- 首款折叠iPhone或定价2300美元;百川智能两位联合创始人被曝离职;Manus启用.cn域名 | 极客头条
极客日报
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「极客头条」——技术人员的新闻圈!CSDN的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|郑丽媛出品|CSDN(ID:CSDNnews)一分钟速览新闻点!华为诺亚方舟实验室主任换帅,90后王云鹤接班姚骏百川智能两位联合创始人被曝离职,均开启AI领域创业蝴蝶效应公司正式备案manus.cn域名传刘强东现身香港科技大学参观人工智能,此前有消息称其重回业务一线A
- 李开复:AI 2.0 时代的价值
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,AI2.0,价值创造,伦理挑战,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理,AI已经渗透到我们生活的方方面面。李开复,作为一位享誉全球的人工智能专家,在《AI2.0时代的价值》一文中,深刻地探讨了AI2.0时代带来的机遇与挑战,以及AI如何为人类创造价值。AI1.0时代主要集中在规则驱动的系统,例如围棋、象棋等游戏的AI。而AI2.0时代则
- 李开复:AI 2.0 时代的机遇
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,深度学习,Transformer,大模型,通用人工智能,AI2.0,应用场景,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中,深度学习作为人工智能的核心技术之一,推动了AI技术的飞速发展。然而,深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
- C#学习笔记(3): 调用YOLOv8
playerofIE
c#学习笔记YOLOpython
最近做的项目需要C#编写上位机程序,同时也要使用yolo进行深度学习检测。使用pythonnet调用写好的py文件,C#代码如下:Runtime.PythonDLL="python310.dll";PythonEngine.Initialize();using(Py.GIL()){dynamicsys=Py.Import("sys");dynamictorch=Py.Import("torch")
- DeepSeek重构产业生态:餐饮、金融与短视频的智能跃迁
放逐者-保持本心,方可放逐
其他重构金融
引言:智能时代的产业共振在数字技术浪潮席卷全球的当下,DeepSeek作为人工智能领域的重要参与者,正以其强大的算法能力和多模态交互特性,深度渗透至餐饮、金融、短视频等民生关键领域。从长江之畔的烟火气到陆家嘴的金融脉搏,从市井小店的智能排班到跨国银行的风险定价,从美食博主的AI替身到探店经济的虚实融合,DeepSeek不仅重塑了传统行业的运营逻辑,更在消费升级与技术创新的交汇处,催生出新的商业范式
- 2025 职业革命:AI 重构就业图谱的生存法则
RPAdaren
人工智能重构
一、技术迭代下的产业剧变2025年的春天,全球科技界正在见证人工智能的第三次浪潮。根据麦肯锡最新发布的《全球就业趋势报告》,大模型技术已渗透至83%的行业领域。以医疗行业为例,IBMWatson的诊断准确率已达98.7%,超越资深医师平均水平;金融领域,摩根大通的AI交易系统每日处理超2000万笔订单,效率提升400%。这些数据背后,是AI技术从单一功能向通用智能的跨越式发展。二、职业版图的重构逻
- YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8
码上有潜
YOLOv8YOLO
YOLOv8是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列中的最新版本,是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称,广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性:YOLOv8在保持高检测速度的同时,进一步提高了检测精度。端到端训练:可以直接从图像输入端到分类结果输出,简化了训练和部署过程。改进的架构:包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
- llama.cpp 和 LLM(大语言模型)
这个懒人
llama语言模型人工智能
llama.cpp和LLM(大语言模型)的介绍,以及两者的关联与区别:1.LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)定义:LLM是基于深度学习技术(如Transformer架构)构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练,能够生成连贯、语义丰富的文本,完成问答、创作、推理等任务。特点:参数规模大:如GPT-3(1750亿参数)、Llama-65B(650亿参数)等。
- llama-factory微调
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习deepseek
大模型微调实操--llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads|NVIDIADeveloperpytorch下载安装地址PreviousPyTorchVersions|PyTorchllama-factory项目和文档地址https://githu
- 智能汽车:驶向未来的革命
智能设备
一、引言汽车,作为现代文明的标志,正经历着一场前所未有的变革。人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展,正推动着汽车从单纯的交通工具向智能移动空间转变。智能汽车,作为这场变革的主角,正悄然改变着我们的出行方式和生活方式。二、智能汽车的定义与发展现状智能汽车,是指搭载先进传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、云端等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- 云原生架构设计理论与实践(14)
系统架构
1.云原生背景业务快速发展与开发、运维、运营之间落后的生产关系与生产力的矛盾企业内部各占山头与企业总体战略规划的矛盾企业内部改革,降本增效的需求企业实现数字孪生,数字资产的必然需求企业外部环境,如人工智能发展、安全合规等大环境的要求2.云原生架构的设计原则服务化原则(拆分为微服务、小服务,非功能特性委托)弹性原则(可伸可缩)可观测原则(基于sla,slo,在log,trace,metric三个维度
- 构建未来智能:在Mojo模型中自定义模型架构的艺术
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mojo架构
构建未来智能:在Mojo模型中自定义模型架构的艺术在深度学习的世界里,模型架构的设计往往决定了算法的性能和适用性。Mojo模型,作为一个假想中的高级机器学习框架,允许用户实现自定义的模型架构来解决特定的问题。本文将深入探讨如何在Mojo模型中实现自定义模型架构,并提供详细的步骤和代码示例,以帮助读者掌握这一强大的技术。自定义模型架构的重要性灵活性自定义模型架构提供了设计适合特定问题需求的模型的灵活
- AI API:快速集成智能化功能的开发利器
桂花饼
AIGCAIAPI人工智能AIGC语言模型AI作画
AIAPI(ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface,人工智能应用程序接口)是应用程序接口的一种,专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务,将这些功能集成到自己的应用程序中,并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关,比如自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音处理、机
- TorchServe详解和应用
易之阴阳
机器学习人工智能深度学习pythonTorchserver
TorchServer是PyTorch的一个组件,它是一个轻量级的服务框架,用于部署和管理PyTorch模型,以便在生产环境中提供高效、可扩展的推理服务。TorchServer提供了RESTfulAPI,可以方便地与其他系统集成,支持模型热加载和热更新,确保模型的快速部署和更新。以下是TorchServer的一些关键特性:模型注册和管理:用户可以通过API注册模型,指定模型的路径、输入输出规范和所
- 蓝耘智算|从静态到动态:探索Maas平台海螺AI图片生成视频功能的强大能力
小馒头学python
资讯人工智能python学习AIGC算法
文章目录一、技术介绍二、平台注册三、功能体验四、总结随着人工智能技术的快速发展,视频处理和生成技术已经成为了众多行业关注的热点。最近,我有机会体验了蓝耘智算平台的Maas平海螺AI视频产品,它不仅是一个强大的AI视频处理工具,更是一个为用户带来极致体验的智能平台。在这篇博客中,我将详细分享我在使用Maas平海螺AI视频平台时的体验与测评,帮助大家更好地了解它的优势与不足。一、技术介绍图片生成视频(
- 智能未来,程易科技引领AI新纪元——全新云智AI人工智能平台产品发布
DSP数字化服务平台
科技人工智能
在数字化浪潮的推动下,人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着我们的世界。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统,从智能客服到医疗诊断,AI的应用场景日益广泛,其背后的技术支撑也变得越来越重要。在这个背景下,程易科技专注于企业数字化、高性能计算、前后处理、AI技术研究与应用等领域的创新企业,2024年6月正式推出其最新的人工智能平台V5.0产品,云智AI人工智能平台,旨在为企业和开发者提供一站式的AI解决
- KVM 内核优化全攻略:全方位释放服务器性能
TechStack 创行者
KVMLinux服务器运维KVM
KVM内核优化全攻略:全方位释放服务器性能在云计算、大数据、人工智能等前沿技术蓬勃发展的当下,服务器性能面临着前所未有的挑战。KVM(Kernel-basedVirtualMachine)作为开源虚拟化解决方案,凭借高效稳定的特性,广泛应用于企业数据中心。要充分发挥KVM性能优势,对其内核进行全面优化势在必行。本文将为你详细介绍一套涵盖通用优化及其他关键优化点的完整KVM内核优化方案,并结合实际案
- AI替代趋势加剧!揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代
小焱创作
人工智能人工智能写作ai写作深度学习神经网络aichatgpt
AI替代趋势加剧!揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代近年来,随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,职场变革的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。AI以其高效、精准的特性,正在逐步替代传统行业中大量依赖重复性劳动和标准化流程的岗位。本文将深入探讨AI替代趋势加剧的背景下,哪些岗位上的员工最容易被取代,以及这一趋势对现代生活的影响。一、AI替代趋势的基本概念AI替代,是指人工智能技术通过自动化、智能化手段,逐
- 关于非线性优化小记
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乱七八糟算法
非线性优化(NonlinearOptimization)1.什么是非线性优化?非线性优化是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的优化问题。它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域,用于求解最优解的问题。非线性优化通常可以表示为以下数学形式:minxf(x)或maxxf(x)\min_{x}f(x)\quad\text{或}\quad\max_{x}f(x)xminf(x)或xmax
- 大模型与自然语言理解(NLU):差异与联系
技术流 Gavin
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近年来,人工智能领域取得了显著进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面。大模型和自然语言理解(NLU)作为NLP的两个重要分支,常常被提及,但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模(数十亿甚至数千亿)的深度学习模型,例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练,旨在学习语言的统计规律,并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域,专注于让机器
- PyTorch 生态概览:为什么选择动态计算图框架?
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀,通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在:动态灵活性:代码即模型,支持即时调试Python原生支持:无缝衔接Python生态高效的GPU加速:通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态:GitHub贡献者超1.8万人,日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例(PyTorch)impo
- 学习pytorch
阿什么名字不会重复呢
学习pytorch人工智能
学习PyTorch是一个很好的选择,尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划,可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。学习计划概览学习周期:8周(每周约4-5小时)目标:掌握PyTorch基础,能够实现简单的深度学习模型。第1周:基础知识目标:了解深度学习的基础知识,掌握Python和NumPy基础。任务:学习Python基础(数据类型、控制流、函数、类)。资源
- AI驱动的代码重构与优化技术
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AI驱动的代码重构与优化技术概述什么是AI驱动的代码重构与优化?AI驱动的代码重构与优化技术,是指利用人工智能,特别是机器学习和深度学习的算法,对软件代码进行自动分析和改进的技术。这种技术能够通过学习大量的代码样本,识别出代码中的模式、问题和改进点,从而自动完成代码的重构和优化。重构的定义重构(Refactoring)是改进代码内部结构而不改变外部行为的过程。其目的通常是为了提高代码的可读性、可维
- Agent | 告别Token焦虑!LLaVA-Mini用一个视觉Token革新多模态大模型
SGG_CV
paperagentpython人工智能
欢迎关注,获取最新人工智能动态和技术,有时会发布相关技术教程。也可留言想要跟踪哪些技术动态。往期Agent文章参考:Owl小白教程一键启动Manus开源|Owl最新版小白教程,一键启动,五大更新Owl技术解析:Manus开源复刻框架OWL,测评和使用教程来了!Manus核心技术:Manus|核心技术被曝光?你知道它使用了哪些工具吗?针对deepseek的api:Manus开源|owl针对使用dee
- 34个适合机械工程及自动化专业【论文选题】
大数据蟒行探索者
自动化运维
论文选题具有极其重要的意义,它直接关系到论文的质量、价值以及研究的可行性和顺利程度。选题明确了研究的具体领域和核心问题,就像给研究旅程设定了方向和目的地。例如,选择“人工智能在医疗影像诊断中的应用”这一选题,就确定了研究将聚焦于人工智能技术在医疗影像领域的应用问题,研究目标可能是提高影像诊断的准确性、效率等。清晰的方向和目标能让研究者在收集资料、设计研究方法等方面更具针对性,避免研究过程中的盲目性
- 人工智能技术篇*卷(三)
code_stream
#人工智能人工智能
接下来,我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机(MLP)解决问题:多层感知机是一种基本的前馈神经网络,可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换,能够学习复杂的非线性关系,对数据进行分类或预测连续值。例如,在手写数字识别中,它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式,从而判断该数字是0-9中的哪一个;在房价预测中,根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例:以手写数字识别为例
- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
程序先锋
《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
- 深度学习模型压缩:非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比
从零开始学习人工智能
深度学习剪枝人工智能
****在深度学习中,模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中,剪枝(Pruning)是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标,剪枝可以分为非结构化剪枝(UnstructuredPruning)和结构化剪枝(StructuredPruning)。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义,并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。1.非结构化剪枝(UnstructuredPruning
- STM32智能小车的设计与实现
a1666137
stm32嵌入式硬件单片机
一、引言随着科技的飞速发展,智能小车作为一种集机械、电子、计算机、传感器、人工智能等技术于一体的新型交通工具,已经广泛应用于科研、教育、娱乐等多个领域。STM32作为一款高性能、低功耗的微控制器,凭借其强大的功能和灵活的编程方式,成为智能小车设计的首选平台。本文将对基于STM32的智能小车的设计与实现进行详细介绍。二、智能小车系统概述基于STM32的智能小车系统主要由STM32微控制器、电机驱动模
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!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/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
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蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri