- 2025年新出炉的MySQL面试题
长风清留扬
150道MySQL高频面试题mysql数据库面试sql
作者简介:CSDN\阿里云\腾讯云\华为云开发社区优质创作者,专注分享大数据、Python、数据库、人工智能等领域的优质内容个人主页:长风清留杨的博客形式准则:无论成就大小,都保持一颗谦逊的心,尊重他人,虚心学习。✨推荐专栏:Python入门到入魔,Mysql入门到入魔,Python入门基础大全,Flink入门到实战若缘分至此,无法再续相逢,愿你朝朝暮暮,皆有安好,晨曦微露道早安,日中炽热说午安,
- 精选了几道MySQL的大厂面试题,被提问的几率很高!
长风清留扬
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- 智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的智慧引擎
我的运维人生
运维运维开发技术共享
智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的智慧引擎在数字化转型的大潮中,企业运维管理正经历着从传统手动运维向智能化、自动化运维的深刻转变。智能运维分析决策系统(AIOps,ArtificialIntelligenceforITOperations)作为这一转变的核心驱动力,通过融合大数据、机器学习、人工智能等先进技术,实现了对运维数据的深度洞察与智能决策,极大地提升了运维效率与质量,为企业数字业务的连
- ChatGPT是强人工智能吗?
呵呵爱吃菜
chatgpt人工智能
ChatGPT是强人工智能吗?本文从人工智能发展的三个阶段的角度,分析当前强大的AI大模型所处的阶段,并通过对比各阶段的定义,明确各阶段的特点和未来发展方向;NarrowAI(弱人工智能)、AGI(人工通用智能)和ASI(人工超级智能)代表了人工智能发展的三个不同阶段,它们在智能水平、任务范围和应用场景上存在显著差异。以下是它们的总结与对比:1.定义与特点类型NarrowAI(弱人工智能)AGI(
- GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系
surfirst
LLMai语言模型chatgpt
简介近年来,人工智能技术飞速发展,特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型,而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本,专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。在这篇文章中,我们将详细比较GPT-4、GPT-4O和GPT-4O-mini的区别与联系,帮助开发者更好地选择适合的模型。GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型,具备强大的生成和理解能力,适
- 讯飞绘镜(ai生成视频)技术浅析(一)
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—技术综述人工智能AIGC深度学习
讯飞绘镜(也称为星火绘镜)是科大讯飞推出的一款基于人工智能技术的短视频创作平台,旨在通过先进的AI技术简化视频创作流程,让用户能够轻松将创意转化为高质量的视频内容。以下是对讯飞绘镜相关技术、工作原理及具体实现的详细介绍:一、核心技术讯飞绘镜的核心技术主要依托于科大讯飞的星火大模型,并结合了多种先进的AI技术,包括:1.大模型技术:基于讯飞星火大模型,为脚本生成、分镜生成等提供基础能力支持。该模型能
- 第72期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.从孤立指令到互动鼓
- Coze,Dify,FastGPT,对比
云连山
AI编程AI编程
在当今AI技术迅速发展的背景下,AIAgent智能体成为了关键领域,Coze、Dify和FastGPT作为其中的佼佼者,各有千秋。平台介绍-FastGPT:由环界云计算公司发起,是基于大语言模型(LLM)的开源知识库问答系统。其亮点是支持Flow可视化工作流编排,在知识问答领域表现出色,拥有庞大用户群体,包括数百家企业付费客户等。网址为https://fastgpt.cn/。-Dify:苏州语灵人
- 开发基于WebRTC和OpenAI实时API的AI语音助手框架:技术解析与最佳实践
花生糖@
AIGC学习资料库webrtc人工智能
随着人工智能(AI)和实时通信技术的发展,构建一个能够提供即时响应、多语言支持以及个性化用户体验的AI语音助手变得越来越重要。本文将深入探讨如何使用现代Web技术和先进的AI工具开发这样一个语音助手框架,具体来说,我们将基于Next.js、WebRTC和OpenAIAPI创建一个高效且用户友好的解决方案。技术架构主框架-Next.js选择Next.js作为主框架不仅因为它提供的服务端渲染(SSR)
- 深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo
- 国外各领域专家学者的一些谏言:如何使AI代理架构变得成功
强哥之神
人工智能语言模型AI代理智能体大模型Agent
最近在研究AI代理架构为什么比较难落地,看到有一篇文章是关于各领域专家学者对AI代理架构的一些看法,值得关注。我将其整理成了中文,大家可一起细品各家观点,全文如下。代理型人工智能被寄予厚望,其潜力在于能够独立完成复杂任务。然而,目前该领域的炒作热潮远超实际成功案例,背后原因复杂多样。“2024年,AI代理已成为众多供应商的营销热词。但对于用户组织而言,代理技术还处于早期探索阶段,充满好奇心与实验性
- AI大模型提示工程(prompt)从入门到精通(非常详细),看这一篇就够了!!!
功城师
人工智能prompt深度学习大模型自然语言处理AI大模型提示词工程
在大模型领域,输入通常被称为“提示词”(prompt),它们是引导LLM(大语言模型)生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说,一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。提示工程(promptengineering)正是关于如何为特定任务构建能够充分发挥大模型能力的prompt技巧。本文将深入探讨提示工程,内容涵盖基本原理、一些重要概念以及常用的辅助工具。1.基本原理设计高
- PyQt6医疗多模态大语言模型(MLLM)实用系统框架构建初探(下.代码部分)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发python健康医疗pythonpyqt语言模型人工智能
医疗MLLM框架编程实现本医疗MLLM框架结合Python与PyQt6构建,旨在实现多模态医疗数据融合分析并提供可视化界面。下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。6.1数据预处理在医疗MLLM框架中,多模态数据的预处理是非常关键的一步,它直接影响到后续模型的训练效果和性能。我们需要对医学影像、文本数据和音频数据分别进行预处理,以确保数
- 【人工智能时代】- 开源向量数据库比较:Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate
xiaoli8748_软件开发
人工智能时代人工智能开源数据库
语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较,希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。什么是向量数据库?向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库,高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度,根据数据的复杂性和粒度,可以从数十到
- Windows10环境下使用docker部署Dify
南南的sky
容器运维AIGC
前言最近带教导师让使用dify做一些工程项目,我在此之前没用过dify,也不知道怎么部署,便花了些时间研究了一下,这篇博客的主要目的是记录如何在windows10系统上使用docker部署dify,碰到了哪些问题以及解决方案。什么是DifyDify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务(BackendasService)和LLMOps的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生
- 使用Dify搭建企业知识库聊天机器人
大模型产品经理
机器人人工智能语言模型算法自然语言处理面试
本文简介在当今数字化时代,企业知识库的建设和维护对于提升工作效率和服务质量至关重要。AI聊天机器人作为知识库的交互界面,可以提供24/7的即时服务。本文将介绍如何使用Dify这一工具快速搭建企业知识库聊天机器人,它可以当你企业的职能客服,也可以做你企业内部培训的老师。相比起传统的“智能客服”,加入大语言模型后的AI客服能更清楚用户想问什么问题,在匹配你提供的知识库的内容进行回答,这样看上去会更懂用
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
DO_Community
技术科普商业建议人工智能gpu算力DigitalOceanaiAIGC
近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
- [预训练语言模型专题] 百度出品ERNIE合集,问国产预训练语言模型哪家强
yang191919
朴素人工智能百度编程语言机器学习人工智能深度学习
本文为预训练语言模型专题系列第七篇系列传送门[萌芽时代]、[风起云涌]、[文本分类通用技巧]、[GPT家族]、[BERT来临]、[BE
- 国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗?
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能深度学习AI写作AIGC
这是一个非常有前瞻性和现实意义的问题。要回答国内AI是否有可能超过ChatGPT,我们需要从多个方面来分析,包括技术基础、数据资源、应用场景、政策支持以及人才储备等。以下是对这一问题的详细探讨:1.技术基础(1)现状国内AI技术:国内的AI技术发展迅速,尤其在深度学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。例如,百度的文心一言、阿里的通义千问等大语言模型(LLM)已经在技术上
- 线性回归——最小二乘法代数详细计算过程
在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝
机器学习和人工智能学习概述线性回归最小二乘法机器学习
Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考:最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义:通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程,就是线性回归的过程。在上图呈现的这个过程中,通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程,就是线性回归的过程。而线性回归中的「线性」代指线性关系,也就是图中所绘制的红色直线。所以,找到最适合的那一条红色直线,就成为了线性回归中需要解决的目
- 《数据孤岛:AI模型训练之殇,精度与泛化的双重困境》
人工智能深度学习
在人工智能飞速发展的当下,数据就是模型的“燃料”。从医疗影像诊断到智能交通调度,从电商推荐系统到金融风险预测,AI模型的精准度与泛化能力,决定了其在实际应用中的价值。然而,一个棘手的问题正阻碍着AI前行的步伐——数据孤岛。数据孤岛,是指在组织内部或不同组织之间,由于系统、管理或流程的原因,数据被孤立存储在不同的数据库、应用程序或部门中,彼此之间缺乏有效的连接和整合。据权威机构调研,在高度信息化的企
- 简洁明了:介绍大模型的基本概念(大模型和小模型、模型分类、发展历程、泛化和微调)
周杰伦_Jay
大模型LLMs分类数据挖掘人工智能机器学习生成对抗网络transformer算法
目录前言1、大模型的定义1.1、大模型与小模型的对比2、大模型相关概念区分2.1、基础模型(FoundationModel)2.2、超大模型(Ultra-largeModel)2.3、大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)3、大模型的发展历程3.1、萌芽期(1950-2005)3.2、探索沉淀期(2006-2019)3.3、迅猛发展期(2020-至今)4、大模型的特点5、大模型
- 2025年国内外AI大模型的API接口网址整理
weixin_56968280
人工智能语言模型
本文将盘点国内外的知名度较高的AI大模型平台,其中包括AI大语言模型和AI多模态模型,方便大家一探究竟。AI大模型的api接口有哪些作用?智能写作:可以帮忙写文章、写小说、生成广告文案、起标题,还能改写文字让内容更吸引人。实时聊天:用于做聊天机器人,比如AI角色扮演、社交陪伴AI,甚至语音助手。知识问答:像百科一样快速回答各种问题,或者为特定领域(医疗、法律等)提供专业建议。教育学习:帮助学生做题
- 自动驾驶系统研发系列—追尾风险不再隐形:解密后碰撞预警系统(RCW)的技术与应用
学步_技术
自动驾驶系统研发自动驾驶人工智能机器学习RCW
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 自动驾驶系列—自动驾驶MCU架构全方位解析:从单核到多核的选型指南与应用实例
学步_技术
自动驾驶自动驾驶单片机架构MCU
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- Corki:具身 AI 机器人的软硬件协同设计
硅谷秋水
大模型智能体计算机视觉人工智能机器人机器学习计算机视觉
24年11月来自中科院大学、美团、深圳AI机器人研究院、天津大学和中科院计算所的论文“Software-HardwareCo-DesignForEmbodiedAIRobots”。具身AI机器人有可能从根本上改善人类的生活和生产方式。使用大语言模型控制机器人这一新兴领域的持续进步关键取决于高效的计算基础。特别是,当今具身AI机器人的计算系统纯粹基于算法开发人员的兴趣而设计,其中机器人动作被划分为一
- 你知道吗?其实这些都是AI——智能聊天机器人
贫苦游商
人工智能机器人机器学习AIGC制造
智能聊天机器人AI:优化用户体验的智能助手在现代的数字化生活中,智能聊天机器人已经成为许多中国社交平台上不可或缺的一部分。这些机器人通过人工智能技术的支持,为用户提供各种互动服务,从回答常见问题到提供个性化建议,极大地提升了用户体验和平台的服务质量。智能聊天机器人AI的核心在于其强大的自然语言处理能力。通过分析用户的输入文本,这些系统能够理解用户的意图,并生成相应的回复。例如,当用户在购物平台上询
- 分享当下最热门的AI工具合集
香橙薄荷心
人工智能人工智能
1、ChatGPTChatGPT一个基于人工智能技术的虚拟助手,旨在为用户提供信息、解答问题和协助完成各种任务。我能够处理多种主题,包括但不限于科学、技术、文化、历史等领域。我的目标是为您提供准确、及时的帮助,以提升您的工作和生活效率这个,可免费使用GPT-3.5和GPT-4.0模型~推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐链接:点击直达>>>2、ChatGAIChatGAI是一个基于人工智能技术的语言模型,旨在理解
- Qwen-VL: 一种多功能的视觉-语言模型,用于理解、定位、文本阅读等
&永恒的星河&
LLMsLVLMsLLMs
论文题目:Qwen-VL:AVersatileVision-LanguageModelforUnderstanding,Localization,TextReading,andBeyond论文地址:https://arxiv.org/pdf/2308.12966github地址:https://github.com/QwenLM/Qwen-VL?tab=readme-ov-file更多技术文章可以
- RLHF技术演进:从理论突破到工程实践
XianxinMao
人工智能语言模型
标题:RLHF技术演进:从理论突破到工程实践文章信息摘要:RLHF技术作为大语言模型发展的关键突破点,在ChatGPT的成功实践中得到验证。文章深入分析了RLHF当前面临的基础设施限制和技术挑战,并介绍了TRLX这一企业级RLHF解决方案的技术架构与实践价值。通过讲述者的职业发展轨迹,展现了AI领域技术人员对专业的执着追求。文章对RLHF的现状、挑战和未来发展进行了全面剖析,为理解这一关键技术提供
- 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