- 第四十五章 夜半烧烤
林纤尘原创
千兮虽知道顾辙并非真正的顾辙,只觉得他好似无所不知,虽然毫无灵力,却绝非寻常之人,此时,见那老者的表情便觉得他定是大有来头。只是如此本事之人,为何要来建安府做管家?但他的目的却不像是自己?他身边如此多异能之士,倘若他想对自己不利,自己还能活到今天吗?他的目的到底在于何处?而长山与长青面面相觑,猜不出个所以然。那四个侍卫更是摸不着头脑头脑。内房里。“我虽记不起公子是具体身份,却也知道公子非凡,还望公
- Xcode9.2 编译在iOS8.1 以下版本图片显示异常
iOS收藏家
问题截图.png问题排查前一段时间看到运营反馈了一个图片显示成这样的问题,我们开发看了之后也是一脸的懵(bi)啊。因为之前修改需求并没有这个地方的需求变更,而且我们在自己的开发测试机上都是没有出现类似的问题。我们联系了一下出现这个问题的用户,问清楚了手机的系统版本和我们app的版本。我们用同样的app版本在其他手机上运行都没有这样的问题,然后猜测是iOS系统的版本。我们运行在8.1系统的模拟机上然
- 强化学习之 DQN、Double DQN、PPO
JNU freshman
强化学习强化学习
文章目录通俗理解DQNDoubleDQNPPO结合公式理解通俗理解DQN一个简单的比喻和分步解释来理解DQN(DeepQ-Network,深度Q网络),就像教小朋友学打游戏一样:先理解基础概念:Q学习(Q-Learning)想象你在教一只小狗玩电子游戏(比如打砖块)。小狗每做一个动作(比如“向左移动”或“发射球”),游戏会给出一个奖励(比如得分增加)或惩罚(比如球掉了)。小狗的目标是通过不断尝试,
- 【零基础学AI】第31讲:目标检测 - YOLO算法
1989
0基础学AI人工智能目标检测YOLOrnnlstmtensorflow
本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求:推荐使用GPU(非必须)前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络(CNN)的基本概念(第24讲内容)核心概念什么是目标检测?目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
- 千亿级消息引擎 Apache Pulsar 深度剖析:架构原理、设计哲学与实战实践
北漂老男人
Pulsarapache架构学习方法运维
千亿级消息引擎ApachePulsar深度剖析:架构原理、设计哲学与实战实践Pulsar不止是消息队列,更是下一代云原生流平台。本文将深入剖析其底层架构、核心特性、关键差异、源码细节、调优技巧与企业级实践路径,力求做到“知其然,知其所以然”。一、架构哲学:分层解耦+IO隔离1.1三层架构模型(Broker+BookKeeper+ZooKeeper)Pulsar基于分布式系统经典设计范式:计算与存储
- 英语学习笔记2.0
飞升不如收破烂~
学习笔记
✅正确表达:“HowlonghaveyoubeenteachingEnglish?”或者更简单地问:“HowlongdoyouteachEnglish?”(这个句子语法对,但用在现在习惯性的行为上)用法说明:如果你想问:️“你教英语多久了?”✅用现在完成时(表示一段持续的时间):HowlonghaveyoubeenteachingEnglish?️你可以这样试试新的句子:Howlonghaveyo
- JavaScript 常见的设计模式
YuLong~W
JavaScriptjavascriptjava设计模式开发语言前端
文章目录设计模式工厂模式简单工厂抽象工厂单例模式装饰器模式代理模式观察者模式(发布-订阅模式)设计模式设计模式:设计模式是解决某个特定场景下对某种问题的解决方案。因此,当我们遇到合适的场景时,可能会条件反射一样自然而然想到符合这种场景的设计模式。为什么要学习设计模式:设计模式来源众多专家的经验和智慧,它们是从许多优秀的软件系统中总结出的成功的、能够实现可维护性、复用的设计方案,使用这些方案将可以让
- ubuntu24最新安装docker compose教程
川星弦
docker容器运维
由于各种网络政策,在国内访问DockerHub速度会非常缓慢,大家一般都会采取更换镜像源的方式来进行加速。但是,2024.6之后,由于政策的加强,大部分常见的镜像源已经无法使用请先查看稳定最新换源教程后再安装dockercompose,必须先换最新源。Docker换源加速(更换镜像源)详细教程(2025.2最新可用镜像,全网最详细)我用的是ubuntu24.04.2LTS版本,各版本基本都适用本教
- 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem
Booksort
online笔记论文论文阅读transformer深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- Typecho博客搭建教程 - 保姆级
很多人都想要一个属于自己的一个小博客,但是,好不容易有了一台服务器,又不懂操作,然后一些懂的人和你讲但是你又听不懂,人家也懒得叫你,这时候你往往会陷入迷茫和困境那么,我在这里就简单的教一下萌新如何初步的去了解一些建站小知识,并且搭建一个属于自己的小博客当然大佬就勿喷,我是简单化的去讲,比较的易于理解声明:本次教程基于雨云-新一代云服务器提供商进行编写SSH认识SSH按照某知的说法,就是网络中创建安
- redis-cluster集群动态扩容
上一篇文章一步一步的教大家搭建了Redis的Cluster集群环境,形成了3个主节点和3个从节点的Cluster的环境。1、cluster集群增加操作主节点的操作和从节点的操作,因为主、从节点在操作上会有差异,所以分来说。增加节点的顺序是先增加master主节点,然后在增加slave从节点。1.1、增加主节点master1.1.1、正常配置完redis.confdaemonizeyes#后台启动p
- 【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线
一、什么是计算机视觉?计算机视觉,其实就是教机器怎么像我们人一样,用摄像头看看周围的世界,然后理解它。比如说,它能认出这是个苹果,或者那边有辆车。除此之外,还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息,帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像,然后根据这些图像来做出聪明的选择。二、计算机视觉实现起来难吗?人类依赖视觉,找辆汽车轻而易举,毕竟汽车那么大,一眼就能看出来,所以常误以为计算机视觉简单,
- 二进制部署Kubernetes1.32.4最新版本高可用集群及附加组件
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容器云技术专栏kubernetes容器云原生
一、前言在云原生技术席卷全球的今天,Kubernetes(K8s)已成为容器编排领域的事实标准。当大家都习惯了kubeadm、kubeasz等自动化工具一键部署的便利时,选择通过二进制方式手动搭建K8s集群更像是一场"知其然亦知其所以然"的深度修行。这种方式将带您穿透抽象层,直面etcd的分布式存储机制、kube-apiserver的RESTful接口设计、kubelet与CRI的交互细节,以及各
- STM32实现四自由度机械臂(SG90舵机)多功能控制(软件篇freertos)
星辰pid
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书接上回的硬件篇STM32控制四自由度机械臂(SG90舵机)(硬件篇)(简单易复刻)-CSDN博客此时硬件平台已经搭建完毕,软件总共设计了三种模式,分别为模式1:摇杆&蓝牙模式,此模式下可用摇杆或手机操作机械臂模式2:示教器模式,此模式下由电位器控制机械臂模式3:执行记忆动作,此模式下机械臂重复数组/链表中存储的动作三种模式的切换以及存储动作可由按键或者手机蓝牙切换。代码使用了FREERTOS操作
- 大语言模型(LLM)课程学习(Curriculum Learning)、数据课程(data curriculum)指南:从原理到实践
在人工智能的浪潮之巅,我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型(LLM)所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知,能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是:它们是如何“学”会这一切的?大多数人会回答:“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据(比如15万亿个token)随机打乱,然后“一锅烩”地喂给模型,
- Claude Code 深夜也要加班?这个神器让 AI 自动续命!
terryso
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你有没有遇到过这种情况?晚上熬夜用ClaudeCode写代码,正写到关键时刻,突然弹出:"Claudeusagelimitreached.恢复时间:凌晨3点"这时候你可能已经困得睁不开眼,但又舍不得放弃手头的工作进度…解决方案来了!今天给大家推荐一个开源神器:ClaudeAutoResume,让你的ClaudeCode可以"自动续命"!它是怎么工作的?智能检测:自动监控Claude使用限制倒计时等
- php输出扶墙而立的三角形,扶墙而立的成长历程——涉县五中刘嘉巍
王克丹
php输出扶墙而立的三角形
两周,我们就犹如一个婴儿,从母亲的怀抱实现了能够扶墙而立的成长历程。经过两周的实践,我基本能按照教案的要求,将一堂体育课较为完整执行开展,而且最重要的是我们每个人从心理上实现了从学生到教师的转变,当然这也体现在我们的举止、仪表、谈吐和教态间。相信,每一个实习老师在上完一节体育课后,心中总有那么股成就感和无限的自信。这就是我们成长与进步的最好体现。实践的操作、指导老师的传授、自己的亲身经验、使我们在
- 深入 Go 语言垃圾回收:从原理到内建类型 Slice、Map 的陷阱以及为何需要 strings.Builder
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本文是2025-0526-go-gc.md的续篇。在理解了Go垃圾回收(GarbageCollection,GC)的宏观设计,包括并发标记清扫、三色标记法以及混合写屏障等核心机制之后,一个自然而然O问题是:这些通用的GC原理是如何与Go语言内建(built-in)的数据结构(如切片、映射等)协同工作的?这些我们日常使用的工具,其内存的生命周期管理背后又有哪些值得注意的细节?本文将作为续篇,深入探讨
- 创客匠人深度剖析:家庭教育赛道创始人 IP 打造与知识变现的破局之道
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在知识付费领域,家庭教育赛道的竞争日益激烈,如何从0-1打造创始人IP并实现高效拓客,成为创业者的核心难题。创客匠人服务的慈航德教育创始人陈向杰老师,通过视频号运营、产品矩阵设计与社群生态构建,实现单月拓客1.6万+,其背后的IP打造逻辑为行业提供了可复用的方法论。从慈航德教育的案例来看,创始人IP的定位需要锚定赛道本质需求。陈向杰老师将“慈、航、德”的品牌理念融入IP人设,以“帮助孩子减负”的教
- 数据结构:多维数组在内存中的映射(Address Mapping of Multi-dimensional Arrays)
95号闪电麦坤
数据结构数据结构
目录行主映射(Row-MajorMapping)列主映射(Column-MajorMapping)三维数组的性映射公式行主映射推导列主映射推导在内存中,数据只能线性存储(一维地址线),但二维数组是逻辑上的“表格”结构。所以,编译器必须把二维数组的元素映射到内存中的线性地址。行主映射(Row-MajorMapping)行主映射是指:当我们用一维线性内存来存储二维数组时,优先存储每一整行的所有元素,然
- 【Note】《Kafka: The Definitive Guide》 第二章 Installing Kafka:Kafka 安装与运行
《Kafka:TheDefinitiveGuide》第二章InstallingKafka:Kafka安装与运行本章核心目标是教读者如何在本地搭建Kafka,包括依赖安装、启动服务、测试运行等操作。一、Kafka的依赖与基本结构1.Kafka的核心组成Kafka并不是一个单独运行的进程,它依赖以下两个核心组件:组件作用ZooKeeperKafka用于存储元数据(如broker注册信息、control
- 实战演练 | Navicat 中英文模式切换
Navicat中国
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本章节教大家在你的Navicat数据库管理工具中切换语言模式,soeasy!以下是中文模式中的切换路径,大家应该很容易掌握!-点击菜单栏-工具-选项-常规中设置语言即可自由切换!以下是英文模式中的切换路径,给你更直观的操作指南。-点击Tools-Options-General-Language即可自由切换!如果你想试用Navicat16,可以在这里下载Navicat的14天全功能免费试用版。往期回
- 干程序员这一行也8年+了,我咋觉得开心越来越难了?
旧曲重听1
前端程序人生java职场和发展
“在字节的时候,有一次和10几个同事封闭在会议室开发一个大项目,临近项目上线的那几天,几乎都到2、3点才下班。每当0点以后都是大家最累的时候,虽然每个人脸上充满困意和疲惫,但是看着项目逐渐成型,功能越来越完善,每个人依然干劲十足。我们或许都有做大项目的经历,在项目即将完成前,你会叫苦叫累吗?你的目标就在眼前,你做事充满动力,这才是健康的状态。做难而正确的事情,是很爽的。这段经历过去好多年了,说实话
- 大模型卷出新高度|暴雨AI服务器M8878助解算力之困
BAOYUCompany
人工智能服务器运维
当今世界,作为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力,AI已经成为“兵家必争之地”。我国也在政府报告中首次将“人工智能+”行动纳入国家战略,开启了以人工智能为核心的数字经济高质量发展的新时代。当今世界,作为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力,AI已经成为“兵家必争之地”。我国也在政府报告中首次将“人工智能+”行动纳入国家战略,开启了以人工智能为核心的数字经济高质量发展的新时代。AI热度和话题持续火
- LL面试题11
三月七꧁ ꧂
破题·大模型面试语言模型gpt人工智能自然语言处理promptllama
物流算法实习面试题7道GLM是什么? GLM(GeneralizedLinearModel)是一种六义线性模型,用于建立变量之间的关系。它将线性回归模型推广到更广泛的数据分布,可以处理非正态分布的响应变量,如二项分布(逻辑回归)、泊松分布和伽玛分布等。GLM结合线性模型和非线性函数,通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理?怎么找到最优的线性分类器?支持向量是什么?
- STM32控制四自由度机械臂(SG90舵机)(硬件篇)(简单易复刻)
1.前期硬件准备2s锂电池一个(用于供电),stm32f103c8t6最小系统板一个(主控板),两个摇杆(用于摇杆模式),四个电位器(用于示教器模式),一个蓝牙hc-05(用于蓝牙模式已经串口打印信息方便调试),一个oled显示屏(用于显示信息,也是方便调试),以及最主要的由四个sg90舵机组成的四自由度机械臂(因为我没有3d打印机,故直接在淘宝买了一个现成的,只需要买机械臂,不用带控制板,几十块
- 上班摸鱼用哪些网站
Jamie20190106
算法
摸鱼,为何成为现代职场新常态?在快节奏、高压力的现代职场环境中,适度的“摸鱼”正逐渐成为上班族调节身心、提升工作效率的另类策略。它并非简单的偷懒,而是一种劳逸结合的智慧体现。正如少数派文章《为了能更好地「摸鱼」,有人专门做了一个网站》中所述,工作难免会累,学习难免会困,此时摸鱼自然就成为了消磨时间的好帮手。休息是为了更有效率地工作,合理的放松能够帮助职场人缓解疲劳,重新聚焦,从而以更饱满的精神状态
- 交叉熵损失和负熵似然损失(对分类器有用)
流量留
深度学习人工智能机器学习算法
1.**交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。假设对于一个分类任务,有\(C\)个类别,模型对第\(i\)个样本的输出是一个概率分布\(\mathbf{p}_i=[p_{i1},p_{i2},\dots,p_{iC}]\),其中\(p_{ic}\)表示模型预测样本属于第\(c\)类的概率。真实标
- 一个简单的故事介绍极大似然估计
极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)是一种在统计中用于估计参数的方法,其核心思想是找到使观测数据出现的概率最大的参数值。故事背景假设我们有一个不均匀的六面色子,但我们不知道每一面出现的真实概率。传统上,一个均匀的六面色子每一面出现的概率应该是1/6,但这个色子因为某些原因(比如制造上的误差)导致各面出现的概率不同。我们的任务是,通过投掷这个色子多次,来估计
- Linux系统基础网络配置老鸟精华篇 【转】
文章出处:Linux系统基础网络配置老鸟精华篇对于linux高手看似简单的网络配置问题,也许要说出所以然来也并不轻松,因此仍然有太多的初学者徘徊在门外就不奇怪了,这里,老男孩老师花了一些时间总结了这个文档小结,也还不够完善,欢迎大家补充,交流。谢谢大家!20120827补充:http://oldboy.blog.51cto.com/2561410/974194深入浅出route命令小结目录:1)配
- [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
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
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目录
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Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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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。
保持坚持制定计划的好习惯。
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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