- 【数据分享】1999—2023年地级市地方一般公共预算收支状况数据(科学技术支出/教育支出等)
小鲨鱼-立方数据学社
数据分享中国城市统计年鉴地方一般公共预算收支状况立方数据学社
在之前的文章中,我们分享过基于2000-2024年《中国城市统计年鉴》整理的1999-2023年地级市的人口相关数据、染物排放和环境治理相关数据、房地产投资情况和商品房销售面积相关指标数据和社会消费品零售总额和年末金融机构存贷款余额(均可查看之前的文章获悉详情)!本次我们分享的是从2000—2024年《中国城市统计年鉴》整理的地级市一般公共预算收支状况!数据年份为1999-2023年,对于数据年份
- RAG技术深度解析:从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践
小爷毛毛(卓寿杰)
系统架构与解决方案搜索推荐架构语言模型人工智能自然语言处理
重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent?1.从信息处理到智能生成在自然语言处
- 组态软件在物联网中的应用概述
by组态软件
物联网web组态组态低代码流程图
组态软件在物联网(IoT)中的应用主要体现在以下几个方面:1.设备监控与管理组态软件通过图形化界面实时监控物联网设备的状态,如温度、湿度、压力等,并支持远程控制,帮助用户及时发现并处理异常。2.数据采集与分析组态软件能够从物联网设备中采集数据,进行存储和分析,生成趋势图、报表等,辅助用户优化系统运行。3.系统集成组态软件支持多种通信协议(如MQTT、OPCUA等),能够集成不同厂商的设备,实现统一
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
accurater
机器学习科技人工智能
喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek:动态稀疏激活的混合专家系统(MoE)动态路由机制:每个输入仅激活约5.5%的参数(如6710亿参数中激活370亿),显著降低计算能耗40%。模块化设计:支持金融、医疗等领域的即插即用式微调,行业适配能力
- 基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践
zhangjiaofa
DeepSeekR1&AI人工智能大模型DeepSeekManus智能体AI
目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念-多智能体协作机制-安全执行沙箱设计二、系统架构设计2.1整体架构拓扑图-分层模块交互机制-数据流与控制流设计2.2核心组件实现-规划模块(GRPO算法集成)-记忆系统分级存储架构-工具调用
- AI笔记——语音识别
Yuki-^_^
人工智能AI人工智能笔记语音识别
摘要:语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域的一项重要技术,它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展,语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代,那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现,语
- 1997-2022年 上市公司海外直接投资OFDI 资产剥离置换吸收合并债务重组要约收购股权转让-社科数据
泡芙萝莉酱
大数据社科数据人工智能大数据数据分析深度学习数据挖掘数据统计毕业论文
上市公司海外直接投资OFDI1997-2022资产剥离置换吸收合并债务重组要约收购股权转让-社科数据https://download.csdn.net/download/paofuluolijiang/90027743https://download.csdn.net/download/paofuluolijiang/90027743包括交易信息、涉及方明细、公司基本信息三张表。1、公司基本信息表
- 财务管理核心知识深度剖析
阿贾克斯的黎明
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目录财务管理核心知识深度剖析一、财务指标计算:企业财务状况的量化洞察二、成本计算方法:企业成本管控的核心策略三、财务分析方法:解读企业财务密码的钥匙在华为财经笔试的知识体系中,第二章财务管理核心知识是重中之重,它涵盖了从基础指标计算到复杂分析方法、预算管理、资金与投资决策以及风险把控等多方面内容,对企业的财务运营和决策起着关键作用。深入理解这些知识,不仅有助于在笔试中取得优异成绩,更能为实际的财务
- RISC-V架构 vs ARM架构:硬件工程师的深度对比
ICGOODFIND1
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引言在嵌入式系统和处理器设计领域,RISC-V和ARM架构是两大热门选择。作为硬件工程师,了解这两种架构的优缺点以及适用场景,对于选择合适的处理器至关重要。本文将从技术特性、生态系统、开发成本和未来趋势等方面,深入对比RISC-V和ARM架构,帮助你在项目中做出更明智的决策。1.架构设计:精简vs成熟RISC-V:开源与模块化RISC-V是一种基于精简指令集计算(RISC)原则的开源指令集架构(I
- 智能编程新时代:DeepSeek加持下的开发工具革新
inscode_013
最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题:智能编程新时代:DeepSeek加持下的开发工具革新在当今快速发展的科技领域,编程工具的智能化已经成为不可阻挡的趋势。随着人工智能技术的不断进步,开发者们迎来了前所未有的机遇和挑战。其中,集成DeepSeek模型的AI开发工具,正以其强大的功能和便捷的操作,引领着编程方式的革命性变革。本文将探讨这种创新工具的应用场景
- 智能编程新时代:DeepSeek加持下的开发利器
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最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE智能编程新时代:DeepSeek加持下的开发利器在当今快速发展的科技时代,编程工具的智能化已经成为不可阻挡的趋势。随着人工智能技术的不断进步,开发者们不再满足于传统的IDE(集成开发环境),而是渴望更加智能、高效的开发工具。在这种背景下,一款集成了DeepSeek-V3模型的AI开发工具应运而生,它不仅能够大幅提升开发效率
- 如何用deepseek炒股
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使用DeepSeek进行炒股的核心思路是利用其强大的数据处理和预测能力,辅助投资决策。以下是具体的应用方法和步骤:一、数据收集与处理获取市场数据股票数据:通过API(如Tushare、YahooFinance)获取历史股价、成交量、财务数据等。新闻与舆情:使用DeepSeek的NLP能力分析新闻、社交媒体和公告,提取市场情绪和事件影响。宏观经济数据:收集GDP、利率、通胀等数据,分析其对股市的影响
- PCDN 与边缘计算的结合:未来内容分发的新趋势
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pcdn智能路由器
在数字化浪潮中,内容分发面临着前所未有的挑战与机遇。PCDN(P2P内容分发网络)与边缘计算的结合,正逐渐崭露头角,成为未来内容分发的新趋势。PCDN通过P2P技术,利用用户节点的闲置资源进行内容分发,有效减轻了中心服务器的压力,降低了传输成本。然而,在面对实时性要求极高的业务场景时,PCDN仍存在一定局限。边缘计算的出现,为解决这一问题提供了新思路。边缘计算将计算和存储能力下沉到网络边缘,靠近用
- 2025年Python生态全景:从AI霸主到量子计算,揭秘其不可替代的技术魅力
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在2025年的技术浪潮中,Python凭借其极简的语法、庞大的生态系统以及跨领域融合能力,依然稳坐编程语言界的“头把交椅”。尽管Java等语言在AI领域发起挑战,但Python通过持续的技术革新和生态扩展,展现出不可撼动的生命力。本文将从技术趋势、行业应用与未来挑战三个维度,解析Python的“常青”密码。一、AI领域的持续主导:生态优势与工具革新Python在AI领域的统治地位仍未动摇。尽管有观
- DPU的未来:技术趋势与挑战
绿算技术
DPU架构介绍科技gpu算力硬件工程缓存架构
随着数据中心的不断发展,DPU技术也在快速演进。以下是DPU未来的技术趋势与挑战:1.更高性能·支持更高的网络带宽(如400GbE、800GbE)和更低的延迟。2.更广泛的应用·在AI、5G、物联网等领域,DPU的应用将进一步扩展。3.软件生态的完善·开源工具和开发框架的普及,将降低DPU的开发门槛。4.能效优化·在提升性能的同时,进一步降低功耗,满足绿色计算的需求。总结DPU作为一种新兴的数据处
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分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解在复杂的分布式系统中,数据被分散存储在不同的节点上,每个节点都有自己独立的数据库。为了保证数据的唯一性和一致性,我们需要为每个数据项生成一个全局唯一的主键ID。本文将详细解析几种常用的分布式ID生成方案,包括它们的工作原理、优缺点以及适用场景。一、分布式系统唯一ID的特点全局唯一性:不能出现重复的ID号,这是最基本的要求。趋势递增:在MySQLInnoDB引
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- AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构(EEA)
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目录前言算法原理EEA发展历程->分布式架构(distributed):->基于域的集中式架构(DCUbasedcentralized):->基于域融合的带状架构(DCUfusionbasedzonal):什么是电子电气架构?EEA的特点EEA发展的三大阶段特征第一阶段:分布式架构第二阶段:基于域的集中式架构(转型中)第三阶段:基于域融合的带状架构(未来趋势)车载电子电气架构作用EEA开发工作内容
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- 股票交易中的技术分析和基本面分析有哪些区别?
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- Python如何快速计算技术指标的金叉死叉?
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推荐阅读:《【最全攻略】免费的量化软件有哪些?券商的交易接口怎么获取?》引言在股票市场中,技术分析是一种重要的工具,它可以帮助投资者识别市场趋势和潜在的买卖点。技术指标金叉死叉是技术分析中常用的一种方法,它涉及到两个移动平均线(MA)的交叉点。金叉是指短期移动平均线从下方穿过长期移动平均线,通常被视为买入信号;而死叉则是短期移动平均线从上方穿过长期移动平均线,通常被视为卖出信号。本文将介绍如何使用
- Gemini 2.0 Flash
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/过去一年,人工智能领域取得了令人瞩目的进展。如今,备受期待的Gemini2.0系列首款模
- 【2025年37期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深指数实时数据获取实例演示及接口API说明文档
不会写代码的码农农
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在近一至两年期间,股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言,首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面信息,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息,从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中,我尝试运用了多种方法,涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
- 适合企业内训的AI工具实操培训教程(37页PPT)(文末有下载方式)
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详细资料请看本解读文章的最后内容。资料解读:适合企业内训的AI工具实操培训教程在当今数字化时代,人工智能(AI)技术迅速发展,深度融入到各个领域,AIGC(人工智能生成内容)更是成为内容创作的新趋势,为企业提升效率、创新发展带来了新契机。这份培训教程聚焦多种AI工具,尤其是DeepSeek,为企业员工提供了全面的实操指导。AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容,让AI协助甚
- 分布式光伏电站经济性指标优化分析
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摘要结合工程经验,分析了工商业分布式光伏电站平准发电成本(LevelizedCostofEnergy,LCOE)、资本金内部收益率(InternalRateofReturn,IRR)的主要影响因素,其中平准发电成本主要受静态投资影响,资本金内部收益率主要受消纳比影响。针对上述影响因素,进一步讨论了LCOE、IRR指标优化方法与在工程项目中可选用的举措。最后,结合实际项目背景,在站址条件、组件瓦单价
- Gemini 2.0 全面解析:技术突破、应用场景与竞争格局
zhz5214
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摘要2025年3月,谷歌正式发布Gemini2.0大模型,凭借其在多模态处理、代码生成和长上下文理解等领域的突破性进展,迅速成为AI领域的焦点。本文将深入剖析Gemini2.0的技术架构、应用场景及与Grok3、DeepSeekR1、ChatGPT-4.5等竞品的对比,探讨大模型技术的边界与未来趋势。1.Gemini2.0技术亮点1.1模型架构与性能提升Gemini2.0采用混合专家模型(MoE)
- cv君独家视角 | AI内幕系列七:EfficientViT模型:基于多尺度线性注意力模块,实现高效的高分辨率密集预测
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cv君独家视角AI内幕系列原创项目级实战项目深度学习与计算机视觉精品1024程序员节EfficientViT高分辨率密集预测任务高分辨率视觉模型Transformer人工智能计算机视觉
专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题,旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱,展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章,我们将带您深入了解AI的各个领域,从计算机视觉到文本语音等多模态领域,从基础理论到前沿技术,从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家,还是对这一领域充满好奇的读者,这个系列都将为您提供高价值的见解和启发,为您带来横
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一、引言在当今数字化时代,艺术品市场正经历着前所未有的变革。随着互联网技术的飞速发展,越来越多的艺术品交易转移到了线上平台,这为我们提供了海量的数据资源。通过Python爬虫技术,我们可以抓取艺术品交易平台上的数据,进而分析艺术品市场的趋势,为投资者、收藏家以及艺术爱好者提供有价值的参考。本文将带领读者深入探索Python爬虫在艺术品市场的应用。从爬虫的基本原理到实际代码实现,再到数据的清洗、分析
- 「检测宝典」之一:检测行业新趋势,你了解多少?
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【栏目简介】“检测宝典”是我们针对检验检测行业,从检验检测行业趋势、信息化程度、企业效率、市场监管等不同角度,剖析检验检测发展现状和趋势,帮助大家了解检验检测行业正在发生的变化,切实把握当前资本风口,实现企业跨越式发展颠覆从颠覆者开始。创新和改变其实从颠覆者开始想要做的那一刻就已经发生了,它如星星之火,发芽、成长、蔓延、改变。绝非等你发现的那一刻,世界才变成了被颠覆的样子,而是早就已经被颠覆,你刚
- 阿里巴巴发布 R1-Omni:首个基于 RLVR 的全模态大语言模型,用于情感识别
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- [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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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
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
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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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目录
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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.
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1.先安装expect
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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.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