- 现在发挥你的优势
爱生活的佑嘉
来和我做咨询的一些朋友,涉及到定位的,都会说,我不知道我的优势是什么,你能不能帮我看看?还有一些朋友,喜欢做各种测试来了解自己,测试过后,然并卵。今天,我想来聊聊优势,如何能了解自己的优势是什么。首先,我们要知道,如果要成为“不一般”的人,我们所做的事情,就要基于自身的优势。我做管理者十多年,看到每个员工都有不同的特长,有的擅长数字,有的擅长人际,有的擅长写作。这些知道自己优势并且在这方面刻意练习
- 密码正则验证:大小写字母、数字、特殊字符至少8位
qq_21875331
渐进式的成长
正则表达式:密码必须包含大写字母、数字、特殊字符(四种里至少三种,且至少8位)写法一:/((^(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])(?=.*\W)[\da-zA-Z\W]{8,16}$)|(^(?=.*\d)(?=.*[A-Z])(?=.*\W)[\da-zA-Z\W]{8,16}$)|(^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*\W)[\da-zA-Z\W]{8,16}$)|(^
- 重大通知!SH-TY数字体育樊纲,操盘手汪定山就是一场騙局!背后利益阴谋让人恼羞成怒
法律咨询维权
原来,所谓的炒股群就是骗子组群表演,团伙以“炒股群”的名义,向不知情的人步步加套,最终目的是骗取钱财。实际上,在这个炒股群内,所谓的投资成功的“股友”、诲人不倦的“老师”、亲切友好的“客服”等,都是嫌疑人设局扮演的,目的就是拉拢想要投资挣钱的股民,骗取他们的信任,从而进一步实施诈骗。诈骗团伙会通过非法渠道获取受害人联系方式,添加为好友后,以免费推荐股票、送牛股,吸引受害人眼球,将受害人拉进“炒股群
- md5加密
落地成佛
using(MD5md5=MD5.Create()){byte[]byteHash=md5.ComputeHash(System.Text.Encoding.Default.GetBytes(s));stringstrRes=BitConverter.ToString(byteHash).Replace("-","");returnstrRes.ToUpper();}
- 编程算法:技术创新的引擎与业务增长的核心驱动力
在数字经济时代,算法已成为推动技术创新与业务增长的隐形引擎。从存内计算突破冯·诺依曼瓶颈,到动态规划优化万亿级金融交易,编程算法正在重塑产业竞争格局。一、存内计算:突破冯·诺依曼瓶颈的算法革命1.1存内计算的基本原理传统计算架构中90%的能耗消耗在数据搬运上。存内计算(Processing-in-Memory)通过直接在存储单元执行计算,实现能效10-100倍提升:#传统计算vs存内计算能耗模型i
- Java并发核心:线程池使用技巧与最佳实践! | 多线程篇(五)
bug菌¹
Java实战(进阶版)javaJava零基础入门Java并发线程池多线程篇
本文收录于「Java进阶实战」专栏,专业攻坚指数级提升,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!环境说明:Windows10+IntelliJIDEA2021.3.2+Jdk1.8本文目录前言摘要正文何为线程池?为什么需要线程池?线程池的好处线程池使用场景如何创建线程池?线程池的常见配置源码解析案例分享案例代码演示案例运行
- 分支和循环(下)
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写⼀个猜数字游戏游戏要求:1.电脑⾃动⽣成1~100的随机数2.玩家猜数字,猜数字的过程中,根据猜测数据的⼤⼩给出⼤了或⼩了的反馈,直到猜对,游戏结束1.随机数生成要想完成猜数字游戏,⾸先得产⽣随机数,那怎么产⽣随机数呢?randC语⾔提供了⼀个函数叫rand,这函数是可以⽣成随机数的,函数原型如下所⽰:intrand(void);rand函数会返回⼀个伪随机数,这个随机数的范围是在0~RAND_
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摘要**想给老旧系统换上“高颜值新衣”,却遭遇员工集体吐槽“不会用”?满心期待新交互能提升效率,结果用户操作频频出错,业务进度反而被拖慢?旧系统UI焕新本是优化体验的好机会,可在保留多年养成的业务操作习惯,与引入更先进便捷的新交互方式之间,却横亘着巨大鸿沟。稍有不慎,就会陷入“改了不如不改”的尴尬境地。这场关于“守旧”与“创新”的博弈,究竟该如何破局?一、旧系统UI焕新:一场甜蜜又棘手的改造工程旧
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Coze平台对话流设计客服Bot避坑用户流失封号风险智能客服配置故障修复指南
摘要:对话流设计是智能客服Bot能否落地的核心环节,直接影响用户体验与业务安全。本文基于50+企业Bot部署故障分析,聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误:无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。通过真实案例拆解每个错误的表现形式、技术根因及工业级解决方案,提供可直接复用的Coze配置代码、工作流模板和检测工具。文中包含对话流健康度检测工具使
- Qwen3 大模型实战:使用 vLLM 部署与函数调用(Function Call)全攻略
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文章摘要本文将带你从零开始,深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型,结合vLLM进行高性能部署,并通过函数调用(FunctionCall)实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景,帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型,具备强大的自然语言理解和生成能力,尤其在函数调用、工
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文章摘要Conda虚拟环境管理终于迎来革命性升级!本文揭秘Conda4.9+版本新增的rename黑科技,彻底告别传统“克隆+删除”的繁琐操作。从命令解析到实战案例,手把手教你如何安全高效地重命名Python虚拟环境,附带版本检测、环境迁移、故障排查等进阶技巧,助你提升开发效率10倍!一、颠覆认知:Conda居然自带重命名功能?很多开发者仍停留在“Conda无法直接重命名环境”的认知阶段,实际上自
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摘要在大模型部署与优化中,量化技术是突破性能瓶颈的关键。FP8量化与AWQINT4量化作为当前主流方案,分别以“高精度”和“极致压缩”为核心优势。本文通过表格对比二者的数据格式、精度损失、硬件依赖及适用场景,助您在不同需求下精准选择最优方案。一、数据格式:浮点与整数的底层差异FP8量化采用浮点数(FP8),包含E4M3(4位阶码+3位尾数)和E5M2(5位阶码+2位尾数)两种格式,保留动态范围;而
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在智能制造浪潮席卷全球的当下,工业生产正经历着从传统模式向智能化、数字化转型的深刻变革。在这场变革中,AI驱动的振动分析技术犹如一颗璀璨新星,成为工业设备可靠运行的“健康卫士”。它通过在设备关键部位部署振动传感器,如同医生为患者听诊般实时采集设备运行时的振动信号,再借助强大的人工智能算法对这些“工业脉搏”进行深度解析,从而实现对工业设备从故障预警到寿命预测的全周期精准守护。一、AI振动分析:设备状
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在数字化时代,编程已成为一项至关重要的技能,无论是为了职业发展还是个人兴趣,学习编程都极具价值。本文精心汇总了丰富的免费编程课程资源,涵盖从基础入门到精通的各个阶段。通过全面介绍如Coursera、edX等在线学习平台,Codecademy、freeCodeCamp等交互式学习网站,以及B站、网易云课堂等视频课程平台的免费课程,为编程学习者提供了一站式的资源指南,帮助读者轻松开启编程学习之旅,逐步
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基于Python的AI健康助手:开发与部署全攻略关键词:Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要:本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手,从需求分析、技术选型到核心功能实现,再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询,通过机器学习模型提供个性化建议,并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
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GPT-4在AIGC中的微调技巧:让模型更懂你的需求关键词:GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要:AIGC(人工智能生成内容)正在重塑内容创作行业,但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”,或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比,从微调的底层逻辑讲到实战技巧,带你掌握让GPT-4“更懂
- 神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?
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神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?关键词:神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要:本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起,用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾,再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制(内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱),并对应解析神经形态计算的三大突破
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AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
- 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
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数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词:数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要:本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发,分析AI如何改变传统数据分析范式,详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用,并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇,为数据分析师
- AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力关键词:数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要:本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用,重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发,详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景,并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后,文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- 数据中台中的数据科学工作台:Jupyter集成方案
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数据中台中的数据科学工作台:Jupyter集成方案关键词:数据中台、数据科学工作台、JupyterNotebook、数据科学、机器学习、数据可视化、协作开发摘要:本文深入探讨了在数据中台架构中集成JupyterNotebook作为数据科学工作台的完整解决方案。我们将从数据中台的基本概念出发,详细分析Jupyter在数据科学工作流中的核心作用,介绍多种集成方案和技术实现细节,并通过实际案例展示如何构
- 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成:让模型学会小红书“爽感”写作,转化率提升300%
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大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要:在内容营销竞争白热化的当下,普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用,通过参数化提示向量优化,将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”,从情绪化数据集构建到爆款元素复刻,完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调,使文案点击率从2.1%提升至8.7%,爆文率提高5倍,单条文案带货超8万元。核心创新
- 数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?
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数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?数据可视化,是科技与艺术的结合,是让冰冷的数字变得生动有趣的桥梁。它既是科学——讲究准确性、逻辑性、数据处理的严谨性;又是艺术——强调美感、信息传递的直觉性,以及与观众的共鸣。可以说,好的数据可视化不仅能让人快速理解复杂信息,还能激发思考、引发行动。科学——数据可视化的理性基石首先,数据可视化必须遵循严谨的数据处理和清晰的信息传递原则。这就要
- 《数字时代的学与教》第三模块共读心得
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第三模块的主题是教法学法,主要用十一讲来阐述,分别是:同侪教学法、创造学习的新状态、讨论对话还是合作、解锁“拼图法”、把握合作学习五要素、TBL团队合作学习法、游戏式小组合作学习法、差异化教学法、从学科课堂开始的“创客教育”、探究式学习法及搭建“教学脚手架”。难度适中,同伴互助,学到知识,成就感强。教师要创造学生学习的新状态,让学生养成矫正性学习的新状态,即认识错误到自我改正错误,形成新的正确认识
- Python数据可视化:用代码绘制数据背后的故事
AAEllisonPang
Python信息可视化python开发语言
引言:当数据会说话在数据爆炸的时代,可视化是解锁数据价值的金钥匙。Python凭借其丰富的可视化生态库,已成为数据科学家的首选工具。本文将带您从基础到高级,探索如何用Python将冰冷数字转化为引人入胜的视觉叙事。一、基础篇:二维可视化的艺术表达1.1Matplotlib:可视化领域的瑞士军刀importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linsp
- python学习笔记(汇总)
朕的剑还未配妥
python学习笔记整理python学习开发语言
文章目录一.基础知识二.python中的数据类型三.运算符四.程序的控制结构五.列表六.字典七.元组八.集合九.字符串十.函数十一.解决bug一.基础知识print函数字符串要加引号,数字可不加引号,如print(123.4)print('小谢')print("洛天依")还可输入表达式,如print(1+3)如果使用三引号,print打印的内容可不在同一行print("line1line2line
- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
PythonAI编程架构实战家
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使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词:Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要:本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始,逐步深入到核心算法实现,包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例,读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
- Python Gradio:实现交互式图像编辑
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Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio:实现交互式图像编辑关键词:Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要:本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始,逐步介绍Gradio的核心功能,并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能,同时提供完整的项目实战案例
- [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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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:
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
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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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- 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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- 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。
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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