- CSS动画:性能优化指南
双囍菜菜
前端随记css性能优化前端
CSS动画性能优化指南关键词:重排重绘、硬件加速、合成层、性能分析文章目录CSS动画性能优化指南一、浏览器渲染机制:理解性能瓶颈根源1.1像素管道(PixelPipeline)全流程1.2各阶段性能损耗对比二、性能分析实战:ChromeDevTools深度使用2.1性能问题定位四步法2.2关键指标解读三、六大核心优化策略3.1硬件加速的正确打开方式3.2避免布局颠簸(LayoutThrashing
- 24远景能源-动力,10月最后一周面试!【NTAKYsW】
2301_79125642
java
大模型公司收实习啦,入局好机会,全是大佬不卷后端研发实习生简历投递请联系我,牛客会屏蔽邮箱日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。公司介绍下午移动笔试,晚上联通笔试我看到好多投移动都去面试了,但是我没有面试也没有任何消息,而且智联校园上面hr也没有查看,这是怎么回事,难道是随便发的笔试吗...应该投的是什么AI研究中心联通许愿美团商分octl:一面-10.
- AR眼镜——软件技术栈的必经之路
Julian.zhou
人机交互未来思考人工智能ar人工智能交互空间计算语言模型
AR眼镜软件技术栈的必经之路:从操作系统到生态构建的深度解析摘要AR眼镜作为下一代人机交互入口,其软件技术栈的成熟度直接决定了用户体验与市场渗透率。本文基于行业最新技术动态与头部企业布局,深度剖析AR眼镜软件行业必须突破的七大技术方向,揭示从底层框架到应用生态的全栈技术储备路径。一、操作系统与底层框架:实时性与轻量化的双重革命AR眼镜软件生态的根基在于操作系统的定制化与优化,需满足三大核心需求:实
- Caffeine vs Guava Cache:性能巅峰对决,谁才是 Java 本地缓存之王?
Julian.zhou
Java开发基础技能缓存java算法
CaffeinevsGuavaCache:性能巅峰对决,谁才是Java本地缓存之王?导语:在Java本地缓存的战场上,Caffeine和GuavaCache是开发者最常用的两大神器。但究竟谁的性能更胜一筹?为何Caffeine被称为“GuavaCache的终结者”?本文通过算法原理、并发性能、内存管理、实战测试四大维度,彻底揭秘两者的性能差异,文末附迁移指南和选型建议!一、核心差异:算法与淘汰策略
- 【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化,命中率提升到92%,内存减少75%
Julian.zhou
架构相关Java开发基础技能算法缓存架构java
千万级QPS验证!Caffeine智能双缓存实现92%命中率,内存减少75%摘要:本文揭秘千万级流量场景下的缓存革命性方案!基于Caffeine打造智能双模式缓存系统,通过冷热数据分离存储与精准资源分配策略,实现CPU利用率降低60%、内存占用减少75%的惊人效果。文末附可复用的生产级代码!一、经典方案的致命陷阱:资源浪费之谜1.1真实事故现场案例回放:某电商大促期间,缓存集群CPU飙升至90%导
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
量子位
关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
- 钉钉发布“AI创新N次方计划”,为AI生态免除佣金、保证金和算力费用
量子位
3月20日,钉钉在北京举办了“AI创业N次方”生态创新大会。会上,钉钉发布了一系列全新生态政策,为AI创业者、AI转型者提供助力:包括免除佣金、免除入驻保证金和免除算力费用,并在销售、品牌、技术和投资等方面提供支持,为生态伙伴提供AI应用创业创新的全方位助力。发布AI创新扶持计划:“三免四助力”钉钉副总裁、开放平台总经理王铭在会上表示:“开放是钉钉一直以来的信仰。AI时代大幕拉开,钉钉生态也进入新
- LInux内核学习 -- perCPU变量
lagransun
linux学习运维
文章目录环境关于perCPU变量perCPU变量:__entry_task环境linux4.19关于perCPU变量percpu变量的介绍,这位老哥做了介绍,包括为什么要有这样的变量以及优势:linux内核之Per-CPU变量,我把这个老哥的总结复制下来:通过Per-cpu变量除了可以分配内存,还有一个最大的好处就是不需要考虑同步。最好的同步技术就是把不需要同步的内核放在首位,因为每种显示的同步原
- Linux内核学习之 -- epoll()一族系统调用分析笔记
lagransun
linux学习笔记
背景linux4.19epoll()也是一种I/O多路复用的技术,但是完全不同于select()/poll()。更加高效,高效的原因其他博客也都提到了,这篇笔记主要是从源码的角度来分析一下实现过程。作为自己的学习笔记,分析都在代码注释中,后续回顾的时候看注释好一点。相关链接:Linux内核学习之–ARMv8架构的系统调用笔记Linux内核学习之–系统调用open()和write()的实现笔记Lin
- 光影香江聚四海,蓝陵科技扬帆数字内容新蓝海
LhcyyVSO
人工智能大数据
3月20日,第29届香港国际影视展(FILMART)圆满收官,这场亚洲顶级行业盛会吸引了34个国家和地区逾760家机构参展,搭建起全球影视产业深度对话的桥梁。蓝陵科技携三大创新数字解决方案惊艳亮相,与各国行业领袖共探影视工业化转型路径,开启文化科技出海新篇章。数字基建赋能构建全球合作生态在1B-D17展区,蓝陵科技通过影视动漫渲染、vLive虚拟直播、AI跨境电商直播数字人三大技术矩阵,向国际客商
- 普通大众航拍、娱乐、户外、创作等情况对无人机的筛选推荐
yychen_java
无人机
一、价格区间与机型推荐1.入门级(1000元以下)推荐机型:HolyStoneHS170、HubsanX4特点:价格低廉:适合预算有限或初次体验用户续航短:约5-10分钟功能简化:无专业摄像头,主打基础飞行乐趣适合场景:儿童娱乐、新手练习操控2.中端级(1000-3000元)推荐机型:大疆DJIMini2SE、RyzeTello特点:性价比高:支持1080P~4K拍摄,重量轻(<249g,部分国家
- MiC建筑:打破传统边界,中建海龙的创新实践
资讯新鲜事
人工智能
在建筑需求日益多元的当下,一种全新的建筑模式——MiC建筑正悄然颠覆传统建筑理念,重塑行业格局。MiC,全称ModularIntegratedConstruction,即模块化集成建筑。它把建筑工程拆解成一个个独立的模块,它们是在工厂的生产线上,按照严格的标准和精细化的工艺,被精心打造出来的“建筑半成品”。从基础的结构框架,到内部的水电管线铺设,再到精致的室内装修,每个模块在出厂前都已经基本完工,
- 法律行业——合同审查与AI律师
zhouyaowei1983
人工智能人工智能
一、引言:AI技术重构法律行业新格局随着AI技术从实验室走向规模化应用,法律行业正经历从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转变。这一变革的核心驱动力源于法律服务的两大根本矛盾:传统人工服务效率瓶颈与市场对高精度、低成本法律产品的迫切需求。1.法律行业数字化转型的底层逻辑技术革命推手:以DeepSeekR1大模型为代表的开源AI技术,让法律文本解析、案例推理等复杂任务实现平民化应用
- 如何加快制造业数字化转型
九河智造云
制造云计算
加速制造业数字化转型的五大战略支点制造业数字化转型已进入深水区。工信部数据显示,2025年我国规模以上工业企业数字化研发工具普及率达88%,但全流程数字化覆盖率不足35%。破解转型困局需要构建“政策引导-技术突破-场景落地-生态协同”的加速机制,通过五大核心战略实现质效突破。一、强化顶层设计:构建转型制度保障体系政策创新需突破三大瓶颈:专项资金引导:设立2000亿元制造业数字化专项基金,对智能工厂
- Angular 动态加载组件与服务注入
t0_54program
编程问题解决手册angular.jsjavascriptecmascript个人开发
在Angular项目中,动态加载组件是一种常见的优化策略,特别是对于那些不常使用但体积庞大的组件。今天我们将探讨如何在Angular16+版本中使用MatDialog来动态加载组件,并解决与服务注入相关的问题。背景介绍假设我们有一个名为TestAComponent的组件,它需要在特定条件下打开一个对话框,显示一个名为TestBComponent的组件。由于TestBComponent非常大,并且使
- 微软Data Formulator:用AI重塑数据可视化的未来
几道之旅
人工智能智能体及数字员工人工智能信息可视化
在数据驱动的时代,如何快速将复杂数据转化为直观的图表是每个分析师面临的挑战。微软研究院推出的开源工具DataFormulator,通过结合AI与交互式界面,重新定义了数据可视化的工作流。本文将深入解析这一工具的核心功能、安装方法及使用技巧,助你轻松驾驭数据之美。一、DataFormulator是什么?DataFormulator是一款基于大语言模型(LLM)的AI工具,旨在帮助用户通过自然语言和界
- java面向对象基础
miehamiha
java开发语言
引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”,将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化,只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑,保证了数据的安全和程序的稳定。所有的内容对外部不可见。继承子类可以继承父类的属性和方法,并对其进行拓展。将其他的功能继承下来继续发展。多态同一种类型的对象执行同一个方法时可以表现出不同的行为特征。通过继承的上下转型、接口的回调以及方法的重写和重载
- Matplotlib 柱形图
lly202406
开发语言
Matplotlib柱形图引言在数据可视化领域,柱形图是一种非常常见且强大的图表类型。它能够帮助我们直观地比较不同类别或组之间的数据大小。Matplotlib,作为Python中最受欢迎的数据可视化库之一,提供了丰富的绘图功能,其中包括创建柱形图。本文将详细介绍Matplotlib中的柱形图,包括其基本用法、高级特性以及如何进行优化。基本用法安装Matplotlib在开始使用Matplotlib之
- 如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发
dgay_hua
百度云人工智能云计算python
技术背景介绍百度云Qianfan是由百度公司提供的云服务,包含了云存储、文件管理、资源共享、以及第三方集成等功能。作为开发者,Qianfan支持多种AI应用开发组件,包括大语言模型(LLMs)、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。核心原理解析百度云Qianfan通过其丰富的API接口和云计算能力,为开发者提供了易于集成的AI开发环境。核心组件如Qi
- 免费GIS工具箱:支持多种格式的模型预览及编辑,还能进行协同编辑
GISBox
GISBoxGIS切片分发倾斜摄影OBJFBXOSGB
市面上不少GIS软件价格高昂,功能却不尽人意。但GISBox却不太一样,它的切片、分发功能完全免费,能预览、编辑多种格式模型,还支持协同编辑,性价比远超同类软件,如果你想进一步了解它,不妨看看这篇文章。01打破价格与功能的双重困境在地理信息系统(GIS)领域,大多数软件的高价一直是小型企业、科研团队以及个人开发者的一大阻碍。这些软件不仅采购成本高,后续的维护和升级费用也不低。与此同时,很多软件功能
- 【大语言模型_5】xinference部署embedding模型和rerank模型
没枕头我咋睡觉
大语言模型语言模型embedding人工智能
一、安装xinferencepipinstallxinference二、启动xinference./xinference-local--host=0.0.0.0--port=5544三、注册本地模型1、注册embedding模型curl-XPOST"http://localhost:5544/v1/models"\-H"Content-Type:application/json"\-d'{"mod
- 向量检索、检索增强生成(RAG)、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案
快撑死的鱼
算法工程师宝典(面试学习最新技术必备)语言模型系统架构面试
1.什么是向量检索?它与传统基于关键字的检索相比有什么不同?答案要点:向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量,在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索(如倒排索引)相比,向量检索更关注“语义”或“特征”,能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景(例如“以图搜图”)或自然语言问答(同义词、上下文关联等)。2.什么是检索增强生成(RAG)?核
- 使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南
dgay_hua
java服务器前端python
在将应用程序投入生产时,追踪令牌使用情况以计算成本是一个重要的步骤。本文将深入探讨如何从LangChain模型调用中获取这些信息。技术背景介绍在大语言模型(LLM)的应用中,令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。LangSmith提供了一种有效的方式来帮助跟踪应用程序中的令牌使用。此外,使用回调机制可以在不同的API调用中进行监控,这对于复杂的应用程序尤其重要。核心原理解析通过在API调用中使用回
- 如何评估一个RAG系统(RAGas评测框架)-下篇
写程序的小火箭
大语言模型人工智能语言模型chatgptlangchaingpt
RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架,它支持与不同大语言模型的集成,并与langchain生态打通,能够很方便的构建评测系统。下面是RAGas的一些链接论文:https://arxiv.org/pdf/2309.15217官方文档:Ragashttps://github.com/explodinggradients/ragas官方文档及github对框架的使用介绍的比较详细,本文不会就该方
- 【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述:一文了解RAG评估方法、工具与指标
同学小张
大模型人工智能笔记经验分享gptagiAIGC
大家好,我是同学小张,日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注,持续学习,持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流,一起进步。微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览:前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践,我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足:如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。那么如何评估RAG的效果呢?本文我们来了解一下。文章目录推荐前置阅读0.R
- 清晰架构之typescript实践:构建可扩展服务的利器
吕曦耘George
清晰架构之typescript实践:构建可扩展服务的利器react-with-clean-architectureCleanarchitecturebasedreactprojectsamplecode.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/react-with-clean-architecture在软件开发的浩瀚宇宙中,找到一个既能维持代码的清晰度又能确保
- 大模型最新面试题系列:微调篇之微调基础知识
人肉推土机
大模型最新面试题集锦大全面试人工智能AI编程大模型微调LLM
一、全参数微调(Full-Finetune)vs参数高效微调(PEFT)对比1.显存使用差异全参数微调:需存储所有参数的梯度(如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存)PEFT:以LoRA为例,仅需存储低秩矩阵参数(7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%)实战经验:在A10080GB显存下,全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化,而LoRA可直接单卡运行2
- 一步到位!7大模型部署框架深度测评:从理论到DeepSeek R1:7B落地实战
人肉推土机
人工智能python
本文在掘金同步发布:文章地址更多优质文章,请关注本人掘金账号:人肉推土机的掘金账号随着大语言模型(LLM)的广泛应用,如何高效部署和推理模型成为开发者关注的核心问题。本文深入解析主流模型部署框架(Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang、DeepSpeed),结合其技术原理、优缺点及适用场景,并提供DeepSeekR1:7B的详细部署实
- 对MCP工作流的一些个人认知
持续学习的老赵
人工智能
最近在学习MCP系统,虽尚未深入掌握,但已对其工作原理有了初步认识,在此分享下学习收获。MCP是一套能实现客户端、多种服务与大模型协同工作的系统,能处理任务请求并及时反馈。其工作流程如下:一、获取并更新服务使用方法(一)收集整理使用方法MCP正常运行依赖于对各类服务使用方法的了解,这要靠已在系统注册且可识别的功能模块。一旦有新模块注册或旧模块更新,系统会自动检测并获取其使用方法信息。MCP订阅服务
- GEO:在AI时代抢占DeepSeekC位?
白雪讲堂
人工智能
前言:当SEO遇见AGI——一场静默的流量革命在生成式AI日均处理53亿次查询的今天,传统SEO的「关键词-排名-点击」逻辑正在崩塌。DeepSeek、ChatGPT、豆包等大模型用动态生成的答案,悄然截流了68%的搜索需求。更残酷的是:当用户问"某个产品推荐"时,AI可能同时调用37个信源,却不会留下任何可追踪的搜索痕迹。这场革命迫使企业必须从「关键词优化」转向「场景占领」,从「流量争夺」进化到
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri