- Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程
宋13810279720
动作捕捉机器人人工智能
人工智能与机器人技术的飞速发展让人型机器人逐渐从科幻概念转变为现实应用,成为未来智能生活的重要组成部分。为了实现人型机器人动作的精准与流畅,惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器(如加速度计、陀螺仪等)捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术,惯性动捕不受环境光线和空间限制,具有更高的便携性和灵活性。在人型机器人AI训练过程中,惯性动捕技术能够实时捕
- Spring Boot(8)深入理解 @Autowired 注解:使用场景与实战示例
綦枫Maple
#SpringBootspringbootlog4j后端
搞个引言在Spring框架的开发中,依赖注入(DependencyInjection,简称DI)是它的一个核心特性,它能够让代码更加模块化、可测试,并且易于维护。而@Autowired注解作为Spring实现依赖注入的关键工具,给咱们开发者提供了极大的便利。本文将通过具体的示例详细介绍@Autowired注解的多种使用场景,帮助你更好地掌握这一重要注解~一、构造函数注入1.1基本原理当一个类依赖于
- 【AI论文】随机鹦鹉在大型语言模型(LLM)之肩:物理概念理解的总结性评估
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:我们以系统的方式探讨了一个被广泛提及的问题:大型语言模型(LLM)真的理解它们所说的话吗?这与人们更为熟悉的术语“随机鹦鹉”息息相关。为此,我们提出了一项总结性评估,针对一项精心设计的物理概念理解任务——PhysiCo。我们的任务通过使用网格格式的输入来抽象描述物理现象,从而缓解了记忆问题。这些网格代表了不同层次的理解,从核心现象、应用实例到网格世界中其他抽象模式的类比。对我们任务的全面研究
- LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法(收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析)
chenweiPhD
人工智能深度学习语言模型架构
Meta在周四(4月18日)发布了其最新大型语言模型LLaMA3。该模型将被集成到其虚拟助手MetaAI中。Meta自称8B和70B的LLaMA3是当今8B和70B参数规模的最佳模型,并在推理、代码生成和指令跟踪方面有了很大进步。(点赞是我们分享的动力)--------------------------------------------------主编作者陈巍博士,高级职称,曾担任华为系相关自
- spiking neural network概念学习
Zaгathustra
科研工作深度学习神经网络机器学习
我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
- 第二章:13.1 机器学习的迭代发展
望云山190
机器学习人工智能
目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
- 【Spring Boot】Spring Boot解决循环依赖
m0_54851477
面试学习路线阿里巴巴springbootjavaspring
目录循环依赖一、前言二、Bean的创建过程三、循环依赖检测机制3.1实例化阶段3.2属性填充阶段3.3依赖注入循环依赖一、前言环依赖是指两个或者多个bean互相依赖对方,从而形成一个闭环。例如:BeanA依赖于BeanB,而BeanB又依赖于BeanA。可能会导致Spring在尝试创建这些bean实例时出现问题,因为他们互相等待对方被创建,最终导致应用程序无法启动。Spring是如何发现这种循环依
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- 一、大模型微调的前沿技术与应用
伯牙碎琴
大模型微调人工智能大模型微调Deepseek
大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型(如GPT、BERT、T5等)的广泛应用,大模型微调(Fine-Tuning,FT)成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。通过微调,开发者可以根据实际需求调整预训练模型的参数,使其更好地适应特定应用场景。本文将介绍大模型微调技术的前沿发展,分析不同微调方法的特点、适用场景以及优缺点,并对它们进行系统分类。微调技术的重要性大模型微调能够帮助开发者根据
- 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
ywfwyht
自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集(如驾驶指令、传感器数据等),并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON,包含输入文本(传感器/场景描述)和输出控制指令://data/
- 第一天:爬虫介绍
朱剑君
Python爬虫训练营爬虫python
每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中,对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习,完全免费。键盘为桨,代码作帆。这趟为期30天左右的Python爬虫特训即将启航,每日解锁新海域:从Requests库的浪花到Scrapy框架的深流,从反爬迷雾中的破局到数据清洗的澄澈。我们拆解网页结构如同解读星图,让XPath与正则表达式化作导航罗盘。每个深夜的代码调试,终将凝结成破晓时的
- 第三天:爬取数据-urllib库.
朱剑君
Python爬虫训练营python爬虫
每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中,对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习,完全免费。键盘为桨,代码作帆。这趟为期30天左右的Python爬虫特训即将启航,每日解锁新海域:从Requests库的浪花到Scrapy框架的深流,从反爬迷雾中的破局到数据清洗的澄澈。我们拆解网页结构如同解读星图,让XPath与正则表达式化作导航罗盘。每个深夜的代码调试,终将凝结成破晓时的
- 如何使用DeepSeek训练模型
LCG元
大模型人工智能
目录准备工作硬件要求软件环境数据收集与预处理数据收集数据预处理模型构建与训练模型构建模型训练模型评估与调优评估指标调优方法部署与应用部署方式应用集成✍️相关问答DeepSeek模型在医疗领域的具体应用案例有哪些?临床辅助诊疗:医患关系的连接桥梁:医疗科研的学术助手:医疗服务体系革新:医学影像诊断:药物研发:基层医疗能力提升:医疗机器人智能化:如何利用DeepSeek进行多模态数据分析?脑图使用De
- CAMEL: 一个高度抽象的框架,依赖底层实现来完成任务
gs80140
基础知识科谱AI人工智能
CAMEL:一个高度抽象的框架,依赖底层实现来完成任务CAMEL(ComposableandModularExecutionLayers)框架是一个高度抽象的开发架构,设计理念旨在简化复杂系统的开发过程。通过将系统分解为多个模块化、可组合的执行层,CAMEL能够提供灵活的结构,方便开发者根据需求进行配置和扩展。尽管框架本身提供了强大的抽象层,但它在实际运行时依赖于一些底层实现来处理具体的任务和计算
- 文本生成型人工智能:逻辑算法与文字组合的重构艺术
Somnolence.·.·.·.
人工智能人工智能算法重构人机交互aichatgpt
引言在数字化浪潮的推动下,文本生成型人工智能(如GPT系列、Claude、Deepseek等)正逐步从技术工具演化为人类社会的"数字镜像"。其本质并非简单的文字堆砌,而是基于算法逻辑对海量语言数据的学习与重组。这一过程既模仿了人类的思维模式,又受制于技术基础设施的物理边界。以下从三个维度解析其运行逻辑与技术哲学。一、数据训练:从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
- DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道!
Robot251
重构机器人人工智能科技自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek(深度求索)以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世,火遍并震撼全球科技圈;DeepSeek展现出来的核心竞争力,除了低成本及推理能力,更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型;而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日,公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
- 大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南
知来者逆
LLM深度学习人工智能自然语言处理DeepSeekSFT微调
概述大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上,使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练,以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法,能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型(LLM)的微调中,有几种常见的方法,包括SFT(监督微调)、LoRA(低秩适应)、P-tuningv2和**Fre
- Deepseek详细的自我介绍
welcome_123_
人工智能
###**DeepSeek:中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔,核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室,团队在NLP、分布式训练、模型压缩等领域发表顶会论文超200篇。研发理念聚焦三个核心:-**高效性**:通过模型架构创新(如MoE)实现“小参数量,大性能”。-**可控性**:内置可解释性模块
- (15-3)DeepSeek混合专家模型初探:模型微调
码农三叔
训练RAG多模态)人工智能Deekseep深度学习大模型transformer
3.4模型微调在本项目中,微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具,用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。支持加载特定任务的数据、对数据进行预处理和编码,以及通过多种配置选项(如LoRA量化、分布式训练等)对模型进行高效训练。用户可以根据自己的需求,通过命令行参数或配置文件调整微调策略,以优化模型在特定任务或数据集上的性能。3.4.1微调原理在DeepSeek-MoE
- 全国通用初中数学《50大几何模型精讲》免费分享!
小小怪下士yeah
算法
自取链接:https://pan.baidu.com/s/1Mj_nJitAqNnYdX7gWvN_qA?pwd=Qx6a提取码:Qx6a【涵盖中考必考模型】手把手教你吃透初中几何!✅8字型旋转妙解✅将军饮马最短路✅截长补短技巧大全✅手拉手模型全拆解......(共50种核心解题模板)【为什么你需要这份资料?】❶全网独家中考高频模型合集❷图解+口诀记忆零基础也能开窍❸附赠典型例题详解拒绝一听就会一
- deepseek官方常用提示库
安替-AnTi
deepseek提示词代码
文章目录代码改写提示词样例输出问题分析解决方法优化后的代码方法一:记忆化递归方法二:迭代法解释总结代码代码解释提示词样例输出代码逻辑解释功能说明总结代码代码改写对代码进行修改,来实现纠错、注释、调优等。提示词USER下面这段的代码的效率很低,且没有处理边界情况。请先解释这段代码的问题与解决方法,然后进行优化:deffib(n):ifn")completion=client.chat.complet
- 本地DeepSeek模型GGUF文件转换为PyTorch格式
搏博
pytorch人工智能python机器学习windows深度学习
接前文,我们在本地Windows系统上,基于GGUF文件部署了DeepSeek模型(DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf版本),但是GGUF是已经量化的版本,我们除了对其进行微调之外,无法对其训练,那么还有没有其他办法对本地的GGUF部署的DeepSeek模型进行训练呢?今天我们就反其道而行之,将GGUF文件转换为PyTorch格式再训练。前提:已经部署好了Deep
- 微信视频号中的“多位朋友看过”是真的有朋友看过,还是系统分析过大数据后推荐的?
cda2024
微信大数据
不知道你有没有注意到,在微信视频号里,经常会出现“多位朋友看过”的提示。这一行小字往往能勾起人们的好奇心,让人不由自主地想要点击观看。那么,这究竟是不是真的意味着我们的朋友确确实实地浏览过这些视频呢?今天,我们就来聊聊这个话题。一、社交网络背后的算法在探讨这个问题之前,我们首先得了解一下社交网络平台背后的算法原理。社交网络平台的推荐机制主要依赖于大数据分析技术,通过用户的行为习惯、兴趣偏好等多维度
- 给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化
利万国潮科技 A9.36(asi智神版)
经验分享
我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数:考试得分计算器****场景**:你是个教练,训练学生投篮-**核心作用**:每次投篮训练后,自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子**:-**均方误差(MSE)**:记录每次投篮偏离篮筐的距离(比如差30cm记0.3分,差50cm记0.5分),最后算平均分-**交叉熵损失**:专用于选择题考试(比如识别猫狗图片),答错一题扣2分
- AI 大模型创业:如何利用市场优势?
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型创业:如何利用市场优势?1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,大模型(LargeModels)在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型,如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练,具备强大的泛化能力和适应性,能够广泛应用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、生成对抗网络(GAN)等多个领域。然而,
- 微软AutoGen高级功能——Memory
梦丶晓羽
pythonAutoGenmicrosoft人工智能
介绍大家好,博主又来给大家分享知识了。这次又要给大家分享什么呢?哈哈。这次要给大家分享的是微软AutoGen框架的高级且重要的功能:Memory。在微软AutoGen中,Memory(记忆)是一个重要概念,它主要用于存储和管理智能体之间交互的历史信息,有助于智能体在对话和协作过程中参考过往内容,以更智能地推进任务。那我们直接进入正题。Memory在几种用例中,维护一个有用事实的存储库是很有价值的,
- YOLOv1 损失函数
余将董道而不豫兮
YOLO神经网络python深度学习人工智能机器学习计算机视觉
相关文章YOLOv1论文简要YOLOv1数据集加载YOLOv1损失函数YOLOv1模型构建与训练YOLOv1目标检测项目地址:YOLOv1VOC2007笔者训练的权重地址:阿里云盘分享10秒文章速览对于YOLOv1的损失函数,使用Python程序实现损失函数的计算关于损失函数的计算,在《YOLOv1论文简要》一文中已经进行了较详细的解释。只不过,在本文中,需要以代码的形式表达出来平方和误差在YOL
- labelme转YOLOv8、YOLOv5 标签格式 标注数据
一颗小树x
YOLO目标检测实践应用labelmeYOLOv8YOLOv5标签格式标注数据
前言本文分析将labelme的标签,转为YOLOv8、YOLOv5的格式,实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式,然后了解labelme标签格式,最近实现数据格式转换。1、YOLOv8和YOLOv5标签格式YOLOv8的标签格式与YOLOv5基本相同,使用一种简单的txt文本格式,来存储每个图像的标注数据。每个图像对应一个文本文件,这些文本文件与图像文件位于同一目录并且具有相同的
- yolov8(8.2.10)+deepsort(demo)
fengsongdehappy
YOLO
只需要训练好yolov8的检测模型然后调用:results=model.track(frame,persist=True)#执行跟踪,persist=True表示持续跟踪。保持同一个人在多帧画面的id一就可以完整代码:importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromcollectionsimportdefaultdict#框的中心点的历史轨
- Java建造者模式详解
king-agic
JAVA经验分享设计模式
Java中的建造者模式(BuilderPattern)是一种创建型设计模式,它被设计用于解决对象创建过程中的复杂性和灵活性问题。当对象的创建过程过于复杂,或者对象的创建依赖于多个选项参数,这些参数可能有默认值,或者参数的数量和类型可能会变化,那么使用建造者模式可以提供一个更清晰、更灵活的解决方案。产生原因过多的构造函数参数:当一个类需要很多的构造参数,特别是当某些参数是可选的时候,构造函数会变得很
- 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
sqlHibernate框架ibatisorm
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
PHPusortuasort
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:
<!-- spring加载资源文件 -->
<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
javajava 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
javaWebwindowscachememcached
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
androidcoverflow
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
javaHibernate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
JavaScripthtmlandroid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 >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
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
POJOjava 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