- Deepseek API 调用
哦豁灬
LLM深度学习生产工具deepseekLLMAPI大模型
1获取APIKey目前比较知名的提供了DeepSeek的推理服务商包括硅基流动、阿里云、腾讯云等等。这些推理服务商一般是提供API接口,需要安装大模型客户端并配置API。获取API密钥,以硅基流动为例:前往硅基流动官方网站(https://cloud.siliconflow.cn)注册账号。在账户管理的API密钥中点击新建API密钥并复制。安装一个本地的第三方大模型客户并配置,常见的包括Chatb
- vLLM 部署大模型
哦豁灬
深度学习LLM人工智能vLLM大模型部署LLM
1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作(没错就是搞出Vicuna的那个group),最大亮点是采用PagedAttention技术,结合ContinuousBatching,极大地优化了realtime场景下的LLMserving的throughput与内存使用。vllmgithub仓库1.1安装安装命令:pip3installvllm#vllm==0.2.
- Python预训练模型实现俄语音频转文字
啥都鼓捣的小yao
人工智能python音视频人工智能
Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调。使用此模型时,请确保您的语音输入以16kHz采样。我们只需要装好三个功能包,写好你的文件路径即可使用!importtorchimportlibrosafromtransformersimport
- spring MVC 介绍
LCY133
spring后端springmvcjava
SpringMVC是Spring框架中用于构建Web应用的核心模块,基于MVC设计模式(Model-View-Controller)实现。以下是其核心概念的整理:1.MVC设计模式•Model(模型):封装业务数据和业务逻辑(如POJO对象、Service层)。•View(视图):负责数据展示(如JSP、Thymeleaf、HTML)。•Controller(控制器):接收请求,调用业务逻辑,返回
- 如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出
vaidfl
json语言模型easyuipython
在现代AI应用中,让语言模型返回结构化的数据是一个重要的能力,特别是在需要进一步处理或集成的时候。本文将深入探讨如何利用JsonOutputParser来解析语言模型的JSON输出。技术背景介绍随着语言模型的普及,许多应用场景需要从自然语言处理任务中获取结构化的输出。针对这一需求,输出解析器应运而生,它能够帮助我们定义JSON模式,通过提示语言模型生成符合该模式的输出,并将其解析为JSON格式。核
- pfsense部署四(静态路由的配置)
SecPulse
pfsense使用pfsense开源防火墙人工智能服务器组网网络安全tcp/ip
目录一.介绍二.配置过程一.介绍pfsense开源防火墙经常在进行组网时,通常会用于连接不同的网络,在这个时候进需要给pfsense配置路由,而这篇文章介绍的是静态路由的配置二.配置过程拓扑图:本次实验使用ensp模拟器进行模拟,使用一个cloud连接pfsense,有两个网段,分别是192.168.184.0/24和192.168.111.0/24首先给cloud进行配置给AR1配置ip地址sy
- SAP ABAP 调用 DeepSeek,API Key 存在什么地方最安全?
汪子熙
ABAP百科全书安全ABAPNetWeaver思爱普
笔者最近在处理一个SAP电商云和SAPS/4HANA集成后商品库存显示不同步的棘手问题。DeepSeek和ChatGPT没能帮上忙,最后还是查公司内网wiki搞定了。DeepSeek和ChatGPT确实不是万能的。ChatGPT3.5刚发布不久,我记得很多朋友聊起过大语言模型的「讨好型人格」,即倾向于迎合用户的观点、顺从用户的意愿。甚至在极端情况下,当用户对其回复提出质疑时,它会马上认怂,承认自己
- BM25S 项目安装和配置指南
陆汝涓Marissa
BM25S项目安装和配置指南bm25sBM25Sisanultra-fastlexicalsearchlibrarythatimplementsBM25usingscipy项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bm/bm25s1.项目基础介绍和主要编程语言BM25S是一个快速实现BM25算法的开源项目,主要用于文本检索任务。BM25是一种广泛使用的排名函数,常用于
- 使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南
bavDHAUO
python
技术背景介绍文本嵌入是一种将文本片段转换为高维向量的技术,可以用于自然语言处理任务中的相似性计算、信息检索等应用。LocalAI提供了一种本地化的嵌入解决方案,允许开发者在本地环境中运行和测试嵌入模型。通过在本地部署LocalAI服务,您可以避免依赖外部API,享受更快的响应速度和更好的数据隐私。核心原理解析LocalAIEmbedding类主要负责与本地运行的LocalAI服务通信,进行文本嵌入
- 关于forward函数
oioz
深度学习
定义forward函数是模型的核心前向传播逻辑,定义了输入数据如何在模型中传递和计算。它将输入数据通过模型的各层(如卷积层、全连接层等),计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现:在PyTorch中,forward函数是模型的核心部分,必须显式定义。灵活性高:可以根据模型需要,自由定义forward函数的内容,包括各种计算操作。示例(PyTorch)
- 使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控
qahaj
语言模型python人工智能
技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台,专为大语言模型(LLMs)设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈,帮助开发者构建更强大的语言模型。同时,Argilla支持整个MLOps周期的每个步骤,从数据标注到模型监控。核心原理解析Argilla的核心优势在于其灵活的数据管理流程和强大的反馈机制。通过Argilla,开发者可以实时监控模型性能,并根据需要调整数据标注策略。这种
- java毕业设计,网上商城系统
爱编程的小哥
java毕设java课程设计springbootvue
️OnlineMall商城系统全解析|Vue3+SpringBoot全栈实战(附高并发与数据安全方案)一、系统架构全景基于七张效果图分析,该系统是企业级电商综合管理平台,采用SpringBoot3+Vue3+ElementPlus+MyBatisPlus技术栈,覆盖商品管理、订单处理、会员运营等核心场景。通过RBAC权限控制+Elasticsearch搜索+分布式事务三大技术亮点,支持10万级商品
- java将动态图转换成静态图_如何用最简单的方法把静态图变成动图?
PEI Lobster
java将动态图转换成静态图
在今日头条浏览文章时,我们经常会看到有些作者在文章中插入了一些动态图片,不但美化了页面,而且起到了简明扼要的说明作用,让读者对文章内容加深了理解,也提高了文章的阅读量和点击量。这样的动态效果是如何制作的呢?主要有两个步骤:首先要制作出图片动态效果的视频,一般是MP4格式,第二步用格式工厂等文件格式转换软件,把MP4转换为gif动画格式,然后就可以把它插入到网页中。这其中的难点和重点就在于制作图片的
- Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测
weixin_30777913
azure云计算
设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks,结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据,通过DeltaLake实现Exactly-Once语义,实时欺诈检测(流数据写入DeltaLake,批处理模型实时更新),以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。完整实现代码需要根据具体数据格式和业务规则进行调整,建议通过DatabricksR
- LLM:软件测试的颠覆性力量
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LLM:软件测试的颠覆性力量关键词:大语言模型(LLM)、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中,测试一直是确保产品质量的关键环节。随着人工智能技术的飞速进步,特别是大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLM)的出现,软件测试领域正经历着前所未有的变革。LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备,正在重塑我们对
- 卷积神经网络Batch Normalization的作用
arron8899
cnnbatch人工智能
BatchNormalization的作用(通俗版)1.像“稳定器”一样校准每层输入想象你在烤多层蛋糕,每层蛋糕的烘烤温度不同(相当于神经网络的每一层数据分布不同)。没有BN时,烤箱温度忽高忽低,导致有的层烤焦(梯度爆炸),有的层不熟(梯度消失)。BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器,实时将输入数据调整到标准温度(均值为0,方差为1),保证每层都能均匀受热,训练更稳定。2.让模型训练“少
- 使用Dall-E生成图像:文本到图像的魔力
shuoac
计算机视觉人工智能python
使用Dall-E生成图像:文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型,它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。这一技术基于深度学习的方法,使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像,从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。核心原理解析Dall-E利用大型语言模型(LLM)从用户提供的文本描述中提取详
- 深入了解盘古大模型:技术、应用与未来
Hardess-god
Literaturereview人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来,中国自主研发的大模型之一——盘古模型(PanGuModel)逐渐进入公众视野,凭借其强大的性能和广泛的应用前景,引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型?盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练,旨在推动中文自然语言处理(NLP)以及跨模态应用的技
- 【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...(二)
985小水博一枚呀
大大大模型知识点人工智能语言模型自然语言处理机器学习神经网络
【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…(二)【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…(二)文章目录【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...(二)前言4.代码逐行解释TransformerBlock类初始化前向传播GenerativeLM类初始化前向传播推理示例测试生成5.总结欢迎宝子们点赞、关注、收藏!欢迎宝子们批评指正!祝所有的硕博生都能遇到好的导师!好的审稿
- 利用HFSS软件对射频电路电磁兼容性的深入研究
DidYour
课程设计
摘要本文旨在借助HFSS(HighFrequencyStructureSimulator)软件深入研究射频电路的电磁兼容性(EMC)。通过对射频电路中电磁干扰产生机制的剖析,阐述如何运用HFSS软件建立精确的射频电路模型,进行电磁兼容性仿真分析,包括近场和远场分析、信号完整性分析等。结合实际案例,探讨不同因素对射频电路EMC性能的影响,提出基于HFSS仿真结果的优化设计策略,为提升射频电路电磁兼容
- 复习JVM
LMQ6
jvm
JVM的三个主要主题:1.java内存区域划分:a.堆b.栈c.元数据区d.程序计数器2.类加载a.加载:打开.class文件,读取内容b.验证:验证.class文件的格式是否符合要求.c.准备:给类对象分配内存空间d.解析:初始化字符串常量e.初始化:对类对象中的各个部分初始化,比如静态代码块,静态成员的初始化等经典面试题:双亲委派模型他出现在"加载"环节,根据"全限定名称"寻找对应的.clas
- 【蓝桥杯】真题 2386染色时间 (优先队列BFS)
遥感小萌新
蓝桥杯蓝桥杯宽度优先职场和发展
思路这里每一个格子染色多了时间这一层限制,相当于图的每一边有了权重的限制,那么我们就不能直接用双向队列求最短路。而是使用优先队列。规则是这样的:每一个节点可以多次入队,但是只有第一次出队有效。所以这次我们不会在加入队列时更改标签vis,而是在出队时更改标签。如果在出队时发现vis已经更改,这说明这个元素以前出过队列(不是第一次出队),则直接continuecode我们额外设置两个数组,vis标签数
- 一切皆是映射:实现神经网络的硬件加速技术:GPU、ASIC(专用集成电路)和FPGA(现场可编程门阵列)
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录一切皆是映射:实现神经网络的硬件加速技术:GPU、ASIC(专用集成电路)和FPGA(现场可编程门阵列)1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.2.1GPU加速3.2.2ASIC加速3.2.3FPGA加速3.3算法优缺点GPUASICFPGA3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过
- NLP高频面试题(七)——GPT和Bert的mask有什么区别?
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理gptbert
GPT和BERT的Mask机制对比:核心区别与优化策略在NLP领域,GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示,但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别,并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制:基于MLM(MaskedLanguageModel)BERT(Bidirectional
- 第三十一篇 数据仓库(DW)与商业智能(BI)架构设计与实践指南
随缘而动,随遇而安
数据库sql数据仓库大数据数据库架构
目录一、DW/BI架构核心理论与选型策略1.1主流架构模式对比(1)Kimball维度建模架构(2)Inmon企业工厂架构(3)混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南(1)模型选择决策树(2)ETL开发规范2.2实时BI技术栈选型三、全链路实施与优化策略3.1五阶段实施框架3.2数据治理体系构建四、行业场景深度实践4.1电商用户行为分析4.2金融风控实时预警五、关键问题解析Q1
- 揭秘Java内存模型:那些让人头疼的可见性问题--JVM基础(15)
guangzhi0633
javajvm开发语言
一、揭秘Java内存模型:那些让人头疼的可见性问题在Java的世界里,多线程编程如同一场精彩的魔术表演,但稍有不慎,就可能陷入“内存可见性”这个魔术黑洞。今天,就让我们一起揭开Java内存模型的神秘面纱,探讨那些让人头疼的可见性问题!可见性问题的本质可见性问题,简单来说,就是当一个线程修改了共享变量的值后,其他线程却无法立即看到这个变化。这就像是你在房间里悄悄换了件衣服,但别人却看不到你的新装。现
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
- 【UI设计】一些好用的免费图标素材网站
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前端设计ui素材
阿里巴巴矢量图标库https://www.iconfont.cn/国内最大的矢量图标库之一,拥有800万+图标资源。特色功能包括团队协作、多端适配、定制化编辑等,适合企业级项目、电商设计、中文产品开发等场景。IconParkhttps://iconpark.oceanengine.com/home字节跳动旗下的免费矢量图、图标库平台。提供超过2400+基础图标,29种图标分类,支持4种主题和在线换
- 运用IC-CAP软件对射频集成电路的表征与参数分析
Keep-Follow
课程设计
摘要本文聚焦于运用IC-CAP软件对射频集成电路进行全面表征与参数分析。详细阐述IC-CAP软件在该领域的功能特性,通过具体的射频集成电路案例,深入介绍使用软件进行直流参数测试、小信号S参数分析、大信号特性表征的流程与方法。探讨如何依据分析结果优化射频集成电路性能,展现软件在助力电路设计、提升产品质量方面的关键作用,为射频集成电路研发工程师提供极具价值的技术参考。关键词IC-CAP软件;射频集成电
- 5(五)Jmeter监控服务器性能
夜晚打字声
工具jmeter服务器运维
下载安装插件需要安装插件:ServerAgent-2.2.1(链接:https://pan.baidu.com/s/1Tr63aKbzLuldBoRB5IR7Dg提取码:nyfk)JMeterPlugins-Standard-1.4.0(链接:https://pan.baidu.com/s/13af9OS4JDagg4RFhqxVVbg提取码:51ev)JMeterPlugins-Extras-1
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri