- pytorch实现cifar10多分类总结
L_pyu
人工智能pytorch分类
cifar-10简介:CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,每张图片都是3×32×32,3通道彩色图片,分辨率32×32。它包含了10个不同类别,每个类别有6000张图像,其中5000张用于训练,1000张用于测试。这10个类别分别为:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务,可以使用深度学习模型,如卷积
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在医疗领域的应用日益广泛,尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高,传统的诊断方法往往依赖于医生的经验,容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征,能够从海量数据中提取出有用的信息,辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用,并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
AI专题精讲
图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:基于GoogLeNet完成CAFIR10分类
每天五分钟玩转人工智能
深度学习框架pytorch深度学习pytorch分类GoogLeNet人工智能CAFIR10
本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet,本文我们使用该网络模型解决一个实际问题,也就是使用它完成CAFIR10分类,其实就这些任务而言,我们只要搭建好模型,然后把数据喂进去就行了,其它的地方都是一样的,就是网络模型不一样。代码
- Deepseek:物理神经网络PINN入门教程
天一生水water
神经网络人工智能深度学习
一、物理信息网络(PINN)的概念与原理1.定义与来源物理信息网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种将物理定律(如偏微分方程、守恒定律等)嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束,从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源:PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求(如网格生
- 深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”,准确率90%+,pytorch复现
羊小猪~~
深度学习网络pytorch人工智能python机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前言如果说最经典的神经网络,ResNet肯定是一个,从ResNet发布后,很多人做了修改,denseNet网络无疑是最成功的一个,它采用密集型连接,将通道数连接在一起;本文是基于上一篇复现DenseNet121模型,做一个乳腺癌图像识别,效果还行,准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介,源码研究与复现(pytorch):
- 谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到,半导体那边,晶圆,键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时,上线后准确率可以直接做到99.9%、
*Major*
机器视觉
谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到,半导体那边,晶圆,键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时,上线后准确率可以直接做到99.9%、这么里面的AI原理没什么,还是这些公司把AI技术层面用出花了,一是他们有公司可能比较成立时间长,数据丰富。二是像AI深度学习网络冻结,或者自适应调参,都是一些AI技巧,他们用的比较好。三什么跨层特征解耦,实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca
- AI 之路——数据分析(1)Pandas小结与框架整理
Robin_Pi
机器学习之路数据分析数据分析python人工智能可视化
目录1.写在前面1.1AI之路:1.2工具/技能:2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路:数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能:Python、NumPy、Pandas、Matplotl
- PyTorch 深度学习实战(13):Proximal Policy Optimization (PPO) 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,我们介绍了Actor-Critic算法,并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法,这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法,并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法,旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
- 人工智能概念
zhangpeng455547940
计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |
小酒馆燃着灯
机器学习算法k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
- 再添殊荣!移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖
移远通信
算力人工智能工业智能
12月24日,2024中国物联网产业大会暨第21届慧聪品牌盛会在深圳圆满落幕。会上,移远通信凭借其工业智能品牌宝维塔™在推动AI技术落地与应用创新方面的卓越贡献,获颁“AI创新应用奖”。作为科技发展的前沿力量,AI技术正深刻改变着各行各业的生产模式和效率,尤其在工业领域,展现出了巨大潜力。宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌,专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技
- 验证码识别:使用OCR技术识别图形验证码详解
数据知道
2025年爬虫和逆向教程ocrpython爬虫OCR识别验证码识别图片验证码
文章目录一、基本原理二、所需工具2.1Python环境2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型4.3数据增强4.4集成多个OCR引擎五、实际应用中的注意事项六、总结验证码(CAPTCHA)是一种用于区分人类用户和自动化程序的安
- 从LayerNorm到RMSNorm:深度学习归一化技术的进化!qwen2.5的技术。
KangkangLoveNLP
qwen2.5深度学习人工智能transformerpytorch自然语言处理python神经网络
RMSNorm(RootMeanSquareNormalization,均方根归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,是LayerNorm(层归一化)的一种改进。它通过计算输入数据的均方根(RootMeanSquare,RMS)来进行归一化,避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm(层归一化)LayerNorm(层归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,主要用于稳定训练过程、加
- 【漫话机器学习系列】137.随机搜索(Randomized Search)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
随机搜索(RandomizedSearch)详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中,超参数调优(HyperparameterTuning)是至关重要的一环。随机搜索(RandomizedSearch)是一种高效的超参数优化方法,它通过在候选超参数的数值分布(如正态分布、均匀分布等)中随机选择超参数组合,从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数,例如
- 医学人工智能影像诊断数据收集与整理
V搜xhliang0246
人工智能健康医疗算法
在医学领域中,人工智能(AI)尤其是深度学习技术,已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型,需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程,介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集,并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先,你需要收集包含医学影像的数据集。这些数据通常来自医院或研究机构,并且需要经过伦理审查和患者同意。示例数据集假设我们有一个包含肺部X光片的数据集,
- 深度学习模块缝合教程:从理论到实践
RockLiu@805
深度学习模块机器视觉深度学习人工智能
深度学习模块缝合教程:从理论到实践引言随着深度学习的不断发展,模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。如何有效地“缝合”不同模块,以实现更高效的计算和更强大的功能,是当前深度学习研究中的一个重要课题。在本文中,我们将从基础概念出发,详细探讨深度学习模块缝合的方法、技巧及其应用场景。无论是理论深厚的研究者还是实验导向的实践者,都可以从中获得启发。一、深度学习基础知识详解深度学习是人工智能领域的
- 大模型开发教程:从零开始的入门指南!
程序员二飞
人工智能java数据库职场和发展深度学习
概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿,从基础概念至实战项目,全面覆盖Python与深度学习框架使用,指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型,深入探索图像分类、情感分析等复杂应用,为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
- GAN生成对抗网络小记
文弱_书生
乱七八糟生成对抗网络人工智能神经网络
生成对抗网络(GAN)深入解析:数学原理与优化生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一个基于博弈论的深度学习框架,通过生成器(G)和判别器(D)之间的对抗训练,生成高度逼真的数据。其核心思想是让GGG生成伪造数据以欺骗DDD,而DDD则努力分辨真实数据与伪造数据。GAN在理论上可以看作一个极小极大(Minimax)优化问题。1.GAN的数学公式1.1生成
- 深度学习之优化器Optimizer介绍
yueguang8
人工智能深度学习人工智能
优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,推动模型性能不断提高。选择合适的优化器可以极大地影响模型的收敛速度和最终性能。2.优化器的基本原理优化器的基本思路是利用梯度下降法来最小化损失函数。每一步都根据当前梯度的方
- 深度学习 常见优化器
Humingway
深度学习人工智能
一、基础优化器随机梯度下降(SGD)•核心:∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点:学习率固定,收敛路径震荡大•适用场景:简单凸优化问题•改进方向:动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式:v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果:平滑梯度更新,加速收敛•经典参数:γ=0.9(多数场景推荐)三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新:∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
- 深度学习中常用的优化器
无能者狂怒
深度学习计算机视觉人工智能深度学习算法
梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器,如Momentum,Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent(SGD)MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1:梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景:一个人被困在山上,需要从山上下来(找到山的最低点,也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大,导致可视
- 常见的深度学习优化器
青灯剑客
算法python人工智能机器学习自然语言处理深度学习
一直用优化器解决问题,但是没有对它进行一个系统的总结。。不对,系统的总结进行过,只是时过境迁,早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD,只是学着学着就忘记了。后来呢,接触到网上介绍的几种常用的优化器,看着原理挺给力,可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》,它从最基本的原理出发,给了我一点灵感。(1)几种常用的优化器,详情见这里链接34(2)二、以为自己遇见了大海老师说,
- 深度学习 bert与Transformer的区别联系
Humingway
深度学习berttransformer
BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)和Transformer都是现代自然语言处理(NLP)中的重要概念,但它们代表不同的层面。理解这两者之间的区别与联系有助于更好地掌握它们在NLP任务中的应用。TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构,由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti
- PyTorch 和 Python关系
一只积极向上的小咸鱼
pythonpytorch人工智能
1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具,主要用于机器学习和深度学习领域。以下是它们之间的关系和各自的作用:Python编程语言:Python是一种高级编程语言,以其简洁易读的语法而闻名。广泛使用:Python在数据科学、人工智能、Web开发、自动化等多个领域有着广泛的应用。库和生态系统丰富:Python拥有丰富的第三方库和工具,如NumPy、pan
- Python与人工智能:为何它们是天作之合?
纪至训至
python人工智能开发语言
引言在人工智能(AI)飞速发展的今天,Python已成为这一领域的“明星语言”。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python的身影无处不在。那么,Python究竟为何能成为AI开发的首选工具?本文将探讨Python与AI之间的深度关联,并解析其背后的原因。1.Python的简洁性与可读性AI开发的核心在于快速迭代和实验,而Python以其简洁的语法和直观的代码结构著称。开发者无需
- python和pytorch关系_PyTorch:Python优先的深度学习框架
weixin_39877182
最近,Torch7团队开源了PyTorch。据该项目官网介绍,PyTorch是一个Python优先的深度学习框架,能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch是一个Python软件包,其提供了两种高层面的功能:使用强大的GPU加速的Tensor计算(类似numpy)构建于基于tape的autograd系统的深度神经网络如有需要,你也可以复用你最喜欢的Python软件包(如nu
- 基于YOLOv5的车牌识别系统:从数据集到UI界面的实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展,车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统(LicensePlateRecognition,LPR)主要用于识别车辆的车牌号码,并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法,如YOLO(YouOn
- 点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞 附python代码
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿
激光雷达点云c++为主神经网络人工智能深度学习点云python
代码是一个Python程序,用于处理3D点云数据,特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**:-`numpy`:用于数学运算。-`open3d`:用于处理3D数据和可视化。-`torch`:PyTorch库,用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`:PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp
- java短路运算符和逻辑运算符的区别
3213213333332132
java基础
/*
* 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码
* 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的
* 原理很简单,并联电路代表短路或(||),串联电路代表短路与(&&)。
*
* 并联电路两个开关只要有一个开关闭合,电路就会通。
* 类似于短路或(||),只要有其中一个为true(开关闭合)是
- Java异常那些不得不说的事
白糖_
javaexception
一、在finally块中做数据回收操作
比如数据库连接都是很宝贵的,所以最好在finally中关闭连接。
JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent();
try{
jdbc.excute("select * from ctp_log");
}catch(SQLException e){
...
}finally{
jdbc.close();
- utf-8与utf-8(无BOM)的区别
dcj3sjt126com
PHP
BOM——Byte Order Mark,就是字节序标记 在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符,它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
- JAVA Annotation之定义篇
周凡杨
java注解annotation入门注释
Annotation: 译为注释或注解
An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
- tomcat的多域名、虚拟主机配置
g21121
tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机,而且配置起来比较简单,但是项目用到的是tomcat,配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以,下面就跟大家分享下经验。
很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置:
在Engine标签下增面积Host标签,如下:
<Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
- Linux SSH 错误解析(Capistrano 的cap 访问错误 Permission )
510888780
linuxcapistrano
1.ssh -v
[email protected] 出现
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).
错误
运行状况如下:
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
debug1: Reading configuratio
- log4j的用法
Harry642
javalog4j
一、前言: log4j 是一个开放源码项目,是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现, 当时在log4j完成时,log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类,但当时jdk1.4已接近完成,所以sun拒绝使用log4j,当在java开发中
- mysql、sqlserver、oracle分页,java分页统一接口实现
aijuans
oraclejave
定义:pageStart 起始页,pageEnd 终止页,pageSize页面容量
oracle分页:
select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart
sqlServer分页:
 
- Hessian 简单例子
antlove
javaWebservicehessian
hello.hessian.MyCar.java
package hessian.pojo;
import java.io.Serializable;
public class MyCar implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
- 数据库对象的同义词和序列
百合不是茶
sql序列同义词ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令;
解锁用户和锁定用户
alter user scott account lock/unlock;
//system下查看系统中的用户
select * dba_users;
//创建用户名和密码
create user wj identified by wj;
identified by
//授予连接权和建表权
grant connect to
- 使用Powermock和mockito测试静态方法
bijian1013
持续集成单元测试mockitoPowermock
实例:
package com.bijian.study;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.io.IOException;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import or
- 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*访问ORACLE
*/
--检索单行数据
--使用标量变量接收数据
DECLARE
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
BEGIN
select ename,sal into v_ename,v_sal
from emp where empno=&no;
dbms_output.pu
- 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器
bit1129
nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统,通过负载均衡服务器,可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器,可以带来很多好处:
负载均衡的好处
增加可用资源
增加吞吐量
加快响应速度,降低延时
出错的重试验机制
Nginx主要支持三种均衡算法:
round-robin
l
- jquery-validation备忘
白糖_
jquerycssF#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码:
function checkForm(){
validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID
errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误, 默认:&
- solr限制admin界面访问(端口限制和http授权限制)
ronin47
限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情,但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。
可以通过tomcat的http基本授权来做限制,也可以通过iptables防火墙来限制。
我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。
第一步: 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户,比如:
<userusername="ad
- 多线程-用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
bylijinnan
java多线程
public class IncDecThread {
private int j=10;
/*
* 题目:用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
* 两个问题:
* 1、线程同步--synchronized
* 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类
*/
public static
- 买房历程
cfyme
2015-06-21: 万科未来城,看房子
2015-06-26: 办理贷款手续,贷款73万,贷款利率5.65=5.3675
2015-06-27: 房子首付,签完合同
2015-06-28,央行宣布降息 0.25,就2天的时间差啊,没赶上。
首付,老婆找他的小姐妹接了5万,另外几个朋友借了1-
- [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏
comsci
制造
天气热了........空调和电扇要准备好..........
最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........
所以,我们不得不关
- dateformat
dai_lm
DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex."
"------ ------- ------------ ----"
"G era designator (Text) AD"
"y year
- Hadoop如何实现关联计算
datamachine
mapreducehadoop关联计算
选择Hadoop,低成本和高扩展性是主要原因,但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设:HDFS上有2个文件,分别是客户信息和订单信息,customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算,以便将客户名称添加到订单列表中?
&nbs
- 用户模型中修改用户信息时,密码是如何处理的
dcj3sjt126com
yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦,所有我想分享一下我是怎么处理的。
场景是使用的基本的那些(系统自带),你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。
面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存,但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密,这
- 中文 iOS/Mac 开发博客列表
dcj3sjt126com
Blog
本博客列表会不断更新维护,如果有推荐的博客,请到此处提交博客信息。
本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索,特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。
本博客列表也提供同步更新的OPML文件(下载OPML文件),可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中,特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
- js去除空格,去除左右两端的空格
蕃薯耀
去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
js去除空格,去除左右两端的空格
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
- SpringMVC4零配置--web.xml
hanqunfeng
springmvc4
servlet3.0+规范后,允许servlet,filter,listener不必声明在web.xml中,而是以硬编码的方式存在,实现容器的零配置。
ServletContainerInitializer:启动容器时负责加载相关配置
package javax.servlet;
import java.util.Set;
public interface ServletContainer
- 《开源框架那些事儿21》:巧借力与借巧力
j2eetop
框架UI
同样做前端UI,为什么有人花了一点力气,就可以做好?而有的人费尽全力,仍然错误百出?我们可以先看看几个故事。
故事1:巧借力,乌鸦也可以吃核桃
有一个盛产核桃的村子,每年秋末冬初,成群的乌鸦总会来到这里,到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。
核桃仁虽然美味,但是外壳那么坚硬,乌鸦怎么才能吃到呢?原来乌鸦先把核桃叼起,然后飞到高高的树枝上,再将核桃摔下去,核桃落到坚硬的地面上,被撞破了,于是,
- JQuery EasyUI 验证扩展
可怜的猫
jqueryeasyui验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI,在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容,现把常用的验证方式总结出来,留待后用。
以下内容只需要在公用js中添加即可。
使用类似于如下:
<input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
- 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类)
nannan408
1.前言.
如题.
2.代码.
/*
* Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved.
*/
package com.test.test.test.send;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream
- Jquery性能优化
r361251
JavaScriptjquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字
这个不仅仅是jQuery,所有javascript开发过程中,都需要注意,请一定不要定义成如下:
$loading = $('#loading'); //这个是全局定义,不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名,就会郁闷至死的
二、请使用一个var来定义变量
如果你使用多个变量的话,请如下方式定义:
. 代码如下:
var page
- 在eclipse项目中使用maven管理依赖
tjj006
eclipsemaven
概览:
如何导入maven项目至eclipse中
建立自有Maven Java类库服务器
建立符合maven代码库标准的自定义类库
Maven在管理Java类库方面有巨大的优势,像白衣所说就是非常“环保”。
我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下,然后全部添加到ide的构建路径中,如果用了SVN/CVS,这样会很容易就 把
- 中国天气网省市级联页面
x125858805
级联
1、页面及级联js
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
&l