- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- KMP-看毛片算法
无休居士
数据结构
#include#includevoidinsert(int*arr,inta,intn){/*0到n-1都已排好序*/inti;intkey=a;for(i=0;i=i;j--){arr[j+1]=arr[j];}arr[i]=key;return;}}arr[n]=key;return;}voidsort(int*arr,intsize){if(size<2)return;inti;for(i
- 2024年CSP-J初赛备考建议
再临TSC
c++杂谈c++学习
针对2024年CSP-J(ComputerSciencePrinciplesJunior,即计算机科学原理初级认证)的备考,首先,先来看考试可能考的东西:动规(包括背包问题),主要在程序阅读还有程序补全题考,这方面,了解动规的原理就可以轻松拿分高精,也是在阅读和补全题,了解原理即可,Z2~Z3应该就学高精了深搜广搜,基础题可能会给你一个片段,然后问你这是什么算法,或者,问你下列选项中哪个正确,给你
- 详解贪心算法
凭君语未可
算法软考算法贪心算法
贪心算法什么是贪心算法?贪心算法的特点贪心算法的应用场景贪心算法的基本思路贪心算法的经典应用1.活动选择问题2.最小硬币找零问题3.霍夫曼编码问题贪心算法的正确性贪心算法的优缺点总结什么是贪心算法?贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种基于每一步都选择当前最优解的算法设计思想。它在每个阶段总是做出在当前看来最优的选择(局部最优解),而不回溯或考虑整个问题的全局最优性。它期望通过这样逐步构
- Java 后端程序员必须要懂的几种框架分享
Java烟雨
javamvc开发语言
MVC框架MVC模式是软件工程中的一种软件架构模式,可以把软件系统分为三个基本部分:模型(Model),编写程序应有的功能(实现算法等等)、进行数据管理和数据库设计,。视图(View),界面设计人员进行图形界面设计。控制器(Controller),负责转发请求,对请求进行处理。比较知名的MVC框架有SpringMVC,是一种基于请求驱动类型的轻量级Web框架,目的是帮助我们后端程序员简化开发。我个
- 【ShuQiHere】快速排序(Quick Sort):揭开高效排序算法的神秘面纱
ShuQiHere
排序算法算法数据结构
【ShuQiHere】引言在计算机科学中,排序算法是我们日常编程不可或缺的一部分。无论是处理大量数据、优化搜索引擎,还是进行系统性能提升,排序算法都起到了至关重要的作用。在所有的排序算法中,快速排序(QuickSort)凭借其高效性和灵活的分治策略成为最受欢迎的排序算法之一。在这篇博客中,我们将深入探讨快速排序的原理、性能分析以及如何通过优化策略进一步提升其效率。1.什么是快速排序?(QuickS
- 【ShuQiHere】从插入排序到归并排序:探究经典排序算法的魅力与实战应用
ShuQiHere
排序算法算法
【ShuQiHere】引言在计算机科学领域,排序算法是我们日常编程中经常会遇到的基本问题。无论是对数据进行排序、查找,还是优化复杂系统,排序算法都起着至关重要的作用。在这篇文章中,我们将详细探讨两种经典排序算法:插入排序和归并排序,通过对它们的原理、时间复杂度和实际应用场景的分析,帮你更好地理解并灵活应用这些算法。1.插入排序:像整理扑克牌一样排序插入排序(InsertionSort)是一种简单且
- Matlab2024a安装教程
是阿宇呢
信息可视化开发语言
MATLAB是一款商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分,可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。1.解压安装包:①鼠标右击【MATLABR2024a(64bit)
- Java-后端程序员个人知识总结
金肴羽
java开发语言
文章目录概要1.编程语言2.数据结构与算法3.数据库知识4.框架和库5.服务器管理6.网络知识7.版本控制8.测试9.安全知识10.系统设计11.编码规范与最佳实践12.持续学习和适应能力概要后端程序员,主要负责应用程序的逻辑、数据库交互、服务器配置以及应用的性能优化等。成为一名优秀的后台程序员,需要掌握以下技能:1.编程语言掌握至少一种后台编程语言JavaPythonHtmlJavaScript
- 【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】
wang151038606
深度学习入门pythonnumpy神经网络
3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络,我们通常会处理MNIST数据集,这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是,完全用NumPy来实现神经网络(包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新)是一个相当复杂的任务,因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法(
- 掌握检索技术:构建高效知识检索系统的架构与算法23
是小旭啊
人工智能
在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术,包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点:分布式架构:水平扩展:采用分布式架构,将检索任务分布到多个节点上,实现水平扩展。这可以通过将索引数据分片存储在不同的节点上,并使用分布式文件系统或对象存储来存储大规模的索引数据。任务分配:设计任务调度器,负责将查询请求分配到空闲的节点上进
- 掌握检索技术:构建高效知识检索系统的架构与算法21
是小旭啊
人工智能
在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术,包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点:分布式架构:水平扩展:采用分布式架构,将检索任务分布到多个节点上,实现水平扩展。这可以通过将索引数据分片存储在不同的节点上,并使用分布式文件系统或对象存储来存储大规模的索引数据。任务分配:设计任务调度器,负责将查询请求分配到空闲的节点上进
- 海量数据查找最大K个值:数据结构与算法的选择
星辰@Sea
数据结构Java数据结构
在处理大数据集时,经常需要找到数据集中最大的K个元素,这样的需求在很多领域都有广泛应用,例如推荐系统中寻找评分最高的K个商品、数据分析中找出最重要的K个特征、搜索引擎中找到排名前K的结果等等。面对海量数据,传统的排序方法可能不再适用,因为它们通常具有较高的时间复杂度。因此,选择合适的数据结构和算法对于提高效率至关重要。本文将详细介绍如何在海量数据集中查找最大的K个值,探讨不同的数据结构与算法选择,
- 连通无向图一般中心的算法及其matlab程序详解
夏天天天天天天天#
图论算法matlab图论
#################本文为学习《图论算法及其MATLAB实现》的学习笔记#################若服务点只允许取在各顶点上,而服务对象却取在各顶点及各边(或弧)上的点,则在所有顶点中选定一个顶点作为图的一般中心其条件是该点离它本身的最远服务对象(包括顶点及各边(或弧)上的点)的距离达到极小值。寻找无向图的一般中心对解决网络最佳服务点确定的问题是十分有效的,使得服务对象的范围
- 垂直领域大模型微调实践经验最全总结
人工智能大模型讲师培训咨询叶梓
人工智能微调性能优化大模型ai训练微调大模型微调
瓦力算法学研所技术总结专栏作者:vivida本篇从基座模型选择、模型整体架构、数据设计、训练微调四个角度总结垂直领域大模型微调经验。本篇将现有垂类大模型微调已公布的实践经验做一个全面的总结,大部分经验实测可推广,大家在自己实践过程中可以进行适当参考。下面是一个快捷目录,其中数据设计和训练微调是重点。1.基座模型选择2.模型整体架构3.数据设计4.训练微调基座模型选择1.医学类大模型微调怎么选择大模
- MATLAB|基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化
科研工作站
电动汽车matlab电动汽车动态电价场景分析无序充电有序充电粒子群
目录主要内容模型研究一、蒙特卡洛模拟部分代码部分结果一览下载链接主要内容该模型参考文献《基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化》,采用蒙特卡洛随机抽样方法来模拟电动汽车无序充电状态下的负荷曲线,并设置三个对比算例--基础场景(无电动汽车)、电动汽车无序充电和电动汽车有序充电场景,有序充电场景以电网端负荷差最小和用户侧充电成本最经济为目标,通过粒子群算法进行求解,程序采用matlab+matp
- 【HarmonyOS】- 常见算法简单写法
数的羊都睡了
HarmonyOSArkTS鸿蒙
文章目录知识回顾前言源码分析1.冒泡排序2.二分法查找拓展知识时间、空间复杂度总结知识回顾前言常见算法简单写法源码分析1.冒泡排序functionbubbleSort(arr:number[]):number[]{constn=arr.length;for(leti=0;iarr[j+1]){//交换元素consttemp=arr[j];arr[j]=arr[j+1];arr[j+1]=temp;
- 文本生成图像工作简述1--概念介绍和技术梳理
尹凯
姓名:尹凯学号:22011210590学院:通信工程学院原文链接:https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/127302735【嵌牛导读】文本生成图像的概念介绍与技术梳理【嵌牛鼻子】文本生成图像基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功,而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的
- 大模型框架:vLLM
m0_37559973
大模型大模型通义千问Qwen
目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」,提供易用、快速、便宜的LLM服务。二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装vLLM是一个Py
- AI算法部署方式对比分析:哪种方案性价比最高?
TSINGSEE
AI智能人工智能视频监控技术安防视频监控
随着人工智能技术的飞速发展,AI算法在各个领域的应用日益广泛。AI算法的部署方式直接关系到系统的性能、实时性、成本及安全性等多个方面。本文将探讨AI算法分析的三种主要部署方式:本地计算、边缘计算和云计算,并详细分析它们的优劣性。一、本地计算1)部署方式本地计算是指将AI算法直接部署在摄像头或其他终端设备上。这种部署方式使得数据处理和分析在设备本地完成,无需通过网络传输数据。2)优点高效实时:由于数
- 一篇文章带你彻底弄懂大模型——掌握基本概念,领先别人一步!
努力的光头强
transformer职场和发展深度学习人工智能langchain
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发,对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分,并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下:·大模型的定义·大模型相关概念区分·大模型的发展历程·大模型的特点·大模型的分类·大模型的泛化与微调1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结
- Python计算机视觉编程 第三章 图像到图像的映射
一只小小程序猿
计算机视觉pythonopencv
目录单应性变换直接线性变换算法仿射变换图像扭曲图像中的图像分段仿射扭曲创建全景图RANSAC拼接图像单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里,平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性,比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲,以及创建全景图像。单应性变换本质上是一种二维到二维的映射,可以将一个平面内的点映射到另一个平面上的对应点。代码如下:impo
- Vue项目中实现AES加密解密
小金子J
前端框架JavaScript分享vue.js前端javascript
在前端开发中,保护用户数据的安全性至关重要。AES(高级加密标准)作为一种广泛使用的对称加密算法,因其高效性和安全性而受到青睐。本文将介绍如何在Vue项目中实现AES加密解密,包括ECB和CBC两种模式。环境搭建在Vue项目中使用AES加密解密功能之前,需要先安装crypto-js库。通过执行以下命令,可以轻松地将crypto-js添加到项目中:npminstallcrypto-js--save-
- yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪
cv_2025
YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
要在YOLOv5中添加测距和测速功能,您需要了解以下两个部分的原理:单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法(如立体匹配)和基于深度学习的方法(如神经网络)。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络(CNN)来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换,代码如下:defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
- 使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统
afTFODguAKBF
人工智能langchainpython
使用FleetAIContext和LangChain构建高效的文档检索系统引言在当今的AI和机器学习领域,高质量的文档检索系统对于提高开发效率和用户体验至关重要。本文将介绍如何利用FleetAIContext提供的高质量embeddings和LangChain框架来构建一个强大的文档检索系统。我们将深入探讨如何处理嵌入向量、检索相关文档,以及如何将这些功能整合到一个简单但功能强大的代码生成链中。主
- 【JAVA】数据脱敏技术(对称加密算法、非对称加密算法、哈希算法、消息认证码(MAC)算法、密钥交换算法)使用方法
来一杯龙舌兰
Javajava开发语言数据脱敏技术加密算法AES
文章目录数据脱敏的定义和目的数据脱敏的技术分类对称加密算法非对称加密算法哈希算法消息认证码(MAC)算法密钥交换算法数据脱敏的技术方案实现字符替换哈希算法(例如:SHA-3算法)消息认证码(MAC)算法(CMAC)消息认证码(MAC)算法(HMAC)对称/非对称加密实现方式(例如:AES加密算法)数据分段数据伪装更多相关内容可查看数据脱敏的定义和目的数据脱敏(DataMasking)是指对数据进行
- Spark MLlib模型训练—推荐算法 ALS(Alternative Least Squares)
不二人生
SparkML实战spark-ml推荐算法算法
SparkMLlib模型训练—推荐算法ALS(AlternativeLeastSquares)如果你平时爱刷抖音,或者热衷看电影,不知道有没有过这样的体验:这类影视App你用得越久,它就好像会读心术一样,总能给你推荐对胃口的内容。其实这种迎合用户喜好的推荐,离不开机器学习中的推荐算法。在今天这一讲,我们就结合两个有趣的电影推荐场景,为你讲解SparkMLlib支持的协同过滤与频繁项集算法电影推荐场
- 使用MLOps进行AI部署的顶级公司
AI研报
人工智能
自从AI技术进入主流领域以来,MLOps(机器学习运维)已成为在生产环境中部署和管理机器学习模型的一系列实践,这对企业的成败起着关键作用。各种背景的公司都在采用MLOps技术,以简化操作、提高模型效率和扩展AI解决方案。本文介绍了在AI部署方面表现突出的顶尖公司,它们的策略以及成功案例。使用MLOps进行AI部署的公司1.谷歌谷歌在MLOps领域处于领先地位,凭借其在云计算和机器学习研发方面的深厚
- 形式向好、成本较低、可拓展性较高的名厨亮灶开源了
AI服务老曹
开源人工智能能源智慧城市大数据
简介AI视频监控平台,是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。愿景在最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,减少企业级应用约95%的开发成本,在强大视频算法加持下的AR使得远程培训和远程操作指导不仅仅能够实现前后场的简单互动,而且能够实现人机结合,最终实现整个巡检流程的标准化。用户仅需在界面上简单操作,即可实现全视频的接入及布控。基础项
- 针对不同区域的摄像头,完成不同的算法配置的智慧快消开源了
AI服务老曹
开源人工智能大数据智慧城市
智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep