lack倪酱
lack倪酱

医疗社保证明开具

粤省事—>个人办事—>搜索—>社保清单查询与打印—>填写时间与邮箱。
主要要有两个印章：社会保险基金管理中心、医疗保险服务中心

不知道为啥，传不了图

你可能感兴趣的:(医疗社保证明开具)

  • 代码签名证书：快速消除不安全警告！ ssl证书
    一、代码签名证书的作用代码签名证书是由受信任的证书颁发机构（CA）颁发给软件开发者的数字证书，用于对软件代码进行数字签名。通过数字签名，开发者可以证明代码自签名以来未被篡改，从而确保软件的完整性和真实性。代码签名证书是消除“未知发布者”警告的最有效方式。二、如何申请和使用代码签名证书1、选择合适的证书类型：根据软件类型和开发需求，选择标准代码签名证书或EV代码签名证书。EV证书提供了更高级别的身份
  • 《零代码调用最强开源模型DeepSeek-Lite：15分钟实战案例解析》 煜bart 人工智能
    一、突破性技术揭秘DeepSeek-Lite-16K作为当前中文开源模型的性能冠军，在CLUE评测中超越GPT-4的表现令人震惊。该模型采用独特的动态窗口技术，支持最大16ktokens的上下文处理能力，在智能客服、法律文书处理、医疗诊断等场景展现惊人潜力。##二、三步极速接入指南```python#实战代码片段（基于HuggingFace平台）fromtransformersimportAuto
  • 数据分析面试全攻略：项目经验篇 代码CC 数据分析（包括各种面试题）数据分析面试python
    引言：为什么项目经验是数据分析面试的“敲门砖”？在数据分析岗位的面试中，项目经验是最核心的竞争力证明。HR视角：80%的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角：项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示：单纯罗列工具名称（如Python/SQL）≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR法则包装项目、如何选择高含金量数据集、以及如何通过和鲸社区快速积累实战经验。文末提供10个可
  • Solana 倒霉男孩 Solana区块链web3
    文章目录概要Solana的核心技术特点1.历史证明（ProofofHistory,PoH）2.混合共识机制3.低费用模型4.开发者生态5.存储模式Solanavs其他主流链的关键区别1.性能对比2.开发模型对比3.去中心化与安全性4.生态应用方向三、Solana的优缺点总结优势劣势概要Solana是近年来快速崛起的高性能区块链平台，其核心设计目标是通过技术创新突破传统区块链的性能瓶颈（如以太坊的低
  • 贵重资产跟踪和监测领域的市场机会点 番茄老夫子 物联网
    一、技术创新驱动带来的机会点随着全球卫星导航系统（GNSS）不断完善，如北斗系统的高精度定位服务愈发成熟，定位精度可达到亚米级甚至厘米级。在贵重资产运输，像高价值艺术品、精密医疗器械等领域，这种高精度定位能够实时精准掌握资产位置，防止运输途中的丢失与被盗风险，为资产所有者提供更高的安全保障，由此催生对高精度定位设备与服务的需求。室内定位技术，如基于蓝牙、Wi-Fi的定位方案不断优化，在大型仓库、物
  • YOLO11改进-模块-引入CMUNeXt Block 增强全局信息 一勺汤 YOLOv11模型改进系列网络YOLO目标检测模块魔改YOLOv11YOLOV11模型改进
    在医学图像分割领域面临诸多问题，如U形架构卷积网络难以提取全局信息，混合架构因计算资源受限在实际医疗场景应用受阻，轻量化网络在保证性能与提取全局信息上存在矛盾。因此，设计了CMUNeXtBlock，CMUNeXtBlock采用大核深度可分离卷积替代普通卷积来提取全局信息，凭借深度可分离卷积减少参数和计算成本以维持轻量化，同时综合利用卷积归纳偏置和全局信息提取能力，有效解决了这些问题。代码：http
  • Assembly语言的物联网协议 易静妍 包罗万象golang开发语言后端
    以Assembly语言的物联网协议引言随着互联网技术的不断发展，物联网（IoT）作为一个新兴的热门领域，正逐渐改变着我们的生活、工作与交流方式。物联网设备的种类繁多，包括智能家居、工业控制、医疗监测等，而这些设备之间的通信则依赖于各种网络协议。而在这些协议的背后，底层的实现往往需要使用低级的编程语言，如Assembly（汇编语言）进行优化。本文将从物联网协议的基本概念入手，探讨汇编语言在这些协议实
  • 嵌入式系统测试必备：9大理由解析报告与可追溯性的重要性（附工具推荐TESSY）
    在嵌入式系统的软件测试项目中，报告和可追溯性至关重要，原因有多个。它们是确保嵌入式系统可靠、合规且高质量的基础。报告和可追溯性不仅支持有效的项目管理，还促进了维护和调试，并为审计及持续改进工作提供了必要的文档支持。理由1：合规性嵌入式系统常用于汽车、航空航天、医疗设备和工业控制系统等关键应用领域。这些行业受到严格的法规和标准约束（例如ISO26262、DO-178C、IEC62304）。全面的报告
  • Java开发第一坑：记一次MySQL ON DUPLICATE KEY UPDATE影响行数异常排查：从现象到解决的全过程 猿享天开 javamysql开发语言
    记一次MySQLONDUPLICATEKEYUPDATE影响行数异常排查：从现象到解决的全过程一、问题现象：神秘的计数器异常由于学习JAVA开发时间不长，也没有进行系统性学习，由于项目需要就草草的开始了程序开发，在开发医疗影像归档系统时，归档患者影像时需要自动根据数据库操作后的返回值判断是新增插入数据，还是更新数据，但由于返回的影响行数不准确，比如插入1条新数据、更新一条数据或未变化，返回的影响行
  • 大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘 accurater 机器学习科技人工智能
    喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek：动态稀疏激活的混合专家系统（MoE）动态路由机制：每个输入仅激活约5.5%的参数（如6710亿参数中激活370亿），显著降低计算能耗40%。模块化设计：支持金融、医疗等领域的即插即用式微调，行业适配能力
  • 大语言模型微调和大语言模型应用区别 AI Echoes 深度学习人工智能自然语言处理
    大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。应用LLM则是直接使用这些预训练模型来完成任务，如通过提示生成文本或回答问题，无需更改模型本身。研究表明，微调适合需要领域专精的任务，而应用更适合通用任务，效果因模型和任务复杂性而异。学习所需技术栈
  • 移动端Canvas实现手写签名 不知名靓仔 canvas
    引言在移动应用开发中，手写签名功能的集成已经成为许多业务场景的标配，比如电子合同签署、医疗记录确认或是物流配送签收等。本文将详细阐述如何在移动端实现手写签名，包括技术选型、具体实现步骤以及优化建议，帮助开发者快速上手并构建高质量的手写签名体验。技术选型1.使用CanvasAPIHTML5的CanvasAPI提供了在网页上绘制图形的能力，包括路径、文本、图像等，非常适合用来捕捉和展示手写签名。在移动
  • 智慧医疗蛀牙检测数据集VOC+YOLO格式2792张3类别 FL1623863129 数据集深度学习机器学习人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2792标注数量(xml文件个数)：2792标注数量(txt文件个数)：2792标注类别数：3标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["decaycavi
  • 【论文阅读方法】沐神课程：如何读论文 晴空对晚照 论文阅读论文阅读
    一篇论文的一般结构titleabstractintroductionmethodexperienceconclusion三明治论文阅读法第一遍：海选title+abstract+conclusion——确定要不要读第二遍：精读对整个文章过一遍，知道每一块在做什么可以从标题开始读到最后，注意不用咬文嚼字，不要太细节，公式、证明等很细节的部分可以忽略掉重点弄清楚每一个图表，算法在做什么，x轴y轴每一个
  • MCU详解：嵌入式系统的“智慧之心” 绿算技术 MCU架构介绍单片机嵌入式硬件
    在现代电子设备中，MCU（MicrocontrollerUnit，微控制器）扮演着至关重要的角色。从智能家居到工业控制，从汽车电子到医疗设备，MCU以其小巧、低功耗和高集成度的特点，成为嵌入式系统的核心组件。由绿算技术带领着大家一起领略MCU的风采。MCU的功能：嵌入式系统的“全能选手”MCU是一种集成了处理器、存储器和外设接口的微型计算机系统，其核心功能包括：1.数据处理·算术与逻辑运算：MCU
  • Python 爬虫实战：于好大夫在线抓取医生评价数据，选择优质医疗服务 西攻城狮北 python爬虫实战案例好大夫在线
    目录引言一、爬虫基础预备知识1.1爬虫的基本概念1.2必备库介绍二、抓取医生评价数据2.1目标网站分析2.2发送HTTP请求2.3解析网页内容2.4保存数据三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析3.3数据可视化四、选择优质医疗服务4.1选择标准4.2推荐医生4.3分享推荐五、总结与展望5.1总结5.2展望引言在当今医疗信息爆炸的时代，选择一位合适的医生对于患者来说至关重要。好大夫在线是一
  • 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
  • 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
  • Mahilo技术深度解析：构建下一代人机协同智能系统的开源框架 花生糖@ AIGC学习资料库开源智能体mahilo
    一、框架定位与技术突破Mahilo作为2025年最受关注的多智能体协作框架，其创新性在于实现了人机协同的闭环控制与智能体自主协作的动态平衡。根据GitHub仓库数据显示，该框架在开源首周即获得3.2k星标，在医疗、金融、工业等领域的15个场景验证中，任务执行效率提升58%。核心技术创新混合通信协议：支持点对点(P2P)与层级式通信的灵活切换，在911紧急响应场景测试中，医疗/物流/通信智能体的协作
  • 百度快速收录2025秒收方法实战解析 SEO黑猫 百度
    医疗门户网站48小时收录奇迹2023年底，某三甲医院官网改版后遭遇收录难题。通过我们部署的蜘蛛池智能调度系统，配合标题关键词矩阵布局（含’标题内提取’技术），成功实现48小时内全站收录。核心操作步骤：页面指纹构建采用动态TDK模板（例：『科室{科室}科室{病症}_${年份}最新诊疗方案』）植入地域长尾词（如’北京医保报销政策’）蜘蛛池配置方案#智能蜘蛛路由算法示例defschedule_spide
  • 光伏开发：工商业光伏的流程管理全面解析 鹧鸪云光伏与储能软件开发 光伏设计光伏光伏发电新能源分布式
    一、项目准备阶段1、资源寻觅与沟通首要任务是寻找适合的工商业屋顶或空地资源，并与业主初步交流，了解其意向、屋顶条件及用电情况。这一阶段的关键在于建立信任关系，为后续工作奠定基础。2、资料收集与核查全面收集业主资料，包括产权证明、建设规划等，确保项目合法性。同时，深入了解屋顶结构、使用年限等关键信息，为后续设计和技术评估提供依据。3、现场踏勘与技术评估实地踏勘确认项目现场情况，结合技术方案测算，评估
  • 数组总和 （leetcode 40 JohnFF leetcode算法职场和发展
    leetcode系列文章目录一、核心操作二、外层配合操作三、核心模式代码总结去重方式和之前三数之和一样，也可以用used数组去重，但本次尝试使用set去重一、核心操作如果count为0了，则证明正好减到了0，就可以收获，并返回建立unordered_set开始循环，如果在set中能够搜寻到当前的数字，说明已经重复了，则直接进行下一次的循环，如果没有找到，则说明这是一个没有重复的新数字，将其加入se
  • 大语言模型微调和大语言模型应用的区别？ AI Echoes 深度学习人工智能机器学习
    1.基本概念微调（Fine-tuning）定义：微调是指在预训练大语言模型的基础上，通过在特定领域或任务的数据上进一步训练，从而使模型在该特定任务上表现更优。目的：适应具体的任务需求，比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等，使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程：通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数（例如学习率、批量大小等），以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
  • 大语言模型微调和大语言模型应用的区别？ AI Echoes 人工智能深度学习机器学习
    大语言模型微调和大语言模型应用的区别？1.定义与目标微调（Fine-tuning）目标：调整预训练模型（如GPT、LLaMA、PaLM）的参数，使其适应特定任务或领域。核心：通过额外的训练（使用特定数据集）优化模型的性能，提升其在特定场景下的效果。例如：将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用（Application）目标：直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题，无需修改模型
  • 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
    引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
  • 生成对抗网络优化医疗影像分析方法 智能计算研究中心 其他
    内容概要生成对抗网络（GAN）在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。本研究通过整合联邦学习算法与动态数据增强技术，构建了跨机构医疗影像协同分析框架，在保证患者隐私的前提下实现了数据资源的有效扩展。值得注意的是，算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明，将联邦学习
  • 养生鲜知酒世界语意合™ 花间流风 琴语言学习编程实战100讲几何学情感分析矩阵
    养生鲜知酒世界语意合™介绍世界语意合™：无极养生鲜知酒™低代码爬虫插件生成平台，一切人文美篇都含共同的特点：鲜醇如酒，回味悠长，水不在深有龙则灵，山不在高有仙则灵，吐纳健身，诵致养生，气质达人，和气生财，平易近人，和悦泛函，慧极必伤，情深不寿，阳明心学，温文如玉，谦谦君子，神童晏殊启智音律宝典。琴生生物机械科技工业研究所国医学院医疗力量中心。云藏山鹰社会科学概论报告天下才气共一斗，云藏山鹰独占八分
  • 推理大模型：技术解析与未来趋势全景 时光旅人01号 深度学习人工智能pythonpytorch神经网络
    1.推理大模型的定义推理大模型（ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习、思维链（CoT）、测试时计算扩展等技术2.主流推理大模型图谱2.1国际前沿模型OpenAIo1系列内部生成"思维链"机制数学/代码能力标
  • 【DuodooTEKr】基于Odoo18 Maintenance设备模块与ZXing扫码技术实现医疗器械DHR无纸化追溯技术方案 邹工转型手札 风吟九宵Odoo18开源Duodoo开源制造人工智能开源物联网python
    作者：Odoo技术开发/资深信息化负责人日期：2025年3月10日一、行业现状与需求痛点1.1医疗器械行业DHR管理现状传统纸质记录存在的合规风险FDA21CFRPart11对电子记录的特殊要求生产设备、检验设备、环境监控等多系统数据孤岛1.2典型业务场景分析原材料批次追溯（需关联供应商批号、效期）生产工序执行验证（人员、设备、参数三位一体）灭菌批次与产品追溯的强关联设备维护记录与产品生产周期的对
  • 搞定leetcode面试经典150题之双指针 醒了就刷牙 LeetCode刷题leetcode面试算法java
    系列博客目录文章目录系列博客目录理论知识例题125.验证回文串392.判断子序列167.两数之和Ⅱ-输入有序数组283.移动零简单非面试经典150题11.盛最多水的容器中等15.三数之和中等很多内容借鉴B站蜜糖，他讲的很好理论知识双指针虽然是直接用它的理论知识来命名，但是使用两个指针的这一点只是它的表象。双指针:由于数据特征的有序性(大小或者正负)，所以可以证明当前节点一定是优于过往节点，从而可以
  • [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