- RPC 服务分组:优化分布式系统架构的关键策略与代码实践
阿贾克斯的黎明
qt开发语言
目录RPC服务分组:优化分布式系统架构的关键策略与代码实践一、RPC服务分组的概念与作用二、实现RPC服务分组的步骤与代码示例(一)项目结构规划(二)编写proto文件(三)生成代码(四)编写服务逻辑(五)配置服务(六)启动服务组(七)服务调用在构建复杂的分布式系统时,RPC服务分组是一种有效的管理和组织方式,有助于提高系统的可维护性和扩展性。本文将详细介绍RPC服务分组的概念、作用,并通过实际步
- 神经网络中的Adam
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adam(AdaptiveMomentEstimation)是一种广泛使用的优化算法,结合了RMSprop和动量(Momentum)的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance),为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
- 神经网络中的Nesterov Momentum
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
NesterovAcceleratedGradient(NAG),也称为NesterovMomentum,是一种改进版的动量优化算法,旨在加速梯度下降过程中的收敛速度,并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出,是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中,更新规则不仅考虑当前的梯度,还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积(即“动量”),以帮助克
- Zookeeper(78)Zookeeper的性能优化有哪些方法?
辞暮尔尔-烟火年年
微服务zookeeper性能优化分布式
Zookeeper的性能优化涉及多个方面,包括硬件配置、Zookeeper本身的配置、客户端的使用方式以及网络环境。以下是一些常见的性能优化方法及详细的代码示例。1.硬件配置磁盘:使用高性能的SSD磁盘,确保低延迟和高I/O吞吐量。内存:确保有足够的内存以避免频繁的垃圾回收(GC)。CPU:使用多核CPU,以便更好地处理并发请求。2.Zookeeper配置优化配置参数优化以下是一些关键的Zooke
- 网站内容更新后百度排名下降怎么办?有效策略有哪些?
qiufeng_xinqing
SEO
转自网站内容更新后百度排名下降怎么办?有效策略有哪些?网站内容更新是促进网站优化的关键环节,但是频繁修改网站内容会对网站的搜索引擎排名造成很大的影响。为了保持网站排名,我们需要采取一些措施来最小化对百度排名的影响。网站内容更新后百度排名下降怎么办?有效策略有哪些?一:了解百度算法对网站内容修改的影响百度的搜索引擎算法将网站的历史数据纳入排名考量因素之一。频繁的修改网站内容会降低网站历史数据的稳定性
- Go 1.24版本在性能方面有哪些提升?
Toormi
Golanggolang开发语言后端
Go1.24版本在性能方面有多项显著提升,主要包括以下几点:基于SwissTables的新内置map实现:这种实现方式通过压缩索引和更高效的查找机制,降低了内存使用量并提高了查询速度。根据测试,某些场景下性能提升接近50%[1][2][5]。更高效的内存分配:尤其是针对小对象的内存分配进行了优化,减少了分配开销[1][2]。改进的互斥锁机制:新的互斥锁实现在高竞争情况下取得了显著的可扩展性提升,减
- 开目CAPP三维装配工艺设计在企业的应用价值
开目软件
开目CAPP三维装配工艺设计三维装配工艺设计应用价值
目前,国内三维装配CAPP技术的应用还处于起步阶段,其主要应用于高产值、高附加值以及信息化程度较高的航空航天、汽车、军用电子等行业。通过应用,主要实现了以下价值:提升产品上市速度在产品设计到产品交付的过程中,通过采用数字化预装配进行装配工艺规划,可以帮助企业通过装配过程的模拟分析尽早发现和解决问题,优化装配方案,为设计与工艺、制造的并行提供条件,从而提高装配设计、现场装配工作的工作效率,缩减产品交
- 神经网络中的Adagrad
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adagrad(AdaptiveGradient)是一种自适应学习率的优化算法,专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效,并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说,它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和,然后用这个累积值来缩放当前的学
- 基于STM32的无人机自主导航与避障系统
STM32发烧友
stm32无人机嵌入式硬件
目录引言环境准备2.1硬件准备2.2软件准备无人机自主导航与避障系统基础3.1控制系统架构3.2功能描述代码实现:实现无人机自主导航与避障系统4.1数据采集模块4.2数据处理与控制算法4.3通信与远程监控实现4.4用户界面与数据可视化应用场景:无人机智能化与任务执行问题解决方案与优化收尾与总结1.引言无人机自主导航与避障技术是无人机系统实现智能化和高效任务执行的核心功能。基于STM32微控制器,该
- 【NFS】Lock reclaim failed-造成web卡住504
勤不了一点
基础应用linuxnfs
目录警报触发排查过程解决问题后续优化,避免同类问题收获警报触发搬砖搬砖。。。突然邮件弹窗XXX系统访问504,难道又是别人请求响应超时了?紧接着又来了几个504,不秒啊,决定上机器一探究竟。排查过程ps-ef发现不少php程序,每分钟几个很规律。怀疑是不是crond里面添加的计划任务卡住了。先记着继续查看top,lsof-pXX,df-Th,iostat一套工具下去,想看看是不是系统资源限制了,发
- Java内存与缓存
C6666888
java专栏java开发语言
Java内存管理和缓存机制是构建高性能应用程序的关键要素。它们之间既有联系又有区别,理解这两者对于优化Java应用至关重要。Java内存模型Java内存模型(JMM)定义了线程如何以及何时可以看到其他线程修改过的共享变量的值,并且规定了所有线程在读取或写入共享变量时必须遵循的一些规则。根据JVM规范,Java运行时数据区可以分为以下几个部分:程序计数器:每个线程都有自己的程序计数器,它记录当前线程
- 月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法,对行业有哪些影响?
互联网之路.
知识点开源算法
互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注,其核心创新在于显著降低算力需求(相比AdamW减少48%的FLOPs)并提升训练效率,同时通过开源推动技术生态的共建。1.显著降低大模型训练成本,推动技术普惠算力需求锐减:Muon通过引入权重衰减和一致的RMS更新,解决了原始Muon在大规模训练中的稳定性问题,使
- [特殊字符] Java 函数式接口深度解析:让你轻松掌握 Lambda 表达式与函数式编程!
扣丁梦想家
Javajava开发语言
引言:在Java8版本中,引入了函数式接口以及Lambda表达式,彻底改变了Java的编程模式,使得编程变得更加简洁、灵活、易读。特别是函数式接口,它是函数式编程的核心,使得Java代码能够像处理数据流一样高效且可读性强。本文将带你深入了解函数式接口的概念、使用方式以及如何充分利用它来优化代码。无论你是刚接触Java8的新手,还是已经掌握一些基础知识的开发者,阅读完本文后,你将能够更加自如地使用函
- python爬虫项目(一百九十八):电商平台用户行为数据分析与推荐系统、爬取电商平台用户行为数据
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爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫数据分析开发语言信息可视化okhttp
在现代电商平台中,用户的行为数据对于优化用户体验、提升销量以及个性化推荐至关重要。通过抓取和分析用户的浏览、点击、购买等行为数据,电商平台能够更好地了解用户的偏好,从而推荐相关产品,增加用户的黏性和购买意愿。本篇博客将详细介绍如何通过爬虫技术抓取电商平台的用户行为数据,并结合数据分析和推荐算法,构建一个简单的推荐系统。目录一、电商平台用户行为数据二、爬虫技术实现2.1网站分析2.2使用Seleni
- DeepSeek开源周第二弹:DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来?
曦紫沐
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一、引言:MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家(MoE)模型训练中,专家间的全对全(All-to-All)通信成为性能瓶颈。传统方案在跨节点传输时带宽利用率不足50%,延迟高达300μs以上。DeepSeek推出的DeepEP作为首个开源EP通信库,通过软硬件协同优化,将节点内通信带宽压榨至158GB/s(接近NVLink极限),跨节点RDMA延迟降至46GB/s,成为大模型训练/推
- 《Spring Boot + MySQL高性能应用实战:性能优化技巧与最佳实践》
扣丁梦想家
Springspringbootmysql后端
目录应用性能优化概述环境搭建与技术栈选择数据库设计优化SpringBoot与MySQL集成优化4.1使用JPA/Hibernate的性能优化4.2连接池的配置与优化4.3分页与查询优化MySQL性能优化5.1索引优化5.2查询缓存与慢查询分析应用性能监控与日志总结与最佳实践应用性能优化概述在高性能应用的构建过程中,我们不仅需要关注数据库性能,还要从以下几个方面进行优化:数据库设计优化:合理设计表结
- 2025 MENC加密系统源码 V2.4.0
会说源码
数据库
MENC加密系统V2.4.0更新日志本次更新全面优化功能与性能,为您提供更加高效、安全的加密服务体验:此版本为无限加密授权版本,可修改数据库进行数据更改,功能正常使用,后门未详仅用于测试未对授权进行破解。1.新增SQL一键备份功能数据备份更高效,操作更便捷,显著提升管理体验。使用方法:访问站点域名/sql/backup?key=密钥,密钥可在系统目录根目录的.env文件中设置。备份文件默认存储在系
- 利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南
scaFHIO
langchainpython
利用DSPy优化LangChainRAG系统的实战指南技术背景介绍DSPy是一个用于大语言模型(LLMs)的出色框架,它引入了一个自动编译器,能够教会模型如何执行你程序中的声明性步骤。具体来说,DSPy编译器会在内部追踪你的程序,然后为大型语言模型(LLMs)创建高质量的提示(或为小型LLMs训练自动微调),以教会它们任务的步骤。感谢OmarKhattab的努力,现在DSPy可以与LangChai
- 大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案
kakaZhui
大模型应用案例之RAG打造专属知识库botAIGCchatgpt人工智能llama数据库
在现代应用中,向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同,向量数据库的“热更”(即在不中断服务的情况下更新索引)是一个具有挑战性的问题。本文将深入探讨这一问题,对比主流向量数据库的热更方案,并给出Qdrant的代码示例。1.什么是向量数据库的“热更”?想象一下,你正在运营一个大型电商平台,用户可以上传图片搜索相似商品。你的商品库每天都在更新:新商品上架:需要将新商品
- python判断redis中key是否存在_Redis中关于Key的模糊查找
weixin_39846364
最近使用Redis优化项目功能,其中有一部分为模糊查询,找了很多帖子,也没有找到很好的解决方案和思路,最终皇天不负有心人啊,终于让我找到了!!!可以通过Redis中keys命令进行获取key值,具体命令格式:keyspattern文中提到redis中允许模糊查询的有3个通配符,分别是:*,?,[]其中:*:通配任意多个字符?:通配单个字符[]:通配括号内的某一个字符================
- redis中的bigkey及读取优化
w_t_y_y
#java操作redisredis数据库缓存
一、bigKey介绍1、简介在Redis中,BigKey(大键)指的是占用大量内存的单个键。通常,Redis是一个高性能的内存数据库,但是当某些键变得非常大时,会带来性能上的影响。例如,大量的内存消耗、长时间的操作延迟,甚至可能导致Redis停止响应或崩溃。通俗的来说,指的是value值大,而不是key值大。2、case大字符串(String):单个字符串值过大,例如存储非常大的JSON或XML数
- 现代前端框架渲染机制深度解析:虚拟DOM到编译时优化
桂月二二
前端框架
引言:前端框架的性能进化论TikTokWeb将React18迁移至Vue3后,点击响应延迟降低42%,内存占用减少35%。Shopify采用Svelte重构核心交互模块,首帧渲染速度提升580%。Discord在Next.js14中启用ReactServerComponents后,服务端数据吞吐量增加240%,客户端Bundle体积减少54%。一、主流框架技术架构差异1.1三大范式运行机制对比维度
- Redis hot key管理
Zhi@Li
Redis运维redis数据库缓存数据库架构dba
文章目录Redishotkey管理1.查询hotkey1.通过redis-cli工具2.通过monitor命令2.优化hotkeyRedishotkey管理在某个Key接收到的访问次数、显著高于其它Key时,可以将其称之为热Key,即hotkey。同bigkey一样,hotkey也会带来一系列问题,如拖慢Redis性能、造成Redis集群节点间负载不均衡、大量请求造成Redis缓存击穿等。1.查询
- 试试deepseek写策略
iron911911
python开发语言
以下是为PTrade平台优化的量化策略代码,结合原有策略逻辑进行改进并适配PTradeAPI接口特性:```python#导入PTrade核心库importpandasaspdimportnumpyasnpfromptrade.apiimport*fromdatetimeimporttime#策略参数配置classConfig:#选股参数MAX_MARKET_CAP=50e8#流通市值上限TURN
- vite构建打包性能优化
富朝阳
JavaScript工具vite打包优化vite打包配置vitevue.js
目录1、清除console和debugger二、gzip静态资源压缩第一步:客户端打包开启第二步:部署服务端开启三、静态文件按类型分包四、超大静态资源拆分(代码分割)第一种:提高静态资源的容量大小第二种:合并路由打包第三种:最小拆分打包五、打包分析插件六、组件按需导入七、图片资源压缩八、CDN加速我的博客原文:https://code-nav.top/article/1071最近在用Vite4+T
- Spring 学习笔记(一)Spring两大核心技术IOC控制反转/DI依赖注入和AOP面向切面 案例 | 优化传统的Web开发 | MVC架构DAO层与Service层之间的解耦
「已注销」
#SSMSpring
文章目录参考资料运行环境一、Spring概述1.1Spring产生背景1.2两大核心技术IOC/DI+AOP二、Spring核心技术2.1IOC/DI2.1.1案例:IOC实现解耦2.1.2IOC/DI使用总结2.2AOP2.2.1案例:AOP实现日志打印2.2.2AOP使用总结:三、总结参考资料SPOC运行环境windows10IDEA2021.1专业版JDK8Spring-5.0.5一、Spr
- 分享---rpc运维事故处理
XiaoDuofCSDN
rpc运维网络协议
事故案例03-QserverRPC调用大量失败一、事故背景Queryserver是内部的核心服务,负责处理数据查询请求并支持分布式缓存功能。为优化缓存一致性,新增了分布式锁逻辑:在查询请求命中缓存时需先获取分布式锁(基于Tair实现),若未获取成功则等待1秒后重试。此功能上线后,在特定异常场景下(如SQL执行失败)触发了线程池资源耗尽,最终导致RPC请求被拒绝,引发服务故障。二、事故影响(一)业务
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- 跨框架模型演进与行业应用路径
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内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- 人工智能算法安全优化实践路径
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内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中,算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径,聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景,揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。通过整合自动化机器学习与联邦学习技术,构建跨数据孤岛的协作框架,同时引入可解释性算法增强模型透明度,确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度,重点解析
- [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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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
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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。
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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