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zhangxing0100
妊娠纹会严重影响女性的美观,那孕期的女性朋友该如何避免减少妊娠纹的出现呢?下面美腹丽人小编为大家分享了预防妊娠纹的方法,赶紧一起来学习吧!一、预防妊娠纹的饮食习惯1、多食用对皮肤内胶原纤维有利的食品来增强皮肤的弹性。2、控制糖分摄入,少吃色素含量高的食物。3、早晚两杯脱脂牛奶,多食用维丰富的蔬菜、水果和富含维生素及矿物质的食物,增加细胞膜的通透性和皮肤的新陈代谢功能。4、正确的喝水习惯可以提速皮肤
- Python网络爬虫技术深度解析:从入门到高级实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言easyuiscrapy
1.爬虫技术概述网络爬虫(WebCrawler)是一种自动化程序,通过模拟人类浏览行为从互联网上抓取、解析和存储数据。根据应用场景可分为:通用爬虫:如搜索引擎的蜘蛛程序聚焦爬虫:针对特定领域的数据采集增量式爬虫:只抓取更新内容深层网络爬虫:处理需要交互的动态内容2.2024年Python爬虫技术栈技术分类推荐工具适用场景基础请求库requests,httpx静态页面请求解析库BeautifulSo
- 数独求解器与生成器(回溯算法实现)
佩爷0107
算法MATLAB技术图形用户界面数独谜题求解器与生成器
摘要本毕业设计旨在利用MATLAB技术实现一个基于回溯算法的数独求解器与生成器。通过深入分析数独游戏的规则和回溯算法的原理,设计并实现了数独求解的核心算法,同时开发了数独生成功能,能够生成符合规则的有效数独谜题。系统采用MATLAB图形用户界面(GUI)进行设计,提供了友好的交互界面,方便用户输入数独谜题、求解数独以及生成新的数独谜题。经过测试,该系统能够高效准确地求解和生成数独,具有较高的实用性
- RocketMQ集群高级特性
RocketMQ集群高级特性详解本文档基于RocketMQ核心源码分析,深入探讨集群架构中的高可用实现机制一、DLedger文件一致性协议1.高可用集群下的消息一致性问题核心挑战:节点不稳定性(随时宕机)网络抖动导致请求丢失数据顺序保证困难快速响应客户端需求解决方案分类:弱一致性算法:DNS/Gossip协议(RedisCluster/Cassandra使用)强一致性算法:Raft系列(Rocke
- TCAD到底难不难?应该怎么学?
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part1TCAD到底难不难?经常收到新学员提问,TCAD到底难不难?就我而言,说简单也简单,说难也难。简单是因为有很多先例,复制过来直接就可以运行,稍做修改就可以得到自己想要的结果。难是因为软件背后蕴含了复杂的半导体物理、器件物理、数值求解以及网格和图形学等知识。如果对这些不熟悉,就像盲人摸象,虽求解出了结果,但对仿真里面的每一句代码都不清楚用途,不懂原理,对所建立的仿真模型的“适用性”“准确性
- 基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
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- 基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
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- 基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
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- 神经网络和机器学习的一些基本概念
荼渔
机器学习神经网络
记录一些基本概念,不涉及公式推导,因为数学不好,记了也没啥用,但是知道一些基本术语以及其中的关系,对神经网络训练有很大帮助。可能有些概念不会讲得很详细,但是当你有了这个概念,你就知道往这个方向去获取更详细的信息,不至于连往哪走都不知道。下面以多元线性回归模型为例1.模型模型训练过程就是利用已知的x和y,求解b的过程,b也称为权重。虽然没有那么简单,但是训练完成的模型本质上就是一组权重值,如[b1,
- 【数学二】一元函数微分学- 利用导数的概念、定理、几何含义求解
WEL测试
数学二学习考研数学二导数
考试要求1、理解导数和微分的概念,理解导数与微分的关系,理解导数的几何意义,会求平面曲线的切线方程和法线方程,了解导数的物理意义,会用导数描述一些物理量,理解函数的可导性与连续性之间的关系.2、掌握导数的四则运算法则和复合函数的求导法则,掌握基本初等函数的导数公式.了解微分的四则运算法则和一阶微分形式的不变性,会求函数的微分.3、了解高阶导数的概念,会求简单函数的高阶导数.4、会求分段函数的导数,
- 王谦讳:12.17黄金V型大反转;最新黄金白银TD实时趋势分析
王谦讳
黄金消息面:周三(12月16日)亚洲时段,现货黄金走高,创一周以来新高,现报1857.32美元/盎司,涨幅0.2%,投资者继续密切关注美国的刺激措施谈判以及美联储的政策声明。王谦讳表示,“市场渴望美国刺激计划方面的任何进展,而昨晚出现的两党会谈消息,轻微地提高了通胀预期,利好黄金。”美国国会领导人周二表示,民主党与共和党领袖两度开会,寻求解决围绕新冠纾困计划而出现的长达多月的僵局,会谈已经取得巨大
- 斐波那契数列策略
量化金策
量化交易策略思路均值算法
一种基于斐波那契数列的交易策略,主要通过结合移动平均线、KDJ指标和斐波那契数列来确定买卖点和风险管理。交易逻辑思维1.多指标结合:-移动平均线:使用34期指数移动平均线(Em)和8期简单移动平均线(Sm)来判断短期和长期趋势。-KDJ指标:通过计算K线和D线来识别趋势和买卖信号。K线代表快速线,D线代表慢速线,K线由下向上穿过D线形成金叉,通常视为买入信号。-斐波那契数列:利用斐波那契回撤和扩展
- 【算法竞赛学习笔记】基础算法篇:枚举
前言本文为个人学习的算法学习笔记,学习笔记,学习笔记,不是经验分享与教学,不是经验分享与教学,不是经验分享与教学,若有错误各位大佬轻喷(T^T)。主要使用编程语言为Python3,各类资料题目源于网络,主要自学途径为蓝桥云课,侵权即删。算法思想枚举即通过遍历所有可能情况得到目标结果(暴力求解)。将问题空间划分为一系列离散的状态,并通过遍历这些状态来寻找解决方案。题目特征求解多个数,多种情况,有限制
- 【算法竞赛学习笔记】基础算法篇:二分
悠哉悠哉愿意
算法学习笔记学习笔记python算法
前言本文为个人学习的算法学习笔记,学习笔记,学习笔记,不是经验分享与教学,不是经验分享与教学,不是经验分享与教学,若有错误各位大佬轻喷(T^T)。主要使用编程语言为Python3,各类资料题目源于网络,主要自学途径为蓝桥云课,侵权即删。算法思想用中间值逼近某个值求解无理数根号n,可先确定一个范围,通过中点不断缩小这个范围从而估算无理数的值。二分法:每次将搜索范围缩小一半,可以在O(logn)时间内
- 动态规划 (Dynamic Programming) 算法概念-JS示例
香蕉可乐荷包蛋
#动态规划算法动态规划javascript
核心概念解析动态规划是一种用于解决具有重叠子问题和最优子结构特性的复杂问题的算法设计技术。它通过将复杂问题分解为更小的子问题,并存储子问题的解来避免重复计算,从而提高效率。关键特性最优子结构:问题的最优解包含子问题的最优解重叠子问题:在递归求解过程中,相同的子问题被多次计算无后效性:某个阶段的状态一旦确定,就不会受到后续决策的影响动态规划与分治法的区别分治法:子问题不重叠,各自独立求解动态规划:子
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香蕉可乐荷包蛋
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Python实例详解1.斐波那契数列#传统递归方法-效率低下O(2^n)deffibonacci_recursive(n):ifn=weights[i-1]:dp[i][w]=max(dp[i][w],dp[i-1][w-weights[i-1]]+values[i-1])returndp[n][capacity]#空间优化版本defknapsack_optimized(weights,value
- 理解泊松分布与正态分布的数学之美
背景简介在统计学和数据分析领域,泊松分布和正态分布是两种极其重要的概率分布。它们不仅在理论上具有深刻的意义,而且在各种实际应用中,如自然科学研究、金融风险评估、市场调查分析等领域都扮演着关键角色。本文将深入探讨泊松分布的推导过程和作为二项分布极限的情况,以及正态分布概率密度函数的积分求解方法和其最大值及拐点的位置。泊松分布的推导泊松分布是描述在固定时间间隔或空间区域内发生某事件的次数的概率分布。它
- 中观四百论39
愚9
问曰:若一切法皆空,则应弃舍一切,那么为何经典中屡说“应当敬重修福”呢?为乐善趣者,如来说爱法,为求解脱者,呵彼况余事。为了那些爱乐人天善趣而暂时不能修习解脱法者,如来宣说了他们所喜爱的施等善法;为欲求解脱的修行人,如来对希求天趣尚且作了呵责,更何况耽著其余世事。如来于部分经典中没有宣说诸法无自性的实相,而是暂时宣说了修习人天善趣福德的法门,这是出于引导某些根器不堪承受空性深法的众生而作。长久沉溺
- 用动态规划方法求解0-1背包问题
逢着
算法动态规划算法c++
如果你对动态规划方法求解0-1背包问题的思路不清晰,直接阅读代码并不是一个好的建议。推荐一个B站up主的视频讲解:0/1背包问题-动态规划练习地址(B站视频配套的网址)#includeusingnamespacestd;constintbagVolume=6;//背包体积constintitemNumber=4;//准备放入的物品数量constintrows=itemNumber+1;//tabl
- 热传导问题Matlab有限元编程 :工业级热仿真核心技术-搭建热传导求解器【含案例源码】
suoge223
有限元编程从入门到精通算法人工智能有限元Matlabmatlab传热热传导
导读:大家好,我是SimPC。再次感谢各位依然延续着对有限元编程的探索和学习热情。经过长时间的筹备,《热传导问题Matlab有限元编程》终于和大家见面了。之前发布在仿真秀的《Matlab有限元编程从入门到精通》得到了许多同学的支持,承蒙许多同学的鼓励与反馈,我也在录制发布这门课的过程中收获许多宝贵的经验,现在回顾过去发布的内容,发现其实还是存在许多瑕疵。比如算例验证不够充分、基础理论的讲解不够系统
- 基于蝠鲼觅食算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
智能算法研学社(Jack旭)
#混合核极限学习机HKELM智能优化算法应用算法回归数据挖掘
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- 从FDTD仿真到光学神经网络:机器学习在光子器件设计中的前沿应用工坊
信息快讯
机器学习神经网络人工智能光子芯片逆向设计
FDTD仿真与光学神经网络的基础概念FDTD(时域有限差分)是一种数值方法,用于求解麦克斯韦方程组,广泛应用于光子器件设计。光学神经网络通过光波导、衍射元件等物理结构实现矩阵运算,具有低能耗、高并行的优势。机器学习在光子器件设计中的作用体现在优化器件参数(如纳米结构尺寸、材料折射率分布)、加速逆设计过程(直接生成满足性能的目标结构)以及实现端到端的光学系统建模。FDTD仿真与机器学习的结合方法将F
- 【对比】群体智能优化算法 vs 贝叶斯优化
TIM老师
transformer深度学习人工智能
在机器学习、工程优化和科学计算中,优化算法的选择直接影响问题求解的效率与效果。群体智能优化算法(SwarmIntelligence,SI)和贝叶斯优化(BayesianOptimization,BO)是两种截然不同的优化范式,分别以不同的哲学和数学基础解决高维、非凸、多峰等问题。本文将从原理、特点到应用场景,深入解析两者的异同。一、基础概念1.群体智能优化算法群体智能算法受自然界生物群体行为启发(
- 题解:P10111 [GESP202312 七级] 纸牌游戏
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洛谷题解动态规划算法
题目传送门思路从标签从题面不难看出,这道题需要使用dp。所以我们就按照“dp三部曲”来求解。1.定义状态首先,最容易想到的当然是设dpidp_idpi为前iii轮的最大得分,但是我们会发现,光用一维的dpidp_idpi来表示,是远远不够的。然后,我们考虑二维dp。因为跟得分有关的还有出的牌。新的状态无非就是dpi,j(j∈{0,1,2})dp_{i,j}(j\in\{0,1,2\})dpi,j(
- 最短Hamilton路径
「止于纸扇」
#代码模板C++学习笔记算法数据结构
最短Hamilton路径在图论中,哈密顿路径是指在一个无向图中,经过所有顶点恰好一次且仅一次的路径。在这个问题中,我们将探讨如何在C++中找到给定图中的最短Hamilton路径。原理哈密顿路径问题可以通过动态规划算法求解。动态规划的基本思想是将原问题分解为子问题,然后从最小的子问题开始逐步解决,最终得到原问题的解。对于一个有n个顶点的无向图G(V,E),我们可以使用一个二维数组dp[i][j]来表
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学习日记-人工智能导论学习人工智能算法
目录3通过搜索问题进行问题求解3.1问题求解智能体3.1.1搜索问题和解3.1.2问题形式化3.2问题示例3.2.1标准化问题3.2.2真实世界问题3.3搜索算法3.3.1最佳优先搜索3.3.2搜索数据结构3.3.3冗余路径3.3.4问题求解性能评估3通过搜索问题进行问题求解当要采取的正确动作不是很明显时,智能体可能需要提前规划:考虑一个形成通往目标状态路径的动作序列。这样的智能体被称为问题求解智
- 40.组合总和 II
youzhihua
题目描述给定一个数组candidates和一个目标数target,找出candidates中所有可以使数字和为target的组合。candidates中的每个数字在每个组合中只能使用一次。说明:所有数字(包括target)都是正整数。解集不能包含重复的组合。示例1:输入:candidates=[10,1,2,7,6,1,5],target=8,所求解集为:[[1,7],[1,2,5],[2,6],
- python学习DAY12打卡
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启发式算法超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。启发式算法(HeuristicAlgorithm)是一种“经验法则”式的求解方法,用近似、快速、可接受的策略,在合理时间内找到问题的“足够好
- 机器学习-SVM支持向量机
支持向量机是一类监督学习算法,实现二分类,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。课程代码:importnumpyasnpmy_seed=2017np.random.seed(my_seed)importrandomrandom.seed(my_seed)importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.
- C++ PCL求解法向量及可视化
Coding的叶子
临时专栏pclc++点云
【版权声明】本文为博主原创文章,未经博主允许严禁转载,我们会定期进行侵权检索。参考书籍:《人工智能点云处理及深度学习算法》本文为专栏《Python三维点云实战宝典》系列文章,专栏介绍地址“【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习_python3d点云从基础到深度学习-CSDN博客”。配套书籍《人工智能点云处理及深度学习算法》提供更加全面和系统的解析。当使用C++和PCL(P
- [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
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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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- 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
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2.脚本内容:
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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。
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
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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