- WRFDA资料同化系统在区域数值预报中的参数优化与敏感性分析
jwwkyjspt
水文大气气象气象海洋大气水文
数值预报已经成为提升预报质量的重要手段,而模式初值质量是决定数值预报质量的重要环节。资料同化作为提高模式初值质量的有效方法,成为当前气象、海洋和大气环境和水文等诸多领域科研、业务预报中的关键科学方法。资料同化新方法的快速发展,气象常规资料、卫星遥感观测和大气环境等多种资料日益增加,为资料同化的有效应用奠定了坚实的科学基础,也导致许多新的复杂科学问题,增加了实际应用的难度。为有效提升广大科研、业务人
- Excel+VBA+FFmpeg全能图片处理利器:批量选择、调整尺寸、压缩质量、图片合并,水平垂直合并一键搞定!
「已注销」
excel
Excel+VBA+FFmpeg全能图片处理利器本文介绍的VBA脚本主要实现以下功能:为什么选择Excel结合VBA与FFmpeg处理图片?1.多功能集成,一站式解决方案集成图片的批量选择、调整尺寸、压缩质量以及合并功能,满足在不同场景下的多样化需求,无需切换多个软件工具。2.自动化操作,省时省力通过双击Excel中的指定单元格,即可自动执行复杂的图片处理任务,减少手动操作,提升工作效率。3.灵活
- Python 中的集合(Set)详解:从基础操作到实际应用
面朝大海,春不暖,花不开
Python基础python开发语言
文章大纲引言:集合在Python中的重要性在Python编程中,集合(Set)是一种极为重要的内置数据结构,它以无序性和元素唯一性为主要特点。集合中的每个元素都是独一无二的,这使得它在处理数据去重、成员检测以及数学运算(如并集、交集)时表现出色。无论是进行大规模数据分析,还是优化算法效率,集合都能提供高效的解决方案。例如,在处理用户ID列表时,集合可以快速去除重复项,确保数据准确性。此外,集合与字
- 音视频学习(二十三):srs+ffmpeg实现rtmp的推拉流
却道天凉_好个秋
音视频学习音视频学习ffmpeg
rtmp协议:https://blog.csdn.net/www_dong/article/details/131026072rtmp收流:https://blog.csdn.net/www_dong/article/details/135073488rtmp发流:https://blog.csdn.net/www_dong/article/details/135254847安装和配置SRS服务器
- srs+ffmpeg+flv.js查看实时监控
nov4th
rtmpffmpeghttp-flvsrs
一、Linux中搭建srs服务器1、在Linux中下载srsgitclonehttps://github.com/ossrs/srs#下载很慢可以使用下面的地址gitclonehttps://gitee.com/winlinvip/srs.oschina2、编译srs#进入trunk目录cdsrs/trunk#编译./configure&&make3、创建自己的flv配置文件,可以从官方给的去复制
- srs+ffmpeg推流
rainbow-flow
操作系统macoslinuxubuntucentos
srs+ffmpeg推流过程一、安装srs二、安装yasm三、安装ffmpeg四、使用ffmpeg推流命令推流脚本推流五、vlc拉流一、安装srssrs源代码:https://github.com/ossrs/srs/wiki/v3_CN_Home安装步骤1,在合适目录下:gitclone-b3.0releasehttps://gitee.com/ossrs/srs.git2,cdsrs/trun
- 通过range和view来解实际应用题
写写闲篇儿
数据结构
我们先来看题:有n座山排成一列,每座山都有一个高度。给你一个整数数组height,其中height[i]表示第i座山的高度,再给你一个整数threshold。对于下标不为0的一座山,如果它左侧相邻的山的高度严格大于threshold,那么我们称它是稳定的。我们定义下标为0的山不是稳定的。请你返回一个数组,包含所有稳定山的下标,你可以以任意顺序返回下标数组。经过对题意的分析,可以分析出三个关键要点。
- 记录springboot集成多个mqtt,实现重连后重新订阅
shell_girl
springbootjavaspring
springboot整合多个mqtt前提:实际应用中,项目需要订阅其他服务器的消息,并且把本机消息发布,所以需要连接多个mqtt,实现不同的需求参考:https://blog.csdn.net/qq_40083897/article/details/117333716整合大致结构如下:1.引入依赖org.springframework.integrationspring-integration-s
- Web3.0 技术应用溯源系统建设
天机️灵韵
区块链区块链web3.0
Web3.0技术与溯源(TrackandTrace)的结合,是区块链等去中心化技术在实际应用中的典型场景之一。通过Web3.0的底层技术,可以构建透明、不可篡改且可验证的溯源系统,解决传统供应链、商品流通等领域的数据信任问题。以下是两者的深度关联与具体应用:一、Web3.0如何赋能溯源?区块链的不可篡改性核心机制:区块链通过哈希链、共识算法(如PoW/PoS)确保数据一旦上链,无法被单一方修改或删
- SOAP和WSDL和web服务三者的关系
SOAP(简单对象访问协议)、WSDL(Web服务描述语言)以及Web服务三者构成了一个紧密相连的技术栈,它们共同作用以支持分布式应用程序之间的互操作性。为了更深入地理解这三者之间的关系,我们可以从定义、功能角色及其在实际应用中的互动来探讨。定义Web服务:这是一种软件系统设计模式,旨在通过网络提供某些功能给其他软件或最终用户使用。它允许不同平台上的应用程序通过标准化的接口相互通信,从而实现跨平台
- MyBatis源码深度解析:核心机制与实战应用指南
言宇程序
mybatisMyBatis源码深度解析核心
MyBatis源码深度解析:核心机制与实战应用指南作为Java开发者,深入理解MyBatis源码能显著提升复杂场景下的技术决策能力。面对框架底层庞杂的模块设计,如何快速建立系统化的源码认知体系?本文将从实际应用场景出发,拆解核心源码实现逻辑。一、源码阅读的价值与技术突破点配置陷阱规避通过分析XML配置加载流程,掌握MappedStatement注册机制与typeAliases的优先级陷阱性能调优依
- FFmpeg:播放音频
奋斗的IT青年
FFmpegFFmpeg音频解码播放
现在我们要来播放声音。SDL也为我们准备了输出声音的方法。函数SDL_OpenAudio()本身就是用来打开声音设备的。它使用一个叫做SDL_AudioSpec结构体作为参数,这个结构体中包含了我们将要输出的音频的所有信息。在我们展示如何建立之前,让我们先解释一下电脑是如何处理音频的。数字音频是由一长串的样本流组成的。每个样本表示声音波形中的一个值。声音按照一个特定的采样率来进行录制,采样率表示以
- 推荐系统的视频特征-视频关键帧特征提取与向量生成
总体流程概览视频文件(.mp4)↓关键帧抽取(FFmpeg/SceneDetect)↓帧图像(.jpg)↓图像模型提取特征(CLIP/CNN/ViT)↓多帧聚合成视频向量(均值池化等)↓向量库/推荐系统模型特征提取推荐:使用OpenAI的CLIP模型CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePretraining)适合推荐系统做跨模态建模,对视频封面帧或场景帧提取效果非常好。✅1
- MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参
AI天才研究院
AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
- AI--提升效率、驱动创新的核心引擎
保持学习ing
AI编程自动化低代码
自动化代码生成、低代码/无代码开发、算法优化实践等新兴技术在软件开发领域正逐渐崭露头角。这些技术为开发者提供了更高效、更便捷的开发方式,大大提升了软件开发的效率和质量。本文重点探讨的是这些技术在实际应用中的价值和优势。1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术,通过分析需求和已有代码,生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量,提高开发效率。
- ffmpeg 环境变量和新版本替换
珊珊而川
ffmpeg
进入容器里面:拷贝新版ffmpeg到系统路径cp/app/roop/ffmpeg-7.0.2-amd64-static/ffmpeg/usr/local/bin/cp/app/roop/ffmpeg-7.0.2-amd64-static/ffprobe/usr/local/bin/修改PATH变量,确保优先使用/usr/local/binexportPATH=/usr/local/bin:$PAT
- ffmpeg下载地址
珊珊而川
ffmpeg
你已经通过pipinstallffmpeg安装了一个名为ffmpeg的Python包,但这并不等于你真正安装了系统级别的FFmpeg可执行程序,而roop的代码是通过调用系统的ffmpeg命令行工具来处理视频的。问题分析你遇到的报错:[ROOP.CORE]ffmpegisnotinstalled.说明roop在运行时检查系统中是否能调用ffmpeg,而不是是否安装了Python包ffmpeg。✅解
- C++基础(FreeRDP编译)
安装先安装openssl保姆级OpenSSL下载及安装教程,OpenSSL下载及安装教程-CSDN博客vcpkgintegrateinstall安装vcpkginstallzlibvcpkginstallffmpeg:x64-windows编译指令PSD:\freerdp\FreeRDP\build>cmake..-G"VisualStudio172022"-Ax64-DCMAKE_TOOLCHA
- 从零开始:Python实现语音识别的完整教程
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络python语音识别xcodeai
从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、完整教程、语音输入、文字输出摘要:本文将带领大家从零开始,用Python实现语音识别功能。我们会详细介绍语音识别的核心概念、相关算法原理,通过具体的代码示例,一步步教大家搭建开发环境、实现语音识别代码,并对代码进行解读。同时,还会探讨语音识别的实际应用场景、推荐相关工具和资源,最后分析未来发展趋势与挑战。背景介绍目的和范围
- MongoDB06 - MongoDB 地理空间
是小崔啊
#mongoDBmongodb网络数据库
MongoDB06-MongoDB地理空间文章目录MongoDB06-MongoDB地理空间一:地理空间数据基础1:地理数据表示方式1.1:GeoJSON格式1.2:传统坐标对2:地理空间索引2.1:2dsphere索引2.2:2d索引2.3:混合索引二:地理空间查询和聚合1:完全包含于几何图形2:与指定几何图形相交3:找附近点并按距离排序4:地理空间的聚合操作5:地理空间计算函数三:实际应用示例
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
YOLO计算机视觉应用YOLO人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
- Python隐式反馈数据集库之implicit使用详解
Rocky006
python开发语言
概要Implicit是一个专注于隐式反馈数据集的协同过滤推荐系统Python库,由BenFrederickson开发。与显式反馈(如用户明确给予的评分)不同,隐式反馈是指用户通过行为间接表达偏好的数据,如点击次数、浏览时长或购买历史。这类数据在实际应用中更为普遍,但也更难以处理。传统推荐系统如Surprise或LightFM虽然功能全面,但在处理大规模稀疏矩阵时性能不佳。Implicit库通过优化
- 激活函数和批归一化(BatchNorm)
简单记录学习~。在神经网络中,激活函数和批归一化(BatchNorm)的配合使用是为了解决数据分布偏移和梯度不稳定问题。以下是逐步解释:1.激活函数为何导致值向上下限移动?以Sigmoid/Tanh为例:这类饱和型激活函数(如Sigmoid、Tanh)的导数在输入绝对值较大时会趋近于0(饱和区)。例如:Sigmoid的输出范围是(0,1)当输入≫0时,输出接近1;x≪0时,输出接近0。
- 数据库领域下的时序数据库并发控制
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&Agent数据库时序数据库ai
时序数据库并发控制:原理、实现与最佳实践关键词:时序数据库、并发控制、MVCC、时间戳排序、乐观并发控制、分布式事务、性能优化摘要:本文深入探讨时序数据库中的并发控制机制,从基本原理到实际实现进行全面剖析。文章首先介绍时序数据库的特点和并发控制挑战,然后详细分析MVCC、时间戳排序等核心算法原理,并通过代码示例展示实现细节。接着探讨分布式环境下的特殊考量,提供性能优化策略和实际应用案例。最后展望未
- memcpy与memcpy_toio:深入解析两大数据传输神器
jghhh01
c++c语言
在软件开发中,数据的高效传输是确保程序性能和稳定性的关键。C语言作为一种广泛应用于系统编程和嵌入式开发的语言,提供了多种用于数据复制和传输的函数。其中,memcpy和memcpy_toio是两个备受关注的数据传输函数,它们各自在特定场景下发挥着不可替代的作用。本文将深入解析这两个函数,探讨它们的用途、区别以及在实际应用中的最佳实践。一、memcpy:内存复制的基础工具memcpy是C标准库中的一个
- 小程序领域开发语言的基础教程
小程序开发2020
小程序开发语言ai
小程序领域开发语言的基础教程:从0到1轻松入门关键词:小程序开发、WXML、WXSS、JavaScript、双线程模型、生命周期、组件化摘要:本文是针对小程序开发语言的零基础入门指南,通过生活类比、代码示例和实战案例,详细讲解小程序核心开发语言(WXML/WXSS/JavaScript)的原理、协作方式及实际应用。无论你是前端新手还是想转行小程序开发的小白,都能通过本文掌握小程序开发的“三板斧”,
- JVM调优实战 Day 11:JVM参数调优最佳实践
在未来等你
JVM调优实战JVMJava性能优化调优虚拟机
【JVM调优实战Day11】JVM参数调优最佳实践文章标签jvm,jvm调优,java性能优化,jvm参数配置,垃圾回收,JVM监控,Java开发,架构设计文章简述在Java应用的性能调优过程中,JVM参数的合理配置是影响系统稳定性和吞吐量的关键因素。本文作为“JVM调优实战”系列的第11天内容,全面讲解JVM参数调优的核心概念、技术原理与实际应用场景。文章从JVM内存模型、GC策略出发,深入分析
- AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能网络ai
AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率关键词:AI人工智能、空间智能领域、运营效率、智能算法、数据驱动摘要:本文聚焦于AI人工智能在空间智能领域的应用,旨在探讨其如何助力该领域提升运营效率。首先介绍了空间智能领域的背景和相关概念,阐述了AI在其中的核心作用和原理。接着详细讲解了相关核心算法,并结合数学模型进行分析。通过项目实战案例展示了AI在空间智能领域的具体应用和实现方式。同时探讨了实际应用场
- 【算法设计与分析】(三)二分搜索技术与大整数乘法
珹洺
#算法设计与分析算法
【算法设计与分析】(三)二分搜索技术与大整数乘法前言一、二分搜索技术1.为什么需要二分搜索?2.二分搜索怎么做?3.为什么说它很快?4.哪些场景会用到?二、大整数乘法1.问题来了:数字太大怎么办?2.传统方法3.用分治思想优化4.Karatsuba算法:具体怎么算?5.效率提升有多大?6.实际应用场景总结前言在上一篇博客中,我们已深入剖析了递归的本质内涵与分治法的核心思想——通过将复杂问题分解为规
- 【算法设计与分析】(四)Strassen 矩阵
珹洺
#算法设计与分析算法矩阵线性代数
【算法设计与分析】(四)Strassen矩阵前言一、传统矩阵乘法二、Strassen矩阵乘法1.算法步骤2.效率提升三、实际应用场景四、算法的局限性与改进前言上一篇博客我们以生动形象的例子和清晰的步骤,为大家详细讲解了二分搜索技术与大整数乘法。接下来,这篇博客将带大家深入探索**Strassen矩阵**乘法,感受算法优化魅力。我的个人主页,欢迎来阅读我的其他文章https://blog.csdn.
- [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