- 系统架构设计师——架构风格
庄隐
#系统架构设计师系统架构架构系统架构设计师
概述软件体系结构风格是指在软件架构设计中,针对特定应用领域所采用的一套惯用模式,这些模式定义了系统的组织方式。以下是对软件体系结构风格的详细解析:1.体系结构风格的概念目的:简化设计过程,提高设计的重用性和可维护性。特点:每种风格都有其特定的适用范围和优势,适用于不同的应用场景和需求。2.词汇表构件:系统中的基本功能单元,如客户端、服务器、数据库等。连接件:用于构件间交互的桥梁,如管道、总线、过滤
- LLM之Colossal-LLaMA-2:源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr
一个处女座的程序猿
CaseCodeNLP/LLMs精选(人工智能)-中级ColossalLLaMA-2自然语言处理
LLM之Colossal-LLaMA-2:源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表,然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理
- 使用 UML 设计 XML 模式
langzhufeng
umlxmlextensionschemastringencoding
使用UML设计XML模式统一建模语言(UnifiedModelingLanguage,UML)是一种业界标准,当以面向对象的方法构建软件系统时,用它来对业务概念建模。就信息和命令的传输方面而言,近来XML已经愈发成为实现这些系统的关键因素。XML模式用于定义和限制被交换XML的本质,因此它成为了人们注意的焦点。本文讨论了UML在设计XML模式方面的用法,并为使用UML框架创建XML词汇表提供了一种
- 分布式训练中的参数local_rank
挨打且不服66
python分布式python
local_rank是一个常用于分布式训练中的参数,用于指示当前进程的本地编号。它帮助在分布式环境中区分不同的进程。通常情况下,local_rank的值为-1表示不进行分布式训练,值为0表示第一个(主)进程,其它正数表示其它辅助进程。在分布式训练中,我们常常需要确保某些操作(例如下载模型和词汇表)只由一个进程完成,以避免重复工作和资源浪费。以下是local_rank在不同情况下的用法解释:loca
- 19个判定学术写作内容有AI生成痕迹的例子
AIWritePaper官方账号
AIWritePaperDeepSeekChatGPT人工智能chatgpt机器学习AIWritePaper大数据
写作风格与语言特征重复性与一致性:AI生成的内容往往会在文中重复使用某些短语或表达方式,且整体语气和风格保持高度一致,缺乏人类写作者在不同情境下自然产生的微妙变化。缺乏情感与语境变化:AI生成的文本通常难以体现出人类写作者在不同段落或情境中可能会有的情感波动或语境的灵活转换。过度使用特定词汇和短语:某些词汇和短语在AI生成的文本中出现频率较高,如“commendable”“meticulous”“
- 一文读懂,外贸客户要的invoice是什么意思?如何制作?
在外贸领域,invoice这一词汇频繁出现,它对于国际贸易的顺利进行起着至关紧要的作用。本文将深入剖析外贸中invoice的具体含义、与商业发票的区别,以及其开具流程与注意事项,同时向大家推荐一款高效实用的发票制作工具——ZohoBooks。一、Invoice的定义和用途于外贸情境下,invoice不单单是咱们日常理解的发票,它更像是一份付款通知单或是收据。当卖家给买家开具了invoice,这就意
- 结合大语言模型的机械臂抓取操作学习
roman_fan
机器人人工智能语言模型机器人
一、大语言模型的机械臂抓取操作关键步骤介绍如何基于大语言模型实现机械臂在PyBullet环境中的抓取操作,涵盖机器人运动学、坐标系转换、抓取候选位姿生成、开放词汇检测以及大语言模型代码生成等模块。1.机器人正逆运动学基本概念正运动学:已知机器人的关节角度,计算机器人末端执行器在空间中的位姿(位置和姿态)。逆运动学:已知机器人末端执行器在空间中的目标位姿,计算机器人各关节角度使其达到目标位姿。在Py
- 【LLM】从零开始实现 LLaMA3
FOUR_A
LLM人工智能机器学习大模型llama算法
分词器在这里,我们不会实现一个BPE分词器(但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现)。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)是一种数据压缩算法,也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元(tokens),从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下:初始化:首先,将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
小白_laughter
课程学习transformer机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- 句子改写器在线转换的原创性提升策略
hjehheje
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在文本处理领域,"句子改写器在线转换"的原创性提升并非单纯依赖工具升级,而是需要融合算法优化、人工干预与策略设计的系统工程。以下从技术底层到应用层拆解核心方法,辅以实验数据验证其可行性:一、语义拓扑重构技术(SemanticTopologyReconstruction)原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇(LexicalLevel),而STR技术通过依存句法分析,构建句子的语义网络拓扑图,对主谓宾
- VEC系列-RabbitMQ 入门笔记
怎么又抽烟
VEC教程系列rabbitmq.netcorec#
消息队列(MQ)对于开发者来说是一个经常听到的词汇,但在实际开发中,大多数人并不会真正用到它。网上已经有很多关于MQ概述和原理的详细讲解,官网文档和技术博客也都介绍得很深入,因此,我在这里就不再赘述。我一直认为,学习一项技术不仅要知道它是什么,更重要的是知道怎么用,以及在哪些场景下应该用。所以这篇文章主要就是站在一个新手的角度进行描述以及实现MQ的实际运用。使用MQ的常见情景系统解耦:比如电商系统
- ——当机器开始"思考",人类终于读懂了自己的大脑
人工智能机器学习
第一层突破:AI让我们看见"思维的源代码"想象一下,你正在教ChatGPT写诗——当它从"枯藤老树昏鸦"的堆砌,突然产出"月光在二进制河流里流淌"的句子时,这不仅是算法的胜利,更是一面照向人类思维的魔镜。科学家发现,AI学习语言的方式竟与婴儿惊人相似:✅模式捕捉:像人类从环境声音中提取词汇✅联想迭代:用已知概念嫁接新知识(比如用"电"理解"闪电网络")✅创造性错误:AI的"幻觉"对应人脑的直觉跳跃
- 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
- 第八期:考研英语词汇轻松记:词根词缀巧突破,高效记忆有妙招(第二篇)
爆爆凯
考研考研
一、引言:考研英语词汇的记忆困境与破解之道考研英语的词汇大关,让无数考生头疼不已。5500+词汇量,死记硬背效率低、遗忘快。但掌握词根词缀,就能打开词汇记忆的便捷通道。本文深入剖析考研英语核心词根词缀,分享超实用记忆技巧,让词汇记忆变得轻松有趣,助力考生高效攻克考研英语词汇难题,为阅读、写作等题型打下坚实基础。二、核心词根词缀深度解析:轻松记忆有方法(一)Cat/CAS/CAD:掉落、降临——事故
- 智能化知识管理:AI助力Java后端开发优化与创新!! 探讨未来AI开发趋势!!
小南AI学院
人工智能大数据
JAVA后端开发者利用AI优化知识管理的方法1.业务资料智能管理自动资料收集与分类利用AI爬虫自动收集项目相关文档和行业资料智能分类系统根据内容自动归类到适当知识领域提取关键业务术语并构建业务词汇表,统一团队认知上下文关联构建AI分析文档间关系,构建知识关联网络自动标记业务规则和关键决策点将非结构化会议记录转化为结构化业务知识2.需求智能管理多源需求提取从会议记录、邮件、产品文档中自动提取需求点识
- 计算机编程 英语词汇
ZhangJiQun&MXP
2020c数据结构
radius:半径Slate:石板,写字板Canvas:画布Airbrush:气笔,喷枪fountain:found:建立,从下向上:喷泉。压力值:PressurevalueBrushesPlotter:刷子,绘图仪画板。Stroke:(打、击等的)一下Strokes:笔画platform---平台version---版本project---项目existing---存在的checkout---检
- 量化投资与算法交易
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Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介量化投资(Quantitativeinvestment)和算法交易(AlgorithmicTrading),两者是近几年兴起的两个热门词汇。市场对这两个词汇的认识也是逐渐加深。在过去几年里,人们普遍认为,算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源(如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等)自动分析生成的模型,能够预测出股价
- 备考六级:词汇量积累(day4)
无敌大饺子 1
职场和发展
punch重拳击打quest寻找,寻求request要求questionaire问卷crawl爬行,缓慢行进inhabit栖息地,居住地inhabitant居民prey捕食,猎物agent代理商agency代理机构athlete运动员feminine妇女的femine饥荒idol偶像humanist人文学家jury陪审团mayor市长mentor导师partner搭档cosmetic化妆品make
- Word2Vec向量化语句的计算原理
堕落年代
AIword2vec人工智能机器学习
一、Word2Vec的核心理念Word2Vec由Google团队于2013年提出,是一种通过无监督学习生成词向量的模型。其核心思想是“相似的词拥有相似的上下文”,通过上下文关系捕捉词汇的语义和语法特征。生成的向量具有低维(通常100-300维)、连续且稠密的特点,解决了传统One-Hot编码的高维稀疏和语义缺失问题。二、向量化的核心步骤(以Skip-Gram模型为例)示例句子假设句子为:“Theq
- 语义向量模型全解:从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型
来自于狂人
人工智能语言模型
一、语义向量模型:自然语言处理的基石语义向量模型(SemanticVectorModel)是自然语言处理(NLP)的核心技术,它将词汇、句子或文档映射为高维向量,在数学空间中量化语义信息。通过向量距离(如余弦相似度)衡量语义的相似性,支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s:基于统计的浅层模型,如TF-IDF(直接表征词的重要性)、LSA(通过矩阵分解降维
- 阿里云Milvus 2.5:支持全文检索,1次查询实现文本+向量双精度匹配
人工智能大数据milvus
随着大模型时代带来的各种新型应用探索,结合传统基于文本匹配的精确检索与语义检索所带来的增益日益显著,尤其在一些深度依赖关键字词匹配的场景中,这种需求变得尤为关键。目前,阿里云向量检索服务Milvus版(简称阿里云Milvus)集成开源Milvus2.5版本内核,在支持向量检索的基础上,新增支持原生全文检索、基于特定词汇的精准文本匹配等功能,在RAG、多模态搜索等场景下搜索精度明显提升,使用体验大幅
- 密码狗的使命
加密狗定制分析赋值
plotly人工智能scikit-learn密码学运维
密码狗:数字时代的忠诚卫士在数字时代的浪潮中,"密码狗"这个充满科技感的词汇悄然兴起。它不是一个简单的密码管理工具,而是数字时代忠诚卫士的象征。密码狗守护着我们的数字资产,捍卫着我们的隐私安全,在虚拟与现实的边界上筑起一道坚固的防线。一、密码狗的使命在数字世界中,密码是守护个人隐私的第一道防线。密码狗的出现,让这道防线变得更加坚固。它采用先进的加密算法,将复杂的密码存储在安全的硬件设备中,确保即使
- 备考六级:积累词汇量(day1)
无敌大饺子 1
职场和发展
aspect:n方面suspectv.怀疑n.嫌疑人susceptibleadj:易受影响的,敏感的respectv尊敬尊重repective各自的分别的egweshouldrespectourrepectiveaspect;spectacular壮丽的,壮观的spectaclen.壮丽的景象prosperousadj:繁荣的spectrumn.光谱conspciousadj.显著的,显然的des
- redis 缓存穿透 击穿 雪崩 的原因及解决方法
玉米侠爱吃玉米
缓存redisjava
一总结1,原因及解决办法①缓存穿透:大量请求根本不存在的key(下文详解)②缓存雪崩:redis中大量key集体过期(下文详解)③缓存击穿:redis中一个热点key过期(大量用户访问该热点key,但是热点key过期)穿透解决方案:对空值进行缓存设置白名单使用布隆过滤器网警雪崩解决方案:进行预先的热门词汇的设置,进行key时长的调整实时调整,监控哪些数据是热门数据,实时的调整key的过期时长使用锁
- 【C++保姆级入门】 变量 输出 输入
iecne
【C++入门】c++
首先介绍一下作者,CSDN新手,请多多关照此教程适合新手小白,因为语言会十分的通俗易懂,不会有很多的专业词汇出现,可以更好的掌握并且吸收,后续加上持之以恒的练习题目将会基本巩固一.基础结构在代码结构上,有两个比较重要的地方:头文件主函数#include//头文件,包括输入输出流的iostream库usingnamespacestd;//命名空间,默认使用std名字空间intmain(){retur
- Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、类定义与继承关系剖析1.1代码结构图示神经网络基础模块词嵌入基类自定义词元嵌入构造函数定义基类初始化词汇量参数维度参数填充标识参数1.2代码实现精讲"""@author:Hyunwoong@when:2019-10-22@homepage:https://github.com/gusdnd852"""fromtorchimportnnclassTokenEmbedding(nn.Embeddi
- 德语语法和词汇
羊羊一洋
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Conjugation:sprechenWelcheSprachensprichstdu,Lisa?–IchsprecheDeutsch,EnglischundItalienisch.Likeessenandnehmen,theverbsprechenbelongstotheverbswithavowelchangefrometoiinthesecond-andthird-personsingul
- 百度搜索语法
羊羊一洋
百度
百度搜索作为中国最大的搜索引擎,其搜索语法与谷歌搜索类似,但也有一些特有的功能。以下是一些基本的百度搜索语法:1.双引号(`""`):用来搜索精确的短语或句子。例如,搜索`"人工智能"`会找到包含完整短语"人工智能"的结果。2.减号(-):用来排除搜索结果中的特定词汇。例如,搜索`手机-iphone`会找到包含"手机"但不包含"iphone"的结果。3.加号(+):用来确保搜索结果中包含特定的词汇
- 探索宇宙:揭秘星辰的无限奥秘!
大脸猫的猫脸大
百度新浪微博微信笔记经验分享微信开放平台facebook
宇宙,一个包罗万象、充满未知的广阔空间。它浩瀚无垠,星空璀璨,蕴藏着无数星辰的秘密和无尽的奥秘。每当夜幕降临,我们抬头仰望,那片星光灿烂的天空总能引发我们无限的遐想与探索欲望。乾坤、天地、苍穹、寰宇、大千世界、茫茫宇宙、苍茫宇宙、无尽星空……这些优美的词汇,无不描绘出宇宙的宏伟、深邃、壮丽、广袤、无限、浩渺、神秘、辽阔、蔚蓝等特质。它们激发了人类对宇宙的好奇心和探索精神,促使我们不断追寻那些隐藏在
- mysql通过视图插入数据_数据库视图 sql
weixin_39550410
mysql通过视图插入数据
数据库必知词汇:数据库视图视图是从一个或几个基本表(或视图)中导出的虚拟的表。在系统的数据字典中仅存放了视图的定义,不存放视图对应的数据。视图与表(有时为与视图区别,也称表为基本表——BaseTable)不同,视图所对应的数据不进行实际存储,数据库中只存储视图的定义,在对视图的数据进行操作时,系统根据视图的定义去操作与视...文章萌萌怪兽2020-02-23113浏览量数据库优化之创建视图视图是保
- 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