- Redis 7.0 新特性助力:小红书利用 I/O 多线程模型应对高并发挑战
真想骂*
redis数据库缓存
在当今的互联网环境中,高并发问题一直是众多平台开发者和技术运维人员面临的重大挑战。特别是在像小红书这样的社交电商平台上,用户访问量巨大,数据交互频繁,如何在高并发场景下保持系统的稳定性和高效性,成为了一项至关重要的任务。Redis作为一款轻量级、高性能的键值对存储系统,凭借其独特的特性和不断优化的新版本,成为了小红书应对高并发挑战的得力助手。本文将深入探讨Redis7.0的新特性——I/O多线程模
- 在亚马逊云科技上用AI提示词优化功能写出漂亮提示词(下)
佛州小李哥
人工智能aws亚马逊云科技云计算语言模型ai科技
提示工程(PromptEngineering)对各位小伙伴们来说是再熟悉不过了,提示词工程技术是通过编写指令词,指导开发者们调用AI基础模型(FMs)获得期望的响应。但是经常写提示词的朋友们会知道,为了获取理想的输出,我们可能需要花费数月时间不断进行实验和调整才能得到最优的提示词,同时不同基础模型的提示词最佳实践也不尽相同,这意味着我们要设计兼容不同模型类别的提示词。此外提示词通常是与特定模型和特
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
wzx_Eleven
联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战
浪浪山小白兔
c++YOLO目标检测
1.前言在计算机视觉领域,目标检测是一项关键任务,其应用广泛,涵盖了安防监控、自动驾驶、工业检测等众多领域。YOLOv5作为一种先进的目标检测算法,以其速度快、精度高的特点备受关注。本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型,实现高效的目标检测。2.ONNX与YOLOv52.1ONNX简介ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种
- 【论文笔记】AutoML: A survey of the state-of-the-art(下篇)
pip install USART
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目录4.ModelGeneration模型生成4.1SearchSpace搜索空间4.1.1Entire-structuredsearchspace基于整个架构的4.1.2Cell-basedsearchspace基于Cell的空间4.1.3Hierarchicalsearchspace层次化的空间4.1.3Morphism-basedsearchspace基于“态射”的空间4.2网络优化方法(搜
- C++ 条件变量-生产消费者模型
__雨夜星辰__
c++开发语言学习笔记多线程
条件变量是一种线程同步机制,当条件不满足时,相关线程被一直阻塞,直到某种条件出现,这些线程才会被唤醒.C++11的条件变量提供了两个类:condition_variable:只支持与普通mutex搭配,效率更高。condition_variable_any:是一种通用的条件变量,可以与任意mutex搭配(包括用户自定义的锁类型)包含头文件:1.condition_variable类主要成员函数:1
- 《论文阅读》 用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024
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《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型ACL2024前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse损失函数问题前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《
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本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)本文简介:入门版:基于大模型能力,如何提炼出优质prompt提示词的重要性和价值大模型基础能力简介prompt的基本定义如何定义优质的promptprompt的万能公式与套路prom
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原生GLTFUtility插件不支持HDRP渲染管线,导入的GLB模型改为使用HDRP/LitShader时,原本的法线贴图不再显示凹凸感。通过修改插件代码解决此问题。解决前墙壁模型:解决后:解决前地砖模型:解决后:解决方案如下在插件包文件中找到GLTFMaterial脚本(此脚本控制导入的模型最终的材质),找到CreateMaterial方法,复制以下代码并粘贴publicstaticIEnum
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- 构建企业私有RAG大模型: (可商用)Qwen2.5开源模型vLLM部署及示例
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在企业真实场景中,开发接口通常需要针对具体需求进行定制化处理,以更好地适配RAG应用系统的实际需求。相关代码后续会以Git仓库的形式分享。本章将继续探讨开源大模型的部署。在RAG系统的架构中,大模型扮演着至关重要的角色,是整个流程的“最后一环”。知识库的构建、检索,以及知识的排序与整合,都是为了为大模型提供准确、完整的上下文知识。这种知识支撑可以显著降低大模型生成过程中的幻觉问题(如生成不可靠或错
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PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括GoogleNet模型创新点介绍、GoogleNet网络架构剖析与GoogleNet网络模型代码实战分析等等。本实验的目录结构安排如下所示:GoogleNet网络模型创新点介绍GoogleNet的网络架构剖析Goo
- 极客说|Phi-4 模型的 4 位量化与 vLLM 高速推理
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作者:魏新宇-微软AI全球黑带高级技术专家「极客说」是一档专注AI时代开发者分享的专栏,我们邀请来自微软以及技术社区专家,带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里,您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」,与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能!Phi-4的模型参数量是14B,这使它在推理的时候比较耗费内存。因此如果我们想要在边缘端运行,需要对它进行量化。量化的手段很多,此前也介绍过,
- Cursor 收费太贵?3分钟教你接入超低价 DeepSeek-V3,代码质量逼近 Claude 3.5
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DeepSeek-V3实在是太便宜了,就跟不要钱似的:每百万输入tokens0.1元(缓存命中)/1元(缓存未命中),每百万输出tokens2元跟其他模型相比,DeepSeek-V3的性价比非常高,只能用“真香”来形容。Sealos推出的AI聚合代理服务SealosAIProxy为用户提供了便捷的AI模型访问通道,其中就包含了DeepSeek-V3模型。而且通过SealosAIProxy使用这些模
- 内附源码|头部基模企业信赖之选——DMS+Lindorm智能搜索方案
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本文为数据库「拥抱Data+AI」系列连载第6篇,该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data+AI应用场景,基于真实客户案例&最佳实践,展示Data+AI行业解决方案的连载文章。本篇针对企业构建智能搜索服务的痛点,介绍如何利用阿里云Data+AI解决方案构建一站式AI搜索服务,深入分析了DMS+Lindorm的智能搜索解决方案。1、智能搜索成为信息消费的趋势近两年,AI大模型的迅速崛起为搜索产品注
- 美国采取行动扩大人工智能出口限制
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大幅拓展限制:美国政府(拜登执政末期提出)出台新规,显著扩大人工智能技术出口限制,构建针对先进芯片与模型获取的国际分级体系。出口限制范围:对多数国家限制出口人工智能芯片与模型,仅少数亲密盟友除外。新规创建三级体系,对不同国家区别对待,并首次限制大型AI模型封闭权重出口。规则运作方式意见征询与生效:新规在媒体曝光后发布,设120天公众意见征询期,供新政府参考调整,预计一年后生效。国家分级及限制一级国
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大家好,我是半夏之沫一名金融科技领域的JAVA系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实,最严谨的方式分享给大家,共同进步写作不易,期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言本篇文章首先会对数据库事务的几个基础概念进行说明,主要是事务ACID模型,并发事务带来的问题和事务隔离级别。然后在此基础上,会对MySQL的InnoDB引擎中的一致性非锁定读取(ConsistentNonlocki
- Python 调用 Ollama 库:本地大语言模型使用详解
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ollama是一个用于调用本地大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的Python库,旨在提供简单、高效的API接口,以便开发者能够方便地与本地的大语言模型进行交互。以下是关于如何在Python中使用ollama库的详细介绍。1.安装Ollama在使用库之前,请确保安装了ollama。你可以通过以下命令安装:pipinstallollama如果你尚未安装Python的包管理
- AI大模型行业发展五大趋势
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趋势一:大收敛与大分流,基础大模型向科技巨头收拢,而专业垂类模型“百花齐放”如果说2023年的大模型行业还主要是初创企业的天下,那么2024年最显著的特征之一即是互联网大厂加速入局,行业的水已被搅浑。未来的格局很可能是很少量的基础大模型(开源+闭源)加上各类专业模型、行业模型的局面。2023年可谓“AI元年”,AI视觉“四小龙”(商汤、旷世、依图、云从)和大模型“六小虎”(智谱AI、MiniMax
- Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency
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- Runway 推出全新 AI 图像生成器 Frames
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Runway全新图像生成器Frames简介著名的文生视频模型平台Runway发布了全新的AI图像生成器——Frames。这一模型于2024-11-27被发布出来,为图像生成领域带来了新的活力与可能。与传统的图像生成模型相比,Frames有着明显的独特性。传统的图像生成模型,例如DALL-E与StableDiffusion等,它们虽然能够生成高质量的图像,但局限性也较为明显。具体体现在维持风格的一致
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MiniMax开源4百万超长上下文模型MiniMax开源模型概述2025年1月15日,MiniMax发布并开源了MiniMax-01全新系列模型,这一举措在人工智能领域引发了广泛关注。该系列包含基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01。MiniMax作为大模型六小强(或六小虎)企业之一,其推出的这一系列模型有着诸多独特之处。这一系列模型的开源是Min
- 多头潜在注意力(MLA)是怎么来的,什么原理,能用简单的示例解释么
百态老人
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多头潜在注意力(Multi-HeadLatentAttention,简称MLA)是一种改进的注意力机制,旨在提高自然语言处理(NLP)模型的推理效率和性能。其核心思想是通过低秩联合压缩键(Key)和值(Value),减少推理过程中所需的内存和计算资源,从而实现更高效的处理。MLA的原理在传统的多头注意力机制(MHA)中,每个输入token的键和值需要被缓存,这导致了巨大的内存开销。具体来说,对于每
- DeepSeek-V2
百态老人
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DeepSeek-V2是由幻方量化旗下的AI公司DeepSeek发布的第二代MoE(Mixture-of-Experts)大模型,具有显著的性能和成本优势。以下是关于DeepSeek-V2的详细分析:性能表现:DeepSeek-V2是一个参数量为2360亿的MoE模型,其性能接近GPT-4Turbo,并在多个基准测试中表现优异,如AlignBench、MT-Bench等,超越了GPT-4,与GPT
- AI人工智能深度学习算法:高并发场景下深度学习代理的性能调优
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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1.1深度学习代理的兴起近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景,深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来,并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求,将请求数据输入到深度学习模型中进行推理,并将推理结
- 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