- 文献管理详解-ChatGPT4o作答
部分分式
笔记
文献管理详解文献管理是学术研究中的重要环节,尤其是在撰写论文、报告或项目时,研究者往往需要处理大量的参考文献。一个科学高效的文献管理流程,能够显著提升研究工作的效率和质量。以下从文献管理的意义、基本流程、常用工具、技巧与策略以及常见问题等方面详细讲解文献管理。1.文献管理的意义1.1提高效率避免重复查找文献,节约时间。快速检索需要的文献和数据,尤其是在文献量较大的情况下。1.2提升写作质量在论文写
- DeepSeek为什么超越了OpenAI
deepseek
DeepSeek的超越源于四大关键差异:技术架构的垂直整合优势、数据策略的动态闭环设计、商业模式的场景化落地能力、行业定位的差异化突围。其中,技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构,在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上(根据2023年MLPerch基准测试)。这种技术路线选择,使其在医疗诊断、工业质检等垂直场景的准确率达到9
- HBASE面试技巧
狮歌~资深攻城狮
hbase大数据
准备HBase面试时,除了熟悉常见的面试题及其答案外,还需要掌握一些面试技巧,以更好地展示你的技能和知识。以下是一些有效的HBase面试技巧和策略:1.深入理解核心概念技术深度•倒排索引:虽然HBase本身不使用倒排索引(这是搜索引擎如Elasticsearch使用的),但理解这一概念有助于对比不同存储系统的特性。•列族设计:列族的设计对性能有很大影响,确保你能够解释如何选择合适的列族数量、块大小
- 基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现1.背景介绍1.1网络安全态势感知的重要性在当今互联网时代,网络安全已经成为一个至关重要的话题。随着网络攻击手段的不断升级和演变,传统的被动防御方式已经难以满足日益复杂的网络安全形势。网络安全态势感知(CybersecuritySituationalAwareness,CSA)作为一种主动防御策略,通过实时监测网络环境,分析安全事件,评估安全风险,预测未
- 前端性能优化 - 提升 FID(First Input Delay)
码农巧克零
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导读FID(FirstInputDelay)是评估用户与网页互动时响应速度的关键性能指标之一。它主要衡量用户首次与页面互动(如点击按钮、链接或输入框)到浏览器实际响应这一互动之间的时间差。良好的FID能够为用户提供流畅的体验,而较差的FID会让用户觉得页面卡顿,从而影响用户体验和留存率。优化FID是提升前端性能的重要部分。本文将介绍优化FID的一些有效策略和方法。什么是FID?FID是CoreWe
- ADX物化视图的内存优化与去重策略
t0_54coder
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在AzureDataExplorer(ADX)中使用物化视图(MaterializedView)时,处理大规模数据集的去重和聚合操作时,可能会遇到内存问题。本文将详细讨论如何通过优化策略来克服这些问题,并提供一个具体的实例来展示如何实现。问题背景当我们尝试在ADX中创建一个物化视图,用于从源表中去除重复数据并进行聚合操作时,常常会遇到内存不足的错误。这通常是由于distinct*操作过于消耗内存,
- C++循环结构:原理剖析与工程实践优化策略
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以下是一篇关于C++循环结构的原创技术论文框架及内容示例,包含理论解析与工程实践结合的分析C++循环结构:原理剖析与工程实践优化策略**摘要**本文系统探讨C++语言中循环结构的实现机制、应用场景及优化方法。通过分析for、while、do-while三种基本循环结构在编译器层面的实现差异,结合现代C++11/17标准新增特性,提出面向性能优化和代码可维护性的工程实践方案。实验表明,合理选择循环结
- 2025年AI免费大战:从DeepSeek到GPT-5的商业逻辑与行业变革
听吉米讲故事
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引言:人工智能行业的2025年重大转折2025年伊始,人工智能行业的竞争格局发生了深刻变化,尤其是以DeepSeek为代表的新兴力量,通过低成本开源策略迅速崛起,迫使OpenAI、百度文心一言等人工智能巨头纷纷调整策略,甚至开放免费服务。这场"AI免费大战"不仅重新定义了人工智能行业的商业逻辑,也对企业的技术研发和商业化提出了全新的挑战。本文将从DeepSeek的低成本策略入手,剖析AI免费模式背
- DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析
AI生成曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法:两者均基于强化学习(RL),采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力(如数学、代码、科学推理)。基础模型:均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型,共享相同的架构
- deepseek与gpt,核心原理对比
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DeepSeek与GPT作为AI大模型,在自然语言处理等领域展现出强大的能力,它们的核心原理对比主要体现在模型架构、训练策略、资源效率以及应用场景优化等方面。一、模型架构DeepSeek混合专家(MoE)框架:DeepSeek采用了混合专家框架,其内部包含多个“专家”子模块,每个子模块专注于不同的任务或数据领域。例如,DeepSeek-R1拥有6710亿参数,但每次仅激活约370亿参数,通过动态选
- 深入解析C++命名空间:从基础到高级应用
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目录一、命名空间的必要性(WhyNamespaces?)二、命名空间的核心语法(CoreSyntax)2.1基础定义2.2嵌套命名空间2.3全局命名空间三、命名空间的使用策略(UsageStrategies)3.1限定名称访问3.2using声明vsusing指令3.3命名空间别名3.4匿名命名空间四、工程实践中的应用(PracticalApplications)4.1模块化代码组织4.2第三方库
- 浅聊MQ之Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ持久化策略
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以下是主流消息队列(Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ)的持久化策略详解及实际场景示例:1.Kafka持久化策略核心机制:日志分段存储:每个Topic分区对应一个物理日志文件(顺序写入)分段策略:默认每1GB或7天生成新Segment(log.segment.bytes/log.roll.hours)索引文件:.index(偏移量索引)和.timeindex(时间戳索
- 清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害
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KTransformers是一个由清华大学KVAV.AI团队开发的开源项目,旨在优化大语言模型(LLM)的推理性能,特别是在有限显存资源下运行大型模型。以下是KTransformers的详细介绍:1.核心特点高性能优化:KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术,显著加速模型推理速度,降低硬件门槛。灵活扩展性:KTransformers是一个以Python为中心的
- C++栈内存管理:从原理到高性能编程实践
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以下是一篇关于C++栈机制的原创技术论文框架及内容,结合语言规范、编译器实现与工程实践,包含创新性分析和实验验证:---**C++栈内存管理:从原理到高性能编程实践****摘要**本文深入剖析C++栈内存的分配机制、生命周期管理及优化策略。通过反汇编分析GCC/Clang编译器实现,验证栈帧结构与函数调用约定,提出基于现代C++特性的栈使用优化方案。实验证明,合理控制栈空间可降低30%内存访问延迟
- Java 设计模式之策略模式
xiangxiongfly915
#Java设计模式策略模式设计模式
文章目录Java设计模式之策略模式特点UML图传统if-else策略模式优化Java设计模式之策略模式特点定义一系列的算法,把每一个算法封装起来,并且使它们可相互替换。策略模式模式使得算法可独立于使用它的客户而独立变化。UML图Context:上下文环境。Strategy:抽象策略类。ConcreteStrategyA、ConcreteStrategyB:具体策略类。传统if-elsepublic
- 解释归档和非归档模式之间的不同和他们的各自的优缺点?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构oracle
归档模式(ArchiveMode)和非归档模式(NoArchiveMode)是数据库管理系统中两种不同的日志记录方式,主要用于控制如何处理重做日志文件。这两种模式对数据库的恢复能力、性能以及备份策略有着重要影响。归档模式vs非归档模式归档模式(ArchiveMode)定义:当启用归档模式时,数据库会将填满的在线重做日志文件复制到一个或多个归档位置。作用:支持完整的数据库恢复,包括介质故障后的恢复。
- 【golang】量化开发学习(一)
幺零九零零
量化开发语言go
均值回归策略简介均值回归(MeanReversion)假设价格会围绕均值波动,当价格偏离均值一定程度后,会回归到均值。基本逻辑:计算一段时间内的移动均值(如20天均线)。当当前价格高于均值一定比例,做空;当低于均值一定比例,做多。持仓等待价格回归后平仓。官网下载DOLGPHINDB总结✅Docker运行DolphinDB✅创建模拟股票数据表✅Golang连接DolphinDB进行查询这样,Gola
- MariaDB数据库部署
m0_修道成仙
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- 代码随想录 Day 32 |【第八章 贪心算法 part 01】理论基础、455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和
Accept17
贪心算法算法
一、理论基础代码随想录1.什么是贪心贪心的本质是选择每一阶段的局部最优,从而达到全局最优。2.贪心的解题步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解二、455.分发饼干代码随想录1.解题思路尽量用最大的饼干去满足胃口大的孩子。2.代码实现(1)因为是用大饼干满足胃口大的孩子,所以对饼干、孩子胃口数组排序。定义一个result变量,用于记录喂饱了
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huanghong6956
1.首先确定被远程主机已安装声卡和驱动,换句话说就是被远程主机可以出声2.在被远程主机上,开始-运行-gpedit.msc,打开组策略计算机配置-管理模板-终端服务-客户端/服务器数据重定向-启用“允许音频重定向3.重启4.欧了
- 百度舆情优化:百度下拉框中的负面如何清除?
小马识途营销杂记
百度全网舆情处理百度下拉框优化
百度的下拉词、相关搜索、大家还在搜有负面词条,一直是企业公关经理头疼的问题,小马识途营销顾问深耕网络营销领域十几年,对百度SEO优化、百度下拉框、百度相关搜索、自媒体营销、短视频营销等等技巧方面积累了一定的方法和技巧。对于百度下拉框中出现的负面内容,可以采取以下策略进行有效优化或处理:1.正面内容建设真实性评估首先,要判断负面信息是否真实存在,是实际情况还是人为造就的。找到背后的原因,这样才能自然
- 如何打造品牌忠诚度?这5大策略让顾客成为你的“铁杆粉丝”
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在流量红利见顶的今天,留住一个老客户比获取新客户更具商业价值。品牌忠诚度不仅是重复消费的代名词,更是消费者与品牌建立情感连接、主动传播口碑的信任纽带。本文将揭秘中国市场中构建品牌忠诚度的实战方法论。一、品牌忠诚度从“交易关系”到“情感共鸣”品牌忠诚度意味着消费者在众多选择中始终偏爱你的品牌,这种偏爱建立在品质信任、情感认同和价值观契合的基础上。例如,小米通过“参与感”让用户成为产品共创者,海底捞以
- XSS攻击全貌:原理、分类、检测与防御策略研究
键盘侠伍十七
web安全xss网络服务器web安全XSS攻击
XSS攻击原理的深入剖析跨站脚本攻击(Cross-SiteScripting,简称XSS)作为一种广泛存在的web应用程序安全漏洞,其机制在于利用了客户端与服务器之间数据交换过程中的信任链被恶意破坏。该类攻击的核心原理是攻击者通过向Web应用程序注入精心构造的、能够在受害者浏览器环境下执行的恶意脚本代码。这些注入的脚本在用户无意识的情况下被执行,不仅能够非法获取用户的cookies、session
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1.目录1.prompt工程简介2.Prompt设计2.1Prompt主要构成要素2.2Prompt编写策略策略一:对较难被准确遵循的复杂规则可拆分为多条规则,有助于提升效果策略二:适当冗余关键信息策略三:使用分隔符给Prompt分段策略四:增加学习示例策略五:编写清晰地说明-指定任务所需的步骤策略六:让大模型反思自己的推理过程策略七:语音场景下的prompt要点策略八:判断型的任务,建议先给依据
- 3. 意图分类prompt优化项目(实操版)
姚瑞南
prompt系列课程prompt实战应用案例分类prompt人工智能AIGC
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)本文简介:意图分类prompt优化项目(实操版)项目背景项目现状和目标意图识别prompt分析制定优化策略prompt调优效果及收益评估目录1.项目背景2.指标现状3.业务目标4.问
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数据小爬虫@
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在电商行业,数据是商家制定策略、优化运营的核心资源。1688作为国内领先的B2B电商平台,拥有海量的商品信息。通过Python爬虫技术,我们可以高效地获取这些商品详情数据,为商业决策提供有力支持。一、为什么选择Python爬虫?Python以其简洁易读的语法和强大的库支持,成为爬虫开发的首选语言之一。利用Python爬虫,可以快速实现从1688平台获取商品详情的功能,包括商品标题、价格、图片、描述
- 高流量Web服务器Kubernetes架构优化
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一、基础设施层优化1.节点自动扩展策略#集群自动扩缩容配置(GKE示例)apiVersion:clusterautoscaler.kubernetes.io/v1beta2kind:AutoscalingPolicymetadata:name:web-cluster-policyspec:minNodeCount:5maxNodeCount:50scaleDown:utilizationThres
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文章介绍了SpringCache的基本使用,包括如何配置和使用不同的缓存管理器、缓存注解和缓存策略。同时,还提供了一些实际的使用示例和最佳实践,以帮助读者更好地理解和应用SpringCache。一、引入依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-cacheorg.springframework.bootspring-boot-starter-data
- 深入浅出:8种常见排序算法的效率对比与应用场景(JAVA)
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排序算法算法数据结构java后端
5.归并排序归并排序是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治策略(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。算法核心逻辑如下分割数组首先,把数组分成两半,然后分别对这两半继续进行分割,直到每一部分只有一个元素。每次分割都通过计算中间索引mid=(left+right)/2来进行。排序当数组
- 掌握MiniQMT程序化交易:下单与撤单的实战技巧
量化投资技术
量化科普Python量化miniQMTQMT量化交易量化投资
掌握MiniQMT程序化交易:下单与撤单的实战技巧在量化交易领域,自动化执行交易策略是提高效率和准确性的关键。MiniQMT作为一款强大的工具,提供了丰富的API接口,使得程序化下单与撤单变得简单而高效。本文将深入探讨如何利用MiniQMT进行程序化下单与撤单,以及在实际操作中应注意的事项。《QMT开通规则分享》更多内容,知识星球搜索:数据与交易同步下单与异步下单在MiniQMT中,下单操作可以分
- 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