- 高校为什么需要AIGC大数据实验室?
泰迪智能科技01
AIGCAIGC大数据
AIGC大数据实验室是一个专注于人工智能生成内容(AIGC)和大数据相关技术研究、开发与应用的创新实验平台。AIGC主要研究方向包括:AIGC技术创新、大数据处理与分析、AIGC与大数据融合应用。AIGC技术创新:探索如何利用人工智能算法,如深度学习中的生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、基于Transformer架构的语言模型(如GPT系列)等,来高效地生成高质量的文本、图像、音频、
- 探索Stable Diffusion:AI在艺术创作中的无限可能
master_chenchengg
AI技术探讨AI人工智能AIGC行业分析
探索StableDiffusion:AI在艺术创作中的无限可能引言一、StableDiffusion简介定义与历史技术原理概述二、工作原理深入解析扩散模型基础逆向扩散过程详解潜空间与变分自编码器(VAE)U-Net架构的作用三、StableDiffusion与艺术创作的融合创作自由度的提升个性化风格的实现跨媒介艺术的可能性四、案例研究艺术家应用StableDiffusion的实例与传统艺术形式的对
- Python深度学习:构建下一代智能系统
2401_83402415
pythonpython深度学习开发语言Transformer模型目标检测算法Attention
近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术,本文讲解注意力机制、Transformer模型(BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GA
- Stable Diffusion
Covirtue
人工智能pythonstablediffusion
StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型,其原理主要基于扩散模型(DiffusionModel)的变体,即潜在扩散模型(LatentDiffusionModel,LDM)。原理一、技术架构与组成StableDiffusion由三个主要部分组成:变分自编码器(VAE)、U-Net和一个文本编码器。变分自编码器(VAE):VAE是一种生成模型,用于将图像压缩到低维的潜在空间
- stable diffusion webui学习总结(3):参数设置
shanesu
stablediffusion学习
一、2.5D偏卡通风格参数设置:步骤1、文生图模型:darkSushiMixMixVAE:vae-ft-mse-840000-ema-pruned正面提示词:(masterpiece,highquality,highres,illustration),blurrybackground,[(whitebackground:1.2)::5],(see-through:0.85),shining,Mov
- 基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计 其三
大鸟仙童
课程设计计算机视觉深度学习
文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA和CuDNNCuDNNStableDiffusion的本地部署运行测试总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下:简介:使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像
- 变分自编码器(VAE)PyTorch Lightning 实现
小嗷犬
Python深度学习pytorch人工智能python
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训
- Stable Diffusion XL总结
研三小学渣
学习笔记人工智能深度学习计算机视觉stablediffusion
StableDiffusionXL是一个二阶段的级联扩散模型,包括Base模型和Refiner模型。其中Base模型的主要工作和StableDiffusion一致,具备文生图,图生图,图像inpainting等能力。在Base模型之后,级联了Refiner模型,对Base模型生成的图像Latent特征进行精细化,其本质上是在做图生图的工作。Base模型由U-Net,VAE,CLIPTextEnco
- Auto-Encoding Variational Bayes(VAE)粗浅的理解
Longlongaaago
机器学习深度学习机器学习
Auto-EncodingVariationalBayes(VAE)粗浅的理解VAE作为生成模型的一种,能够通过改变latentspace来生成和训练时不一样的样本。而这种能力,Auto-Encoder(AE)是做不到的,因为如果不对latentspace的生成进行约束,仅仅是对输出的结果进行约束。那么最终,对于不同的样本输入,得到的latentspace是完全不同的,这会产生什么问题呢?就是这个
- 无需部署,即开即用AI绘画
weixin_45597589
AI作画
无需部署,即开即用AI绘画liblib优点:每月免费5次LoRA训练,每日登录赠送300算力(用于生图),有现成的模型和提示词可参考缺点:用户太多,生图需要排队LoRA训练左侧菜单栏点击训练我的LoRA进行参数设置>上传训练图片>输入触发词,根据需要修改裁剪方式、尺寸等>裁剪/打标>点击开始训练生图步骤点击左侧菜单栏在线生成,选择大模型、VAE>直接输入英文提示词或输入中文提示词后点右上角翻译成英
- 什么是 OpenAI 的 Dall-E 模型
OpenAI的Dall-E是一款革命性的人工智能模型,它专注于图像生成领域。这个模型基于深度学习和生成对抗网络(GAN)的原理,能够根据用户输入的描述生成高质量、富有创意的图像。Dall-E的名字来源于著名的画家SalvadorDalí和Pixar的动画电影「Wall-E」,寓意着它在艺术创造和机器智能方面的结合。Dall-E的核心技术基于变分自编码器(VAE)和GPT模型。VAE是一种生成模型,
- 【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记
暖焱
#深度学习计算机视觉机器学习
计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计PixelRNNandPixelCNNVariationalAutoencoders(VAE)隐式的密度估计GANPixelRNNandPixelCNNPixelRNN与Pixe
- 「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读:时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型
Sternstunden
论文计算机视觉人工智能深度学习cvpr
本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR2021的论文“CausalHiddenMarkovModelforTimeSeriesDiseaseForecasting(时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型)”的解读。该论文由北京大学王亦洲课题组与深睿医疗等单位合作,针对时间序列疾病预测的问题,提出了因果隐马尔可夫模型描述疾病的动态发展过程,并使用基于VAE的变分框架进行学习。通过对图
- DEEP VARIATIONAL INFORMATION BOTTLENECK
Aiqz
DEEPVARIATIONALINFORMATIONBOTTLENECK论文“DeepVariationalinformationbottleneck”阅读笔记作者:艾庆忠时间:2018.12.04本人为小白一个,此文作为学习笔记,暂存于此。第一部分准备内容在阅读此论文之前,需对VAE、VariationalInference(变分推断)以及InformationBottleneck有所了解,借此
- Stable Diffusion 模型下载:majicMIX fantasy 麦橘幻想
水滴技术
AI绘画从入门到精通stablediffusionAI作画AIGCpython
文章目录模型介绍生成案例案例一案例二案例三案例四案例五案例六案例七案例八案例九案例十下载地址模型介绍非常推荐的一个非常绚丽、充满幻想的大模型,由国人“Merjic”发布,下载量颇高。这个模型风格炸裂,远距离脸部需要inpaint以达成最好效果。条目内容类型大模型基础模型SD1.5来源CIVITAI作者Merjic文件名称majicmixFantasy_v30Vae.safetensors文件大小1
- 深入理解vqvae
Adenialzz
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深入理解vqvaeTL;DR:通过vectorquantize技术,训练一个离散的codebook,实现了图片的离散表征。vqvae可以实现图片的离散压缩和还原,在图片自回归生成、StableDiffusion中,有重要的应用。从AE和VAE说起AE(AutoEncoder,自编码器)是非常经典的一种自监督表征学习方法,它由编码器encoder和解码器decoder构成,编码器提取输入图像的低维特
- 2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章
城市中迷途小书童
2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章了解CNN这一篇就够了——关于卷积神经网络的介绍关于卷积的6个基本知识一文读懂深度学习中的各种卷积CNN卷积神经网络的三种基本模式(不懂的话还得多努力啊!)CNN,GAN,AE和VAE概述理解卷积神经网络?看这篇论文就够了深度卷积神经网络的高级主题卷积神经网络的特征是如何学习的?教你如何运用可视化理解卷积神经网络(CNNs)的指南空洞卷积(Dil
- stable-diffusion | v1-5-pruned.ckpt和v1-5-pruned-emaonly.ckpt的区别
ASKCOS
stablediffusion
https://github.com/runwayml/stable-diffusion?tab=readme-ov-file#reference-sampling-script对于1.5模型,其中可能包括四部分:标准模型、文本编码器、VAE模型、EMA模型。标准模型:生成图片的核心模块,潜空间中的前向扩散和反向扩散就是通过它做的,对应到图中左侧的U-Net。文本编码器:将文本提示词转换为数学向量
- AutoEncoder自动编码器、VAE变分自编码器、VQVAE量子化(离散化)的自编码器
丁希希哇
AIGC阅读学习算法深度学习人工智能pytorch
文章目录AutoEncoder自动编码器(一)AutoEncoder的基本架构(二)AutoEncoder的概率理解(三)AutoEncoder的局限VAE变分自编码器(VariationalAutoEncoder)(一)VAE简介(二)VAE的概率理解(三)VAE与AE(三)VAE与GAN(四)VAE的损失函数VQVAE量子化(离散化)的自编码器(一)VQVAE简介(二)VQVAE与VAE(三)
- (2021|NIPS,VQ-VAE,精度瓶颈松弛,三明治层归一化,CapLoss)CogView:通过转换器掌握文本到图像的生成
EDPJ
论文笔记transformer深度学习人工智能
CogView:MasteringText-to-ImageGenerationviaTransformers公众号:EDPJ(添加VX:CV_EDPJ或直接进Q交流群:922230617获取资料)目录0.摘要1.简介2.方法2.1理论2.2标记化2.3自回归Transformer2.4训练的稳定性3.微调3.1超分辨率3.2图像标题和自我重新排名3.3风格学习3.4工业时尚设计4.实验结果4.1
- 深入探索 Stable Diffusion:AI图像创新的新纪元
walkskyer
StableDiffusion人工智能stablediffusion
深入探索StableDiffusion:AI图像创新的新纪元介绍StableDiffusion的核心功能和应用场景StableDiffusion架构解析深入StableDiffusion的关键组件变分自编码器(VAE)生成对抗网络(GAN)注意力机制优化算法数据集StableDiffusion的高级应用技巧1.自定义训练StableDiffusion模型2.调整生成图像的细节程度3.优化性能Sta
- 深度学习有何新进展?
博瓦科技
人工智能
深度学习是人工智能领域一项重要的技术,在过去几年里有许多新的进展。首先,一些研究人员提出了新的深度学习结构,如变分自编码器(VariationalAutoencoders,VAE)和生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)。这些新的结构在图像、语音和自然语言处理等领域取得了很大的成功,带来了更加准确和高效的模型。其次,针对深度学习模型的训练和优化问题,出现
- 为什么有这么多人只爱许嵩
阳光下的野太阳花
许嵩是谁?他是华语乐坛少有的独创音乐人,是“娱乐圈”的一朵“奇葩”。在综艺节目大热的时代,他几乎没露脸,也不像其他歌手唱而优则演。当众多明星在不停地圈钱时,他却埋头做音乐,坚持所有歌曲不收费,甚至为了他的粉丝们专门打造了一个APP-Vae+,亏本运营。一个几乎不做任何宣传的歌手,却拥有大批死忠粉。他的微博粉丝共658万,虽然与千万关注量的明星有一定差距,但这批粉丝粘性超高,大多是追随了近10年的老
- 自监督学习
Icevivina
学习机器学习人工智能
自监督学习指的是不依赖标注数据,模型直接从无标注的大量数据中进行学习。【属于无监督学习的一部分,它在训练过程中有正负样本,但是正负样本不是人工标号得来的,而是通过自己产生的。】自监督学习总体分成两类:生成式自监督学习和判别式自监督学习。其中生成式自监督学习的代表是VAE和GAN,他们利用一个生成器来学习真实的样本分布,不需要提供负样本就可以学习到一个生成器。判别式监督模型的任务难度要低一些,典型的
- stable diffusion学习笔记——文生图(一)
师范大学生
AI绘图stablediffusion学习笔记
模型设置基本模型基本模型也就是常说的checkpoint(大模型),基本模型决定了生成图片的主体风格。如上图所示,基本模型的后缀为.safetensors。需要存放在特定的文件夹下。如果用的是启动器,可以在启动器内直接下载。vae模型vae模型的全名叫变分自编码器,这里先不讲解原理。在AI绘图中主要的作用是起到画面滤镜的效果。目前较多的大模型都是自带vae的,因此这里不需要额外设置,修改成NONE
- Stable Diffusion 笔记一:网络结构拆解
朱小丰
stablediffusion笔记
SD由三大组件组成:VAE,CLIP,Unet。一VAE:VAE是VariationalAutoencoder的缩写,中文名变分自编码器,是一种基于深度学习的生成模型。1潜空间图片与像素图片:像素图片是正常使用的图片,通常包含主体的物体人物角色,和多余的部分空白背景等与主体无关的噪声。潜空间图片可以理解为是像素图片在高维空间的另一种表达,是像素图片的一种压缩表示。SD生成的图片是潜空间图片(Lat
- 李宏毅机器学习(二十三)无监督学习Deep Generative Model(二)
ca8519be679b
内容衔接上一讲,上节我们讲到VAE,我们为什么用VAE而不用auto-encoder呢,直觉上的原因是如果是auto-encoder,我们期待的是输入满月解码后还是满月,输入半月输出还是半月,但是我们能保证中间状态时候我们的输出是3/4月吗,结果往往不是;如果是VAE,我们就会引入一定的噪声,使得一定范围内输出都是满月,一定范围内输出都是半月,中间的公共部分由于我们要Minimize2者的误差,所
- 【论文笔记】VideoGPT: Video Generation using VQ-VAE and Transformers
来自γ星的赛亚人
论文阅读
论文标题:VideoGPT:VideoGenerationusingVQ-VAEandTransformers论文代码:https://wilson1yan.github.io/videogpt/index.html.论文链接:https://arxiv.org/abs/2104.10157发表时间:2021年9月Abstract作者提出了VideoGPT:一种概念上简单的架构,用于将基于似然的生
- VideoGPT:使用VQ-VAE和Transformers的视频生成
umbrellazg
算法计算机视觉
1TitleVideoGPT:VideoGenerationusingVQ-VAEandTransformers(WilsonYan,YunzhiZhang,PieterAbbeel,AravindSrinivas)2ConlusionThispaperpresentVideoGPT:aconceptuallysimplearchitectureforscalinglikelihoodbasedg
- InsCode Stable Diffusion 美图活动投稿
Binarydog_Lee
杂inscodestablediffusion
本地部署可以使用B站大佬秋叶的整合包CSDN亦提供了StableDiffusion模型在线使用地址:https://inscode.csdn.net/@inscode/Stable-Diffusion模型相关版本和参数配置:模型:cetusversion4.WRgK.safetensors[b42b09ff12]VAE:yozoraVae.6sEG.pt绘制参数:Steps:20,Sampler:
- 矩阵求逆(JAVA)利用伴随矩阵
qiuwanchi
利用伴随矩阵求逆矩阵
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(利用伴随矩阵)
* @author 邱万迟
- 单例(Singleton)模式
aoyouzi
单例模式Singleton
3.1 概述 如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时,我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到,例如缓存池,数据库连接池,线程池,一些应用服务实例等。在多线程环境中,为了保证实例的唯一性其实并不简单,这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
- [开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发
comsci
开源
现在国内有大量的信息技术产品,都是通过盗版,免费下载,开源,附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。
虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣,也促进了电子商务和互联网产业的快速发展,但是实际上,我们应该清醒的看到,这些产业的核心力量是被国外的
- 页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容
Array_06
UIXHTML
<a src="地址" targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索
然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里
targerts="",就是你要填写目标的显示页面位置
=====================
例如:
<frame src=&
- Struts2实现单个/多个文件上传和下载
oloz
文件上传struts
struts2单文件上传:
步骤01:jsp页面
<!--在进行文件上传时,表单提交方式一定要是post的方式,因为文件上传时二进制文件可能会很大,还有就是enctype属性,这个属性一定要写成multipart/form-data,不然就会以二进制文本上传到服务器端-->
<form action="fileUplo
- 推荐10个在线logo设计网站
362217990
logo
在线设计Logo网站。
1、http://flickr.nosv.org(这个太简单)
2、http://www.logomaker.com/?source=1.5770.1
3、http://www.simwebsol.com/ImageTool
4、http://www.logogenerator.com/logo.php?nal=1&tpl_catlist[]=2
5、ht
- jsp上传文件
香水浓
jspfileupload
1. jsp上传
Notice:
1. form表单 method 属性必须设置为 POST 方法 ,不能使用 GET 方法
2. form表单 enctype 属性需要设置为 multipart/form-data
3. form表单 action 属性需要设置为提交到后台处理文件上传的jsp文件地址或者servlet地址。例如 uploadFile.jsp 程序文件用来处理上传的文
- 我的架构经验系列文章 - 前端架构
agevs
JavaScriptWeb框架UIjQuer
框架层面:近几年前端发展很快,前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了,js也不再是十年前的玩具了,以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight,现在可以使用js来完成大部分的功能,因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码,越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源,而前端做所有UI的事情。MVCMV
- android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递
aijuans
android
我的android app中需要发送webservice ,于是我使用了 ksop2 进行发送,在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下
[html]
view plain
copy
<Envelope xmlns="http://schemas.
- 使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理
baalwolf
spring
统一日志和异常管理配置好后,SSH项目中,代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影!
统一日志异常实现类:
[java]
view plain
copy
package com.pilelot.web.util;
impor
- Android SDK 国内镜像
BigBird2012
android sdk
一、镜像地址:
1、东软信息学院的 Android SDK 镜像,比配置代理下载快多了。
配置地址, http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android
2、北京化工大学的:
IPV4:ubuntu.buct.edu.cn
IPV4:ubuntu.buct.cn
IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn
- HTML无害化和Sanitize模块
bijian1013
JavaScriptAngularJSLinkySanitize
一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe
AngularJS非常注重安全方面的问题,它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML,然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。
考虑这样一个例子,假设我们有一个变量存
- [Maven学习笔记二]Maven命令
bit1129
maven
mvn compile
compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中,不会对src/test/java中的测试类进行编译
MVN编译使用
maven-resources-plugin:2.6:resources
maven-compiler-plugin:2.5.1:compile
&nbs
- 【Java命令二】jhat
bit1129
Java命令
jhat用于分析使用jmap dump的文件,,可以将堆中的对象以html的形式显示出来,包括对象的数量,大小等等,并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务,jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写
1. 用法:
[hadoop@hadoop bin]$ jhat -help
Usage: jhat [-stack <bool&g
- JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc
ronin47
进到类似目录 server/default/conf/bootstrap,打开文件 profile.xml找到: Xml代码<bean
name="AttachmentStore"
class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
- 写给初学者的6条网页设计安全配色指南
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
网页设计中最基本的原则之一是,不管你花多长时间创造一个华丽的设计,其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托
我仍然清楚地记得我最早的一次美术课,那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子,我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋,并且我想,既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩,那所有颜色
- 有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。
bylijinnan
java算法面试
import java.util.Random;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* http://weibo.com/1915548291/z7HtOF4sx
* #面试题#有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。
* 写一个函数实现。复杂度是什么
- struts2获得request、session、application方式
chiangfai
application
1、与Servlet API解耦的访问方式。
a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装,构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象,使用ActionContext类。
----->
package pro.action;
import java.util.Map;
imp
- 改变python的默认语言设置
chenchao051
python
import sys
sys.getdefaultencoding()
可以测试出默认语言,要改变的话,需要在python lib的site-packages文件夹下新建:
sitecustomize.py, 这个文件比较特殊,会在python启动时来加载,所以就可以在里面写上:
import sys
sys.setdefaultencoding('utf-8')
&n
- mysql导入数据load data infile用法
daizj
mysql导入数据
我们常常导入数据!mysql有一个高效导入方法,那就是load data infile 下面来看案例说明
基本语法:
load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore]
into table tbl_name
[fields
[terminated by't']
[OPTI
- phpexcel导入excel表到数据库简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcel
跟导出相对应的,同一个数据表,也是将phpexcel类放在class目录下,将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中
<?php
error_reporting(E_ALL);
set_time_limit(0);
?>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type"
- 22岁到72岁的男人对女人的要求
dcj3sjt126com
22岁男人对女人的要求是:一,美丽,二,性感,三,有份具品味的职业,四,极有耐性,善解人意,五,该聪明的时候聪明,六,作小鸟依人状时尽量自然,七,怎样穿都好看,八,懂得适当地撒娇,九,虽作惊喜反应,但看起来自然,十,上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求,略作修定,是:一,入得厨房,进得睡房,二,不必服侍皇太后,三,不介意浪漫蜡烛配盒饭,四,听多过说,五,不再傻笑,六,懂得独
- Spring和HIbernate对DDM设计的支持
e200702084
DAO设计模式springHibernate领域模型
A:数据访问对象
DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面,资源库是一个独立的抽象,它与DAO进行交互,并提供到领域模型的“业务接口”。
资源库使用领域的通用语言,处理所有必要的DAO,并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
- NoSql 数据库的特性比较
geeksun
NoSQL
Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。
1. 数据模型
作为Key-value型数据库,Redis也提供了键(Key)和值(Value)的映射关系。除了常规的数值或字符串,Redis的键值还可以是以下形式之一:
Lists (列表)
Sets
- 使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能
hongtoushizi
nginx
转载自: http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm
普通网站在实现文件上传功能的时候,一般是使用Python,Java等后端程序实现,比较麻烦。Nginx有一个Upload模块,可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件,然后在交由后台页面处理,并且把文件的原名,上传后的名称,文件类型,文件大小set到页面。下
- spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用
jishiweili
springthymeleaf
视图控制层代码demo如下:
@Controller
@RequestMapping("/")
public class MessageController {
private final MessageRepository messageRepository;
@Autowired
public MessageController(Mes
- 数据源架构模式之活动记录
home198979
PHP架构活动记录数据映射
hello!架构
一、概念
活动记录(Active Record):一个对象,它包装数据库表或视图中某一行,封装数据库访问,并在这些数据上增加了领域逻辑。
对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法,把数据访问逻辑置于领域对象中。
二、实现简单活动记录
活动记录在php许多框架中都有应用,如cakephp。
<?php
/**
* 行数据入口类
*
- Linux Shell脚本之自动修改IP
pda158
linuxcentosDebian脚本
作为一名
Linux SA,日常运维中很多地方都会用到脚本,而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定,当然后者比较操作起来相对繁琐,而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为:修改ip和主机名等相关信息,可以根据实际需求修改,举一反三!
#!/bin/sh
#auto Change ip netmask ga
- 开发环境搭建
独浮云
eclipsejdktomcat
最近在开发过程中,经常出现MyEclipse内存溢出等错误,需要重启的情况,好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发,其实没有必要使用重量级的MyEclipse,使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。
&n
- 操作日期和时间的工具类
vipbooks
工具类
大家好啊,好久没有来这里发文章了,今天来逛逛,分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类,希望对大家有所帮助。
/*
* @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10
*
* Copyright 2010 BianJing,All rights reserved.
*/
package test;
impor