- 分子动力学仿真软件:GROMACS_(11).高级模拟技术
kkchenjj
分子动力学2仿真模拟模拟仿真分子动力学性能优化
高级模拟技术在分子动力学仿真软件中,高级模拟技术是提升仿真精度和效率的关键。这些技术不仅包括更复杂的模拟方法,还包括对现有方法的优化和扩展。本节将详细介绍一些常用的高级模拟技术,并通过具体的代码示例来说明如何在GROMACS中实现这些技术。1.温度和压力控制在分子动力学模拟中,温度和压力控制是非常重要的。适当的温度和压力控制可以确保系统在模拟过程中保持在所需的物理状态。GROMACS提供了多种温控
- EasyRTC实现海思设备与Web浏览器小程序双向通话,收到浏览器端发来的音频应该如何解码播放音频
EasyRTC
webrtcp2p音视频arm嵌入式硬件
最近我们在调试EasyRTC双向通话时(海思设备与浏览器),发现很多对接的开发者不知道怎么用海思SDK去播放浏览器传过来的音频数据;EasyRTC在浏览器端采样的音频参数为:8000采样,编码格式G711A,采样精度16bits,每帧的音频数据是160个字节,参考海思MPP文档里面提示:【现象】MPP不能直接播放标准的音频G711/G726/ADPCM码流。【分析】MPP为了兼容上一代芯片,要求在
- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第18天:模型压缩技术
凡人的AI工具箱
深度学习pytorch学习python人工智能
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第18天:模型压缩技术目录模型压缩技术概述知识蒸馏详解软标签生成策略KL散度损失推导温度参数调节结构化剪枝技术通道剪枝评估准则L1-norm剪枝算法APoZ剪枝算法量化训练基础量化类型与精度PyTorch量化API剪枝与量化协同优化Torch.fx动态计算图修改自动化模型压缩流程实现实战案例:ResNet模型压缩性能评估与分析进阶挑战与思考1.模型压缩
- YOLO系列模型从v1到v10的演进
剑走偏锋o.O
YOLO目标跟踪人工智能
文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv4:引入注意力机制与优化模块发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv5:工程优化与实际应用的结合发布时间与背景核心创新模型架构训
- 图像识别技术与应用课后总结(18)
一元钱面包
人工智能
·YOLO-V3RetinaNet系列,YOLO-V3在不同变体(如YOLOV3-320、YOLOV3-416等)下,在推理时间和精度上有不同的表现,展示了其在速度和准确性上的平衡。YOLO-V3的改进点网络结构:相比之前版本,YOLO-V3的网络结构进行了优化,使其更适合小目标检测。特征处理:对特征的处理更加细致,通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框:先验框更加丰富,有3种sca
- java小白日记35(BigInteger和BigDecimal类)
xxxlllli
java开发语言
应用场景介绍:(1)BigInteger适合保存比较大的整型(2)BigDecimal适合保存精度更高的浮点型(小数)BigInteger的使用importjava.math.BigInteger;publicclassBigIntegerExample{publicstaticvoidmain(String[]args){//创建两个BigInteger对象BigIntegernum1=newB
- RAG(检索增强生成)系统实践与调优
python_知世
android金融自然语言处理大模型技术人工智能RAG大模型
在人工智能领域,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技术,它通过从外部数据源中检索相关信息,来辅助大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)生成更为准确、上下文相关的答案。1什么是RAG检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技
- 论文阅读 EEG-TCNet
Plan-C-
论文阅读
EEG-TCNet:AnAccurateTemporalConvolutionalNetworkforEmbeddedMotor-ImageryBrain–MachineInterfaces1.Intrduction本文提出了一种新颖的时间卷积网络(TCN),在需要很少的可训练参数的情况下实现了出色的精度。EG-TCNET成功地推广了单个数据集,通过0.25的元效应优于MOABB的当前最新技术水平
- Stable Diffusion游戏底模推荐
Liudef06
从零开始设计游戏stablediffusion游戏
一、基础通用型底模SDXLbase官方原版底模,支持1024x1024高清出图,适用于各类游戏场景和角色的基础生成,建议作为微调训练的基准模型。来源:相关搜索结果写实风格搭配推荐搭配9realisticSDXL或麻袋realistic_XL,增强光影真实感和皮肤细节表现。来源:相关搜索结果二、二次元/动漫风格animagineXLV3_v30专为二次元优化的底模,适合日系动漫角色设计,支持高精度面
- EAN13条形码生成全指南:免费在线生成与实际应用场景详解
小林爱学习呀
人工智能大数据
在一个繁忙的仓库或物流中心,成千上万的商品正在快速流动。每一件商品背后都有一个独一无二的身份标识:EAN13条形码。这个看似简单的黑白条纹,实际上包含了丰富的商品信息,帮助企业实现高效的库存管理、运输跟踪和供应链优化。今天,我们将带你走进EAN13条形码生成的世界,探索它如何在零售、物流等行业中发挥巨大的作用,提升企业的运营效率与精度。EAN13条形码的构成及特点EAN13条形码是一种由13位数字
- 大模型问答机器人如何实现自然交互
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现,使得基于深度学习的大模型问答机器人(LargeLanguageModel-basedChatbots
- 如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析
AI-AIGC-7744423
目标跟踪人工智能计算机视觉
YOLOv8增加P2层通过牺牲部分计算效率换取了小目标检测性能的显著提升,尤其适用于高分辨率、小目标密集的场景。开发者需根据具体任务需求,在精度与速度之间进行合理权衡,并通过模型轻量化技术优化部署效果。更多技术细节可参考微软等机构的开源实现136。YOLOv8增加P2层的性能变化解析一、性能提升方向小目标检测精度显著提高原理:P2层对应更高分辨率的浅层特征图(如1/4下采样),能捕捉更细粒度的纹理
- 最近学习感悟总结
格蕾丝重度依赖
学习
图像识别技术与应用学习到了torchvision、imageFolder以及可视化工具(TensorBoard等)图像分类:将不同的图像,划分到不同的类别标签,实现最小的分类误差。图像分类的三层境界通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图像分类图像分类评估指标--混淆矩阵(精确率;准确率;召回率;F1_Score;P-R曲线)模型基本概念-网络的深度(网络的深度;网络的宽度)图像分类中
- 系统架构设计师-第6章 系统配置与性能评价
软考诸葛老师
系统架构设计师系统架构系统架构设计师软考高级软考
【本章学习建议】根据考试大纲,本章主要考查系统架构设计师单选题,预计考1分左右,对应第二版教材2.9节,内容较少,较为简单,容易拿分。6.1性能指标1.计算机的性能指标对计算机评价的主要性能指标有:时钟频率(主频);运算速度;运算精度;内存的存储容量;存储器的存取周期;数据处理速率(ProcessingDataRate,PDR);吞吐率;各种响应时间;各种利用率;RASIS特性(即:可靠性Reli
- LabVIEW闭环控制系统硬件选型与实时性能
LabVIEW开发
LabVIEW参考程序LabVIEW知识LabVIEW功能
在LabVIEW闭环控制系统的开发中,硬件选型直接影响系统的实时性、精度与稳定性。需综合考虑数据采集速度(采样率、接口带宽)、计算延迟(算法复杂度、处理器性能)、输出响应时间(执行器延迟、控制周期)及操作系统定时精度等核心要素。本文结合典型工业场景(如温度控制、运动控制),分析多类型硬件(USB/PCI/PXI/以太网/串口)的适配性,并提供量化选型依据。一、数据采集模块选型分析1.接口类型与传输
- Python精进系列:divmod 函数
进一步有进一步的欢喜
python
目录一、引言二、基本语法与原理2.1语法格式2.2返回值2.3原理理解三、使用示例3.1整数运算示例3.2浮点数运算示例四、应用场景4.1时间单位转换4.2数据分组4.3循环计数与位置计算五、注意事项5.1除数不能为零5.2浮点数运算的精度问题六、总结一、引言divmod()函数就是其中一个小巧而强大的工具,它能同时进行除法运算并返回商和余数,在很多场景下都能大显身手。本文将对divmod()函数
- 如何利用PubMed作为信息检索器 — 结合LangChain实现高效文献查询
bhawfgrcbtwny
langchainpython
如何利用PubMed作为信息检索器—结合LangChain实现高效文献查询引言PubMed是由美国国家生物技术信息中心(NCBI)和国家医学图书馆(NLM)维护的一个涵盖超过3500万篇生物医学文献的数据库。对于研究人员和开发者而言,如何高效地从如此庞大的数据库中提取有用的信息是一项挑战。在本文中,我们将探讨如何使用LangChain库中的PubMedRetriever类,从PubMed查询并返回
- 使用Vespa进行高级检索与向量数据库管理
scaFHIO
数据库python
技术背景介绍在现代信息检索领域,为了提供精准且高效的搜索体验,往往需要结合使用向量搜索(ANN)、词法搜索以及结构化数据搜索。Vespa作为一个功能完备的搜索引擎与向量数据库,为我们提供了一站式的解决方案。本文将详细介绍如何使用Vespa进行高级检索,并通过代码示例展示其实际应用。核心原理解析Vespa具备以下核心功能:向量搜索(ANN):基于向量空间的近似最近邻搜索,提高了高维数据检索的效率。词
- 旋翼机自主着陆-主要技术难点
兜兜有糖_DC
位姿测量无人机智能控制UAVlanding自动计算机视觉深度学习算法
搜索阶段:远距离:目标为几个像素,并且淹没在环境里完全没有任何目标或目标偶尔出现,如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡,如何进行目标检测在光线条件较差的环境下,目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分,飞机的剧烈姿态变换容易引起目标丢失受到飞机震动和相机抖动限制,特征点提取误差较大,位姿解算精度不高当前解决方案:1.依靠GPS、RTK等设备进行目标追踪存在与目标的通信特定的
- 8.3 GPTQ量化技术:4倍压缩大模型显存,精度零损失!
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力语言模型人工智能gpt
GPTQ量化技术:4倍压缩大模型显存,精度零损失!8.2GPTQ:专为GPT设计的模型量化算法一、模型量化技术背景在讨论GPTQ之前,我们需要先理解大模型部署面临的显存困境。以LLaMA-7B模型为例:FP32精度显存占用:28GBFP16精度显存占用:14GBINT8量化后显存占用:7GBINT4量化后显存占用:3.5GB
- PyTorch 中的混合精度训练方法,从 autocast 到 GradScalar
Syntax_CD
PyTorch必知必会pytorch人工智能python
PyTorch的混合精度训练主要由两个方法实现:amp.autocast和amp.GradScalar。在这两个工具的帮助下,可以实现以torch.float16的混合精度训练。当然,这两个方法都是模块化并且通常都会一起调用,但并不一定总是需要一起使用。参考:AutomaticMixedPrecisionpackage-torch.ampAutomaticMixedPrecisionexample
- 智驾技术全链条解析
TrustZone_
智驾智驾
智驾技术全链条解析(2025年最新版)智驾技术涵盖从环境感知到车辆控制的完整闭环,涉及硬件、算法、数据与系统集成等多个领域。以下结合行业最新进展(截至2025年3月)进行深度拆解:一、感知技术:汽车的“感官系统”多传感器融合架构•核心传感器类型:◦激光雷达:华为ADS3.0采用200米探测距离的激光雷达,实现高精度三维建模,但成本较高(约2500元/颗);◦毫米波雷达:用于穿透雨雾探测,比亚迪天神
- H100架构解析与性能优化策略
智能计算研究中心
其他
内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品,其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。本文将从核心架构创新与典型场景调优两个维度展开:首先解析第三代TensorCore的稀疏计算加速机制、FP8混合精度支持特性及其对矩阵运算的优化效果;其次,针对显存子系统中HBM3堆栈布局、L2缓存分区策略以及数据预取算法的协同优化进行拆解;最
- DSP28335 ADC模块SOC触发机制详解(附完整代码)
DOMINICHZL
dsp单片机嵌入式硬件
[摘要]本文基于TITMS320F28335芯片,深入讲解其ADC模块的SOC(Start-of-Conversion)触发机制,涵盖软件触发、ePWM硬件触发等模式,并提供完整的配置代码与实验验证方法。1.ADC模块与SOC概述DSP28335的ADC模块为12位精度、16通道模数转换器,支持8个独立的SOC(Start-of-Conversion)配置。每个SOC可独立配置以下参数:触发源(软
- 针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的
爱写BUG的长歌
人工智能计算机视觉算法
在AF(自动对焦)调试中,PD多窗机制(PhaseDetectionMulti-Window)是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术,其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口,分别计算各窗口的相位差(PhaseDifference)并进行综合评分,最终选择最优对焦位置。以下是其打分机制的核心逻辑和调试要点:1.多窗口布局与权重分配窗口划分根据Sensor的PDAF像素分布,将画面划分为多个区域(例如
- 雨滴谱仪:准确掌握降水情况,助力道路维护
tianhe8888_
雨滴谱仪降水天气现象仪雨滴
【TH-YD1】在气象监测与交通管理中,对道路降水情况的实时监测是至关重要的。雨滴谱仪作为一种高精度、智能化的降水天气现象监测设备,凭借其独特的工作原理和卓越的性能,在实时监测道路降水情况方面发挥着重要作用。一、引言降水是自然界中一种常见的天气现象,对道路交通、农业生产、城市排水等多个领域都有着重要影响。为了准确掌握降水情况,及时采取应对措施,科学家们研发了雨滴谱仪这一先进的气象监测设备。雨滴谱仪
- 云原生Serverless平台:无服务器计算的架构革命
桂月二二
云原生serverless架构
引言:从虚拟机到函数即服务(FaaS)AWSLambda每天处理数十万亿次请求,阿里巴巴函数计算支撑双十一亿级事件触发。KnativeServing实现秒级自动扩缩至零,Vercel边缘函数网络响应时间跌破50ms。CNCFOpenFaaS在GitHub斩获25k星,AzureFunctions支持毫秒级计费精度,GoogleCloudRun冷启动优化至200ms内。全球500强企业70%采用Se
- 机器学习实战——音乐流派分类(主页有源码)
喵了个AI
机器学习实战机器学习分类人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索(MusicInformationRetrieval,MIR)中的一个重要任务,旨在通过分析音频信号的特征,将音乐自动分类到不同的流派(如古典、摇滚、爵士、流行等)。随着数字音乐平台的普及,音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理
- 探索未知,从脚下开始:国内高清卫星影像地图全攻略
夜雨声超烦
大数据云计算
在数字化飞速发展的今天,地图早已不再是传统的纸质模样,高清卫星影像地图正为我们打开一扇扇新世界的大门。今天,就来给大家分享一下国内有哪些好用的高清卫星影像地图平台。星图云开放平台:专业级的高清视界超高清分辨率:星图云开放平台拥有全国0.8米分辨率的影像地图,部分重点城市更是达到了惊人的0.5米,这种精度让我们仿佛能看清地面上的每一块砖石。历史影像回溯:它不仅提供当下最新鲜的影像,还能让你回溯历史,
- 【高级RAG技巧】使用二阶段检索器平衡检索的效率和精度
深度学习机器
大语言模型深度学习入门人工智能语言模型
一传统方法之前的文章已经介绍过向量数据库在RAG(RetrievalAugmentedGenerative)中的应用,本文将会讨论另一个重要的工具-Embedding模型。一般来说,构建生产环境下的RAG系统是直接使用Embedding模型对用户输入的Query进行向量化表示,并且从已经构建好的向量数据库中检索出相关的段落用户大模型生成。但是这种方法很明显会受到Embedding模型性能的影响,比
- [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