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全开源IM(即时通讯)系统源码部署是一个复杂但系统的过程,涉及多个组件和步骤。以下是一个详细的部署指南,旨在帮助开发者或系统管理员成功部署一个全开源的IM系统,如OpenIM。IM即时通讯系统源码准备工作1.选择合适的IM系统源码及演示:ms.jstxym.top在部署之前,首先需要选择一个合适的全开源IM系统,在演示站找到合适的源码。OpenIM是一个广泛使用的开源IM解决方案,它提供了IM服务
- 微服务架构对IT行业的革命性影响与行业标准体系的建立
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一、引言微服务架构作为现代IT系统的一种革命性模式,正逐步取代传统的单体架构,成为企业信息化建设的首选解决方案。相比单体架构,微服务架构具备弹性扩展性和模块化特性。例如,单体架构下的系统扩展通常需要整体部署,而微服务架构可以按需扩展特定模块,以快速应对高峰流量或新增功能需求。此外,模块化设计减少了系统间的耦合,使得开发团队能够独立迭代各个服务模块,从而显著提高开发效率和容错能力。这不仅改变了IT项
- “AI 自动化效能评估系统:开启企业高效发展新征程
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在当今数字化飞速发展的时代,企业面临着日益激烈的市场竞争,如何提升效率、降低成本成为了企业生存与发展的关键。AI自动化效能评估系统应运而生,它如同一把智能钥匙,为企业开启了高效发展的新征程。AI自动化效能评估系统,简单来说,就是利用人工智能技术对企业的各项业务流程、生产环节以及员工工作表现等进行全方位、自动化的评估。它能够快速收集海量的数据,并通过先进的算法模型对这些数据进行深度分析,从而精准地判
- HarmonyOS Next企业级设备认证解决方案:基于Device Certificate Kit的多层级身份验证
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本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)的技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。在企业数字化转型的浪潮中,大量设备接入企业网络,保障设备的合法性和安全性成为了至关重要的任务。基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统,利用Devi
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LeetCode第215题“数组中的第K个最大元素”要求找到未排序数组中第k个最大的元素。通常有几种常见的解决方案,包括使用排序、使用最小堆或快速选择算法。以下是这三种方法的详细C++实现:方法一:使用排序这种方法最为直观,先对数组进行排序,然后返回第k个最大的元素。#include#include#includeusingnamespacestd;classSolution{public:int
- 智能体(AI Agent):概念、原理与应用,全面解析AI技术前沿!
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基于人工智能的Python面试题1.Python中的元组与列表区别是什么?列表是可变类型,元组不是。列表是引用类型,元组不是。列表使用场景更宽泛,元组更多用于一些数据不可变的场景,例如参数、或者返回值。2.Python中的字典是否有序?python3.6之前字典是无序的,之后是有序的。原因可以参考下这个帖子https://blog.csdn.net/weixin_48629601/article/
- 如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐:代码示例与实践指南
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在电商领域,获取热卖商品推荐对于商家和开发者来说至关重要。阿里巴巴提供了热卖商品推荐API接口,能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习惯等数据,自动推荐符合其需求的商品。以下将详细介绍如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐,并提供相关的代码示例。一、阿里巴巴热卖商品推荐API接口简介阿里巴巴热卖商品推荐API接口是一种基于人工智能算法的推荐系统,能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习
- AI与API的融合:构建智能互联技术世界的基石
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在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)与应用程序接口(API)的融合正在开启智能应用的新纪元。AI以其强大的数据处理和分析能力,正在改变各行各业的工作方式,而API则作为连接技术与应用的桥梁,为AI技术的普及和应用提供了无限可能。本文将深入探讨AI与API的融合如何推动智能应用的创新和发展,以及其在各个领域的应用和前景。一、AI与API融合的背景随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展,人工
- 【强化学习】PyTorch-RL框架
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目录一、框架简介二、核心功能三、学习环境配置四、学习资源五、实践与应用六、常见问题与解决方案七、深入理解强化学习概念八、构建自己的强化学习环境九、调试与优化十、参与社区与持续学习一、框架简介PyTorch-RL是一个基于PyTorch框架的深度强化学习项目。它充分利用了PyTorch的强大功能,提供了易于使用且高效的深度强化学习算法实现。该项目的主要编程语言是Python,旨在帮助开发者快速实现和
- Spring Boot 多数据源解决方案:dynamic-datasource-spring-boot-starter 的奥秘(下)
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在上一篇博客《SpringBoot多数据源解决方案:dynamic-datasource-spring-boot-starter的奥秘》介绍了dynamic-datasource-spring-boot-starter的自动配置类和配置属性类之后,本文继续来剖析多数据源是如何切换的,什么时候切换的。前文中提到dynamic-datasource-spring-boot-starter的自动配置类D
- 基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目(源码)
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背景随着人工智能技术的迅猛发展,生物识别技术的迅猛发展,人脸识别已经成为最具潜力的人工智能应用之一。它不仅在安全监控、金融支付、智能家居等多个领域得到了广泛应用,也逐渐进入日常生活场景。人脸识别作为一种生物特征识别技术,能够通过分析人脸图像中的特征点,实现对个体的身份识别。利用计算机视觉技术,系统能够快速从大量图片中定位并识别特定人脸,实现身份验证和信息检索。这一技术的应用,不仅提高了安全性,还提
- 【WRF模拟】WRF运行时进程数限制的原因及报错解决方案
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目录WRF运行时进程数限制的原因网格块的最小尺寸要求嵌套域的尺寸和分辨率进程数与网格划分的关系案例1:四层嵌套错误:ERROR:ReducetheMPIrankcount,orredistributethetasks解决方法参考WRF运行时进程数限制的原因在进行wrf模拟时,若内层网格分辨率较高,模拟时间较久,可适当增加运行内核数,但如何确定合适的内核数呢?太高会导致模型报错,太低又会增加模型运行
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近年来,人工智能技术呈爆发式发展,在医疗、交通、金融等诸多领域取得惊人成果,但与此同时,人工智能伦理问题日益凸显,引发广泛关注。数据隐私与安全首当其冲。AI系统依赖海量数据训练,这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当,极易引发数据泄露风险,侵犯个人隐私。例如,某些智能健康APP,若未能加密传输用户健康数据,一旦遭受黑客攻击,用户的隐私将暴露无遗。算法偏见也是一大痛点。AI算法基于
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Imagen架构详解:理解其背后的技术与创新引言近年来,生成式人工智能技术取得了飞速发展,特别是在图像生成领域。作为这一领域的重要创新之一,Imagen是由谷歌开发的一种基于文本生成图像的模型。它在生成高质量、逼真的图像方面表现出色,并通过其先进的架构和技术手段推动了图像生成的技术进步。Imagen不仅在图像生成质量上具有显著优势,还能够通过自然语言描述生成细致复杂的图像。本文将详细剖析Image
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本文摘要:本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏,我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群,如果您感兴趣,可以私信我加入我的社群,也可以直接vx联系(文末有名片)v:bdizztt随时
- Oracle系列---【ORA-01017用户名密码无效】
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1.问题项目启动时,报:ORA-01017用户名密码不对的错误,但是没有报具体哪个库错误,因为我是多数据源的项目。2.解决方案2.1定位到连接数据报错的用户和库名select*fromdba_audit_sessionwhereACTION_NAME='LOGON'ANDRETURNCODE=1017ORDERBYTIMESTAMPDESC;1.OS_USERNAME-客户端操作系统登录用户名,2
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在人工智能领域,计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据,从而做出有意义的决策。其中,目标检测是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用,在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术,特别是FasterR-CNN模型,来训练一个车辆检测器。文章目录一
- 利用双分支CycleGAN进行图像数据的高效增强
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随着人工智能技术的快速发展,图像数据处理变得越来越重要。为了提高图像数据的质量和可用性,我们需要采用高效的数据增强方法。双分支CycleGAN网络作为一种先进的图像处理技术,为我们提供了一种全新的解决方案。本文将详细介绍双分支CycleGAN的工作原理,并展示其在图像数据增强方面的实际效果。同时,我们也将讨论在实际应用过程中可能遇到的挑战以及如何解决这些问题。,,CycleGAN是一种用于图像到图
- 【RabbitMQ】超详细Windows系统下RabbitMQ的安装配置
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RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件,广泛用于分布式系统中的异步消息传递。它支持多种消息协议,易于扩展,功能强大。本文将详细介绍如何在Windows系统下安装和配置RabbitMQ,包括所需的依赖项、安装步骤、基本配置和常见问题解决方案。目录什么是RabbitMQ?安装前的准备2.1系统要求2.2安装ErlangRabbitMQ的安装步骤3.1下载RabbitMQ3.2安装RabbitMQ配
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在人工智能的浪潮中,科技正在改变我们生活的方方面面。从智能推荐到自动驾驶,从个性化广告到实时风险控制,AI的触角无处不在。但这些令人瞩目的成果背后,究竟是什么在支撑着AI的飞速发展?答案是——人工智能平台。人工智能平台是连接计算资源、开发工具和行业应用的重要桥梁,支撑着从模型开发到行业场景落地的每一个环节。它不仅为开发者提供高效便捷的工具,还为企业创造了无限的创新可能。本文将带你深入了解人工智能平
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
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目录the“scope”attributeforscopedslots….replacedby“slot-scope”since2.5UncaughtReferenceError:Vueisnotdefined!ERRORinstatic/js/xxxxxxx.jsfromUglifyJsprops不使用:(v-bind)可以传递值么!UncaughtTypeError:Cannotsetprop
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在科技飞速发展的当下,鸿蒙Next系统的出现为操作系统领域带来了新的变革与机遇,而人工智能技术的融入更是让其应用商店的智能化推荐和运营迈向了一个全新的高度。用户画像精准构建在鸿蒙Next系统中,应用商店可以借助系统强大的权限管理和数据收集能力,全方位收集用户的多维度数据。通过对用户在应用商店内的浏览历史、下载记录、搜索关键词,以及在其他鸿蒙应用中的使用行为等多源数据进行汇总和分析,利用人工智能算法
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目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么?如何评估机器学习模型的性能,除了交叉验证、MSE和RMSE外,还有哪些其他重要的指标?在金融风险管理中,机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险?市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
- 深入理解 Windows Server 的核心功能:现代 IT 架构的基石
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深入理解WindowsServer的核心功能:现代IT架构的基石在现代IT基础架构中,WindowsServer一直扮演着不可或缺的角色。它不仅是一个强大的服务器操作系统,更是企业级解决方案的核心支柱。从中小型企业到跨国公司,WindowsServer提供了从身份管理到高可用性的一系列功能,帮助组织应对复杂的IT挑战。作为一名运维人员或IT架构师,理解其核心功能对于设计高效、安全、可扩展的IT环境
- 浅谈云计算01 | 云计算服务的特点
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在当今数字化时代,云计算作为一种强大的技术解决方案,正逐渐改变着企业和个人对信息技术的使用方式。本文将详细探讨云计算的五个主要特点,包括按需自助服务、广泛的网络接入、资源池化、快速弹性伸缩以及可计量服务。一、按需自助服务云计算提供了多种服务模式,如基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)等。用户可以根据自己的具体需求选择其中一种模式。不同服务模式的特点IaaS
- 蓝桥杯 连续奇数和问题解析
不玩return的马可乐
算法/题库蓝桥杯职场和发展leetcode算法数据结构c++
问题描述问题分析这个问题可以通过暴力搜索解决,即通过遍历所有可能的奇数序列,找到和等于111的立方的序列。然而,这种方法效率较低,我们需要寻找更优的解决方案。数学公式对于任意正整数n,其立方n3可以表示为n个连续奇数的和。起始奇数可以通过公式计算得出:a=n2−n+1这个公式直接给出了连续奇数和的起始数字。代码实现暴力搜索方法首先,我们尝试使用暴力搜索方法来解决这个问题:#includeusing
- 迅为RK3562开发板专为3562编写10大分类2900+页文档
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rk35623562
iTOP-3562开发板采用瑞芯微RK3562处理器,内部集成了四核A53+MaliG52架构,主频2GHZ,内置1TOPSNPU算力,RK809动态调频。支持OpenGLES1.1/2.0/3.2、0penCL2.0、Vulkan1.1内嵌高性能2D加速硬件。内置独立NPU,算力达1TOPS,可用于轻量级人工智能应用。支持几乎全格式的H.264解码,支持1080p@60fps的解码,支持4K@3
- 工业场景将成为AI大模型的重要战场!零基础入门AI大模型,看这篇就够了!
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前言2024年,各大公司推出强大理解能力的多模态大模型,将引领人工智能(AI)技术创新和应用,工业场景将成为多模态大模型的最佳实践场地。随着GPT-4o、Gemini1.5Pro、LLaVA1.6的发布,基于Transformer架构和海量数据训练的多模态大模型再次点燃通用人工智能(AGI),其对文本、图像等多模态输入的支持和强大的理解能力也象征着人工智能迈向通用人工智能(AGI)的新阶段。随着工
- [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
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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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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.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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2.脚本内容:
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#!/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
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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。
万事开头难,第一份订单是关键。
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提供卓越的服务和品质。
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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
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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