- 差分进化算法(Differential evolution,DE)(附详细注释的Python代码)
XijueJa
算法python开发语言
概念与基本原理差分进化算法(DifferentialEvolution,简称DE)是一种基于种群的随机优化算法,由Storm和Price在1995年提出。它主要应用于解决非线性、非凸、连续和离散的优化问题。DE算法以其简单性、鲁棒性和高效性而受到广泛关注。差分进化算法的基本思想是通过模拟自然进化过程中的遗传和变异机制来寻找问题的最优解,类似于遗传算法。通过变异、交叉与选择,使得初始化的种群不断朝最
- Python常用OS库之path模块学习
风陵苑主
python学习
学习python没有太多捷径,有也只有技巧,更重要的是要多学多练,个人觉得练更重要,读万卷书不如行万里路。编程是一门技能,所以除了看还要多实践,写得多了自然也就有了路。如果看全部的标准库文档,可以访问这个链接os---多种操作系统接口—Python3.12.3文档接下来就来敲敲OS库下的path方法,这里只是记录一下,搬运工作,加深印象。那就开始吧。os.path常用方法一、os.path.abs
- 17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector
拉达曼迪斯II
AIGC学习数据库管理工具AI创业数据库postgresql人工智能机器学习AIGC搜索引擎
PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统,它已将其功能扩展到传统数据管理之外,通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求,这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector?
- 在 X86_64(amd64) 平台上的docker支持打包跨平台的镜像(如arm64)
DHclly
dockerjavaeureka
在信创,ARM开始崛起的现在,Docker也从一开始的只支持x86_64架构变为支持各种架构了,虽然Docker的目的是保证只要Docker安装好,在任意机器上运行都能达到一样的效果,但是这个的前提是Docker镜像的架构和当前服务器的架构一致,以前都是x84_64架构自然可以,但现在也有别的架构,因此一个镜像如果只有x86_64架构的版本,那么是无法在Arm架构的服务器上运行的。和运行同理,打包
- Imagen架构详解:理解其背后的技术与创新
范范0825
Imagen架构
Imagen架构详解:理解其背后的技术与创新引言近年来,生成式人工智能技术取得了飞速发展,特别是在图像生成领域。作为这一领域的重要创新之一,Imagen是由谷歌开发的一种基于文本生成图像的模型。它在生成高质量、逼真的图像方面表现出色,并通过其先进的架构和技术手段推动了图像生成的技术进步。Imagen不仅在图像生成质量上具有显著优势,还能够通过自然语言描述生成细致复杂的图像。本文将详细剖析Image
- 使用Python实现LLM的文本生成:风格迁移与内容控制
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython开发语言人工智能自然语言处理分布式语言模型transformer
文章目录引言1.大型语言模型(LLM)概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移4.内容控制4.1内容控制的基本原理4.2使用Python实现内容控制5.高级技巧与优化5.1多轮对话生成5.2生成参数优化6.应用场景与未来展望结论引言随着自然语言处理(NLP)技术的快速发
- 【Python】已解决:WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i
屿小夏
pythonpipssl
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
- ChatGPT详解
Loving_enjoy
实用技巧人工智能自然语言处理
ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型(NLP),全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer,于2022年11月30日发布。以下是对ChatGPT的详细介绍:###一、技术架构与原理1.**技术架构**:ChatGPT建立在Transformer架构之上,这是一种深度学习模型,特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制,允许模型在
- 信息奥赛一本通 1316:【例4.6】数的计数(Noip2001)
I AM_SUN
算法
这道题需要我们求出符合条件的数的数量有几个,举一个例子16,求满足条件的数一共有几个,我们发现每一步的计算都是相同的,那么我们可以使用递归来进行解决,每一个数的满足条件的方案数都等于他前面自然数(不大于数本身的1/2)的方案之和,如果用a[]对每个数的满足条件的数的数量进行存储,那么有a[i]+=a[i-1]+.......,我们求第i个数的满足条件的数的数量只需要循环遍历他前面自然数的数进行累加
- 遗传算法
神罗天征666
c++整理算法
遗传算法(GA)一、什么是遗传算法?遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一类模仿生物进化过程的搜索启发式算法。它们是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代初提出的。遗传算法通过自然遗传机制(如选择、交叉、变异等)的模拟,对问题的潜在解进行进化,以期找到或逼近最优解。基本原理是类比达尔文进化论—“物竞天择,适者生存”其实很好理解,学过生物的都知道达尔文进化论的大概
- 机器学习的介绍
2201_75874206
机器学习人工智能
目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么?如何评估机器学习模型的性能,除了交叉验证、MSE和RMSE外,还有哪些其他重要的指标?在金融风险管理中,机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险?市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
- 解决tsconfig.json配置paths, 却依然报错can't find module?
NodeJs程序中若使用typescript经常会遇到一个问题,即明明在tsconfig.json里配置了paths映射,为啥import使用路径别名,例如@test/a.ts时,会报错can'tfindmodule'@test/a.ts'?其实根本原因在于typescript只负责编译期检查,而执行模块时,tsconfig.json配置的paths自然无法影响js的模块查找机制,故报错分享:要解
- 文心一言vsGPT-4全面对比
编程小郭
文心一言chatgptjavapython人工智能ai
文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型,它们各自具有独特的特点和优势。以下是对这两款工具的全面比较:文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型,它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源,具备出色的语言理解和生成能力。文心一言在中文处理方面尤为出色,能够准确理解中文语境和语义,生成流畅、自然的中文文本。文心一言还具备丰富的知识库和推理能力,能够回答各种问题,提供有用的信息和建议。
- HarmonyOS--路由管理--组件导航 (Navigation)
LLLuckyGirl~
harmonyos华为
文档中心什么是组件导航(Navigation)?1、Navigation是路由容器组件,一般作为首页的根容器,包括单栏(Stack)、分栏(Split)和自适应(Auto)三种显示模式2、Navigation组件适用于模块内和跨模块的路由切换,一次开发,多端部署场景。3、通过组件级路由能力实现更加自然流畅的转场体验,并提供多种标题栏样式来呈现更好的标题和内容联动效果4、在不同尺寸的设备上,Navi
- 【大模型】从零样本到少样本学习:一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用!
橙子小哥的代码世界
NLP自然语言理解大模型自然语言处理sklearn深度学习神经网络tensorflow
《从零样本到少样本学习:一文读懂Zero-shot、One-shot和Few-shot的核心原理与应用!》正文:在自然语言处理(NLP)领域,Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。尤其是在大规模预训练模型(如GPT系列)的推动下,这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
- 详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析
wit_@
人工智能AIGC语言模型ai大数据服务器
AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展,大模型(LargeAIModels)在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。对于选择和评价AI大模型,不仅需要关注其功能,还要理解其关键指标和性能表现。本文将详细分析AI大模型的主要评价指标,并对国内常见大模型进行具体对比,提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指
- openai的代理框架中国版swarmforchinese,又简单又实用而且是趋势
Ai君臣
智能代理agentswarm
一、背景智能代理,就是可以给你去完成任务的智能体,最核心的是LLMS的智能性现在市面上个各种复杂的框架,1、无代码可以搭建,非常复杂,造成难度高而且容易出错,像字节,百度都有2、纯代码的也很多。各种概念,概念生涩难懂,与大模型用自然对话非常简洁相反而驰有没有一种非常简单又实用的框架有openAI开源的swarm但是默认用的openai的接口。国内是用不了的,那么swarmforchinese这个仓
- 知识图谱语义搜索:构建智能化搜索未来
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能
目录前言1.知识图谱语义搜索的基础概念1.1什么是知识图谱1.2什么是语义搜索1.3知识图谱语义搜索的结合2.知识图谱语义搜索的核心技术2.1自然语言处理技术2.2知识图谱构建与管理2.3图数据库与查询技术3.知识图谱语义搜索的应用场景3.1智能问答系统3.2个性化推荐3.3专业领域信息检索4.知识图谱语义搜索的未来展望4.1技术挑战4.2应用趋势结语前言随着信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式增
- 精确掌控文本分割——利用CharacterTextSplitter轻松拆解长文档
afTFODguAKBF
python
在处理大型文本文件时,尤其是在自然语言处理和文本分析领域,有时候需要将文档分割成较小的段落以便于处理和分析。今天,我们来探讨如何使用langchain-text-splitters库中的CharacterTextSplitter来实现这一目标。引言在本文中,我将介绍如何使用CharacterTextSplitter分割大型文本文档。这种技术对于文本预处理非常重要,能够帮助我们更好地管理和分析文本数
- 利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南
afTFODguAKBF
langchain自然语言处理easyuipython
#引言在人工智能的浪潮中,自然语言处理(NLP)成为了企业和个人用户的重要工具。Minimax作为一家中国初创企业,专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互,帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。#主要内容##1.Minimax简介Minimax专注于自然语言处理,为企业和个人用户提供高效的语言模型服务。其API能处理多种自然语言任务,例如文
- 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
NAR_鱼丸
ChatGPT程序人生
ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读,主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调,模型能够理解语言的语法和语义,并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理(NLP)和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
- ChatGPT原理及其应用场景
编程小郭
chatgpt人工智能ai
ChatGPT的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT,全名ChatGenerativePre-trainedTransformer,是OpenAI研发的一款聊天机器人程序,其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理(NLP)的深厚功底。其工作原理可以从以下几个方面进行解析:GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT(GenerativePre-trainedTransformer)技
- 如何降低做事的阻力?
智识世界Intelligence
信息可视化深度学习经验分享笔记学习方法
1.实用优先于完美:足够好才是关键伏尔泰所说的“完美是优秀的敌人”在这里正中问题核心。在现实世界中,追求完美往往带来停滞,因为完美本身是动态、难以定义的。在自然选择中,生物能够存活并繁衍,不是因为它们达到了某种理论上的“最优状态”,而是因为它们的特性在特定环境下足够好。现实应用:•在产品开发中,“最低可行产品”(MVP,MinimumViableProduct)正是基于这种思想。MVP不是完美的,
- 网络安全技术之网络安全
网络安全Ash
web安全安全网络
网络安全之物理安全策略物理安全策略的目的是保护计算机系统、网络服务器、打印机等硬件实体和信链路免受自然灾害、人为破坏和搭线攻击;验证用户的身份和使用权限、防用户越权操作;确保计算机系统有一个良好的电磁兼容工作环境;建立完备的安全管理制度,防止非法进入计算机控制室和各种偷窃、破坏活动的发生。抑制和防止电磁泄漏(即TEMPEST技术)是物理安全策略的一个主要问题。目前主要防护措施有两类:一类是对传导发
- Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理:从文本挖掘到智能对话(十)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据文本分析自然语言处理文本挖掘机器翻译智能对话智能客服java
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、本博客的精华专栏:
- Python调用通义千问qwen2.5模型步骤
我就是全世界
python人工智能
Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型,它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。Qwen2.5系列模型采用了更先进的算法和优化的模型结构,能够更准确地理解和生成自然语言、代码、表格等文本。除了基本的文本生成和问答能力,Qwen2.5还支持更多的定制化需求,可以针对不同场景和应用进行扩展和定制,提供更加个性化的服务和解决方案。1.2模型特点Q
- 从零开始:在服务器上部署大模型并集成到 vscode +Cline使用
一个正经的AI
服务器vscode运维AI编程
1.引言(Introduction)欢迎来到本篇技术博客!在本文中,我将引导你一步一步地在阿里云服务器上部署Qwen大模型,并将其集成到Cline插件中。我们将从零开始,详细介绍每个步骤,确保即使是初学者也能轻松上手。近年来,大型语言模型(LLMs)展现出了强大的自然语言处理能力,吸引了越来越多的关注。Qwen系列模型是阿里巴巴开源的一系列强大的大语言模型,具有优秀的性能和广泛的应用场景。Olla
- 3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互
laopeng301
SpringAI人工智能交互
1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术,能够生成类似人类对话响应的工具。通过向预训练语言模型(如GPT等)发送提示词或部分对话内容,模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解,生成对话的延续或完整回复,并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。SpringAIChatModelAPI设计目标为简单且可移植的接口,用于与各种人工智能模型进行交互,使开发人员能够在不同
- 吴恩达系列——微调(Fine-tuning)与生成模型的应用
疯狂小料
aiprompt
微调(Fine-tuning)是指在已有预训练模型的基础上,对模型进行进一步训练,以适应特定任务或需求。在自然语言处理领域,生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出,同时保护用户的隐私,减少不当信息的泄露。本文将结合生成模型的工作原理和实际应用,解释微调如何提升生成模型的效果,并探讨其在保护隐私方面的优势。1.生成模型与Prompt的作用生成模型,如GPT系列,通常通过接受一个输入
- ChatGPT大模型极简应用开发-目录
uncle_ll
#GPTchatgpt人工智能LLM大模型GPT
引言要理解ChatGPT,了解其背后的Transformer架构和GPT技术一路的演进则变得非常必要。ChatGPT背后的LLM技术使普通人能够通过自然语言完成过去只能由程序员通过编程语言实现的任务,这是一场巨大的变革。然而,人类通常容易高估技术的短期影响而低估长期影响。进一步学习关于LLM技术原理的论文、视频、图书等。在阅读这本书或者后续学习过程中,你有任何疑问都可以随时请教ChatGPT等工具
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方