股市学习稳扎稳打（八）认识暗盘交易

三菱PLC全套学习资料及应用手册 good2know
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：三菱PLC作为工业自动化领域的核心设备，其系列产品的学习和应用需要全面深入的知识。本次资料包为学习者提供从基础到进阶的全方位学习资源，包括各种型号PLC的操作手册、编程指南、软件操作教程以及实际案例分析，旨在帮助用户系统掌握PLC的编程语言、指令系统及在各类工业应用中的实施。1.三菱PLC基础知识入门1.1PLC的基本概念可编程逻辑控制器（PLC）是工业自动化
日更006 终极训练营day3 懒cici
人生创业课（2）今天的主题：学习方法一：遇到有用的书，反复读，然后结合自身实际，列践行清单，不要再写读书笔记思考这本书与我有什么关系，我在哪些地方能用到，之后我该怎么用方法二：读完书没映像怎么办?训练你的大脑，方法：每读完一遍书，立马合上书，做一场分享，几分钟都行对自己的学习要求太低，要逼自己方法三：学习深度不够怎么办？找到细分领域的榜样，把他们的文章、书籍、产品都体验一遍，成为他们的超级用户，向
通义万相2.2：开启高清视频生成新纪元 Liudef06小白特殊专栏 AIGC 人工智能人工智能通义万相2.2 图生视频
通义万相2.2：开启高清视频生成新纪元2025年7月28日，中国AI领域迎来里程碑时刻——通义万相团队正式开源其革命性视频生成模型Wan2.2的核心权重，这标志着开源社区首次获得支持720P高清视频生成的先进模型架构。一、架构革新：混合专家系统1.1MoE视频扩散架构通义万相2.2首次将混合专家（MoE）架构引入视频扩散模型，通过双专家系统实现计算效率与模型容量的平衡：classMoEVideoD
周日随笔梅子Mey
今天心情有点烦燥，但是在看到每天读点故事弹出信息之后，心情瞬间阳光起来。坚持的路上，就是这样，没有容易。你随时可以说暂停，或者放弃。但是，就意味着你看不到未来的果实。但是，坚持的话，真的很难。这次，我想坚持下来。我希望我能在一件事上坚持半年到一年。这次是写作，我希望我能持续地输入和输出。因为这是我的热爱，因为这是我想做一辈子的事，因为，这同样也是有市场的领域。只是，我不够坚持，就看不到成果。我的文
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
何为社群？ ohh_1636
一般社会学家与地理学家所指的社群(community)，广义而言是指在某些边界线、地区或领域内发生作用的一切社会关系。它可以指实际的地理区域或是在某区域内发生的社会关系，或指存在于较抽象的、思想上的关系，除此之外。Worsley(1987)曾提出社群的广泛涵义：可被解释为地区性的社区；用来表示一个有相互关系的网络；社群可以是一种特殊的社会关系，包含社群精神(communityspirit)或社群情
元宇宙中的视觉技术：虚拟化身与场景生成 xcLeigh 计算机视觉CV 元宇宙虚拟化身场景生成 AIGC 数字孪生
元宇宙中的视觉技术：虚拟化身与场景生成前言一、元宇宙与视觉技术的深度关联1.1元宇宙概念深度剖析1.2视觉技术：元宇宙的“灵魂之窗”二、虚拟化身：数字世界的“第二自我”2.1虚拟化身技术的深度解析2.1.1核心技术构成2.1.2技术实现原理与流程2.2虚拟化身的应用领域及案例展示2.2.1游戏娱乐领域2.2.2教育培训领域三、场景生成：构建元宇宙的虚拟天地3.1场景生成技术全景透视3.1.1关键技
3次创业身价百亿，2年前却被大众判“死刑”，李想如今怎样了？职心眼儿
他，19岁放弃高考去创业；25岁，成为亿万富豪，被央视评为“80后创业”领军人物；39岁，身价再次暴涨，一夜间闯过200亿大关。他，在3个领域连续创业20年，一家公司市值700亿，一家公司市值2000亿。而他的最高学历，却只有高中。这个人，就是理想汽车的创始人——李想。纵观李想的创业史，可谓是颇为传奇：一个既没背景，又没资金高中毕业生，怎么就让3位互联网巨头（张一鸣、王兴、程维）同时为自己站台？更
Anaconda 和 Miniconda：功能详解与选择建议古月฿ python入门 python conda
Anaconda和Miniconda详细介绍一、Anaconda的详细介绍1.什么是Anaconda？Anaconda是一个开源的包管理和环境管理工具，在数据科学、机器学习以及科学计算领域发挥着关键作用。它以Python和R语言为基础，为用户精心准备了大量预装库和工具，极大地缩短了搭建数据科学环境的时间。对于那些想要快速开展数据分析、模型训练等工作的人员来说，Anaconda就像是一个一站式的“数
大数据之路：阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
为什么需要数据建模核心痛点数据冗余：不同业务重复存储相同数据（如用户基础信息），导致存储成本激增。计算资源浪费：未经聚合的明细数据直接参与计算（如全表扫描），消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失：同一指标在不同业务线的口径差异（如“活跃用户”定义不同），引发决策冲突。开发效率低下：每次分析需重新编写复杂逻辑，无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升：分层设计（ODS→DWD→DWS→ADS）
程序员必备：10 个提升代码质量的工具大力出奇迹985 宠物
在软件开发过程中，代码质量对项目的成功起着决定性作用。高质量的代码不仅易于维护和扩展，还能有效降低成本并提升可靠性。本文精心挑选了10个程序员必备工具，助力提升代码质量。这些工具涵盖代码格式化、静态分析、代码审查、测试、性能优化、安全扫描、版本控制、依赖管理、代码生成以及文档生成等多个关键领域。通过使用它们，开发者能够高效地发现并解决代码中的潜在问题，遵循最佳实践，提升代码的可读性、可维护性与安全
AI 生成虚拟宠物：24 小时陪你聊天解闷大力出奇迹985 人工智能宠物
本文围绕AI生成虚拟宠物展开，介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴，能实现24小时不间断陪伴聊天，为人们解闷。文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
文科生转行编程：从月薪 3 千到 2 万的真实经历
在当下就业市场中，文科生往往面临诸多挑战，薪资水平也不尽如人意。然而，有不少勇敢的文科生成功实现了向编程领域的转行，薪资更是实现了从月薪3千到2万的飞跃。本文将深入剖析文科生转行编程的真实经历，从最初对现状的不满萌生出转行念头，到如何艰难地开启学习之旅，克服基础薄弱、思维转换难等重重困难，再到求职时凭借策略与努力获得宝贵机会，以及入职后持续学习保持竞争力。希望通过这些真实历程，为有志于转行编程的文
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战 AIGC chatgpt ai
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 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘 ai
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
瘫如葛优，动若泥鳅小鹿姐爱吃鸡爪
有时候，需要一个戏剧性的事件才能改变人们在育儿领域的陈旧观念，才能让人们从一个全新的视角去观察孩子存在的方式，才能利用简单的互动技巧帮助孩子应对成长当中必然会有的障碍。6岁前的孩子，大约除了8-24个月之间这些即将进入学步期和处于学步期之间的宝宝，会热衷于自己站立和走路，时常拒绝大人的拥抱，其他月龄的孩子都是有感兴趣的活动时动若泥鳅，没有感兴趣的活动时马上就瘫如葛优。早上起床：妈妈我走不动玩了5小
GDP经济社会人文民生栅格数据下载网站汇总疯狂学习GIS
本文为“GIS数据获取整理”专栏（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_10857546.html）中第八篇独立博客，因此本文全部标题均由“8”开头。本文对目前主要的GDP、社会与经济数据获取网站加以整理与介绍，若需其它GIS领域数据（如遥感影像数据、气象数据、土地土壤数据、农业数据等），大家可以点击上方专栏查看，也可以看这一篇汇总文
初探数学思维（一）：数学概括 JackyFuu
数学培养规则意识；培养周密思维和创新能力“现代电子计算机之父”冯·诺依曼对微积分的评价：微积分是现代数学的第一个成就，而且怎样评价它的重要性都不为过。我认为，微积分比其他任何事物都更清楚地表明了现代数学的发端；而且，作为其逻辑发展的数学分析体系仍然构成了精密思维中最伟大的技术进展。《GEB-一条永恒的金带》，普利策奖，1979，美国，指出有一条永恒的金带把数理逻辑、绘画、音乐等不同领域之间的共同规
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
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
收评：两市震荡沪指涨0.57%创业板指涨1.42% 光伏风能板块大涨甚念_3264
金融界网站9月14日讯早盘三大股指高开，盘初市场震荡上行，创业板指一度涨超2％，随后指数呈现震荡整理态势，临近午盘小幅回落；午后A股延续低迷表现，深成指两度翻绿，尾盘两市小幅上扬。截至收盘，沪指涨0.57％，报3278.81点，深成指涨0.61％，报13021.99点，创业板指涨1.42％，报2572.6点。两市成交额约7700亿元；北向资金净流入近20亿元。行业板块方面，环保工程、材料行业、仪器
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
叮嘱!社科院课堂朱民St-balance风电投资市场不正规骗局曝光!受骗亏损无法出金全是骗局! 天龙咨询
当某一呼声如潮水般汹涌而至，它可能预示着财富的涌现，也可能隐藏着造势者利用噱头进行违法活动的阴影。近年来，骗子们似乎瞄准了慈善公益这一充满正能量的领域，开始动起了歪心思。他们精心策划了一场看似公益慈善投票的比赛，巧妙地将股民卷入其中，诱导他们的学生为他们投上宝贵的一票。若你也不幸被骗遇到此类平台一定不要打草惊蛇，早期不能提现还有希望挽回。免费咨询作者微信电话见【文章末尾】不成功不收费！这些骗子团伙
程序员职业发展：元学习比技术更重要？ AI天才研究院 AI人工智能与大数据学习 ai
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c#分层设计介绍努力吧_少年 C#java c#asp.net
领域驱动分层介绍UI（表示层）最容易理解，这一层负责显示信息给用户，并解释用户的命令。有时，用户不是人，而是另一个系统。应用层用于协调领域模型对象的动作。不建议这一层包含业务规则或领域知识，即使是维护状态也不行——这是领域模型做的事情。应用层对于协调任务和把动作委托给领域模型非常有用。虽然不用于维护业务实体的状态，单应用层可以维护跟踪用户或者系统所执行的当前任务的状态。应用层不干涉阻碍领域模型，这
八个受用终身的网上赚钱项目分享，让你每一天都能学到最新技能高省爱氧惠
围绕着你的人纷纷涉足兼职副业，这样的潮流是否也让你感受到了一股无法忽视的紧迫感与焦虑?你担忧自己是否与时俱进，是否也能为生活增加一份额外的色彩和收入。然而，面对未知的领域，你或许会感到迷茫，不知从何下手。不必慌张，也不必迷茫。今天，我将为你揭示八个值得信赖的兼职副业平台，它们如同明灯，照亮你前行的道路，帮助你找到属于自己的舞台。这些平台各具特色，无论你是热衷于写作、设计，还是擅长编程、翻译，都能在
基于STM32设计的LCD指针式电子钟与日历项目鱼弦单片机系统合集 stm32 嵌入式硬件单片机
鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）基于STM32设计的LCD指针式电子钟与日历项目1.介绍基于STM32设计的LCD指针式电子钟与日历项目是一款利用STM32微控制器、LCD显示屏和指针机构实
非欧空间计算加速：图神经网络与微分几何计算的GPU优化（流形数据的内存布局优化策略）九章云极AladdinEdu 空间计算神经网络人工智能 gpu算力算法 java 开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域，非欧几里得空间数据（流形数据）的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限：黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储（BlockedManifoldStorage,BMS）与层次化
rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答，我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
java编程思想 -- 数据的初始化百合不是茶 java 数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化 /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
[航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁... 所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
linux下批量替换文件内容商人shang linux 替换
1、网络上现成的资料　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
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妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！
apache与php整合 aichenglong php apache web
一 apache web服务器 1 apeche web服务器的安装 1)下载Apache web服务器 2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册) 3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理 1)service.msc进行图形化管理 2)命令管理，配
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在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。
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对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
[Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
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【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
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nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UI ui教程 ui视频 ui资料 ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。一、加强体验舒适度嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan java spring
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数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
java 关键字 CrazyMizzz java
关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：（1）访问修饰符 public,private,protected p
Hive中的排序语法 daizj 排序 hive order by DISTRIBUTE BY sort by
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单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
svn locked dcj3sjt126com Lock
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无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。 ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
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我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。如果用多线程实现
Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linux crontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来：第一段代表分钟 0—59 第二段代表小时 0—23 第三段代表日期 1—31 第四段代表月份 1—12 第五段代表星期几，0代表星期日 0—6 如： */1 * * * * 每分钟执行一次。 *
KMP算法详解 hm4123660 数据结构 C++算法字符串 KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
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