- 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法,通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位,还在工业界有广泛应用,如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
- AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素,并通过代码实例和实际应用场景,帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
- 1688按图搜索商品(拍立淘)接口的参数说明【附代码实例】
电商数据girl
1688官方接口1688跨境寻源通API接口淘宝天猫平台接口java开发语言大数据数据库图搜索算法服务器算法
阿里巴巴中国站按图搜索1688商品(拍立淘)API返回值说明item_search_img-按图搜索1688商品(拍立淘)1688.item_search_img公共参数名称类型必须描述keyString是调用key(必须以GET方式拼接在URL中)secretString是调用密钥api_nameString是API接口名称(包括在请求地址中)[item_search,item_get,item
- Python在生物信息学中的应用:基因组学与蛋白质组学
PyTechShare
Python教程-基础python
摘要:本文主要介绍了Python在生物信息学中的应用,特别是在基因组学和蛋白质组学领域。文章详细讲述了各个原理,并以代码实例展示了实际应用。我们将探讨如何利用Python分析基因组数据,解析蛋白质序列,以及进行比对分析等。文章目录1.引言2.分析基因组数据2.1读取和解析FASTA文件2.2基因频率分析2.3代码实例3.蛋白质组学3.1解析蛋白质序列3.2蛋白质序列比对3.3代码实例4.总结1.引
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- css background动态图片,CSS3 background-position定位背景图片动画效果
会咕咕咕的小夫爷
cssbackground动态图片
本章节分享一段代码实例,它实现了利用background-position属性控制背景图片实现动画效果。背景图片都集中在一张图片上,如下:蚂蚁部落*{padding:0px;margin:0px;}body,html{width:100%;height:100%;margin:0px;padding:0px;}body{position:relative;background-attachment
- Python的那些事第四十五篇:继承自Nose的测试框架Nose2
暮雨哀尘
Python的那些事服务器开发语言bootstrap前端htmlpythonredis
Nose2:继承自Nose的测试框架摘要本文深入探讨了Nose2这一继承自Nose的测试框架。在软件开发过程中,测试是确保代码质量和稳定性的重要环节,而测试框架为测试工作的开展提供了有力支持。Nose2作为Nose的继承者,在保留Nose优势的基础上进行了诸多改进和扩展,为Python测试领域带来了新的活力和可能性。本文将从Nose2的基本特性、优势、应用场景、代码实例等方面进行详细阐述,通过与N
- LangChain深度解析以及主要应用场景
小Rr
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文章目录LangChain是什么?LangChain的核心组件(1)PromptTemplates(提示模板)原理代码实例应用场景提示词优化策略(2)LLMs(大语言模型)原理代码实例应用场景调优策略(3)Chains(多步任务链)原理代码实例应用场景优化策略(4)Memory(记忆)原理代码实例应用场景优化策略(5)Agents(智能代理)原理代码实例应用场景优化策略案例分享案例1:电商智能客服
- 认知科学:解决复杂问题的5个关键策略
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍认知科学是一门研究人类思维、认知和行为的科学。它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息,以及如何进行决策和行动。在本文中,我们将探讨5个关键策略,这些策略可以帮助我们解决复杂问题。这些策略包括:模式识别规则抽取推理和逻辑推理知识表示和知识图谱多模态处理我们将在接下来的部分中详细讨论这些策略,并提供代码实例和数学模型公
- JavaEE AOP详解(从原理到实践 基于Spring AOP + AspectJ,附完整代码实例)
可问 可问春风
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一、AOP核心概念1.为什么需要AOP?传统OOP编程中,重复的逻辑(如日志、事务、权限)会散落在各业务方法中,造成代码冗余和维护困难。AOP通过横向切割将这些公共功能抽取成独立模块(切面),实现解耦。2.AOP核心术语术语描述生活类比Aspect(切面)封装横切逻辑的类(如日志、事务)安保系统:处理监控、门禁等统一功能JoinPoint(连接点)程序执行期间的某个点(如方法执行、异常抛出)大楼出
- Imagen原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
- 黑客入门手册
嗨起飞了
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零基础入门网络安全:黑客技术学习路线与实战手册摘要:本文面向网络安全初学者,系统化拆解黑客技术学习路径,涵盖基础理论、实战工具和代码实例。内容遵循合法合规原则,仅用于技术研究。一、黑客技术学习的认知前提1.1什么是真正的"黑客"黑客精神的核心:探索系统原理与漏洞本质白帽/灰帽/黑帽的伦理边界(以《网络安全法》为准则)1.2学习前的法律警示渗透测试授权原则虚拟机实验环境搭建的重要性推荐工具:VMwa
- C语言-scanf函数的返回值
GalaxyPokemon
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目录前言一.正整数的情况1.介绍2.代码实例2.1输入整数型2.2输入字符型2.3输入字符串型二.0的情况1.介绍2.代码实例三.EOF的情况1.介绍2.代码实例前言scanf的返回值有三种情况:正整数0EOF一.正整数的情况1.介绍当scanf函数接收到几个字符时,它的返回值就是几。2.代码实例2.1输入整数型#includeintmain(){intx,y;intm=scanf("%d%d",
- 人工智能与深度学习的应用案例:从技术原理到实践创新
accurater
人工智能深度学习科技
第一章引言人工智能(AI)作为21世纪最具变革性的技术之一,正通过深度学习(DeepLearning)等核心技术推动各行业的智能化进程。从计算机视觉到自然语言处理,从医疗诊断到工业制造,深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制,实现了对复杂数据的高效分析与决策。本文结合前沿技术框架与行业应用案例,探讨深度学习的核心原理及其在多个领域的实践路径,并附代码实例以增强技术理解。第二章深度学习的技术基
- 【数学建模技术】路径规划算法-Dijkstra算法
一键难忘
数学建模技术超入门Dijkstra数学建模算法路径规划算法
路径规划算法-Dijkstra算法1.引言路径规划是许多领域中的核心问题,尤其是在机器人导航、地理信息系统(GIS)、交通管理等方面。路径规划算法的主要目标是寻找从起点到终点的最短路径。Dijkstra算法作为一种经典的单源最短路径算法,广泛应用于各种实际问题中。本篇文章将详细探讨Dijkstra算法的原理、应用场景,并通过代码实例进行深入解析。2.Dijkstra算法原理Dijkstra算法是由
- Python入门实战:Python基础语法详解
AI智能涌现深度研究
Python入门实战大数据人工智能语言模型JavaPythonReact架构设计
1.背景介绍Python是一种高级的、通用的、解释型的编程语言,由GuidovanRossum于1991年创建。Python的设计目标是让代码更简洁、易读和易于维护。Python的语法结构简洁,易于学习和使用,因此成为了许多程序员的首选编程语言。Python的核心概念包括变量、数据类型、条件语句、循环、函数、类和模块等。在本文中,我们将详细介绍这些概念,并提供相应的代码实例和解释。2.核心概念与联
- Flink CEP原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
FlinkCEP原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1什么是复杂事件处理CEP复杂事件处理(ComplexEventProcessing,CEP)是一种用于分析事件流的技术。它可以从多个事件源中实时检测复杂的事件模式,进而推断有意义的事件或做出及时响应。CEP在金融、物联网、安全等领域有广泛应用。1.2FlinkCEP简介Flink是一个开源的分布式流处理框架,具有低延迟、高吞吐、准确性和良好的容错
- 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域,神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而,传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化,这往往需要大量的经验和试错,并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio
- 神经架构搜索 原理与代码实例讲解
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大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
神经架构搜索:原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习的快速发展,神经网络在各个领域取得了显著的成果。然而,设计一个高效、通用的神经网络架构仍然是一个具有挑战性的问题。手动设计网络架构需要大量的专业知识和经验,而且往往效率低下。因此,神经架构搜索(NeuralArchitectureS
- 基于RK3588 Gstreamer 硬件解码MPP 代码实例
家有工程师
RK3568Android12RK3588MPPNV12
目录1:在此之前先看比较2条指令2:重要的输出信息3:代码说明3.1appsink元素说明3.2GstCaps收到数据的格式3.3完整代码3.4CMakeList及文件结构1:在此之前先看比较2条指令gst-launch-1.0rtspsrclocation=rtsp://admin:
[email protected]:554/ch01.264!rtph264depay!h264parse
- Java在物联网(IoT)中的应用研究
向哆哆
Java入门到精通java物联网python
Java在物联网(IoT)中的应用研究物联网(InternetofThings,简称IoT)是一个日益增长的领域,涉及将各种设备连接到互联网,实现数据交换和智能控制。Java作为一种跨平台、面向对象的编程语言,在物联网应用中有着广泛的应用场景。本文将探讨Java在物联网中的应用,并通过代码实例展示如何在IoT设备中使用Java进行开发。1.物联网简介与挑战物联网(IoT)通过将传感器、执行器等设备
- Spring Boot全局异常处理:“危机公关”团队
码熔burning
SpringBootspringbootjava后端
目录一、全局异常处理的作用二、SpringBoot实现全局异常处理(附上代码实例)三、总结:我的其他文章也讲解的比较有趣,如果喜欢博主的讲解方式,可以多多支持一下,感谢!了解SpringBoot的Bean请看:从乐高积木到乐队指挥,用最通俗易懂的方式带你玩转SpringBootBean!✨更多请看个人主页:码熔burning咱今儿个就来好好讲解一下SpringBoot的全局异常处理,保证你听得懂,
- Android多线程实现
师范大学生
androidjava
Android基础的多线程实现方式主要有两种,一种是创建一种线程类并直接继承Thread类,重写其run函数实现线程功能,第二种是实现Runnable接口,通过线程辅助类实现线程功能。继承Thread类该方式实现的方法比较简单:1.自定义一个类,令该类继承Thread类。2.在该类中重写run方法,在其中实现线程的功能。3.实例化该类,调用start方法启动线程代码实例假设使用两个线程进行计数操作
- 数据库必知必会系列:数据库分片与分布式事务
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
文章目录1.背景介绍分库分表分片集群分布式事务数据迁移2.核心概念与联系主从复制活动复制CAP原则BASE理论3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解分库分表水平分表垂直分库分片集群垂直拆分水平切分垂直切分水平拆分根据主键范围根据业务字段划分分布式事务两阶段提交协议三阶段提交协议可靠消息最终一致性ACID四要素4.具体代码实例和详细解释说明MyCat配置文件server.xml文件s
- Python库Numpy学习+代码实例
海绵宝宝
pythonnumpy学习机器学习
前言Numpy是python语言的一个扩充程序库,支持高端大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库,现已成为机器学习的必备模块。本文章对Numpy库的原文档进行了学习,可作为文档阅读理解来进行阅读。附原文档链接如下:Numpy库文档库的介绍该库中的对象为多维数组,原名为ndarray,因此经常被叫做array。python中也有一个库叫做array,但是与这里的ndarra
- Java设计模式详解:原理、实现与应用场景
懒羊羊敲代码丫
java设计模式开发语言
设计模式是软件工程中解决常见问题的经典方案结晶。本文将深入讲解6种最常用的Java设计模式,通过代码实例解析其实现原理,并探讨适用场景和实际应用价值。一、单例模式(SingletonPattern)结构特点:私有化构造函数静态私有实例变量静态公有获取方法java复制publicclassConfigManager{privatestaticvolatileConfigManagerinstance
- uniApp 加载google地图 并规划路线
刘子平
uni-app1024程序员节
uniApp加载google地图并规划路线备注:核心代码实例备注:打开谷歌地图失败的话参考google开发文档https://developers.google.com/maps/documentation/urls/ios-urlscheme?hl=zh-cn#swift核心代码mounted(){this.loadGoogleMapsScript();},methods:{//加载loadGo
- ABAP内表两种DELETE方式的性能比较
程序员在路一...
SAPABAPSAPABAP数据库
ABAP内表两种DELETE方式的性能比较以代码实例为参考:REPORTZDELETE_COMPARE.PARAMETERS:numtypeiOBLIGATORYDEFAULT100.types:beginofty_product,idtypecomm_product-product_id,texttypestring,endofty_product.data:lt_producttypeSTAN
- Java NIO与传统IO性能对比分析
向哆哆
Java入门到精通javaniopython
JavaNIO与传统IO性能对比分析在Java中,I/O(输入输出)操作是开发中最常见的任务之一。传统的I/O方式基于阻塞模型,而JavaNIO(NewI/O)引入了非阻塞和基于通道(Channel)和缓冲区(Buffer)的新方式,能够更有效地处理大量I/O操作。本文将对Java传统I/O和NIO的性能进行对比分析,并展示如何通过代码实例理解两者的差异。传统I/O概述传统的JavaI/O库基于流
- Java中的自然语言处理(NLP)工具:Stanford NLP、Apache OpenNLP、DL4J
花千树-010
RAGjava自然语言处理apachenlpAIGC
随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理(NLP)已经成为各行各业中不可或缺的技术。对于Java开发者来说,选择合适的NLP工具可以极大地提升开发效率。今天,我们将探讨几款常用的JavaNLP工具:StanfordNLP、ApacheOpenNLP和DL4J,并通过代码实例展示如何使用它们。1.StanfordNLP:功能全面的NLP工具StanfordNLP是由斯坦福大学开发的自然语言处理工具包
- [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
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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——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
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