- AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其主要驱动力之一,已经在各个领域取得了显著的成果。然而,随着模型规模的不断扩大,如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型,成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
- GPT4All:免费使用本地运行无需GPU的基于C++的GPT模型和UI: A free-to-use, locally running, privacy-aware chatbot. No GPU
AI天才研究院
ChatGPT大数据AI人工智能LLM大模型落地实战指南gpt人工智能语言模型自然语言处理编程实践开发语言c++
目录GPT4All:https://github.co:m/nomic-ai/gpt4allGPT4AllChatUIGPT4All聊天用户界面效果测试问题:HowtowriteamultipleThreadcodeInJava?输出:GPT4All如何运作RunningLLMsonCPU在CPU上运行LLMSideloadinganyggMLmodel加载任何ggML模型GPT4ALL:目前已经
- 接口技术-第1次作业
厂里英才
作业接口技术
目录1、接口技术的基本任务是什么?2、接口芯片的编程模型方法是什么?采用编程模型方法对分析与应用微机系统的硬件资源有什么意义?3、什么是接口?阐述接口的功能。4、什么是多总线技术?多总线层次化总线结构主要有哪几个层次?5、如何实现在PCI总线系统中查找一个PCI设备?1、接口技术的基本任务是什么?微机接口的基本任务有两个:一是实现I/O设备与总线的连接;二是连接起来以后,CPU通过接口对I/O设备
- 机器学习&深度学习目录
UQI-LIUWJ
各专栏目录深度学习人工智能1024程序员节
机器学习模型机器学习笔记:Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记:attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ViT(论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale)_UQ
- Junit和Eclemma介绍--java白盒测试工具
myy_2018
JAVA
Junit一般进行单元测试时候使用,以前写好了模块,然后写一个main函数,写几个通用的测试用例去测试代码的逻辑结果是否正确,现在Eclipse中Junit插件使得不必须手动编写main函数,可以借助Junit编写测试函数,自动生成与模块相匹配的测试模块。我们只需要添加测试用例即可,并且结果显示是否与预期符合。Eclemma是Junit配合使用的插件,是测试覆盖率的工具,对于含有条件判断的代码,对
- 【AI论文】FilmAgent: 一个用于虚拟3D空间中端到端电影制作自动化的多智能体框架
东临碣石82
自动化运维
摘要:虚拟电影制作涉及复杂的决策过程,包括剧本编写、虚拟摄影以及演员的精确定位和动作设计。受近期基于语言智能体社会的自动化决策领域进展的启发,本文提出了FilmAgent,这是一个新颖的、基于大型语言模型(LLM)的多智能体协作框架,旨在实现我们构建的3D虚拟空间中的端到端电影制作自动化。FilmAgent模拟了各种剧组成员角色,包括导演、编剧、演员和摄影师,并涵盖了电影制作工作流程的关键阶段:(
- 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法
梦回楼~
最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法(LeastSquaresMethod,LSE)是一种数学优化技术,主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是,我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值),但是(xn,yn)
- 容器化检索增强框架(R2R)
deepdata_cn
RAGRAG
R2RbySciPhi-AI是一个专门的RAG框架,专注于通过迭代细化来改进检索过程。主要特点包括实现新颖的检索算法,支持多步检索过程,与各种嵌入模型和向量存储集成,以及用于分析和可视化检索性能的工具。适合有兴趣突破检索技术界限的开发人员和研究人员,特别是在需要创新检索方法的场景。具有RESTfulAPI的容器化检索增强一代(RAG)。具有生产就绪型功能,包括多模式内容摄取、混合搜索功能、可配置的
- 高效向量搜索RAG解决方案(Canopy)
deepdata_cn
RAGRAG
Canopy利用Pinecone在高效向量搜索方面的专业知识,提供强大且可扩展的RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)解决方案。包括与Pinecone向量数据库的紧密集成,支持流处理和实时更新,先进的查询处理和重新排序功能,以及管理知识库和版本控制的工具。一、基本原理1.向量嵌入:Canopy首先会将文本数据转换为向量表示,通常使用预训练的语言模型等技术,将文本映射到
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 06-机器学习-数据预处理
不会打代码呜呜呜呜
机器学习机器学习人工智能
数据清洗数据清洗是数据预处理的核心步骤,旨在修正或移除数据集中的错误、不完整、重复或不一致的部分,为后续分析和建模提供可靠基础。以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例:一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空(NaN)模型无法处理缺失值,导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁,房价=-100万扭曲统计指标(如均值),降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合,降低
- 在计算机上本地运行 Deepseek R1
itmanll
linux
DownloadOllamaonLinuxDownloadOllamaonWindowsDownloadOllamaonmacOSDeepseekR1是一个强大的人工智能模型,在科技界掀起了波澜。它是一个开源语言模型,可以与GPT-4等大玩家展开竞争。但更重要的是,与其他一些模型不同,您可以在自己的计算机上本地运行DeepseekR1。linux步骤第1步:下载Ollama并安装curl-fsSL
- 【深入浅出 Yarn 架构与实现】1-1 设计理念与基本架构
大数据王小皮
深入浅出Yarn架构与实现架构hadoop大数据yarnjava
一、Yarn产生的背景Hadoop2之前是由HDFS和MR组成的,HDFS负责存储,MR负责计算。一)MRv1的问题耦合度高:MR中的jobTracker同时负责资源管理和作业控制两个功能,互相制约。可靠性差:管理节点是单机的,有单点故障的问题。资源利用率低:基于slot的资源分配模型。机器会将资源划分成若干相同大小的slot,并划定哪些是mapslot、哪些是reduceslot。无法支持多种计
- #深度学习:从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- 深入解析TCP/IP协议:网络通信的基石
一休哥助手
网络tcp/ip网络协议网络
1.引言TCP/IP协议是现代计算机网络的核心,它为互联网上的设备提供了通信的基础。在网络通信中,TCP/IP协议栈是无处不在的,无论是个人设备的浏览器请求,还是大型分布式系统的内部通信,都依赖于它的稳定、高效与可靠。本文将详细介绍TCP/IP协议的历史、分层模型、核心协议(TCP、IP等),并深入探讨其在网络通信中的重要角色。2.TCP/IP协议简介2.1TCP/IP的历史背景TCP/IP协议由
- 访问DOM元素(节点)
froginwe11
开发语言
DOM(文档对象模型)是Web开发中用于处理HTML和XML文档的标准接口,它允许开发者通过脚本语言(如JavaScript)动态地访问和修改文档的结构、内容和样式。在DOM中,文档的每个部分都被视为一个节点,包括元素、文本、属性等。访问DOM元素(节点)DOM提供了一系列方法来访问和操作元素(节点):getElementById():通过元素的ID获取元素节点。例如,document.getEl
- 基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统:数据集、模型和UI界面的完整实现
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统深度学习cnn无人机计算机视觉目标检测人工智能
摘要随着无人机技术的迅猛发展,无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统,采用R-CNN(区域卷积神经网络)算法,通过用户界面设计和数据集处理,实现高效的目标检测功能。通过本项目,旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案,并提高其在复杂环境下的工作效率。目
- 基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计
龙腾亚太
无人机
源自:系统工程与电子技术作者:张堃,华帅,袁斌林,杜睿怡“人工智能技术与咨询”发布摘要针对无人集群自主作战体系设计中的关键问题,提出基于Multi-Agent的无人集群自主作战系统设计方法。建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。仿真结果表明,所提设计方案不仅能够有效开展并完成
- Struts2 架构
段远山
Struts2javaspringmvcstruts2python
Struts2是一个MVC拉动的(或MVC2)框架,Struts2的模型-视图-控制器模式是通过以下五个核心部分进行实现的:操作(Actions)拦截器(Interceptors)值栈(ValueStack)/OGNL结果(Result)/结果类型视图技术而Struts2与传统的MVC框架略有不同,因为它由Action扮演模型的角色,而不是控制器,虽然这样会有一些重叠。上图描述了Struts2高级
- 软件测试基础:全面入门与实践指南
AWS云计算
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:软件测试是软件开发中的关键环节,对产品的质量和用户体验起决定性作用。本文详细介绍了软件测试的基本概念、类型、方法和过程,提供了测试工具的选择建议,并强调了持续学习、沟通协作、问题解决和业务理解的重要性。这些内容为软件测试的初学者提供了全面的入门指导和实践建议。1.软件测试基本概念与目标软件测试是确保软件质量和可靠性的关键环节,贯穿于整个软件开发生命周期。测试的
- 用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅
步子哥
AGI通用人工智能neo4j人工智能
在这个人工智能飞速发展的时代,Neo4j带来了一项令人激动的创新——GraphRAG生态系统工具。这组开源工具为开发人员提供了一个全新的途径,以构建基于知识图谱的智能应用,让机器更好地理解和回应我们的查询。接下来,让我们一起探索这些工具如何帮助我们构建更智能、更准确的应用。什么是GraphRAG?GraphRAG是一种结合了检索增强生成(RAG)技术和知识图谱的解决方案。它不仅解决了大型语言模型常
- coxphfit+matlab,计算Cox比例风险模型的coxph和cph函数有什么区别?
Mandy Liu
coxphfit+matlab
RCS=受限立方样条。您可以通过查看help(package="rms")找到函数的帮助文件下面是源代码的摘录,所以你可以看到那里的cph函数调用coxph.fit功能(的coxph在survival包胆量)>cph[...]if(nullmod)f=NULLelse{ytype=attr(Y,"type")fitter=if(method=="breslow"||method=="efron")
- 数据包的发送流程
sumatch
网络
以绿皮聊天软件为例:首先,我们两个手机的绿皮聊天软件客户端,要通信,中间会通过它们家服务器。大概长这样。但为了简化模型,我们把中间的服务器给省略掉,假设这是个端到端的通信。且为了保证消息的可靠性,我们盲猜它们之间用的是TCP协议进行通信。为了发送数据包,两端首先会通过三次握手,建立TCP连接。一个数据包,从聊天框里发出,消息会从聊天软件所在的用户空间拷贝到内核空间的发送缓冲区(sendbuffer
- DeepSeek R1模型基于ollama部署
&Dirac
机器学习笔记python语言模型nlp
DeepSeekR1模型基于ollama部署1、安装部署ollama(windows)2、在ollama中使用deepseekr13、问答示例4、python调用接口5、ollama常用命令1、安装部署ollama(windows)Ollama是一个专为本地机器设计的开源框架,旨在简化大型语言模型(LLM)的部署和运行过程。它提供了一套工具和命令,使用户能够轻松地下载、管理和运行各种语言模型,包括
- 预训练语言模型
Algorithm_Engineer_
基础知识和深度学习语言模型人工智能自然语言处理
一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型,通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段,模型被训练来学习数据的内在表示,而无需标注数据或任务特定的目标函数。这种学习能力使得预训练模型可以捕获数据的复杂结构和特征,并且在后续的特定任务上进行微调,从而提高模型在目标任务上的性能。1.1预训练过程数据收集与处理:收集大规模的数据,并对数据进行预处理,以便模型训练使用
- 探索未来对话的边界:Mixture-of-Agents(MoA)——大型语言模型的集体智慧引擎
潘俭渝Erik
探索未来对话的边界:Mixture-of-Agents(MoA)——大型语言模型的集体智慧引擎项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoA在当前人工智能的浪潮中,我们迎来了一个令人兴奋的技术突破——Mixture-of-Agents(MoA),它标志着大型语言模型(LLM)能力提升的新纪元。本文将引领您深入探索这一革命性项目,揭示其技术精粹,展望应用前景,并
- RPC是什么?
项三城
笔记
RPC概述RPC是什么RPC(RemoteProcedureCall)远程过程调用协议,一种通过网络从远程计算机上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC它假定某些协议的存在,例如TPC/UDP等,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络七层模型中,RPC跨越了传输层和应用层,RPC使得开发,包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。过程是什么?过程就是业务处理、计算任务,更直白的说,就
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之8 重新开始 之1 特定于领域的模板--一个三套接的hoc结构
一水鉴天
软件智能人工语言智能制造人工智能状态模式
由于前面的项目信息全部丢失,所以重新建立了这个项目,并以前一篇文章(之7)中的内容作为项目附件重新沟通。本文要点特定于领域的模板--一个三套接的hoc结构。这是今天讨论的内容。它是本项目actors剧本原型。其地位:祖传代码脚本模板中的--一个div标签的内容模型,在三端架构中描述前端执行公式的“体”性。目的是准备完善出该项目。希望的做法是:我将我给出的附件文档中零散的一些考虑组成出完整的描述文字
- Stable Diffusion:Python图像生成实战指南
AI绘画咪酱
stablediffusionpython人工智能AI作画AIGCai
前言今天要跟大家分享一个特别有趣的话题-如何使用Python和StableDiffusion来生成AI艺术作品。作为一名Python爱好者,我特别喜欢探索AI领域的新技术,而StableDiffusion则是最近特别火热的AI图像生成工具之一。1.StableDiffusion简介与环境配置StableDiffusion是一个强大的AI图像生成模型,它能够根据文字描述生成高质量的图像。在开始实战之
- [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