- Vue3 首款 3D 数字孪生编辑器
❀͜͡傀儡师
3d编辑器
对于多数前端开发者而言,用ThreeJS打造炫酷的数字孪生场景并不容易,需掌握大量专业知识。现在这个基于Vue3、ThreeJS和NaiveUI的数字孪生开发框架——Astral3DEditor正式开源,为Web3D开发带来新转机。Astral3DEditor的在这里插入图片描述1.优势功能丰富:支持多种3D模型格式,可导入导出多类型模型,方便资源整合。它还提供插件系统,可扩展更多功能。同时,支持
- Java内存区域划分及各区域作用
Java虚拟机内存区域示意图:各分区都有什么特点,他们的作用是什么呢?1.程序计数器(ProgramCounterRegister)线程私有。程序计数器是一块较小的空间,它可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。2.Java虚拟机栈线程私有。Java虚拟机栈的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型:每个方法在执行的同时都会创建一个栈帧(StackFrame)用于存储局
- 使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等
文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中,如果涉及到模型落地,那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式,如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性,从而判断模型转换是否成功。1、numpy用到的核心代码就一行,就是:importnumpyasnpnp.testing.assert_allclose(act
- OpenBayes 一周速览丨OmniGen2「双轨架构」实现文本/图像分工协作,效果直逼GPT-4O
公共资源速递4个公共数据集:ReasonMed医学推理数据集Miriad-5.8M医学问答数据集WebClick网页理解基准数据集OCRBench文本识别基准数据集2个公共模型:MiniCPM4-8BKimi-Dev-72B-GGUF9个公共教程:深度估计*23D生成*3图像生成与处理*4访问官网立即使用:openbayes.com公共数据集ReasonMed医学推理数据集ReasonMed数据集
- MapReduce分布式计算框架:从原理到实战
AI妈妈手把手
mapreduce前端大数据分布式计算python人工智能
大家好!今天我们来聊聊大数据处理领域的一个重要框架——MapReduce。作为Google提出的经典分布式计算模型,MapReduce极大地简化了海量数据的处理流程。无论你是大数据新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都会让你对MapReduce有更深入的理解。我们还会通过实际代码示例来展示它的强大功能!一、MapReduce是什么?想象你有一个装满10亿本书的图书馆,现在需要统计所有书中"大数据"
- 「字节跳动」我如何在一个月顺利通过测开实习岗,拿到offer
柠檬软件测试
软件测试python软件测试功能测试测试工具selenium
是基本情况:某交211小硕,研二,目标岗位测开大概从四月初开始找实习,也赶上了一波校招热潮,不过大都败在了笔试上(T^T,感觉经验超重要的~),经过了一个多月,顺利拿到了offer,也积累了许多经验,回头看看,也会不禁感慨,从一开始面试官说“你基础知识太薄弱了,怎么也要提前准备一下”到最近百度、头条面试官说“嗯嗯看得出来,你的基础知识非常扎实”我觉得对我来说,就是对这一个多月的肯定。找实习的过程中
- LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AIGCai
LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存关键词:LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要:在AIGC(人工智能生成内容)领域,大模型(如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion)的微调需要消耗海量显存,普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适应)这一参数高效微调技术,通过生活类比、数学原理、代码实战和应
- JAVA内存区域划分
weixin_44612246
java开发语言redis
根据《JAVA虚拟机规范》的规定,JAVA虚拟机在执行JAVA程序的过程中会把内存划分为不同的数据区域。不同类型的数据会存储在不同的区域,理解JAVA内存区域的工作细节对理解JAVA多线程、线程安全性有着重要意义。注意,JAVA内存区域的划分与我们常说的java内存模型JMM(JavaMemeryModel)是两个互不交叉的维度的概念,两者没有任何关系。JMM主要是将主内存和工作内存的关系、数据从
- Linux——内核——网络协议
Linux网络协议栈是Linux内核中实现网络通信的核心组件,其设计遵循分层架构,支持多种网络协议和功能。以下从协议栈的分层结构、关键组件、工作流程、数据包处理机制、优化与调试等方面进行详尽阐述:一、协议栈的分层结构Linux网络协议栈基于TCP/IP模型,分为四层:应用层提供用户接口,支持HTTP、FTP、SSH等协议。通过SocketAPI与传输层交互,实现数据收发。传输层TCP:面向连接,提
- 数据仓库之星型模型
james二次元
数据仓库大数据数据仓库
星型模型(StarSchema)是一种常见的数据仓库建模技术,专门用于支持高效的查询和数据分析。它以其简单直观的结构得名,中心是一个事实表(FactTable),周围是多个维度表(DimensionTables),整体结构看起来像一颗星。星型模型的组成部分事实表(FactTable)定义:存储与业务过程相关的数值型度量数据(Measures),如销售额、数量等。特征:主键:由多个外键组成,这些外键
- topk------提取张量极值的关键函数
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torch.topk()是PyTorch中用于高效提取张量极值的关键函数,可返回指定维度上最大或最小的k个元素及其索引。以下从参数、作用和应用场景三方面详解:一、核心参数详解函数签名:torch.topk(input,k,dim=None,largest=True,sorted=True,*,out=None)参数类型默认值说明inputTensor必填输入张量kint必填需返回的元素数量dimi
- LSTM(Long Short-Term Memory)模型的深度解析
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在6.28号我发了一个博客《RNN(循环神经网络)与LSTM(长短期记忆网络)输出的详细对比分析》,但是我并未详细讲解LSTM,LSTM是循环神经网络中的一个模型,然而通过这篇博客给大家深度解析一下LSTM,重点关注其内部结构和参数。LSTM是为了解决标准RNN在处理长序列时出现的梯度消失/爆炸问题而设计的一种特殊循环神经网络结构。它的核心在于引入了门控机制和细胞状态,使得网络能够有选择地记住或忘
- select、poll和epoll的区别
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文章目录概要一、多路复用I/O模型的诞生1.1多线程或进程方式1.2通过数组,链表等方式保存socketfd,不断轮询二、select三、poll四、epoll五、小结六、参考概要在Unix五种I/O模型一文中,提到了I/O多路复用模型,其在Linux下有3种实现方式:select、poll、epoll,本文主要深入介绍下它们各自特点。事先说明:I/O多路复用模型,select和poll核心就是【
- 深入浅出地讲解数据仓库建设中的业务建模方法论,包括实体联系视图模式、维度建模、星型模型、雪花模型、主题建模等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析师经历了从小处收集数据到中大型互联网公司的数据,面对海量数据和种类繁多的数据源头,如何快速准确地进行分析、建模、报表,成为众多数据分析师的共同心愿。而数据建模则是数据分析师的基础功课之一。数据建模作为数据分析师的一项关键技能和素质要求,其目标是将分析获得的数据转化成有意义的信息,并最终呈现给用户,能够帮助企业实现科学管理、优化决策、提升效益和服务能力。随
- 玄机-linux实战-挖矿
无中生章
linux运维服务器
玄机-linux实战-挖矿一,前言应急响应工程师在内网服务器发现有台主机cpu占用过高,猜测可能是中了挖矿病毒,请溯源分析,提交对应的报告给应急小组虚拟机账号密码rootwebsecyjxyweb端口为8081二,介绍1、黑客的IP是?flag格式:flag{黑客的ip地址},如:flag{127.0.0.1}2、黑客攻陷网站的具体时间是?flag格式:flag{年-月-日时:分:秒},如:fla
- 模型上下文协议(MCP)和Function Calling的区别是什么?——深度解析两种AI交互技术的设计理念与实战应用
码力金矿
python人工智能MCP人工智能大数据hadoopeclipse前端pythonjava
一、引言:AI工具连接范式的“USB革命”与“专用遥控器”之争在AI应用开发中,模型与外部工具的交互能力至关重要。Anthropic推出的模型上下文协议(MCP)与OpenAI的FunctionCalling(函数调用)作为两种主流技术路径,常被开发者视为“万能接口”与“专用工具”的对比。本文将通过技术原理、应用场景、生态特性等多维度解析两者的本质差异,帮助您在实战中做出更高效的选择。二、MCP与
- 基于MCP架构的ChatBI:破解数据分析难题,让智能对话赋能商业决策
码力金矿
MCP人工智能python架构数据分析数据挖掘数据库sqloceanbase人工智能
在数据驱动的时代,传统BI工具操作复杂、效率低下,而ChatBI(对话式商业智能)的兴起为企业带来了新希望。本文将深入探讨一种基于MCP(ModelContextProtocol,模型上下文协议)架构的ChatBI解决方案,通过创新设计解决数据准确性、多指标查询及自动化分析等核心痛点。文章以技术拆解+实战案例的形式呈现,帮助您快速理解其原理与价值,助力企业高效实现智能数据分析。关键词:MCP、Ch
- 2025年人形机器人赛道爆发!这10家“黑马公司”一季度净利润暴涨,技术突破与商业化落地双轮驱动
2025年,人形机器人行业迎来历史性转折点。随着特斯拉OptimusGen-3量产突破20万台、波士顿动力AtlasE-Atlas电驱版发布,以及中国政策红利释放(如工信部《人形机器人创新发展指导意见》),全球市场进入“从0到1”的爆发期。本文通过公开财报数据与行业动态,梳理出2025年第一季度净利润增长最快的10家核心企业,并深度解析其技术突破与商业逻辑。一、增长最快TOP10企业榜单(数据来源
- 数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库数据仓库ai
数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比关键词:数据仓库、星型模型、雪花模型、数据建模、对比分析摘要:本文深入探讨了数据库领域数据仓库中的星型模型与雪花模型。首先介绍了数据仓库建模的背景知识,包括目的、预期读者和文档结构等。接着详细阐述了星型模型和雪花模型的核心概念、联系以及各自的架构特点,并通过Mermaid流程图进行直观展示。然后对两种模型的核心算法原理展开分析,结合Python源代码进行说
- GRU与LSTM之间的联系和区别
AI扶我青云志
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前面我们谈到RNN与LSTM之间的关系,而GRU也是循环神经网络中的一种模型,那么它与LSTM有什么区别呢?接下来我来对GRU(GatedRecurrentUnit)模型进行一次深度解析,重点关注其内部结构、参数以及与LSTM的对比。GRU是LSTM的一种流行且高效的变体,由Cho等人在2014年提出,旨在解决与LSTM相同的长期依赖问题,但通过更简化的结构和更少的参数来实现。核心思想:简化LST
- 细粒度IP定位参文27(HGNN):Identifying user geolocation(2022年)
[27]F.Zhou,T.Wang,T.Zhong,andG.Trajcevski,“Identifyingusergeolocationwithhierarchicalgraphneuralnetworksandexplainablefusion,”Inf.Fusion,vol.81,pp.1–13,2022.(用层次图、神经网络和可解释的融合来识别用户的地理定位)论文地址:https://do
- fastGPT 接入Ollama 模型避坑指南
枫蓝驿
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一、fastGPT添加应用调用大模型报404错误确认docker-composer.yml中的oneApi配置项是否正确-DEFAULT_ROOT_PSW=Pass1234 #AI模型的API地址哦。务必加/v1。这里默认填写了OneApi的访问地址。-OPENAI_BASE_URL=http://192.168.1.216:3001/v1#AI模型的APIKey。(这里默认填写了OneAPI的快
- 用Ruby脚本抓取百度MP3新歌Top 100发布到闲聊
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Ruby百度脚本RubyPHPrubygems
昨天和ouspec闲聊谈到可以用[url=http://www.iteye.com/wiki/JavaEye/1499-javaeye-api-help]JavaEye的闲聊api[/url]做些什么:[url]http://quake.iteye.com/blog/chat/1766[/url][quote]用JavaEye的闲聊API可以做什么?举例子:你可以注册一个账号,写个小程序从某个"专
- 探索《非官方知乎 API》:解锁知乎数据潜能指南
探索《非官方知乎API》:解锁知乎数据潜能指南Unofficial-Zhihu-API深度学习模型自动识别验证码,python爬虫库自动管理会话,通过简单易用的API,实现知乎数据的爬取项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unofficial-Zhihu-API项目介绍非官方知乎API是一个由社区贡献的开源工具,位于https://github.com/l
- 在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排z怎么 结合模型特性和任务目标
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonprompt人工智能自然语言处理均值算法语言模型
在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排z怎么结合模型特性和任务目标在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排确实需要结合模型特性和任务目标。从自注意力机制的原理及应用场景来看,关键信息的位置选择需遵循以下启示,并结合具体场景灵活调整:一、核心启示:提示词的“信息权重”与“位置效应”1.最后位置的信息更易被模型“重点处理”原理:生成任务中(如文本续写、回答问题),模型生成最后一个
- 借助 KubeMQ 简化多 LLM 集成
强哥之神
智能路由器transformer深度学习语言模型架构deepseek
将多个大语言模型(LLM),如OpenAI和Anthropic的Claude集成到应用程序中是一项具有挑战性的任务。处理不同API和通信协议的复杂性,以及确保请求高效路由,都会带来诸多难题。然而,使用消息代理和路由器可以成为解决这些问题的优雅方案,能处理这些痛点并提供多项关键优势。在本文中,我们将探讨如何实现这一点,并提供代码示例,指导大家如何使用KubeMQ构建一个与OpenAI和Anthrop
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 科普语音交互所需开源技术方案
以下是ASR(自动语音识别)、LLM(大语言模型)和TTS(文本转语音)三者结合的应用场景及开源方案:一、应用场景智能语音助手如百聆(Bailing),支持语音输入、意图理解、任务管理及语音输出,端到端延迟仅800ms,支持打断和记忆功能。车载语音交互系统(如蔚来、小鹏),结合ASR识别指令、LLM处理复杂查询(如"找有充电桩的高评分餐厅")和TTS提供语音反馈。语音到语音翻译(S2ST)阿里Fu
- 结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践
大模型之路
RAGrag
一、引言:混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域,检索增强生成(RAG)技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容,结合大语言模型(LLM)生成回答,有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而,单一的稠密向量检索(如基于Transformer的嵌入模型)在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性,而稀疏向量检索(如BM25)虽擅长精确关键词匹配,却缺乏语义理
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
回到顶部
全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name