- CVPR 2024 | 低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力
小白学视觉
计算机顶会顶刊论文解读计算机视觉深度学习CVPR计算机顶会论文解读
论文信息题目:Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力作者:HaoyuChen,WenboLi,JinjinGu,JingjingRen,HaozeSun,XueyiZou,ZhensongZhang,Youlia
- ACI EP Learning Whitepaper 1. ACI EP组件
m0_54931486
思科ACI网络思科ACIEndpointACIfabricNexusEP学习
1.ACIEndpointACI网络架构的Endpoint表整合了传统MAC地址表和ARP表的功能。其核心机制是通过硬件层直接学习数据包的源MAC地址与IP地址映射关系,摒弃了传统ARP协议依赖广播请求获取下一跳MAC地址的模式。这种设计优化体现在两方面:1)减少控制面ARP流量处理带来的资源消耗;2)基于终端实际流量即可实时感知主机IP/MAC地址的拓扑迁移,无需依赖GARP通告即可实现终端移动
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
机器学习线性回归python
一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法
阳光明媚大男孩
机器学习人工智能
完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习(PartialLabelLearning,PLL)框架来生成一个包含部分标签的数据集,并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数,主要分为以下几部分:数据预处理与加载:使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集,并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成:为每个样本生成多个候选标签,并模
- 推测未来Agentic形态:Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL)
weixin_40941102
语言模型
在AIAgent设计模式领域,我们见证了从简单的ReAct到复杂的LATS的演进,这些模式通过反思、工具使用、规划和多代理协作,极大地提升了AI的自主性和智能性。然而,随着任务复杂度和动态性需求的增加,现有模式逐渐显现出局限性——多Agent协作带来的联合误差和单Agent设计的适应性不足。为此,我们基于对现有模式的全面分析,提出了一个更先进的单Agent框架:DynamicCognitiveCo
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- H5语音识别功能(Web Speech API+科大讯飞)
辣辣1
语音识别前端
H5语音识别效果图:方案一:WebSpeechAPI(免费,IE浏览器可用,谷歌浏览器不可用)方案一:WebSpeechAPI开始停止识别结果:{{finalTranscript}}{{interimTranscript}}import{ref,onMounted,onBeforeUnmount}from"vue";constisSupported=ref(false);constisRecord
- Moodle + Websoft9:创新教育的强大组合,助力教学与学习
开源软件
Moodle+Websoft9:构建未来课堂的技术基石一、Moodle:开源生态的深度解析•模块化设计:支持超800个官方插件,如H5P交互内容创作、BigBlueButton虚拟课堂,满足个性化教学需求。•学习分析引擎:内置LearningAnalyticsAPI,可集成Python/R语言进行深度学习,预测学生学业风险。•移动优先战略:MoodleApp支持离线学习、扫码签到,2023年新增A
- 书籍-《动手学深度学习(英文版)》
书籍:DiveintoDeepLearning作者:AstonZhang,ZacharyC.Lipton,MuLi,AlexanderJ.Smola出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《动手学深度学习(英文版)》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别,为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学
- 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧
Ai玩家hly
从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤:理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例,假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型,例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例,例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》(Heetal.,2015)。2.
- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
代码骑士
#机器学习集成学习机器学习人工智能
文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- Electron对接语音唤醒Windows SDK
蚂蚁二娘
electronwindowsc++
一、项目主要依赖vuevue-cli-plugin-electron-builderelectronffi-napinodejs操作c++的dll库ref-napic++类型转换js-audio-recorder录音插件二、下载SDK设置好唤醒词后,下载windowsSdk,项目需要/bin目录下的msc_x64.dll和msc.dll(分别是64位和32位的dll,按需使用),以及/bin/ms
- Chainlink 预言机的原理解析
Chainlink资讯
预言机Chainlink智能合约
本文来自于8月19日Chainlink开发者社区中国负责人Frank,在DAppLearning分享会上对于Chainlink预言机的原理的讲解,以下是这节分享会的总结内容。有兴趣的小伙伴可以结合视频一起学习:为什么区块链无法主动获取外界数据区块链的特点区块链是一个封闭的确定性系统,每一笔交易都需要不同节点共识,只有超过一定数量的节点共识成功,交易才会被真正认可,并写入区块链。因为对于外部API的
- 【Kafka】Kafka写入数据
此木|西贝
Kafkakafka分布式
不管是把Kafka作为消息队列还是数据存储平台,总是需要一个可以往Kafka写入数据的生产者,一个可以从Kafka读取数据的消费者。生产者创建一个ProducerRecord对象,包含目标topic和发送的内容;另外可以指定键、分区、时间戳或标头对数据进行分区;如果没有显示指定分区,数据将会传给分区器,确定往哪个主题和分区发送数据。消息添加到一个消息批次,该批次所有的消息被发送到同一个主题和分区;
- 论文笔记-Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation
kingsleyluoxin
计算机视觉论文笔记深度学习python计算机视觉机器学习人工智能深度学习
论文信息标题:ContrastiveLearningforUnpairedImage-to-ImageTranslation作者:TaesungPark,AlexeiA.Efros,RichardZhang,Jun-YanZhu机构:UniversityofCalifornia,Berkeley;AdobeResearch代码链接https://github.com/taesungp/contra
- 【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦?
985小水博一枚呀
深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习域适应
【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦?【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦?文章目录【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦?1.背景介绍2.理论基础2.1分布差异(DomainShift)2.2迁移学习理论(TransferLearningTheory)2.3领域不变特征(Domain-invariantFeatures)
- 实现音视频录制功能鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例基于AVRecorder实现音视频录制,包括开始录制、暂停、结束、上一个等几乎所有录制音视频的基本操作。实现音视频录制功能源码链接效果预览使用说明打开应用,展示视频录制和音频录制两个按钮。点击视频录制即可录制视频,并会保存视频。点击音频录制按钮即可开始录制音频,并会保留音频文件,点击文件可以进行播放。实现思路构建音频录制页面构造setAudioRecorde
- 实现音视频录制功能鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例基于AVRecorder实现音视频录制,包括开始录制、暂停、结束、上一个等几乎所有录制音视频的基本操作。实现音视频录制功能源码链接效果预览使用说明打开应用,展示视频录制和音频录制两个按钮。点击视频录制即可录制视频,并会保存视频。点击音频录制按钮即可开始录制音频,并会保留音频文件,点击文件可以进行播放。实现思路构建音频录制页面构造setAudioRecorde
- 宝石组合 第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组
Geometry Fu
蓝桥杯蓝桥杯c语言c++
宝石组合题目来源第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++大学B组原题链接蓝桥杯宝石组合https://www.lanqiao.cn/problems/19711/learning/问题描述P10426[蓝桥杯2024省B]宝石组合题目描述在一个神秘的森林里,住着一个小精灵名叫小蓝。有一天,他偶然发现了一个隐藏在树洞里的宝藏,里面装满了闪烁着美丽光芒的宝石。这些宝石都有着不同的颜色和形状,但最引人注目
- 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法,通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位,还在工业界有广泛应用,如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
- AI学习第二天--监督学习 半监督学习 无监督学习
iisugar
机器学习支持向量机人工智能
目录1.监督学习(SupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:2.无监督学习(UnsupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:3.半监督学习(Semi-SupervisedLearning)比喻:技术细节:形象例子:4.三者的对比与选择表格总结:5.实际案例对比案例:电商平台用户分群6.关键逻辑总结1.监督学习(SupervisedLearning)比喻:老
- Package SeqIO
wangyiqi806643897
InputThemainfunctionisBio.SeqIO.parse(...)whichtakesaninputfilehandle(orinrecentversionsofBiopythonalternativelyafilenameasastring),andformatstring.ThisreturnsaniteratorgivingSeqRecordobjects:>>>fromB
- 【Auto-Scroll-List 组件设计与实现分析】
Gazer_S
Vue3重构优化数据结构vue.js前端javascript
Auto-Scroll-List组件设计与实现分析gitee代码仓库https://gitee.com/chennaiyuan/dayup-record/tree/master/%E4%B8%80%E4%BA%9B%E7%BB%84%E4%BB%B6/auto-scroll-list1.组件概述我们封装的AutoScrollList是一个自动滚动列表组件,主要用于展示需要自动循环滚动的数据项,如通
- 基于 easyExcel 3.1.5依赖的包 实现动态表头 动态表格内容
善我
javajava服务器前端
1.需求:需要导出的EXCEL示例:2.依赖:com.alibabaeasyexcel3.1.53.工具类:packagecom.minex.web.device.utils;importcom.minex.web.device.entity.vo.ReadRecordsVO;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.apache.poi.ss.userm
- linux sql*loader 500,SQL Loader Error 510 SQL*Loader-510: Physical record in data file is larger
带你游美国
linuxsql*loader500
IamattemptingtoloaddataintoanOracledatabasetable(Oracle11gR2)usingsqlloader.Iamabletoloadatestfileof1millionrecordsthatwassentfromourleadcompanyusingthecontrolfileshownbelow.However,whentheysenttheact
- 数字接龙 第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组
Geometry Fu
蓝桥杯蓝桥杯c语言c++
数字接龙题目来源第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++大学B组原题链接蓝桥杯数字接龙https://www.lanqiao.cn/problems/19712/learning/问题描述题目描述小蓝最近迷上了一款名为《数字接龙》的迷宫游戏,游戏在一个大小为n×nn\timesnn×n的格子棋盘上展开,其中每一个格子处都有着一个0⋯k−10\cdotsk-10⋯k−1之间的整数。游戏规则如下:从左上
- 如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练?
百态老人
matlab深度学习开发语言
要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练,可以遵循以下步骤和策略:选择合适的GPU硬件:首先,确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU,并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。安装必要的工具箱:确保安装了MATLAB的DeepLearningToolbox和ParallelComputingToolbox,这些工具箱提供
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- kafka生成者发送消息失败报错:RecordTooLargeException
青椒1013
kafka分布式
kafka生成者发送消息典型案例生产者发送消息失败:Failedtosend;nestedexceptionisorg.apache.kafka.common.errors.RecordTooLargeException:Themessageis1053512byteswhenserializedwhichislargerthanthemaximumrequestsizeyouhaveconfig
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
老A不折腾
web报表finereport代码可视化工具
在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
bylijinnan
java弱引用
首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WeakReference r = new Wea
- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
eksliang
linuxhostname
一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
酷的飞上天空
exception
有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
- IT系统分析师如何学习大数据
蓝儿唯美
大数据
我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
a-john
spring
Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
- 自定义颜色的xml文件
aijuans
xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
- 运营到底是做什么的?
aoyouzi
运营到底是做什么的?
文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
<resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name>
<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
not have a copy of data set and
cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
白糖_
JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
bozch
Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
分布式基础知识和算法理论
BY
[email protected]
本文永久链接:http://nodex.iteye.com/blog/2103218
在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
bell0901
androidgitignore
github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
tomcat_oracle
编程
What
软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
Why
得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
mongodblinux
一、查询linux版本号:
lsb_release -a
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa