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AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI人工智能深度学习算法:在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。传统的人工目视检测方法不仅效率低下,而且容易出现疲劳导致的错误。因此,开发高效、准确的自动化缺陷检测系统已成为当务之急。1.2人工智能在缺陷检测中的作用随着深度学习技术的不断发展,人工智能(AI)已成为解决缺陷
- 华瑞数鑫加入OurBMC,为构建繁荣的 BMC 软硬件生态发展贡献力量
程序员
近日,成都华瑞数鑫科技有限公司(以下简称“华瑞数鑫”)签署CLA(ContributorLiscenseAgreement,贡献者许可协议),宣布正式加入OurBMC社区。成都华瑞数鑫科技有限公司致力于提供高性能高可靠的RAID卡解决方案,以满足各类企业的数据存储需求。华瑞数鑫的RAID卡产品广泛应用于服务器、存储系统和高性能计算环境中,为用户提供卓越的数据保护和管理能力,其产品支持多种RAID级
- Hyperledger Fabric 入门笔记(十六)Fabric V2.5 测试网络部署补充 - 手动从通道中移除组织
荆棘鸟骑士
HyperledgerFabricfabric区块链
文章目录一、手动从通道中移除组织1.1.准备工作1.2.流程1.2.1.停止组织Org2的对等体1.2.2.通道配置更新1.2.2.1.获取现有通道配置1.2.2.2.将通道配置转换为JSON格式并修剪1.2.2.3.修改通道配置1.2.2.4.签名并提交配置更新1.2.3.重启Org1和Org3的Peer节点一、手动从通道中移除组织1.1.准备工作本节从包含了组织Org1、Org2和Org3的F
- SRE随笔---无状态服务
运维
高可用最重要的原则就是“消除单点故障”,对应的方法是集群部署。同一个服务部署多个节点,即便某些节点故障,业务系统依然可以对外提供服务。但将单节点服务拓展为集群的关键是避免将服务的状态和机器绑定,即服务必须是无状态化的。状态:状态是指在调用服务时必须依赖的数据。例如,用户登录某个购物网站,登录信息会保存在服务端节点的session数据中(状态),用户再次发送请求给服务端时,服务端会依赖session
- Hyperledger Fabric 入门笔记(六)Fabric V2.5 测试网络进阶之网络部署
荆棘鸟骑士
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文章目录前言一、手动部署链码1.1.准备工作1.2.启用Logspout(可选)1.3.流程1.3.1.打包智能合约1.3.1.1.安装依赖1.3.1.2.创建链码包1.3.2.安装链码包1.3.3.批准链码定义1.3.4.提交链码定义到通道二、手动部署通道2.1.准备工作2.2.V2.5版本流程2.2.1.生成通道创世区块2.2.2.创建应用通道2.2.3.将Peer节点加入到通道中2.3.V2
- rk3588部署yolov8视频目标检测教程
今夕是何年,
视觉算法部署YOLO目标检测人工智能
目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境(电脑端执行)1.2导出rknn环境(电脑端执行)2.训练部分(电脑端执行)2.1训练脚本(电脑端执行)3.onnx转rknn(电脑端执行)1.环境配置1.1训练和导出onnx环境(电脑端执行)#使用conda创建一个python环境condacreate-ntorchpython=3.9#激活环境condaactivatetorch#安装yolov8p
- Python网络爬虫
凯迪不拉克
资源分享python
分享一份关于Python网络爬虫技术的视频资料。内容涵盖基本原理、技术要点及实战应用,适合不同水平的Python编程爱好者。百度网盘:点击跳转提取码:4778期待你的进步,共同交流!免责声明:请注意,在使用网络爬虫技术时,请确保你的行为遵守相关法律法规和网站的使用条款。不要用于非法获取数据或侵犯他人隐私。本视频资料仅供学习参考,任何基于该资料进行的实际操作,使用者需自行承担相关责任。
- 127.0.0.1和0.0.0.0地址的区别是什么?
束安
面试题总结
1.1IP地址表示IP地址由两个部分组成,net-id和host-id,即网络号和主机号。net-id:表示ip地址所在的网络号。host-id:表示ip地址所在网络中的某个主机号码。即:IP-address::={,}1.2IP地址分类IP地址一共分为5类,即A~E,它们分类的依据是其net-id所占的字节长度以及网络号前几位。A类地址:网络号占1个字节。网络号的第一位固定为0。B类地址:网络号
- 广汽本田销量暴跌近三成,李进没有交出好答卷?
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全年累计销量47.06万辆,同比下滑26.52%,新能源车型全年累计销量仅1万多辆。这就是广汽本田2024年交出的“答卷”。同时,这也是广汽本田自2021年以来连续第四年年销量下滑。随着2024年车市数据的揭晓,广汽本田的销量表现无疑成为了众人瞩目的焦点。这家曾经稳坐年度销量榜单前十的车企,如今却面临着销量骤降近三成的严峻挑战,而且这场溃败似乎仍未触底。回顾过去一年,我国汽车市场呈现出整体增长的态
- 利用AZLyrics进行歌词数据加载和分析的实战指南
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在现代AI应用中,文本数据的处理和分析是必不可少的,而歌词分析是其中一个有趣且实用的领域。本文将为大家介绍如何利用AZLyrics进行歌词数据的加载和分析,并通过实例代码演示其实际应用。技术背景介绍AZLyrics是一个大型、合法且不断增长的歌词集合。对于需要从歌词中获取灵感的音乐创作人、歌词分析研究员或AI开发者来说,它都是一个非常有价值的资源。本文将介绍如何使用AZLyricsLoader来加
- 先进制造aps专题二十七 西门子opcenter aps架构分析
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欧美的商业aps,主要就是sapapo,西门子opcenteraps,达索quintiq从技术的层面,西门子aps是不如sapapo的,但是西门子aps是西门子数字化工厂产品的核心,有很多特色,所以分析西门子aps主要分计划器和排产器两个部分计划器制定中长期计划,也就是粗排产,实现比较简单,这里就不分析了排产器主要架构是1数据访问模块,对各种数据库的访问,业务数据就存放在数据库里数据集成,直接访问
- 先进制造aps专题二十八 生产排程仿真引擎和工厂生产仿真引擎的设计
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一排产仿真引擎的设计主要分为仿真模型,仿真模型逻辑和仿真框架这三个部分1仿真模型和算法排产不一样,在算法排产里,机器对应的是数据库记录,排产逻辑是写在整体的算法里的,而仿真排产,机器对应的是一个仿真模型,每个仿真模型都有自己的执行逻辑,成千上万的仿真模型随着时间的移动,执行自己的逻辑在生产排产仿真里,常见的仿真模型有机器(机器/制造单元/工作站/产线),生产任务,订单,操作人员,缓冲区等2仿真模型
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- GAEA的技术架构与系统集成 撸空投
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为构建AI情感数据层,GAEA整合了DePIN网络、GODHOODID和情感坐标系三大核心组件,有效、安全地整合用户数据,确保数据处理透明、高效、去中心化。架构如下:DePIN网络:这种去中心化基础设施为安全数据传输和存储提供了强大的解决方案,确保了用户数据的安全性、隐私性和完整性。通过利用基于区块链的协议,DePIN网络可确保数据不会被篡改,并能抵御集中化风险。GODHOODID:作为情绪坐标系
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Web3是指第三代互联网技术,也被称为分布式互联网。它是在传统互联网(Web2.0)基础上发展出来的一种新技术体系,旨在通过区块链技术来重新定义人们访问和使用网络服务的方式。以下是关于Web3的详细介绍:一、核心特点去中心化:Web3强调去中心化,数据和服务不再由单一的企业或组织控制,而是通过去中心化的网络来分布和存储。区块链技术使得交易和数据能够在多个节点之间分布,而不是依赖中央服务器。区块链技
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我们之前了解到,K8S有自我修复能力,意思是如果node挂掉了,那么该节点的Pod会转移到其他node中,如node2可是如果pod在node2节点运行,node2是不是又要重新拉去镜像,那么之前数据不就没了?K8S做了一个持久化存储,也叫数据卷;通过持久化存储,当node1挂掉之后,n该节点的Pod会持久化存储,之后node2会从中读取数据5.镜像拉取策略主要有三种策略:IfNotPresent
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深度优先算法
实现指数型枚举实现排列型枚举实现组合型枚举1.实现指数型枚举从1∼n这n个整数中随机选取任意多个,输出所有可能的选择方案。输入格式输入一个整数n。输出格式每行输出一种方案。同一行内的数必须升序排列,相邻两个数用恰好1个空格隔开。对于没有选任何数的方案,输出空行。本题有自定义校验器(SPJ),各行(不同方案)之间的顺序任意。数据范围1≤n≤15输入样例:3输出样例322311312123特点:判断这
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导入命名空间usingSystem.IO.Ports;//串口类SerialPort属于该命名空间string[]portStr=SerialPort.GetPortNames();//搜索当前设备下的串口//该方法为串口类的静态方法,调用方法类名+函数名类实例与参数初始化publicSerialPortsp=newSerialPort();DataBits:读写每个字节的标准数据位长度。数据位值
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文章目录一、闭包(完)二、原型链(完)三、防抖和节流(完)四、Vue相关1、MVC和MVVM的区别2、v-model原理3、vue中的data为什么是一个函数?(面试常问)4、v-if和v-show的区别5、v-for中为什么要有key6、dist目录打包后过大,解决办法?7、watch和computed的区别8、子组件给父组件传递数据9、全局事件总线:可以实现任意组件间的数据传递10、Vue生命
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在当今数字化时代,PB级别大数据正日益成为各领域关注的焦点。PB即佩他字节,1PB约等于1000TB或100万GB,代表着极为庞大的数据存储容量。中国科研团队在超大容量超分辨三维光存储研究中取得突破性进展。上海光学精密机械研究所与上海理工大学等科研单位合作,利用国际首创的双光束调控聚集诱导发光超分辨光存储技术,实现了点尺寸为54nm、道间距为70nm的超分辨数据存储,并完成了100层的多层记录,单
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- 解锁Archive of Our Own的无限可能
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项目介绍AO3API是一个非官方的Python库,旨在通过编程方式访问ArchiveofOurOwn(AO3)网站的数据。AO3是一个广受欢迎的同人作品存档网站,拥有大量的同人小说、评论和用户数据。通过AO3API,开发者可以轻松地获取、处理和分析这些数据,从而为同人社区带来更多创新的应用和服务。项目技术分析AO3API的核心功能被划分为九个模块:works、chapters、users、seri
- 连锁收银系统的核心架构与技术选型
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在连锁门店的日常运营里,连锁收银系统扮演着极为重要的角色,它不仅承担着交易结算的基础任务,还关联着库存管理、会员服务、数据分析等多个关键环节。一套设计精良的核心架构与合理的技术选型,是保障收银系统高效、稳定运行的基础。一、核心架构分层架构设计:通常采用经典的三层架构,即表现层、业务逻辑层和数据访问层。表现层负责与用户交互,比如收银员操作界面、顾客支付界面等,需要设计得简洁直观,操作便捷,以提高收银
- 电脑文件防泄密系统
Tianrui Green Shield
天锐绿盾电脑文件防泄密系统办公加密软件源代码防泄密设计图纸图档保护办公文件资料加密电脑行为审计监控文档安全管理
天锐绿盾电脑文件防泄密系统是一款专业的数据安全防护软件,旨在为企业和个人用户提供全方位的文件保密和防泄密解决方案。以下是对该系统的详细介绍:一、系统概述天锐绿盾防泄密系统通过先进的加密技术和精细的权限管理,确保企业内部的敏感文件在创建、存储、传输和使用过程中始终处于受控状态。该系统支持多种文件格式,如文档、图纸、源代码等,并能在不影响员工正常工作的前提下,实现文件的透明加密和自动解密。二、核心功能
- ADF动态内容的使用:基于文件名过滤和增量加载
t0_54coder
编程问题解决手册flaskpython后端个人开发
在使用AzureDataFactory(ADF)进行数据处理时,经常会遇到需要根据文件名中的日期进行过滤和增量加载的情况。本文将通过一个具体的例子,详细讲解如何在ADF中实现这一需求。背景介绍假设我们有一个FTP服务器,存储着每周更新的文件,这些文件的命名方式如下:a_2023-01-01.csvb_2023-01-01.csvc_2023-01-01.csv同时,这些文件也可能以.zip和.ok
- Python阶段小结:从零基础到项目实战的蜕变之旅
GHXX.
python学习笔记
️知识肌肉训练清单训练部位核心动作(知识点)动作标准(关键要点)基础代谢变量/数据类型、运算符、f-stringtype()类型检测,f"{value:.2f}"精度控制条件反射if-elif-else结构、逻辑运算符三目运算xifconditionelsey简化分支循环耐力while/for循环、range序列生成、break/continue嵌套循环实现矩阵遍历,enumerate获取索引功能
- 最新计算机专业开题报告案例84:基于Springboot框架的校园点餐系统的设计与实现
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微信小程序项目实战java项目实战计算机毕业设计开题报告100套springbootjava校园点餐管理系统餐厅管理在线支付开题报告国内外研究现状
计算机毕业设计100套微信小程序项目实战java项目实战需要源码可以滴滴我请文末卡片dd我获取更详细的演示视频撰写不易,感谢支持!目录一、研究背景和意义1.1研究背景1.2研究意义二、国内外研究状况2.1后端技术2.1.1基于SpringBoot的校园点餐系统设计与实现2.1.2基于SpringMVC的校园点餐系统设计与实现2.1.3基于Mybatis的校园点餐系统设计与实现2.2前端技术2.2.
- 使用OpenAI的API构建聊天机器人
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机器人python
技术背景介绍聊天机器人是近年来热门的AI应用之一,无论是客服系统、智能助手还是社交娱乐,都可以看到其身影。构建一个高效的聊天机器人,离不开强大的自然语言处理模型。OpenAI提供的API为开发者简化了这一过程,本文将介绍如何使用OpenAI的API服务构建一个基本的聊天机器人。核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型(GPT),它通过大量文本数据训练,学习语言模式和上下文关联,从而能够生成
- GPU(Graphics Processing Unit)详解
美好的事情总会发生
AI人工智能嵌入式硬件硬件工程ai
GPU(GraphicsProcessingUnit)详解1.GPU的定义与核心特性GPU(图形处理器)是一种专为并行计算和图形渲染优化的处理器。与CPU(中央处理器)不同,GPU通过大规模并行架构实现高效处理海量数据,尤其在处理规则化、高并发任务时性能显著优于CPU。关键特性:高并行度:现代GPU包含数千个计算核心(如NVIDIAH100拥有18,432个CUDA核心)。专用内存系统:配备高带宽
- [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
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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
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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
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设计模式
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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
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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
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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- shell嵌套expect执行命令
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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
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- Linux实用命令整理
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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
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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。
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“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