- 新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌
CircuitWizard
人工智能
Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的公司,其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术,致力于提升人机交互的自然性和效率。以下是关于Manus新一代AI软件的详细介绍及其核心功能:1.核心技术与创新Manus的AI软件基于以下技术突破:高精度手部追踪:通过深度学习算法和摄像头/传感器数据,实时捕捉手部骨骼、关节和肌肉的细微动作,精度可达亚毫米级,支持复杂
- 【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
以下内容详细剖析了NLP中情感分析(SentimentAnalysis)和主题建模(TopicModeling)的技术与方法,分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题,并提供示例代码和讲解,可在Python环境下直接运行。目录情感分析(SentimentAnalysis)1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例:基于机器学习的情感分类主题建模(Topic
- 搜广推校招面经三十八
Y1nhl
搜广推面经算法pytorch推荐算法搜索算法机器学习
字节推荐算法一、场景题:在抖音场景下为用户推荐广告词,吸引用户点击搜索,呈现广告这一流程的关键点以及可能遇到的困难。二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中,梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题,尤其是在处理长序列数据时。为了克服这些问题,Transformer采用了一系列技术:2.1.残差连接(ResidualConnections)每个子层(包
- 【深度学习】PyTorch v2.6 Overview
OpenSeek
人工智能#机器学习#深度学习pythonpytorch人工智能
PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库,用于使用GPU和CPU进行深度学习。PythonAPI序号API名称解释1torchPyTorch核心库(中文:火炬)PyTorch的核心库,提供了张量操作、自动求导等基础功能。2torch.nn神经网络模块包含构建神经网络所需的各种模块,如层、损失函数等。3torch.nn.functio
- PyTorch 显存分配不均匀
LutingWang
debugpytorch人工智能python
在使用PyTorch进行深度学习训练时,可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足,影响训练效率。排查思路:开启两个Shell,ShellA用于运行训练脚本,ShellB用于实时监控显存。在ShellA运行训练脚本。在另一个shell中运行nvidia-smi-l1。这个命令会每秒刷新一次nvidia-smi的结果,方便实时观察各GPU显存的变化情况。观察GPU0何时
- PyTorch 训练循环全攻略:从零到精通的深度学习秘籍
吴师兄大模型
PyTorch深度学习pytorch人工智能训练循环LLM大模型python
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- python搭建NPL模型的详细步骤和代码
百锦再@新空间代码工作室
包罗万象python开发语言djangoflaskpygamepip
目录**一、环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型****六、使用预训练的BERT模型****七、模型评估****八、部署模型****总结**1.**人机交互的核心技术**2.**推动AI技术发展的动力**3.**广泛
- golang深度学习-性能分析
老狼伙计
golang编程语言云原生学习笔记golang深度学习开发语言
性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态,有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。pprof工具:常用于分析资源的使用情况,可以采集程序运行时的多种不同类型的数据(例如CPU占用、内存消耗和协程数量等),并对数据进行分析聚合生成的报告。trace工具:则关注程序运行时的事件(例如协程状态切换,GC的开始和结束、系统调用等等),常用于分析延迟、阻塞和调度等问题。pprof工
- 专业 英语
程序员爱德华
英语专业英语
文章目录一、计算机1.计算机基础(1)计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习(1)论文(2)深度学习DL(3)计算机视觉CV(4)自然语言处理NLP(5)推荐系统(6)计算机图形学二、数学三、机械、材料四、医药五、英美计量单位一
- AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用
weixin_贾
农业模型气象人必备模型人工智能机器学习深度学习气候数据预测气候变化趋势农业生产气溶胶
全球气候变化是现代社会面临的最重要的环境挑战之一,影响了气温、降水、海平面、农业、生态系统等多个方面。气候变化的驱动因素主要包括温室气体排放、气溶胶浓度、火灾频发、海冰融化、叶绿素变化、农业变化和生态环境变化等。这些因素在全球范围内交互作用,导致复杂的气候变化模式。将学习如何应用ChatGPT、Deepseek辅助Python编程、学习如何下载处理NASA卫星、CMIP6数据。通过机器学习(K-m
- python 虚拟环境介绍
The One Neo
python开发语言
一、pippip介绍很简单,但是在学习深度学习的时候,虽然用过,但也仅仅是用过,对其了解不多,更多的是下载包,相对于pip,用的更多的反而是anaconda和miniconda这两个python包管理器。pip是Python的包管理工具,主要用于安装、更新、卸载Python软件包。它是Python官方推荐的工具,能够从PythonPackageIndex(PyPI)下载并安装符合指定依赖关系的包。
- 2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用
weixin_贾
PythonMATLABpython深度学习MATLAB编程深度学习模型图神经网络自编码物理信息神经网络目标检测大语言模型
第一章、注意力(Attention)机制1、注意力机制的背景和动机(为什么需要注意力机制?注意力机制的起源和发展里程碑)。2、注意力机制的基本原理(什么是注意力机制?注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重?)3、注意力机制的主要类型:键值对注意力机制(Key-ValueAttention)、自注意力(Self-Attention)与多头注意
- tensorflow keras 报错 :No gradients provided for any variable 原因与解决办法
研志必有功
tensorflow报错tensorflow深度学习机器学习神经网络自然语言处理
错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数,为什么会出现这个错误呢,因为在深度学习中,梯度的更新是由于反向传播算法的实现的,如果损失函数没有与已知的任何(除输入)层关联,那么,损失函数就无法求出关于各个函数的梯度,导致错误解决办法例如损失函数defcontrastive_loss_layer(left_inputs,right_in
- cv君独家视角 | AI内幕系列十四:【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)
cv君
原创项目级实战项目cv君独家视角AI内幕系列深度学习与计算机视觉精品人工智能aiisp科技python
目录摘要主要防抖技术手机防抖对比某拇指相机技术分析:1.基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤:代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
- Deepseek r1回答:人工智能的本质是什么? 给人类社会带来的意义是什么? 相比于之前的互联网革命,这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些?
强化学习曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
嗯,用户问的是人工智能的本质、对社会的意义,以及和互联网革命的比较。首先得拆解这三个问题,逐个分析。用户可能对AI有一定了解,但想深入理解其核心和影响。可能需要从技术、社会、历史角度切入。先想AI的本质。本质是什么?是模拟人类智能,还是数据处理?可能需要提到机器学习、深度学习,尤其是神经网络。但本质可能更深层,比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI,现在都是弱AI,专注于特定任务。然后是意
- (Pytorch)动手学深度学习:基础内容(持续更新)
孔表表uuu
神经网络深度学习pytorch人工智能
深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达
- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天:循环神经网络进阶
凡人的AI工具箱
深度学习pytorch学习人工智能pythonAI编程
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天:循环神经网络进阶在深度学习处理序列数据时,循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。今天,我们将深入探讨循环神经网络的进阶内容,包括BiLSTM的工作机制、注意力机制的数学原理,以及Transformer编码层的实现。目录BiLSTM的双向信息流机制LSTM回顾BiLSTM架构解析时序特征融合策略BiLSTM实现与案例注意力机制原理
- 使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型
xinxiyinhe
DeepSeek人工智能python
如果你想使用DeepSeek训练一个专门用于写小说的模型,以下是详细的指导指南。DeepSeek是一个强大的深度学习框架,支持自然语言处理任务。我们将基于DeepSeek的API和工具,结合HuggingFace的Transformers库,完成模型的训练和部署。详细指南:使用DeepSeek训练写小说模型1.环境准备1.1安装必要的库确保你已经安装了以下Python库:pipinstalltor
- Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤
大数据追光猿
大模型数据库AI编程语言模型人工智能深度学习
1.准备工作1.1安装依赖确保你的环境中安装了以下工具和库:Python:建议使用Python3.8或更高版本。PyTorch:用于运行深度学习模型。Transformers:HuggingFace提供的库,支持加载和运行预训练模型。FAISS:用于向量检索的高效库。GPTQ支持库:如auto-gptq或gptqmodel。安装命令运行以下命令安装所需的Python包:pipinstalltorc
- GitHub每日最火火火项目(3.7)
FutureUniant
github日推github人工智能计算机视觉音视频ai
ai-hedge-fund项目介绍:ai-hedge-fund是由virattt开发的项目,本质上是一个将人工智能技术应用于对冲基金领域的团队或平台。在金融市场中,对冲基金旨在通过各种策略获取超额收益,而人工智能具备强大的数据分析和预测能力,二者结合能为投资决策带来新的思路和方法。该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法,对大量的金融数据进行深入分析,包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交
- AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》(完整版PDF免费附下载)
AI大模型_学习君
人工智能pdfAI大模型RAG大模型技术中国数字人发展报告2024数字人
世界上的相遇都是久别重逢~数字人是通过多种数字智能技术创建,具备人类外观形象、声音语言、肢体动作与思维功能等特征的数字智能体。在技术层面,数字人通过数字建模手段实现,涵盖计算机图形学、动作捕捉、图形渲染、语音合成、深度学习等多项技术。当前,数字人正成为人工智能活跃的应用落地入口,对大数据、智能终端、具身智能等产业链接度、嵌入度、融合度较强,或将成为下一代互联网活跃的交互界面之一。公开数据显示,目前
- 新冠病毒感染人数预测(基于回归的神经网络项目)
|柳贯一|
深度学习回归神经网络数据挖掘
写在前面:我们做的事情:我们的目的是要得到一个好的模型,这个模型能够让我们预测好的y首先拿到一批数据,这批数据有x和准确的y,我们让x通过模型得到预测的y,让预测的y与准确的y去计算差距loss,根据这个差距loss去不断改变优化模型。一、神经网络项目的流程1、数据预处理:(深度学习最主要的数据处理,要先拿到数据)使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征
- 基于深度学习的视频修复
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习音视频人工智能dnn
基于深度学习的视频修复是一种利用深度学习技术对视频进行处理和优化,以修复视频中的损坏部分、提升视频质量、去除噪声和增强视觉效果的方法。这种技术在电影修复、视频编辑、监控视频增强、自动驾驶和虚拟现实等多个领域具有广泛应用。以下是关于这一领域的系统介绍:1.任务和目标视频修复的主要任务和目标包括:去噪声:去除视频中的噪声,提升视频的视觉质量。去模糊:减少或消除视频中的模糊区域,使视频更清晰。去伪影:消
- 【AI-42】如何调整参数和超参
W Y
人工智能
在机器学习和深度学习中,参数和超参数是两个重要概念,以下是一些常见的参数和超参数及其作用:参数权重(Weight)解释:可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”,其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度。权重越大,说明前一个神经元对后一个神经元的影响就越大;权重越小,影响就越小。作用:在模型训练过程中,权重不断调整,使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式,从而实现对数据的准确
- Python 在 AI 领域的应用:从零构建你的第一个 AI 模型
嵌入式Jerry
Pythonpython人工智能开发语言嵌入式硬件windowsubuntu
引言人工智能(AI)已经成为现代科技的核心,而Python是AI领域最受欢迎的编程语言之一。其强大的库和框架,如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn,使AI开发变得更加简单高效。本文将带你深入理解Python在AI中的应用,并通过机器学习(MachineLearning)和深度学习(DeepLearning)的实际示例,讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合
- 深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇深度学习opencv机器学习python
文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1:准备数据步骤2:创建模型步骤3:训练模型步骤4:预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类(如ResNet、MobileNet)目标检测(如YOLO、SSD)语义分割(如DeepLab)人脸检测(如OpenFace)2.使用步骤步骤1:加载模型步骤2:准备输入数据步骤3:推
- 【深度学习模型高效部署】tensorRT_Pro深度解读:部署深度学习模型的高效方案
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习深度学习人工智能tensorRT_ProTensorRT高性能推理机器学习模型部署
以下内容将对tensorRT_Pro项目做一个系统的介绍,包括其核心价值、主要功能、应用案例以及关键的示例代码(附详细解释),帮助你快速了解并上手如何基于TensorRT在NVIDIAGPU上实现高性能推理。一、项目概述GitHub-shouxieai/tensorRT_Pro:C++librarybasedontensorrtintegrationtensorRT_Pro是由开发者shouxie
- 基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计
深度学习&目标检测实战项目
YOLO无人机ui深度学习分类目标检测
一、引言随着无人机技术和深度学习算法的快速发展,农业领域逐渐引入了智能化监测手段。无人机农田监测结合了无人机的高空拍摄能力和计算机视觉技术,能够实时获取农田的图像数据,并对作物生长状态、病虫害检测、土地使用情况等进行智能分析。深度学习中的目标检测技术,如YOLOv5,能够帮助实现精准的农田监测,提供自动化的解决方案。在这篇博客中,我们将介绍如何利用YOLOv5进行无人机农田监测,如何使用图形用户界
- Keras深度学习实战——手写文字识别
鱼弦
机器学习设计类系统深度学习keras人工智能
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)Keras深度学习实战——手写文字识别1.介绍本教程将介绍如何使用Keras深度学习框架进行手写文字识别。手写文字识别是指将手写文字转换为相应的文本,该文本可
- 深度学习笔记——神经网络
肆——
深度学习深度学习笔记神经网络人工智能python
本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结,部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件,Trae,主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元,人工神经元有1个或者多个输入(模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动);对输入进行加权求和(模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同);对输入之和使用激活函数计算活性值(模拟细胞体产生兴奋或者抑制);输出活性值并传递
- 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 "xxxxx@xxxxx.com"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