- ACI EP Learning Whitepaper 1. ACI EP组件
m0_54931486
思科ACI网络思科ACIEndpointACIfabricNexusEP学习
1.ACIEndpointACI网络架构的Endpoint表整合了传统MAC地址表和ARP表的功能。其核心机制是通过硬件层直接学习数据包的源MAC地址与IP地址映射关系,摒弃了传统ARP协议依赖广播请求获取下一跳MAC地址的模式。这种设计优化体现在两方面:1)减少控制面ARP流量处理带来的资源消耗;2)基于终端实际流量即可实时感知主机IP/MAC地址的拓扑迁移,无需依赖GARP通告即可实现终端移动
- 什么是MCP?看不懂你打我
X.Cristiano
深度学习MCP
什么是MCP?MCP是一种协议,它实现了大模型资源调用的标准化。千百年来,随着人类社会的发展,标准化的进程不断推进。大模型与外部资源的对接同样需要标准化,MCP正是为此而生!接下来的文字,或许,将帮助你奶奶明白MCP对于她意味着什么。2011年,微信发布。想象一下,你奶奶刚开始用微信。那时,还没有小程序。她的体验或许是这样的:第一个月,她惊喜地发现微信能订电影票了!再过一个月,她发现微信又能约出租
- 8、Python 字符串处理与正则表达式实战指南
wolf犭良
pythonpython正则表达式
Python字符串处理与正则表达式实战指南文章概述本文深入探讨Python字符串处理核心方法与正则表达式实战技巧,涵盖字符串编码转换、分割替换、正则表达式语法精髓,并通过日志解析、数据清洗等真实场景案例展示高阶应用。最后提供10道阶梯式练习题(附完整答案代码),助你从基础到进阶全面掌握文本处理技能。一、字符串处理核心三剑客1.1编码转换(encode/decode)text="中文文本"utf8_
- 星型组网和路由器组网的区别
森焱森
架构网络智能路由器
星型组网和路由器组网是两种不同的网络架构,它们都可以用于构建局域网(LAN)。以下是它们的详细比较:星型组网(StarTopology):1.拓扑结构:星型组网是一种物理拓扑结构,其中所有的终端设备(如计算机、打印机、手机等)都通过无线或有线连接到一个中心设备(通常是接入点AP,如果是有线网络则是集线器或交换机)。2.特点:3.所有设备都依赖于中心设备(AP或交换机)进行通信。4.任何设备之间的通
- deepseek api参数详解
孽小倩
大语言模型pythonjava前端人工智能deepseek
deepseek的参数与openai保持兼容,所以openai能用的参数deepseek都可以使用,以下是常用的参数介绍。在使用Deepseek/OpenAI的PythonAPI时,最常用的API端点是chat/completions,用于调用deepseek生成文本对话内容。以下是openai.ChatCompletion.create()方法的主要参数及其作用:1.model作用:指定使用的模
- 数智读书笔记系列021《大数据医疗》:探索医疗行业的智能变革
Allen_Lyb
数智读书笔记大数据健康医疗人工智能python
一、书籍介绍《大数据医疗》由徐曼、沈江、余海燕合著,由机械工业出版社出版。徐曼是南开大学商学院副教授,在大数据驱动的智能决策研究领域颇有建树,尤其在大数据驱动的医疗与健康决策方面有着深入研究,曾获天津优秀博士论文、教育部博士研究生新人奖。沈江等作者也在相关学术和实践领域有着丰富的经验和深厚的专业知识。这本书系统且深入地探讨了大数据技术在医疗领域的应用与变革,对推动医疗行业的智能化发展具有重要的理论
- 国家标准与行业标准:差异剖析与协同共进
德为先科技
标准执行标准国家标准大数据业界资讯
在社会经济与产业发展进程中,标准是保障产品质量、规范市场秩序以及促进技术进步的关键要素。其中,国家标准和行业标准扮演着极为重要的角色,它们既有紧密联系,又存在显著区别。深入了解二者差异,对企业生产、行业发展乃至国家经济运行意义深远。一、定义与制定主体国家标准是指由国家标准化管理机构批准发布,在全国范围内统一适用的标准。它体现了国家在某个领域的整体意志与基本要求,旨在确保全国范围内的产品、服务等具备
- 无人机喊话系统:空中扩音器的科技密码!
云卓SKYDROID
无人机科技人工智能云卓科技科普高科技
一、技术核心:空中声波系统的三重架构1.声源处理中枢支持双模输入:麦克风实时采集与数字音频导入搭载DSP数字信号处理器,实现动态降噪(信噪比>70dB)自适应EQ调节,针对不同场景优化频响曲线(如灾害现场增强低频穿透力)2.定向声场发生器采用相控阵扬声器技术,波束角可调范围15°-60°声压级最高达125dB(相当于喷气式飞机起飞噪音)有效投射距离300米(静风环境下)3.飞控集成平台专用减震支架
- 支付宝MAU全解析:小程序生态的核心指标
ckx666666cky
小程序性能优化支付宝搜索引擎支付宝mau支付宝mau优化
支付宝作为中国领先的移动支付和生活服务平台,其月活跃用户数(MonthlyActiveUsers,简称MAU)是衡量平台活力和商业价值的关键指标。MAU不仅反映了用户对平台的黏性和活跃度,还直接影响支付宝的商业潜力和市场竞争力。支付宝MAU概况截至最近公开数据,支付宝的MAU已突破9亿,这一庞大的用户基础为支付宝小程序生态提供了强大的流量支持。与微信支付等竞争对手相比,支付宝用户群体具有更强的消费
- CAN协议简介:从基础到高级应用
New_Teen
嵌入式硬件学习笔记嵌入式硬件物联网
文章目录引言一、CAN协议概述1.1基本特性1.2典型应用场景二、物理层解析2.1信号规范2.2网络拓扑三、数据链路层机制3.1帧类型对比3.2非破坏性仲裁3.3错误处理机制四、帧结构详解4.1标准数据帧结构4.2扩展帧结构五、高级特性5.1CANFD协议增强5.2报文过滤机制六、同步与定时6.1位时间组成6.2同步规则七、开发实践要点结语引言在现代工业控制和汽车电子领域,CAN(Controll
- 【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架:忘掉 RAG,未来是 RAG-Fusion
同学小张
大模型人工智能笔记chatgptagiembeddingRAGprompt
大家好,我是同学小张,+v:jasper_8017一起交流,持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识和AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。RAG目前很火,但是也有一些不足的地方。有不足就有改进方法。本文我们来看一个方法:RAG-Fusion,理解其原理,并看一下其实现源码。文章目录0.RAG的不足1.RAG-Fusion原理概述2.步骤拆解与代码示例2.1
- 端到端数字人生产线:如何实现日均3000条视频的工业级输
井云AI
人工智能
端到端数字人生产线:基于DAG引擎如何实现日均3000条视频的工业级输出?一、行业困局:短视频生产的效率魔咒2025年《内容科技白皮书》数据显示:83%企业因人工剪辑效率低下错失流量红利(MCN机构月损500万+)6小时/条传统视频从脚本到成片的平均耗时(行业调研)15%误判率人工审核导致优质内容被误杀(教育品牌实测)这些数字背后,是内容生产领域的三重矛盾:质量、效率与合规的不可兼得。二、技术破局
- Webpack4从入门到精通以及和webpack5对比_webpack现在用的是哪个版本
2501_90253044
webpack前端node.js
'css-loader',//less-loader:将less文件编译成css文件,需要下载less-loader和less'less-loader'],},{test:/\.css$/,//使用多个loader用use,使用一个loader用loaderuse:['style-loader','css-loader'],},{//url-loader:处理图片资源,问题:默认处理不了html中
- 图像识别技术与应用课后总结(20)
一元钱面包
人工智能
图像分割概念图像分割是把图像中不同像素划分到不同类别,预测目标轮廓,属于细粒度分类。比如将图像里不同物体、背景等区分开来,就像把一幅画里的各个元素精准归类。应用场景人像抠图:能精准分离人物和背景,用于图片编辑、影视制作等,比如去除照片背景换背景。医学组织提取:在医学影像(如CT、MRI图像)中分离出不同组织,辅助疾病诊断、手术规划等。遥感图像分析:分析卫星或航空遥感图像时,区分土地、植被、建筑等不
- AI赋能视频创作:蓝耘MaaS与海螺AI技术的深度融合
云边有个稻草人
热门文章人工智能音视频图片生成视频蓝耘智算蓝耘MaaS平台体验海螺AI高效视频渲染和优化
云边有个稻草人-CSDN博客目录一、蓝耘MaaS平台概述(1)平台的模块化设计(2)蓝耘MaaS的灵活性与扩展性(3)蓝耘MaaS的安全性与隐私保护二、海螺AI视频模型简介(1)海螺AI的核心技术(2)海螺AI的视频生成流程(3)海螺AI的应用场景三、在蓝耘Maas平台如何使用海螺AI生成视频(1)注册蓝耘平台账号(2)点击MaaS平台(3)点击视觉模型并选择l2V-01视频模型(4)体验图片生成
- 架构设计的灵魂交响曲:系统设计各维度的深度解析与实战指南
领码科技
IT职场技能篇架构设计系统设计功能模块模型驱动协同设计
引言:系统设计的背景与重要性在快速变化的技术环境中,数字化转型成为企业生存与发展的核心驱动力。系统设计能力不仅是技术团队的核心竞争力,也是推动业务创新和提升整体效率的关键因素。根据Gartner的研究,超过70%的数字化转型项目未能实现预期结果,这强调了有效系统设计的重要性。企业需通过科学合理的系统设计来应对市场变化、用户需求和技术发展,从而实现更高的业务价值。文章将深入探讨架构设计的各个维度,通
- Docker Compose 和 Kubernetes(K8s)对比
孽小倩
docker容器dockerk8skubernetes
DockerCompose和Kubernetes(K8s)在某些方面有相似的功能,但它们的核心用途和适用场景不同。以下是它们的主要区别和联系:1.DockerCompose和Kubernetes的区别对比项DockerComposeKubernetes(K8s)核心作用管理多个Docker容器管理容器编排(大规模应用)适用环境本地开发、测试环境生产环境、大规模集群容器编排能力基础编排(启动多个容器
- 滑块式分拣优势
骞途
笔记人工智能经验分享
高速滑块式分拣机是一种智能物流输送设备,可引导和分拣中型货物、包袋、纸箱。与普通分拣机不同的是,双向滑块使货物能够在分拣机两侧卸下,提高了空间利用率,同时增大了设计灵活性。超高速、高性能,高可靠性,灵活配置。双向、轻柔分拣。采用搭锁/脱开滑块,滚柱轴承精确。更换损坏的滑块不需要拆下板,分拣机控制人员可以使用标准软件包快速、方便地安装。1.性能参数滑块式分拣适用于纸箱、周转箱及其他不规则形状的物品,
- 移除元素(C语言)
Charon424
leetcode简单题c语言算法数据结构
题目:给你一个数组nums和一个值val,你需要原地移除所有数值等于val的元素。元素的顺序可能发生改变。然后返回nums中与val不同的元素的数量。假设nums中不等于val的元素数量为k,要通过此题,您需要执行以下操作:更改nums数组,使nums的前k个元素包含不等于val的元素。nums的其余元素和nums的大小并不重要。返回k。用户评测:评测机将使用以下代码测试您的解决方案:int[]n
- 【存储中间件】Redis核心技术与实战(六):Redis的设计与实现(缓存淘汰算法、过期策略与惰性删除)
道友老李
#Redis核心技术与实战架构师进阶-存储中间件缓存中间件redis
文章目录Redis的设计与实现缓存淘汰算法maxmemoryNoevictionvolatile-lruvolatile-ttlvolatile-randomallkeys-lruallkeys-randomLRU算法近似LRU算法LFU算法为什么Redis要缓存系统时间戳过期策略和惰性删除过期惰性删除lazyfree个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区Redis的设计与实现缓存淘汰
- 风控算法(一)——数据测试
月亮月亮要去太阳
机器学习人工智能
下面的内容都是针对数据源测试的一些可能得问题:1、请描述你在开发和执行数据测试流程时的具体步骤。确定样本(对齐样本与时间,去除假样本)——确定特征(确认目前特征)——数据信息(返回的数据字典、收费方式、底层数据:特征、分数)——数据清洗(缺失值替换)——数据训练形成报告。2、如何确定数据产品在风险模型中的潜在价值和适用性的?AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10
- #Hadoop全分布式安装 #mysql安装 #hive安装
砸吧砸吧
hadoophiveyarnmysql
分布式(多台机器部署不同组件)与集群(多台机器部署相同组件)概念。Linux基础命令linux具有文件数:目录、文件,从根目录开始,路径具有唯一性。pwd:显示当前路径特殊符号:/:根目录.:隐藏文件,如果路径以.开始,表示当前目录下..:当前目录下的上一级~:当前目录的home目录--help:帮助命令使用linux常用操作命令tab键:自动补全ls:显示指定目录内容默认:当前路径-a:显示所有
- 并发爬虫实战:多线程高效抓取王者荣耀全英雄皮肤
YiFoEr_Liu
爬虫案例实操爬虫部署python爬虫python大数据
一、场景与挑战在网络爬虫开发中,我们常常面临以下挑战:需要处理成百上千个页面的数据抓取目标服务器存在反爬机制和请求频率限制单线程模式下载效率低下,难以充分利用带宽本文以王者荣耀英雄皮肤下载为例(日访问量超过1亿的热门游戏),演示如何通过Python并发编程实现高效数据抓取。二、技术选型分析2.1为什么选择并发线程?I/O密集型场景:网络请求占比90%以上GIL限制:Python线程适合I/O密集型
- 无矩阵乘法LLM:效率与性能双突破
XianxinMao
人工智能矩阵人工智能线性代数
标题:无矩阵乘法LLM:效率与性能双突破文章信息摘要:无矩阵乘法的LLMs通过创新技术替代传统矩阵乘法操作,显著降低了计算成本,减少了对GPU的依赖。这种模型在内存使用和延迟方面表现优异,尤其在大规模模型上效率显著提升。例如,13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存,延迟低至695.48ms,远优于传统模型。此外,基于FPGA的硬件优化进一步提升了性能,1.3B参数模型功耗仅为13W,达到人类阅
- Adam-mini:深度学习内存效率新突破
XianxinMao
人工智能深度学习人工智能
标题:Adam-mini:深度学习内存效率新突破文章信息摘要:Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力,尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。相比AdamW,Adam-mini将内存效率提升了一倍,并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗,同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。在训练十亿参数级别的大语言模型(LLM)时,Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升,并减少了33%的
- AI图像技术:真实与虚假的博弈
XianxinMao
人工智能人工智能计算机视觉深度学习
标题:AI图像技术:真实与虚假的博弈文章信息摘要:随着AI生成图像技术的快速发展,虚假信息的传播风险急剧增加,引发了社会对信息真实性的广泛担忧。AI生成的图像几乎与真实照片无法区分,可能被用于制造虚假新闻、恶意攻击和商业欺诈,导致社会信任危机。为应对这一挑战,Meta开发了StableSignature技术,通过在AI生成图像中嵌入不可见且防篡改的水印,有效识别和追踪图像来源。这项技术具有鲁棒性、
- SVN学习
无妄无望
工具使用svn学习
1、SVN是什么SVN(Subversion)是一个开源的版本控制系统,用于跟踪文件和目录的更改。它允许团队协作开发项目,管理代码的版本历史,并支持多人同时对代码进行修改和提交。SVN是集中式版本控制系统(CVCS)的代表之一,与Git(分布式版本控制系统)不同,SVN的代码库通常存储在一个中央服务器上。SVN的主要特点版本控制:记录文件和目录的每一次更改,支持版本回溯和历史查看。多人协作:允许多
- GOT-OCR2.0:突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新
XianxinMao
人工智能深度学习
GOT-OCR2.0在技术上的突破与优势GOT-OCR2.0在技术上实现了对传统OCR系统的显著超越,主要体现在其采用了统一的端到端(End-to-End)架构。这一架构的创新性设计带来了多方面的提升,具体包括以下几个关键方面:1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限:传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成,如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。这种多步处理方式不仅增加了系统的复杂性,还
- 【人工智能】注意力机制深入理解
问道飞鱼
机器学习与人工智能人工智能注意力机制
文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力(SparseAttention)****2.相对位置编码(RelativePositionEncoding)****3.图注意力网络(GraphAttentionNetwork,GAN)****
- 深入理解正则表达式:语法全解析
谢兴豪
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:正则表达式是一种用于文本匹配的模式,广泛应用在文本处理、数据验证等领域。本文将全面探讨正则表达式的语法细节,包括字符匹配、元字符、字符类、量词、分组与反向引用、选择与否定、位置锚点、预定义字符集、模式修饰符、回溯控制以及正向先行断言和正向后行断言。掌握这些知识有助于提高编程效率和代码质量。1.正则表达式简介正则表达式是IT行业中的“瑞士军刀”,它们在文本处理、
- 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