- 综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”
硅谷秋水
机器学习机器学习神经网络深度学习
该零样本学习综述,发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要:大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上,许多应用程序需要对实例进行分类,而这些实例的类以前没有见过。零样本学习(Zero-ShotLearning)是一种强大而有前途的学习范例,其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
- 【小贪】项目实战——Zero-shot根据文字提示分割出图片目标掩码
贪钱算法还我头发
#DeepLearning#ComputerVisionAI目标检测深度学习python语义分割Zero-shot
目标描述给定RGB视频或图片,目标是分割出图像中的指定目标掩码。我们需要复现两个Zero-shot的开源项目,分别为IDEA研究院的GroundingDINO和Facebook的SAM。首先使用目标检测方法GroundingDINO,输入想检测目标的文字提示,可以获得目标的anchorbox。将上一步获得的box信息作为SAM的提示,分割出目标mask。具体效果如下(测试数据来自VolumeDef
- Zero-Shot Image Classification总结
夏日小光
1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap,然后对每一个类引入一个语义标签,可能是属性标签(attributelabel)、或者描述标签(sentenceembedding)等。对于某个类的属性标签(向量形式),每个维度表示一种属性,该维度下的取值表示这个属性在该类别中存在的可能性,值得注意的是ben
- Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记
Rising_Flashlight
论文阅读笔记计算机视觉
YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论,包括OpenAISora团队负责人,谢赛宁,好像还有杨植麟。虽然这个文章好像似乎被引量不是特别高,但是和AI甚至人类理解很本质的问题很相关,即是不是要通过生成来构建理解的问题,文章的做法也很巧妙,感觉是一些学者灵机一动的产物,好好学习一个!摘要这
- 【ChatIE】论文解读:Zero-Shot Information Extraction via Chatting with ChatGPT
Bigcrab__
神经网络Tensorflowchatgpt人工智能深度学习
文章目录介绍ChatIEEntity-RelationTripleExtration(RE)NamedEntityRecognition(NER)EventExtraction(EE)实验结果结论论文:Zero-ShotInformationExtractionviaChattingwithChatGPT作者:XiangWei,XingyuCui,NingCheng,XiaobinWang,Xin
- ICLR 2023#Learning to Compose Soft Prompts for Compositional Zero-Shot Learning
神拳小江南阿
CZSLsoftprompt深度学习
组合零样本学习(CZSL)中SoftPrompt相关工作汇总(一)文章目录组合零样本学习(CZSL)中SoftPrompt相关工作汇总(一)ICLR2023#LearningtoComposeSoftPromptsforCompositionalZero-ShotLearningIntroductionRelatedworkpromptParameter-efficientlearningPrel
- 【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018
一只瓜皮呀
零样本学习图神经网络知识图谱深度学习机器学习
Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉分类器,并提供视觉数据。处理陌生或新类的关键是将从熟悉类中获得的知识转移到陌生类的描述中。在本文中,我们基于最近引入的图卷积网络(GCN),提出了一种同时使用语义嵌入和类别关系来预测分类器的方法。对于一个已习得的知识图(KG),我们的方法将每个节点(表示视觉类别)作为输入语义嵌入。经过一
- huggingface pipeline零训练样本分类Zero-Shot Classification的实现
hehui0921
huggingface分类python数据挖掘
1:默认的model。fromhuggingface_hub.hf_apiimportHfFolderHfFolder.save_token('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')fromtransformersimportMBartForConditionalGeneration,MBart50TokenizerFastfromtransformersi
- 论文解读《Zero-Shot Category-Level Object Pose Estimation》类别级6D位姿估计
ZYLer_
6D位姿估计人工智能计算机视觉
论文:《Zero-ShotCategory-LevelObjectPoseEstimation》该文整体感觉不难,处理流程比较新颖,可以重点参考。Code:https://github.com/applied-ai-lab/zero-shot-pose(48star)摘要:解决问题:实例级姿态估计的问题。=>**零样本(也就是预测未见过的物体(没有该实例的数据标记和CAD模型),类别级)**预测来
- 【EAI 013】BC-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning
datamonday
具身智能(EmbodiedAI)具身智能人工智能模仿学习BC-Z遥操作数据收集
论文标题:BC-Z:Zero-ShotTaskGeneralizationwithRoboticImitationLearning论文作者:EricJang,AlexIrpan,MohiKhansari,DanielKappler,FrederikEbert,CoreyLynch,SergeyLevine,ChelseaFinn论文原文:https://arxiv.org/abs/2202.020
- CLIP 对比预训练 + 文字图像相似度:离奇调查,如何训练视觉大模型?
Debroon
医学大模型:健康长寿#深度学习深度学习
CLIP:如何训练视觉大模型?对比预训练图像编码器文本编码器最大的亮点:zero-shot图像分类总结CLIP论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdfCLIP=对比学习+预训练+文字图像相似度。对比预训练传统方法训练视觉模型的方式通常是使用有监督学习方法,需要收集大量图像和对应标签:CLIP采用了一种不需要人工大量标记数据的自监督学习方法。CLIP模型是一
- 论文阅读-Examining Zero-Shot Vulnerability Repair with Large Language Models
Che_Che_
论文阅读语言模型人工智能
1.本文主旨:这篇论文探讨了使用大型语言模型(LLM)进行零射击漏洞修复的方法。人类开发人员编写的代码可能存在网络安全漏洞,新兴的智能代码补全工具是否能帮助修复这些漏洞呢?在本文中,作者研究了大型语言模型(如OpenAI的Codex和AI21的JurassicJ-1)在零射击漏洞修复中的使用。他们研究了如何设计提示来引导LLM生成不安全代码的修复版本,这由于自然语言在语义和句法上有很多种表达方式而
- InstantID: Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds
猛码Memmat
rob-agent/aigc图像生成深度学习计算机视觉
文章目录IntroductionMainReference记录由国内首创的一个好玩的小项目,图像生成领域的新进展。但我希望现阶段计算机视觉领域的研究能更聚焦在语义分割和三维视觉上,这样能更方便与机器人等产品和工业实体结合。IntroductionInstantID是一个基于扩散模型的图像生成解决方案,能实现从单一参考图像到多样化风格化写真的快速生成。用户只需上传一张自拍,20秒就能得到定制版AI写
- 【论文阅读笔记】InstantID : Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds
LuH1124
论文阅读笔记图像编辑文生图论文阅读文生图扩散模型人脸识别
InstantID:秒级零样本身份保持生成理解摘要Introduction贡献RelatedWorkText-to-imageDiffusionModelsSubject-drivenImageGenerationIDPreservingImageGenerationMethod实验定性实验消融实验与先前方法的对比富有创意的更多任务新视角合成身份插值多身份区域控制合成结论和未来工作project:
- Revisiting Zero-Shot Abstractive Summarization in the Era of Large Language Models
UnknownBody
LLM语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《RevisitingZero-ShotAbstractiveSummarizationintheEraofLargeLanguageModelsfromthePerspectiveofPositionBias》的翻译。从位置偏差看大型语言模型时代零样本抽象概括摘要1引言2相关工作3提出的方法4结果5讨论6结论摘要我们通过测量位置偏差来表征和研究大型语言模型(LLM)中的
- En-Compactness:Self-Distillation Embedding&Contrastive Generation forGeneralized Zero-Shot Learning
computer_vision_chen
人工智能
1.引言基于大量标记数据的图像分类任务[6,16,23]由于深度学习的进步取得了巨大的进展[13,21,55]。然而,深度模型对数据的强烈依赖性使其在某些类别缺乏或甚至没有标记数据的情况下表现不佳[47]。零样本学习(ZSL)[24,35]被提出来解决这一数据缺失问题,通过识别来自未见过类别的对象。首先,它们在已见过的类别上学习分类模型,这些类别提供了训练样本,然后使用类别级别的语义描述符[10,
- 《Towards Robust Monocular Depth Estimation:Mixing Datasets for Zero-shot Cross-dataset Transfer》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimationMiDaS深度估计
参考代码:MiDaS1.概述导读:这篇文章提出了一种监督的深度估计方法,其中使用一些很有价值的策略使得最后深度估计的结果具有较大提升。具体来讲文章的策略可以归纳为:1)使用多个深度数据集(各自拥有不同的scale和shift属性)加入进行训练,增大数据量与实现场景的互补;2)提出了一种scale-shiftinvariable的loss用于去监督深度的回归过程,从而使得可以更加有效使用现有数据;3
- CVPR 2023: CLIP for All Things Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval, Fine-Grained or Not
结构化文摘
sketchmacosui
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.任务类型:图像检索:最常见任务,目标是检索与给定草图相似的图像。例如:[1,2,3,4,5,6,7,8,9,14,16,30,35,42,43,44,53,58,59,61,62,64,65,67,68,72,73]图像生成:相反,根据草图生成图像。例如:[11,33]目标检测:基于草图识别图像中的特定目标。例如:[13]2.输入模式:仅草图:
- SPOTTING LLMS WITH BINOCULARS: ZERO-SHOT DETECTION OF MACHINE-GENERATED TEXT
UnknownBody
LLM人工智能语言模型
本文是LLM系列文章,针对《SPOTTINGLLMSWITHBINOCULARS:ZERO-SHOTDETECTIONOFMACHINE-GENERATEDTEXT》的翻译。Binoculars定位LLMS:机器生成文本的零样本检测摘要1引言2LLM检测的历程3Binoculars:如何工作的4准确的零样本检测5可靠性6讨论与局限性摘要检测现代大型语言模型生成的文本被认为是困难的,因为LLM和人类
- 太通透了!大模型接入业务系统的最佳实践来了
机器学习社区
大模型数据库大模型模型微调prompt检索增强生成
文章目录一、背景二、业务系统接入大模型的三种方式用通俗易懂的方式讲解系列技术交流三、直接PROMPT(提示语)方式接入PROMPT的常用技巧Zero-Shot,One-Shot,Few-Shot链式思维任务分解如何在PROMPT提示语中嵌入业务知识四、通过RAG(检索增强)方式接入RAG的实现RAG的流程知识检索如何实现业务接入RAG检索的例子五、通过Fine-tuning(微调训练)接入微调训练
- Paper Reading: Metric3D Towards Zero-shot Metric 3D Prediction from A Single Image
竹底蜉蝣
PaperReading3d数码相机
Metric3DTowardsZero-shotMetric3DPredictionfromASingleImage论文链接开源项目一句话总结:作者提出了一个规范相机空间变换模块,可以将图像映射到规范空间里预测深度,然后再将深度预测图通过去规范变换恢复到真实尺度,从而达到单目真实深度预测的目的。Metric指的是真实世界中的度量值(XX米这种),不是相对的。由于相机参数不同,人们很难从单张图像中得
- CVPR2021佳作 | One-Shot都嫌多,Zero-Shot实例样本分割
计算机视觉研究院
计算机视觉机器学习人工智能深度学习编程语言
欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G给一个包含了未知种类多个实体的没训练过的新样本(thequeryimage),如何检测以及分割所有这些实例???长按扫描二维码关注我们一、分割回顾实例分割(InstanceSegmentation)实例分割(InstanceSegmentation)是视觉经典四个任务中相对最难的一个,它既具备语义分割(SemanticSegme
- Motion-Attentive Transition for Zero-Shot Video Object Segmentation(2020 AAAI)
行走江湖要用艺名
VOS
Motion-AttentiveTransitionforZero-ShotVideoObjectSegmentationIntroductionProposedMethodNetworkOverviewMATSA:AT:SSABARImplementationDetailsTrainingLossTraingingSettingsRuntimeExperimentsAblationStudyRe
- [2019CVPR论文笔记]Doodle to Search Practical Zero-Shot Sketch-based Image Retrieval
qq_44932092
CVPR2019图像检索图像检索CVPR2019深度学习few-shot
摘要文章地址:http[https://arxiv.org/pdf/1904.03451v1.pdf]在本文中,我们研究了基于零样本的草图图像检索(ZS-SBIR)的问题,其中人类草图被用作查询以从不可见的类别中检索照片。我们通过提出一种新颖的ZS-SBIR场景来进一步推进现有技术,该场景代表了其实际应用中的一步。新设置独特地认识到实际ZS-SBIR的两个重要但经常被忽视的挑战,(1)业余草图和照
- 【零样本草图检索】Doodle to Search: Practical Zero-Shot Sketch-based Image Retrieval
x124612
Zero-ShotSketch
Motivationssketch的数量和种类都很少,所以发展ZS-SBIR。而存在三个问题:sketch与image的domaingap;sketch的高度抽象;ZSL中从seenclass到unseenclass的语义迁移。需要合适的数据集能够包括上述挑战。Contributions1、发布新数据集QuickDraw-Extended。首先,数据集能模拟sketch与image之间的差距(比S
- Doodle to Search_ Practical Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval
HYY233
文献阅读
DoodletoSearch_PracticalZero-ShotSketch-BasedImageRetrievalSounakDey∗,PauRiba∗,AnjanDutta,JosepLlados´ComputerVisonCenter,UAB,Spain(西班牙,巴塞罗那大学,计算机视觉中心)Yi-ZheSongSketchX,CVSSP,UniversityofSurrey,UK(英国萨
- 105、Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object
C--G
#3D重建3d
简介官网 使用合成数据集来学习相对摄像机视点的控制,这允许在指定的摄像机变换下生成相同对象的新图像,用于从单个图像进行三维重建的任务。实现流程 输入图像x∈RH×W×3x\in\R^{H\timesW\times3}x∈RH×W×3,所需视点的相对摄像机旋转和平移R∈R3×3,T∈R3R\in\R^{3\times3},T\in\R^3R∈R3×3,T∈R3,合成视点图像的函数公式表示为:难点:尽
- Whisper: openAI开源准确率最高的通用语言语音识别
智慧医疗探索者
音视频处理whisper语音识别人工智能
简介我们研究了仅通过预测大量互联网音频录音的语音处理系统的能力。当扩大到68万小时的多语言和多任务监督时,生成的模型可以很好地泛化到标准基准,而且通常可以与之前的全监督结果相竞争,但在zero-shot识别设置中,无需进行任何微调。与人类相比,这些模型接近他们的准确性和鲁棒性。我们正在发布模型和推理代码,以便为进一步的鲁棒性语音处理工作提供基础。GitHub:https://github.com/
- DUET: Cross-Modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-Shot Learning论文阅读
GCTTTTTT
知识图谱论文论文阅读知识图谱人工智能迁移学习机器学习
文章目录摘要1.问题的提出引出当前研究的不足与问题属性不平衡问题属性共现问题解决方案2.数据集和模型构建数据集传统的零样本学习范式v.s.DUET学习范式DUET模型总览属性级别对比学习==正负样本解释:==3.结果分析VIT-basedvisiontransformerencoder.消融研究消融研究解释4.结论与启示结论总结启发PLMs的潜在语义知识引入多模态,跨模态整合细粒度角度考虑原文链接
- Zero-Shot Learning
不当菜鸡的程序媛
学习记录深度学习人工智能
借用huggingface一本书里面的一段话:huggingface有一个巨大的模型库,其中一些事已经非常成熟的经典模型,这些模型即使不进行任何训练也能直接得出比较好的预测结果,也就是常说的zeroshotlearning
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方