hongqiang200
hongqiang200

cholesky分解

河南师范大学：

 

http://class.htu.cn/nla/cha1/sect3.htm

 

数值线性代数精品课程

http://class.htu.cn/nla/

你可能感兴趣的:(cholesky分解)

  • “平均工作电流 10mA / 24HRAVG” 的含义 (由DS-R1生成) 兴趣使然_ 嵌入式硬件相关ai
    “平均工作电流10mA/24HRAVG”的含义可解析如下：分解解释平均工作电流10mA指设备在正常工作状态下，平均消耗的电流为10毫安（mA）。这里的“平均”可能包含不同工作模式（如运行、待机、休眠）或周期性任务下的综合电流值。/24HRAVG“24HR”表示24小时（Hour），“AVG”表示平均（Average）。组合含义：按24小时为周期计算的平均电流，即设备在一天内的整体平均功耗为10mA
  • 集成学习（Ensemble Learning）基础知识1 代码骑士 #机器学习集成学习机器学习人工智能
    文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效？4、基学习器：“好而不同”5、集成学习的两个基本问题（1）如何训练出具有差异性的多个基学习器？（2）如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果？二、自助法（Bagging）1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题（1）如何训练
  • 量子密码学技术架构解析与程序员视角 算法
    量子计算威胁模型分析传统公钥密码体系（RSA/ECC）的安全假设基于：大数分解问题的计算复杂度（RSA）椭圆曲线离散对数问题（ECC）有限域离散对数问题（DSA）Shor算法的时间复杂度为O((logN)^3)，当量子比特数达到阈值时：2048位RSA可在8小时内破解（理论值）ECC-256的破解时间将降至多项式级别Grover算法对对称密码的影响：AES-256的有效安全性降至2^128哈希函数
  • 混合整数非线性规划的松弛与分解方法 Waiyuet Fung 混合整数非线性规划松弛方法分解技术启发式算法全局优化
    背景简介混合整数非线性规划（MINLPs）作为运筹学中的一个重要领域，涉及到优化问题的连续和离散变量混合，在工程设计、生产调度、资源分配等多个领域发挥着关键作用。本书由I.Nowak撰写，旨在深入探讨这一复杂的优化问题及其解决方案。MINLPs基础概念在本书的第一部分，Nowak介绍了MINLPs的基本概念。MINLPs的目标是寻找一组连续和整数变量的最优组合，以最小化或最大化某个非线性目标函数。
  • OpenCV第1课OpenCV 介绍及其树莓派下环境的搭建 嵌入式老牛 树莓派之OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    1.机器是如何“看”的我们人类可以通过眼睛看到五颜六色的世界，是因为人眼的视觉细胞中存在分别对红、绿、蓝敏感的3种细胞。其中的光感色素根据光线的不同进行不同比例的分解，从而让我们识别到各种颜色。对人工智能而言，学会“看”也是非常关键的一步。那么机器人是如何看到这个世界的呢？这就涉及到人工智能方向重要的分支--机器视觉。机器视觉即用机器人代替人眼来做测量和判断，通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分C
  • 通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化 背太阳的牧羊人 模型微调矩阵线性代数深度学习人工智能自然语言处理LoRA
    LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化，而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk})，LoRA的调整方式是：[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低，可以表示为两个低秩矩阵的乘积
  • Tree of Thought Prompting（思维树提示） 大数据追光猿 大模型人工智能大数据深度学习语言模型计算机视觉
    TreeofThoughtPrompting（思维树提示）是一种新兴的提示工程技术，旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程，提升大型语言模型（LLM）在复杂任务中的表现。与传统的线性提示方法不同，思维树提示将问题分解为多个可能的推理路径，并以树状结构探索这些路径，从而找到最优解或生成更高质量的结果。这种方法特别适用于需要多步推理的任务，例如数学问题求解、逻辑推理、规划和创造性写作等场景。它结合了
  • PDCA循环：从目标设定到持续改进的流程图 数据可视化
      通过图形天下的关系数据可视化，PDCA循环关系清晰地展现了从目标设定到改进措施的动态流程。通过计划制定、任务分解与资源配置，再到执行控制、监控调整，直至评估反馈，每个阶段紧密相连，形成持续优化的闭环。通过这种可视化方式，用户可以更容易地理解PDCA循环的本质，并应用到实际工作中去。                    PDCA循环图  PDCA循环，即计划（Plan）、执行（Do）、检查（C
  • 嵌入式程序软件架构 zhuimeng_1234 编程语言
    1.线性架构：一种最简单的程序设计结构；2.模块化架构：模块化架构是一种将程序分解为独立模块的设计方法，每个模块执行特定的任务。3.层次化架构：层次化架构是一种将系统分解为多个层次的设计方法，每个层次负责不同的功能。4.事件驱动架构：事件驱动架构是一种编程范式，其中程序的执行流程由事件触发。5.状态机架构：在单片机开发中，状态机常用于处理复杂的逻辑和事件序列，如用户界面管理、协议解析等。6.面向对
  • Linux 权限详解（带实战案例） 可问 可问春风 Linux从新手到入门linux运维服务器
    Linux权限是系统安全的核心机制，本文通过权限模型分解+20个实战案例，带你彻底掌握文件权限的控制逻辑。一、Linux权限基础模型权限三要素：user(u)：文件所有者group(g)：所属用户组others(o)：其他用户权限类型：r(read)读权限→4w(write)写权限→2x(execute)执行权限→1二、查看文件权限#查看详细信息（第一个字符为文件类型，后续9个字符为权限）$ls-
  • 自动驾驶中控制模块状态机的作用与设计方法 程序员龙一 自动驾驶自动驾驶状态机control
    问题解答：一、车辆状态机在自动驾驶控制模块中的核心作用在自动驾驶系统中，状态机（StateMachine）是控制模块的核心逻辑框架，用于管理车辆在不同运行阶段的行为和状态切换。其核心优势体现在以下几个方面：1.系统行为的模块化与可维护性模块化分层管理：状态机将复杂的车辆行为（如启动、停车、紧急避障、车道保持等）分解为独立的状态模块。每个状态专注于单一功能（例如“车道保持”状态仅处理横向控制），降低
  • Spark 解析_spark.sparkContext.getConf().getAll() 闯闯桑 spark大数据分布式
    spark.sparkContext.getConf().getAll()是ApacheSpark中的一段代码，用于获取当前Spark应用程序的所有配置项及其值。以下是逐部分解释：代码分解：spark：这是一个SparkSession对象，它是Spark应用程序的入口点，用于与Spark集群进行交互。spark.sparkContext：sparkContext是Spark的核心组件，负责与集群通
  • 从零学习大模型（六）-----LoRA（上） 懒惰才能让科技进步 大语言模型gpt-3人工智能深度学习chatgpt语言模型
    LoRA简介LoRA（Low-RankAdaptation）是一种参数高效的微调技术，旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。**其核心思想是通过对模型的特定参数进行低秩分解，仅对少量附加参数进行训练，从而完成任务适应，而无需更新整个模型的权重。**这种方法通过引入额外的低秩矩阵来适应新的任务，保持了预训练模型的核心知识，使其更具灵活性和高效性。在大规模语言模型的实际应用中，微调需要耗费巨大
  • 【Agent】OpenManus-Flow组件详细分析 非晓为骁 AIagentaiagi架构openManusManus
    1.Flow架构概述OpenManus的Flow组件实现了一个灵活的工作流管理系统，主要用于协调多个智能体的协作，以完成复杂任务。Flow组件的核心是基于计划的执行模型，它将任务分解为一系列步骤，然后逐步执行这些步骤，直到任务完成。2.核心组件设计2.1BaseFlow(基础Flow)设计特点：使用Pydantic模型实现，支持数据验证和序列化支持多智能体管理，可以灵活配置主要智能体和执行者提供了
  • 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步 -一杯为品- 数学线性代数矩阵
    本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数：x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
  • Collab-Overcooked:专注于多智能体协作的语言模型基准测试平台 数据集
    2025-02-27，由北京邮电大学和理想汽车公司联合创建。该平台基于《Overcooked-AI》游戏环境，设计了更具挑战性和实用性的交互任务，目的通过自然语言沟通促进多智能体协作。一、研究背景近年来，基于大型语言模型的智能体系统在复杂任务分解和规划方面展现出巨大潜力，成为自然语言处理领域的研究热点。然而，随着研究的深入，人们发现单个智能体在处理复杂任务时存在局限性，而多智能体系统通过协作能够显
  • C++闪电侠：快速幂算法终极指南 三流搬砖艺术家 算法算法深度优先c++
    目录快速幂核心思想快速幂模板代码快速幂取模模板（大数必备）实战演练（LeetCode真题）快速幂核心思想二进制分解+分治思想：a^13=a^(8+4+1)=a^8*a^4*a^1通过不断平方分解指数：a→a²→a⁴→a⁸→...动态演示：指数b=13的二进制：1101计算路径：a^1→(a^1)²→a^2→(a^2)²→a^4→(a^4)²→a^8最终结果=a^8*a^4*a^1快速幂模板代码ll
  • AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】 AI大模型-大飞 人工智能学习大模型LLMAI程序员大模型学习
    引言近年来，以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径，帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
  • 使用二进制位运算，代替十进制乘法（除法）运算 真相很简单 编程环境嵌入式其他乘法运算位运算二进制10进制高效
    文章目录乘法原理十进制分解程序示例运算结果除法原理十进制分解程序示例运算结果  在嵌入式环境中虽然有乘法运算器，而且芯片运算速度越来越快，但位运算还是最快速的，为了提高计算效率，可以将乘法运算使用位运算替换。乘法原理  若被乘数是2的整数倍，可以直接进行左移运算，这个比较简单，本文解释下当被乘数不是2的整数倍的情况，乘法进行位运算替换的基本原理，分两步因式分解：A∗(B+C)=A∗B+A∗CA*(
  • 4A架构之间的关系和集成 chuixue24 架构设计架构
    首先我们还是来看业务架构业务域，大家都知道在业务架构里面其实有三个核心的内容，一个是价值流，一个是业务能力，一个是业务流程。价值流往往就是顶端的流程，业务能力的分解往往是2~4级，对于详细的业务流程的分解往往就到了5~7级，只是原来在业务架构里面，我们没有太强调流程架构，实际上从架构的Y模型里面可以看到，在业务架构里面是有两个视角，一个就是业务能力的视角，一个是业务流程的视角。所以说我在这个地方专
  • 计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线 云梦优选 计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
    一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算，理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、
  • TRAE与Cursor最佳实践指南（截至2025年3月） xinxiyinhe AI编程人工智能pythonAI编程人工智能python
    一、核心能力适配策略TRAE的Builder模式开发流程需求拆解：将复杂需求分解为可执行子任务（如先搭建项目框架，再分模块实现功能），通过多轮对话逐步生成代码。多模态输入：上传设计草图或错误截图，结合自然语言描述需求，提升代码生成精准度（例如电商页面开发可直接上传原型图）。版本控制：利用“历史会话回溯”功能快速回退到指定版本，避免代码修改失控。Cursor的高效协作模式插件生态整合：复用VSCod
  • 垃圾收集算法 zhangpeng455547940 Java数据结构与算法设计算法jvmjava
    常见算法引用计数记录每个对象的引用次数，当引用次数为零时回收对象标记-清除根引用可达分析、扫描内存回收不可达对象分代回收基于观察到大多数对象生命周期较短，而少数对象生命周期较长的优化算法空闲回收在CPU空闲时运行垃圾回收器，以减少对程序执行的影响增量回收将垃圾回收任务分解为多个小步骤，逐步完成。可以避免一次性垃圾回收导致的长时间暂停，从而减少对程序性能的影响Java最新垃圾回收算法Java最新垃圾
  • 算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制 夜半罟霖 算法python深度学习
    多头注意力机制 一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤：先不分多头，对输入张量分别做变换，得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split；用Q,KQ,KQ,K计算向量点积考虑是否要添因果mask利softmax计算注意力得分矩阵atten对注意力得分矩阵施加Dropout将atten矩阵和VVV矩阵相乘再过一道最终的输出变换代码 给出一个d
  • elasticsearch analyzer 学习笔记 weixin_40455124 elasticsearch代码分析及扩展elasticsearchanalyzertoken
    基本定义analyzer执行将输入字符流分解为token的过程使用场景在indexing的时候，也即在建立索引的时候在searching的时候，也即在搜索时，分析需要搜索的词语analysisCharacterfiltering(字符过滤器):使用字符过滤器转换字符Breakingtextintotokens(把文字转化为标记):将文本分成一组一个或多个标记Tokenfiltering：使用标记过
  • webpack5（Module Federation）+vue3.0实现微前端 weixin_42140041 前端奇淫技巧前端javascriptvue.js
    项目源码地址：https://github.com/wuxiaohuaer/webpack5-vue-admin一、什么是微前端微前端是一个比较宏观的概念，他的核心就是独立，开发独立、部署独立，比较适合大的团队来进行重量级项目开发。从MicroFrontends官网可以了解到，微前端概念是从微服务概念扩展而来的，摒弃大型单体方式，将前端整体分解为小而简单的块，这些块可以独立开发、测试和部署，同时仍
  • 非对称加密：SSL/TLS握手的数学基石 安全
    1.密钥交换的密码学困局在未加密的HTTP通信中，攻击者可通过中间人攻击（MITM）窃听或篡改数据。SSL/TLS协议的核心挑战在于：如何在不安全的信道上建立安全通信？这本质上是一个“密钥分发问题”——若使用对称加密（如AES），双方需要共享同一密钥，但密钥本身如何安全传递？非对称加密的突破性在于公钥与私钥的分离。以RSA算法为例，其数学基础是大质数分解难题：选择两个大质数p和q（通常≥2048位
  • 嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速 奥德彪123 嵌入式AI人工智能嵌入式
    嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速引言随着嵌入式AI设备的广泛应用，模型的计算效率和存储需求成为核心挑战。由于嵌入式系统通常资源受限，传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此，模型压缩和加速技术应运而生，旨在减少计算量、降低存储需求，同时尽可能保持模型的准确性。本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法，包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等，并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常
  • 数据仓库有哪些建模方法？ BenBen尔 #数据仓库数据仓库大数据
    数据仓库的建模方法主要分为关系建模和多维建模两大类，不同方法适用于不同的业务场景和目标。以下是常见的建模方法及其特点：一、关系建模（规范化建模）基于关系型数据库的规范化理论，强调减少数据冗余，适合复杂的企业级数据仓库（EDW）。第三范式（3NF）定义：通过规范化将数据分解为多个关联表，确保每个字段仅依赖主键。优点：数据冗余低，一致性高，适合复杂事务处理。缺点：查询需要多表关联，性能较低；业务理解成
  • DeepSeek面试——分词算法 mzgong 人工智能算法
    DeepSeek-V3分词算法一、核心算法：字节级BPE（Byte-levelBPE，BBPE）DeepSeek-V3采用字节级BPE（BBPE）作为核心分词算法，这是对传统BPE（BytePairEncoding）算法的改进版本。其核心原理是将文本分解为字节（Byte）序列，通过统计高频相邻字节对的共现频率进行逐层合并，最终形成128K扩展词表。二、BBPE的核心优势1.多语言统一处理能力跨语言
  • [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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他