- 5月6(信息差)
Eqwaak00
信息差开发语言人工智能
一次预测多个token,Meta新模型推理加速3倍,编程任务提高17%https://hub.baai.ac.cn/view/36857LeetCode周赛超越80%人类选手,推理性能超Llama3-70B。✨我国量子计算机实现“四算合一”实现通算、智算、超算、量算的“四算合一”。1.特斯拉Optimus人形机器人进厂打工,娴熟分装电池、自我矫正,还能走更远了在过去的几个月里,特斯拉出色的制造团队
- 基于Python爬虫宁夏银川天气预报数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状_python的arima天气预测的研究背景(1)
HUAXIAL
2024年程序员学习信息可视化python爬虫
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
- 《JMeter常用组件全解析:从入门到性能压测实战,一篇搞定避坑指南!》
脑子有泡泡.
jmeter性能测试软件测试测试工具
JMeter常用组件详解:功能说明与配置示例一、线程组(ThreadGroup)控制并发用户和测试策略的核心组件。组件类型功能说明关键配置项示例普通线程组基础并发模型线程数:100RampUp时间:10秒(每秒启动10用户)循环次数:5次setUp线程组预测试初始化(如登录、创建测试数据)线程数:1勾选“独立运行”tearDown线程组测试后清理(如删除临时数据、退出登录)线程数:1勾选“测试结束
- WiFi_CE_占用带宽自动化测试_基于 Python + 罗德频谱仪(SCPI指令)
岁月_流沙
自动化测试_Pythonpython测试工具
2.4G_WiFi_CE_占用带宽测试标准请参考下面博客2.4G_WiFi_CE_占用带宽测试_频谱分析仪测试2.4g-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_57515011/article/details/146164656?spm=1001.2014.3001.5502测试组网图:下面代码示例,只是基于罗德频谱仪测试OBW的基础操作,如有疑问,欢迎留言沟通。im
- 学习周报:文献阅读+Fluent案例+有限体积法理论学习
2301_79714145
学习
目录摘要Abstract文献阅读:基于自适应进化人工蜂群算法的混合bp神经网络模型用于水质指标预测文献摘要讨论|结论理论介绍BPNNABC-BPNN实现流程适应函数的选择模型评价指标实验设置实验结果Fluent实例:带扭曲插入物的管道中的流动几何建模网格划分求解器设置结果展示理论学习部分总结摘要在本周中,通过阅读文献,了解了AEABC-BPNN水质预测模型,具体做法为:以生物群落中的蜜蜂为蓝本进行
- Kubernetes深度解析:云原生时代的容器编排引擎
这个懒人
云原生kubernetes容器
一、背景与演进1.容器革命的必然产物Kubernetes(K8s)诞生于2014年,是Google基于其内部Borg系统的开源实现。在传统单体应用向微服务架构转型的浪潮中,容器技术(如Docker)解决了应用打包和环境隔离问题,但大规模容器集群的管理仍面临三大挑战:调度复杂性:如何高效分配数千容器的计算资源服务治理难题:动态环境下的服务发现与流量管理运维自动化:故障自愈、滚动升级等运维需求截至20
- VectorBT:使用PyTorch+LSTM训练和回测股票模型 进阶三
船长@Quant
Python金融科技pythonpytorchlstmsklearn量化策略量化回测深度学习
VectorBT:使用PyTorch+LSTM训练和回测股票模型进阶三本方案融合LSTM时序预测与动态风险控制。系统采用混合架构,离线训练构建多尺度特征工程和双均线策略,结合在线增量更新持续优化模型。技术要点包括三层特征筛选、波动率动态仓位管理、混合精度训练提升效率,以及用VectorBT验证收益。文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不构成任何投资建议。适合量
- 【论文阅读】SAM2LONG: ENHANCING SAM 2 FOR LONGVIDEO SEGMENTATION WITH A TRAINING-FREE MEMORY TREE
s1ckrain
计算机视觉论文阅读计算机视觉机器学习
SAM2LONG:ENHANCINGSAM2FORLONGVIDEOSEGMENTATIONWITHATRAINING-FREEMEMORYTREE原文摘要:背景与问题:SAM2是一种强大的基础模型,用于图像和视频中的对象分割。其记忆模块通过从先前帧提取对象感知记忆来辅助当前帧预测。但贪心选择的记忆设计存在“错误累积”问题,影响长视频分割性能。解决方案:提出SAM2Long,一种无训练的视频对象分
- DeepSeek黄金市场分析:金价达$3059后的走势观察
金融小师妹
人工智能汽车大数据
2025年3月28日,现货黄金价格在亚洲交易时段达到3059.35美元/盎司。DeepSeek监测到,这一价格水平创下了新的历史记录。我们注意到,部分金融机构近期调整了对黄金价格的预测区间。一、市场影响因素分析DeepSeek通过多维度数据分析,识别出以下可能影响黄金价格的主要因素:货币政策环境市场对美联储货币政策转向的预期持续存在利率期货数据显示,市场参与者对6月政策调整存在一定预期贸易政策变化
- 人工智能入门(1)
反方向的钟儿
人工智能人工智能nlp大数据云计算计算机视觉深度学习机器学习
人工智能导引文章目录人工智能导引artifiicialintelligence由图灵测试出发的六个领域贝叶斯方法分析成为大多数AI系统中不确定推理的现代方法基础研究方法机器学习计算机利用已经有的数据样本,得出某种规律模型,并利用模型预测未来的一种方法==回归算法==线性回归和逻辑回归神经网络ANN人工神经网络模型支持向量机SVM聚类计算机视觉自然语言处理NLP==群体智能==目前主要的两种方法是=
- 无人驾驶汽车全局路径规划
我是苏~格~拉
无人驾驶汽车全局路径规划人工智能
摘要无人驾驶汽车能够自动规划行驶路径,感知周围的环境,自主进行决策,并控制车辆的执行系统沿期望路径行驶,最终到达目的地。单体智能的无人驾驶系统,根据功能可划分为不同的子模块,包括:高精度地图、定位模块、感知模块、预测模块、全局路径规划模块、运动规划模块、运动控制模块以及人机交互模块等。本文研究的主要内容是无人驾驶汽车全局路径规划模块。路径规划无人驾驶汽车路径规划是指在一定的环境模型基础上,给定无人
- 如何直观理解交叉熵及其优势?
Zebul博
以下对数符号有误,见原文链接:https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53038603导语在统计学中,损失函数是一种衡量系统错误程度的函数。而在有监督学习模型里,损失函数则是衡量模型对样本预测值与样本真实标签之间差异程度的方法。最近用到了交叉熵,觉得有必要弄明白交叉熵到底是什么原理及优势,因此查了查资料,并结合个人理解在这里做一下讲解,如
- 安当KSP密钥管理系统:量子安全时代的CA证书体系重构
安 当 加 密
安全重构量子计算
在量子计算与AI大模型技术高速发展的今天,传统数字证书体系正面临**“算法脆弱性加剧”与“身份管理粗放化”的双重威胁。据NIST预测,2025年后量子计算机可在4小时内破解RSA-2048算法,而全球83%的CA系统仍依赖传统加密技术。上海安当推出的KSP(KeySafePlatform)密钥管理系统**,以**“抗量子算法矩阵、量子密钥全生命周期管理、零改造国密合规”**为核心,为企业构建覆盖用
- 3d pose 指标和数据集
AI算法网奇
数据结构与算法3d
目录3D姿态估计、3维重建指标:数据集EHF数据集SMPL-X3D姿态估计、3维重建指标:MVE、PMVE和p-MPJPE都是用于评估3D姿态估计、三维重建等任务中预测结果与真实数据之间误差的指标。MVE(MeanVertexError):是指模型重建过程中每个顶点的预测位置与真实位置之间的平均误差。通常用于评估三维重建的精度。PMVE(Pre-matchedVertexError):这个指标是在
- B树、B+树与磁盘读取的关系
a栋栋栋
数据库b树数据结构
由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢很多,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一,因此为了提高效率,要尽量减少磁盘I/O。提出预读的概念磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读,即使只需要一个字节,磁盘也会从这个位置开始,顺序向后(线性预读,相对的还有随机预读随机预读:即基于缓冲池中已有的页面预测何时可能很快需要页面的技术,而不管这些页面的读取顺序如何)读取一定长度的数
- 实时协作编辑中的冲突检测与解决,如何与 AI 辅助功能(如代码建议)协同工作?
百态老人
人工智能
2025年实时协作编辑中AI赋能的冲突检测与解决协同框架在2025年的实时协作编程场景中,冲突检测与AI辅助功能的协同工作已形成多层智能体系。该体系通过"预测-检测-解决-优化"的闭环机制,将传统算法与AI能力深度融合,实现了从语法层到语义层的全方位冲突管理。一、智能冲突预测与预处理1.基于意图理解的主动防御机制通过多模态行为捕捉(如代码输入速率、光标轨迹、IDE操作序列),结合开发者画像(历史编
- 机器学习时间序列回归预测数据预处理中特征工程、数据标准化和数据集划分说明
Studying 开龙wu
机器学习理论(分类回归)机器学习回归人工智能
1.特征工程2.数据标准化3.数据集划分一、特征工程 特征工程是将原始时间数据转化为有意义的特征的过程。从原始数据中筛选出对预测目标有影响的特征。在时间序列数据中,这可能包括历史值、时间戳、周期性特征、外部因素等。通过选择相关特征,可以减少冗余和无关特征对模型训练的干扰。1.时间特征提取(1)时间成分:提取年、月、日、星期、小时、分钟、第几天等。(2)季节性和周期性特征:如季度、是否为周末、节假
- 2-1 MATLAB鮣鱼优化算法ROA优化LSTM超参数回归预测
机器鱼
lstm人工智能rnn
本博客来源于CSDN机器鱼,未同意任何人转载。更多内容,欢迎点击本专栏目录,查看更多内容。目录0.ROA原理1.LSTM程序2.ROA优化LSTM3.主程序4.结语0.ROA原理具体原理看原文,但是今天咱不用知道具体原理,只需要找到源码,然后改成优化LSTM的即可。下面是我从网上找到的源码。ROA是主要的代码,Cost是适应度函数,这个代码的是找Cost的最小值。function[Fbest,Rb
- 白话 涨点大法——渐进精炼数据方法
Echoes638
机器学习人工智能
渐进精炼数据方法(ProgressiveDataRefinement)定义渐进精炼数据是一种在训练过程中动态筛选“可信样本”的方法。它的核心思想是:“只用当前模型能正确预测的样本,继续训练模型。”使用场景这种方法特别适合以下场景:•数据集标签存在噪声(比如人脸表情标签可能有误)•初始模型泛化能力较差•想让模型逐步聚焦在高质量样本上理解你可以理解为老师想要写一本完美教材(模型泛化能力强),当他每讲完
- DeepSeek接入MES系统AI赋能智能化生产
deepseek
DeepSeek的融入将为制造业带来何种影响?据了解,业内普遍持积极态度,认为DeepSeek不仅带来生产全生命周期的优化,也实现了成本的降低。“这一技术突破实现数据的全流程自主掌控,让生产设备成为‘会思考’的工作伙伴。”业内人士说,高性能算力将为企业决策提供实时、精准的智能支持,实现高效处理复杂任务,辅助提升运营效率,也将打造出设备预测性维护、个性化定制、智能排产、供应链协同等更多应用场景,助力
- 大模型在支气管扩张预测及治疗方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能算法
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法1.3国内外研究现状二、大模型技术概述2.1大模型的基本原理与架构2.2适用于支气管扩张预测的大模型类型及特点2.3大模型在医疗领域的应用现状与优势三、支气管扩张的相关医学知识3.1支气管扩张的病因、病理与发病机制3.2临床表现与诊断方法3.3常规治疗方法与手术适应症四、大模型在支气管扩张术前预测与方案制定4.1术前风险预测指标体系构建4.2大模
- 基于大模型的自发性气胸全方位预测与诊疗方案研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型预测自发性气胸的原理及技术基础2.1大模型介绍2.2模型构建与训练数据2.3模型训练与优化三、术前风险预测与准备3.1术前风险预测指标3.2基于预测的术前准备3.3手术方案与麻醉方案制定四、术中风险预测与应对4.1术中风险预测指标4.2实时监测与风险应对策略五、术后恢复预测与护理5.1术后恢复预测指标5.2基于预测的术后护理方案5.3
- 智慧居家医养平台的深层“智慧”解析分享
辽宁龙慧网络科技
软件需求团队开发java云计算神经网络
智慧居家医养平台的深层“智慧”解析——基于龙慧网络团队实践案例一、技术架构的智慧融合多模态数据融合引擎物联网感知层:整合健康手表、智能床垫、AI呼叫等20类设备,实时采集生命体征与环境数据(如呼吸/心率/跌倒预警),误报率优化至0.3%。医疗数据中台:打通卫健、民政、医保等跨部门数据,构建动态健康档案库,实现慢病风险预测准确率。SOA服务化架构创新采用面向服务架构(SOA)与J2EE技术体系,支持
- EagleTrader交易员采访|张金:利润是严格风控下的自然产物
EagleTrader
金融
在交易里,每个交易者都是独行的剑客,手中的策略是剑,纪律是鞘,而市场的波动则是永远不可预测的对手。张金,一位在市场中摸爬滚打六年的交易员,用自己的经历诠释着:真正的交易智慧,不在于预测行情的精准,而在于与不确定性共舞时的清醒与坚守。在EagleTrader采访中,他又会带来哪些故事?初入市场2019年,张金交易员初入外汇市场,旋即在2020年因平台问题转战期货,直至与EagleTrader相遇,他
- Python爬虫教程:抓取财经网站的实时财经新闻与股市动态
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言人工智能数据分析信息可视化
Python爬虫教程:抓取财经网站的实时财经新闻与股市动态在现代金融和投资领域,财经新闻和股市动态对投资者决策、市场分析以及预测经济走势至关重要。随着信息技术的发展,实时获取和分析财经数据成为了投资分析、市场监控和研究的重要工具之一。通过Python爬虫技术,我们可以自动化地抓取财经网站上的新闻和股市动态,帮助我们更快速、准确地获取最新的财经信息。本篇博客将详细讲解如何利用Python爬虫抓取财经
- 交通流量预测:抓取城市交通流量数据并进行未来流量预测
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目数据分析人工智能数据挖掘开发语言自动化爬虫python
交通流量预测是智能交通管理的一个关键任务。随着城市化进程的不断推进,交通管理变得愈加复杂,交通流量的预测不仅有助于缓解交通拥堵问题,还可以提高道路资源的利用率。通过分析城市交通流量数据,我们可以预测未来一段时间的流量变化,从而为交通管理部门提供决策支持,避免交通事故并提高道路通行效率。本文将介绍如何使用Python爬虫技术抓取城市交通流量数据,并结合时间序列分析与机器学习技术对未来的交通流量进行预
- Python 爬虫教程:抓取交通流量和道路信息
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫人工智能开发语言网络爬虫信息可视化
前言随着城市化进程的不断推进,交通流量和道路状况的实时数据变得越来越重要。尤其是在交通管理、公共安全、物流运输、智能交通系统等领域,准确且实时的交通信息能为决策者提供关键支持。为了有效获取交通流量、路况等数据,爬虫技术应运而生。通过爬虫,我们可以自动化抓取交通相关网站的数据,进行交通流量分析、拥堵预测等任务。在本文中,我们将重点介绍如何使用Python爬虫技术抓取交通流量和道路信息。我们将会使用现
- 基于Pytorch+LSTM实现一元单步时间序列预测(保姆级教程)
赵赵赵的进阶之路
时间序列预测pytorchlstm
目录模型搭建模型基础要点单元测试数据准备数据来源数据读取数据加载单元测试模型训练模型参数规范化训练步骤模型测试主程序训练结果相关技巧模型搭建模型基础图1RNN网络结构classLSTM(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size):super().__init__()sel
- 使用Python爬虫抓取商品库存信息
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言selenium数据分析
一、引言在电子商务网站上,商品库存信息是非常重要的数据。对于商家而言,实时监控商品库存可以帮助管理供应链,及时补货;对于消费者来说,查看商品是否有库存是购物决策的重要因素。因此,抓取商品库存信息对于电商分析、竞争分析、产品需求预测等都有着重要作用。本文将介绍如何使用Python爬虫抓取商品库存信息,涵盖爬虫技术的应用,动态网页的抓取,反爬虫机制的应对,数据清洗与存储等内容。我们将使用request
- 2023美业老板都在算的账:省8万还是赚20万?
yejiajiaya
大数据人工智能
走进任何一家美容院,前台电脑前堆满的会员登记表、员工排班表、耗材库存单都在诉说同一件事——这个行业正经历着冰火两重天。据权威机构预测,中国美业市场规模将在2025年突破8000亿,但现实是:40%门店因管理混乱月亏损超3万,28%的客户因体验断层选择流失。在这场数字化浪潮中,美业人正在经历三重阵痛:第一痛:人力成本黑洞。传统手工排班导致美甲师、美容师每月平均浪费68小时有效服务时间,相当于白付1.
- [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
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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
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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