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dog250
tcp网络
http协议仅仅是一个应用层协议,它使用了传输层tcp协议的功能而已,因此http协议在tcp的语义成立的情形下可以自由发挥,正是由于这种自由发挥导致了监控http成为了可能,本质原因在于,无疑,http还是要听tcp的。设客户端A,http目的地址为W,监控主机为B,序列如下:A->W:发送正常的http请求B:由于B是A和W之间的旁路主机,因此B能得到此次访问B->A:B快速向A发送一个事先准
- 目标跟踪领域经典论文解析
♢.*
目标跟踪人工智能计算机视觉
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、JAVA、PYTHON与SAP的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!目标跟踪是计算机视觉领域的一个
- 软件版本发布-教程
Amarantine、沐风倩✨
java开发语言
前言:软件发布一个版本,通常指将开发完成、测试通过的系统打包并正式交付使用。这一过程既可以是内部交付,也可以是对外发布。下面分为“版本定义”→“流程步骤”→“工具与规范”三个部分。一、版本发布的基本概念版本号(Version):如v1.0.0,遵循语义化版本(SemVer):主版本号.次版本号.修订号(例如2.1.4)主版本号:大变更,不兼容老版本(如重构接口)次版本号:功能增强,兼容老版本修订号
- C++中对象传参的几种方式
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c++
在C++中传递对象作为函数参数有多种方式,每种方式都有不同的语义、性能特点和适用场景。以下是全面的分析和最佳实践指南:1.按值传递(PassbyValue)voidprocessObject(MyClassobj){//操作obj的副本}MyClassoriginal;processObject(original);//复制构造新对象特点:创建对象的完整副本函数内修改不影响原始对象调用时发生复制构
- 燕山大学编译原理期末考试
能运行就算成功
经验分享
软件工程专业的首先,这一门课无法在三四天内速成(指零基础的)要是有考前才开始学到同学至少要提前一周开始学习(我觉得这都比较紧张,两周才算宽裕),b站上的速成课不全!不全!不全!不要想着完全看速成课,你要非这样我也没办法。考试范围如下:编译程序构成、编译程序与解释程序区别,词法分析、语法分折、语义分折及其任务,文法,语言,句型,句子,短语,推导,归约,句柄,文法、语言二义性,文法分类,有穷自动机、正
- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- Objective-C面向对象编程:类、对象、方法详解(保姆级教程)
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目录一、核心概念二、类的定义(分.h和.m文件)1.头文件(.h)——公开声明2.实现文件(.m)——具体实现3.属性特性解析原子性所有权语义(ARC环境下)读写控制三、对象创建与内存管理1.创建对象的两种方式2.关键步骤解析3.instancetype四、方法调用(消息传递机制)1.基本语法2.关键概念五、self与super关键字六、动手实践:完整工作流1.创建Person对象并调用方法2.项
- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
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从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要:本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念,通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理,结合Python代码进行详细说明,同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分,带领
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
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ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
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在云计算的时代,AWSLambda与RDS的结合为开发者提供了高效且灵活的解决方案。然而,在实际应用中,我们常常会遇到一些性能瓶颈。本文将通过一个真实案例,探讨如何优化AWSLambda与RDS之间的连接,以提高API的响应速度。背景介绍最近,我们在AWS上部署了一个使用Dotnet6开发的API,它通过APIGateway暴露给外部,并连接到同VPC内的MySQLAuroraRDS数据库。部署前
- 【RAG面试题】如何获取准确的语义表示
目录回答模板语义表示是干什么的?如何获取准确语义表示的关键步骤?1.选择合适的Embedding模型2.正确的文本预处理与切分3.文本清洗与标准化4.构建合理的向量库5.检索质量验证与优化详细知识点覆盖面试回答技巧回答模板在RAG中,准确的语义表示直接影响检索相关性。通常会从以下几方面确保语义表示准确:选择高质量的嵌入模型,如bge-m3或text-embedding-v1;正确的预处理和切分:采
- Apache Flink深度解析:现代流处理引擎
暴躁哥
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好的,我来帮您写一篇关于Flink技术的详细介绍博客:ApacheFlink深度解析:现代流处理引擎一、Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理和批处理统一计算引擎。它提供了数据流上的状态计算、精确一次性语义保证、高吞吐、低延迟等特性,能够运行在所有常见的集群环境中。1.1核心特性统一的流批处理精确一次性语义事件时间处理有状态计算高吞吐和低延迟高可用性配置内存管理二、Flink
- Python爬虫实战:研究jieba相关技术
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1.引言1.1研究背景与意义随着互联网技术的飞速发展,网络新闻已成为人们获取信息的主要渠道之一。每天产生的新闻文本数据量呈爆炸式增长,如何从海量文本中高效提取有价值的信息,成为信息科学领域的重要研究课题。文本分析技术通过对文本内容的结构化处理和语义挖掘,能够揭示隐藏在文本中的主题、情感和趋势,为舆情监测、信息检索、内容推荐等应用提供技术支持。1.2研究目标与方法本研究旨在构建一个完整的新闻文本分析
- 【云原生】Docker 部署 Elasticsearch 9 操作详解
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目录一、前言二、Elasticsearch9新特性介绍2.1基于Lucene10重大升级2.2BetterBinaryQuantization(BBQ)2.3ElasticDistributionsofOpenTelemetry(EDOT)2.4LLM可观测性2.5攻击发现与自动导入2.6ES|QL增强2.7语义检索三、基于Docker部署Elasticsearch93.1Elasticsearc
- PNAS顶刊:使用 GPT-4 揭示概念的语义
GaëlLeMens、BalázsKovács、MichaelT.HannanandGuillemPros合作的题为“UncoveringthesemanticsofconceptsusingGPT-4”的文章,发表于ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences。摘要最近的大型语言模型(LLM),如GPT-3.5和GPT-4生成类似人类的文本的能力表明,社会科
- C++智能指针概念理解的面试题
xgbing
[C/C++]c++机器学习人工智能自动驾驶
C++智能指针概念理解的面试题第一部分:基础概念解释std::unique_ptr和std::shared_ptr在以下方面的区别:所有权语义性能开销自定义删除器的存储方式是否支持数组类型答案:所有权语义:unique_ptr:独占所有权,不能复制,只能移动shared_ptr:共享所有权,通过引用计数管理,可以复制性能开销:unique_ptr:几乎无额外开销(等同于原始指针)shared_pt
- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
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从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、跨模态映射、语义空间、AI泛化能力、大模型、少样本学习、数据效率摘要:传统AI需要“见多识广”才能识别新事物,但现实中很多场景(如稀有物种、冷门物品)缺乏足够数据。零样本学习(Zero-ShotLearning,ZSL)就像AI的“推理翻译官”,能让机器通过“文字描述”理解“没见过的图片”。本文将用“认新单词”的生活故事,一步步拆解零
- 【面试宝典】【大模型入门】【模型微调】
曾小文
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面试热点科普:监督微调vs无监督微调,有啥不一样?在大模型时代(比如BERT、GPT)里,我们经常听到“预训练+微调”的范式。但你可能会疑惑——监督微调、无监督微调,到底有啥区别?用的场景一样吗?今天这篇,带你5分钟搞懂这对“孪生兄弟”的异同✅1.术语定义名称定义说明预训练(Pretraining)在大规模通用数据上训练模型,学习“通用知识”,比如语言规律、语义表示。微调(Fine-tuning)
- 从TCP到MQTT再到HTTP:一文读懂网络协议的核心差异与关系
豆豆(前端开发+ui设计)
网络协议tcp/iphttp
TCP、MQTT、HTTP是网络通信中不同层次的协议,它们在功能和应用场景上有显著区别,同时也存在一定的关联。以下是它们的详细对比和关系说明:1.TCP(传输控制协议)定位:传输层协议(OSI第4层)。作用:提供可靠的、面向连接的数据传输,确保数据按序到达、不丢失、不重复。特点:三次握手建立连接,四次挥手断开连接。流量控制、拥塞控制机制。无应用层语义(仅传输字节流,不关心内容)。典型应用:作为底层
- FastMCP 2.9 版本详解:MCP 原生中间件与类型转换增强
炼丹上岸
中间件人工智能pythonfastapiMCPfastmcp
下面我将从三个方面来讲解这个,第一是讲解2.9版本的更新,第二是讲解什么将手动解析底层JSON-RPC消息,丢失FastMCP高层语义,第三是讲一讲,什么叫做中间件。不了解的兄弟们系好安全带,我们准备发车了!一、中间件系统的革命性升级1.传统中间件方案的痛点局限性:仅支持web传输(如HTTP、SSE),无法用于本地STDIO传输需手动解析底层JSON-RPC消息,丢失FastMCP高层语义(如T
- 使用LangChain与Solar进行文本嵌入
Zbb159
langchain
使用LangChain与Solar进行文本嵌入在处理自然语言处理中,文本嵌入是将文本转换为数字向量的一种技术,它使计算机能够理解和处理文本数据。在这篇文章中,我们将探索如何使用LangChain与Solar进行文本嵌入。技术背景介绍文本嵌入可以用于多种自然语言处理任务,例如文本分类、情感分析和语义搜索等。Solar是一种简单易用的嵌入服务,提供了强大的推理能力,可以轻松地将文本转换为嵌入向量。核心
- 69、Flink 的 DataStream Connector 之 Kafka 连接器详解
猫猫爱吃小鱼粮
Flink-1.19从0到精通flinkkafka大数据
1.概述Flink提供了Kafka连接器使用精确一次(Exactly-once)的语义在Kafkatopic中读取和写入数据。目前还没有Flink1.19可用的连接器。2.KafkaSourcea)使用方法KafkaSource提供了构建类来创建KafkaSource的实例。以下代码片段展示了如何构建KafkaSource来消费“input-topic”最早位点的数据,使用消费组“my-group
- 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
- Java:Spi 小实战
weixin_34248118
java数据库
背景Java中区分Api和Spi,通俗的讲:Api和Spi都是相对的概念,他们的差别只在语义上,Api直接被应用开发人员使用,Spi被框架扩张人员使用,详细内容可以看:http://www.cnblogs.com/happyframework/p/3325560.html。Java类库中的实例代码1Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");2Connection
- 第8章:智能菜谱生成器——语言模型如何解析烹饪秘方
白嫖不白嫖
深度求索-DeepSeek语言模型人工智能自然语言处理
第8章:智能菜谱生成器——语言模型如何解析烹饪秘方从语义理解到操作执行的完整技术解密工业案例背景:法国里昂的Bocused’Or国际烹饪大赛选手手册中记载这样一道经典指令:“将酱汁熬煮至Nappé状态(即勺子划过痕迹缓慢回填)”。当传统NLP系统将其简单译为"煮浓",新一代Transformer模型却精准解析出粘度为1500-2000cP的物性指标,并据此生成控温方案。这背后的核心技术便是基于烹饪
- WebRTC 语音激活检测(VAD)算法
u013250861
Audiowebrtc算法语音识别
语音激活检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率。激活检测属于语音处理系统的前端操作,在语音检测领域意义重大。但是目前的语音激活检测,尤其是检测人声开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于能判断,但是不敢保证判别准确性的阶段。通常搭建机器人聊天系统主要包括以下三个方面:语音转文字(ASR/STT)语义内容(NLU/NLP)文字转语音(TTS)
- VINS-Mono 开源项目安装与使用指南
劳丽娓Fern
VINS-Mono开源项目安装与使用指南VINS-Mono项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VINS-MonoVINS-Mono是一个专为单目视觉惯性系统设计的实时SLAM框架,旨在提供高精度的视觉惯性里程计。本指南将带你深入了解其目录结构、启动文件以及配置文件,帮助你快速上手并应用此项目。目录结构及介绍VINS-Mono的项目结构清晰地组织了不同的组件
- 【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法:让计算效率 “飞” 起来
heimeiyingwang
算法深度学习算法人工智能
一、为什么需要Winograd卷积算法?从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而,卷积操作作为CNN的核心计算单元,其计算量巨大,消耗大量的时间和计算资源。随着模型规模不断增大,传统卷积算法的计算效率成为限制深度学习发展的一大瓶颈。Winograd卷积算法的出现,犹如一把利刃,直击传统卷积计算的痛点。它通过巧妙的数学变换,大幅
- 从零构建企业知识库问答系统(基于通义灵码+RAG+阿里云OSS的落地实践)
大熊计算机
开发实战阿里云云计算
1企业知识管理在大型企业环境中,知识管理面临三大痛点:信息孤岛(40%的企业知识分散在10+个系统中)、检索低效(员工平均每周浪费3.5小时查找信息)和知识流失(专家离职导致关键经验断层)。传统解决方案如Wiki或文档管理系统存在两大局限:被动检索:用户需精确知道搜索关键词理解缺失:无法解析"季度营收增长率计算方法"等复合问题RAG(检索增强生成)技术的革命性在于将语义检索与大语言模型结合:用户问
- Word2Vec 原理是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonword2vec人工智能自然语言处理
Word2Vec原理是什么一、核心概念:从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入(WordEmbedding)模型,其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量(词向量),使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。本质:通过神经网络学习词语的分布式表示(DistributedRepresentation),打破传统one-hot编码“维度高、无语义关联”的
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
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";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri