- 傅里叶方法求解正方形偏微分方程
weixin_30777913
算法
题目问题10.使用傅里叶方法在正方形中找到以下问题的所有解:4uxx−8uyy=0,00\lambda>0λ>0:设λ=μ2\lambda=\mu^2λ=μ2(μ>0\mu>0μ>0),则X′′+μ2X=0X''+\mu^2X=0X′′+μ2X=0,解为X=Acos(μx)+Bsin(μx)X=A\cos(\mux)+B\sin(\mux)X=Acos(μx)+Bsin(μx)。X′=−Aμs
- 【常见滤波器】PCL 点云投影到拟合平面
X-Vision
《PCL算法案例开发》平面3dpcl计算机视觉算法点云
PCL点云投影到拟合平面-原理、实现与最佳实践目录平面投影的核心原理⚙️PCL平面投影架构基础平面投影实现高级投影技术与优化投影质量评估与分析️工程应用案例⚠️常见问题与解决方案可视化与调试平面投影的核心原理数学原理与几何概念点云投影到拟合平面是将三维点云数据降维到二维平面的过程,核心思想是正交投影:平面方程:ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0平面法向量:n=
- 前沿交叉:Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系
m0_75133639
流体力学深度学习人工智能航空航天fluent流体力学材料科学CFD
基础模块流体力学方程求解1、不可压缩N-S方程数值解法(有限差分/有限元/伪谱法)·Fluent工业级应用:稳态/瞬态流、两相流仿真(圆柱绕流、入水问题)·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心3.物理机理嵌入的神经网络架构·物理信息神经网络(PINN):将N-S方程嵌入损失函数(JAX框架实现)·神经常
- 【力扣(LeetCode)】数据挖掘面试题0003: 356. 直线镜像
文章大纲题目描述**坐标变化规律**解题方案题目描述在一个二维平面空间中,给你n个点的坐标。问,是否能找出一条平行于y轴的直线,让这些点关于这条直线成镜像排布?平行于y轴的直线(即垂直于x轴的直线,其方程形式为(x=a),其中(a)为常数)的对称点具有以下显著特点:坐标变化规律设直线为(x=a),平面内任意一点(P(x,y))关于该直线的对称点为(P’(x’,y’)),则两者坐标满足:纵坐标不变:
- GO语言中二次插值算法 实现预测
基础介绍:给定给定区间,函数连续且,那么根据介值定理,函数必然在区间内有根。二分法:将区间不断二分,使端点不断逼近零点。下一次迭代的区间为或,其中。割线法(线性插值):基本思想是用弦的斜率近似代替目标函数的切线斜率,并用割线与横轴交点的横坐标作为方程式的根的近似。即给定两个点,。其割线方程为,那么令,x的值即为下一次迭代的结果。逆二次插值法:为割线法的进化版本。使用三个点确定一个二次函数,二次函数
- 深入DP!!!!!!!!!!!!!!-----------------------“DP就像人生:你的当前状态由过去的选择决定,而你的选择将影响未来状态。定义好你的状态转移方程,找到最优的人生路径!“
zwenqiyu
算法
"动态规划不是魔法,而是将大问题拆解成小问题的艺术"——一位ACMer的深夜顿悟暑假集训我们过关斩将,来到了线性动态规划和前缀优化这里,不好,是让人心惊胆战的DP!!!不同于其他题解,我们在详说DP之前,我们先说说记忆化搜索。什么是记忆化搜索?记忆化搜索(Memoization)是一种优化递归算法的技术,通过存储已计算的子问题结果,避免重复计算。它是自顶向下的动态规划实现方式。模板题斐波那契数列问
- 结构方程模型(SEM)高阶应用系列
梦想的初衷~
结构方程生态环境python开发语言结构方程
结构方程模型(StructuralEquationModeling)是分析多变量间因果关系的利器,在众多学科领域具有巨大应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解,由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示全过程,得到学员广泛
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础,仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目(mml-book.github.io)十分感谢这本书的作者,PS:这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用:“-1”trick应用:求逆总结-如何解决线性方程组?向量空间群向量空间向量子空间线性独
- 三种方法详解最长回文子串问题
文章目录题目描述方法一:动态规划状态转移方程:状态转移公式:代码实现:使用滚动数组优化空间方法二:中心扩展法核心思想算法步骤代码实现复杂度分析方法三:马拉车算法算法思路代码实现复杂度分析三种方法对比回文子串是字符串处理中的经典问题,本文将通过动态规划、中心扩展和马拉车算法三种方法,详细解析如何高效求解最长回文子串,并对比各方法的优劣。题目描述方法一:动态规划我们定义一个二维布尔数组dp,其中:dp
- 力扣第 70 题:爬楼梯问题(Climbing Stairs)
力扣第70题:爬楼梯问题(ClimbingStairs)一、题目描述假设你正在爬楼梯,需要爬到第nnn级台阶。每次可以爬111或222级台阶。有多少种不同的方法可以爬到楼顶?输入:一个正整数nnn。输出:一个整数,表示不同的方法数。二、解题思路这个问题可以用递归+记忆化的方式解决,本质是一个动态规划问题。1.状态定义定义dp[i]dp[i]dp[i]表示爬到第iii级台阶的方法数。2.状态转移方程
- [驱动开发篇] PWM驱动开发 - 原理解析篇
车载操作系统---攻城狮
嵌入式开发驱动开发
[驱动开发篇]PWM驱动原理解析一.PWM(脉冲宽度调制)通用原理详解1.1、PWM基础原理1.1.1.PWM波形结构1.1.2.核心控制方程1.2、通用实现原理(硬件无关)1.2.1.PWM生成基本组件1.2.2.参数关系公式1.2.3.计数模式(所有芯片通用)1.3、PWM控制机制(通用模型)1.3.1.开环控制(基础模式)1.3.2.闭环控制(高级模式)1.4、通用应用原理1.4.1.功率控
- C++二分查找入门指南
一、二分法概述二分查找(BinarySearch)是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是通过不断将搜索范围减半来快速定位目标元素,时间复杂度为O(logn),远优于线性查找的O(n)。二分法不仅用于查找,还广泛应用于求解各种数学和计算问题,如求方程的近似解、寻找最优解等。在计算机科学中,二分查找是最基础且最重要的算法之一,几乎所有程序员都需要熟练掌握。二、二分查找的基本原理二
- 求平方根:牛顿迭代法
mjfztms
leetcode算法
应用牛顿迭代法求解方程近似解,收敛速度很快牛顿迭代法求解平方根给你一个非负整数x,计算并返回x的算术平方根n,结果只保留整数部分。算法流程图由题意得,n2=xn^2=xn2=x,即为对f(n)=n2−xf(n)=n^2-xf(n)=n2−x求解。第一步:易得:x2−x1=0−f(x1)f′(x1)x_2-x_1=\frac{0-f(x_1)}{f'(x_1)}x2−x1=f′(x1)0−f(x1)
- 机器人动力学模型及其线性化阻抗控制模型
机器人动力学模型机器人动力学模型描述了机器人的运动与所受力和力矩之间的关系。这个模型考虑了机器人的质量、惯性、关节摩擦、重力等多种因素,用于预测和解释机器人在给定输入下的动态行为。动力学模型是设计机器人控制器的基础,它可以帮助我们理解机器人如何响应控制指令,并优化机器人的运动性能。具体来说,机器人动力学模型通常由一组微分方程组成,这些方程描述了机器人各关节的加速度、速度和位置与施加在关节上的力和力
- 【Python】simulink与python联合仿真
1.1Simulink的边界:事件驱动、算法复杂性与AI集成瓶颈Simulink的核心优势在于其强大的微分方程求解器和对连续时间系统、离散时间系统的精确描述能力。其基于“信号流”和“框图”的建模范式,使得工程师可以直观地构建与物理现实高度对应的数学模型。然而,这种优势也带来了其天然的局限性:基于时间的驱动核心(Time-BasedCoreEngine):Simulink的“心脏”是一个时间驱动的仿
- 区间动态规划
Luther coder
动态规划算法
目录一.区间dp简介二.模板代码三.典型例题(1)P4170[CQOI2007]涂色-洛谷三.总结一.区间dp简介区间dp:就是对于区间的一种动态规划,它将问题划分为若干个子区间,并通过定义状态和状态转移方程来求解每个子区间的最优解,最终得到整个区间的最优解。对于某个区间,它的合并方式可能有很多种,我们需要去枚举所有的方式,通常是去枚举区间的分割点,找到最优的方式(一般是找最少消耗)。例如:对于区
- python实现多元线性回归算法 (附完整源码)
源代码大师
python算法完整教程算法python线性回归
python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码。这个实现利用了numpy进行矩阵运算,并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面,代码中还包含了一个使用梯度下降法(GradientDescent)优化参数的实现。多元
- LabVIEW MathScript薄板热流模拟
LabVIEW开发
LabVIEW参考程序LabVIEW知识LabVIEW知识LabVIEW程序LabVIEW功能labview
热流模拟是热设计关键环节,传统工具精准但开发周期长,本VI利用LabVIEW优势,面向工程师快速验证需求,在初步方案迭代、教学演示等场景更具效率,为热分析提供轻量化替代路径,后续可结合专业工具,先通过本VI快速定性分析,再用传统工具精准求解,提升研发流程效率。此VI用于模拟单点热源下薄板的热流,求解带周期边界条件的椭圆型偏微分方程,借助LabVIEWMathScriptNode实现自定义函数,结合
- 逻辑结构学派一(五个基础理论)
刘海东刘海东
人工智能
逻辑结构学派一(五个基础理论)作者:刘海东,中国广东技术师范大学摘要本篇论文通过《逻辑结构学派的宗旨》、《逻辑结构学》、《逻辑工程学》、《逻辑方程结构图理论》、《仿生逻辑理论》五个领域的研究提出《逻辑结构学派的宗旨》、《主观能动性结构》、《主观能动性结构工程》、《赋予生命的逻辑方程结构图》、《仿生逻辑》五个基础经典理论,让人工智能、机器人、智能社会三个主体的基础研究有了方向、方法和判断标准。关键词
- 科学的第五范式:人工智能如何重塑发现之疆
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
在人类探索未知的壮阔史诗中,科学方法的演进如同照亮迷雾的灯塔。从基于经验的第一范式(描述自然现象),到以理论推演为核心的第二范式(牛顿定律、麦克斯韦方程),再到以计算机模拟为标志的第三范式(气候模型、分子动力学),直至以大数据挖掘为驱动的第四范式(基因组学、高能物理),每一次范式跃迁都极大地拓展了认知的疆界。如今,我们正站在一个更恢弘转折的门槛上——第五范式:人工智能驱动的科学(AIforScie
- 代码随想录算法训练营第四十四天|动态规划part11
1143.最长公共子序列题目链接:1143.最长公共子序列-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录思路:其实就是求两个字符串的最长公共子序列的长度与公共子数组的区别是可以不连续,顺序对就可以状态转移方程不一样定义dp[i][j]表示text1的0到i-1与text2的0到j-1的最长公共子序列的长度text1[i-1]==text2[j-1]dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1否则
- 逻辑回归详解:从原理到实践
在机器学习的广阔领域中,逻辑回归(LogisticRegression)虽名为“回归”,实则是一种用于解决二分类(0或1)问题的有监督学习算法。它凭借简单易懂的原理、高效的计算性能以及出色的解释性,在数据科学、医学诊断、金融风控等诸多领域中得到了广泛应用。接下来,我们将从多个维度深入剖析逻辑回归,带你揭开它的神秘面纱。一、逻辑回归的基本概念在回归分析中,线性回归是通过构建线性方程来预测连续值,例如
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- MIT 6.S184 Lec01 Flow and Diffusion Models
克斯维尔的明天_
机器学习人工智能
MIT6.S184Lec01FlowandDiffusionModels本节中,我们将描述如何通过模拟一个适当构造的微分方程来获得所需的转换。例如,流匹配和扩散模型分别涉及模拟常微分方程(ODE)和随机微分方程(SDE)。因此,本节的目标是定义和构建这些生成模型。具体来说,我们首先定义ODE和SDE,并讨论它们的模拟。其次,我们描述如何使用深度神经网络对ODE/SDE进行参数化。从中推导出流模型和
- 强化学习贝尔曼方程推导
愤怒的可乐
强化学习人工智能概率论机器学习算法
引言强化学习中贝尔曼方程的重要性就不说了,本文利用高中生都能看懂的数学知识推导贝尔曼方程。回报折扣回报GtG_tGt的定义为:Gt=Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+⋯=∑k=0∞γkRt+k+1(1)G_t=R_{t+1}+\gammaR_{t+2}+\gamma^2R_{t+3}+\cdots=\sum_{k=0}^\infty\gamma^kR_{t+k+1}\tag1Gt=Rt+1+γR
- 求解偏微分方程的Fourier展开式
解答:(1)求解的Fourier展开式考虑边值问题:∂2u∂t2=∂∂x((cosx+2)∂u∂x)−(sinπxl)u,(x,t)∈(0,l)×(0,T),\frac{\partial^2u}{\partialt^2}=\frac{\partial}{\partialx}\left((\cosx+2)\frac{\partialu}{\partialx}\right)-\left(\sin\
- 函数在球内恒为零的证明
weixin_30777913
算法
设函数u(x)u(x)u(x)在闭球B(0,1)={x∈Rn:∣x∣≤1}B(0,1)=\{x\in\mathbb{R}^n:|x|\leq1\}B(0,1)={x∈Rn:∣x∣≤1}内满足方程Δu=λu\Deltau=\lambdauΔu=λu,其中λ<0\lambda<0λ<0为常数,且在半径为δ\deltaδ的开球B(0,δ)={x∈Rn:∣x∣<δ}B(0,\delta)=\{x\in\m
- 强化学习【chapter0】-学习路线图
明朝百晓生
算法人工智能机器学习
前言:主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程:从零开始到透彻理解(完结)_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段(Ch1-Ch7):掌握表格型算法,理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段(Ch8-Ch9):动手实现DQN/策略梯度,熟悉PyTorch/TensorFlow3️⃣前沿阶段(Ch10:阅读论文(OpenAISpinningUp/RLlib文档)Chapter1:基
- #19ACM第三次周赛补题赛de题解呐#
桦hua呐
秃头hua的题解
我真的太low了,谁能教教我C.D.E.?A.我是个签到题!这题的确签到,一共y/n两种情况,运气不好WA一次,运气好直接过,但相信聪明的你们,一定去探索了方程式的规律,才不会像我一样盲猜n就对了,嘿嘿,看题↓描述:判断x^4+y^4=z^4,x,y,z是否存在正整数解输入:无输出:存在输出“YES”,不存在输出"NO"直接送上hua的无脑代码↓#includeintmain(){printf("
- 零基础学土壤物理建模|Hydrus2D、Hydrus3D实操教程+参数设置技巧
weixin_贾
地下水土壤软件合集Hydrus3D模型HYDRUS2D模型
一、Hydrus简介发展历史HYDRUS2D/3D界面和功能介绍二、土壤物理基础知识1、土壤水流土壤物理性质土壤水的能量状态土壤水分特征曲线饱和土壤中的水流非饱和土壤中的水流Richards方程土壤水力学特性的缩放土壤水分入渗土壤水分蒸发滞后现象根系吸水水分胁迫和盐分胁迫双孔隙度/双渗透率模型2、溶质运移土壤溶质及其迁移转化形式对流弥散方程(CDE)土壤溶质穿透曲线溶质在土壤中的反应非吸附溶质的迁
- [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