- Oracle 递归 + Decode + 分组函数实现复杂树形统计进阶(第二课)
AI、少年郎
数据库ORACLE分组求和自动递归树形数据统计
在上篇文章基础上,我们进一步解决层级数据递归汇总问题——让上级部门的统计结果自动包含所有下级部门数据(含多级子部门),并新增请假天数大于3天的统计维度。通过递归CTE、DECODE函数与分组函数的深度结合,实现真正意义上的树形结构数据聚合。一、业务需求升级:层级汇总与新增统计维度核心目标递归汇总:上级部门数据包含所有直属/非直属下级部门数据(如集团总部需汇总技术研发部、产品运营部及其子部门数据)新
- C# VB.NET取字符串中全角字符数量和半角字符数量
专注VB编程开发20年
c#.net开发语言VB.NET字符串
C#VB.NET中Tuple轻量级数据结构和固定长度数组-CSDN博客https://blog.csdn.net/xiaoyao961/article/details/148872196下面提供了三种统计字符串中全角和半角字符数量的方法,并进行了性能对比。性能对比(处理100万次"Hello,世界!123456")方法执行时间(毫秒)相对性能方法三:位运算~150100%方法二:字符遍历~2506
- 文本生成新纪元:解锁大模型的企业级应用密码
数字化浪潮席卷各行业的当下,文本生成技术正经历着翻天覆地的变革,这场变革的幕后功臣正是大模型。今天,咱们就来深入探讨大模型在文本生成领域的奥秘,看看它如何赋能企业,又该怎样规避风险,实现价值最大化。技术跃迁:从笨拙规则到智能生成回首往昔,文本生成依靠规则模板与关键字替换,虽能实现基础自动化,却如机械舞者,动作生硬、缺乏灵动。业务稍有变动,规则需全面重构,耗时费力。随着N-gram等统计机器学习方法
- 华为路由器典型配置(附案例)
normanhere
华为智能路由器iphone
案例拓扑:#主用路由器R_ShenZhen_1配置displaycurrent-configurationsysnameR_ShenZhen_1#SNAT调用,将IPSEC流量排除aclnumber3000rule5denyipsource10.2.0.00.0.255.255destination10.4.0.00.0.255.255rule10permitipsource10.0.0.00.2
- R语言与C语言混合编程:在R语言中调用C语言函数
数据探索
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R语言与C语言混合编程:在R语言中调用C语言函数介绍:R语言是一种用于统计分析和数据可视化的高级编程语言,而C语言是一种通用的、强大的编程语言。在某些情况下,我们可能需要在R语言中调用C语言函数以提高性能或实现特定的功能。本文将介绍如何在R语言中调用C语言函数的方法,并提供相应的源代码示例。步骤:为了在R语言中调用C语言函数,我们需要执行以下步骤:编写C语言函数:首先,我们需要编写我们想要在R中调
- 倾向得分匹配的stata命令_R语言系列1:倾向得分匹配
weixin_39995108
倾向得分匹配的stata命令
1PSM简介倾向评分匹配(PropensityScoreMatching,简称PSM)是一种统计学方法,用于处理观察研究(ObservationalStudy)的数据。在观察研究中,由于种种原因,数据偏差(bias)和混杂变量(confoundingvariable)较多,倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响,以便对实验组和对照组进行更合理的比较。这种方法最早由PaulRosen
- R语言倾向性匹配得分(PSM)分析
后端工程实践
r语言java开发语言R语言
R语言倾向性匹配得分(PSM)分析倾向性匹配得分(PropensityScoreMatching,PSM)是一种常用的统计方法,用于处理观察研究中的选择性偏倚。它通过建立一个倾向性得分模型,将受试者分为处理组和对照组,以实现类似于随机对照试验的效果。本文将介绍如何使用R语言进行倾向性匹配得分分析,并提供相应的源代码。导入所需的R包在进行PSM分析之前,首先需要导入所需的R包。常用的包包括Match
- Python爬虫实战:研究sanitize库相关技术
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1.引言1.1研究背景与意义在当今数字化时代,互联网已成为人们获取信息、交流互动的重要平台。随着Web2.0技术的发展,用户生成内容(UGC)、社交媒体嵌入、第三方插件等功能极大丰富了网页的内容和交互性,但也带来了严峻的安全挑战。根据Web应用安全联盟(WAS)的统计数据,2025年全球范围内因网页安全漏洞导致的数据泄露事件超过15万起,造成的经济损失高达250亿美元。其中,跨站脚本攻击(XSS)
- Python爬虫实战:研究xmltodict库相关技术
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1.引言1.1研究背景与意义气象数据在农业生产、交通规划、灾害预警等多个领域具有重要应用价值。传统的气象数据获取方式主要依赖于气象部门发布的统计信息,存在更新不及时、数据维度有限等问题。随着互联网技术的发展,气象网站提供了丰富的实时气象数据,但这些数据通常以HTML、XML等非结构化或半结构化形式存在,难以直接利用。因此,开发高效的数据采集与解析系统具有重要的现实意义。1.2国内外研究现状网络爬虫
- Python爬虫实战:研究difflib库相关技术
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1.引言1.1研究背景与意义在信息爆炸的数字时代,互联网每天产生海量文本内容。据统计,全球新闻网站日均发布文章超过300万篇,社交媒体平台产生的文本信息量更以亿级单位增长。这种信息过载带来了内容同质化、抄袭剽窃等问题,给新闻媒体行业、学术研究领域和搜索引擎优化等带来了挑战。文本相似度分析作为自然语言处理的重要分支,能够有效识别内容间的相似程度,具有重要的应用价值:新闻媒体行业:通过检测新闻抄袭和重
- C++数值算法深度解析:accumulate与max_element
景彡先生
C++进阶c++算法服务器
在C++标准库中,数值算法(NumericAlgorithms)提供了高效处理数值数据的工具。本文将深入解析两个核心数值算法——accumulate(累加求和)与max_element(最大值查找)的底层原理、核心特性及最佳实践,帮助开发者掌握这些“数据统计利器”的正确使用方式。一、accumulate:通用累加器1.1底层原理与实现迭代累加:对[first,last)区间内的元素执行累积操作,初
- 数据分析案例-全球表面温度数据可视化与统计分析
艾派森
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生信分析序列处理常用函数生信分析经常需要对序列进行处理,下面的实现代码可用于个人练习,可以让我们更好地理解序列处理的原理,当然python也有更高效率的包可以实现以下功能。read_seq_file读取序列txt文件函数count_nucletotides计算各核苷酸数量函数dna2rnaDNA序列转RNA序列函数seq_reverseDNA序列转换为互补序列函数count_GC_ratio计算序
- 【分治算法】【Python实现】Strassen矩阵乘法
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#分治算法分治算法Python
文章目录@[toc]问题描述基础算法时间复杂性Strassen算法时间复杂性问题时间复杂性Python实现个人主页:丷从心·系列专栏:分治算法学习指南:算法学习指南问题描述设AAA和BBB是两个n×nn\timesnn×n矩阵,AAA和BBB的乘积矩阵CCC中元素cij=∑k=1naikbkjc_{ij}=\displaystyle\sum\limits_{k=1}^{n}{a_{ik}b_{kj
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目录一、引言二、术前阶段(一)疾病预测与诊断辅助(二)手术风险评估(三)手术方案制定辅助三、术中阶段(一)实时监测与风险预警(二)手术决策支持四、术后阶段(一)并发症风险预测(二)术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化(一)术前麻醉风险评估(二)术中麻醉管理六、统计分析与模型优化(一)数据收集与整理(二)模型性能评估(三)模型优化与更新七、实验验证与证据支持(一)回顾性队列研究(二)前瞻性随机对照
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课程目标本课程旨在培养专业的网络安全蓝队成员,通过系统化的学习和实战演练,使学员能够掌握网络安全防御的核心技能,包括资产测绘、应急响应、系统安全应急溯源分析、网络层溯源分析以及综合攻防演练等。学员将能够熟练运用各种工具和技术,有效应对网络攻击,保障企业信息安全。具体目标如下:增强综合攻防能力:通过综合训练,学员将能够模拟攻击者和企业安全人员,开展对抗练习,提升实战能力和团队协作能力。掌握蓝队核心技
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一、前言随着电商行业的蓬勃发展,物流服务已成为不可或缺的一部分。消费者对物流运输状态的关注越来越高,实时查询包裹的运输进度成为日常生活的一部分。物流公司爬虫正是为了自动化获取物流公司的运输数据和包裹的跟踪信息,帮助消费者、商家以及物流公司本身进行数据分析、优化物流链条和提高客户体验。本文将详细介绍如何使用Python爬虫从多个物流公司网站或API接口中抓取运输数据、包裹跟踪信息以及相关的统计分析数
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- Github 2025-06-24Python开源项目日报 Top10
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根据GithubTrendings的统计,今日(2025-06-24统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Python项目10Swift项目1C++项目1yt-dlp:一个增强版的youtube-dl分支创建周期:1184天开发语言:Python协议类型:TheUnlicenseStar数量:64607个Fork数量:5309次关注人数:64607人贡献
- 干货 | 50题带你玩转numpy
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这是在stackoverflow和numpy文档里汇总的numpy练习题,目的是为新老用户提供快速参考。1.Importthenumpypackageunderthenamenp(★☆☆)导入numpy包,命名为npimportnumpyasnp2.Printthenumpyversionandtheconfiguration(★☆☆)打印numpy版本和配置print(np.__version_
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1.计算机的核心硬件是什么?各自有什么用?中央处理器(CPU):负责执行程序中的指令,进行算术和逻辑运算,是计算机的“大脑”。内存(RAM):临时存储CPU正在处理的程序和数据,速度快但断电后数据丢失。硬盘(HDD/SSD):永久存储操作系统、应用程序和用户数据,断电后数据不丢失。主板:连接所有硬件组件,提供数据传输的通道。显卡(GPU):负责图形渲染,将数字信号转换为图像显示在屏幕上。电源:为计
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目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于遗传算法的旅行商问题求解要求:使用遗传算法解决旅行商问题(TSP)。支持以下功能:随机生成城市坐标或导入预定义城市实现遗传算法的基本操作(选择、交叉、变异)可视化进化过程和最终路径统计进化过程中的适应度变化允许用户调整遗传算法参数(种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等)。解题思路:用列表表示城市访问顺序作为染色体。使用欧
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RTCP基本概念RTCP是RTP的控制协议,用于监控媒体传输质量和参与者状态,并与RTP一起工作。RTP用于传输媒体数据(如音视频),RTCP则用于传输控制信息。RTCP通常和RTP同时使用,并通过不同端口(通常RTP使用偶数端口,RTCP使用其下一个奇数端口)。主要用于:传输质量反馈:丢包率、时延、抖动等统计信息。媒体源身份识别:包括CNAME(CanonicalName)标识每个参与者。带宽控
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在推荐系统的特征工程中,动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化,算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表,深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像:六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建(如表2-1所示),形成"6W"行为模型:用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析(附典型场景)维度可选值应用场景用
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
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AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据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
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
- R 语言简介:数据分析与统计的强大工具
Mikhail_G
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大家好!在如今这个数据驱动的时代,数据分析与统计分析对于各个领域都变得至关重要。而R语言,作为一款专为数据分析和统计而设计的编程语言,以其强大的功能和灵活性,成为了众多数据分析师、研究人员以及统计学家的首选工具之一。什么是R语言?R是一种开源的编程语言和软件环境,主要用于统计计算、数据分析、图形表示以及机器学习等领域。它是由RossIhaka和RobertGentleman于1995年开发的,之后
- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
木旭林晖
自然语言处理学习人工智能
嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- [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
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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
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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
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