- DAY 40 训练和测试的规范写法
acstdm
python打卡60天人工智能深度学习机器学习
目录一、单通道图片的规范写法图像任务中的张量形状NLP任务中的张量形状1.Flatten操作2.view/reshape操作总结二、彩色图片的规范写法知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程,发现和之前
- SOTA是什么意思?
有奇妙能力吗
AI知识分享自然语言处理人工智能ai
最近看到一篇关于Transformer模型的论文,谷歌推出的BERT模型在11项NLP(naturallanguageprocessing)任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而Transformer是BERT取得成功的一个关键因素。谷歌的Transformer模型最早用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。那么文中的SOTA效果,SOTA结果是什么意思呢?这里就来简单介绍一下定义:SO
- 计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)
程序员小天00
课程设计毕业设计小程序pythoneclipsejava
计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)一、选题方向全景图(按技术维度划分)智能服务系统开发技术架构:SpringBoot+Vue3+MySQL/MongoDB典型场景:●智慧校园:实验室预约系统、学术成果可视化平台●医疗健康:电子病历智能分析系统、慢性病管理助手●城市治理:垃圾分类智能识别系统、交通拥堵预测模型创新点:融合OCR识别/NLP技术,实现无感化服务跨平台应用开发技术选型:Unia
- 从零开始理解Transformer模型:架构与应用
淮橘√
transformer深度学习人工智能
引言近年来,Transformer模型席卷了自然语言处理(NLP)领域,成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用,Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始,深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景,并提供一个简单的代码示例
- 揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能自然语言处理easyuiai
揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词:自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要:本文深入探讨了自然语言处理(NLP)在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并用Python源代码进行阐述。分
- LoRA 实战指南:NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
fairymt
产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
大模型已成AI应用的“标配”,但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA(Low-RankAdaptation)作为一种轻量级微调方案,正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式,帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战:基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调(Fine-tuning)?二、预训练vs微调:什么关系?三、微调的基本流程(以BERT为例)1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层?五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结:微调的优势前言在自然语言处理(NLP)快速发展的今天,预训练模型如BERT成为了众多任务
- 飞算JavaAI 2.0.0深度测评:自然语言编程如何重构开发生产力?
知识产权13937636601
计算机Java
摘要2025年自然语言编程(NLPProgramming)迎来工业化拐点,飞算JavaAI2.0.0以语义理解精度>92%、企业级代码生成通过率>87%的核心能力,正在重构Java开发范式。本文通过电商、金融、工业物联网三大场景实测,揭秘其如何实现需求描述到可部署代码的端到端转化。数据显示:复杂业务模块开发效率提升3-8倍,逻辑缺陷率降低70%,同时提供语义级安全审计、架构腐化预警等独家能力,为传
- 【自然语言处理-NLP】文本预处理技术
云博士的AI课堂
哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能NLP深度学习数据预处理NLP数据预处理机器学习
以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据,我们会模拟一份简易文本数据(如字符串列表),并在此基础上演示预处理代码及详细解释,确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理(NLP)任务(如机器学习、深度学习、大模型开发)中,原始文本数据通常会包含各种噪声,例如:多余的空格、换行符、特殊符
- 面经总结系列(十六): 元象科技大模型推理优化工程师
GoAI
AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
- 《深入浅出多模态》(四):多模态经典模型CLIP
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深入浅出多模态多模态大模型LLM人工智能
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介
- 深入浅出多模态》(十一)之多模态经典模型:Flamingo系列
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机器学习多模态大模型人工智能LLM机器学习
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- ali PaddleNLP docker
大熊程序猿
AI大模型docker容器运维
一、添加文件nano /root/projects/paddlenlp_similarity_server.pyfromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpaddlefrompaddlenlpimportTaskflowimportjsonimportuuidapp=Flask(__name__)#初始化文本相似度模型similarity=Taskflow
- 自然语言处理之文本生成:Recurrent Neural Networks (RNN):序列模型与语言模型
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自然语言处理之文本生成:RecurrentNeuralNetworks(RNN):序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能领域的一个重要分支
- 自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据自然语言处理easyui人工智能ai
自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术关键词:文本生成、可控生成、语言模型、Prompt工程、解码策略、条件控制、评估指标摘要:本文深入探讨自然语言处理中文本生成控制技术的最新进展。我们将从基础概念出发,系统分析各种控制方法的原理和实现,包括Prompt设计、解码策略优化、条件控制机制等核心内容。文章将结合数学模型、算法实现和实际案例,全面展示如何实现高质量、可控的文本生成,并探讨该领域面临的
- NLP随机插入
Humbunklung
机器学习自然语言处理人工智能pythonnlp
文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法,其核心思想是在原句中随机选择若干位置,插入与上下文相关的词语,从而生成新的训练样本。这种方法能够增加句子的多样性,提高模型对不同词序和表达方式的鲁棒性。示例原句:机器学习可以提升数据分析的效率。随机插入后(插入“显著”):机器学习可以显著提升数据分析的效率。Python代码示例下面是一个简单的随机插入实现,假设我们有一
- DeepSeek:AI驱动的效率革命与实战案例解
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在人工智能技术的浪潮中,DeepSeek作为一款专注实现AGI(通用人工智能)的先锋工具,正通过其强大的自然语言处理(NLP)与分布式计算能力,重新定义高效办公的边界。以下通过技术解析与实战案例,展现DeepSeek如何赋能个人与企业,开启职场效率革命。一、技术革新:DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型,通过构建复
- AI 技术&AI开发框架
34号树洞
人工智能深度学习人工智能机器学习NLPGAI
目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充:基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习(MachineLearning,ML)✦核心概念:✦关键方法:✦应用案例:2.深度学习(DeepLearning,DL)✦核心概念:✦网络结构举例:✦技术趋势:3.自然语言处理(NLP)✦核心任务:✦代表模型:4.计算机视觉(ComputerVis
- nlp遇到的问题
1.AttributeError:'CodeGenTokenizer'objecthasnoattribute'encoder'pipinstalltransformers==4.33.22.ImportError:Using`low_cpu_mem_usage=True`ora`device_map`requiresAccelerate:`pipinstallaccelerate`pipinst
- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
木旭林晖
自然语言处理学习人工智能
嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- Promptify:简化NLP任务的高效工具箱
金斐茉
Promptify:简化NLP任务的高效工具箱PromptifyPromptEngineering|PromptVersioning|UseGPTorotherpromptbasedmodelstogetstructuredoutput.JoinourdiscordforPrompt-Engineering,LLMsandotherlatestresearch项目地址:https://gitcod
- Promptify与ReActAgent
frostmelody
人工智能
一、Promptify定位:NLP任务的「自动化流水线」1.解决什么问题?传统LLM应用开发痛点:反复调试:需手工编写/调整prompt格式(如调整分隔符、示例数量)兼容性差:不同模型需重写适配代码输出不稳定:非结构化文本需额外解析Promptify用标准化流水线解决上述问题,将复杂prompt工程简化为三行代码:model=OpenAI(api_key)#选择模型prompter=Prompte
- 理解不同层的表示(layer representations)
科学禅道
高维表示人工智能深度学习
在机器学习和深度学习领域,特别是在处理音频和自然语言处理(NLP)任务时,"层的表示"(layerrepresentations)通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。这些表示捕获了输入数据的不同层次的信息。1.层的表示(layerrepresentations)为了更好地理解这一概念,我们可以从以下几个方面进行解释:1.深度神经网络结构深度神经网络(DNN)通常由多个层组成,每
- 【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类,你会如何设计数据输入?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn分类人工智能机器学习神经网络
以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案:1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务,目标是将文本映射到预定义类别(如正面/负面情感)。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程:原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示:词嵌入表示:
- 大语言模型(LLM)量化基础知识(一)
-派神-
RAGNLPChatGPT语言模型人工智能自然语言处理
承接各类AI相关应用开发项目(包括但不限于大模型微调、RAG、AI智能体、NLP、机器学习算法、运筹优化算法、数据分析EDA等)!!!有意愿请私信!!!随着大型语言模型(LLM)的参数数量的增长,与其支持硬件(加速器内存)增长速度之间的差距越来越大,如下图所示:上图显示,从2017年到2022年,语言模型的大小显著增加:2017年:Transformer模型(0.05B参数)2018年:GPT(0
- 对话云蝠智能:大模型如何让企业呼叫系统从 “成本中心” 变身 “价值枢纽”?
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人工智能自然语言处理信息与通信交互
在人工智能重塑企业服务的浪潮中,云蝠智能(南京星蝠科技有限公司旗下品牌)以深厚的技术积累和行业实践,逐步成长为国内智能外呼领域的标杆企业。其发展路径揭示了技术自主创新与场景深度结合的必然性。一、技术架构:全栈自研奠定领先基础云蝠智能的核心竞争力源于其全链路自研技术体系。该架构覆盖语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)、语音合成(TTS)及软交换六大层级,实现从基础设施到操作层的闭环设计。这一分
- Jenkins JNLP与SSH节点连接方式对比及连接断开问题解决方案
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devopsjenkinsssh运维
一、JNLPvsSSH连接方式优缺点对比对比维度JNLP(JavaWebStart)SSH(SecureShell)核心原理代理节点主动连接Jenkins主节点,通过加密通道通信,支持动态资源分配。Jenkins通过SSH协议远程登录代理节点执行命令,需预先配置SSH服务。适用场景容器化环境(如Kubernetes)、需要跨平台或动态扩缩容的场景。传统物理机/虚拟机、静态节点或简单命令执行场景。安
- 用AI写一个自动记录手机支付记录的小插件
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要实现一个自动记录手机支付记录的小插件,核心是利用AI技术解析支付通知短信/通知栏消息。以下是通过训练让AI写代码实现方案:基础方案:手动输入+AI分类(无需权限)#使用Python+Tkinter(界面)+简易NLP分类importtkinterastkfromdatetimeimportdatetimeimportreclassPaymentTracker:def__init__(self):
- AI 销售系统:重塑销售格局的科技利器
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人工智能科技java
在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到各个行业,销售领域也不例外。AI销售系统作为一种融合了先进人工智能技术的创新工具,正逐渐成为企业提升销售效率、优化客户体验、增强市场竞争力的关键因素。一、AI销售系统的概念与核心技术AI销售系统是基于人工智能技术构建的一套综合性销售管理平台,它整合了自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)、数据分析、预测建模等多种核心技术。通过这
- 【炼丹炉】Conda环境离线迁移
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炼丹笔记自然语言处理pippythonanacondalinux
1.背景笔者所在公司最近要在局域网内部署NLP算法模型,由于需求方对数据安全有严格要求,新服务器所在局域网不能直接访问Internet,因此需要将模型所需的运行环境离线迁移到新服务器中。2.方案2.1conda-packconda-pack是一个命令行工具,用于打包conda环境。该命令会将坏境中安装的软件包的二进制文件进行打包。注:本方法不需要下载安装包,因此,conda-pack需要指定平台和
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p