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LoveSeven.Lin
macospython开发语言
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- 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
- 防漏电保护,塔能物联运维为城市照明安全“上锁”
塔能物联运维
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在城市的璀璨夜景背后,城市照明系统的安全问题至关重要,其中漏电隐患犹如一颗隐藏的炸弹,时刻威胁着人们的生命安全。据统计,近年来全国多地发生路灯漏电伤人事故,造成了严重的后果。而塔能物联运维平台的出现,为城市照明安全带来了全新的解决方案,为城市照明系统牢牢地“上”了一把安全之“锁”。城市照明系统由于其分布广泛、环境复杂等特点,容易出现各种漏电隐患。比如,灯具、电缆等设备长时间在户外环境中使用,会面临
- 爆发的AI智能体(4):智能体构建与开发
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1.理解智能体的基本概念在开始构建智能体之前,重要的是要理解智能体的基本概念。智能体可以被看作是一个系统,它能够感知环境,拥有一定的推理能力,并能根据这些信息做出决策和行动。智能体的基本架构通常包括感知模块、推理模块和行动模块。2.确定智能体的目标和功能在构建智能体之前,需要明确其目标和功能。这包括确定智能体需要完成的任务、它将如何与用户或其他系统交互,以及它需要满足的性能标准。例如,一个客服智能
- 天 锐 蓝盾终端安全管理系统:办公U盘拷贝使用管控限制
Tipray2006
安全
天锐蓝盾终端安全管理系统以终端安全为基石,深度融合安全、管理与维护三大要素,通过对桌面终端系统的精准把控,助力企业用户构筑起更为安全、稳固且可靠的网络运行环境。它实现了管理的标准化,有效破解终端安全管理难题,显著提升了信息运维部门的工作效率,同时,也进一步规范了员工的操作行为,确保每一步操作都合规有序。天锐蓝盾终端安全管理系统U盘是办公中常用移动存储工具,但同时也是终端泄密的途径之一,对其进行管控
- Mac M1芯片通过源码安装Python2.7.x
乌萨奇敲代码
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文章目录MacM1芯片通过源码安装Python2.7.x1.下载源码2.安装依赖3.配置环境4.配置编译选项5.编译6.验证安装MacM1芯片通过源码安装Python2.7.x首先,由于AppleM1芯片使用的是ARM架构,已经不支持Python2.7.x了,所以需要利用Rosetta手动编译Python2.7.x,这里以安装Python2.7.17为例。1.下载源码首先,从Python官方网站下
- 在Mac M1上安装Python 3并设置环境变量
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在MacM1上安装Python3并设置环境变量MacM1是基于AppleSilicon芯片的新一代Mac电脑。如果你是MacM1用户,并且想要安装Python3并设置环境变量,那么你来对地方了。本文将为你提供详细的步骤和相应的源代码。以下是在MacM1上安装Python3并设置环境变量的步骤:步骤1:安装HomebrewHomebrew是一个流行的包管理器,可以帮助我们在Mac上安装各种软件包。打
- Python 从基础到进阶(一套打通)
浪子西科
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文章目录一、Python入门1.1Python简介1.2安装PythonWindowsLinuxmacOS1.3第一个Python程序交互式环境脚本文件二、Python基础语法2.1变量和数据类型变量数据类型数字类型字符串类型(str)布尔类型(bool)2.2运算符算术运算符比较运算符逻辑运算符位运算符2.3控制流语句条件语句循环语句`for`循环`while`循环三、Python数据结构3.1
- 代码随想录算法训练营Day57 | 拓扑排序精讲、dijkstra(朴素版)精讲
Harryline-lx
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文章目录117.软件构建思路与重点47.参加科学大会思路与重点117.软件构建题目链接:117.软件构建讲解链接:代码随想录状态:一遍AC。思路与重点概括来说,给出一个有向图,把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序也是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序模板题。#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){in
- 安装Miniconda3-Python 3.8环境管理工具
Lemaden
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Miniconda3-py38_4.11.0-Windows-x86_64.zip提供了一个针对Python3.8版本的轻量级Miniconda发行版,适用于64位Windows系统。它包括Python解释器、Conda包管理器和基本科学计算库,支持创建独立的Python环境。此版本的Conda包管理器版本号为4.11.0。用户可以通过安装后使用Conda命令
- 【R语言】在Jupyter Notebook中使用conda管理的R语言
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Motivation忽然发现jupyter竟然能拿来写R,帮教授配了个环境结果g了,试了一下感觉像是conda管理包的问题,记录一下正确的步骤。步骤创建一个新conda环境condacreate-nr-kernel激活环境condaactivater-kernel安装JupyternotebookcondainstallJupyter安装Rkernel(好像下面两步可以替换为condainstal
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很多小伙伴不习惯在R中用到conda环境,其实这可能是因为你还没有使用到对环境有更高要求的包。假如我们想安装R包A,它要求的R版本是4.3.0,但是你现在R版本是4.2.0,并且你其他的算法包都是根据4.2.0所创建的,那么就会造成这个包装不上的尴尬场景。此外,conda还能帮你解决安装R包时出现的各种系统错误(例如gcc版本等)conda环境可以为每个项目创建一个单独的环境,刚开始用可能比较棘手
- 【AI论文】S*: 针对代码生成的测试时缩放方法
东临碣石82
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摘要:在多个领域中,增加大型语言模型(LLM)测试时的计算量已展现出广阔前景,但在代码生成方面,尽管数学领域已对此进行了深入研究,该方向仍探索不足。在本文中,我们提出了S,这是首个混合测试时缩放框架,能显著提升生成代码的覆盖率和选择准确性。S在现有的并行缩放范式基础上引入了顺序缩放,以突破性能极限。此外,它还利用了一种新颖的选择机制,该机制能自适应地生成用于成对比较的区别性输入,并结合执行基础信息
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1、为什么需要BEV?自动驾驶需要目标在3D空间的位置信息,传统检测为2D图像上检测目标然后IPM投影到3D。所以无论如何3D结果才是我们最终想要的。对于单个传感器:通过单目3D、深度估计等手段好像能解决这个问题,但是往往精度不高。对于自动驾驶,往往需要360度的多个摄像头协同工作。将多个摄像头的结果进行融合也是一大问题。所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测,一则可以解决2D到3D的
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kitti数据集传感器话题发布一、前期准备工作kitti数据集转bag安装vscode新建工作环境安装opencv-python二、发布图片三、发布点云数据四、整理前两次的代码五、添加汽车图片和摄像头视角常规写法优化写法六、发布IMU七、发布GPS一、前期准备工作kitti数据集转bag如果只是想把kitti数据集转成bag,直接用kiiti2bag指令就可以完成,教程在下面链接中。后文是详细的代
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- Genesis:AI驱动的天空盒深度纹理自动生成工具
羿妍玫Ivan
Genesis:AI驱动的天空盒深度纹理自动生成工具genesis项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/genesis4/genesis项目介绍Genesis是一个实验性的Unity包,旨在为使用SkyboxLab创建的天空盒自动生成深度纹理。该项目的主要目的是探索当前2D图像生成模型在构建3D世界中的潜力,并为未来的AI辅助游戏开发提供原型工作流程。项目技术分析
- 动态视觉SLAM的亿点点思考(含20项最新开源代码链接)[上篇]
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通人工智能
作者:泡椒味的口香糖|来源:3D视觉工坊添加微信:dddvisiona,备注:SLAM,拉你入群。文末附行业细分群。0.笔者个人体会动态环境下的视觉SLAM一直都是研究的重点和难点,但最近动态SLAM的paper越来越少,感觉主要原因是动态SLAM的框架已经固化,很难做出大的创新。现有的模板基本就是使用目标检测或者语义分割网络剔除动态特征点,然后用几何一致性做进一步的验证。笔者最近也在思考突破口,
- DeepSeek的开源之路:一文读懂从V1-R1的技术发展,见证从开源新秀到推理革命的领跑者
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作者:京东科技蔡欣彤一、引言:AI时代的挑战与DeepSeek的崛起在大模型时代,AI技术的飞速发展带来了前所未有的机遇,但也伴随着巨大的挑战。随着模型规模的不断扩大,算力需求呈指数级增长,训练成本飙升,而性能提升的边际收益却逐渐递减,形成了所谓的“ScalingLaw”瓶颈。与此同时,OpenAI、谷歌等巨头通过闭源策略垄断技术,限制了中小企业和研究机构的参与空间。在这样的背景下,DeepSee
- 跨平台编程:在Conda中搭建R语言环境的终极指南
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跨平台编程:在Conda中搭建R语言环境的终极指南在数据科学和统计分析领域,R语言以其强大的数据处理能力和丰富的图形表示功能而广受欢迎。然而,对于习惯了使用Linux操作系统的用户来说,如何方便地在Conda环境中安装和配置R语言环境是一个常见问题。本文将详细指导您如何在Conda中安装R语言环境,确保您能够顺利地进行数据分析和编程工作。️一、Conda与R语言的结合艺术Conda是一个开源的包管
- 网络渗透测试实验四:CTF实践
肆——
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1.实验目的和要求实验目的:通过对目标靶机的渗透过程,了解CTF竞赛模式,理解CTF涵盖的知识范围,如MISC、PPC、WEB等,通过实践,加强团队协作能力,掌握初步CTF实战能力及信息收集能力。熟悉网络扫描、探测HTTPweb服务、目录枚举、提权、图像信息提取、密码破解等相关工具的使用。系统环境:KaliLinux2、WebDeveloper靶机来源:https://www.vulnhub.co
- AI前端革新金融风控:ScriptEcho助力高效开发
wangtaohappy
人工智能前端
1.引言:金融风控的挑战与前端效率需求在当今快速变化的金融环境中,风险评估和反欺诈已成为金融机构运营的核心。金融风控不仅关乎企业的盈利能力,更直接影响着整个金融体系的稳定。一个强大的风控系统需要能够实时监控、分析并预测潜在的风险,从而保护企业和用户的资产安全。然而,构建和维护这样一套复杂的系统并非易事,尤其是在前端开发方面,面临着诸多挑战。传统的前端开发模式,依赖于人工编写大量的代码,这在快速迭代
- 【LLM】本地部署LLM大语言模型+可视化交互聊天,附常见本地部署硬件要求(以Ollama+OpenWebUI部署DeepSeekR1为例)
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#数据开发语言模型人工智能自然语言处理LLMdeepseek大模型
【LLM】本地部署LLM大语言模型+可视化交互聊天,附常见本地部署硬件要求(以Ollama+OpenWebUI部署DeepSeekR1为例)文章目录1、本地部署LLM(以Ollama为例)2、本地LLM交互界面(以OpenWebUI为例)3、本地部署硬件要求对应表1、本地部署LLM(以Ollama为例)本地部署LLM的框架129k-Ollama1是一个提供简单命令行接口的工具,可以轻松下载和运行本
- CSDN 博客文章:Genesis 安装指南与环境配置(Python 3.9+)
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引言随着人工智能和机器学习的蓬勃发展,各式各样的框架和工具如雨后春笋般涌现,为科研人员和开发者的创新之路提供强大支持。今天,我们聚焦于Genesis——一个在物理模拟、计算机图形学以及机器人领域展现出卓越潜力的先进平台。需要特别说明的是,目前Genesis项目中备受期待的对话式生成AI接口,当前仍处于概念展示阶段,仅存在于PPT之中,尚未对外开放,大家在关注其发展时需留意这一情况。本文将着重介绍如
- 交换机与路由器连接方式
黑石云
边缘计算
交换机和路由器连接的三种主要方式如下:一、直连连接这是最简单直接的连接方式。通过一根网线将交换机的一个端口与路由器的一个LAN端口相连。这种连接方式适用于小型网络,其中交换机负责局域网内部的数据交换,而路由器则负责将内部网络连接到外部网络。在此连接基础上,还需要对交换机和路由器进行适当的配置,如设置IP地址、配置DHCP服务等,以确保网络的正确运行。二、子接口连接如果路由器支持虚拟局域网和子接口功
- php 读写文件 file_put_contents() 与 file_get_contents() 函数用法
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file_put_contentsfile_put_contents()函数用于把字符串写入文件,成功返回写入到文件内数据的字节数,失败则返回FALSE。语法:intfile_put_contents(stringfilename,stringdata[,intflags[,resourcecontext]])参数说明:参数说明filename要写入数据的文件名data要写入的数据。类型可以是st
- DeepSeek Coder
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DeepSeekCoder是由DeepSeekAI推出的一系列代码生成模型,旨在解决编程中的各种任务,如代码生成、补全、调试和优化等。以下是对该模型的详细分析:模型背景与特点模型规模与训练数据:DeepSeekCoder系列模型从头开始训练,覆盖了超过80种编程语言,总参数量从1B到33B不等,其中包含基础版和指令调优版。模型基于高质量的代码数据集进行训练,包含约2万亿个token,其中87%为代
- K8S集群搭建(kubeadm+calico)
kubernetes
准备阶段环境显卡:4060ti系统:ubuntu22.041.安装docker官网安装步骤:#AddDocker'sofficialGPGkey:sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallca-certificatescurlsudoinstall-m0755-d/etc/apt/keyringssudocurl-fsSLhttps://download.docker.
- 深度求索:解析DeepSeek R1与V3模型的技术差异
walkskyer
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深度求索:解析DeepSeekR1与V3模型的技术差异引言模型定位与核心能力DeepSeekV3应用场景及示例DeepSeekR1应用场景及示例模型架构与训练方法DeepSeekV3的架构特点DeepSeekR1的强化学习策略性能表现与基准测试DeepSeekV3的性能优势领域DeepSeekR1的性能优势领域应用场景与部署成本分析DeepSeekV3的适用场景及部署成本优势DeepSeekR1的
- [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
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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
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——综述
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- 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
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- 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
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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。
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“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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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