- 深入解析五大 LLM 可视化工具:Langflow、Flowise、Dify、AutoGPT UI 和 AgentGPT
花千树-010
AI编程langchain机器学习AI编程python机器人
近年来,大语言模型(LLM)技术的迅猛发展推动了智能代理(Agent)应用的广泛应用。从任务自动化到智能对话系统,LLM代理可以极大简化复杂任务的执行。为了帮助开发者更快地构建和部署这些智能代理,多个开源工具应运而生,尤其是那些提供可视化界面的工具,让开发者通过简单的图形界面设计、调试和管理智能代理。本文将详细介绍五款热门的LLM可视化工具,分别是Langflow、Flowise、Dify、Aut
- Python聊天服务器(一)
weixin_34375251
python网络数据结构与算法
对于镜像服务端来说,支持同时多个连接的能力是非常有用的,但是这也对服务端的实际功能没有多大的改变。每个客户端只跟服务端交互,甚至不跟其它客户端进行间接地交互。这是一个流行的模型,WEB服务器和MAIL服务器都使用这种模型。这里还有另外的一个类型的服务端:用于连接每个客户端。对很多程序来说,他们关注的并不是服务端,而是还有什么人连接到它。在线聊天室和游戏是这种类型的流行应用。在这一章,我们将设计和建
- COI实验室技能:图像到图像的深度学习开发框架(pytorch版)
山颠海涯
深度学习pytorch人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接:https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
- 【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享(附原数据表)
拓端研究室
人工智能
原文链接:https://tecdat.cn/?p=37516随着人工智能技术的迅猛发展,AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示,2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元,且未来五年复合增长率有望达到30.4%。多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向,从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末403
- 分布式事务
天黑了g
技术方案分布式后端微服务
在微服务结构中,分布式事务是经常要考虑的问题。分布式事务解决方案有多种,有各自的优劣势和适用场景。主流的分布式事务框架库是阿里的seata,将根据seata库说明这些分布式事务的特点。尽量避免使用分布式事务。按照领域驱动设计思想,微服务之间是低耦合,微服务内部是高内聚,领域的限界上下文一般都在一个微服务里,那么微服务内的领域模型也是高内聚的。良好的架构设计只需在微服务里通过本地事务和领域事件就能够
- IDEA 常用插件推荐,美观又实用!
攀小黑
intellij-ideajavaide
1、TONGYlLingma-YourAlCodingAssistant.Typeless,Codemore.通义灵码,是一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力,并针对阿里云SDK/API的使用场景调优,为开发者带来高效、流畅的编码体验。兼容VisualStudioCode、Visua
- 11.20-补充
索伯列夫
translate:transform:transform属性向元素应用2D或3D转换。该属性允许我们对元素进行旋转、缩放、移动或倾斜。transition:div中的div居中transform:translateX(-50%)扇形:div{width:0;height:0;border:11pxsolidred;border-radius:11px;border-color:redtransp
- Python实现多线程、多进程及协程
闲人编程
pythonpython开发语言多线程多进程协程并发异步
目录Python实现多线程、多进程及协程引言1.多线程(Threading)1.1多线程的基本概念1.2多线程的优点和缺点1.3Python多线程的实现2.多进程(Multiprocessing)2.1多进程的基本概念2.2多进程的优点和缺点2.3Python多进程的实现3.协程(Coroutine)3.1协程的基本概念3.2协程的优点和缺点3.3Python协程的实现4.三种并发模型的对比与选择
- 大模型面试通关指南:常见问题与答案解析 史上最全超详细 收藏我这一篇就够了
程序员辣条
面试职场和发展大模型人工智能AI大模型
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式:请简述什么是大模型,以及它与传统模型的主要区别是什么?回答:大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型,如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模:大模型拥有更多的参数和更复杂的结构,从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外,大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
- 【C-实践】文件服务器(4.0)
轩轶子
#C语言实践c语言服务器开发语言
文件服务器1.0文件服务器2.0文件服务器3.0概述使用了tcp+epoll+线程池+生产者消费者模型,实现文件服务器有两个进程,主进程负责接收退出信号用来退出整个程序;子进程负责管理线程池、客户端连接以及线程池的退出子进程中的主线程生产任务,其他子线程消费任务与3.0的区别是线程池的退出方式,在收到退出信号后,通知线程池让它们自己退出。3.0是暴力退出线程池,4.0是温和退出线程池在任务队列中新
- gpt-2语言模型训练
谷隐凡二
Python机器学习python人工智能
一、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容,针对性下载对应的数据集,我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理,然后把需要处理的数据丢给模型去训练,这个模型我是直接从GPT2的网站下载下来的依赖的必要文件截图如下:二、具体代码样例实现:importosimportpandasaspdfromtransformersimportGPT2Tokenizer,GPT2
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- 如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示
AI脑极体
chatgpt人工智能
ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西,但是通过精心设计提示,可以确保获得最佳结果。在这篇文章中,我们将探讨如何做到这一点。在本文中,我将向你展示如何编写提示,激励驱动ChatGPT的大语言模型(LLM)提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来,我测试了几十个AI聊天机器人。这里是我最新的首选编写有效提示,通常被称为提示工程,已经成为一个高薪职
- 说说百度大模型算法工程师二面经历
AI小白熊
百度算法人工智能大模型面试ai自然语言处理
百度大模型算法工程师面试题应聘岗位:百度大模型算法工程师面试轮数:第二轮整体面试感觉:偏简单面试过程回顾1.自我介绍在自我介绍环节,我清晰地阐述了个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长,展示了自信和沟通能力。2.Leetcode题具体题意记不清了,但是类似【208.实现Trie(前缀树)】题目内容Trie(发音类似“try”)或者说前缀树是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中的
- 一口气了解大模型相关通识,基础笔记!
AI小白熊
笔记数据库架构面试职场和发展transformerai
一、大模型生态有哪些语言类大模型:GPT-3、GPT-3.5、GPT-4系列模型。并且,OpenAl在训练GPT-3的同时训练了参数不同、复杂度各不相同的A、B、C、D四项大模型(基座模型),用于不同场景的应用;其中,A、B、C、D模型的全称分别是ada、babbage、curie(居里)和davinci(达芬奇),四个模型并不是GPT-3的微调模型,而是独立训练的四个模型;四个模型的参数规模和复
- 文件权限类
不排版
Linux权限:安全模型:文件权限:r,w,x目录权限:r,w,xrwx:rw-,r--,r-xrwx:111,7rw-:110,6r-x:101,5r--:100,4-wx:011,3-w-:010,2--x:001,1---:000,0750:rwxr-x---练习:1、600,640,660,775,755,750,700,4002、rwxr-x---,r-xr-x---,rw-r-----
- 微机原理第七周笔记
遥控老爷
5.7汇编语言程序设计举例汇编源程序的设计步骤分析问题,建立数学模型确定最佳算法合理分配存储单元和寄存器绘制流程图编写程序调试程序程序基本结构模块化设计方法✓“自顶向下,逐步细化”结构化编码方法✓顺序、分支、循环三种基本结构顺序程序设计指令指针IP值线性增加,IP=IP+1条件程序设计IP值受标志位的影响而跳变,影响标志的指令CMP、TEST、JXX循环程序设计IP值受计数器CX中的值不为零而循环
- 英语流利说懂你英语 Level6 Unit2 Part4 Listening - Aging Population
wxl_dl
Theworld'spopulationisgrowingatarateofalittlemorethan1%peryear.However,notallsegmentsofthepopulationaregrowingatthesamerate.Thisgraphshowstherateofgrowthof3differentgroups:children,adultsandtheelderly
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
aigcpython开发语言ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- django实操:换用自建mysql用户表(一次失败的经历)
EelBarb
pythondjangomysqlpython
前言别想了,基础不扎实的话,还是老老实实用django自带的用户模块吧!这是一次耗时而且失败了的经历。因为是一次失败的经历,这里我给出一些残酷的经验。实操重写用户模型这是我唯一成功的案例,你需要建一个类似如下的django-orm模型mysql_models.pyfromdjango.dbimportmodelsfromdjango.contrib.auth.modelsimportAbstrac
- 【微服务】springboot 整合 SA-Token 使用详解
小码农叔叔
微服务治理与实战SA-Token使用详解sa-token使用详解sa-tokensa-token使用sa-token认证授权java使用sa-token
目录一、前言二、认证与授权介绍2.1什么是认证2.1.1认证的目的2.1.2认证基本步骤2.2什么是授权2.2.1常用的授权模型三、微服务中常用的认证安全框架3.1SpringSecurity3.1.1SpringSecurity特点3.2JWT(JSONWebTokens)3.2.1JWT特点3.3其他认证安全框架四、SA-Token介绍4.1SA-Token是什么4.2SA-Token特点4.
- 超越传统:Reflection 70B如何革新AI语言处理
黑金IT
人工智能AI编程
Reflection70B:AI语言模型的新里程碑AI领域迎来了革命性的变革,HyperWrite公司推出的开源AI大模型Reflection70B,以其卓越的性能在多个基准测试中超越了GPT-4o和Llama3.1。这款基于Meta的Llama3.170BInstruct构建的模型,采用了先进的“Reflection-Tuning”技术,能够在最终确定回答前检测并纠正自身的错误,显著提高了输出的
- 双重差分模型DID
PD我是你的真爱粉
计量经济学金融
双重差分模型(DID)–潘登同学的计量经济学笔记文章目录双重差分模型(DID)--潘登同学的计量经济学笔记基本思想构造模型数据前提稳健性检验共同趋势(CT)检验安慰剂检验stata示例DID估计平行趋势检验安慰剂检验基本思想双重差分法可以理解为对随机分配实验的一种模拟,在没有随机实验的情况下去验证因果关系。步骤:分组:对于一个自然实验,其将全部的样本数据分为两组:一组是受到干预影响,即实验组;另一
- auto encoder
war3gu
深度学习
Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像,都可以进行信息的压缩,都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型,而Deepauto-encoder是一种神经网络,中间特别窄的bottleneck的数据作为压缩的codeencoder与decoder的参数可以相互独立,也可以互为逆数字图片auto-encoder,越是deep的auto-encoder,压缩出
- apimodel 可以重复吗_fastapi教程翻译(十三): Response Model(响应模型)
小丸子书单
apimodel可以重复吗
您可以在任何路径操作中使用参数response_model声明用于响应的模型:@app.get()@app.post()@app.put()@app.delete()etc.一、response_model1.举例fromtypingimportListfromfastapiimportFastAPIfrompydanticimportBaseModelapp=FastAPI()classItem
- 推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐
萱仔学习自我记录
推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- max 2013+ 孤立模式
锦囊喵
原文链接工具链接maxScriptsjedie----Lagacy"IsolateSelection"formax2013----Pleasevote:--http://3dsmaxfeedback.autodesk.com/forums/76763-small-annoying-things/suggestions/2771695-max-2013-make-isolate-selection-
- 自动编码器 - Autoencoder
hellozhxy
深度学习人工智能机器学习
文章目录一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器(Autoencoder)搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器(denoisingautoencoder,DAE)参考链接一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等,仅仅是自编码器的话,其原理
- 大语言模型的上下文窗口(Context Windows):对人工智能应用的影响
澳鹏Appen
生成式AI人工智能与机器学习RAG人工智能语言模型自然语言处理
大语言模型(LLMs)极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。我将深入探讨上下文窗口是什么、它们对人工智能应用的影响以及组织在利用大语言模型时的一些考量。澳鹏在提升大语言模型开发方面处于领先地位,提供一系列对超越当前性能基准至关重要的服务。我们专注于大语言模型创建的复杂细节,包括上下
- 编程模型
咔啡
本节介绍SpringCloudStream的编程模型。SpringCloudStream提供了许多预定义的注释,用于声明绑定的输入和输出通道,以及如何收听频道。声明和绑定频道触发绑定@EnableBinding您可以将Spring应用程序转换为SpringCloudStream应用程序,将@EnableBinding注释应用于应用程序的配置类之一。@EnableBinding注释本身使用@Conf
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&