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景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展景联文科技科技人工智能
文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程，这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息，以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性：确定文本表达的情感倾向，如正面、负面或中立。强度评估：衡量情感的强烈程度，从轻微到极端不等。命名实
景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展景联文科技科技人工智能数据标注
在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工，通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式，从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括：图像标注：指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息，如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？玩人工智能的辣条哥 AI面试机器人客服机器人
环境：客服机器人问题描述：客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？解决方案：客服机器人要精准回答用户问题，需综合技术、数据和用户体验等多方面因素。以下是关键策略和步骤：1.精准理解用户意图自然语言处理（NLP）技术分词与实体识别：提取关键词（如“订单号”“退货”）和实体（如时间、地点）。意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对
OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南土城三富
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块（opencv_contrib），版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提
OpenCV ML 模块使用指南 ice_junjun OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、K均值聚类（K-Means）和神经网络（ANN），并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解（一）支持向量机（SVM）：cv.ml.SVM_create()功能支持向量机（SVM）是一种强大
强化学习中策略网络模型设计与优化技巧数字扫地僧计算机视觉深度学习
I.引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。策略网络（PolicyNetwork）是强化学习中一种重要的模型，它直接输出动作的概率分布或具体的动作。本篇博客将深入探讨策略网络的设计原则、优化技巧，并结合具体实例展示其应用。II.策略网络的基本概念A.策略网络的定义策略网络是一种神经网络，它接受当前状态作为
基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目我的sun&shine Python python 机器学习计算机视觉
基于Python的验证码识别研究与实现1.摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机，用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为，目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。验证码的自动识别对于减少自动登录时长，识别难以识别的验证码图片有着重要的作用。对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理
DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略一个处女座的程序猿资深文章(前沿/经验/创新)DataScience ML 数据科学数据科学的生命周期机器学习
DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结，应该是完全覆盖了数据科学的整个生命周期及其各个阶段的要点。其中机器学习领域六大阶段更是在整个数据科学生命周期中扮演着极其重要的角色。同时，因为涉及到博主出书中出版社要求在
给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考嵌入式Jerry Python AI 人工智能深度学习
第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带（输入层）：接收包裹信息（图片像素/文字等）#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人（隐藏层）：每个工
简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用无级程序员机器学习人工智能
在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。然而，网上文章很多很全，但大多晦涩难懂，今天我们来用最简单的语言谈谈它们的具体作用：1.点菜式筛选法：top_k参数英文全称：top-k中文名称：前k个具体意义：top_k参数就像是你在餐厅点菜时，服务员只给你推荐菜单上前k名的招牌菜。在AI文本生成中，top_k参
小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录川川菜鸟数学建模小白到精通系列数学建模
目录引言一、我们的专辑包含哪些内容？第一周：数学建模基础与工具第二周：高级数学建模技巧与应用第三周：机器学习基础与数据处理第四周：监督学习与无监督学习算法第五周：神经网络二、学完本专辑能收获到什么？三、适合什么样的人群学习？四、如何学习本专辑？课程目录第1周：数学建模基础与工具第1天：数学建模入门介绍第2天：数学建模工具介绍第3天：线性回归与曲线拟合第4天：线性规划第5天：动态规划第2周：高级数学
初始OpenCV 指尖下的技术 OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库，它为开发人员提供了丰富的工具和算法，可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展，OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识，OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现 Hardess-god WRF 算法人工智能
随着人工智能的发展，机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标：结合机器学习模型与伏羲气象模式，实现区域和局地高精度降尺度。技术路线：伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型（如CNN、LSTM、XGBoost）进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践 weixin_贾防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
人脸识别的一些代码饿了就干饭 CV相关人脸识别
1、cv2入门函数imread及其相关操作2、（详解）opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图（这个看着写的挺好的）6、face_recognition和图像处理中left、top、right、bottom解释7、使用pillow库对图片
探索Python中的集成方法：Stacking Echo_Wish Python 笔记 Python 算法 python 开发语言
在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking？Stacking，又称为堆叠泛化（StackedGeneralization），是一种模型集成方法，与Bagging和Boosting不同，它并不直
【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法音乐学家方大刚 Python python 集成学习开发语言
我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题，我们可以使用集成学习（EnsembleLearning）方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
Stacking算法：集成学习的终极武器 civilpy 算法集成学习机器学习
Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
集成学习（上）：Bagging集成方法万事可爱^ 机器学习修仙之旅 #监督学习集成学习机器学习人工智能 Bagging 随机森林
一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个模型（通常称为“弱学习器”或“基础模型”）的预测结果，构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现 Geeksongs 机器学习 python 机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容
windows使用ssh-copy-id命令的解决方案爱编程的喵喵 Windows实用技巧 windows ssh ssh-copy-id 解决方案
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了windows使用ssh-copy-
PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例苏雨流丰机器学习 pytorch 人工智能 python 机器学习深度学习
文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）2.3变量elimination算法2.4贝叶斯网络3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1原理介绍1.贝叶斯网络基础2.贝叶斯网络构建风险
使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践 qahaj milvus 数据库 python
技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中，处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。核心原理解析Milvus的核心功能体现在其强大的向量索引和搜索能力。它支持多种索引算法，包括IVF、HNSW等，使其能够高效地进行大规模向量的相似性搜索操
物理学不存在了？诺贝尔物理学奖颁给了人工智能资讯新鲜事人工智能
2024年10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德（JohnJ.Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿（GeoffreyE.Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明”。辛顿在接受电话采访时表示：“完全没想到”。实话实说，在结果出来前，大家也都没想到。因为在外界预测里，今年的诺贝尔物理学奖
PHP 爬虫实战：爬取淘宝商品详情数据 EcomDataMiner php 爬虫开发语言
随着互联网技术的发展，数据爬取越来越成为了数据分析、机器学习等领域的重要前置技能。而在这其中，爬虫技术更是不可或缺。php作为一门广泛使用的后端编程语言，其在爬虫领域同样也有着广泛应用和优势。本文将以爬取斗鱼直播数据为例，介绍php爬虫的实战应用。准备工作在开始爬虫之前，我们需要做一些准备工作。首先，需要搭建一个本地服务器环境，推荐使用WAMP、XAMPP等集成化工具，方便部署PHP环境。其次，我
强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例数字扫地僧计算机视觉 cnn 人工智能神经网络
I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
模拟退火算法：原理、应用与优化策略尹清雅算法
摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法，在解决复杂优化问题上表现出独特优势。本文详细阐述模拟退火算法的原理，深入分析其核心要素，通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用，并探讨算法的优化策略与拓展方向，为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导，助力该算法在多领域的高效应用与创新发展。一、引言在现代科学与工程领域，复杂优化问题无处不在，如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。
TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通点我头像干啥 Ai 深度学习 tensorflow 人工智能
引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目，深入理解TensorFlow的使用方法，并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么？TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Go
国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐幂简集成 API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
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 sql Hibernate 框架 ibatis orm
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 PHP usort uasort
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：  <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 java java 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 java Web windows cache memcached
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 android coverflow
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 java Hibernate 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 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 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 JavaScript html android 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 >>>
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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 POJO java 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

FATE组件信息

1.Eggroll

1.1.架构图

1.2.测试结果

1.3.重要模块及描述

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