- 深度学习-图像数据标注工具使用(LabelImg和BBox)
AI研习图书馆
方法教程LabelImgBBox图像标注工具
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条:AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享,欢迎关注,共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg(下载源码,需要编译)Windows和Linux系统可运行软件:http://tzutalin.github.io/label
- python 根据元素值获取span
大紫菜
pythonjavaandroidjavascript数据库
我整理的一些关于【网页内容,HTML,python】的项目学习资料(附讲解~~)和大家一起分享、学习一下:https://d.51cto.com/eDOcp1用Python根据元素值获取在实际的网页开发与数据抓取中,我们经常需要根据元素的值来获取对应的HTML标签,比如。本文将教你如何用Python实现这一功能。本文将详细阐述整个处理的流程,并展示具体的代码示例。流程概览下面是根据元素值获取的主要
- C语言学习--const修饰符的作用,如何强制修改const定义的对象内容
天马行空工作坊
C语言c语言学习开发语言
C语言学习--const修饰符的作用,如何强制修改const定义的对象内容const在C语言中的作用及应用场景1.修饰变量应用场景:2.修饰指针应用场景:修饰函数应用场景:特殊用法,修饰寄存器应用场景:如何在运行过程中修改const变量参数示例实例2.1通过指针强制转换修改const修饰的成员示例:修改constuint32_tcapacity修改uint32_t*conststart_ptr指针
- ARM-Cortex学习(一)
小白不想画工图
arm开发学习嵌入式硬件
一、ARMARM(全称AdvancedRISCMachines)既可以认为是一个公司的名字,也可以认为是对一类微处理器的通称,还可以认为是一种技术的名字。ARM处理器(AdvancedRISCMachines)是英国Acorn(ARM公司最初是其一个部门,后独立成为一个公司)有限公司设计的低功耗成本的第一款RISC微处理器。ARM处理器本身是32位设计,但也配备16位指令集,一般来讲比等价32位代
- GPU架构(1.2)--GPU SoC 中的 CPU 架构
小蘑菇二号
手把手教你学GPUSoC芯片智能电视
目录详细介绍GPUSoC中的CPU架构1.CPU核心概述ARMCortex-A72ARMCortex-A762.多线程处理多核架构多线程支持3.任务调度任务调度器动态调度4.内存管理内存层次结构内存管理技术5.接口和通信总线接口I/O接口6.功耗和热管理功耗优化热管理7.应用实例边缘计算图形处理深度学习结语详细介绍GPUSoC中的CPU架构GPUSoC不仅集成了高性能的GPU,还集成了高性能的CP
- Android 音视频编解码 -- MediaCodec
消失的旧时光-1943
音视频android视频编解码
引言如果我们只是简单玩一下音频、视频播放,那么使用MediaPlayer+SurfaceView播放就可以了,但如果想加个水印,加点其他特效什么的,那就不行了;学习Android自带的硬件码类–MediaCodec。MediaCodec介绍MediaCodec是从API16后引入的处理音视频编解码的类,它可以直接访问Android底层的多媒体编解码器,通常与MediaExtractor,Media
- 《DirectX 12 3D游戏开发实战》读书笔记1:数学基础
tikris
3d游戏c++矩阵线性代数
文章目录学习内容内容关于浮点类型误差解决方案参数与D3D数据结构向量类型XMVECTOR与XMFLOATn:XMVECTOR与XMFLOATn的相互转化:取得某个分量或者将某个分量转换为XMVECTOR类型:参数向量特点:表示方法:运算求模:单位化(规范化、标准化等同义):正交化:加(减)法:乘法:其他函数杂项点常向量矩阵矩阵的传参矩阵的初始化XMMATRIX和XMFLOAT4X4的转换运算矩阵的
- [C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第12章 学习笔记01 2019.5.7
卡酷酷
DirectX12C++
个人学习用,请勿转载第十二章几何着色器词汇曲面细分:tenssellation几何着色器:geometryshader三角形列表:trainglelist内容如果不启用曲面细分这一环节,几何着色器这个可选阶段会位于顶点着色器与像素着色器之间。顶点着色器以顶点作为输入数据,而几何着色器的输入数据则是完整的图元。如果要绘制三角形列表,那么几何着色器程序实际将对列表中的每个三角形T执行下列操作:for(
- [C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第12章 学习笔记02 2019.5.8
卡酷酷
C++DirectX12
个人学习使用,请勿转载12.3纹理数组12.3.1概述纹理数组即为存放纹理的数组。C++代码中纹理数组也由ID3D12Resource接口表示,创建ID3D12Resource对象时,可以通过设置DepthArraySize属性指定纹理数组所存储的元素个数。在d3dApp文件中创建深度/纹理模板时总是将该值设为1。CreateD3DResource12函数。Texture2DArraygTreeM
- [C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第9章 学习笔记03 2019.5.4
卡酷酷
DirectX12C++
@个人学习用,请勿转赞。DirectX123D游戏开发实战—第9章学习笔记03词汇内容9.11附有纹理的山川演示程序给陆地网格重复铺设草地纹理根据时间函数令流水纹理延波浪滚动起来9.11.1生成栅格纹理坐标上图是一个m*n的栅格,右侧是在归一化纹理坐标[0,1]2中与之相对应的栅格。纹理坐标中的第i行第j列顶点坐标为uij=j⋅δuu_{ij}=j·\deltauuij=
- Aligner:自动修正AI的生成结果,北大推出残差修正模型对齐技术
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花快速阅读技术背景:Aligner是北京大学团队提出的大语言模型对齐技术,通过学习对齐答案与未对齐答案之间的修正残差来提升模型性能。核心优势:作为即插即用的模块,可以直接应用于各种开源和基于API的模型
- 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
赵钰老师
ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
- [系统安全] 六十一.恶意软件分析 (12)LLM赋能Lark工具提取XLM代码的抽象语法树(初探)
Eastmount
系统安全与恶意代码分析系统安全抽象语法树Lark大模型XLM
您可能之前看到过我写的类似文章,为什么还要重复撰写呢?只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全,更加成体系且不破坏之前的系列。因此,我重新开设了这个专栏,准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测,“系统安全”系列文章会更加聚焦,更加系统,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,逆向分析也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向
- 程序诗篇里的灵动笔触:指针绘就数据的梦幻蓝图<3>
Xiao Xiangζั͡ޓއއ
c语言开发语言学习方法程序人生改行学it
大家好啊,我是小象٩(๑òωó๑)۶我的博客:XiaoXiangζั͡ޓއއ很高兴见到大家,希望能够和大家一起交流学习,共同进步。今天我们来对上一节做一些小补充,了解学习一下assert断言,指针的使用和传址调用等…目录一、assert断言二、指针的使用和传址调用2.1strlen的模拟实现2.2传值调用和传址调用一、assert断言assert断言是一种在程序中用于检查某个条件是否为真的语句。它
- Canvas-lms 开源在线学习管理系统源码部署(生产版)_canvas lms(1)
花开的季节293
程序员开源学习
我们的产品:https://canvaslms.zut.edu.cn/开始接到部署Canvas-lms这个开源教学平台的任务时,还不知道Canvas-lms是什么,网上关于他的介绍也比较少,上面只给了CanvasGitHub的源码地址和使用指南Canvas-lms系统的代码:代码:https://github.com/instructure/canvas-lmsCanvas-lms有中文指南:指南
- 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用:从基础到【AI大模型】
小李很执着
杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
- 人生不止于职业发展
人工智能
0你的问题,我知道!工作意义是啥?职业发展在人生啥角色?1工作意义农村人努力学习考上大学,得好工作,为逃离同村同龄人十几岁就工厂打工命运,过不凡人生,实现改命的唯一途径。毕业就进入自带光环的大厂,有份让所有亲戚羡慕的公司和薪水。我认为工作价值是让自己自立,改变命运。但现实挑战才开始。工作前几年,职场战战兢兢,如履薄冰,尽心尽力做靠谱人靠谱事。交代任务二话不说就是干,加班熬夜不敢喊累。这时,工作好像
- Spark 学习-1 (python)
一二三四0123
spark学习python
Spark官方文档快速入门指南Spark架构-Spark教程1.基本概念RDD(resilientdistributeddataset)弹性分布式数据集,对分布式数据和计算的基本抽象。每个Spark应用由一个驱动器程序(driverprogram)发起集群上的并行操作,驱动器程序一般要管理多个执行器(executor)节点。当我们在集群上执行一个操作,不同的节点会对文件不同部分展开计算。驱动器程序
- Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型
清水白石008
Python题库pythonpythonscikit-learn线性回归
Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。其中,线性回归是最基础也是最常用的机器学习算法之一。它可以帮助我们预测连续型目标变量,在很多实际应用场景中都有广泛应用,比如房价预测、销量预测等。在本文中,我将使用Python的Scikit-learn库,介绍如何训练一个简单的线性回归
- 超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库
AI_DL_CODE
人工智能python机器学习人工智能
一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科,它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说,机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。它旨在构建能够自动从数据中学习模式并进行改进的算法,而无需被明确编程来执行特定任务。例如,我们可以让机器学习算法通过分析大量的历史天气数据来预测未来的天气情况,或者通过分析用户的购物历史来推荐可能感兴趣
- MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering
UnknownBody
Recommendation人工智能
本文是深度学习相关文章,针对《MixRec:HeterogeneousGraphCollaborativeFiltering》的翻译。MixRec:异构图协同过滤摘要1引言2前言3方法4评估5相关工作6结论摘要对于现代推荐系统来说,使用低维潜在表示来嵌入用户和基于他们观察到的交互的项目已经变得司空见惯。然而,许多现有的推荐模型主要是为粗粒度和同质交互而设计的,这限制了它们在两个关键维度上的有效性。
- LearnLM: Improving Gemini for Learning
UnknownBody
LLMDaily语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM:提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息,而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例,我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导,其中培训和评估示例包括描述后续模型中
- 【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测
码银
支持向量机机器学习人工智能
在机器学习领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机(SVM)和网格搜索(GridSearchCV)来预测学生的成绩,并通过调整参数来优化模型性能。数据集:公众号“码银学编程”后台回复:学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家:前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
- 从零开始学习电池SOC算法
洛溪之恋
新能源BMS算法
电池的SOC(StateofCharge,荷电状态)估算是电池管理系统(BMS)中的核心算法之一。SOC表示电池当前剩余电量与标称容量的比值,通常以百分比形式表示。准确的SOC估算对于电池的性能、安全性和寿命管理至关重要。以下是几种常见的SOC估算算法及其特点:开路电压法(OCV法)原理:通过测量电池的开路电压(OpenCircuitVoltage,OCV)来估算SOC。电池的开路电压与SOC之间
- C++学习——引用变量中易出现的错误
Ricky_One
学习c++笔记
在C++学习中容易出现变量引用不恰当导致编译错误,先来看一段代码:#includeusingnamespacestd;voidprintMessage(string&message){cout<
- 机器学习笔记——特征工程
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGCtransformer深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
- JAVA-基础⑦二维数组与排序
冷山寒水
java开发语言
1、冒泡排序(BubbleSort)冒泡排序是所有排序算法中最简单的一个排序,也是我个人学习的第一个排序方法,在这里重新进行一个总结。冒泡排序(BubbleSort)就如同其名称一样,水中的气泡由于压强的原因所以从下到上其大小也是从小到大,如下图整个排序过程分为一个大循环和大循环中的很多小循环进行,我们先来讲其中的小循环他做的事情:每次小循环其实做的事情都很简单,就是单纯的循环所有数据找到其中最大
- 《程序人生》工作2年感悟
Zyy~
程序人生职场和发展
一些杂七杂八的感悟:1.把事做好比什么都重要,先树立量良好的形象,再横向发展。2.职场就是人情世故,但也不要被人情世故绑架。3.要常怀感恩的心,要记住帮助过你的人,愿意和你分享的人,有能力的时候不要忘记帮助别人。4.机会很重要,不要轻易放弃一些你觉得不重要的东西,其实那些东西也很重要。5.要学的技术太多了,但是只有打牢根基才能走的更远。6.学习是一个持久性过程,要注重平时的积累,多写写博客,多敲敲
- 深度学习论文: Cultivated Land Extraction from High-Resolution Remote Sensing Image
mingo_敏
PaperReadingDeepLearningInstanceSegmentationpython人工智能机器学习
深度学习论文:CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImageTheWinningSolutiontotheiFLYTEKChallenge2021CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImagePDF:https://arxiv.org/pdf/22
- 不同物体运动方向的检测-python
人工智能专属驿站
python开发语言
方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速,适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测,抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件,成本较高惯性传感器不依赖视觉,适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场
- 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