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weixin_39629269
python鸢尾花数据集knn
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法,即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息,直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想:要想确定测试样本属于哪一类,就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后判断这K个样本中大部分所
- 第84期 | GPTSecurity周报
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GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.利用数据流路径对大
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
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引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- DeepSeek 公开新的模型权重
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DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- 智源社区AI周刊:Hinton预测破解大脑机制时间;Gary Marcus批判追捧深度学习风潮;谷歌发布Imagen...
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汇聚每周必看AI观点、研究和各类资源,不错过一条重要资讯!欢迎扫码订阅,获取邮件推送。观点“我们会在未来的五年内破解这些(人脑的)程序......现有的一切人工智能,都是建立在与大脑高层次上所做的事情完全不同的基础上......假设有数十亿的参数,这些神经元间的权重在大量训练实例的基础上去调整,会发生奇妙的事情。大脑是如此,深度学习也是如此。但问题在于,如何获得调整参数的梯度......目前我的信
- 深度探索 DeepSeek-R1:国产大模型的AGI雏形与创新进展
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随着人工智能技术的飞速发展,国内外企业纷纷发布了一系列创新的大模型,推动了AGI(通用人工智能)领域的探索。近期,DeepSeek-R1这一模型的发布引起了广泛关注,它不仅标志着国产大模型在智能化上的一次重大突破,还提出了全新的训练方法,解决了过去依赖大量人类数据的问题。本篇文章将详细介绍DeepSeek-R1的核心优势、技术创新以及实际应用案例,揭示它在AGI领域的潜力。1.DeepSeek-R
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importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamax_steps=1000#训练步数learning_rate=0.001#设置学习率dropout=0.9#神经元保留比例data_dir='./MNIST_data'#数据存放路径#minist数据集下载链接:https://pan.baidu
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EwenWanW
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AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- LLaMA Pro是什么 相比于lora full freeze有什么区别 怎么使用
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简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列llamatransformer深度学习人工智能
1.LLaMAPro是什么?LLaMAPro是一种基于LLaMA架构改进的大型语言模型(LLM),旨在解决大模型微调中的知识遗忘问题。它通过在原有模型的基础上扩展新的模块(如Transformer块),并在微调时仅训练这些新增模块,从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。LLaMAPro在代码理解、数学推理和语言理解等任务上表现出色,特别适合需要持续学习和多任务处理的场景。2.LLaMAP
- fit_transform,fit,transform区别和作用
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目录前言fit,transform,fit_transform函数介绍函数使用示例前言sklearn中封装的各种算法调用之前都要fit。fit相对于整个代码而言,为后续API服务,用于从一个训练集中学习模型参数,包括归一化时要用到的均值,标准偏差。fit之后,可以调用各种API方法,transform是其中之一。所以当你调用transform之外的方法,也必须要先fit。但是fit与transfo
- AAAI2024论文解读|Memory-Efficient Reversible Spiking Neural Networks-water-merged
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文献阅读论文合集脉冲神经网络可逆架构内存效率深度学习训练优化AAAI
论文标题Memory-EfficientReversibleSpikingNeuralNetworks内存高效可逆脉冲神经网络论文链接Memory-EfficientReversibleSpikingNeuralNetworks论文下载论文作者HongZhang,YuZhang内容简介本文提出了一种可逆脉冲神经网络(RevSNN),旨在降低脉冲神经网络(SNNs)在训练过程中对中间激活和膜电位的内
- 深入详解神经网络的基础知识、工作原理以及应用【一】
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目录引言1.神经网络基础1.1感知器模型1.2多层感知器(MLP)示例:2.前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks,FFNN)2.1结构与特点2.2训练过程2.3优化方法3.卷积神经网络(CNN)3.1基本概念3.2层类型3.3网络架构3.4应用领域3.5示例代码示例描述:4.循环神经网络(RNN)4.1基本概念4.2RNN结构4.3应用领域4.4示例代码示例描述:5.深
- 代码随想录算法训练营第 16 天(树4)| 513.找树左下角的值、112. 路径总和i ii、106.从中序与后序遍历序列构造二叉树
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一、#513.找树左下角的值关键思路:这个题使用层序遍历(迭代法)更容易一些解法一:递归法先求出深度最大的一层,然后找这一层最左边的节点此题用前序后序中序都可以,因为没有对根节点有操作,只要保证先是左再是右就行classSolution{intmaxDepth=-1;//记录最大深度intres=0;//记录最大深度的值publicintfindBottomLeftValue(TreeNodero
- 视频行为分析系统,可做安全行为检测,比如周界入侵,打架
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基于视频行为分析系统v4系列版本可以在不用考虑流媒体音视频开发,编解码开发,界面开发等情况下,只需要训练自己的模型,开发自己的行为算法插件,就可以轻松开发出任何你想要的安全行为检测,比如周界入侵,打架,斗殴,跌倒,人群聚集,离岗睡岗,安全帽检测,充电桩,工作服,疲劳检测,交通拥堵等等。从v4.24版本开始,该软件已经支持Windows10,Windows11,Ubuntu20,Ubuntu21,U
- 【自然语言处理(NLP)】序列数据研究(创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析)
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文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。N
- 原创提示词:中英法德四国翻译家
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本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录prompt应用效果:原文:英文(English):法文(Français):德文(Deutsch):prompt#Role:Local-DialectProficientEdi
- python调用tensorflow模型_python下tensorflow模型的导出
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一基本流程1.python脚本中定义自己的模型,训练完成后将tensorflowgraph定位导出为protobuf的二进制文件或者文本文件(一个仅有tensor定义但是不含有权重参数的文件);2.python脚本训练过程保存模型参数文件*.ckpt;3.调用tensorflow自带的freeze_graph.py小工具,输入格式为*.pb活在*.pbtxt的protobuf文件和*.ckpt的参
- 代码随想录算法训练营第十二天|栈与队列总结
Rachela_z
开发语言python
栈里面的元素在内存中是连续分布的么?陷阱1:栈是容器适配器,底层容器使用不同的容器,导致栈内数据在内存中不一定是连续分布的。陷阱2:缺省情况下,默认底层容器是deque,那么deque在内存中的数据分布是什么样的呢?答案是:不连续的,下文也会提到deque。栈经典题目1.栈在系统中的应用,递归的实现是栈:每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中2.括号匹配问题3.字符串去
- 基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程
小蘑菇二号
大模型
目录目标准备工作步骤1:导入必要的库步骤2:加载和准备数据步骤3:构建模型步骤4:训练模型步骤5:评估模型步骤6:可视化训练过程步骤7:模型预测步骤8:模型保存与加载总结基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程。这个教程将涵盖从数据准备到模型训练、评估和部署的整个流程。我们将以一个简单的图像分类任务为例进行说明。目标通过本教程,您将学会如何使用TensorFlow/K
- 项目上线之后,出现过线上问题吗?怎么排查和解决的?
后端go面试问题
在面试中,相信大家都遇到过这个问题。本文将通过训练营内部抽奖项目的问题案例——抽奖结果通知延迟和抽奖列表加载缓慢,讲清楚它们的解决方法和优化策略。回答思路这些问题都是在我负责的项目中出现过的,给我留下了深刻的印象。一、出现的线上问题抽奖结果通知延迟问题表现:有部分中奖用户未能及时收到抽奖结果通知,影响了用户体验。影响范围:部分中奖用户。抽奖列表加载缓慢问题表现:在高峰时段,用户获取抽奖列表的速度明
- 【算法笔记】洛谷 - 贪心算法 - P1208 [USACO1.3] 混合牛奶 Mixing Milk
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算法学习笔记算法笔记贪心算法c++c语言
2024-12-26-第43篇洛谷贪心算法题单-贪心算法-学习笔记作者(Author):郑龙浩/仟濹(CSND账号名)洛谷P1208[USACO1.3]混合牛奶MixingMilk文章目录洛谷P1208[USACO1.3]混合牛奶MixingMilk题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1提示:思路:代码:题目描述由于乳制品产业利润很低,所以降低原材料(牛奶)价格就变得十分重要。帮
- 使用 Spring AI 调用本地 模型实现
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在本篇博客中,我们将学习如何使用SpringAI框架调用本地的PyTorch模型,并通过SpringBoot提供一个预测接口。SpringAI是一个用于将人工智能应用集成到Spring生态系统中的框架,它支持多种AI模型和数据源的集成,帮助开发者将AI模型无缝地集成到Java应用中。1.准备PyTorch模型首先,我们需要训练并保存一个PyTorch模型。这里我们使用一个简单的神经网络模型作为示例
- 自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖
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自动驾驶,迁移学习,虚实环境,数据效率,深度学习,强化学习1.背景介绍自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一,其发展离不开海量真实世界驾驶数据。然而,收集和标注真实世界驾驶数据成本高昂,且存在安全隐患。因此,如何降低对真实世界数据的依赖,提高自动驾驶系统的训练效率和安全性,成为一个亟待解决的关键问题。虚实迁移学习(Virtual-to-RealTransferLearning)作为一种新兴的机
- 详细介绍 NVIDIA GeForce RTX 系列,各显卡配置参数(长期更新 - 2024.12)
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NVIDIAGeForceRTX系列是NVIDIA面向消费级市场的高性能GPU产品线,注重提供高性能的图形处理能力和游戏特性。主要面向游戏玩家和普通用户,同时也被广泛用于深度学习推理和训练等计算密集型任务。主要GPU产品有:50Series、40Series、30Series、20Series、10Series。其主要参数如下:NVIDIAGeForceRTX50Series规格架构:Blackw
- 自动检测和机器审核系统实现
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目录一、自动检测和机器审核实现步骤1.文本预处理步骤细节:2.关键词检测步骤细节:3.情感分析与情境理解步骤细节:4.机器学习模型训练步骤细节:5.深度学习模型步骤细节:6.多模态审查步骤细节:7.用户行为分析与违规预测步骤细节:总结二、常用的分词工具1.jieba2.THULAC3.HanLP4.SnowNLP5.LAC(LexicalAnalysisofChinese)6.PyLDAvis(结
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2:《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》
feifeikon
论文阅读
摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍:依赖于数十亿次的探索性交互(通常采用在线强化学习),依赖于特定领域的模型设计,难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。在本研究中,我们探讨了基于视觉-语言基础模型的数据驱动离线训练方法,以改进网页代理的性能。我们提出了一种名为WebGUM的指令跟随多模态代理,该代理能够同时观察网页截图和HTML页面,并输出网页导航操作,例如点击和输入文本等。WebGUM通过
- 自学成才之路,DeepSeek R1 论文解读
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神经网络深度学习自然语言处理课程设计学习方法
DeepSeekR1的论文看完后,后劲很大。虽然我推荐所有人都去阅读一下,但我估计实际去读的人应该很少。今天把论文里的三个亮点,用通俗易懂地方式写出来,希望能让更多人了解这篇论文有多么重要。亮点一:告别“刷题班”,纯“实战”也能练出推理大神!我们平时学习,是不是经常要“刷题”?做大量的练习题,才能巩固知识,提高解题能力。以前训练AI模型,也差不多是这个套路,要先给AI“喂”大量的“习题”(监督数据
- Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析
程序员徐师兄
Python入门专栏pythonbert开发语言情感分析
前言在自然语言处理(NLP)领域,情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感,例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。在过去的几年中,随着深度学习的发展,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型,它能够
- P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别
今天补充能量了吗
pytorch人工智能python深度学习机器学习
本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者:K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片,其中60000张为训练数据,10000为测试数据,70000张图片均是28*28。如果我们把每一张图片中的像素转换为向量,则得到长度
- Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用
人工智能大数据模型索引
在当前的技术环境下,搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息,进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力,尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时,更是考验基础设施的性能。在这样的背景下,AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势,特别是在处理海量
- 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