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阿芯爱编程
面试算法算法
以下是一些常见的算法面试题:一、排序算法请简述快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度,并说明其稳定性。答案:时间复杂度:平均情况:O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn),其中nnn是待排序元素的数量。这是因为快速排序每次划分大致将数组分成两半,需要进行lognlognlogn次划分,每次划分的操作近似为线性时间。最坏情况:O(n2)O(n^2)O(n2),当每次划分都极度不平衡(例如已经有
- 【华为机考必备】华为2024届技术岗笔试全解 | 第五套
春秋招笔试突围
最新互联网春秋招试题合集华为春秋招笔试题华为
博主简介深耕互联网大厂校招的算法博主笔试突围,累计发布百万字大厂笔试解析,带领数百名学员斩获华为offer。专栏提供:✅实时更新的华为真题题库✅ACM模式编程实战模板✅高频算法思维导图速记华为笔试核心情报⏱️关键时间节点(2026届预测)地区考试时间窗口考试时长国内每周三19:00~21:002小时固定海外每周三19:00~次周19:00自选2小时连续段重要提醒:机考链接提前1天通过邮箱发送,逾期
- Go算法之希尔排序
思远久安
Go数据结构与算法小白入门算法golang后端排序算法
一、什么是希尔排序希尔排序有点像插入排序的升级版,它的主要就是,我们一开始先确定一个步长(某个长度),然后让i(初始为0)和该步长位置的值比较大小,让i不断++,再用个变量为i+该步长。接着比较之后,缩短步长大小,最终排序到合理位置。在Go语言中实现希尔排序,可以按照以下步骤进行:选择增量序列:增量序列决定了元素之间的间隔。常见的增量序列有希尔增量(初始增量为数组长度的一半,之后每次减半,直到增量
- 6种最新算法(小龙虾优化算法COA、螳螂搜索算法MSA、红尾鹰算法RTH、新雀优化算法NOA、鳑鲏鱼优化算法BFO、蜘蛛蜂优化算法SWO)求解机器人路径规划(提供MATLAB代码)
IT猿手
机器人路径规划优化算法无人机路径规划算法机器人matlab宽度优先开发语言人工智能前端
一、机器人路径规划介绍移动机器人(Mobilerobot,MR)的路径规划是移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用,人们对机器人的要求也越来越高,尤其表现在对机器人的智能化方面的要求,而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤,路
- 本周MoonBit新增Wasm1引用计数支持、语法即将添加错误恢复机制
MoonBit月兔
开发语言MoonBit编程语言程序员moonbit
MoonBit更新【WasmMVP】Wasm1后端添加基于Perceus算法的引用计数支持【语法】throwraisetrycatch均被保留为关键字为了即将添加的错误处理机制【Core】List与sorted_map被移动至core/immut下List被移动至core/immut/list包中,并被移除内置类型支持leta=@immut/list.List::Cons(1,Cons(2,Nil
- 使用Python编写你的第一个算法交易程序
盼达思文体科创
Python量化金融python算法numpycondapandas金融
背景Background最近想学习一下量化金融,总算在盈透投资者教育(IBKRCampus)板块找到一篇比较好的算法交易入门教程。我在记录实践过程后,翻译成中文写成此csdn博客,分享给大家。如果你的英语好可以直接看原文。原文在数据准备阶段,采用了pandas_datareader.data读取网络数据,实际中出现了很多问题,我换成了yfinance。可以参考文末完整代码。参考资料:https:/
- 大模型应用层的创业挑战
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型应用层的创业挑战关键词:大模型、应用层、创业、挑战、算法、架构、数据、资源、合作、盈利模型1.背景介绍随着计算能力和数据量的指数级增长,大模型(LargeModels)已经成为人工智能领域的关键驱动因素。大模型的应用从语言模型扩展到图像、视频和音频领域,为各行各业带来了颠覆性的创新。然而,构建和部署大模型的成本高昂,对计算资源和数据的需求也日益增加。本文将探讨大模型应用层面的创业挑战,并提供
- Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:超参数调优,模型选择,性能提升,代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中,模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构,而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而,模型参数众多,且每个参数的取值范围可能很广,
- Python 算法交易秘籍(五)
绝不原创的飞龙
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原文:zh.annas-archive.org/md5/010eca9c9f84c67fe4f8eb1d9bd1d316译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:算法交易-实际交易现在我们已经建立了各种算法交易策略,并成功地进行了令人满意的回测,并在实时市场中进行了纸上交易,现在终于到了进行实际交易的时候了。实际交易是指我们在真实市场小时内用真钱执行交易策略。如果您的策略在回测和纸上交易
- 如何在Python上安装xgboost?
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python开发语言
在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
- 《DeepSeek赋能工业互联网:解锁数据深度分析新姿势》
人工智能深度学习
在工业4.0与智能制造的浪潮中,工业互联网成为制造业转型升级的关键支撑。而数据,作为工业互联网的核心资产,其深度分析的质量直接影响着企业的决策准确性、生产效率与竞争力。DeepSeek,作为AI大模型领域的佼佼者,凭借独特的算法优势,为工业互联网的数据深度分析开辟了新路径,带来了前所未有的变革。精准高效的数据采集与预处理在工业场景中,设备种类繁多、数据来源广泛且格式各异。DeepSeek研发的智能
- 基于eBPF的智能诊断平台:实现云原生系统的自愈型运维体系
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引言:从被动运维到预测性自愈的进化当某电商平台通过eBPF实时诊断系统提前48小时预测到MySQL集群的锁竞争风暴时,其核心是千万级指标粒度的内核状态分析与AI驱动的根因定位算法的结合。运维数据显示,该平台将平均故障恢复时间(MTTR)从23分钟压缩到71秒,并自动修复了87%的异常事件。通过动态注入修复策略,集群CPU毛刺现象减少了94%,开创了智能运维的新纪元。一、传统可观测性工具的桎梏1.1
- AI日报 - 2025年02月16日 - 推特版
訾博ZiBo
AI日报人工智能
今日概览(60秒速览)▎AGI突破|阿里巴巴发布Qwen2.5-VL视觉语言模型,支持多模态交互新模型评测榜性能提升30%▎商业动向|NVIDIABlackwell超级芯片网络研讨会将聚焦生成式AI创新预计推动算力市场增长15%▎政策追踪|印度总统宣布AI国家战略升级,聚焦半导体与算法研发计划未来3年投入50亿美元一、今日热点(HotTopic)1.1阿里巴巴发布Qwen2.5-VL系列视觉语言模
- 从零开始掌握哈夫曼树:数据压缩与Python实现详解
吴师兄大模型
python数据结构哈夫曼树哈弗曼编码数据压缩算法开发语言
系列文章目录01-从零开始掌握Python数据结构:提升代码效率的必备技能!02-算法复杂度全解析:时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密:数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表:Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解:Python实现与经典应用场景06-深入理解队列数据结构:从定义到Python实现与应用场景07-双端队列(Deque)详解:Python实现与滑动窗口应
- 后量子密码学:量子安全新防线
量子信使
量子计算密码学信息与通信深度学习安全算法机器学习
目录背景主要算法介绍基于格的密码学格的概念格密码学中的难题加密和解密过程基于多变量多项式的密码学多变量多项式基础多变量多项式密码学中的难题加密和签名过程基于编码的密码学纠错码简介编码密码学中的难题加密和解密过程安全性分析传统密码学算法在量子计算环境下的安全性RSA算法的破解风险椭圆曲线密码算法的脆弱性后量子密码学算法的安全性评估基于格的密码学算法基于多变量多项式的密码学算法基于编码的密码学算法后量
- BUUCTF 逆向工程(reverse)之Java逆向解密
若丶时光破灭
CTF-逆向工程CTF逆向工程
程序员小张不小心弄丢了加密文件用的秘钥,已知还好小张曾经编写了一个秘钥验证算法,聪明的你能帮小张找到秘钥吗?注意:得到的flag请包上flag{}提交下载好题目后,发现它是个以.class为后缀的。所以用JD-GUI打开这个文件。就可以看到Java代码importjava.util.ArrayList;importjava.util.Scanner;publicclassReverse{publi
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
小村学长毕业设计
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K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- python 快速排名发包_2019年SEO快速排名发包技术及原理 - 立金哥
weixin_39643336
python快速排名发包
百度的惊雷算法明确的说到了禁止点击排名,对点击作弊大力度的打击。但依然有不少的商家在做这类快速排名的服务,2019年SEO快速排名发包技术及原来又是怎么样来实现的呢?打击恶意点击及快速排名目前最有效果的助力网站排名的方法有两种,分别为权重转移法和点击效果法。什么是SEO快速排名发包技术?可能对于只做正规白帽手法的朋友来说,听都没听过,又或许听过但仅仅是了解却不深入。所以接下来,虎纠自媒体给大家介绍
- DeepSeek系列模型:高效能推理与多模态处理的技术突破与实践路径
张3蜂
人工智能开源技术选型人工智能开源机器人
目录引言一、高效能推理的核心技术路径二、多模态处理的技术创新三、技术协同与落地实践四、未来技术演进方向结论引言背景与挑战AI模型规模化趋势下,推理效率与多模态融合成为关键瓶颈。DeepSeek系列模型的定位:平衡性能、效率与多模态能力的技术创新者。核心命题如何通过架构设计与算法优化实现高效推理?如何突破模态边界实现跨模态语义理解与生成?一、高效能推理的核心技术路径轻量化模型架构设计动态稀疏注意力机
- 带权重的最近任务安排算法(最近面试策略)
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一个任务j在sj开始,并在fj结束;并且每个任务都有权重。任务相容:任务安排的时间没有重叠目标:找到最大权重,且相容的任务安排#includeusingnamespacestd;typedefstruct{intiStartT;intiFinshT;intiWight;}TASK_INFO;intg_i=0;voidFindSolution(TASK_INFO*schedule,int**comp
- 算法-队列-买票需要的时间
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算法数据结构java职场和发展leetcode
力扣题目:2073.买票需要的时间-力扣(LeetCode)有n个人前来排队买票,其中第0人站在队伍最前方,第(n-1)人站在队伍最后方。给你一个下标从0开始的整数数组tickets,数组长度为n,其中第i人想要购买的票数为tickets[i]。每个人买票都需要用掉恰好1秒。一个人一次只能买一张票,如果需要购买更多票,他必须走到队尾重新排队(瞬间发生,不计时间)。如果一个人没有剩下需要买的票,那他
- 【重温设计模式】模板方法模式及其Java示例
万猫学社
重温设计模式及其Java实现设计模式模板方法模式java
模板方法模式的基本概念模板方法模式是一种常见的设计模式,它的名字来源于其核心思想:定义一个操作中的算法的骨架,而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。听起来可能有些抽象,但其实我们在生活中经常会遇到这样的场景。比如,我们在做饭时,通常会有一套固定的流程:洗菜、切菜、炒菜。这个流程就是一个模板,而具体的做法,比如切菜的方式、炒菜的时间等,就是
- 【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码
默默科研仔
粉丝福利机器学习人工智能
标题:【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机(ELM)基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机(SS-ELM)3.1SS-ELM的提
- Jieba分词算法应用
C嘎嘎嵌入式开发
算法服务器数据库c++linux
1.Jieba分词算法简介Jieba是一个用于中文分词的Python库,其核心思想是基于词典和统计模型来进行分词。由于中文文本中没有明显的单词边界,因此分词是中文处理中的一个重要任务。Jieba提供了以下几种主要的分词模式:精确模式:尽可能准确地切分句子,适合用于文本分析。全模式:将句子中所有可能的词语都切分出来,适合用于搜索引擎。搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,适合用于搜索引擎
- DeepSeek的训练与优化流程
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DeepSeek训练优化
DeepSeek的训练与优化流程一、数据工程体系1.多模态数据融合处理动态数据湖架构:实时摄入互联网文本、科学论文、专利文献、传感器数据等20+数据源日均处理原始数据量达1.2PB,支持200+文件格式自动解析智能清洗流水线:基于大模型的语义去重算法,重复数据识别准确率99.6%创新应用对抗网络生成噪声数据,增强模型鲁棒性专利级数据质量评估体系(DQAS3.0)包含87个质量维度2.知识增强处理结
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快手推荐算法一、1*1的cnn有什么作用?1.1.降维与通道数调整(ChannelReduction)在CNN中,特征图(FeatureMap)通常有多个通道(channels)。1×1卷积可以用于减少通道数,从而降低计算量,提高模型效率。1×1卷积可以增加通道数,以增强特征表达能力。示例代码(PyTorch):importtorchimporttorch.nnasnnconv1x1=nn.Con
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东风吹破了青花瓷
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菜鸟的成长之路基础能力数据结构与算法数据结构链表数组栈队列字典bitset树堆完全二叉树平衡二叉树二叉查找树B树红黑树lsm树图通用算法排序十种排序算法查找二分查找深度广度优先搜索分治贪心回朔动态规划网络协议OSITCP/IP状态转移拥塞控制可靠工作原理socket编程HTTP/HTTPSIO模型同步IOreactor阻塞IO非阻塞IOIO多路复用信号驱动异步IOC10K问题长链接短链接编译原理l
- 力扣hot100_矩阵_python版本
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73.矩阵置零给定一个mxn的矩阵,如果一个元素为0,则将其所在行和列的所有元素都设为0。请使用原地算法。classSolution:defsetZeroes(self,matrix:List[List[int]])->None:m,n=len(matrix),len(matrix[0])row,col=[False]*m,[False]*nforiinrange(m):forjinrange(n
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- 基于python sanic框架,使用Nacos进行微服务管理
一醉千秋
python+银河麒麟微服务java架构
微服务软件系统构建方式,已经很普及了,通过开源的sanic进行微服务管理,便捷,技术也比较成熟,而在项目实际应用过程中,微服务类型不仅有java的,还有nodejs、python等,尤其是结合算法模型构建的python接口,需要在Nacos进行注册管理。本文内容耗时2天踏坑,亲测一切ok。参考资源Docker安装nacos(图文并茂,避免踩坑,一步到位)_docker创建nacos容器需要挂载哪些
- [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:
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
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目录
Spring4.1新特性——综述
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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
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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
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- 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
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