- 大模型MoE模型技术详解
大雷神
AI人工智能机器学习AI大模型
场景:大型超市的收银区域想象一下周末的超市,人山人海(就像大模型要处理海量的Token)。众多收银台(专家):超市有20个收银台,每个收银台都是一个“专家”。有的收银台是人工柜台(擅长处理现金、复杂商品、老人购物);有的是自助扫码机(适合年轻人、商品少、动作快);有的是快速通道(只允许买5件商品以下的顾客);有的是大宗商品通道(专门处理整箱饮料、大件物品)。智能引导系统(门控网络):顾客(每个To
- flask模型model--多表操作
lpy817
flaskpython后端数据库mysql
外键的设置表之间的关系为一对多时,需要创建两张表,在多的一端表中设置外键。表之间的关系为多对多时,需要创建三张表,两边的表中一般都不设置外键,构建一张中间表对这两个表设置外键。如何知道backref定义的反向属性名,最终可以访问什么?#在A模型中(比如Grade)students=db.relationship('Student',backref='grade')#那么在B模型(Student)中
- 搜广推校招面经九十三
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能python算法推荐算法pytorch搜索算法
字节懂车帝一面一、NDCG(NormalizedDiscountedCumulativeGain)的计算NDCG是信息检索和排序任务中常用的评价指标,用于衡量模型预测的排序质量与真实相关性排序的一致程度。1.1.DCG@k(DiscountedCumulativeGain)DCG@k=∑i=1krelilog2(i+1)\text{DCG@k}=\sum_{i=1}^{k}\frac{rel_i
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- 【代码学习】扩散模型原理+代码
李加号pluuuus
CV基础代码学习扩散模型机器学习算法学习
来源:超详细的扩散模型(DiffusionModels)原理+代码-知乎(zhihu.com)代码:drizzlezyk/DDPM-MindSpore(github.com)DDPM1.Unet1.1正弦位置编码classSinusoidalPosEmb(nn.Cell):def__init__(self,dim):super().__init__()half_dim=dim//2#将给定的维度除
- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
skywalk8163
人工智能embedding人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- LLM 大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战
汀、人工智能
LLM技术汇总人工智能自然语言处理LLMAgentvLLMAI大模型大模型部署
LLM大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.#设置pip全局镜像(加速下载)pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#安装ms-swiftpipinstall'ms-swift[llm]'-U#vllm与
- 目标检测中的NMS算法详解
好的,我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS?问题:目标检测模型(如FasterR-CNN,YOLO,SSD等)在推理时,对于同一个目标物体,通常会预测出多个重叠的、不同置信度(confidencescore)的候选边界框(BoundingBoxes)。直接输出所有这些框会导致:结果冗余:同一个物体
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- 2025年的RAG技术发展趋势与演进
码农Q!
云计算人工智能aiagi自然语言处理语言模型
本文将分享作为大模型应用创业者的经历与观察,讨论RAG技术和市场环境在2024年的变化。一、RAG技术的演进RAG(检索增强生成)由“检索”和“大模型生成”两部分组成,而检索之前的索引创建(如chunking、embedding等)是核心基础。我们早在2021年便通过Java技术栈实现了RAG的“RA”部分。2023年中,RAG概念突然走红,并迅速在企业应用中显示出更强的实用性。1.主流架构的变化
- AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势
AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势:为什么它是中国市场的“AI主力军”?关键词:文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要:在全球AI大模型浪潮中,百度文心一言(ERNIEBot)凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势,成为中国市场最具竞争力的AI产品之一。本文将用“超级大脑”的比喻,从中文理解、多模态能力、产业生态融合、安全可控性四个维度
- Matlab裁剪降水数据:1km掩膜制作实战
咋(za)说
matlab降水数据处理裁剪掩膜制作降水数据裁剪China_Pre
1km降水数据处理-制作数据裁剪掩膜1.数据概述2掩膜文件制作示例2.1数据准备2.2matlab掩膜制作示例代码3结语 中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)是高精度、长时间序列的气候数据产品,广泛应用于水文、生态、农业等领域的研究。本篇基于应用需要,以该数据集为输入,结合研究区shp边界文件,制作用于数据提取/裁剪的掩膜文件。下面为具体内容。1.数据概述 中国1km分辨率逐
- 【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek
东方鲤鱼
chatAImacosaillamaAIGCchatgpt
由于deepseek官网或者Aapi调用会有网络延迟或不响应的情况,故在本地搭建部署;前提条件1.由于需要拉取开源镜像,受网络限制,部分资源在前提中会下载的更快!请自行;2.设备macbookM132G下载ollamaOllama是一款跨平台推理框架客户端(MacOS、Windows、Linux),专为无缝部署大型语言模型(LLM)(如Llama2、Mistral、Llava等)而设计。通过一键式
- 【前端】异步任务风控验证与轮询机制技术方案(通用笔记版)
一、背景场景在某类生成任务中,例如用户点击“执行任务”按钮后触发一个较耗时的后端操作(如生成报告、渲染图像、转码视频等),由于其调用了模型、渲染服务或需要较长处理时间,为了防止接口被频繁恶意调用,系统需要加入风控验证机制。此外,因任务处理为异步,前端无法立即获得最终结果,因此需通过轮询方式定期查询任务状态,等待任务完成后展示结果。二、整体流程说明1.用户点击“执行任务”按钮:前端调用风控接口/ap
- Git 分支管理规范
一、大公司的分支管理实践1.GitFlow(经典模型)master:主分支,仅用于发布正式版本featureelop:开发分支,集成新功能feature/*:功能分支,从featureelop分支创建,用于开发新功能release/*:发布分支,从featureelop分支创建,用于测试和修复hotfix/*:热修复分支,从master分支创建,用于紧急修复2.GitHubFlow(持续交付型)m
- 本地部署大模型的几种方式
AI产品经理
语言模型人工智能自然语言处理chatgpt学习
现在大模型可谓是满天飞,只要你稍微关注时下的AI资讯,几乎每天都有新的AI大模型出现.这之中当然有诸如GhatGPT,Gemini这样的私有化大模型,更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型.比如Meta前两天开放的Lamma3,Google的Gemma开源模型,国内也有Qwen以及YI等.前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!无论私有的大模型,还是开源的可私有化部署的大模
- 推荐系统中的归因分析
liliangcsdn
人工智能大数据
推荐系统中,归因分析(AttributionAnalysis)分析用户完成转化前到底是哪个渠道最起决定性作用。参考网络相关资料,常用的用户转化归因分析模型有如下6种,现收录参阅。1)最后点击归因转化全部归因于用户转化前最后一次点击的渠道。用户8月1日小红书种草,8月5日搜索官网,8月10日淘宝广告点击并完成下单。“最后点击归因”将此次转化归于淘宝广告,适用电商促销季投放归因。2)首次点击归因转化价
- mac m1安装大模型工具vllm
liliangcsdn
macos
1更新系统环境参考vllm官网文档,vllm对applem1平台macos,xcoder,clang有如下要求OS:macOSSonomaorlaterSDK:XCode15.4orlaterwithCommandLineToolsCompiler:AppleClang>=15.0.0在AppStore更新macOS和XCoder,依据XCoder版本号安装commandlinetools。htt
- Ubuntu系统下pip install的accelerate包没有安装至conda环境下,而是错误放入.local文件中
服务器上跑模型时莫名报了一个没有‘torch’包的错误Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/ubuntu/.local/bin/accelerate",line5,infromaccelerate.commands.accelerate_cliimportmainFile"/home/ubuntu/.local/lib/python3.10/site-p
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
macken9999
自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
- 解决 Python 包安装失败问题:以 accelerate 为例
在使用Python开发项目时,我们经常会遇到依赖包安装失败的问题。今天,我们就以accelerate包为例,详细探讨一下可能的原因以及解决方法。通过这篇文章,你将了解到Python包安装失败的常见原因、如何切换镜像源、如何手动安装包,以及一些实用的注意事项。一、问题背景在开发一个深度学习项目时,我需要安装accelerate包来优化模型的训练过程。然而,当我运行以下命令时:bash复制pipins
- 思维链革命:让大模型突破“机器思考”的边界
John Song
AI人工智能思维链2.0CoT多模态思维链元认知优化
以下是对LilianWeng思维链技术深度解析文章(原文链接)的博客化重构,融合技术本质与应用实践:思维链革命:让大模型突破“机器思考”的边界——解析ChainofThought技术体系与下一代推理架构一、从黑箱到透明思考:CoT的核心突破传统LLM困境:“大模型如同天才自闭症患者——知识渊博却无法展示思考路径”CoT解决方案:#标准CoT提示模板prompt="""问题:小明有5个苹果,吃掉2个
- 操作系统 线程模型 用户级线程 内核级线程 混合线程 多对一模型 一对一模型 多对多模型
littleAirport~
hqyanyan操作系统线程
根据操作系统内核是否对线程可感知,可以把线程分为内核线程和用户线程。名称描述用户级线程由应用程序所支持的线程实现,内核意识不到用户级线程的实现内核级线程内核级线程又称为内核支持的线程在只有用户级线程的系统内,CPU调度还是以进程为单位,处于运行状态的进程中的多个线程,由用户程序控制线程的轮换运行;在有内核支持线程的系统内,CPU调度则以线程为单位,由操作系统的线程调度程序负责线程的调度。对于多用户
- 在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
lama.cpp是一个高效的机器学习推理库,目标是在各种硬件上实现LLM推断,保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化,通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片,使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
- LLaMA 学习笔记
AI算法网奇
深度学习基础人工智能深度学习
目录LLaMA模型结构:模型微调手册:推理示例:指定位置加载模型测试ok:模型下载:llama-stack下载modelscope下载LLaMA优化技术RMSNormSwiGLU激活函数旋转位置编码(RoPE)LLaMA模型结构:llama3结构详解-CSDN博客模型微调手册:大模型微调LLaMA详细指南(准备环境、数据、配置微调参数+微调过程)_llama微调-CSDN博客显存占用:FP16/B
- LLaMA-Omni 深度解析:打开通往无缝人机语音交互的大门
kakaZhui
前沿多模态大模型:论文与实战llama交互LLMTTS语音识别语音合成人工智能
一、引言:语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni,它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出,是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。LLaMA-Omni不仅实现了低至226ms的惊人交互延迟,还能同时生成高质量的文本与语音回复,真正意义上让大语言模型(LLM)具备了“听说”的能力。这篇博客将带你由浅入深,全方位地探索LLaMA-Omni
- 浏览器视角看 —— 消息队列和事件循环、宏任务和微任务
DTcode7
HTML网站开发#前端基础入门三大核心之htmlHTML前端webJavaScript网页开发
浏览器视角看——消息队列和事件循环、宏任务和微任务1.JavaScript执行模型简介2.消息队列与事件循环2.1消息队列2.2事件循环示例一:基本事件循环3.宏任务与微任务3.1宏任务与微任务的区别3.2微任务的执行时机示例二:宏任务与微任务的执行顺序4.深入理解事件循环4.1事件循环的生命周期4.2事件循环的阶段5.应用技巧与分析5.1使用微任务优化性能示例三:使用微任务优化DOM操作5.2利
- MCP协议:AI时代的“万能插座”如何重构IT生态与未来
MCP协议:AI时代的“万能插座”如何重构IT生态与未来在人工智能技术爆炸式发展的浪潮中,一个名为ModelContextProtocol(MCP)的技术协议正以惊人的速度重塑IT行业的底层逻辑。2024年11月由Anthropic首次发布,MCP在短短半年内获得OpenAI、谷歌、亚马逊、阿里、腾讯等全球科技巨头的支持,被业内誉为AI时代的HTTP协议或USB-C接口,正在成为连接大模型与现实世
- MATLAB实现快速非局部均值图像去噪方法
一只爪子
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:非局部均值滤波是一种先进的图像去噪技术,与传统方法相比,它利用图像的全局信息来去除噪声,同时保持图像细节。该算法通过搜索和利用整个图像中相似的像素块,对每个像素点进行去噪处理。本文提供的MATLAB代码FAST_NLM_II.m实现此算法,并包含必要的参数设置、相似性计算、加权平均和图像更新步骤。了解并应用此代码是学习和进一步改进非局部均值滤波技术的基础。1.
- android studio调用python_Android Studio调用python运行thensorflow模型--CLE方案实现
孔良
androidstudio调用python
AndroidStudio调用python运行thensorflow模型--CLE方案实现AndroidStudio调用python运行thensorflow模型--CLE方案实现我使用的是虚拟android设备,故对应的CLE中库文件版本为/x86,你可以根据自己开发环境找到对应的版本。调用的python版本为3.7,以下为主要步骤:1、环境准备在官网下载最新的CLEforAndroid开发包,
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe