- 通过命令行工作流提升工作效率的实战教程(持续更新)
herosunly
大模型工作流实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了通过命令行工作流提升工作效率的实战教程,希望对使用大语言模型的同学们有所
- Python进阶————迭代器与生成器
记得多吃点
Python进阶知识python开发语言
迭代器与生成器前言一、迭代器二、生成器2.1创建生成器的两种方式2.1.1生成器推导式2.1.2yield关键字2.2使用生成器生成批次数据三、区别与联系3.1区别3.2联系总结前言我们之前学习遍历的时候,系统会一下子给我们显示所有的数据,我们希望当我们需要数据的时候再给我们数据,那么,我们就需要迭代器与生成器的帮助。迭代器和生成器在Python中都是用来处理数据序列的重要工具,它们之间的主要区别
- python入门教程jupyter_Jupyter Notebooks的安装和使用介绍
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最近又开始重新学习Python,学习中使用到了一款编辑器JupyterNotebooks,非常想安利给初学python的同学。注:本文内容仅针对windows环境下安装和配置JupyterNotebooks。1.JupyterNotebooks简介国际惯例还是来一段官方的介绍:Notebooks其实就像是你的python笔记本一样,不仅可以运行书写的python代码,同时还支持markdown格式
- 第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook
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深度学习PyTorch极简入门人工智能深度学习PyTorch
本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具:Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序,可以使用集成开发环境或集成管理系统,最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda,是因为Anacon
- 【PHP】Laravel 介绍 史上最优雅的 PHP 框架
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1.Laravel介绍Laravel是一个开源的PHPWeb应用框架,由TaylorOtwell创建并于2011年6月首次发布。它遵循模型-视图-控制器(MVC)架构模式,旨在简化Web开发的任务,提供了一套丰富的功能,帮助开发者快速构建安全、可扩展的Web应用程序。附注:文末附有Laravel的社区入口,感兴趣的小伙伴可以去社区寻找更多学习资料以下是Laravel的一些主要特点和组件:核心特点M
- PyQt5中的QObject对象
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QObject在Qt中QObject是所有类的基类,换而言之是在Qt中所有的类均继承自QObject,这使得QObject中的所有方法在其它类中使用。所以学习QObject中的方法有其特殊的意义。继承结构测试的方法fromPyQt5.QtCoreimportQObject#创建一个QObject对象obj=QObject()#获得父类mros=QObject.mro()formroinmros:p
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最近几年,尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后,人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好,大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中,亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
- YOLOv10改进,YOLOv10检测头融合DynamicHead,添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要作者提出一种新的检测头,称为“动态头”,旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。如果我们将骨干网络的输出(即检测头的输入)视为一个三维张量,其维度为级别×空间×通道,这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题,直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。然而,直接在所有维度上学习注意力函数过于困难,且计算成本过高。因此,作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制,即在级
- hive表指定分区字段搜索_Hive学习-Hive基本操作(建库、建表、分区表、写数据)...
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hive表指定分区字段搜索
hive简单认识Hive是建立在HDFS之上的数据仓库,所以Hive的数据全部存储在HDFS上。Hive的数据分为两部分,一部分是存在HDFS上的具体数据,一部分是描述这些具体数据的元数据信息,一般Hive的元数据存在MySQL上。Hive是类SQL语法的数据查询、计算、分析工具,执行引擎默认的是MapReduce,可以设置为Spark、Tez。Hive分内部表和外部表,外部表在建表的同时指定一个
- R语言 安装zip包
毕崇亮
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我整理的一些关于【管理】的项目学习资料(附讲解~~)和大家一起分享、学习一下:https://d.51cto.com/eDOcp1如何在R语言中安装zip包作为一名刚入行的开发者,你可能对R语言中的包管理有些困惑。今天,我将带你一步步了解如何在R语言中安装zip包,并通过简单的示例帮助你掌握这一技能。安装包可以让你使用更丰富的功能与工具,所以这是一项非常重要的基础技能。安装zip包的流程在开始之前
- 【hadoop学习之路】Hive HQL 语句实现查询
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目录表数据表1students_data.txt表2course.txt实验步骤结论表数据表1students_data.txt21434,Sara,F,21,20,73,classC41443,Mary,M,19,30,90,classA43333,Dery,F,20,40,85,classB45454,Mary,F,22,10,91,classA14634,Henry,M,18,50,56,c
- 鸿蒙5.0版开发:媒体数据封装
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往期鸿蒙全套实战文章必看:鸿蒙开发核心知识点,看这篇文章就够了最新版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目,看这一篇文章就够了(部分项目附源码)媒体数据封装开发者可以调用本模块的NativeAPI接口,完成音视频封装,即将音频、视频等编码后的媒体数据,按一定的格式存储到文件里。当前支持的封装能力如下:封装格式视
- 基于深度学习的行人检测与识别系统:YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现
2025年数学建模美赛
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引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用,广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容,自动识别并定位行人,这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战,如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来,深度学习的进步,尤其是目标检测领域的快速发展,为行人检测提供了强有力的支持。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,作为目前目标检测领域
- 基于深度学习的行人检测识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
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1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域,广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战,如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的方法,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,继承了YOLO一贯的高效性和准确性,在速度
- Doris实战——特步集团零售数据仓库项目实践
吵吵叭火
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目录一、背景二、总体架构三、ETL实践3.1批量数据的导入3.2实时数据接入3.3数据加工3.4BI查询四、实时需求响应五、其他经验5.1DorisBE内存溢出5.2SQL任务超时5.3删除语句不支持表达式5.4Drop表闪回六、未来展望原文大佬的这篇Doris数仓建设案例有借鉴意义,这里摘抄下来用作学习和知识沉淀。如有侵权等告知~一、背景特步集团有限公司是中国领先的体育用品企业之一,为了提高特步
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C#从入门到精通c#java开发语言.NET.net
.NET学习资料.NET学习资料.NET学习资料C#作为一种广泛应用于.NET开发的编程语言,以其简洁、高效和类型安全等特性,深受开发者喜爱。在踏入C#编程领域时,编写经典的“HelloWorld”程序是重要的起点,它能帮助我们快速熟悉C#的开发流程与基本语法。下面,就让我们一同开启C#的“HelloWorld”之旅。一、开发环境搭建要编写C#程序,首先需要安装合适的开发环境。微软官方提供的Vis
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- 在Android中通过JNI实现Java与C++的交互:Hello World示例
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- (3-5)文生图模型架构:扩散模型
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3.5扩散模型扩散模型(DiffusionModels)是一类用于生成图像的深度学习模型,近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。扩散模型的基本思想是通过逐步添加噪声到数据中,然后学习从噪声中恢复原始数据的过程。3.5.1扩散模型的基本概念扩散模型是一种基于随机过程的生成模型,通过逐步添加和去除噪声,实现从随机噪声到高质量数据的转化,其独特的训练和生成机制使其在图像生成领域表现出色。1.扩散过程扩
- 【C++】一文带你学完 C++【完整版-附代码示例】
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本文篇幅较长,几乎涵盖了权威C语言教程【CppPrimerPlus】的所有可用知识点,建议点赞收藏关注方便后续阅读。附注:建议学完一个知识点后,同步进行编程练习以便于巩固掌握知识点;编程学习是重理论更重实践的一个过程,唯有多写多练才能快速掌握C++全教程正文开始0.hello.cpp【经典入门程序】#includeintmain(){std::cout>num;std::coutvoidhello
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LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中,LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。本文将深入探讨LogisticRegression的各种参数,并展示如何通过调整这些参数来优化模型的性能。1.LogisticRegression简介LogisticRegression通过使用逻辑函数将线性回归的输出映
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 侯捷 C++ 课程学习笔记:深入理解 C++ 核心技术与实战应用
不能只会打代码
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目录引言第一章:C++基础回顾1.1C++的历史与发展1.2C++的核心特性1.3C++的编译与执行第二章:面向对象编程2.1类与对象2.2构造函数与析构函数2.3继承与多态第三章:泛型编程与模板3.1函数模板3.2类模板3.3STL容器与算法第四章:高级特性4.1智能指针4.2移动语义与右值引用4.3Lambda表达式第五章:实战应用5.1项目结构设计5.2性能优化5.3调试与测试第六章:学习心
- 快速学习安装使用etcd
蓝胖子不是胖子
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1.什么是etcd?etcd是一个分布式键值存储系统,主要用于分布式系统的配置管理和服务发现。它提供了可靠的数据存储,etcd可以用来构建高可用的分布式键值数据库,根据官网介绍并且支持分布式锁、Leader选举等功能,通常被用作微服务架构中的注册中心。在目前go的大部分组件还有框架中都被采用为注册中心组件相当于zookper和redis2.安装etcd2.1.在本地安装etcd2.1.1.Linu
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cesium学习一、Cesium初始化CesiumWidget才是核心类\color{red}CesiumWidget才是核心类CesiumWidget才是核心类定义assessTokenCesium.Ion.defaultAccessToken='在Cesium官网中申请的token'实例化cesiumArcGIS影像图层constesri=newCesium.ArcGisMapServerIm
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一、提要作为一名数据工作人员,SQL是日常工作中最常用的数据提取&简单预处理语言。因为其使用的广泛性和易学程度也被其他岗位比如产品经理、研发广泛学习使用,本篇文章主要结合经典面试题,给出通过数据开发面试的SQL方法与实战。以下题目均来与笔者经历&网上分享的中高难度SQL题。二、解题思路简单——会考察一些groupby&limit之类的用法,或者平时用的不多的函数比如rand()类;会涉及到一些表之
- 机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型
坐望云起
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一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下:1.音频录制:首先需要对口语发音进行录制,并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理:对音频信号进行预处理,包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取:特征提取是语音信号处理的一个重要部分,通过对音频数据进行分析,提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征,并转化成数字特征。4.模型训练:在特征提取完
- Cesium ArcGisMapServerImageryProvider API 介绍
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作为一名GIS研究生,WebGIS技术无疑是我们必学的核心之一。说到WebGIS,要提的就是Cesium——这个让3D地球可视化变得简单又强大的工具。为了帮助大家更好地理解和使用Cesium,我决定把我自己在学习Cesium文档过程中的一些心得和收获分享给大家。大家一起交流,一起进步!在Cesium中,ArcGisMapServerImageryProvider是一个非常有用的API,它允许开发者
- 深入学习华为IPD流程之华为-PDT经理角色认知培训教材
智慧化智能化数字化方案
项目经理售前工程师技能提升学习华为华为IPD流程pdt经理华为IPDipd产品研发IPD项目管理
本文介绍了PDT经理的角色认知,包括其在IPD体系中的位置、基本角色定位、关键管理活动、能力模型和评估方法以及培养路径。文章指出PDT经理是重量级产品开发团队的管理者,负责产品的商业成功和跨功能部门合作,通过绩效管理加强团队凝聚力,对商业结果负责。重点内容:1.PDT经理角色重要,负责产品商业成功和跨功能部门合作。2.关键管理活动包括制定产品策略、管理交付、提升客户满意度等。3.PDT经理需具备战
- [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
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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
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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
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Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
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The solution set must not conta
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- 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
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- Linux实用命令整理
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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。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
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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