- 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
- Virtual Machine Platform is not enabled. Enable it using the following PowerShell script (in an admi
朋也透william
docker
DockerDesktop安装指南以及Windows下WSL2和Hyper-V相关问题追查-寂寞姜大虎-博客园(cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/qfl-blog/p/18200575
- 智见未来:多大模型协同的数据分析新范式
一ge科研小菜菜
人工智能大数据人工智能大数据
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型(LLM)的快速发展,ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。利用多个LLM的协同能力,可以增强数据分析的多角度解读、减少单一模型的偏差,并优化洞察生成的深度和精准度。本文探讨如何结合多个LLM,在数据分析领域实现更可靠的洞察生成,并提供具体的策略、方法和应用场景。2.主要
- Pollinations AI文生图html源码
酷爱码
htmlHTML
源码介绍用deepseek辅助制作了一个电脑端文生图小程序,html语言的,接口使用的是Pollinations,上传服务器访问首页即可一次生成4张,提示词最好用英文,点击小图可以预览大图,也可以点击下载按钮直接下载截图预览源码免费获取PollinationsAI文生图html源码
- 正则表达式:编程中的瑞士军刀,如何借助智能工具实现高效开发
inscode_039
最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE正则表达式:编程中的瑞士军刀,如何借助智能工具实现高效开发正则表达式(RegularExpression,简称regex或regexp)是一种用于匹配字符串的模式描述语言。它广泛应用于文本处理、数据验证、搜索和替换等场景中。然而,正则表达式的复杂性和晦涩性常常让编程初学者望而却步。幸运的是,随着AI技术的进步,像InsCo
- 深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求
gs80140
基础知识科谱deepseek
DeepSeek-R1系列模型涵盖从轻量级到超大规模的多个版本,适用于不同的应用场景。了解各版本在不同量化精度下的显存和内存需求,有助于选择适合自身硬件配置的模型。模型参数与量化精度的关系模型的参数量决定了其基础大小,而量化精度(如FP16、INT8、INT4)则影响每个参数所占用的存储空间。通过降低量化精度,可以显著减少模型的显存和内存占用,但可能会对模型性能产生一定影响。以下是不同量化精度下,
- 《北京大学-DeepSeek系列教程(1)》电子书下载
AI智研社
人工智能aiAI写作AIGC生活
哈喽!伙伴们,我是小智,你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天,我们将一起深入AI的奇妙世界,探索“《北京大学-DeepSeek系列教程(1)》电子书下载”,并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知,只需唤醒你的潜能!”跟着小智的步伐,我们终将学有所成,学以致用,并发现自身的更多可能性。话不多说,现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。《北京大学-DeepSeek
- 【微信小程序(云开发模式)变通实现DeepSeek支持语音】
技术与健康
微信小程序notepad++小程序
整体架构前端(微信小程序):使用微信小程序云开发能力,实现录音功能。将录音文件上传到云存储。调用云函数进行语音识别和DeepSeek处理。界面模仿DeepSeek,支持文本编辑。后端(云函数+Node.js):使用云函数调用腾讯云语音识别(ASR)服务。调用DeepSeekAPI处理文本。步骤1:初始化云开发环境在微信开发者工具中创建小程序项目,并开通云开发。在project.config.jso
- 多家车企接入DeepSeek,AI汽车战争爆发,谁站上风口,谁会下牌桌?
高工智能汽车
人工智能汽车
日前,多家车企宣布接入DeepSeek。在吉利汽车、岚图汽车率先宣布后,东风汽车、零跑汽车、奇瑞、上汽集团、长城几家车企也紧随其后。其中东风汽车宣布旗下自主品牌已完成DeepSeek全系列大语言模型接入工作,并将于近期陆续搭载应用于包括东风岚图、东风猛士、东风奕派、东风风神、东风纳米在内的东风自主品牌车型。其中岚图品牌方面,岚图知音将成为汽车行业首个融合DeepSeek的量产车型,全新岚图梦想家也
- 职场人必存!DeepSeek提示词大合集:周报速成、爆款文案、旅行攻略一键生成
阳光永恒736
AI工具人工智能deepseekAI提示词
引言:AI时代,为什么你的提示词总“词不达意”?“同样的AI工具,同事用DeepSeek半小时写完周报还附赠数据分析图,我却只会问‘帮我总结本周工作’?”这可能是多数职场人的真实写照。AI工具的能力边界早已超越基础问答,但90%的用户仍停留在“无效提问”阶段10。而真正拉开差距的,是一套精准的提示词指令库——它能将模糊需求转化为AI可执行的“操作指南”,让效率提升10倍不止。一、职场效率:从“加班
- 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
- DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK
AICurator
深度学习python机器学习deeplabv3+语义分割
【DeepLabv3+改进专栏!探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁?本专栏重磅推出:✅独家改进策略:融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块:ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络(ConvNet)构建模块,可在不增加推理时间成本的情况下提升性能。该模块名为多样化分支块(DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样化分支
- 【DeepSeek干货总结】对不同类型学术内容进行润色的顶级提示词汇总!
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DeepSeekPromptAIWritePaperAIWritePaperdeepseek深度学习人工智能AIGC论文润色
目录1.英文润色2.中文润色3.SCI润色4.润色Prompt汇总连贯性与句子逻辑提示词多参考版本提示词语法矫正提示词润色内容定位提示词修改建议提示词大家好这里是AIWritePaper官方账号!AIWritePaper官网AIWritePaper宝子们在写学术论文的过程中要想让DeepSeek发挥出最佳效能,尤其在进行文本润色时,精确和具体的提示词至关重要。很多宝子们在请求DeepSeek文本润
- 华为OD机试九日集训第2期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,提升编程能力和解题技巧,从而提高机试通过率
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为od算法九日集训Java
目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1期第1天、逻辑分析第2天、队列第3天、双指针第4天栈第5天滑动窗口第6天、二叉树第7天、并查集第8天、矩阵第9天、贪心算法六、国内直接使用满血ChatGPT4o、o1、o3-mini-high、Claude3.7Sonnet、满血DeepSeekR11、纯原版ChatGPT、Claude2、技术支持3、支持所
- DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析
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内容概要本文聚焦DeepSeek系列模型的核心技术突破与应用价值,通过解析其混合专家架构(MoE)的设计逻辑与670亿参数的规模化优势,揭示其在多语言处理、视觉语言理解及代码生成领域的创新表现。从技术特性出发,文章将对比OpenAI等主流模型的性能差异,探讨参数效率与计算资源优化如何支撑低成本、高精度的内容生成场景,例如学术论文写作、智能选题规划及SEO关键词拓展。同时,通过分析DeepSeekP
- 详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线
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系统模块:数据采集模块(爬虫):负责从目标网站抓取地点数据(如名称、经纬度、描述等)数据预处理模块(标签算法):对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征(如经纬度、描述文本)打上标签(如“适合家庭”、“适合冒险”)。地理数据处理模块(地图API):使用地图API获取地点的详细信息(如地址、距离、路径等)。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块:根据用户输入的起点和终点,规划最优路径。支持多种
- 【愚公系列】《高效使用DeepSeek》020-专业术语解释
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【技术大咖愚公搬代码:全栈专家的成长之路,你关注的宝藏博主在这里!】开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主!江湖人称"愚公搬代码",用七年如一日的精神深耕技术领域,以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍!【行业认证·权威头衔】✔华为云天团核心成员:特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家✔开发者社区全满贯:CSDN博客&商业化双料
- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
智能计算研究中心
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内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- 【手把手教学】DeepSeek官方搜索API博查本地使用指南:从原理到实战,全面解锁智能搜索!
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前言:当大模型遇见本地搜索你是否遇到过这些问题?想在企业内网部署智能搜索,但担心数据泄露风险?需要定制搜索逻辑,但云端API灵活性不足?网络环境不稳定时,搜索服务频繁中断?博查AI搜索API的本地化方案完美解决了这些问题!通过将本地大模型与云端API结合,既能保障数据安全,又能享受实时搜索能力。本文将手把手教你如何实现这一技术方案,即使你是零基础开发者,也能轻松上手!一、本地化原理:为什么能“既本
- 智慧畜牧:智能化监控系统如何提升养殖效率与质量
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最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE智慧畜牧:智能化监控系统如何提升养殖效率与质量在当今数字化时代,畜牧业正经历着前所未有的变革。传统的人工监控方式已经难以满足现代养殖场对高效管理和精准控制的需求。为了应对这一挑战,越来越多的养殖场开始引入智能化监控系统,以提高生产效率、优化资源利用并确保动物健康。而在这个过程中,一款名为InsCodeAIIDE的智能开发工
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最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE智慧畜牧:用AI技术革新养殖监控与管理随着科技的不断进步,农业领域的智能化转型已经成为必然趋势。特别是在畜牧业中,借助先进的监控和管理系统,不仅可以提高生产效率,还能确保动物健康和食品安全。本文将探讨如何通过智能化工具,如InsCodeAIIDE,为畜牧监控带来全新的变革。一、传统畜牧监控的挑战传统的畜牧监控主要依赖人工巡
- 推测未来Agentic形态:Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL)
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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
- DeepSeek+知网研学轻松搞定研究生选题
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选题是研究生学术研究的起点,一个好的选题不仅决定了研究的方向,还直接影响研究的深度和成果。本文将详细介绍如何结合DeepSeek大模型与知网研学,帮助研究生高效完成选题工作。一、选题的重要性与挑战选题的重要性:选题是研究的核心,决定了研究的创新性和可行性。好的选题能够为后续研究提供明确的方向和动力。选题的挑战:如何从海量文献中找到有价值的研究方向?如何判断选题的创新性和研究价值?如何确保选题的可行
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
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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
- deepseek时代,快消行业AI搜索破局战:3步抢占3亿用户决策入口
白雪讲堂
人工智能大数据
——2025年滋补品牌必须掌握的AI搜索生存法则一、残酷现状:滋补行业正被AI搜索重构规则1.AI搜索用户规模爆发,高净值人群加速迁移3.31亿用户:2025年AI搜索用户规模(QuestMobile数据),中青年、高学历人群占比超60%决策路径缩短50%:用户从“搜索-比价-购买”转变为“提问-获取答案-下单”品牌生死线:当用户搜索“阿胶品牌推荐”,若答案中无品牌露出,等于永久失去客户2.滋补行
- OpenBayes 教程上新丨单卡A6000轻松部署Gemma 3,精准识别黄仁勋演讲实拍
3月12日晚间,谷歌发布了「单卡大魔王」Gemma3,号称是能在单个GPU或TPU上运行的最强模型,真实战绩也证实了官方blog所言非虚——其27B版本击败671B的满血DeepSeekV3,以及o3-mini、Llama-405B,仅次于DeepSeekR1,但在算力需求方面却远低于其他模型。如下图所示:*按照ChatbotArenaElo分数对模型进行排名;圆点表示预估的算力需求随后,谷歌也是
- 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
- 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门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
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性进展。LLMs,如BERT、GPT-3等,通
- 图生视频技术的发展与展望:从技术突破到未来图景
Liudef06
StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
一、技术发展现状图生视频(Image-to-VideoGeneration)是生成式人工智能(AIGC)的重要分支,其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来,随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步,图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络(GAN),通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如,DeepMind的DVD
- 引入 DeepSeek,企业人力成本优化利器
小柔说科技
人工智能大数据软件开发deepseek
AI在销售领域的表现越来越惊艳。在销售成交过程中,从添加微信到完成咨询,AI全程对答如流,流程顺畅,宛如一位经验丰富的销售冠军。试想一下,如果将这样成熟的AI智能体应用到企业中,原本依赖大量人力的销售业绩,或许只需一个AI就能轻松完成。企业甚至可以从100名员工优化到30名、10名,最终迈向无人化运营。AI不仅提升了效率,更开启了企业运营的全新模式。1.AI销售的高效性在这个案例中,AI从客户咨询
- 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