- YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理
い不靠譜︶朱Sir
实用项目部署YOLO人工智能pythonlinuxpip
关注微信公众号:朱sir的小站,发送202411081即可免费获取源代码下载链接一、简单介绍YOLOv8-Pose是一种基于YOLOv8架构的姿态估计模型,能够识别图像中的关键点位置,这些关键点通常表示人体的关节、特征点或其他显著位置。该模型在COCO关键点数据集上训练,适合多种姿势估计任务。二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型,下载pt模型这里给出官方的权重下载地
- Labelbox:引领AI与人类协作的未来
魏兴雄Milburn
Labelbox:引领AI与人类协作的未来labelbox-pythonLabelboxPythonClient项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelbox-python项目介绍Labelbox是一款专为企业和学术研究社区设计的开源工具,旨在简化数据标注、生成高质量的人类反馈数据、评估和提升模型性能,并通过无缝结合AI与人类工作流程来自动化任务。无
- Java 运行时常量池笔记(详细版
小猫猫猫◍˃ᵕ˂◍
java笔记python
Java运行时常量池笔记(详细版)Java的运行时常量池(RuntimeConstantPool)是JVM方法区的一部分,用于存储编译期生成的字面量和符号引用。它是Java类文件常量池的运行时表示,具有动态性和共享性。运行时常量池的核心概念1.什么是运行时常量池?运行时常量池是JVM方法区的一部分,存储类文件中常量池的内容。它包含:字面量:如字符串、整数、浮点数等。符号引用:如类名、方法名、字段名
- 本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调
非著名架构师
大模型知识文档智能硬件人工智能大数据大模型deepseek
本文将指导您在本地搭建一个小型的DeepSeek模型,并进行微调,以处理您的特定数据。1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选,用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/deepseek-ai/deepseek.gitcddeepseek3.安装依赖bash复制pipinstall
- 前端导出word文件—包含canvas(echarts图表)
Liuer_Qin
jscanvasechartsecharts前端javascript
一、使用的插件html-docx-js二、整体思路因为canvas是运行在内存中的,所以不能简单的通过dom获取canvas图片,需要手动的先将canvas转为image。三、实现先克隆要下载的DOM的副本。因为canvas是运行在内存中的,所以也不能通过cloneNode方法克隆下来(克隆下来是空的)。我们这里将原DOM中的canvas转成图片,然后插入到副本的对应位置,这样操作不会影响原DOM
- Transformer 模型架构
2401_89793006
热门话题transformer深度学习人工智能
Transformer是一种模型架构(ModelArchitecture),而不是一个软件框架(Framework)。它的定位更接近于一种设计蓝图,类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释:1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
- 使用rknn进行yolo11-pose部署
点PY
深度学习模型部署pytorch深度学习人工智能
文章目录概要生成ONNX生成RKNN实测效果概要使用RKNN进行YOLOv11Pose部署的必要性在于,RKNN能将YOLOv11Pose模型转化为适合Rockchip硬件平台(如RV1109、RV1126)执行的格式,充分利用其AI加速功能,显著提高推理速度和效率。此外,RKNN提供模型优化(如量化)功能,有助于减少计算资源消耗,提升实时处理能力,特别适合在嵌入式设备上进行高效、低功耗的姿态估计
- 使用Python和OpenCV实现图像像素压缩与解压
东方佑
量子变法pythonopencv开发语言
在本文中,我们将探讨如何使用Python和OpenCV库来实现一种简单的图像像素压缩算法。我们将详细讨论代码的工作原理,并提供一个具体的示例来演示该过程。1.引言随着数字媒体的普及,图像处理成为了一个重要的领域。无论是为了减少存储空间还是加快网络传输速度,图像压缩技术都扮演着至关重要的角色。这里,我们提出了一种基于像素重复模式的简单压缩算法,它适用于具有大量连续相同像素值的图像。2.技术栈介绍2.
- 【Python系列】Python 解释器的站点配置
Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室
s1Pythonpython开发语言
欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,M
- 深入解析JVM性能问题定位与优化
测试不打烊
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JVM性能问题定位与优化详解:架构、内存、Linux命令与监控工具的全面解析引言Java虚拟机(JVM)是运行Java应用程序的核心组件,它管理内存、执行字节码,并提供垃圾回收机制等功能。然而,随着应用规模的增长,JVM的性能问题时常会成为系统瓶颈。为了有效定位和优化JVM性能问题,我们需要从JVM架构、内存管理、Linux系统命令,以及监控工具入手,对JVM的各类指标进行详尽的分析和优化。本文将
- 【自然语言处理|迁移学习-08】:中文语料完型填空
爱学习不掉头发
深度学习自然语言处理(NLP)自然语言处理迁移学习人工智能
文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍:完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题,[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析:使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征,后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍:数据文件有三个train.csv,test
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- idea error invoking main method (亲测有效)
大葱蘸个酱
intellij-ideajavaide
一、前言我的idea是IntelliJIDEA2021.3.2版本,前一天测试javagc回收,把idea的堆内存调成了28m和56m,导致今天idea无法启动,提示errorinvokingmainmethod二、解决方案把配置文件中的配置调整正常,问题解决-Xms128m最小堆内存-Xmx750m最大堆内存-Xms最小堆内存-Xmx最大堆内存其它问题导致的无法启动解决方案:管理员模式下面cmd
- Docker Compose部署大语言模型LLaMa3+可视化UI界面Open WebUI
m0_74824877
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一、介绍Ollama:部署+运行大语言模型的软件LLaMa3:史上最强开源AI大模型—Meta公司新发布的大语言模型OpenWebUI:AI用户界面,可通过浏览器访问二、Docker部署docker-compose.yml文件如下:version:'3'services:ollama:container_name:bruce-ollamaimage:ollama/ollamavolumes:-./
- Java JVM性能优化与调优
卖血买老婆
Java专栏javajvm性能优化
优化Java应用的性能通常需要深入理解JVM(JavaVirtualMachine)的工作原理和运行机制,因为JVM直接决定了Java程序的运行时表现。以下是JVM性能优化与调优的要点和详细指导,涵盖常见问题、调优工具及策略。一、常见性能问题内存相关问题堆内存不足(OutOfMemoryError:Javaheapspace)元空间(Metaspace)不足频繁的垃圾回收导致长时间停顿内存泄漏(对
- 毕业论文如何降低AIGC率?
kexiaoya2013
AIGC论文笔记论文阅读
在Deepseek爆火的当下,AI生成内容已经渗透到各个领域,包括论文写作。如果你的论文使用了AI工具辅助写作,那么,如何降低AIGC率呢?一、控制使用比例将AI工具用于辅助性任务,如文献检索、语法检查、词汇替换等,而非核心内容的生成。论文的研究方法、数据分析、结论等核心部分应尽量手动完成。完全依赖AI生成论文会导致AI率过高,而将AI用于辅助性任务则能有效降低AI率。二、采用不同模型不同AI模型
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- BP 神经网络在考古数据分析中的应用
fanxbl957
人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要:本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务,涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性,并对其在考古数据分
- 【Go语言快速上手】第二部分:Go语言进阶之测试与性能优化
卜及中
Golanggolang性能优化log4j
文章目录前言:测试和性能优化一、编写单元测试和基准测试1.1单元测试1.1.1示例:编写单元测试1.2基准测试1.2.1示例:编写基准测试二、使用pprof进行性能分析2.1启用pprof2.1.1示例:启用pprof2.2使用pprof工具分析性能2.2.1示例:生成CPU性能报告2.2.2示例:生成内存使用报告2.3分析报告三、代码优化技巧3.1减少内存分配3.1.1示例:重用切片3.2避免锁
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
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图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- Mamba超绝创新!搭上异常检测准确率99%+!一区秒了!
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今天给大家推荐一个创新Max,且不卷的idea:基于Mamba做异常检测!以往的异常检测方法,以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难,Transformer虽然表现出色,但由于其自注意力机制,计算复杂度较高。而Mamba,则完美弥补了这两者的缺陷,在有效处理长距离依赖性同时,具有线性复杂度,计算资源需求少!在提高模型检测精度和速度方面,一骑绝尘!比如模型A
- 从开发到部署,搭建离线私有大模型知识库_离线大模型
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文末有福利!背景介绍最近一段时间搭建了一套完整的私有大模型知识库,目前完整的服务已经完成测试部署上线。基本之前的实践过程,从工程角度整理技术方案以及中间碰到的一些问题,方便后续对这个方向有需求的研发同学们。为什么做离线私有化部署在大模型火热起来之后,很多企业都有尝试相关服务。但是实际会碰到大模型不了解公司个性化的情况,无法针对公司情况给出个性化回答。因此就出现了针对大模型的知识库,通过提供公司内部
- 大模型如何改变教育?典型应用场景的探究与展望!
AGI大模型学习
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目前,大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术,极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中,教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象,更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛,包括但不限于学生的
- DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响
AI拉呱
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大家好,我是AI拉呱,一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主,现任资深算法研究员一职,兼职硕士研究生导师;热爱机器学习和深度学习算法应用,深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖,拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么:wh
- 【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析
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数据分析数据分析数据挖掘r语言数据可视化
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理应用场景加载R包数据下载函数个体层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗传相关性的个体网络对个体网络Nij进行可视化评估和选择最佳模型评估和选择最佳模型最佳模型进行总结拟合优度检验遗址层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗址之间的遗传相关性网络可视化图条件边预测与模型评估总结系统信息介绍个
- 服务器与普通电脑有什么区别?
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服务器服务器电脑运维
服务器和普通电脑(通常指的是个人计算机,即PC)有众多相似之处,主要构成包含:CPU,内存,芯片,I/O总线设备,电源,机箱及操作系统软件等,鉴于使用要求不同,两者差别也很明显,区别如下:区别1、CPU处理性能不同。服务器对CPU要求很高,必须具备有很强数据处理能力,通常服务器要配置多颗CPU共同进行数据运算,普通电脑通常都配置单颗CPU,在数据处理能力就远比不上起服务器。区别2、安全性能不同。服
- rust学习五、认识所有权
大雄野比
rust学习开发语言
一、变量的存储方式和赋值方式要进入rust所有权范围讨论问题,那么必须先理解RUST的变量的存储方式和赋值方式rust出于各种目的,规定变量可以存放在栈和堆上:栈-存放哪些编译时期就知道大小的。通常存储那些简单的数据类型,例如整数、浮点、布尔、字符、成员类型都是整数、浮点、布尔、字符之一的元组注意这是一个FILO(先进后出,或者是后进先出)类型的,好似堆碟子,反而最上面的最先用。堆-存放那些编译时
- 23种设计模式-享元(Flyweight)设计模式
萨达大
软考中级-软件设计师设计模式享元模式软考软件设计师C++行为型设计模式JAVA
文章目录一.什么是享元设计模式?二.享元模式的特点三.享元模式的结构四.享元模式的优缺点五.享元模式的C++实现六.享元模式的JAVA实现七.代码解析八.总结类图:享元设计模式类图一.什么是享元设计模式? 享元(Flyweight)设计模式是一种结构型设计模式,通过共享对象来减少内存占用和对象创建开销。它通过将对象的可共享部分与不可共享部分分离,减少重复对象的数量,从而节省内存。 享元模式的核心思
- 大模型(含deepseek r1)本地部署利器ollama的API操作指南
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ollama介绍:Ollama是一个开源的大型语言模型(LLM)平台,旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。它支持多种预训练的大型语言模型(如LLaMA2、Mistral、Gemma、DeepSeek等),并提供了一个简单高效的方式来加载和使用这些模型。出现Error:somethingwentwrong,pleaseseetheollamaserverlogsfordet
- 再有人问你DDD,把这篇文章丢给他
聪明马的博客
Javajava开发语言
DDD(Domain-DrivenDesign,中文名领域模型设计)是一种软件开发方法论,它强调将业务领域中的知识融入到软件设计中。DDD强调将软件开发过程分为两个主要阶段:领域分析和领域建模。领域分析是指深入了解业务领域中的问题和需求,领域建模是将分析出的领域知识转化为软件模型。在本文中,我不再过多说明DDD的来龙去脉,我将用多个例子来详细说明使用DDD和不使用DDD的区别、优势和劣势。需求:假
- [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
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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
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