- 【2024 CVPR-Backbone】RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective
无敌悦悦王
文献阅读cnn人工智能神经网络计算机视觉图像处理python深度学习
摘要近期,轻量级视觉Transformer(ViT)在资源受限的移动设备上表现出比轻量级卷积神经网络(CNN)更优异的性能和更低的延迟。研究人员已发现轻量级ViT与轻量级CNN之间存在许多结构关联,但二者在模块结构、宏观和微观设计上的显著架构差异尚未得到充分研究。本研究从ViT视角重新审视轻量级CNN的高效设计,并强调其在移动设备上的应用前景。具体而言,我们通过整合轻量级ViT的高效架构设计,逐步
- 使用vllm部署 Nanonets-OCR-s
没刮胡子
软件开发技术实战专栏Linux服务器技术人工智能AIocrpython深度学习
使用vLLM部署Nanonets-OCR-s模型的完整指南Nanonets-OCR-s作为基于Qwen2.5-VL-3B的多模态OCR模型,结合vLLM的高效推理引擎可显著提升部署性能。一、环境准备与依赖安装1.安装vLLM与多模态依赖#安装vLLM(含CUDA加速)pipinstallvllm==0.3.21#建议使用稳定版本pipinstalltransformers==4.35
- day39
心落薄荷糖
Python训练营python
#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvision是一个用于计算机视觉的库,
- LLaMA Factory 微调后,迁移模型
激进小猪1002
llamallamafactory人工智能python
方法1:使用HuggingFaceHub(最推荐)fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer#在源服务器上保存模型到Hubmodel.push_to_hub("your-username/your-model-name")tokenizer.push_to_hub("your-username/your-model-name")
- FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation
justtoomuchforyou
智驾
NVidia,CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper:https://arxiv.org/pdf/2307.1492code:https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H,1B外部数据集预训练:object365nuscenes:有点云label,强化网络
- 实现网页中CSS图片3D旋转效果
Kiki-2189
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:CSS是一种用于定义文档呈现方式的技术,通过CSS3的3D转换功能,能够在二维平面上展示三维对象,让网页元素具有立体感。本文详细介绍了实现CSS图片3D旋转效果所需的CSS属性,如transform,perspective,transition,以及:hover选择器,并提供了一个简单的代码示例。同时,文章也提到了兼容性问题以及提供回退方案的重要性。1.CSS
- Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现
LiRuiJie
人工智能transformerpytorch深度学习
1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构,其核心设计思想完全摒弃了循环结构,通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下:以下是其核心组件:1)自注意力机制(Self-Attention)-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式(缩放点积注意力):-Q:查询矩阵(当前关注点)-K:键矩阵(被比较项)-V:值矩阵(实际
- 大模型笔记10:LoRA微调
errorwarn
笔记
LoRA微调的原理矩阵的秩矩阵的秩代表一个矩阵中所含信息的大小。行秩:矩阵中互相不重复、不依赖(即线性无关)的行的最大数目。列秩:矩阵中互相不重复、不依赖的列的最大数目。事实上,行秩和列秩总是相等的,因此我们通常直接称之为“矩阵的秩”。Transformer中微调哪些参数:LoRA的改进版本
- 大语言模型(LLM)量化基础知识(一)
-派神-
RAGNLPChatGPT语言模型人工智能自然语言处理
承接各类AI相关应用开发项目(包括但不限于大模型微调、RAG、AI智能体、NLP、机器学习算法、运筹优化算法、数据分析EDA等)!!!有意愿请私信!!!随着大型语言模型(LLM)的参数数量的增长,与其支持硬件(加速器内存)增长速度之间的差距越来越大,如下图所示:上图显示,从2017年到2022年,语言模型的大小显著增加:2017年:Transformer模型(0.05B参数)2018年:GPT(0
- 基于Transformer实现机器翻译
yyyyurina.
transformer机器翻译深度学习
目录一、前言1.1什么是Transformer?1.2Transfomer的基本结构1.2Transformer的重要组成部分1.2.1位置编码(PositionalEncode)1.2.2自注意力机制(Self-Attention)1.2.3多头注意力(Multi-HeadAttention)1.2.4位置感知前馈层(Position-wiseFFN)1.2.5残差连接与层归一化二、AutoDL
- 信号处理算法:快速傅里叶变换(FFT)_(2).FFT算法的原理与实现
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理算法
FFT算法的原理与实现1.引言快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform,DFT)及其逆变换。DFT在信号处理、图像处理、通信工程等领域中有着广泛的应用,但其计算复杂度为O(N2)O(N^2)O(
- 快速傅里叶变换(FFT)是什么?
Yashar Qian
信号处理快速傅里叶变换
快速傅里叶变换(FFT)是什么?快速傅里叶变换(FFT)本质上是一种极其高效的算法,用来计算**离散傅里叶变换(DFT)**及其逆变换。它是数字信号处理、科学计算和工程应用中最重要的算法之一。要理解FFT,先理解它要解决的问题:离散傅里叶变换(DFT)是什么?DFT全称:**DiscreteFourierTransform(离散傅里叶变换)想象你有一段数字化的信号(比如一段音频采样、图像像素数据、
- 基于大模型的短暂性脑缺血发作(TIA)全流程预测与诊疗辅助系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、系统核心目标二、系统架构模块三、实验验证证据链系统架构流程图关键技术创新点一、系统核心目标构建多模态数据融合的TIA预测-干预-管理闭环,覆盖术前预警、术中决策、术后康复全周期二、系统架构模块1.术前预测模块高危人群筛查模型输入:电子健康记录(EHR)、基因数据、可穿戴设备实时监测特征工程:血压波动模式、颈动脉斑块稳定性评分TIA发作概率预测72小时预警模型(LSTM+Transforme
- LLM推理入门实践:基于 Hugging Face Transformers 和 vLLM
ctrl A_ctrl C_ctrl V
#大模型llmpython自然语言处理人工智能
文章目录1.HuggingFace模型下载2.HuggingFaceTransformers库模型推理3.关于prompt的组成:system、user、assistant4.vLLM模型推理vLLM的多卡推理踩坑1.HuggingFace模型下载模型在HuggingFace下载,如果下载速度太慢,可以在HuggingFace镜像网站或ModelScope进行下载。使用HuggingFace的下载
- 不用公式!用生活例子讲透Transformer,大模型为何强大
九章云极DataCanvas
技术干货人工智能
想象一下,你现在是个翻译员,手头有一本厚厚的英文书,要把它翻译成中文。这可不是个轻松活儿!以前的翻译方法(老派翻译官:RNNs)过去,我们的电脑(也就是老模型,比如RNNs)是这样翻译的:就像一个超级认真的翻译官,他会逐字逐句地读英文书。他读到一个英文词时,会琢磨这个词之前讲了什么,以及他到现在为止记住了多少内容,然后才决定怎么翻译。这种方法有两个大毛病:太慢,不能分工合作:就像一个翻译官,他必须
- 一些针对FOC算法的 Clark/Park变换 和 SVPWM生成 的案例代码
鹿屿二向箔
算法
以下是一些针对FOC算法的Clark/Park变换和SVPWM生成的案例代码,涵盖Python仿真、C语言嵌入式实现和ArduinoSimpleFOC库的示例。代码将保持简洁,并附带关键注释。1.Python仿真示例(1)Clark/Park变换实现importnumpyasnpdefclark_transform(ia,ib,ic):"""Clark变换(幅值不变,k=2/3)"""i_alph
- GRU与Transformer结合:新一代序列模型
AI大模型应用工坊
grutransformer深度学习ai
GRU与Transformer结合:新一代序列模型关键词:GRU、Transformer、序列模型、结合、深度学习摘要:本文深入探讨了GRU与Transformer结合所形成的新一代序列模型。先介绍了GRU和Transformer各自的核心概念及工作原理,然后阐述了二者结合的原因、方式和优势。通过代码实际案例展示了如何搭建结合的模型,还探讨了其在自然语言处理、语音识别等领域的实际应用场景。最后对未
- 工具分享-从ibd文件中恢复数据的神器ibd2sql
GreatSQL社区
GreatSQLmysql
工具分享-从ibd文件中恢复数据的神器ibd2sql1.ibd2sql的使用场景在单节点单表表空间损坏的情况下,一般我们想到的方法是从最近的备份中恢复表数据并从Binlog中合并数据。假如备份和Binlog缺失,那就只能从ibd文件中紧急恢复数据,可以使用ibd2sql这个工具去恢复数据。2.ibd2sql简介ibd2sqlistooloftransformmysqlibdfiletosql(da
- ⼤模型(LLMs)基础⾯
cv2016_DL
LLM大模型计算机视觉人工智能llama
1.⽬前主流的开源模型体系有哪些?⽬前主流的开源LLM(语⾔模型)模型体系包括以下⼏个:1.GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列:由OpenAI发布的⼀系列基于Transformer架构的语⾔模型,包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在⼤规模⽆标签⽂本上进⾏预训练,然后在特定任务上进⾏微调,具有很强的⽣成能⼒和语⾔理解能⼒。2.BERT(B
- PD分离与EP分离技术
静谧之心
LLMAI相关算力调度k8spd分离llmep专家并行kvcache
一、Prefill与Decode的底层原理剖析1.1Prefill阶段的数学本质(以Transformer架构为例)计算密集型的核心原因:#自注意力计算伪代码Q=X@W_Q#[batch,seq_len,d_model]→[batch,seq_len,d_k]K=X@W_K#O(n^2)复杂度开始显现V=X@W_Vattn=(
[email protected](-2,-1))/sqrt(d_k)#[bat
- Java如何导出word(根据模板生成),通过word转成pdf,放压缩包
R-sz
javawordpdf
com.deepoovepoi-tl1.10.0-betaorg.apache.poipoi4.1.2org.apache.poipoi-ooxml4.1.2org.apache.poipoi-scratchpad4.1.2com.documents4jdocuments4j-local1.0.3com.documents4jdocuments4j-transformer-msoffice-wor
- 使用Hugging Face的Sentence Transformers进行文本嵌入
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语言模型langchain
概述HuggingFace的SentenceTransformers是一种用于生成文本和图像嵌入的Python框架,提供了最新的技术。这个框架可以通过HuggingFaceEmbeddings类来使用嵌入模型。尽管它功能强大,但在本地运行可能会受到操作系统和其他因素的影响,因此推荐给有经验的用户使用。核心原理解析SentenceTransformers基于BERT等深度学习模型,通过转化输入文本为
- Kaggle金牌方案复现:CGO-Transformer-GRU多模态融合预测实战
1背景分析在2023年Kaggle"GlobalMultimodalDemandForecastingChallenge"竞赛中,CGO-Transformer-GRU方案以领先第二名1.8个百分点的绝对优势夺冠,创下该赛事三年来的最佳成绩。本方案创新性地融合了协方差引导优化(CGO)、注意力机制和时序建模三大技术模块,解决了多模态数据融合中的关键挑战:模态对齐、特征冲突和时序依赖建模。(1)多模
- LSTM、GRU 与 Transformer网络模型参数计算
suixinm
lstmgrutransformer
参数计算公式对比模型类型参数计算公式关键组成部分LSTM4×(embed_dim×hidden_size+hidden_size²+hidden_size)4个门控结构GRU3×(embed_dim×hidden_size+hidden_size²+hidden_size)3个门控结构Transformer(Encoder)12×embed_dim²+9×embed_dim×ff_dim+14×e
- 多头注意力机制中全连接函数
不知更鸟
深度学习
在神经网络(特别是Transformer中的多头注意力机制)中,全连接函数(FullyConnectedLayer,FCLayer)通常指的是一个线性变换层,即nn.Linear在PyTorch中的实现。它本质上是一个矩阵乘法加上偏置(bias)的操作,用于对输入数据进行线性变换。1.全连接函数(nn.Linear)是什么?nn.Linear(d_model,d_model)表示一个全连接层,它的
- 大语言模型全流程开发技术详解:从架构、训练到对齐与量化
艾墨舟启航
大模型实战架构人工智能大语言模型
github:https://github.com/mlabonne/llm-course大语言模型全流程开发技术详解:从架构、训练到对齐与量化大模型实战指南:多模型生态实战与论文解读一、LLM架构(TheLLMarchitecture)不需要对Transformer架构有深入的了解,但了解现代LLM的主要步骤很重要:通过分词化将文本转换为数字,通过包括注意力机制在内的层处理这些分词,最后通过各种
- ArduinoFFT库版本差异导致峰值频率提取问题分析
尤颖贝Dora
ArduinoFFT库版本差异导致峰值频率提取问题分析arduinoFFTFastFourierTransformforArduino项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/arduinoFFT问题背景在使用ArduinoFFT库进行音频频率分析时,用户报告了不同版本间的兼容性问题。具体表现为:在使用ArduinoNano和MAX9814麦克风进行音频采样时,
- 预训练语言模型
lynnzon
语言模型人工智能自然语言处理
1.1Encoder-onlyPLMEncoder-only架构是Transformer的重要分支,专注于自然语言理解(NLU)任务,核心代表是BERT及其优化模型(RoBERTa、ALBERT)。其特点是:仅使用Encoder层:堆叠多层TransformerEncoder,捕捉文本双向语义。预训练任务:通过掩码语言模型(MLM)学习上下文依赖。应用场景:文本分类、实体识别、语义匹配等NLU任务
- 大模型学习 (Datawhale_Happy-LLM)笔记4: 预训练语言模型
lxltom
学习笔记语言模型人工智能bertgpt
大模型学习(Datawhale_Happy-LLM)笔记4:预训练语言模型一、概述本章按Encoder-Only、Encoder-Decoder、Decoder-Only的顺序来依次介绍Transformer时代的各个主流预训练模型,分别介绍三种核⼼的模型架构、每种主流模型选择的预训练任务及其独特优势,这也是目前所有主流LLM的模型基础。二、Encoder-onlyPLM代表:BERT及其优化版本
- 预训练语言模型之:Encoder-only PLM
抱抱宝
大模型语言模型人工智能自然语言处理
1.基础架构:TransformerEncoder所有模型的基石都是TransformerEncoder结构,其核心是自注意力机制:Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)VAttention(Q,K,V)=softmax(dk
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
老A不折腾
web报表finereport代码可视化工具
在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
bylijinnan
java弱引用
首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WeakReference r = new Wea
- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
eksliang
linuxhostname
一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
酷的飞上天空
exception
有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
- IT系统分析师如何学习大数据
蓝儿唯美
大数据
我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
a-john
spring
Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
- 自定义颜色的xml文件
aijuans
xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
- 运营到底是做什么的?
aoyouzi
运营到底是做什么的?
文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
<resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name>
<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
not have a copy of data set and
cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
白糖_
JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
bozch
Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
分布式基础知识和算法理论
BY
[email protected]
本文永久链接:http://nodex.iteye.com/blog/2103218
在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
bell0901
androidgitignore
github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
tomcat_oracle
编程
What
软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
Why
得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
mongodblinux
一、查询linux版本号:
lsb_release -a
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa