牛仔维西尼
牛仔维西尼

既然做梦 就做大点儿

图片发自App


老爸想把老家房子侧面的地铺平，用来堆放杂物等。春节回家后，发现不仅把地填平了，还沿墙建了两间屋子，专门用来做酒坊，屋顶挂满了金灿灿的玉米棒，地上放着几大桶酒酿，香气四溢。站在一旁的老爸得意的说：“原想着把地铺平了方便堆放杂物的，反正都开工了，就一步到位把它给整修好了，省事又方便。”

既然做梦，就做大点儿！

我从花市买了一些鲜花的种子寄回家，让老妈把这些种子撒在屋前屋后，作其自然生长，给单调的乡间生活增添一些点缀。当年春节回家，发现屋子前面原来废弃的地方已经被整成了菜地，围上了篱芭，里面被划分成一小块一小块的，妈妈说那里既有各种花苗，还有各种菜苗，周围还有种了好些棵桂花树，桂花树是从山上找来的，野生的桂花树特别香，等再长粗壮一点，可以移植几棵到屋后其他地方都给种上。

老爸还在屋后还多了2棵大梨树，次年7月回家，妈妈递给我削好皮的梨，说是屋后面自己种的，还未入口就闻到浓浓的清香味，一口下去，甘甜多汁，长这么大第一次吃到如此新鲜甘甜的青梨，终身难忘。

既然做梦，就做大点儿！

你可能感兴趣的:(既然做梦 就做大点儿)

  • AI大模型学习路线及相关资源推荐 python游乐园 学习资源学习PythonAIAI编程人工智能
    哈喽，大家好！本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐，这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦，希望大家多多点赞收藏～感谢～～1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型，即人工智能大型模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大算力支持、能够处理和生成复杂数据的人工智能模型。1.2AI大模型的主要特点规模庞大：AI大模型通常包含海量的参数。例如，谷歌的BERT模型在最初发布时就有
  • 模拟退火算法详解 琛哥的程序 算法模拟退火算法机器学习
    一、引言模拟退火算法（SimulatedAnnealing，简称SA）是一种通用概率型优化算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。二、算法原理物理退火过程加温过程
  • 面向对象三大特性：封装、继承、多态深度解析 KBkongbaiKB java
    〇、引言：为什么需要理解OOP三大特性？在软件工程领域，封装、继承、多态被称为面向对象编程（OOP）的三大基石。掌握它们不仅能写出更优雅的代码，更是构建复杂系统的关键能力。本文将通过理论解析+代码实战+设计思维，带您彻底吃透这三个核心概念。一、封装（Encapsulation）1.1核心思想将数据与操作数据的方法绑定，对外隐藏实现细节。就像电视机用外壳包裹内部电路，用户只需通过按钮操作。1.2实现
  • LangChain深度解析以及主要应用场景 小Rr langchainpythondjangonumpy
    文章目录LangChain是什么？LangChain的核心组件（1）PromptTemplates（提示模板）原理代码实例应用场景提示词优化策略（2）LLMs（大语言模型）原理代码实例应用场景调优策略（3）Chains（多步任务链）原理代码实例应用场景优化策略（4）Memory（记忆）原理代码实例应用场景优化策略（5）Agents（智能代理）原理代码实例应用场景优化策略案例分享案例1：电商智能客服
  • AI大模型测试用例生成平台 王根生 测试开发测试用例质量保障AI编程nlp测试管理软件测试
    AI测试用例生成平台项目背景技术栈业务描述项目展示项目重难点项目背景针对传统接口测试用例设计高度依赖人工经验、重复工作量大、覆盖场景有限等行业痛点，基于大语言模型技术实现接口测试用例智能生成系统。技术栈LangChain框架+GLM-4模型+PromptEngineering+Flask+Python+Bootstrap+jQuery业务描述用户在该平台上传Markdown形式的接口文档，点击生成
  • Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析 大势下的牛马 搭建本地gptDeepseek大模型评测微调
    一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA（Multi-HeadLatentAttention）的协同设计，实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中，每个token仅激活37B参数的机制，使得微调过程中可针对不同任务动态调整专
  • 模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍 lmtealily 人工智能
    引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。然而，这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，计算和存储成本极高，难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题，模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术，旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
  • 华为OD机试 - 垃圾短信识别（Java 2024 E卷 100分） 哪 吒 华为odjava开发语言
    华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试（JAVA）真题（E卷+D卷+A卷+B卷+C卷）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。一、题目描述大⼤⼯对垃圾短信深恶痛绝，希望能
  • AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构（EEA） 格图素书 汽车
    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
  • 华为OD机试-测试用例执行计划（Java 2024 D卷 100分） 蓝白咖啡 华为OD机试华为OD机试算法JavaPythonC++JavaScript
    题目描述某个产品当前迭代周期内有N个特性（F1,F2,…,FN）需要进行覆盖测试，每个特性都有对应的优先级。设计了M个测试用例（T1,T2,…,TM），每个测试用例对应一个覆盖特性的集合。测试用例的优先级定义为其覆盖特性的优先级之和。在开展测试之前，需要制定测试用例的执行顺序，规则为：优先级大的用例先执行，如果存在优先级相同的用例，用例ID小的先执行。输入描述第一行输入为N和M，N表示特性的数量，
  • 【深度学习与大模型基础】第3章-张量 lynn-66 深度学习与大模型基础深度学习人工智能
    大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5
  • MySQL 全文搜索 (FULLTEXT) vs 合并字段模糊查询 (LIKE) 对比 曹天骄 mysql数据库
    在MySQL中，使用FULLTEXT索引通常比将多个字段合并到一个新字段（如search_text）中进行模糊查询更快，尤其是在数据量较大时。以下是详细对比：1.FULLTEXT索引的优势专门优化：FULLTEXT索引是为全文搜索设计的，能够高效处理文本匹配。分词搜索：FULLTEXT支持分词搜索（基于空格或特定字符），可以快速定位关键词。性能更好：对于大文本字段或多字段联合搜索，FULLTEXT
  • HOT100——栈篇Leetcode739. 每日温度 闪电麦昆️ HOT100Leetcodeleetcodec++单调栈
    文章目录题目：Leetcode160.相交链表原题链接思路代码题目：Leetcode160.相交链表给定一个整数数组temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answer[i]是指对于第i天，下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用0来代替。原题链接每日温度思路寻找任一个元素的右边第一个比自己大的元素的位置，此时就可以使用单调栈当前元素a[
  • 数据结构（C\C++）——算法复杂度 飞鸟吟 数据结构数据结构c语言c++
    算法复杂度前言1.数据结构前言1.1数据结构1.2算法1.3如何学好数据结构和算法2.算法效率2.1复杂度的概念2.2复杂度的重要性3.时间复杂度3.1定义3.2大O的渐进表示法3.3时间复杂度计算示例3.3.1示例13.3.2示例23.3.3示例33.3.4示例43.3.5示例5冒泡排序时间复杂度3.3.6示例63.3.7示例74.空间复杂度4.1空间复杂度计算示例4.1.1示例14.1.2示例
  • 网络安全难学吗?学网络安全的好处是什么? 网络安全（king） 网络安全网络工程师黑客web安全网络安全
    在这个高度依赖于网络的时代，网络安全已经成为我们工作和生活中不可或缺的一部分，更是0基础转行IT的首选，可谓是前景好、需求大，在企业当中也属于双高职位，地位高、薪资高，而且入门门槛低，那么网络安全难学吗?学网络安全的好处是什么?以下是详细内容介绍。网络安全难学吗?学习网络安全需要循序渐进，由浅入深。其实网络安全本身的知识并不是很难，但是需要学习的内容有很多，比如包括Linux、数据库、渗透测试、等
  • AI产品经理的前世今生 大语言模型 人工智能产品经理langchainpythonjavaLLM
    最近大热的AI产品经理到底是个什么岗位呢？具体他们需要做些什么具体工作呢？好像听说很高大上，具体工作会不会很复杂呢？我想大家一定都会有或多或少的疑惑。别急，且听小编一点点娓娓道来。最早AI产品经理并没有这个细分岗位，这些工作都是集中于AI算法工程师为一体。从筛选项目，定义问题，拆解方案，具体执行，实际交付可能都由一人完成，所以项目质量和速度也不好保证。随着项目成熟化普遍化，公司意识到需要把岗位进行
  • 鸿蒙特效教程03-水波纹动画效果实现教程 苏杰豪 鸿蒙特效教程HarmonyOSharmonyos华为
    鸿蒙特效教程03-水波纹动画效果实现教程本教程适合HarmonyOS初学者，通过简单到复杂的步骤，一步步实现漂亮的水波纹动画效果。最终效果预览我们将实现以下功能：点击屏幕任意位置，在点击处生成一个水波纹触摸并滑动屏幕，波纹会实时跟随手指位置生成波纹从小到大扩散，同时逐渐消失波纹颜色随机变化，增加视觉多样性一、创建基础布局首先，我们需要创建一个基础页面布局。这个布局包含一个占满屏幕的区域，用于展示水
  • 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年2月28日 小亦编辑部 每日AI-人工智能-编程日报人工智能
    技术突破OpenAI发布GPT-4.5：OpenAI正式推出新一代大模型GPT-4.5，语言理解、情商及逻辑推理能力显著增强，幻觉问题大幅减少，计算效率较GPT-4提升超10倍，已逐步向用户开放试用。国产模型Kimi发布k1.6版本：国产模型Kimi发布的k1.6版本，在编程任务评测中超越GPTo3-mini，首次登顶榜首。其“快思考”架构使响应速度提升至秒级，部署成本下降40%。企业动态贵州广电
  • webpack5（Module Federation）+vue3.0实现微前端 weixin_42140041 前端奇淫技巧前端javascriptvue.js
    项目源码地址：https://github.com/wuxiaohuaer/webpack5-vue-admin一、什么是微前端微前端是一个比较宏观的概念，他的核心就是独立，开发独立、部署独立，比较适合大的团队来进行重量级项目开发。从MicroFrontends官网可以了解到，微前端概念是从微服务概念扩展而来的，摒弃大型单体方式，将前端整体分解为小而简单的块，这些块可以独立开发、测试和部署，同时仍
  • 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
  • 大模型在招聘场景下的应用 IT猫仔 人工智能ai学习
    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
  • 大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析） MMMMMMMay Love Code 学习bert人工智能深度学习自然语言处理全量微调
    1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim
  • 大模型工程师学习日记（十四）：检索增强生成（RAG） MMMMMMMay Love Code 学习langchain深度学习人工智能开发语言
    如何递归分割文本递归分割(recursively)，这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割，直到块足够小。默认的字符列表是["\n\n","\n","",""]。这样做的效果是尽可能保持所有段落（然后是句子，再然后是单词）在一起，因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。文本如何分割：根据字符列表。块大小如何衡量：根据字符数量。下面我们
  • iOS OC使用正则表达式去除特殊符号并加粗文本，适用于接入AI大模型的流模式数据的文字处理 MrZWCui iOSiosxcodeobjective-c正则表达式学习
    1、编写逻辑使用分类(Category)的方法拓展NSString，本文使用NSString(Markdown)，NSString的分类来编写一个通用方法，使用正则表达式匹配字符串实现去除特殊字符，并自定义文字属性。在接入AI大模型后，返回的字符串会带有特殊字符用于做文字处理，下面代码简单进行了文字处理展示。2、代码实现1、NSString+Markdown.h#importNS_ASSUME_N
  • 通义千问：阿里巴巴的AI大模型深度解析 俊星学长 人工智能
    通义千问：阿里巴巴的AI大模型深度解析在人工智能（AI）技术日新月异的今天，大型语言模型作为其中的佼佼者，正逐步改变着我们的生活与工作方式。阿里巴巴推出的通义千问，作为这一领域的佼佼者，以其卓越的性能和广泛的应用场景，引起了业界的广泛关注。本文将从通义千问的简介、模型架构、技术特点与优势、应用场景以及未来发展等多个方面，对其进行全面解析。一、通义千问简介通义千问是由阿里云开发的一款大型语言模型，旨
  • 2280将数组和减少的最少操作次数（贪心算法） 分析+源码+证明 懒羊羊大王& 算法（贪心算法）c++(初阶)贪心算法算法
    题目解析请你返回将nums数组和至少减少一半的最少操作数。这句话相当于最后数组和小于等于最开始数组和的一半。1.1算法原理解法：贪心+大根堆（堆顶为最大值）具体策略：每次挑选数组中最大的数，进行减半，直到数组和减少到至少一半为止。举例：初始nums的和为5+19+8+1=33。以下是将数组和减少至少一半的一种方法：选择数字19并减小为9.5。选择数字9.5并减小为4.75。选择数字8并减小为4。最
  • DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震 赵同学爱学习 人工智能chatgptDeepSeek语言模型大模型开源
    导语：当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时，中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。这款首个引发国际学术界集体关注的中文大模型，正从技术底层重构产业规则，其冲击波已蔓延至硬件、软件、商业模式的每个角落。一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩
  • 谷歌Gemini 3大模型发布，AI领域再掀波澜！ 广拓科技 人工智能
    在人工智能的浩瀚宇宙中，每一次重大突破都如同一颗璀璨的新星，照亮我们对未来的想象。而近期，谷歌发布的Gemini3大模型，无疑是其中最为耀眼的存在，它在AI领域激起的波澜，迅速蔓延至全球科技圈，引发了广泛关注与热烈讨论。随着AI技术的迅猛发展，我们已经见证了众多令人惊叹的创新成果。从智能语音助手到图像识别技术，从自动驾驶汽车到医疗诊断辅助系统，AI正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在这
  • 1046. 【USACO题库】3.2.2 Stringsobits__01串 (❁´◡`❁)Jimmy(❁´◡`❁) 粉丝才可以看的NC题解C++算法
    题目:题目描述考虑排好序的N(N<=31)位二进制数。你会发现，这很有趣。因为他们是排列好的，而且包含所有可能的长度为N且含有1的个数小于等于L(L<=N)的数。你的任务是输出第I（1<=I<=长度为N的二进制数的个数）大的，长度为N，且含有1的个数小于等于L的那个二进制数。输入从文件kimbits.in中读入数据。共一行，用空格分开的三个整数N，L，I。输出输出到文件kimbits.out中。共
  • 大语言模型的潜力是否被高估 dev.null AI#NLP语言模型人工智能机器学习
    关于大语言模型（LLM）的潜力是否被高估，目前学术界和产业界存在显著分歧。以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对
  • [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 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 jinnianshilongnian spring4
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 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 liyonghui160com
        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: cat auto_svn.sh   #!/bin/bash
  • Linux实用命令整理 pda158 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 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。 营销是必备技能。 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 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他