- 提升AI产品竞争力:可用性评估的10个核心维度
AGI大模型与大数据研究院
人工智能ai
提升AI产品竞争力:可用性评估的10个核心维度关键词:AI产品、可用性评估、用户体验、人机交互、产品竞争力、评估维度、人工智能摘要:本文深入探讨了提升AI产品竞争力的10个核心可用性评估维度。我们将从用户角度出发,系统性地分析如何评估和优化AI产品的可用性,包括易用性、效率、可学习性、容错性等关键指标。通过详细的案例分析和实用建议,帮助产品团队打造更具竞争力的AI解决方案。背景介绍目的和范围本文旨
- 面经总结系列(十六): 元象科技大模型推理优化工程师
GoAI
AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。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
- 《深入浅出多模态》(四):多模态经典模型CLIP
GoAI
深入浅出多模态多模态大模型LLM人工智能
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
- 大学专业科普 | 物联网、自动化和人工智能
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。物联网专业课程设置基础课程:包括物联网概论、电子电工基础、计算机网络技术、数据库应用基础、C语言程序设计等。专业核心课程:传感器与传感网技术、自动识别技术与应用、单片机基础、物联网通信技术、嵌入式系统设计、无线传感器网络等。实践课
- 深入浅出多模态》(十一)之多模态经典模型:Flamingo系列
GoAI
机器学习多模态大模型人工智能LLM机器学习
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- 招标专家随机抽选——抽取结果打印模板设计—未来之窗智能编程——仙盟创梦IDE
未来之窗软件服务
招标专家仙盟创梦IDE东方仙盟
打印代码function未来之窗_人工智能_打印指定区域(魔都id){varmode="iframe";varclose=false;varextraCss=`.cyberwinqrimg{display:inline-block!important;}`;varkeepAttr=[];keepAttr.push($("#"+魔都id).html());varheadElements=',';va
- 深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据
郎郎不会飞
深度学习目标识别python深度学习
深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一,给大家拜个年,祝大家鼠年吉祥,万事如意,趁着喜气,把Yolov3训练自己的数据过程,记录一下,共勉共进。同样,无人机搭载山狗拍摄的视频,目标检测的种类是模型tank和airplane,部分效果图镇贴:数据集准备首先需要将自己的数据集准备好,不同场景下的目标数据尽
- MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参
AI天才研究院
AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
- AI--提升效率、驱动创新的核心引擎
保持学习ing
AI编程自动化低代码
自动化代码生成、低代码/无代码开发、算法优化实践等新兴技术在软件开发领域正逐渐崭露头角。这些技术为开发者提供了更高效、更便捷的开发方式,大大提升了软件开发的效率和质量。本文重点探讨的是这些技术在实际应用中的价值和优势。1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术,通过分析需求和已有代码,生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量,提高开发效率。
- YOLOv11革命性升级:基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构,实现移动端推理性能飞跃
博导ai君
深度学习教学-附源码YOLO重构
引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代,目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统,从移动端AR应用到工业质检,目标检测无处不在。然而,随着应用场景的多样化,特别是移动端和边缘设备的普及,对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法作为目标检测领域的领军者,一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
- 从零开始:Python实现语音识别的完整教程_副本
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络python语音识别开发语言ai
从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要:本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起,逐步深入到实际代码实现,涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节,最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
- 分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测
matlab科研社
分类matlab神经网络
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍近年来,随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升,人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中,反向传播神经网络(BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络)凭借其强大的非
- 信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK
致Great
分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- 自然语言处理之文本生成:Recurrent Neural Networks (RNN):序列模型与语言模型
zhubeibei168
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自然语言处理之文本生成:RecurrentNeuralNetworks(RNN):序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能领域的一个重要分支
- 2025年 UI 自动化框架使用排行
Thomas Kant
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亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】</
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
YOLO计算机视觉应用YOLO人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
- 全球人工智能与大模型发展全景:技术历程、产品概览与未来趋势
软件职业规划
人工智能搜索引擎
一、人工智能的发展历程(一)萌芽期(1950s-1980s)1956年:人工智能的诞生人工智能(AI)的概念在1956年的达特茅斯会议上被正式提出。那是一个充满梦想和探索的时代,一群年轻的科学家,包括约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)、马文·明斯基(MarvinMinsky)和克劳德·香农(ClaudeShannon)等,齐聚达特茅斯学院,共同探讨一个前所未有的课题:如何让机器模拟人类智能。
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
人邮异步社区
人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍,帮助你逐步建立基础知识和理解:一、数学基础类《数学之美》推荐理由:深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理,对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称,有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等,似乎太过专业,实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂,当然本书因此也可以称得上是“高级
- 分布式学习
嘉陵妹妹
分布式学习
1.列举三个非冯·诺依曼计算结构非冯结构是指不遵循传统冯·诺依曼体系的计算架构,包括:数据流结构(DataflowArchitecture):指令执行取决于数据的可用性而不是程序计数器。神经网络结构(NeuralNetworkArchitecture):模拟生物神经元连接,用于人工智能。量子计算结构(QuantumComputingArchitecture):利用量子比特和量子叠加原理进行计算。2
- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展
AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展关键词:知识图谱、深度学习、神经网络、图嵌入、知识表示学习、推理机制、应用场景摘要:本文深入探讨了知识图谱与深度学习的融合应用,系统性地分析了知识图谱在深度学习中的关键技术路径和应用场景。文章首先介绍了知识图谱的基本概念和表示方法,然后详细阐述了知识图谱与深度学习结合的多种技术路线,包括图神经网络、知识嵌入和推理机制等。接着通过具体案例展示了知识图谱增
- [pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别
心心喵
pytorch深度学习pytorch神经网络
pytorch_model.bin和training_args.bin是与PyTorch框架和训练过程相关的两个文件。pytorch_model.bin:这是保存了PyTorch模型的二进制文件。在使用PyTorch进行深度学习训练时,经过训练的模型会被保存为这个文件,其中包含了模型的权重参数。这个文件可以被加载到PyTorch中,以便进行推理、评估或继续训练。training_args.bin:
- 【2025最新】AI大模型项目实战教程大揭秘!超详细攻略,手把手带你飞,记得收藏!
大模型教程
人工智能产品经理大模型大模型教程大数据大模型学习程序员
一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用,其技术核心点虽然在大语言模型上,但一般通过调用API或开源模型来实现核心的理解与生成,通过PromptEnginnering来实现大语言模型的控制,因此,虽然大模型是深度学习领域的集大成之作,大模型开
- DiNA:扩张邻域注意力 Transformer
AI专题精讲
Paper阅读transformer人工智能
摘要Transformer正迅速成为跨模态、跨领域和跨任务中应用最广泛的深度学习架构之一。在计算机视觉领域,除了持续发展的纯transformer架构,分层transformer也因其优越的性能和在现有框架中易于集成而受到广泛关注。这类模型通常采用局部化的注意力机制,如滑动窗口的NeighborhoodAttention(NA)或SwinTransformer的ShiftedWindowSelfA
- 解释神经网络的普适逼近定理(面试题200合集,中频、实用)
快撑死的鱼
算法工程师宝典(面试学习最新技术必备)深度学习人工智能
神经网络的普适逼近定理(UniversalApproximationTheorem,UAT)是理解为什么神经网络如此强大和灵活的理论基石之一。它为我们提供了信心,即在某些条件下,一个相对简单的神经网络结构原则上能够模拟出几乎任何复杂的函数。这个定理在深度学习领域中经常被提及,尤其是在讨论模型表达能力的时候。普适逼近定理(UniversalApproximationTheorem)概述普适逼近定理的
- 使用SQL-Ollama与自然语言交互SQL数据库的指南
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数据库sql
#使用SQL-Ollama与自然语言交互SQL数据库的指南##技术背景介绍随着人工智能技术的发展,能够使用自然语言与SQL数据库交互的需求越来越大。这种技术可以帮助用户轻松访问和操作数据库,而无需深刻理解SQL语法。SQL-Ollama是一个专门设计的模板,利用Zephyr-7b模型,通过Ollama在本地运行推理,使这一过程变得简单而高效。##核心原理解析SQL-Ollama通过将自然语言转换为
- 【TVM 教程】PAPI 入门
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/性能应用程序编程接口(PerformanceApplicationProgrammingInterface,简称PAPI)是一个可在各种平台上提供性能计数器的库。在指定的运行期间,性能计数器提供处理器行为的准确底层信息,包含简单的指标,如总
- 文心大模型4.5及X1重磅上线,真实测评
2025年3月16日,人工智能领域迎来一场重要盛事——百度文心大模型4.5如期正式发布。与此同时,百度还惊喜推出了另一款全新模型——文心大模型X1。目前,文心大模型4.5和X1已在文心一言官网(https://yiyan.baidu.com/)正式上线,并免费向用户开放。其中,文心大模型4.5面向企业用户和开发者,用户可以通过登录百度智能云千帆大模型平台,轻松调用文心大模型4.5的API接口,快速
- 人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN(网格状数据处理:输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层,输出层等)
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人工智能人工智能cnn神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频、音频)设计的深度学习模型。它通过模拟生物视觉机制,从原始数据中自动提取多层次的特征,最终实现高效的分类、检测或生成任务。1、核心概念与原理1、生物视觉启发局部感受野:模仿人类视觉皮层神经元仅响应局部区域刺激的特性,每个神经元关注输入数据的局部区域(如图像的一小块区域)。权值共享:同一
- python系列教程246——多态
人工智能AI技术
python系列教程python开发语言
朋友们,如需转载请标明出处:https://blog.csdn.net/jiangjunshow声明:在人工智能技术教学期间,不少学生向我提一些python相关的问题,所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术,我让助理负责分享这套python系列教程,希望能帮到大家!由于这套python教程不是由我所写(有时候有空也会参与编写),所以不如我的人工智能教程风趣幽默,学起来比较枯燥;但它的知
- [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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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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目录
Spring4.1新特性——综述
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。
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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
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