- 2018-09-18
张文思_db3b
焦点解决初级班第八期坚持原创分享第265天(20180918星期二晴惠州)现在送完孩子去幼儿园,我就可以安心做我自己的事情了。孩子适应得非常的好,每天开开心心的去上学,和我告别后走进教室。我也走出校门,吃完早餐就会回家,回到家把家务忙完,自己就开始的学习,拍得满满当当的。有时候还是会想该子的爸,但是却很平静的心,因为现在没有期待就不会有失望,我也被充实填满!
- 2018-09-18比卦二爻
柔顺利贞
贞,一是占卜的意思,谁占这一卦是吉祥或凶,二是元亨利贞里的贞,这里解释有很多观点,从象上解释,一年四季,四时,也叫四象。现在人不懂古文意思,解释固化,也有缺陷,从字到字,从字词到字词,只是在字上用功,易经要从生活现象,从卦象上去理解,才是活的,冬天看起来万物没生机,但内在生机还在,贞有内在能量储存,比喻为种子。二爻有中正意思,阴爻得位,是正,位置在中间,内卦代表居家守正,贞吉。元亨利贞,春夏秋冬,
- 广告(六)
安安Ro7cie
2018-08-07D09/33【读书感悟】3173-安安消费心理学的17个基本原则第十二个:实例VS.数据实例和统计数据哪个更能吸引人呢?哪个会刺激人们的欲望呢?最重要的是,哪个会真正说服人们呢?大多数人都会选择实例,当然,了解数据也非常必要,但如果想让自己的收银机叮当作响,那就应该始终把重点投放到实例上面。因为,情感是销售的钥匙。实例能够诱发情感,可以让顾客想象自己使用产品或服务时,他们会采取
- 第十四章:AI的数据“集装箱”:彻底搞懂Tensor的Batch与维度
爱分享的飘哥
AI新纪元:120日觉醒计划TensorPyTorchBatchSize数据处理AI基础深度学习教程
AI数据集中箱前言:为什么AI从不“零售”,总是“批发”?1:Batch(批次)——GPU的“灵魂伴侣”1.1单个处理vs.批量处理:CPU与GPU的思维差异1.2DataLoader:PyTorch的“自动化装箱员”2:维度的语言——破译[B,L,D]的含义2.1[L,D]:一个句子的“二维画像”2.2[B,L,D]:一批句子的“三维魔方”2.3用代码直观感受维度的增加3:追踪Tensor的“变
- 2018-09-18
陌上花7807
许小妹公司:宁波市镇海承迪文具有限公司【日精进打卡第154天】一:【知~学习】1:《六项精进》诵读2遍共38遍2:《大学》诵读5遍共212遍【经典名句分享】1:己所不欲勿施于人。二:【行及践行】1:修身(对自己)1.1:读《重遇未知的自己》1.2:坚持白天多喝水2:齐家(对家人)2.1:陪老大做作业;3:建功(对工作)3.1:和周经理沟通生产部人员架构、职责、薪资与绩效;3.2:和李主管沟通仓库管
- 2018-09-18
口述笔录
有话就要说出来,有不满就要骂出来,有情绪就要发泄,有爱就要讲。我们的青春很快就过去,不要整天怕这怕那,不要把所有的事情都压抑在自己的心里面,这样很容易会得心病!
- 2018-09-18
小呀嘛小刘呀
【肯定的话语让人熠熠生辉】"吉姆,多亏了你我们才能顺利完成这次项目,谢谢你。""吉姆是我们公司的大功臣,他能协调好客户关系,出色的完成每一项活动任务。"听到客户和老板的夸奖后,吉姆心里美滋滋的,因此他工作越来越有劲头,很快他就成为了一名非常优秀的销售员。虽然他很喜欢丰厚的收入,但这种被肯定的感觉让他整个人熠熠生辉,已经超过了收入带给他的满足感。【合适的赞赏】贝吉为人低调安静,工作诚诚恳恳,无私奉献
- 专业团队 vs. 微信投票刷票器:谁能助你快速提升票数?
口碑信息传播者
微信投票活动已成为各类组织、企业和个人推广品牌、宣传活动的常用手段。为了在激烈的竞争中脱颖而出,快速提升票数成为许多参与者的首要目标。然而,在追求票数的过程中,参与者面临着两种截然不同的选择:专业团队和微信投票刷票器。那么,究竟谁能助你快速提升票数?本文将从多个角度进行详细分析。一、微信投票刷票器的诱惑与风险微信投票刷票器是一种自动化工具,可以在短时间内为某个选项投下大量虚假票数,从而迅速提升票数
- 【C语言】指针的爱恨纠葛:常量指针vs指向常量的指针
LuckiBit
C语言c语言java指针常量指针指向常量的指针嵌入式内存
目录常量指针vs.指向常量的指针1.综合比较2.常量指针(ConstantPointer)2.1定义与语法2.2示例代码2.3解释2.4应用场景2.5注意事项3.指向常量的指针(PointertoConstant)3.1定义与语法3.2示例代码3.3解释3.4应用场景3.5注意事项4.复杂示例4.1常量指针的复杂示例输出结果4.2指向常量的指针的复杂示例输出结果5.实际应用中的最佳实践5.1使用常
- 二分查找进阶:查找最靠左和最靠右的索引(Java实现)
算法第二深情
算法学习算法javaintellij-idea
一、引言在实际开发中,二分查找(BinarySearch)是一种高效的查找算法,尤其在处理有序数组时表现出色。然而,标准的二分查找只能返回目标值的任意一个位置(例如中间位置)。如果需要找到目标值的最左索引或最右索引(例如统计重复元素的出现次数),或者只需要单纯知道最左或最有二、普通二分查找vs.边界查找1.普通二分查找publicstaticintbinarySearch(int[]arr,int
- 关于NUC+雷达+倍福组网交换机是否完全足够的问题(是否需要一个路由器)
Tipriest_
机器人实际系统网络机器人交换机路由器IO网段
你好!这是一个非常经典和常见的工业自动化/机器人系统组网问题。你的想法完全正确。核心答案:只用一个交换机是完全可以的,而且是标准的做法。你不需要路由器来提供网关(Gateway)。下面我为你详细解释一下,并提供具体的操作步骤和注意事项。1.为什么一个交换机就够了?(交换机vs.路由器)为了理解这一点,我们需要明白交换机和路由器的根本区别:交换机(Switch):作用:连接同一个局域网(LAN)内的
- 带你走进相位解包裹算法课程
Cedric1113
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第一节:相位解包裹基础理论与核心概念课程导入相位解包裹在三维测量中的重要性(工业检测、生物医学等)包裹相位与真实相位的关系(反正切函数的主值限制)核心概念解析相位跳变的原因与表现(噪声、光照不均等干扰)解包裹算法分类:路径跟踪法vs.全局优化法经典算法初探Goldstein枝切法(残差点检测与枝切线构建)最小二乘法(全局平滑优化原理)实验演示:仿真包裹相位图的生成与基础算法解包裹效果对比第二节:路
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
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小鲈鱼-
数据结构c++算法
题目链接LeetCode102.二叉树的层序遍历:102.二叉树的层序遍历-力扣(LeetCode)LeetCode103.二叉树的锯齿形层序遍历:103.二叉树的锯齿形层序遍历-力扣(LeetCode)实现思路定义一个队列,每一轮循环,队列都会放入新的一层的节点;在下一次循环中,取出上一层放入的所有新节点(放入数组中),并依次从队列中踢出这些节点,获取到这些节点的左右孩子,再放入队列中。如此,就
- 全方位解析:AWS vs. Azure vs. Google Cloud
如果你的业务正在增长,并且正在寻求以云服务形式获取IT方面的帮助,那么实际上只有少数供应商可供选择,差不多就是AWS、MicrosoftAzure、GoogleCloud、IBMCloud这几个。当然,还有其他优质公司,包括阿里巴巴、Salesforce、腾讯、甲骨文、戴尔EMC、Rackspace、Equinix以及其他二级和三级玩家。它们的特点在于更小、更个性化——这是许多企业喜欢和寻求的。本
- 黑客 vs. 网安:谁才是数字世界的主宰? 2024年信息安全人员应该重点学什么?
网安导师小李
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在当今数字化飞速发展的时代,信息安全问题日益严峻。黑客攻击、数据泄露、网络病毒等威胁不断涌现,企业和个人的隐私安全岌岌可危。随着人工智能、物联网、云计算、区块链等新技术的兴起,信息安全行业正面临着新的挑战和机遇。2024年信息安全行业面临的挑战和机遇**1.人工智能(AI):**AI技术的广泛应用使得攻击者能够利用机器学习和自动化技术进行更具针对性的攻击。例如,恶意软件可以通过AI算法不断自我进化
- 大语言模型应用提示工程Prompt Engineering
全栈你个大西瓜
人工智能大模型自然语言处理prompt人工智能提示工程
提示工程(PromptEngineering)是指通过精心设计和优化输入提示(prompt),以引导人工智能模型(如大型语言模型)生成更符合预期的输出。一、提示工程的核心任务明确任务目标确定模型需要完成的具体任务(如文本生成、翻译、分类、问答等)。示例:需要模型生成一篇产品评测vs.需要模型总结文章要点。设计提示结构包含必要的上下文、示例、格式要求和约束条件。示例:请根据以下产品参数生成一段吸引人
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运维开发王义杰
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当我们深入使用AWSEventBridge时,常常会发现一个有趣的现象:对于同一个操作(比如启动一个EC2实例),EventBridge中似乎会出现两种事件。一种来自CloudTrail,记录了API调用的行为;另一种则直接来自EC2服务本身,描述了实例状态的变化。这引出了一个至关重要的问题:在创建EventBridge规则时,我应该监听哪一种?它们有什么区别?{"source":[{"prefi
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噪声预测vs.数据预测:扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比关键词:噪声预测、数据重建、MSELoss、ELBO、score-basedmodeling、DDPM、EDM、训练目标、采样策略摘要:扩散模型的训练目标设计直接影响模型收敛速度、生成质量与采样路径稳定性。最初的DDPM采用了预测添加噪声ε的方法,但近年来诸如EDM(ElucidatedDiffusionModels)等模型开始转向对原
- AWS Cognito vs. IAM Identity Center:别再混淆了!理清“用户身份”与“员工身份”的区别
运维开发王义杰
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大家好,在AWS庞大的服务家族中,身份管理是构建安全、可扩展应用的核心。而提到身份管理,很多人常常会对AWSCognito和AWSIAMIdentityCenter(曾用名AWSSSO)感到困惑,特别是当看到它们都支持SAML时,会觉得功能似乎有所重合。这种困惑非常正常!它们确实都是处理“谁可以访问什么”的问题,但服务的对象和核心场景却截然不同。简单来说,一句话总结它们的核心区别就是:AWSCog
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简单来说,可以把它们的关系比作:智能手机的相机vs.专业单反相机。SpringAOP(智能手机相机):内置于Spring框架中,开箱即用,非常方便。它能满足95%的日常AOP需求(如日志、事务、安全),性能也足够好。但它的功能相对有限,只能在特定场景下“拍照”(即只能增强方法的执行)。AspectJ(专业单反相机):是一个独立、完整且功能极其强大的AOP解决方案。它像一台专业相机,有各种镜头(连接
- v-if、display、visibility、opacity隐藏元素的区别
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前端元素隐藏与条件渲染完全指南(Vuevs.Reactvs.CSS)本文对比v-if、v-show、display:none、opacity:0、visibility:hidden以及React条件渲染的差异,帮你彻底掌握它们的适用场景!核心概念1.DOM树vs.渲染树DOM树:完整的HTML节点结构(无论是否隐藏)。渲染树:浏览器实际绘制到屏幕上的内容(隐藏元素可能被跳过)。2.关键差异特性是否
- 【开源项目】「安卓原生3D开源渲染引擎」:Sceneform‑EQR
「安卓原生3D开源渲染引擎」:Sceneform‑EQR渲染引擎“那一夜凌晨3点,第一次提交PR的手在抖……”——我深刻体会这种忐忑与激动。仓库地址:(github.com)。一、前言:开源对我意味着什么DIY的自由Vs.工业化的束缚刚入Android原生开发时,我习惯自己在项目里嵌入各种3D渲染/AR/XR模块,结构臃肿、流程混乱。当我知道GoogleSceneformSDK被弃用,起初只是出于
- Python深入理解迭代器和生成器
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当说起Python里面的高级特性时,就不能不提迭代器(Iterators)和生成器(Generators)啦!它们就像是处理数据的一把利器,特别是对付大数据的时候,简直就是神器!咱们今天就来聊聊它们到底是啥,怎么用,还有点啥实际用途吧!目录1.迭代器(Iterators)2.使用迭代器3.自定义迭代器4.生成器(Generators)5.生成器vs.列表推导式6.生成器的惰性计算(LazyEval
- Mysql备份
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Mysql备份MySQL备份类型及优势详解MySQL作为最流行的开源数据库之一,其数据备份策略至关重要。以下是MySQL常见备份类型及其优势的详细解析:一、物理备份vs.逻辑备份1.物理备份(PhysicalBackup)定义:直接复制数据库文件(如数据文件、日志文件)。工具:mysqldump(逻辑+物理混合)、mysqlpump、xtrabackup(推荐)。优势:速度快:无需解析SQL语句,
- 海光x86与Intel/AMD x86的差异解析:技术演进、架构博弈与未来之路
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x86海光AMD
在信息技术领域,x86架构作为计算产业的基石,历经四十余年演进,形成了以Intel、AMD为主导的全球生态,而海光x86的崛起,则标志着中国在自主可控计算赛道上的关键突破。本文将从技术起源、指令集架构、硬件设计、生态兼容性及未来趋势五个维度,深度剖析海光x86与Intel/AMDx86的差异。一、技术起源:授权合作vs.自主创新1.海光x86:AMD授权下的国产化突围海光x86的技术根基源于AMD
- DDD架构实战 充血模型 电商订单
我是Dduo不是dduo
web后端开发#SpringBoot#分布式与微服务java微服务开发语言责任链模式缓存链表jvm
目录一、充血模型的核心概念1.领域对象的职责2.领域层的核心地位二、充血模型的特点1.以领域为中心的设计2.强封装性3.支持复杂业务逻辑4.便于领域知识传递三、充血模型的优势四、充血模型的实现要点1.明确实体与值对象2.领域服务的定位3.领域事件的应用4.仓储模式(Repository)五、充血模型vs.贫血模型六、充血模型的应用挑战七、充血模型的典型应用场景总结代码示例在领域驱动设计(DDD)架
- 矩阵阶数(线性代数) vs. 张量维度(深度学习):线性代数与深度学习的基石辨析,再也不会被矩阵阶数给混淆了
Ven%
简单入门pytorch线性代数矩阵深度学习pytorchtensor张量人工智能
文章目录前言第一部分:重温矩阵阶数-方阵的专属标签第二部分:深入张量维度-深度学习的多维容器第三部分:核心区别总结第四部分:在深度学习中为何混淆?如何区分?结论前言在线性代数的殿堂里,“矩阵阶数”是一个基础而明确的概念。然而,当我们踏入深度学习的领域,面对的是更高维的数据结构——张量(Tensor),描述其大小的术语变成了“维度(Dimensions)”或更精确地说“形状(Shape)”。这两个概
- QML革命:下一代GUI开发的核心优势详解
智驾
Qt实战qtqml
文章目录引言:为什么需要QML?一、极速开发:声明式语法vs.传统命令式二、解耦架构:MVVM的优雅实践三、跨平台一致性:一次编写,全平台渲染四、动态交互:JavaScript的灵活力量五、性能优化:硬件加速渲染六、现代UI组件:开箱即用的强大套件七、无缝融合:QML与C++的共生之道结语:QML适合哪些场景?引言:为什么需要QML?在传统GUI开发中,开发者常面临代码臃肿、UI与逻辑强耦合、跨平
- MongoDb 有必要分库么
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数据库mongodb数据库
在MongoDB中,数据分散在多个数据库(DB)中查询与集中在单个数据库中查询的性能差异主要取决于资源分配、并发操作和系统负载。以下是关键区别:资源隔离vs.资源共享多个数据库:优势:每个数据库拥有独立的文件、锁和内存缓存(WiredTiger缓存)。在高并发场景下,不同数据库的查询可减少资源竞争(如锁争用)。劣势:若物理资源(CPU、内存、磁盘I/O)有限,多个数据库可能分散缓
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的