- 【三桥君】AI技术发展下,单智能体局限性凸显,如何通过MCP和A2A协议实现智能体团队协作转变?
你好,我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言在AI技术突飞猛进的今天,单智能体的局限性正日益暴露,而智能体(AIAgents)协作已然成为不可逆转的趋势。你是否曾思考过,如何通过MCP和A2A协议实现智能体从单兵作战到团队协作的革命性转变?本文三桥君将深入探讨MCP和A2A协议的核心功能与优势,帮助你全面理解智能体协作的无限可能。二、A2A与MCP协议作用MCP(ModelControlProtoco
- 一个开源AI牛马神器 | AiPy,平替Manus,装完直接上手写Python!
Agent加载失败
人工智能python开源算法AI编程
还记得三个月前那个在闲鱼被炒到万元邀请码的Manus吗?现在你点官网,直接提示「所在地区不可用」了它走了,但更香的国产开源项目出现了:AiPy(爱派)。主打一个极致简化的AIAgent理念:别搞什么插件市场、Agent路由,直接给AI一个Python解释器,让它用自然语言写代码干活。听起来狠活?实际体验更狠:•完全本地化,界面傻瓜式操作,支持自然语言生成&执行Python任务;•数据清洗、文档总结
- 2025 最强 Agent 智能体 学习笔记 (71)
一刀7段
学习笔记人工智能
Agent智能体的系统学习与职业发展核心内容概览本集是《2025最强Agent智能体全套教程》的第72集,聚焦Agent智能体领域的系统学习方法与职业发展路径,系统梳理了从入门到专家的能力体系、关键学习资源、职业方向选择及行业发展机遇。内容结合技术趋势与职场需求,为不同背景的学习者(学生、开发者、转行人士)提供清晰的成长蓝图,帮助其在Agent智能体领域高效成长,实现职业目标。系统学习的能力体系与
- Coze Studio 架构拆解:AI Agent 开发平台项目结构全分析
代码简单说
2025开发必备(限时特惠)架构人工智能CozeStudio架构AIAgent开发平台全栈AI工程化图解架构
CozeStudio架构拆解:AIAgent开发平台项目结构全分析标签:CozeStudio项目架构、领域驱动设计DDD、全栈开发规范、Hertz框架、前后端协作、云原生容器、前端测试、IDL接口设计、微服务解耦、AI开发平台源码分析在最近研究AIAgent开发平台的过程中,我深入分析了刚刚开源的CozeStudio项目。这套系统是国内少有的开源全栈AI工程化项目,代码整洁、架构先进,特别是它基于
- AI Agent开发第60课-巧用QWEN3.0 0.6B:小身板扛大旗,AI界的轻骑兵
TGITCIC
AIAgent开发大全qwen3qwenaliqwen国产大模型小模型开源小模型aiagent
第一章:小模型的生存法则——为什么0.6B参数就够了?1.1参数量的"黄金分割点"模型类型参数量推理延迟(ms)并发量(QPS)Qwen-0.6B6亿15-3010万+Qwen-1.5B15亿50-805万Qwen-7B70亿200+1万数据对比显示,当参数量超过6亿后,性能提升与成本增长呈现"抛物线"关系。就像智能手机从4G到5G的迭代,用户感知不到的速度提升,却要为硬件升级买单。Qwen-0.
- zabbix-agent静默安装
小周学学学
zabbix
msiexec/izabbix-msi安装包/qnSERVER=zabbix服务器IP例如版本为zabbix_agent-7.0.7-windows-amd64-openssl.msi,服务器为192.168.1.100msiexec/izabbix_agent-7.0.7-windows-amd64-openssl.msi/qnSERVER=192.168.1.100官方文档地址:4从MSI安装
- 零基础学习性能测试第九章:全链路追踪-项目实操
试着
性能测试学习性能测试零基础
目录一、实战项目架构(电商下单系统)二、环境搭建(30分钟)1.使用DockerCompose一键部署2.启动命令三、项目集成SkyWalking1.SpringBoot项目添加Agent2.关键业务代码埋点四、全链路压测实战1.JMeter压测脚本配置2.执行压测命令五、全链路追踪分析实战1.在SkyWalking中定位瓶颈2.真实瓶颈分析案例六、中间件性能分析1.Redis性能分析2.MySQ
- 赋能未来数学课堂——基于Qwen3、LangChain与Agent架构的个性化教辅系统研究
微学AI
langchain架构
文章目录摘要引言:技术融合催生的教育新范式第一章:Qwen3+LangChain+Agent架构的核心能力与优势1.1Qwen3模型:专为复杂推理打造的“智能大脑”1.2LangChain框架:构建智能体的“灵活骨架”1.3Agent智能体:自主解决问题的“执行中枢”1.4部署与成本优势第二章:在数学教育中解决的关键问题2.1从“答案”到“过程”:深度解析与分步式辅导2.2千人千面:实现高度个性化
- 今天凌晨,字节开源 Coze,如何白嫖?
Python自动化办公社区
开源开源
大家好,这里是程序员晚枫。最近AI圈放的大招太多了,文章都更新不过来了。本周刚熬夜写完了:开源Qwen3-Coder是顶级AI阳谋,阿里的野心藏不住了,今天凌晨:Coze又开源了!开源地址:https://github.com/coze-dev一、Coze开源,对字节的战略意义本次开源了一系列项目,其中两个比较重要的仓库:CozeStudio一站式AIAgent开发工具-ttps://github
- 如何避免IP被加入黑名单:实用防护指南
爱睡觉的圈圈
代理服务tcp/ip网络协议网络
前言IP被封是爬虫开发者最头疼的问题。很多人以为换个User-Agent就能解决,结果还是被秒封。现代反爬虫系统已经非常智能,不仅看IP访问频率,还会分析浏览器指纹、行为模式、TLS指纹等多个维度。要想真正避免被封,需要从多个角度进行防护。今天分享一套完整的IP保护方案,结合Selenium、指纹浏览器等成熟工具,让你的爬虫更像真实用户。反爬虫检测原理网站如何识别爬虫#现代反爬虫系统的检测维度de
- 爬虫入门:为什么你的爬虫需要代理IP?
前言作为一名在爬虫领域摸爬滚打多年的程序员,我经常收到新手朋友的疑问:"为什么我的爬虫跑了一会儿就不工作了?"今天,我就来详细讲解为什么爬虫需要代理IP,以及如何正确使用代理IP来提升爬虫的稳定性和效率。一、爬虫面临的挑战1.1反爬虫机制的普及现代网站都配备了各种反爬虫机制,最常见的包括:反爬虫机制IP限制User-Agent检测验证码行为分析请求频率限制1.2IP封禁的痛点让我们看一个典型的爬虫
- 【大模型LLM学习】function call/agent学习记录
威化饼的一隅
大模型LLM学习agentlangchain意图识别functioncall工具调用
【大模型LLM学习】functioncall/agent学习记录0前言1langchain实现functioncall2调用本地模型3微调本地模型3.1few-shot调用Claude生成Q-A对3.2tools格式3.3agent微调格式3.4swift微调p.s.0前言 记录一下使用langchain做简单的functioncall/agent(或者说意图识别,如果函数有返回值再进行summ
- 提示工程架构师总结:Agentic AI智能健康项目需求分析的8个关键步骤
AGI大模型与大数据研究院
人工智能需求分析ai
AgenticAI智能健康项目需求分析:从0到1构建智能健康助手的8个关键步骤关键词AgenticAI(智能体AI)、智能健康、需求分析、用户旅程、场景建模、伦理合规、数据策略、系统交互摘要当AI从“被动响应”进化到“主动服务”,AgenticAI(智能体AI)正在重新定义智能健康的边界——它不再是“你问我答的健康助手”,而是“能主动感知、推理、行动的健康管家”:比如监测到糖尿病患者餐后血糖超标,
- 蚂蚁集团大模型安全解决方案“蚁天鉴”升级,新增智能体安全评测工具
CSDN资讯
安全
7月28日,世界人工智能大会(WAIC)期间,在由中国信息通信研究院举办的“大模型智塑全球产业新秩序论坛”上,蚂蚁集团大模型安全解决方案“蚁天鉴”宣布升级,新增智能体(AIAgent)安全评测工具,具备Agent对齐、mcp安全扫描、智能体安全扫描及零信任防御等四大核心功能。随着人工智能(AI)技术的不断进步,AI领域正从大模型时代迈向智能体时代。智能体不仅具备对话生成能力,还拥有自主规划、跨领域
- 【Python】Pillow 2
宅男很神经
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3.2.1色彩空间(ColorSpace)与色彩模型(ColorModel)基础色彩模型(ColorModel):色彩模型是一种抽象的数学模型,用一组数值(通常是三个或四个分量)来描述颜色。常见的色彩模型有:RGB(Red,Green,Blue):加色模型,常用于显示器、扫描仪、数码相机。通过混合不同强度的红、绿、蓝三原色光来产生各种颜色。CMY(Cyan,Magenta,Yellow):减色模型
- Ubuntu-24.04-live-server-amd64安装界面中文版
椰子a
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系列文章目录Ubuntu安装qemu-guest-agentUbuntu-24.04-live-server-amd64启用sshUbuntu乌班图安装VIM文本编辑器工具文章目录系列文章目录前言一、准备工作二、开始安装三、测试效果总结前言Centos结束,转战Ubuntu。我之所以写这篇文章,是因为我想帮助大家更好地理解Ubuntu24.04的服务器版安装过程。我知道网上已经有很多类似的文章,但
- LangChain:大模型时代的开发利器
tanak
Python大模型应用全栈实战langchain人工智能python
文章目录什么是LangChain?深入解析其核心理念与组件1.模型(Models)2.提示(Prompts)3.链(Chains)4.索引(Indexes)5.记忆(Memory)6.工具(Tools)7.代理(Agents)LangChain在大模型应用中的核心地位与典型场景核心地位:连接、抽象、赋能典型应用场景:LangChain如何赋能实际业务结语:拥抱LangChain,构建大模型应用的未
- Python移动端爬虫实战:模拟User-Agent与反反爬策略全解析
Python爬虫项目
python爬虫开发语言自动化宽度优先
摘要本文将深入探讨2024年最新的Python移动端爬虫技术,重点讲解如何通过模拟移动设备User-Agent绕过网站反爬机制。文章包含移动端爬虫的优势分析、最新User-Agent库使用、完整移动端爬虫实现、高级反反爬技巧以及移动端爬虫的伦理法律考量,并附有多个实战代码示例。关键词:Python爬虫、移动端爬虫、User-Agent、反反爬、selenium-wire、playwright1.移
- Qwen3 Coder——最强开源编程模型
核心要点(TL;DR)Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是目前最强大的开源Agentic编码大模型,支持超长上下文和高效多轮交互,适用于复杂代码和自动化任务。新一代模型在代码生成、工具调用和多任务代理方面表现优异,提供命令行工具QwenCode,便于开发者集成到日常工作流。社区反馈积极,但模型体积庞大,对硬件有较高要求,适合有算力资源的专业用户,普通用户可关注未来小体积版
- 阿里开源Qwen3-Coder,编程大模型进入高效时代
未来智慧谷
开源Qwen3-Coder
7月23日凌晨,阿里云宣布全面开源其最新AI编程大模型Qwen3-Coder,迅速引发全球开发者关注。该模型在多项编程能力测试中刷新开源模型纪录,并在Agent任务规划、工具调用等关键场景中超越GPT-4.1等闭源模型,达到与当前顶尖编程模型Claude4相近的水平。技术架构与性能突破Qwen3-Coder采用混合专家(MoE)架构,总参数量达480B,但实际激活参数仅35B,在保证性能的同时显著
- 网络安全-网络安全智能体所有详细工作原理和架构及案例
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!网络安全智能体(AISecurityAgent)是人工智能与网络安全融合的新范式,通过自主感知、分析决策、联动响应实现动态防护,正在重构传统“人防为主”的安全体系。以下从工作原理、架构设计、行业案例三方面进行深度解析:一、工作原理:三层认知闭环与动态进化1.核心能力分层(L1-L5标准)等级能力特征代表产品L1基础辅助型单步推理,处理预定义任务(如告警初判)9
- 可用于AI Agent集成和多种系统之间联调Windows下GCC的C++虚拟机项目
weixin_30777913
c++windows系统架构
下面是一个完整的C++虚拟机项目设计,实现了所有需求功能,包括虚拟磁盘管理、操作系统安装、I/O重定向和网络转发等功能。可用于AIAgent的集成,全自动设计开发测试Linux下和Windows与Linux联动软件。整体架构设计VMController-config:Config-vdisk:VDiskManager-vm:VirtualMachine-logger:shared_ptr+run(
- python爬取豆瓣图书Top250
实验要求:爬取豆瓣图书排行榜书单信息,存储到数据库中,并爬取图书评论进行数据分析,提取关键字做成词云展示。实验成果:词云效果图:废话不多说,直接开始实战!爬取数据先来看简单的例子:importrequestsfrombs4importBeautifulSoupurl="https://book.douban.com/top250"headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0
- python—— 柯里化 & 部分应用函数
青衫客36
Pythonpython开发语言POPL
functools.partial(agent_node,agent=...,name=...)和lambdastate:agent_node(state,agent=...,name=...)这类写法与柯里化(Currying)类似,但要注意它们不是严格意义上的柯里化,而是“部分应用函数”的实现方式,两者关系紧密但不完全等价。一、什么是柯里化(Currying)?柯里化是函数式编程中的一种变换方
- 字节跳动已于 2025-07-26 正式开源其 AI Agent 开发平台「扣子 Coze」的两个核心子项目
武舞悟
go
字节跳动已于2025-07-26正式开源其AIAgent开发平台「扣子Coze」的两个核心子项目,仓库地址如下:•CozeStudio(可视化AgentIDE)GitHub:https://github.com/coze-dev/coze-studio•CozeLoop(运维与调试平台)GitHub:https://github.com/coze-dev/cozeloop两仓库均采用Apache2
- 字节跳动Coze平台:零代码打造AI智能体
小小怪 @
人工智能
Coze,这是一个由字节跳动推出的AIBot开发平台。它允许用户快速构建、部署和管理自定义的AI聊天机器人(智能体),支持多种功能,如自然语言处理、知识库集成和任务自动化。1.什么是智能体Coze?定义:Coze是一个低代码/无代码的AI开发平台,专注于创建“智能体”(即AIagent)。这些智能体可以模拟人类对话、执行任务(如信息查询或自动化流程),并通过API或插件集成到各种应用中。核心优势:
- 能商用!字节扣子开源了!这波Apache 2.0协议开源含金量有多高?
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产品经理人工智能机器学习大数据AI大模型大模型学习
凌晨13:40左右群里收到一条消息:字节跳动的扣子(coze)正式开源了。开源地址:https://github.com/coze-dev其中两个比较重要的仓库:CozeStudio一站式AIAgent开发工具https://github.com/coze-dev/coze-studioCozeLoop一个面向开发者,专注于AIAgent开发与运维的平台级解决方案https://github.co
- 软件工程的工具链演进
思绪漂移
软件工程AI编程
软件工程的工具链演进华为大咖说丨AIAgent在软件工程工具领域有何应用?未来又将走向何方?软件工程,作为一个旨在通过系统化、规范化和可量化的方法来构建和维护高质量软件的学科,其核心目标始终是提升效率、保障质量和降低复杂性。在过去的几十年里,我们见证了工具链的不断演进:从最初的文本编辑器和编译器,到强大的集成开发环境(IDE),再到以DevOps理念驱动的持续集成/持续交付(CI/CD)流水线。以
- Dify Agent 策略深度解析与应用指南
源力祁老师
最佳工具人工智能大数据
1.引言:DifyAgent与Agent策略概览Dify平台中的Agent(智能体)功能为构建高级AI应用提供了强大的支持。理解Agent的核心概念及其策略机制,是充分利用Dify进行复杂应用开发的关键。1.1什么是DifyAgent(智能体)?在Dify平台中,Agent(或称智能体助手)指的是一类能够利用大型语言模型(LLM)的推理能力,自主设定目标、拆解复杂任务、调用工具并优化执行流程的AI
- 使用Java编程-SNMP4J-SNMPv3-代码实例
使用Java编程-SNMP4J-SNMPv3-代码实例SNMP介绍SNMP是一种用于管理网络设备的协议。它是一种标准化的协议,被用于监控和管理网络设备,包括路由器、交换机、服务器、打印机和其他设备。SNMP协议的基本组成部分包括:管理站(ManagementStation):通常是一个PC或服务器,用于监控和管理网络设备。管理代理(ManagementAgent):运行在网络设备上的软件,负责管理
- [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
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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