- 主流编程语言全景图:从Python到Rust的深度解析
万能小贤哥
pythonrust开发语言
2024年编程语言生态报告显示,全球开发者使用的语言数量已达260+,但真正主导行业的不到20种。本文带你穿透技术迷雾,掌握8大核心语言的本质差异。一、选择编程语言的黄金标准图表代码二、八大主流语言对比解析1.Python-通用胶水语言特性:动态类型+缩进语法丰富的库生态(20万+包)GIL全局锁限制并发适用场景:python#机器学习示例(TensorFlow)importtensorflowa
- MIPI CSI 通道初始化流程与 D-PHY 调试策略:从链路稳定到高带宽优化
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战Camera人工智能影像
MIPICSI通道初始化流程与D-PHY调试策略:从链路稳定到高带宽优化关键词:MIPICSI、D-PHY、camera驱动、链路初始化、时钟通道、通道同步、误码调试、链路校准、高通平台、MTK平台、数据通道校验摘要:MIPICSI接口是现代手机相机模组连接ISP的主流数据传输通道,承担高速图像流的传输任务。其初始化流程涉及设备树配置、D-PHY配置、通道启用与同步、链路状态检测等多个关键环节,且
- 仓库货物检测:基于YOLOv5的深度学习应用与UI界面开发
YOLO实战营
YOLO深度学习ui目标跟踪目标检测人工智能
一、引言随着电商和物流行业的快速发展,仓库货物管理已经成为企业运营中至关重要的环节。为了提高仓库管理的效率和准确性,越来越多的企业开始应用自动化技术来完成货物的盘点、分类、分拣等任务。传统的货物管理方式通常依赖人工检查,不仅效率低下,而且容易出现误差。为了克服这些问题,利用计算机视觉和深度学习技术来实现仓库货物的自动化检测成为了一种有效的解决方案。本博客将介绍如何使用YOLOv5进行仓库货物检测,
- 2021-5-11晨间日记
飞翔_8019
今天是什么日子起床:7:05就寝:23:32天气:晴天心情:好纪念日:昨天跟闺蜜聊天一个多小时叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点:财富自由本月重要成果:理财投资学习今日三只青蛙/番茄钟1.读书2.日更文章成功日志-记录三五件有收获的事务1.不能自己欺骗自己,要实事求是能做多少,不能做多少,为什么做不了,要分析原因。不能太迁就自己。2.自己最近做事效率不高。要想办法提高效率。3.规定自己什么时
- 深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例
你喜欢喝可乐吗?
deeplearningdeploy深度学习YOLO目标检测
深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型,不仅延续了YOLO系列的高效实时性能,还在检测精度和泛化能力上取得显著突破,使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程,并结合YOLOv11的具体实现,提
- 面试经验分享 | 成都某安全厂商渗透测试工程师
更多大厂面试题看我的主页或者专栏找我免费领取目录:所面试的公司:某安全厂商所在城市:成都面试职位:渗透测试工程师岗位面试过程:面试官的问题:1.平常在学校打CTF嘛,获奖情况讲下,以及你自己的贡献如何?2.内网渗透主要思路说一下吧?3.web打点过程中有没有遇到过waf?怎么绕过的4.现在给你一个站你会怎么做信息搜集?5.如何快速检测定位网站目录下的webshell呢?6.简单讲下反弹shell的
- 基于vue+Cesium实现交互式攻击箭头绘制
引言在地理信息系统(GIS)和军事模拟领域,箭头绘制是一项基础且重要的功能。本文将介绍如何使用Cesium.js结合Vue框架实现交互式攻击箭头绘制功能,支持鼠标点击采集关键点、动态更新箭头形状、右键结束绘制等核心交互,并对实现过程中的关键技术点进行深入解析。功能概述本组件实现了以下核心功能:地图初始化与基础配置鼠标左键点击采集箭头关键点鼠标移动实时更新箭头形状右键点击结束绘制并输出结果动态渲染箭
- R语言金融工程:量化价值投资中的数据处理技巧
量化价值投资入门到精通
r语言金融开发语言ai
R语言金融工程:量化价值投资中的数据处理技巧关键词:R语言、金融工程、量化价值投资、数据处理、财务指标、时间序列、风险控制摘要:在量化价值投资领域,高质量的数据处理是策略有效性的核心基础。本文系统解析基于R语言的金融数据处理全流程,涵盖数据获取、清洗、特征工程、时间序列分析等关键环节。通过财务指标计算、异常值检测、缺失值处理、因子标准化等实用技巧,结合quantmod、TTR、dplyr等R包的深
- Instagram千号矩阵:亚矩阵云手机破解设备指纹检测的终极方案
云云321
矩阵智能手机线性代数
在Instagram的全球化运营中,构建千号矩阵已成为品牌扩大曝光、精准触达用户的核心策略。然而,平台对设备指纹的强监管——通过硬件参数聚类、传感器动态性检测、IP地理一致性校验等200余个维度构建风控模型,使得传统多账号运营面临高封号率、低存活率的双重挑战。亚矩阵云手机通过动态设备指纹重置、智能行为仿真与独立IP池管理三大技术模块,为Instagram千号矩阵提供了安全、高效、低成本的解决方案。
- PyTorch torch.no_grad() 指南(笔记)
拉拉拉拉拉拉拉马
pytorch人工智能python笔记深度学习
PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中,高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足(OutOfMemory,OOM)错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具,能够在推理(inference)和验证(validation)阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
- 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系?
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题:推理阶段显存爆掉(2)问题:Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题:中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
- 法国诺曼底疫情指数超警戒线!网红专家神预测有无第2波疫情
法国话事姐
近日,德国威斯特法伦地区肉类联合加工厂Tönnies爆发集中感染事件。目前已接受新冠病毒检测的1160名员工中,约有730人检测结果呈阳性,感染比例高达三分之二!英国威尔士一处鸡肉加工厂18日也出现聚集性疫情,已有近百人确诊感染。不仅如此,法国诺曼底地区疫情也出现了反复。这一系列事件引发不少“第二波疫情”是否来临的担忧。法国是不是有点太松懈?法国卫生部门6月19日发布统计数据称,自5月启动“解封”
- 乐观锁的介绍
想躺平的咸鱼干
redisjava数据库大数据intellij-idea
乐观锁乐观锁是一种并发控制机制,如果多种事务并发冲突的概率比较低,所以在数据操作的时候布里吉加锁,在提交时检查数据是否被其他事务修改过,通过版本号(version)或时间戳(Timestamp)实现,确保数据一致性。乐观锁通过版本控制+冲突检测实现高效并发管理,适用于低冲突,高并发的互联网,优势在于无锁设计与高吞吐。时间戳:用于记录某个事件具体时间的数值或字符串,它的核心作用是唯一标识某一时刻。时
- 2019-11-11晨间日记
野老说史
今天光棍节起床:6:05就寝:9:30天气:晴6~17℃心情:好纪念日:叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点:本月重要成果:今日三只青蛙/番茄钟成功日志-记录三五件有收获的事务学风整顿散步财务检视人际的投入开卷有益-学习/读书/听书三焦,以横膈膜和肚脐为界中医把人体五脏六腑分成三个部分:上焦中焦和下焦。上焦主清应该升,下焦主浊应该降中焦运转健康与饮食今日步数:18693今日锻炼:10000今日
- Day04_C语言网络编程20250716_sql语言大全
liujing10232929
C语言网络编程c语言网络sql
linux中sql语法大全:MYSQL数据库什么是数据库:关系型数据管理系统数据库的结构层次:数据库文件(后缀名.db)->表单->字段->存储的数据数据库里面针对数据的所有操作,都需要使用指令去实现MYSQL数据库特点:特别适合web的环境,和PHP结合非常好低版本的MYSQL依旧是开源软件,适合用来做二次开发先安装一下mysql安装前,检测是否安装了mysql:rpm–qa|grepmysql
- 2023-01-05
图灵基因
Nature|重新优化突变负荷指导免疫治疗决策原创三千图灵基因2023-01-0509:55发表于江苏收录于合集#前沿分子生物学机制撰文:三千IF=69.504推荐度:⭐⭐⭐⭐⭐亮点:通过与肿瘤/非肿瘤组织配对测序结果对比发现,因为不正确地将胚系突变指定为肿瘤突变,仅肿瘤组织测序分析大大高估了TMB,特别是非欧洲血统的患者。基于回归分析,提出了一种以遗传特异性的方式重新校准肿瘤检测组的TMB值的方
- DataLoader
在PyTorch中,DataLoader是torch.utils.data模块中的一个重要类,用于将数据集包装成可迭代对象,在训练和测试模型时提供了高效、便捷的数据加载和批处理功能。主要作用:批量处理数据:将数据集中的样本整理成一个个批次(batch),方便模型进行一次处理多个样本,加速训练过程。例如,设置batch_size=32,就会每次从数据集中取出32个样本组成一个批次。数据打乱:在训练过
- 探索OpenCV 3.2源码:计算机视觉的架构与实现
轩辕姐姐
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV是一个全面的计算机视觉库,提供广泛的功能如图像处理、对象检测和深度学习支持。OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性,以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码,对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。源码的模块化设计、C++接口、算法实现、多平台支持和性能优化等方面的深入理解,都将有助于开发者的
- 2019-11-11晨间日记
麦新
今天是什么日子起床:6:00就寝:23:00天气:晴朗心情:平静纪念日:节日快乐叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点:国考考研本月重要成果:学习今日三只青蛙/番茄钟开营分班处置一天成功日志-记录三五件有收获的事务开营分班处置一天财务检视-12邮费人际的投入链接新朋友开卷有益-学习/读书/听书《被忽视的孩子》健康与饮食今日步数:10000+好习惯打卡早晚打卡阅读打卡听书打卡社群打卡
- 面试高频题 力扣 130. 被围绕的区域 洪水灌溉(FloodFill) 深度优先遍历(dfs) 暴力搜索 C++解题思路 每日一题
Q741_147
C/C++每日一题:从语法到算法面试leetcode深度优先c++洪水灌溉
目录零、题目描述一、为什么这道题值得你花时间掌握?二、题目拆解:提取核心关键点三、解题思路:从边界入手,反向标记四、算法实现:深度优先遍历(DFS)+两次遍历五、C++代码实现:一步步拆解代码拆解时间复杂度空间复杂度七、坑点总结八、举一反三九、总结零、题目描述题目链接:被围绕的区域题目描述:示例1:输入:board=[[“X”,“X”,“X”,“X”],[“X”,“O”,“O”,“X”],[“X”
- 聚众识别漏检难题?陌讯多尺度检测实测提升 92%
一、开篇痛点:复杂场景下的聚众识别困境在安防监控、大型赛事等场景中,实时聚众识别是保障公共安全的核心技术。但传统视觉算法常面临三大难题:一是密集人群重叠导致小目标漏检率超30%,二是光照变化(如夜间逆光)引发误报率飙升,三是复杂背景干扰下实时性不足(FPS<15)。某景区监控项目曾反馈,开源模型在节假日人流高峰时,因漏检导致预警延迟达20秒,存在严重安全隐患。这些问题的根源在于传统算法的局限性:单
- AI数字人系统开发上线全攻略:从0到1全流程解析
v_qutudy
人工智能AI系统开发AI数字人开发
一、需求分析:定义数字人核心能力1.1功能规划矩阵模块基础功能进阶功能形象生成2D/3D建模实时表情捕捉与驱动语音交互TTS语音合成情感识别与应激反应动作系统预设动作库骨骼动画与物理引擎智能决策规则引擎强化学习驱动决策多模态交互文本/语音输入AR/VR空间交互1.2非功能性指标实时性:唇形同步延迟B[语音识别]A-->C[姿态检测]A-->D[文本理解]B-->E[NLP引擎]C-->F[动作解析
- 计算机视觉算法实战——关键点检测
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言关键点检测(KeypointDetection)是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,旨在从图像或视频中检测出具有特定语义信息的关键点。这些关键点通常代表了物体的特定部位或特征,例如人体的关节、面部特征点、车辆的轮子等。关键点检测在姿态估计、动作识别、目标跟踪、三维重建等任务中
- 工服误检率高达40%?陌讯改进YOLOv7实战降噪50%
2501_92487859
YOLO算法视觉检测目标检测计算机视觉
开篇痛点:工业场景的视觉检测困境在工地、化工厂等高危场景,传统视觉算法面临三重挑战:环境干扰:强光/阴影导致工服颜色失真目标微小:安全帽反光标识仅占图像0.1%像素遮挡密集:工人簇拥时漏检率超35%(数据来源:CVPR2023工业检测白皮书)行业真相:某安监部门实测显示,开源YOLOv5在雾天场景误报率高达41%技术解析:陌讯算法的三大创新设计1.多模态特征融合架构#伪代码示例:可见光+红外特征融
- 渣土车识别漏检率高?陌讯算法实测降 90%
2501_92487936
目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测算法智慧城市
在城市建筑垃圾运输管理中,渣土车的合规性监测一直是行业痛点。传统视觉算法在复杂工况下常常出现误判——阴雨天车牌识别模糊、夜间车灯眩光导致车型误分类、不同品牌渣土车混检时准确率骤降。某市政管理局的统计显示,采用传统方案时,日均漏检率高达23%,由此引发的违规倾倒投诉占比超60%。技术解析:从单模态到多特征融合的突破传统渣土车识别多依赖单一目标检测模型(如FasterR-CNN),其核心缺陷在于:特征
- 路面裂缝漏检率高?陌讯多尺度检测降 30%
2501_92487936
计算机视觉opencv人工智能深度学习算法目标检测
在市政工程与公路养护领域,路面裂缝检测是保障交通安全的关键环节。传统人工巡检不仅效率低下(日均检测≤50公里),且受主观因素影响漏检率高达15-20%[1]。而主流开源视觉算法在面对阴影干扰、多类型裂缝混杂等场景时,往往陷入"精度与速度不可兼得"的困境。本文将结合实战案例,解析陌讯视觉算法在路面裂缝检测中的技术突破与落地经验。一、技术解析:从传统方法到多模态融合架构传统裂缝检测多采用"边缘检测+形
- 考场/工厂违规用机难捕捉?3维度优化方案部署成本直降40%
2501_92487762
视觉检测计算机视觉算法目标检测
开篇痛点工业场景中传统玩手机识别面临三重挑战:小目标检测(手机平均像素占比<0.5%)、遮挡干扰(人手/物体遮挡率超60%)、实时性要求(需200ms内响应)。某安检企业反馈,开源YOLOv5在车间场景误报率高达34%。技术解析:双流特征融合架构陌讯算法创新性融合双路径特征(图1):#陌讯核心代码逻辑(简化版)defdual_path_fusion(backbone):shallow_path=C
- 复杂场景检测失效?陌讯多模态算法在千万级监控网的落地实战
2501_92473061
算法视觉检测安全计算机视觉
开篇痛点:安防监控的检测困境"明明人就在画面里,系统却毫无反应!"——这是某智慧园区安防负责人的吐槽。传统目标检测模型在安防监控场景面临三大死穴:漏报:夜间、遮挡场景下召回率骤降(实测ResNet50漏报率>40%)误报:树叶晃动、光影变化引发的误报占比超35%延迟:1080P视频流检测延迟普遍>100ms,难以满足实时响应需求技术解析:陌讯算法的三阶优化架构陌讯视觉算法采用多模态特征金字塔(MM
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
2501_92453489
算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- sshpass原理详解及自动化运维实践
什么是SSHpass?SSHpass是一个用于非交互式SSH密码验证的工具,它能够通过命令行直接提供SSH密码,从而绕过交互式密码输入提示。这在自动化脚本和批处理操作中尤为有用。工作原理SSHpass的工作原理可以概括为以下几个关键点:密码传递机制:SSHpass通过命令行参数、环境变量或文件等方式接收密码伪终端模拟:它模拟一个伪终端(pseudo-terminal)来与SSH客户端交互自动响应:
- [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,
[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
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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
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