- C# 线程池 ThreadPool 的深入解析与应用
墨夶
C#学习资料1c#算法
在多线程编程中,线程池(ThreadPool)是一种高效利用系统资源的方式。通过合理使用线程池,可以显著提高应用程序的性能和响应能力。本文将深入解析C#中的ThreadPool类,并展示如何在实际应用中有效地使用它。你是否曾经面临过创建过多线程导致系统资源耗尽的问题?C#提供的ThreadPool类可以帮助你优雅地管理线程,避免这些问题。本文将带你一步步深入了解ThreadPool并展示其在实际项
- 二分查找 -- 分巧克力
Vaiey22
算法python蓝桥杯
P8647[蓝桥杯2017省AB]分巧克力-洛谷思路:”二分+贪心“由于目标是使每个人所分的的巧克力的边长尽可能大,(注意要保证公平,全部同一大小),设边长L*L,最小(L=1);最大min(H_i,W_i)每次检查当前K是否可行可行性检查(贪心计算):检查可行性(贪心计算):对每一块巧克力H_i*W_i,能切出的L*L巧克力数量是:count=(Hi/L)*(Wi/L)---->用整除统计所有N
- 适配器模式(Adapter Pattern)详解:如何通过适配器解决接口不兼容的问题
江沉晚呤时
设计模式服务器.net运维c#.netcore开发语言适配器模式
在软件开发中,我们经常遇到不同系统或组件之间的接口不兼容的问题。如何将这些不兼容的接口进行整合,使得它们能够协同工作,成为一个常见的挑战。适配器模式(AdapterPattern)正是为了解决这个问题而设计的一种结构型设计模式。适配器模式通过提供一个中间层,将不兼容的接口适配成客户端需要的接口,从而让它们能够正常协作。本文将深入探讨适配器模式的概念、工作原理以及在C#中的实现,帮助开发者在实际项目
- 如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练?
百态老人
matlab深度学习开发语言
要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练,可以遵循以下步骤和策略:选择合适的GPU硬件:首先,确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU,并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。安装必要的工具箱:确保安装了MATLAB的DeepLearningToolbox和ParallelComputingToolbox,这些工具箱提供
- matlab怎么将代码在gpu上运行,使用GPU加速MATLAB代码?
如果有片海
使用GPU加速MATLAB代码?AccelerEyes于2012年12月宣布,它将与Mathworks在GPU代码上合作,并已停止使用MATLAB的产品Jacket:http://blog.accelereyes.com/blog/2012/12/12/exciting-updates-from-accelereyes/不幸的是,他们不再销售Jacket许可证。据我所知,基于ArrayFire的J
- 每日一题之地宫取宝
Ace'
算法数据结构
题目描述X国王有一个地宫宝库。是n×m个格子的矩阵。每个格子放一件宝贝。每个宝贝贴着价值标签。地宫的入口在左上角,出口在右下角。小明被带到地宫的入口,国王要求他只能向右或向下行走。走过某个格子时,如果那个格子中的宝贝价值比小明手中任意宝贝价值都大,小明就可以拿起它(当然,也可以不拿)。当小明走到出口时,如果他手中的宝贝恰好是k件,则这些宝贝就可以送给小明。请你帮小明算一算,在给定的局面下,他有多少
- [Unity] GPU动画实现(一)——介绍
Zhidai_
Unityunity动画游戏引擎游戏开发
当谈到戴森球计划的时候,我师兄说里面的动画都是一个叫GPU动画的东西来实现的,几乎一切图形功能名字扯到GPU的时候,通常都是高性能的体现,让我不禁好奇GPU动画是什么东西。定义首先什么是GPU动画,GPU动画是将动画的顶点信息记录下来,通过Shader在顶点着色器阶段重新设置顶点的位置,从而渲染出动画。因此GPU动画是典型的空间换时间的方案。实现步骤本系列主要目标是实现GPU动画,围绕这个目标要做
- 异步加载回调问题,多个资源异步加载,让其全部加载完回调
QO_GQ
lua开发语言
刚刚遇到一个bug,场景大图需要提前加载,所有场景组件就需要等图加载好后再处理,但是由于场景背景图是异步加载的,并且是同时for循环进行异步加载的,所以无法确认哪一个图是最后加载出来的,抱着试一试的心态,这样写了一下,发现没用:---记载所有背景图functionLoadBgRawImage(mapID,func)fori=1,lendo...localpath="xxx\xxx\xxx.jpg"
- 生成式AI+安全:API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁
数信云 DCloud
人工智能安全ai
在生成式AI重塑数字世界的今天,API作为数据流动的“数字血管”,其安全性已成为企业生死存亡的关键。行业数据显示,2025年全球77%的企业将深度整合生成式AI技术,承载着75%互联网流量的API体系,正驱动着超2000亿美元的数字经济浪潮。然而,这场技术革命也催生了新型威胁:攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求,绕过传统规则引擎;大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露;甚至AI生成的代码漏洞
- 证券交易系统核心技术解析:LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践
Ashlee_code
架构pythonjavac++
一、行业痛点:为什么传统交易系统正在被淘汰?2024年,证券行业guweng22346的技术竞争已从“功能完备”转向**“速度+智能”的极限博弈**。以下是传统系统的三大致命缺陷:数据延迟:非官方行情源导致套利窗口丢失(实测延迟普遍>0.1秒);风控低效:依赖人工监控,凌晨时段风险拦截率不足30%;扩展性差:单体架构下订单处理峰值低于10万/秒,极易崩溃。典型案例:某券商因系统延迟0.05秒,单日
- 从零开始学习鸿蒙系统
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1.移动通讯技术的发展-1G时代:1980年摩托罗拉开发出了第一部手机,使用的就是1G的技术。只能进行语音通话。就是大哥大。-2G时代:1996年到1997年出现了第二代GSM、CDMA等数字制式手机,增加了接收数据的功能。2G不仅可以通话,还可以数据收发的功能,最开始的速度只有9K/S。如果我想收发一些图片或者音频技术是不可能的,因为速度太慢了。后来随着互联网多媒体的流行,多了图片,视频等,所以
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
爱吃土豆的程序员
机器学习基础机器学习人工智能Tokens
随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- 基于多向量检索器的多模态RAG实现:用于表格、文本和图像
lichunericli
人工智能自然语言处理
原文地址:Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型(图像、文本、表格)的无缝问答是RAG追求的目标之一。我们将发布threenewcookbooks,展示在包含混合内容类型的文档上使用RAG的多向量检索器。这些cookbooks还提出了一些将多模态LLM与多向量检索器配对以解锁图像上的RAG的想法。
- AI如何创作音乐及其案例
alankuo
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AI创作音乐主要有以下几种方式:基于深度学习的生成模型深度神经网络:通过大量的音乐数据训练,让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构,其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性,能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络(GAN):包含生成器和判别器,生成器负责生成音乐样本,判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化,使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器(
- AI时代如何引流
alankuo
人工智能
AI时代引流可以从以下几个方面着手:利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像:借助AI整合多维度数据,涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等,深度挖掘后绘制精准的客户画像,明确潜在客户特征与需求,让营销活动更具针对性。个性化内容创作:运用AI的自然语言处理功能,依据客户特点和需求生成个性化的营销内容,如广告文案、产品推荐等。以电商平台为例,可针对不同用户生成符合其喜好的商品推荐文案。
- element-ui简介、安装和使用代码
alankuo
前端前端
一、Element-UI简介Element-UI是一套基于Vue.js的桌面端组件库,由饿了么前端团队开源。它提供了丰富的组件,如按钮、表单、表格、菜单、对话框等,这些组件具有统一的视觉风格和交互设计,能够帮助开发者快速构建美观、易用的Web应用程序。Element-UI的特点包括:丰富的组件库涵盖了Web应用开发中常见的各种组件需求,无论是简单的UI元素还是复杂的交互组件都能找到,大大减少了开发
- 音视频缓存数学模型
锋风Fengfeng
安卓Android应用开发相关音视频缓存
2024年8月的笔记音视频缓存数学模型-Wesley’sBlog播放器作为消费者,缓存作为生产者。进入缓冲一次设消费者速率为v1,生产者为v2,视频长度为l,x为生产者至少距离消费者多远才能保证在播完视频前两者重合。实际上就是一个追及问题。v1t=v2t+x,即l=v2*l/v1+x,因为播放器速度是1,继续简化得x=l(1-v2)如果v2大于1,即满足消费者需求时,可以流畅播放。设l是一部45分
- LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南
Nifc666
语言模型人工智能自然语言处理whisperlangchaingpt开源软件
LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
- 202年充电计划——自学手册 网络安全(黑客技术)
网安康sir
web安全安全网络pythonlinux
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- [小白学大模型]dify-终于用mac intel跑起了大模型
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人工智能#pythondify
Dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。GitHub-langgenius/dify:Difyisanopen-sourceLLMappdevelopmentplatform.Dify'sintuitiveinterfacecombinesAIworkflow,RAGpipeline,agen
- 01-写在前面
javascript
这些内容是我在2022年8月编写的,当时在部门内部进行了分享,主要涉及项目管理知识和个人工作经验总结。最开始我是计划以写书的方式系统整理这些内容,但因种种原因一直搁置。现在我觉得,事情还是越早开始越好,因为不同阶段的工作重心会有变化。若一味拖延,可能错失深入处理细节的机会,而且时间越久,当初的感受和体会也会淡去,相应的观点也可能会有出入。因此,现在就开始着手整理吧。你可能是项目中的开发能手,最佳情
- 第二十五篇 SQL优化杀手锏:用分析函数让你的查询快如闪电
随缘而动,随遇而安
SQL之道——从入门到精通数据库sql
目录一、初识分析函数:外卖骑手的一天1.1真实工作场景二、分析函数三板斧(超直观对比表)三、手把手教学:5大核心函数详解️3.1排名三剑客(班级成绩单案例)3.1.1ROW_NUMBER():唯一学号式排名3.1.2RANK():运动会颁奖式排名3.1.3DENSE_RANK():电梯楼层式排名3.2时间旅行函数(股票分析案例)3.3滑动窗口函数(疫情数据分析)四、性能优化三大绝招(让老板眼前一亮
- 微服务架构中10个常用的设计模式
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在当今的微服务架构中,常见的十种设计模式,分别是服务发现模式、API网关模式、断路器模式、边车模式、负载均衡模式、Saga事务模式、CQRS模式、分片模式、分布式日志跟踪模式、熔断与降级模式。其中,服务发现模式十分关键,通过自动化发现和定位服务,减少人工配置带来的不确定性,让系统可扩展性与高可用性得以更好地保障。同时,这一模式还能有效降低运维难度,在服务数量急剧增加的情况下依然保持灵活管理,提高线
- DeepBranchTracer:一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法
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2024-02-02,由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法,是一种高效、通用的曲线结构重建方法,适用于多种2D和3D图像数据集。通过结合图像特征和几何特征,显著提高了重建的准确性和连续性。一、研究背景曲线结构(curvilinearstructures)是图像中常见的几何元素,广泛应用于医学图像中的神经分支和血管,以及遥感图像中的道路等。从图像中重建这些
- vue2和vue3的响应式原理有何不同?
大家好,我是V哥。Vue2和Vue3在响应式原理上存在显著差异,下面为你详细介绍。如果你是前端开发,V哥建议抓紧入坑鸿蒙,2025年鸿蒙趋势将引领国产化替代的新征程,大量内推岗位等你来拿。推荐一本鸿蒙NEXT书《鸿蒙HarmonyOS开发之路》卷1,可以让你少走弯路。Vue2响应式原理Vue2使用Object.defineProperty()方法来实现响应式系统。该方法可以直接在一个对象上定义一个
- 差异中寻找共识:浅析中美欧AIGC服务商的标识义务
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2025年1月7日,西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片,[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,以下简称“AIGC”)的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强,人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控,则会产生“真相侵蚀”(TruthDec
- 迷雾渐开:美国AIGC可版权性剖析及案例梳理
人工智能
当地时间2025年1月29日,美国版权局(U.S.CopyrightOffice,USCO)发布了版权和人工智能相关法律和政策报告的第二部分——《版权和人工智能:可版权性》(以下简称“《USCO可版权性报告》”)[1],旨在探讨人工智能生成内容(AIGC)的可版权性问题。该报告明确指出,美国版权局认为现有的版权法足以解决AIGC问题,因此无需制定新的立法。具体而言,该报告在此前美国版权局于2023
- 美国首例AI训练数据版权案:从汤森路透诉罗斯案看AI训练数据的“合理使用”
人工智能
随着人工智能(AI)技术的快速发展和广泛应用,复杂的版权问题也随之而来。2025年2月11日,美国特拉华州联邦地区法院对汤森路透(ThomsonReuters)诉罗斯(Ross)案作出部分简易判决,认定被告罗斯公司未经授权使用受版权保护的作品训练AI法律检索工具的行为构成版权侵权,且不属于合理使用。[1]这是美国首个就AI训练数据作出实质性判决的案件。本文将重点分析其合理使用论述中对于“转换性目的
- ActiveMQ消息队列服务(三)监听器
chouxin3832
c#开发工具网络
在前面的示例中,我们发现消费者每次只能消费一条消息。当队列中有多条消息的时候,我们需要多次运行消费者,才能消费完这些消息。很麻烦!!!!如何解决这个问题呢?那就是使用ActiveMQ监听器来监听队列,持续消费消息。配置步骤说明创建一个监听器对象。修改消费者代码,加载监听器。第一步:创建监听器MyListener类说明:自定义监听器需要实现MessageListener接口packagecn.act
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc