- 珍藏!Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭,获取路径大公开
秋野酱
javaspringboot开发语言
技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。文末获取源码联系文末获取源码联
- 相同的问题看看Grok3怎么回答-详细讲讲PPO & GRPO原理
释迦呼呼
AI一千问人工智能深度学习机器学习语言模型算法神经网络计算机视觉
关键要点研究表明,PPO(近端策略优化)是一种稳定高效的强化学习算法,适用于单代理或多代理场景,重点是最大化绝对奖励。GRPO(基于梯度的相对策略优化)似乎是专为多代理系统设计的,优化代理之间的相对表现,目前信息有限,可能较少为人所知。这两个算法在目标和应用领域上有显著差异,PPO更通用,GRPO更适合竞争性多代理环境。关于PPO的解释什么是PPO?PPO,全称近端策略优化,是一种强化学习算法,帮
- 第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理
释迦呼呼
AI一千问人工智能深度学习机器学习语言模型自然语言处理算法
PPO(ProximalPolicyOptimization)原理详解PPO(近端策略优化)是OpenAI于2017年提出的强化学习算法,旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。其核心思想是通过限制策略更新的幅度,确保新策略不会偏离旧策略太远,从而稳定训练过程。1.策略梯度(PolicyGradient)基础策略梯度方法通过直接优化策略参数θθ来最大化期望回报。目标函数为:J(θ)
- 基于推理的强化学习智能体设计与开发
由数入道
人工智能人工智能多智能体强化学习知识推理
1.理论基础与核心概念1.1推理强化学习(Reasoning-EnhancedRL)定义核心思想:在传统强化学习的马尔可夫决策过程(MDP)基础上,引入符号推理、因果推断和知识引导机制,解决复杂环境中的长程依赖和稀疏奖励问题。数学建模:扩展MDP为R-MDP:⟨S,A,P
- 基于Python+Django的可视化学习系统设计与实现(毕业设计源码+技术文档+系统部署)
逐梦设计
Python毕业设计实战案例pythondjango课程设计vue.js毕业设计源码
博主简介作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、
- Python图形界面(GUI)Tkinter笔记(十四):Entry与Button的碰撞(1)
小叶肥辉
tkinterpythonguitkinter
用功能按钮(Button)、单行文本输入框(Entry)、文本框内容读取(get)实现一个极简易的加法运算,及与其他控件的交互,提高体验,主要体现其人机交互的意义。因为Entry()文本输入框没有限制输入内容属性的参数,它是把所有的输入都视作它特有的一个类属性,所以用get()方法读取出来是一个字符串而这字符串可包括字母或其它符号。因此我们必须对其进行判断后再计算,若直接计算可能会出现不可预料的错
- langchain chroma 与 chromadb笔记
phynikesi
langchain笔记chromadb
chromadb可独立使用也可搭配langchain框架使用。环境:python3.9langchain=0.2.16chromadb=0.5.3chromadb使用示例importchromadbfromchromadb.configimportSettingsfromchromadb.utilsimportembedding_functions#加载embedding模型en_embeddin
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
满木悦
电池化学机器人化学电池机器学习人工智能硕博研究生
在人工智能与电池管理技术融合的背景下,电池科技的研究和应用正迅速发展,创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控,从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化,人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势,推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态,目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面:1.状态估计:包括电池的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的实时
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究(中)
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的无人机目标检测1.数
- 梯度下降法理论理解
伶星37
机器学习人工智能
梯度下降法:看似原始却透露着机器学习的本质前提:在研究梯度下降方法之前,你要理解矩阵运算(解析解)的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析,无法对复杂的函数经行分析什么是梯度,以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上,得要死,他们目标是看谁尽快找到山谷中的水源老大比较后选择最陡的方向随便探索一下,就朝较低处走去探测几下就走陡峭的方向梯度下降算法的核心思想就是沿着负梯
- MybatisPlus
伶星37
springboot后端
代码部分添加依赖该代码添加位置:就是在springboot配置文件里面的pom.xml里面要添加的东西对新手说的话,如果这一步没有看懂的话,可以去看一下基础,否则这样的话不能做到理解学习//mybatis-plus的一个插件com.baomidoumybatis-plus-boot-starter3.4.2//这个是关于mysql的一种依赖mysqlmysql-connector-java5.1.
- 英伟达开源超强模型Nemotron-70B;OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端
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AI新闻英伟达开源超强模型Nemotron-70B摘要:英伟达近日开源了新型AI模型Nemotron-70B,迅速超越GPT-4o和Claude3.5Sonnet,成为AI社区的新宠。该模型在多项基准测试中表现优异,采用混合训练方法和人类反馈强化学习,模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1,且开源数据集加强其训练效果。分析指出,英伟达的策略是
- 头歌实践教学平台 Python程序设计 实训答案(三)
学习的锅
头哥实践教学平台实训答案python
第七阶段文件实验一文本文件的读取第1关:学习-Python文件之文本文件的读取任务描述本关任务:使用open函数以只写的方式打开文件,打印文件的打开方式。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:文本文件;open函数及其参数;文件打开模式;文件对象常用属性;关闭文件close函数。#请在下面的Begin-End之间按照注释中给出的提示编写正确的代码##########Begin###########
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冬冬小圆帽
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ReactNative介绍ReactNative是由Facebook开发并开源的一款基于JavaScript和React的跨平台移动应用开发框架。它允许开发者使用React的语法和组件模型来构建原生移动应用(iOS和Android)。ReactNative的核心思想是“LearnOnce,WriteAnywhere”,即学习一次,编写多端应用。1.核心特点跨平台开发:使用JavaScript和Re
- AI大模型产品经理学习路线,2025最新,从AI产品经理零基础入门到精通,非常详细收藏我这一篇够了!
AGI-杠哥
人工智能产品经理学习语言模型agi自然语言处理
随着人工智能技术的发展,尤其是大模型(LargeModel)的兴起,越来越多的企业开始重视这一领域的投入。作为大模型产品经理,你需要具备一系列跨学科的知识和技能,以便有效地推动产品的开发、优化和市场化。以下是一份详细的大模型产品经理学习路线,旨在帮助你构建所需的知识体系,从零基础到精通。一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法:理解基本的数据结构(如数组、链表、树、图等)和常用算法(如排序
- 大模型实战—你的个人AI数字大脑Khoj
不二人生
大模型人工智能大模型
Khoj是你的开源个人AI伴侣,提供即时答案。Khoj轻松地深入知识,简化复杂信息,整合你的个人背景,并根据你的独特需求量身定制响应。在线问题:如果你有一个问题需要从互联网获取最新的信息,Khoj可以进行在线搜索,找到相关答案。例如,查询当前的天气情况或某个新闻事件的最新动态。本地笔记和文档:如果你有很多保存的笔记、PDF文件、Markdown文档、GitHub仓库或Notion文件,Khoj可以
- Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用(143)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据机器学习多模态融合智能安防智能客服数据处理
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)
分享学术科研与论文的禁小默
机器学习神经网络人工智能
重要信息官网:www.icmlnn.org时间:2025年4月22-24日地点:中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2025)围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论,涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个子领域,通过特邀报告、主题演讲、海报展示等形式,展示相关领域的最新研究成果和技术创新。征稿主题神经网络机器学习深度学习算法及应用
- 字节跳动离职后,转行学起了AI大模型!该说不说,真的香!!
小城哇哇
人工智能AI大模型语言模型agiaiLLM转行
个人自我介绍鄙人出生于南方小乡镇,为了走出小镇,在当地够拼够努力,不是自夸,确确实实也算得上“别人家的小孩”,至少在学习这件事情少,没有要家里人操过心。高考特别顺利,一个老牌985,具体哪个学校就不说了,不想给母校丢脸。毕业后,也算是“风光”地进入了字节跳动。做的是运维测试。在职期间刚入职的时候真的信心满满⛽️,但才3天就感受到了互联网头部公司的强度不是一般的大。明面上的早十晚八工作制完全不存在,
- 别只会用别人的模型了,自学Ai大模型,顺序千万不要搞反了!刚入门的小白必备!
鸡腿爱学习
人工智能学习自然语言处理服务器数据库
大家好,我是JackBytes,一个专注于将人工智能应用于日常生活的半吊子程序猿,平时主要分享AI、NAS、Docker、搞机技巧、开源项目等。在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余,你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么?假如让你从头开始学习大模型,你知道应该遵循什么样的路线嘛?今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线,顺序千万不要搞反了!,大家可以按照这个路线进
- 01.什么是MQTT?
墨先森
NodeMCU与MQTT物联网
目录00_前言01_简述02_特性03_MQTT运行机制00_前言本系列博客是基于NodeMCU平台来完成的一个物联网小项目,目的在于了解并学习MQTT协议,掌握MQTT协议的作用机制。以上。01_简述以下摘自百度百科MQTT(消息队列遥测传输)是ISO标准(ISO/IECPRF20922)下基于发布/订阅范式的消息协议。它工作在TCP/IP协议族上,是为硬件性能低下的远程设备以及网络状况糟糕的情
- python列表添加元素的三种方法定义集合数据对象_python 学习第三天 可迭代对象(列表,字典,元组和集合)...
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列表,字典,元组和集合列表list列表是由一系列特定元素组成的,元素和元素之间没有任何关联关系,但他们之间有先后顺序关系列表是一种容器列表是序列的一种列表是可以被改变的序列Python中的序列类型简介(sequence)字符串(str)列表(list)元组(tuple)字节串(bytes)字节数组(bytearray)创建空列表的字面值L=[]#L绑定空列表创建非空列表:L=[1,’two’,3,
- 分享:Javascript开源桌面环境-Puter
ac-er8888
javascript开发语言ecmascript
Puter这是一个运行在浏览器里的桌面操作系统,提供了笔记本、代码编辑器、终端、画图、相机、录音等应用和一些小游戏。该项目作者出于性能方面的考虑没有选择Vue和React技术栈,而是采用的JavaScript和jQuery构建,支持Docker一键部署和在线使用。简介:Puter是一个先进的开源项目,旨在为用户提供全新的云端体验。它可以在浏览器中运行,无需安装,即可提供丰富的功能和极快的速度。功能
- 网安会有35岁中年危机吗,还有网安将来发展怎么样?网络安全工程师可以干到多大年龄
认真写程序的强哥
web安全干货分享黑客技术网络安全渗透测试编程计算机
关于35岁中年危机这个问题,我想说,在网安行业里,这根本就不是个事儿!!与传统的IT行业不同,网安行业更加注重实战经验和技能深度,而不是单一的年龄因素。随着经验的积累,网络安全工程师在面对复杂问题时,反应更快、决策更准,这种价值是无法用年龄来衡量的。所以,只要你保持学习热情,不断提升自己的技能,35岁不仅不是终点,反而可能是你职业生涯的新起点。初入计算机行业的人或者想转行大学计算机相关专业准程序员
- 生物信息复习笔记(3)——GEO数据库
Kriol
生物信息初学笔记
Platform:测序平台信息。不同测序平台对每一个基因编号不一样。拿到测序结果之后只是知道了某个基因ID的表达情况,需要将基因ID匹配成对应的基因,需要根据Platform信息去注释。GSM:样本。一个测序数据集里有很多个GSM,点进去可以看到该样本的各种信息(样本来源,临床表征,各种处理样本方式,处理数据方式)。GSE:包含所有信息的完整数据集。(最重要)做生信样本量不能少:30以上。精准搜索
- 深度学习--概率
fantasy_arch
深度学习人工智能
1基本概率论1.1假设我们掷骰子,想知道1而不是看到另一个数字的概率,如果骰子是公司,那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生,因此,我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中,对于我们从工厂收到的真实骰子,我们需要检查它是否有瑕疵,唯一的办法就是多投掷骰子,对于每个骰子观察到的[1.2...6]的概率随着投掷次数的增加,越来越接近1/6.导入必要的包%matplotlibinline
- R.E.D.算法:革新文本分类的半监督学习新范式
真智AI
算法r语言分类人工智能学习
随着大型语言模型(LLMs)在解决问题方面的应用进入新时代,只有少数问题仍然存在不尽如人意的解决方案。大多数分类问题(在概念验证层面)可以通过良好的提示工程技术和自适应的上下文学习(ICL)示例,利用LLMs以70-90%的精确度/F1分数来解决。当您希望持续实现高于此水平的性能时——当提示工程不再足够时,会发生什么?分类难题文本分类是监督学习中最古老且最易理解的示例之一。鉴于这一前提,构建能够处
- 【大模型学习路线】从月薪6K到年薪35W,普通二本生转行大模型的逆袭之路:我的500小时崩溃实录与实战秘籍(附保姆级学习路线)
AGI大模型学习
学习人工智能大模型应用程序员AI大模型AI大模型
摘要:26岁机械专业零基础转大模型,被面试官羞辱“非科班别做梦”,5个月死磕源码,现拿下3个大厂offer。踩过所有新人会踩的坑,总结出普通人高效突围的4个阶段+7个杀手级项目。(文末送自研《大模型避坑指南》+120G学习资料包)一、血泪教训:这些弯路我替你走了(小白必看)2023年3月12日,我在工地上画完第108张CAD图纸后,突然收到大学班群消息:“XX同学入职字节AILab,年薪50W+”
- 目前常用的机器视觉工具库总结,选一个适合自己的机器视觉库才是最好的。
yuanpan
计算机视觉图像处理aiAI编程
以下是常用机器视觉工具的总结,包括它们的特点、优点、缺点和是否付费:1.Halcon特点:由MVTec公司开发,专注于工业机器视觉。提供强大的图像处理、模式匹配、OCR和3D视觉功能。优点:高性能,适合复杂的工业应用。提供图形化编程界面(HDevelop),用户友好。支持多种硬件设备(如相机、采集卡)。缺点:付费:价格较高,适合企业级用户。开放性较低,定制化能力有限。学习曲线较高,文档复杂。是否付
- Operating System Concepts读书笔记——操作系统本质、类型与发展【1】
墨汁儿
操作系统
文章目录一、操作系统基础概念1.操作系统功能2.计算机系统组成部分3.用户角度对操作系统的需求4.系统角度二、各类型操作系统1.大型机系统1.1批处理系统1.2多道程序系统1.3分时系统2.桌面系统3.多处理器系统4.分布式系统4.1客户机-服务器系统4.2对等系统5.集群系统6.实时系统7.手持系统三、其它1.功能迁移2.计算环境2.1传统计算2.2基于Web的计算2.3嵌入式计算一、操作系统基
- [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
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目录
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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
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- Linux实用命令整理
pda158
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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。
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