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工作不忙
大模型gptpython开源软件linuxdocker
情况说明因为我最近在离线的机器上部署了一个ollama+open—webui的方式,运行在公司电脑。过完年后,爆火的deepseekR1已经有模型下载了,于是就有了今天这个操作。之前是用的deepseekv2,也该更新了…方法步骤拉取ollama官网仓库中deepseekR1模型如果您的电脑能联网,仅需要执行一条命令即可,不需要后续的其他操作,可能需要重启ollama。ollamapulldeep
- 从零开始构建一个大语言模型-第七章第一节
释迦呼呼
从零开始构建一个大语言模型语言模型人工智能自然语言处理机器学习transformer
第七章目录7.1指令微调简介7.2为有监督的指令微调准备数据集7.3将数据整理成训练批次7.4为指令数据集创建数据加载器7.5加载预训练的大语言模型7.6在指令数据上对大语言模型进行微调7.7提取并保存回复7.8评估微调后的大语言模型7.9结论本章内容涵盖大语言模型的指令微调过程准备用于有监督指令微调的数据集将指令数据整理成训练批次提取大语言模型生成的指令响应以供评估此前,我们实现了大语言模型(L
- 15 大 AWS 服务
在云上(oncloudai)
aws云计算
在不断发展的云计算世界中,AmazonWebServices(AWS)已成为一股主导力量,提供许多服务以满足各种应用程序开发、部署和管理方面的需求。本文将探讨15项AWS服务。这些服务对于构建可扩展、可靠且高效的系统至关重要。1.AmazonEC2(弹性计算云)AmazonEC2是AWS的主干,在云中提供可调整大小的计算容量。它允许您启动虚拟服务器、配置安全和网络以及管理存储。使用Terrafor
- 基于麻雀优化算法的路径优化问题(Matlab代码实现)
长安程序猿
算法matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。目录1概述1.引言2.麻雀搜索算法(SSA)原理3.改进策略4.实验与结果展示5.考虑几何约束条件的路径优化6.结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码1概述路径规划是移动机器人技术研究领域中非常重要的部分。面对愈渐复杂的工作环境,传统的路径规划技术存在各种难以解决的问题
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S1901
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博主毕业已经工作一年多了,最基本的测试工作已经完全掌握。一方面为了解决当前公司没有自动化测试平台的痛点,另一方面为了向更高级的测试架构师转型,于是重温Django的知识,用于后期搭建测试自动化平台。为什么不选择Java:Python语法简洁易读,适合快速开发。Selenium、Appium、pytest、Requests等工具对Python支持极好,且有丰富的文档和社区资源。Django简介Dja
- 通信设备电源 “守护神”:30KPA51A
GR4337
电子元器件二极管单片机嵌入式硬件开发语言数据结构
30KPA51A单向TVS瞬态抑制二极管二极管产品已经跟我们的生活有着密不可分的联系了,TVS瞬态抑制二极管,是一种高效能保护二极管,产品体积小、功率大、响应快等诸多优点,产品应用广泛。TVS瞬态抑制二极管30KPA51A,是一种二极管形式的高效能被动保护器件贴片TVS瞬态抑制二极管详情简介SUNMATE/森美特TVS瞬态抑制二极管30KPA51A极性(单双向):单向VRWM(V)电压:51V最大
- Linux网络服务器架设笔记
Chendy
服务器linux网络moduleserverapache
最近自己闲着无聊,弄了一台机器想用Linux完整的做一台网络服务器,实现Proxy、Web、FTP、MAIL、DNS、DHCP、LDAP等功能,起初想的简单,结果做了才知道其中滋味。因为以前只是纸上谈兵,并没多少实战经验,现在空机器上一大堆的服务需要配置,满篇的代码需要一行一行的看,怎一个苦字了得。最近自己闲着无聊,弄了一台机器想用Linux完整的做一台网络服务器,实现Proxy、Web、FTP、
- 位图的深入解析:从数据结构到图像处理与C++实现
Exhausted、
机器学习计算机视觉人工智能图像处理c++算法数据结构开发语言
在学习优选算法课程的时候,博主学习位运算了解到位运算的这个概念,之前没有接触过,就查找了相关的资料,丰富一下自身,当作课外知识来了解一下。位图(Bitmap)是一种用于表示图像的数据结构,它将图像分解为像素的二维网格,每个像素的颜色值存储在一个矩阵中。位图广泛应用于计算机图形学、图像处理和计算机视觉等领域。目录1.位图的基本概念1.1像素1.2分辨率1.3颜色深度2.位图的存储格式2.1BMP格式
- 利用prompt技术结合大模型对目标B/S架构软件系统进行测试
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自动化测试(apppcAPI)prompt架构
利用prompt技术结合大模型对目标B/S架构软件系统进行测试,可参考以下步骤和方法:测试需求理解与prompt设计明确测试点:梳理B/S架构软件系统的功能需求、非功能需求(如性能、安全性、兼容性等),确定具体的测试点,如用户登录功能、数据查询功能、系统响应时间要求等。设计prompt:根据测试点,设计能引导大模型给出相关测试思路、用例或预期结果的prompt。例如,对于用户登录功能测试,prom
- 常见的深度学习模型总结
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1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- AI 终极十问!DeepSeek 如何颠覆开发者认知? | DeepSeek 十日谈
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如今的大模型和人类越来越像,初步掌握了“自我思考”的能力后,进而给出更为合理的解答。这类模型便被称之为推理模型,当下热议的DeepSeekR1以及之前OpenAI发布的o1都是典型的代表。以一个简单的数学问题为例,“如果一列火车以60英里每小时的速度行驶,行驶3小时后,它会走多远?”DeepSeekR1和通用多模态大模型GPT-4o或都能给出正确答案:但DeepSeekR1的不同之处在于它能够拆解
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小赖同学啊
人工智能深度学习音视频人工智能
以下为你呈现一个基于深度学习实现视频推荐的简化代码示例。这里我们使用的是协同过滤思想结合神经网络的方式,借助TensorFlow和Keras库来构建模型。在这个示例中,假设已有用户对视频的评分数据,目标是预测用户对未评分视频的评分,进而为用户推荐可能感兴趣的视频。1.环境准备要确保你已经安装了必要的库,如numpy、pandas、tensorflow等,可以使用以下命令进行安装:pipinstal
- 理解K8S CSI-S3中的节点插件与控制器插件:架构设计与核心职责
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理解K8SCSI-S3中的节点插件与控制器插件:架构设计与核心职责在云原生生态中,Kubernetes已成为容器编排的事实标准,而存储管理则是其核心挑战之一。传统块存储和文件存储已通过CSI(ContainerStorageInterface)插件实现了标准化接入,但对象存储(如AmazonS3)因其独特的接口和语义,需要特殊适配。CSI-S3项目应运而生,它通过标准的CSI接口将S3兼容的对象存
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Playwright深入学习测试提效python测试用例
前言在自动化测试中,Playwright是一款备受推崇的浏览器自动化工具,其强大的API(如get_by_role、get_by_text等)让复杂页面元素的精准定位变得更加高效。然而,如何将Playwright的这些功能与PageObject模式(PO模式)结合起来,生成可维护、灵活、通用的测试代码,仍然是一个挑战。尤其是面对层级复杂的页面结构或动态加载的元素,测试工程师往往需要花费大量时间手动
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郭老二
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1、%VOL%VOL:气体体积百分比如:5%VOL指的是特定气体在空气中的体积占5%。甲烷的爆炸下限是4%VOL2、ppmppm:气体体积百万分之一ppm和Vol的换算:1%Vol=10000ppm3、%LELLEL:气体爆炸下限,可燃气体在空气中能引爆的最低体积百分比浓度%LEL:爆炸下限百分比,即把爆炸下限分为一百份,一个单位为1%LELVOL和LEL的换算,要先找出该可燃气体的爆炸下限值是多
- 基于联邦学习的政务大数据平台应用研究
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计算机软件及理论发展专栏政务大数据
摘要当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先,介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状;然后,分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战;接着,阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决
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文章目录通过阅读大语言模型的代码,熟悉并理解PyTorch大语言模型LLM代码:PyTorch库与ChatGLM模型大语言模型中的PyTorchChatGLM3-6B模型代码ChatGLMModel类总览ChatGLMModel类说明ChatGLMModel类核心代码片段通过阅读大语言模型的代码,熟悉并理解PyTorch大语言模型LLM代码:PyTorch库与ChatGLM模型大语言模型中的PyT
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摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
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[画外音]我们常常认为,最了解自己的当然是我们自己,但于丹教授却认为,最难认识的恰恰是我们自己,这是为什么呢?《庄子》里有许多寓言故事告诉我们,由于我们习惯于自以为是,常常把自己的主观愿望强加于客观事物,于是就会出现好心办坏事的现象。而我们又经常被社会中各种各样的外部评价所影响,而不能真正认知自己的内心,结果被所谓的潮流而左右,在纷繁的大千世界中,迷失了自己,我们怎样才能像庖丁解牛那样,正解全面地
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matlab
欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介:985研究生,热爱科研的Matlab仿真开发者,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页:Matlab研究室代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(研究室版
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前言·随着人工智能技术的蓬勃发展,尤其是大模型(LargeModel)的强势兴起,越来越多的企业对这一领域愈发重视并加大投入。作为大模型产品经理,需具备一系列跨学科的知识与技能,方能有效地推动产品的开发、优化以及市场化进程。以下是一份详尽的大模型产品经理学习路线,旨在助力你构建所需的知识体系,实现从零基础到精通的蜕变。一、基础知识阶段(一)计算机科学基础数据结构与算法:深入理解基本的数据结构(如数
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目录前言一、认识ApacheShiro二、反序列化漏洞:隐藏在数据转换中的风险三、Shiro550漏洞:会话管理中的致命缺陷四、漏洞危害:如多米诺骨牌般的连锁反应五、漏洞复现:揭开攻击的神秘面纱(一)准备工作(二)复现过程六、总结与防范:筑牢安全防线结语前言在网络安全的复杂版图中,漏洞的挖掘与研究始终处于核心位置。今天,我们将聚焦于臭名昭著的ApacheShiro550反序列化漏洞,深入探究其背后
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risc123456
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Elasticsearch的`bucket_sort`聚合是一种管道聚合,用于对父多桶聚合(如`terms`、`date_histogram`、`histogram`等)的桶进行排序。以下是关于`bucket_sort`的详细说明:1.基本功能`bucket_sort`聚合可以对父聚合返回的桶进行排序,支持以下排序依据:•`_key`:基于桶的键值(例如时间戳或词项)。•`_count`:基于桶中
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基于人工势场的多机器人协同运动与避障算法研究摘要1.引言2.方法说明2.1人工势场模型2.2运动控制流程3.核心函数解释3.1主循环结构3.2力计算函数4.实验设计4.1参数配置4.2测试场景5.结果分析5.1典型运动轨迹5.2性能指标6.总结与建议成果总结改进方向附录:完整MATLAB代码参考文献摘要本文提出了一种基于人工势场法的多机器人协同运动与避障算法,通过MATLAB实现仿真验证。算法通过
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通过Python调用DeepSeek的R1大模型API,即使没有编程基础也能轻松上手。详见:Python调用DeepSeekAPI(R1&V3)的方法,超详细教程
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ContextLoader详解与示例ContextLoader是SpringTest中用于加载ApplicationContext的核心接口,通过自定义ContextLoader,开发者可以完全控制Spring上下文的创建过程。它在以下场景中尤为重要:动态生成配置(如根据环境变量调整Bean定义)。集成外部工具(如Testcontainers动态获取数据库URL)。替代默认配置加载方式(如混合XM
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详细阐述:短视频评论系统的高延迟问题及解决思路针对短视频评论系统中用户遇到的高延迟问题,以下是详细的分析与解决方案:1.理解现状主节点角色:负责处理所有写入操作(发布评论),吞吐量高达每秒10万次以上(10W+TPS)。从节点部署:在全球多个地区部署,用于就近读取评论数据,减少用户的访问延迟。2.问题分析跨洲同步延迟:主节点和欧洲的从节点之间存在显著的数据传输延迟,导致用户在发布评论后较长时间才能
- Prettier 如何处理代码格式化
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状态模式
前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》文章目录1.缩进和空格2.分号和引号3.换行和空行4.样式规则5.自定义规则6.总结Prettier是
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源码es启动流程
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- 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