- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- 高中抓住这两招,帮你实现从学渣到学霸的逆袭
以读攻独
富兰克林曾说:“宝贝放错了地方便是废物。”一句话戳中了“位置”的重要性。大多数人,最初对位置的明显感受,似乎就来源于上高中时的座位:成绩好的,坐前排,那里安静,学习氛围浓,受关注度高;成绩差的坐后面,嘈杂,充斥着汗味、食品味、香水味,也经常被点名。所以,位置不仅代表了分数,也给你打上了“学渣”或“学霸”的标签。在《逆袭》这本书中,就真实地讲述一个参加了2014年高考的高中生,用三年的奋斗史,从班级
- Python实现关联规则推荐
这孩子谁懂哈
PythonMachineLearningpython关联规则机器学习
1.什么关联规则关联规则(AssociationRules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性,如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系,那么,其中一个事物就能通过其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术,用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则挖掘的最经典的例子就是沃尔玛的啤酒与尿布的故事,通过对超市购物篮数据进行分析,即顾客放入购物篮中不同商品之间的关
- 从门氏元素周期表看三皇五帝在关中论
霜叶红似二月花y
世间所有物质,都是由不同元素组成的,科学家们”认识物质初期,所有元素也是多年逐一认识的。著名的俄罗斯化学家门捷列耶夫(DmitriMendeleev1834-1907),在1869年首创的元素周期表,想必大家都很熟悉。他是怎么发现元素周期规律并制成表的?最权威的说法是他自己笔记中所记载的,是他做梦所得。门氏元素周期表这个表开始并不完善,但已经有个雏形了。当时只有已知的63种元素。但门氏预测应该有1
- 3.1 损失函数和优化:损失函数
做只小考拉
用一个函数把W当做输入,然后看一下得分,定量地估计W的好坏,这个函数被称为“损失函数”。损失函数用于度量W的好坏。有了损失函数的概念后,就可以定量的衡量W到底是好还是坏,要找到一种有效的方法来从W的可行域里,找到W取何值时情况最不坏,,这个过程将会是一个优化过程。损失函数L_i定义:通过函数f给出预测的分数和真实的目标(或者说是标签y),可以定量的描述训练样本预测的好不好,最终的损失函数是在整个数
- 共读《绿野仙踪》有感 ——战胜自己就是勇敢的人
倚窗听雨_1ac2
今天我和孩子们一起共读的是《绿野仙踪》——路遇胆小狮。我发现这本书每一章的开头儿,都是对环境的描写。有干燥的堪萨斯州,有美丽的芒奇金人的国度,有通往翡翠城沿途优美的风景,有黑暗的森林......而这一章,重点描述了密林深处可怕的咆哮声。他们一行四人走在堆满黄树叶和枯树枝的黄砖路上。就在这样的情况下,他们遇到了一头大狮子。大狮子挥到了稻草人,扑倒了铁皮人。这危险时刻,托托虽小,却也敢面对强敌。它跑上
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 学习| 积极心理学—习得性无助
benignHu
习得性无助——不知不觉,你居然习得了可怕的无助,从此,它将长久伴随着你,轻易不肯离去。“习得性无助”是积极心理学之父塞利格曼的研究成果,其概念由其提出。也正是因为“习得性无助”的发现,才有后来的积极心理学,所以今天我们来好好聊聊何谓习得性无助,如何走出习得性无助。01、习得性无助一、习得性无助的由来习得性无助源于经典心理学实验:美国著名心理学家、教育心理学的创始人爱德华·李·桑代克是一个科学心理学
- 日更十七:习惯与惯性
相谈寒
这两个词有百分之五十相似之处,另外百分之五十决定了人生的高度。习惯需要养成,费时费力,而惯性则几乎什么也不用做。前者是推动力,后者是被动行为,我们要学会把前者变成后者。我们习惯于让自己沉醉于惯性,这是人生最可怕也最容易养成的习惯。我们利用惯性维持自己的好习惯,这是世界上最有用的惯性。日更是一个不太难养成的习惯,却因为常有杂事会阻挡惯性。
- 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
sp_fyf_2024
深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要:这篇文章提出了一种新
- 损失函数与反向传播
Star_.
PyTorchpytorch深度学习python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据(反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有:均方差(MeanSquaredError,MSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteErrorLoss,MAE)、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- BP神经网络的传递函数
大胜归来19
MATLAB
BP网络一般都是用三层的,四层及以上的都比较少用;传输函数的选择,这个怎么说,假设你想预测的结果是几个固定值,如1,0等,满足某个条件输出1,不满足则0的话,首先想到的是hardlim函数,阈值型的,当然也可以考虑其他的;然后,假如网络是用来表达某种线性关系时,用purelin---线性传输函数;若是非线性关系的话,用别的非线性传递函数,多层网络时,每层不一定要用相同的传递函数,可以是三种配合,可
- 机器学习-------数据标准化
罔闻_spider
数据分析算法机器学习人工智能
什么是归一化,它与标准化的区别是什么?一作用在做训练时,需要先将特征值与标签标准化,可以防止梯度防炸和过拟合;将标签标准化后,网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler(),与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是(真实值-平均值)/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度:标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性,提高分类
- “2020”马云最新消息,亿万人暴富火热生意,穷人翻身时代来了!
阿兰_5751
马云说:这次疫情的到来,导致传统生意越来越难做,越来越艰难,大家都知道,现在的购物都是在马桶,枕边,沙发上和各种APP上面去了,街上的人越来越少,营业员比逛超市的人还要多,互联网如果一旦能实现全部快速送达服务,那么传统实体经济真的剩不了几家了,如何响应国家号召共度难关,让所有人能够走出困境!分享经济那么什么是分享经济呢?分享一般就是说,遇到好的东西,不自觉地想推荐出去。这里先决条件一定是,在自己觉
- 每日一语
茜茜_1314_smile
1.这个世界永远没有绝对的公平,话语权永远掌握在强者手里。人只有自身强大,才能得到公平对待。2.付出不亚于任何人的努力,千万不要看别人的成功故事都好简单。3.腐蚀人性的最可怕的东西是惰性,而体育是惰性的天敌。
- 日常 | 工作室的院落
林青澜
【日更第896天】把院子拾掇好感觉就差不多了觉得可以见人了特意花钱请人除过草的院子,又长满了野草,还开出一朵兰花,不知道哪里飘来的种子,还有缠缠绕绕的藤曼,看起来像是西瓜,会是西瓜吗?总之,可能会有各种小生物的院子,对我来说充满了需要冒险的可怕性,也就一直等待毛同学的帮忙。今天终于逮到了!搬开因为搬运大型家具而铺设的木板,他开始锄草,翻地,姐姐觉得好玩,也很是玩了一会。建议他穿手套,说是不用。姐姐
- 遇到生活方式不同的伴侣,该如何是好?
举铁星人
恋爱中的男女,没有在一起生活过,根本谈不上彼此了解。我本人喜欢整齐利索的环境,妻子比较随意,在我看来比较邋遢。我总认为女人不该如此,自己的衣物总是攒到没得穿了才去清洗,使用过的物品从来不会放回原处。多年过来,我感觉自己无法继续忍耐,和妻子谈过多次,她认为这没什么。而我觉得这样的生活方式对于教育孩子极为不利,懒散邋遢是可怕的存在。她的生活习惯应该是无法改变,我也无法对于此事做出任何妥协。只能忍耐,只
- 失败不可怕,可怕的是没有备选方案
早起er
身体是革命的本钱。健康的身体,良好的精神状态,才是生活与工作的根本。而运动,就是一个同时提升身体、和精神状态的好方法。我从小爱运动,但是从工作起,运动对我而言,也成为了一种奢侈品。每一次,我为自己做好了锻炼的计划。但每一次,又会因为各种原因,没能执行。有时候,是因为陪客户,有时候,是因为朋友的聚餐。有时候,纯粹是看电影、打游戏入了迷,所有的计划,都被抛之脑后。刚开始,还为此感到后悔不已,恨自己没用
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- “马云转移1200亿元”?阿里巴巴回复:“谣言”!
得意安然
近日有多家媒体爆料:“阿里巴巴董事局主席马云通过向新加坡建立基金的模式向境外转移了大概1200亿元人民币”。阿里巴巴集团迅速回应:“此为谣言”!按照上述文章的说法,马云2016年将自己持有的阿里巴巴公司3500万股股票,价值169亿美元约1200亿人民币,全部捐给自己在新加坡建立的基金。用马云自己的话来说,这个行为是非常慷慨的捐赠,因为他这笔钱将用于慈善
- 华为USG6000E-S12防火墙Key exchange failed.无法SSH解决方案
redmond88
网络技术ssh华为运维
由于目前防火墙算法太新,导致crt和xshell的版本无法登陆,按以下方法解决一、下载华为本地加载除弱安全算法组件包之外的组件包https://download.csdn.net/download/redmond88/89620664?spm=1001.2014.3001.5503二、先改后缀名为.cfg,上传文件到防火墙三、在用户视图下改后缀名为.mod四、move文件到$_install_mo
- “杜苏芮”是谁?“杜苏芮”到底有多可怕?
峡谷风6248
这两天,“杜苏芮”成为最热的词,那“杜苏芮”是谁?是明星吗?是唱歌的还是跳舞的还是演员、作家?“杜苏芮”到底有多可怕?“杜苏芮”感觉像人名,还和明星阿杜和苏芮的名字意外相似,但它与阿杜和苏芮没有半毛钱的关系。那“杜苏芮”到底是谁呢?“杜苏芮”是2012年太平洋台风季第六个被命名的风暴,其名字“杜苏芮”一名由韩国提供,意为秃鹫,猛禽,狼鹰的一种。网图侵删这个台风为什么叫“杜苏芮”?原来台风的命名是论
- python数据分析知识点大全
编程零零七
python数据分析python开发语言python数据分析数据分析知识点大全python数据分析知识点python教程python基础
Python数据分析知识点大全可以归纳为以下几个主要方面:一、基础概念与目的数据分析定义:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程。其目的在于从数据中挖掘规律、验证猜想、进行预测。Python在数据分析中的优势:Python因其易学性、快速开发、丰富的扩展库(如NumPy、Pandas等)和成熟的框架,成为数据分析领域的
- 曾国藩家书感想(二十九)
纯情小男子
建房子、建祠堂,沅弟说外面的流言飞语,他自己扛了。要我说,外面的非议并不可怕,而乱世的战火,不可不防,比如江西省最近一年,凡是富贵人家的大屋,没有一家没被烧过,可以引以为鉴。我们家乡地处偏僻,那里的人没见过世面,稍有修改建造,就已经是骇人听闻了,如果建造得太过宏丽,就会到处传遍,凡是在地方上首屈一指的大户,在战乱中都恐难幸免。希望弟弟在奢侈和节俭之间好好斟酌一下,找出一个妥善的办法。
- Chat GPT带来的几点思考
淡定的胡萝卜
OpenAI公司推出的ChatGPT引起了广泛关注,网上出现各类专家开始预测随着ChatGDP的普及,将会有哪些行业的人面临失业,引发人们的焦虑。不可否认它会给我们的教育行业、媒体行业、学术界等众多行业产生影响,面对这些影响,我们该如何看待呢?近期我阅读了不少相关文章,引发的几点思考,想与大家分享。ChatGPT将会倒逼传统教育的改革。中国传统教育是教师对知识点的传授、学生对知识点的掌握,不仅量多
- 习惯
和颜悦色2018
薛明伦焦点讲师七期坚持分享第591天20191008想着想着睡着了,想着想着又醒了……说出来都不信,我想的是写分享。时间长了,写分享似乎成了一种意念。没有写就一直在大脑里晃荡,即便睡着了也不得安生,习惯还真是可怕的东西。好的习惯如此重要!突然想到培根的一句话“思想决定行为,行为决定习惯,习惯决定性格,性格决定命运。”
- 不要再学习巴菲特和马云了
李影_8de2
很多时候,我们普通人我感觉学习的榜样对标错了。我们往往对标的是这个社会上谁是最优秀的,数一数二的那些人,潜意识里就觉得他有一个大招,学会了他这一个大招就能够世界第一。炒股言必称巴菲特,做电商言必称马云。是的,他们取得至高的成就这一点无可置疑,但是我们普通人真的应该学习他们吗?学习顶尖的人对我们来讲是最好的途径吗?我看未必。有一句话说,一屋不扫何以扫天下?很多时候我们太多的时候关注到名人身上那些带着
- 数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
皮皮冰燃
数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
- 假如生活重新开始
美美一生
文/美峰2019.5.24假如生活重新开始不要急躁,不要顾虑做学生的日子最美丽相信吧!学习的日子最充实。假如生活重新开始好好读书,认真写字可怜书到用时方恨少可怕歪歪扭扭的书写难出门假如生活重新开始慎重选择,认真思考人生没有回程票选错啦!没有改过自新的机会。假如生活重新开始一定珍惜珍惜再珍惜好好爱亲人,照顾好自己让生活有滋有味。假如生活重新开始生活没有一个个假如只有活生生的现实好好生活,相信现实就是
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
2401_84572577
程序员大数据hadoop人工智能
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- [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
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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
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