- 字节跳动实习生和校招生内推
飞300
pythonjavascriptphp业界资讯算法
机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读,计算机等相关专业优先;2、有扎实的代码能力,熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架,如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等;3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项,如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等,有一定深度和广度;4、熟悉相关算法在数据挖
- DeepSeek图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)基础与实践
Evaporator Core
Python开发经验深度学习DeepSeek快速入门神经网络人工智能深度学习
图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同,GNNs能够捕捉节点之间的关系和图的全局结构,广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练图神经网络。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行图神经网络的基础与实践,并通过代码示例帮助你掌握这些
- 基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测
职业摸鱼能手
python深度学习机器学习
基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测1.前言最近针对犯罪时空预测、犯罪分布可视化开展研究,图神经网络是必不可少的研究工具之一,为了记录学习PyG的过程,本文通过结合官网案例(非常晦涩难懂)以及网上各位大佬的学习过程,撰写此文章,以此记录学习过程,以防后面遗忘,如有错误请嘴下留情。2.PyG安装过程以及需要的包此处省略安装过程3.数据描述本文采用的是美国纽约州的犯罪数据,具体可视化如图所示:数
- 图神经网络实战(8)——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战图神经网络pytorch图注意力网络GNN
图神经网络实战(8)——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric实现GAT3.1在Cora数据集上训练GAT模型3.2在CiteSeer数据集上训练GAT模型3.3误差分析小结系列链接0.前言图注意力网络(GraphAttentionNe
- 动手学图神经网络(12):MovieLens上的链接回归
段智华
图神经网络图神经网络
MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程,包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤,预测用户对电影的评分(即边的属性值)。环境设置使用pip安装pyg-lib、pytorch_geometric、sentence_transformers、fuzzywuzzy、captum等。importtorchprint(torch.__version__)impor
- 【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记
phy12321
相机重定位
GRNet:LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络。该网络可以使得不连续帧之间进行信息传递,相比于只能在相邻前后帧之间进行信息传递的序列输入和LTSM,其能捕获更多视角信息以进行重定位。因此LSTM
- 图神经网络实战(2)——图论基础
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战神经网络图论图神经网络GNN
图神经网络实战(2)——图论基础0.前言1.图属性1.1有向图和无向图1.2加权图和非加权图1.3连通图和非连通图1.4其它图类型2.图概念2.1基本对象2.2图的度量指标2.2邻接矩阵表示法3.图算法3.1广度优先搜索3.2深度优先搜索小结系列链接0.前言图论(Graphtheory)是数学的一个基本分支,涉及对图研究。图是复杂数据结构的可视化表示,有助于理解不同实体之间的关系。图论提供了大量建
- <深入浅出图神经网络> 读书笔记
数学工具构造器
GNN
文章目录笔记GNN代码chapter5|GCN分析TODO改代码得到的结论chapter6|GraphSage分析TODO去今年刚出就买了.一查豆瓣评分比我想的还低(我这种小白都能看出一些错误),有1说1对于入门还是可以的,至少能知道GNN大概的发展路线,如图卷积→\rightarrow→GCN→\rightarrow→GNN等.如果小白直接上手GNN啥的,连图滤波,空域频域等概念都不知道,也只能
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN
XLYcmy
漏洞挖掘物联网网络安全漏洞挖掘跨架构静态检测图神经网络项目报告
2.4Gemini和GMN我们采用了两种方式:Gemini和GMN。2.4.2GMN图神经网络(GraphNeuralNetworks-GNNs)是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。GMN模型针对图的相似性学习问题,提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间,并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地
- 图神经网络系列论文阅读DAY1:《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》
feifeikon
神经网络论文阅读人工智能
摘要翻译:社交网络是全球范围内分享内容的重要在线渠道之一。在这种背景下,预测一篇帖子在互动方面是否会产生影响,对于推动这些媒体的盈利利用至关重要。在现有研究中,许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题,这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中,我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关,即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此,我们提出了一种基于图神经网络(GraphNeur
- PHP中使用grpc服务的教程详解
Oona_01
phpandroid开发语言
这篇文章主要为大家详细介绍了PHP中使用grpc服务的教程相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下grpc是通过定义服务端和客户端的代码来实现的通信的。但是要实现通信,还是要将其方法包装为一个http请求,除非你把grpc的服务端代码放在本地的端口上。grpc是面对微服务框架而风生水起的,上次我用python编写了一个图神经网络处理的微服务,使用grpc放在我的服务
- 基于深度学习的动态场景理解
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用,通过深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNNs)、递归神经网络(RNNs)、图神经网络(GNNs)等,对复杂动态场景进行实时解读。1.动态场景理解的核心技术1.1卷积神经网络(CNNs)**卷积神经网络(CNNs)**擅长处理图像数据
- 图神经网络实战(18)——消息传播神经网络
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战pytorch深度学习图神经网络
图神经网络实战(18)——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体,包括图卷积网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)、图注意力网络(GraphAttentionNetworks,GAT)和GraphSAGE等。在本节中,我们将对这些变体GNN结构
- [Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing
风中摇曳的小萝卜
SceneGraph神经网络深度学习机器学习人工智能
GNN中的MessagePassing方法解析一、GNN中是如何实现特征学习的?深度学习方法的兴起是从计算图像处理(ComputerVision)领域开始的。以卷积神经网络(CNN)为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据(structureddata)十分有效,例如,图像和体素数据。但是,CNN的处理方式对于类似图(graph)数据则并不适用。对于一个图而言,类似图像像素的邻
- 深入理解PyTorch中的MessagePassing
小桥流水---人工智能
深度学习机器学习算法人工智能pytorch人工智能python
深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络(GraphNeuralNetworks,简称GNNs)在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、知识图谱增强等多个领域。PyTorchGeometric(PyG)是基于PyTorch的一个库,专为图神经网络的研究和实现而设计。在PyG中,MessagePassing类是实现图神经网络层的核心组
- 【论文阅读】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks(2021)
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读图神经网络模型窃取
摘要Manyreal-worlddata(真实世界的数据)comeintheformofgraphs(以图片的形式).Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning(ML)models,havebeenproposedtofullyleveragegraphdata(充分利用图数据)tobuildpowerfulapplicat
- GNN的理解难点:一种不同于传统神经网络的复杂性
小桥流水---人工智能
人工智能深度学习机器学习算法神经网络人工智能深度学习
图神经网络(GNN)已经成为深度学习领域的一颗新星,它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而,许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。本文将探讨GNN的理解难点,以及它与传统神经网络在概念和实现上的主要差异。一、图数据的复杂性首先,GNN之所以难以理解,一个重要原因在于它处理的数据结构——图。图是一种复杂的数据结构,包含节点(node)和边(edge),这些节点和边
- 图神经网络GNN的前世今生
小桥流水---人工智能
Python程序代码深度学习人工智能神经网络人工智能深度学习
GNN图神经网络(GraphNeuralNetwork,简称GNN)已经成为处理图形结构数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域。在本文中,我们将深入探讨图神经网络的历史背景、关键的发展阶段以及未来可能的发展方向。一、背景介绍图(Graph)是一种数据结构,由节点(Node)和连接节点的边(Edge)组成。在许多现实世界的应用中,数据自然地呈现出图形结构,如社交网络中的
- 文献01-单细胞多组学
hlllllllhhhhh
文献-单细胞多组学python
目录【SIMBA系列教程】回顾:KDD2024|HiGPT:当大模型遇上图神经网络Nat.Biotechnol2023|利用MaxFuse整合空间和单细胞数据跨模态弱链接的特征Nat.Commun2024|"单细胞蝴蝶":基于双对齐变分自编码器的通用单细胞跨模态翻译方法 Nat.Biotech.|LINGER从单细胞多组学数据推断基因调控网络生信乐园#scRNA-seq数据分析#scATAC-se
- 金融贷款风险预测:使用图神经网络模型进行违约概率评估
从零开始学习人工智能
金融神经网络人工智能
要使用PyTorch和GNN(图神经网络)来预测金融贷款风险,并加入注意力机制,我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后,我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。以下是一个简化的代码示例,演示了如何使用PyTorch和PyTorchGeometric(一个流行的图神经网络库)来实现这一点。请注意,这只是一个起点,并且您可能需要根据您的具体需求进行调整。首先,安装必要的库:bash复制代码
- torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」
源代码杀手
深度学习数据处理人工智能
torch_scatter和torch_sparse是PyTorch的两个重要扩展库,用于处理图形数据和稀疏张量。它们通常与深度学习任务中的图神经网络(GNNs)相关联,这些网络涉及对图形结构的学习和推断。torch_scatter库提供了一组用于对稀疏张量执行聚合操作的函数。这些聚合操作包括对节点特征进行聚合,例如对节点邻居的特征进行求和、平均值或最大值等。这在图神经网络中是非常有用的,因为在每
- 多尺度神经网络新一代创新!精度与速度完美平衡,实现多领域应用落地
深度之眼
深度学习干货人工智能干货深度学习计算机视觉人工智能
多尺度神经网络的设计通常基于对频率原则的理解,目的是为了解决高频成分学习慢的问题。这些网络通过特殊设计,比如给高频成分加更多的权重或者将高频成分平移到低频,来提高学习效率。为了满足在不同层次上理解和处理数据的需求,多尺度神经网络包含了各种网络结构,常见的多尺度神经网络类型有:多尺度图神经网络、多尺度卷积神经网络、多尺度注意力神经网络、多尺度特征融合网络等。其关键优势在于它们能够整合来自不同尺度的信
- ConvE——二维卷积知识图谱横空出世
时光诺言
机器学习—图神经网络知识图谱人工智能python卷积神经网络
《Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings》论文理解+代码复现本论文理解不再翻译原文,只写上我对于论文原生态的理解,应该会比较详细,请读者放心。一.作者为什么要提出ConvE?传统的R-GCN和DistMult的参数量过大,并且模型深度不够深,只能处理较小的知识图谱,所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单
- (深度学习快速入门)图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期
快乐江湖
深度学习学习笔记
文章目录引言问题定义和相关背景图定义及其类型对比学习图神经网络图分析的下游任务节点级图对比学习方法实例对比跨级别对比边级别图对比学习图级别对比学习图对比学习扩展不同类型图上的扩展结合监督信息的图对比学习图数据集介绍引言传统的图数据分析通常采用监督学习的框架,即通过人为特征提取或端到端图深度学习模型将图数据作为输入
- DeepMind加持的GNN框架正式开源,TensorFlow进入图神经网络时代
Python数据挖掘
pythonpython深度学习神经网络
谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具GNN(图神经网络)。11月18日,谷歌联合DeepMind对外开源TensorFlowGNN工具,助力流量预测、谣言和假新闻检测、疾病传播建模、物理模拟等领域的基础研究。11月18日,谷歌联合DeepMind发布了TensorFlowGNN(图神经网络)。目前,谷歌已经在诸如垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube
- Google刚刚推出了图神经网络Tensorflow-GNN
新加坡内哥谈技术
神经网络tensorflow人工智能
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/在当今数字化的世界里,对象及其之间的复杂关系构成了无数的网络,例如交通网络、生产网络、知
- ICLR 2024时空数据(Spatial-Temporal)论文汇总
STLearner
时空数据人工智能算法机器学习数据挖掘论文阅读pytorch
ICLR(InternationalConferenceonLearningRepresentations)在5月7日-11日在奥地利维也纳举行。今年,ICLR共收到7262篇投稿,总体录用率在31%。本文总结了ICLR24有关时空数据的相关论文,如有疏漏,欢迎大家补充。其中包含时空预测,气象预测,因果推断,时空图神经网络,地理大模型等的应用。供大家学习,欢迎大家补充。1.【Spotlight】N
- 数字IC实践项目(8)—CNN加速器(ASIC_Flow;付费项目补充)
IC_Brother
数字IC经典电路设计和实践项目cnn人工智能ASIC数字IC设计
数字IC实践项目(8)—CNN加速器(ASIC_Flow;付费项目补充)更新说明项目整体框图神经网络框图Filetree项目简介和学习目的软件环境要求Area、QOR、Power&Timing报告Area&QORTiming&Power总结更新说明项目难度:⭐⭐⭐⭐⭐项目推荐度:⭐⭐⭐⭐项目推荐天数:21~35天项目简介:之前的付费项目收获了不少同学的好评,也帮助很多同学在24年的秋招中斩获了心仪
- 图神经网络与图表示学习: 从基础概念到前沿技术
cooldream2009
AI技术知识图谱神经网络学习php
目录前言1图的形式化定义和类型1.1图的形式化定义1.2图的类型2图表示学习2.1DeepWalk:融合语义相似性与图结构2.2Node2Vec:灵活调整随机游走策略2.3LINE:一阶与二阶邻接建模2.4NetMF:矩阵分解的可扩展图表示学习2.5Metapath2Vec:异构图的全面捕捉3图神经网络系列3.1基本组成和分类3.2典型模型4图神经网络预训练4.1基于生成模型的预训练4.2基于对比
- 一文梳理经典图网络模型(附新书)
科技州与数据州
作者|Chilia哥伦比亚大学nlp搜索推荐整理|NewBeeNLP图神经网络已经在NLP、CV、搜索推荐广告等领域广泛应用,今天我们就来整体梳理一些经典常用的图网络模型:DeepWalk、GCN、Graphsage、GAT!1.DeepWalk[2014]DeepWalk是来解决图里面节点embedding问题的。GraphEmbedding技术将图中的节点以低维稠密向量的形式进行表达,要求在原
- 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