- 数据结构每日一题day5(顺序表)★★★★★
Phoebe鑫
数据结构算法
题目描述:从顺序表L中删除最小值元素并由函数返回被删元素的值。(假设顺序表L有最小值且最小值唯一)算法思想:合法性检查:若顺序表为空或指针为空,返回特定错误值(如-1,根据题目假设可省略)。查找最小值位置:遍历顺序表,记录当前最小值及其下标。保存并删除元素:将最小值元素保存后,将其后所有元素前移一位覆盖该位置。更新表长:顺序表长度减1,返回被删元素值。复杂度分析:时间复杂度O(n)空间复杂度O(1
- 阿里云国际站代理商:如何通过Serverless调用GPU资源?
聚搜云—服务器分享
阿里云serverless云计算
1.采用支持GPU资源的Serverless系统选择支持GPU资源的Serverless系统,如Dilu系统,它通过内省弹性(introspectiveelasticity)机制,提供细粒度和自适应的二维协同扩展机制,支持GPU资源按需分配。2.系统设计与架构控制平面:负责深度学习任务的分析、部署、调度和请求分发。用户提交带有预定义QoS描述的深度学习函数程序,系统通过分析获取资源计划,并由调度器
- LLM在文章摘要和新闻标题生成领域的应用案例
knightissocool
自然语言处理语言模型
以下是大语言模型(LLM)在文章摘要和新闻标题生成领域的几个成熟应用案例,结合具体数据和实践背景进行分析:一、亚马逊文本摘要系统应用场景:整合于Kindle电子书阅读器和AWS云服务中,支持多类型文本的自动化摘要生成。技术特点:多类型适配:可处理新闻、产品评论、技术文档等不同文本类型,生成不同长度和详细程度的摘要。效率提升:通过预训练模型的语义理解能力,显著缩短用户从海量信息中提取关键内容的时间。
- LLM在文章摘要生成领域应用的模型和能力
knightissocool
自然语言处理语言模型
以下是大语言模型在文章摘要和新闻标题生成领域成熟应用中所利用的主要模型及其核心能力分析,结合具体案例与技术特性:一、主流大模型及其能力OpenAI的GPT系列(如GPT-3、GPT-4)核心能力:动态生成与优化:通过调整提示词(如“生动但中性”),生成多样化的标题变体或摘要风格,适应不同场景需求。引文敏感处理:结合多步提示工程(如先提取引文再生成摘要),显著提升引文保留准确率(如德国媒体IPPEN
- 基于dify平台批量分析excel格式信息
knightissocool
自然语言处理语言模型
如何以表格形式批量输入一些信息,然后让大模型以对话应用形式逐条进行推理分析?这里提供一个分步解决方案,结合Dify平台功能和API调用优化的思路,既保证效率又降低复杂度:1.优先检查Dify的「数据集」功能Dify支持通过「数据集」功能批量上传结构化数据(如CSV/Excel),并自动分块存储。操作步骤:进入Dify控制台,创建数据集并上传表格文件。在「对话应用」中选择该数据集作为知识库。配置提示
- 洛谷p3406海底高铁(前缀和差分思想)
silenthitman838
算法贪心算法
题目链接在此:海底高铁-洛谷分析题意,首先,若要从1到达5城市,只能由1-2-3-4-5这样的方式乘坐,而从5到3也只能5-4-3来乘坐,这也就代表着,每一次到达一个城市都得经历他们路上的每一个城市。而我们更进一步分析来看,这也就意味着每一次访问一个城市都得把起点和终点上的所有城市值加上一。而这个次数值一定是和我们的选择有关的,这一点想必不用多说。而我们每一次选择应该怎么选择呢?买一张c的卡,享受
- 洛谷P3406 海底高铁(c++,差分,前缀和)
nanlalalalll
洛谷c++
洛谷P3406有一说一,对于语言理解能力有问题的本菜鸡来说,理解题意就花了不少时间(手动秃头)。目录1、题意分析2、解题思路3、AC代码1、题意分析有n个车站,uim这位悲惨的社畜需要在各个不同的地点(因为不能直达,所以uim一次行动可能要经过多个车站)之间辗转m次。而每段铁路的付费方式分为两种,简单地说就是,不办卡和办卡两种。而其中办卡又需要先交工费c,并且工费不退回,也不能当成卡中余额用来搭车
- 如何实现一套完整的CI/CD?
北辰alk
前端ci/cd
实现一套完整的CI/CD(持续集成/持续交付)流程需要多个步骤和工具,以下是一个通用的实现方案:文章目录1.**需求分析与规划**2.**版本控制**3.**持续集成(CI)**4.**持续交付(CD)**5.**持续反馈**6.**安全与合规**7.**文档与培训**8.**持续改进**示例工具链总结1.需求分析与规划目标:明确CI/CD的目标,如自动化构建、测试、部署等。工具选择:根据团队需求
- ResNet18与VGG11模型对比分析
mosquito_lover1
深度学习人工智能python神经网络
ResNet18和VGG11是两种经典的卷积神经网络(CNN)架构,它们在设计理念、性能和应用场景上有显著差异。以下是它们的详细对比:1.网络结构与设计理念VGG11核心思想:通过堆叠多个**小卷积核(3×3)**构建深层网络,强调深度对性能的提升。结构特点:11层(8个卷积层+3个全连接层)。每层卷积使用固定3×3卷积核,通过堆叠小卷积模拟大感受野(如两个3×3卷积等效于一个5×5卷积)。池化层
- P3406 海底高铁(差分)
_qz
c++算法
题目描述分析差分求出每段路程的经过次数,在根据a,b,c求出哪种方案便宜for(inti=1;i#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintmaxn=1e5+50;longlongn,m,a[maxn],b[maxn],t1,t2,t3;longlongans;intmain(){//freopen("a.tx
- nginx-rtmp-module之ngx_rtmp_live_module.c代码详解
音视频牛哥
流媒体服务器大牛直播SDK软件开发nginxc语言ffmpeg运维nginxrtmp代码nginxrtmp服务器大牛直播SDK
ngx_rtmp_live_module.h头文件分析这个头文件定义了直播模块相关的结构体、函数声明和一些常量,主要用于支持RTMP协议中的直播流。1.核心数据结构:ngx_rtmp_live_chunk_stream_t:该结构体用于表示一个数据流中的“块”,包含:active:标记该块是否处于活动状态。timestamp:数据块的时间戳。csid:流的标识符。dropped:表示被丢弃的字节数
- 熬夜一周—整理的数据分析师自学路线(一)
虾米数据
数据分析大数据
本人坐标北京,研究生某211学校毕业后,在美团做了3年的数据分析师,由于兴趣的原型,现在转型做了产品经理。期间也在一家小型的教育机构做了兼职,做一些数据分析的培训工作,对于自学的有着自己的见解,正在学习数据分析的你,是不是也有混乱的感受,这正是我写这篇文章的目的:通过自身经历的总结,希望能整理一条比较清晰的学习路径!一、数据分析前景在2024年,数据分析师的职业前景无疑是充满了无限可能性。作为一位
- python 特征工程
鱼跃龙门Smile
python机器学习人工智能
目录1.什么是特征工程2.基本预处理:缺失值处理2.1缺失值的处理2.2小练习2数值型特征2.1对数变换2.2幅度缩放2.3统计数值:描述统计分析2.4高次特征与交叉特征2.4.1高次特征3.字符型特征3.1哑变量3.2标签编码1.什么是特征工程特征是用于描述数据中的各种属性、变量或维度的信息,它们是模型用来做出预测或分类的输入。特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据,使得特征能在机器学习算法上
- Spring中的IoC的基本概念及实现原理
YETA
Java-SpringBoot
本文内容基于《Spring5企业级开发实战》,周冠亚、黄文毅著。1.IoC的概念1.1依赖倒置原则1.2依赖注入2.SpringIoC的实现方式2.1XML方式2.2注解方式3.SpringIoC实现原理解析3.1BeanFactory代码解析3.2ApplicationContext代码解析3.3BeanDefinition代码解析3.4SpringIoC代码分析4.SpringIoC容器中的B
- 智能边缘计算网关如何助力商业综合体节能降耗
钡铼技术物联网关
人工智能大数据
城市化进程的加速,商业综合体作为城市经济的重要载体,其能耗管理问题日益凸显。传统的能耗管理方式往往依赖于人工巡检和简单的自动化系统,难以应对复杂的能耗需求和实时监控。而边缘AI网关(EdgeAIGateway)的出现,为商业综合体的能耗管理带来了革命性的变革。本文将详细探讨边缘AI网关在商业综合体能耗管理中的应用,并通过一个实际案例分析其效果。边缘AI网关,也被称为“智能边缘计算网关”或“边缘智能
- Python 数据库自动化脚本开发详解
笑远
数据库python自动化
Python数据库自动化脚本开发详解在Python中进行数据库操作和自动化脚本开发是常见的任务,涉及到连接数据库、备份、监控、事务管理、日志分析等多个方面。以下将详细介绍相关的库、实现方法及最佳实践。1.在Python中连接数据库时,你通常使用哪些库或模块?请举例说明如何建立与MySQL数据库的连接。常用的Python数据库连接库mysql-connector-python:由MySQL官方提供,
- 分布式特性对比
笑远
分布式数据库
以下是关于分片(Sharding)、一致性哈希、两阶段提交(2PC)、Paxos、Raft协议、数据局部性的对比分析与关联性总结,涵盖核心机制、适用场景及相互关系:一、概念对比与关联概念核心目标关键特性典型应用场景与其它技术的关联分片(Sharding)数据水平拆分按规则(哈希、范围等)分散数据到不同节点大规模数据存储(如GAUSSDB分片表)依赖一致性哈希优化分布,需结合数据局部性设计一致性哈希
- GaussDB数据获取与处理实战:从基础查询到分布式流计算
如清风一般
gaussdb分布式linq数据库
GaussDB数据获取与处理实战:从基础查询到分布式流计算引言在金融风控、物联网时序分析等场景中,GaussDB需处理PB级数据的实时获取与计算。本文将深入解析如何通过SQL优化、分布式计算框架集成及流处理技术,构建高效的数据处理管道,提供从基础CRUD到复杂分析的完整技术栈实践。一、数据获取核心技术1.1高效查询基础sql--使用覆盖索引加速点查CREATEINDEXidx_user_trans
- 蓝桥杯经典题解:班级活动分组问题的深度解析与优化实现
藍海琴泉
蓝桥杯职场和发展
目录一、问题背景与描述二、问题分析与核心思路2.1问题本质:统计与配对优化2.2关键观察2.3数学建模三、算法设计与实现步骤3.1算法步骤3.2代码实现(Python)3.3优化点分析四、关键细节与常见误区4.1细节处理4.2常见误区六、总结与应用6.1解题核心6.2实际应用场景6.3代码优化建议一、问题背景与描述在蓝桥杯的算法竞赛中,分组问题一直是考察逻辑思维与算法设计的经典题型。今天我们将深入
- 开源模型应用落地-语音转文本-whisper模型-AIGC应用探索(四)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地whisper深度学习AIGC
一、前言语音转文本技术具有重要价值。它能提高信息记录和处理的效率,使人们可以快速将语音内容转换为可编辑、可存储的文本形式,方便后续查阅和分析。在教育领域,可帮助学生更好地记录课堂重点;在办公场景中,能简化会议记录工作。同时,该技术也为残障人士提供了便利,让他们能更方便地与外界交流。此外,对于媒体行业、客服行业等都有着广泛的应用,极大地提升了工作流程和服务质量。这篇文章将介绍OpenAI最新开源的W
- 边缘计算革命:重构软件架构的范式与未来
领码科技
技能篇产业篇AI应用边缘计算人工智能软件架构分布式系统云边协同实时性
摘要边缘计算通过将算力下沉至网络边缘,正在颠覆传统中心化软件架构的设计逻辑。本文系统分析了边缘计算对软件架构的范式革新,包括分布式分层架构、实时资源调度、安全防护体系等技术变革,并结合工业物联网、智慧医疗等场景案例,探讨了云边端协同、微服务改造、边缘AI融合等实践路径。文章提出“分层解耦-动态优化-智能自治”的架构设计框架,为开发者提供兼具理论性与操作性的指导。关键词:边缘计算、软件架构、分布式系
- 网吧网络的边缘计算
黑石云
边缘计算
网吧的网络在理论上是能够用于P2PCDN(点对点内容分发网络)的,但需综合评估以下核心条件及潜在风险:一、可行性分析硬件基础带宽优势:网吧通常采用高带宽网络(如万兆到桌面),能稳定提供P2PCDN所需的上行带宽资源。设备性能:网吧电脑配置较高(多核CPU、大内存、SSD),满足作为分布式节点的计算与存储需求。技术适配P2PCDN特性:技术如WebTorrent支持浏览器内P2P传输,兼容性强,即使
- Python下的毫秒级延迟RTSP|RTMP播放器技术探究和AI视觉算法对接
音视频牛哥
RTSP播放器RTMP播放器大牛直播SDK音视频实时音视频Pythonrtsp播放器Pythonrtmp播放器pythonrtsppythonrtmp大牛直播SDK
引言十年前,大牛直播SDK发布了跨平台的RTMP、RTSP毫秒级低延迟播放器,随着AI的爆发式普及和发展,加之大多视觉算法分析,都是用在Python下,Python下对视频流延迟的要求越来越高,本文将深入解析基于Python实现的RTSP/RTMP播放器,探讨其代码结构、实现原理以及优化策略,先看使用场景:实时监控与安防预警交通监控:在城市交通管理中,通过低延迟播放器实时获取各个路口和路段的监控视
- Nginx RTMP HLS模块分析 (ngx_rtmp_hls_module.c)
音视频牛哥
流媒体服务器RTMP推流RTMP播放器音视频nginxrtmpnginxrtmp服务器nginxrtmp代码nginxhls代码nginxhls大牛直播SDK
ngx_rtmp_hls_module用于支持RTMP流式传输的HLS(HTTPLiveStreaming)模块的代码。它包含了实现流媒体文件切片、播放列表生成、加密等功能的多个模块和函数。下面我会针对初学者逐步讲解代码的主要部分。1.模块结构全局变量和函数:next_publish,next_close_stream,next_stream_begin,next_stream_eof:这些是函数
- 基于ThreadLocal、InheritableThreadLocal与TransmittableThreadLocal技术解析,线程间数据共享在投行风控与交易系统中的应用实战
楠木青城子
springboot金融深度学习后端数据库
背景我们在进行全链路日志记录的场景中,使用双AOP+TraceId标识我们的每一个请求,在保证链路追踪的同同时,保证高并发场景下的性能损耗。但是,我们发现,在第一个版本:使用ThreadLocal记录traceId的时候,在子任务或者后续任务的场景中,会出现traceId无法传递的问题。痛点分析出现以上问题,主要是因为ThreadLocal在子任务和后续任务等无法进行数据共享。基于此,把风控系统和
- 【Java 实现】合并两个升序链表(Leetcode21题):一步步讲解
来自星星的坤
java链表数据结构算法
链表是计算机科学中非常重要的一种数据结构,它是一种线性数据结构,由多个节点按顺序连接而成。每个节点包含两个部分:一个存储数据的字段和一个指向下一个节点的引用。在处理链表时,操作往往涉及到插入、删除、查找以及合并等任务。今天,我们来讲解一道leetcode上的经典的链表题——合并两个有序链表,并用Java来实现。让我们一步步深入了解这道题目以及链表的相关知识。一、问题分析题目要求我们将两个升序链表合
- Nginx RTMP 处理模块 (ngx_rtmp_handler.c) 详细分析
音视频牛哥
流媒体服务器大牛直播SDKnginx运维nginxrtmpnginxrtmp代码nginxrtmp服务器nginxrtmp源码大牛直播SDK
ngx_rtmp_handler是NginxRTMP模块中的核心处理部分,主要负责处理RTMP流会话中的数据接收、发送、ping操作以及分块大小的设置等。1.全局变量ngx_rtmp_naccepted:记录接受的RTMP连接数。ngx_rtmp_bw_out和ngx_rtmp_bw_in:分别表示输出带宽和输入带宽,用于监控RTMP会话的数据流量。2.主要处理函数2.1ngx_rtmp_cycl
- 【华为硬件开发流程万字深度解析:工业化思维重构电子产业范式】
youngerwang
嵌入式硬件测试华为IPD硬件开发流程华为重构硬件开发流程IPD
文章目录华为硬件开发流程万字深度解析:工业化思维重构电子产业范式一、流程体系:用制度替代个人英雄主义1.1文档驱动开发的「三驾马车」1.2专业化分工的「蜂窝模型」二、IPD流程:从IBM到华为的本土化改造2.1里程碑决策机制2.2数据管理系统演进三、归一化战略:成本控制的核武器3.1器件归一化实践3.2平台化架构演进四、设计方法论:从经验主义到科学工程4.1专题分析五步法4.2器件选型规范五、质量
- Linux环境下Tassel 5.0软件GWAS分析的命令行
农学小白
生信
cdtassel-5-standalone###排序./run_pipeline.pl-SortGenotypeFilePlugin-inputFiletest_hmp.txt-outputFiletest_sort-fileTypeHapmap###Hapmap格式转VCF./run_pipeline.pl-fork1-htest_sort.hmp.txt-export-exportTypeVC
- 异步操作中的潜在问题及影响分析
weixin_43833540
java多线程springboot
在软件开发与系统架构中,异步操作被广泛应用,旨在提升系统的整体性能与响应效率。然而,就像任何技术手段一样,它也伴随着一系列潜在的问题,在通过线程池调用HTTP请求通知API服务以及Java异步存储日志到MongoDB这两个典型场景下问题更为突出。一、异步操作带来的数据一致性挑战(一)设备上报异步调用HTTP请求在设备上报状态并通过线程池异步调用HTTP请求通知API服务时,数据一致性面临着诸多考验
- [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
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