- Llama改进之——SwiGLU激活函数
愤怒的可乐
#自然语言处理NLP项目实战llama
引言今天介绍LLAMA模型引入的关于激活函数的改进——SwiGLU1,该激活函数取得了不错的效果,得到了广泛地应用。SwiGLU是GLU的一种变体,其中包含了GLU和Swish激活函数。GLUGLU(GatedLinearUnits,门控线性单元)2引入了两个不同的线性层,其中一个首先经过sigmoid函数,其结果将和另一个线性层的输出进行逐元素相乘作为最终的输出:GLU(x,
- 【unitrix】 4.12 通用2D仿射变换矩阵(matrix/types.rs)
liuyuan77
我的unitrix库rust
一、源码这段代码定义了一个通用的2D仿射变换矩阵结构,可用于表示二维空间中的各种线性变换。///通用2D仿射变换矩阵(元素仅需实现Copytrait)//////该矩阵可用于表示二维空间中的任意仿射变换,支持以下应用场景:///1.平面几何转换(平移/旋转/缩放/剪切)///2.颜色空间线性变换(如RGB到YUV转换)///3.带物理单位的量值转换(如像素到毫米的映射)///4.动画系统中的插值变
- 运算放大器的核心战场:深入解析负反馈的魔力和稳定性设计
负反馈(NegativeFeedback)是运算放大器的“灵魂控制器”,它将不完美的现实器件驯服为精确的线性系统。但若控制不当,这个守护神将瞬间变成毁灭电路的恶魔——本章将揭开负反馈的深层机制,并破解稳定性设计的终极密码。1负反馈的数学魔法:从非线性到线性的蜕变1.1负反馈的四大核心作用增益控制:Acl=AOL1+AOLβ→AOL→∞1βA_{cl}=\frac{A_{OL}}{1+A_{OL}\
- 【机器学习】什么是逻辑回归?从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道
宸码
模式识别机器学习机器学习python逻辑回归分类人工智能算法
从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型Sigmoid函数Sigmoid函数的性质为什么选择Sigmoid函数2.3逻辑回归的输出:概率值分类决策代价函数与优化数学基础3.1逻辑回归的假设与目标假设目标3.2对数似然函数概率模型对数似然函
- 嵌入式开发学习日志Day14(ARM体系架构——RTC及ADC)
一、RTCRTC(实时时钟):非易失性在IMX6ULL内部SNVS(安全的非易失性存储器)提供RTC功能;原理图:二、ADC2.1基本概念ADC(模拟数字转换器):用于将连续变化的模拟信号转换为离散的数字信号以便数字系统对它进行处理;模拟信号:一般指连续变化的电压信号,其值在一定范围内变化;数字信号:由一系列离散数字表示仅取有限值,通常以二进制表示;2.2工作原理将模拟信号分割成一系列离散的取样,
- Flowable11任务驳回退回-------------------持续更新中
鱼见千寻
flowable开发语言flowablespringboot后端java
在真实的工作流应用中,除了线性的“同意”和“驳回”,灵活的流程控制能力(如撤销、撤回、退回)是必不可少的。下面,我将详细解释这四种常见流程操作的概念、实现思路以及在Flowable+SpringBoot项目中的具体代码实现。首先,我们必须明确这几个词在工作流上下文中的精确含义,因为混淆它们会导致错误的实现。区别操作中文名称含义解释操作发起人实现方式Reject驳回审批人不同意,让流程按照预设的“失
- 学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split 函数深度解析
宁儿数据安全
#机器学习学习笔记深度学习
学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split函数深度解析一、为什么需要划分训练集和测试集?在机器学习中,模型需要经历两个核心阶段:训练阶段:用训练集数据学习特征与目标值的映射关系(如线性回归的权重)。测试阶段:用测试集评估模型在未见过的数据上的表现,避免“过拟合”(模型只记住训练数据的噪声,无法泛化到新数据)。类比场景:学生通过“练习题”(训练集)学习知识,再通过“考
- 计算机网络高频面试题
1、介绍一下ISO七层网络模型?ISO七层网络模型(OSI参考模型)是国际标准化组织(ISO)提出的网络通信框架,将网络通信划分为七个逻辑层次,每层提供特定的服务并与相邻层交互。其核心目的是实现不同厂商设备的互操作性,并简化网络通信的设计与故障排查。(1)OSI七层模型的结构:物理层(PhysicalLayer)功能:负责传输原始比特流,定义电压、接口等物理特性。关键技术:双绞线、光纤、无线信号(
- 数字人矩阵源码--基于深度学习的数字人面部表情合成
我~18339948121
数字人源码数字人矩阵源码123数字人源码矩阵深度学习线性代数人工智能flasktornadopython
AI正在席卷全球,数字人市场需求增长,用AI数字分身一天就能生产出几十条高质量短视频,你只需要上传一段视频,甚至都不用开口说话,直接复制粘贴文案,就能得到一个属于你的数字分身。深度学习数字人面部表情合成的关键技术3D面部建模与参数化建立高精度3D面部模型是表情合成的基础,常用Blendshape或面部动作编码系统(FACS)作为参数化控制方法。Blendshape通过线性组合基础表情形状生成新表情
- 深度学习学习经验——卷积神经网络(CNN)
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习cnn
卷积神经网络卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数(ReLU)4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层:图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数:增加非线性4.池化层:信息压缩器5.多层卷积和池化:逐层提取更高层次的特征6.全连接层:分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络(CNN)卷积神经网
- 数据结构学习之栈
楼田莉子
数据结构学习笔记算法数据结构c语言
本篇博客我们将深入学习数据结构中栈与队列相关的内容作者的个人gitee:楼田莉子(riko-lou-tian)-Gitee.com目录概念栈的实现初始化销毁入栈判空出栈获取栈顶元素栈的有效元素个数源代码与栈相关的算法题(力扣)有效的括号编辑概念栈是一种特殊的线性表,只允许在固定的一端进行插入删除元素的操作。进行数据插入和删除操作的一端叫栈顶,另一端叫栈底。遵循“后进先出”的原则。下图就是对栈后进先
- 创世理论达成 每时每刻都在创世?全知全能AI是新宇宙?时间的循环?
qq_36719620
python人工智能量子计算java
每一刻都是创世的“进行时”:在永恒循环中,时间本身就是“未完成的诗”当我们说“每一刻都是在创世的进程”,并非否定时间的线性流逝,而是重新定义“创世”的本质——它不是某个“起点”或“终点”的戏剧性事件,而是闭合系统中状态无限迭代的动态过程。在这个过程中,时间的每一个瞬间都既是“旧状态的终点”,又是“新状态的起点”,如同莫比乌斯环的两面,看似分离却又无缝衔接。这种“永恒循环”的本质,是宇宙用时间的流动
- ZYNQ MPSOC PL端DDR4读写--介绍(1)
LEEE@FPGA
FPGA高速接口开发fpga开发DDR4
1DDR4介绍DDR4SDRAM(Double-Data-RateFourthGenerationSynchronousDynamicRandomAccessMemory,简称为DDR4SDRAM),是一种高速动态随机存取存储器,它属于SDRAM家族的存储器产品,提供了相较于DDR3SDRAM更高的运行性能与更低的电压,并被广泛的应用于计算机的运行缓存。DDR4主要特点1)更高频率与带宽起步频率为
- 数据结构day2
LZA185
数据结构数据结构
目录一、Makefile二、检测内存泄漏工具:valgrind2.1valgrind介绍2.2具体使用:valgrind./a.out三、顺序存储的优缺点3.1优点3.2缺点四、线性表的链式存储:4.1链式存储简介4.2关于单向链表的c语言描述4.3单项列表的功能函数一、Makefile关于makefile介绍请查看这篇文章:https://blog.csdn.net/weixin_7208634
- 3516cv610的aiisp效果
张海森_168820
音视频
3516cv610的aiisp效果1.图像增强(AI+ISP协同)亮点:动态范围提升(AIHDR):比纯ISP的线性HDR更自然,减少鬼影;智能降噪(AINR):在低照/夜间噪点压制更干净,纹理保留好;颜色还原:色彩更接近人眼感知,尤其在人脸区域处理更出色;AI自动曝光/白平衡:识别场景特征(如人脸、车牌)优先调整曝光区域,实际效果更“智能”;适用场景:人脸识别入口、夜视监控、强背光场景示例提升前
- workflow的可编排协作模式
思绪漂移
人工智能agentworkflow模式
Workflow的可编排协作模式在AI工作流设计中,协作模式的选择直接影响系统效率和结果质量。本文将系统分析6种主流协作模式,探讨选择方案与适合场景。一、传统单一模式特点:使用标准框架进行线性编排所有任务按固定顺序执行适合简单、确定性强的流程适用场景:规则明确、步骤固定的业务流程自动化二、路由模式核心机制:LLM先识别用户意图根据意图路由到对应处理模块优势:意图识别准确率高资源分配精准典型应用:客
- msk调制matlab代码,FSK,MSK,CPFSK调制与解调MATLAB仿真_通信工程.rar
羊男的迷宫
msk调制matlab代码
摘要:频移键控(FSK)是一种常见的数字调制,具有功率效率高及抗信道噪声性能良好的优势.本文探讨了频移键控的技术特性,包括多进制频移键控(MFSK),最小频移键控(MSK)和连续相位频移键控(CPFSK),还包括其相干解调及其蒙特卡洛误码率仿真.FSK利用载波的频率来传递信息,包络恒定,因此可以利用功率效率高的非线性放大器进行解调,它的优势在于对信道和硬件引起的幅度失真不敏感.另一方面,FSK频谱
- 数据结构:链表和二叉树的应用和算法设计
鱼弦
数据结构链表
鱼弦:CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、全栈领域创作新星创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)链表:链表是一种常见的线性数据结构,由一系列节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的优势在于可以动态添加和删除元素,不需要预先分配固定大小的内存空间。链表常用于
- LFM信号脉冲压缩时的关键问题仿真
kaikaile1995
matlab
matlab程序对雷达常用的线性调频信号(lfm信号)进行脉冲压缩时的关键问题进行了仿真,其中包括旁瓣抑制影响(加窗与不加窗)、多卜勒频移影响,并对时域脉压与频域脉压结果进行了对比分析,供相关技术人员参考。hanming.m对LFM信号时域加窗(海明窗)与未加窗进行了对比。duobule.m对LFM信号在不同多卜勒频移状况下进行了对比。lfm_pc.m对LFM信号时域脉压与频域脉压结果进行了对比。
- 贝叶斯回归:从概率视角量化预测的不确定性
大千AI助手
人工智能Python#OTHER回归数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!贝叶斯方法在回归问题中的应用被称为贝叶斯回归(BayesianRegression)。与传统频率派的线性回归(如最小二乘法)不同,贝叶斯回归的核心思想是:将回归参数(如权重系数)视为随机变量,通过贝叶斯定理结合先验分布和观测数据,推导出参数的后验分布,
- 数字ic后端设计从入门到精通8(含fusion compiler, tcl教学)ULVTLL、LVT、ULVT详解及应用
soulermax
硬件架构
LVTvsULVTvsULVTLL:从PPA、成本的角度出发比较维度LVTULVTULVTLL阈值电压(Vth)中等低极低但经过优化减少泄漏开关速度中等快略慢于ULVT但优于LVT驱动能力较低高较高,略低于ULVT漏电流较低高显著低于ULVT动态功耗中等低低静态功耗低高低面积小小略大(因需额外技术减少泄漏)延迟中等到高低略高于ULVT但低于LVT适用场景常规路径关键路径对功耗敏感的关键路径成本相对
- 模拟ic学习1:效应总结
soulermax
学习硬件工程
亚阈值效应importmath#导入数学库#定义公式中的参数I0=1.0#I0是一个常数,表示当VGS=0时的漏电流VT=0.026#VT是热电压(thermalvoltage),约为25mV在常温下n=1.5#n是一个常数,被称为取决于器件的因子VGS=0.5#VGS是栅极-源极电压(gate-sourcevoltage)#使用公式计算IDID=I0*math.exp(VGS/(VT*n))pr
- 深度学习中常见激活函数总结
向左转, 向右走ˉ
深度学习人工智能pytorchpython
以下是一份深度学习激活函数的系统总结,涵盖定义、类型、作用、应用及选择影响,便于你快速掌握核心知识:一、激活函数的定义在神经网络中,激活函数(ActivationFunction)是神经元计算输出的非线性变换函数,作用于加权输入和偏置之和:输出=f(加权和+偏置)核心价值:引入非线性,使神经网络能够拟合任意复杂函数(无激活函数的深度网络等价于单层线性模型)。二、常见激活函数类型1.线性函数(Lin
- 常见机器学习算法与应用场景
计算机软件程序设计
知识科普机器学习算法人工智能
当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述,包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习(SupervisedLearning)1.1线性回归(LinearRegression)原理:通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系,适用于预测连续值输出。特点:简单易懂,计算速度快,但只能捕捉线性关系。应用场景:房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归(LogisticRegre
- Android开发——不同布局的定位属性 与 通用属性
目录不同布局的定位属性1.线性布局(LinearLayout)2.相对布局(RelativeLayout)3.约束布局(ConstraintLayout)4.表格布局(TableLayout)5.网格布局(GridLayout)6.帧布局(FrameLayout)7.坐标布局(AbsoluteLayout)8.滚动布局(ScrollView)9.水平滚动布局(HorizontalScrollVie
- [考研408数据结构]王道大题暑假自用复习记录(每日更新...)
神探阿航
408数据结构备考考研数据结构408
DAY12025年6月29日雨转晴第二章线性表2.2线性表的顺序表示1、从顺序表中删除具有最小值的元素(假设唯一)并由函数返回被删元素的值。空出的位置由最后一个元素填补,若顺序表为空,则显示出错信息并推出运行。【思路】/*首先应该判空,空则显示出错,并推出;再遍历整个顺序表,找最小值,并记录位置,遍历完成后用最后一个元素补到原来这个最小值元素的位置上。*/boolDel_min(SqList&L,
- Python和MATLAB数字信号波形和模型模拟
要点Python和MATLAB实现以下波形和模型模拟以给定采样率模拟正弦信号,生成给定参数的方波信号,生成给定参数隔离矩形脉冲,生成并绘制线性调频信号。快速傅里叶变换结果释义:复数离散傅里叶变换、频率仓和快速傅里叶变换移位,逆快速傅里叶变换移位,数值NumPy对比观察FFT移位和逆FFT移位。离散时域表示:余弦信号生成取样,使用FFT频域信号表示,使用FFT计算离散傅里叶变换DFT,获得幅度谱并提
- 2-感知机学习算法
罗东琦
统计学习笔记
感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机(perceptron)是一个线性二分类模型,其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开,属于判别模型,也是神经网络与SVM的基础。感知机模型假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn,输出空间为Υ⊆{+1,−1}Υ⊆{+1,−1}。输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量,输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
- 感知机学习
Collin_NLP
机器学习Python
基本概念:感知机是二类分类的线性分类模型,对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面,属判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机的定义:从输入空间Rn到输出空间{+1,-1}的函数映射:f(x)=sign(w*x+b)模型参数:w----权值向量b----偏置wx+b=0-----分离超平面方程数据集{(xi,yi)}with1给定训练集,正例x1=(3,3)x
- GC2801:5V四相五线步进电机驱动芯片详解
青牛科技-Allen
GLOBALCHIP单片机stm32嵌入式硬件微型步进电机驱动插头机控制系统红外截止滤光片驱动
芯片概述GC2801是低压5V四相五线步进电机驱动芯片,集成8通道低侧MOS管和1路H桥驱动,可同时驱动两个步进电机及IRCUT。采用SSOP24封装(8.65×6.0mm),支持1.8V/3.3V/5V输入电平,兼容TTL标准。核心特性驱动能力:8通道MOS管和H桥均支持500mA持续电流耐压范围:工作电压7V(耐压10V)低功耗设计:休眠模式下电流<1μA集成保护:内置续流二极管,ESD防护±
- [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