- 【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程(三维空间,自适应基站的数量)
MATLAB卡尔曼
定位与导航1024程序员节matlab开发语言定位导航蓝牙
文章目录程序概述程序运行运行方法运行结果代码各模块的功能源代码总结程序概述该程序基于RSSI(接收信号强度指示)原理实现Wi-Fi定位,适用于在三维空间中定位未知点。程序通过多个锚点(基站)测量信号强度,并计算目标点的位置。程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
- 大模型+智能代理:自动化测试的终极组合?
测试者家园
软件测试质量效能人工智能人工智能软件测试质量效能职场和发展AI赋能智能体LLM
用ChatGPT做软件测试在软件测试领域,自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。然而,传统自动化测试仍然面临诸多挑战,例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限,以及难以覆盖复杂业务逻辑。近年来,大模型(LLM,LargeLanguageModel)+智能代理(Agent)的结合,为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
- LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython2024大模型以及算力2021数字交易数字资产语言模型安全人工智能机器学习自然语言处理算法
LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题对齐方法(AlignmentMethods)主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题。其核心目标是让模型生成的内容更符合人类预期,同时确保伦理合规性和实用性。以下是对齐方法解决的具体问题及典型场景:1.安全性与伦理问题问题:基础LLMs可能生成有害内容(如暴力、歧视、
- LabVIEW cRIO中CSV文件的读取
LabVIEW开发
LabVIEW知识LabVIEW功能CRIO
在LabVIEWcRIO中读取CSV文件,需通过文件传输、路径配置、数据解析等步骤实现。本文详细说明如何通过代码读取本地存储的CSV文件,并探讨直接通过对话框选择文件的可行性及替代方案。一、CSV文件传输至cRIO本地存储1.使用NIMAX文件管理步骤:打开NIMAX(Measurement&AutomationExplorer)。连接目标cRIO设备,进入“文件”选项卡。选择路径(如/c/),点
- 破解“光伏+储能+充电”一体化难题!安科瑞全方案打造智慧能源新标杆
Acrelgq23
能源
安科瑞顾强破解“光伏+储能+充电”一体化难题!安科瑞全方案打造智慧能源新标杆在“双碳”目标驱动下,光伏储能与充电桩的融合成为能源转型的关键场景。然而,多电源协同、保护逻辑冲突、运维可靠性低等难题,让许多充电站项目陷入“技术泥潭”。如何破局?安科瑞以全栈技术方案给出答案——从智能继电保护到智慧能源管理,一站式解决光储充一体化设计痛点,助力充电站高效、安全、经济运营!痛点直击:光储充一体化为何难落地?
- 开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来.
人工智能
开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天,企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力,成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者,Websoft9通过企业应用平台(EPP)、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案,助力企业快速构建新一代生产力工具,实
- 第20篇:从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析:模型训练阶段
Gemini技术窝
自然语言处理人工智能深度学习AIGC机器学习nlplangchain
大家好,今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目,特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节,通过合理的调参和优化,可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤,并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项
- 中国首款AI原生IDE:字节跳动Trae国内版深度解析与实践指南
代码的建筑师
学习记录模型学习笔记AIIDETrae字节跳动AI代码编辑器
一、Trae国内版重磅发布:中国AI编程新标杆2025年3月3日,字节跳动正式推出国内首个AI原生集成开发环境(AIIDE)——Trae国内版。作为对标Cursor的国产工具,Trae以动态智能协作为核心,重新定义开发者与AI的协同模式。其核心目标是通过深度集成AI能力,帮助开发者从“工具使用者”向“AI协同创新者”转型,显著提升全流程开发效率。关键发布亮点:模型支持:搭载字节自研的Doubao-
- jenkins通过ssh连接远程服务器出错解决方案(Algorithm negotiation fail)
luopeng207663436
jenkinsssh服务器
错误截图jenkins.plugins.publish_over.BapPublisherException:FailedtoconnectandinitializeSSHconnection.Message:[Failedtoconnectsessionforconfig[192.168.13.104].Message[Algorithmnegotiationfail]]将需要连接的目标服务器通
- 使用Python爬取豆瓣用户信息:从入门到实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python开发语言人工智能爬虫大数据
引言豆瓣作为一个知名的社交平台,拥有丰富的用户信息。对于数据分析师、研究人员或普通用户来说,获取豆瓣用户信息具有重要的价值。本文将详细介绍如何使用Python及其相关库来爬取豆瓣用户信息,并展示如何利用最新的技术手段来实现这一目标。1.准备工作在开始编写爬虫之前,我们需要准备一些工具和环境:Python3.x:确保你已经安装了Python3.x版本。Requests库:用于发送HTTP请求。Bea
- 【数字IC验证】博客内容全览
MoorePlus
数字IC验证百宝箱经验分享面试数字IC芯片验证SV
【导读】:数字IC验证百宝箱涵盖博主在实际工作中常用的技能与工具,包括但不限于SV、UVM、Formal、脚本(perl/python/shell)及EDA工具快速上手使用等。无论你是刚踏入职场的验证小白,还是希望回顾基础寻找跳槽机会的从业者,本专栏都能为你提供实用的技术支持,在达成目标的路上,助你一臂之力。“凡是能用钱买来的时间就是便宜的;凡是能用时间换来的注意力持续就是有价值的。”(附上超链接
- 深入探究 C 语言内存函数:memcpy、memmove、memset 和 memcmp
南玖yy
C语言基础c语言开发语言
一,常见的内存函数在C语言的编程世界里,对内存的高效操作至关重要。C标准库为我们提供了一系列强大的内存操作函数,其中memcpy、memmove、memset和memcmp这四个函数是处理内存数据的得力助手。接下来,让我们深入了解它们的功能、使用方法以及适用场景。1.memcpy:简单直接的内存复制功能memcpy函数的主要功能是从源内存地址复制指定数量的字节到目标内存地址。它不关心内存中的内容是
- NPU的应用场景:从云端到边缘
绿算技术
NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
NPU的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:1.云计算与数据中心AI推理服务:在云端提供高效的AI推理服务,例如图像识别、语音识别。模型训练加速:在大规模训练任务中,NPU可以作为加速单元,提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头:在安防监控中,NPU可以实时处理视频流,实现目标检测和跟踪。智能音箱:在语音助手中,NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知:NPU可以加速自动驾
- Python 爬虫实战:国际航班数据抓取与全球航班网络分析
西攻城狮北
python爬虫开发语言
一、引言随着全球化的加速,国际航班网络已成为现代交通体系的重要组成部分。通过分析国际航班数据,我们可以深入了解全球航空枢纽、热门航线以及航班流量的变化趋势。本文将介绍如何通过爬取国际航班数据,分析全球航班网络的情况,并给出实现爬虫和数据分析的详细过程及代码。二、项目背景与目标2.1项目背景航空交通是全球经济和旅游业的核心部分,了解全球航班网络有助于掌握各大航空公司之间的竞争格局、全球机场的枢纽作用
- 3D FFT在波束形成中的详细解释
DuHz
算法信息与通信信号处理
3DFFT在波束形成中的详细解释1.引言在雷达、声呐和无线通信等领域,为了从空间中获取目标或信号的方向信息,通常需要用到波束形成(Beamforming)技术。波束形成可以理解为一种通过数字信号处理手段,将天线阵列(或传感器阵列)接收的多路信号进行加权和,形成对特定方向(或多个方向)的增强或抑制,从而实现对目标/信号的方位估计与检测的技术。1.11D,2D,和3D波束形成1D波束形成通常针对线阵(
- python 实现 A* 算法
dev.null
Pythonpython算法开发语言
A*算法是一种广泛使用的路径搜索算法,结合了启发式搜索和Dijkstra算法的优点。它通过评估每个节点的代价函数(f(n)=g(n)+h(n))来选择最优路径,其中:(g(n))是从起点到当前节点的实际代价。(h(n))是从当前节点到目标节点的启发式估计代价(如曼哈顿距离或欧几里得距离)。以下是一个Python实现的A*算法示例:Python实现A*算法importheapqfrommathimp
- 模拟退火算法详解
琛哥的程序
算法模拟退火算法机器学习
一、引言模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种通用概率型优化算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。二、算法原理物理退火过程加温过程
- 开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来
ai开发
开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天,企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力,成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者,Websoft9通过企业应用平台(EPP)、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案,助力企业快速构建新一代生产力工具,实
- Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比
燃灯工作室
Lmplement人工智能学习数学建模
以下是Crawl4AI与BrowserUseTool的详细对比,涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度:1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具(模拟人类操作浏览器)核心目标高效获取结构化数据供AI训练/推理处理需要浏览器交互的动态网页任务典型应用大规模数据抓取、知识库构建登录受限网站、抓取JavaScript渲染内容2.技术实
- 开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来!
深度学习
开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天,企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力,成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者,Websoft9通过企业应用平台(EPP)、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案,助力企业快速构建新一代生产力工具,实
- 基于Java的家居设备控制系统设计与实现
不知江月待何人..
javajava开发语言
目录项目目标设计思路系统架构核心实现运行演示存在问题与优化总结项目目标实现四种家居设备(灯/空调/电视/洗衣机)的智能控制系统,要求:统一管理设备开关状态支持状态反转操作提供简洁的控制接口具备扩展性支持新设备接入设计思路面向对象设计原则抽象原则:通过接口定义通用行为继承机制:建立家电父类统一管理基础属性多态应用:使用父类数组管理子类对象单例模式:控制系统唯一入口类关系图«interface»Swi
- 干货:Farrow设计实现详解
jz_ddk
算法机器学习人工智能python
Farrow结构的系数设计是其实现可变分数延迟或动态群时延调整的关键步骤。其核心思想是将每个滤波器抽头的系数表示为多项式函数(通常以参数uuu为变量),通过优化多项式系数实现不同延迟下的滤波特性。以下是Farrow系数设计的主要方法及步骤:1.设计目标与基本模型Farrow结构的一般形式为:H(z,μ)=∑m=0Mμm⋅(∑k=0Nck,mz−k)H(z,\mu)=\sum_{m=0}^{M}\m
- Python 爬虫实战:于好大夫在线抓取医生评价数据,选择优质医疗服务
西攻城狮北
python爬虫实战案例好大夫在线
目录引言一、爬虫基础预备知识1.1爬虫的基本概念1.2必备库介绍二、抓取医生评价数据2.1目标网站分析2.2发送HTTP请求2.3解析网页内容2.4保存数据三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析3.3数据可视化四、选择优质医疗服务4.1选择标准4.2推荐医生4.3分享推荐五、总结与展望5.1总结5.2展望引言在当今医疗信息爆炸的时代,选择一位合适的医生对于患者来说至关重要。好大夫在线是一
- NAT 和 IP 直接通信的区别
曹天骄
tcp/ip服务器网络协议
1.NAT的工作原理NAT(NetworkAddressTranslation,网络地址转换)是一种网络技术,用于将私有网络中的IP地址映射到公共网络中的IP地址,或者在不同的网络之间转换IP地址。NAT的主要目的是解决IPv4地址不足的问题,同时提供一定程度的安全性和灵活性。NAT设备(如路由器或防火墙)会在数据包经过时修改其源IP地址或目标IP地址。常见的NAT类型包括:静态NAT:将私有IP
- karyoploteR: 基因组数据可视化 R 包
BioIT爱好者
pythonjava机器学习人工智能大数据
karyoploteR,是一个适用于所有基因组数据(anydataonanygenome)非圆环布局(non-circularlayouts)的可视化R/Bioconductor包。开发该包的团队的目标是致力于打造一款能够像Circos那样灵活多变,但又可以满足用户更方便地使用直线(straightlines)而不是圆环(circles)展示基因组数据的工具。karyoploteR相关链接:Bio
- STM32入门教程——CAN驱动经验文档
单片机的码农
STM32入门教程stm32单片机嵌入式硬件
##1.引言-简述STM32F407微控制器及其在工业和汽车应用中的CAN通讯重要性。-阐明文档的目标,即分享STM32F407CAN驱动的开发经验和最佳实践。##2.STM32F407CAN硬件特性-详细介绍STM32F407的CAN硬件特性,包括消息RAM、工作模式、消息过滤等。-讨论STM32F407的CAN外设时钟配置和中断管理。##3.开发环境搭建-推荐并指导安装必要的软件工具,如STM
- Python 爬虫实战:科学知识收集网站构建
西攻城狮北
python爬虫开发语言
一、引言在信息爆炸的时代,科学知识的收集与整理变得尤为重要。通过构建一个科学知识收集网站,我们可以高效地获取、整理和展示各类科学知识,为科研人员、学生以及科学爱好者提供便利。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术构建这样一个网站,涵盖从目标网站分析到数据存储与展示的完整流程。二、目标网站分析选择一个合适的科学知识网站作为数据源是构建收集网站的第一步。以中国科学院(http://www.cas.
- linux中dhcp如何配置两个子网,linux – 配置DHCP服务器以在同一VLAN上为多个子网提供服务...
Retsuki Uchu
我有一个由多个子网组成的VLAN,我想使用DHCP集中IP地址指定.DHCP服务器(100.100.25.88)是子网100.100.25.64/27上的Debian计算机.我想为子网100.100.68.0/24中的计算机分配IP地址.最终目标是在100.100.68.0/24子网中的所有计算机上启用PXE引导.下面是我的dhcpd.conf文件,#DHCPConfigurationfileus
- 软件代码测试如何进行?专业第三方软件测评机构分享
第三方软件测评
软件测试
软件代码测试是对软件应用程序进行评估的过程,旨在发现软件中的缺陷、错误或潜在问题,确保软件的功能、性能和安全性满足预定的要求。简而言之,软件测试可以看作是对代码进行的一次“健康检查”,通过系统的测试手段,发现并修复程序中的问题。一、软件代码测试的流程1、明确测试目标:设定要测试的功能、性能要求及其他重要标准。2、设计测试用例:根据需求文档和设计文档编写详细的测试用例,涵盖各个测试维度。3、执行测试
- Python处理CSV文件的12个高效技巧
宇宙大豹发
python开发语言
今天,我们的Python之旅,目标是那片由逗号分隔的宝藏——CSV文件。别看它简单,掌握这些技巧,你的数据处理能力将直线上升,轻松驾驭千行万列的数据海洋。让我们一起,用Python的魔力,让CSV舞动起来吧!1.初次见面,你好,CSV!安装pandas,是这场冒险的起点。它,是Python数据分析的瑞士军刀。pipinstallpandas导入我们的英雄——pandas,并亲切地叫它pd。impo
- [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