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坷拉博士
架构matlabjava
✅博主简介:擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导,毕业论文、期刊论文经验交流。✅具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。直驱永磁伺服运动系统因其卓越的性能、精度和可靠性,取代了许多具有机械传动结构的传统伺服系统。随着对直驱伺服系统性能要求的提高,且多轴直驱运动系统失去了机械传动结构的解耦特性,直驱永磁伺服运动系统中各部分(如直驱电机、运动轨迹、驱动器和连杆)之间的耦合关系
- MongoDB 复制(副本集)
froginwe11
开发语言
MongoDB复制(副本集)引言MongoDB是一个高性能、可扩展、易于使用的文档存储系统。它以JSON-like的文档存储结构,支持灵活的数据模型。在分布式系统中,为了提高数据可用性和系统稳定性,常常需要实现数据的备份和冗余。MongoDB提供了副本集(ReplicaSet)功能,可以实现数据的自动备份和故障转移。本文将详细介绍MongoDB副本集的原理、配置和操作。副本集原理MongoDB副本
- 网络安全复习资料
网络安全-杰克
web安全网络安全
网络安全复习资料1.计算机网络安全是指保持网络中的硬件、软件系统正常运行,使他们不因自然和人为的因素而受到破坏、更改和泄露。2.网络安全:物理安全,软件安全,信息安全,运行安全。3.安全防范措施:通过备份技术提高数据信息的完整性;病毒检查;及时安装补丁程序;提高物理安全;设置Internet防火墙;审查日志;数据加密。4.保护计算机网络设备免受环境事故的影响属于安全信息的物理安全。5.有些计算机系
- 《百度蜘蛛池:提升网站收录的关键利器》
蜘蛛池.中国
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T@baidutopseo(蜘蛛池.中国)在互联网流量竞争日益激烈的今天,网站能否被搜索引擎快速收录并获取排名,直接影响着企业的线上曝光与转化效率。作为国内最大的搜索引擎,百度收录规则始终是站长们研究的重点。而"百度蜘蛛池"这一技术工具,凭借其对搜索引擎蜘蛛(Spider)的精准调度能力,已成为提升网站收录效率的"秘密武器"。本文将深入解析蜘蛛池的运作原理、实践价值及合规使用方法。一、蜘蛛池:搜索
- 正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力
小赖同学啊
人工智能人工智能
在机器学习和深度学习中,提高模型的泛化能力至关重要,正则化技术和模型融合是两种有效的手段,以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项,来限制模型的复杂度,防止模型过拟合训练数据,从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。正则化项通常与模型的参数相关,通过惩罚过大的参数值,使模型更加平滑和简单。常见方法L1正则化(Lasso正则化)原理:在损失函
- 打卡信奥刷题(807)用Scratch图形化工具信奥P8711[普及组/提高] [蓝桥杯 2020 省 B1] 整除序列
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[蓝桥杯2020省B1]整除序列题目描述有一个序列,序列的第一个数是nnn,后面的每个数是前一个数整除222,请输出这个序列中值为正数的项。输入格式输入一行包含一个整数nnn。输出格式输出一行,包含多个整数,相邻的整数之间用一个空格分隔,表示答案。样例#1样例输入#120样例输出#12010521提示对于80%80\%80%的评测用例,1≤n≤1091\len\le10^91≤n≤109。对于所有
- 打卡信奥刷题(855)用C++信奥P10902[普及组/提高] [蓝桥杯 2024 省 C] 回文数组
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P10902[蓝桥杯2024省C]回文数组题目描述小蓝在无聊时随机生成了一个长度为nnn的整数数组,数组中的第iii个数为aia_iai,他觉得随机生成的数组不太美观,想把它变成回文数组,也是就对于任意i∈[1,n]i\in[1,n]i∈[1,n]满足ai=an−i+1a_i=a_{n-i+1}ai=an−i+1。小蓝一次操作可以指定相邻的两个数,将它们一起加111或减111;也可以只指定一个数加
- 计算机毕业设计springboot的旅游信息管理系统设计与实现hyrsf9【附源码+数据库+部署+LW】
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本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境,文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统的选题背景和意义选题背景:随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,旅游业成为了人们休闲娱乐、增长知识、放松身心的重要方式之一。然而,传统的旅游信息管理方式存在着许多问题,如信息不透明、效率低下、服务质量难以保证等。因此,设计和实现一个高效、便捷的旅游信息管理系统具有重要的意义。意义:首先,旅游信息
- 外贸订单管理不用愁!报价、订单、发票、装箱单全流程自动化管理
在外贸行业,从客户询价到订单交付的每个环节都直接影响企业利润与客户满意度。传统人工处理模式效率低、易出错,如何用一套系统实现报价、订单、Invoice、装箱单全流程自动化?ZohoBooks外贸订单管理系统以智能化工具打破效率瓶颈,助力企业降本增效!一、痛点解析:外贸订单管理的4大效率杀手1、报价响应慢:手动计算成本、汇率、税费,客户等待时间长,错失商机。2、订单易错漏:多平台订单需人工汇总,数据
- 美业小店经营困境与博卡小店通的解决方案
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美业小店,尤其是夫妻店,在经营过程中常常面临诸多困境。这些困境不仅影响着店铺的日常运营,更在很大程度上制约了其发展与扩张。首先,会员管理是一个棘手的问题。许多小店缺乏有效的会员管理系统,导致会员信息混乱,难以精准地为会员提供个性化的服务与优惠,进而影响会员的忠诚度与复购率。例如,会员的消费记录、余额查询、消费提醒等功能难以实现,使得会员体验大打折扣。收银流程的繁琐也是美业小店的一大痛点。传统的收银
- 一文详解,外贸报价是什么?如何快速制作外贸报价单?
在外贸业务中,报价是与客户达成交易的关键一步。一份准确、专业的外贸报价单不仅能体现企业的专业性,还能增加客户对企业的信任度。本文将详细介绍外贸报价的概念、重要性以及如何制作外贸报价单。一、外贸报价是什么?外贸报价是指在国际贸易中,卖方向买方提供商品或服务的价格信息。它通常包括商品的单价、总价、贸易术语(如FOB、CIF等)、付款方式、交货期等重要信息。外贸报价是买卖双方进行价格谈判和签订合同的基础
- 华为云FusionInsight MRS FlinkSQL 复杂嵌套Json解析最佳实践
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背景说明随着流计算的发展,挑战不再仅限于数据量和计算量,业务变得越来越复杂,开发者可能是资深的大数据从业者、初学Java的爱好者,或是不懂代码的数据分析者。如何提高开发者的效率,降低流计算的门槛,对推广实时计算非常重要。SQL是数据处理中使用最广泛的语言,它允许用户简明扼要地展示其业务逻辑。Flink作为流批一体的计算引擎,致力于提供一套SQL支持全部应用场景,FlinkSQL的实现也完全遵循AN
- 用JavaScript在React中实现Word文档和Markdown互转
在现代Web开发的世界里,React作为构建用户界面的领先库,经常需要处理各种类型的数据转换和展示任务。将Word文档与Markdown文件相互转换的能力不仅能够增强用户体验,还能极大地提高内容管理的效率。这种互转功能对于那些需要频繁更新内容或协作编辑的平台尤为重要,比如博客、技术文档网站或是在线教育平台。通过直接在React应用中实现这一功能,开发者可以为用户提供更加无缝的编辑体验,使得无论是习
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函数函数的英文单词是Function,这个单词还有着功能的意思。在Go语言中,函数是实现某一特定功能的代码块。函数代表着某个功能,可以在同一个地方多次使用,也可以在不同地方使用。因此使用函数,可以提高代码的复用性,减少代码的冗余。函数的声明通过案例了解函数的声明有哪几部分:定义一个函数,实现两个数相加的功能,并将相加之后的结果返回。funcAdd(num1int,num2int)int{varsu
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LeetCode37目录题目描述示例思路分析代码段代码逐行讲解复杂度分析总结的知识点整合总结
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在2025年的春节档期,一部备受瞩目的动画电影《哪吒之魔童闹海》震撼上映,并迅速成为观众热议的焦点。作为《哪吒之魔童降世》的续作,该片不仅延续了前作的精良制作与颠覆性叙事风格,更在剧情、角色塑造、视觉特效等方面进行了全面升级。然而,需要强调的是,本文并不鼓励或提供任何形式的电影下载链接,而是旨在通过深入赏析这部电影,带领读者领略其独特的魅力与价值。《哪吒之魔童闹海》由导演饺子执导,成都可可豆动画影
- 门控机制中的稀疏式、密集式和Soft式三种类型分别适用于哪些具体场景?
百态老人
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门控机制中的稀疏式、密集式和Soft式三种类型分别适用于不同的具体场景,其适用性主要取决于任务需求和计算资源的限制。以下是针对这三种类型的详细分析:1.稀疏式门控机制稀疏式门控机制的特点是激活部分专家,而非全部专家。这种机制通过动态选择少数专家来处理输入数据,从而减少计算量并提高效率。稀疏式门控机制适用于以下场景:计算资源有限的任务:例如,在大规模模型中,为了降低计算复杂度和提高效率,可以仅激活部
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Dola_Pan
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软件测试是软件开发过程中不可或缺的一部分,其目的是确保软件产品的质量和性能。本文将详细介绍软件测试的重要知识点,并附上相关代码示例,帮助读者更好地理解和应用这些知识。一、软件测试的定义与目的1.定义软件测试是在规定的条件下对程序进行操作,以发现程序错误,衡量软件质量,并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。2.目的提高软件质量,确认软件做了你所期望的事情,并以正确的方式实现。提供反馈信息,为风险评
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R语言:探索数据的利器R语言是一种强大而灵活的编程语言,尤其在数据科学和统计分析领域中广泛应用。作为一门开源语言,R语言拥有丰富的数据处理和可视化功能,同时支持大规模数据分析和机器学习。本文将介绍R语言的基本特性、常用的数据操作和可视化技巧,并提供相应的源代码示例。一、R语言的基本特性向量化操作:R语言鼓励使用向量化操作,即对整个向量或矩阵执行相同的操作,从而提高运算效率。例如,可以通过一条简单的
- 互联网医院系统源码解析:如何开发智能化的电子处方小程序?
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今天,我将从互联网医院系统源码的角度,解析如何开发一款智能化的电子处方小程序,帮助开发者更好地把握这一领域的技术趋势与开发实践。一、电子处方小程序的背景与发展趋势电子处方作为一种数字化医疗文档,广泛应用于互联网医院系统中,能够有效降低纸质处方带来的管理风险和错误,提高诊疗效率。随着政策的逐步放宽和技术的逐渐成熟,电子处方小程序逐渐成为互联网医院系统的标配。二、互联网医院系统的架构与源码解析要开发一
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精选(人工智能)-中级深度学习人工智能tensorflow
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本篇文章主要讲解:微信小程序流量主提升ecpm的一些方法日期:2023年1月19日作者:任聪聪一、对ecpm的疑问和科普什么是ecpmecpm就是千次广告曝光收入,是一个预估的价格,而不是额定的,他是随着曝光度,用户点击度,页面访问数来决定的。ecpm为什么会低?微信官方给出的原因说明:实操下来的真实感受:实际上ecpm低的原因可能不是你的部署广告位不合理的问题,更多的应该是用户群体和用户质量导致
- 短视频矩阵服务架构指南
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高效微服务架构设计指南技术架构设计在技术架构设计方面,本系统采用了微服务架构,以增强系统的可维护性和扩展性。每个服务都可以独立部署和扩展,从而提高了系统的整体灵活性和响应速度。API网关作为系统的入口,负责请求路由、负载均衡、认证和授权等功能。此外,系统还采用多租户设计,确保数据隔离,每个租户的数据是独立的,但可以共享基础架构,从而实现资源的高效利用。在数据存储方面,系统使用分布式数据库或云数据库
- 前端开发中的最佳实践与技巧
lina_mua
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1.引言1.1前端开发的重要性在当今的互联网时代,前端开发已经成为构建用户友好、高效、安全的Web应用程序的关键。前端不仅仅是用户与应用程序交互的界面,它还直接影响用户体验、性能和安全性。1.2本文的目标本文旨在分享前端开发中的最佳实践与技巧,帮助开发者提高代码质量、优化性能、增强安全性,并掌握最新的前端技术趋势。2.HTML最佳实践2.1语义化标签的使用语义化HTML不仅有助于SEO,还能提高代
- OA流程设计以及常见错误总结
OA系统交流
业界资讯学习方法
1、背景:企业使用OA系统,通常是为了解决企业自身内部业务审批,把线下的业务审批通过OA系统提高效率和规范化,但是在很多公司使用办公系统后发现审批流程经常错误等问题,常见的费用相关报销、合同审批等。结合近十年的OA系统的开发运维,使用过国内泛微OA、致远OA并参与过开发,总结以下内容:2、OA系统项目核心:企业需要梳理自身组织架构,清晰划分各部门管理权责,每个部门只能有唯一一个负责领导,不能一个部
- 如何根据企业架构设计IT架构?
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IT应用探讨行业发展架构企业架构IT架构
企业IT架构高度匹配企业架构是实现战略目标、提高业务效率和增强组织竞争力的关键。以下是关于企业架构(EnterpriseArchitecture,EA)及其与IT架构设计关系的详细说明:一、什么是企业架构(EA)?企业架构是一种方法论和工具集,用于系统地描述和分析企业的业务、信息、流程和技术,以支持企业的战略目标和业务运营。它是一个全局视角,确保企业内各个部分协同一致。企业架构的核心组成部分(通常
- Java 的 JDK 8,11,17,21 新特性 ,最新面试题
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互联网大厂面试题java开发语言
JDK8中lambda表达式的引入有什么意义?JDK8中引入的lambda表达式标志着Java对函数式编程范式的支持。这一新特性有以下几个重要意义:1、代码更简洁:使用lambda表达式可以用更少的代码实现相同的功能,尤其是在使用匿名内部类的地方。2、增强集合库的功能:通过引入StreamAPI,lambda表达式使得对集合进行序列化操作变得更加简单和高效。3、提高编程效率:lambda表达式使得
- kl散度度量分布_解读KL散度:从定义到优化方法
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kl散度度量分布
Kullback-Leibler散度是计算机科学领域内的一个重要概念。数据科学家WillKurt通过一篇博客文章对这一概念进行了介绍,机器之心技术分析师在此基础上进行了解读和扩充。本文为该解读文章的译文。引言这篇博文将介绍KL散度,即相对熵。这篇博文给出了一个理解相对熵的简单例子,因此这里不会试图重写原作者的内容。除了阅读原博客文章之外,这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外
- 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具
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自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
人工智能深度学习系列—深度解析:交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析:均方误差损失(MSELoss)在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失:深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵:GHM(GeneralizedH
- [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,Django@Python2.x 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
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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——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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- 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。
培养多元化业务技能。
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“独立
- 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