- 深度神经网络(DNN)详解
古龙飞扬
dnn人工智能神经网络
深度神经网络(DNN,DeepNeuralNetwork)是人工智能领域中的一种重要模型,它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理,实现了对复杂数据的处理和决策。以下是对深度神经网络(DNN)的超详细解析:一、DNN的基本概念DNN是一种具有多个隐藏层的神经网络模型,其核心在于其深度,即包含多个隐藏层。这些隐藏层通过非线性变换,使得模型能够捕捉到数据中的复杂关系和模式。DNN通常由输入层、隐藏层和输
- 费雪的线性判别分析(2)
CS创新实验室
数学基础人工智能机器学习线性代数
《费雪的线性判别分析》分为两部分,这是第二部分,第一部分的连接如下:费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类,必须计算出阈值w0w_0w0,求解方法有两种:贝叶斯方法。此方法在另外一篇《线性判别分析》中详解最小二乘法。此处演示此方法的求解过程3.1最小二乘法[6]^{[6]}[6]关于最小二乘法的详细讲解,请阅读参考资料[2]的有关章节,在其中对最小二乘法通过多个角度给
- chatgpt赋能Python-python_pyomo
atest166
ChatGptpythonchatgpt开发语言
PythonPyomo:优化问题解决利器PythonPyomo是一个开源的Python优化建模语言工具箱。它提供了一种简单灵活的方法来描述优化问题,并在可行性、线性、非线性、混合整数和二次规划等方面提供广泛的建模和求解功能。优点灵活:Pyomo可以通过对象导向编程方式来描述优化问题,而无需使用特定的语法或格式。它提供了一种比传统表格方式更灵活的方式来表示问题。可扩展:Pyomo的建模框架可以很容易
- 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)
- 从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
Echo-Nie
机器学习机器学习线性回归人工智能梯度下降数学推导
欢迎来到我的主页:【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到:Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
灵封~
scikit-learn线性回归python
一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
- 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19 再次重建 之4 职业能力程度(成熟度&进化度:集成&演进)评价 CSR 祖传代码:AI操作系统 之2
一水鉴天
人工语言智能制造软件智能人工智能
本文问题通过纲/目两者并举使能二者并进的偏序序积-斜成线(有秩-纲举目张),左边的行矢--横成行(有序-科目),顶上的列簇--竖成列(有线性-纲领):语法类型Type(智能化&公理化=自动化,有序&线性=简单链chains),语用单调概念格规范图(有序列表lists智能化),语义一阶理论格规则公式(线性树trees公理化)。整个构成一种非常特别的矩阵(有秩有序有线的一个稠密矩阵)。GPT理解上有点
- 深入理解JVM中的栈和堆
刘小豆豆豆
Java#JVMjavajvm栈内存泄漏
深入理解栈栈又名堆栈,它是一种运算受限的线性表。其限制是仅允许在表的一端进行插入和删除运算。这一端被称为栈顶,相对地,把另一端称为栈底。其特性是先进后出。栈是线程私有的,生命周期跟线程相同,当创建一个线程时,同时会创建一个栈,栈的大小和深度都是固定的。方法参数列表中的变量,方法体中的基本数据类型的变量和引用数据类型的引用都存放在栈中,成员变量和对象本身不存放在栈中。运行时,成员函数的局部变量引用也
- C++和Python要点对比 【数据结构】
川辉
数据结构算法C++c++python数据结构
C++和Python要点对比前言本人以C++作为工作项目应用主语言,但是也会用到python,而且经常使用python作为力扣算法题的刷题主语言,经常发现容易混淆的函数、语法、和数据结构,于是想做个整理,持续更新。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、数据结构对比1.链表功能实现1.C++C++中的链表是一种线性数据结构,它由一系列节点组成,每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点
- 链表与数组-选择合适的数据结构进行高效存储
一键难忘
算法之翼链表与数组算法数据结构
链表与数组-选择合适的数据结构进行高效存储在编程和算法的学习中,链表和数组是两种常见且基础的数据结构。它们各自有着独特的优势和劣势,选择合适的数据结构对于提升程序的性能至关重要。本文将深入探讨链表与数组的特性、应用场景以及如何根据具体需求选择合适的数据结构。一、数据结构概述1.1数组数组是一种线性数据结构,通常用于存储固定大小的相同类型的元素。数组在内存中是连续分布的,每个元素都有一个固定的索引,
- 自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合
〖是♂我〗
线性回归算法回归
代码:#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集:二维数据,其中第一列是特征x,第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
- 【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
加德霍克
tensorflow逻辑回归人工智能python作业
一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分:首先自定义了一个简单的数据集,特征X是100个随机样本,每个样本一个特征,目标值y基于线性关系并添加了噪声。tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量,可以直接在模型中使用数据集。2.模型定义部分:方案1:model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_sh
- python templist什么意思_聊聊python中的list——基本操作
门捷列夫斯基
pythontemplist什么意思
在学习数据结构的时候,从老师和同学口中得知了python中用于实现线性表的list(列表)。在查阅相关资料后,感觉这真是一个有趣又好用的数据结构。于是打算写几篇博客,加深对list原理和使用方法的理解。先来讲讲list的定义和基本用法吧~定义:列表是由一系列按特定顺序排列的元素组成。此时表中的元素不再像c,cpp,java一样只能是同一类型,而是可以根据自己的需求,添加任意类型的元素(数,字符串,
- 算法种常见的混沌映射是什么
搏博
算法算法人工智能机器学习启发式算法策略模式
混沌映射是指在某些非线性系统中,通过简单的数学模型生成的复杂动态行为。一、定义与特征1.定义混沌映射是描述非线性系统中,通过简单规则产生的复杂、不可预测的行为。这些系统对初始条件非常敏感,即使是微小的初始差异也会导致系统结果的巨大不同,这种现象称为“混沌”。2.特征(1)非线性:系统行为不是简单的线性关系。(1)对初值的敏感依赖性:也称为“蝴蝶效应”,即微小的初始条件变化会导致长期行为的巨大差异。
- 嵌入式工程师必学(99):直流电路定理
芯片-嵌入式
嵌入式硬件
线性度属性LinearityProperty线性是描述因果之间线性关系的元素的属性。它是均匀性和可加性特性的组合。齐次性属性要求,如果输入(激励)乘以一个常数,则输出(响应)乘以相同的常数。例如,对于电阻,欧姆定律将输入i与输出v相关联:v=iR。如果i增加一个常数k,则v相应地增加k;那是可加性属性要求对输入之和的响应是对单独应用的每个输入的响应之和。因此,对于电阻,如果V1=i1R
- 《自动控制原理》实验报告:线性系统的根轨迹分析
戒了9
机器学习算法人工智能课程设计学习方法
实验目的及实验性质本实验的目的是通过理论与实践相结合的方法,深入探讨并掌握根轨迹法在系统稳定性分析中的应用。通过参与本实验,学生将能够根据指定对象的开环传递函数,绘制出相应的根轨迹图,并利用该图分析系统的稳定性。实验的具体步骤包括:识别零极点的位置、标注系统开环传递函数中所有极点和零点的具体位置、在实轴上绘制根轨迹、确定根轨迹的起始点和终止点、分析根轨迹的对称性、确定渐近线的位置和数量、绘制根轨迹
- xgboost-spark-scala
maokunnn
DMxgboostsparkscala
今天学习写scala,拿xgboost试一下~先记一下xgboost调参要点:7.xgboost中比较重要的参数介绍(1)objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标,可选的目标函数如下:“reg:linear”–线性回归。“reg:logistic”–逻辑回归。“binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题,输出为概率。“binary:logi
- 海浪波高预测(背景调研)
傅科摆 _ py
文章解读python机器学习人工智能
#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps:图片由通义千问生成历史工作:针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务:MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型(MLR-CWLS),该模型利用协方差加权最小二乘法(CWLS)优化算法,借助历史波高、波周期、波向、海表面温度等多变量参数,实现对显著波高的准确预测;ShuntaoFan等人提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的波高预测模型,用于快
- 【TVM 教程】线性和递归核
ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:TianqiChen下面介绍如何在TVM中进行递归计算(神经网络中的典型模式)。from__future__importabsolute_import,print_functionimporttvmimporttvm.testing
- leetcode刷题记录(九十八)——31. 下一个排列
曲奇是块小饼干_
leetcode算法职场和发展
(一)问题描述31.下一个排列-力扣(LeetCode)31.下一个排列-整数数组的一个排列就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。*例如,arr=[1,2,3],以下这些都可以视作arr的排列:[1,2,3]、[1,3,2]、[3,1,2]、[2,3,1]。整数数组的下一个排列是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地,如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中,那么数组的下一个排
- 编程题-只出现一次的数
Kevin Kou
算法数据结构c++
题目:给你一个非空整数数组nums,除了某个元素只出现一次以外,其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题,且该算法只使用常量额外空间。解题一(双层for循环超时):定义两个指针left用于查找第一个元素,right用于查找第二个元素,对left和right进行双层循环找出在数组中只出现过一次的元素,时间复杂度超时。classSolutio
- java知识点 | java中不同数据结构的长度计算
花鱼白羊
java学习java数据结构开发语言
在Java中,size和length是两个不同的属性,分别用于不同的数据结构。以下是它们的详细区别和适用场景:1.length适用对象:数组(Array):数组是一个固定长度的线性数据结构,其长度是固定的,不能动态改变。字符串(String):字符串是一个字符数组,也有length属性。使用方式:对于数组,使用array.length来获取数组的长度。对于字符串,使用string.length()
- Vasp+phonopy 计算声子谱
Wang Niewei
笔记
来源VASP计算笔记-声子谱计算-知乎#phonopy可以随意打开一个conda环境进行安装,我自己安装到了wnw_pyw90上。密度泛函微软理论/线性响应方法(DFPT)必要的输入文件:INCARKPOINTSPOSCAR1POTCARband.conf1扩胞得到计算所需的POSCARvaspkit401可以直接创建超胞#在Linux终端直接运行命令#1.生成超胞phonopy-d--dim="
- 数据结构考前一天
蒟蒻的贤
数据结构
线性表:矩阵,链表(单链表必考)栈和队列:出入判断,括号匹配,中缀转后缀字符串数组:模式匹配next,nextval数组,数组寻址,三角矩阵对应一维数组k,二叉树:二叉链表,求叶子数量,求深度,左右转换,前中后遍历,森林与二叉树转化,哈夫曼树,哈夫曼编码,图:DFS,BFS,邻接矩阵,邻接表(EdgeNode,VertexNode),最小生成树(prime加点,kruskal加边),最短路径(di
- MATLAB 工具库的使用说明和案例示例
go5463158465
机器学习深度学习matlabmatlab开发语言
以下是一些常见的MATLAB工具库的使用说明和案例示例:信号处理工具箱(SignalProcessingToolbox):使用说明:提供了用于生成、测量、变换、过滤和可视化信号的函数和应用程序。包括重新采样、平滑、同步信号、设计和分析滤波器、估算功率谱等算法,还包括参数化和线性预测建模算法。案例:音频信号滤波%读取音频文件(audioIn,Fs)=audioread('input_audio.wa
- 广工Anyview离散数学第七章
墨染夜雨笺
离散数学算法广东工业大学离散数学学习
注:网络资源整理,并非本人代码,离散数学对初学者比较抽象,希望对你有所帮助。请注意对应题目,每年题目可能有小变动。目录试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,判断R是否为等价关系试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,求商集A/R试设计一算法,求某集合A上的模n同余关系试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,判断R是否为偏序关系试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,判断R是否为等
- LINUX 平台最快子网路由转发,内核使能选项配置
liulilittle
IPExtensionlinux运维服务器
阅读本文之间,可线性参考以下文献。Linux命令行配置为单臂旁路由。_linux单臂路由-CSDN博客Linux软路由命令行配置(参考)_linux软路由-CSDN博客VGW在Windows平台上局域网就绪的旁路由器程序_windows旁路由-CSDN博客本文介绍LINUX通用平台最快子网路由转发方案,不需要任何第三方程式,不需要三方限制硬件采用的DPDK平台做出来的转发,单纯采用内核直接转发。配
- 振动分析-7-轴承数据库之时频域连续小波变换CWT
皮皮冰燃
振动分析振动分析
Python-凯斯西储大学(CWRU)轴承数据解读与分类处理滚动轴承发生故障时,其振动信号往往具有非线性、非平稳性特点。相比传统的时域和频域分析方法,在处理非线性、非平稳信号时,时频分析方法更加有效。时频分析方法采用时域和频域的二维联合表示,可以实现非平稳信号局部特性的精确描述,具有时域和频域等传统方法无法比拟的优势,已经被广泛地应用于机械故障诊断领域。常用的时频分析方法有:(1)傅里叶变换(Fo
- 简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程
懒大王12138
机器学习深度学习神经网络人工智能算法
我们以识别生物信号为例子,其他类似与图像、文本和目标/故障检测的同样适用1.信号预处理;首先要将得到的生物信号进去噪音去除,另外所有的生物信号由于采样时间不同可能长度并不一样,这时候你需要统一长度。2.特征工程;你需要对所有的经过预处理并且将要输入神经网络的信号提取特征,比如信号的频谱图、时间-频率图或者是一些非线性的动力学特征,比如相空间这些。最重要的是提取的特征数据形状必须一致。3.搭建深度学
- 【Eigen教程】高级矩阵操作(四)
十年一梦实验室
矩阵c++算法线性代数开发语言
内存对齐(MemoryAlignment)按值传递Eigen对象给函数(PassingEigenobjectsbyvaluetofunctions)别名(Aliasing)内存映射(MemoryMapping)一元表达式(UnaryExpression)Eigen仿函数(EigenFunctor)内存对齐(MemoryAlignment)Eigen的矩阵和向量在分配内存时会自动对齐,以提高性能,特
- [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
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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
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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
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:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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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