- Mysql-经典实战案例(10):如何用PT-Archiver完成大表的自动归档
从不删库的DBA
Mysql经典实战案例mysql数据库
真实痛点:电商订单表存储优化场景现状分析某电商平台订单表(order_info)每月新增500万条记录主库:高频读写,SSD存储(空间告急)历史库:HDD存储,只读查询优化目标✅自动迁移7天前的订单到历史库✅每周六23:30执行,不影响业务高峰✅确保数据一致性第一章:前期准备:沙盒实验室搭建1.1实验环境架构生产库:10.33.112.22历史库:10.30.76.41.2环境初始化(双节点执行)
- ALO蚁狮优化算法:从背景到实战的全面解析
der丸子吱吱吱
智能优化算法ALO算法
目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
- 传统金融和分布式金融
倒霉男孩
DeFi金融分布式
文章目录传统金融和分布式金融一、传统金融机构的核心问题深度剖析1.支付与清算系统的结构性缺陷2.金融排斥(FinancialExclusion)的根源3.中心化风险的爆发与传导二、DeFi的技术突破与创新机制1.支付与清算:区块链的底层重构2.普惠金融的技术民主化3.去中心化治理与透明化运作三、DeFivs传统金融的范式革命1.价值传递范式的颠覆2.风险分散机制的升级3.经济模型的创新实验四、De
- RIP路由欺骗攻击与防御实验详解
w2361734601
智能路由器网络
一、基础网络配置1.路由器R1配置interfaceGigabitEthernet0/0/0ipaddress192.1.2.254255.255.255.0!interfaceGigabitEthernet0/0/1ipaddress192.1.3.254255.255.255.0!routerrip1version2network192.1.2.0network192.1.3.02.路由器R2
- WinPcap编程——APR欺骗
4ct10n
VC++winpcap编程arp
一实验要求利用WinPcap编程,实现基于ARP欺骗的中间人攻击。1)利用WinPcap,分别向被欺骗主机和网关发送APR请求包,达到同时欺骗目标主机和网关的目的;2)所有目标主机和网关之间的数据都会被我们劫持,过滤两者之间的所有http交互数据包,并保存为文件。(http包的过滤可用80端口来标识)二实验原理1选择网卡及过滤规则在这里特别注以下几点:1.charpacket_filter[]="
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
机器学习线性回归python
一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 防火墙综合实验
earthtoearth
防火墙安全实验配置网络运维安全网络安全
一、实验目的及拓扑实验目的:1、内网设立两台防火墙实现双机热备2、防火墙设置二个虚拟系统,VRF_A对应PC1和服务器,VRF_B对应PC2,虚拟防火墙内部实现对服务器的访问3、PC1访问外网通过防火墙1,PC2访问外网通过防火墙24、将服务器向外网通过NATSERVER进行地址映射,使外网能够访问内网服务器5、在防火墙VRF_A虚墙上设置超级用户后设置相应功能二、基础配置(一)交换网络配置1、在
- 实测 Gemini 2.0 Flash 图像生成:多模态 AI 的创作力边界
python
近日,Google发布了Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能(Gemini2.0Flash(ImageGeneration)Experimental)。我也第一时间体验了这一功能,再次感受到AI技术对传统图像处理工具的颠覆性冲击。本文从主要功能、安装方法、应用场景,并通过实际测试展示其能力,希望帮助大家更好地了解和使用这一工具。引言Gemini2.0Flash的实验性图像生成功能于20
- 实验7-1-5 交换最小值和最大值
范德蒙蒙
c语言
//法一:找一趟////18:31//#include//intmain(){//intn;//scanf("%d",&n);//if(n10)return0;//inta[n];//for(inti=0;ia[max_index]){//max_index=j;//}//if(a[j]intmain(){intn;scanf("%d",&n);if(n10)return0;inta[n];for
- MATLAB语言的编程竞赛
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
MATLAB语言的编程竞赛引言随着计算机科学的飞速发展,编程技能已成为现代社会中不可或缺的一部分。尤其是在科学计算、工程应用和数据分析领域,MATLAB(矩阵实验室)因其强大的数学计算能力和简洁的编程语法而备受青睐。在这一背景下,MATLAB编程竞赛应运而生。本文将围绕MATLAB编程竞赛的意义、内容、组织形式以及如何准备和参与等方面展开讨论,希望能够为参与者提供一些有价值的参考。一、MATLAB
- S32K144外设实验(三):ADC单通道连续采样(中断)
上层精灵的赞美诗
#S32K144的外设基础实验单片机stm32嵌入式硬件eclipsemcu笔记
这次的实验比较简单,主要目的就是验证一下ADC的中断功能,思路是使用软件触发ADC的连续单通道采样,将采样值通过串口发送到上位机观察数是否正确。其实官方并不推荐使用中断的方式,这种方式会占用大量的CPU资源,笔者安排这篇文章的主要目的是在使用ADC中断的时候发现了个容易忽略的问题,如下图:笔者配置了ADC通道12的连续转换并使能了通道中断,关键的点就在中断这里,通过查看SDK中的代码发现,配置后的
- PyTorch模型训练实战指南:掌握动态图特性与工业级部署技巧
lmtealily
pytorch人工智能python
前言在深度学习领域,PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学,已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程,而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而,从实验原型到工业级部署的全链路实践中,开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向,深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理,详解从数据预处理、
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别(续)
林聪木
目标检测YOLO人工智能
目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
- 【新能源集成热管理系统的开发与优化】
新能源汽车--三电老K
研发测试汽车学习方法
新能源集成热管理系统的开发与优化涉及多阶段的试验、标定和策略调整,需结合实验室仿真、环境仓测试及实车道路验证,以应对高低温、极端气候等复杂工况。以下是具体实施方法:一、环境仓试验室测试系统标定与基础验证模型搭建:通过AMESim等仿真工具建立机-电-热耦合模型,涵盖电池、电机、空调等子系统,分析高温工况下各部件能耗占比及整车续航表现。参数标定:在环境仓中模拟极端温度(如38℃高温或-30℃低温),
- 华为ensp--BGP路径选择Community
华为路由bgp
学习新思想,争做新青年,今天学习的是BGP路径选择Community实验目的·理解团体属性的概念与作用·熟悉运用团体属性来控制路由传递的方法·理解No-Export、No-Advertise、No-Export-Subconfed属性的区别实验内容本实验网络中,R1属于AS100,R2、R3和R4属于AS编号为200的一个联盟,R5属于AS300。在联盟AS200中,R2和R4属于成员AS2001
- 软件定义世界下的教育创新:高校计算机实验室应重心转向开源平台
开源
一、一键式教学环境部署,节省90%准备时间•应用模板库:提供200+预置教学工具模板(如JupyterLab+TensorFlow、MySQL集群),教师可根据课程需求选择模板,5分钟内完成包含依赖库、运行环境的全栈部署。•多版本隔离:支持同一服务器并行运行不同版本框架(如Django3.2教学版与4.1开发版),避免版本冲突导致30%的课堂时间浪费。•自助式环境创建:学生通过命令行快速申请带GP
- 【论文阅读】MMedPO: 用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型
勤奋的小笼包
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理chatgpt
MMedPO:用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型1.背景2.核心问题:3.方法:3.实验结果与优势4.技术贡献与意义5.结论MMedPO:AligningMedicalVision-LanguageModelswithClinical-AwareMultimodalPreferenceOptimizationMMedPO:用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型gitgub:地址1.
- Peach-Editor,一款Web版电子病例编辑器实验版本上线了
大神1573
Peach-Editor编辑器
经过一年多的辛苦钻研,一款web版本的电子病例编辑器基础word编辑功能版本终于和大家见面了,编辑器实现了参照传统文档编辑习惯,尽可能的还原原汁原味的文档编辑体验。目前初步完成了基础的文本编辑、表格、分页、页面控制等后续还加加入电子病例相关内容,整个编辑器的研发进度正在有序推进中,现将阶段性成果展示给大家。整体界面,沿用了传统的文档编辑习惯,菜单栏分为文件、编辑、插入、页面、审阅。编辑菜单内容主要
- 动态规划算法优化在资源分配问题中的应用
suyang199312
课程设计
摘要资源分配问题广泛存在于各类生产与管理场景,合理分配资源以实现效益最大化至关重要。本文深入剖析动态规划算法在资源分配问题中的应用,详细阐述其基本原理与常规解法,针对常规解法的不足提出创新优化思路,并给出具体实现步骤。通过实际案例分析与实验验证,展示优化后的动态规划算法在提升资源分配效率和效益方面的显著优势,为相关领域的决策制定提供有力支持。引言在经济、工程、计算机科学等众多领域,资源分配问题无处
- 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧
Ai玩家hly
从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤:理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例,假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型,例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例,例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》(Heetal.,2015)。2.
- Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法
天天酷科研
工艺参数优化matlab神经网络工艺参数优化
Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能(如翘曲变形、收缩率、硬度等)之间的非线性映射关系,作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验。其优势在于:能够处理多输入-多输出的复杂非线性关系,例如激光功率、扫描速度与熔覆层性能的关联。在注塑成型中,预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
- 以量子“自相干—波函数”理论的破产奠基唯物唯一的《自然集合论》
留下一片云
科技
违背守恒定律-物质唯一性的“自相干即可改变衍射方向”思想实验:在接受屏光栅“电子落点处”继续开缝衍射。多级重复角度叠加后,按量子“波函数”理论,“电子只靠自相干,不需任何外部作用即可任意变向、返回”,“拔着自己的头发离开了地球”。唯心的经典骗术:“天机不可泄露”—“观察导致坍缩”。—————————自然集合论自然是融洽无矛盾的客观存在,唯物唯一。集合有统属,万物归自然。集合内性本善,逻辑/规则在集
- 第十四届蓝桥杯省赛C++C组——子矩阵(蓝桥杯篇章完结撒花)
Dawn_破晓
蓝桥杯一个月速成日志蓝桥杯c++c语言
本来想写的速成日志也没写多少,cb国二,最后一题树形DP调了一小时发现h数组没置-1,最后无果,如果没马虎可能有国一水平了,正儿八经准备用了两个月,因为要考研,每天只学2-3小时的算法,一共刷了300多道题吧,由于之前选过ACM(实验课因为周六去,懒得去还给我挂了)和算法分析课,所以还是有点基础的,如果算上一年前刷的题总共加起来也就400多道题吧。说一下历程吧,一年前的题都是老师布置的作业,迫不得
- Hotcoin精彩亮相2024香港Web3嘉年华
Hotcoin
web3游戏去中心化区块链
4月9日,由万向区块链实验室、HashKeyGroup联合推出,由W3ME承办的“2024香港Web3嘉年华”活动在香港圆满落幕。作为全球规模最大的Web3活动之一,2024年香港Web3嘉年华汇集了160+全球热门项目,100+行业垂直媒体,以及300+专家学者、知名项目代表、行业领军人物等演讲嘉宾,共同探索Web3发展新洞察。Hotcoin作为本次活动的七大一级参展商,在本次会场精心布置了展位
- glm-4v-9b 踩坑(4-bit量化,bitsandbytes 异常)
phynikesi
pytorchglm-4v-9b踩坑bitsandbytes异常
前言本文只分享了自己在体验glm-4v-9b过程中遇到的问题,没有涉及对模型本身以及更多问题的分析,大家可先看问题描述,再决定是否看下去。实验平台:linux系统,RTXA4000。嫌麻烦的可以直接到文未看结论。问题描述16g显卡难以加载模型bitsandbytes异常,模型无法运行加载问题本人设备有限,引用一下别人完整加载模型的数据,大约18.9g。用16g显卡直接报OOM,用8-bit加载还是
- XSS 绕过分析:一次循环与两次循环的区别
智商不在服务器
渗透攻击xss前端
目录代码分析代码流程:一次循环的问题原因分析:删除顺序导致遗漏两次循环修复方案两种绕过方式绕过方法1:DOM破环绕过方法2:SVGXSS(双SVG绕过)1.为什么"一个SVG注定失败,两个SVG直接成功"?2.为什么属性被删除后SVG仍能触发XSS?复现对比实验场景1:单SVG(失败)场景2:双SVG(成功)防御建议:代码分析Documentconsole.info(x.attributes);c
- mysql5.6主从_MySQL5.6主从复制最佳实践
来B
mysql5.6主从
MySQL5.6主从复制的配置环境操作系统:CentOS-6.6-x86_64MySQL版本:mysql-5.6.26.tar.gz主节点IP:192.168.31.57主机名:edu-mysql-01从节点IP:192.168.31.59主机名:edu-mysql-02MySQL主从复制官方文档MySQL主从复制(也称A/B复制)的原理Master将数据改变记录到二进制日志(binarylog)
- MySQL5.6主从复制最佳实践
weixin_34252090
数据库操作系统python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>MySQL5.6主从复制最佳实践MySQL5.6主从复制的配置环境操作系统:CentOS-6.6-x86_64MySQL版本:mysql-5.6.26.tar.gz主节点IP:192.168.31.57主机名:edu-mysql-01从节点IP:192.168.31.59主机名:edu-mysql-02MySQL主从复制官方文档http://d
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
人工智能
基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- S32K144外设实验(二):ADC单通道单次采样(软件触发)
上层精灵的赞美诗
#S32K144的外设基础实验单片机嵌入式硬件eclipsemcu笔记
文章目录1.概述1.1理论回顾1.1.1时钟系统1.1.2采样通道1.2实验目的2.配置与代码编写1.概述1.1理论回顾S32K144的ADC应该说是特别灵活,笔者采用循序渐进的方式来学习使用这个很重要的外设。在《入门笔记系列》专栏中对用户手册进行了翻译和解读,这里在回顾一下ADC的基本功能,第一次实验我们不使用过于复杂的触发方式。只使用一个通道来理解S32K144的ADC。1.1.1时钟系统首先
- 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