电子元器件学习笔记3：电感器

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN @金色海岸 sklearn dnn cnn
DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，
【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习 @金色海岸 sklearn 学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测
2025-03-15 学习记录--C/C++-PTA 练习3-4 统计字符小呀小萝卜儿学习-C/C++学习 c语言
合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。一、题目描述⭐️练习3-4统计字符本题要求编写程序，输入10个字符，统计其中英文字母、空格或回车、数字字符和其他字符的个数。输入格式:输入为10个字符。最后一个回车表示输入结束，不算在内。输出格式:在一行内按照letter=英文字母个数,blank=空格或回车个数,digit=数字字符个数,other=其他字符个数的格式输出。输入样例:a
2025-03-13 学习记录--C/C++-PTA 练习2-9 整数四则运算小呀小萝卜儿学习-C/C++学习 c语言
合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。一、题目描述⭐️练习2-9整数四则运算本题要求编写程序，计算2个正整数的和、差、积、商并输出。题目保证输入和输出全部在整型范围内。输入格式:输入在一行中给出2个正整数A和B。输出格式:在4行中按照格式“A运算符B=结果”顺序输出和、差、积、商。输入样例:32输出样例:3+2=53-2=13*2=63/2=1二、代码（C语言）⭐️#incl
跨域视线估计的协同对比学习（重点针对局部对比学习解释）阳光明媚大男孩学习人工智能
跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中，跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域（如不同的个体、光照条件、拍摄设备等）时，模型性能会显著下降。这种性能下降主要是因为不同领域之间的差异导致模型难以泛化。为了解决这一问题，新方法（CrossGazeGeneralization,CGaG）旨在通过特征解耦的方式减少领域差异对视线估计的影响，从而提高模型在跨域情况下的准确性和稳定性。
c++与c语言的区别是什么？ pythoncainiao221 c++c语言开发语言
1、类型不同C语言是面向过程的，而C++是面向对象的。2、函数库不同C语言的标准的函数库很松散，而C++对于大多数的函数都是集成的很紧密。3、结构不同C语言中结构只有成员变量，而在C++中结构中，可以有成员变量和成员函数。它们的区别是c++是在C语言基础上发展起来的，根据开发过程中遇到的需求，它引入了很多新的特性。如果你不走C/C++方向，直接学习Java就可以了，相同的待遇下，选择简单的更好。当
从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）码事漫谈 AI 人工智能
文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
漫画算法python篇pdf_用Python抓取漫画并制作mobi格式电子书 jian bao 漫画算法python篇pdf
想看某一部漫画，但是用手机看感觉屏幕太小，用电脑看吧有太不方面。正好有一部Kindle，决定写一个爬虫把漫画爬取下来，然后制作成mobi格式的电子书放到kindle里面看。本人对于Python学习创建了一个小小的学习圈子，为各位提供了一个平台，大家一起来讨论学习Python。欢迎各位到来Python学习群：943752371一起讨论视频分享学习。Python是未来的发展方向，正在挑战我们的分析能力
Spring Boot 脚手架搭建：新姿势墨瑾轩一起学学Java【一】spring boot 后端 java
关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣‍刨根问底：脚手架是什么？‍嘿，小伙伴们！今天咱们要聊的是如何搭建一个既漂亮又实用的SpringBoot脚手架。脚手架就像是盖房子时搭起的架子，它能帮助我们快速构建出项目的骨架，让我们可以更专注于业务逻辑的实现。那么，如何搭建这样一个脚手架呢？别急，咱们一步一
纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用 kkchenjj 分子动力学2 机器学习人工智能模拟仿真仿真模拟分子动力学
机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包，用于进行第一性原理计算，特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso，以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
深入探索Ajax技术与应用实践 Javen Fang
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Ajax技术允许在不刷新整个页面的情况下进行网页内容的局部更新，大大提升了用户体验。文章详细解析了Ajax的核心组件和工作流程，并强调了其在Web开发中的重要性。此外，还探讨了Ajax的优点、应用场景以及在实际开发中需要注意的问题。通过学习Ajax，开发者可以设计出更加动态和高效的网页应用。1.Ajax技术概述和定义Ajax技术概述Ajax技术的核心在于其异步
java实现卷积神经网络CNN（附带源码） Katie。 Java 实战项目 java
Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
推荐开源项目：Free Templates for AWS CloudFormation 褚知茉Jade
推荐开源项目：FreeTemplatesforAWSCloudFormationaws-cf-templateswiddix/aws-cf-templates:是一个包含各种AWSCloudFormation模板的存储库。适合查找和学习AWSCloudFormation模板的示例，以及用于构建自己的基础设施。特点是包含了许多AWS服务和功能的模板示例，可以快速地了解如何使用CloudFormati
探索AWS CloudFormation样本模板：构建云环境的新起点劳泉文Luna
探索AWSCloudFormation样本模板：构建云环境的新起点aws-cloudformation-templatesawslabs/aws-cloudformation-templates:是一个包含各种AWSCloudFormation模板的存储库。适合查找和学习AWSCloudFormation模板的示例，以及用于构建自己的基础设施。特点是包含了许多AWS服务和功能的模板示例，可以快速地
批量安装 Python 库的脚本：提高python学习效率的第一步（附源码） TAGRENLA Interesting python project python 学习开发语言
批量安装Python库批量安装Python库的脚本：提高数据分析效率的一步（附源码）批量安装脚本前提条件使用pip：Python包管理工具批量安装脚本查看当前python解释器中安装的所有的库批量安装Python库的脚本：提高数据分析效率的一步（附源码）在现代数据分析领域，Python已成为一个不可或缺的工具。为了进行数据处理、分析、可视化和建模等任务，Python社区涌现出了众多强大的库和工具。
K8S学习之基础二十八：k8s中的configMap 云上艺旅 K8S学习 kubernetes 学习容器云原生
k8s中的configMapconfigMap是k8s的资源对象，简称cm，用于保存非机密性的配置，数据可以用key/value键值对形式保存，也可以通过文件形式保存在部署服务的时候，每个服务都有自己的配置文件，如果一台服务器上部署多个服务：nginx、tomcat、apache等，那么这些配置都存在这个节点上，假如一台服务器不能满足线上高并发的要求，需要对服务器扩容，扩容之后的服务器还是需要部署
kubernetes(K8S)学习（七）：K8S之系统核心组件 ꯭ 瞎꯭扯꯭蛋꯭ Kubernetes kubernetes 学习容器
K8S之系统核心组件K8s系统核心组件1.1Master和Node1.2kubeadm1.3先把核心组件总体过一遍1.4Kubernetes源码查看方式1.5kubectl1.6APIServer1.7集群安全机制之APIServer1.8Scheduler1.9kubelet1.10kube-proxyK8s系统核心组件1.1Master和Node官网：https://kubernetes.io
Python编码系列—Python代码重构：提升代码质量学步_技术 Python编码 python 重构开发语言
欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
lua C语言api学习3 lua中调用C语言函数刘阿去 lua lua c语言学习
本文介绍如何在lua中如何调用自定义C语言函数1C函数要求Lua可以调用C语言函数，但这并不意味着Lua可以调用所有的C函数。当Lua调用C函数时，这个C函数必须遵循某种规则来获取参数和返回结果。此外，当Lua调用C函数时，我们必须注册该函数，即必须以一种恰当的方式为Lua提供该C函数的地址。所有在lua中注册的函数必须遵循下面原型。typedefint(*lua_CFunction)(lua_S
Dubbo、SpringCloud框架学习种豆走天下 dubbo spring cloud 学习
学习Dubbo和SpringCloud框架是微服务架构的一个重要部分。这两个框架在分布式系统中起着重要的作用，分别是阿里巴巴和Spring团队开发的。下面我将为你提供一些基础知识和学习路线，帮助你更好地理解和掌握这两个框架。1.Dubbo框架学习1.1什么是DubboDubbo是阿里巴巴开源的一款高性能的微服务框架。它提供了RPC（远程过程调用）、服务注册与发现、负载均衡、容错、监控等功能。Dub
DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别？ facaixxx2024 AI大模型人工智能算法深度学习
deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别？码笔记mabiji.com分享：1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型，671B是基础大模型，它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景：deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b参数规模参数规模的区别，模
python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成哦里哦里哦里给 AI 大语言模型实战 python microsoft 开发语言
目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型，采用基于提示（prompt）的方式，处理广泛的视觉和视觉-语言任务。Florence-2能够解析简单的文本提示，执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集，该数据集包含54亿个注释，涵盖1.26亿张图像，用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构
从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件 shiter 人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段，python技术栈的话
LuaJIT 学习（4）—— FFI 语义 alenliu0621 Lua Lua LuaJIT
文章目录CLanguageSupportCTypeConversionRulesConversionsfromCtypestoLuaobjects例子：访问结构体成员ConversionsfromLuaobjectstoCtypesConversionsbetweenCtypes例子：修改结构体成员ConversionsforvarargCfunctionargumentsInitializers
k8s系统学习路径 LCY133 kubernetes 学习容器
学习Kubernetes（K8s）需要循序渐进，结合理论知识和实践操作。以下是学习Kubernetes的推荐步骤：1.先决条件•掌握容器基础：先学习Docker，理解容器化概念（镜像、容器、仓库）、Dockerfile编写和容器生命周期管理。•熟悉Linux基础：了解Linux命令行操作、网络、文件系统等。•了解云计算概念：如虚拟化、负载均衡、服务发现、分布式系统等。2.Kubernetes核心概
【esp32】VSCODE + esp-idf 使用记录 zscredstone vscode ide 编辑器
旨在进行学习使用过程中的问题记录。esp已经把vscode插件做的不错了，可以直接进行编译调试。使用的是esp32S3内置的usb/jtag主要参考：https://blog.csdn.net/weixin_50993868/article/details/136498570https://blog.csdn.net/weixin_43842462/article/details/12329584
从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记栀子清茶 1024程序员节论文阅读计算机视觉人工智能笔记学习
摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展，定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集，并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理，广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
Python第二十三课：自监督学习 | 无标注数据的觉醒程之编 Python全栈通关秘籍 python 开发语言人工智能机器学习
本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习（ContrastiveLearning）框架实现图像掩码自编码器（MaskedAutoencoder）开发实战项目：亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一、自监督学习基础（AI的拼图游戏）1.核心思想解析学习范式数据需求生活比喻监督学习海量标注数据老师逐题批改作业无监督学习纯无标签数据自学杂乱笔记自监督学习自动生成伪标签玩拼图游戏（根据碎片
【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程贫苦游商学习软件工程需求分析软件需求需求文档软件开发敏捷编程
【从零开始学习计算机科学】软件工程（三）需求工程需求工程好的需求应具备的特征：需求工程（RequirementEngineering,RE）起始导出需求讨论会头脑风暴调查问卷场景分析法实地考察原型法精化协商规格说明确认需求管理需求工程设计和开发一个计算机软件时，如果软件解决的问题不对，那么再精巧的软件也满足不了任何人的要求。理解问题的需求是软件工程师所面对的最困难的任务之一。困难的原因有二：客户不
[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 java mongodb 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 JavaScript html5
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 linux shell 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
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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

电子元器件学习笔记3：电感器

电感器

1 概述

1.1 作用

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