- 深度学习篇---深度学习框架
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能pythonPytorchTensorFlowpaddlepaddle
文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
- 讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能自然语言处理AIGC深度学习
1.技术架构概述讯飞绘镜的NLP技术架构可以分为以下几个核心模块：语义分析：理解用户输入的文本，提取关键信息（如实体、事件、情感等）。情节理解：分析文本中的故事情节，识别事件序列和逻辑关系。人物关系建模：识别文本中的人物及其关系，构建人物关系图。场景生成：根据情节和人物关系生成场景描述。每个模块都依赖于先进的深度学习模型和算法，以下将逐一详细讲解。2.语义分析语义分析的目标是从用户输入的文本中提取
- 讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）
爱研究的小牛
AIGC—技术综述AIGC—概述AIGC—音频人工智能AIGC机器学习深度学习
一、核心技术讯飞智作AI配音技术作为科大讯飞在人工智能领域的重要成果，融合了多项前沿技术，为用户提供了高质量的语音合成服务。其核心技术主要涵盖以下几个方面：1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱（Mel-spectrogram），再通过声码器生成语音信号
- 简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
断纱检测caffetensorflowpytorch
以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架，它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架。Caffe由加州伯克利大学的贾扬清开发，起初是一个用于深度卷积网络的Python框架（无
- 超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）
AI_DL_CODE
人工智能python深度学习tensorflow
一、深度学习概述（一）深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。它是人工智能的一个重要分支，其定义为通过构建具有很多层的神经网络模型，让计算机自动从大量数据中学习复杂模式的一种技术。深度学习的发展历程可谓波澜壮阔，早期它源于对人工神经网络的研究，从简单的感知机模型开始。在发展初期，由于计算资源的限制以及数据量的不足等因素，发展较为缓慢。然而，随着计算机技术的飞速发展，尤
- 2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间：楼梯上的持续磨损 代码解析
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025数学建模美赛A题2025楼梯上的持续磨损matlab代码
目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab代码Python我们将采用更多的机器学习和深度学习技术，例如图像处理、深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）等，并结合不同的算法进行更深入的分析。1.数据预处理与
- Llama大型语言模型原理详解
摆烂大大王
llamallama语言模型人工智能
Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。本文将详细解析Llama模型的原理，包括其结构、训练过程以及工作机制，帮助读者深入理解这一先进的模型。一、模型结构Llama模型采用了一种基于Transformer的架构，这是一种由多个自注意力机制和前馈神经网络组成的深度神经网络结构。Transformer架构通过自注意力机制捕
- 利用ChatGPT阅读文献：指南与技巧
摆烂大大王
chatgptMathorCup数学建模chatgpt论文阅读人工智能学习
阅读文献对于学术研究和深度学习至关重要。ChatGPT作为一款高级人工智能聊天机器人，可以帮助用户更高效地阅读和理解文献。以下是如何利用ChatGPT阅读文献的一些指南和技巧。1.文献检索在你阅读文献之前，首先需要找到相关文献。可以使用如下命令让ChatGPT帮助你进行文献检索：/findpapers关键词或主题例如，如果你需要寻找关于人工智能在医疗领域应用的文献，可以输入：/findpapers
- 目标检测入门教程：使用Python实现目标检测算法
晨曦之光，优美芝麻
目标检测python算法机器学习-深度学习
目标检测是计算机视觉领域中的重要任务，它旨在识别和定位图像或视频中的特定对象。本教程将介绍如何使用Python编程语言实现目标检测算法。我们将使用一种广泛应用的目标检测算法——基于深度学习的单阶段检测器YOLO（YouOnlyLookOnce）的最新版本YOLOv4作为示例。在开始之前，请确保您已经安装了Python和以下必要的库：NumPy、OpenCV和PyTorch。您可以使用pip命令来安
- 【Java】已解决：`java.lang.NoClassDefFoundError`
屿小夏
java开发语言
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
- 【Java】已解决java.lang.NoSuchMethodException异常
屿小夏
javapython开发语言
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- 五类推理（逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理）的开源库 （一）
由数入道
深度学习开源人工智能
在开发中，有一些开源库可以实现不同类型的推理，包括逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理等。以下是五类推理（逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理）的现成开源库，它们各自的功能、特点和适用场景的详细介绍，并进行对比分析。1.逻辑推理推理：PyDatalog库介绍：PyDatalog是一个Python的逻辑编程库，它将逻辑编程的功能引入到Python中，提供了在Python中进行规则
- 杨立昆退休？中国Deepseek超Llama 4触发Meta
极道Jdon
javascriptreactjs
[昨天，人工智能领域发生了一些事情：杨立昆领导的Meta生成式人工智能部门（Metagenaiorg）陷入了恐慌模式。杨立昆是Meta（原Facebook）的首席人工智能科学家，同时也是纽约大学的教授。杨立昆因其在深度学习领域的开创性工作而获得了图灵奖（TuringAward），这是计算机科学领域的最高荣誉之一。恐慌模式始于DeepseekV3，它在性能测试中已经超过了Llama4。更让人尴尬的是
- 书生浦语第五期
晴斋1216
语言模型
基础作业完成以下任务，并将实现过程记录截图：配置lmdeploy运行环境下载internlm-chat-1.8b模型以命令行方式与模型对话视频链接文档链接基础知识学习模型部署在软件工程中，部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程。在人工智能领域，模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说，模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内
- 斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！
Alexquyun
人工智能机器学习深度学习python
这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。”学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
- 校招154W！DeepSeek待遇和核心成员曝光！
AI生成曾小健
人工智能
校招154W！DeepSeek待遇和核心成员曝光！DeepSeek的薪酬模式极为慷慨，提供员工一年14薪的福利。其高薪职位如深度学习研究员，年薪最高可达税前154万元。同时，该公司也注重给予其他职位合理薪酬，如客户端研发工程师年薪30万，实习生日薪500元，并提供转正机会及房补。更有平台显示，DeepAGI大模型实习生日薪高达500-1000元。尽管这些待遇与硅谷相比仍有差距，但已相当优厚。Dee
- 深度学习过程是什么
小松要进步
李哥深度学习深度学习
问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向，然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差，对吗答：您的描述大致正确，但有一些细节需要澄清和修正，以更准确地反映深度学习中模型训练的过程。以下是详细的解释：1.原始数据处理：一组原始数据首先通
- TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？
alankuo
人工智能
TensorBoard支持多种类型的图表，以下是详细介绍：标量图（Scalars）定义与用途：用于展示单个数值随时间（通常是训练步骤或迭代次数）的变化情况。在深度学习模型训练中，最常见的是损失函数值和评估指标（如准确率、精确率、召回率等）的变化曲线。示例：例如，在训练一个图像分类模型时，记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图，可以直观地看到随着训练轮次（epochs）的增加，损失函数值是如何
- 学习python你必须弄懂的 Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系
经纬数智
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Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言，学习一门语言，除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现，才能实现和发挥其功能和作用。下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结。一.Python、Pycharm、Anaconda关系介绍1.PythonPython是一种跨平台的计算机程序语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(
- CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介
AI Player
CUDA人工智能CUDANVIDIA
CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，它可以看
- AI 大模型创业：如何利用商业优势？
AI天才研究院
大数据AI人工智能ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
第1章：AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型（Large-scaleArtificialIntelligenceModels）是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数，能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代，当时研究人员提出了深度学习（DeepLearning）这一概念。深度学习
- 语言模型与向量模型：深入解析与实例剖析
♢.＊
语言模型人工智能自然语言处理
亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟！在自然语言处理领域，语言模型和向量模型
- Python 调用常见大模型 API 全解析
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python开发语言语言模型nlp
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- AI编译器之——为什么大模型需要Relax？
FF-Studio
人工智能深度学习自然语言处理机器学习语言模型
放在最前：Relax的关键创新深度学习模型（比如ChatGPT这种大模型）在运行时经常遇到“输入尺寸不固定”的情况。比如你问它一个问题，这次输入是10个字，下次可能是100个字。传统编译器处理这种“变来变去”的尺寸很笨——要么只能按固定尺寸优化（导致变尺寸时性能暴跌），要么每次都要重新编译（慢到没法用）。Relax的创新：符号形状：让编译器学会“代数”Relax允许编译器用“符号变量”（比如n）表
- Apache TVM：开源深度学习编译器栈的领跑者
计攀建Eliza
ApacheTVM：开源深度学习编译器栈的领跑者tvmOpendeeplearningcompilerstackforcpu,gpuandspecializedaccelerators项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tv/tvm项目介绍ApacheTVM是一个专为深度学习系统设计的编译器栈。它旨在弥合生产力导向的深度学习框架与性能和效率导向的硬件后端之间的差
- Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响？
百态老人
笔记大数据人工智能
DeepSeek对种猪市场的影响可以从以下几个方面进行分析：1.提高生产效率与降低成本根据，DeepSeek已经被用于养猪场中分析饲料配比，从而将猪的育肥周期从6个月缩短至5个月，并降低了15%的成本。这表明DeepSeek在优化养殖流程和提高生产效率方面具有显著作用，能够帮助养猪场降低运营成本，提升经济效益。2.推动智能化养殖技术的应用和提到，深度学习技术（如YOLOv5模型）已经被应用于生猪的
- 获取PPT中的MSO格式图片报错
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pptpython
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- 知识图谱技术剖析
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人工智能知识图谱大数据
亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟！一、引言在当今数字化信息爆炸的时代，如
- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
小明技术分享
python神经网络深度学习
人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与S
- Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例
go5463158465
python算法机器学习python开发语言
以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例，该示例将涉及模型算法在重建损失和KL（Kullback-Leibler）损失之间的平衡问题。我们将使用深度学习中的变分自编码器（VAE）作为模型来进行呼吸波形的复原，因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备：生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。定义VAE模型：包括编码器和解码器。定义损失函数：结合重建损失和KL损
- 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
