- 2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练
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程序员深度学习pythonpytorch
前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接,为了解决这个问题,专门开设了本篇文章,提供数据集下载链接,打包100例的所有数据集。本专栏适用人群:深度学习初学者,刚刚接触PyTorch的用户群体,专栏将具体讲解如何快速搭建深度学习模型用自己的数据集实现深度学习小项目,快速让新手小白能够对基于深度学习方法有个基本的框架认
- 【全网超详细】常用的 Windows CMD(命令提示符)指令合集
Wit's blog
c++pythonpyqtscrapyscikit-learndashscipy
以下整理了一份【全网超详细】常用的WindowsCMD(命令提示符)指令合集,并对其功能、常见用法及示例进行了分类与说明。希望能帮助你在日常或专业环境下快速定位和使用所需命令,提高工作与学习效率。为方便查阅,本篇会按照文件管理类、系统信息与网络类、进程与服务类、磁盘与系统维护类等主题进行梳理,每条命令配有简单示例及常见参数介绍。一、文件管理类指令1.dir功能:列出指定目录下的文件与子目录信息。常
- PyTorch 学习路线
gorgor在码农
#python入门基础pythonpytorch
学习PyTorch需要结合理论理解和实践编码,逐步掌握其核心功能和实际应用。以下是分阶段的学习路径和资源推荐,适合从入门到进阶:1.基础知识准备前提条件Python基础:熟悉Python语法(变量、函数、类、模块等)。数学基础:了解线性代数、微积分、概率论(深度学习的基础)。机器学习基础:理解神经网络、损失函数、优化器(如梯度下降)等概念。学习资源Python入门:Python官方教程机器学习基础
- Imagen原理与代码实例讲解
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Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
- C语言笔记(郝斌)
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二次复习做的笔记,很基础,适合新手入门,复习巩固C语言前言1.为什么学习c语言优点:代码量小速度快功能强大可移植性较好缺点:危险性高开发周期长应用领域广:系统软件应用软件为学习数据结构C++打基础2.怎样学C语言多思考多上机多上机多上机目标:能看懂程序,能调试程序3.学习的目标熟练掌握C语言的语法规则理解面向过程的思想4.学习重点流程控制函数指针动态内存分配1.基本编程知识1.1CPU内存条硬盘显
- 2025最新 DeepSeek学习资料汇总
啾啾859
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「DeepSeek资料合集」链接:https://pan.quark.cn/s/ad280bf95fb7「清华北大-Deepseek使用手册」链接:https://pan.quark.cn/s/98782f7d61dc「清华大学Deepseek整理)1-6版本链接:https://pan.quark.cn/s/72194e32428a资源链接:https://pan.quark.cn/s/3d40
- 侯捷 C++ 课程学习笔记:C++面向对象开发
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学习C++面向对象开发需要具备一些基础。学习过某种proceduurallanguage(C语言最佳)了解变量(variables)、类型(types)、作用域(scope)、循环(loops)、流程控制。知道一个程序需要编译才能被执行。以良好的方式编写C++class是一种基于对象(ObjectBased)classwithoutpointermembers——Complex带指针classwi
- 机器学习篇——决策树基础
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引言:决策树是一种常见的机器学习算法,广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程,每个内部节点代表一个特征测试,每个分支代表一个可能的测试结果,而每个叶节点则代表一个类别或回归值。本文将详细介绍决策树的原理、构建过程、优缺点以及实际应用。1.决策树的基本概念1.1什么是决策树?决策树是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集划分为更小的子集,最终生成一棵树状结构。决
- FPGA学习——verilog捕捉信号上升沿下降沿
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在FPGA使用中,常常需要进行信号的边沿检测,如在串口通信中,需要检测接收信号的下降沿来判断串口的的起始位。常用的方法就是:设计两个一位的寄存器,用来接收被检测的信号,系统时钟来一次记一次输入信号,如果用了两个寄存器直接异或就可以了;使用高频的时钟对信号进行采样,因此要实现上升沿检测,时钟频率至少要在信号最高频率的2倍以上,否则就可能出现漏检测。代码如下:moduleedge_detect(sys
- 使用DeepSeek来构建LangGraph Agent
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随着DeepseekR1的发布,我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上,它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAIo1正式版。为了更好的了解它的性能,我们这篇文章来尝试用它来构建Agent。安装!pipinstall-qopenailangchainlanggraph
- 当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法
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当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画,既要工笔细描,又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体,通过神经网络近似Q值函数,解决传统Q-Learning在高维状态空间下的"维度灾难"问题。引言:代码与禅的碰撞♂️在某个调试代码到凌晨三点的夜晚,我突然意识到:强化学习的过程,竟与佛家修行惊人地相似。智能体在环境中探索
- 无监督AI训练:机遇与挑战并存
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无监督AI训练:机遇与挑战并存关键词:无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要:本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域,首先介绍了其基本概念与原理,然后详细解析了无监督AI训练的核心技术,如聚类算法和降维技术,以及无监督深度学习。接着,本文通过实际项目案例分析,展示了无监督AI训练的应用实践。最后,本文分析了无监督AI训练面临的挑战,并展望了其未来发展趋势。通过本文的阅读,
- Java初级入门学习
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- PyTorch:Python深度学习框架使用详解
零 度°
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PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发,因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。PyTorch的主要特点动态计算图:PyTorch的计算图在运行时构建,使得模型的修改和调试更加灵活。自动微分:自动计算梯度,简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API:提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平
- 史上最全 C/C++ 指针避坑指南:8年老鸟整理的20个致命错误(建议收藏)
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大家好,我是小康,一个在C++的坑里摸爬滚打了8年的开发者。今天我要和大家聊聊那些让每个程序员都头疼的指针错误。写了这么久C++,指针还是经常让你头大?代码莫名其妙崩溃,调试半天发现是指针出问题?面试官随便问个指针问题就把你问懵了?放心,不是你一个人!今天我们就用最通俗的语言,聊聊C++指针那些"坑"。记得我刚开始学习的时候,光是看到int*p这样的代码就觉得脑袋瓜子嗡嗡的。但是,指针这个东西吧,
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- FPGA学习篇——Verilog学习4(常见语句)
ooo-p
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1.1结构语句结构语句主要是initial语句和always语句,initial语句它在模块中只执行一次,而always语句则不断重复执行,以下是一个比较好解释的图:(图片来源于知乎博主罗成,画的很好很直观!)1.1.1initial语句initial语句它在模块中只执行一次。它常用于测试文件的编写,用来产生仿真测试信号(激励信号),或者用于对存储器变量赋初值。语法格式:initialbegin.
- 在已安装Python环境的基础上安装anaconda或者其他版本Python
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很早以前的记录。记录时间:2022-09-20因为学习的需要,在大二粗略学习过Python之后需要安装anaconda,由于anaconda本身包含Python版本,可能与我电脑上的原有的两个Python版本冲突,所以需要一些特殊的安装注意事项。解决方案一卸载本地python版本再安装anaconda简单粗爆且直白。直接卸载原有版本,再直接安装anaconda即可,这里介绍怎么卸载本地Python
- MySql数据库等级考试学习分享2(Day1)
weixin_53545579
学习
模式/内模式映像保证数据库系统中的数据能够具有较高的()OA、逻辑独立性OB、物理独立性OC、共享性OD、结构化知识点总结1.数据库三级模式结构外模式(用户级):用户视图,描述数据的局部逻辑结构(如用户查询的表)。模式(概念级):全局逻辑结构,定义数据的逻辑组织和关系(如数据库表结构)。内模式(物理级):数据的物理存储方式(如文件存储格式、索引结构)。2.模式/内模式映像的作用定义:模式与内模式之
- 2025-03-09 学习记录--C/C++-PTA 习题10-8 递归实现顺序输出整数
小呀小萝卜儿
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合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️裁判测试程序样例:#includevoidprintdigits(intn);intmain(){intn;scanf("%d",&n);printdigits(n);return0;}/*你的代码将被嵌在这里*/输入样例12345输出样例12345二、代码(C语言)⭐️voidprintdigits(intn){if(n
- 2025-03-08 学习记录--C/C++-PTA 习题10-1 判断满足条件的三位数
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合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️裁判测试程序样例:#include#includeintsearch(intn);intmain(){intnumber;scanf("%d",&number);printf("count=%d\n",search(number));return0;}/*你的代码将被嵌在这里*/输入样例500输出样例count=6二、代码
- Python3 爬虫 Scrapy 与 Redis
大秦重工
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Scrapy是一个分布式爬虫的框架,如果把它像普通的爬虫一样单机运行,它的优势将不会被体现出来。因此,要让Scrapy往分布式爬虫方向发展,就需要学习Scrapy与Redis的结合使用。Redis在Scrapy的爬虫中作为一个队列存在。一、Scrapy_redis的安装和使用Scrapy自带的待爬队列是deque,而现在需要使用Redis来作为队列,所以就需要将原来操作deque的方法替换为操作R
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1、项目介绍员工管理系统9功能简单,实现了用户的注册和登录、增删改查用户,适合新手学习2、项目技术后端框架:Servlet、mvc模式前端技术:jsp、css、JavaScript、JQuery3、开发环境JAVA版本:JDK1.8IDE类型:IDEA、Eclipse都可运行tomcat版本:Tomcat7-10版本均可数据库类型:MySql(5.x和8.x版本都可)maven项目:否硬件环境:W
- python | flower,一个强大的 Python 库!
双木的木
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本文来源公众号“python”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:flower,一个强大的Python库!大家好,今天为大家分享一个强大的Python库-flower。Github地址:https://github.com/mher/flower随着机器学习模型应用的增长,联邦学习(FederatedLearning,FL)逐渐成为一个重要方向。联邦学习允许多个客户端在不共享原始数据的情
- mysql给现有账号分配库只读权限
仙灵女巫伊芙琳
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我整理的一些关于【MySQL】的项目学习资料(附讲解~~)和大家一起分享、学习一下:https://d.51cto.com/yOSbkRMySQL用户权限分配:给现有账号分配只读权限在日常数据库管理中,用户权限的管理是一个非常重要的环节。特别是在MySQL数据库中,我们often需要对现有账号进行权限的设置与修改,以确保数据的安全性和合理性。在这篇文章中,我们将讨论如何给现有账号分配数据库的只读权
- wifi基本原理
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WIFI基本知识整理这里对wifi的802.11协议中比较常见的知识做一个基本的总结和整理,便于后续的学习。因为无线网络中涉及术语很多,并且许多协议都是用英文描述,所以有些地方翻译出来会有歧义,这种情况就直接英文来描述了。主要内容:一、基本概述二、实践基础三、一些原理四、补充五、其它一、基本概述============================1、有线和无线网络目前有线网络中最著名的是以太网
- SSH开发模式——Struts2(第一小节)
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JavaEE框架完全解析JavaWebStruts2
在制定了学习计划的学习过程中,我感觉学习还是很有效率的。很短的时间内,我便学习完了JavaWeb的连接池、DbUtils框架及其一些工具类的使用。学无止境,学习这些知识还远远不够,所以,在接下来的时间里,我将对JavaWeb中的SSH开发模式进行一个简单的学习,并用博客记录学习进度。开发模式相信大家都有接触或听说,但又觉得这个东西很神秘,的确,这看不见摸不着的东西确实很让人好奇,所以,从今天开始,
- 关于自然语言处理(三)深度学习中的文字序列数据的分词操作
MatrixSparse
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深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中,样本与样本之间的联系是语义的联系,语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系,因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字(对英文来说大部分时候是一个单词,偶尔也可以是更小的语言单位,如字母或半词),故而在中文文字数据中,一张二维表往往是一个句子或一段话,而单个样本则表示单词或字。此时,不能够打乱顺序的维度是vocab_size,它代表了一个句子/一
- 【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程
于飞SEO
免费资源分享开源php开发语言
简介随着人工智能技术的飞速发展,AI驱动的在线客服系统已经成为企业提升客户服务质量和效率的重要工具。本文将探讨AI在线客服系统的理论基础,并展示如何使用PHP语言实现一个简单的AI客服系统。源码仓库地址:ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和深度学习(DL)技术,能够理解和响应客户的查询。这些系统通常包括以下几个关键组件:自然语
- 基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测(模型详解及代码复现)
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能算法机器学习计算机视觉cnn神经网络
整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。这种混合模型旨在充分利用CNN的局部特征提取能力、BiGRU的长序列处理能力以及Attention机制的关键特征突出能力,从而提高功率预测的准确性和可靠性。模型的整体架构主要包括以下几个关键组件:输入层:设计的输入特
- 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
&n
- 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
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
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
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
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
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
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
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【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
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [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
androidMonkeyRunner
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
mapreducehadoop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
githubgitwebhooks
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
JavaScriptjqueryhtml5css
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
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
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
Webjsp
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