- 【氮化镓】基于SiC脉冲I-V系统研究Schottky型p-GaN HEMT正栅极ESD机制
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性人工智能氮化镓GaNHEMTESD脉冲测试
这篇文章题为《InvestigatingForwardGateESDMechanismofSchottky-Typep-GaNGateHEMTsUsingaSiC-BasedHigh-SpeedPulsedI-VTestSystem》,发表于《IEEEElectronDeviceLetters》2024年7月刊。研究重点是探讨肖特基型p-GaN门极高电子迁移率晶体管(HEMTs)在正向门极人体模型
- 【氮化镓】p-GaN HEMTs空穴陷阱低温冻结效应
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性科技科学研究学习多尺度模拟
这篇文章是关于低温条件下p-GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)栅极漏电的研究。文章通过电容深能级瞬态谱(C-DLTS)测试和理论模型分析,探讨了空穴陷阱对栅极漏电电流的影响。以下是对文章的总结:摘要(Abstract)文章摘要指出,在低温条件下,p-GaNHEMTs表现出一种冻结陷阱效应,导致空穴载流子被捕获在长寿命状态中,从而影响载流子传输。通过C-DLTS测试和基于理论模型的分析,发现在低
- Ollama 已部署DeepSeek模型,如果用Java语言实现调用
meisongqing
java开发语言人工智能llama
以下是使用Java调用Ollama部署的DeepSeek模型的详细方法:1.通过HTTPAPI调用(推荐)Ollama提供了RESTfulAPI,可以用Java的HTTP客户端库(如OkHttp)直接调用。步骤1:添加依赖在Maven项目的pom.xml中添加:xml复制com.squareup.okhttp3okhttp4.12.0com.google.code.gsongson2.10.1运行
- DeepSeek + Cline:编程如何加速引擎
meisongqing
人工智能
DeepSeek与Cline的结合为编程工作流提供了显著的加速能力,这种组合通过AI辅助规划、代码生成与优化、实时调试等功能,大幅提升开发效率。以下是具体实现方式及技术要点:一、智能规划与代码生成问题分析与规划(Plan模式)DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理,开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求(如“用Python实现数据清洗并计算平均值”)。DeepSeek会根据
- 【大模型开发】Megatron-LM 深度解析:原理、应用与代码实现
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发HuggingFace大模型生态机器学习Megatron-LM并行训练大模型加速
以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析,并提供示例代码和详细的注释说明,帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现(GitHub:NVIDIA/Megatron-LM),并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的
- 【大模型开发】深入解析 DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调deepseekdeepspeedpython人工智能pytorch
深入解析DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎,专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案,让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述,帮助读者更好地理解并使用Deep
- 【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习大模型技术开发与实践大模型开发HuggingFaceDeepSpeed大模型生态机器学习深度学习大模型技术栈
支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型(LLM,LargeLanguageModel)在工业与学术界的应用日益广泛,从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型,背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持。本文将介绍其中几大核心组件和框架,包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM,以及其他相关工具和方法,展示它们在训练效率
- 2025 年,微服务架构和大模型能 “玩出” 什么新花样?
字节跳动开源
架构微服务人工智能
2025年开年,DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮,并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下,微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务,每个服务运行在自己的进程中,负责特定的业务功能。与单体架构相比,微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性,这些特性使其成为现代软件开发的首选。然而,随着企业应用规模和复
- python调用ollama本地部署的deepseek
小杰丶
python开发语言
说明在本地主机上调用局域网内使用ollama部署好的deepseek。之前的文章中已经部署好,并调试通的网络,现在需要使用python能调用deepseek的API,便于后续的模型探索和应用开发。但是百度了很多,没一个能用的,各种无脑的复制粘贴,最后还是老实得去看官方文档,还是自己记录一下比较好。正文使用ollama的pythonlib包进行deepseek的调用。pypyi地址:ollama·P
- LangChain 发布政策详解
VYSAHF
langchain人工智能深度学习python
技术背景介绍LangChain是一个用于构建和部署大型语言模型(LLM)应用的生态系统。它由多个组件包组成,例如langchain-core、langchain、langchain-community、langgraph和langserve等。随着应用需求的快速变化,LangChain的开发与发布策略也相应调整,以便更好地服务于用户社区。核心原理解析LangChain生态系统采用语义版本控制(Se
- HSPF 水文模型建模方法与案例分析实践技术应用-流域划分、河网设置、溶解氧与营养物的模拟、温度模拟、藻类的模拟、温度的模拟
KY_chenzhao
HSPF模型流域
在水文模拟领域,HSPF模型(HydrologicalSimulationProgramFortran)与SWAT模型一样,都是备受瞩目的水文模型软件。HSPF模型因其强大的功能和简便的操作,在全球范围内得到了广泛应用。该模型不仅能够在缺乏测量数据的情况下提供可靠的模拟数据,还能满足不同场景下的水文模拟需求。一、HSPF模型的优势高集成度的前后处理软件:HSPF模型配备了高集成度的前后处理软件,大
- PIPCA个人信息保护合规审计师认证介绍!
熙丫 13381482386
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个人信息保护合规审计师"(PersonalInformationProtectionComplianceAuditor-CCRC)是中国网络安全审查认证中心与市场监管大数据中心为深入贯彻实施《个人信息保护法》,推动个人信息处理者切实履行合规审计职责,针对企事业单位及第三方机构中从事个人信息保护合规审计(简称“个保审计”)的专业人员,依据《个人信息保护法》、《网络安全从业人员能力基本要求》
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(6)迁移学习
小圆圆666
深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上,以提高新任务的学习效率和性能。优势:节省训练时间,提高模型性能,尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务,比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域(SourceDomain):已有知识的领域(如ImageNet图像库)。目标域(
- Unity游戏引擎
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游戏引擎unity
在数字创意的世界里,Unity引擎以其强大的功能和灵活性,已经成为无数开发者心中构建梦想游戏的首选工具。今天,我们就来深入探讨Unity的奥秘,解锁它如何帮助我们实现那些令人惊叹的游戏项目。unity博文的概要:1.入门教程和资源分享初学者指南:这类博文为刚接触Unity的新手提供入门指导,介绍Unity界面布局、基本操作和简单的游戏开发流程。资源推荐:分享对开发者非常有帮助的Unity插件、模型
- 通义万相2.1:AI视频生成迎来“质变”,运镜、文字、物理规律全面突破
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AI视频生成,从“能看”到“惊艳”的跨越在人工智能的浪潮中,AI视频生成无疑是最受瞩目的领域之一。从最初的简单动画到如今的逼真模拟,AI视频生成技术正在快速发展,不断刷新人们的认知。近日,阿里云旗下通义万相视频生成模型宣布了2.1版本的重磅升级,不仅在性能上实现了全面提升,更在运镜、文字生成、物理规律模拟等方面取得了突破性进展,让AI视频生成真正进入了“质变”的新阶段。通义万相2.1的出现,不仅是
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three.js创建模型后,想要实现点击模型获取模型对象触发相应事件。可以使用它提供的APITHREE.Raycaster()https://threejs.org/docs/index.html?q=Raycaster#api/en/core/Raycaster//监听点击事件window.addEventListener('click',(event)=>{event.preventDefau
- OpenBayes 教程上新 | 性能比肩满血版 DeepSeek-R1,QwQ-32B 一键部署教程上线
上周,阿里云突发大招,强势开源了全新推理模型通义千问QwQ-32B。在多个关键基准测试上,其以32B的参数量,超越了OpenAI-o1-mini,比肩671B参数的满血版DeepSeek-R1。QwQ-32B不仅性能哇塞,在保持强劲性能的同时,它还大幅降低了部署使用成本,在消费级显卡上也能实现本地部署,堪称实力与性价比的典范。QwQ-32B在多项基准测试中与DeepSeek-R1-671B等推理模
- 领域大模型之微调技术和最佳实践
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BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域,如营销、医疗保健、金融。在本指南中,您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型(LLM)的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小,即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说,L
- 利用AI大模型,破解医疗数据困境_医疗ai大模型
喝不喝奶茶丫
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随着AI技术飞跃,医疗基础模型在2023年逐渐涌现。它们不仅能深刻理解临床数据,还能生成富有洞见的医疗知识。从影像诊断到药物研发,这些模型正逐步改写医疗服务的未来。然而,数据量有限、标注成本高、多模态数据融合困难等挑战仍旧存在。如何在确保隐私的前提下,高效利用有限的医疗数据?医疗数据困境新解:基础模型医疗诊断对减少疾病发生、降低死亡率、提高民众健康水平具有重要意义。高质量的医疗数据在其中扮演了不可
- LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话
喝不喝奶茶丫
langchain人工智能大模型大模型应用AI大模型Memory大语言模型
上节课,我我为您介绍了LangChain中最基本的链式结构,以及基于这个链式结构演化出来的ReAct对话链模型。今天我将由简入繁,为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。本教程将详细介绍这些记忆组件的工作原理、特性以及使用方法。【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习
- 前端的架构设计与演化实例
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前端jsonjavascriptViewUI
前言本文介绍我在实际的前端项目中的架构设计,展示因为需求变化而导致架构变化的过程。全文分为三个阶段,分别对应三次需求的变化,给出了对应的架构设计。在第一个阶段中,我使用面向过程设计;在第二个阶段和在第三个阶段中,我使用面向对象设计。本文内容策略依赖项第一个阶段需求架构设计项目示例代码序列图重构领域模型分析当前设计第二个阶段需求架构设计分析当前设计重构项目示例代码序列图分析具体实现重构领域模型思考:
- python贪心算法几个经典例子_贪心算法经典例子
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一、定义什么是贪心算法呢?所谓贪心算法是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来最好的选择。也就是说,不从整体最优解出发来考虑,它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下:1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解,得到每个子问题的局
- python贪心算法几个经典例子_贪心算法及几个经典例子
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一、定义什么是贪心算法呢?所谓贪心算法是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来最好的选择。也就是说,不从整体最优解出发来考虑,它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下:1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解,得到每个子问题的局
- llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析
Black_Rock_br
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前言:在人工智能领域,语言模型的高效部署和推理一直是研究热点。随着模型规模的不断扩大,如何在有限的硬件资源上实现快速、高效的推理,成为了一个关键问题。`llama.cpp`框架以其出色的性能和灵活性,为这一问题提供了有效的解决方案。其中,GGUF格式和模型量化参数是实现高效推理的重要技术手段。本文将对`llama.cpp`框架下的GGUF格式及量化参数进行详细解析,帮助读者更好地理解和应用这些技术
- AI 技术 引入 RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行
小赖同学啊
人工智能低空经济人工智能自动化运维
将AI技术引入RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行,从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是AI技术在RTK系统中的应用实例:一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题:RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度,传统方法耗时较长。AI解决方案:使用深度学习模型(如卷积神经网络CNN)预测整周模糊度。通过历史数据训练模型,实现快速解算。实例:某无人机公司使用A
- 数巅科技携手智慧足迹深耕行业大模型应用
Dipeak数巅科技
人工智能大数据商业智能BI
近日,数巅科技与智慧足迹数据科技有限公司(智慧足迹)达成战略合作,双方将联合开展AI大模型应用研发,提供定制化行业解决方案,以技术创新推动AI大模型应用创新,助力企业数智化转型。智慧足迹拥有丰富的系统集成经验,数巅科技拥有领先的AI大模型应用技术能力和专业知识,双方将充分发挥各自优势,在AI大模型应用领域展开深度合作:双方将联合研发企业级大模型场景化应用。数巅科技将提供全面的技术支持,包括但不限于
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2025年渗透测试面试指南面试职场和发展安全红蓝攻防护网2025科技
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- 2025年渗透测试面试题总结-快某手-安全实习生(一面、二面)(题目+回答)
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2025年渗透测试面试指南安全科技网络面试护网2015年
网络安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。目录快某手-安全实习生一面一、Linux操作:查看进程PID的5种方法二、Elasticsearch(ES)核心要点三、HTTPS建立过程(TLS1.3优化版)四、Python内存管理机制五、深拷贝与浅拷贝对比六、Python多线程局限性七、XSS防御方案八、SQL注入防
- 如何对大模型进行微调?从原理到实战全解析
挣扎与觉醒中的技术人
人工智能外包转型集成学习chatgptgpt-3软件工程
随着大语言模型(LLM)的快速发展,微调(Fine-tuning)已成为将通用模型转化为垂直领域专家的核心技术。本文将从原理、方法到实战步骤,结合OpenAI、HuggingFace等平台的最佳实践,详解大模型微调全流程。文末附赠独家资料包,助你快速上手!一、什么是大模型微调?微调指在预训练大模型(如GPT-3.5、LLaMA)的基础上,使用特定领域的数据进行二次训练,使模型适应新任务或领域需求。
- 最新网络安全-跨站脚本攻击(XSS)的原理、攻击及防御_xsstrike原理
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程序员web安全xss安全
XSS的类型反射型XSS/不持久型XSS存储型XSS/持久型XSS基于DOM的XSS常用Payload与工具XSS扫描工具Payloadsscript标签类结合js的html标签伪协议绕过危害防御简介跨站脚本攻击(全称CrossSiteScripting,为和CSS(层叠样式表)区分,简称为XSS)是指恶意攻击者在Web页面中插入恶意javascript代码(也可能包含html代码),当用户浏览网
- [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
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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
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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
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目录
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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
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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
1.先安装expect
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#!/bin/bash
- 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
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。
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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