- 冯·诺依曼体系结构简介:计算机历史的奠基石
方歧
LInuxlinux
冯·诺依曼体系结构(VonNeumannArchitecture)是现代计算机设计的基础模型,它深刻影响了当代计算机系统的开发与演变。1945年,著名数学家和计算机科学家约翰·冯·诺依曼提出了这一革命性概念,奠定了现代计算机的工作方式。在这篇博客中,我们将详细介绍冯·诺依曼体系结构的背景、核心原理、主要组成部分及其重要性。一、背景与历史在20世纪40年代,计算机技术仍处于早期阶段。当时的计算机主要
- 记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP(糖尿病Cox预测模型)的过程
预测模型的开发与应用研究
APPconstructionwebapp
记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP(糖尿病Cox预测模型)的构建过程LLM代表的是大语言模型,API代表的是机器学习模型,LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM,让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的APP形式,是区别与streamlit等具有可视化界面的APP的另外一种APP形式,其优点是结合了LLM丰富的知识储备和对用户需求的理解能力,以及机器学
- 【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门
JeffDingAI
MindSpore学习
昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中,易开发表现为API友好、调试难度低;高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率;全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。昇思MindSpore总体架构如下图所示:ModelZoo(模型库):ModelZoo提供可用的深度学习算法网络,也欢迎更多开发者贡献新
- 【C++】多态的定义以及实现 || 抽象类 || 多态原理
小强在学习的路上
C++c++开发语言
目录1.多态的概念1.1概念2.多态的定义及实现2.1多态的构成条件2.2虚函数2.3虚函数的重写2.4C++11override和final3.抽象类3.1概念3.2接口继承和实现继承4.多态的原理4.1虚函数表4.2多态的原理4.3动态绑定与静态绑定1.多态的概念1.1概念多态的概念:通俗来说,就是多种形态,具体点就是去完成某个行为,当不同的对象去完成时会产生出不同的状态。举个栗子:比如买票这个
- MongoDB深度解析与实践案例
我的运维人生
mongodb数据库运维开发技术共享
MongoDB深度解析与实践案例在当今大数据与云计算盛行的时代,NoSQL数据库以其灵活的数据模型、水平扩展能力和高性能,成为处理海量数据的重要工具之一。MongoDB,作为NoSQL数据库的杰出代表,凭借其面向文档的存储结构、强大的查询语言以及丰富的生态系统,赢得了众多开发者和企业的青睐。本文将深入探讨MongoDB的核心特性、架构设计原则,并通过一个实际案例展示其在实际项目中的应用。一、Mon
- MongoDB深度解析与实践案例
我的运维人生
mongodb数据库运维开发技术共享
MongoDB深度解析与实践案例在当今大数据与云计算蓬勃发展的时代,NoSQL数据库以其灵活的数据模型、水平扩展能力和高性能,成为处理海量数据的重要工具。其中,MongoDB作为NoSQL数据库的佼佼者,凭借其面向文档的存储方式、强大的查询语言以及丰富的生态系统,在各类应用场景中大放异彩。本文将深入探讨MongoDB的核心特性、架构设计原则,并通过实际代码案例展示其在数据处理中的应用。一、Mong
- python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结(附Python演练)...
weixin_39700394
介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型,并准备好将它交付给客户。但是,你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?当然是有的,简而言之,机器学习中损失函数可以解决以上问题。损失函数是我们喜欢使用的机器学习算法的核心。但大多数初学者和爱好者不清楚如何以及在何处使用它们。它们并不难理解,反而可以增强你对机器学习算法的理解。那么,什么是损失函数,你
- NLP-语义解析(Text2SQL):技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】
u013250861
#自然语言处理人工智能
目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法:在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
- LLM系列(1):构建面向知识库的行业专属大模型系统——全流程落地技术方案
汀、人工智能
LLM工业级落地实践prompt人工智能大语言模型智能问答大模型技术LLM应用大模型应用
LLM系列(1):构建面向知识库的行业专属大模型系统——全流程落地技术方案1.引言随着今年上半年ChatGPT的迅速出圈,引爆了AI行业变革,大模型成为新的风口。近期伴随着各大厂商和科研机构更多大模型的开源(其中中文大模型的也越来越多),已然有井喷之势,基于大模型的应用场景被更多的从业者关注。更多参数较小且部署和微调成本较小的大模型,让更多的开发者看到了无数的可能性并可以付诸于行动。在大模型带来的
- Vue3 Element-Plus Tree组件基本使用
白瑕
#Elementjavascriptvue.js
文章目录前言一、前置工作-引入二、步骤1.呈现2.增加点击回调总结前言写博客的时候第一次用这个组件,ElementPlus的TypeScript范例让我吃了点苦头,数据绑定那块搞了好一会才弄明白.不过好在最后还是做出来了,记录一下基本用法.一、前置工作-引入main.js:import{ElTree}from'Element-Plus';import'../node_modules/element
- 注意力池化层:从概念到实现及应用
专业发呆业余科研
深度模型底层原理python人工智能transformer深度学习自然语言处理图像处理
引言在现代深度学习模型中,注意力机制已经成为一个不可或缺的组件,特别是在处理自然语言和视觉数据时。多头注意力机制(MultiheadAttention)是Transformer模型的核心,它通过多个注意力头来捕捉序列中不同部分之间的关系。然而,在多模态模型中,如何有效地将图像特征和文本特征结合起来一直是一个挑战。注意力池化层(AttentionPoolingLayer)提供了一种有效的解决方案,通
- 深入解析昇腾AI CPU算子开发:基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能
深入解析昇腾AICPU算子开发:基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升,AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。在华为昇腾AI处理器的架构中,AICPU承担着重要的计算任务,特别是针对标量和向量等通用计算的支持。AICPU算子开发成为开发者优化模型性能的重要步骤,而TBE(TensorBoostEngine)工具也为开发者提供了便捷的算
- WPF—常用控件、属性、事件、详细介绍
_Csharp
WPFwpfhadoop大数据
WPF—常用控件、属性、事件、详细介绍WPF(WindowsPresentationFoundation)是微软推出的基于Windows的用户界面框架,属于.NETFramework3.0的一部分。它提供了统一的编程模型、语言和框架,真正做到了分离界面设计人员与开发人员的工作;同时它提供了全新的多媒体交互用户图形界面。本篇就为大家分享一下WPF中常用的控件和属性以及事件的详细介绍,非常适合初学者,
- Web3 身份九大方向及代表项目
初晓链研究员
区块链Web3.0web3区块链
徽章链上徽章是最常见的类别,即通过完成链上或链下任务而获得的代币或NFT。以下初创公司归为此类:Sismo是一个模块化的证明协议,具有去中心化、隐私性和易用性等特点。它以不可转移代币或灵魂绑定代币的形式发布证明徽章,该协议在Polygon上运行。POAP是一种将记忆保存为数字记录的协议,根据ERC-721标准在区块链上铸造为NFT代币。OrangeProtocol是一种声誉和信任铸造协议,它聚合数
- GraphRAG 本地 Ollama - 知识图谱
ericliu2017
知识图谱人工智能
欢迎来到GraphRAGLocalOllama!这个存储库是对微软的GraphRAG的激动人心的改编,旨在支持使用Ollama下载的本地模型。告别昂贵的OpenAPI模型,拥抱使用Ollama进行高效、具有成本效益的本地推理!研究论文有关GraphRAG实现的更多详细信息,请参阅GraphRAG论文。论文摘要使用检索增强生成(RAG)从外部知识源中检索相关信息,使大型语言模型(LLMs)能够回答关
- 【AI系统】混合并行
ZOMI酱
人工智能
混合并行混合并行(HybridParallel)是一种用于分布式计算的高级策略,它结合了数据并行和模型并行的优势,以更高效地利用计算资源,解决深度学习中的大模型训练问题。混合并行不仅能提高计算效率,还能在有限的硬件资源下处理更大的模型和数据集。在深度学习中,数据并行和模型并行各自有其适用的场景和局限性。数据并行适用于训练样本较多而模型较小的情况,通过将数据集分割成多个子集并在不同的设备上同时训练来
- 【ER-NeRF数字人】手把手教用ER-NeRF实现实时交互数字人
刘承卓
经验方法分享实时互动实时音视频人工智能
ER-NeRF数字人模型快速入手模型介绍模型对比完成定制数字人你可能还需要什么?1.克隆项目、安装依赖环境2.下载面部解析模型3.准备3DMM所需文件4.下载3DMM模型5.将要训练人物模型(视频文件)放在data目录下。以data//.mp4明明。例如:chinese.mp4就放在ER-NeRF/data/chinese/chinese.mp46.使用data_utils/process.py脚
- 【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目
精通代码大仙
数据挖掘python深度学习机器学习分类人工智能大数据数据挖掘算法python
基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍:本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集,包含三种类别的花朵:Setosa、Versicolor和Virginica,每种类别由四个特征描述:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习?机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据(即训练数据)构建模型,并根据训
- WPF ——开源MVVM模式框架简介
晓纪同学
C#技巧总结wpf
文章目录Avalonia核心功能1.1跨平台支持1.2XAML支持MVVM支持丰富的控件库样式和主题高性能渲染插件和扩展框架核心组件平台抽象层应用程序生命周期优势安装步骤Xamarin常用控件3.2Xamarin.Essentials常用API3.3Xamarin.Forms数据绑定3.4Xamarin.Forms导航3.5Xamarin.Forms自定义渲染器UnoPlatform核心功能1.1
- 10 大中文医学数据集汇总:涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……
医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发,再到个性化医疗,数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样,涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如,在疾病诊断领域,像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用;而在中医药领域,神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此,本文整理了医学领域的1
- WPF如何跨线程更新界面
硅谷调试员
C#基础wpfc#.net
WPF如何跨线程更新界面在WPF中,类似于WinForms,UI控件只能在UI线程(即主线程)上进行更新。WPF通过Dispatcher机制提供了跨线程更新UI的方式。由于WPF的界面基于Dispatcher线程模型,当你在非UI线程(例如后台线程)上执行操作时,直接更新UI会导致InvalidOperationException异常。为了避免这个问题,WPF提供了Dispatcher类来让我们在
- BladeDISC++:Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术
人工智能机器学习分布式阿里云
近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,越来越多的模型展现出动态特性,这引发了对动态形状深度学习编译器(DynamicShapeAICompiler)的广泛关注。本文将介绍阿里云PAI团队近期发布的BladeDISC++项目,探讨在动态场景下如何优化深度学习训练任务的显存峰值,主要内容包括以下三个部分:DynamicShape场景下显存优化的背景与挑战BladeDISC++的创新解决方案Llama2模
- LTX-Video 高效视频生成模型,一键处理图片&文字
LTX-Video是由Lightricks在2024年开发的一种视频生成模型,这种模型采用了transformer和Video-VAE技术,能够高效生成高分辨率视频。此外,LTX-Video支持多种视频生成方式,包括从文本到视频和从图像到视频。教程链接:https://go.openbayes.com/K15J2使用云平台:OpenBayeshttp://openbayes.com/console
- Electron 开发者的 Tauri 2.0 实战指南:安全实践
在桌面应用开发中,安全性至关重要。相比Electron,Tauri2.0提供了更严格的安全模型和更完善的权限系统。本文将帮助你理解和实践Tauri的安全特性。权限系统对比Electron的安全模型在Electron中,我们通常这样处理安全://main.jsconst{app,BrowserWindow}=require('electron')functioncreateWindow(){cons
- Text2SQL的三种实现方法
AI科技分享
算法线性回归回归深度学习rnn
传统BI工具通常分为数据接入层、分析工具层和基于该工具平台的各种行业应用层面,大模型可以在这些环节发挥作用。在数据处理层面,大模型可以帮助传统的ETL过程简化难度,提高实时交互效率。在数据分析层面,大模型可以替代拖拽交互方式,让业务用户用更简单、更高效的方式以自然语言形式与底层数据交互,构建需要的报表和看板。在行业应用层面,大模型可以真正发挥对行业知识的理解能力,与具体数据结合,形成具针对客户、特
- text2sql框架-DB-GPT使用总结
adrninistrat0r
text2sqlai
1.说明DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架官方地址是:https://www.yuque.com/eosphoros/dbgpt-docs/2.项目下载使用源码安装DB-GPT,DB-GPT的Python项目下载地址为https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT3.安装huggingface客户端DB-GPT需要使用huggingface中的模型,需要
- AI Agent成大模型落地“接盘侠”,百度、智谱AI等国内巨头齐发力,你了解多少?
RPAdaren
人工智能百度
在AI领域,大模型的热潮已经持续了一段时间,但许多人发现,尽管讨论声不断,真正火起来的新应用却寥寥无几。然而,有一个领域却异常火热,那就是AIAgent(智能体)。从2023年开始,这个词频繁出现在AI大佬们的口中,甚至被微软创始人比尔·盖茨誉为将颠覆软件行业和人机交互方式的存在。他曾在2023年11月13日撰写千字博文,预言谁能主宰个人助理Agent,谁就能让人们不再依赖搜索网站、生产力网站和亚
- 案例分享|快速了解实时湖仓集一体技术如何助力企业降本增效
mysql
1.替代TD仓、Hadoop湖,助力农商行构建一体化数据平台某农商行最初构建了Teradata数据仓库、Oracle小数据平台以及Hadoop数据湖。多平台混合架构开发运维高,存在冗余存储、数据搬迁一致性、跨平台流转数据实时性低等问题。该农商行基于星环科技实时湖仓集一体平台,替代了Teradata数仓、Oracle数据平台和Hadoop数据湖三个平台,一体化架构同时满足数据湖海量汇集、复杂数仓模型
- 第79期 | GPTSecurity周报
aigcgpts
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.TrojanWhi
- 无涯应用实践 | 快速构建组织内部的专属知识库,让大模型快速落地
数据库
在数字化时代,企业的知识管理正面临前所未有的挑战。如何高效地构建和管理知识库,保护数据隐私,同时又能灵活地运用公私域知识,成为了企业竞争力的关键。现在,让我们揭开新一代知识管理平台的面纱,探索无涯问知如何帮助企业实现这些目标。知识库构建,像云盘一样简单知识库管理支持文档、表格、图片、音视频等多模态文件的一键导入,自动切片及向量化,无需任何手动配置,还能对知识库进行文件夹管理,方便后续进一步勾选使用
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本