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# 第一章：认识chatgpt 出门喝奶茶 chatgpt chatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期，人工智能（AI）初见端倪，目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支，致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术，使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
机器学习&深度学习目录 UQI-LIUWJ 各专栏目录深度学习人工智能 1024程序员节
机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ViT（论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale）_UQ
影视制作的未来：云渲染+虚拟制作+AI生成技术 LhcyyVSO AIGC 云渲染影视动画人工智能 3d 云渲染渲染农场 AI AICG 虚拟制作
在计算机技术和人工智能技术飞速发展的2024年，影视制作正在经历一场前所未有的变革。云渲染、虚拟制作和AI生成等新影视制作技术的结合，正在重新定义数字内容的创作流程，为影视产业带来了全新的可能性和机遇。这些前沿技术不仅提高了制作效率，还打开了无限的创作空间，有望引领未来的影视制作走向新的高峰。云渲染：加速创意实现影视的后期特效制作阶段需要大量的计算机参与渲染。传统的渲染过程耗时长且成本高，而云渲染
打造你的聊天助手：使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端墨夶 C#学习资料1 c#chatgpt 开发语言
打造你的聊天助手：使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端在这个人工智能飞速发展的时代，ChatGPT以其卓越的对话能力和智能回答在聊天领域引起了革命。你是否想过将这种能力融入到你的控制台应用中，让命令行界面也能拥有智能对话的体验？本文将带你一步步使用C#、OpenAI的API和Spectre.Console库，创建一个功能强大的控制台ChatGPT客户
软件测试中的AI-为什么它在软件自动化测试中很重要？测试界霄霄软件测试人工智能功能测试自动化测试软件测试程序人生职场和发展
通俗地说，人工智能（AI）是计算机科学的一个领域，它专注于使机器“智能化”。所谓智能，就是使系统能够像人类一样学习和做出决策。因此，人工智能机器将能够学习如何在特定情况下做出反应，然后根据其学习情况在未来场景中做出决策。人工智能（AI）在大多数领域的应用仍处于早期阶段，想要完美运行还需要很长时间。今天的人工智能（AI）技术可以帮助我们完成许多不需要复杂思考的重复性日常任务。接下来，让我们讨论软件测
遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响司南锤深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像：需要更高的显存和计算资源，可能限制训练时的批大小（batchsize），甚至导致无法训练。解决方案：通常将大图裁剪为小尺寸的补丁（patches），例如256x256或512x512。小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、
在计算机上本地运行 Deepseek R1 itmanll linux
DownloadOllamaonLinuxDownloadOllamaonWindowsDownloadOllamaonmacOSDeepseekR1是一个强大的人工智能模型，在科技界掀起了波澜。它是一个开源语言模型，可以与GPT-4等大玩家展开竞争。但更重要的是，与其他一些模型不同，您可以在自己的计算机上本地运行DeepseekR1。linux步骤第1步：下载Ollama并安装curl-fsSL
#深度学习：从基础到实践 single_ffish 深度学习 gpt 神经网络生成对抗网络 1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析 985小水博一枚呀深度学习地学应用深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川（MunkuGlacier）的
机器学习入门——机器学习基本概念四月是你的机器学习
@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎简单来说机器学习就是机
基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现 2025年数学建模美赛 R-CNN检测系统深度学习 cnn 无人机计算机视觉目标检测人工智能
摘要随着无人机技术的迅猛发展，无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。通过本项目，旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案，并提高其在复杂环境下的工作效率。目
基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计龙腾亚太无人机
源自：系统工程与电子技术作者：张堃,华帅,袁斌林,杜睿怡“人工智能技术与咨询”发布摘要针对无人集群自主作战体系设计中的关键问题,提出基于Multi-Agent的无人集群自主作战系统设计方法。建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。仿真结果表明,所提设计方案不仅能够有效开展并完成
用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅步子哥 AGI通用人工智能 neo4j 人工智能
在这个人工智能飞速发展的时代，Neo4j带来了一项令人激动的创新——GraphRAG生态系统工具。这组开源工具为开发人员提供了一个全新的途径，以构建基于知识图谱的智能应用，让机器更好地理解和回应我们的查询。接下来，让我们一起探索这些工具如何帮助我们构建更智能、更准确的应用。什么是GraphRAG?GraphRAG是一种结合了检索增强生成（RAG）技术和知识图谱的解决方案。它不仅解决了大型语言模型常
探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎潘俭渝Erik
探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoA在当前人工智能的浪潮中，我们迎来了一个令人兴奋的技术突破——Mixture-of-Agents(MoA)，它标志着大型语言模型（LLM）能力提升的新纪元。本文将引领您深入探索这一革命性项目，揭示其技术精粹，展望应用前景，并
【Python】已解决：error: subprocess-exited-with-error 屿小夏 python 开发语言 linux
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
探索人工智能在计算机视觉领域的创新应用与挑战戒了9 人工智能学习方法
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当下，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）已然成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。作为AI领域的关键分支，计算机视觉（ComputerVision,CV）致力于让计算机具备像人类一样理解和解析图像、视频等视觉信息的能力，近年来取得了令人瞩目的进展。二者的深度融合，更是为众多领域带来了前所未有的变革与机遇。从技术发展历程
人工智能前沿技术进展与应用前景探究戒了9 人工智能搜索引擎百度
一、引言1.1研究背景与意义人工智能作为一门极具变革性的前沿技术，正深刻地改变着人类社会的各个层面。从其诞生之初，人工智能便承载着人类对智能机器的无限遐想与探索。自20世纪中叶起，人工智能踏上了它的发展征程，历经了多个重要阶段，每一阶段都伴随着理论的突破、技术的革新以及应用领域的拓展。在初级阶段（1943-1956），沃伦・麦卡洛克和沃尔特・皮茨提出的人工神经网络基本模型，为人工智能的发展奠定了初
chatgpt赋能python：Python如何删除一个对象 atest166 ChatGpt chatgpt jvm java 计算机
Python如何删除一个对象Python是一种高级、面向对象、动态类型解释型语言，它有广泛的应用，尤其在数据分析、机器学习、人工智能和Web开发等领域。但是，在Python编程过程中，我们也可能需要删除对象。那么，Python如何删除一个对象呢？Python对象和变量在Python中，一切都是对象。对象是内存中的一块数据，有自己的身份、类型和值。变量是指向对象的引用，通过变量可以访问对象的属性和方
人工智能前沿技术进展与应用前景探究戒了9 搜索引擎
一、引言1.1研究背景与意义人工智能作为一门极具变革性的前沿技术，正深刻地改变着人类社会的各个层面。从其诞生之初，人工智能便承载着人类对智能机器的无限遐想与探索。自20世纪中叶起，人工智能踏上了它的发展征程，历经了多个重要阶段，每一阶段都伴随着理论的突破、技术的革新以及应用领域的拓展。在初级阶段（1943-1956），沃伦・麦卡洛克和沃尔特・皮茨提出的人工神经网络基本模型，为人工智能的发展奠定了初
探索 Meissonic：文本到图像生成的新星 zhangjiaofa 大模型文生图大模型 Meissonic
目录前言模型概述主要功能技术架构应用场景在线体验本地部署克隆存储库创建虚拟环境安装扩散器启动GradioWeb用户界面文本到图像生成结语项目地址一、前言在人工智能迅猛发展的今天，文本到图像生成技术已成为科技前沿的热点。从艺术创作到商业设计，从学术研究到工业应用，这一技术正以惊人的速度改变着我们与数字内容的交互方式。众多研究机构和企业纷纷投入这一领域，不断推动技术的边界。然而，尽管已有许多优秀的模型
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AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词：人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。首先，我们回顾了人工智能的概述和电商平台的发展背景。随后，分析了商品描述在电商平台中的重要性以及存在的问题。接下来，我们重点介绍了AI在商品描述生成中的应用技术，包括自然语言处理、机器学习和深度学习等。文章还通过实战案例展示了AI商品描
SpringAI基于API对大语言模型调用 _沉浮_ AI 语言模型人工智能 springAI
引言随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLM）在各个领域的应用越来越广泛。SpringAI作为一个旨在简化AI集成的框架，为开发者提供了高效、便捷的工具来连接和调用这些大模型。本文将详细探讨如何使用SpringAI整合通义千问等大语言模型，并通过实例演示这一过程，最后提供一些扩展建议。一、SpringAI简介SpringAI是一个专为AI工程设计的应用框架，旨在将Spring生态系统设计原
【Python】已解决：（cmd进入Python环境报错）No Python at ‘C:\Users…\Python\Python39\python.exe’ 屿小夏 python linux 开发语言
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深度学习之基于Django+YOLOv5商标识别 Q1744828575 python plotly python
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景在数字化时代，商标作为企业的重要资产，其保护和管理显得尤为重要。然而，传统的商标识别方法往往依赖于人工审查，效率低下且容易出错。随着深度学习技术的不断发展，尤其是目标检测领域的进步，自动化、高精度的商标识别成为可能。本项目旨在利用DjangoWeb框架和YOLO
ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory解决方案爱编程的喵喵 Python基础课程 python pip OSError 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ERROR:Couldnotinst
安装flash-attn出现RuntimeError current installed version g++ (4.8.5) is less than mininum version解决方案爱编程的喵喵 Python基础课程 python flash-attn g++RuntimeError
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，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。本文主要介绍了安装flash-attn出现RuntimeErrorcurrentinstalledversiong++(4.8.5)islessthanmininumversion解决方案
动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅像污秽一样动手学深度学习深度学习 cnn 人工智能神经网络
目录填充步幅小结在上一节的例子（下图）中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维数为2×2。正如我们在上一节中所概括的那样，假设输入形状为nh×nw，卷积核形状为kh×kw，那么输出形状将是(nh−kh+1)×(nw−kw+1)。因此，卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。还有什么因素会影响输出的大小呢？本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）
9.6 解锁 AI 潜力：GPT Builder 的强大能力与无限可能少林码僧 AI大模型应用实战专栏人工智能 gpt
解锁AI潜力：GPTBuilder的强大能力与无限可能引言：轻松打造智能应用的革命性工具在人工智能的浪潮中，GPTBuilder作为一款强大且易用的开发工具，让构建AI驱动的智能应用变得前所未有的简单。无论你是开发者、企业家，还是对技术一知半解的创作者，GPTBuilder都能帮助你快速将创意变为现实。从自动化客户支持到内容生成，从数据分析到智能助手，GPTBuilder提供了丰富的功能和灵活的设
RTX 4090D和A10和T4显卡差别、价格对比张3蜂软件安装部署开源神经网络人工智能深度学习机器学习
RTX4090D、NVIDIAA10和NVIDIAT4三款显卡在设计用途、性能、功耗、价格等方面都有显著差异，以下是它们的主要区别：1.设计用途：RTX4090D:面向高端消费者市场，主要用于游戏、内容创作和3D渲染，适合需要高图形性能的用户，如游戏玩家和内容创作者。NVIDIAA10:专为数据中心和企业应用设计，优化了AI推理、深度学习、虚拟桌面基础设施(VDI)以及多实例GPU（多用户共享显卡
【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子
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
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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 java orale
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Velocity Toolbox antlove 模板 tool box velocity
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
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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
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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
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【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
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Nginx配置性能优化 cfyme nginx
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[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 android MonkeyRunner
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 mapreduce hadoop 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 github git webhooks
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 JavaScript jquery html5 css
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
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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 Web jsp
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

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