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scaFHIO
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在AI驱动的应用中,如聊天机器人或问答系统,处理大型文档时,通过分片技术将文档拆分为更小的单元是必要的步骤。尤其是对于Markdown格式的文件,它们通常由各种层级的标题结构化组织。通过按标题拆分,有利于保留文档的上下文语义一致性。本篇文章将讲解如何使用MarkdownHeaderTextSplitter来实现这一目标。技术背景介绍在将完整的段落或文档进行嵌入时,嵌入过程会考虑文本的整体上下文以及
- 【项目实战】—— 高并发内存池
Ryan.Alaskan Malamute
开发语言c++高并发内存池缓存
文章目录什么是高并发内存池?项目介绍一、项目背景二、项目目标三、核心组件四、关键技术五、应用场景六、项目优势什么是高并发内存池? 高并发内存池是一种专门设计用于高并发环境下的内存管理机制。它的原型是Google的一个开源项目tcmalloc,全称Thread-CachingMalloc,实现了高效的多线程内存管理,用于替换系统的内存分配相关函数malloc和free。 在高并发系统中,大量的线
- 大数据和人工智能概念全面解析
就犯得上方法
一、大数据和人工智能大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义,大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求,使数据能够从量变到质变,真正产生价值
- 数据中台(二)数据中台相关技术栈
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#数据中台
1.平台搭建1.1.Amabari+HDP1.2.CM+CDH2.相关的技术栈数据存储:HDFS,HBase,Kudu等数据计算:MapReduce,Spark,Flink交互式查询:Impala,Presto在线实时分析:ClickHouse,Kylin,Doris,Druid,Kudu等资源调度:YARN,Mesos,Kubernetes任务调度:Oozie,Azakaban,AirFlow,
- DeepSeek的实际应用场景:AI技术如何赋能多领域创新
2501_91189350
人工智能
DeepSeek作为新一代智能技术平台,凭借其强大的算法能力和灵活的部署方式,正在多个行业掀起效率革命。本文将从真实案例出发,解析DeepSeek在不同场景中的落地应用。场景一:金融风控建模在信贷风险评估领域,传统模型存在数据维度单一、更新滞后等问题。某银行引入DeepSeek的动态特征工程模块,通过实时整合用户行为数据、社交网络信息等100+维度特征,成功将坏账识别准确率提升至98.5%
- 数据库管理-第303期 数据库相关硬件文章汇总(20250319)
胖头鱼的鱼缸(尹海文)
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数据库管理303期2025-03-19数据库管理-第303期数据库相关硬件文章汇总(20250319)1CPU&内存2SSD3RDMA4存储5CXL6硬件采购7数据库一体机总结数据库管理-第303期数据库相关硬件文章汇总(20250319)作者:胖头鱼的鱼缸(尹海文)OracleACEPro:DatabasePostgreSQLACEPartner10年数据库行业经验拥有OCM11g/12c/19
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数据库管理304期2025-03-20数据库管理-第304期业绩?有绩无业!(20250320)1词解2跑偏3活动预告总结数据库管理-第304期业绩?有绩无业!(20250320)作者:胖头鱼的鱼缸(尹海文)OracleACEPro:DatabasePostgreSQLACEPartner10年数据库行业经验拥有OCM11g/12c/19c、MySQL8.0OCP、Exadata、CDP等认证墨天
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0xRick
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1背景1.1项目项目需开发移动端,需支持以图表、表格等形式展示数据,对素材进行审核审批等功能。并需支持微信、企微小程序、h5等平台使用。2技术选型2.1基础框架选择从落地场景分析,我们需要具备,微信小程序,企微小程序,h5等平台的支持。如果采用小程序/h5等单平台框架开发,在开发效率与人力占用上的成本显然会与需要支持的平台数量成正比。同时小程序在原生开发上也无法使用工程化带来的部分提效功能,所以在
- 理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器
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在AI及自然语言处理任务中,选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具,通过n-gram重叠来筛选和排序示例,从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度,计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高,表示文本间的重叠越大。NGramOv
- DeepSeek爆火,背后模型竟藏着这些秘密!
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DeepSeek是什么来头最近,AI圈可是被一个名字刷爆了屏,那就是DeepSeek!它就像一颗横空出世的超级新星,在全球范围掀起了一阵狂热的追捧潮,这热度,简直了!大家都在疯狂讨论它,各种测评、对比层出不穷。它到底有啥过人之处,能让这么多人都为之疯狂?今天咱就来好好唠唠。DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,是一家专注于开发先进大语言模型(LLM)和相关技术的企业。它成
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
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基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- MySQL 8主从复制配置最佳实践
随风九天
匠心数据库部署运维mysql主从复制
1.引言1.1主从复制的意义与应用场景主从复制是MySQL中用于提高数据冗余性和可用性的技术。通过将主库的数据复制到一个或多个从库,可以在主库故障时快速切换到从库,保证服务的连续性。此外,主从复制还可以用于负载均衡,将读操作分发到从库,减轻主库的压力。1.2MySQL8主从复制的新特性概述MySQL8引入了多项改进,包括:GTID(全局事务标识符):简化复制配置和管理。半同步复制:提高数据一致性。
- 自定义Retriever的实现方法
vaidfl
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技术背景介绍在许多大语言模型(LLM)应用中,检索器(Retriever)用于从外部数据源获取信息。检索器的任务是根据用户查询检索相关的文档,这些文档通常被格式化为提示,供LLM使用,从而生成适当的响应,例如,根据知识库回答用户问题。核心原理解析要实现自定义的检索器,需要继承BaseRetriever类,并实现以下方法:_get_relevant_documents:获取与查询相关的文档,必需实现
- 如何缓存聊天模型响应以提高效率
scaFHIO
缓存javaoraclepython
技术背景介绍在开发基于大型语言模型(LLM)的应用程序时,API调用的成本和响应速度是需要考虑的两个重要因素。尤其是在开发过程中,重复请求相同的文本生成可能会增加额外的成本和延迟。为了应对这一挑战,LangChain提供了一种可选的缓存机制,可以有效地减少API调用次数,从而节省费用并加速应用程序响应。核心原理解析缓存机制的基本原理是在第一次请求时,将响应存储在缓存中。如果以后再次请求相同的输入,
- 如何在一行代码中初始化各种AI模型
qahaj
人工智能python深度学习
技术背景介绍在开发大语言模型(LLM)应用时,用户有时需要选择不同的模型提供商和具体模型。这通常需要一定的逻辑来根据用户配置初始化不同的聊天模型。为了简化这一过程,init_chat_model()方法被引入,让开发者能够轻松地初始化多种模型集成,而无需担心导入路径和类名。核心原理解析init_chat_model()方法通过传入模型名称及其提供商,自动推断并实例化对应的聊天模型。该功能在lang
- GitHub 超火的开源终端工具——Warp
魔王阿卡纳兹
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Warp作为近年来GitHub上备受瞩目的开源终端工具,以其智能化、高性能和协作能力重新定义了命令行操作体验。以下从多个维度深入解析其核心特性、技术架构、用户评价及生态影响力:一、背景与核心团队Warp由前GitHubCTOJasonWarner和Google前首席技术官ZachLloyd领衔开发,团队成员包括来自Figma、GoogleDocs等知名项目的技术专家。其目标是解决传统终端工具(如i
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:设计智能任务处理流程
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计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:设计智能任务处理流程作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今的数字化时代,随着数据量的爆炸式增长和复杂性的提升,传统的手动任务处理方式已经无法满足高效、准确的需求。人工智能技术的发展为自动化任务处理提供了新的可能性。AI人工智能代理(AIAgent)作为一
- 杭州宇树科技有限公司(Hangzhou Yushu Science And Technology Co., Ltd.) [19],简称宇树,是一家从事软件和信息技术服务业民用机器人公司 [19-20]
分享是一种传递,一种快乐
杂学百货铺-啥都学人工智能
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- HAProxy的ACL
Hurry6
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访问控制列表(ACL,AccessControlLists)是一种基于包过滤的访问控制技术,它可以根据设定的条件对经过服务器传输的数据包进行过滤(条件匹配),即对接收到的报文进行匹配和过滤,基于请求报文头部中的源地址、源端口、目标地址、目标端口、请求方法、URL、文件后缀等信息内容进行匹配并执行进一步操作,比如允许其通过或丢弃。定义ACL匹配规范,即:判断条件hdrstring,提取在一个HTTP
- 使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分
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在文本处理任务中,按字符进行拆分是一种简单且有效的方法。本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分,并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。技术背景介绍文本拆分是自然语言处理(NLP)中的一个基础步骤,尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
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Geeker-2025
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开发一款用于**餐饮后厨环境远程管理**的App,结合Python和C++的优势,可以实现高效的后端数据处理、实时的环境监控以及用户友好的前端界面。以下是一个详细的开发方案,涵盖技术选型、功能模块、开发步骤等内容。##技术选型###后端(Python)-**编程语言**:Python-**Web框架**:Django或Flask-**数据库**:PostgreSQL或MySQL-**实时通信**:
- Tree of Thought Prompting(思维树提示)
大数据追光猿
大模型人工智能大数据深度学习语言模型计算机视觉
TreeofThoughtPrompting(思维树提示)是一种新兴的提示工程技术,旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程,提升大型语言模型(LLM)在复杂任务中的表现。与传统的线性提示方法不同,思维树提示将问题分解为多个可能的推理路径,并以树状结构探索这些路径,从而找到最优解或生成更高质量的结果。这种方法特别适用于需要多步推理的任务,例如数学问题求解、逻辑推理、规划和创造性写作等场景。它结合了
- 95% 向量资源节省,火山引擎云搜索 RAG 技术体系演进
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火山引擎搜索引擎算法
采访嘉宾|火山引擎云搜索团队鲁蕴铖、李杰辉、余炜强编辑|TinaInfoQ2023年,大模型惊艳了世界。2024年,RAG技术如日中天。RAG使得大模型能够在不更新模型参数的情况下,获得必要的上下文信息,从而减少大模型的幻觉。随着大型语言模型技术的不断成熟和行业应用的深入,人们对RAG系统的期望已经超越了对其“酷炫”效果的追求。企业和组织开始寻找更可靠、可扩展的RAG解决方案,以满足实际业务需求。
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
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【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
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在现代AI开发中,回调是一个强大的工具,它允许我们在特定事件触发时执行自定义逻辑。本文将深入探讨如何为LangChain创建自定义的回调处理器,从而实现更加灵活的模型交互。技术背景介绍在使用AI模型时,尤其是在处理自然语言生成任务时,可能需要对生成的每个标记(token)进行处理。LangChain提供了一些内置的回调处理器,但为了满足特定的需求,创建自定义回调处理器是非常有必要的。核心原理解析创
- 代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点
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3D视觉从入门到精通c++深度学习开发语言人工智能
点击下方卡片,关注「3D视觉工坊」公众号选择星标,干货第一时间送达扫描下方二维码,加入3D视觉技术星球,星球内汇集了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:最新顶会论文、书籍、源码、视频(近20门系统课程[星球成员可免费学习])等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,就加入我们吧。作者:泡椒味的口香糖|来源:3DCV添加微信:dddvision
- 热点研究 | OpenAI 重磅发布 Agents SDK,人人都能手搓 Manus?
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技术面php开发语言manusopenaiagent
3月12日,OpenAI正式发布了OpenAIAgentsSDK,这一重要发布不仅为开发者提供了强大的工具,更预示着AIAgent技术即将进入快速发展期。这些工具为开发者提供更强大功能,使代理能够独立执行复杂任务,如搜索网络、处理文件和自动化计算机操作。ResponsesAPI同步发布,为开发者提供了构建自定义AIAgent的能力,能够执行网络搜索、文件检索等任务。这套新工具和API旨在赋能开发者
- 3DXML 与 SOLIDWORKS 格式转换:技术协同及迪威模型方案
3D小将
迪威模型联讯软件SolidWorks模型UG模型Rhino模型SketchUp模型catia模型stl模型stp模型
一、引言在产品设计的前沿领域,3DXML与SOLIDWORKS作为主流格式,虽各有所长,但因格式差异,常成为数据流通与协作的阻碍。对于技术人员和学生党而言,掌握二者间的转换技术,不仅能提升设计效率,更是参与复杂项目协作的必备技能。迪威模型在线转换功能,凭借其先进技术,为这一转换难题提供了高效解决方案。二、3DXML与SOLIDWORKS格式基础(一)3DXML3DXML由达索系统精心打造,其核心压
- 《解锁元宇宙构建:AI与云原生区块链的协同奥秘》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的今天,元宇宙已从最初的概念设想逐渐步入人们的视野,成为全球瞩目的焦点。元宇宙,这个融合了虚拟与现实、跨越时空界限的数字世界,正以其独特的魅力和无限的潜力,引领着新一轮的科技革命和产业变革。而在这场变革的背后,AI与云原生区块链技术宛如两颗璀璨的明星,交相辉映,为元宇宙的构建提供了不可或缺的关键支撑。AI:赋予元宇宙“智慧灵魂”智能内容生成,丰富元宇宙的“物质基础”在元宇宙的广袤世界
- Camera常用算法介绍1
记录美好
android相机学习算法经验分享智能手机
Camera常用数据格式及算法介绍1二、Camera常用算法介绍2.1基础图像处理算法2.1.1HDR算法2.1.1.1HDR算法概述2.1.1.2发展历程2.1.1.2.1传统多帧合成阶段(2010年代初期)2.1.1.2.2.算法优化阶段(2016-2020年)2.1.1.2.3实时处理阶段(2020年至今)2.1.1.3技术原理2.1.1.3.1多帧采集2.1.1.3.2图像合成2.1.1.
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
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BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理