- 物联网设备数据流转之搭建环境:开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine
Heartsuit
时序数据库物联网分布式TDengine涛思数据
背景我们的项目涉及物联网相关业务,由于一开始的年少无知,传感器数据采用了MySQL进行存储,经过近两年的数据累积,目前几个核心表,单表数据已过亿,虽然通过索引优化、SQL优化以及读写分离等措施,勉强满足基本的查询,能在秒级给出数据;但是一方面当前MySQL数据表索引的大小甚至超过了数据大小,这样下去肯定不行;另一方面来自于前端感知设备的数据量还在持续增加,当面对用户多维度的统计需求,在实现上、效率
- 【商城实战(35)】UniApp插件集成:解锁原生功能的神秘面纱
奔跑吧邓邓子
商城实战uni-app商城实战原生功能插件集成
【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训
小枫小疯
深度学习部署模型转移pytorchtensorflow人工智能
模型构建时候有时候在工程量比较大的时候,不可避免使用迭代算法,迭代算法本身会让错误的追踪更加困难,因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后,此时面临重要的问题就是,如果将通道打乱,在pytorch里面与tensorflow中间,两种通道排序是不一样的,是采用不同的
- 【商城实战(34)】突破常规!手把手教你在uniapp中进行组件库二次开发
奔跑吧邓邓子
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- MMD模型及动作一键完美导入UE5-Blender方案(三)
tangfuling1991
UE4移动端AndroidiOS入门ue5blenderMMD模型动作
1、下载并安装blender_mmd_tools插件1、下载并安装Blender,Blender,下载Blender3.6,下载太新的版本可能会跟blender_mmd_tools不匹配2、github下载blender_mmd_tools:https://github.com/UuuNyaa/blender_mmd_tools/3、Edit->Preference->Addons->Instal
- 【商城实战(33)】解锁版本迭代与更新策略
奔跑吧邓邓子
商城实战商城实战版本迭代版本更新
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- 《CentOS Stream 9 阿里云 yum 源修改:解锁系统更新新速度》
TechStack 创行者
Linuxcentos阿里云linux运维服务器
《CentOSStream9阿里云yum源修改:解锁系统更新新速度》开篇在当今数字化飞速发展的时代,操作系统的稳定与高效至关重要。对于使用CentOSStream9的用户而言,yum源的选择直接影响着软件包的获取速度和系统的整体性能。你是否曾因yum源的缓慢而苦恼,导致系统更新和软件安装过程漫长无比?别担心,今天我们就来深度剖析如何修改CentOSStream9的阿里云yum源,让你的系统更新如闪
- 路由器配置DHCP服务器
执笔忆长安
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文章目录前言1.DHCP的优点2.DHCP的使用3.DHCP的工作原理4.dhcp服务器实验总结前言DHCP(动态主机配置协议)是一个局域网的网络协议。指的是由服务器控制一段IP地址范围,客户机登录服务器时就可以自动获得服务器分配的IP地址和子网掩码。默认情况下,DHCP作为WindowsServer的一个服务组件不会被系统自动安装,还需要管理员手动安装并进行必要的配置。1.DHCP的优点1.简化
- OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景
白.夜
深度学习opencv
OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn,让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架,cv2.dnn有其独特的优点与缺点,适用于不同的应用场景。在这篇文章中,我们将详细分析cv2.dnn的优缺点,并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口,适合已经在使用
- Kafka 生产者与消费者的关系与应用场景分析
白.夜
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在现代分布式系统中,ApacheKafka作为一个高性能的消息队列系统,在数据流转和处理方面扮演着至关重要的角色。Kafka采用了经典的生产者-消费者模式,极大地解耦了数据生成与数据消费的过程。本文将详细探讨Kafka中生产者与消费者的关系、常见问题以及Kafka在实际应用中的使用场景。1.Kafka中生产者与消费者的关系1.1生产者(Producer)生产者是Kafka系统中的一个客户端应用程序
- 深度学习中的 blob 格式:与普通 image 的区别及转换原因
白.夜
深度学习人工智能
在深度学习模型推理过程中,我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么,blob格式到底是什么?它和普通image有什么区别?为什么在模型推理中需要这种转换?本文将用通俗的语言为你解答这些问题。1.什么是blob格式?blob是OpenCV中用于深度学习模型输入的一种特殊数据格式,全称为BinaryLargeObject。它本质上是一个多维数组(通
- TDengine 使用教程:从入门到实践
遇见伯灵说
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TDengine是一款专为物联网(IoT)和大数据实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据,并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。在本文中,我们将带领大家从TDengine的安装、基本操作到一些高级功能,帮助你快速上手。1.TDengine简介TDengine是一个高效的时序数据存储解决方案,支持高并发写入和快速的实时分析。它适用于各种物联网应用场景,如传感器数据监控、日志数据处理等。
- 信息技术基础专有名词和计算机硬件学习笔记
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信息技术学习笔记信息技术计算机硬件
信息技术常见专有名词信息技术基础课程中常见的专有名词英文缩写或简称及其详细含义,按领域分类整理:硬件与存储CPU(CentralProcessingUnit)中央处理器,负责执行计算机指令和处理数据。GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器,专用于处理图形和并行计算。RAM(RandomAccessMemory)随机存取存储器,临时存储运行中的程序和数据。ROM(Read-
- 无线路由器配置
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网络协议栈网络设备5G物联网网络工具开发WindowsPowerShell系统管理安全运维智能路由器网络
路由器是网络的关键设备,它的上方链路连接Modem,下方链路连接交换机或电脑,同时带有无线功能的路由器还具有向周围一定范围内发射无线信号的功能。它相当于整个网络的“神经中枢”,一旦路由器配置不当或存在故障,整个网络就会出现异常,甚至瘫痪。因此在组建无线和有线网络时,一定要注意路由器的配置。1、登录路由器管理界面要想配置路由器,首先要知道路由器的地址,大多数路由器的地址是“192.168.1.1”;
- 《C语言中的“三元精灵”:条件操作符的魔法与奥秘》
BabyZZの秘密日记
C语言c语言开发语言
个人主页:fasdfdaslsfadasdadf收入专栏:C语言文章目入一、初识“三元精灵”:条件操作符的语法形态二、“三元精灵”的魔法魅力:简洁与高效的力量三、“三元精灵”的隐藏规则:类型转换与优先级的奥秘四、“三元精灵”的局限与陷阱:谨慎使用的力量五、与“三元精灵”共舞:实践中的智慧六、结语:与“三元精灵”携手前行在C语言的广阔天地中,存在着一个看似小巧却蕴含着强大能量的语法结构——条件操作符
- Hyperlane:轻量级高性能的 Rust Web 后端框架
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Hyperlane:开启RustWeb开发的新篇章在当今数字化时代,Web开发的效率与性能成为了开发者们关注的焦点。随着Rust语言的崛起,越来越多的开发者开始探索如何利用Rust的高性能和安全性来构建现代Web服务。今天,我们非常荣幸地向大家介绍一个令人兴奋的新项目——Hyperlane。什么是Hyperlane?Hyperlane是一个轻量级且高性能的RustHTTP服务器库,旨在简化网络服务
- 第三十个问题-讲讲Agent、MCP、OpenAI Responses API
释迦呼呼
AI一千问人工智能语言模型机器学习深度学习自然语言处理
1.Agent(智能体)136定义与核心功能Agent是什么:能够自主执行复杂任务的智能实体,通常基于大语言模型(LLM)构建,配备指令和工具,可独立完成多步骤任务(如网络搜索、文件处理、自动化操作等)18。应用场景:客服自动化、法律文档检索、代码审查、数据输入、股票分析等36。OpenAI的Agent生态:DeepResearch:自动生成带引用的研究报告。Operator:通过控制浏览器光标执
- centos7 yum更换阿里云镜像
java小吕布
服务器运维之道阿里云云计算
在CentOS7系统中,更换YUM源为阿里云的镜像源可以带来诸多好处,如提高下载速度、提升稳定性、同步更新等。以下是详细的步骤:一、备份原有YUM源配置文件首先,需要备份原有的CentOS基础YUM仓库配置文件(CentOS-Base.repo),以防更换过程中出现问题,需要恢复到原始配置。可以使用以下命令:mv/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo/etc/yum.r
- 浩方erp工厂制造业数字化的核心-erp生产管理系统-
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数据库大数据个人开发人工智能sass
工厂制造业数字化的核心在于通过先进的企业ERP(EnterpriseResourcePlanning)生产管理系统实现全面的资源优化和流程自动化。浩方动力科技-haofangsoftware的工厂ERP系统,制造业行业管理erp系统,生产管理系统,能帮助各行业工厂、制造业实现采购、销售、生产、物控、库存、客户、供应商、财务、人力资源、设备等全方位的数字化管理,提高工厂生产效率,降低成本,并配合ME
- 华为路由器配置DHCP服务以及配置端口网关IP
百里清风20190301
华为tcp/ip网络协议
实验拓扑结构:前提:HTTP服务器已启动http服务和配置好ip地址,client1与client2已配置不同网段的IP,路由器两端接口已预设IP实验需求:除平板服务器外,电脑自动获取IP配置子网掩码和DNS域名解析服务并且能实现全网通信步骤一:为两个不同的广播域配置网关IPsystem-view#进入系统视图[Huawei]interfaceg0/0/0#进入系统视图[Huawei-Gigabi
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为什么需要混合方案?真实场景痛点分析:传统WebGL在高频数据更新时存在CPU-GPU通信瓶颈JavaScript的垃圾回收机制导致渲染卡顿复杂物理模拟(如SPH流体)难以在单线程中实现技术选型对比:graphLRA[计算密集型任务]-->B[WebAssembly]C[图形渲染任务]-->D[WebGPU]B-->E[共享内存]D-->E️环境搭建全流程1.WebGPU环境配置#启用Chrome
- Blender布料模拟:衣物与织物_2024-07-15_10-44-29.Tex
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- [YOLO专题-22]:YOLO V5 - ultralytics代码解析-超参数详解
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- Vue3项目白屏问题深度解析:从AI辅助诊断到性能优化实战
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前端项目性能优化vueelementui
一、问题背景:令人困惑的白屏现象在开发一个基于Vue3+Vite+TypeScript的中后台管理系统时,我们遭遇了一个典型的性能问题:页面刷新后出现持续1-2秒的白屏,随后才正常渲染内容。尽管在index.html中加入了Loading动画,但动画结束后仍存在明显的空白间隙。关键现象特征:开发环境请求数达400+(Vite按需编译特性)生产环境构建后请求50+,资源总体积8.6MBDOMCont
- Linux系统crontab定时任务用法详解
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文章目录1.crontab语法格式示意图2.开机自启命令3.定时执行实例命令4.不生效的可能原因5.执行日志检查方法6.在线配置检验工具参考资料1.crontab语法格式示意图crontab修改方式指令编辑:crontab-e(保存、修改等使用方式同vi命令)列表查看:crontab-l2.开机自启命令开启启动某个命令或脚本@rebootsh/home/start.sh3.定时执行实例命令cron
- C语言 第四章 数组(4)
点纭
c语言算法c#开发语言
目录多维数组理解举例:二维数组的定义方式定义方式1:定义方式2:二维数组的内存分析成员的调用举例代码示例1代码示例2代码示例3多维数组理解二维数组、三维数组、...都称为多维数组。本节主要讲解二维数组,三维及以上的数组,以此类推即可。举例:公司有3个攻坚小分队,每队有6名同事,要把这些同事的工资用数组保存起来以备查看。队员1队员2队员3队员4队员5队员6第一分队100001100012000130
- 大模型在招聘场景下的应用
IT猫仔
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大模型在招聘场景下的应用具有广泛的可能性。一、简历自动化筛选与匹配应用:大模型能够自动分析大量简历,根据职位要求筛选出合适的候选人,并按匹配度排序。Prompt写法:请对以下简历进行筛选,找出符合【职位名称】职位要求的候选人。职位要求包括【具体要求】。请提供筛选结果,并按照匹配度从高到低排序。举例:请对以下简历进行筛选,找出符合“产品经理”职位要求的候选人。职位要求包括具备3年以上产品经验、熟悉用
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- 5分钟看懂数据中台的典型架构
isNotNullX
架构大数据数据管理
数据中台典型架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。以下是数据中台的分层概述:一、数据采集层数据采集层作为数据中台的基础,主要负责获取各种数据源。这些数据源既可以源自公司内部的业务系统,像ERP、CRM系统等,也可以是外部的数据接口,例如第三方API、社交媒体数据接口,乃至物联网设备的数据。在这一层中,运用高效的数据采集工具和技术是核心要点,常见的工具涵盖ETL(提取、
- Python csv库
xiaoming0018
pythonpython开发语言
CSV文件又称为逗号分隔值文件,是一种通用的、相对简单的文件格式,用以存储表格数据,包括数字或者字符。CSV是电子表格和数据库中最常见的输入、输出文件格式,可参考《CSV介绍》。通过爬虫将数据抓取的下来,然后把数据保存在文件,或者数据库中,这个过程称为数据的持久化存储。本节介绍Python内置模块CSV的读写操作。CSV库Python中集成了专用于处理csv文件的库,名为:csv。csv库中有4个
- [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
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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.
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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
1.先安装expect
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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
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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。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
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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