- 【DeepSeek + Chatbox】本地局域网多用户协作全流程!从本地部署到高效交互,深度学习任务这样搞就对了~
磕盐小宋的日常
深度学习人工智能
文章目录『概要』『干货分享』『技术细节』『DeepSeek概述』『工作站配置』『所实现的功能』『具体实现流程』『短板与前瞻』『总结』『概要』最近团队在搞深度学习相关的研究,遇到了个头大的问题:设备依赖太重,每个人都要配备高性能硬件才能跑模型。于是我开始思考,有没有办法让大家共享资源,降低设备要求?经过一番调研和实践,我们终于打通了DeepSeek平台+Chatbox可视化界面的全流程局域网协作方案
- Anaconda配置tensorflow-gpu教程
rubisco214
tensorflow人工智能python
最近在入门tensorflow深度学习,配置环境吃了不少苦头,写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda(我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了,结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU)打开Nvidia控制面板,左上角帮助-系统信息-组件NVCUDA64.DLL后面的NVIDIACUDA12.1就是你的显卡支持的CUDA版本,去CUDA官网CUDAToolkitArchive|N
- PyTorch 常见的损失函数:从基础到大模型的应用
阿正的梦工坊
LLMPyTorchpytorch人工智能python
PyTorch常见的损失函数:从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时,损失函数(LossFunction)是不可或缺的“裁判”。它告诉模型预测结果与真实答案的差距有多大,优化器则根据这个差距调整参数。PyTorch提供了丰富而强大的损失函数接口,位于torch.nn模块中。今天我们就来聊聊几个常见的损失函数(比如nn.MSELoss和nn.CrossEntropyLoss),看看它们
- Transformer 代码剖析4 - 编码器层实现 (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、EncoderLayer-类结构定义参考:项目代码classEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob):super(EncoderLayer,self).__init__()self.attention=MultiHeadAttention(d_model=d_model,n_hea
- Python从0到100(六十八):Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合
是Dream呀
opencvpython计算机视觉
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- LSTM:解决梯度消失问题
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在深度学习领域,循环神经网络(RNN)是一种处理序列数据的强大工具。然而,RNN在处理长序列时面临着梯度消失的问题。为了解决这个问题,Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出了长短期记忆(LSTM)网络。本文将深入探讨LSTM如何解决梯度消失问题。2.核心概念与联系2.1梯度消失问题在深度神经网络中,梯度消失是一个常见的问题。当网络的层数增加时,反向传播的梯度会随着
- 基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版(视频教程+课件+源码+数据)
AI方案2025
深度学习人工智能
基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版,包含视频教程、PPT课件和源码.01项目介绍.mp402SSD算法原理回顾.mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406展示anchors.mp407计算iou值.mp408计算target.mp409定义模型.mp410模型训练.mp411预测和总结.mp412ssd生成anchor源码编写.mp413计算of
- 55、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-16、使用LSTM解决RNN梯度消失和梯度爆炸的问题,重写莎士比亚风格文章。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习rnn人工智能自然语言处理神经网络
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法:机器学习的神奇钥匙
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法算法机器学习近邻算法KNNk-近邻算法pythonscikit-learn
一、引言今天我们继续学习机器学习核心算法——K-近邻(K-NearestNeighbors,简称KNN)算法。它就像是一位经验丰富的“老江湖”,以其简单而又强大的方式,在众多机器学习任务中占据着不可或缺的地位。K-近邻算法,作为机器学习中的一种基本分类与回归方法,以其独特的“基于邻居投票”策略而闻名。它的核心思想简单易懂,就如同我们在生活中判断一个人可能的兴趣爱好时,会参考他身边最常接触的朋友们的
- 解决tensorflow-addons下载问题Could not find a version that satisfies the requirement
猪猪家的小可爱
AIpython机器学习机器学习人工智能算法
由于要用到tensorflow-addons,所以需要安装对应的库。遇到的问题是:ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtensorflow-addons(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundfortensorflow-addons网上有很多说是pip源的原因,所以
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)详细解释(带示例)
浪九天
人工智能理论支持向量机算法机器学习
目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法,可用于分类和回归任务。在分类问题中,SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本分隔开来,并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。这个超平面被称为最大间隔超平面,而那些离超平面最近的样本点被称为支持向量,它们决定了超平面的位置和方向。线性可分情况当数据是线性可分的,即存在一
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
人工智能githubpython机器学习
以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
- 深入详解人工智能机器学习:强化学习
猿享天开
人工智能基础知识学习人工智能机器学习强化学习
目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中的一个重要领域,其核心目标是通过与环境的交互学习如何采取行动以最大化累积奖励。与监督学习不同的是,强化学习不依赖于给定的输入输出对,而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化
- JS宏案例:在wps编辑器中玩numpy
jackispy
JS宏实例numpy数据分析javascript
NumPy是Python中用于科学计算的一个基础库,它提供了大量的数学函数工具,尤其是用于高效处理大型多维数组和矩阵。NumPy是Python数据分析、机器学习、科学计算等领域中不可或缺的一部分。然,在wps的js宏编辑器中,并没有这样一个模块或是全局对象,但是,问题不大,我们可以手搓一个。不过,要使用JS完全模拟python中的numpy是比较困难的,工作量也非常的大,我们可以适当简化一下,如只
- 机器学习:强化学习的epsilon贪心算法
田乐蒙
PythonML机器学习贪心算法人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,旨在通过与环境交互,使智能体(Agent)学习如何采取最优行动,以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同,强调试错探索(Exploration-Exploitation)以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述:机器处于环境EEE中,状态空间XXX,其中每个状态x∈Xx\inXx∈X是
- 自然语言处理入门:从基础概念到实战项目
范范0825
自然语言处理人工智能
自然语言处理入门:从基础概念到实战项目一、引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能的重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着大数据和深度学习的发展,NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。本文将从NLP的基础概念入手,逐步介绍关键技术,最终通过一个完整的实战项目帮助读者掌握如何在实际应用中使用NLP
- Python深度学习实践:使用TensorFlow构建图像分类器
Evaporator Core
Python开发经验python深度学习tensorflow
摘要随着深度学习技术的飞速发展,图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架,从零开始构建一个简单的图像分类器。我们将深入探讨卷积神经网络(CNN)的基本原理,实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型,并通过实战代码演示整个过程,最终展示模型的训练与评估。一、环境配置与库导入确保已安装Python3.7+版本,以及Tenso
- 深度学习进阶:构建多层神经网络
孤寂大仙v
深度学习神经网络人工智能
在上一篇文章中,我们从零开始构建了一个简单的两层神经网络,并通过异或问题(XOR)展示了神经网络的强大能力。今天,我们将进一步深入,构建一个更复杂的多层神经网络,并引入更多高级概念,如多隐藏层、激活函数选择、正则化等。我们还会使用更复杂的分类任务来训练模型,并评估其性能。1.多层神经网络的结构在实际应用中,深度学习模型通常包含多个隐藏层,这种结构被称为深度神经网络(DNN)。多层神经网络能够学习更
- 无法启动此程序,因为计算机丢失api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll的解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonwindows7api-ms-win-core解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了无法启动此程序,因为计算机丢失api
- pytorch基础 nn.embedding
yuweififi
pytorch人工智能nlp
nn.Embedding是PyTorch中的一个模块,用于创建嵌入层(embeddinglayer),它将离散的索引(例如词汇表中的单词索引)映射为固定大小的稠密向量。这是许多NLP模型(包括Transformer)中的基本组件。示例用法:importtorchimporttorch.nnasnn#定义一个嵌入层vocab_size=10000#词汇表大小embedding_dim=512#嵌入向
- pytorch基础-layernormal 与 batchnormal
yuweififi
pytorch人工智能python
nn.LayerNorm(层归一化)和nn.BatchNorm(批量归一化)是深度学习中常用的两种归一化方法,都有助于提高模型的训练效率和稳定性,但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别,以下为你详细介绍:1、归一化维度nn.LayerNorm:对单个样本的特征维度进行归一化。无论输入数据的形状如何,它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差,然后进行归一化。例如,对于一个形状为(b
- 通过TensorFlow实现简单深度学习模型(2)
yyc_audio
人工智能深度学习python机器学习
前文我们已经实现了对每批数据的训练,下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤,而完整的训练循环就是重复多轮训练。deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter}")batch_
- Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换(专题二十四)
AI专题精讲
Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下:文本预处理首先,输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中,我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder(声码器)。在本教程中,我们
- Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX(专题二十六)
AI专题精讲
Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
注意截至PyTorch2.1,ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的(仍处于测试阶段)导出器,基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。torch.onnx.export基于TorchScript后端,自PyTorch1.2.0起可用。一、torch.onnx.dynamo_export使用在60分钟入门中,我们有机会从高层次上了解PyT
- Transformer 代码剖析2 - 模型训练 (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、模型初始化模块参考:项目代码1.1参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析:numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度,典型Tran
- Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录
寸先生的牛马庄园
扩散模型stablediffusion
1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio==2.2.2pytorch-cuda=12.1-cpytorch-cnvidiaJupyter能使用Anaconda虚环境condainstallipykernelpython-mi
- 阿里巴巴DIN模型原理与Python实现
eso1983
python开发语言算法推荐算法
阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测(CTR)的深度学习模型,特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。其核心思想是通过注意力机制动态捕捉用户历史行为中与当前候选商品相关的兴趣。1.DIN模型原理1.核心问题传统推荐模型(如Embedding+MLP)将用户历史行为视为固定长度的向量,忽略了用户兴趣的多样性。例如,用户历史行为中可能包含多个互不
- PyTorch使用常见异常和解决办法汇总
东哥说AI
机器学习与深度学习实战PyTorch异常解决办法
文章目录1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败Nomodulenamed'torch'2.PyTorch使用张量时报错expectedscalartypeDoublebutfoundFloat3.PyTorch创建Embedding时报错IndexError:indexoutofrangeinself1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败No
- Spark技术系列(一):初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎
数据大包哥
#Spark大数据
Spark技术系列(一):初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性:磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景:UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发(2010年开源)技术定位:基于内存的通用分布式计算框架(支持批处理、流计算、机器学习、图计算等)1.2Spark内置模块S
- pytorch基础-比较矩阵是否相等
yuweififi
pytorch人工智能
1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库,它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较,allclose用于考虑一定误差范围的近似比较,适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p