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数智化领地
数字化转型数据治理主数据数据仓库数字乡村数字农业农村智慧农业乡村振兴架构大数据运维安全数据库
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小俊俊的博客
yolov8分割训练自己的数据集
Yolov8分割训练自己的数据集记录第一章、标签制作一、安装labelmelabelme安装很简单,直接在终端输入:pipinstalllabelme启用labelme在终端输入:labelme接下来就是标注数据了。实例分割数据标注选择“创建多边形”标注就行。二、json转txt使用labelme标注的label数据格式为json格式,但是yolov8分割使用的依旧是txt格式。需要进行转换。转换
- 【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50
别出BUG求求了
深度学习深度学习pytorchcifar-10resnet50神经网络
一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
- kl散度度量分布_解读KL散度:从定义到优化方法
weixin_39846364
kl散度度量分布
Kullback-Leibler散度是计算机科学领域内的一个重要概念。数据科学家WillKurt通过一篇博客文章对这一概念进行了介绍,机器之心技术分析师在此基础上进行了解读和扩充。本文为该解读文章的译文。引言这篇博文将介绍KL散度,即相对熵。这篇博文给出了一个理解相对熵的简单例子,因此这里不会试图重写原作者的内容。除了阅读原博客文章之外,这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外
- 数据采集技术:selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例
写代码的中青年
3天入门机器学习seleniumbeautifulsoup爬虫pythonxpath正则表达式
专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友,旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明,使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。3.需要强调的是,专栏仅介绍主流、初阶知识,每一技术模块都是AI研究的细分领域,同更多技术有所交叠,此处不进行讨论和分享。数据采集技术:selenium/正则匹配/xpa
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辞暮尔尔-烟火年年
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在微服务架构中,Zookeeper主要用于以下几个关键领域:服务发现:Zookeeper可以帮助微服务实例在启动时注册自己,并让其他服务能够发现并调用这些服务。配置管理:Zookeeper可以存储和管理微服务系统的配置信息,确保所有服务共享一致的配置。分布式协调:Zookeeper可以实现分布式锁、Leader选举等功能,确保微服务之间的协调操作。健康检查和监控:Zookeeper可以监控微服务实
- BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解
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点云数据处理技术算法BCPD++非刚性拼接点云数据处理贝叶斯模型
BCPD++算法原理详解一、算法概述BCPD++(BayesianCoherentPointDrift++)是BCPD(BayesianCoherentPointDrift)的增强版本,专为非刚性点云配准设计。它基于贝叶斯概率框架,结合变分推断与高效优化策略,显著提升了配准精度、鲁棒性与计算效率。BCPD++的核心创新在于:分层贝叶斯模型:自适应学习超参数,减少人工调参需求。变分贝叶斯推断:替代传
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点云SLAM
点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
- CPD(Coherent Point Drift)非刚性点云配准算法
点云SLAM
点云数据处理技术算法概率论机器学习非刚性配准CPD配准算法EM算法非刚性拼接
CPD(CoherentPointDrift)非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD(CoherentPointDrift)是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法,由AndriyMyronenko等人在2009年提出。它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题,结合高斯混合模型(GMM)与正则化形变场,能够有效处理复杂形变(如人体运动、器官形变)的点云对齐任务。核心特点:非刚性对齐:支持大范围、
- 解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO
进一步有进一步的欢喜
LLM算法DeepSeekGRPO
DeepSeekGRPO:面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里,DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星,频繁出现在各类科技前沿讨论中,热度持续攀升。从惊艳的模型表现,到不断拓展的应用场景,DeepSeek正以强劲之势重塑着行业格局。大家不难发现,无论是复杂的自然语言处理任务,还是充满挑战的智能推理难题,DeepSeek都能展现出卓越的性能。而这斐然成绩的背后
- Spring Cloud + Nacos + K8S 零影响发布方案
淡黄的Cherry
微服务相关kubernetesspringcloud容器
问题描述在生产环境中使用springcloud框架,由于服务更新过程中,容器服务会被直接停止,部分请求仍被分发到终止的容器,导致服务出现500错误,这部分错误请求数据占用比较少,因为Pod滚动更新都是一对一。因为部分用户会产生服务器错误的情况,考虑使用优雅的终止方式,将错误请求降到最低,直至滚动更新不影响用户。这里结合nacos使用来分析。在K8s的滚动升级中,比如5个Pod服务在升级过程中,会先
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反正看不懂系列人工智能
人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。以下从框架分类、核心框架介绍、学习方法三个维度展开详解:一、主流人工智能框架全景图(一)基础框架层TensorFlow(Google)核心优势:工业级部署能力,支持移动端(TFLite)、浏览器(TF.js)、服务器(TFServing)特色功能:SavedModel格式跨平台兼容,XLA编译器优化计算图适用场景:生产环境部署、大
- JavaScript 简单类型与复杂类型-堆和栈
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深入理解JavaScript中的简单类型(基本数据类型)与复杂类型(引用数据类型)如何在内存中存储对于编写高效、无误的代码至关重要。本文将探讨这两种类型的差异,以及它们在内存中的存储机制——栈(Stack)和堆(Heap),并通过实例说明这些概念的实际应用。内存基础:栈与堆栈(Stack)栈是一种后进先出(LIFO,LastInFirstOut)的数据结构,通常用于存储函数调用信息和局部变量。由于
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转载https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/1299752571.利用labelme进行数据标注1.1Labelme安装方法首先安装Anaconda,然后运行下列命令:####################forPython2####################condacreate--name=labelmepython=2.7s
- 总结yolov8做检测训练时所需要的代码
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运行模型训练脚本代码:大家可以先在ultralytics/ultralytics文件夹下新建一个mytrain.py,然后直接复制下面的代码,所有训练有关的超参数都可以在这个文件中调节,不懂超参数可以忽略,这里我说一下比较重要的几个参数:importsys#强制扫描导入使用本地ultralytics这个包sys.path.append("E:/ultralytics")#改为文件所在的目录地址fr
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探索深度学习1场景故事:小明的灵感前不久,小明一直在用传统的机器学习方法(如线性回归、逻辑回归)来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了,但小明发现一个问题:当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时,模型的准确率提升得很慢。有一天,小明在学校图书馆翻看杂志时,看到这样一句话:“就像人的大脑有上百亿神经元,神经网络能够学习复杂的信息映射,从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感:“或许我
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【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的?五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害?九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理(N
- Qwen2.5 技术报告
三谷秋水
大模型机器学习人工智能语言模型机器学习人工智能
24年12月来自通义千问的论文“Qwen2.5TechnicalReport”。本报告介绍Qwen2.5,这是一系列全面的大语言模型(LLM),旨在满足多样化的需求。与之前的迭代相比,Qwen2.5在预训练和后训练阶段都有显著的改进。在预训练方面,将高质量的预训练数据集从之前的7万亿个token扩展到18万亿个token,为常识、专家知识和推理能力提供坚实的基础。在后训练方面,用超过100万个样本
- 《网络安全自学教程》- TCP/IP协议栈的安全问题和解决方案
士别三日wyx
《网络安全自学教程》网络协议安全tcp/ipweb安全网络安全人工智能ai
「作者简介」:冬奥会网络安全中国代表队,CSDNTop100,就职奇安信多年。《网络安全自学教程》TCP/IP协议簇是以TCP协议和IP协议为核心、由多种协议组成的「协议栈」,是一组协议的集合。因为OSI是理想化的七层模型,所以TCP/IP协议簇从「实用性」的角度出发,将OSI七层参考模型简化为四层模型。从上往下依次是应用层、传输层、网络互联层、网络接口层。TCP/IP协议栈起初是为了网络互联互通
- MySQL 8.0 社区版安装与配置全流程指南(Windows平台)
waicsdn_haha
程序员教程数据库mysqlwindowspythondjangopygamevirtualenv
一、软件定位与特性MySQL8.0是开源关系型数据库管理系统的里程碑版本,支持ACID事务、JSON文档存储、窗口函数等特性,广泛应用于Web开发、数据分析等领域。相较于旧版本,8.0版引入以下核心升级:性能优化:查询速度提升2倍以上安全性增强:默认启用caching_sha2_password认证插件功能扩展:支持CTE(公共表表达式)和原子DDL二、安装环境准备1.系统要求项目最低配置推荐配置
- 中华人民共和国著作权法
行星008
高项软考法律法规学习笔记
目录中华人民共和国著作权法第一章总则第二章著作权第一节著作权人及其权利第二节著作权归属第三节权利的保护期第四节权利的限制第三章著作权许可使用和转让合同第四章与著作权有关的权利第一节图书、报刊的出版第二节表演第三节录音录像第四节广播电台、电视台播放第五章著作权和与著作权有关的权利的保护第六章附则中华人民共和国著作权法修订记录(1990年9月7日第七届全国人民代表大会常务委员会第十五次会议通过根据20
- Python常见库的使用
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Pythonpython开发语言
文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2.Scrapy自动化测试1.unittest2.pytest自然语言处理1.NLTK2.SpaCy数据库操作1.SQLite32.SQLAlchemy日期和时间处理1.datetime2
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浪子西科
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《DeepSeek:从入门到精通》团队专业:由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心撰写。内容丰富DeepSeek简介:对DeepSeek的核心概念、目标、功能及应用场景进行解析,指导用户快速上手。核心功能呈现:涵盖文本生成与创作、自然语言理解与分析、编程支持、数据可视化等。使用方法详述:介绍访问平台方式、DeepSeek基本功能、联网搜索与文件上传等操作。从入
- 使用 yolov8 进行对象检测
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YOLO
在计算机视觉领域,YOLOv8对象检测确实以其超高的准确性和速度而脱颖而出。它是YOLO系列的最新版本,以能够实时检测物体而闻名。YOLOv8凭借其一流的对象检测将Web应用程序、API和图像分析提升到一个新的水平。在本文中,我们将了解如何利用yolov8进行对象检测。YOLO概述YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种改变游戏规则的对象检测算法,于2015年问世,以其一次闪电般快速处理整
- GAN(Generative Adversarial Network)—生成对抗网络
算法资料吧!
深度学习机器学习人工智能
GAN(GenerativeAdversarialNetwork)代表了深度学习中生成建模的尖端方法,通常利用卷积神经网络等架构。生成建模的目标是自主识别输入数据中的模式,使模型能够生成与原始数据集相似的新示例。本文涵盖了您需要了解的有关GAN、GAN架构、GAN的工作原理以及GAN模型类型等的所有信息。目录什么是生成对抗网络?GAN的类型GAN的架构GAN是如何工作的?生成对抗网络(GAN)的应
- AI安全相关漏洞
外咸瓜街的一条咸鱼
AI安全人工智能安全
最近AI大模型上线,除开常规的系统漏洞外,也涌现出很多新的漏洞,这篇文章对于新的一些漏洞进行一些整理,后期进行进一步的复现。1.对抗攻击(AdversarialAttacks)攻击机制:通过在输入数据中添加人眼难以察觉的微小扰动(如噪声、像素变化),使模型产生错误分类。例如,一张熊猫图片经过对抗扰动后,被模型误判为“长臂猿”。白盒攻击:攻击者完全了解模型结构(如梯度信息),可直接计算扰动方向(如使
- 龙龙内存遍历神器:高效CPU内存检测与数据分析利器
山峰999
算法软件工程测试工具windows
在软件开发与游戏修改领域,一款功能强大的内存遍历工具无疑是每位开发者与修改者的必备之选。今天,我们为大家隆重介绍一款备受好评的内存遍历神器——龙龙内存遍历工具电脑版。这款工具以其卓越的性能、丰富的功能以及便捷的操作体验,赢得了广大用户的青睐。接下来,让我们一同深入了解这款工具的独特魅力。一、软件概述龙龙内存遍历工具电脑版是一款专为CPU内存检测设计的强大工具。它不仅能够快速检测CPU的内存情况,还
- 基于Python的PDF文件自动下载爬虫技术——详细教程与实例
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目pythonpdf爬虫开发语言信息可视化
1.引言在信息时代,许多网站提供了PDF格式的文档,如新闻报道、学术论文、合同文件等。对于科研人员或数据分析师来说,批量下载和分析这些PDF文件是非常有用的。Python作为一种高效且易于学习的编程语言,在网络数据抓取(即爬虫技术)方面拥有强大的库和工具,使得自动化下载网站中的PDF文件变得十分简单。在本篇博客中,我们将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取网页中的所有PDF文件,并自动下载到本
- 视频编解码技术-3: H.264和VP9压缩效率和编码时延
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一、引言在前作《H.264和VP9视频编码质量评估》中,我们通过PSNR、SSIM等指标分析了二者在固定码率下的质量差异。本文聚焦实时应用场景的核心矛盾:在相同主观质量下,如何权衡压缩效率与编码延迟?为此,本文采用“恒定量化参数(ConstantQP)”的码率控制模式,为H.264(QP范围:0~51)和VP9(QP范围:0~63)设置等效质量档位,使用CIF(352×288)和1080P(192
- 一文读懂智能体架构:模块化设计如何提升效率与灵活性
功城师
人工智能大语言模型自然语言处理大模型深度学习智能体LLM
随着人工智能技术的快速发展,智能体在企业知识管理、客户服务、业务数据分析等领域的应用愈加广泛。一个优秀的智能体设计不仅要具备高效处理用户需求的能力,还需要灵活适配不同场景的任务需求。本文将通过一个智能体的具体设计流程图,结合实际案例,详细解析其架构设计、功能实现及背后的技术逻辑,帮助大家深入了解智能体的构建过程。一、智能体设计的核心思路在智能体的设计过程中,最关键的是对用户需求的精准理解和快速响应
- [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,Django@Python2.x 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
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
Spring4.1新特性——综述
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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:
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#!/bin/bash
- 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
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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“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