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Ai多利
机器学习人工智能
2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。运筹优化,也称为运筹学或运营管理,是应用数学的一个分支,它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域,它们相互补充,为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
- 在 .docx 中键入正确的数学符号
文章目录\not\perp...做项目需要使用.docx写复杂的数学公式。虽然Word和WPS都已经支持LaTex代码,但是支持的很差劲(╬ ̄皿 ̄),许多符号无法生成。\not\perp为了输入⊥̸\not\perp⊥符号,需要依次执行:插入-符号字体:CambriaMath插入Unicode+22A5(⊥\perp⊥符号)插入Unicode+0338(⋅̸\not\sdot⋅组合符号)…
- 【刚考完的真题】2025年全国青少年信息素养大赛—图形化编程挑战赛-复赛/省赛真题(小高组)——谢尔宾斯基地毯
部分地区的信息素养大赛图形化复赛已考完,还没考的小伙伴可以去做做,看看难度如何~谢尔宾斯基地毯谢尔宾斯基是波兰的一名数学家,他发现了一种“自相似”的图形——谢尔宾斯基地毯,构造方法如下:(1)取一个实心的正方形(2)将其划分为9个相等的小正方形(3)移除中间的小正方形,留下周围的8个小正方形(4)对这8个小正方形重复上述操作,每次迭代都会让结构变得更加复杂。具体要求对画笔进行编程,不要对画笔的初始
- 【动态规划】一次性整理子序列问题题型系列,八个例题实战详细解析 (包含我自己精心整理的动态规划解题思路)
ngioig
动态规划leetcode算法职场和发展后端
前言最近刷了子序列系列的题型,一共八个力扣题,这里对子序列问题进行一个简单的总结,全是动态规划的解法,当然里边有些题选有更优的解法。1.动态规划解题思路动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种在计算机科学和数学中用于解决最优化问题的方法。它特别适用于可以分解为互相重叠的子问题的问题,并且这些子问题的解可以被存储起来以避免重复计算,从而提高效率。首先,我们要熟悉动态规划的套路也要
- happy-llm 第二章 Transformer架构
weixin_38374194
transformer深度学习人工智能学习
文章目录一、注意力机制核心解析1.1注意力机制的本质与核心变量1.2注意力机制的数学推导1.3注意力机制的变种实现1.3.1自注意力(Self-Attention)1.3.2掩码自注意力(MaskedSelf-Attention)1.3.3多头注意力(Multi-HeadAttention)二、Encoder-Decoder架构详解2.1Seq2Seq任务与架构设计2.2核心组件解析2.2.1前馈
- 九章数学体系开源工程白皮书
《九章数学体系开源工程白皮书》前言:从公理冲突到场景适配的计算革命传统计算系统深陷“体系冲突陷阱”:阿基米德体系以“无穷可分”“绝对无穷不可达”为公理,适合描述开域,然而,99%以上的物理闭域场景(如星系边界、原子结构)是闭域。因“开域无穷假设”与“闭域有限性”的本质矛盾,必然产生类似芝诺悖论的逻辑错误——暗物质谜题、量子叠加态的概率描述、高维空间假设,本质上都是这种“公理-场景错配”的产物。如同
- Python pip配置全局镜像源
Python编程之道
Python人工智能与大数据Python编程之道pythonpip网络ai
Pythonpip配置全局镜像源关键词:Python、pip、全局镜像源、配置、国内镜像摘要:本文详细介绍了Python中pip配置全局镜像源的相关内容。首先阐述了配置全局镜像源的背景和目的,接着解释了核心概念,包括pip和镜像源的原理。然后详细说明了配置全局镜像源的具体操作步骤,包括不同操作系统下的配置方法,并给出了相应的Python代码示例。同时,还讲解了相关的数学模型(虽然在本主题中数学模型
- 面向高校的人工智能通识教育课程实验设计方案
武汉唯众智创
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一、前言2018年,教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》,明确提出“重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合,探索‘人工智能+X’的人才培养模式”。过去,人工智能教育多集中于研究生阶段,本科生接触机会相对有限。2019年,教育部批准35所高校增设“人工智能”本科专业,这标志着人工智能正式纳入本科教育体系。如今,人工智能课程大多是计
- 分布式领域后端服务的限流算法实现
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战分布式算法wpfai
分布式领域后端服务的限流算法实现关键词:分布式系统、限流算法、令牌桶、漏桶、滑动窗口、Redis、高并发摘要:本文深入探讨分布式系统中后端服务的限流算法实现。我们将从基础概念出发,详细分析各种限流算法的原理和适用场景,包括计数器算法、滑动窗口算法、令牌桶算法和漏桶算法。文章将提供Python实现代码和数学建模,并通过实际案例展示如何在分布式环境中使用Redis实现高效的限流机制。最后,我们将讨论限
- 隐形水印嵌入技术详解
参考资料HTML文本对齐方式HTML符号实体HTML用于联系信息的HTML用于著作标题的HTML有序列表HTML注释HTML表格表头单元格HTML数学符号隐形水印嵌入技术详解(含HTML代码示例)1.图片水印技术1.1频域水印(DCT变换)//使用canvas处理图像functionembedDCTWatermark(imageData,watermarkText){constblockSize=
- java鸡兔同笼代码
【聚创网】源码分享
java开发语言
鸡兔同笼问题是一个经典的数学问题,可以用Java编写一个程序来解决。以下是一个简单的Java代码示例:importjava.util.Scanner;publicclassChickenRabbit{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscanner=newScanner(System.in);System.out.println("请输入头的数量:
- LeetCode643. 子数组最大平均数 I
题目分析本题要求找出一个长度为k的连续子数组,使其平均值最大。由于平均值由子数组和决定,问题转化为寻找最大子数组和(再除以k)。解题思路滑动窗口技巧:先计算第一个窗口(0到k-1)的元素和。将窗口向右滑动(每次移动一位):减去窗口左侧离开的元素加上窗口右侧新增的元素在滑动过程中记录窗口和的最大值。数学优化:平均值=窗口和/k最大化平均值⇨最大化窗口和最终结果=最大窗口和÷k(注意转换为double
- GPT在AI原生应用领域的无限潜力
GPT在AI原生应用领域的无限潜力关键词:GPT、AI原生应用、自然语言处理、无限潜力、应用场景摘要:本文深入探讨了GPT在AI原生应用领域所展现出的无限潜力。首先介绍了相关背景知识,包括GPT的基本概念和AI原生应用的定义。接着详细解释了GPT的核心概念,以及它与AI原生应用的紧密联系。通过数学模型和公式对GPT的工作原理进行了阐述,并给出了实际的代码案例。还探讨了GPT在多个实际应用场景中的表
- NumPy-核心函数np.matmul()深入解析
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-核心函数np.matmul深入解析一、矩阵乘法的本质与`np.matmul()`的设计目标1.数学定义:从二维到多维的扩展2.设计目标二、`np.matmul()`核心语法与参数解析函数签名核心特性三、多维场景下的核心运算逻辑1.二维矩阵乘法:基础用法2.一维向量与二维矩阵相乘3.高维数组:批次矩阵乘法4.广播机制下的形状匹配四、与`np.dot()`和`*`运算符的核心区别1.对比`
- c语言——数组
晚云与城
c语言算法数据结构
目录1.数组的概念2.⼀维数组的创建和初始化3.⼀维数组的使用4.⼀维数组在内存中的存储5.sizeof计算数组元素个数6.⼆维数组的创建7.⼆维数组的初始化8.⼆维数组的使用9.⼆维数组在内存中的存储10.C99中的变长数组1.数组的概念数组是一组相同类型元素的集合(能与数学中的集合联想起来理解)。主要目的之一是能够批量存储多个相同类型的数据,让其更容易解决批量操作的问题。1.放1个或多个数据,
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- 深入解析VAE:从理论到PyTorch实战,一步步构建你的AI“艺术家”
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摘要:你是否好奇AI如何“凭空”创造出从未见过的人脸或画作?变分自编码器(VAE)就是解开这一谜题的关键钥匙之一。本文将带你从零开始,深入浅出地剖析VAE的迷人世界。我们将用生动的比喻解释其核心思想,拆解其背后的数学原理(KL散度与重参数技巧),并最终用PyTorch代码手把手地构建、训练和可视化一个完整的VAE模型。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,相信这篇文章都能让你对生成模型有一个全新的
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0006:SVM(支持向量机)详细原理
言析数智
数据挖掘常见面试题支持向量机数据挖掘算法SVM
文章大纲SVM(支持向量机)原理:用最通俗的话讲清楚1.核心思想:找一条“最安全”的分界线2.数学背后的“人话”逻辑3.处理“分不开”的情况:核函数的魔法4.为什么SVM有时比神经网络“聪明”?`5.SVM的优缺点:适合什么场景?`6.一句话总结SVM7.SVM常见的面试知识点除了原理相关内容外**1.硬间隔SVM的数学表达****2.软间隔SVM的数学表达****3.拉格朗日对偶问题推导****
- RabbitMQ消息队列在大数据系统中的实战应用案例
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RabbitMQ消息队列在大数据系统中的实战应用案例关键词:RabbitMQ、消息队列、大数据系统、实战案例、高并发处理、分布式架构、数据管道摘要:本文深入探讨RabbitMQ消息队列在大数据系统中的核心应用场景,结合具体技术实现和实战案例,详细解析其在数据采集、实时处理、异步解耦等关键环节的技术优势。通过架构设计原理、核心算法实现、数学模型分析和项目实战,展示如何利用RabbitMQ构建高可靠、
- 牛客周赛 Round 59(思维、构造、数论)
mldl_
数据结构与算法算法数论逆序数构造对角线处理范德蒙恒等式
文章目录牛客周赛Round59(思维、构造、数论)A.TDB.你好,这里是牛客竞赛C.逆序数(思维)D.构造mex(构造)E.小红的X型矩阵F.小红的数组回文值(数论、范德蒙恒等式)牛客周赛Round59(思维、构造、数论)E题,对于对角线的处理,常用。F题,范德蒙恒等式推论的应用。A.TD简单数学题。#includeusingnamespacestd;intmain(){doublen,m;ci
- 【深度学习】一文彻底搞懂前向传播(Forward Pass)与反向传播(Backward Pass)
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习人工智能机器学习
【深度学习】一文彻底搞懂前向传播(ForwardPass)与反向传播(BackwardPass)摘要:在深度学习的星辰大海中,无论模型多么复杂,其训练过程都离不开两大核心支柱:前向传播(ForwardPass)和反向传播(BackwardPass)。理解这两个概念,就等于拿到了解开神经网络训练奥秘的钥匙。本文将用最直白易懂的方式,并结合规范的数学表达,为你彻底讲透这两个基本而又重要的过程。文章目录
- 【Pytorch学习笔记(三)】张量的运算(2)
一、引言在《张量的运算(1)》中我们已经学习了几种张量中常用的非算数运算如张量的索引与切片,张量的拼接等。本节我们继续学习张量的算术运算。二、张量的算术运算(一)对应元素的加减乘除在PyTorch中,张量的对应元素的算术运算包括加法、减法、乘法、除法等常见的数学运算。这些运算可以对张量进行逐元素操作(element-wise),也可以进行张量之间的广播运算(broadcasting)。1.逐元素操
- TensorFlow 零基础入门:手把手教你跑通第一个AI模型
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人工智能人工智能tensorflowpython机器学习深度学习分类
今天用最直白的语言,带完全零基础的同学走进TensorFlow的世界。不用担心数学公式,先学会"开车",再学"造车"!1.准备工作:安装TensorFlow就像玩游戏需要先安装游戏客户端一样,我们需要先安装TensorFlow。打开你的电脑(Windows/Mac都行),按下Win+R,输入cmd打开命令提示符,然后输入:pipinstalltensorflow看到"Successfullyins
- gesp c++ 七级知识点
以下是根据GESPC++七级考试大纲的超详细知识点解析与代码实现,涵盖数学函数、复杂动态规划、图论算法、哈希表等核心内容,每个知识点均包含概念说明、应用场景、使用方法、优缺点及完整代码示例。一、数学库函数1.1三角函数概念:sin(x)、cos(x)、tan(x)分别计算弧度为x的正弦、余弦、正切值。应用场景:几何计算、物理运动模拟、图形学。代码示例:#include#includeusingna
- 数学视频动画引擎Python库 -- Manim Voiceover 安装 Installation
文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不构成任何投资建议。ManimVoiceover是一个为Manim打造的专注于语音旁白的插件:直接在Python中添加语音旁白:无需使用视频编辑器,即可为Manim视频添加语音旁白。在渲染期间录制旁白:通过简单的命令行界面(参见RecorderService),可使用麦克风在渲染过程中录制语音旁白。使用AI生成旁白:利用多种
- 【Python打卡Day48】随机张量与广播机制@浙大疏锦行
可能是猫猫人
Python打卡训练营内容python开发语言
在继续讲解模块消融前,先补充几个之前没提的基础概念尤其需要搞懂张量的维度、以及计算后的维度,这对于你未来理解复杂的网络至关重要一、随机张量的生成在深度学习中经常需要随机生成一些张量,比如权重的初始化,或者计算输入纬度经过模块后输出的维度,都可以用一个随机函数来实现需要的张量格式,而无需像之前一样必须加载一张真实的图片。“张量”概念它听起来可能有点抽象,但在数学和物理学(尤其是广义相对论、连续介质力
- 浅谈边缘计算与 CDN 融合发展趋势
目录前言一、边缘计算与CDN技术概述1、边缘计算:靠近数据源的高效处理2、CDN:内容分发的加速引擎二、边缘计算与CDN融合的优势1、更低的延迟与更快的响应速度2、减轻云数据中心负载3、提高数据安全性4、优化资源分配三、融合面临的挑战1、节点部署与维护难题2、数据同步与一致性问题3、跨域互操作与标准化缺失四、融合发展趋势1、深度融合与协同优化2、智能化与自动化管理3、安全和隐私保护强化4、跨领域应
- 数学视频动画引擎Python库 -- Manim Voiceover 快速入门 Quickstart
文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不构成任何投资建议。ManimVoiceover是一个为Manim打造的专注于语音旁白的插件:直接在Python中添加语音旁白:无需使用视频编辑器,即可为Manim视频添加语音旁白。在渲染期间录制旁白:通过简单的命令行界面(参见RecorderService),可使用麦克风在渲染过程中录制语音旁白。使用AI生成旁白:利用多种
- OpenGL: OpenGL+Qt实现介绍 (一)
程序员小马兰
OpenGL+Qt计算机视觉图形渲染前端
一、通过这个教程我们能学到什么?1、计算机图形学的基础知识。2、使用OpenGL在QT中进行编程。3、使用OpenGL做出一些很酷的效果。二、需要哪些预备知识?1、熟悉C++编程语言、Qt基本操作。2、数学基础知识(线性代数、几何、三角学)。三、为什么要学习OpenGL?各种三维图形引擎,原理都类似,几乎没什么差别,学好了OpenGL对Unity3D、虚幻引擎、OSG、webGL等的使用都会有巨大
- spring boot + caffeine使用
月光一族吖
springbootspringjava
一、Caffeine缓存背景Caffeine是一个高性能、可扩展的Java缓存库,由Google的BenManes开发。Caffeine基于ConcurrentHashMap设计,采用了近似LRU(LeastRecentlyUsed,最近最少使用)算法,以实现高速缓存淘汰策略。Caffeine广泛应用于各类Java项目中,作为一种提高数据读取性能的优秀解决方案。二、Caffeine缓存优点与缺点优
- 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
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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