- NLP高频面试题(十)——目前常见的几种大模型架构是啥样的
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
深入浅出:目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展,语言大模型迅速崛起,已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构,帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM(大语言模型)?LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型,它们通过海量的文本数据训练而成,能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
- Linux中mutex机制
C嘎嘎嵌入式开发
Linuxlinux运维服务器
在Linux中,mutex是一种用于多线程编程的同步机制,用于保护共享资源,防止多个线程同时访问或修改这些资源,从而避免竞态条件的发生。mutex是“mutualexclusion”的缩写,意为“互斥”。1.Mutex的基本概念互斥锁:mutex是一种锁机制,用于确保在任何时刻只有一个线程可以访问共享资源。当一个线程持有mutex时,其他试图获取该mutex的线程将被阻塞,直到持有mutex的线程
- 基于Windows11的Xinference安装方法简介
hsg77
人工智能人工智能
基于Windows11的Xinference安装方法简介快速启动命令:condaactivateD:\cwgis_AI\xinferencexinference-local--host192.168.1.82--port9997condaactivateD:\cwgis_AI\xinferencexinference-local--host192.168.1.82--port9997http://
- 香港站群服务器租用应该怎么选?
莱卡云(Lcayun)
服务器运维linux前端网络
在租用香港站群服务器时,应该综合考虑多个因素以确保选择到性价比最高、性能最优的服务器。以下是一些关键的选择要点:香港站群服务器就找莱卡云IP资源数量和质量:数量:站群服务器一般需要多个独立IP,以便将每个站点分布在不同的IP上,避免搜索引擎对同IP站点的关联性判断1。分散性:尽量选择不同C段甚至不同B段的IP,这样可以增加站群的SEO效果,降低被搜索引擎认为是关联站点的风险1。质
- 在SPSS中进行单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。
zhangfeng1133
均值算法算法
在SPSS中进行单因素方差分析(One-WayANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤:---###1.**数据准备**-**因变量**:需要分析的连续变量(如成绩、收入等)。-**自变量**:分类变量(如组别、性别等),通常是一个名义变量。数据结构示例:|组别(自变量)|成绩(因变量)||----------------|-
- 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装
zfgfdgbhs
深度学习pythonpytorch
目录一、版本对应二、安装命令(pip)1.版本(1)v2.5.1~v2.0.0(2)v1.13.1~v1.11.0(3)v1.10.1~v1.7.02.安装全过程(1)选择版本(2)安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档:pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
- 在SPSS的单因素方差分析(One-Way ANOVA)中,F值和t值是两种不同的统计量 f/t
zhangfeng1133
数据分析
在SPSS的单因素方差分析(One-WayANOVA)中,F值和t值是两种不同的统计量,用于不同的分析场景,具体含义如下:###1.**F值**F值是单因素方差分析中的统计量,用于检验多个组之间的均值是否存在显著差异。它是通过比较组间方差与组内方差的比值来计算的,具体公式为:**F值=组间方差/组内方差**-**F值的意义**:-F值越大,说明组间差异相对于组内差异越大,即不同组之间的均值差异越显
- 金鼎量化助手中的板块与成份股如何实时联动以及股票代码与股软联动
wxqq_541182238
金鼎量化助手经验分享笔记其他人工智能
在专栏之前的文章中有介绍板块强度的作用,使用了哪些参考指标等,下面介绍金鼎量化助手板块强度页面中的板块与成份个股的联动以及如何实现个股与股软:如同花顺、通达信之间的联动。通过股票代码直接联动到股软快速查看。一、板块强度与成份股的关联在金鼎量化助手的板块强度页面中分了两列,第一列是板块,第二列是板块对应的成份股,每天打开软件后会实时获取到板块的最新强度排名情况(需保证勾选上实时刷新选项框),板块列表
- Google的BeyondCorp 零信任网络
yinhezhanshen
网络
Google的BeyondCorp是一种零信任安全框架1。简单来说,就是抛弃了传统的以网络边界为基础的安全防护模式,不再认为只要在企业内部网络里就都是安全的,而是把访问控制的重点放在每个用户和设备上。产生背景过去企业常用防火墙等构建安全边界,认为边界内是安全的,边界外有威胁。但随着网络发展,边界变得模糊,攻击技术演进,边界防护效果变差,内部也会出现安全问题。在这种情况下,Google提出了Beyo
- 北单109 德国 vs 意大利
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后端
北单109德国vs意大利两强对攻激战可期进球大战一触即发阵容动态德国:上轮欧国联客场采用「4-2-3-1」阵型,朱利安·布兰特顶替受伤的凯·哈弗茨出任单箭头,穆西亚拉、萨内与阿米里组成前场攻击群。尽管开场先失一球,但球队通过凯文·丹斯特(替补登场后迅速破门)和格雷茨卡的制胜球完成逆转。本轮莱昂·格雷茨卡和卡里姆·阿德耶米有望轮换首发,门将奥利弗·鲍曼继续镇守球门。意大利:上轮主场以「3-5-2」阵
- 最新智能优化算法: 贪婪个体优化算法(Greedy Man Optimization Algorithm,GMOA)求解23个经典函数测试集,MATLAB代码
IT猿手
MATLAB智能优化算法算法matlab开发语言人工智能智能优化算法
一、贪婪个体优化算法贪婪个体优化算法(GreedyManOptimizationAlgorithm,GMOA)是HamedNozari与HosseinAbdi于2024年提出的一种新型受生物启发的元启发式算法,它模拟了抵抗变化的竞争个体的行为。GMOA引入了两个独特的机制:MMO抵抗机制,防止过早替换解;周期性寄生虫清除机制,促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性
- Python读取.nc文件的方法与技术详解
傻啦嘿哟
关于python那些事儿人工智能前端服务器
目录一、引言二、使用netCDF4库读取.nc文件安装netCDF4库导入netCDF4库打开.nc文件获取变量读取变量数据案例与代码三、使用xarray库读取.nc文件安装xarray库导入xarray库打开.nc文件访问变量数据案例与代码四、性能与优化分块读取使用Dask进行并行计算减少不必要的变量加载五、其他注意事项文件路径变量命名数据类型文件关闭六、总结一、引言.nc文件,即NetCDF(
- 《面向模式的软件体系结构3-资源管理模式》读书笔记(7)--- Coordinator模式
weixin_33699914
人工智能
3.3Coordinator模式Coordinator(协调者)模式描述了如何通过协调涉及多个参与者(每个参与者都包含资源、资源使用者和资源提供者)的任务的完成来维护系统的一致性。这个模式提出了一个解决方案,使得在涉及多个参与者的任务中,或者所有参与者的任务都完成,或者一项任务都没有完成。这确保了系统总是处于一致的状态。1.问题很多系统都会执行涉及不止一个参与者的任务。一个参与者是一个主动实体,既
- 基于AWS Endpoint Security(EPS)的自动化安全基线部署
weixin_30777913
云计算awspython安全架构
设计AWS云架构方案实现基于AWSEndpointSecurity(EPS)的自动化安全基线部署,AMSAdvanced(AWS托管服务)环境会为所有新部署的资源自动安装EPS监控客户端,无需人工干预即可建立统一的安全基线。这种自动化机制特别适用于动态扩缩的云环境,确保新启动的EC2实例、容器等终端设备从初始状态即受保护,以及具体实现的详细步骤和关键代码。以下是基于AWSEndpointSecur
- 架构师必知必会系列:数据架构与数据管理
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。它由数据中心和IT平台、数据库、文件系统、网络、安全、计算资源等构成。其目的是为了满足业务需求、提升组织效率和降低成本。数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。在应用中,将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工,才能
- 中国大陆网站用了lightHouse之后还有必要用WebPageTest么?
混血哲谈
网络
对于中国大陆的网站,即使已使用Lighthouse进行性能优化,WebPageTest仍有不可替代的价值。两者并非互斥,而是互补工具,适用于不同维度的性能分析。以下是具体原因和场景说明:一、核心结论:Lighthouse与WebPageTest的定位差异工具核心价值适用场景中国大陆场景的局限性Lighthouse提供代码级优化建议(如压缩资源、渲染阻塞修复)本地开发调试、快速生成优化清单仅反映本地
- 2025最新智能优化算法:改进型雪雁算法(Improved Snow Geese Algorithm, ISGA)求解23个经典函数测试集
荣华富贵8
程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3经验分享
摘要随着智能优化算法的不断发展,解决高维、复杂的优化问题已成为研究的重要课题。雪雁算法(SnowGeeseAlgorithm,SGA)作为一种新兴的自然启发式优化算法,以其高效的全局搜索能力受到了广泛关注。然而,雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时,仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此,本文提出了一种改进型雪雁算法(ISGA),通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略,增强了
- 机器学习 Day01人工智能概述
山北雨夜漫步
机器学习人工智能
1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序:此类程序主要运算集中在寄存器,寄存器读写速度快,而GPU拥有强大的计算能力,能高效处理大量的寄存器运算,因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序,都属于计算密集型,在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序:GPU采用SIMD架构,有众多核心,同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
- epoll成员函数介绍
C嘎嘎嵌入式开发
Linux服务器c++开发语言
epoll_create1epoll_create1是Linux系统中用于创建一个新的epoll实例的系统调用。epoll是一种高效的I/O事件通知机制,常用于处理大量的文件描述符(如套接字)。epoll_create1是epoll_create的改进版本,提供了更多的灵活性。函数原型intepoll_create1(intflags);参数说明flags类型:int描述:用于指定创建epoll实
- 代码随想录算法训练营Day10 | Leetcode 150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、 347前 K 个高频元素
Dominic_Holmes
leetcodepython算法数据结构
代码随想录算法训练营Day10|Leetcode150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、347前K个高频元素一、反转字符串相关题目:Leetcode150文档讲解:Leetcode150视频讲解:Leetcode1501.Leetcode150.逆波兰表达式求值给你一个字符串数组tokens,表示一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。注意:有效的
- matlab近似计算联合密度分布
小蜗笔记
matlab学习笔记学习收藏matlab开发语言
在Matlab中,当A和B是两个序列数据时,可以通过以下步骤来近似求出A大于B的概率分布:数据准备:确保序列A和B具有相同的长度。如果长度不同,需要进行相应的处理(例如截取或插值)。计算A大于B的逻辑数组:使用关系运算符>来创建一个逻辑数组,其中每个元素表示A中对应位置的元素是否大于B中对应位置的元素。统计不同情况下的概率:可以将数据划分成若干个区间(例如使用histcounts函数),然后计算每
- Python画词云图,Python画圆形词云图,API详解
请一直在路上
python开发语言
在Python中,词云图的常用库是wordcloud。以下是核心API参数的详细讲解,以及一个完整的使用示例。一、参数类型默认值说明参数类型默认值说明widthint400词云图的宽度(像素)heightint200词云图的高度(像素)background_colorstr“black”背景颜色,可以是颜色名称(如“white”)或十六进制值(如“#FFFFFF”)colormapstr/matp
- 23、nc文件快速切片与索引
爱转呼啦圈的小兔子
气象数据处理与可视化python气象气象可视化气候变化
1前言在气象、海洋学和环境科学等领域,.nc(NetCDF)格式文件是存储和共享多维科学数据的常用格式。这些数据文件通常包含大量的经度、纬度、时间和垂直层次数据。在处理这些数据时,研究人员常常需要根据特定的地理和时间范围提取数据,以便进行深入分析。为此,我们开发了一个名为nc_slice的Python函数,用于从一个或多个.nc格式文件中高效地筛选和提取数据。nc_slice函数提供了一种简洁而灵
- HTTP核心知识
Sean2077
HTTPhttp
理解HTTP协议是优化Web应用性能、调试问题和实现高效通信的基础。以下是前端开发者需要掌握的核心HTTP知识:1.HTTP基础概念请求与响应模型理解客户端(浏览器)发送HTTP请求,服务器返回HTTP响应的基本流程。HTTP方法(Methods)GET:获取资源(幂等操作)POST:提交数据(非幂等)PUT:更新资源DELETE:删除资源HEAD:仅获取响应头OPTIONS:查看服务器支持的通信
- 记20个忘10个之八:前缀a-
nshkfhwr
sleep睡睡觉asleep睡着的aside在旁边在边侧ahead在前面awakeawait
记20个忘10个之八:前缀a-一、表示“…的”,或通at、on,表“在…”【1】sleep→asleepsleepv./n.睡,睡觉;入睡asleepa.睡着的,睡着【2】side→asidesiden.边,侧asidead.在一边,在旁边【3】head→aheadheadn.头aheada./ad.在前面;提前【4】top→atoptopn.顶,顶部,顶端,上端;表面,上面atopad./pre
- 秒开WebView Android性能优化全攻略:深度解析与实战策略
俊星学长
android性能优化
秒开WebViewAndroid性能优化全攻略:深度解析与实战策略在Android开发中,WebView作为一个重要的组件,用于在应用中嵌入和展示网页内容。然而,WebView的性能往往成为影响用户体验的关键因素之一。实现WebView的“秒开”体验,不仅需要开发者对WebView的工作机制有深入的理解,还需要掌握一系列性能优化策略。本文将从多个维度深入探讨AndroidWebView的性能优化,
- 如何进行PHP性能优化?
破碎的天堂鸟
PHP学习php性能优化开发语言
PHP性能优化是一个复杂且多方面的过程,涉及从代码层面到服务器配置的多个方面。以下是一些关键的优化技巧和最佳实践:选择合适的数据结构(如数组、对象等)可以显著提高程序的运行效率。缓存是提升PHP性能的有效手段之一。可以通过页面缓存、数据缓存、内存缓存等方式来减少重复计算。例如,使用APC、Memcached或Redis进行内存缓存,或者利用文件系统进行数据缓存。使用索引、优化SQL查询语句以及使用
- 卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin
谦亨有终
AI学习笔记cnn人工智能神经网络深度学习机器学习
卷积神经网络中,每个卷积核的尺寸为k×k×Cin,这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。以下是详细解释:1.输入数据的结构输入形状:假设输入数据为三维张量,形状为H×W×Cin,其中:H:高度(Height)W:宽度(Width)Cin:通道数(Channelsin)多通道的物理意义:对于RGB图像,Cin=3(红、绿、蓝三通道)。对于中间层的特征图,Cin可能为64、
- Java24的新特性
hello_ejb3
redis数据库java
Java语言特性系列Java5的新特性Java6的新特性Java7的新特性Java8的新特性Java9的新特性Java10的新特性Java11的新特性Java12的新特性Java13的新特性Java14的新特性Java15的新特性Java16的新特性Java17的新特性Java18的新特性Java19的新特性Java20的新特性Java21的新特性Java22的新特性Java23的新特性Java2
- 聊聊langchain4j的Naive RAG
hello_ejb3
人工智能
序本文主要研究一下langchain4j的NaiveRAG示例publicclassNaive_RAG_Example{/***ThisexampledemonstrateshowtoimplementanaiveRetrieval-AugmentedGeneration(RAG)application.*By"naive",wemeanthatwewon'tuseanyadvancedRAGte
- [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