman-Ford算法是一种解决最短路径问题的动态规划算法,该问题是求解从源节点到其他节点的最短路径。与Dijkstra算法不同的是,Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。该算法的时间复杂度为O(V*E),其中V是节点的数量,E是边的数量。Bellman-Ford算法的原理如下:1.初始化所有节点的距离为无穷大,源节点的距离为0。2.进行V-1次循环,每次循环遍历所有的边,对于
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什么是AI模型?AI模型(人工智能模型)是一类模仿人类智能行为的数学模型或算法。它们通过从大量数据中学习,识别模式、做出预测或决策。常见的AI模型包括机器学习模型(如决策树、神经网络、支持向量机)和深度学习模型(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN)。简单来说,AI模型就像一个“智能大脑”,通过训练数据来掌握某种技能,比如分类、预测或规划。AI模型如何使用到机器人调度算法中?机器人调度是指规划
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个人学习记录【问题描述】网红城市——重庆,堪称一座8D的魔幻大都市,明明(不要问我明明是谁?)在一楼上的电梯,到了11楼出电梯又是一楼。假设重庆有N个地点,给出各个地点的海拔高度,各个地点之间可能有双向的路径连接,或者单向的路径连接。有一个外地人来重庆,要从地点C到D,但他对爬坡下坎很不习惯,请帮他在从C到D所有路径中,找一条海拔变化(海拔降低或升高都视为正的值)最小的路径,即组成路径的各条直接路
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图论应用解析:从Dijkstra到Floyd算法背景简介在计算机科学领域,图的应用无处不在,尤其是在解决最短路径问题上。第7章深入讲解了图论中的一些经典应用,包括最短路径、最小生成树、拓扑排序和关键路径等。本篇博文将重点解读最短路径问题中的两个重要算法——Dijkstra算法和Floyd算法。最短路径问题的Dijkstra算法算法简介Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家迪科斯彻提出的,旨在解决
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那年花开月正圆儿
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假如我有一个如下图所示的路径图,我要从A点到D点,所有的边权都为非负数,我如何找到最短路径。可以使用dijkstra算法,以下为python的一个实现例子:importheapqdefdijkstra(graph,start,end):"""dijkstra算法可以找到非负加权图的最短路径Args:graph:链接图start:起始节点end:到达的节点"""dist={node:float('i
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python贪心算法最短路径
最短路径给定一张带权图和其中的一个点(作为源点),求源点到其余顶点的最短路径基本思想1)源点u,所有顶点的集合V,集合S(S中存有的顶点,他们到源点的最短路径已经确定,源点u默认在S中),集合V-S(V-S中的顶点,他们到源点的最短路径待确定)2)特殊路径:从源点u出发经过集合S中的所有点到集合V-S中的某个点(这个点是上一次加入S的顶点的邻节点)的路径3)贪心策略:每次选择当前特殊路径长度最短的
- 2023年第十四届蓝桥杯省赛C++ 大学生A组
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蓝桥杯c++职场和发展
基本没有算法基础,第一次参加蓝桥杯,简单复盘一下。目录试题A幸运数分析枚举O(K)试题B有奖问答分析DFS试题C平方差分析枚举O(n^3)因数分解O(n*sqrt(n))奇偶判断O(n)试题D更小的数分析动态规划DPO(n^2)试题E颜色平衡树分析试题F买瓜分析试题I网络稳定性分析并查集+dijkstra算法试题A幸运数分析:1~10e8,不用考虑奇数位跳过的问题,直接枚举。枚举O(K)#incl
- 基于C++和Python的Dijkstra算法实现及其堆优化
h0l10w
算法图论算法c++pythondijkstra
最短路径问题:任给一个简单带权图G=及u,v属于V,求u,v之间的最短路径及距离。下面介绍最短路径问题的一个有效算法,它是E.W.Dijkstra于1959年给出的。Dijkstra算法适用于所有边的权大于等于0的情况,它可以求从给定的一个顶点到其余所有顶点的最短路径及距离。设G=,V={v1,v2,…,vn},求从v1到其余各顶点的最短路径和距离。Dijkstra算法是一种标号法,每一个顶点有一
- 堆优化版的dijkstra算法
hongting不是dd
小白算法数据结构
对于单源最短路所有边都为正权边但是为稀疏图的最短路问题,应该采用堆优化版本的dijkstra算法,具体的优化是将朴素版的dijkstra算法中的寻找最短路径使用堆来优化,使本来在n次中遍历n次的n^2操作变为n*1,但是堆优化会导致后续的使用迭代的点更新距离的方法变为堆中需要logn才能修改一次,且一共修改m条边次,故时间复杂度使mlogn。其中堆优化可以分为两种方式,一种是手写堆,这种的优势是正
- [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
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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
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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
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- Linux实用命令整理
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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。
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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
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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